Российский разработчик цифровых продуктов.

PROSTO#CODE Российский разработчик цифровых продуктов

AI и ML решения для промышленной отрасли

18

Лет опыта

18 лет
300

Клиентов

300+
700

Успешных проектов

700+

За 18 лет работы мы реализовали больше 700 проектов с ощутимой экономической эффективностью.

Мы развиваем направление практического применения искусственного интеллекта и технологий машинного обучения в основных и вспомогательных производственных процессах. Наш опыт и накопленная экспертиза позволяют в короткие сроки разрабатывать узкоспециализированные ML-решения способные значительно повысить эффективность всего спектра производственных задач.

AI и ML решения:

1. Производственные процессы.
2. Логистика и цепочки поставок.
3. Финансы и бюджетирование.
4. Управленческая решения.
5. Персонал и адаптация.
6. Клиентский сервис и продажи.
7. AI-ассистенты и помощники

AI - способность компьютера имитировать человеческие действия и навыки
ML - методы обучения компьютера, позволяющие выявлять какие-либо закономерности и генерировать прогнозы

Схема разработки ивнедрения ML-решений в производстве

Разработки и внедрения
ML-решений в производстве

Бизнес-анализ

(4-6 недель)

Анализ данных

(4-8 недель)

Обработка данных

(6-10 недель)

Моделирование

(8-12 недель)

Оценка модели

(4-8 недель)

Внедрение

(6-12 недель)

Обучение персонала

(2-4 недели)

Поддержка и Развитие моделей

Управление и оптимизация – повышение эффективности комплекса производственных задач

Высокая производительность

Быстрый анализ данных и прогнозирование

Снижение затрат на персонал

Снижение влияния человеческого фактора

Адаптивность для всех типов производственных процессов

Увеличение производственной маржи

Комплекс систем и ML-решения, обеспечивают сквозную аналитику и управление всеми процессами производства для повышения исполнимости производственного плана и снижения производственных затрат.

Эффективные управленческие решения

Удобная цифровая рабочая среда, аналитика в режиме реального времени, автоматизация подготовки отчетности и цифровые подсказчики на основе ML-решений.

Снижение отклонений в технологических процессах

Контроль технологических процессов и действий ответственных исполнителей, централизация управления и автоматизация рутинных операций по управлению технологическими процессами на основе ML-решений снижают нагрузки на персонал и повышают производительность труда.

Предприятия не могут изменить внешнеэкономические факторы

Однако, они могут контролировать внутренние факторы, влияющие на себестоимость и объемы выпуска продукции