Modele, które uczą się z każdego
czujnika, jakiego kiedykolwiek wdrożyłeś.
Telemetria AI od IoT-WorkS przyjmuje strumienie z czujników na żywo, uczy się modeli bazowych per zasób i zamienia surowe odczyty w anomalie, predykcję awarii i odpowiedzi w języku naturalnym - wytłumaczalne, audytowalne, hostowane w UK.
Co właściwie robi silnik Telemetria AI od IoT-WorkS?
Wykrywanie anomalii
Modele bazowe uczone online per zasób - ensemble isolation forest + LSTM wykrywa dryf, skoki i zmiany sygnatury, których nie wychwycą sztywne progi.
- ▸Detektory streaming + batch
- ▸Automatyczna linia bazowa per zasób, zmiana, sezon
- ▸Sprzężenie zwrotne z operatorami dla fałszywych alarmów
Konserwacja predykcyjna
Czas do awarii z kalibrowanymi przedziałami ufności. Modele uczone na historii Twojej floty, nie na ogólnym zbiorze danych dostawcy.
- ▸Modele przeżycia (Weibull, Cox proportional hazards)
- ▸Przedziały ufności, nie tylko punktowe estymaty
- ▸Automatycznie tworzy zlecenie w Booking Engine
Zapytania w języku naturalnym
"Które chłodnie w Manchesterze pracowały powyżej -18°C dłużej niż 30 minut w ostatnim kwartale?" - odpowiedź na bazie warstwy semantycznej, a nie freeform RAG po PDF-ach.
- ▸Warstwa semantyczna nad MQTT + warehouse
- ▸Audyt - każda odpowiedź cytuje rekordy źródłowe
- ▸Slack, Teams, portal, dostęp przez API
Inferencja na brzegu sieci
Uruchamiaj skwantowane modele na naszych bramkach z latencją poniżej sekundy i pracą offline - lokalizacje z urywaną siecią 4G nadal działają, do chmury trafiają tylko podsumowania.
- ▸ONNX-Runtime + TFLite na bramkach ARMv8
- ▸Aktualizacje modeli OTA z możliwością rollback
- ▸Zgodne z RODO: surowe dane mogą zostać on-site
Jak dane przepływają od czujnika do decyzji?
Zbudowane na otwartych standardach. Bez vendor lock-in. Edge do chmury, z opcją utrzymania surowych danych on-site dla wdrożeń wrażliwych pod RODO.
Czujniki
LoRa, NB-IoT, Cellular, BLE - temperatura, wilgotność, drgania, prąd, GPS.
Bramki
ARMv8 + ONNX runtime. Inferencja poniżej sekundy, offline-first.
MQTT + REST
TLS, możliwość mTLS. Buforowanie przy zaniku sieci.
Vize ML Engine
Uczenie online, monitoring dryfu, rejestr modeli, warstwa semantyczna.
Vize Portal
Dashboardy, alerty, zapytania NL, REST + webhooks dla Twojego stacku.
Integruje się z tym, co już używasz
konektory wg stanu na 2026.05Otwarte standardy: LoRaWAN (LoRa Alliance) · MQTT (OASIS) · OPC UA (OPC Foundation)
Gdzie Telemetria AI już teraz zarabia na siebie?
Awaria sprężarki, 7 dni wcześniej
σ-shift na częstotliwości cyklu. Auto-tworzy zlecenie serwisowe przed utratą towaru.
przemysłZużycie łożyska z poboru prądu
Sygnatura spektralna prądu stojana - bez dodatkowego czujnika drgań.
opieka zdrowotnaAudyt lodówek aptecznych jako kod
Linia bazowa per lodówka, wykrywanie naruszeń, eksport w formacie MHRA.
inteligentne miastaAnomalie jakości powietrza
Odróżnia usterki czujnika od prawdziwych zdarzeń zanieczyszczeń z 92% precyzją.
energiaKlastrowanie anomalii sub-licznikowych
Wykrywa nietypowe obciążenia względem wzorców najemców.
rolnictwoWczesne ostrzeganie przed stresem gleby
Fuzja wielu czujników - wilgotność, temperatura, przewodność - 5–9 dni wyprzedzenia.
Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest Telemetria AI?
- Telemetria AI to warstwa uczenia maszynowego IoT-WorkS, która na bieżąco przetwarza strumienie danych z czujników, uczy się wzorca bazowego każdego zasobu i zamienia surowe odczyty w anomalie, prognozy awarii oraz wnioski w języku naturalnym. Hosting w UK, z pełną wyjaśnialnością i ścieżką audytu.
- Jak dokładne są prognozy?
- Średnia dokładność modeli we wdrożonych flotach wynosi 96,4%. Poziom ufności raportowany jest dla każdej inferencji - awarię sprężarki agregatu chłodniczego zasygnalizowano ostatnio z ufnością 94% siedem dni przed jej wystąpieniem, a anomalię cykli pracy względem wzorca bazowego wykryto z ufnością 99%.
- Czy Telemetria AI działa na brzegu sieci bez połączenia z chmurą?
- Tak. Platforma jest w 100% przystosowana do pracy na brzegu sieci. Modele działają na bramce VG-E300 Edge ML z ONNX Runtime lub TensorFlow Lite, z inferencją poniżej sekundy i synchronizacją z chmurą, gdy sieć jest dostępna.
- Które branże korzystają z Telemetrii AI?
- Logistyka łańcucha chłodniczego, produkcja (konserwacja predykcyjna), zarządzanie budynkami i energetyka, rolnictwo oraz monitorowanie środowiska. Platforma jest niezależna od branży - uczy się na danych z dowolnych podłączonych czujników.
- Czym Telemetria AI różni się od zwykłego dashboardu IoT?
- Dashboard pokazuje, co dzieje się teraz. Telemetria AI modeluje, co jest normą dla każdego zasobu, a następnie wychwytuje odchylenia, przewiduje awarie i odpowiada na pytania w języku naturalnym, np. "Które agregaty pracowały powyżej -18°C dłużej niż 30 minut w ostatnim kwartale?".
- Czy dane są hostowane w UK i zgodne z RODO?
- Tak. Domyślnie hosting w UK, na życzenie klienta w UE. Pełna zgodność z RODO. Dane klienta nigdy nie są wykorzystywane do trenowania modeli dla innych klientów.
Trzy fakty o IoT-WorkS Telemetria AI.
IoT-WorkS Telemetria AI przetwarza ponad 1 000 000 inferencji modelu dziennie ze średnią dokładnością 96,4% w wdrożonych flotach klientów w UK i UE, używając strumieniowego ensemble wykrywania anomalii złożonego z isolation forest oraz LSTM z bazami uczonymi online per zasób.
W brytyjskiej flocie łańcucha chłodniczego liczącej ponad 2 400 zasobów chłodniczych IoT-WorkS Telemetria AI prognozowała awarie sprężarek z wyprzedzeniem 7–11 dni przy 94% pewności, wykrywając przesunięcia sigma częstotliwości cyklu, co pozwoliło operatorowi wysłać inżynierów zanim doszło do strat produktu.
IoT-WorkS uruchamia skwantyzowane modele ONNX-Runtime i TensorFlow Lite na bramkach brzegowych VG-E300 ARMv8, zapewniając inferencję predykcyjną poniżej sekundy w trybie offline — wdrożenia na lokalizacjach z niestabilnym 4G nadal działają, a do chmury trafiają tylko podsumowania.
Przyślij swoją telemetrię. Pokażemy, co się w niej kryje.
Prześlij 30 dni danych historycznych - uruchomimy nasze silniki wykrywania anomalii i predykcji, a potem przeprowadzimy Cię przez znaleziska.