Sensor-Control AI - Sztuczna inteligencja świadoma otoczenia - decyzje oparte na danych z czujników IoT
Zadaj pytanie, a sztuczna inteligencja:
- sprawdzi dane z czujników IoT,
- przeanalizuje historię pomiarów,
- wskaże przyczyny i uruchomi działania.
Sensor-Control AI to połączenie modelu ChatGPT z platformą Orange Live Objects – system analizuje dane w czasie rzeczywistym, rozpoznaje anomalie i automatyzuje sterowanie urządzeniami.
Wspiera:
- zarządzanie energią,
- monitoring jakości powietrza,
- kontrolę zużycia wody i ogrzewania.
Efekt? Większa efektywność, niższe koszty i odporność operacyjna Twojej firmy.
Dlaczego warto wdrożyć asystenta AI świadomą otoczenia?
W firmach, instytucjach publicznych i systemach infrastruktury technicznej coraz częściej mówi się o „cyfrowym bliźniaku” – systemie, który rozumie otoczenie tak jak człowiek, ale działa szybciej, bez emocji i na podstawie tysięcy danych. Asystent AI świadomy otoczenia to właśnie taki system – inteligentna warstwa między czujnikami IoT a decyzją operacyjną.
Poniżej przedstawiamy, dlaczego jego wdrożenie to realna przewaga – nie tylko technologiczna, ale przede wszystkim organizacyjna i kosztowa.
AI rozumiejąca dane w czasie rzeczywistym
Asystent nie tylko „widzi” dane z czujników – on je rozumie. W czasie rzeczywistym analizuje pomiary, wykrywa anomalie, porównuje je z historycznymi trendami i reaguje. Gdy temperatura przekracza normę, system nie tylko wyśle alert – może zidentyfikować przyczynę, podpowiedzieć działanie lub natychmiast uruchomić procedurę naprawczą.
Automatyzacja powtarzalnych decyzji operacyjnych
W wielu organizacjach operatorzy wykonują te same decyzje setki razy dziennie: włączają wentylację, odcinają dopływ, przełączają zasilanie. Sensor-Control AI potrafi robić to samodzielnie – zgodnie z regułami, w czasie rzeczywistym i bez błędu. Tam, gdzie człowiek się waha lub zwleka – system reaguje natychmiast.
Integracja danych z wielu źródeł w jedną logikę
Czujniki, SCADA, BMS, systemy ERP – dane w organizacji są rozproszone. Asystent łączy je w jeden spójny strumień informacji, udostępnia innym systemom lub podejmuje decyzje na podstawie pełnego obrazu sytuacji. Dzięki temu możliwa jest optymalizacja działania całych obiektów, a nie tylko pojedynczych komponentów.
Współpraca człowieka i AI – nie zastępowanie
System nie działa „zamiast” ludzi – tylko z nimi. Nie jest to więc Sztuczna Inteligencja a Inteligencja Kooperatywna. Operator może zadawać pytania (np. „dlaczego wyłączyłeś chłodzenie?”), podejmować ostateczne decyzje, blokować reakcje AI lub uruchamiać je ręcznie. Asystent tłumaczy swoje działania językiem naturalnym – tak, by inżynier czy administrator mógł zrozumieć nie tylko co się wydarzyło, ale dlaczego.
Zwiększone bezpieczeństwo i odporność systemów
Awaria jednej jednostki chłodniczej? Przekroczone stężenie gazów? Brak zasilania w węźle? Sensor-Control AI nie tylko wykryje problem szybciej niż człowiek, ale potrafi je również przewidzieć, zasugeruje działania serwisowe lub awaryjne, odetnie zasilanie, wyłączy obieg czy uruchomi systemy rezerwowe. To automatyzacja reakcji w sytuacjach krytycznych, która może chronić życie, sprzęt i infrastrukturę.
Niższe koszty operacyjne i energetyczne
Asystent nie męczy się, nie zapomina i nie działa „na oko”. Dzięki temu ogranicza straty ciepła, zużycie energii, niepotrzebną eksploatację i nadmiarowe interwencje. Jedna decyzja AI – np. wyłączenie ogrzewania w strefie nieużywanej – może przynieść więcej oszczędności niż miesiąc analiz ex post.
Skalowalność i adaptacja do zmieniającego się otoczenia
Sensor-Control AI działa niezależnie od branży – ważne są tylko dane. Dziś może wspierać zarządzanie budynkiem, jutro – stacją uzdatniania wody, a pojutrze – siecią punktów ładowania pojazdów elektrycznych. Można go rozwijać krok po kroku, zaczynając od jednego obiektu czy sektora, a kończąc na pełnym systemie zarządzania infrastrukturą.
Asystent AI świadomy otoczenia to nie tylko narzędzie wspierające analizę danych – to partner decyzyjny w organizacji, który potrafi działać samodzielnie, wspierać operatorów, automatyzować rutynowe decyzje i zwiększać odporność operacyjną całej infrastruktury. Jego wdrożenie to krok w stronę inteligentnej, samoregulującej się organizacji.
Zastosowanie asystenta AI świadomego otoczenia w różnych sektorach
Zastosowanie asystenta AI w zarządzaniu energią i mediami
Systemy energetyczne, wodociągowe i cieplne to złożone układy, w których awaria jednego elementu wpływa na cały obszar działania. Asystent AI integruje dane z liczników, czujników przepływu, regulatorów i zaworów, by w czasie rzeczywistym wykrywać odchylenia, bilansować zużycie oraz sterować siecią. Umożliwia m.in. przewidywanie pików zapotrzebowania, wykrywanie nieszczelności, automatyczne odcięcia i rekomendacje zużycia. Sprawdza się w miejskich systemach ciepłowniczych, wodociągach, elektrociepłowniach i inteligentnych sieciach energetycznych (smart grid).
AI w infrastrukturze krytycznej i obronie cywilnej
Szpitale, sieci łączności, magazyny krytycznych zasobów – to obiekty, które muszą działać zawsze, niezależnie od sytuacji. Asystent AI analizuje w czasie rzeczywistym dostępność energii, stan zapasów, wydajność agregatów, bezpieczeństwo fizyczne i środowiskowe. Może wysyłać ostrzeżenia o przeciążeniach, awariach lub podejrzanej aktywności, a także aktywować scenariusze awaryjne (przełączenia zasilania, uruchomienie rezerwy, kontrola dostępu). To narzędzie wspierające odporność infrastruktury na kryzysy – zarówno technologiczne, jak i klimatyczne.
Sztuczna inteligencja w budynkach publicznych i administracji
Szkoły, urzędy, centra kultury i hale widowiskowe to miejsca, które muszą być komfortowe i bezpieczne – przy jednoczesnej kontroli kosztów eksploatacji. Sensor-Control AI pozwala zarządzać wentylacją, ogrzewaniem, oświetleniem, CO₂, wilgotnością i obecnością osób – w oparciu o dane i potrzeby chwili, a nie sztywne harmonogramy. Dzięki temu można ograniczyć zużycie energii w dni wolne, poprawić jakość powietrza w salach lekcyjnych czy zareagować na przekroczenie dopuszczalnego poziomu hałasu lub CO₂.
Wykorzystanie AI w zakładach produkcyjnych i przemyśle
W przemyśle AI może działać jako warstwa nadzorująca i rekomendująca – bez konieczności integracji z linią produkcyjną. Asystent analizuje dane z czujników środowiskowych (temperatura, drgania, zapylenie), zasilania, obciążenia maszyn i zużycia mediów. Może sygnalizować zużycie komponentów, proponować konserwację, obniżać temperaturę w nieużywanych strefach czy przewidywać ryzyko awarii. Dzięki analizie kontekstowej dane techniczne przestają być tylko „pomiarami”, a stają się realnym wsparciem dla utrzymania ruchu.
AI w monitoringu środowiska i ochronie zasobów
W dobie zmian klimatycznych i presji na efektywność środowiskową, zarządzanie wodą, powietrzem, energią i hałasem zyskuje strategiczne znaczenie. Sensor-Control AI potrafi przetwarzać dane z rozproszonych czujników środowiskowych – np. z systemów odprowadzania wód deszczowych, monitoringów jakości powietrza, czujników przepływu wody w lasach czy miejskich rezerwuarach. Może ostrzegać przed skażeniem, wysychaniem zbiornika, przekroczeniem poziomu hałasu albo alarmować o wzroście zużycia wody w weekend. To realne wsparcie dla samorządów i organizacji odpowiedzialnych za zasoby naturalne.
Co potrafi asystent AI świadomy otoczenia?
Sensor-Control AI to więcej niż system do monitorowania danych. To inteligentna warstwa decyzyjna, która rozumie otoczenie, interpretuje pomiary, sugeruje działania i – jeśli uzyska zgodę – może samodzielnie reagować. Działa nie tylko jako obserwator, ale jako uczestnik procesów technicznych, wspierający operatora, inżyniera czy administratora w czasie rzeczywistym.
Poniżej przedstawiamy kluczowe funkcje systemu, które sprawiają, że to rozwiązanie znajduje zastosowanie zarówno w budynkach administracyjnych, jak i w infrastrukturze krytycznej czy zakładach przemysłowych.
Odczytuje i interpretuje dane z czujników IoT
System zbiera dane z czujników temperatury, wilgotności, gazów, przepływu, obecności, natężenia światła, hałasu, zużycia mediów i wielu innych. Przekształca je w wiedzę – np. „przekroczono limit hałasu w strefie A”, „zwiększone zużycie wody w nocy”, „rośnie temperatura transformatora”.
Analizuje kontekst i uczy się zależności
Dzięki wykorzystaniu modeli językowych i danych historycznych, AI potrafi nie tylko zauważyć odchylenie, ale zrozumieć, dlaczego ono wystąpiło. Uczy się, że pewne wzorce są normalne (np. spadek zużycia w weekend), a inne mogą oznaczać awarię. W analizach uwzględnia korelację pomiędzy kontrolowanymi systemami np. wykrywa wzrost oddawanej do operatora sieci mocy czynnej i zużycie energii cieplnej sugerując włączenie grzałek w węźle cieplnym by zwiększyć autokonsumpcję. Ta interpretacja kontekstu odróżnia Sensor-Control AI od klasycznego systemu alarmowego.
Komunikuje się w języku naturalnym
Operator może zapytać: „dlaczego wyłączyłeś wentylację?”, „czy mamy wyciek?”, „jaka była temperatura przez ostatnie 2 godziny?” – i otrzyma zrozumiałą odpowiedź. AI potrafi prowadzić rozmowę opartą na danych, wspierać analizę sytuacji i tłumaczyć swoje decyzje, również w czasie rzeczywistym. Pracę z systemem można porównać do inteligentnego wiersza poleceń. Nie trzeba znać precyzyjnie nazw funkcji i parametrów, wystarczy kontekstowo, tak jak każdy z nas uważa za stosowne, opisać potrzeby i życzenia. Asystent nam udzieli odpowiedzi i wyjaśni każdy detal. Można więc z niego korzystać nawet bez podstawowej wiedzy technicznej. Sensor-Control AI został przez nas zaprojektowany tak by to technologia dostosowywałą się do użytkownika a nie na odwrót.
Wspiera lub automatyzuje działania operacyjne
Na podstawie reguł, preferencji i kontekstu system może:
- wydać rekomendację (np. „włącz rezerwowy agregat”),
- podjąć automatyczne działanie (np. „zamykam zawór w strefie B”),
- przekazać decyzję do zatwierdzenia przez operatora.
Każde z tych działań można kontrolować, edytować lub wycofać – system nie przejmuje całkowitej kontroli, ale działa tam, gdzie jest to bezpieczne i efektywne.
Integruje dane z wielu systemów i źródeł
Sensor-Control AI może łączyć dane z systemów BMS, SCADA, ERP, liczników, zewnętrznych API (np. prognoza pogody), systemów bezpieczeństwa i planów awaryjnych. Może też do tych systemów przekazywać swoją wiedzę. Wszystko po to, by decyzje były podejmowane w oparciu o pełny kontekst – a nie fragment rzeczywistości.
Wzmacnia odporność i redukuje ryzyko
System wykrywa anomalie wcześniej niż człowiek, reaguje szybciej niż standardowe procedury i potrafi łączyć sygnały z wielu źródeł. W sytuacjach krytycznych (np. pożar, skażenie, blackout) może automatycznie przejść w tryb awaryjny i rozpocząć wcześniej zaprogramowane scenariusze.
Sensor-Control AI to nie tylko zbiór funkcji – to sposób myślenia o infrastrukturze. Zamiast reagować na problemy, możesz im zapobiegać. Zamiast analizować dane po czasie – podejmujesz decyzje tu i teraz. A zamiast obciążać operatorów dziesiątkami pomiarów – dajesz im jednego, cyfrowego współpracownika, który rozumie sytuację.
Jak wygląda wdrożenie asystenta AI świadomego otoczenia?
Wdrożenie Sensor-Control AI to proces, który zaczynamy od realnych potrzeb organizacji – nie od gotowego szablonu. Tworzymy system oparty na danych z Twoich czujników, Twojej infrastruktury i Twoich scenariuszy decyzyjnych. To wdrożenie prowadzone w modelu partnerskim – od audytu do efektu operacyjnego.
1. Audyt środowiska i identyfikacja punktów decyzyjnych
Zaczynamy od spotkania z zespołem technicznym – rozpoznajemy cele organizacji, przeglądamy mapę czujników i istniejące źródła danych. Ustalamy, które pomiary są kluczowe (np. temperatura, zużycie, stany awaryjne), gdzie występują powtarzalne decyzje, a gdzie warto wprowadzić automatyzację. Diagnozujemy także ograniczenia: dostępność danych, formaty, kanały komunikacji.
2. Integracja z czujnikami i systemami operacyjnymi
Podłączamy Sensor-Control AI do źródeł danych: systemów BMS, SCADA, liczników energii, czujników środowiskowych, kamer, systemów alarmowych lub API zewnętrznych. Na tym etapie nie zmieniamy istniejącej infrastruktury – adaptujemy się do niej. Tworzymy tzw. warstwę integracyjną, która umożliwia odczyt danych w czasie rzeczywistym i ich bezpieczne przekazanie do silnika AI.
3. Uczenie asystenta i opracowanie scenariuszy
Wspólnie z zespołem klienta tworzymy katalog scenariuszy – np. „temperatura powyżej 40°C w strefie C przez 15 min → uruchom wentylację i powiadom operatora”. Uczymy AI interpretować dane, wykrywać nietypowe sytuacje, tłumaczyć swoje działania i generować zrozumiałe rekomendacje. Tworzymy także model komunikacji z operatorem – głosowy, tekstowy lub przez panel.
4. Testy, kalibracja i uruchomienie produkcyjne
Na etapie testowym obserwujemy zachowanie systemu w warunkach rzeczywistych: jak reaguje na dane, jak opisuje sytuacje, jak ocenia ryzyko. Kalibrujemy reakcje, weryfikujemy logikę, eliminujemy fałszywe alarmy i dopracowujemy scenariusze. Po okresie testowym uruchamiamy system na produkcji – najczęściej etapami, zaczynając od wybranych obszarów lub obiektów.
5. Rozwój i skalowanie
Po wdrożeniu system nie znika z radarów – przeciwnie, zaczyna się jego rozwój. Monitorujemy jego działanie, reagujemy na sugestie operatorów, aktualizujemy bazę wiedzy, wdrażamy kolejne integracje i rozszerzamy zakres automatyzacji. AI „uczy się” z Twojej organizacji – im dłużej działa, tym lepiej rozumie kontekst i potrzeby.
Sensor-Control AI nie wymaga wymiany infrastruktury ani długotrwałych inwestycji. W wielu przypadkach pierwsze efekty są widoczne po kilku tygodniach – mniejsze zużycie mediów, szybsze reakcje, lepsze raportowanie i mniej błędów operacyjnych. To nowoczesne podejście do zarządzania otoczeniem technicznym – oparte na danych, ale skupione na realnym działaniu.
Dlaczego warto wdrożyć z nami?
Wdrażanie AI to nie tylko kwestia technologii. To proces zmiany sposobu działania organizacji. Wymaga zrozumienia, doświadczenia, umiejętności pracy z danymi, infrastrukturą i ludźmi. Właśnie dlatego firmy wybierają nas – nie jako dostawcę, ale jako partnera, który poprowadzi projekt od diagnozy po efekt.
Zaczynamy od realnych potrzeb, nie od technologii
Nie sprzedajemy gotowego systemu z pudełka. Zanim powstanie choć jedna linijka kodu, przeprowadzamy audyt – techniczny i operacyjny. Chcemy zrozumieć, jak działa Twoja infrastruktura, jak podejmujesz decyzje, jak wygląda komunikacja w organizacji. Dopiero wtedy projektujemy system, który naprawdę ma sens.
Tworzymy AI zbudowaną na Twojej wiedzy, nie ogólnych danych
Nasze rozwiązanie nie opiera się na „standardowych modelach sztucznej inteligencji” – tylko na Twoich procedurach, danych i realnym kontekście. Twój asystent AI zna Twoje pomiary, wartości graniczne, zwyczaje zespołu i logikę działania urządzeń. Uczy się Twojej organizacji, a nie internetu.
Integrujemy się z tym, co już masz
Nie wymagamy zmiany systemów SCADA, wymiany czujników czy migracji do nowej platformy. Wdrażamy Sensor-Control AI jako warstwę „nad” Twoją infrastrukturą – elastyczną, bezpieczną i nieinwazyjną. Dzięki temu możesz działać szybciej i bez ryzyka przestoju.
Łączymy kompetencje z wielu światów
AI, IoT, infrastruktura techniczna, zarządzanie kryzysowe, analiza danych – nasz zespół łączy doświadczenie z różnych obszarów, które są kluczowe dla sukcesu projektu. Potrafimy rozmawiać zarówno z działem IT, jak i z operatorem stacji transformatorowej.
Wspieramy Twój zespół – technicznie i merytorycznie
Pomagamy Twoim ludziom zrozumieć system. Organizujemy warsztaty, uczymy jak pytać AI, jak czytać dane, jak wykorzystać asystenta w codziennej pracy. Jesteśmy dostępni także po wdrożeniu – rozwijamy system razem z Tobą, aktualizujemy scenariusze, reagujemy na potrzeby zespołu.
Z nami nie kupujesz oprogramowania – tworzysz własnego, specjalistycznego asystenta, który rozumie Twoją infrastrukturę, Twoje cele i Twoich ludzi. Sensor-Control AI zyskuje pełną moc dopiero wtedy, gdy zbudujemy go wspólnie – krok po kroku, od danych do decyzji. I właśnie w tym jesteśmy najlepsi.
Cennik – ile kosztuje wdrożenie asystenta AI świadomego otoczenia?
Wdrożenie podstawowe + pierwszy rok eksploatacji
już od 39 000 zł netto
Zakres zależny od:
- skali integracji,
- liczby lokalizacji,
- potrzeb w zakresie AI i IoT,
- poziomu personalizacji.
Roczna opłata za utrzymanie, wsparcie i licencję
od 39 000 zł netto / rok
Obejmuje:
- bieżące wsparcie techniczne i serwisowe
- aktualizacje systemu i bezpieczeństwa
- utrzymanie i rozwój modelu specjalizowanego
Koszty dodatkowe
Zależne od planu ewaluacji
(fakultatywne, zgodnie z planem ewaluacji)
- sprzęt IoT
- connectivity – w cenie usługi jest łączność LTE/5G i hosting danych na Orange Live Objects
- wdrożenie prywatnych sieci kampusowych 5G
- rozszerzenia na nowe lokalizacje i instytucje
- integracja z systemami SCADA, SOC, BMS, SIEM
System może być wdrażany etapowo – w modelu szybkiego startu i ewaluacji („quick win”) – z możliwością skalowania zgodnie z potrzebami organizacji i jej stopniem cyfrowej dojrzałości.
Zachęcamy do kontaktu – przygotujemy szczegółową wycenę dostosowaną do potrzeb Twojej organizacji.
