Tudo o que sua operação vê (peça na esteira, foto enviada, contrato em PDF) hoje depende de alguém olhar, contar e digitar à mão. A gente constrói o caminho que lê essa imagem, classifica e registra sozinho, com um score de confiança em cada resultado para você saber exatamente onde confiar e onde revisar.
Classificar fruta por tamanho, conferir peça, contar produção por pessoa na linha. Tudo manual, lento e sujeito ao cansaço de quem está há horas olhando. No fim do dia a planilha vira uma estimativa, e a estimativa vira a base da decisão.
Contrato, nota, laudo e formulário entram em PDF e foto. Extrair os campos certos vira trabalho repetitivo de horas, e cada erro de digitação vira retrabalho lá na frente.
Comissão, produtividade por pessoa, padrão de qualidade. Quando o dado da operação mora numa pilha de imagens, fica difícil premiar quem produz mais e pegar o desvio cedo.
Cada entrega é construída na sua nuvem e provada em produção, com sistema no ar.
A imagem ou vídeo entra, o modelo lê e classifica, o resultado cai estruturado no sistema do cliente. Cada saída vem com um nível de confiança, então o operador revisa só o que ficou na dúvida e aproveita o resto direto. Lastro: Glow (aesthetix) e a aplicação de visão no agro.
A câmera registra produção por unidade e por pessoa enquanto a linha roda, classifica por tamanho ou qualidade e alerta desvio de padrão na hora. O gestor acompanha pelo celular ao longo do turno. É o caso âncora: numa indústria do agro na serra gaúcha, isso virou contagem por pessoa em tempo real, devolvida em comissão por mérito, mantendo o emprego de quem está na linha.
Document AI combinado com modelos de linguagem para extrair campos de contrato, nota, laudo e formulário, com os valores caindo prontos no fluxo de trabalho. Lastro: Formaliza, construído com Document AI e Gemini.
Quando o volume de documentos é grande, montamos a camada de busca e resposta (RAG) sobre o corpus do próprio cliente, para a equipe perguntar e receber a resposta já com a fonte, sem abrir arquivo por arquivo.
O resultado da visão computacional segue para dentro da operação. Ele entra no ERP, no relatório e na régua de comissão que a equipe já usa, rodando na nuvem do cliente no GCP, com o dado permanecendo com o cliente.
Seguimos as quatro fases, cada uma fechando numa decisão sua. Diagnóstico mapeia onde a leitura manual mais custa, Blueprint define o que será lido e qual precisão importa, Build constrói o pipeline e o Shadow Mode mantém uma pessoa aprovando e corrigindo até a precisão ficar alta, e só então o caminho roda sozinho. Operação assistida sustenta o modelo conforme a linha e os documentos mudam. Tudo na nuvem do cliente, sem lock-in.
Ver o método completoOs números abaixo estão no ar, em sistemas de clientes sob confidencialidade.
contagem de produção por pessoa numa indústria do agro na serra gaúcha, devolvida em comissão por mérito
todo resultado do pipeline sai com nível de confiança, então o operador revisa só o duvidoso
visão computacional em produção na vertical de estética (aesthetix)
leitura de documento construída com Document AI e Gemini
Visão computacional precisa de uma base de dados limpa para o resultado virar relatório e comissão, e abre espaço para a automação de operação assumir a contagem e a inspeção que hoje consomem horas de quem está na linha.
Começa por uma conversa de diagnóstico, com a verdade na mesa: se uma tecnologia nova não fizer sentido pro seu caso, a gente fala.