TEVEL תבל

R&D & Custom Technology

יש בעיות טכנולוגיות שעדיין אין להן פתרון מוכן. אנחנו חוקרים, מתכננים ובונים פתרונות טכנולוגיים מיוחדים — מ-PoC ואבות-טיפוס ועד מערכות AI, לומדות, Computer Vision, IoT ושילובי תוכנה–חומרה.

לא חייבים להגיע עם Specification. אפשר להגיע עם שאלה — האם אפשר לבנות את זה? האם הטכנולוגיה מספיק בשלה? אנחנו יכולים לחקור את הבעיה, לבדוק היתכנות ולהגדיר את הדרך הטכנולוגית הנכונה — וגם לומר מתי לא כדאי לבנות.

תביאו את הבעיהאיך עובד תהליך R&DR&D & Custom Technology

יכולות ותהליך

  • שירותי R&D

    01: Technology Research

    מחקר טכנולוגי ממוקד סביב בעיה או מוצר: טכנולוגיות, Open Source, APIs, SDKs, מודלים, hardware, ספקים ומגבלות רישוי. התוצר אינו רשימת כלים — המטרה היא להגיע להחלטה הנדסית.

  • שירותי R&D

    02: Feasibility Study

    לפני שמשקיעים בפיתוח מלא, בודקים אם הפתרון אפשרי: ביצועים, דיוק, latency, אינטגרציה, אבטחה, זמינות מידע ועלות. בסוף התהליך: GO / CONDITIONAL GO / NO-GO — והסבר למה.

  • שירותי R&D

    03: Proof of Concept

    PoC נועד לענות על שאלה טכנולוגית קריטית — למשל, האם אפשר להגיע לזמן תגובה שמתאים למוצר. הוא אינו מוצר מוגמר; המטרה היא להקטין אי-ודאות לפני השקעה גדולה.

  • שירותי R&D

    04: Rapid Prototyping

    אחרי שהיתכנות בסיסית הוכחה, בונים Prototype שיכול לכלול UI, hardware, AI, backend, אפליקציה וחיבור חיישנים — כדי לראות איך החלקים מתחברים למוצר.

  • שירותי R&D

    05: Product Engineering

    כשהניסוי הופך למוצר: ארכיטקטורה, frontend, backend, mobile, data, APIs, cloud, אבטחה, בדיקות, deployment, ניטור ותיעוד.

  • Custom Technology

    06: Custom Technology

    לא כל פרויקט נכנס לקטגוריה קיימת. במקום לדחוף אותו לתבנית של ״אפליקציה״ או ״אתר״, מגדירים את הארכיטקטורה בהתאם לבעיה.

  • מערכות פיזיות

    07: Robotics & Physical Systems

    תבל מובילה את שכבת המחקר, המוצר, התוכנה והאינטגרציה, ובונה לפי הפרויקט צוות משולב עם מומחים הנדסיים רלוונטיים.

  • מערכות פיזיות

    08: IoT & Connected Systems

    חיבור בין Device, Connectivity, Backend, Data, Logic ו-Interface: telemetry, התראות, ניהול מכשירים, דשבורדים ואפליקציות שליטה.

  • AI ונתונים

    09: Computer Vision

    מערכות שמקבלות מידע מתמונה או וידאו — זיהוי, מעקב, OCR, בקרת איכות וספירה — ומתחברות ל-ERP, CRM, התראות ותהליכי עבודה.

  • AI ונתונים

    10: Edge AI

    לא כל AI צריך לרוץ בענן. כשנדרשים latency נמוך, עבודה בלי אינטרנט, פרטיות או חיבור ישיר לחומרה — בוחנים inference על Edge Device, לפי דרישות הפרויקט.

  • למידה

    11: Learning Systems & EdTech

    לומדות, מערכות LMS, פלטפורמות הדרכה ו-Onboarding, Assessment, Adaptive Learning, AI Tutors, סימולציות ו-Learning Analytics.

  • תשתיות

    12: APIs & Infrastructure

    לפעמים המוצר אינו UI: APIs, פלטפורמות פנימיות, שכבות אינטגרציה, backend services, event systems, אימות והרשאות.

  • תשתיות

    13: Internal Tools

    לפעמים כלי פנימי קטן הוא המקום עם ההשפעה הגדולה: dashboard, admin panel, כלי ייבוא ובקרה, workflow manager או operations console. לא כל פתרון צריך להפוך למוצר ענק.

  • תהליך

    14: Prototype vs Production

    Prototype נועד ללמוד מהר; Production דורש אבטחה, אמינות, ניטור, גיבוי, הרשאות, QA ותיעוד. אנחנו שקופים לגבי השלב שבו נמצא הפרויקט — ומודדים ומשפרים גם אחרי ההטמעה.

ספרו לנו מה לא עובד. אנחנו נתחיל משם.

בואו נדבר