La fabricación nunca debería tener que elegir entre calidad y productividad.
Hemos creado Jidoka sobre la base de dos principios fundamentales: ofrecer productos con una calidad constante e impulsar la mejora continua para aumentar el rendimiento y la eficiencia.
El problema que vimos
Durante décadas, las fábricas se enfrentaron a lo mismo ventajas y desventajas: el control de calidad implicaba una producción más lenta, mientras que las velocidades más rápidas implicaban más defectos. Nuestros fundadores fueron testigos de problemas comunes: altas tasas de rechazo, inspecciones manuales y sistemas de visión anticuados. Las empresas intentaron unir el hardware de un proveedor, la IA de otro y la integración de un tercero, solo para terminar con sistemas complejos y desconectados que no funcionaban bien juntos.
La solución que creamos
Para hacer frente a este desafío, desarrollamos Kompass: un sistema de visión impulsado por IA con hardware modular que no solo detecta defectos sino que previene activamente los productos defectuosos de moverse río abajo. El éxito del sistema creció gracias a las asociaciones con clientes de todos los sectores, lo que nos permitió crear modelos de IA optimizados para dominios que ofrecen una alta precisión desde el primer día y, al mismo tiempo, ayudan a las fábricas a mejorar sus procesos y reducir los costos.
Ampliando nuestra visión
Se produjo un punto de inflexión cuando, durante una visita al sitio de P&G, una conversación dio lugar a una nueva idea: ¿Vision AI también podría optimizar el inventario del almacén? Fue entonces cuando Jidoka salió de la fábrica y Nació Nagare. Al mismo tiempo, un OEM de automoción que utilizaba Kompass planteaba otro desafío: ¿Podría la IA guiar a los operadores durante el montaje? para evitar errores antes de que ocurran? Esto llevó a la evolución de Nagare hasta convertirse en sistema inteligente de optimización de procesos - garantizar una producción sin defectos, desde las fábricas hasta los almacenes.
Dónde estamos ¡Póngase de pie hoy
En la actualidad, Jidoka es el única empresa que ofrece inspección cognitiva de productos y optimización inteligente de procesos - todo bajo un mismo techo. ¿Con soluciones llave en mano impulsadas por IA, basados en modelos optimizados para el dominio, ayudamos a los fabricantes y proveedores de logística a lograr una calidad integrada, eficiencia en tiempo real y operaciones fluidas, sin complejidad.
Con Jidoka, no tienes que elegir entre eficiencia y precisión - obtienes ambos, a gran escala.
Desde una idea ambiciosa en 2018 hasta un socio confiable de Vision AI para la fabricación y la logística en todo el mundo, Así es como ha evolucionado JIDOKA:
2018
Fundación de JIDOKA Technologies, sentando las bases para la inspección visual impulsada por la IA
2019
Lanzamos Kompass y Tigris (MVH), presentamos nuestra primera patente y conseguimos nuestro primer cliente.
2021
Logró el despliegue del sector de bienes de consumo masivo, presentó una segunda patente y superó los 13 clientes.
2020
Ampliado con la plataforma MVH de Huron y Miyake y Kompass v2.0, llegando a nuestro tercer cliente. Obtuvo financiación privada de The Chennai Angels (TCA).
2022
Introdujo la detección de defectos basada en anomalías, refinando la prevención de defectos impulsada por la inteligencia artificial. Recibió fondos ángeles adicionales de TCA.
2023
Capacidades avanzadas de OCR/OCV, aseguró una segunda ronda de inversión, y lanzó la plataforma de hardware Fujin — XY Axis. Inspección escalada a 12 000 piezas por minuto.
2024
Lanzamiento de Nagare (solución inteligente de optimización de procesos) — un software impulsado por IA para la adherencia y la eficiencia de los procesos. Expandirse a nivel mundial con asociaciones europeas. Asegurado Financiamiento de capital riesgo previo a la serie A. Se inspeccionaron más de 300 millones de piezas por día en instalaciones y 45 clientes.
Conoce a las personas detrás de escena

Sekar Udayamurthy

Dr. Krishna Iyengar

Vinodh Venkatesan

Shwetha Ramakrishnan
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Sathya Srinivasan
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Devang Pardeshi
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The Chennai Angels
