Интеграция AI-решений

Проблема клиента
Поломки крупного оборудования ведут к значительным затратам на ремонт и убыткам от простоя, что вынуждает компании содержать ремонтный персонал и склады запчастей.

Задача
Внедрить систему предиктивного обслуживания, которая на основе данных в реальном времени будет определять оптимальный момент для планового ремонта, тем самым снизив затраты на внеплановый ремонт и простой.

Решение
Для диагностики поломок разработано решение на основе вибрационных датчиков и ИИ, которое анализирует спектр вибраций оборудования и классифицирует события как нормальные или аномальные. При обнаружении цепочки вибраций, предшествующей поломке, система предупреждает оператора о необходимости обслуживания.

Результат работы
Система успешно запущена и внедрена. По данным 6 месяцев эксплуатации на ТЭЦ количество нежелательных событий с генераторами снизилось на 24% год к году из-за своевременного обслуживания.

Проблема клиента
Информация о целевом пласте поступает с задержкой, что может привести к ошибкам, которые происходят в ~1% бурений. Их исправление может занимать недели, обходясь проекту в $ 100 тыс. — $ 2 млн за инцидент.

Задача
Разработать и внедрить систему раннего прогнозирования литологических переходов, которая позволит предсказывать приближение к целевому пласту до момента входа в него, чтобы своевременно корректировать траекторию и свести к нулю риск прохождения продуктивной зоны.

Решение
Были разработаны специализированные инструменты для обработки данных и прогнозная модель. На основе данных с других скважин этого же месторождения, потока данных с датчиков и подземных карт была создана математическая модель, предсказывающая изменение породного состава.

Результат работы
Решение было успешно внедрено в виде независимого API в аналитическую систему заказчика и применяется при всех буровых работах. Конечный продукт представляет собой API-продукт и модуль интерфейса для операторов буровых установок.

Проблема клиента
Иногда производительность будущей скважины оказывается ниже запланированной. Цель — определить разницу между фактической производительностью и плановой.

Задача
Создать систему оперативной оценки продуктивности в режиме, близком к реальному времени, на этапе бурения. Это даст возможность сразу корректировать траекторию ствола для вскрытия наиболее перспективных интервалов и, при необходимости, проводить оперативный ремонт.

Решение
Идея решения заключалась в прогнозировании индекса продуктивности в процессе бурения для определения оптимальной остановки. Мы разработали кастомный инструмент отбора признаков, достигнув относительной медианной ошибки 0.086, что позволяет снизить затраты на добычу и сэкономить компании миллионы долларов.

Результат работы
Мы создали модель на основе МО, которая прогнозирует индекс производительности нефтяной скважины в режиме реального времени на этапе бурения. Снижение фактической эффективности по сравнению с плановой может служить сигналом к ​​прекращению бурения и корректировке скважины.

Проблема клиента
Call-центр крупной сети ресторанов столкнулся с высокой нагрузкой на операторов, значительным процентом пропущенных звонков в часы-пик и неконсистентным качеством обслуживания.

Задача
Внедрить комплексное решение по оптимизации работы call-центра, включающее автоматизацию, прогнозное распределение вызовов, стандартизацию качества обслуживания через единые скрипты и систему контроля.

Решение
Было внедрено гибридное решение на базе AI-ассистента, которое автоматически обрабатывает до 60% типовых звонков (бронирование, справки) и поддерживает операторов интеллектуальными подсказками.

Результат работы
LLM-интеграция позволила сократить штат с 90 до 8 сотрудников, повысить конверсию в бронирование на 18% и улучшить клиентский опыт за счет скорости и персонализированного обслуживания. Сеть ресторанов экономит около 3 миллионов рублей в месяц на фонде оплаты труда.