Tjenester / Forskning og utvikling

Anvendt FoU

Vi løser forretnings- og industriproblemer som krever at data, AI, programvare eller tilkoblede enheter settes sammen på en ny måte.

Arbeidet kan omfatte forskningsarbeid, datafangst og datapreparering, algoritme- og modellutvikling, trening og testing før løsningen gjøres klar for produksjon og tas i drift.

Diskuter utfordringen
Digital arbeidsveiledning i et fysisk arbeidsmiljø

Dette kan anvendt FoU gjøre mulig.

Teknologien er forskjellig. Fellesnevneren er et konkret problem som krever ny innsikt, ny funksjonalitet eller en ny måte å sette systemer sammen på.

01

Oppdage og forstå

Kvalitetskontroll, telling, sporing og avviksdeteksjon i bilder og video.

Datasyn · Dyplæring
02

Forutse og prioritere

Prognoser for etterspørsel, risiko og vedlikeholdsbehov basert på historiske og løpende data.

Maskinlæring · Prediktive modeller
03

Forstå språk, lyd og signaler

Strukturere informasjon, klassifisere hendelser og finne mønstre i data som tidligere måtte vurderes manuelt.

NLP · Lyd- og signalbehandling
04

Koble produkter i stor skala

La sensorer, IoT-gatewayer, skytjenester og applikasjoner fungere som én sikker tjeneste med rask respons.

IoT · Edge · Trådløs kommunikasjon
05

Veilede der arbeidet skjer

Gi medarbeidere visuelle instrukser, opplæring og fjernstøtte i den fysiske arbeidssituasjonen.

AR · 3D · Romlige grensesnitt
06

Få modellen ut i drift

Bygg dataflyt, integrasjoner og overvåking som gjør at løsningen kan brukes, måles og forbedres over tid.

Cloud · MLOps · Integrasjoner

Start med virkeligheten i anlegget.

Virkelighets- og mulighetsavklaring (VMA)

Vi besøker anlegget og kartlegger produksjon, prosesser, data, utstyr og flaskehalser sammen med fagmiljøet. Deretter vurderer vi hvor maskinlæring, datasyn og automatisering kan gi størst effekt.

Dette får dere En prioritert rapport med konkrete pilotforslag, aktuell teknologi, nødvendige data og integrasjoner, forventet effekt, risiko og kostnadsestimat.
Diskuter en VMA

En tydelig vei fra problem til robust løsning.

Anvendt FoU reduserer teknisk usikkerhet gjennom systematisk utforskning, et riktig datagrunnlag og testing mot målbare kriterier.

  1. 01

    Avgrens problemet

    Vi forstår arbeidsmiljøet, effekten som skal oppnås og kriteriene løsningen må møte.

  2. 02

    Bygg datagrunnlaget

    Vi samler inn, strukturerer, renser og merker dataene som forsknings- og modellarbeidet skal bygge på.

  3. 03

    Utvikle og teste

    Vi utvikler algoritmer og modeller, trener dem og sammenligner resultatene mot realistiske situasjoner.

  4. 04

    Produktsette og drifte

    Vi integrerer den valgte metoden i en sikker og skalerbar løsning som kan overvåkes og forbedres.

Dokumentert i krevende miljøer.

Kamerabasert avviksdeteksjon i farmasøytisk produksjon

GE Healthcare / Datasyn

99,89 % treffsikkerhet uten å endre produksjonslinjen.

Veltede hetteglass skapte kostbar nedetid. Samtidig ville fysiske endringer i produksjonsutstyret kreve omfattende revalidering.

NeuroSYS utviklet et ikke-invasivt kamerasystem som oppdager avvik i sanntid, teller produksjonen og varsler operatørene.

Les caset
Onesti-plattformen for smarthus og boligsikkerhet

Safe4 og Homely / IoT-plattform

25 000 hjem på én sammenhengende plattform.

NeuroSYS bygget mikrotjenester, IoT-gateway, apper, partnerverktøy, skyinfrastruktur og integrasjoner mot sensorer, dørlåser og alarmsentraler.

Med fem sensorer og én digital dørlås per hjem tilsvarer dagens skala rundt 150 000 tilkoblede enheter. Det krever rask respons, redundans, sikker kommunikasjon og kontinuerlig overvåking.

Les om plattformen
Objektdeteksjon brukt til identifisering av bakteriekolonier

Erra / Mikrobiologisk kvalitetskontroll

Fra 24–48 timers ventetid til en indikasjon etter 2–4 timer.

I tradisjonell kvalitetskontroll må bakteriekolonier vokse seg synlige før de kan telles manuelt. Med datasyn og dyplæring kan Erra oppdage, klassifisere og telle vekst på petriskåler langt tidligere i inkubasjonsløpet.

Det gir raskere svar, mer konsistente vurderinger og lavere risiko for at kolonier overses eller klassifiseres feil.

Les om mikrobiologisk objektdeteksjon

Å bevise at noe virker, er bare begynnelsen.

Verdien oppstår først når teknologien fungerer med deres data, i deres arbeidsmiljø og under reell belastning. Derfor arbeider forskere og AI-ingeniører sammen med designere, utviklere, arkitekter og fagfolk innen DevOps fra starten.

01Dokumentert teknisk gjennomførbarhet
02Et beslutningsgrunnlag for videre investering
03En konkret vei til produksjon og videreutvikling

Har dere et problem uten en ferdig oppskrift?

Vi kan avklare hva som er mulig, hva det krever og hvilken retning som gir mening.

Diskuter en FoU-utfordring