ProcessiML – ML per la tua produzione

La nostra infrastruttura di edge computing distribuisce l'intelligenza artificiale direttamente sul campo, elaborando dati critici in tempo reale senza latenza. I dispositivi industriali hardened installati direttamente sulle macchine operano anche in assenza di connettività cloud, garantendo la continuità operativa.

La pre-elaborazione dei dati grezzi sul bordo della rete riduce la larghezza di banda necessaria fino all'85%, rendendo il sistema scalabile anche in ambienti con connettività limitata. I nostri edge device sono progettati per resistere a condizioni estreme di temperatura, umidità e vibrazioni, con certificazioni IP67 e ATEX per ambienti pericolosi.

Il nostro data lake centralizzato integra flussi eterogenei di dati provenienti da tutta la catena produttiva, creando una singola fonte di verità per l'analisi. L'architettura distribuita garantisce ridondanza geografica e alta disponibilità, con un uptime del 99,99%.

L'infrastruttura scalabile gestisce volumi di dati da terabyte a petabyte, con schema flessibile che si adatta a nuove fonti di dati senza ristrutturazioni. I meccanismi avanzati di data governance assicurano la tracciabilità completa, con audit trail per ogni trasformazione dei dati e soddisfacendo requisiti normativi come GDPR e certificazioni ISO.

Il nostro sistema MLOps automatizza l'intero ciclo di vita dei modelli ML, dalla sperimentazione alla produzione, riducendo il deployment time da settimane a ore. I modelli vengono implementati come microservizi containerizzati, facilmente scalabili in base al carico di lavoro, con zero-downtime nelle transizioni tra versioni.

L'infrastruttura di monitoring rileva automaticamente il drift dei dati e il degrado delle performance dei modelli, attivando retraining automatici quando necessario. Il deployment ibrido permette di bilanciare dinamicamente l'elaborazione tra edge, on-premise e cloud, ottimizzando costi e performance in base alle specifiche esigenze.