labs@atheron:~/industries/equipment-rental/ai$ train agent --grounded

KI für Mietschäden

Ausgabe- und Rücknahmefotos verglichen, neue Schäden markiert.

Schadensforderungen gehen verloren, wenn die Delle erst dem nächsten Kunden auffällt. Ein Modell, das Ausgabe- und Rücknahmefotos vergleicht und markiert, was neu aussieht, hilft dem Lagerpersonal, sie auch an einem vollen Tag zu finden. Das Personal bestätigt; das Modell markiert nur.

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// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

Auf Ihrem Mietpark trainiert

Maschinen, Farben und Abnutzung unterscheiden sich je Mietpark. Wir trainieren das Modell auf Ihren eigenen Fotos nach, und deshalb ist es ein eigenes und kein allgemeines.

Gemessen, bevor es genutzt wird

Das Modell wird an einem zurückgehaltenen Satz Ihrer Fotos bewertet, und das Ergebnis, das es erreichen muss, wird vereinbart, bevor es ins Lager kommt.

Das Personal bestätigt jede Forderung

Eine Markierung ist ein Anlass hinzusehen, keine Forderung. Das Lagerpersonal bestätigt oder verwirft, und nur bestätigte Schäden gehen in die Abrechnung.

Besser mit jeder Rücknahme

Verworfene und bestätigte Markierungen werden die nächsten Trainingsdaten, sodass das Modell die normale Abnutzung Ihres Mietparks lernt.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppKIEigenes LLM

Bildmodell für Schäden bei der Rücknahme

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Das Lagerpersonal vergleicht Ausgabe- und Rücknahmefotos mit dem Auge, übersieht an vollen Tagen neue Schäden, und die Firma schreibt Forderungen ab, die sie nicht belegen kann.

// Was wir bauen würden

Ein eigenes Bildmodell, auf den eigenen Ausgabe- und Rücknahmefotos der Firma nachtrainiert, das wahrscheinliche neue Schäden zwischen beiden markiert, damit das Lagerpersonal sie prüft, betrieben im eigenen Cloud-Konto der Firma.

// Was drin ist

Geführte Fotowinkel bei Ausgabe und Rücknahme, aus der Lager-App
Wahrscheinliche neue Schäden zwischen beiden Fotosätzen markiert
Das Lagerpersonal bestätigt oder verwirft jede Markierung, und bestätigte Schäden gehen in die Abrechnung
Ein Modell, auf Ihren Fotos nachtrainiert und zuerst an einem zurückgehaltenen Satz gemessen
Verworfene Markierungen bleiben als nächste Trainingsdaten

// Tech-Stack

PyTorch
ONNX Runtime
Python
Next.js
AWS-GPU-Instanzen

// Schätzung

Entwicklung: ≈ 156.000 USD bis 238.000 USD, delivered within 36 weeksCAD 222,100 to 339,100
Hosting: ≈ 6.710 USD im MonatCAD 9,550 im Monat
Support: ≈ 2.500 USD im MonatCAD 3,565 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg: Eigenes LLM
Laufende Modellkosten: ≈ 6.530 USD im MonatCAD 9,300 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 3.9 weeks
Fonctions principales: 1.9 to 3.4 weeks
Développement complet: 1.4 to 2.4 weeks
Entraînement: 8.9 to 15.4 weeks
Tests et corrections: 0.4 weeks
Évaluation et tests adverses: 3.9 to 4.4 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%: CAD 44,180 to 67,580
Découverte 1.3%: CAD 2,871.70 to 4,392.70
Données et plan d’évaluation 8.2%: CAD 18,113.80 to 27,707.80
Maquettes approuvées 1.3%: CAD 2,871.70 to 4,392.70
Fonctions principales 4%: CAD 8,836 to 13,516
Développement complet 2.6%: CAD 5,743.40 to 8,785.40
Entraînement 24.8%: CAD 54,783.20 to 83,799.20
Tests et corrections 1.3%: CAD 2,871.70 to 4,392.70
Évaluation et tests adverses 16.5%: CAD 36,448.50 to 55,753.50
Mise en ligne 1.3%: CAD 2,871.70 to 4,392.70
Production 8.7%: CAD 19,218.30 to 29,397.30
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 22,090 to 33,790
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 1,200. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

Von diesem Beispiel aus starten

// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Braucht das Lagerpersonal besondere Kameras für Schadensfotos?

Nein. Die Lager-App führt das Personal auf Telefon oder Tablet durch dieselben Winkel, und das zählt mehr als die Kamera.

Wie viele Fotos braucht das Schadensmodell?

Einige tausend Paare aus Ausgabe- und Rücknahmefotos sind ein üblicher Anfang. Wir messen unterwegs und sagen Ihnen, welche Maschinenarten mehr brauchen.

Können die Schadensfotos der Kundin gezeigt werden?

Ja. Bestätigte Schäden kommen mit Vorher- und Nachher-Fotos, die auf die Rechnung oder in die Streitakte gehen können.

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