В этом материале — пример того, как мы помогли крупному предприятию превратить горы разрозненных данных в мощный инструмент для оптимизации работы. Вы узнаете, как внедрение искусственного интеллекта (AI) помогает находить причины сбоев, анализировать процессы и автоматически обрабатывать документы.
Содержание:
Кому будет интересно
- Производственным компаниям, где информация разбросана по 1С, Excel-таблицам и бумажным архивам;
- Руководителям производства, которым нужна быстрая аналитика по браку и простоям;
- Бизнесам, которые хотят автоматизировать аналитику, но не готовы отправлять корпоративные данные в облако.
Исходная ситуация: когда данные есть, а ответов нет
Наш клиент — крупный производитель лакокрасочных материалов с полным циклом: от закупки сырья до отгрузки готовой продукции. Предприятие работает на высококонкурентном рынке, где важна скорость реакции на любые изменения: колебания качества сырья, сбои оборудования, требования клиентов.
Как и на многих предприятиях промышленной отрасли, информация была разбросана по множеству источников:
- Система 1С ERP — учёт сырья, производства, отгрузки;
- Офисные документы — Excel-таблицы с расчётами, Word-файлы с регламентами, PDF-отчёты лаборатории, сканы документов (накладные, акты, протоколы);
- Техническая документация — протоколы исследований качества сырья, результаты испытаний готовой продукции, сертификаты соответствия, паспорта качества от поставщиков;
- Аудиозаписи — записи производственных совещаний, где обсуждались проблемы и решения;
- Корпоративные коммуникации — переписка в мессенджерах и электронной почте, где специалисты обсуждали текущие проблемы и делились опытом.
Казалось бы, вся информация есть. Но когда руководству требовалась аналитика — возникали сложности.
Чтобы подготовить любой аналитический отчет, сотрудникам приходилось вручную «ходить по всем инстанциям»: выгружать сведения из 1С, искать нужные файлы на сетевых дисках, прослушивать записи совещаний и сводить все это в единую таблицу. Этот процесс был не только трудоемким, но и ненадежным.
Такая схема работы создавала системные проблемы:
- Решения принимаются медленно из-за задержек в отчетности;
- Ручной перенос неизбежно приводит к ошибкам;
- Опытные специалисты перегружены рутинным поиском.
Как и многие собственники предприятий в России, наш клиент столкнулся с проблемой: объем данных растет, а скорость принятия решений падает. Нужно было превратить разрозненные сведения в систему, которая будет давать ответы, а не заставлять их искать.
Задача: внедрить локальную ИИ-систему
Основная цель проекта — создать единый, надежный и умный источник достоверных данных для всей компании.
Система должна стать центральным AI-ассистентом, с помощью которого можно:
- Быстро находить любую информацию, будь то отчет о качестве сырья за прошлый год или причина простоя конкретной производственной линии;
- Анализировать причины брака и сбоев, предлагая пути решения;
- Прогнозировать потенциальные риски на основе имеющихся сведений о сырье, оборудовании и процессах;
- Автоматизировать рутинную работу с документами, освободив время сотрудников.
Критически важное условие: решение должно быть развёрнуто on-premise, в рамках корпоративной инфраструктуры, без передачи в облако или сторонние сервисы.
Путь к умному производству: реальный пример того, как ИИ меняет бизнес
Проект был разделен на логические этапы, каждый из которых решал конкретную бизнес-задачу и приближал нас к созданию полноценной системы искусственного интеллекта.
1. Строим фундамент — инфраструктура и данные.
Нельзя выстроить эффективную систему без прочного фундамента. В нашем случае фундаментом стали данные. Для того, чтобы он стал действительно прочным, мы разбили работу на два ключевых этапа:
- Классификация и аудит. Мы повели полный аудит и классифицировали все источники информации — от документов до баз данных.
- Подготовка и трансформация. Мы настроили процессы, которые автоматически извлекают и преобразуют текстовые данные из разных систем. Это гарантирует, что материалы из разных источников поступают в будущую AI-систему в едином и «понятном» для нее виде.
Этот этап позволил создать DataLake — централизованное хранилище, куда стекаются все производственные архивы.
2. Интеллектуальное ядро — настройка AI-ассистента
Самый важный шаг — создание интеллектуального ядра системы, которое говорит на языке вашего бизнеса. Этот процесс состоял из трех ключевых шагов:
- Развертывание вычислительной платформы. Мы тщательно отобрали все необходимые комплектующие и собрали выделенный AI‑сервер. На нём установили операционную систему и окружение, оптимизированные для работы с нейросетями.
- Выбор и тестирование языковой модели. Мы развернули и тщательно протестировали современные языковые модели (Qwen, Llama), чтобы выбрать наиболее перспективную. В результате для дальнейшей работы была выбрана модель Llama 3.1 — ее архитектура показала наибольший потенциал для тонкой кастомизации под задачи клиента.
- Внедрение семантического поиска. Чтобы ассистент мог находить релевантную информацию в базе знаний, мы реализовали механизм векторного поиска. Его ключевое преимущество — система понимает смысл запроса, а не просто ищет по ключевым словам. Это позволяет находить нужные документы по их смысловому содержанию, даже если в них отсутствуют дословные формулировки.
- Обеспечение корпоративной безопасности. На этапе настройки мы полностью ограничили доступ AI-ассистента к внешнему интернету. Такой подход исключает утечку конфиденциальных данных разработчикам языковой модели или другим сторонним сервисам, гарантируя полную изоляцию информации внутри защищенного контура.
3. От реакций к причинам — анализ сбоев
Одной из главных задач была оптимизация работы с браком. Ранее поиск причин неисправностей превращался в долгое расследование: специалистам приходилось вручную искать связи между отчетами и показателями оборудования.
Мы внедрили гибридный механизм на основе технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation), которую адаптировали под производственные задачи. Этот подход сочетает быстрый поиск релевантных фрагментов из корпоративного хранилища с генерацией естественного текста. Вся история производства — данные о сырье, ремонтах и работе оборудования — систематизирована и преобразована в единое векторное пространство.
Теперь, когда сотрудник задает вопрос о конкретном сбое, ИИ выполняет поиск по базе знаний, находит наиболее релевантные исторические «векторы» (похожие случаи) и формирует выжимку с рекомендациями. Это не заменяет инженера, но дает ему в руки мощный инструмент для быстрого принятия решений.
На начальном этапе система сталкивалась с проблемой избыточной чувствительности — она выдавала много ложных срабатываний и предупреждала даже о маловероятных рисках. Этот «шумовой фон» снижал ценность системы и доверие к ней.
Для решения этой проблемы мы провели тонкую настройку алгоритмов. Теперь система предупреждает только о реальных угрозах. Для этого она проверяет три условия:
- Риск неисправности — насколько вероятно ее возникновение;
- Похожие случаи в прошлом — как часто такая проблема уже возникала;
- Серьёзность последствий — к чему может привести сбой (крупный брак, остановка производства).
Это позволяет гибко расставлять приоритеты: система предупредит как о частых мелких неполадках, так и о редких, но критичных инцидентах, которые могут привести к серьезному браку или длительному простою.
4. Взгляд в будущее — предупреждение рисков на основе исторических данных
Следующий шаг — работа на опережение. Мы настроили модуль прогнозирования, чтобы система помогала предотвращать проблемы, а не просто фиксировала их.
Пример: Технолог планирует использовать конкретную партию сырья на первой линии. Перед запуском он просит ИИ оценить риски. Система проверяет базу знаний: если в прошлом такая комбинация материала и оборудования приводила к браку или сбоям, она сразу об этом предупредит. Это позволяет избежать «неудачных экспериментов» на реальном производстве.
5. Освобождаем сотрудников — автоматизация документооборота
Чтобы избавить сотрудников от рутинного набора текста со сканов накладных, актов и отчётов, мы внедрили систему оптического распознавания (OCR), настроенную под форматы документов заказчика.
Как это работает?
Сотрудник сканирует входящий документ и сохраняет его в специальную сетевую папку или загружает через веб-интерфейс. Система автоматически обнаруживает новый файл и начинает обработку. Алгоритм не просто оцифровывает текст, но и понимает структуру документа — определяет, где расположены номер накладной, наименование товара, его количество и другие данные. Всё распознанное система извлекает и может напрямую загружать в 1С или иную базу, полностью исключая ручной ввод и связанные с ним ошибки.
Основной сложностью стали старые и нечёткие сканы: система иногда путала похожие цифры (3/8, 1/7) или некорректно определяла единицы измерения. Наибольшие трудности создавали документы с рукописными пометками и штампами, перекрывающими текст.
Для минимизации ошибок мы внедрили двухуровневую систему проверки. Для документов с низким качеством сканирования автоматически активируется режим верификации: система подсвечивает распознанные данные, и сотрудник проверяет только ключевые поля перед выгрузкой в 1С. Такой подход сохраняет скорость — он в 5–7 раз быстрее полного ручного ввода, — но при этом гарантирует отсутствие критических ошибок.
Таким образом, нам удалось создать сбалансированное решение, которое сочетает эффективность автоматизации и контроль точности на критически важных участках.
От рутины к интеллектуальной автоматизации: какие задачи взял на себя ИИ
Перед началом проектирования мы провели серию рабочих сессий с руководством, технологами, инженерами и IT-специалистами компании. Цель — глубоко понять бизнес-процессы и сформулировать конкретные проблемы, которые способны решить ИИ-технологии.
| Проблема | Как было раньше | Как стало с AI-системой |
|---|---|---|
| Медленный анализ причин брака | Сотрудник вручную собирает данные из 1С, поднимает протоколы, опрашивает коллег. На анализ уходит от нескольких часов до дней. | Система мгновенно находит похожие случаи в истории, показывает общие факторы и предлагает проверенные решения. |
| Поиск нужного документа | "Где тот протокол по партии смолы от поставщика, который был в апреле?" Сотрудник тратит 30-40 минут, роясь в папках. | Запрос на естественном языке — система находит документ за секунды, даже если точное название неизвестно. |
| Зависимость от ключевых специалистов | Только главный технолог помнит, что 2 года назад была похожая проблема и как её решили. | Вся экспертиза зафиксирована в системе. Любой сотрудник может получить информацию о прошлых случаях. |
| Ручной ввод данных из документов | Приходит накладная от поставщика — сотрудник вручную переносит данные. На обработку 20-30 документов в день уходит 2-3 часа. | OCR-модуль автоматически распознаёт документ и записывает данные в систему. Человек только проверяет. |
| Долгая подготовка отчётов | Руководитель запрашивает аналитику — аналитик неделю собирает данные из разных источников, сводит в Excel, делает выводы. | Запрос к ИИ — система формирует аналитическую справку с графиками и ссылками на источники за минуты. |
Таким образом, каждая функция системы решает реальную, измеримую проблему бизнеса.
Ключевые результаты для бизнеса
Внедрение корпоративной AI-системы позволило не просто оптимизировать процессы, а достичь измеримых бизнес-результатов:
- Сократили время поиска информации на 80% — система находит ответы в данных компании за секунды вместо 30-40 минут ручного анализа.
- В 3 раза ускорили выявление причин сбоев — AI анализирует данные и сразу предлагает инженерам обоснованные гипотезы по браку и простоям.
- Уменьшили трудозатраты на обработку документов на 90% — автоматическое распознавание сканов и PDF сократило время работы с накладными с 5-7 минут до 30 секунд.
- Освободили 15% рабочего времени инженеров — автоматизация рутины позволила специалистам сосредоточиться на развитии и решении сложных задач.
- Обеспечили 100% конфиденциальность данных — система работает в изолированной локальной среде компании, все данные защищены от внешних угроз.
Этот проект — яркий пример того, как современные AI-технологии могут быть эффективно и безопасно интегрированы в сложные производственные процессы, принося реальную, измеримую бизнес-ценность.
ИТ-интегратор СТЕК разрабатывает корпоративные AI-системы для промышленных компаний. Если у вас накопились данные в разных системах, а анализ занимает слишком много времени — мы знаем, как превратить этот массив информации в работающий инструмент для принятия решений.
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить возможности AI для вашего бизнеса.
