Litmus: Foundation基礎（設備數據收集和分析）

方案說明

Litmus 是專為工業 4.0 構建的邊緣數據平台。 通過與數百個 OT 設備的即時連接，Litmus Edge 可以輕鬆利用所需的 OT 數據來支持邊緣和整個企業的洞察力。 從數據收集和機器分析到應用程序支持和數據集成，Litmus 是一個完整的邊緣數據平台，可快速部署且易於使用，為您提供規模化改進營運所需的一切。 

• 單一平台:工業0 所需的一切，包括完整的 OT 連接、機器分析、數據集成和應用程序支持。
• 設備連接:快速收集來自任何現代或傳統 OT 資產的數據並將其規範化為可供邊緣和企業應用程序使用的標準格式。
• 設備分析:在邊緣端顯示預設或自定圖形化數據、KPI 儀表板和分析，以提高 OEE、減少停機時間並優化吞吐量。
• 應用程式啟用:在公共或私有軟體市集中託管應用程式，在Edge使用Containers來快速部署，並使用完整的 OT 數​​據運行它們。
• 數據整合:內建數種雲平台與企業系統方便連結，輕鬆安全地在 OT 和 IT 之間整合數據。
• 靈活部署:輕鬆部署到任何 OT 或 IT 基礎設備中，在任何Edge閘道器、虛擬機器(VM)或 Containers（Docker、Kubernetes 等）上運行。

物聯網方案應用

設備連接
內建數百種 OT 設備驅動程式

借助 250 多個內建驅動程式，Litmus 可以開箱即用地連接到任何機器或工業系統。收集的數據經過結構化和存儲，可供Edge和企業應用程式使用。

• 連接任何資產 - PLC、CNC、SCADA、MES、Historian
• 內建驅動程式，無需Coding
• 標準化數百個自定義數據點

分析數據
內建機器分析和圖形化界面

借助預先設定的 KPI 和易於使用的儀表板介面，客戶可以快速創建圖形化數據和分析結果，用於機器停機時間、狀態監控、OEE (Overall Equipment Effectiveness)等。

• 在邊緣分析數據以獲得即時價值
• 內建的分析介面大大減少了設置時間
• 容易拖放的 KPI方便客製化圖形化儀表板介面

共享數據
內建雲平台和知名企業系統連結

立即將現成的機器數據提供給任何雲或企業系統，為 OT、IT 和數據分析團隊實現完整的邊緣到雲數據圖。

• 將數據標準化方便任何應用程序使用
• 簡單的拖放介面可將數據發送到任何地方
• 20 多個內建的雲平台和企業系統連接介面

運行應用程式
容器化的應用程式部署

將公共或私有的應用程式託管在中央存儲庫中，能夠在Edge部署和運行應用程序和機器學習模型。

• 提供超過 45 個內建的應用程式
• 託管任何類型的客製應用程式或模型
• 使用Container容器快速部署應用和模型

管理部署
可擴展和可複製的 IIoT 部署

實現單點控制，從單一點來監控管理所有邊緣設備、數據和應用程式。

• 遠程設定、更新和監控所有 IIoT 設備
• 將來自所有設備和工廠的數據圖形化
• 為同類型的設備建立設定範本方便快速設定

簡化工業物聯網部署的管理

• 單點控制:通過對設備、數據、應用程序和機器學習模型的集中圖形化控制，簡化大規模 IIoT 部署的管理。
• 設備管理:遠程控制、設定、更新和監控所有站點的 IIoT 設備，無需現場管理。
• 數據管理:將來自任何站點的 OT 數據圖形化，並將數據連結到任何企業系統，以提供進階分析和應用。
• 應用程式管理:在任何 Litmus Edge 設備上運行Container容器化應用程式，集中控制它們的託管、部署和更新方式。
• ML 模型管理:在中央存儲庫中託管和管理機器學習模型。將模型部署到任意數量站點的 Litmus Edge 設備，並使用 Docker 容器運行它們。
• 靈活部署:能安裝 Litmus Edge Manager在數據中心、雲平台（Google Cloud、Azure、AWS 等）或 IIoT 設備附近。

物聯網方案規格

Litmus 平台功能

Litmus 是市場上最完整的工業物聯網邊緣管理平台，提供企業在邊緣和整個公司收集和管理數據所需的一切。首先，Litmus Edge 收集和統一所有 OT 數​​據，從圖形化系統到檔案文件再到 PLC 和 DCS，並標準化儲存的數據。客戶可以透過常用 KPI 和圖形化介面將資料數據化來進行機器分析和即時處理，或者將數據發送到任何地方進行進階分析。應用程式和機器學習模型由完整的 OT 數​​據提供，並通過容器化技術部署在邊緣。Litmus Edge Manager 增加了一個管理協作層能夠管理任何規模的設備、數據、應用程式和 ML 模型。

• 本機設備驅動程式 (Native Device Drivers):提供 250 多種內建的設備驅動程式 - 業內最多。我們的專利技術能夠快速開發新的驅動程式。
• 數據標準化 (Data Normalization):收集各種 OT 數據類型和格式並將其結構化為標準 JSON 文件，用於分析和應用程式。
• 數據存儲 (Data Storage):將標準化的數據儲存在可擴展且安全的時間序列資料庫(Time-Series Database)中，並可選擇與任何企業存儲平台連結。
• 數據工程 (Data Engineering):使用拖拉式(Drag-and-Drop)數據處理引擎創建數據工作流(Workflows)、定義數據操作、調整數據、設置警報和圖形化元資料(metadata)。
• 內建 KPI (Pre-Built KPIs):使用預設或自定的 KPI 來追踪生產時間、價值變化、異常檢測、信號異常等，從而提高 OEE、機器正常運行時間和生產品質。
• 數據可視化 (Data Visualization):為 OT 團隊快速設置數據圖形化和儀表板監控生產。該平台使用 Grafana 或與任何其他數據圖形化工具一起使用。
• 應用軟體市集 (Application Marketplace):將常用或自定的應用程式預載在內建市集(marketplace)，透過容器化的技術在邊緣快速地運行部署。
• 解決方案市場 (Solution Marketplace):利用針對汽車、食品和飲料等行業，經過設計和驗證的垂直特定應用，加快部署時間並降低複雜性。
• 應用程序運行時 (Application Runtime):使用嵌入在平台中的 Docker 容器技術，在受控且安全的環境中運行任意數量的應用程式。
• OT/IT 連接器:通過 MQTT、REST API 和 Kafka 將數據與超過 20 個內建的 OT-IT 連接器快速連接到 Microsoft、AWS、Google、Cloudera 和其他系統。
• 數據流:以任何格式將完整或選擇的 OT 數據流式傳輸到數據團隊和系統，以支持機器學習和其他 IT 計劃。
• 機器學習運行:使用嵌入在平台中的容器技術，在邊緣運行由任何機器學習系統訓練的任何機器學習模型。

• 設備配置:遠程管理和配置 IIoT 設備並創建模板以快速部署到數十或數百個站點。
• 設備支持:通過遠程管理、更改配置、故障排除和發送無線更新的能力，簡化 IIoT 設備管理流程。
• 數據存儲:將來自多個 Litmus Edge 部署的數據聚合到一個位置，並允許其他應用程序訪問數據。
• 數據圖形化:使用可客製化的儀表板和 KPI 報告快速圖形化所有設備和工廠的即時數據。
• 應用程式庫:創建一個全局應用程式庫，決定哪些應用程式應部署在哪些站點，並控制誰有權訪問。
• 應用部署:創建容器化應用程序並將其部署、管理和更新到任意數量的 Litmus Edge 部署。
• ML 模型資料庫:創建可供任何生產線或站點訪問的機器學習模型的集中資料庫。
• 機器學習模型部署: 將機器學習模型容器化，將它們部署到任意數量的站點，並為持續學習進行更新。

合作夥伴

Litmus