Intelligenslaget på toppen av hvert IoT signal.
IoT genererer dataene. AI gjør det til beslutninger. TRACIO arkitekter det påført-AI laget som sitter på sensorflåten din - kant inferens, anomali deteksjon, data-vision sensor fusjon, prediktiv vedlikehold, og LLM operasjoner copilots - bygget på PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo og Google Coral silisium, utplassert mot Azure ML, AWS SageMaker og Edge Impulse.
Seks steder der AI endrer den operative ligningen.
IoT uten intelligens er bare dyrt flyt. Dette er lagene TRACIO design og skip.
Bevegelsesmønstre & boligdrift
Uovervåkne modeller som lærer den normale kadensen til en enhet, person eller arbeidsflyt - og overflateavvik i sanntid. Fanger tapt utstyr, stående arbeid, svindel og prosessdrift før de treffer en KPI-rapport.
Vibrasjon, termisk, akustisk
Tidsseriemodeller på IIoT-sensordata som forutsi feil 7 til 90 dager ut. Integrert med CMMS så arbeidsordrer heves før nedetid, ikke etterpå.
Sensorfusjon
Visjon modeller kryssreferert med UWB og BLE posisjonering for sub-centimeter identifikasjon av hvem som gjør det der - FOD forebygging, håndhygiene identifisering, PPE samsvar.
On-device inferens
Quantized, kant-demployed modeller på Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse og STM32-klasse MCUs. Beslutninger som treffes på sensoren - ingen rund-trip latens, ingen sky egress kostnad.
Naturlig språk og agentisk
Retrieval-augmented assistenter over romlig hendelse historie, arbeidsordre logger og SOPs. Operatørene spør " hvor var måleren sist kalibrert?" og får et bevist svar, ikke et søkeresultat.
Hvilke modeller
Real bevegelse og prosess datamating digital-twin simuleringer på NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator eller Azure Digital Twins. Test layout, bemanning og prosessendringer i silico før du begår capex.
Stakken vi legger ut på.
Rammer
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, Scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex for RAG, Ray for distribuert trening.
Edge silikon
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Haido-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs med Cube.AI, Edge Impulse rørledninger for Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Vekter & Biaser, Kubeflow, BentoML for servering, Modal / RunPod for bruddberegning.
LLM / Foundation modeller
Antropic Claude, OpenAI GPT-4 familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - benchmarked mot din latens, kostnader og data-residens begrensninger.
Data og streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqldb, Delta Lake, Iceberg — ryggraden som mater real-time inferens pipelines.
Digital tvilling
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Uvirkelig Motor for visualisering.
Typisk lift over våre AI-on-IoT engasjementer.
Ofte stilte spørsmål.
Hva betyr brukt AI for plasseringsdata?
Praktiske modeller på toppen av sensoren og plasseringsstrømmene - anomali deteksjon, prediktiv vedlikehold, bo og flytanalyse - ikke forskningsprosjekter.
Trenger vi vårt eget datavitenskapsteam?
Nei. Vi tar med kompetansen og bygger modeller som kjører mot dataene du allerede samler inn.
Er opplysningene våre private?
Ja. Vi jobber innenfor dine datastyrings- og personvernkrav, og du beholder eierskapet til dine data.
Kan AI løpe i kanten?
Ja, der latens eller tilkobling krever det - vi designer høyre kant og skysplitt for din bruk.