בינה מלאכותית, ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה
AI שיוצא לשטח, לא מצגות: מערכות ראייה שבודקות בקצב הקו, מודלים שרצים על ה-Edge בתוך המוצר שלכם, אנליטיקה שמזהה תקלות מראש — והיכן שזה מצדיק את עצמו, גם LLM מחובר לתהליכי עבודה אמיתיים. אנחנו מביאים ללמידת מכונה את המשמעת ההנדסית של אנשי חומרה.
ראייה ממוחשבת
זיהוי וסיווג
עצמים, פגמים, מצבים — מודלים עמוקים שמאומנים על הנתונים שלכם ונמדדים מול קריטריוני הקבלה שלכם.
סגמנטציה ומדידה
גבולות ברמת פיקסל — למדידה, לרובוטיקה ולהחלטות איכות.
ראייה קלאסית (OpenCV)
כשגאומטריה ותאורה עושות את זה טוב יותר — דטרמיניסטי, ניתן להסבר, מהיר.
תכנון אופטיקה ותאורה
מצלמות, עדשות ותאורה שמהונדסות קודם, כדי שלאלגוריתם תהיה עבודה אפשרית (כך הגענו ל-100% בזיהוי עוברים).
OCR וקריאת קודים
תווים, ברקודים וסימוני DPM בתנאים תעשייתיים קשים.
הנדסת למידת מכונה
למידה עמוקה
TensorFlow, Keras ו-PyTorch — אימון, אימות וניהול גרסאות מסודרים.
זיהוי אנומליות
למצוא את הפגם שאי אפשר להגדיר מראש — בתמונות ובנתוני חיישנים רציפים.
אנליטיקה חזויה
חיזוי תקלות וסחיפת תהליך מתוך רטט, זרם, טמפרטורה ולוגים.
סדרות זמן והיתוך חיישנים
סינון, הנדסת מאפיינים ומודלים למכונות מרובות-חיישנים.
צינורות נתונים ותיוג
מתקני איסוף, ניהול מאגרי נתונים ותהליכי תיוג יציבים לאורך זמן.
פריסה
Edge AI
Jetson, מיקרו-בקרים עם NPU, קוונטיזציה וגיזום — מודלים בתוך המוצר, בלי אינטרנט.
עיבוד בקצב קו הייצור
שרשרת עיבוד שמהונדסת לזמן המחזור: מטריגר המצלמה ועד אות הפסילה, באופן דטרמיניסטי.
MLOps
ניהול גרסאות מודלים, ניטור דיוק לאורך זמן ואימון-מחדש מבוקר — תהליכי עבודה של סביבת ייצור.
ענן והיברידי
אימון כבד בענן, הרצת מודלים קלה ב-Edge, וטלמטריה שמחברת ביניהם.
מודלי שפה וסוכנים
אינטגרציית LLM
מודלים מדור GPT מחוברים למוצרים ולתהליכים — עם מנגנוני בקרה ובדיקות איכות.
RAG על הנתונים שלכם
עוזרים שמבוססים על התיעוד, המדריכים והקריאות שלכם.
יישומי NLP
סיווג, חילוץ ותקצור לטקסט תפעולי.
ייעוץ היתכנות אמין
לפעמים התשובה היא טבלת חיפוש. נגיד לכם.
היתכנות ונתונים
מגדירים את ההחלטה, סוקרים את הנתונים הקיימים — ועוצרים מוקדם אם אין היתכנות.
אב-טיפוס
POC מדיד מול קריטריוני קבלה מוסכמים — מהר.
הנדסה
שרשרת עיבוד יציבה, פריסת Edge, אינטגרציה עם המכונה או הקו.
ייצור וניטור
דיוק שמנוטר לאורך זמן, אימון-מחדש בשליטה.
כמה נתונים צריך כדי להתחיל?
בדרך כלל פחות משנדמה: לרוב מתחילים מכמה מאות דוגמאות מתויגות עם אוגמנטציה, ומתכננים את מערך איסוף הנתונים כחלק מהפרויקט.
המודל יכול לרוץ בלי אינטרנט, בתוך המכונה שלנו?
כן — פריסת Edge היא ברירת המחדל שלנו לעבודה תעשייתית: מודלים מקוונטזים על חומרה מדרגת Jetson או NPU, לגמרי אופליין.
איזה דיוק אתם מבטיחים?
לא מבטיחים לפני שמודדים — מגדירים איתכם קריטריוני קבלה, מריצים POC, ומדווחים תוצאות אמיתיות (כולל אופני כשל) לפני שמרחיבים.
הנתונים שלנו בטוחים אצלכם?
NDA כסטנדרט, אימון On-Premise כשנדרש — ואנחנו ספק מורשה תע"א, רגילים לסודיות בדרגה ביטחונית.