Die Intelligenzschicht auf jedem IoT-Signal.
IoT generiert die Daten. KI macht daraus Entscheidungen. TRACIO ist der Architekt der angewandten KI-Schicht, die auf Ihrer Sensorflotte sitzt: Kanteninferenz, Anomalieerkennung, Computer-Vision-Sensorfusion, prädiktive Wartung und LLM-Betriebs-Copiloten:
basiert auf PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo und Google Coral Silizium, bereitgestellt gegen Azure ML, AWS SageMaker und Edge Impulse.
Sechs Orte, an denen KI die operative Gleichung verändert.
IoT ohne Intelligenz ist einfach teure Sanitärinstallationen. Dies sind die Schichten von TRACIO-Designs und -Schiffen.
Bewegungsmuster & Verweildrift
Unüberwachte Modelle, die die normale Rhythmus eines Vermögenswerts, einer Person oder eines Arbeitsablaufs, und Oberflächenabweichungen in Echtzeit lernen. Catches haben Ausrüstung verloren, Arbeit gestoppt, Betrug und Prozessabweichungen, bevor sie einen KPI-Bericht erreichen.
Schwingung, Thermik, Akustik
Zeitreihenmodelle auf IIoT-Sensordaten sagen einen Ausfall 7 bis 90 Tage vorher. Integriert in das CMMS, sodass Arbeitsaufträge vor der Ausfallzeit und nicht danach erstellt werden.
Sensorfusion
Sehmodelle wurden mit UWB und BLE abgeglichen, um subzentimeter zu identifizieren, wer was und wo tut: FOD-Prävention, Handhygiene-Bestätigung, PSA-Compliance.
Inferenz auf dem Gerät
Quantisierte, edge-deployed Modelle auf Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse und STM32-Klasse MCUs. Entscheidungen wurden am Sensor getroffen, keine Hin- und Rückfahrtslatenz, keine Cloud Egress-Kosten.
Natürliche Sprache & Agentik
Abruf-unterstützte Assistenten über Ihre räumliche Ereignishistorie, Arbeitsauftragsprotokolle und SOPs. Die Betreiber fragen: "Wo wurde das Messgerät zuletzt kalibriert?" und erhalten eine belegte Antwort, kein Suchergebnis.
Was-wäre-wenn-Modellierung
Reale Bewegungs- und Prozessdaten, die digitale Zwillingssimulationen auf NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator oder Azure Digital Twins speisen. Teste Layout, Personalplanung und Prozessänderungen in Silico, bevor Sie Capex tätigst.
Der Stack, auf dem wir eingesetzt werden.
Rahmenwerke
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex für RAG, Ray für verteiltes Training.
Rand-Silizium
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 Serving, Modal / RunPod für Burst-Computing.
LLM / Foundation-Modelle
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4-Familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere, verglichen mit Ihren Latenz-, Kosten- und Datenresidenzbeschränkungen.
Daten & Streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg: das Rückgrat, das Echtzeit-Inferenzpipelines speist.
Digitaler Zwilling
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine für Visualisierung.
Typischer Auftrieb bei unseren AI-on-IoT-Einsätzen.
Häufig gestellte Fragen.
Was bedeutet angewandte KI für Standortdaten?
Praktische Modelle auf Ihren Sensor- und Standortströmen (Anomalieerkennung, prädiktive Wartung, Dwell- und Flow-Analysen) keine Forschungsprojekte.
Brauchen wir unser eigenes Data-Science-Team?
Nein. Wir bringen das Fachwissen ein und erstellen Modelle, die auf den bereits erhobenen Daten basieren.
Werden unsere Daten privat gehalten?
Ja. Wir arbeiten im Rahmen Ihrer Datenverwaltungs- und Datenschutzanforderungen, und Sie behalten das Eigentum an Ihren Daten.
Kann KI am Rand laufen?
Ja, wo Latenz oder Konnektivität es erfordern. Wir entwerfen die richtige Edge- und Cloud-Trennung für Ihren Anwendungsfall.