産業データは、アナリティクスやAIに利用できるようになる前に、接続、構造化、ガバナンス、分散されなければならない。リトマス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。
標準化された産業データアーキテクチャ
最適化された梱包と数量追跡
標準化された産業データアーキテクチャ
リアルタイムのモニタリングと是正措置
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。
統一ネームスペース
リアルタイムのOT-ITデータ交換を管理する__。
産業用アプリケーションは、システム間で一貫した運用データを必要とします。Litmus Unifyは、ガバメントされたUnified Namespaceを通じて、データの構造化、公開、消費の方法を標準化し、アプリケーション、分析プラットフォーム、企業システムがカスタム統合なしでリアルタイムの産業用データにアクセスできるようにします。
を提供します；
主な特徴
産業データ・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システムが業務データと対話できるようにする__。
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
主な特徴
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。
産業チームはリトマスを使用して、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。
ケーススタディ
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。
を確立します；
インパクト
産業データに関するご質問に素早くお答えします。
