Alimenté par l'IA
En utilisant une combinaison de signaux IoT tels que les caméras, le GNSS, la 4G/LTE et les PLC, les orchestrations d'apprentissage (Deep Learning) de Faimdata produisent des données de prise de décision critiques via une infrastructure connectée de manière intelligente pour fournir des informations directement aux systèmes d'exploitation des terminaux et aux équipes opérationnelles .
Capacités de données
Identifiant de conteneur/codes ISO
Type de conteneur
Type de cargaison
Intégrité du sceau
Tare
Note de confiance
Identifiants personnalisés
Temps d'attente et volume aux portes des camions
Localisation de précision
Temps (temps de séjour)
Trajectoires de mouvement
Plaques d'immatriculation
Plaques de danger
ID de châssis
ID de wagon
Inventaire de cargaison
Localisation GPS et télématique
Analyse d'images et preuves d’archives
Débit
Réduction des mouvements
Émission environmentale/Temps d'inactivité
Horodatage de déverrouillage du verrouillage du palonnier
Différenciation par l'innovation
Intégration entièrement automatisée ; aucune intervention manuelle.
Solution d'IA : modèles d'apprentissage (Deep Learning) constamment mis à jour avec des nouvelles données pour plus de précision et de fiabilité.
Le modèle du moteur de vision par ordinateur offre des capacités illimitées de détection et de suivi d'objets.
Déploiement à tous les endroits et sur n'importe quelle infrastructure.
Partage facile des données critiques avec les clients pour permettre la collaboration avec des partenaires afin d'accélérer le débit et service à la clientèle
Les informations fournies initient des actions opérationnelles.
Développé à Montréal et à Chicago dans des conditions environnementales extrêmes.
Très extensible
Périphériques Edge et traitement
Données traitées localement et en toute sécurité au sein du réseau du client.
Données envoyées au TOS en temps réel via des appels API utilisant le 4G/LTE, les réseau locaux et les connexions fibre.
Archives d'images stockées localement sur des périphériques et/ou sur un serveur local ou dans le cloud.
Schéma de données basé sur les exigences du client.
Pas de point de défaillance unique, plusieurs images capturées sur chaque transaction pour garantir la plus grande précision et fiabilité des données.
Seuils/alertes de note de confiance définis par le client pour une intervention manuelle.
Réserver une démo
Nous préparerons une proposition et vous guiderons à chaque étape du processus.