Данные были в разных системах. Ответы собирали вручную
Производственные сведения хранились в 1С ERP, таблицах, лабораторных отчётах, сканах и переписке. Чтобы разобраться в сбое или подготовить отчёт, сотрудник по очереди обращался к каждому источнику.
Предприятие вело полный цикл: закупку сырья, производство и отгрузку готовой продукции. Для анализа качества требовалось сопоставлять учётные данные с протоколами испытаний, паспортами сырья, историей ремонтов и решениями производственных совещаний.
Выгрузки из 1С, поиск файлов и перенос сведений в общую таблицу задерживали решения. Опытные специалисты тратили время на повторный поиск, а ручное сведение данных создавало ошибки. Знания о прошлых неполадках оставались в документах и памяти отдельных сотрудников.
Находить ответы внутри компании, без передачи данных в облако
Нужно было объединить доступ к информации, ускорить разбор причин брака и простоев и сократить ручную работу с документами. Сотрудник должен был задавать вопрос обычным языком и получать материалы, относящиеся к конкретной партии, линии или инциденту.
Систему требовалось развернуть в инфраструктуре предприятия. Производственные данные и обработка запросов должны были оставаться в локальной среде. ИИ готовит информацию и гипотезы, помогая инженеру принять производственное решение.
Общее хранилище, локальный ассистент и распознавание документов
Сначала подготовили данные, затем развернули вычислительную платформу и связали поиск с языковой моделью. Отдельно настроили анализ исторических инцидентов и обработку входящих документов.
- 1
Собрали и подготовили данные
Провели аудит источников и классифицировали материалы. Настроили извлечение и преобразование текста из разных систем. Производственные архивы собрали в централизованном хранилище.
- 2
Развернули ассистента в локальной среде
Подготовили выделенный ИИ-сервер, окружение и языковую модель. Подключили векторный поиск: он находит документы по смыслу, даже если формулировка вопроса не совпадает с текстом. Доступ ассистента к внешнему интернету ограничили.
- 3
Связали сбои с историей производства
Объединили сведения о сырье, ремонтах и работе оборудования. Ассистент находит похожие инциденты и готовит выжимку с гипотезами и рекомендациями. При настройке предупреждений учли вероятность риска, повторяемость похожих случаев и тяжесть последствий.
- 4
Автоматизировали работу со сканами
Настроили OCR под форматы документов предприятия. Файл из сетевой папки или веб-интерфейса автоматически распознаётся; система извлекает реквизиты и позиции документа. Для некачественных сканов включили проверку ключевых полей сотрудником перед выгрузкой в 1С.
Похожие случаи помогают проверить причину сбоя
RAG связывает поиск по производственным материалам с подготовкой ответа. Ассистент использует историю предприятия и даёт инженеру материалы для разбора текущей ситуации.
- 1 · Вход
Вопрос инженера
Сотрудник описывает сбой, партию сырья или производственную линию.
- 2 · Обработка
Поиск по истории
Система отбирает близкие по смыслу документы и похожие инциденты.
- 3 · Решение
Разбор факторов
Ассистент сопоставляет материалы и формирует гипотезы и рекомендации.
- 4 · Выход
Материалы для решения
Инженер получает выжимку для проверки причин брака или простоя.
ИИ не заменяет производственную экспертизу. При плохом качестве скана сотрудник проверяет выделенные реквизиты: похожие цифры, единицы измерения и поля, перекрытые штампами или рукописными пометками.
После внедрения сократили время поиска и трудозатраты
После внедрения у производителя печатных красок сократились затраты времени на поиск информации, разбор причин сбоев и обработку документов. Инженеры получили больше времени для сложных производственных задач.
Время поиска информации
Сотрудники быстрее находят нужные сведения в данных компании. Поиск по разрозненным источникам заменён запросом к ассистенту.
Быстрее выявляют причины сбоев
Система находит похожие случаи и готовит обоснованные гипотезы по браку и простоям для проверки инженером.
Трудозатраты на документы
Время работы с накладной сократилось с 5–7 минут до 30 секунд. Распознавание сканов и PDF заменило ручной перенос данных.
Времени инженеров высвобождено
Автоматизация рутины освободила часть рабочего времени специалистов для сложных производственных задач и развития.
Что получил клиент после запуска
- 1
Инженеры начинают разбор неполадки с найденных материалов и похожих случаев. Меньше времени уходит на сбор сведений из разных систем и поиск коллег, которые помнят прошлый инцидент.
- 2
Перед запуском партии технолог может проверить сочетание сырья и оборудования по историческим данным. Система предупреждает, если похожая комбинация уже приводила к браку или сбоям.
- 3
Производственные знания доступны через единый поиск и остаются в инфраструктуре предприятия. Обработка документов автоматизирована; при низком качестве скана сотрудник проверяет ключевые поля.