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Einblicke, Tutorials und Neuigkeiten vom TagoIO-Team.
Wie Sie mit einem KI-Assistenten live IoT-Gerätedaten abfragen
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um IoT-Gerätedaten live mit einem KI-Assistenten abzufragen: TagoAI dort öffnen, wo die Frage entsteht, konkret fragen, die Grundlage jeder Zahl prüfen und die Berechtigung erst anheben, wenn er handeln soll.
Der schnellste Weg, einen neuen Gerätetyp in eine IoT-Plattform aufzunehmen
Der schnellste Weg zu einem neuen Gerätetyp auf einer IoT-Plattform: zuerst die Konnektor-Bibliothek prüfen, dann Decoder, Vorlage und Test. Unter einer Stunde bei unterstützter Hardware, unter einem Tag bei allem anderen.
Von einem IoT-Piloten mit 10 Geräten auf 1.000 Geräte skalieren
Der Weg von einem IoT-Piloten mit 10 Geräten auf 1.000 bricht manuelles Anlegen, Überwachung per Augenmaß und handgebaute Dashboards. Die vier Systeme, die sie ersetzen: Provisionierung, Vorlagen, automatisierte Intelligenz und Flottenzustand.
So wird aus IoT-Daten eine Bedarfsprognose
IoT-Daten messen den realen Verbrauch und bilden damit eine starke Grundlage für die Bedarfsprognose. So erstellen und nutzen Sie eine mit TagoIO.
Füllstände von Tanks und Silos prognostizieren, bevor sie leer sind
Füllstandsensoren zeigen, was noch da ist. Prognosen zeigen, wann es leer ist. So sagen Sie die Entleerung von Tanks und Silos voraus und lösen Nachbestellungen mit Vorlauf auf TagoIO aus.
Von reaktiv zu vorausschauend: Prognosebasierte Alarme für IoT aufbauen
Schwellenwert-Alarme schlagen an, wenn das Problem schon begonnen hat. Prognosebasierte Alarme schlagen vorher an. So bauen Sie vorausschauende Alarmierung auf IoT-Daten mit TagoIO.
So prognostizieren Sie den Energieverbrauch mit IoT-Daten
Ein praxisnaher Ansatz zur Prognose des Energieverbrauchs aus IoT-Zählerdaten: die Saisonalität, die die Last bestimmt, die Einflussgrößen, die Sie ergänzen sollten, und wie Sie das Ganze auf TagoIO umsetzen.
So führen Sie Machine-Learning-Modelle mit TagoIO Analysis auf Ihren IoT-Daten aus
Ein praxisnaher Weg zum Machine Learning auf IoT-Daten in TagoIO Analysis: wo trainiert wird, wie Vorhersagen bereitgestellt werden und wie Modelle aktuell bleiben.
IoT-Sensordaten prognostizieren: Ein Praxisleitfaden
Ein praktischer Weg zur Prognose von IoT-Sensordaten, vom gleitenden Durchschnitt über saisonale Modelle bis zum maschinellen Lernen, und wie Sie das auf TagoIO umsetzen.
So erkennen Sie Anomalien in IoT-Sensordaten mit KI
Die vier Formen, die eine Sensoranomalie annimmt, Spitzen, Drift, Stille und korrelierte Ausfälle, warum feste Schwellenwerte drei davon verpassen, und wie Sie die Erkennung auf TagoIO mit statistischen Baselines, TagoAI, Analysis und Actions aufbauen.
Wie Teams tatsächlich mehr als 1.000 Geräte im Feld verwalten
Der Betrieb von mehr als 1.000 IoT-Geräten im Feld bricht die Gewohnheiten, die in Ihrem Pilotprojekt funktioniert haben. Das ändert sich, und so halten tag-basiertes Provisioning, vorlagenbasierte Dashboards und Flottenüberwachung den Aufwand konstant, während Sie skalieren.
Welche IoT-Plattform passt zu Ihrem ersten Deployment?
Ihr erstes IoT-Deployment ist vor allem eine Lernphase. Wählen Sie eine Plattform danach aus, wohin Sie wollen, nicht nur danach, wo Sie starten: mit Time-to-Value, Lernkurve, Migrationsrisiko und Support.