24/7
持续监测
通过数据的操作可用性持续捕获环境变量。
环境手册
从环境措施到运营决策。
Qartia 通过 IoT 传感器、专用网络、分析、预测人工智能和数据智能查询将环境监测变成日常工作工具。
IoT
人工智能
RAG
空气质量
噪音
专用网络
可衡量的运营影响
人工智能
污染物预测
预测未来值并允许提前发出警报的模型。
RAG
智能查询
快速访问有关捕获历史记录的模式、统计数据和响应。
投资回报率
可测量的试点
城市、工业或地区的技术和经济验证。
实时环境能见度较差
- 针对污染事件的反应性决策。
- 难以将不同来源的传感器和数据关联起来。
- 连接不均匀取决于位置。
- 预测未来污染物的能力很低。
- 环境史磋商进展缓慢。
从环境数据到运营行动
- 监测世界卫生组织标准气体、颗粒物、噪音、温度、湿度和其他变量。
- 现场专用网络 (LoRa/DECT NR+) 以及通过 5G、WiFi 或以太网访问互联网。
- 预测人工智能可预测污染物并发出警报。
- 模块 RAG 用于查阅模式、统计数据、预测和相关信息。
关键能力
空气质量 24/7
持续监测浓度、趋势和事件。
预测人工智能
通过自身传感器和外部站预测污染物的未来值。
模块 RAG
对捕获的历史记录进行自然语言查询，以快速提取有用的信息。
环境噪音
城市、工业和合规性的声学行为的捕获和追踪。
专用网络 Qartia
为城市、工业和复杂区域中部署的节点提供可靠的连接。
仪表板和警报
技术监控、操作和决策的清晰可视化。
边缘 + 专用网络 + AI + RAG
环境传感器→专用网络(LoRa/DECT NR+)→边缘→仪表板/AI/RAG/警报
互联网连接可以通过 5G、WiFi 或以太网来解决，具体取决于位置。该平台可以与已安装的传感器共存，也可以作为完整的 Qartia 解决方案进行部署。
现场通信和电子节点，用于稳定捕获、聚合和发送环境数据。
基于综合环境数据和污染物预测模型的卡塔赫纳人工智能预测示例。
从字段到仪表板
Cabezo Beaza、Atlantic Copper 和卡塔赫纳市政厅等项目展示了相同的方法：在现场部署，稳定捕获数据并将其传输到清晰的可视化以进行操作和监控。
- 连续且可追踪的捕获。
- 现场私人通信。
- 数据的操作可视化。
- 按区域和节点缩放。
监测、预测和咨询的综合平台
- 私人连接。
- 应用人工智能。
- RAG 有关历史记录的查询。
- 仪表板和警报。
- 模块化缩放。
- ROI 焦点。
分 4 个阶段执行试点
初步诊断
地点选择、变量、覆盖范围和运营目标。
部署和验证
节点安装、连接检查和数据质量控制。
AI + 仪表板 + RAG
对捕获的历史记录进行预测、可视化、警报和高级查询。
规模和投资回报率
影响报告、扩展建议和实施计划。
将环境监测转化为运营能力
请求 Qartia 试点并验证工业、城市或地区环境中环境数据的捕获、连接、预测和利用。
以 HTML 格式编写的小册子，用于数字演示或打印为 PDF。