Контроль качества литья на конвейере
Нейросеть находит микротрещины и дефекты быстрее, чем деталь доезжает до конца линии. Брак отсекается до упаковки, статистика уходит в MES.
Проектируем и запускаем программные системы, которых ещё нет на рынке: машинное обучение, компьютерное зрение, распределённые сервисы и глубокие интеграции с 1С, Битрикс24 и legacy-контуром. От прототипа до внедрения в ваш контур.
Проектируем и запускаем системы, которые работают с данными, железом и корпоративным зоопарком — на любом уровне стека.
Прогнозирование, рекомендации, скоринг, NLP. От исследования до inference в проде с мониторингом качества.
Детекция, сегментация, трекинг, распознавание дефектов и номеров. Видеопоток в реальном времени на edge и в облаке.
Микросервисы, брокеры, очереди, идемпотентность, наблюдаемость, горизонтальное масштабирование под пиковую нагрузку.
1С, Битрикс24, SAP, legacy-системы без API. Связываем то, что по документации связать нельзя.
ETL-пайплайны, хранилища, BI-дашборды. Превращаем разрозненные данные в управленческие решения.
CI/CD, Kubernetes, on-premise и изолированные контуры, мониторинг, алертинг, отказоустойчивость.
Никаких предоплат, договоров и обязательств. Мы разрабатываем рабочий прототип — или иногда полноценный продукт — на ваших данных. И только если вам понравится результат, обсуждаем покупку.
Смотрим данные, процессы, ограничения. Формулируем, что именно должно измениться в цифрах.
Делаем рабочий прототип или полноценный продукт. Без предоплаты, договоров и обязательств с вашей стороны.
Вы видите работающую систему на своих данных и метриках. Пробуете в реальных сценариях, а не в презентации.
Понравилось — обсуждаем покупку и внедрение. Не подошло — расходимся без обязательств. Все риски на нас.
Загрузите закупочную документацию. ИИ-модель извлечёт товары, просканирует каждую техническую характеристику и сопоставит её с базой Минпромторга — не по названию, а по существу. На выходе — готовый шаблон ЕИС в формате .xlsx.
44 проекта в 14 отраслях. Фильтруйте по своей сфере — от конвейера и водоканала до портов и энергосетей.
Нейросеть находит микротрещины и дефекты быстрее, чем деталь доезжает до конца линии. Брак отсекается до упаковки, статистика уходит в MES.
Модель анализирует вибрации, температуру и акустику оборудования и предсказывает отказ за 40 часов. Простои сокращены вдвое.
Камера высокого разрешения и CV-модель проверяют геометрию шва в реальном времени. Оператор получает подсказку, а не ищет дефект вручную.
ML-модель по телеметрии печи корректирует подачу шихты и кислорода. Экономия энергии и стабильность химсостава каждой плавки.
Алгоритм раскроя металла с учётом остатков, дефектов и приоритетов заказов. Экономия сырья на каждом заказе.
Телеметрия насосных станций, моделирование гидравлики сети и ML-детекция аномального расхода. Утечка находится за часы, а не за недели.
Акустические датчики на трубопроводе + ML-классификатор шумов отличают утечку от фоновых вибраций. Точное место раскопки.
Модель риска по годам прокладки, материалу, истории аварий и температуре почвы. Бригады едут на профилактику, а не на устранение.
CV-модель находит обрывы, повреждения изоляторов и следы воздействия на опоры. Облёт вместо бригад на высоте.
ML-модель почасового прогноза нагрузки на сети. Помогает балансировать генерацию и снижать перегрузки.
Давление, вибрация, момент на долоте — ML-модель предсказывает износ оборудования и предотвращает аварийную остановку.
Тепловизионные камеры и CV-модель фиксируют утечки на компрессорных станциях. Отчётность по ESG формируется автоматически.
ML-контроллер по спектрометрии корректирует подачу реагентов. Выход целевого продукта стабилизирован, брак партий — минимален.
Автономные облёты с CV-анализом растительности, оползней и следов разгерметизации. Тысячи километров трасс — за дни, а не месяцы.
CV-счёт пассажиров на платформах и ML-модель интервалов. Расписание подстраивается под реальный поток, давка в час пик снижается.
CV распознаёт номера контейнеров и автоматически связывает их с накладными. Простой под разгрузкой сокращён, ошибки исключены.
ANPR на въезде и выезде, автоматический документооборот, оптимизация маршрутов с учётом пробок и окон доставки.
CV-система распознаёт посылки на конвейере и подаёт команды манипуляторам. Пропускная способность выросла на треть.
IoT-датчики и ML-модель предсказывают отклонения температуры в рефрижераторах до того, как партия испортится.
ML-модель частоты отбора перераскладывает SKU по зонам. Сборщик проходит на 27% меньше пути за смену.
ML-модель предсказывает спрос по каждому SKU с учётом сезонности, промо, погоды и локальных событий. Заказы автоматически формируются в 1С.
Тепловые карты, очереди на кассах, выкладка товара. Система подсказывает, что переставить, а что вынести в подсобку.
Гибридные рекомендательные модели: коллаборативная фильтрация + эмбеддинги товаров. Каждый пользователь видит свою витрину.
Графовые модели и потоковый скоринг транзакций. Решения объяснимы: по каждой блокировке видно, какие признаки сработали.
Альтернативные данные, поведенческие признаки и градиентный бустинг. Решение за секунды, интерпретируемость для регулятора.
Граф транзакций и ML выявляют схемы дробления и транзита. Комплаенс получает приоритизированный список, а не тысячи ложных.
CV-модель выделяет патологии на снимках и ранжирует исследования по срочности. Врач видит подсказку, решение остаётся за ним.
ML-модель предсказывает нагрузку на приёмное отделение по часам и дням. Расписание врачей формируется автоматически.
Камера на линии проверяет целостность каждой ячейки блистера, а система ведёт GMP-traceability партий до отгрузки.
Спутниковые и дроновые снимки + CV-модель определяют участки с сорняками и болезнями. Точечная обработка вместо сплошной.
Модель на данных о погоде, почве, истории полей и NDVI предсказывает урожайность за 2 месяца до уборки.
CV-модель проверяет уровень налива, целостность этикетки и герметичность крышки. Брак уходит с конвейера, а не на полку.
Дроны облетают объект, фотограмметрия сравнивается с BIM. Разница между планом и фактом видна каждое утро.
CV-контроль касок, страховочных строп и опасных зон. Автоматический журнал нарушений для службы охраны труда.
Контроль зон вокруг техники, детекция людей без СИЗ и предупреждение о нахождении в опасной зоне за секунды до события.
ML-модель распределяет технику между забоями и отвалами по циклограммам. Топливо и время цикла под контролем.
Распознавание сканов, классификация обращений, маршрутизация по ведомствам. Сроки ответов сокращены в разы.
CV-система считает поток, классифицирует транспорт и управляет светофорами в реальном времени на 40 перекрёстках.
NLP-модель разбирает жалобы и заявки на тексты, определяет адрес, проблему и срочность. Диспетчер видит карту проблем.
ML-модель управляет уличным освещением по трафику, погоде и расписанию. Потребление снижено без потери комфорта.
CV-модель находит разрывы и дефекты полотна в потоке, автоматически переводит линию и фиксирует статистику по рулонам.
Обмены, очереди, шина данных, синхронизация справочников. Собираем единый контур из систем, которые не создавались друг для друга.
Сквозная маркировка и прослеживаемость каждой детали от склада до отгрузки. Интеграция с 1С:ERP и MES.
Спектрометрия + ML-модель выявляют отклонения состава раньше лабораторного анализа. Резкие сбросы фиксируются за минуты.
Мы не рисуем красивые прототипы и не пропадаем после запуска. Мы отвечаем за систему, которая работает в вашем контуре годами.
1С, SAP, самописные системы 2008 года без документации и API. Не «перепишем всё», а встроимся и заставим работать вместе.
Не бросаем на этапе PoC. Доводим до отказоустойчивой системы с мониторингом, алертингом и регламентами эксплуатации.
Разворачиваем в закрытой сети заказчика, без выхода в интернет. Работаем с требованиями ФСТЭК и внутренних служб ИБ.
Спринты по две недели, демо в конце каждой итерации. Код, тесты, документация — в вашем репозитории с первого дня.
Не уходим после сдачи. Дообучаем модели на новых данных, обновляем под изменяющиеся процессы, держим SLA.
ML-инженеры, CV-специалисты, backend, DevOps и дата-инженеры в одной команде. Не нужно собирать подрядчиков под задачу.
Не привязаны к одному вендору или фреймворку. Выбираем стек, который решает вашу задачу и который сможет поддерживать ваша команда.
Каждый этап заканчивается артефактом, который можно потрогать: прототипом, метрикой или работающим модулем.
Разбираем процесс, данные и ограничения. Формулируем, что именно должно измениться в цифрах.
За 2–4 недели проверяем гипотезу на реальных данных. Если не взлетает — вы узнаёте об этом дёшево.
Итерации по две недели, демо в конце каждой. Код, тесты и документация — в вашем репозитории.
Разворачиваем в вашем контуре, обучаем команду, настраиваем мониторинг и регламенты эксплуатации.
Сопровождаем, дообучаем модели на новых данных и развиваем систему вместе с бизнесом.
Если чего-то нет — напишите, ответим лично.
Оставьте телефон — перезвоним в течение рабочего дня и обсудим пилот. Имя и email — по желанию.