Die Intelligenzebene, die jedes Signal von „IoT“ überlagert.
IoT erzeugt die Daten. KI wandelt sie in Entscheidungen um. TRACIO Entwickelt die angewandte KI-Schicht für Ihre Sensorflotte – Edge-Inferenz, Anomalieerkennung, Computer-Vision-Sensorfusion, vorausschauende Wartung und LLM-Operations-Copilots – basierend auf PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo und Google Coral Silicon, bereitgestellt auf Azure ML, AWS SageMaker und Edge Impulse.
Sechs Bereiche, in denen KI die Betriebsabläufe verändert.
IoT Ohne Intelligenz ist es nur teure Technik. Dies sind die Ebenen, dieTRACIO entwirft und bereitstellt.
Bewegungsmuster & Verweildauer
Unüberwachte Modelle, die den normalen Rhythmus einer Anlage, einer Person oder eines Arbeitsablaufs erlernen – und Abweichungen in Echtzeit aufzeigen. Erkennt verlorene Ausrüstung, stillstehende Arbeiten, Betrug und Prozessabweichungen, bevor sie in einem KPI-Bericht auftauchen.
Vibrations-, thermische und akustische
Zeitreihenmodelle auf Basis von Daten aus „IIoT“-Sensoren, die Ausfälle 7 bis 90 Tage im Voraus vorhersagen. Integriert in das CMMS, sodass Arbeitsaufträge vor dem Ausfall erstellt werden, nicht danach.
Sensorfusion
Vision-Modelle, abgeglichen mit Daten aus „UWB “ und „BLE “-Positionierung, ermöglichen eine auf Subzentimetergenauigkeit abgestimmte Identifizierung, wer was wo tut – FOD-Prävention, Nachweis der Handhygiene, Einhaltung der PSA-Vorschriften.
Inferenz auf dem Gerät
Quantisierte, am Edge eingesetzte Modelle auf Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse und MCUs der STM32-Klasse. Entscheidungen werden am Sensor getroffen – keine Round-Trip-Latenz, keine Kosten für den Datenverkehr aus der Cloud.
Assistenten mit natürlicher Sprache und
Assistenten mit erweiterter Informationsabfrage für Ihre räumliche Ereignisgeschichte, Arbeitsauftragsprotokolle und SOPs. Bediener fragen „Wo wurde das Messgerät zuletzt kalibriert?“ und erhalten eine belegte Antwort, kein Suchergebnis.
Was-wäre-wenn-Modellierung
Echte Bewegungs- und Prozessdaten speisen Digital-Twin- Simulationen auf NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator oder Azure Digital Twins. Testen Sie Layout-, Personal- und Prozessänderungen in silico, bevor Sie Investitionsausgaben tätigen.
Der Stack, auf dem wir arbeiten.
Frameworks
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex für RAG, Ray für verteiltes Training.
Edge-Silicon
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32-MCUs mit Cube.AI, Edge Impulse Pipelines für Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML für das Serving, Modal / RunPod für Burst-Compute.
LLM / Foundation-Modelle
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4-Familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere – im Vergleich zu Ihren Anforderungen hinsichtlich Latenz, Kosten und Datenresidenz.
Daten & Streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg – das Rückgrat, das Echtzeit-Inferenz-Pipelines versorgt.
Digitaler Zwilling
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine für die Visualisierung.