Google Cloud y Litmus desarrollan conjuntamente una plataforma de conectividad de datos

Las características de la plataforma Manufacturing Connect incluyen recopilación e ingeniería de datos, visualizaciones de datos y paneles de KPI (indicadores clave de rendimiento), implementación de aplicaciones en contenedores y tiempo de ejecución del modelo de aprendizaje automático. También incluye integración lista para usar con varios paquetes de análisis, como Looker para BI y análisis, y Vertex AI para aprendizaje automático e IA”.

Al explicar cómo Litmus Edge prepara los datos para el análisis de Google Cloud, Vatsal Shah, CEO de Litmus, dice: "Usando la tecnología de Litmus, recopilamos datos de sistemas industriales, normalizamos esos datos y agregamos todas las variables de datos de OT (tecnología de operaciones) para el contexto local.  Empujamos esos datos al entorno de Google Cloud mediante la publicación/suscripción, mientras que Google puede agregar más datos contextualizados en la parte superior a nivel empresarial, como los sistemas MES o ERP. El punto de datos final estructurado está listo para usar para análisis. Todo esto sucede automáticamente, pero es configurable si el usuario desea cambiar algo”.

Vatsal Shah, CEO de Litmus

Charlie Sheridan, director técnico de soluciones industriales para la fabricación en Google Cloud, agrega: “Manufacturing Connect proporciona interoperabilidad de datos para todos los dispositivos, independientemente del tipo o la marca, al generar un formato de carga JSON estandarizado para todos los flujos de datos. Además, Manufacturing Connect y Manufacturing Data Engine (la tecnología de Google que proporciona el modelo de datos común) comparten un modelo de metadatos común que admite la contextualización de datos integrados en el borde y en la nube”.

Sheridan señala que Manufacturing Connect se puede utilizar en las verticales de fabricación discreta y de procesos, como los de alimentos y bebidas, empaque, procesamiento, automotor, aviación, electrónica, semiconductores, dispositivos médicos, productos farmacéuticos, productos químicos, y plásticos.

Al describir cómo los usuarios finales pueden aplicar Manufacturing Connect, Sheridan dice: “Una vez que el motor de datos de fabricación y la conexión de fabricación centralizan y armonizan los datos, se pueden usar para crear tableros personalizados para visualizar datos clave, desde los KPI (indicadores clave de rendimiento) de la fábrica como la efectividad general del equipo (OEE), hasta datos de sensores de máquinas individuales, lo que les permite descubrir nuevos conocimientos y oportunidades en toda la fábrica. Estos conocimientos se pueden compartir en toda la empresa y con los socios”.

Dos tipos específicos de aplicaciones señalados por Sheridan son:

·        Detección de anomalías a nivel de máquina a través del uso de Manufacturing Connects de Time Series Insights de Google Cloud, que analiza datos de sensores y máquinas en tiempo real, como el ruido, la vibración o la temperatura.

·         Mantenimiento predictivo para reducir el tiempo de inactividad y el costo de mantenimiento. Los fabricantes pueden usar modelos ML (aprendizaje automático) y optimizaciones de IA de alta precisión que son "implementables en semanas", dice Sheridan.