Можно ли сохранить экспертизу мастеров, снизить брак и ускорить наладку оборудования с помощью AI? В этом кейсе — внедрение промышленного AI-ассистента с RAG и ML-моделями, который стал цифровым Copilot’ом технологов и повысил устойчивость производственного процесса.
АО «Строймаш» — производственное предприятие, специализирующееся на выпуске резино-технических изделий (РТИ) для автомобильной и промышленной отрасли. Качество продукции напрямую зависит от точной настройки параметров обработки резиновых смесей. Даже незначительные отклонения могут привести к браку и снижению эксплуатационных характеристик изделий.
С какой проблемой столкнулся бизнес
Ключевые знания находились «в головах» экспертов. Опытные мастера интуитивно понимали, как настраивать оборудование под разные смеси, но формализовать эти знания было крайне сложно.Если специалист отсутствовал — процесс становился менее предсказуемым. Объём технологических взаимосвязей слишком велик, чтобы хранить его в обычных инструкциях или таблицах. Предприятию требовалось решение, которое сделает экспертизу доступной всегда и для всех.
Что мы сделали
Мы разработали промышленного AI-ассистента, который стал цифровым помощником технологов.В основе решения — гибридная архитектура. С одной стороны, используется RAG-подход: система выполняет интеллектуальный поиск по базе знаний предприятия и формирует точные ответы с учётом реального производственного контекста. С другой — подключены ML-модели, которые анализируют свойства материалов, историю наладок и параметры оборудования, чтобы прогнозировать оптимальные настройки.
AI работает через голосовой интерфейс. Наладчик может задать вопрос прямо на линии — система распознаёт речь, анализирует запрос, обращается к базе знаний и выдаёт понятный ответ. Если требуется оптимизация параметров, подключается аналитическая модель, которая предлагает рекомендации на основе накопленных данных.
Таким образом, AI не просто «отвечает», а помогает принимать технически обоснованные решения.
Как это повлияло на производство
Экспертиза предприятия перестала быть привязанной к отдельным людям — она стала частью цифровой системы и доступна 24/7. Новые сотрудники быстрее осваивают процессы, а нагрузка на ключевых мастеров снизилась.Производство стало более устойчивым: влияние человеческого фактора уменьшилось, качество стабилизировалось, запуск новых изделий ускорился.
Важно, что AI не заменяет специалистов. Он работает как Copilot — усиливает человека, помогает ориентироваться в сложной информации и принимать решения быстрее и увереннее.
Итог
Проект показал, что AI на производстве — это не экспериментальная технология, а практический инструмент повышения качества и эффективности.RAG обеспечивает доступ к накопленным знаниям, ML-модели оптимизируют параметры оборудования, а голосовой интерфейс делает решение удобным для реальных условий цеха.
В результате «Строймаш» получил цифровую систему поддержки принятия решений, которая помогает бизнесу работать стабильнее и масштабироваться без потери качества.