Искусственный интеллект для производства
с эффектом, подтверждённым на ваших данных
Искусственный интеллект для производства
с эффектом, подтверждённым на ваших данных
- Прототип на ваших данных за 4–8 недель: решение о внедрении вы принимаете, увидев реальный результат
- Модели работают на серверах предприятия, без облака и передачи данных третьим лицам
- Результат сразу попадает корпоративные системы: 1С, ERP, MES или WMS, а не остаётся на отдельном экране
- Прототип на ваших данных за 4–8 недель: решение о внедрении вы принимаете, увидев реальный результат
- Модели работают на серверах предприятия, без облака и передачи данных третьим лицам
- Результат может передаваться в корпоративные системы: 1С, ERP, MES, WMS, и д.р., для принятия решений
Какие задачи решаем
ПРИМЕРЫ РЕШАЕМЫХ задач
В каждом конкретном случае разрабатывают конвейеры анализа и обработки данных на современных моделях машинного обучения, используются собственные разработки производятся необходимые исследования.
Распознавание и сортировка продукции по фото и видео (CV ML)
Распознавание и сортировка продукции по фото и видео
Проблема
Пересорт, ошибки маркировки, медленная ручная приёмка и сортировка
Как работает
Камера или смартфон фиксирует изделие, модель определяет артикул или типоразмер и сверяет его с заказом или накладной. При расхождении оператор получает сигнал, а в учётной системе появляется отметка.
Эффект*
Точность сортировки 98 %+, пересорт практически исключён, трудозатраты на сортировку и приёмку −30…80 %.
Окупаемость*: 4–18 мес
Проблема
Пересорт, ошибки маркировки, медленная ручная приёмка и сортировка
Как работает
Камера или смартфон фиксирует изделие, модель определяет артикул или типоразмер и сверяет его с заказом или накладной. При расхождении оператор получает сигнал, а в учётной системе появляется отметка.
Эффект*
Точность сортировки 99 %+, пересорт практически исключён, трудозатраты на сортировку и приёмку −30…80 %.
Окупаемость*: 6–18 мес
Визуальный контроль качества (ML CV LLM)
Визуальный контроль качества
Проблема
Контролёр устаёт и пропускает дефекты, брак обнаруживается на следующих операциях или у клиента
Как работает
Камеры на линии проверяют каждое изделие, а не выборку. Дефект фиксируется с фотографией или видео, изделие отбраковывается. Статистика собирается по сменам, партиям и оборудованию, поэтому видно, откуда берётся брак.
Эффект*
Выявляемость дефектов 97–99 % против ~80 % у контролёра,
брак −35…70 %,
затраты на качество −10…30 %.
Окупаемость*: 6–24 мес
Проблема
Контролёр устаёт и пропускает дефекты, брак обнаруживается на следующих операциях или у клиента
Как работает
Камеры на линии проверяют каждое изделие, а не выборку. Дефект фиксируется с фотографией, изделие отбраковывается. Статистика собирается по сменам, партиям и оборудованию, поэтому видно, откуда берётся брак
Эффект*
Выявляемость дефектов 97–99 % против ~80 % у контролёра, брак −35…70 %, затраты на качество −10…30 %.
Окупаемость*: 6–24 мес
Анализ данных оборудования: простои, производительность, раннее выявление отказов, OEE (ML LLM)
Анализ данных оборудования: простои, производительность, раннее выявление отказов
Проблема
Оборудование простаивает, причины неизвестны или записываются «со слов», поломки случаются внезапно
Как работает
Собираем данные с контроллеров и датчиков. Модель находит отклонения в режимах работы до того, как они приведут к поломке или браку, и показывает скрытые резервы производительности
Эффект*
Выпуск +5…15 % без замены оборудования, общая эффективность оборудования
OEE: +5…20 %,
внеплановые простои −10…50 % энергопотребление −5…25 %
Окупаемость*: 6–24 мес
Проблема
Оборудование простаивает, причины неизвестны или записываются «со слов», поломки случаются внезапно
Как работает
Собираем данные с контроллеров и датчиков. Модель находит отклонения в режимах работы до того, как они приведут к поломке или браку, и показывает скрытые резервы производительности
Эффект*
Выпуск +5…15 % без замены оборудования, общая эффективность оборудования (OEE) +5…20 %, внеплановые простои −10…50 %, энергопотребление −5…25 %.
Окупаемость*: 6–24 мес
Охрана труда по видео (ML LLM)
Охрана труда по видео
Проблема
Вручную невозможно следить за СИЗ и опасными зонами на всей территории, нарушения выявляются уже после происшествия
Как работает
Система анализирует видео, часто с уже установленных камер. Она видит отсутствие каски, жилета или очков, заход в опасную зону, падение человека. Мастер получает оповещение сразу, нарушения сохраняются в журнале с фото
Эффект*
Нарушения по СИЗ и эргономике −50…90 %
травматизм −20…50 %
Окупаемость*: 12–36 мес
Проблема
Вручную невозможно следить за СИЗ и опасными зонами на всей территории, нарушения выявляются уже после происшествия
Как работает
Система анализирует видео, часто с уже установленных камер. Она видит отсутствие каски, жилета или очков, заход в опасную зону, падение человека. Мастер получает оповещение сразу, нарушения сохраняются в журнале с фото
Эффект*
Нарушения по СИЗ и эргономике −50…90 %, травматизм −20…50 %.
Окупаемость*: 12–36 мес
ИИ в учётных системах: ERP, MES, WMS, PLM (LLM RAG)
ИИ в учётных системах: ERP, MES, WMS, PLM
Проблема
Ручной ввод документов, сверки, дубли в справочниках, ошибки в данных
Как работает
Система распознаёт входящие документы, заполняет и проверяет карточки номенклатуры, находит дубли и подсказывает пользователю прямо в интерфейсе, к которому он привык
Эффект*
Затраты на автоматизируемые операции −20…32 %
ошибки ручного ввода −50…90 %
Окупаемость*: 9–15 мес
Проблема
Ручной ввод документов, сверки, дубли в справочниках, ошибки в данных
Как работает
Система распознаёт входящие документы, заполняет и проверяет карточки номенклатуры, находит дубли и подсказывает пользователю прямо в интерфейсе, к которому он привык
Эффект*
Затраты на автоматизируемые операции −20…32 %, ошибки ручного ввода −50…90 %. Окупаемость*: 9–15 мес
Корпоративный ИИ-ассистент по знаниям предприятия (LLM RAG)
Корпоративный ИИ-ассистент по знаниям предприятия
Проблема
Знания разбросаны по регламентам, ТУ, инструкциям и головам опытных сотрудников. Новичок неделями ищет ответы, а опытные тратят время на одни и те же вопросы
Как работает
Локальная языковая модель отвечает на вопросы сотрудников по внутренним документам, со ссылкой на источник и с учётом прав доступа. Работает на серверах предприятия
Эффект*
Высвобождение 5–10 % рабочего времени,
срок адаптации новых сотрудников −30…60 %
Окупаемость*: 12–36 мес
Проблема
Знания разбросаны по регламентам, ТУ, инструкциям и головам опытных сотрудников. Новичок неделями ищет ответы, а опытные тратят время на одни и те же вопросы
Как работает
Локальная языковая модель отвечает на вопросы сотрудников по внутренним документам, со ссылкой на источник и с учётом прав доступа. Работает на серверах предприятия
Эффект*
Высвобождение 5–10 % рабочего времени, срок адаптации новых сотрудников −30…60 %.
Окупаемость*: 12–36 мес
Почему с нами ИИ-проекты доходят до результата
Почему с нами ИИ-проекты доходят до результата
Почему с нами ИИ-проекты доходят до результата
Сначала проверка, потом инвестиции
Точность подтверждаем на прототипе, обученном на ваших данных. Если целевой показатель недостижим, вы узнаете об этом через несколько недель, а не после закупки оборудования и полного цикла разработки и обучения моделей.
Данные остаются на предприятии
Модели, включая языковые, разворачиваются в вашем контуре и могут работать без доступа в интернет. Зарубежные облачные сервисы не используются.
Встраиваем в процесс, а не ставим рядом с ним
Мы внедряем учётные и производственные системы, поэтому результат работы ИИ становится документом, складским движением или сигналом в системе, которой ваши сотрудники уже пользуются.
Собственная разработка
Модели обучаем сами под вашу задачу и не зависим от лицензий зарубежного вендора. Также используем собственные разработки.
Сопровождение после запуска
Следим за точностью и дообучаем модели при смене ассортимента, освещения или оборудования.
Сначала проверка, потом инвестиции
Точность подтверждаем на прототипе, обученном на ваших данных. Если целевой показатель недостижим, вы узнаете об этом через несколько недель, а не после закупки оборудования.
Данные остаются на предприятии
Модели, включая языковые, разворачиваются в вашем контуре и могут работать без доступа в интернет. Зарубежные облачные сервисы не используются.
Встраиваем в процесс, а не ставим рядом с ним
Мы внедряем учётные и производственные системы [проверить формулировку], поэтому результат работы ИИ становится документом, складским движением или сигналом в системе, которой ваши сотрудники уже пользуются.
Собственная разработка
Модели обучаем сами под вашу задачу и не зависим от лицензий зарубежного вендора.
Сопровождение после запуска
Следим за точностью и дообучаем модели при смене ассортимента, освещения или оборудования.
ЭТАПЫ ПРОЕКТА
Как проходит проект
| Этап | Результат для предприятия | Срок* | |
| 1. Экспресс-диагностика | Перечень гипотез применения AI / ML с первичной оценкой эффекта | 1–2 нед. | |
| 2. Приоритизация | 2–3 приоритетные задачи и дорожная карта | 1–2 нед. | |
| 3. Данные и концепция | Концепция, архитектура, техническое задание, бюджет | 2–6 нед. | |
| 4. Прототип | Разработка прототипов и подтверждённая точность на данных предприятия | 4–8 нед. | |
| 5. MVP и пилот | Работающая система на участке, измеренный эффект | 2–6 мес. | |
| 6. Внедрение | Эффект на уровне предприятия, поддержка, мониторинг моделей, обвязок | по плану | |
| 7. Развитие | Замкнутые контуры управления, новые задачи на той же платформе | постоянно |
| Этап | Результат для предприятия | Срок* | |
| 1. Экспресс-диагностика | Перечень гипотез применения AI / ML с первичной оценкой эффекта | 1–2 нед. | |
| 2. Приоритизация | 2–3 приоритетные задачи и дорожная карта | 1–2 нед. | |
| 3. Данные и концепция | Концепция, архитектура, техническое задание, бюджет | 2–6 нед. | |
| 4. Прототип | Разработка прототипов и подтверждённая точность на данных предприятия | 4–8 нед. | |
| 5. MVP и пилот | Работающая система на участке, измеренный эффект | 2–6 мес. | |
| 6. Внедрение | Эффект на уровне предприятия, поддержка, мониторинг моделей, обвязок | по плану | |
| 7. Развитие | Замкнутые контуры управления, новые задачи на той же платформе | постоянно |
| Этап | Результат для предприятия | Срок* | |
| 1. Экспресс-диагностика | Перечень гипотез применения AI / ML с первичной оценкой эффекта | 1–2 нед. | |
| 2. Приоритизация | 2–3 приоритетные задачи и дорожная карта | 1–2 нед. | |
| 3. Данные и концепция | Концепция, архитектура, техническое задание, бюджет | 2–6 нед. | |
| 4. Прототип | Разработка прототипов и подтверждённая точность на данных предприятия | 4–8 нед. | |
| 5. MVP и пилот | Работающая система на участке, измеренный эффект | 2–6 мес. | |
| 6. Внедрение и тиражирование | Эффект на уровне предприятия, поддержка, мониторинг моделей, обвязок | по плану | |
| 7. Развитие | Замкнутые контуры управления, новые задачи на той же платформе | постоянно |
Отрасли
Отрасли
Технологии
Локальные языковые модели (LLM)
ИИ-ассистенты без передачи данных в облако
Обучение моделей под задачу
На данных предприятия, с контролем точности
Предиктивная аналитика
Регрессионные модели и поиск аномалий по данным датчиков и контроллеров
Машинное зрение
Распознавание, классификация и поиск дефектов на фото и видео
ИИ-агенты
Выполняют многошаговые задачи, например найти документ, сверить его, сформировать и отправить на согласование
MCP-серверы
Подключение ИИ-агентов к вашим системам (1С, ERP, MES, базы данных) через открытый стандарт Model Context Protocol, с разграничением прав доступа
Технологии
Локальные языковые модели (LLM)
ИИ-ассистенты без передачи данных в облако
Обучение моделей под задачу
На данных предприятия, с контролем точности
Предиктивная аналитика
Регрессионные модели и поиск аномалий по данным датчиков и контроллеров
Машинное зрение
Распознавание, классификация и поиск дефектов на фото и видео
ИИ-агенты
Выполняют многошаговые задачи, например найти документ, сверить его, сформировать и отправить на согласование
MCP-серверы
Подключение ИИ-агентов к вашим системам (1С, ERP, MES, базы данных) через открытый стандарт Model Context Protocol, с разграничением прав доступа
Вопросы и ответы
Вопросы и ответы
У нас мало данных или они не собраны. Можно начать?
Придётся покупать дорогое оборудование?
Где хранятся данные? Нужен ли интернет?
Что будет, если система ошибётся?
Сколько это стоит?
Кто будет поддерживать систему после запуска?
У нас мало данных или они не собраны. Можно начать?
Придётся покупать дорогое оборудование?
Где хранятся данные? Нужен ли интернет?
Что будет, если система ошибётся?
Сколько это стоит?
Кто будет поддерживать систему после запуска?
Начните проект ИИ сейчас!
Уже сейчас вы можете получить выгоду от оценки применимости ИИ на ваше предприятие!
Начните проект ИИ с нами!
Уже сейчас вы можете получить выгоду от оценки применимости ИИ на ваше предприятие!
© 2026 ООО "БЕЛКОРПСОФТ"
— Бесплатные Сайты и CRM.