COLIGO EdgeStack
COLIGO EdgeStack basiert auf Echtzeit-Linux- und Docker-Containern. Sein Plug-in-Design ermöglicht die Erweiterung seiner Funktionalität unter Wiederverwendung der bestehenden Datenflussarchitektur.
Wir glauben, dass AIoT am besten vom Automatisierungsingenieur in der Praxis umgesetzt werden kann. Er ist derjenige, der die Prozesse, die Maschinen und die Automatisierungssysteme am besten kennt. Wir haben COLIGO entwickelt um AIoT im Feld, ohne spezielle Kenntnisse in der Datenanalyse, zu ermöglichen.
COLIGO bietet sofort einsatzbereite ML-Modelle, die nichts weiter als eine einfache Konfiguration der zu analysierenden Daten erfordern.
Erkennung von Anomalien
Die Erkennung von Anomalien identifiziert anormale Ereignisse, Fehlfunktionen oder Abweichungen von erwarteten Mustern, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Sicherheit und Effizienz erhöht werden.
Prädiktive Analytik
Bei der Zeitreihenprognose werden historische Daten von Sensoren und Geräten zur Vorhersage künftiger Trends verwendet, was eine proaktive Entscheidungsfindung ermöglicht und die betriebliche Effizienz verbessert.
Objektdetektion/-erkennung
Bei der Objekterkennung handelt es sich um die Echtzeit-Identifizierung und -Verfolgung von Objekten innerhalb von Videoübertragungen. Dies ermöglicht es IoT-Systemen, die visuellen Informationen zu verstehen und darauf zu reagieren, was sie für Anwendungen wie Sicherheit, Überwachung und intelligente Umgebungen wertvoll macht.
Geräuschdetektion/-erkennung
Die Rauscherkennung in Audioströmen ermöglicht die Echtzeitanalyse und Identifizierung unerwünschter Geräusche oder Störungen in den Audiodaten der Umgebung. Dies gewährleistet die betriebliche Integrität, Sicherheit und Qualitätskontrolle, indem unerwünschte akustische Elemente sofort erkannt und behoben werden.
Anomalie-Erkennung/Prädiktive Analytik
Lernen per Streaming
Die Streaming-Learning-Technologie ist ein zentraler Ansatz für industrielle IoT-Anwendungen, da sie die kontinuierliche Verarbeitung und Echtzeitanpassung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht, wenn neue Daten einströmen. Diese Technologie ist besonders wertvoll in dynamischen Industrieumgebungen, in denen sich Sensordaten und Betriebsbedingungen schnell ändern, um sicherzustellen, dass Vorhersage- und Steuerungssysteme agil und effektiv bleiben. Ob für die Qualitätskontrolle oder die Prozessoptimierung, Streaming Learning verbessert die Effizienz und Genauigkeit von industriellen IoT-Anwendungen.
Objekt- und Geräuscherkennung
Vortrainierte Modelle
Vortrainierte ML-Modelle spielen eine entscheidende Rolle bei der effizienten Erkennung von Objekten und Geräuschen in der betrieblichen Umgebung. Diese Modelle, die aus umfangreichen Datensätzen gelernt haben, bieten eine wertvolle Grundlage für die schnelle Identifizierung und Klassifizierung von Objekten oder Anomalien im industriellen Umfeld. Durch eine Feinabstimmung für die Erkennung von Geräuschen oder Objekten verbessern sie die Präzision und Reaktionsfähigkeit von industriellen IoT-Systemen erheblich.
Die Architektur von COLIGO EdgeStack wurde für kundenspezifische Anwendungen entwickelt. Kompliziertere ML-Anwendungen sind mit Streaming Learning möglicherweise nicht möglich und erfordern eine spezifische Entwicklung, Modellauswahl, Datenidentifikation, Modelltraining und -bereitstellung. Unsere Ingenieure stehen zur Verfügung, um jede spezifische Anfrage zu unterstützen, also zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren, um uns Ihre Ideen, Bedürfnisse und Anforderungen mitzuteilen.
