Локальные модули ИИ

Клиент: предприятия энергетики и промышленности, в том числе АЭС.

Задача: разработать комплекс локальных ИИ-модулей для автоматизации работы с технической и нормативной документацией, подготовки технических заданий (ТЗ) и поддержки принятия решений сотрудниками предприятий.

Основные проблемы, которые необходимо было решить:

Высокая трудоёмкость ручной подготовки и проверки технических заданий, спецификаций и закупочной документации.

Большое количество нормативных документов, ГОСТ, отраслевых стандартов и внутренних регламентов, которые необходимо учитывать.

Ошибки и несоответствия в документации, приводящие к повторным согласованиям и увеличению сроков закупок.

Необходимость оперативного поиска информации, проверки актуальности нормативных требований и формирования рекомендаций для сотрудников.

Требования к информационной безопасности и конфиденциальности производственных данных, исключающие передачу документов во внешние облачные ИИ-сервисы.

Интеллектуальная система на базе локальных языковых моделей (LLM), работающая в защищённой инфраструктуре предприятия для сокращение время подготовки и проверки документации, минимизация ошибки и ускорение производственных и закупочных процессов.

Решение модульное, адаптированное к внутренним регламентам конкретного предприятия и обеспечивает возможность дальнейшего тиражирования в энергетике и промышленности.

Результаты реализации проекта:

Разработана система локальных ИИ-модулей на базе языковых моделей (LLM), предназначенная для автоматизации работы с технической, нормативной и закупочной документацией предприятий энергетики и промышленности.

Основные результаты:

• Сокращение времени проверки технических заданий — с 4 часов до 5 минут.

• Автоматизация подготовки ТЗ — сокращение времени формирования документа с 16 часов до 30 минут.

• Проверка нормативной документации — автоматизированный анализ соответствия требованиям ГОСТ, отраслевых стандартов и внутренних регламентов за 5 минут вместо 5 часов.

• Сокращение количества согласований — до 2 циклов благодаря автоматическому выявлению ошибок и несоответствий.

• Автоматизация классификации закупок — подбор кодов ОКПД2 и сопоставление номенклатурных позиций.

• Ускорение сопоставления ИЦИ — с 24 часов до 20 минут.

• Повышение качества документации — снижение количества ошибок, противоречий и необоснованных ограничений конкуренции.

Технологический результат: создана модульная архитектура, позволяющая разворачивать ИИ-решения непосредственно на вычислительных мощностях заказчика без передачи конфиденциальной информации во внешние облачные сервисы.

Результат проекта: сформирована технологическая основа для внедрения корпоративных ИИ-помощников, адаптируемых под нормативную базу, внутренние процессы и отраслевую специфику предприятий энергетики и промышленности.