De intelligentielaag bovenop elk IoT-signaal.
(1937(20) genereert de gegevens. Al verandert het in beslissingen. (1912(20) architecten de toegepaste-AI-laag die op uw sensorvloot zit.Inferentie, anomaliedetectie, computer-visiesensorfusie, voorspellend onderhoud, en LLM operaties copilots gebouwd op PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, en Google Coral silicium, ingezet tegen Azure ML, AWS SageMaker, en Edge Impulse.
Zes plaatsen waar AI de operationele vergelijking verandert.
(1937(20) zonder intelligentie is gewoon duur sanitair. Dit zijn de lagen (1912(20) ontwerpen en schepen.
Bewegingspatronen & woondrift
Ongecontroleerde modellen die de normale cadans van een asset, persoon, of workflow leren en oppervlakteafwijkingen in real time. Vangsten verloren apparatuur, vastgelopen werk, fraude, en procesdrift voordat ze een (1946(20) rapport.
Trilling, thermische, akoestische
Tijdreeks modellen op (1929(20) sensor data voorspellen storing 7 tot 90 dagen uit. Geïntegreerd met de CMMS zodat werkorders worden verhoogd voor downtime, niet erna.
Sensorfusie
Vision modellen kruisverwijzing met (1934(20) en (1935(20) positionering voor sub-centimeter identificatie van wie doet wat, waar . .
Invloed op het apparaat
Gekwantiseerde, edge-deployed modellen op Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse, en STM32-klasse MCU's. Beslissingen genomen op de sensor geen ronde-trip latency, geen wolk egress kosten.
Natuurlijke taal en agentisch
Retrieval-augmented assistenten over uw ruimtelijke gebeurtenis geschiedenis, work-order logs, en SOPs. Exploitanten vragen "waar was de meter het laatst gekalibreerd?" en krijgen een bewezen antwoord, geen zoekresultaat.
Wat-als modelleren
Real movement and process data feeding digital-twin simulaties op NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator of Azure Digital Twins. Test lay-out, personeel en proces veranderingen in silicone voordat capex.
De stapel die we inzetten.
Kaders
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex voor RAG, Ray voor gedistribueerde training.
silicium van de rand
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, ATX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU's met Cube.AI, Edge Impulse pijpleidingen voor Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS Sage Maker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML voor het serveren, Modal / RunPod voor barst berekening.
LLM / Stichtingsmodellen
Antropische Claude, OpenAI GPT-4 familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere
Datastreaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg .. de ruggengraat die real-time gevolgtrekkingen pijpleidingen voedt.
Digitale tweeling
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine voor visualisatie.
Typische lift over onze AI-op- (1937(20) verlovingen.
Veelgestelde vragen.
Wat betekent toegepaste AI voor locatiegegevens?
Praktische modellen bovenop uw sensor- en locatiestromen - anomaliedetectie, voorspellend onderhoud, woon- en stroomanalyse - geen onderzoeksprojecten.
Hebben we ons eigen data science team nodig?
Nee. Wij brengen de expertise en bouwen modellen die tegen de gegevens die u al verzamelt.
Worden onze gegevens privé bewaard?
Ja. Wij werken binnen uw gegevensbeheer- en privacyvereisten, en u behoudt uw eigendom van uw gegevens.
Kan Al op de rand lopen?
Ja, waar latency of connectiviteit het vereist - we ontwerpen de rechterrand en de cloud splitsen voor uw use case.