製造データは、分析やAIに利用できるようにするために、接続、構造化、ガバナンス、分散が必要です。Litmusのプラットフォームは、エッジでのデータ収集から企業での利用まで、このライフサイクルを管理します。
standardized industrial data architecture
optimized packing and volume tracking
standardized industrial data architecture
Real-time monitoring and corrective action
エッジデータ収集からエンタープライズガバナンスまで、産業データを管理する統合製品
製造データのディスカバリー
業務データを発見しやすく、信頼できるものにする
産業データ環境が成長するにつれ、チームはシステム、パイプライン、所有権にまたがるメタデータを可視化する必要があります。Litmus Data Catalogは、統合されたメタデータレイヤーを提供し、チームがデータを発見し、リネージを追跡し、共有用語を定義し、OTおよびエンタープライズ環境全体でガバナンスを適用できるようにします。
その結果、データは理解され、信頼され、アナリティクスやAIに利用できるようになります。
主な機能:
産業データ用AIインターフェース
AIシステムが製造データを利用することを可能にする
AIシステムは、産業環境と安全に対話するための構造化されたインターフェースを必要とします。リトマスMCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してリトマスエッジの機能を公開し、AIアシスタント、アプリケーション、エージェントが、管理されたインターフェイスを介して、運用データの照会、エッジシステムの監視、ワークフローのトリガを行うことを可能にします。
主な機能:
サイトごとの統合作業やポイントソリューションに代わるもの。接続性、製造データ運用、UNS、ガバナンス、AIを1つのアーキテクチャに。
オフライン環境とエアギャップ環境のサポートにより、アプリケーションとAIをマシンの近くで実行。
工場間で一貫してデータモデルと展開を標準化する。
既存のOT/ITインフラ、エンタープライズプラットフォーム、クラウドシステムとの統合。
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
ナイアガラ・ボトリング社は、生産ラインやユーティリティ・システムからの産業データを標準化するため、50以上の工場にリトマスエッジを導入した。データはエッジで正規化され、高度な分析とAIのためにDatabricksにストリーミングされる。このアーキテクチャーにより、オペレーション全体で一貫した信頼できるデータレイヤーが確立されます。
導入効果:
Quick answers to your industrial data questions.
