Databricks
LTTS samarbetar med Databricks för att hjälpa teknikintensiva företag att modernisera sina äldre datamiljöer, samordna IT- och driftsteknikdata (OT) i Databricks Lakehouse, hantera dem med Unity Catalog samt införa analysverktyg, maskininlärning och generativ AI i produktionen. Samarbetet kombinerar Databricks Data Intelligence Platform med LTTS:s branschspecifika tekniska expertis inom tillverkning, mobilitet, medicinteknik, halvledare och energi.
De flesta data- och AI-program fastnar på datan, inte på plattformen: sensordata utan sammanhang, anläggningssystem som inte kommunicerar med ERP-systemet och kvalitetsregler som ingen tar ansvar för. LTTS-ingenjörerna har tillbringat årtionden med att arbeta med just dessa produkter och anläggningar. Denna djupa kunskap gör det möjligt för oss att utforma datamodeller, datapipelines och AI-tillämpningar som speglar hur er utrustning, era processer och era leveranskedjor faktiskt fungerar.
Vår Databricks-verksamhet täcker hela livscykeln, från utvärdering och migrering till dataengineering, styrning, AI och hanterad drift. Vi driftsätter på AWS, Microsoft Azure och Google Cloud och tillhandahåller färdiga acceleratorer så att kunderna kan gå från upptäckt till proof of concept till företagsskala på några veckor, inte kvartal.
Varför företag går över till Lakehouse just nu
Kostnader och teknisk skuld hämmar innovationen
Underhåll av system och applikationer tar upp större delen av IT-budgeten, och den tekniska skulden växer snabbt på proprietära plattformar. Samtidigt förändras affärsprocesserna snabbare än vad IT-avdelningen hinner hänga med. Ett öppet Lakehouse sänker driftskostnaderna och ger varje team en gemensam plattform att bygga vidare på.
AI är bara så bra som de data som ligger till grund för den
En modell är bara så tillförlitlig som de data den bygger på. Felaktiga eller ofullständiga data förstärker felaktiga slutsatser, och kostnaden för en felaktig prognos på en produktionslinje eller i en klinisk miljö är betydligt högre än kostnaden för ett AI-projekt som aldrig genomfördes. Tillförlitliga och välreglerade data måste komma i första hand.
Det verkliga värdet ligger i noggrant utvalda tekniska data
Tekniska och industriella data rymmer en enorm potential, men de är sällan redo för traditionell affärsanalys (BI). De snabba framstegen inom AI har utvidgat möjligheterna med OT-data, och att sammanställa OT- och IT-data är nu den mest direkta vägen till att realisera detta värde.
Varför välja LTTS som din Databricks-partner:
Snabbare avkastning
- Skalbar upptäckt på några veckor
- Från traditionell ETL till styrt Lakehouse
- AI påskyndar programvarans livscykel
Teknisk fördjupning
- Domänteknik möter Lakehouse och AI
- Produktifierade användningsfall, arkitekturer och acceleratorer
- Industriell datakunskap kompletterar Databricks
Beprövad leverans
- Nio stora kunder i tre regioner
- Ankarengagemang inom L&T-koncernen
- Metodik utformad för leverans enligt tidplan och budget
Öppna standarder
- Öppna standarder möjliggör integrationer direkt utan ytterligare anpassningar
- Expertis inom tillverkning, produkt- och anläggningsteknik
- Integrationer som når ända ut på verkstadsgolvet
Samarbete
- En plattform för lagring, sammanställning, analys och automatisering
- Stor kundbas med gedigen teknisk kompetens
- Interaktiva laboratorier och gemensamma sandbox-demonstrationer
Kontext, semantik och ontologi
- Tydligt åtskilda lager med oberoende ägarskap
- AI-agenter tolkar tekniska data korrekt
- Lagren utvecklas utan att påverka varandra
LTTS-acceleratorer och IP för Databricks
Följande resurser kan tas i bruk redan från första dagen:
Vad den gör
Implementera och samordna återanvändbara AI-agenter i arbetsflöden inom både affärsverksamheten och tekniken.
Effekt
Upp till 50 % snabbare införande av AI-lösningar och ökad produktivitet hos personalen.
Vad den gör
Automatiserar validering, övervakning och korrigering av datakvaliteten.
Effekt
Upp till 60 % färre problem med datakvaliteten och mer tillförlitliga AI-resultat.
Vad den gör
Samordnar hanteringen av metadata, dataspårbarhet, styrning och dataprodukter.
Effekt
Upp till 40 % snabbare införande av styrningsrutiner och förberedelser för regelefterlevnad.
Vad den gör
Påskyndar insamling och integration av data från OT-, IT- och företagsdatakällor.
Effekt
30–50 % mindre integrationsarbete och snabbare integrering av nya datakällor.
Vad den gör
Ett AI-stött ramverk för utveckling och leverans som påskyndar utveckling, testning och driftsättning av lösningar.
Effekt
Upp till 30–40 % snabbare projektleverans med ökad produktivitet och minskad leveransrisk.
Databricks referensarkitektur
Vår referensarkitektur förmedlar data från vilken källa som helst till vilken mottagare som helst via ett enhetligt, öppet och skalbart Lakehouse, som koordineras från början till slut med Lakeflow Jobs (scheman, utlösare, omförsök, varningar och övervakning).
- Källor: Filer och loggar (halvstrukturerade), databaser och ERP- eller affärsapplikationer (strukturerade), media och strömmande data (ostrukturerade)
- Inläsning: Batchinläsning med Auto Loader, ströminläsning med Azure Event Hubs eller Kafka samt registrering av dataändringar med HVR eller Fivetran
- Omvandling: Medallion ETL från rå integration till filtrerade, rensade och omvandlade data, till affärsklara tabeller
- Fråga och leverera: Datawarehouse- och dataengineering-arbetsbelastningar på Databricks SQL, plus en RAG-pipeline: dokumentuppdelning, inbäddning, vektorsökning och kontextåtervinning
- Analys: BI och rapportering, strömmande analys, datadelning och samarbete, samt ett agentbaserat AI-ramverk med multiagent-orkestrering, planering, minne, verktyg och skyddsmekanismer för LLM:er och grundmodeller
- Integrera: Chattbotar, mobilappar, webbportaler och API:er
- Plattformens grund: Delta Lake för universell öppen lagring; Unity Catalog för styrning, säkerhet, övervakbarhet, interoperabilitet och delning; MLflow för spårning, utvärdering och säkerhetsgränser; Genie Spaces som AI-partner för datahantering
Arbeta med LTTS på Databricks
Börja i liten skala, visa på nyttan och skala sedan upp enligt en plan som ni har godkänt.
Upptäcktssprint
4–6 veckor, fast avgift
- Utvärdering och affärsanalys av total ägandekostnad (TCO)
- Målarkitektur och färdplan
Skapa en pod
Resultatbaserade leveransgrupper
- Migrering, pipelines och användningsfall för AI
- Skalas upp eller ner i omgångar
Hanterat Lakehouse
Drift 24 timmar om dygnet, 5 dagar i veckan, med fastställda SLA:er
- Kostnadskontroll och FinOps-rapportering
- Kontinuerlig prestandajustering
Dina första 90 dagar
Dag 0–30
Utvärdera och anpassa
- Utvärdera fastighets- och datalandskapet
- Enas om de två första användningsfallen
- Ta fram TCO- och värdeanalysen
Dag 31–60
Bygg grunden
- Sätt upp grunden för Lakehouse
- Distribuera Unity Catalog-modellen
- Sätt igång de första produktionspipelinerna
Dag 61–90
Lansera tjänsten och planera för skalbarhet
- Sätt de två första användningsfallen i drift
- Mät effekterna på verksamheten och kostnaderna
- Enas om planen för nästa utbyggnadsfas
Börja med en kostnadsfri utvärdering av din Databricks-beredskap
Inom två veckor går våra Databricks-arkitekter igenom er nuvarande datamiljö, identifierar de mest värdefulla användningsfallen och skisserar en TCO-baserad väg fram mot Lakehouse.
Resurser
Från AI-piloter till produktion: Datakravet
Företagsledare utsätts för ett allt större tryck att omvandla experiment med AI till mätbara affärsresultat. Med fokus på hur tekniken kan förbättra produktiviteten, automatisera processer eller öpp...
Samarbetet mellan LTTS och Databricks är ett gemensamt marknadsföringspartnerskap mellan L&T Technology Services och Databricks. Den kombinerar Databricks Data Intelligence Platform med LTTS:s tekniska expertis för att hjälpa företag att migrera äldre datamiljöer, samordna IT- och OT-data i Lakehouse, hantera dem med Unity Catalog samt implementera analysverktyg och AI i produktionen.
LTTS är i första hand ett företag som tillhandahåller ingenjörstjänster. Företagets team har kunskap om produkter, anläggningar och industriella processer – inte bara själva plattformen. Det innebär att datamodeller, dataströmmar och tillämpningar inom AI återspeglar hur utrustning, produktionslinjer och leveranskedjor faktiskt fungerar, vilket är av största vikt när man arbetar med OT-, sensor- och PLM-data.
En upptäcktssprint tar fyra till sex veckor och resulterar i en TCO-affärsanalys, en målarkitektur och en färdplan. Inrättandet av landningszon, arbetsyta och CI/CD-miljö tar sex till åtta veckor. Under de första 90 dagarna brukar LTTS etablera grunden för Lakehouse, driftsätta Unity Catalog och sätta de två första användningsfallen i drift.
Ja. LTTS bygger medallion-pipelines på Databricks som hämtar in data från SAP, MES, historikdatabaser, PLM-system, IoT-gateways och edge-brokers, samt från CDC, Kafka och API-flöden. Produktionsarbetsbelastningarna omfattar sensor- och telemetridata på flera terabyte per dag, OEE- och utbytesvärden i nära realtid samt strömmande avvikelsevarningar som vidarebefordras till underhållsarbetsflöden.
LTTS använder Mosaic AI för att bygga upp en RAG-lösning (Retrieval-Augmented Generation) baserad på manualer, standardrutiner (SOP) och serviceärenden, samt AI-agenter som är kopplade till ERP-, PLM- och fältservicesystem. Varje release genomgår en utvärderingsserie före lansering, med säkerhetsåtgärder, filtrering av personuppgifter och manuell granskning på plats, och kostnad, latens och kvalitet övervakas i produktionsmiljön.
LTTS FinOps Cockpit ger en realtidsöversikt över kostnaderna för kluster, SKU:er och arbetsbelastningar, inklusive budgetar, varningar och kostnadsfördelning per affärsenhet. I kombination med Photon, kluster- och frågeoptimering samt anpassning av resursstorlek utifrån SLA:er ger det besparingar på 15–25 % i driftskostnader.
Börja med en kostnadsfri förberedelseutvärdering av din nuvarande datamiljö som tar två veckor. LTTS-arkitekter utvärderar din miljö, identifierar de mest värdefulla användningsfallen i första hand och utarbetar en TCO-baserad färdplan. Därefter kan du gå vidare till en upptäcktssprint till fast pris, ett resultatbaserat utvecklingsprojekt eller ett förvaltat Lakehouse-uppdrag.
LTTS tillhandahåller sex Databricks-tjänster: Lakehouse-strategi och migrering; dataengineering och strömning på Delta Lake; datastyrning med Unity Catalog; AI, maskininlärning och generativ AI med Mosaic AI; analys, BI och dataprodukter; samt hanterad Lakehouse-drift med FinOps. Varje tjänst har fastställda leveransmål, verktyg för att påskynda arbetet och en definition av vad som anses vara färdigt.
LTTS använder en vågbaserad metod i fyra faser: utvärdering, utformning, migrering och optimering. Automatiserad konvertering av kod, ETL och SQL med inbyggda testpaket, parallella körningar och avstämning på radnivå eliminerar risken för ”big bang”-scenarier, och de gamla systemen stängs av först efter att varje våg har validerats. Automatiseringen minskar migreringsarbetet med 30–40 %.
LTTS levererar Databricks-lösningar till företag inom industriprodukter, medicinteknik och hälso- och sjukvård, mobilitet och fordonsindustri, flyg- och försvarsindustri, halvledare, energi och anläggningsteknik samt högteknologi och mjukvaruindustrin. Typiska användningsområden är bland annat förebyggande underhåll, OEE-analys, fordons-telematik, analys av produktionsutbyte i halvledarfabriker, GxP-kompatibla plattformar för kliniska data samt utsläppsrapportering.
LTTS utformar styrningsstrukturen för Unity Catalog så att revisionsunderlag kan genereras redan från första dagen. Detta omfattar kontrollmappningar för GxP, IEC 62304 och ISO 27001, GDPR och mönster för datalagring, radfilter och kolumnmaskering för personuppgifter samt spårbarhet och åtkomsthistorik från början till slut. LTTS Governance Blueprint hjälper kunderna att bli redo för revision på cirka sex veckor.
LTTS implementerar Databricks på AWS, Microsoft Azure och Google Cloud, med hjälp av säkerhetsanpassade mallar för landningszoner för respektive plattform. Unity Catalog tillhandahåller ett gemensamt styrningslager som spänner över moln och arbetsytor, och Delta Sharing gör det möjligt för organisationer att dela data med samarbetspartner utan att kopiera den.
LTTS:s Databricks-avdelning består av 159 specialiserade medarbetare, däribland 43 certifierade Databricks Data Engineer (Associate eller Professional) och 12 lösningsarkitekter som leder kunduppdrag. Teamet har dessutom 25 certifieringar inom moln- och dataplattformar, och ytterligare 25 är på gång.