Шар розвідки над кожним сигналом IoT.
IoT генерує дані. АІ переходить в рішення. TRACIO архітектори застосовано-AI шар, який сидить на вашому сенсорному флоті — крайова інфункція, аномалія виявлення, комп'ютерно-вимірювальна fusion, передбачуване обслуговування та LLM операційні копілоти — побудовані на PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo та Google Coral кремнію, розгорнуті на Azure ML, AWS SageMaker та Edge Impulse.
Шість місць, де AI змінює оперативне рівняння.
ЗЗ37ЗЗ без розвідки просто дорогий сантехнік. Це шари TRACIO конструкцій і суден.
Схема руху і роздягальня
Несупервісні моделі, які вивчать нормальний курс активу, людини, або робочого процесу — і поверхневі відхилення в режимі реального часу. Загублене обладнання Catches, здавна робота, шахрайство та процес дрейф до того, як вони потрапили до звіту KPI.
Вібрація, теплова, акустична
Час-серійні моделі на IIoT-сенсорних даних прогнозують збій 7 до 90 днів. Інтегровані з CMMS так робочі замовлення піднімаються перед входом, а не після.
Датчик fusion
Моделі Vision перехресні з UWB і BLE позиціонування для визначення субсентіметра, що робить, де — профілактика FOD, атестація ручної гігієни, відповідність PPE.
Інфункція на прикладі
Кількі, моделі кромки на Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse і STM32-class MCUs. Рішення, здійснені на датчикі — відсутність цілодобової затримки, не вартість хмари.
Природні та агентські
Ретриевально-авгументовані помічники над історією просторових подій, журналами робочого замовлення та SOPs. Оператори просять «де було калібровано?» і одержують доказову відповідь, а не результат пошуку.
Що таке моделювання
Реальний рух і процес передачі даних цифрово-променевих імітацій на NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator або Azure Digital Twins. Тестування, персоналування та зміни процесу в силіко перед комітуванням Capex.
Стек ми розгортаємо.
Рамки
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex для RAG, Ray для розподіленого навчання.
Кремний крем
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU з куб.AI, Edge Impulse трубопроводи для Cortex-M.
Хмари та MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Вага та Biases, Kubeflow, BentoML для подачі, Modal / RunPod для компраляції.
Моделі LLM / Фундації
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 сім'я, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — бендиктований проти вашої затримки, вартості та обмежень за даними.
Дані та потокове передавання
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — хребта, що живить в реальному часі інфункційні трубопроводи.
Цифровий близнюк
EnglishDeutschPусский简体中文中國傳統EspañolالعربيةFrançaisελληνικάDanskАнглійскаябългарскиCatalàČeskýEestiSuomiGaeilgeहिन्दीHrvatskiMagyarIndonesiaIcelandicItalianoעברי日本の한국의LietuvosLatvijasмакедонскиMalayMaltiNederlandsNorskPolskiPortuguêsRomânescSlovenskýSlovenskiShqiptarCрпскиSvenskaไทยTürkçeYкраїнськийTiếng việtייִדישKiswahili
Типовий підйомник по залученню AI-on-IoT.
Питання і відповіді
Що стосується даних штучного інтелекту?
Практичні моделі на вершині вашого датчика і потоку розташування - аномалія виявлення, прогнозування технічного обслуговування, аналітика потоку і потоку - не дослідницькі проекти.
Чи потрібна наша наукова команда?
Ні. Ми доставляємо експертизу та будуємо моделі, які працюють над даними, які вже збираються.
Чи зберігаються наші дані приватні?
Так. Ми працюємо в сфері управління даними та конфіденційності, і ви зберігаєте право власності на ваші дані.
Чи може працювати AI на краю?
Так, де потрібна гнучкість або з'єднання - ми розробляємо правильний край і хмарний спліт для вашого використання випадку.