Litmus: Foundation基础（设备数据收集和分析）

方案说明

Litmus 是专为工业 4.0 构建的边缘数据平台。 通过与数百个 OT 设备的实时连接，Litmus Edge 可以轻松利用所需的 OT 数据来支持边缘和整个企业的洞察力。 从数据收集和机器分析到应用程序支持和数据集成，Litmus 是一个完整的边缘数据平台，可快速部署且易于使用，为您提供规模化改进营运所需的一切。

• 单一平台:工业 4.0 所需的一切，包括完整的 OT 连接、机器分析、数据集成和应用程序支持。
• 设备连接:快速收集来自任何现代或传统 OT 资产的数据并将其规范化为可供边缘和企业应用程序使用的标准格式。
• 设备分析:在边缘端显示默认或自定图形化数据、KPI 仪表板和分析，以提高 OEE、减少停机时间并优化吞吐量。
• 应用程序启用:在公共或私有软件市集中托管应用程序，在Edge使用Containers来快速部署，并使用完整的 OT 数​​据运行它们。
• 数据整合:内建数种云平台与企业系统方便链接，轻松安全地在 OT 和 IT 之间整合数据。
• 灵活部署:轻松部署到任何 OT 或 IT 基础设备中，在任何Edge网关、虚拟机(VM)或 Containers（Docker、Kubernetes 等）上运行。

物联网方案应用

设备连接

内建数百种 OT 设备驱动程序

借助 250 多个内建驱动程序，Litmus 可以开箱即用地连接到任何机器或工业系统。收集的数据经过结构化和存储，可供Edge和企业应用程序使用。

• 连接任何资产 - PLC、CNC、SCADA、MES、Historian
• 内建驱动程序，无需Coding
• 标准化数百个自定义数据点

分析数据

内建机器分析和图形化界面

借助预先设定的 KPI 和易于使用的仪表板接口，客户可以快速创建图形化数据和分析结果，用于机器停机时间、状态监控、OEE (Overall Equipment Effectiveness)等。

• 在边缘分析数据以获得实时价值
• 内建的分析接口大大减少了设置时间
• 容易拖放的 KPI方便客制化图形化仪表板接口

共享数据

内建云平台和知名企业系统链接

立即将现成的机器数据提供给任何云或企业系统，为 OT、IT 和数据分析团队实现完整的边缘到云数据图。

• 将数据标准化方便任何应用程序使用
• 简单的拖放接口可将数据发送到任何地方
• 20 多个内建的云平台和企业系统连接接口

运行应用程序

容器化的应用程序部署

将公共或私有的应用程序托管在中央存储库中，能够在Edge部署和运行应用程序和机器学习模型。

• 提供超过 45 个内建的应用程序
• 托管任何类型的客制应用程序或模型
• 使用Container容器快速部署应用和模型

管理部署

可扩展和可复制的 IIoT 部署

• 远程设定、更新和监控所有 IIoT 设备
• 将来自所有设备和工厂的数据图形化
• 为同类型的设备建立设定模板方便快速设定

简化工业物联网部署的管理

Litmus Edge Manager 是一个集中式边缘设备管理平台，旨在为企业提供对所有边缘设备、数据、应用程序和机器学习模型统一管理。将所有来自站点的数据图形化并集中部署应用程序能提高效率和改善营运。Litmus Edge Manager 使建立部署模板和发送无线更新变得容易，以实现快速、简单和安全的大规模 IIoT。

• 单点控制:通过对设备、数据、应用程序和机器学习模型的集中图形化控制，简化大规模 IIoT 部署的管理。
• 设备管理:远程控制、设定、更新和监控所有站点的 IIoT 设备，无需现场管理。
• 数据管理:将来自任何站点的 OT 数据图形化，并将数据链接到任何企业系统，以提供进阶分析和应用。
• 应用程序管理:在任何 Litmus Edge 设备上运行Container容器化应用程序，集中控制它们的托管、部署和更新方式。
• ML 模型管理:在中央存储库中托管和管理机器学习模型。将模型部署到任意数量站点的 Litmus Edge 设备，并使用 Docker 容器运行它们。
• 灵活部署:能安装 Litmus Edge Manager在数据中心、云平台

物联网方案规格

Litmus 平台功能

Litmus 是市场上最完整的工业物联网边缘管理平台，提供企业在边缘和整个公司收集和管理数据所需的一切。首先，Litmus Edge 收集和统一所有 OT 数​​据，从图形化系统到档案文件再到 PLC 和 DCS，并标准化储存的数据。客户可以透过常用 KPI 和图形化接口将数据数据化来进行机器分析和实时处理，或者将数据发送到任何地方进行进阶分析。应用程序和机器学习模型由完整的 OT 数​​据提供，并通过容器化技术部署在边缘。Litmus Edge Manager 增加了一个管理协作层能够管理任何规模的设备、数据、应用程序和 ML 模型。

• 本机设备驱动程序 (Native Device Drivers):提供 250 多种内建的设备驱动程序 - 业内最多。我们的专利技术能够快速开发新的驱动程序。
• 数据标准化 (Data Normalization):收集各种 OT 数据类型和格式并将其结构化为标准 JSON 文件，用于分析和应用程序。
• 数据存储 (Data Storage):将标准化的数据储存在可扩展且安全的时间序列数据库(Time-Series Database)中，并可选择与任何企业存储平台连结。
• 数据工程 (Data Engineering):使用拖拉式(Drag-and-Drop)数据处理引擎创建数据工作流(Workflows)、定义数据操作、调整数据、设置警报和图形化元数据(metadata)。
• 内建 KPI (Pre-Built KPIs):使用预设或自定的 KPI 来追踪生产时间、价值变化、异常检测、信号异常等，从而提高 OEE、机器正常运行时间和生产质量。
• 数据可视化 (Data Visualization):为 OT 团队快速设置数据图形化和仪表板监控生产。该平台使用 Grafana 或与任何其他数据图形化工具一起使用。
• 应用软件市集 (Application Marketplace):将常用或自定的应用程序预载在内建市集(marketplace)，透过容器化的技术在边缘快速地运行部署。
• 解决方案市场 (Solution Marketplace):利用针对汽车、食品和饮料等行业，经过设计和验证的垂直特定应用，加快部署时间并降低复杂性。
• 应用程序运行时 (Application Runtime):使用嵌入在平台中的 Docker 容器技术，在受控且安全的环境中运行任意数量的应用程序。
• OT/IT 连接器:通过 MQTT、REST API 和 Kafka 将数据与超过 20 个内建的 OT-IT 连接器快速连接到 Microsoft、AWS、Google、Cloudera 和其他系统。
• 数据流:以任何格式将完整或选择的 OT 数据流式传输到数据团队和系统，以支持机器学习和其他 IT 计划。
• 机器学习运行:使用嵌入在平台中的容器技术，在边缘运行由任何机器学习系统训练的任何机器学习模型。

Litmus Edge Manager 平台功能

• 设备配置:远程管理和配置 IIoT 设备并创建模板以快速部署到数十或数百个站点。
• 设备支持:通过远程管理、更改配置、故障排除和发送无线更新的能力，简化 IIoT 设备管理流程。
• 数据存储:将来自多个 Litmus Edge 部署的数据聚合到一个位置，并允许其他应用程序访问数据。
• 数据图形化:使用可客制化的仪表板和 KPI 报告快速图形化所有设备和工厂的实时数据。
• 应用链接库:创建一个全局应用链接库，决定哪些应用程序应部署在哪些站点，并控制谁有权访问。
• 应用部署:创建容器化应用程序并将其部署、管理和更新到任意数量的 Litmus Edge 部署。
• ML 模型数据库:创建可供任何生产线或站点访问的机器学习模型的集中数据库。
• 机器学习模型部署: 将机器学习模型容器化，将它们部署到任意数量的站点，并为持续学习进行更新。

硬件要求

下表列出了连接到 Litmus Edge 设备的客户端的推荐硬件要求：

合作伙伴

Litmus