DISCOVERY/PROOF OF CONCEPT/PILOT/PRODUCTION

AI that actually connects to your reality.

AI ที่เชื่อมกับระบบจริงของคุณ

We integrate AI into real systems — production lines, backend databases, daily workflows. Not isolated demos.

เราต่อ AI เข้ากับระบบจริง — ไลน์ผลิต ฐานข้อมูลหลังบ้าน และงานประจำวัน ไม่ใช่เดโมที่แยกอยู่ลำพัง

Book a 30-minute consultation See the proof
10+ years.

สิบปีขึ้นไป

Delivering production-grade systems — the ERP, SCADA, and CMMS platforms your AI has to talk to.

ส่งมอบระบบระดับ production มาตลอด — ERP, SCADA และ CMMS ที่ AI ต้องเชื่อมด้วย

6 sectors.

หกอุตสาหกรรมหลัก

Automotive, energy, retail, healthcare, finance, and enterprise operations.

ยานยนต์ · พลังงาน · ค้าปลีก · สุขภาพ · การเงิน · งานปฏิบัติการองค์กร

2 yrs 8 mos.

2 ปี 8 เดือน

Our longest continuous AI engagement — and it is still running in production today.

งาน AI ที่รันต่อเนื่องยาวที่สุดของเรา และยังทำงานอยู่บน production ถึงวันนี้

CORE CAPABILITIES · สี่ความสามารถหลัก

Four capabilities.
One integration layer.

สี่ความสามารถหลัก บนชั้นเชื่อมต่อเดียวกัน

All four run on the same engine: custom models plus deep system integration into the ERP, SCADA, and CMMS you already operate.

01 — ENTERPRISE KNOWLEDGE

AI assistants that cite their sources.

ผู้ช่วย AI ที่อ้างอิงแหล่งข้อมูลได้ทุกคำตอบ

Secure, permission-aware AI answering questions from your own company data — with an exact citation behind every answer.

AI ที่รู้สิทธิ์การเข้าถึง ตอบคำถามจากข้อมูลบริษัทของคุณเอง และอ้างอิงต้นทางได้ทุกคำตอบ

0
data leakage · retrieval-layer permissions hard-coded, never prompted · สิทธิ์ฝังในสถาปัตยกรรม
Learn more
FIG · 02 — RETRIEVE · PERMISSION · CITE
SCALE 1:1P-TECHX
02 — VISUAL INSPECTION

Computer vision on the factory floor.

คอมพิวเตอร์วิชันที่ทำงานหน้าไลน์ผลิต

Custom models automating OCR on complex manufacturing tags and running QA where the parts actually are.

โมเดลที่เทรนเองสำหรับอ่านป้ายชิ้นงานที่ซับซ้อน และตรวจ QA ตรงจุดที่ชิ้นงานอยู่จริง

93.7%
field accuracy, up from 76.8% · 0.8s per image · 24 tag types · 24 รูปแบบป้าย
Learn more
FIG · 03 — CAPTURE · EXTRACT · VERIFY
SCALE 1:1P-TECHX
03 — AUTONOMOUS WORKFLOWS

Agents that stop and ask.

เอเจนต์ที่รู้จักหยุดเพื่อขออนุมัติ

Agents executing business tasks across platforms, held by human approval gates and two-tier model routing that keeps the API bill down.

เอเจนต์ทำงานข้ามแพลตฟอร์มได้ แต่ต้องผ่านจุดอนุมัติของคน และใช้ routing สองชั้นเพื่อคุมค่า API

2-tier
model routing · human approval gates · live token cost per intent · วัดต้นทุนต่อ intent
Learn more
FIG · 04 — ROUTE · GATE · EXECUTE
SCALE 1:1P-TECHX
04 — INTELLIGENT ANALYTICS

Search that understands intent.

การค้นหาที่เข้าใจเจตนาผู้ใช้

Hybrid semantic search that reads native-language intent — driving revenue because customers finally find the thing.

ระบบค้นหาแบบไฮบริดที่เข้าใจภาษาและเจตนาของผู้ใช้จริง ทำให้ลูกค้าหาของที่ต้องการเจอ

94%
search recall, up from 50% · semantic 89% · typo tolerance 85% · จาก 50% เป็น 94%
Learn more
FIG · 05 — QUERY · EMBED · RANK
SCALE 1:1P-TECHX
CASE STUDY · กรณีศึกษา · VISION & OCR

24 tag types. Four scripts. Eight-tenths of a second.

ป้าย 24 รูปแบบ สี่ภาษา อ่านจบใน 0.8 วินาที

Industry · ธุรกิจ
Tier-1 automotive parts
Scope · ขอบเขต
24 supplier tag types
Eval set · ชุดวัดผล
689 factory images
Optimisation · ปรับจูน
18 days
01
01 — CONTEXT · บริบท

A Tier-1 automotive supplier was keying every incoming tag in by hand.

ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ Tier-1 ต้องคีย์ข้อมูลจากป้ายชิ้นงานทุกใบด้วยมือ

24 complex supplier tag types arriving on parts, all of them transcribed manually before anything downstream could move. The data entry step was the delay.

ป้ายซัพพลายเออร์ 24 รูปแบบเข้ามาพร้อมชิ้นงาน และต้องคีย์ด้วยมือทั้งหมดก่อนงานถัดไปจะเดินได้ — จุดคีย์ข้อมูลคือคอขวด

02
02 — CHALLENGE · โจทย์

Japanese, English, Thai, and handwriting — on the same label.

ญี่ปุ่น อังกฤษ ไทย และลายมือ — อยู่บนป้ายเดียวกัน

Printed and handwritten fields, mixed scripts, worn labels photographed on the line. The bar was enterprise-grade accuracy on the fields that stop a shipment if they are wrong.

มีทั้งตัวพิมพ์และลายมือ หลายภาษาในใบเดียว ป้ายสึกและถ่ายจากหน้างานจริง เกณฑ์คือความแม่นระดับใช้งานองค์กรบนฟิลด์ที่ผิดแล้วของออกไม่ได้

A supplier production label mixing Japanese, English, Thai, and handwritten fields.
FIG · 05b — SUPPLIER TAG4 SCRIPTS · 24 TYPES
03
03 — APPROACH · วิธีการ

A custom-trained two-model pipeline, scored against a fixed baseline.

ไปป์ไลน์สองโมเดลที่เทรนเอง วัดกับ baseline ที่ตายตัว

We built the eval harness first: 689 factory images and 56 core queries, scored on field-level accuracy and latency. Then 18 days of optimisation against that baseline — every change had a verdict before it shipped.

เราสร้างชุดวัดผลก่อน: ภาพจากโรงงาน 689 ภาพ และคำค้นหลัก 56 ชุด วัดความแม่นระดับฟิลด์และเวลาตอบสนอง แล้วปรับจูน 18 วันกับ baseline นั้น — ทุกการแก้มีคำตัดสินก่อนขึ้นใช้งาน

FIG · 06 — OPTIMISATION MAPDAY 0 → DAY 18
04
04 — OUTCOME · ผลลัพธ์

Manual entry replaced. Measured, not asserted.

เลิกคีย์มือได้จริง และมีตัวเลขยืนยัน ไม่ใช่แค่คำกล่าว

93.7%

Field-level accuracy, measured against the fixed baseline.

ความแม่นระดับฟิลด์ วัดกับ baseline ที่ตายตัว

0.8s

Processing time per image, capture to structured record.

เวลาประมวลผลต่อภาพ ตั้งแต่ถ่ายจนได้ข้อมูลเป็นระเบียบ

18d

To move that accuracy up from a 76.8% starting point.

เวลาที่ใช้ยกความแม่นขึ้นจากจุดเริ่มต้น 76.8%

FIG · 07 — BEFORE / AFTERFIELD ACCURACY · 76.8% → 93.7%
We never guess whether the AI is improving. We measure it against a fixed baseline of your actual data.

เราไม่เดาว่า AI ดีขึ้นหรือยัง — เราวัดกับ baseline จากข้อมูลจริงของคุณ

P-TECHX · THE EVALUATION HARNESSพี-เทคเอ็กซ์ · ชุดวัดผลที่ใช้ทุกโปรเจ็กต์

Endless proof-of-concepts die in production. We set kill criteria on day one instead.

Want this measured on your data?

อยากให้วัดผลกับข้อมูลจริงของคุณบ้างไหม

Book a 30-minute consultation See all four proofs