Edge AI und vernetzte Intelligenz
Maschinen, Fahrzeuge und Sensoren melden mehr, als jemand überwachen kann. Wir bringen KI auf das Gerät und an den Netzrand, oder in die Plattform, wenn das besser passt, und machen aus den Messwerten Alarme und Antworten, mit denen ein Mensch handeln kann.
Was Sie erhalten
- Gerätedaten direkt an der Quelle gelesen, über die Protokolle, die die Hardware spricht
- Modelle dort platziert, wo Daten und Verbindung es zulassen: Gerät, Netzrand oder Plattform
- Alarme und Antworten, die zeigen, woher jeder Messwert stammt und wie alt er ist
- Systeme, die weiterlaufen, wenn das Netz ausfällt
Für wen
Sie betreiben physische Dinge: Schiffe, Fahrzeuge, gekühlte Sendungen, Gebäude, Bildschirme oder Feldgeräte. Sie liefern den ganzen Tag Daten, und ein Dashboard zeigt die Zahlen, ohne zu sagen, was zu tun ist. Die Verbindung ist oft unzuverlässig: im Keller, auf See oder an einem abgelegenen Standort.
Was wir bauen
- Integration an der Quelle. Software, die Hardware direkt liest, über die Protokolle, die sie spricht, ohne simulierten Datenstrom.
- Modelle am richtigen Ort. Auf dem Gerät, am Netzrand oder in der Plattform, mit Modellgrösse, Quantisierung und Latenz, ausgelegt auf die Hardware, die tatsächlich vorhanden ist.
- Fragen in normaler Sprache. Ein Operator fragt, was gerade passiert, das System wählt die Datenquellen, die darauf antworten, und derselbe Zustand steuert die Alarme.
- Messwerte, denen man trauen kann. Jede Antwort trägt Herkunft und Alter ihrer Messwerte, und eine Lücke in den Daten wird als Lücke gemeldet.
- Oberflächen dort, wo gearbeitet wird. Ein Steuerstand-Display, ein Fernsehbildschirm, ein Telefon, eine Nachricht in der App, die Ihre Leute ohnehin nutzen.
So läuft ein Projekt ab
| Phase | Was geschieht | Dauer |
|---|---|---|
| 01 · Fall begründen | Welche Messwerte zählen, welche Protokolle und Geräte, wo Modelle laufen dürfen, und ein Datenbefund | 3 bis 5 Wochen |
| 02 · Nutzen belegen | Ein früh auf Ihrer Hardware getesteter Prototyp, der prüft, ob die Einschränkung beherrschbar ist | 3 bis 6 Wochen |
| 03 · System entwickeln | Integration für einen Standort, ein Schiff oder eine Strecke gehärtet und auf die Zielhardware portiert | 8 bis 16 Wochen |
| 04 · An einem Ort pilotieren | Operatoren arbeiten an einem Ort damit, und die Kennzahl wird gemessen | 6 bis 12 Wochen |
| 05 · Skalieren, was wirkt | Auf die Flotte oder das Netz ausgeweitet, mit bestätigter Geräteunterstützung | 3 bis 6 Monate |
| 06 · Betreiben und weiterentwickeln | Modellupdates werden vor dem Rollout getestet; Drift und Alarmqualität werden jedes Quartal geprüft | laufend |
Jede Phase wird einzeln beauftragt, und der Preis wird auf Anfrage genannt, sobald ihr Umfang feststeht.
Gebaut für die Schweiz
Wo die Daten bleiben, ist eine Designentscheidung in Phase 01: auf dem Gerät, in Ihrem Netz, in einer Schweizer oder EU-Cloud. Inferenz auf dem Gerät hält die Daten auf der Hardware, und das kann jede Person nachprüfen: Es erfolgt kein Netzaufruf. Bei Produkten, die in die EU verkauft werden, können die Maschinenverordnung und die EU-KI-Verordnung (AI Act) beide gelten, und KI als Sicherheitsbauteil in kritischer Infrastruktur muss rechtlich geprüft werden. Daten, Artikel und Quellen stehen in der Regulatorischen Referenz.
Belege aus dem Lab
| Build | Bezeichnung | Was es zeigt |
|---|---|---|
| Ein Steuerstand für ein vollelektrisches Boot | Kundenprojekt | Navigation und Seekarten auf OpenCPN und wxWidgets unter Linux, das Schiff über CAN-Bus und NMEA gelesen, Live-Daten zu Batterie, Antrieb und Position, von x86 auf ARM portiert. Ein erster funktionsfähiger Prototyp, vorgeführt auf dem Wasser in Spanien |
| Eine Leitstelle für die Kühlkette | Funktionsfähiger Prototyp | Fragen in normaler Sprache zu einem temperaturgeführten Netz, Erkennung von Temperaturabweichungen, vorausschauende Signale zu Lieferengpässen und Verspätungen auf einer Karte, mit Herkunftsangabe in jeder Antwort |
| Inferenz auf dem Gerät | Funktionsfähiger Prototyp | Spracherkennungs- und Sprachmodelle ohne Netzaufruf bei der Inferenz |
| Telebimmer | Live | Fahrzeugdaten aus dem offiziellen BMW-CarData-Dienst, ohne Hardware im Auto: Fehlercodes in normaler Sprache, Alarme bei Spritverlust im Stand oder Bewegung ohne Fahrt, Hagelwarnungen per Geofence und das Alter bei jedem Wert. Nicht mit der BMW AG verbunden |
| Lumen | Beta | Eine Ambient-Display-App für LG-webOS-Fernseher, gespeist aus einem offenen JSON-Feed, die bei Netzausfall aus einem lokalen Cache weiterspielt. In der Prüfung des LG Content Store |
| Parkberry | Beta | Ein Marktplatz für Parkplätze und E-Ladestationen mit Kartensuche auf PostGIS und einer Prüfung, ob das Fahrzeug passt: Höhe, Länge und Ladesteckertyp |
| Zeza | Beta | Die gesamte Pipeline für Spracherkennung, Sprachmodell und Sprachausgabe läuft auf dem iPhone |
Aufgebaut auf
Fragen
Was haben Sie für Kunden auf Hardware gebaut?
Einen ersten funktionsfähigen Prototyp eines Steuerstands für ein vollelektrisches Boot: Navigation, Seekarten sowie Live-Daten zu Batterie, Antrieb und Position. Das Schiff wird über CAN-Bus und NMEA gelesen, die Vorführung fand auf dem Wasser in Spanien statt.
Mit welchen Protokollen und Geräten arbeiten Sie?
Bisher: CAN-Bus und NMEA auf einem Schiff, der offizielle Datendienst eines Autoherstellers, LG-webOS-Fernseher, iPhones und Macs. Bei anderen Bussen und Geräten legt Phase 01 die Integration gegen Ihre Hardware fest, bevor etwas gebaut wird.
Funktioniert es ohne Verbindung?
Es lässt sich so auslegen. Unser Prototyp für Inferenz auf dem Gerät führt Spracherkennungs- und Sprachmodelle ohne Netzaufruf aus, und Lumen spielt aus einem lokalen Cache weiter, wenn das Netz ausfällt.
Was passiert, wenn ein Sensor nicht mehr meldet?
Das System sagt es. In unserem Prototyp für die Kühlkette unterscheidet eine Antwort zwischen einer bestätigten Temperaturabweichung und einer Sensorlücke, die nur so aussieht. Telebimmer versieht jeden Wert mit seinem Alter.
Welche Regeln gelten für KI in einer Maschine?
Wenn Sie Maschinen in die EU verkaufen: Die Maschinenverordnung nimmt KI-Sicherheitsbauteile ab dem 20. Januar 2027 in ihren Geltungsbereich auf, und ein solches Bauteil kann zusätzlich nach der EU-KI-Verordnung (AI Act) als hochriskant gelten. Die Einzelheiten stehen in der Regulatorischen Referenz.
Nächster Schritt
Klären, ob die Daten es tragen
Sensordaten sind oft das entscheidende Risiko, beginnen Sie deshalb mit dem Data Readiness Review: In 1 bis 3 Wochen wird jede Quelle nach Vollständigkeit, Genauigkeit, Zugänglichkeit und Herkunft bewertet. Ist der Anwendungsfall selbst noch offen, beginnen Sie mit dem AI Opportunity Assessment. Preis auf Anfrage.
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