Алгоритмы анализируют клиентские отзывы
Система автоматически анализирует отзывы и выявляет проблемы на уровне отдельных магазинов.
Обрабатывается до 150 тыс. отзывов в день.
ИИ в контроле качества — кейсы внедрения — страница 4
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 4
Компьютерное зрение контролирует наличие товаров на полке
Компания использует компьютерное зрение для автоматического контроля наличия товаров и соблюдения стандартов выкладки.
Контроль полок включён в операционные процессы. Охват магазинов и отдельный экономический эффект не раскрыты.
Внедрение речевой аналитики 3i TouchPoint Analytics на базе LLM
Внедрена система речевой аналитики для анализа профильных звонков, автоматической проверки чек-листов, выявления проблемных сценариев и кластеризации клиентских инсайтов.
Продажи по телефону выросли на 19%; соблюдение скриптов и техник продаж — с 41% до 94%; доля оформления заказа по телефону — с 12% до 15%; доля решённых вопросов — с 90% до 92%; Resolved Issue Rate — с 58% до 77%; CSI — с 4,6 до 4,7; доля операторов, не справляющихся с консультацией, — с 30% до 12%. Точность автоматической оценки превысила 90%.
ИИ и дроны для мониторинга состояния гидротехнических сооружений ГЭС
РусГидро внедрило цифровую технологию обследования гидротехнических сооружений с использованием ИИ и дронов.
Эффективность мониторинга состояния гидротехнических сооружений повышена на 90%.
ИИ в автоматизированной системе управления производством удобрений
В промышленную АСУП интегрировали GigaChat MAX, модель машинного обучения, RAG и ИИ-агентов.
Модель прогнозирует качество готовой продукции, LLM контролирует соблюдение технологических регламентов, а система помогает поддерживать технологический режим, сокращать время ежедневных операций и минимизировать нештатные ситуации; количественный эффект не раскрыт.
ИИ прогнозирует качество до получения лабораторных результатов
На череповецком производстве AI Химик прогнозирует параметры качества по производственным данным внутри системы управления предприятием.
Время получения прогнозных данных о качестве сократилось с 4–6 часов до 30 минут.
Предиктивная аналитика выявляет расхождения в поставках
Система анализирует массивы данных и прогнозирует расхождения в поставках до их возникновения.
Расхождения с поставщиками сократились на 80%; заявлена ежегодная экономия 60 млн рублей.
ИИ анализирует звонки и клиентские обращения девелопера
Компания применяет ИИ в аналитике звонков и общении с клиентами: система выявляет вопросы, места потери контакта и повторяющиеся темы, помогает обрабатывать запросы и готовить ответы.
Источник заявляет более быструю обработку запросов и подготовку ответов; численные показатели не раскрыты.
Нейропомощник анализирует звонки и подсказывает менеджерам
Нейропомощник анализирует разговор менеджера с клиентом, в реальном времени даёт подсказки и формирует рекомендации для повторного контакта; расшифровка и анализ звонков автоматизированы.
Большая часть расшифровки и анализа звонков полностью автоматизирована.
Компьютерное зрение проверяет, как сотрудники моют руки
На фабрике-кухне камеры над раковинами распознают сотрудников по цифровым шевронам и проверяют последовательность и длительность мытья рук. При нарушении система уведомляет оператора и формирует аналитику.
Контроль санитарной процедуры автоматизирован на пилотной площадке. Изменение числа нарушений и показателей безопасности еды не раскрыто.
Компьютерное зрение для контроля качества финальной упаковки
На выходе производственной линии установили систему компьютерного зрения для выявления дефектов финальной упаковки.
Через квартал количество рекламаций от крупных ретейлеров сократилось в три раза. Контролёры ОТК разбирают спорные случаи, отмеченные системой, и работают с поставщиками по качеству сырья.
ИИ оценивает состояние и спелость плодов в теплицах
Система анализирует снятые смартфоном изображения плодов по цвету, размеру, форме и степени зрелости, оценивая состояние растения и готовность плодов к сбору.
Отдельный количественный эффект системы не раскрыт.
Автоматический BIM-чеклист проверяет модели перед экспертизой
Бюро запустило модуль BIM-чеклиста, который автоматически проверяет модель перед передачей в экспертизу.
В статье заявлено снижение числа замечаний экспертизы по BIM-моделям на 60%.
Бот контролирует ежедневные фотоотчёты субподрядчиков
Telegram-бот ожидает фотоотчёт субподрядчика к 18:00, автоматически напоминает и готовит итоговую сводку для клиента.
Ежедневный контроль и информирование клиента стали автоматическими.
Нейросеть распознаёт болезни миндаля и предлагает лечение
В хозяйстве испытали нейросетевую систему, которая по фотографиям листьев и ствола определяет болезни миндаля, предлагает варианты лечения и сохраняет историю растений и обработок.
Точность распознавания заболеваний в испытаниях достигла 70–90%; за первый год испытаний гибель молодых саженцев в хозяйстве составила 1–2%.
ИИ выявляет дефекты содержания придорожных территорий
В проекте «Чистая придорожная территория» комплексы на служебном транспорте выявляют дефекты содержания территорий.
Сорок комплексов подтвердили более 3,1 тыс. дефектов содержания.
ИИ-анализ звонков и разговоров с гостями
В ресторанных сетях внедрён анализ звонков и разговоров с гостями; владельцу ежедневно направляется сводка с оценкой качества разговоров и проблемными звонками.
Владелец заявляет, что процесс позволил жёстко контролировать и кратно улучшить качество обслуживания; влияние на выручку напрямую не измерено.
ИИ-модели поддерживают переход на внутренние рейтинги
Разработаны и внедрены модели, архитектура и системы для автоматизации расчётов и контроля качества данных.
Первый этап внедрения завершён.
ИИ для анализа и модерации отзывов клиентов
ИИ анализирует тональность отзывов, расставляет приоритеты, генерирует ответы и создаёт тикеты для проблемных обращений.
Время подготовки ответов сократилось с 7000 минут до 1–2 минут.
Нейросеть выявляет дефекты микроплат
Нейросеть применяется для распознавания дефектов на микроплатах.
Заявлены ускорение выпуска продукции и сокращение доли брака без количественных показателей.
ИИ выявляет бракованную продукцию
ИИ используется для выявления бракованной продукции.
Количественный эффект не раскрыт.
Автономный ИИ-агент контроля качества данных
ИИ-агент анализирует статистические аномалии, отсекает шум, формирует вердикт о причинах и автоматически регистрирует инциденты качества данных в ITSM.
От обнаружения аномалии до регистрации инцидента проходит не более двух часов; трудозатраты на отсев шума снижены до нуля; за 2025 год обнаружено около 2 тыс. ошибок качества данных; эффект оценивается в сотни миллионов рублей в год.
Автоматический осмотр контейнеров машинным зрением
ВМТП ввёл в эксплуатацию систему автоматического осмотра контейнеров на основе машинного зрения.
Количественный эффект не раскрыт.
Контроль лазерной маркировки на линии розлива
Внедрена система технического зрения на базе ML Sense: она распознаёт маркировку, проверяет читаемость и соответствие даты параметрам партии, а при браке останавливает линию.
Точность распознавания достигла до 99%; контроль маркировки автоматизирован.
Нейросети для контроля состояния дорог
Муниципалитет начал использовать нейросети для контроля состояния дорог.
Более оперативное решение запросов граждан заявлено в общем виде; количественный эффект не раскрыт.
«АтомМайнд» контролирует технологические параметры предприятий
Платформа контролирует более 2 млн технологических параметров на предприятиях атомной отрасли и поддерживает обслуживание оборудования и контроль брака.
Расходы на обслуживание оборудования снижены на 30%, доля брака — с 2,3% до 0,9%; заявлена экономия свыше 10 тыс. человеко-часов в год.
Машинное зрение и предиктивная аналитика в ремонте скважин
На шести производственных линиях машинное зрение автоматически считает насосно-компрессорные трубы при ремонте скважин; предиктивная аналитика анализирует акустические сигналы и токовые параметры электродвигателей для раннего выявления неисправностей.
Межремонтный период наземного оборудования доведён до 123 суток; Татнефть почти два года не закупает новые НКТ и около года — новые приводы.
Машинная модерация карточек товаров
Ozon применяет машинное обучение для автоматической модерации новых карточек товаров вместо ручной обработки.
Проверка новых товаров занимает менее трех минут и выполняется в десятки раз быстрее ручной обработки.
Пилот SmartInspect для автоматической диагностики мостов и дорожного покрытия в Ленинградской области
В пилоте компьютерное зрение анализирует аэрофотосъёмку и автоматически выявляет трещины, деформации и признаки коррозии на мостах и дорожном покрытии.
Система формирует отчёты с привязкой к координатам и помогает дорожным службам приоритизировать ремонтные работы.
Автоматическая ИИ-модерация объявлений
Система на базе компьютерного зрения и ML-алгоритмов проверяет фотографии, описания и параметры объявлений до публикации.
Снижается нагрузка на ручную модерацию и повышается качество ленты предложений.