Предиктивное обслуживание снижает внеплановые простои оборудования на
30-50%
Искусственный интеллект на производстве — это не фантастика из презентаций, а работающие решения, которые окупаются за месяцы. Камера над конвейером за секунду определяет дефект, который контролёр ОТК пропускает 1 раз из 20. Датчики на станке предсказывают поломку подшипника за 2 недели до аварии — и вместо 8-часового простоя вы делаете плановую замену за 30 минут.
Мы внедряем ИИ-решения, начиная с пилотного проекта на одном участке. Доказываем эффект на реальных данных вашего производства, а потом масштабируем на весь цех. Никаких «давайте заменим всё сразу» — поэтапно и с измеримым ROI.
Узнали хотя бы одну — значит, нам есть о чём поговорить.
Компьютерное зрение: камера над конвейером + нейросеть обнаруживает дефекты за 0.1 секунды с точностью 99.2%. Работает 24/7 без усталости
Предиктивное обслуживание: датчики вибрации + ML-модель предсказывают поломку за 1-2 недели. Плановая замена вместо аварийного ремонта
ML-оптимизация рецептуры и параметров оборудования: модель находит оптимальные настройки, снижая перерасход сырья на 3-7%
ИИ-планировщик: оптимальное распределение заказов по станкам с учётом переналадок, приоритетов и сроков. На 15-25% больше продукции с того же оборудования
ML-оптимизация энергопотребления: модель предсказывает нагрузку и регулирует режимы оборудования. Экономия 10-20% на электроэнергии
опыта основателей в разработке
до рабочего MVP
проектов в продакшене
Компьютерное зрение: Python, OpenCV, YOLOv8/YOLOv9 для детекции дефектов. Промышленные камеры Basler/FLIR, edge-inference на NVIDIA Jetson для минимальной задержки.
Предиктивное обслуживание: Python, scikit-learn / XGBoost / LSTM для прогноза поломок. Сбор данных с датчиков через OPC UA / MQTT.
Оптимизация: Python, SciPy / Optuna для оптимизации параметров процесса. A/B тестирование рецептур.
Инфраструктура: On-premise сервер с GPU (NVIDIA A4000/A5000) для inference. Docker, Kubernetes для оркестрации. Grafana для мониторинга.
Интеграции: SCADA/PLC (OPC UA), MES-системы, 1С:ERP (HTTP-сервисы), Telegram Bot API для алертов мастерам.
ROI за первый год
Срок окупаемости
Внеплановые простои
Перерасход сырья
Диапазоны — по итогам внедрений в этой нише; конкретика зависит от исходных процессов.
| Параметр | Заказная разработка | Готовое решение |
|---|---|---|
| Стоимость | Пилот от 390К, масштабирование от 1.3М | Sight Machine / Uptake от $50K/год |
| Обучение на ваших данных | Модель обучена на вашей продукции | Предобученные модели, нужна адаптация |
| Интеграция с SCADA | Любые протоколы: OPC UA, Modbus, MQTT | Стандартный набор коннекторов |
| On-premise | Данные не покидают предприятие | Часто только облако |
| Кастомизация | Под ваш техпроцесс | Стандартные алгоритмы |
| Время пилотного проекта | 4-6 недель на 1 участок | 3-6 месяцев (настройка платформы) |
Таблица прокручивается по горизонтали →
Пилотный проект (1 участок, 1 задача: например, контроль качества на одном конвейере): от 390 000 ₽, срок — 4-6 недель.
Масштабирование (несколько участков, предиктивное обслуживание + контроль качества): от 1 300 000 ₽, срок — 3-6 месяцев.
Внедряем искусственный интеллект в ваши бизнес-процессы: чат-боты на GPT, анализ документов, предиктивная аналитика, компьютерное зрение. От 130К, первый пилот — за 2 недели.
Разрабатываем MES-системы, IoT-мониторинг оборудования и контроль качества на CV для заводов. Простои оборудования -40%, брак -60%, ROI 300%.
Расскажите о задаче и текущих процессах — вернёмся с архитектурой, сроком и сметой. Первая консультация бесплатна.
30 минут · Бесплатно · Без обязательств
