Previsão de demanda para operador logístico
Modelo de séries temporais com 94% de acurácia para prever volume de entregas por região, com 7 dias de antecedência. O cliente reduziu ociosidade de frota em 31%.
-31% ociosidade de frotaConstruímos modelos preditivos, sistemas de processamento de linguagem natural e pipelines de automação sob medida. Sem promessas vagas: cada projeto tem métricas claras de retorno.
Cada serviço parte de um problema real do seu negócio. Não vendemos tecnologia pela tecnologia: vendemos resultado.
Previsão de demanda, churn e precificação dinâmica. Usamos séries temporais, gradient boosting e redes recorrentes conforme a complexidade do seu dataset. Entrega típica em 6 a 10 semanas.
Classificação de documentos jurídicos, análise de sentimento em redes sociais e chatbots com compreensão contextual. Treinamos modelos em português brasileiro com corpus próprio.
Inspeção de qualidade em linhas de produção, leitura automática de medidores e reconhecimento de objetos em vídeo. Modelos otimizados para rodar em hardware de borda com latência abaixo de 50ms.
Pipelines de dados que conectam ERPs, CRMs e planilhas com camadas de IA decisória. Um cliente do setor de logística reduziu retrabalho manual em 74% nos primeiros 3 meses.
Workshops de 2 dias para times técnicos e executivos. Cobrimos desde a definição do caso de uso até a governança de dados. Também fazemos auditoria de modelos já em produção para identificar viés e degradação de performance.
Sem surpresas. Cada etapa tem duração estimada e entregável definido antes de começar.
Mapeamos os dados disponíveis, entrevistamos quem usa o processo hoje e definimos a métrica de sucesso. Se os dados não existirem ou forem insuficientes, avisamos antes de cobrar qualquer coisa.
Construímos um protótipo funcional com uma amostra dos seus dados reais. Você vê o modelo rodando, analisa os resultados e decide se vale seguir. Cerca de 15% dos projetos param aqui porque o ganho projetado não justifica o investimento.
Engenharia de features, treinamento iterativo, testes de estresse e documentação técnica. Entregas semanais com relatório de métricas atualizado.
Deploy em cloud ou on-premise, integração com seus sistemas existentes e dashboard de monitoramento. Acompanhamos a performance do modelo por 90 dias após o go-live, com retreino incluso se houver drift.
Três projetos recentes com números reais. Os nomes dos clientes foram omitidos por acordo de confidencialidade.
Modelo de séries temporais com 94% de acurácia para prever volume de entregas por região, com 7 dias de antecedência. O cliente reduziu ociosidade de frota em 31%.
-31% ociosidade de frotaSistema de NLP que classifica laudos por urgência e encaminha automaticamente para o especialista correto. Tempo médio de triagem caiu de 4 horas para 12 minutos.
12 min tempo médio de triagemAlgoritmo de pricing que ajusta preços de 12.000 SKUs diariamente com base em estoque, concorrência e elasticidade de demanda. Margem bruta subiu 4,2 pontos percentuais no primeiro trimestre.
+4,2 p.p. margem brutaAs dúvidas que ouvimos com mais frequência nas primeiras reuniões.
Descreva o problema que quer resolver. Respondemos em até 24 horas úteis com uma avaliação inicial.
7306 Marginal Souza, 20040-002 Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil