AI & Analytics for Industrial Performance

Повышаем эффективность производства через аналитику данных и AI

Связка BI, data engineering, ML и AI: показываем реальную картину, объясняем отклонения и подсказываем, что сделать.

↓ Снижаемзатраты · простои · потери и брак · лишние запасы
↑ Повышаемпроизводительность · выход продукции · точность прогнозов · прибыль
Обсудить задачу Смотреть кейс
Реальный дашборд птицефабрики: выполнение плана, приёмка птицы, потери и выход продукции
Дашборд проекта · убойный цех · данные обезличены

Как работает контур MechanicX

01 · ETLДанные1С, ERP, MES, SCADA, журналы служб, Excel — в одном месте
02 · BIДашбордыОтветы на вопросы руководителей: день · неделя · месяц
03 · MLПрогнозыВыход, вес, спрос, запасы, потери, сроки
04 · AIПодсказкиЧто сделать и какой эффект. Вопросы к данным обычным языком — SAGE
Кому и что

Каждому руководителю — ответ на его вопрос

Один контур, разные экраны. Ниже — примеры того, как они выглядят и что подсказывает ИИ.

Директору производства
«Выполнили ли вчера план — и почему?»
ИИ-ПОДСКАЗКАНеделя в плюсе (+5 т), но потери выше нормы — в основном выбраковка на приёмке. Проверьте условия доставки птицы.
Производство · сводка дняПРИМЕР
План дня97,4%−10 т
Потери, неделя2,77%норма 2,7%
Выход продукции80,6%норма 80%
Склад · прогноз запасовПРИМЕР
Запас корма9 днейниже нормы с 05.11
Дозаказ64 тдо 02.11
Стоимость запасов18,4 млн ₽−6% к прошлому месяцу
заказать до 02.11
Снабжению и закупкам
«На сколько дней хватит текущих запасов на складе?»
ИИ-ПОДСКАЗКАЗакажите 64 т корма до 02.11 — это дешевле срочной закупки и не замораживает лишние деньги на складе.
Коммерческому директору
«Сколько продадим в ноябре и по какой цене?»
ИИ-ПОДСКАЗКАСпрос на разделку растёт быстрее тушки. Перевести 40 т тушки в разделку — около +1,2 млн ₽ маржи за месяц.
Продажи · прогноз на месяцПРИМЕР
Спрос9,4 тыс. т+3% к октябрю
Средняя цена191 ₽/кг+1,2%
Разделка+8%быстрее тушки
лучшийбазахудший
Качество · выход за неделюПРИМЕР
Выход79,3%норма 80%
Брак1,8%+0,4 п.п.
Главный факторЛиния 22-я смена
Линия 2 · 2-я смена — 64%Сырьё 21%15%
Службе качества
«Почему выход ниже нормы — и где теряем?»
ИИ-ПОДСКАЗКАДве трети отклонения даёт линия 2 во вторую смену. Сравните настройки с первой сменой — там выход 81,2%.
HR и руководителям смен
«Хватит ли людей на смены следующей недели?»
ИИ-ПОДСКАЗКАВо 2-й смене не хватает трёх операторов, а переработки растут третью неделю — риск текучести в убойном цехе.
Персонал · неделя 46ПРИМЕР
Загрузка смен94%2-я смена −3 чел.
Переработки412 ч3-я неделя роста
Текучесть, 3 мес.11%выше нормы
Кейс · производство полного цикла · птицефабрикаСеверная · реальный проект

Все службы производства — в одном контуре

Дашборды по всем направлениям: от закупок до продажи клиенту, включая ветслужбу и HR. Ежедневный отчёт отвечает «выполнили ли план и почему» до начала планёрки.

Закупки Кормоцех Выращивание Убойный цех Склад Продажи и цены + Ветслужба + HR
✓Ежедневная сводка по производству, складу и ценам с объяснением отклонений
✓Прогноз веса птицы до конца откорма и прогноз закупок
✓Каждое отклонение раскладывается на причины: поголовье, вес, потери, выход
Дашборд убойного цеха: выполнение плана, приёмка, потери и выход продукции ДАШБОРД ПРОЕКТА · убойный цех · данные обезличены
[−XX%]Время на ежедневную отчётность
[X,X%]Ошибка прогноза веса на забой
[XX%]Точность прогноза закупок
[XX млн ₽]Эффект за [период]
Как начать

Начните с одной задачи — масштабируйте то, что дало эффект

1ДиагностикаСмотрим данные и процессы, находим 2–3 рычага с эффектом в деньгах, фиксируем исходные показатели.Срок: [X недель]
2ПилотОдин цех или процесс: работающий отчёт или модель и сравнение с исходным уровнем по согласованным критериям.Срок: [X недель]
3Контур и сопровождениеПодключаем остальные службы, каждый месяц измеряем эффект и ищем новые точки роста.Формат: ежемесячно

Придётся менять ERP или MES?

Нет. Строим аналитический слой поверх ваших систем и подключаем их как источники: 1С, ERP, MES, SCADA, журналы служб, Excel.

Где будут данные?

На вашей инфраструктуре или в облаке — по вашим требованиям. Согласуем на диагностике.

Хватит ли данных для прогноза?

Обычно достаточно истории за несколько производственных циклов. Модель проверяем на прошлых периодах до запуска и показываем, насколько она ошибается.

Начнём с задачи, которая даст наибольший эффект

Расскажите, что хотите улучшить на производстве. На встрече разберём ситуацию и покажем, где данные и модели дадут измеримый результат.

✓ 45 минут, без обязательств✓ Говорим о процессе, а не о технологиях✓ На выходе — 2–3 гипотезы с оценкой эффекта