Modelo de impropios en los camiones
Hipotético. Ni un cliente ni un resultado.
// El problema
Un programa de reciclaje pierde cargas por impropios, pero no puede saber qué rutas o qué direcciones lo provocan, así que la educación va a todas partes y no cambia nada.
// Lo que construiríamos
Un modelo de visión a medida, ajustado con las propias imágenes de la cámara de la tolva del programa, que señala los impropios probables al vaciar cada contenedor, ligado al registro de vaciado RFID del contenedor, para que el programa envíe avisos dirigidos a las direcciones que lo necesitan.
// Qué incluye
- Imágenes de la cámara de la tolva capturadas en cada vaciado
- Impropios probables señalados por tipo, para que los revise una persona
- Avisos ligados a la dirección a través del registro de vaciado RFID del contenedor
- Avisos dirigidos y seguimiento de las direcciones reincidentes
- Un modelo ajustado con sus imágenes y medido sobre un conjunto reservado
// Tecnologías
- PyTorch
- ONNX Runtime
- Python
- Next.js
- Instancias de AWS con GPU
// estimación
- Desarrollo
- ≈ 168.000 US$ a 257.000 US$, delivered within 41 weeksCAD 239,900 to 366,300
- Alojamiento
- ≈ 7020 US$ al mesCAD 10,000 al mes
- Soporte
- ≈ 2500 US$ al mesCAD 3,565 al mes
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
- LLM a medida
- Coste de funcionamiento del modelo
- ≈ 6530 US$ al mesCAD 9,300 al mes
Calendario por hitos
- Découverte
- 2.9 to 3.4 weeks
- Données et plan d’évaluation
- 0.4 weeks
- Maquettes approuvées
- 2.4 to 4.4 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
- Rapport vérifié sur une période passée
- 3.9 to 4.4 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 des lecteurs de camion et des étiquettes de bacs
- 2 to 6 weeks
- Accès à l’API du GPS de parc par votre fournisseur
- 1 to 4 weeks
Cómo se paga
- Anticipo 20%
- CAD 47,740 to 73,020
- Découverte 1.1%
- CAD 2,625.70 to 4,016.10
- Données et plan d’évaluation 7.2%
- CAD 17,186.40 to 26,287.20
- Maquettes approuvées 1.1%
- CAD 2,625.70 to 4,016.10
- Fonctions principales 3.5%
- CAD 8,354.50 to 12,778.50
- Développement complet 2.3%
- CAD 5,490.10 to 8,397.30
- Entraînement 21.7%
- CAD 51,797.90 to 79,226.70
- Tests et corrections 1.1%
- CAD 2,625.70 to 4,016.10
- Évaluation et tests adverses 14.4%
- CAD 34,372.80 to 52,574.40
- Rapport vérifié sur une période passée 8.7%
- CAD 20,766.90 to 31,763.70
- Mise en ligne 1.1%
- CAD 2,625.70 to 4,016.10
- Production 7.8%
- CAD 18,618.60 to 28,477.80
- Holdback, 30 days after launch (10%)
- CAD 23,870 to 36,510
- Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
- CAD 1,200. Se factura por adelantado, a coste, fuera de los hitos