AIoT
Wir beraten und begleiten Sie auf Ihrer IoT Journey.
In Kombination mit unserer auf Edge-Geräte fokussierten KI-Expertise bieten wir Ihnen maßgeschneiderte AIoT-Lösungen, von der Firmware bis zu den Benutzer-Apps.
Daten
Daten
Sammlung (Protokolle, Treiber/Auswahl),
Datenbank (Zeitreihen, SQL, kein SQL),
Normalisierung (Datenstrukturierung)
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AI
Prototyping
Modellentwicklung
Bereitstellung
Training und Inferenz
Streaming-Lernen
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CLOUD & ENTERPRISE
Konnektivität
Fleet Management
Geräteüberwachung
Systemverwaltung
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AIoT SOFTWARE ENTWICKLUNG
Nutzen Sie unsere Expertise im Bereich der AIoT-Softwareentwicklung, um Ihre Wünsche und Anforderungen in Produkte und Lösungen umzusetzen. Neben AIoT-Workshops, Systemarchitekturdesign und Auswahl von Technologien & Tools übernehmen oder unterstützen wir die Firmware-Entwicklung, Sammlung, Speicherung und Analyse Ihrer Daten sowie M2M- und Cloud-Kommunikation als Proof-of-Concept, Prototyp, bis zur Produktfreigabe.
"Dank der Unterstützung und dem Fachwissens von BE. waren wir in der Lage, die wichtigsten Maschinendaten zu identifizieren, zu sammeln und zu speichern. Mithilfe von Stream Learning konnten wir ein KI-Modell zur Erkennung von Anomalien ohne Code implementieren, das sich als sinnvoll für unseren Wartungsprozess erwiesen hat.
Neben dem Fachwissen ist auch die Zusammenarbeit mit dem Team sehr angenehm!"
Leiter Automation – creative automation GmbH & Co. KG
Ready to use Lösungen
COLIGO
Edge AIoT Software
Als komplette, sofort einsatzbereite Lösung für die Datenerfassung über OPC UA, Speicherung, Analyse, Überwachung am Edge oder als hybride Edgle-Cloud-Umgebung haben wir die einfachste und benutzerfreundlichste AIoT-Lösung auf dem Markt entwickelt.
Webseite
Referenzprojekte
Dashboard
Dashboard das den Pfad des Werkzeugs in der Maschine mit den auftretenden Kräften und Biegemomenten visualisiert.
Zustand Überwachung
Entwicklung eines Systems, das den Maschinenzustand anhand der Vibration überwacht.
Gesichtserkennung
Arbeitszeiterfassungssystem für Mitarbeiter
Anomalieerkennung
Maschinelles Lernen zur Erkennung von anomalem Maschinenverhalten
Maschinelles Lernen auf SPS
Ausführung eines Bewegungserkennungsmodels auf einer Jetson Nano basierten SPS
Workout-Tracker
Einsatz von eingebetteter KI zur Verfolgung von Mitarbeiterübungen
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