Технический эксперт по общему машиностроению в компании COMETAL Николай Захаров автоматизировал часть своих задач с помощью нейросетей. За два месяца внедрения ИИ удалось передать алгоритмам около 20% рабочего времени — примерно 8 часов в неделю. Это позволило сократить время выполнения рутинных операций в 2–3 раза.
Какие задачи взял на себя ИИ
Нейросети помогают справляться с девятью типами задач, включая проверку комплектности конструкторской документации (КД), выявление редких марок материалов, расчет массы изделий и формирование сводных таблиц. Также ИИ участвует в подготовке маршрутных техпроцессов, оценке сроков разработки КМД и предварительном расчете стоимости по техзаданию.
Наибольшую эффективность показала проверка комплектности чертежей. Если раньше на одну заявку уходил в среднем час, то теперь процесс занимает около 5 минут. Например, обработка сложной заявки на изготовление форм для домостроения, которая раньше требовала 1,5–2 дня работы, с помощью ИИ заняла всего 30 минут. Кроме того, нейросети помогают снижать количество ошибок, подсвечивая сложные конструктивные элементы, которые эксперт может упустить при беглом просмотре.
Точность и инструменты
Для работы используются модели Claude и ChatGPT. По словам эксперта, Claude показывает более стабильные результаты при проверке комплектности, в то время как ChatGPT иногда ошибочно помечает стандартные покупные изделия как отсутствующие чертежи. Точность работы ИИ варьируется: проверка комплектности и расчет по техзаданию оцениваются на 5 из 5, тогда как расчет стоимости по полной документации остается «бутылочным горлышком» из-за сложностей в построении точного техпроцесса.
Все результаты работы нейросетей проходят обязательную проверку человеком. Чтобы соблюсти требования коммерческой тайны и 152-ФЗ, перед отправкой данных в ИИ они проходят процедуру обезличивания.
Эффект для бизнеса
Главным преимуществом автоматизации стала скорость взаимодействия с клиентами: заказчики получают ответы на запросы значительно быстрее. Несмотря на скепсис части коллег, внедрение ИИ обосновано экономической эффективностью — возможность обрабатывать больше проектов без потери качества. По мнению Николая Захарова, процесс внедрения ИИ также заставил его более четко структурировать и формализовать собственную экспертизу.