IoT
Deine Sensoren sammeln Daten. Wir verwandeln sie in Entscheidungen.
Jeder Sensor ist ein Fenster in die physische Welt. Temperatur, Bewegung, Position, Funksignal, Beschleunigung: kontinuierliche, heterogene, oft verrauschte Daten. Das Problem ist nicht, sie zu sammeln — es ist, Wert aus ihnen auf zuverlässige, skalierbare und umsetzbare Weise zu extrahieren.
Wir bauen End-to-End-KI-Pipelines auf IoT-Daten: von der rohen Erfassung bis zur Inferenzlogik, bis hin zum Output, der ein System, ein Dashboard oder eine operative Entscheidung speist.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Daten gesammelt, Wert nicht extrahiert
Du hast aktive Sensoren, Datenflüsse, Speicher, der sich füllt. Aber diesen Fluss in Einblicke zu verwandeln erfordert Modelle, die die meisten Teams nicht haben.
Signal im Rauschen vergraben
IoT-Daten sind per Definition schmutzig: fehlende Werte, Ausreißer, Sensor-Drift, Umgebungsvariabilität.
Latenz zwischen Datum und Aktion
In bestimmten Kontexten reicht Batch-Analyse nicht. Verarbeitung nahe an Echtzeit ist erforderlich.
Skalierbarkeit
Ein Sensor ist ein Prototyp. Hundert Sensoren sind ein System. Tausend Sensoren sind ein Engineering-Problem.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Wir entwickelten ein People-Flow-Monitoring-System basierend auf WLAN-Sniffing: Signale von Geräten…
Eisenbahnsektor — People-Flow-Monitoring und Auslastungsschätzung
Wir entwickelten ein People-Flow-Monitoring-System basierend auf WLAN-Sniffing: Signale von Geräten in Waggons werden erfasst, gefiltert und von ML-Modellen verarbeitet, um in Echtzeit die Anzahl der Fahrgäste pro Waggon und Bewegungsflüsse zu schätzen.
Von Smart-Collars an Hunden gesammelte Beschleunigungs- und Bewegungsdaten, analysiert von ML-Model…
Pet Tech — Verhaltensinterpretation aus Wearables
Von Smart-Collars an Hunden gesammelte Beschleunigungs- und Bewegungsdaten, analysiert von ML-Modellen zur Klassifizierung von Verhaltensweisen und Signalisierung von Anomalien in Bezug auf die Tiergesundheit.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Erfassung, Vorverarbeitung und Modelle
- ✓ Erfassungspipeline von heterogenen SensorenHF, Beschleunigungsmesser, IMU, Umwelt
- ✓ Klassifizierung und Regression auf Zeitreihenzur Mustererkennung und quantitativen Schätzung
- ✓ Anomalieerkennung auf kontinuierlichen Flüssenzur Erkennung von Verhaltensweisen außerhalb der Norm
Architektur und Integration
- ✓ Edge-to-Cloud-Pipelinemit End-to-End-Latenzverwaltung
- ✓ Integration mit Standard-IoT-ProtokollenMQTT, BLE, WLAN
- ✓ Strukturierter Outputfür Dashboards, Alarme und nachgelagerte Entscheidungssysteme
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