Collecter
Connectez les appareils LoRaWAN et cellulaires pris en charge, recevez la télémétrie et gardez l'état de flotte visible avant l'envoi vers les systèmes IA ou BI.
IA + IoT
Activez l'AIoT avec des données d'appareils compréhensibles
L'AIoT combine les capteurs connectés avec des données prêtes pour l'IA. Device Explorer apporte la couche opérationnelle manquante : appareils pris en charge, télémétrie décodée, modèles de données cohérents et contexte temps réel pour l'analyse, l'automatisation et les workflows prédictifs.
Capteur LoRaWAN
23,4°C / 612 ppm CO2
Normalisé en temperature et airQuality.co2
Appareil
Modèle de données
Workflow IA
Action
438+
fiches d'appareils LoRaWAN prises en charge dans le catalogue
66
fabricants représentés dans la bibliothèque d'appareils
LoRaWAN + cellulaire
chemins réseau pour les flottes IoT mixtes
Ce dont l'AIoT a besoin
L'IA dépend d'un contexte fiable issu des objets connectés
L'Artificial Intelligence of Things, ou AIoT, associe les technologies d'IA à l'infrastructure IoT pour permettre aux systèmes connectés de capter, apprendre à partir des données en direct et soutenir des décisions automatisées. Cela fonctionne seulement si les payloads sont décodés, nommés et liés à un modèle stable.
Référence : Artificial intelligence of things
Modéliser
Transformez les payloads bruts en mesures normalisées comme température, vibration, occupation, débit d'eau, tension, position et niveau de batterie.
Activer
Envoyez les données modélisées vers tableaux de bord, logiciels métier, alertes et pipelines IA qui détectent les anomalies, prévoient la maintenance ou recommandent des actions terrain.
Appareils pris en charge
Utilisez le catalogue existant comme point de départ AIoT
Le catalogue d'appareils pris en charge par Device Explorer donne aux équipes un point de départ concret pour les déploiements AIoT. Au lieu de recréer chaque parseur et chaque schéma, les équipes peuvent connecter capteurs, trackers, compteurs et équipements via passerelles avec une télémétrie prête pour le métier.
Modèle de données
Un modèle de données AIoT pratique
Le modèle doit conserver l'identité de l'appareil, le sens des mesures, la localisation, le temps, la qualité et le contexte opérationnel afin que les systèmes IA puissent comparer les signaux entre fabricants et cas d'usage.
- device
- Profil appareil lisible avec type de réseau, localisation, lien avec l'actif, tags et contexte d'exploitation.
- telemetry
- Nom de mesure normalisé, valeur, unité, horodatage, payload brut décodé et indicateurs de qualité.
- asset
- Équipement, salle, compteur, véhicule, zone ou infrastructure représenté par l'appareil.
- location
- Coordonnées fixes, site, bâtiment, étage, salle, route ou dernière position mobile connue.
- state
- Niveau de batterie, qualité du signal, statut en ligne, alarme, calibration et dernier contact.
- workflow
- Règles d'alerte, features IA, cibles de prédiction, tickets, statut maintenance et liens logiciels métier.
Exemple
Données de qualité d'air Milesight AM308 prêtes pour l'IA
Pour un appareil comme le Milesight AM308, Device Explorer transforme la télémétrie d'ambiance intérieure en signaux clairs et réutilisables. Les équipes métier suivent le confort et la qualité d'air, tandis que les workflows IA comparent les salles, détectent les anomalies et recommandent des actions de ventilation ou d'occupation.
Exemple de sortie prête pour l'IA
- device.type
- indoor_air_quality_sensor
- telemetry.temperature
- 23,4 degC
- telemetry.humidity
- 48 %
- telemetry.co2
- 612 ppm
- telemetry.tvoc
- 126 ppb
- telemetry.pm25
- 8 ug/m3
- telemetry.pm10
- 14 ug/m3
- telemetry.pressure
- 101,2 kPa
- telemetry.motion
- occupied
- state.battery
- 86 %
- ai.featureSet
- comfort, ventilation, occupancy, indoor-air-quality
Cas d'usage AIoT
Quand les données modélisées deviennent de la valeur IA
Maintenance prédictive
Les signaux de vibration, courant, température et temps de fonctionnement peuvent alimenter des modèles qui détectent les dérives avant la panne.
Bâtiments intelligents
Les données d'occupation, CO2, humidité, luminosité et énergie peuvent optimiser ventilation, confort et coût d'exploitation.
Services publics et comptage
Les données eau, gaz, électricité, niveau, pression et fuite peuvent soutenir la détection d'anomalies et accélérer les interventions.
Suivi d'actifs
Les signaux de position, mouvement, choc et environnement aident les workflows IA à repérer les exceptions en logistique et opérations terrain.
Agriculture et environnement
Les données de sol, météo, niveau et qualité de l'air peuvent soutenir prévisions, alertes de seuil et recommandations opérationnelles.
Intégrations logicielles
La télémétrie modélisée peut être intégrée aux logiciels métiers existants pour que les utilisateurs agissent dans les outils qu'ils connaissent.
Démarrer l'AIoT
Commencez par des appareils pris en charge et un modèle réutilisable
Créez un compte gratuit pour évaluer le catalogue d'appareils, ou contactez Pilot Things pour cartographier votre flotte et vos besoins de workflows AIoT.