ブライセンコリア

AI SOLUTION

DEVICE

CLOUD

MLOps

AIoT
Orchestration
Platform

DEVICEAICLOUDMLOps

Edge Device、On-Device AI、Cloud、MLOps

ひとつにつなげて産業現場のデータをリアルタイムで分析し、

運用自動化と意思決定の高度化に拡張する

AIoT Orchestration Platform です。

AIoT Orchestration Platform

現場ではデータが積み重なっていくが、 すぐに活用するのが難しいです。: ブライセンコリアのAIoT統合プラットフォームは、
現場ですぐに分析できるように、Edge DeviceとオンデバイスAIを適用し、データを中央サーバーに送信する前に、現場でまず判断してリアルタイム対応速度を高めます。

AIモデルは開発したが、 実際の運用環境に展開して管理するのは難しいです。: ブライセンコリアのAIoT統合プラットフォームは、
CloudベースのMLOps方式でモデルのデプロイ、バージョン管理、パフォーマンスモニタリング、再学習まで接続します。
AIモデルが開発段階にとどまらず、持続運営可能なサービスになるように支援します。

機器、センサー、カメラ、システムがすべて別々に動いています。: ブライセンコリアのAIoT統合プラットフォームは、
Devixe ManagementとAPIの連携を通じて、分散型機器とシステムを統合します。
現場のデバイスからAIモデル、クラウド、オペレーティングシステムまで1つの構造で管理できます。

映像とセンサーデータが多くなり、処理速度とサーバー負荷が心配です。: ブライセンコリアのAIoT統合プラットフォームは、
AIサービスに適した大容量トラフィック処理アーキテクチャを適用します。
EdgeとCloudの役割を分散し、大規模なデータ環境でも安定した処理性能を提供します。

PoCは可能だったが、 実際の商用サービスに拡張する段階で止まります。: ブライセンコリアのAIoT統合プラットフォームは、
PoC段階から、商用化を考慮したEdge-Cloud統合構造を設計します。
単一の現場検証から始め、多数の機器、支店、サービスに拡張可能な基盤を提供します。

Multi-Layer architecture & MLOps pipeline

エンドツーエンドの開発能力

オンサイトデータを収集するハードウェア、デバイス内でAIを実行するオンデバイスAI、モデルを継続的に運用するMLOps、Webアプリサービスと大量のトラフィックを処理するIT Service Architectureを有機的に接続する必要があります。

ブライセンコリアは 各レイヤーを独立して開発できる能力を保有しており、
モジュラーアーキテクチャにより、信頼性、カスタマイズ機能、さまざまなハードウェア環境とのシームレスな統合を実現します。