Lösungen för IIoT-Umgebungen Hitachi Vantara erweitert Lumada-Produktportfolio

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Mit Updates für Manufacturing Insights, Smart Spaces und Video Insights sowie Edge Intelligence baut Hitachi Vantara seine Lumada-Plattform weiter aus. Die Lösungen sollen stabile Datenanalysen für bessere Abläufe und geschäftliche Agilität liefern.

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Hitachi Vantara hat das Lumada-Portfolio aktualisiert und erweitert.
Hitachi Vantara hat das Lumada-Portfolio aktualisiert und erweitert.
(Bild: Hitachi Vantara)

Lumada Manufacturing Insights ermöglicht nun bessere Vorhersagen zu Ausfallpunkten und vorbeugenden Wartungsarbeiten. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen integriert und korreliert – von Asset-Zustandsinformationen bis hin zu Vibrations-, Video-, Lidar- und Audiodaten. Neu ist zudem die Möglichkeit, Formulare für die Digitalisierung von Prozessen in der Fabrikhalle zu automatisieren, um „wenn dies, dann das“-Protokolle über Fertigungsprozesse hinweg zu etablieren.

Die Branchenlösung soll die Transparenz über die Subsysteme der Lieferkette erhöhen. Sie gestattet zudem die Implementierung von Supply-Chain-Control-Tower-Systemen sowie das Einleiten direkter, bedarfsgesteuerter Maßnahmen. Hitachi Vantara bietet Manufacturing Insights nun auch auf dem Microsoft Azure Marketplace an.

Weitere Neuerungen

Smart Spaces und Lumada Video Insights nutzen nun die neue Workflow-Automatisierung innerhalb der Hitachi Visualization Suite sowie eine mobile Anwendung für bessere Team-Zusammenarbeit und schnellere Reaktionen auf Zwischenfälle. Das erweiterte Hitachi-Rugged-Edge-Gateway-Portfolio umfasst nun branchenspezifische und „ruggedized“-Versionen, die Datenintegration von Quellen wie zum Beispiel Zügen, Industrieräumen oder Ersthelferfahrzeugen und -geräten ermöglichen. Dank Sensorfusion lassen sich Video-, Lidar- und andere Daten gemeinsam analysieren, um neue Anwendungsfälle zu ermöglichen und die Genauigkeit zu verbessern.

Bei Lumada Edge Intelligence können Anwender durch die Integration der Google Cloud die Datenaufbereitung beschleunigen, indem sie Ressourcen nach Bedarf anpassen und mehrere Datentypen für bessere Einblicke kombinieren. Updates vereinfachen zudem Machine-Learning-Workflows, indem Modelle auf Edge-Geräte übertragen werden. Dies ermöglicht eine schnellere automatisierte Entscheidungsfindung, ohne dazu auf punktuelle Tools angewiesen zu sein. Neue APIs für Edge-Verwaltung und Datenzugriff ermöglichen die Wiederverwendung von Assets, Gateways und Software in der bestehenden Infrastruktur.

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