Litmus führt fragmentierte Industriedaten zu einer einheitlichen Datenbasis zusammen und ermöglicht so die standardisierte Implementierung von KI-Anwendungen in allen Werken.
Gartner, Magic Quadrant for Global Industrial AIoT Platforms, von Scot Kim, Sudip Pattanayak et al., 15. September 2026. Gartner und Magic Quadrant sind Marken von Gartner, Inc. und/oder mit ihr verbundenen Unternehmen. Gartner empfiehlt keines der in seinen Veröffentlichungen dargestellten Unternehmen, Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen. Gartner rät Technologieanwendern auch nicht, ausschließlich Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Auszeichnungen auszuwählen. Die Veröffentlichungen geben die Einschätzungen der Organisation von Gartner für Geschäfts- und Technologieanalysen wieder und sind nicht als Tatsachenbehauptungen zu verstehen. Gartner schließt für diese Veröffentlichung sämtliche ausdrücklichen und stillschweigenden Gewährleistungen aus, einschließlich der Gewährleistung der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.
Industrieunternehmen haben in Konnektivität und Analytik investiert. Doch aus Rohsignalen von Maschinen entstehen nicht automatisch nutzbare, konsistente Daten. Ohne Struktur und Governance funktionieren Data Pipelines nicht zuverlässig über mehrere Standorte hinweg.
Teams entwickeln dieselben Integrationen immer wieder neu. Use Cases kommen über die Pilotphase nicht hinaus. Bei industrieller KI liegt das Problem nicht in der Modellentwicklung, sondern in der Datenarchitektur.
Um KI zu skalieren, braucht es mehr als Konnektivität. Erforderlich ist ein koordiniertes System, das Anlagen verbindet, Daten strukturiert, Datenflüsse absichert und Implementierungen standortübergreifend verwaltet. Genau das leistet eine gemeinsame industrielle Datenbasis. Bei herkömmlichen Industrial-AI-Projekten dauert es 12 bis 18 Monate bis zum produktiven Einsatz.
Mit der richtigen Datenbasis können Teams ihre Daten standardisieren und Anwendungsfälle innerhalb weniger Tage statt erst nach Monaten implementieren.
Datenkonnektivität
Industrielle Anlagen und Systeme verbinden.
Datensicherheit
Industrielle Umgebungen und Datenflüsse schützen.
Industrial DataOps
Operative Daten kontextualisieren und modellieren.
Data Governance
Definitionen standardisieren und dauerhaft verlässliche Daten gewährleisten.
Edge Intelligence
Analysen und KI direkt an der Edge ausführen.
Zentrales Management
Data Pipelines standortübergreifend implementieren und verwalten.
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Optimierte Verpackungsprozesse und Volumenverfolgung
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen
Bei den meisten Ansätzen müssen Data Pipelines an jedem Standort neu aufgebaut werden. Litmus standardisiert, wie Daten angebunden, strukturiert und bereitgestellt werden. So lassen sich Lösungen standortübergreifend skalieren, ohne in jedem Werk wieder von vorn anzufangen.
Keine separaten Integrationen und Insellösungen für jedes Werk: Konnektivität, DataOps, Unified Namespace, Data Governance und KI in einer gemeinsamen Architektur.
Anwendungen und KI maschinennah ausführen, ob in Offline- oder Air-Gap-Umgebungen.
Datenmodelle und Deployments werksübergreifend konsistent standardisieren.
Bestehende OT-/IT-Infrastrukturen, Unternehmensplattformen und Cloud-Systeme integrieren.
Litmus vereint all diese Funktionen auf einer zentralen Plattform. So können Teams Daten anbinden, modellieren, verwalten und produktiv nutzen, ohne dafür verschiedene Systeme miteinander verbinden zu müssen.
Industrial Edge-Datenplattform
Litmus Edge
Maschinen und Anlagen anbinden, Daten modellieren und Edge-Anwendungen sowie KI direkt vor Ort ausführen.
ZENTRALES EDGE-MANAGEMENT
Litmus Edge Manager
Edge-Umgebungen standortübergreifend bereitstellen, überwachen und verwalten.
Unified Namespace
Lackmus Unify
Daten systemübergreifend mit einem Unified Namespace standardisieren.
Data Governance für Industriedaten
Litmus Data Catalog
Verlässliche Industriedaten nach einheitlichen Regeln verwalten, organisieren und pflegen.
KI-SCHNITTSTELLE FÜR INDUSTRIEDATEN
Litmus MCP-Server
Über KI-gestützte Workflows mit Datensystemen interagieren.
Transparenz über die Produktionsleistung in allen Werken verbessern.
Echtzeitdaten analysieren, um den Energieverbrauch zu senken.
Anlagenausfälle erkennen, bevor sie eintreten.
Fehler bereits früher im Produktionsprozess erkennen.
Abweichungen im Betrieb in Echtzeit erkennen.
Virtuelle Modelle von Produktionssystemen erstellen.
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