Najczęstsze pytanie, jakie słyszymy przed rozpoczęciem współpracy, brzmi: „skąd mam wiedzieć, że AI w ogóle wykryje nasz defekt, zanim zainwestujemy w pełne stanowisko?”. Odpowiedzią jest pilot wykonalności — ograniczony w czasie test na rzeczywistych danych, który kończy się jednoznaczną rekomendacją.
Krok 1 — konsultacja wstępna
Zaczynamy od zdefiniowania produktu, konkretnego defektu i warunków obrazowania — kamery, oświetlenia, pozycjonowania. Ustalamy też wartość biznesową problemu: ile kosztuje dziś przepuszczenie wady lub błędne odrzucenie dobrej sztuki.
Krok 2 — dane
Przygotowujemy reprezentatywne próbki OK i NOK oraz niezależny zbiór testowy, którego model nie widzi podczas treningu. Jakość i różnorodność danych na tym etapie determinuje wiarygodność całego wyniku pilota.
Krok 3 — model
Model powstaje w automatycznym treningu AIVQC Trainera — bez limitu prób — a my dobieramy progi decyzyjne dopasowane do ryzyka procesu — inaczej ważymy błędną akceptację wady krytycznej, a inaczej kosmetyczne odchylenie bez wpływu na funkcję produktu.
Krok 4 — test
Mierzymy jakość detekcji, poziom błędnych akceptacji i błędnych odrzuceń, a także wydajność — czas decyzji na docelowym sprzęcie. To etap, w którym liczby zastępują założenia.
Krok 5 — decyzja
Otrzymujesz raport kwalifikacyjny z jednoznaczną rekomendacją: GO, WARUNKOWE GO albo NO-GO. Uczciwe NO-GO, poparte danymi, jest równie wartościowym wynikiem jak GO — oszczędza koszt nietrafionej inwestycji w pełne stanowisko.
Zakres i czas
- Czas trwania: 30 dni, z możliwością bezpłatnego przedłużenia
- Zakres: jedna stacja Trainer, jedno stanowisko inspekcyjne i do trzech klas defektów
- Forma: z naszym wsparciem albo samodzielnie, własnym zespołem
- Wycena: indywidualna — pilot i wdrożenie z nami albo samo oprogramowanie, jeśli wdrażasz własnym zespołem
Po pozytywnym pilocie przygotowujemy osobną ofertę wdrożenia produkcyjnego, obejmującą licencję, kwalifikację sprzętu, konfigurację stanowiska i uzgodniony zakres integracji z linią.