製造業は、コネクティビティ、ダッシュボード、AIに多額の投資を行っていますが、データに対する信頼はまだ不足しています。KPIは常に工場現場の現実と一致するとは限りません。ギャップ、スパイク、不整合が明確な原因なしに現れます。データの所有権が不明確で、依存関係を追跡するのが難しいといった課題もあります。
データがどう定義され、構造化され、利用されているかを可視化できなければ、データ分析やAIの取り組みは、規模を拡大する前に停滞してしまいます。
Litmus Data Catalogは、製造データの構造中におけるメタデータとガバナンス層です。
Litmus Edgeが運用データを収集し、Litmus UNSがリアルタイムのデータ交換を管理する一方で、Data Catalogはデータの可解性を高めます。具体的には、データのリネージを可視化し、用語を標準化し、所有者を明確にすることで、分析やAIにおいて信頼できるデータ環境を整備します。
標準化された製造データアーキテクチャ
最適化されたパッケージと量の追跡
標準化された製造データアーキテクチャ
リアルタイムモニタリングと是正措置
製造データのメタデータの可視化とガバナンスのためのコア機能
データソース接続性
製造データは1つのシステムには存在せず、OTとITに分散しています。Litmus Data Catalogは、PLC、SCADA、Historian、エッジシステム、クラウドプラットフォームのメタデータを接続し、環境全体にデータがどのように存在するかを統一されたビューで表示します。
主な機能:
ディスカバリー＆ナビゲーション
メタデータの量が増えると、適切なデータセットを見つけることがボトルネックになります。Litmus Data Catalogは、フラットな検索から構造化された探索へと移行し、迅速な発見とナビゲーションを可能にします。
そのため、チームは製造データを素早く発見し、理解し、利用することができます。
主な機能:
エンド・ツー・エンドのリネージ
生産に関わるチームは、メタデータがシステムやワークフロー間でどのようにつながっているかを可視化する必要があります。Litmus Data Catalogは、OT、クラウド、エンタープライズにわたって、依存関係を追跡し、関係を視覚化し、メタデータを追跡するエンドツーエンドのリネージを提供します。チームが出力を検証し、問題をトラブルシューティングし、分析、KPI、AIワークフローを信頼できるようにします。
これにより、チームは出力を検証し、問題をトラブルシューティングし、分析、KPI、AIフローを信頼できるようになります。
主な機能:
データガバナンス
ガバナンスが組み込まれていれば、メタデータの信頼性が向上します。Litmus Data Catalogは、システムやチーム全体で一貫してデータが定義、所有、管理されることを保証します。
主な機能:
データの質とオブザーバビリティ
メタデータの品質は、ソースシステム、スキーマ、パイプラインが進化するにつれて低下する可能性があります。Litmus Data Catalog は、ドリフトを検出し、アナリティクスや AI に影響を与える前に問題を特定することで、チームがシステム間の整合性を維持できるようにします。
主な機能:
AIとコンテクスチュアル・インテリジェンス
産業用メタデータは、チームがより自然でコンテキストに沿った方法で扱うことができれば、より価値が高まります。Litmus Data Catalogは、ユーザが生のメタデータから利用可能でコンテキストに基づいた理解へと迅速に移行できるよう支援します。
主な機能:
Litmus Data Catalogは、製造業のデータシステム全体の信頼性、可視性、一貫性を向上させる構造化メタデータ運用モデルを構築します。
アナリティクス、KPI、AIの成果に対する信頼の向上
システムおよびワークフローを横断したリネージの公開
メタデータレベルでのガバナンスの徹底
ドリフトを監視し、メタデータの整合性を維持
AIでビジネスとオペレーションのコンテキストを追加
製造チームはLitmusを利用して、工場全体のデータアーキテクチャを標準化し、本番環境でアナリティクスとAIを拡張しています。
お客様事例
ある世界的な醸造メーカーは、レガシーツールの置き換えと95拠点にまたがる生産データを標準化するためにLitmusを導入しました。Litmus Edgeとクラウド分析で構築された統一アーキテクチャにより、データ取得を合理化し、エンタープライズ分析の一貫した基盤を確立しました。
導入効果:
製造データに関するご質問に素早くお答えします。
