유연하게 확장 가능한 플랫폼 Litmus Edge는 모든 데이터 소스의 Raw Data를 실시간 수집, 정규화, 분석 및 통합 기능을 제공하는 단일 솔루션으로써 모든 조직을 아우르는 완전한 데이터 그림을 제공합니다.

• 인터넷 연결 없이 Edge에서 로컬로 안전하게 구축
• 모든 종류의 HW 게이트웨이, VM 또는 Server의 OS로 Edge 설치.
• 미리 준비된 장치 또는 USB를 통해 신속하게 구축
• 웹 브라우저 또는 터미널 사용자 인터페이스(TUI)를 통해 직관적인 웹 인터페이스로 액세스
• 사이트와 자산의 규모 및 수량에 제한 없이 안전하게 관리
• 전 세계 어디에서나 Litmus Edge에 액세스 하고 원격으로 문제 진단

장치 연결화 내장된 전용 드라이버로 프로그래밍 없이 PLC, DCS, SCADA, Historian, 센서 또는 ERP와 같은 모든 산업 자산에 빠르게 연결합니다.

• 네트워크를 스캔하여 코딩 없이 산업 자산들을 원활하게 추가
• 레거시 시스템 및 프로토콜 지원을 위해 250개 이상의 전용 드라이버 내장
• DeviceHub 인터페이스를 사용하여 장치 추가, 수정, 새로 고침, 시작, 중지 또는 제거
• 네트워크의 모든 장치에서 연결 및 데이터 수집 방법 정의
• Drag-and-Drop Flow 편집기를 사용하여 장치 연결 테스트 및 워크플로우를 사용자가 정의 가능

데이터 수집 여러 자산에서 수백 개의 사용자 정의 데이터 포인트들을 수집하고 모든 응용프로그램에서 사용 할 수 있는 하나의 표준 형식으로 정규화 합니다.

• 확장 가능하고, 안전한 시계열 데이터베이스에 정규화 된 데이터 저장
• 테라바이트 규모의 스토리지에 사용할 인덱스 데이터
• 모든 데이터 저장에 최적화된 버전의 InfluxDB (시계열 DB) 사용
• 즉시 사용할 수 있도록 로컬 메시지 브로커에 데이터 게시
• SDK 및 REST API를 통해 네이티브 데이터 액세스
• 모든 엔터프라이즈 급 스토리지와 통합
• 모든 데이터 포인트에는 장치 관리, 경고 및 분석을 위한 내장된 KPI

실시간 분석 가동 시간, 다운타임, 이상 징후 감지 등과 같은 일반적인 KPI를 기반으로 실시간 자산 데이터를 모니터링하고, 경고를 설정하고, 준비된 분석을 활용합니다.

• 준비된 분석 기능을 사용하여 수동 설정 및 구성 시간 단축
• 코딩 없이 OEE, 가동 시간, 다운타임 등을 포함한 KPI 구성
• 평균, 최대 및 최소로 시계열 데이터 분석 구성
• 실시간 데이터에 대한 통계 및 분석 쿼리 수행
• 간단한 데이터 조작 및 시각화를 위한 Drage-and-Drop 편집기로 워크플로 정의
• Grafana 오픈 소스 기반 대시보드 활용
• 몇 번의 클릭으로 시각화, BI 대시보드 및 맞춤형 SQL 스크립트 분석 생성

응용프로그램 마켓플레이스 한번의 클릭으로 응용프로그램을 활성화하고, 공개 또는 비공개 응용프로그램 마켓플레이스에서 도커 컨테이너 기반 응용프로그램을 배포합니다.

• 응용프로그램을 On-Demand 방식으로 시작하기 위한 로컬 응용프로그램 저장소인 Litmus Edge Marketplace에 액세스하여 Edge 레벨 분석 지원
• Public Marketplace에서 45개 이상의 기본 응용프로그램 세트 활용
• Private Marketplace를 추가하여 기존 맞춤형 응용프로그램 활용
• 마켓플레이스에 독점 도커 컨테이너 기반 응용프로그램 추가
• 한 번의 클릭으로 하나 이상의 장치에 도커 응용프로그램 구축
• 제로터치 프로비저닝, 대량 관리 및 응용프로그램 오케스트레이션
• 중앙에서 응용프로그램 오케스트레이션 및 수명 주기 관리(도커에서) 수행

데이터 통합 가치 있고 즉시 사용할 수 있는 데이터를 클라우드 또는 엔터프라이즈 응용프로그램에 즉시 공급하여 OT에서 IT에 이르기까지 완벽한 데이터 그림을 구현할 수 있습니다.

• 데이터 시각화 및 장치 관리를 위해 사전 구축된 커넥터를 통해 클라우드에 쉽게 통합
• 기본 Kafka 및 데이터베이스 인터페이스를 사용하여 수집된 데이터를 빅 데이터 구현으로 제공
• 장치와 Litmus Edge간 데이터 수집 및 전처리를 위한 MQTT
• 워크플로를 위한 REST API 통합

머신 러닝 실행 정규화 된 데이터 기반의 머신 러닝 모델을 생성하여 공급할 수 있고, 자산에서는 공급받은 새로운 모델을 실행하여 데이터의 피드백 루프를 완성할 수 있습니다.

• Litmus Edge의 ready Analytics 내에서 머신 러닝 프로세스 실행
• 예측, 분류 및 이상 징후 탐지에 사용 가능한 모델 활용
• TensorFlow에서 모델을 저장하고, Litmus Edge Analytics에 업로드
• 내장된 커넥터로 Cloudera, Azure, Oden 등에 액세스하여 신속한 머신 러닝 배치
• 정규화 된 데이터 기반 머신 러닝 모델을 공급
• 엣지 측 모델이 로컬 장치에서 데이터를 수집하고 클라우드 기반 플랫폼에서 받은 학습을 기반으로 동작.
• 자산에 새로운 동작 방식 적용