Datenquellen
Sensoren, Partner, mobile Nodes, Open Data, Wetter, Apps und spaeter historische Modelle.
Interne Orientierung
SignalMap Road
Eine einfache Arbeitsansicht fuer den Aufbau von SignalMap. Hier geht es nicht um Marketing, sondern um die Frage: Was ist der Kern, was ist sichtbar, was fehlt noch und welche Regeln duerfen wir nie verlieren?
Einfaches Bild
Dashboard ist das Fenster. Der Core ist die Software.
SignalMap soll Datenquellen verbinden, Zustaende verstehen und Empfehlungen erzeugen. Die Karte zeigt nur einen Teil davon.
Signal Core
Normalisieren, koppeln, Widersprueche erkennen, Konfidenz berechnen und Empfehlungen erzeugen.
Ausgabe
Dashboard, APIs, Reports, Heatmaps, Prognosen und spaeter KI-gestuetzte Analysen.
Was schon da ist
Kleine, testbare Bausteine statt grosser Behauptungen.
- Lokales Python-Backend
- Live-Sensor-API
- Live-Karte mit Sensorpanel
- Regelbasierte Railway-Prognosebasis
- Signal Intelligence Core
- Recommendation-API mit Gruenden und Konfidenz
- Tests fuer Kernlogik
- Obsidian-Systemkarte und Fortschrittslog
Naechste Bauabschnitte
Die Hauptsoftware bekommt echte Struktur.
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01
Provider-System
Jede Datenquelle liefert in ein gemeinsames internes Format.
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02
Event-Ingestion
Ereignisse kommen kontrolliert rein, werden validiert und dann verteilt.
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03
Live und Historie trennen
Live zeigt aktuellen Zustand. Historie speichert alles fuer Analyse und Training.
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04
Empfehlungen im Dashboard
Die sichtbare Oberflaeche zeigt, was der Core erkannt hat.
Nicht verhandelbar
SignalMap bleibt erklaerbar und datenschutzfreundlich.
Immer dokumentieren
Erfolge, Fehler, Entscheidungen, Risiken und offene Punkte werden nebenbei festgehalten.
Nie Personenwissen
SignalMap versteht Orte und Infrastruktur, keine einzelnen Menschen und keine Bewegungsprofile.