Technologie

Echtzeit-Analyse

Von Sensor bis Entscheidung in Millisekunden: AIX Aleph verarbeitet Streams deterministisch, priorisiert kritische Pfade und liefert erklärbare Signale für Planung und Ausführung.

AIX Realtime-Orchestrierung Knoten = Datenquellen/Operatoren, Strahlen = priorisierte Datenpfade.

Warum Echtzeit?

Wenn Millisekunden zählen, braucht es deterministische Pfade, Policy-Durchsetzung und erklärbare Signale.

Deterministische Latenz

Priorisierte Operator-Pipelines; Worst-Case-Latenz planbar statt „best effort“.

Streaming-Semantik

Windowing, Joins, CRDT-Replikation – konsistent über Edge→Cloud.

Explainable Signals

Kausalpfade zu jedem Alert/Score – auditfähig und versioniert.

Messbare Ergebnisse

-40% Reaktionszeit

durch μs-Fabric & Priorisierung kritischer Pfade

+20% Erkennungsrate

bessere Fusion aus Vision/Signals/Telemetry

-30% False Positives

Policy-geführte Kontextualisierung

Audit-ready

Artefakte & Replays pro Entscheidung

Wie es funktioniert

Stream-Operatoren als Bausteine – orchestriert von Agenten, abgesichert durch Policies.

Ingestion

Kafka/NATS/MQTT, OCPP/ISO-15118, Telemetrie – idempotent & schematisiert.

Processing

Temporal/Window Ops, Feature-Stores, On-Edge Inferenz, Model-Routing.

Actuation

Alerts, Policies, Actuator-Hooks – deterministische Übergabe an Planung/Runtime.

Integration & Betrieb

Standards
REST/Streams, MQTT/AMQP, OCPP 1.6/2.0.1, ISO-15118, OPC UA, Timeseries (Parquet/Arrow).
Deployment
Edge-Nodes (x86/ARM), On-Prem, Private/Public Cloud; Zero-Downtime Updates.
Observability
Tracing/Replay, Feature-Drift, Policy-Hits, SLA-Dashboards.

Anwendungsfälle

Flotte

Fahrprofil-Erkennung, Anomalien, präventive Wartungsfenster.

Energie

PV/Netz-Fusionssignale, Tarif-Aware Dispatch, Peak-Shaving-Trigger.

Sicherheit

Sensor-Fusion, Lagemodelle, policy-geführte Reaktionen in ms.

FAQ

Welche Latenzen sind realistisch?

Edge-Inferenz & Prioritäts-Pipelines liefern sub-ms bis wenige ms E2E; Cloud-Hops optional.

Wie handhabt ihr Datenqualität?

Schema-Enforcement, Outlier-Detection, Backpressure & Replay für konsistente Ergebnisse.

Wie erfolgt die Erklärbarkeit?

Kausalgraph je Signal/Alert inkl. Operator-Pfad, Feature-Snapshot & Policy-Bezug.

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