Cosa abbiamo costruito
Progetti reali, tecnologia proprietaria.
Dimostratori e progetti interni che coprono l'intera offerta: automazione documentale,
agenti basati su modelli linguistici, visione artificiale. Ogni progetto è costruito
da zero ed è la base tecnica di ciò che consegniamo ai clienti.
Computer Vision · demo dal vivo
Ispezione qualità in-browser
Simulazione interattiva di una linea di controllo qualità: componenti di occhialeria
su un nastro, una rete neurale che li classifica in tempo reale, e la precisione
che cresce col livello di addestramento. Tutto gira nel browser, senza server.
Guardala lavorare →
JavaScript
SVG
Classificazione
Agenti LLM · dimostratore
Agente documentale
Un agente basato su modelli linguistici open-source che legge preventivi, ordini
e DDT in arrivo via email, estrae i dati rilevanti (cliente, importi, scadenze)
e li porta nel gestionale, segnalando le incongruenze invece di ricopiarle.
Il collo di bottiglia amministrativo più comune nelle PMI.
Python
LLM open-source
RAG
Automazione · dimostratore
Preventivi in minuti, non in serate
Flusso automatico che parte dalla richiesta del cliente, recupera listini e
storico ordini, prepara la bozza di preventivo e la mette in coda per
l'approvazione del titolare. La persona decide, la macchina prepara.
Python
API
Flussi agentici
Dati · dimostratore
Report automatici sui dati aziendali
Script che aggregano dati da fogli di calcolo e gestionali diversi e producono
un report leggibile a cadenza fissa: vendite, margini, anomalie sui costi.
Le decisioni si prendono sui numeri della propria azienda, non a sensazione.
Python
Pandas
Reportistica
Ricerca applicata
Rilevamento difetti su superfici
Studio in corso sui benchmark industriali di anomaly detection (MVTec AD 2, VisA)
e su dataset reali di minuteria e componenti: la base per portare il controllo
qualità visivo su misura nelle produzioni del territorio.
PyTorch
Anomaly detection
In corso
Prossimamente
Primo caso studio industriale
Un progetto in azienda, con dataset reali su minuteria e componenti,
sarà pubblicato qui quando sarà pronto. Se hai un processo che ripeti tutti i giorni
e sembra automatizzabile, parliamone —
può diventare il caso studio numero uno.
In preparazione