Přejít na obsah
CleverComp

František Jánoš

Co umím a co jsem postavil

Stavím AI nástroje a datové aplikace pro výrobní firmy. U každé oblasti uvádím projekty, na kterých jsem pracoval, a jestli běží v provozu, nebo jde o prototyp. Současné zakázky uvádím bez jmen firem.

01O mně

Z kvality a procesního inženýrství k AI

Patnáct let jsem pracoval ve výrobě. Začínal jsem u reklamací zákazníků, pak jsem auditoval dodavatele, vedl laboratoř kontroly kvality a sedm let jsem byl procesním inženýrem ve vývoji.

Ve výrobních závodech jsem pracoval napříč odděleními. Proto vím, jak spolu oddělení fungují a kde se proces zadrhává. Lidi z provozu nejdřív poslouchám a nástroj stavím podle toho, jak práci dělají oni.

Ve výrobě jsem si zvykl změřit výsledek dřív, než ho prohlásím za úspěch. Totéž dělám u AI nástrojů: u každého uvádím, co jsem změřil.

Praxe

  1. od 2026

    AI specialista

    Distributor techniky (Brno)

    Stavím nástroje, které lidé používají v práci: vytěžování faktur, asistenta nad technickou dokumentací a MCP služby napojené na ERP.

  2. od 2024

    Backend vývojář v Pythonu (částečný úvazek)

    Výzkumný ústav AV ČR

    Stahování vědeckých článků ve velkém objemu a segmentační model, který převádí grafy z článků na data.

  3. 2019–2026

    Procesní inženýr ve vývoji

    Nitto Denko Czech

    V scikit-learn jsem zjišťoval, jak vlastnosti vstupního materiálu ovlivňují kvalitu výrobku, a z výsledku vznikly specifikace pro dodavatele. Rychlost linky a parametry strojů jsem sledoval v Pythonu a Power BI. Plánovaný experiment (DOE) na rozptyl viskozity a nový postup přechodu mezi recepturami snížily technický odpad o 67 000 € ročně.

  4. 2017–2019

    Specialista kvality

    Nitto Denko Czech

    Vedl jsem laboratoř kontroly kvality s pěti lidmi a postavil přehledy v SAP QM. Dohledal jsem příčinu vad z kontaminace, které stály 60 000 € ročně.

  5. 2012–2017

    Inženýr kvality dodavatelů

    IGW Power

    Provedl jsem přes 20 auditů dodavatelů v Evropě podle ISO a IRIS.

  6. 2011–2012

    Inženýr pro reklamace zákazníků

    Norma Czech

    Reklamace pro německé zákazníky z automotive: 8D, Ishikawa a 5 Why.

02Oblasti

S čím pracuji

  1. 01

    Vytěžování faktur, poptávek a PDF

    AI řešení

    Z faktur, poptávek a výkazů v PDF nebo na skenu vytáhnu data a pošlu je do tabulky, do fronty ke schválení nebo do ERP. Výstup jazykového modelu kontroluji pravidly: IČO, částky, data a číslo účtu.

    Z projektů

    • Vytěžování přijatých faktur v provozu. Faktury chodí e-mailem nebo přes ruční nahrání, skeny čte OCR a účetní je schvaluje ve frontě. Každou změnu ověřuji na referenční sadě faktur s ručně zkontrolovanými hodnotami. Do ERP je zatím předávám exportem do Excelu.
    • Návrh nabídky z poptávky v e-mailu. Nástroj spáruje položky s katalogem a učí se z oprav, které udělají obchodníci.
    • Účetní výkazy z PDF do konsolidačního modelu v Excelu. Nástroj vyplní jen vstupní buňky. Použil jsem ho na ostrých datech za rok 2025.
    • Hromadné vytěžení historických nabídek z PDF bez jazykového modelu, jen pravidly a regulárními výrazy.
    • Python
    • OCR
    • PaddleOCR
    • LLM
    • PostgreSQL
    • React
  2. 02

    AI asistent nad firemní dokumentací

    AI řešení

    Postavím asistenta, který hledá odpovědi ve vašich manuálech, návodech a technických listech. Dokumenty bere přímo ze systému, kde je máte uložené.

    Z projektů

    • Dokumentační portál a chatbot nad 408 technickými dokumenty pro dvě země. Portál každou noc stáhne dokumenty z ERP, uživatelé se přihlašují firemním účtem Microsoft.
    • Vyhledávání kombinuje fulltext a sémantické hledání. Stránky bez textové vrstvy čte OCR.
    • Před každým nasazením musí asistent projít regresní sadou testovacích otázek.
    • Generátor prezentací ve firemní šabloně z textu nebo zadání. Je v provozu.
    • Python
    • Django
    • RAG
    • pgvector
    • LLM
    • OCR
  3. 03

    Napojení AI na ERP a interní aplikace

    AI řešení

    Přes protokol MCP napojím AI asistenta (Claude Desktop) na data z ERP a na vaše aplikace. Asistent data jen čte a každý jeho dotaz vidím v auditním logu.

    Z projektů

    • Vlastní MCP server nad OLAP kostkami ERP. Model nepíše volné dotazy, skládá je ze šablon MDX. Výsledky jsem porovnal s reportem controllingu.
    • ETL z produkčního ERP: pouze čtení z MSSQL do PostgreSQL a mapa databáze v grafové databázi.
    • MCP konektory pro Claude Desktop ke konfigurátoru produktů a ke srovnávači produktů s konkurencí.
    • Publikování webových stránek z Claude Desktopu přes podepsané požadavky (Ed25519).
    • MCP
    • Python
    • SQL
    • MSSQL
    • PostgreSQL
    • MDX
  4. 04

    Automatizace e-mailu a Microsoft 365

    AI řešení

    Práci, kterou lidé dělají ručně v Outlooku nebo v Power Automate, převedu na službu, která běží bez obsluhy. Se schránkami pracuji přes Microsoft Graph.

    Z projektů

    • Náhrada flow Power Automate Desktop. Služba čte schránku, stáhne přílohu z odkazu a zprávu přepošle. Má přístup jen k jedné schránce a zatím běží lokálně jako služba Windows.
    • Hlídač veřejných zakázek v provozu. Sbírá zakázky z více zdrojů, třídí je přes embeddingy a jazykový model a posílá upozornění do Slacku a e-mailem.
    • Přepis porad s rozlišením mluvčích a shrnutím. Zatím prototyp.
    • Python
    • Microsoft Graph
    • Power Automate
    • Whisper
    • LLM
  5. 05

    Datová analýza a párování dat

    Datová analýza

    Spojím data z ERP, strojů, rejstříků a tabulek, která k sobě nepasují, a udělám z nich přehled nebo nástroj pro konkrétní práci.

    Z projektů

    • Ve výrobním závodě jsem v scikit-learn zjišťoval, jak vlastnosti vstupního materiálu ovlivňují kvalitu výrobku. Z výsledku vznikly specifikace pro dodavatele.
    • Mapa firem a společenství vlastníků s plánováním tras pro obchodníky. Stojí na veřejném rejstříku a adresách z RÚIAN a je v provozu.
    • Párování a slučování tabulek pro rozúčtování jako webová a desktopová aplikace. Ze 7 580 řádků vyúčtování nástroj automaticky spároval 91,3 %.
    • Párování dokladů mezi firmami skupiny. Účetní ho používá v ostrém provozu.
    • Python
    • pandas
    • scikit-learn
    • SQL
    • Power BI
    • PostGIS
    • OR-Tools
  6. 06

    Sběr dat z webu

    Datová analýza

    Stáhnu data z veřejných webů, rejstříků a portálů a uložím je do databáze nebo tabulky. Zvládnu i weby s různou úrovní ochrany proti robotům: požadavky posílám přes rotující proxy nebo VPN a stránky s JavaScriptem načítám v prohlížeči. Před stažením si projdu podmínky webu a robots.txt a osobní údaje sbírám, jen když k tomu máte právní důvod.

    Z projektů

    • Pro výzkumný ústav AV ČR jsem postavil stahování vědeckých článků ve čtyřech krocích. Adresy 1,8 milionu článků jsem vzal z XML sitemap bez prohlížeče. Rychlý průchod přes headless Chromium a rotující proxy vyřadil zhruba 90 % z nich, u zbytku nastoupil Firefox jako záloha a obrázky jsem stáhl asynchronně.
    • Výsledek: 500 000 zpracovaných článků a 31 830 stažených grafů.
    • Databáze firem z veřejných obchodních rejstříků: 93 412 subjektů, 98,1 % dohledaných a žádný chybový řádek. Na datech stojí mapa firem a plánovač tras pro obchodníky.
    • Hlídač veřejných zakázek stahuje zakázky z osmi zdrojů a běží v provozu.
    • Python
    • Playwright
    • asyncio
    • aiohttp
    • proxy
    • VPN
    • PostgreSQL
  7. 07

    Analýza obrazu

    Strojové vidění

    Najdu v obraze objekty a převedu je na data. Například fotovoltaické panely na střechách z leteckých a satelitních snímků (ortofoto), spárované s budovami z katastru. Stejný postup funguje na skenech, výkresech a mapách: značky a rozměry ve výkresu, prvky v mapě, grafy a tabulky v dokumentu.

    Hotový projekt můžu doložit u segmentace grafů pro výzkumný ústav. U leteckých snímků mám připravená data pro detekci.

    Z projektů

    • Extrakce Ramanových spekter z obrázků grafů pro výzkumný ústav AV ČR. Model U-Net najde křivku, pak program detekuje osy, přečte popisky přes OCR a křivku zkalibruje.
    • Na validační sadě dosáhl model F0.5 0,825 a Dice 0,831. Kalibrací os vzniklo 61 741 spekter z 31 830 grafů.
    • Pro detekci fotovoltaiky na střechách jsem z ortofota ČÚZK stáhl a ořízl snímky 3 890 budov podle obrysů z RÚIAN.
    • Rekonstrukce tabulky ze skenu podle polohy textu. Prototyp, přesnost jsem neměřil.
    • Python
    • PyTorch
    • U-Net
    • OpenCV
    • PaddleOCR
  8. 08

    Webové aplikace a technické výpočty

    Postavím webovou aplikaci kolem výpočtu nebo dat, s přihlášením firemním účtem a s reportem ve Wordu nebo PDF.

    Z projektů

    • Konfigurátor vytápěcí techniky s výpočty podle EN 14825 a VDI 4650 pro 9 264 obcí a s reportem ve Wordu. Stejný výpočet jsem zpřístupnil i jako MCP server. Je v provozu.
    • Veřejný oborový portál s konfigurátorem, daty o počasí ERA5-Land a reportem v PDF.
    • Interní portál aplikací s jednotným přihlášením přes Entra ID a se šablonou pro nové aplikace.
    • Python
    • FastAPI
    • Next.js
    • React
    • Docker

03Zkušenosti

Projekty a jejich stav

Stav u každého projektu: v provozu znamená, že ho lidé používají v práci. Prototyp funguje, ale nasazený není.
  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Vytěžování přijatých faktur s frontou pro účetníAI řešení

    Stav: v provozudo ERP zatím přes Excel

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Návrh nabídky z poptávky v e-mailuAI řešení

    Stav: v provozuzápis objednávky do ERP jen v testovacím prostředí

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Portál a chatbot nad technickou dokumentacíAI řešení

    Stav: v provozu

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Generátor prezentací ve firemní šabloněAI řešení

    Stav: v provozu

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Hlídač veřejných zakázekAI řešení

    Stav: v provozu

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Konfigurátor vytápěcí techniky s výpočty podle norem

    Stav: v provozu

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Databáze firem z veřejných rejstříků a mapa s plánováním tras pro obchodníkyDatová analýza

    Stav: v provozu

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Párování dokladů mezi firmami skupinyDatová analýza

    Stav: v provozudesktopová aplikace u účetní

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Snímky budov z ortofota pro detekci fotovoltaiky na střecháchStrojové vidění

    Stav: prototyppřipravená data pro 3 890 budov

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Náhrada flow Power Automate DesktopAI řešení

    Stav: prototypběží lokálně

  • Kontext: Distributor techniky

    Období: 2026

    Simulace a ekonomika energetických opatření (lineární optimalizace)Datová analýza

    Stav: prototypnenasazeno

  • Kontext: Výzkumný ústav AV ČR

    Období: od 2024

    Stahování vědeckých článků přes Playwright a rotující proxyDatová analýza

    Stav: v provozu500 000 zpracovaných článků

  • Kontext: Výzkumný ústav AV ČR

    Období: od 2024

    Segmentace a extrakce spekter z obrázků grafůStrojové vidění

    Stav: v provozu31 830 grafů, 61 741 spekter

  • Kontext: Nitto Denko Czech

    Období: 2019–2026

    Analýza vlivu vstupního materiálu na kvalitu výrobku a specifikace pro dodavateleDatová analýza

    Stav: dokončenoscikit-learn, Power BI

04Vzdělání

Vzdělání a certifikace

  • SPŠ Sokolská, Brno

    maturita, programování NC a CNC strojů

  • Microsoft PL-300: Power BI Data Analyst

    certifikace, 2024

  • Kurzy

    PyTorch, strojové učení v Pythonu, Django, SQL

Napište mi, co vás ve výrobě zdržuje

Projdeme to spolu na krátké schůzce a řeknu vám, jestli a jak se to dá řešit.

Domluvit konzultaci