Engenharia de software com IA embarcada
Colocamos em produção agentes, visão computacional e automação que tiram horas de digitação, conferência e retrabalho do seu dia. O ganho é combinado em reais, por escrito, antes de começar. Você só investe na etapa seguinte quando a anterior provou o número.
Onde está o retorno
Cada frente nasce com uma métrica de negócio escolhida com você. É ela que diz se o projeto deu certo, não a demonstração.
O agente lê, confere com o cadastro, lança e pede aprovação humana quando foge da regra. Cada passo fica registrado.
e-mail → conferência → ERP → aprovação
Câmeras que inspecionam, contam e medem em tempo real, muitas vezes com o equipamento que você já tem.
câmera → detecção na borda → rejeição
Notas, etiquetas e documentos lidos e cruzados com o WMS e o ERP, de ponta a ponta, com exceção para uma pessoa.
docas → leitura → conferência no WMS
Modelos que rodam no próprio dispositivo, com baixa latência, no campo, na planta ou no veículo.
câmeras e drones → classificação offline → alerta
Exemplos ilustrativos do tipo de sistema que construímos.
Formatos
Valores de referência. O investimento sai por escrito depois da conversa, com escopo, prazo e o critério de sucesso em reais.
Para decidir, com números, o que vale construir.
Por escrito depois da conversaCom o custo atual medido e a meta em reais na mesma página.
Se a conta não fechar, você sabe antes de investir mais.
Para ver o ganho com os seus dados antes de escalar.
A partir de R$ 120 milMetade na assinatura. Escopo e critério de sucesso por escrito.
Critério de sucesso combinado por escrito antes de começar.
Para quem já provou e precisa do ganho todo mês.
A partir de R$ 280 milMais a operação mensal, com o ganho revisado contra a meta.
Código e modelos são seus. Sem dependência de plataforma.
Método
A maioria dos projetos de IA para no protótipo porque ninguém mediu antes. Aqui, medimos quanto o processo custa antes de começar, o acerto e o custo por operação durante, e o ganho em produção depois, mês a mês, ao lado do ERP, do WMS e do CLP que você já tem.
Mapeamos o processo, os dados e as restrições. Se a IA não for o caminho, dizemos aqui.
Você recebeQuanto o processo custa hoje e a meta em reais.
1 a 2 semanasProtótipo com os seus dados reais, medido contra a linha de base.
Você recebeAcerto, tempo e custo por operação, comparados com hoje.
3 a 6 semanasTestes, segurança e integração com os sistemas que já existem.
Você recebeO sistema rodando na operação, documentado.
4 a 10 semanasAcompanhamos o modelo, retreinamos com dados novos e revisamos prioridades todo mês.
Você recebeO ganho medido mês a mês, contra a meta.
contínuoSegurança e sistemas antigos
O que construímos sai com o Urushi, a vigilância de dados da Kintsugi, pronto para ligar. E se a sua empresa roda um sistema antigo em PHP, Java ou Node.js, ou guarda dados de clientes num ERP, o Urushi é o ponto de partida.
Encontra, contém em menos de 1 segundo o que é certo e guarda a prova. Funciona até com sistema de fornecedor.
Conhecer o UrushiPara o seu time técnico
Onde fizer sentido para custo e latência: na sua nuvem, no seu servidor ou no próprio dispositivo. Visão computacional costuma rodar na borda, ao lado da câmera, sem depender de internet.
Pela API do sistema quando existe; por banco, arquivo ou tela quando não existe. Na linha, conversamos com CLP e sensores. Toda decisão automática fica registrada com entrada, saída e versão do modelo.
Agentes pedem aprovação nas decisões críticas, com limites definidos por você. Cada passo fica registrado para auditoria. Acerto e tempo de resposta são monitorados em produção e o modelo é retreinado com dados novos.
Código, modelos e dados de treino são entregues a você. Quando o projeto usa um modelo de linguagem de terceiros, a chamada é feita sem retenção de dados ou pela conta de nuvem da sua empresa.
Perguntas
Depende do processo e das integrações. O investimento sai por escrito depois da conversa, ao lado do ganho esperado em reais, para você decidir com as duas colunas na mesa.
O protótipo, em 3 a 6 semanas, já mede o ganho com os seus dados. O retorno no caixa começa quando o sistema entra na operação, e passa a ser acompanhado todo mês.
Nem sempre. Com modelos pré-treinados, muitos projetos começam com poucas centenas de exemplos, e montar esse conjunto faz parte do trabalho.
O uso mais comum é a mesma equipe dar conta de mais volume, com as pessoas cuidando das exceções em vez da digitação. Como usar as horas liberadas é decisão sua.
Dizemos no diagnóstico. Às vezes a melhor solução é uma regra, um sensor ou uma integração.
Conversa gratuita
45 minutos com o engenheiro que vai construir. Dizemos com franqueza se a IA é o caminho e quanto ela pode devolver.
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