 |
В ALIOT появился собственный ИИ
Теперь с помощью искусственного интеллекта ALIOT позволяет проводить мониторинг, собирать и обрабатывать данные в два раза быстрее. Представленная новая функциональность отражает стремление CESCA к улучшению эффективности мониторинга и анализа данных в реальном времени.
ИИ в ALIOT открывает новые возможности для более точного анализа данных и прогнозирования возможных событий, таких как выход из строя оборудования или возможных неисправностей. Благодаря быстрому и точному анализу, компании могут повысить свою защищенность и эффективность выполнения операций. Интеграция ИИ в ALIOT также способствует оптимизации затрат на инфраструктуру и снижению рисков. Автоматизированный анализ данных позволяет выявлять уязвимости и проблемные места в реальном времени, что позволяет оперативно реагировать на угрозы безопасности и минимизировать потенциальные убытки.
ИИ в ALIOT открывает новые направления для дальнейшего развития и инноваций, и новые перспективы для бизнеса в области защиты данных и оптимизации работы ИТ-инфраструктуры. Возможности адаптации и расширения функционала системы под конкретные потребности клиентов становятся еще более широкими, что позволяет ALIOT оставаться на передовой позиции в области технологий управления ИТ-инфраструктурой.
ALIOT — это интегрированная IIoT платформа для мониторинга, анализа, контроля климатических изменений и контроля доступа в помещениях и оборудовании. Комплекс ALIOT включает в себя контроллер, специальные датчики, а также программное обеспечение для персональных компьютеров и мобильных устройств. Комплекс функционирует на четырехъядерном процессоре Quad Core Cortex-A55, что позволяет получать мгновенный отклик, включает в себя модуль SCADA и интегрируется в Zabbix, работает на основе анализа больших данных. Кроме того, к одному комплексу возможно подключить до 1500 датчиков, а специальная управляемая ручка позволяет настраивать персонализированный доступ к серверному оборудованию, предотвращая доступ посторонних лиц к технике.
Контактное лицо: Михайличенко Татьяна
Компания: ООО "ЧЕСКА" (CESCA)
Добавлен: 00:49, 04.05.2024
Количество просмотров: 248
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия614 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия605 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия684 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |