Inteligenčna plast na vsakem signalu IoT.
IoT generira podatke. AI ga spremeni v odločitve. TRACIO arhitekti naneseno-AI plast, ki se nahaja na vaši senzorski floti – sklepanje o robu, zaznavanje anomalije, zlitje računalniških senzorjev, napovedno vzdrževanje in operacije LLM kopiloti – zgrajeni na PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, in Google Coral silicij, razporejeni proti Azure ML, AWS SageMaker in Edge Impulse.
Šest mest, kjer AI spremeni operativno enačbo.
IoT brez inteligence je samo drag vodovod. To so plasti TRACIO modelov in ladij.
Vzorci premikanja in zadrževanja
Nenadzorovani modeli, ki se naučijo normalnega kadenca sredstva, osebe ali delovnega toka – in površinska odstopanja v realnem času. Ulovi izgubljeno opremo, zavlačuje delo, prevare in procesni premik, preden zadenejo poročilo KPI.
Vibracija, toplotna, akustična
Time-series modeli na IIoT senzor podatkov napoved neuspeh 7 do 90 dni ven. Integrirani s CMMS tako delovna naročila se dvignejo pred odmorom, ne potem.
Zlitje senzorjev
Vizija modeli navzkrižno z UWB in BLE pozicioniranje za subcentimetrsko identifikacijo, kdo počne, kaj, kje – Preprečevanje FOD, ročno higiensko potrdilo, skladnost osebne zaščitne opreme.
Ugotovitev na napravi
Kvantirani modeli na Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse in STM32 razreda MCU. Odločitve, sprejete na senzorju – brez round-trip latence, brez stroškov za izmik oblakov.
Naravoslovni & agentični
Retrieval-augmentirani pomočniki o vaši zgodovini prostorskih dogodkov, dnevniki delovnih naročil in SOP. Operaterji sprašujejo, kje je bil merilec nazadnje kalibriran.
Kaj-če modeliranje
Realni podatki o gibanju in obdelavi, ki se nanašajo na simulacije digitalnega twin na NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator ali Azure Digital Twins. Testiranje postavitev, osebje, in proces spremembe v silicu pred izvedbo capex.
Skladišče, na katerem se nahajamo.
Okviri
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learrn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex za RAG, Ray za porazdeljeno usposabljanje.
Silicij roba
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU s Cube.AI, Edge Impulse cevovodi za Cortex-M.
Oblak in MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Uteži & Biases, Kubeflow, BentoML za serviranje, Modal / RunPod za razpočni račun.
LLM / Modeli fundacije
Anthropic Claude, družina OpenAI GPT-4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere – primerjan z vašimi zamudami, stroški in omejitvami v zvezi s podatki.
Pretok podatkov
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg – hrbtenica, ki hrani v realnem času inference cevovode.
Digitalni dvojček
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine za vizualizacijo.
Tipično dvigalo čez naše zaroke na IoT.
Pogosto zastavljena vprašanja.
Kaj pomeni AI za podatke o lokaciji?
Praktični modeli na vrhu senzorja in lokacijskih tokov - zaznavanje anomalij, napovedno vzdrževanje, analiza bivanja in pretoka - ne raziskovalni projekti.
Potrebujeva svojo ekipo za znanost?
Ne. Ne. Prinašamo strokovno znanje in gradimo modele, ki se ujemajo s podatki, ki jih že zbirate.
So naši podatki zasebni?
-Ja, ja. Delamo v okviru vaših zahtev glede upravljanja podatkov in zasebnosti, vi pa obdržite lastništvo nad vašimi podatki.
Lahko Al teče na robu?
Da, kjer to zahteva latenca ali povezljivost - za vašo uporabo oblikujemo desni rob in oblak.