AI-transformation.ru

ИИ в контроле качества — кейсы внедрения — страница 3

Примеры применения искусственного интеллекта для контроля качества продукции и услуг: машинное зрение, выявление дефектов и анализ работы сотрудников. Кейсы показывают объект проверки, роль специалистов и результаты внедрения.

Кейсов внедрения: 280.

Кейсы компаний — страница 3

Сеть ветклиник «Айболит Плюс»

ИИ-проверка полноты ветеринарных медицинских карт

Валидатор на базе ИИ автоматически читает медицинские карты и проверяет полноту записи по заданным критериям.

За неделю обработаны 803 карты: 55 нормально заполнены, 282 направлены на контроль, 456 отмечены как зона риска.

Сеть ветклиник «Айболит Плюс»

ИИ-оценка звонков и переписок администраторов

ИИ транскрибирует звонки, разделяет их на целевые и нецелевые, оценивает работу оператора; отдельный контур отслеживает отсутствие ответа в переписках и направляет руководителю сигнал.

70% переписок ранее заканчивались без результата и предложения записи; сейчас получено 95 записей из 160 целевых звонков.

Дилерская группа в ЦФО, название не раскрыто

ИИ-агент для привлечения автомобилей на комиссию и аудита отдела продаж

В дилерской группе параллельно запустили кол-центр и ИИ-агента для привлечения клиентов на постановку автомобилей на комиссию; ИИ также проанализировал записи разговоров и выявил потери лидов менеджерами.

ИИ-агент совершил 1360 звонков, получил 125 согласий на консультацию, 34 визита и 9 автомобилей на складе; стоимость лида составила 1440 рублей против 2097 рублей у операторов.

Авто.ру

ИИ сводит отзывы владельцев по аспектам эксплуатации

В Бортжурнале помощник анализирует отзывы и выделяет часто упоминаемые достоинства и недостатки автомобиля по 17 аспектам.

Покупателю доступна сводка оценок владельцев. Изменение времени изучения отзывов не раскрыто.

Cronit

ИИ-ориентированный жизненный цикл разработки корпоративного ПО

ИИ встроен во все этапы жизненного цикла разработки: анализ требований, проектирование, написание и ревью кода, тестирование, деплой и поддержку.

Заявлены ускорение работы, снижение количества ошибок и повышение качества кода; доказанные количественные показатели не раскрыты.

Птицефабрика «Чамзинская» (агрогруппа «Хорошее дело»)

Машинное зрение автоматически отбраковывает дефектные куриные тушки

Система ML Sense с двумя камерами и нейросетью анализирует каждую тушку, выявляет порезы, гематомы, переломы, дерматиты и другие дефекты и автоматически удаляет бракованную продукцию с конвейера.

Заявленная точность детектирования дефектов достигает 99%.

Московское предприятие по производству готовых блюд

ИИ-контроль соблюдения санитарных норм на пищевом производстве

На площадке внедрено ИИ-решение, которое контролирует использование средств индивидуальной защиты и соблюдение порядка обработки рук.

Система способна мгновенно сигнализировать о нарушениях санитарных норм.

«ЭКО-культура»

Видеоаналитика для мониторинга растений и выявления болезней

Система видеофиксации и нейросети отслеживают скорость созревания томатов и выявляют отклонения в листьях, плодах и корнях растений.

Система позволяет своевременно выявлять развитие свыше 40 болезней и принимать меры для сохранения урожая.

MD Audit

ИИ и база знаний ускорили заведение дефектов

Компания создала систему с единой базой знаний о работе программных систем и требованиях к тестовым артефактам для заведения дефектов.

По словам ведущего инженера по тестированию MD Audit, заведение дефектов ускорилось примерно в пять раз.

Девелоника

ИИ-конвейер снизил стоимость обработки технических заданий

Компания применяет цепочку обработки данных с детерминированной проверкой результата при разработке ИИ-продуктов.

По словам коммерческого директора «Девелоники», за полгода стоимость обработки одного технического задания в токенах снизилась примерно в десять раз. На проработанных постановках производительность программистов может достигать 1,6 тыс. строк кода в час.

Test IT

Внутренний сервис анализирует причины падения сквозных тестов

Внутренний сервис собирает сведения из нескольких источников, обрабатывает их на детерминированных этапах и подключает модель к анализу причин падения сквозных тестов; итог проверяет инженер.

Количественный эффект не раскрыт.

MD Audit

Кодинг-агенты выполняют задачи по проверяемым пайплайнам

Кодинг-агенты работают по пайплайнам с автономностью, обратной связью и обязательной серверной валидацией результатов.

По словам технического директора MD Audit, такой подход позволяет инженеру вести одновременно четыре-пять задач.

Сеть ветеринарных клиник «Сытая морда»

ИИ-анализ звонков для контроля работы администраторов и повышения конверсии записи

Внедрена система на базе моделей OpenAI: она транскрибирует входящие и исходящие звонки, оценивает их по единому чек-листу и формирует статистику, связанную с премированием администраторов.

По словам спикера, конверсия из целевого звонка в запись за квартал выросла примерно вдвое, а контроль стал занимать менее получаса в месяц.

«Лемана ПРО»

ML отбирает рискованные сборки заказов для ручной проверки

Модель прогнозирует вероятность расхождений в сборке заказа: низкорисковые сборки проходят без сплошной проверки, высокорисковые контролируются вручную.

Доля выявленных расхождений в отобранных случаях выросла до 3,4% против 1,8% при ручной проверке; эффект за 2025 год составил 80 млн рублей, производительность контрольных операций выросла почти вдвое.

Санкт-Петербург

ИИ-контроль благоустройства и нарушений городской среды

Используют мобильные ИИ-комплексы и интеллектуальные модули для контроля благоустройства и выявления нарушений в онлайн-режиме.

Мобильные комплексы фиксируют нарушения на скорости до 80 км/ч; система анализирует более 50 видов нарушений, включая состояние площадок с ТКО и неправильную парковку.

«ЭкоПоинт» и проект «ЭкоНижний»

ИИ-система сортирует вторичные ресурсы

В 2025 году запущена технологическая линия, которая принимает вторсырьё и сортирует его по видам с применением ИИ.

Количественный результат не раскрыт.

Казань

ИИ выявляет снег и наледь на крышах

В городе экспериментально применяют ИИ для мониторинга состояния крыш и выявления снега и наледи.

Количественный результат не раскрыт.

Университет не назван

Проверка выпускной работы системой «Антиплагиат.Вуз»

Университет применил систему «Антиплагиат.Вуз» для классификации выпускной работы по признаку ИИ-контента.

Студентка была восстановлена; суд указал, что вероятностный отчёт без надлежащей экспертной оценки не мог быть единственным основанием неблагоприятного решения.

Роспатент

PatSearch для проверки сходства товарных знаков

PatSearch проверяет визуальное, фонетическое и семантическое сходство обозначений по базам зарегистрированных товарных знаков.

Патентные поверенные отмечают повышение качества контроля данных; количественный эффект не раскрыт.

Анонимный российский юридический департамент

LLM-пайплайн для анализа договорных и санкционных рисков

Юридический департамент преобразовал таблицу типовых рисков и политику рисков в двухрежимный LLM-пайплайн, который анализирует договор и формирует структурированный черновик рисков.

Время проверки одного договора сократилось примерно с двух часов до 20–30 минут; при потоке в тысячи договоров заявлена экономия сотен часов.

АС «Максавит»

ИИ-аудиоаналитика обслуживания в аптеках

На кассах устанавливают микрофоны, а система разделяет реплики фармацевта и клиента и оценивает диалог по критериям качества обслуживания.

Выявленные системой паттерны используются для дообучения фармацевтов; количественный эффект не раскрыт.

ПАО «Ростелеком»

ИИ-речевые решения в контакт-центре

В контакт-центре применены ИИ-решения 3iTech для автоматизации и анализа клиентских коммуникаций.

По сообщению источника, производительность операторов увеличилась на 21%, а скорость получения ответов клиентами — в семь раз.

Газпром нефть

ИИ для мониторинга качества строительства и дистанционных проверок

Компания использует роботизированные системы, нейросетевых помощников, беспилотные комплексы и сервис дополненной реальности для мониторинга и оценки качества строительства и дистанционных проверок.

Скорость инспекций повышена на 80%; заявлены требуемое качество и снижение затрат.

Супер Лента

Видеоаналитика контролирует наличие товаров на полках

В 2025 году сеть внедрила систему видеоаналитики для распознавания полок и контроля наличия ассортимента; после пилота технология использовалась в 100 супермаркетах.

По данным статьи, пилот позволил сэкономить 40% рабочего времени на выкладке и доставке товаров до полки, а товарооборот отдельных категорий вырос на 6%.

Русагро

БПЛА и ИИ выявляют сорняки и болезни растений

БПЛА автоматически фотографируют поля, а система распознаёт сорняки и болезни, формирует рецепт и дозировку средств защиты и составляет карту дифференцированного внесения.

Заявлена возможность выявлять проблемы и готовить меры обработки на ранней стадии.

Открыть задачу с фильтрами · Все задачи бизнеса