Warstwa inteligencji na bazie każdego sygnału IoT.
37 generuje dane. Al zmienia to w decyzje. 12 Architekci AI Applied- AI warstwa, która znajduje się na Twojej flocie czujników - inferencja krawędzi, wykrywanie anomalii, połączenie czujników komputerowo-widzenia, przewidywalna konserwacja, i LLM operacji kopiloty - zbudowany na PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, i Google Coral silikon, stosowane przeciwko Azure ML, AWS SageMaker, i Edge Impulse.
Sześć miejsc, gdzie SI zmienia równanie operacyjne.
37 bez inteligencji to tylko droga instalacja. Są to warstwa o 12 wzorów i statków.
Wzory ruchu i dryfowanie
Modele nienadzorowane, które uczą się normalnej kadencji składnika aktywów, osoby lub przepływu pracy - i odchylenia powierzchni w czasie rzeczywistym. Połowy utraciły sprzęt, zatrzymały pracę, oszustwa i dryfują, zanim trafiły na raport 46.
Wibracje, termiczne, akustyczne
Modele z serii time- na czujnikach Sensorów 29 prognozujących awarię od 7 do 90 dni. Zintegrowany z CMMS, więc zlecenia pracy są zbierane przed przestojem, a nie po.
Synteza czujników
Modele Vision krzyżują się z ustawieniami SIG34 i SIG35, aby zidentyfikować, kto robi co, gdzie - Zapobieganie FOD, poświadczenie higieny rąk, zgodność ŚOI.
Wniosek dotyczący urządzenia
Modele ilościowe, stosowane na krawędziach Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse i MCU klasy STM32. Decyzje dotyczące czujnika - brak opóźnień w podróży, brak kosztów ucieczki z chmur.
Język przyrodniczy i język urzędowy
Retrieval- rozszerzone asystenci nad historią zdarzeń przestrzennych, dzienniki zleceń i SOP. Operatorzy pytają "gdzie ostatnio skalibrowano wskaźnik?" i otrzymują potwierdzoną odpowiedź, a nie wynik wyszukiwania.
Co - jeżeli modelowanie
Realny ruch i proces danych podających cyfrowo-bliźniacze symulacje na NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator lub Azure Digital Twins. Rozkład testów, personel i zmiany procesu w siliku przed popełnieniem capex.
Stos, na którym się rozlokujemy.
Ramy
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit- learn, XGBoost, Huging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex for RAG, Ray for distributed training.
Krzem krawędziowy
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU z Cube.
Chmura i MLOP
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Baza danych, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML do podawania, Modal / RunPod do obliczania pęknięcia.
Modele LLM / Foundation
Antropiczny Claude, rodzina OpenAI GPT- 4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - oznakowane na tle ograniczeń związanych z opóźnieniem, kosztami i rezydencją.
& Strumieniowanie danych
Kafka, Pulsar, Flink, Kineza, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg - kręgosłup, który karmi rurociągi real- time.
Twin cyfrowy
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine for visualisation.
Typowa winda przez nasze AI- on - 37 zaręczyn.
Często zadawane pytania.
Co oznacza zastosowana AI dla danych dotyczących lokalizacji?
Praktyczne modele na górze czujników i strumieni lokalizacji - wykrywanie anomalii, przewidywanie konserwacji, Dom i analizy przepływu - nie projekty badawcze.
Potrzebujemy własnego zespołu do nauki danych?
Nie. Przynosimy wiedzę fachową i budujemy modele, które działają w oparciu o dane, które już zbierasz.
Czy nasze dane są prywatne?
Tak. Pracujemy w ramach Państwa wymogów dotyczących zarządzania danymi i prywatności, a Państwo zachowują własność swoich danych.
Czy Al może biegać na krawędzi?
Tak, tam, gdzie wymaga tego latencja lub łączność - projektujemy właściwą krawędź i chmurę podzieloną dla przypadku użycia.