Przejdź do treści
GAIAA, Intelligence, engineered
Rozwiązania
Przegląd rozwiązańProjektujemy, wdrażamy i rozwijamy systemy AI, które przynoszą realną wartość.Prywatna infrastruktura AIUruchamiaj prywatne AI bezpiecznie we własnej infrastrukturze.Optymalizacja istniejącego AIUczyń działające AI szybszym, bardziej niezawodnym i wartościowym.
Główne specjalizacje
Computer VisionSmart CityLIMSIndustrial IoT
BranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt
ENPL
Rozwiązania
Przegląd rozwiązańPrywatna infrastruktura AIOptymalizacja istniejącego AI
Główne specjalizacje
Computer VisionSmart CityLIMSIndustrial IoT
BranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt
ENPL
GAIAA, Intelligence, engineered

Twoje sygnały, systemy i ograniczenia są punktem wyjścia dla AI, które sprawdza się w rzeczywistym świecie.

Przegląd rozwiązańBranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt

Przyjdź z procesem, sygnałem lub powtarzalną decyzją.

Rozpocznij rozmowę
GAIAA sp. z o.o. sp.k.
ul. Sofoklesa 17
60-461 Poznań, Poland
NIP: 7811993317
KRS: 0000777888
© 2026 GAIAAPolityka prywatnościhello@gaiaa.eu+48 666 308 008LinkedIn
ENPL

Studia przypadków

Zobacz, jak z trudnego problemu operacyjnego powstał działający system.

Poznaj problem, ograniczenia, zaprojektowane rozwiązanie i wynik stojące za każdą realizacją.

Inżynierskie studia przypadków

Inżynierskie studia przypadków

Znajdź problem operacyjny podobny do Twojego. Filtruj realizacje według branży, kompetencji, technologii lub typu problemu.

Kompetencja
Branża
Technologia
Typ problemu

Wyświetlamy 13 z 13 studiów przypadków

Produkcja

Precyzyjny RTLS i integracja pracowników z MES

Obecność pracowników, aktywność maszyn i budżety projektów stały się jednym kontrolowanym, automatycznym zapisem.

Problem
Globalny producent wyrobów medycznych i produktów do pielęgnacji wzroku chciał zastąpić ręczne ewidencje czasu obiektywnym dowodem, gdzie pracownicy hali wykonywali pracę i które aktywne zlecenie produkcyjne powinno obciążać ich czasem. Oddzielne systemy lokalizacji, maszyn i płac nie łączyły wiarygodnie obecności fizycznej z właściwym budżetem projektu.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
GAIAA połączyła zgodny z Omlox system lokalizacji UWB RTLS z MES przez lokalną warstwę integracyjną. Oprogramowanie weryfikuje pozycję operatora względem stanu aktywnej maszyny i zlecenia, a następnie przekazuje gotowe do audytu przypisanie do narzędzi płacowych i raportowych.
  • Industrial IoT
  • Integracja systemów
  • Inteligencja operacyjna
Poznaj realizację
Energetyka

Automatyczne pozyskiwanie danych ze starszych interfejsów SCADA

Istniejące ekrany SCADA stały się wiarygodnym źródłem danych bez wymiany systemu i bez oczekiwania na API.

Problem
Operator energii odnawialnej używał własnościowego oprogramowania SCADA do monitorowania turbin i warunków pracy wielu farm wiatrowych. Dostęp był możliwy tylko przez ograniczone ekrany pulpitu zdalnego, bez użytecznego API ani połączenia z bazą danych. Ekran był jedynym źródłem danych, lecz zwykłe OCR zawodziło przez silnie wygładzone teksty wektorowe o niejednoznacznych krawędziach znaków.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Automatyzacja przechodziła przez każdą sesję zdalną i przechwytywała właściwe ekrany. Modele wizyjne lokalizowały tabele, wiersze, kolumny, etykiety, grafiki stanu i obszary wartości, a trudny tekst dzielono na znaki, klasyfikowano i składano ponownie w słowa oraz liczby przed walidacją strukturalną rekordu.
  • Wizja komputerowa
  • Inżynieria danych
  • Integracja
Poznaj realizację
Handel

Wizja komputerowa do analizy uwagi w sklepie

Anonimowe obserwacje z kamer połączono z ruchem w przestrzeni i sygnałami uwagi przy półkach.

Problem
Sprzedawca chciał rozumieć, jak klienci poruszają się po sklepie i które obszary półek przyciągają uwagę przed zakupem, bez identyfikowania osób. Dane sprzedażowe pokazywały jedynie transakcję końcową, a liczenie osób i ich wykrywanie nie wskazywały, na co ktoś patrzył. Zwykła kamera sklepowa nie dostarczała wiarygodnej etykiety treningowej dla rzeczywistego kierunku wzroku.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Sklep odwzorowano we wspólnym układzie współrzędnych, a anonimowe ścieżki z kamer zlokalizowano w tej przestrzeni. Podczas rozwoju okulary eye-tracking dostarczyły brakującą prawdę referencyjną, łącząc obraz, pozycję klienta i rzeczywiście oglądaną półkę. Po wdrożeniu do estymacji zdarzeń uwagi wystarczał zwykły obraz z kamer.
  • Wizja komputerowa
  • Analityka przestrzenna
  • Łączenie danych
Poznaj realizację
Miasta i sektor publiczny

Identyfikacja pojazdów w mieście oparta na wizji

Obszary pojazdów i tablic rejestracyjnych stały się zwalidowanymi zdarzeniami mimo trudnych warunków obrazu.

Problem
Projekt miejskich kamer miał przekształcać przejeżdżające pojazdy w ustrukturyzowane obserwacje z kandydatem tablicy poddanym walidacji. Pełny obraz ulicy mógł zawierać wiele pojazdów, znaki, reklamy i oznakowanie, więc OCR nie wiedział, który tekst należy do tablicy. Tablica mogła być mała, nachylona, rozmyta, częściowo zasłonięta lub źle oświetlona.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Potok najpierw wykrywał i śledził pojazd między klatkami, następnie lokalizował i normalizował obszar tablicy. Rozpoznawanie znaków działało wyłącznie na tym skupionym dowodzie, dzięki czemu system wybierał użyteczne klatki, walidował kandydata i emitował ustrukturyzowane zdarzenie ze stanem jakości oraz kontekstem źródłowym.
  • Wizja komputerowa
  • OCR
  • Przetwarzanie zdarzeń
Poznaj realizację
Operacje przedsiębiorstwa

Interfejs SAP w języku naturalnym dla złożonych systemów przedsiębiorstwa

Warstwa LLM zamieniała prośby w języku naturalnym w zwalidowane działania SAP z kontrolą uprawnień.

Problem
Istniejąca platforma SAP miała potrzebne funkcje biznesowe, ale użytkownicy nietechniczni potrzebowali dużej wiedzy SAP, aby je znaleźć, podać prawidłowe parametry, zachować kolejność i zinterpretować błędy. Warstwa LLM mogła uprościć dostęp przez język naturalny, lecz nieograniczony dostęp do SAP mógł omijać reguły biznesowe i granice uprawnień.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
GAIAA zbudowała warstwę LLM nad SAP, która tłumaczyła intencję na ustrukturyzowane parametry i wybierała wyłącznie zdefiniowane, autoryzowane narzędzia SAP. Walidowała każdą odpowiedź SAP, a przy błędzie sprawdzała zatwierdzone zależności i wyjaśniała ścieżkę odzyskania zamiast deklarować sukces lub pokazywać surowy błąd.
  • Agenci AI
  • SAP
  • Inżynieria oprogramowania
  • Integracja
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Zintegrowana platforma operacyjna laboratorium B+R

Projekty, eksperymenty, procesy, próbki, pomiary, analizy i raporty połączono w jeden łańcuch dowodowy.

Problem
W programie laboratorium badawczo-rozwojowego naukowcy i operatorzy musieli połączyć planowanie projektów, eksperymenty, fizyczne próbki, sprzęt, parametry procesu, pliki aparatury, analizy i raporty. Dane naturalnie znajdowały się w dokumentach, arkuszach, kalendarzach, komputerach maszynowych i notebookach, a żadne typowe narzędzie nie zachowywało pełnej historii naukowej.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
System zbudowano wokół własności prawdy naukowej: Projekt → Eksperyment → Proces → Próbka → Pomiar → Analiza → Raport. Sprzęt, materiały, dane maszynowe, jakość i zapisy audytowe połączono z tym łańcuchem, zachowując kontekst od planowania przez wykonanie po raportowanie.
  • LIMS
  • Dane naukowe
  • Workflow
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Pełna identyfikowalność i genealogia próbek

Fizyczna tożsamość i pełna historia genealogii pozostały połączone przez przekształcenia i pomiary.

Problem
Każda próbka badawcza była fizycznym obiektem, który można oznaczyć, przenieść, przetworzyć, zmierzyć, podzielić na potomne, połączyć z innymi lub przypisać do pozycji w partii. Zmienialny wiersz bazy pokazywał ostatni stan, ale zacierał przekształcenia wiele-do-wielu i dowody wyjaśniające historię.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Każda próbka otrzymała trwałą tożsamość, a wokół niej zapisano dopisywane relacje genealogiczne, historię stanu i lokalizacji, udział w procesach oraz pomiary. Wykonania partii rejestrowały każdą pozycję fizyczną osobno, dzięki czemu historię każdej z nich można odtworzyć bez duplikowania wspólnego przebiegu.
  • LIMS
  • Identyfikowalność
  • Pochodzenie danych
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Kontrolowana integracja danych z aparatury naukowej

Surowe artefakty przechodziły przez archiwum, identyfikację, parsowanie, walidację i korelację bez utraty pochodzenia.

Problem
Laboratorium używało aparatury różnych producentów, która eksportowała pomiary w plikach tekstowych, arkuszach, XML, obrazach i formatach własnościowych. Rozszerzenie pliku nie określało znaczenia naukowego, a samo parsowanie nie dowodziło, która aparatura, próbka i metoda wytworzyły wartość. Cichy błąd importu można było pomylić z rzeczywistym brakiem obserwacji.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Każde źródło archiwizowano niezmiennie i opatrywano sumą kontrolną, zanim identyfikacja formatu wybrała wersjonowany parser. Rekordy normalizowano i walidowano, a korelację z próbkami i sprzętem pozostawiono jako odrębną kontrolowaną decyzję. Niejednoznaczne lub nieudane wejścia trafiały do kwarantanny na przegląd i ponowne przetworzenie.
  • Inżynieria danych
  • LIMS
  • Integracja
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Planowanie eksperymentów i adaptacyjny workflow laboratoryjny

Intencja naukowa stała się wersjonowaną, zatwierdzoną i wykonalną pracą bez mylenia planów roboczych z zadaniami operatorów.

Problem
Naukowcy musieli przygotowywać eksperymenty z gałęziami, zależnościami, recepturami, sprzętem i decyzjami pomiarowymi przed przekazaniem wykonawcom pracy. Traktowanie każdego szkicu jak zadania ujawniałoby niezatwierdzone plany. System musiał też odróżniać zmianę terminu, ponowienie nieudanego podejścia, naukowo potrzebną przeróbkę i korektę dowodu.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Intencję naukową wersjonowano jako działania i zależności, następnie walidowano i jawnie wydawano, zanim powstawały elementy pracy do wykonania. Próby wykonania pozostały związane z wydaną intencją, ponowienia dodawały próby, przeróbki nową planowaną pracę, a korekty dowodów zachowywały oryginał wraz z poprawką.
  • Workflow
  • LIMS
  • Planowanie zasobów
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Lokalna platforma AI i obliczeń naukowych

Wersjonowane lokalne uruchomienia łączyły kontrolowane dane, kod, środowisko, wyniki i stan przeglądu.

Problem
Badacze potrzebowali Pythona, notebooków, modeli uczenia maszynowego i obciążeń GPU dla poufnych danych pomiarowych, które musiały pozostać lokalnie. Typowy współdzielony serwer powodowałby konflikty zależności, niekontrolowane wykorzystanie zasobów i pliki wynikowe bez możliwości odtworzenia danych wejściowych, kodu, środowiska oraz wersji modelu.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Płaszczyzna kontrolna zapisywała użytkownika, projekt, zatwierdzone dane pomiarowe, wersję kodu, środowisko i limity zasobów każdego żądania. Izolowane procesy wykonywały zadania CPU lub GPU lokalnie, a niezmienne artefakty i wyniki walidowano oraz publikowano jako osobne rekordy Analizy powiązane z dokładnymi wejściami.
  • Lokalne AI
  • Obliczenia naukowe
  • Pochodzenie danych
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Inteligencja sprzętu i zasobów laboratoryjnych

Gotowość sprzętu stała się wyjaśnialną decyzją uwzględniającą stan, możliwości, ludzi, czas i materiały.

Problem
Przed wydaniem operacji planujący musieli znaleźć sprzęt, wykwalifikowanego operatora, właściwe okno czasowe i wymaganą partię materiału. Pusty slot kalendarza nie wystarczał: maszyna musiała być sprawna, zdolna do pracy, skalibrowana i poza utrzymaniem, a kwalifikacja operatora oraz ilość i termin materiału musiały pozostać ważne przez cały przebieg.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Planer oceniał wydaną operację względem ograniczonych czasowo dowodów dotyczących sprzętu, operatora, rezerwacji i materiału jako jednego deterministycznego zbioru reguł. Zwracał GOTOWE lub NIEGOTOWE z konkretnymi przyczynami, wyszukiwał najwcześniejszą poprawną kombinację i rezerwował sprzęt, ludzi oraz materiały atomowo.
  • LIMS
  • Industrial IoT
  • Harmonogramowanie
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Statystyczne sterowanie procesem w laboratoriach badawczych

Kontrolowane populacje obserwacji, limity i reguły zamieniły wykresy w decyzje jakościowe, których podstawy można sprawdzić.

Problem
Laboratorium chciało odróżniać rutynową zmienność od pojedynczych zdarzeń jakościowych i stopniowego dryfu. Trudnością nie było narysowanie wykresu: pomiary o tej samej nazwie parametru mogły pochodzić z różnych procesów, materiałów, aparatów lub metod, więc nie były porównywalne naukowo. Dzisiejsze limity kontrolne reinterpretowałyby też historyczne alerty po każdej zmianie.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Plan I-MR ustalał recepturę, komorę, metodę pomiaru i zatwierdzoną bazę przed oceną. Każde zdarzenie zachowywało pierwotny zestaw limitów, reguł i wersję silnika, a recenzenci mogli obejrzeć obserwację źródłową i rozpocząć dochodzenie bez przeliczania historii.
  • Analityka jakości
  • LIMS
  • SPC
Poznaj realizację
Laboratoria i nauka

Raportowanie naukowe gotowe do audytu i pochodzenie danych

Wnioski raportu pozostały klikalnie powiązane z analizami, pomiarami, plikami źródłowymi, próbkami, recepturami i wersjami eksperymentu.

Problem
Naukowcy musieli publikować raporty, których wnioski wytrzymają przegląd techniczny i późniejszy audyt. Skopiowanie wyniku z arkusza lub analizy do dokumentu zachowywało liczbę, ale zrywało związek z pomiarem, plikiem źródłowym, próbką i wykonaniem. Ciche aktualizowanie raportu po zmianie dowodu lub szablonu usuwałoby także to, co wcześniej zaakceptowano.
Jak zaprojektowaliśmy rozwiązanie
Każdą wartość, obraz i wykres raportu generowano z jawnie wskazanego obiektu źródłowego oraz wersji. System zapisywał szablon, zestaw dowodów, zadanie generowania, sumę kontrolną artefaktu i akceptację. Późniejsze korekty tworzyły poprawkę, a w razie potrzeby nową wersję raportu, zachowując oryginalny dokument i stan dowodów.
  • Raportowanie
  • Pochodzenie danych
  • LIMS
Poznaj realizację