Стекольное производство · инициативная концепция

От спецификации и дефекта — к проверяемому решению

AI и автоматизация для холдинга с несколькими заводами: техническая документация, входящие спецификации, качество и рекламации, управленческие данные и безопасный локальный контур.

Не является реализованным кейсом Larta Glass или официальным предложением от её имени

5 приоритетов

Где пилот может дать измеримый эффект

Мы не предлагаем «внедрить AI вообще». Для проверки выбирается один процесс, фактическая выборка и метрика до/после.

01 · Документы

ГОСТ, ТУ и паспорта качества

Поиск точного пункта, версии документа и допустимого отклонения по естественному запросу.

  • время поиска ответа
  • ссылка на первоисточник
  • ролевой доступ
02 · Продажи

Заявки и спецификации

Извлечение позиций из писем, PDF и Excel, нормализация и предварительная привязка к номенклатуре.

  • доля распознанных строк
  • время подготовки расчёта
  • исключения на проверку
03 · Качество

Дефекты и рекламации

Фото, описание, заказ и партия собираются в одну карточку и направляются по типу проблемы.

  • срок первого ответа
  • повторяемость дефектов
  • стоимость рекламации
04 · Управление

Производство и отгрузки

Единые показатели для площадок без ручного склеивания десятков отчётов.

  • смена и выпуск
  • брак и простои
  • заказ и срок отгрузки
05 · Контур

Локальный AI

Модели и корпоративная база знаний внутри управляемой инфраструктуры компании.

  • аудит запросов
  • контроль источников
  • изоляция данных

Архитектура

Пилот не ломает действующий контур

На первом этапе работаем через контролируемую выгрузку. Подключение к 1С:ERP, SAP, MES, CRM и хранилищам выполняется только после проверки качества результата.

Пример локального AI-контура
01

Источники

Почта, PDF, Excel, фотографии, нормативные документы, выгрузки ERP/MES.

02

Контроль данных

Реестр источников, версии, права, обезличивание, проверки полноты и качества.

03

AI и правила

Распознавание, классификация, поиск, сопоставление и объяснимые бизнес-правила.

04

Рабочий результат

Карточка CRM, маршрут качества, Excel/Word, дашборд или ответ со ссылкой на документ.

Принцип: AI предлагает и объясняет; критичное решение подтверждает сотрудник. Все действия фиксируются.

Работающие компоненты

Не начинаем с пустого листа

В портфеле YasnoCore уже есть контуры, из которых собирается отраслевой пилот.

HELIKOR Voice

Документы и разговоры

Распознавание, роли, протокол, задачи и передача результата.

HELIKOR CRM

Карточка и маршрут

Обращение, ответственный, срок, история и контроль исполнения.

DBF AI Command Center

Управленческая модель

Показатели, отклонения, сценарии и происхождение цифр.

HELIKOR AI Server

Локальная инфраструктура

Корпоративные модели, RAG, маршрутизация и журналирование.

Путь к запуску

Стоимость считается ступенями

Цифры — ориентир программной части. Лицензии, серверное оборудование и интеграции с закрытыми системами оцениваются после доступа к спецификации.

Шаг 1

Диагностика

Один процесс, интервью, выборка, карта потерь, архитектура и критерии пилота.

24 900 ₽3 рабочих дня
Шаг 3

Пилотный контур

Пользователи, роли, одна интеграция, журнал, обучение и приёмочные испытания.

650 тыс.–1,4 млн ₽8–14 недель
Шаг 4

Тиражирование

Подключение других площадок, единые справочники, мониторинг и поддержка.

от 450 тыс. ₽на площадку · после пилота

Что потребуется для старта

  • 20–50 обезличенных документов или обращений;
  • описание текущего маршрута и ответственных;
  • эталон правильного результата;
  • список ограничений по безопасности.

Что считается приёмкой

  • точность на контрольной выборке;
  • время операции до и после;
  • доля случаев, требующих ручной проверки;
  • полный журнал источников и действий.

Выберем один процесс и проверим его фактами

Без обещания «автоматизировать весь холдинг». Сначала — данные, границы, измеримый пилот и решение о масштабировании.

Начать за 24 900 ₽