Nutzen Sie leistungsstarke Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen direkt in Ihren Systemen – ohne vorherige Datenerfassung und ohne Abhängigkeit von der Cloud.
COLIGO lite
COLIGO lite vereint das „Analyze“-Modul aus unserem vollständigen EdgeStack in einem eigenständigen Container, der sich problemlos in Systeme von Drittanbietern integrieren lässt. Es wurde im Hinblick auf Einfachheit, Geschwindigkeit und umsetzbare Informationen entwickelt und verfügt über eine vollständig integrierte Benutzeroberfläche für eine intuitive Konfiguration.
Warum ist das wichtig?
- Sofortige Anomalieerkennung
Identifizieren Sie Abweichungen, Fehlfunktionen oder ungewöhnliche Muster, sobald sie auftreten. - Vorausschauende Prognosen
Nutzen Sie Zeitreihenmodelle, um Trends zu antizipieren und Wartungsarbeiten zu planen. - No-Code-ML-Bereitstellung
Wählen und konfigurieren Sie Modelle über eine benutzerfreundliche webbasierte Benutzeroberfläche – ohne Datenwissenschaftskenntnisse. - Edge-fähige Konnektivität
Effiziente MQTT-Kommunikation und ein geringer Container-Footprint, ideal für industrielle oder eingebettete Umgebungen.
Prozess
- ML-Modell
Wählen Sie ein einsatzbereites ML-Modell aus. - Konfiguration
Konfigurieren Sie Ihre Datenquellen und Schwellenwerte direkt in der integrierten Konfigurations-Benutzeroberfläche. - Container
Stellen Sie den Container in Ihrer Umgebung bereit – verbinden Sie Sensoren, Datenbanken oder Stream-Feeds. - Visualisierung
Überwachen Sie Live-Ergebnisse, erstellen Sie Warnmeldungen und visualisieren Sie Erkenntnisse in Echtzeit.
Technische Vorteile
- Streaming-Lernarchitektur
die sich spontan anpasst – auch ohne historische Daten. - Containerisierte und herstellerunabhängige Bereitstellung
für maximale Flexibilität. - Optimiert für Edge- und On-Prem-Umgebungen
wodurch geringe Latenz und hohe Zuverlässigkeit gewährleistet sind. - Sichere und datenschutzorientierte Architektur
Ihre Daten bleiben in Ihrer Infrastruktur.
