Dati simulati. Riflette il tipo di evento stream a (19)34(20) o (19)35(20) 5.x sistema produce in produzione.
Cinque cose ogni programma (19)26(20) deve consegnare.
1. Ancoraggi e tag
Quattro (19)34(20) ancora agli angoli. Un tag a batteria sul carrello elevatore. Insieme triangolano la posizione 5–20× al secondo.
2. Flusso di eventi
Gli eventi grezzi arrivano fino al livello di applicazione in uno schema del venditore-neutral — (19)33(20) , Kafka, REST. Rigiocabile e resistente.
3. Stati derivati
Dwell, transizione, co-location, idle/active. Calcolato dal flusso grezzo e esposto come eventi aziendali.
4. Analisi Heatmap
I sovrapposizioni di tempo mostrano dove l'operazione effettivamente viene eseguita — i dati che giustificano i cambiamenti di layout e le decisioni di personale.
5. Integrazione
Gli eventi si nutrono (19)42(20) , (19)43(20) , EMR, ServiceNow — qualunque sia il flusso di lavoro. Il segnale di posizione diventa una decisione, non un cruscotto.
6. Diagnostica hardware
Questa demo è mostrata con (19)34(20) . La stessa architettura funziona con (19)35(20) 5.x, (19)4(20) , (19)36(20) , o (19)30(20) . Scegliamo la radio per adattare il caso di utilizzo, non il contrario.
Da un punto di spostamento a una decisione — automaticamente.
Una posizione da solo è solo una x, una y e un timestamp. Un modello AI addestrato sul vostro flusso di localizzazione dal vivo lo trasforma in qualcosa su cui potete agire — predire la congestione prima che accada, segnalando anomalie ed eventi di sicurezza in tempo reale, ottimizzando percorsi e layout, e innescando azioni nel vostro (19)42(20) , (19)43(20) o EMR.
Produzioni di modelli illustrativi su dati simulati — in produzione lo stesso strato funziona sul flusso reale degli eventi.