Спецпроекты • 28 октября 2026
Напарник у станка: как ветераны заводской автоматизации встроили GigaChat в цех
Напарник у станка: как ветераны заводской автоматизации встроили GigaChat в цех
Обычно промышленный софт внедряют годами, но нижегородская команда R2S ProWork пошла по иному пути: первый модуль своей платформы она устанавливает за четыре–восемь недель. Вопросы, с которыми рабочие раньше шли к технологу, забирает ассистент на базе GigaChat. Рассказываем, как устроен цифровой напарник для цеха и как команда решала, что доверить нейросети.
Обычно промышленный софт внедряют годами, но нижегородская команда R2S ProWork пошла по иному пути: первый модуль своей платформы она устанавливает за четыре–восемь недель. Вопросы, с которыми рабочие раньше шли к технологу, забирает ассистент на базе GigaChat. Рассказываем, как устроен цифровой напарник для цеха и как команда решала, что доверить нейросети.
От станка до платформы
Юридически R2S Pro зарегистрирована в 2025 году, но ее костяк — ветераны промышленной автоматизации, за плечами которых суммарно больше двадцати лет разработки заводских систем управления. Александр начинал станочником широкого профиля и вырос до главного плановика крупного оборонного завода (специалиста, который управляет графиками производства, поставками, распределением ресурсов и товарных запасов. — Прим. ред.). В найме он реализовал 24 проекта по автоматизации производства и набрался опыта, а после решил открыть свое дело.
«Я знаю внутреннюю кухню заводов не по книгам. Видел, как плановики сводят балансы в Excel до ночи, а мастера ругаются из-за того, что система не учитывает фактические простои».
Александр Синицын
основатель Р2СПРО
Желание сделать собственный продукт созрело после сдачи крупного проекта для оборонного конструкторского бюро. Уже через месяц к Александру с теми же болями и просьбой разработать похожее решение под их нужды пришел другой завод. Так Александр понял, что может создать цифровую платформу автоматизации, которая закрывает 90% типичных болей многих предприятий. Оставшиеся 10% он настраивает под конкретного клиента.
Хаос в процессах
Будни типичного завода до цифровизации Александр описывает так: «Утро, из цеха звонок: станок встал, нет заготовки. Диспетчер обзванивает склад, закупки и плановый отдел, а к нему тем временем приходит мастер — ему нужна оснастка для детали. Диспетчер отправляется искать бумажный чертеж, а потом еще полчаса ищет в системах учета, где находится заготовка, где оснастка».
Главная беда, по словам Александра, в том, что на заводе нет единого источника правды (SSOT — от англ. Single Source of Truth — концепция управления информацией, при которой все данные или элементы системы хранятся в одном надежном месте. — Прим. ред.) и, как результат, каждый отдел знает о заказе что-то свое. В итоге до 70% времени управленцы тратят не на управление производством, а на сбор информации и выяснение отношений между отделами.
ProWork — решение для этой неразберихи: это единый источник правды обо всем, что происходит на заводе. Например, директор видит маржинальность заказов, загрузку цехов и риски срыва сроков. Плановик получает готовый график с учетом доступного оборудования и материалов. Мастер принимает задания на планшет и в один клик сообщает о браке или простое. С помощью платформы заказ проходит путь от заявки через планирование, закупки, цех и контроль качества до отгрузки и не теряется при переходе между отделами.
Цифровой напарник
Поверх платформы команда надстроила ИИ-ассистента на базе GigaChat. Рабочий пишет вопрос, как в мессенджере, а ассистент отвечает и сам выполняет действия в системе — так возможностями ProWork можно пользоваться, не вникая в интерфейсы и меню.
Типовые запросы к ассистенту предсказуемы: покажи техпроцесс изготовления детали, какие материалы есть на складе, что делать в первую очередь в той или иной ситуации. Но рабочие начинают воспринимать его и как базу знаний, например, спрашивают, как настроить охлаждение на станке с ЧПУ, просят напомнить сдать инструмент в кладовую, а кто-то даже пытался приспособить его как органайзер дней рождения коллег.
Новинку в цехах встречали настороженно. Главное возражение: «я буду печатать дольше, чем дозвонюсь», поэтому команда сделала крупные кнопки и голосовой ввод — теперь печатать почти не приходится. Когда выяснилось, что нужные параметры детали можно спросить у планшета возле станка, а не висеть на телефоне, вчерашние скептики стали главными активными пользователями системы.
90% времени экономят сотрудники производства на поиске информации в цехе (это данные замеров на пилотных внедрениях. — Прим. ред.);
15–30 минут технолога или мастера экономит один ответ ассистента;
4–8 недель занимает установка первого модуля платформы;
7 сценариев применения ИИ команда проверила и внедрила в продукт во время участия в программе акселератора.
90%
времени экономят сотрудники производства на поиске информации в цехе (это данные замеров на пилотных внедрениях. — Прим. ред.)
15–30 минут
технолога или мастера экономит один ответ ассистента
4–8 недель
занимает установка первого модуля платформы
7 сценариев
применения ИИ команда проверила и внедрила в продукт во время участия в программе акселератора
Нейросеть на коротком поводке
Ассистент устроен как сортировочная станция. Сначала система распознает, что человеку нужно: цифра, документ или совет. Простые вопросы, вроде «сколько деталей на складе», до нейросети даже не доходят — ответ мгновенно приходит из базы данных. Повторяющиеся запросы обслуживает кэш, память готовых ответов. GigaChat включается там, где без него никак: в поиске по технической документации и в сложном диалоге.
GigaChat не придумывает ответы с нуля. Под модель команда собрала векторную базу знаний: регламенты, техпроцессы и инструкции в удобном для ИИ формате. Сначала ассистент находит нужный фрагмент документа и только потом формулирует ответ, поэтому не выдумывает того, чего в бумагах нет. Точность такого поиска — 92%.
Если однозначного ответа нет, например, из-за расхождений в источниках, ассистент предлагает уточнить вопрос или обратиться к мастеру. А остатки, графики и статусы считают классические алгоритмы, нейросеть к ним не допущена — точность здесь стопроцентная.
GigaChat выбрали за то, что критично для промышленности: безопасность, уверенный русский технический язык и способность жить в закрытом контуре предприятия. Крупным заказчикам спокойнее работать с моделью Сбера.
Семь сценариев и один отказ
В акселератор Sber500×GigaChat команда шла проверять гипотезы. За время программы проверили и интегрировали в платформу семь сценариев применения ИИ.
Менторы на Sber500×GigaChat дали Александру полезный совет: нельзя решать всё промптами, нужно улучшать качество данных.
Векторная база знаний появилась как раз после этого инсайта: команда перестала кормить модель всем подряд, и ответы стали кратно точнее.
После демо-дня на команду вышли профильные специалисты Сбера и несколько инвесторов.
Умные часы поверх 1С
Конкурировать с гигантами рынка в компании не собираются. «Мы не пытаемся подвинуть 1С или SAP заказчика — скорее становимся умными часами поверх них. Мы встаем там, где большие системы неповоротливы», — говорит Александр. Пока тяжеловесы начинают проект с года аудита и разработки технического задания, ProWork дает заводу увидеть эффект через два месяца, а не через три года.
Директора заводов больше не хотят ИИ ради ИИ. Они спрашивают, сколько это стоит, как быстро окупится и не сломает ли производство.
В планах компании — предиктивная аналитика, стыковка с системами проектирования, разработка решений для планирования оснастки и умного склада.
Реклама: ПАО Сбербанк (ИНН 7707083893). Erid 2VtzqxZP3u7
