Control de calidad
Defectos superficiales y piezas incompletas o mal montadas, detectados en la línea.
All applied AIIA · Visión y ML
Visión artificial y machine learning
Modelos que ven, predicen y no se cansan.
Visión artificial para control de calidad e inspección, y modelos de machine learning para predecir demanda, detectar anomalías y priorizar decisiones.
- Human review where it matters
- Data protected, in the EU
- Integrated with your systems
visión · control de calidadExample
The change
How it is done today, and how it is done with AI
Today
- 1Inspección visual pieza a pieza
- 2El criterio cambia con el turno y el cansancio
- 3Los defectos se detectan tarde
- 4No queda registro de qué se revisó
With AI
- Una cámara revisa cada pieza en la línea
- El modelo aplica siempre el mismo criterio
- Las piezas dudosas se apartan al momento
- Cada inspección queda registrada con su imagen
Use cases
Where it fits in your company
Typical cases by area. In the assessment we find the one that makes most sense for yours.
Lectura de etiquetas
Códigos, lotes y fechas leídos en movimiento, sin escanear a mano.
Clasificación de producto
Separación por tamaño, color o estado según tu criterio.
Lineales y stock
Huecos y productos mal colocados, detectados a partir de fotos.
Revisión de imágenes
Grietas, corrosión o daños señalados en las fotos de inspección.
Papel escaneado
Firmas, sellos y campos detectados en documentos en papel.
Under the hood
How it works
What goes in, what the AI does, where a person decides and what comes out.
- Cámaras en línea
- Fotos
- Escaneos
Modelo de visión
- Detección y clasificación
- Umbral de confianza
- Ajustado con imágenes de tu línea
Los casos dudosos pasan a revisión
- Pieza OK o apartada
- Imagen y motivo registrados
- Alertas de tendencia
What it includes
Capabilities
Cuando el problema está en imágenes o en datos históricos, la respuesta no siempre es un modelo de lenguaje. Desarrollamos sistemas de visión artificial (detección, clasificación e inspección de calidad) y modelos predictivos de machine learning, y los llevamos a producción con monitorización para que sigan funcionando cuando cambian los datos.
It fits if…
- Inspeccionas piezas, productos o documentos a ojo
- Necesitas detectar defectos o anomalías de forma constante
- Quieres anticipar demanda, bajas o incidencias con tus datos históricos
- Tienes imágenes o datos que hoy no se aprovechan
- Un modelo ya funciona en un notebook pero no en producción
What it includes
- Inspección y control de calidad con visión artificial
- Detección y clasificación de objetos en imágenes y vídeo
- Modelos predictivos de demanda e incidencias
- Detección de anomalías en datos operativos
- Clasificación de imágenes y documentos
- MLOps: despliegue, versionado y monitorización de modelos
Tech stackPythonPyTorchScikit-learnHugging FaceMLflowFastAPIGoogle Cloud
How we work
From assessment to production
- 01
Viabilidad y datos
Revisamos la calidad y cantidad de imágenes o datos y definimos la métrica de éxito.
- 02
Prototipo
Un primer modelo con tus datos para comprobar que el objetivo es alcanzable antes de invertir más.
- 03
Entrenamiento y ajuste
Iteramos el modelo hasta alcanzar el umbral acordado con datos de validación reales.
- 04
Integración
Despliegue como servicio conectado a tus cámaras, a la línea o a tus sistemas por API.
- 05
MLOps
Monitorización de rendimiento y deriva de datos, y reentrenamiento cuando hace falta.
Why Polaris
What sets us apart
01
Constancia
Un modelo inspecciona igual a las ocho de la mañana que a las ocho de la tarde.
02
Con tus datos
Entrenamos y validamos con datos de tu operación, no con ejemplos genéricos.
03
Pensado para producción
Monitorizamos el modelo en producción y lo reentrenamos cuando los datos cambian.
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Frequently asked questions
Everything you need to know
Depende de la tarea y de la variabilidad del producto. A veces bastan unos cientos de ejemplos bien etiquetados; otras hacen falta más. Lo evaluamos en la fase de viabilidad antes de comprometer el proyecto.
Sí. El modelo se despliega como servicio y se conecta a tus cámaras, a la línea o a tus sistemas por API.
Es habitual que el rendimiento baje si cambia el producto, la iluminación o el contexto. Monitorizamos el modelo en producción y lo reentrenamos cuando hace falta.
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In the free assessment we review your processes, pick the case with the best return and tell you what it would take to put it into production.