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AtheronLABS

País detectado: Estados Unidos. Los precios se muestran en dólares estadounidenses. ¿No es correcto?

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

IA para ingeniería EPC

Buscar en especificaciones, planos y datos de proveedor, a menudo en sus instalaciones.

Los proyectos de ingeniería funcionan con más documentos de los que nadie puede leer. La IA se gana su sitio encontrando la respuesta y la página de donde sale, comprobando un documento contra otro y preparando las comprobaciones rutinarias que después confirma un ingeniero. Como los documentos del cliente y del proveedor son confidenciales, el modelo suele funcionar en sus instalaciones.

// lo que importa aquí

Qué cambia en este sector.

01

Los datos confidenciales se quedan dentro

Un modelo de código abierto en un servidor con GPU de su centro de datos, o en su propio entorno en la nube, para que las especificaciones y los datos de proveedor no vayan nunca a un proveedor externo.

02

Cada respuesta cita su fuente

El asistente señala el documento y la página que hay detrás de cada respuesta, así que un ingeniero puede comprobarla antes de apoyarse en ella.

03

Comprobaciones, no decisiones

Prepara comprobaciones de MTO y señala incoherencias entre documentos; un ingeniero confirma o rechaza cada una, y el registro muestra quién lo hizo.

04

Medido antes de entregarlo

En cada cambio se pasa un conjunto de evaluación construido con preguntas reales de sus ingenieros, y la puntuación es una condición de paso.

// proyectos de ejemplo

Ejemplos con precio.

Cada uno es hipotético, se presenta como tal y lleva un precio calculado en directo a partir de nuestra tarifa. Abra cualquiera en el estimador y hágalo suyo.

Proyecto de ejemploAplicación webIAModelo de código abierto

Asistente de búsqueda en especificaciones, en sus instalaciones

Hipotético. Ni un cliente ni un resultado.

// El problema

Los ingenieros buscan entre miles de especificaciones, planos y documentos de proveedor para responder una sola pregunta, y las cláusulas del contrato impiden que esos documentos vayan a un modelo externo.

// Lo que construiríamos

Un asistente sobre un modelo de código abierto que funciona en un servidor con GPU de su propio centro de datos, responde a partir de especificaciones, planos y datos de proveedor indicando la página de donde sale, prepara comprobaciones de MTO y señala incoherencias entre documentos para que un ingeniero las revise.

// Qué incluye

  • Especificaciones, hojas de datos y documentos de proveedor indexados y sincronizados
  • Respuestas que citan el documento y la página de donde salen
  • Comprobaciones de MTO redactadas contra las especificaciones, para que las revise un ingeniero
  • Señala dónde dos documentos no coinciden en un valor
  • Un conjunto de evaluación con preguntas reales, que se pasa antes de cada cambio
  • Un modelo de código abierto en un servidor con GPU de su propiedad, sin enviar nada al exterior

// Tecnologías

  • Llama o Qwen (código abierto)
  • vLLM
  • PostgreSQL con pgvector
  • Next.js
  • Servidor Lenovo con GPU en sus instalaciones

// estimación

Desarrollo
≈ 148.000 US$ a 225.000 US$, delivered within 27 weeksCAD 210,600 to 320,600
Alojamiento
≈ 176 US$ al mesCAD 250 al mes
Soporte
≈ 2500 US$ al mesCAD 3,565 al mes
Hardware
≈ 47.800 US$ a 197.000 US$CAD 68,000 to 280,800

Los precios en su moneda son estimaciones con el tipo de cambio de hoy del Banco de Canadá. Toda la facturación se emite en CAD o USD.

Enfoque de IA
Modelo de código abierto
Coste de funcionamiento del modelo
≈ 176 US$ al mesCAD 250 al mes

Calendario por hitos

Découverte
2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation
0.4 weeks
Maquettes approuvées
2.4 to 3.9 weeks
Fonctions principales
1.4 to 2.4 weeks
Développement complet
0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel
5.9 to 10.4 weeks
Tests et corrections
1.4 to 2.4 weeks
Mise en ligne
0.9 to 1.4 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks

Fuera de nuestras manos, y sumado al calendario

Livraison du matériel, après la commande
2 to 6 weeks
Examen de sécurité informatique du client et intégration du fournisseur
4 to 8 weeks

Cómo se paga

Anticipo 20%
CAD 42,060 to 64,060
Découverte 1.6%
CAD 3,364.80 to 5,124.80
Spécification et plan d’évaluation 11%
CAD 23,133 to 35,233
Maquettes approuvées 1.6%
CAD 3,364.80 to 5,124.80
Fonctions principales 4.9%
CAD 10,304.70 to 15,694.70
Développement complet 3.2%
CAD 6,729.60 to 10,249.60
Projet pilote fonctionnel 33.1%
CAD 69,609.30 to 106,019.30
Tests et corrections 1.6%
CAD 3,364.80 to 5,124.80
Mise en ligne 1.6%
CAD 3,364.80 to 5,124.80
Production 11.4%
CAD 23,974.20 to 36,514.20
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 21,030 to 32,030
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
CAD 300. Se factura por adelantado, a coste, fuera de los hitos
Serveur GPU pour l’IA, pour le modèle
CAD 68,000 to 280,800. Se factura por adelantado, a coste, fuera de los hitos

// questions

Lo que nos preguntan sobre esto.

¿Puede leer nuestros planos además de los documentos de texto?

Lee el texto de los planos y de los cajetines, y los atributos que exportan sus herramientas de diseño. Leer la geometría de un plano es un proyecto mayor que acotaríamos aparte.

¿Qué camino de modelo encaja con los datos de ingeniería?

Normalmente un modelo de código abierto en sus instalaciones o en su entorno, por las cláusulas de confidencialidad. Un modelo de vanguardia se arranca antes donde los documentos no son sensibles. Cada camino se presupuesta por separado.

¿Cómo evitan que se invente valores?

Responde solo a partir de los documentos recuperados, los cita y dice cuándo no encuentra una respuesta. El conjunto de evaluación incluye preguntas pensadas para pillar valores inventados.

// la siguiente

¿No es exactamente su proyecto?

Cuéntenos qué tiene en mente. Le responderemos con una horquilla y con las preguntas que la estrecharían. O reserve una llamada y lo hablamos.

IA sobre datos de ingeniería para empresas EPC y EPCM | Atheron Network Labs