Efterretningslag på toppen af hvert IoT signal.
IoT genererer data. AI forvandler det til beslutninger. TRACIO arkitekter applied- AI lag, der sidder på din sensor flåde - kant inferens, anomali detektion, computer- vision sensor fusion, forudsigelig vedligeholdelse, og LLM operationer copilots - bygget på PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, og Google Coral silicium, indsat mod Azure ML, AWS SageMaker, og Edge Impulse.
Seks steder hvor AI ændrer den operationelle ligning.
IoT uden intelligens er bare dyrt VVS. Det er lagene TRACIO design og skibe.
Bevægelsesmønstre & dwell drift
Uovervågede modeller, der lærer den normale kadence af et aktiv, person, eller workflow - og overflade afvigelser i realtid. Fangster mistet udstyr, gået i stå arbejde, svig, og proces drift, før de ramte en KPI rapport.
Vibration, termisk, akustisk
Tidsserie modeller på IIoT sensor data forudsige fiasko 7 til 90 dage ud. Integreret med CMMS, så arbejdsordrer hæves før nedetid, ikke efter.
Sensorfusion
Vision modeller krydsrefereret med UWB og BLE positionering for sub- centimeter identifikation af, hvem der gør hvad, hvor - FOD forebyggelse, hånd hygiejneattest, PPE-overholdelse.
Inferens af on- enhed
Kvantiserede, edge- indsat modeller på Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse, og STM32- klasse MMU 'er. Beslutninger truffet på sensoren - ingen rundtur latency, ingen cloud egress omkostninger.
Naturligt sprog & autentisk
Retrieval- augmented assistenter over din rumlige begivenhed historie, work- order logs, og SOP 'er. Operatører spørger "hvor blev måleren sidst kalibreret?" og få et dokumenteret svar, ikke et søgeresultat.
Hvad - hvis modellering
Real bevægelse og proces data fodring digitalt-twin simuleringer på NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, eller Azure Digital Tvillinger. Test layout, personale, og proces ændringer i silico, før du begår capex.
Den stak, vi sætter på.
Rammer
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex for RAG, Ray til distribueret træning.
Kant silicium
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs med Cube.AI, Edge Impulse rørledninger til Cortex- M.
Cloud & MPLops
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databaser, MLflow, Vægt & Biaser, Kubeflow, BentML til servering, Modal / RunPod til brast beregne.
LLM / Instituttets modeller
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - benchmarket mod din latency, omkostninger, og data- residency begrænsninger.
Data & streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Matrialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg - rygsøjlen, der fodrer realtid inference rørledninger.
Digitale tvillinger
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Tvillinger, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine til visualisering.
Typisk elevator over vores AI- on- IoT engagementer.
Ofte stillede spørgsmål.
Hvad betyder anvendt AI for lokaliseringsdata?
Praktiske modeller på toppen af din sensor og placering strømme - anomali detektion, forudsigelig vedligeholdelse, dwell og flow analytics - ikke forskningsprojekter.
Har vi brug for vores eget datahold?
Nej. Vi medbringer den ekspertise og bygge modeller, der kører mod de data, du allerede indsamler.
Er vores data holdt private?
Ja. Vi arbejder inden for dine datastyringskrav, og du bevarer ejendomsretten til dine data.
Kan AI løbe på kanten?
Ja, hvor latency eller forbindelse kræver det - vi designer den rigtige kant og cloud split til din brug.