Controle de qualidade com IA · Londres
Especialistas premiados em controle de qualidade com IA, criando sistemas que conferem o trabalho enquanto ele acontece e identificam os defeitos, as etapas esquecidas e os números fora da curva que as pessoas só percebem quando algo já deu errado. Empresa britânica, com atendimento em português.
Soluções que desenvolvemos são usadas por equipes de:
O receio com a verificação automatizada é que ela sinalize tudo ou deixe passar justamente o defeito que importa. Já entregamos mais de 50 projetos de tecnologia em vários setores, e vamos guiar você em cada etapa do processo.
Começamos com uma conversa gratuita, em português, sobre o que você verifica hoje, sejam inspeções físicas de produtos ou números em um dashboard de negócios. Você sai com a nossa visão do que um modelo de IA poderia assumir — e diremos com franqueza quando a automação não for a melhor resposta.
Antes de qualquer desenvolvimento e antes de você investir qualquer valor, você recebe por escrito quanto o trabalho vai custar, quanto deve economizar em refugo, retrabalho ou defeitos que chegam ao cliente, e em quanto tempo se paga.
Definimos com você as etapas do desenvolvimento antes de começar, e a primeira roda as novas verificações em paralelo às atuais, para que você compare as duas antes que qualquer coisa dependa delas. Você paga cada etapa quando ela estiver concluída e funcionando.
Continuamos por perto após o lançamento para retreinar o sistema conforme mudam seus produtos, processos e tolerâncias, corrigir o que quebrar e incluir novas verificações. Todo o código e a propriedade intelectual passam a ser seus com o pagamento, então o suporte contínuo não é condição para mantê-los.
Cada um deles substituiu uma inspeção que uma pessoa fazia a olho ou à mão e que não conseguia fazer em escala.
Uma empresa que produz fotografia de veículos em escala precisava que todas as imagens tivessem aparência consistente, num volume em que nenhuma equipe conseguiria conferir uma a uma. Ao longo de vários anos de parceria, a CodeLeap desenvolveu os aplicativos de captura e o pipeline de visão computacional que padronizam, aprimoram e verificam a qualidade de cada foto automaticamente.
Saiba maisTestes de triagem por mudança de cor são lidos a olho nu, o que torna o resultado subjetivo e difícil de acompanhar ao longo do tempo. A CodeLeap construiu um algoritmo de visão computacional que lê o teste de forma objetiva a partir de uma foto tirada no celular, junto com os aplicativos em torno dele.
Saiba maisUma empresa de análise financeira tinha um método comprovado de leitura de gráficos que só um analista conseguia aplicar, o que tomava horas por dia e limitava quantos ativos a empresa podia cobrir. A CodeLeap transformou esse método numa plataforma de machine learning que entrega previsões diárias por meio de uma API.
Saiba maisAs ferramentas certas aqui dependem do que você está inspecionando, então escolhemos com base no seu próprio material e avisamos quando uma mais simples resolveria.
A maior parte disso é escrita em Python, porque as bibliotecas para treinar modelos, ler imagens e trabalhar com dados de medição estão todas no mesmo lugar.
O PyTorch treina os modelos que aprendem como é o bom e o ruim no seu próprio trabalho, em vez de aplicar uma ideia genérica de cada um.
O OpenCV cuida de tudo em torno de uma inspeção visual: estabilizar a iluminação, alinhar o quadro e extrair o momento certo de um vídeo.
Os modelos YOLO localizam o que procuram em uma imagem rápido o bastante para acompanhar uma linha em movimento ou uma câmera ao vivo.
Quando a inspeção é sobre números, e não imagens, o scikit-learn aprende o padrão normal das suas medições e sinaliza as leituras que fogem dele.
Medições contínuas precisam de um lugar para ficar, e o TimescaleDB sobre PostgreSQL as guarda em um formato que você consegue consultar por meses sem perder desempenho.
Uma inspeção só é útil se alguém a vê, por isso o Grafana mostra o estado atual e o histórico e dispara um alerta por e-mail, Slack ou Teams quando um limite é ultrapassado.
Os modelos treinam em hardware gráfico por pouco tempo e depois rodam continuamente, por isso hospedamos na AWS, onde você paga por cada uma dessas partes separadamente.
Estas são as ferramentas que aparecem com mais frequência, não o limite do que usamos. Se a sua inspeção roda em câmeras, sensores, planilhas ou um sistema desenvolvido internamente, conseguimos trabalhar com ela.
Avaliações reais de clientes para quem já entregamos projetos, no Clutch e em outras plataformas.
The enthusiasm, understanding of our mission, and passion from the first few minutes of the call were the deciding factors in choosing CodeLeap. Within 3 months of our app launching, we had over 1,500 downloads, appeared in leading publications from Forbes, The Metro, Marie Claire, Women's Fitness and many more, and started raising further investment.
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Uma única inspeção automatizada, desenvolvida de ponta a ponta e colocada em produção, normalmente começa em R$ 35.000, e um programa com várias inspeções começa em torno de R$ 69.000. O que move o valor é quantos exemplos do defeito já existem, como o resultado precisa ser entregue e quantas linhas ou unidades estão envolvidas. Um estudo de viabilidade custa a partir de R$ 14.000.
Ela detecta defeitos diferentes, e não simplesmente mais defeitos. Um modelo nunca se cansa, então mantém o mesmo padrão no último item do turno e no primeiro, e percebe desvios lentos nas medições que ninguém notaria no dia a dia. Defeitos raros que ele nunca viu continuam mais difíceis, e é por isso que as pessoas continuam no processo.
Normalmente não. A maior parte desse trabalho roda nas câmeras, sensores e sistemas que já existem, lendo o que eles produzem em vez de substituí-los. Hardware novo só entra quando a visão atual é ruim demais para avaliar, e isso é definido no estudo de viabilidade, e não depois que o desenvolvimento começou.
Uma única inspeção normalmente leva de oito a doze semanas, do escopo aprovado ao uso em produção, com um estudo de viabilidade de uma a duas semanas antes. Um programa em várias linhas ou equipes avança em fases ao longo de alguns meses. Reunir exemplos suficientes dos defeitos que importam para você é o que mais costuma alongar o prazo.
O sistema é retreinado, e não refeito. Um modelo aprende com exemplos o que é aceitável, então um produto novo, uma tolerância alterada ou um fornecedor diferente significam alimentá-lo com novos exemplos e testar de novo. Esse trabalho é previsto desde o início, e as ferramentas para fazê-lo são entregues junto com todo o resto.
Uma equipe pequena e experiente de designers, engenheiros e solucionadores de problemas, trabalhando lado a lado com você da primeira ideia à entrega final.
Victor
CTO / Cofundador
Vivian
COO / Cofundadora
Matt
Gerente de Projetos
Amábili
Designer
Konrad
Representante Comercial
Kenzo
Tech Lead
Paulo
Tech Lead
Marcelo
Gerente de Projetos
Felipe
Tech Lead
Vinny
Advisor
Laura
Analista Comercial
Takuya
Tech Lead
Kaella
Dev Backend
Mario
Designer
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