Peta proses
Tapak anda, dilukis sebagai proses yang sebenar.
Dok, kawasan staging, lorong, barisan pengeluaran, pintu pagar dan laluan antaranya, dipetakan sekali untuk setiap tapak. Setiap kamera, zon dan ukuran berada di tempatnya dalam aliran.
Langkah 4 daripada 4 · Penambahbaikan
Operasi anda, dipetakan, bersama apa yang perlu diubah seterusnya.
Camnitive melukis setiap tapak sebagai proses yang sebenar, membentangkan apa yang diukur kamera di atas setiap langkah, dan menyusun apa yang perlu diubah mengikut nilainya. AI menerangkan dan mencadangkan. Manusia memutuskan.
Data pada peta
Apa yang diukur kamera, dibentangkan di atas setiap langkah.
Daya pemprosesan, masa tinggal, barisan, masa digunakan dan nyaris kemalangan muncul pada langkah tempat ia berlaku, jadi kesesakan atau risiko berulang kelihatan di tempatnya, bukan dalam hamparan.
Cadangan
Apa yang perlu diubah, disusun mengikut nilainya.
AI meneliti peta, ukuran dan sejarah, lalu mencadangkan perubahan: menjadualkan semula masa dok, mengalihkan lintasan pejalan kaki, menambah syif pada barisan yang memuncak. Setiap satu disertai bukti di sebaliknya dan kesan yang dijangka.
- Setiap cadangan dipautkan kepada ukuran dan amaran yang menjadi asasnya.
- Terima satu dan ia menjadi tindakan yang dijejaki, dalam Camnitive atau dalam Jira atau ServiceNow.
- Kesannya diukur selepas itu, pada kamera yang sama.
Bertanggungjawab sejak reka bentuk
Ia menerangkan dan mencadangkan. Ia tidak pernah menghakimi.
Penerangan ditulis dalam bahasa prosedur anda sendiri, dan tindakan dicadangkan untuk diluluskan oleh manusia. Model berjalan di dalam persekitaran anda sendiri, jadi rakaman tidak pernah keluar daripadanya.
Keupayaan
Kecerdasan yang membantu, dan tidak pernah menghakimi
Input berstruktur, berasaskan dasar, pengesahan output, dan kelulusan manusia ke atas tindakan: kebolehterangan tanpa mengorbankan kebolehauditan.
Penerangan peristiwa dalam bahasa dasar
VLM di premis menceritakan setiap insiden berdasarkan SOP anda sendiri: apa yang berlaku, dasar mana yang terpakai, dan mengapa ia dieskalasikan.
Carian bahasa semula jadi
Cari mana-mana detik merentas tapak dan berminggu-minggu rakaman dengan menggambarkannya. Tiada cap masa, tiada mengimbas video, tiada bahasa pertanyaan.
Ringkasan & laporan atas permintaan
Ringkasan syif, laporan keselamatan mingguan, jawapan audit, dijana daripada data operasi langsung, berasaskan bukti.
Penulisan peraturan dalam bahasa semula jadi
Gambarkan peraturan dalam bahasa Inggeris mudah dan Copilot menyusunnya menjadi logik dasar deterministik. Tiada data latihan, kes penggunaan baharu tanpa latihan.
Tindakan yang dicadangkan, diluluskan manusia
Copilot mendraf eskalasi dan tindakan susulan; manusia meluluskan apa-apa yang berimpak tinggi. Peraturan deterministik kekal sebagai sumber kebenaran.
Berdaulat sejak reka bentuk
Inferens VLM dan LLM berjalan di premis pada GPU edge: video, gesaan dan dasar anda tidak pernah keluar dari lingkungan itu.
Lihat untuk industri anda
Contoh untuk industri anda
Lihat ia pada kamera anda sendiri.
Projek perintis pada kamera yang sudah anda miliki, dengan kriteria kejayaan yang dipersetujui lebih awal.
- Aliran anda sendiri, langkah demi langkah.Lukis peta proses anda