кейсы
аутстафф
медиа
контакты
sales@r77.ai
телеграм
телеграм
КЕЙСЫ
АУТСТАФФ
МЕДИА
КОНТАКТЫ
sales@r77.ai
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
Заполните форму, мы свяжемся с вами в течение 6 часов.
Я согласен (-а) на обработку моих персональных данных в соответствии с Политикой конфиденциальности
отправить
у нас cookie
ок
Прогнозное обслуживание оборудования
Предсказываем неисправности и предотвращаем поломки оборудования на заказ с помощью ИИ.
Главная
/ Прогнозное обслуживание оборудования
оставить заявку
и примеры использования
Отрасли
Промышленное производство
Автоматизированная диагностика оборудования и планирование ремонтных работ на основе исторических данных и показателей датчиков.
Энергетика
Мониторинг и прогнозирование состояния турбин, генераторов и трансформаторов, позволяющий значительно сократить риски аварий.
Транспорт и
логистика
Предиктивное обслуживание грузового и пассажирского транспорта, что помогает избежать внеплановых остановок и снизить издержки.
Горнодобывающая и
нефтегазовая отрасли
Оценка износа установок и механизмов, работающих в экстремальных условиях, с целью планирования оптимального времени для профилактических ремонтов.
Строительство и
инфраструктура
Оптимизация работы подъемных кранов, лифтов, строительных механизмов, предотвращая неполадки и повышая безопасность сотрудников.
Кейсы
Рекомендательная система для завода по оптимизации процесса производства стали
Клиент:
NDA
Промышленность
Прогноз динамики цены на арматуру на рынке ОАЭ
Клиент:
NDA
Промышленность
Внедрение системы автоматической сортировки природных минералов
Клиент:
NDA
Промышленность
Система навигации по парковке
Клиент:
NDA
Транспорт
Система распознавания окклюзий и сегментации сосудов в головном мозге
Клиент:
СберМедИИ
Медицина
Аналитика и повышение эффективности агентских продаж
Клиент:
NDA
E-commerce
все кейсы
Технологии
LLM (Large Language Models)
Анализ больших массивов данных и автоматизированные отчеты на естественном языке для более наглядного понимания состояния оборудования.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Быстрый доступ к накопленной технической и справочной информации, предоставляющей точные прогнозы и рекомендации.
Машинное обучение (ML) и глубинное обучение (Deep Learning)
Выявление закономерностей из исторических данных, адаптивные алгоритмы для непрерывного улучшения точности прогнозов.
Собственные алгоритмы ML и аналитика больших данных
Интеграция чат-решений для коммуникации с операторами и получения быстрых ответов от системы предиктивной аналитики.
Системы, с
которыми мы
интегрируемся
01
ERP-системы
(SAP, 1C, Oracle, Microsoft Dynamics)
Для обмена данными о производственных планах, контроле затрат и формировании отчетности.
02
SCADA
Автоматизированный сбор телеметрии с датчиков в реальном времени, который служит основой для обучающей выборки.
03
MES
(Manufacturing Execution Systems)
Учет производственных процессов и отслеживание технологических показателей в режиме реального времени.
04
CRM-системы
Синхронизация заявок на ремонт и обслуживания с клиентской базой и отделом продаж.
05
IoT-платформы
(например, PTC ThingWorx, AWS IoT, Microsoft Azure IoT)
Гибкое масштабирование и анализ больших объемов данных, поступающих от оборудования.
оставить заявку
В чем хороши
ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА
Сделали более 150 проектов в AI.
Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.
90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.
Команда
Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.
Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.
Консалтинг, метрики
Ярослав Шмулев
Софаундер / Технический директор
Сервисная разработка
Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.
Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
Влад Савин
Софаундер / Head of projects
Наш Телеграм-канал
Вещаем о реальных хард проектах в ИИ. Не пишем про новые версии ChatGPT и не отвечаем на вопрос «Могут ли нейросети заменить человека».