Как мы внедрили ИИ-автоматизацию там, где никто этого не делал
Начиная с 2022 года в РФ стало появляться множество так называемых ОКБ (конструкторских бюро) и других техничек. Причина очевидна: после ухода крупных производителей дронов (DJI, BETAFPV и др.) российским инженерам пришлось закрывать все этапы самостоятельно — от проектирования до производства.
Тем более, спрос невероятный.
Летом прошлого года к нам обратилась московская компания, занимающаяся сборкой дронов.
В 2022 и в продолжении 2023 года по стране открылись десятки цехов и конструкторских бюро, где работают сотни инженеров.
На первый взгляд может показаться, что о цифре тут и речи не шло — люди за кульманами, схемы, чертежи, сборка.
Но это не совсем так...
Уже на этапе поверхностного аудита стало понятно, что основная проблема — колоссальный ручной труд в отчётности и анализ. Кажется, это мелочи, но по факту каждый сотрудник тратил по 2-3 часа в день на перекладку цифр.
Каждый сотрудник тратил по 2-3 часа в день
После подробного обследования выяснилось, что бизнес-процессы буквально завязаны на сборе статистики и ручном формировании аналитики.
Пару слов о компании
ООО «ОКБ УЧЕНЫЙ ЦЕХ» — инженерный коллектив, который занимается производством и тестированием дронов с новыми функциями. Главная цель — разрабатывать и совершенствовать беспилотные системы под требования современного рынка.
Какой запрос?
Есть немало задач, а так как запросов всё больше сформировался запрос – нужна интеллектуальная система, которая сама забирает данные из разных потоков и формирует всё в удобном виде.
- Во-первых, требовалась ИИ-модель, которая автоматически анализирует поток данных (с таблиц, корпоративных инструментов и прочих источников), а затем формирует отчёты, доступные в реальном времени.
- Во-вторых, следовало учесть сложность внутренней структуры информации, обеспечить бесшовную интеграцию и учесть технические нюансы. Причём коллектив до этого с нейросетями не работал — предстояло выстроить всё «с нуля» и не отбить у людей желание это использовать.
Проделали такие операции:
- Разработка и обучение ИИ-модели. Взяли внутренние данные, научили нейросеть определять ключевые метрики и выводить рекомендации. По ходу обучения чётко следили, чтобы модель не «буксовала» на узких местах и корректно обрабатывала огромные массивы информации.
- Автоматизация сбора данных. Сбор, сортировка, первичная аналитика – всё стало происходить фактически нажатием одной кнопки. Данные структурируются, отчёты формируются мгновенно.
- Интеграция с CRM. Соединили нейросеть и CRM-систему, создав единое хранилище.Любой сотрудник видит обновления без задержек, руководители могут моментально смотреть на сводные показатели.
Немного выгруженных табличек...
Ниже показатели ДО:
А вот ПОСЛЕ:
Результаты с Lets Scale
- Экономия 2-3 часов в день для каждого сотрудника, кто раньше сидел в цифрах.
- Снижение затрат на 38.000 руб./мес. (в год набегает 450.000 руб – это внушительно)
- Оперативность в принятии решений, где показатели видны онлайн, никаких задержек.
- Рост производительности на 25%.
Снижение затрат на 38.000 руб./мес и рост производительности на 25%.
Такое необычное решение получилось...
Больше наших решений доступно на нашем сайте.
Узнавать новости про ИИ для бизнеса и следить за нашими кейсами — ждем вас в нашем телеграмм-канале Let's Scale. Публикуем авторские статьи и примеры автоматизации с помощью ИИ под любую нишу. Подписывайтесь 👇