The intelligence layer on top of every IoT signal.
IoT generates the data. AI turns it into decisions. TRACIO architects the applied-AI layer that sits on your sensor fleet — edge inference, anomaly detection, computer-vision sensor fusion, predictive maintenance, and LLM operations copilots —
built on PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, and Google Coral silicon, deployed against Azure ML, AWS SageMaker, and Edge Impulse.
Šest mjesta gdje umjetna inteligencija mijenja operativnu jednadžbu.
IoT bez inteligencije je samo skupa vodovodna instalacija. To su slojevi koje TRACIO dizajnira i brodi.
Movement patterns & dwell drift
Nenadzirani modeli koji uče normalni ritam imovine, osobe ili tijeka rada — i pokazuju odstupanja u stvarnom vremenu. Hvata izgubljenu opremu, zaustavljene radove, prijevaru i odstupanje procesa prije nego što dođu do KPI izvještaja.
Vibration, thermal, acoustic
Vremenski modeli na IIoT senzorskim podacima predviđaju kvar 7 do 90 dana unaprijed. Integrirano s CMMS-om tako da se radni nalozi podižu prije zastoja, a ne poslije.
Sensor fusion
Modeli vida upoređeni s pozicioniranjem UWB i BLE radi manje od centimetra identifikacije tko što radi i gdje — prevencija FOD-a, potvrda o higijeni ruku, usklađenost s zaštitnom opremom.
On-device inference
Kvantizirani, edge-implementirani modeli na Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse i STM32-klasi MCU-ovima. Odluke donesene na senzoru — nema latencije u oba smjera, nema troška za izlazak oblaka.
Prirodni jezik i agentički
Asistenti s dopunom pretraživanja nad vašom prostornom poviješću događaja, zapisima radnih naloga i standardnim operativnim pismima. Operateri pitaju "gdje je mjerač zadnji put kalibriran?" i dobivaju dokazani odgovor, a ne rezultat pretraživanja.
What-if modelling
Stvarni podaci o kretanju i procesima koji hrane simulacije digitalnih blizanaca na NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator ili Azure Digital Twins. Testirajte raspored, osoblje i promjene procesa u siliku prije nego što uložite kapitalne troškove.
The stack we deploy on.
Frameworks
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex za RAG, Ray za distribuiranu obuku.
Edge silicon
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU-ovi s Cube.AI, Edge Impulse cjevovodi za Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML for serving, Modal / RunPod for burst compute.
LLM / Foundation models
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 obitelj, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — uspoređeni s vašom latencijom, troškovima i ograničenjima boravka u podacima.
Data & streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — kralježnica koja hrani pipelineove za real-time inferenciju.
Digital twin
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine za vizualizaciju.
Tipičan uzlaz na našim AI-on- IoT angažmanima.
Frequently asked questions.
Što primijenjena umjetna inteligencija znači za podatke o lokaciji?
Praktični modeli iznad vaših senzorskih i lokacijskih tokova – detekcija anomalija, prediktivno održavanje, analiza zadržavanja i toka – ne istraživački projekti.
Do we need our own data science team?
Ne. Donosimo stručnost i gradimo modele koji rade na temelju podataka koje već prikupljate.
Is our data kept private?
Da. Radimo u skladu s vašim zahtjevima upravljanja podacima i privatnosti, a vi zadržavate vlasništvo nad svojim podacima.
Can AI run at the edge?
Da, tamo gdje latencija ili povezivost to zahtijevaju – dizajniramo pravi rub i cloud split za vaš slučaj upotrebe.