Stratul de inteligenţă pe partea de sus a fiecărui semnal IoT.
IoT generează datele. AI îl transformă în decizii. TRACIO arhitects the apply-AI strate that seats on your sensor folder inference, anomalie detection, computer-vision senzorial fussion, proxim mentainment, and LLM operations copilots
Şase locuri unde AI schimbă ecuaţia operaţională.
IoT fără inteligență este doar instalații sanitare scumpe. Acestea sunt straturile de proiectare și nave TRACIO.
Modele de mișcare & derivă
Modele nesupravegheate care invata cadenta normala a unui activ, persoana, sau fluxul de lucru si abateri de suprafata in timp real. Prinde echipamente pierdute, muncă blocată, fraudă și derivă proces înainte de a ajunge la un raport KPI.
Vibrație termică, acustică
Modele de serie temporală pe datele senzorilor IIoT care prezic eșecul de 7 până la 90 de zile afară. Integrate cu CMMS, astfel încât comenzile de lucru sunt ridicate înainte de timp liber, nu după.
Fuziunea senzorilor
Modele de vizualizare încrucişate cu poziţionarea UWB şi BLE pentru identificarea sub-centimetrului a celui care face ceea ce, în cazul în care, în cazul în care FOD prevenirea, atestarea de igienă manuală, conformitatea EIP.
Inference on-device
Modele cuantizate, distribuite pe margine pe Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse și STM32-class MCU. Hotărîri luate asupra senzorului
Limbă naturală și agentică
Asistenţi augmentaţi pentru istoricul evenimentelor spaţiale, jurnalele de lucru şi SOP. Operatorii întreabă "unde a fost calibrat ultimul indicator?" şi obţin un răspuns dovedit, nu un rezultat de căutare.
Ce-dacă modelare
Real movement and process data freading digital-twin simulations on NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, or Azure Digital Twins. Layout test, personal, și modificări de proces în silico înainte de a comite capex.
Stiva pe care o folosim.
Cadrul
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONX, scikit-learn, XGboost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex for LAR, Ray for distributed training.
Siliciu de margine
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs cu Cube.AI, Edge Conducte Impulse pentru Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Greutate & Biases, Kubeflow, BentoML pentru servire, Modal / RunPod pentru calcul explozie.
Modele LLM / Fundaţie
Anthrop Claude, OpenAI GPT-4 familie, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere
Fluxul de date
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg
Geamănă digitală
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine pentru vizualizare.
Lift tipic peste angajamentele noastre AI-on- IoT.
Întrebări frecvente.
Ce înseamnă AI aplicat pentru datele de localizare?
Modele practice pe partea de sus a fluxurilor de senzori si locatii - detectarea anomaliei, intretinerea predictiva, locuirea si analiza fluxului - nu proiecte de cercetare.
Avem nevoie de propria noastră echipă ştiinţifică?
Nu. Aducem expertiza și construim modele care rulează împotriva datelor pe care le colectați deja.
Datele noastre sunt private?
Da. Lucrăm în cadrul cerințelor privind guvernanța datelor și confidențialitatea și vă păstrați proprietatea asupra datelor.
Al poate alerga la margine?
Da, în cazul în care latența sau conectivitatea o cere - proiectăm marginea dreaptă și norul împărțit pentru cazul de utilizare.