Visão computacional para controle de qualidade
Câmeras industriais alimentam modelos de detecção de defeitos treinados com imagens do próprio chão de fábrica. Tempo médio de implantação: 8 semanas. Redução típica de refugo entre 22% e 35%.
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0% de retenção anual
0Engenheiros de ML
O que entregamos
Cada serviço nasce de um problema concreto. Não vendemos plataformas genéricas: desenhamos a arquitetura certa para o volume de dados e a maturidade digital de cada cliente.
Previsão de demanda e estoque
Modelos de séries temporais que combinam dados de vendas, sazonalidade e variáveis externas (clima, feriados regionais). Atualizamos previsões diariamente via API conectada ao ERP do cliente.
Processamento de linguagem natural
Classificação automática de tickets de suporte, extração de cláusulas contratuais e chatbots que entendem o contexto jurídico ou financeiro do seu setor. Treinamos em português brasileiro com vocabulário técnico do cliente.
Análise preditiva de churn
Identificamos quais clientes estão prestes a cancelar e por quê. O modelo gera uma pontuação de risco semanal e sugere ações de retenção específicas para cada segmento.
Integração e MLOps
Não basta treinar um modelo: ele precisa rodar em produção sem surpresas. Montamos pipelines de CI/CD para modelos, monitoramento de drift e retreino automático quando a acurácia cai abaixo do limiar combinado.
Como funciona na prática
Quatro etapas com entregas claras. Você acompanha tudo num painel compartilhado e recebe relatórios quinzenais.
Diagnóstico (5 dias úteis, gratuito)
Entrevistamos as equipes envolvidas, mapeamos fontes de dados disponíveis e avaliamos a infraestrutura de TI. No fim, entregamos um documento de viabilidade com estimativa de ROI.
Prova de conceito (4 a 6 semanas)
Treinamos um modelo mínimo com dados reais e validamos métricas de performance com a equipe do cliente. Se o resultado não atingir o limiar acordado, o projeto para aqui sem custo adicional.
Desenvolvimento e implantação
Escalamos o modelo para produção, criamos APIs, configuramos alertas e integramos ao fluxo operacional existente. Sprints de duas semanas com demos ao vivo.
Monitoramento contínuo
Acompanhamos métricas de acurácia, latência e uso. Quando o comportamento dos dados muda, retreinamos o modelo antes que a performance degrade. Contratos de suporte a partir de 12 meses.
Resultados que medimos
Dois exemplos recentes com números verificáveis.
Indústria alimentícia em Londrina
Implantamos visão computacional em três linhas de envase. Em 90 dias a taxa de defeitos não detectados caiu de 4,1% para 0,7%. O payback do projeto aconteceu em cinco meses.
Operador logístico no porto de Paranaguá
Modelo de previsão de demanda reduziu o excesso de estoque em 18% e cortou R$ 2,3 milhões em custos de armazenagem no primeiro ano. O sistema roda em produção desde março de 2024.
Perguntas frequentes
Se a sua dúvida não está aqui, escreva para nós pelo formulário abaixo.
Não. Operamos de ponta a ponta: coleta, limpeza, modelagem e deploy. Se você tiver analistas internos, ótimo, eles participam das sprints. Se não tiver, fazemos tudo e documentamos para que futuros contratados possam dar continuidade.
Depende do escopo. Provas de conceito partem de R$ 35 mil. Projetos completos com implantação e 12 meses de suporte ficam entre R$ 120 mil e R$ 400 mil. O diagnóstico inicial é gratuito e já inclui estimativa detalhada.
Assinamos NDA antes de qualquer acesso. Os dados nunca saem do ambiente do cliente, a menos que haja autorização formal. Toda comunicação é criptografada e seguimos as diretrizes da LGPD em cada etapa.
Sim. Temos clientes em São Paulo, Santa Catarina e Minas Gerais. A fase de diagnóstico pode ser remota; para a implantação, viajamos até a operação quando necessário.
Na fase de prova de conceito definimos métricas de sucesso com o cliente. Se o modelo não atingir o limiar combinado, o projeto é encerrado sem cobrança pela etapa seguinte. Já aconteceu duas vezes em 38 projetos: nos dois casos, o problema era a qualidade dos dados de origem, e ajudamos a corrigir antes de tentar novamente.
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