Оптимизация производственных процессов
Представьте: Планировщик тратит 4-6 часов на составление плана смены в Excel. Загрузка оборудования 60-70%, брак 5-10%, поломки неожиданные — простои 20-30 часов в месяц. ФОТ планировщиков 5.4-8.6 млн ₽/год. Потери на брак и простои — еще 5-8 млн ₽/год...
А теперь представьте: AI планирует смену за 1-2 часа, загрузка 85-90%, брак снижен до 0.5-2%. Предиктивное обслуживание предотвращает поломки за 5-7 дней. Экономия 5.0-7.0 млн ₽/год. Это AI-PRODUCTION.
Планирование занимает часы, брак съедает миллионы, оборудование простаивает
Живой пример: Металлообработка, 10 станков ЧПУ
08:00 — Планировщик открывает Excel (50 заказов)
09:30 — Распределяет заказы по станкам вручную
11:00 — Конфликт: Станок #3 занят до 16:00
11:30 — Перепланирует 15 заказов заново
13:00 — План готов (5 часов работы)
→ Загрузка 65%, простои 35% = -200K₽/день
×4-6 часов на план смены — Планировщик распределяет 50 заказов по 10 станкам в Excel
×Загрузка 60-70% — Простои 30-40% (оборудование ждет материалов или переналадку)
×Простои 15-20% — Станки ждут материалов, переналадка 2-3 часа
×Нет оптимизации — невозможно учесть ВСЕ факторы вручную
Живой пример: Литье пластмасс, смена 8 часов
• Произведено: 1000 изделий
• Контроль: ВЫБОРОЧНЫЙ (10% = 100 шт)
• Выявлен брак: 8 шт из 100 (8%)
• РЕАЛЬНЫЙ брак: 80 шт из 1000
• Пропущено: 72 шт (к клиентам)
→ Рекламация: 72 шт × 280₽ = 20K₽/смену
→ За год: 7.26 млн ₽ потерь
×Брак 5-10% — Трещины, неровности, царапины выявляются постфактум
×Выборочный контроль 10-20% — 80-90% брака пропускается
×Потери на переделку: материалы 15K₽ + время 4 часа = 20K₽/смену
×Рекламации клиентов — репутация, штрафы, возвраты
Живой пример: Отдел планирования (средний бизнес)
• Главный планировщик: 250,000 ₽/мес
• Планировщик смен: 200,000 ₽/мес
• Планировщик материалов: 150,000 ₽/мес
• Диспетчер: 120,000 ₽/мес
→ ФОТ: 720K₽/мес × 12 = 8.64 млн ₽/год
Распределение времени:
• 70% — Рутина (Excel, отчеты)
• 20% — Корректировки плана
• 10% — Аналитика
×ФОТ 5.4-8.6 млн ₽/год — 3-4 планировщика, 70% времени на рутину
×Нет масштабирования — рост производства = новые планировщики (+3.6M₽/год)
×Человеческий фактор — планировщик устает, пропускает ошибки
×Корректировки 20% времени — план меняется 3-5 раз/день
Живой пример: Поломка станка ЧПУ (5 млн ₽)
10:00 — Станок работает штатно
10:30 — Вибрация начинается (не замечают)
11:00 — Вибрация усиливается
11:05 — ПОЛОМКА: подшипник разрушен
→ Простой: 3 дня (запчасти из Китая)
→ Потери: 3 дня × 8 час × 10 шт × 2K₽ = 480K₽
→ Экстренный ремонт: 120K₽ (вместо 50K планового)
→ ИТОГО: 600K₽ потерь (можно было избежать)
×Узнаем о поломках постфактум — Нет мониторинга износа
×Простои 20-30 час/мес — Ждем запчасти 3-7 дней, потери 400-600K₽/мес
×Экстренные ремонты дороже на 50-100% — срочная доставка, сверхурочные
×Нет предиктивного обслуживания — меняем ПОСЛЕ поломки
Вы платите 5.4-8.6 млн ₽/год за планировщиков, которые тратят 70% времени на рутину в Excel. Загрузка оборудования 60-70% (простои 30-40%). Брак 5-10% → потери 3-5 млн ₽/год на переделки и рекламации. Поломки оборудования → простои 20-30 час/мес → потери 2-3 млн ₽/год.
Вопрос: Что если существует способ планировать производство в 3-4 раза быстрее, снизить брак на 50-70%, увеличить загрузку до 85-90% и предотвращать поломки за 5-7 дней?
ВАЖНО: AI-PRODUCTION — это НЕ замена вашей MES/SCADA/ERP, а интеллектуальная надстройка, которая автоматизирует принятие решений
• Автоматизирует принятие решений (AI планирует смену за 15-30 мин вместо 4-6 часов)
• Анализирует данные из MES/SCADA и предлагает действия
• Заменяет рутинную работу планировщиков (70% времени → AI)
• Работает поверх вашей MES (не нужно менять систему)
• Хранение производственных данных (MES/ERP)
• Управление оборудованием напрямую (SCADA)
• Учет складских операций (1С/ERP)
AI автоматизирует решения людей, человек = супервайзер
✓ Автоматическое планирование (10-100 станков за 15-30 мин)
✓ Контроль качества с компьютерным зрением (1000 изделий/смену)
✓ Предиктивное обслуживание (ML на IoT-датчиках: поломки за 5-7 дней)
✓ Оптимизация параметров (температура, давление → снижение брака 50-70%)
✓ Автоматические заказы сырья (когда остатки < минимума)
✓ Утверждает план (критические изменения, новые заказы)
✓ Обслуживает оборудование (по рекомендациям AI: замена через 3 дня)
✓ Решает нештатные ситуации (экстренные поломки, конфликты)
✓ Обучает AI на новых процессах
✓ Развивает производственную стратегию
6 ключевых систем, которые делают AI-PRODUCTION умным
• Долгосрочное (месяц-квартал): загрузка мощностей, закупки оборудования
• Недельное: распределение заказов по сменам, резервирование мощностей
• Сменное: детальный план на 8 часов (50-200 операций), оптимальные маршруты
• Оперативное: автокорректировка при изменениях (срочные заказы, поломки)
• Мониторинг выполнения плана каждые 5 минут (IoT-датчики)
• Автоалерты при отклонениях (простой >15 мин, брак >3%)
• Перераспределение задач при поломках (AI перепланирует 50 операций мгновенно)
• Входной контроль (компьютерное зрение + датчики): качество, размеры, маркировка
• Трекинг (RFID/штрихкоды): от склада → производство → склад ГП
• Контроль расхода (IoT): фактический vs нормативный в реальном времени
• Автозаказы: AI заказывает сырье за 3-5 дней до минимума
• Раскрой (AI): минимизация отходов (экономия 5-10% сырья)
• Замена: AI предлагает альтернативы при нехватке
• Полуфабрикаты: AI планирует производство заранее (без простоев)
• База техкарт: 500-5000 техкарт (операции, оборудование, время, сырье)
• Автоподбор: AI выбирает оптимальную техкарту для заказа
• Версионность: хранение всех версий, откат при проблемах
• Подбор параметров: AI оптимизирует температуру, давление, скорость → брак -30-50%
• Сравнение вариантов: 3-5 вариантов (быстрее vs дешевле vs качественнее)
• Обучение на данных: AI анализирует 10,000+ операций, находит закономерности
• Сырье: фактический расход × цена закупки (FIFO/LIFO)
• ЗП: время работы × ставка оператора
• Амортизация: время работы станка × норма амортизации
• Накладные: электроэнергия, аренда (пропорционально)
• Анализ отклонений: плановая vs фактическая → AI находит причины
• Оптимизация: AI предлагает меры по снижению себестоимости
• Прогнозирование: AI прогнозирует себестоимость на месяц/квартал
• Загруженность: % времени работы (целевое 85-90%)
• Простои: причины (переналадка, сырье, поломки, обед)
• OEE: Доступность × Производительность × Качество
• ML на IoT-данных: вибрация, температура, ток → поломки за 3-7 дней
• График ТО: AI планирует профилактику в простои (ночь, выходные)
• Контроль износа: AI отслеживает моточасы → рекомендует замену ДО поломки
• Контроль поставщиков: анализ качества входящих материалов
• Рейтинг поставщиков: автоматическое ранжирование по качеству
• Входная инспекция: компьютерное зрение + датчики
• Автопретензии: при браке материалов → уведомление закупкам
• 100% инспекция: компьютерное зрение (5 ракурсов, 2 сек/изделие)
• Классификация дефектов: по типу и критичности
• SPC-контроль: контрольные карты, индексы Cp/Cpk
• Автоотбраковка: дефектные изделия → на доработку
• 8D-анализ: автоматический корневой анализ причин брака
• CAPA: корректирующие и предупреждающие действия
• Предиктивная аналитика: ML-модели предсказывают рост брака
• Сертификация: автогенерация сертификатов за 2-3 минуты
Результат: Точность контроля 99.2% (vs 85-90% вручную), обнаружение дефектов от 0.1 мм, снижение брака с 2-3% до 0.3-0.5%, сокращение рекламаций на 92-97%
Полный цикл от получения заказа до отгрузки готовой продукции
AI автоматически получает заказы из ERP/MES и анализирует требования
🤖 100% автоматически, интеграция в реальном времени
AI проверяет наличие материалов на складе и рассчитывает потребность
🤖 Автоматический контроль остатков и заказы материалов
AI распределяет операции по оборудованию с учетом всех факторов
🤖 Загрузка оборудования 85-90%, время планирования 1-2 часа
Мастер смены утверждает план или AI запускает автоматически
👤 Human-in-the-Loop: 60-65% заказов идут автоматически
AI передает задания на станки и начинает мониторинг выполнения
🤖 Автоматическая передача заданий, координация производства
AI отслеживает выполнение плана каждые 5 минут через IoT-датчики
🤖 Мониторинг каждые 5 минут, автоалерты в Telegram
AI проверяет каждое изделие с помощью компьютерного зрения
🤖 Брак снижен с 5-10% до 0.5-2%, экономия 2.5-4 млн ₽/год
AI анализирует паттерны брака и рекомендует корректировки параметров
🤖 ML-оптимизация параметров → снижение брака на 50-70%
AI предсказывает поломки оборудования за 3-7 дней (EXTENDED)
🤖 Экономия 2-3 млн ₽/год на предотвращении простоев
AI фиксирует произведенные изделия и обновляет складские остатки
🤖 Автоматический учет, интеграция с 1С/ERP
AI формирует отгрузочные документы и координирует логистику
🤖 Автоматическое формирование документов за 1-2 минуты
Большинство заказов (60-65%) проходят полностью автоматически, без участия человека. Только сложные/крупные/нестандартные требуют согласования мастера, технолога или директора. Ваше производство превращается в высокоточный механизм, где люди решают только стратегические задачи.
Реальные сценарии работы AI-PRODUCTION на производстве
Запрос
Спланировать смену на завтра (08:00-16:00), 50 заказов (200 операций)
Действия AI (30 минут)
1. Анализ заказов (5 мин): 200 операций из ERP
2. Подбор оборудования (5 мин): 10 станков ЧПУ
3. Оптимизация маршрутов (15 мин): распределение по станкам
4. Расчет загрузки (5 мин): 88% загрузка
Результат
✓ План готов за 30 минут (вместо 5 часов ручной работы)
✓ Загрузка 88% (вместо 65% при ручном планировании)
✓ Мастер смены утверждает план за 10 минут
Confidence: 94%
Ситуация
10:30 — Станок ЧПУ #3 сломался (подшипник), ремонт 4 часа. На станке было 15 операций.
Действия AI (5 минут)
1. Анализ последствий (1 мин): 15 операций сорвут сроки
2. Перепланирование (3 мин): перераспределение на станки #1, #2, #4
3. Уведомление мастера (1 мин): Telegram-алерт
Результат
✓ Перепланирование за 5 минут (вместо 1-2 часов вручную)
✓ Все сроки сохранены (ни одна операция не сорвана)
✓ Мастер только утверждает новый план
Confidence: 91%
БЫЛО (выборочный контроль)
• Контролер проверяет 10% (100 шт из 1000)
• Выявлен брак: 8 шт из 100 (8%)
• РЕАЛЬНЫЙ брак: 80 шт из 1000
• Пропущено: 72 шт → потери 20K₽/смену (605K₽/мес)
СТАЛО (AI + компьютерное зрение)
✓ 100% контроль (каждое изделие за 2 секунды)
✓ Проверено: 1000 изделий, выявлен брак: 20 шт (2%)
✓ Пропущено: 0 шт (AI находит ВСЕ дефекты)
✓ AI рекомендует: температура 220°C, давление 150 bar
Экономия: 500K₽/мес, Confidence: 97%
Мониторинг в реальном времени
IoT-датчики: вибрация, температура, ток, шум
Обнаружение аномалии:
День 1: Вибрация 0.5 мм/с (норма 0.3) → +67%
День 2: Вибрация 0.8 мм/с → +167%
День 3: Вибрация 1.2 мм/с → +300%
→ AI прогноз: "Поломка подшипника через 5 дней (92%)"
Действия AI
1. Уведомление мастера (Telegram): аномальная вибрация, прогноз поломки
2. Автозаказ запчастей: подшипник SKF 6205 (срок 3 дня)
3. Планирование: замена в субботу (2 часа, простой = 0)
Результат:
✓ Предотвращен простой 3 дня (480K₽ производства)
✓ Плановый ремонт 50K₽ (вместо экстренного 120K₽)
Экономия: 600K₽, Confidence: 92%
Исходная ситуация
• Литье пластмасс, брак 12% (120 шт из 1000)
• Потери: 33,600₽/смену (1,008,000₽/мес)
ML-оптимизация параметров (2 недели):
1. Сбор данных: 10,000 циклов производства
2. Анализ зависимостей (температура, давление, время)
• Температура 210°C → брак 15%
• Температура 220°C → брак 8%
• Температура 230°C → брак 12% (перегрев)
Оптимизация AI
Оптимальные параметры:
• Температура: 220°C (было 210°C)
• Давление: 150 bar (было 140 bar)
• Время выдержки: 25 сек (было 20 сек)
Результат:
✓ Брак снижен с 12% до 4% (экономия 8% сырья)
✓ Экономия: 22,400₽/смену (672K₽/мес, 8M₽/год)
✓ AI постоянно мониторит и корректирует параметры
Confidence: 89%
AI принимает решения автоматически или запрашивает согласование в зависимости от Confidence
| Параметр | 🤖 Авто | 👤 Мастер смены | 🔧 Технолог | 👔 Директор |
|---|---|---|---|---|
| Объем партии | < 100 шт | 100-1000 шт | 1000-10K шт | > 10,000 шт |
| Confidence | ≥ 95% | 85-95% | 70-85% | < 70% |
| Тип изделия | Типовое | Специальное | Сложное | Новое (прототип) |
| Брак (прогноз) | < 2% | 2-5% | 5-10% | > 10% |
Типовые партии <100 шт. AI планирует и запускает автоматически за 15-30 мин.
Специальные изделия 100-1000 шт. AI планирует за 30-60 мин, мастер утверждает.
Сложные партии 1000-10K шт. AI предлагает варианты, технолог выбирает.
Новые изделия (прототипы). Требуется R&D, согласование топ-менеджмента.
Как AI-PRODUCTION обрабатывает производственные задачи на разных уровнях согласования
Типовые детали (50 шт) для регулярного клиента — полностью автоматическая обработка за 15 минут
Заказ: #4782 от ООО "МеталлТорг"
Изделие: Фланец DN100 (код: FL-100-ST)
Партия: 50 шт
Материал: Сталь 09Г2С (в наличии 200 кг)
Срок: 3 дня (стандартный)
Техкарта: FL-100-ST-v3 (брак 1.2%)
Специальные изделия (500 шт) с нестандартными размерами — требуется новая техкарта
⚠️ Материал: Бронза БрАЖ9-4 (НЕТ на складе, срок поставки 5 дней)
⚠️ Техкарта: НЕТ (нестандартный размер)
⚠️ Срок: 10 дней (срочный, критично)
1. Автозаказ материала: 440 кг бронзы (расход 400 кг + запас 10%)
2. Создание техкарты на основе аналогов: VT-50-110, VT-60-130
3. Планирование: День 1-5 (ожидание бронзы) → День 6-9 (производство) → День 10 (отгрузка)
⚠️ РИСК: срок критичен, запас 0 дней
✓ План проверен и утвержден
✓ Добавлена пробная партия 10 шт (проверка техкарты)
✓ Скорректирован план: День 6 — пробная партия, День 7-9 — основная партия 490 шт
Сложная партия (5000 шт) с высоким браком — требуется оптимизация процесса
Заказ #4820: Корпус редуктора (авиация), 5000 шт, 30 дней
Текущий брак: 9% (неприемлемо для авиации, требуется < 2%)
Причины брака:
• 60% — трещины после литья (температура 680°C, быстрое охлаждение)
• 25% — неточность отверстий (фрезеровка на старом станке #4)
• 15% — дефекты поверхности (шлифовка на высокой скорости)
Брак: 2.5%
Срок: 28 дней
Брак: 0.8%
Срок: 35 дней ❌
Брак: 1.5%
Срок: 30 дней ✓
✓ Выбран Вариант C + дополнительные меры:
• Двойной контроль после литья (термокамера + УЗИ)
• Калибровка станков перед партией
• Утверждена новая техкарта RD-CORP-v13
AI предотвратил простой станка на 3 дня, предсказав поломку за 5 дней
День 1 (пн): Вибрация 0.5 мм/с (норма 0.3) → отклонение +67%
День 2 (вт): Вибрация 0.8 мм/с → отклонение +167%
День 3 (ср): Вибрация 1.2 мм/с → отклонение +300%
→ AI прогноз: "Поломка подшипника через 5 дней (вероятность 92%)"
1. Уведомление мастера: Telegram-алерт "Станок #5: аномальная вибрация, поломка через 5 дней"
2. Заказ запчастей: AI автоматически заказал подшипник SKF 6205 (срок поставки 3 дня)
3. Планирование замены: Суббота (выходной), простой = 0 часов
Новое изделие (прототип) — требуется R&D, нет опыта с материалом, высокие риски
• Партия: 50 шт (прототип) + перспектива 10,000 шт/год
• Материал: Жаропрочный сплав ЭП741НП (НЕТ на складе, срок 14 дней)
• Техкарта: НЕТ (полностью новое изделие)
• Клиент: ПАО "ЭнергоМаш" (гос.контракт 500M₽)
• Confidence: 62% (НИЗКИЙ — новое изделие + нет опыта)
• Брак прогноз: 30-50% (нужна партия 100-150 шт вместо 50)
• Материал ЭП741НП: НЕТ опыта литья, может треснуть
• Оборудование: 5D ЧПУ #12 загружен 90% (нужно освободить 200 часов)
• Допуски: ±0.005 мм КРИТИЧНЫ (авиация)
1. Привлечь R&D для консультации по литью ЭП741НП
2. Заказать 120 кг материала (вместо 50 кг) — запас на брак 50%
3. Освободить станок ЧПУ #12 (перенести заказы #4801, #4810)
4. Пробное литье 10 заготовок (проверка технологии)
5. Согласовать с клиентом возможность задержки на 5-7 дней
✓ Организовано совещание: технолог + R&D + снабжение
✓ R&D предоставил рекомендации по литью ЭП741НП
✓ Решения:
• Заказан материал 150 кг (запас 50%)
• Проведено пробное литье 10 заготовок (с R&D)
• Освобожден станок ЧПУ #12 (перенесены 2 заказа на 1 неделю)
• Согласован новый срок с клиентом: 28 дней (вместо 21)
✓ Выделен бюджет на доп. материал: 300K₽
Система не пытается автоматизировать всё подряд. Она точно определяет сложность заказа и передает эксперту, когда это необходимо. От полностью автоматического планирования (Confidence 97%) до стратегических решений с директором и R&D (Confidence 62%) — AI всегда готовит базу: проверяет сырье, создает черновик техкарты, анализирует риски, предлагает варианты решения. Эксперт получает не «холодный» заказ, а уже обработанную задачу с готовыми рекомендациями. Это экономит 60-80% времени даже на сложных проектах.
Выберите версию в зависимости от размера производства и потребностей в аналитике
Для среднего бизнеса, производство <100M₽/год выручки, до 20 станков
✓ Планирование и диспетчеризация
Автопланирование смен (10-100 станков), мониторинг каждые 15-30 мин
✓ Контроль качества (выборочный 20-30%)
Компьютерное зрение, брак 2-3%, экономия 1.5-2 млн ₽/год
✓ Плановое обслуживание
График ТО по моточасам, планирование в простои
✓ Управление сырьем
Учет расхода, автозаказы за 3-5 дней до минимума
✓ Интеграции
MES, SCADA, 1С/ERP, базовая аналитика (OEE, загрузка)
Экономия (1 год)
1.25M₽
ROI (1 год)
24%
Окупаемость
16-18 мес
Экономия (далее)
5.75M₽/год
Для крупного бизнеса, производство >100M₽/год, >20 станков/цехов
✓ Предиктивное обслуживание (ML + IoT)
Поломки за 3-7 дней (вероятность 85-95%), экономия 2-3 млн ₽/год
✓ Контроль качества 100%
Брак 0.5-1% (вместо 2-3%), доп. экономия 1-2 млн ₽/год
✓ Продвинутая аналитика производства
OEE детально, анализ узких мест, ABC/XYZ-анализ
✓ Сценарное планирование (What-if)
Моделирование инвестиций в оборудование, ROI-прогноз
✓ Расширенная аналитика качества (SPC)
Паттерны брака, корневой анализ, SPC-карты
✓ Детальная аналитика себестоимости
ABC-костинг, рентабельность по изделиям, драйверы затрат
✓ Оптимизация технологии (ML)
Подбор параметров → снижение брака 50-70%
Экономия (1 год)
0.73M₽*
ROI (1 год)
9%
Окупаемость
22-24 мес
Экономия (далее)
5.93M₽/год
* С учетом оптимизации себестоимости +2M₽
| Функция | BASE | EXTENDED |
|---|---|---|
| Планирование | ✓ Авто + перепланирование | ✓ + What-if моделирование |
| Контроль качества | ✓ Выборочный 20-30% (брак 2-3%) | ✓ 100% + SPC (брак 0.5-1%) |
| Обслуживание | ✓ Плановое (по моточасам) | ✓ Предиктивное (ML + IoT, 3-7 дней) |
| Аналитика OEE | ✓ Базовая (общая) | ✓ Детальная (по станкам/сменам) |
| Оптимизация техкарт | — | ✓ ML (подбор параметров) |
| Цена (1 год) | 5.22M₽ | 8.28M₽ |
Рассчитайте экономику внедрения AI-PRODUCTION для вашего производства
AI-PRODUCTION интегрируется с вашей существующей инфраструктурой
Получение производственных данных, заказов, техкарт. Поддержка: 1С Производство, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics
Данные с оборудования (состояние, параметры). Поддержка: Siemens WinCC, Wonderware, Ignition
Мониторинг оборудования (вибрация, температура, ток). Протоколы: MQTT, OPC UA, Modbus
IP-камеры для контроля качества (компьютерное зрение). Протоколы: RTSP, HTTP, ONVIF
Telegram, Email, SMS — алерты о поломках, отклонениях, критичных событиях
Power BI, Tableau, Grafana — визуализация аналитики, дашборды
Генерация сменных заданий, отчетов (PDF, Excel)
Интеграция с системой управления техническим обслуживанием и ремонтами
Важно: AI-PRODUCTION НЕ заменяет вашу MES/ERP/SCADA, а работает поверх них через API-интеграции
AI-революция в производстве — это не будущее, это уже настоящее
AI-планирование в 50-100 раз дешевле человека. Предприятия, внедрившие AI, снижают себестоимость на 15-25%
AI работает 24/7 без выходных, отпусков и больничных. Планирование смены сокращается с 4-6 часов до 1-2 часов
Рост производства на 50-100% без найма новых планировщиков. AI обрабатывает 10-100 станков одинаково эффективно
AI не устает, не допускает ошибок в расчетах, всегда учитывает ВСЕ факторы (приоритеты, сроки, загрузка)
Предприятия-первопроходцы получают конкурентное преимущество на годы вперед
Пока конкуренты тратят миллионы на планировщиков, вы инвестируете в оборудование и развитие
Брак 0.5-2% vs 5-10% у конкурентов. Клиенты выбирают тех, кто стабильно поставляет без рекламаций
Рост выручки в 2-3 раза при том же штате планировщиков и операционных расходах
Высокая маржинальность и предсказуемость производства = более высокая оценка предприятия
Когда все внедрят AI-планирование, конкурентное преимущество получат совсем другие технологии. Но к тому моменту вы уже будете на несколько лет впереди — с отработанными процессами, обученной системой и портфелем лояльных клиентов, которые привыкли к вашему качеству и срокам.
Не нужно сразу менять всё. Начните с пилота на одном участке производства
2-3 месяца на одном участке (5-10 станков) или одной категории изделий
Сравнить метрики до и после: скорость планирования, загрузка, брак, простои
При успехе — раскатать на всё производство за 1-2 месяца
Риск минимальный — если не сработает, вы потеряете только время пилота.
Потенциал огромный — можете получить преимущество на годы вперед.
Можно подождать, пока конкуренты внедрят AI и начнут отжимать ваш рынок более низкими ценами и высоким качеством.
А можно стать теми, кто создает новые правила игры в производстве.
Кем вы хотите быть — первопроходцем или догоняющим?
Получите бесплатную консультацию. Мы проанализируем ваши процессы, рассчитаем точный ROI и покажем, как AI-PRODUCTION изменит ваш бизнес.
Данная информация не является публичной офертой. Указанные цены являются ориентировочными и могут быть скорректированы после детального анализа бизнес-процессов вашей компании.
Стоимость оборудования не включена. Цены на внедрение AI-систем включают только программное обеспечение, настройку и интеграцию. Стоимость серверного оборудования, компьютеров, сетевой инфраструктуры и другого технического оснащения рассчитывается отдельно исходя из требований вашей инфраструктуры.
Индивидуальный подход. Финальная стоимость и сроки внедрения определяются после проведения предпроектного обследования, которое включает анализ существующих процессов, технической инфраструктуры и специфики вашего бизнеса.
Для получения коммерческого предложения с детальным расчетом стоимости внедрения под ваш бизнес свяжитесь с нашими специалистами.
Ответы на популярные вопросы о внедрении AI-PRODUCTION