Intelligensskiktet ovanpå varje IoT-signal.
IoT genererar data. AI förvandlar det till beslut. ZZ12Z arkitekter det applicerade AI-skiktet som sitter på din sensorflotta - edge inference, anomaly detection, dator-vision sensor fusion, prediktivt underhåll och LLM operationer kopiloter - byggd på PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo och Google Coral kisel, distribuerad mot Azure ML, AWS SageMaker och Edge Impulse.
Sex platser där AI ändrar den operativa ekvationen.
IoT utan intelligens är bara dyr VVS. Dessa är lagren TRACIO design och fartyg.
Rörelsemönster & Dwell drift
Oövervakade modeller som lär sig den normala kadensen av en tillgång, person eller arbetsflöde - och ytavvikelser i realtid. Fångar förlorade utrustning, stoppat arbete, bedrägeri och processdrift innan de träffade en ZZ46Z-rapport.
Vibration, termisk, akustisk
Time-serie modeller på IIoT sensor data förutsäga fel 7 till 90 dagar ut. Integrerad med CMMS så arbetsorder höjs före driftstopp, inte efter.
Sensor fusion
Visionsmodeller korsrefererade med UWB och BLE positionering för undercentimeter identifiering av vem som gör vad, var - FOD förebyggande, handhygien intyg, PPE efterlevnad.
On-device inference
Quantised, edge-deployed modeller på Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse och STM32-klass MCUs. Beslut gjorda på sensorn - ingen rundtur latens, ingen cloud egress kostnad.
Naturligt språk & Agentic
Retrieval-augmented assistenter över din rumsliga händelsehistoria, arbetsordningsloggar och SOPs. Operatörer frågar "var var mätaren senast kalibrerade?" och få ett bevisat svar, inte ett sökresultat.
What-if modellering
Real rörelse och processdata som matar digitala tvillingsimuleringar på NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator eller Azure Digital Twins. Testlayout, personal och processförändringar i siliko innan du begår capex.
Stacken vi distribuerar på.
Ramverk
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex för RAG, Ray för distribuerad utbildning.
Edge silikon
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU med Cube.AI, Edge Impulse pipelines för Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML för servering, Modal / RunPod för bristande beräkning.
LLM / Foundation modeller
Antropisk Claude, OpenAI GPT-4-familjen, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - benchmarked mot din latens, kostnad och data-residensbegränsningar.
Data & streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg - ryggraden som matar realtidsinferensledningar.
Digital tvilling
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine för visualisering.
Typisk hiss över våra AI-on-IoT-engagemang.
Ofta ställde frågor.
Vad innebär tillämpad AI för platsdata?
Praktiska modeller ovanpå din sensor och platsströmmar - anomali upptäckt, prediktivt underhåll, bostad och flödesanalys - inte forskningsprojekt.
Behöver vi vårt eget datavetenskapsteam?
Nej. Vi tar med oss expertis och bygger modeller som går emot de data du redan samlar in.
Är våra data bevarade privata?
Ja. Vi arbetar inom din datastyrning och integritetskrav, och du behåller ägande av dina uppgifter.
Kan AI springa på kanten?
Ja, där latens eller anslutning kräver det - vi designar rätt kant och moln delas för ditt användningsfall.