De intelligentielaag bovenop elk IoT-signaal.
IoT genereert de data. AI zet het om in beslissingen. TRACIO ontwerpt de toegepaste AI-laag die op je sensorvloot rust — edge inference, anomaliedetectie, computer-vision sensorfusie, voorspellend onderhoud en LLM-operaties copiloten —
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.
IoT zonder intelligentie is gewoon dure loodgieterswerk. Dit zijn de lagen die TRACIO ontwerpen en schepen hebben.
Bewegingspatronen & verblijfsdrift
Ongecontroleerde modellen die het normale ritme van een asset, persoon of workflow leren — en afwijkingen in realtime opvangen. Vangst verloren apparatuur, vastgelopen werk, fraude en procesdrift voordat ze een KPI-rapport bereiken.
Trilling, thermisch, akoestisch
Tijdreeksmodellen op IIoT-sensorgegevens voorspellen een storing over 7 tot 90 dagen. Geïntegreerd met de CMMS zodat werkorders worden opgeroepen vóór downtime, niet erna.
Sensorfusie
Zichtmodellen kruisten met UWB en BLE positionering voor sub-centimeter identificatie van wie wat doet, waar — FOD-preventie, handhygiëne-attestatie, naleving van PBM.
On-device inferentie
Gekwantiseerde, edge-deployed modellen op Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse en STM32-klasse MCU's. Beslissingen genomen op de sensor — geen retourvertraging, geen cloud egress-kosten.
Natuurtaal- & agentisch
Raadpleeg hulpmiddelen voor je ruimtelijke gebeurtenisgeschiedenis, werkorderlogboeken en SOP's. Operators vragen "waar is de meter voor het laatst gekalibreerd?" en krijgen een bewijsbaar antwoord, geen zoekresultaat.
Wat-als-modellering
Echte bewegings- en procesgegevens voeden digitale-twin simulaties op NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator of Azure Digital Twins. Test de indeling, bezetting en proceswijzigingen in Silico voordat je capex uitvoert.
De stack waarop we worden uitgezet.
Kaders
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex voor RAG, Ray voor gedistribueerde training.
Randsilicium
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU's met Cube.AI, Edge Impulse-pijplijnen voor Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML voor serving, Modal / RunPod voor burst computing.
LLM / Funderingsmodellen
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — gebenchmarkt op basis van je beperkingen in latentie, kosten en data-residency.
Data & streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — de ruggengraat die realtime inferentiepijplijnen voedt.
Digitale tweeling
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine voor visualisatie.
Typische lift tijdens onze AI-on-IoT-gevechten.
Veelgestelde vragen.
Wat betekent toegepaste AI voor locatiegegevens?
Praktische modellen bovenop je sensor- en locatiestromen - anomaliedetectie, voorspellend onderhoud, dwell- en flow-analyse - geen onderzoeksprojecten.
Hebben we ons eigen data science-team nodig?
Nee. Wij brengen de expertise en bouwen modellen die aansluiten bij de data die je al verzamelt.
Worden onze gegevens privé gehouden?
Ja. Wij werken binnen uw gegevensbeheer- en privacyvereisten, en u behoudt het eigendom van uw gegevens.
Kan AI aan de rand rennen?
Ja, waar latentie of connectiviteit dat vereist – ontwerpen we de juiste edge en cloud split voor jouw gebruikssituatie.