Локальные ИИ-модули для промышленности
Проектируем и внедряем прикладные ИИ-модули внутри контура предприятия: без облачной передачи данных, с интеграцией в документы, производственные процессы и внутренние системы заказчика.
КБ-78 разрабатывает локальные ИИ-решения для промышленных и инженерных задач: поиск по технической документации, распознавание чертежей и спецификаций, ассистенты для рабочих процессов, техническое зрение и видеоаналитика.
Страница ориентирована на задачи, где нельзя просто подключить облачный сервис: важны закрытый контур, NDA, требования информационной безопасности, контроль доступа, работа с внутренними форматами и интеграция с действующими системами предприятия.
Мы не продаем универсальную «нейросеть для всего». Под задачу заказчика формируется состав модуля: модель, RAG-поиск по документам, OCR/распознавание чертежей, интерфейс оператора, API, роли доступа, журналы событий и требования к приемке.
Решение может работать на сервере предприятия, рабочей станции с GPU, edge-устройстве для камеры или выделенной платформе на базе DGX Spark, Jetson либо оборудования заказчика. Конфигурация выбирается после анализа данных, задержек, числа пользователей, камер и требований ИБ.
Направления локальных ИИ-решений

ИИ-модули работают на оборудовании заказчика без передачи данных во внешние облачные сервисы.

Извлечение данных из PDF, DWG и сканов, сверка таблиц и подготовка ведомостей для инженерных задач.

Поиск по корпоративным документам на естественном языке с цитатами и ссылками на источники.

Создание задач, маршрутов и сводок по документам, счетам и КД внутри локального контура.

Распознавание объектов, координат и ориентации деталей для сборки, контроля и роботизированных операций.

Сценарии мониторинга, детекция событий и тревоги без передачи видео во внешние сервисы.

Адаптация моделей под терминологию, документы и регламенты заказчика с контролируемым качеством ответов.

DGX Spark, Jetson или сервер заказчика под объём данных, модели и требования информационной безопасности.
Что внедряем
Основной фокус КБ-78 — прикладные ИИ-модули для инженерных подразделений, производственных служб, архивов, проектных команд и компаний с закрытым контуром данных.
- RAG и поиск по документам. Локальная база знаний по чертежам, инструкциям, ГОСТ, ТУ, регламентам, переписке и архивам с ответами со ссылкой на источник.
- Распознавание чертежей и спецификаций. Извлечение позиций, материалов, размеров, обозначений и табличных данных из PDF, сканов, изображений и архивов.
- ИИ-ассистенты для рабочих процессов. Помощники для Redmine, технической поддержки, подготовки карточек задач, обработки заявок и поиска похожих решений.
- Техническое зрение и видеоаналитика. Распознавание объектов, контроль операций, подсказки оператору, анализ видеопотока и подготовка данных для роботизации.
- Локальные LLM и дообучение. Подбор модели, настройка промптов, векторного поиска, прав доступа и, если нужно, дообучение на данных заказчика.
Из текущих наработок используем IntraTable для чертежей и спецификаций, IntraArchive для смыслового поиска по архивам, Redmine AI Help для инженерных задач и модуль технического зрения. Каждый проект адаптируется под реальные данные, ограничения и критерии приемки заказчика.
Выполненные проекты
Масштабирование: раздельная калибровка по осям X и Y (мм/пиксель);
Диапазон углов: генерация синтетических данных на 720 поворотов (шаг 0.5°) для обучения;
Высокоскоростные пресеты: 100 Гц (100 кадров в секунду) при уменьшении маски сегментации до 64px;
Chrome-расширение (Load unpacked). Работает поверх REST API Redmine 4.0+;
Поддержка OAuth 2.0 для безопасной авторизации без передачи пароля. Альтернатива — использование персонального API-ключа;
Асинхронная обработка с определением контекста через активную вкладку браузера;
Поддерживаемые форматы:
Документы: PDF, Microsoft Word;
Полная локальность работы: функционирование без доступа к сети интернет, что гарантирует сохранность конфиденциальных данных предприятия;
Поддержка широкого спектра форматов: PDF, JPEG, DWG, а также архивов ZIP (без необходимости разархивирования);
Распознавание нечитабельного текста: способность корректно интерпретировать нечеткие сканы, рукописный текст и сложную документацию;
Автоматическая генерация сводных ведомостей: с категоризацией, суммированием количества и итоговыми данными;
Двупанельный интерфейс проверки: одновременное отображение структурированной таблицы и оригинальной страницы или скана;
Полная автономность: работа без доступа к интернету, данные не передаются вовне;
Поддерживаемые форматы: PDF, JPEG, DWG, файлы внутри ZIP (без разархивирования);
Тип взаимодействия: веб-чат на естественном языке (свободная форма запроса);
Режим работы: локальный сервер внутри контура организации;
Масштабируемость: возможность расширения функций под специфику заказчика;
Смотреть все реализованные проекты в портфолио КБ‑78.
Почему локальный ИИ
Для промышленности и защищенных сред ценность ИИ часто определяется не только качеством модели, но и способом внедрения. Данные не должны уходить во внешние сервисы, результат должен быть проверяемым, а система должна вписываться в существующие права доступа, регламенты и инфраструктуру.
- Конфиденциальность. Документы, чертежи, фото, видео и технологические данные остаются внутри периметра заказчика.
- Автономность. Возможна работа без постоянного доступа в интернет, в том числе в изолированном контуре.
- Интеграция. Модуль подключается к внутренним архивам, Redmine, файловым хранилищам, API, камерам, рабочим местам и производственным системам.
- Управляемость. В ТЗ фиксируются роли, журналы действий, ограничения модели, формат ответа, критерии точности и порядок верификации.
- Инженерная адаптация. Решение учитывает реальные форматы документов, качество сканов, терминологию, оборудование и процесс приемки.
Как строится проект
- Обследование задачи и данных. Определяем процесс, источники информации, ограничения ИБ, пользователей, камеры, форматы файлов и целевой эффект.
- ТЗ и архитектура локального контура. Описываем состав модуля, модель, железо, роли доступа, интеграции, требования к журналированию и приемке.
- Пилот на реальных примерах. Проверяем качество распознавания, поиска или видеоаналитики на ограниченном наборе данных заказчика.
- Настройка модели и интеграций. Подключаем RAG, OCR, векторную базу, API, интерфейс, дообучение или правила обработки там, где это оправдано качеством.
- Испытания и внедрение. Фиксируем результаты, передаем документацию, обучаем пользователей и согласуем сопровождение.
Что нужно для предварительной оценки
Для первого разговора достаточно описать задачу и контур данных: какие документы, изображения, видео или системы нужно подключить; сколько пользователей или камер предполагается; какие ограничения по интернету, серверу, GPU, срокам, точности и доступам уже известны.
Если готового ТЗ нет, помогаем сформировать его через техническую сессию: отделяем задачи для пилота от долгосрочной архитектуры, показываем риски и предлагаем реалистичный план внедрения.
Частые вопросы о локальных ИИ-модулях
Нужен ли интернет для работы системы?
Нет, если по ТЗ требуется изолированный контур. Модуль можно развернуть локально, а обновления, модели и регламенты сопровождения согласовать отдельно.
Какие данные покидают предприятие?
В локальной архитектуре документы, изображения, видео и производственные данные не передаются во внешние облачные сервисы. Если для пилота нужны обезличенные примеры, порядок передачи фиксируется отдельно.
Можно ли начать с пилота?
Да. Обычно безопаснее проверить задачу на ограниченном наборе документов, камер или пользователей, зафиксировать метрики качества и только после этого масштабировать решение.
Как выбирается оборудование?
Сначала считаем нагрузку и ограничения: объем документов, число пользователей, модель, задержку ответа, количество камер, требования ИБ и доступное железо. После этого предлагаем сервер заказчика, рабочую станцию с GPU, Jetson, DGX Spark или другую подходящую платформу.
Результат работ
В зависимости от проекта заказчик получает локально развернутый модуль, инструкцию администратора и пользователя, описание API или интеграций, настроенные роли доступа, сценарии проверки качества и рекомендации по дальнейшему развитию. Стоимость и окупаемость считаются по конкретной задаче, а не по универсальному прайсу.
Наши преимущества
Этапы реализации проекта
Вы можете выбрать удобный вам вариант оплаты
Проектная оплата
Подходит для тех, кому необходима реализация проекта «под ключ» или ведение его определенного этапа
Почасовая оплата
Подходит для тех, кому нужно выполнить небольшие проекты или задачи
Оплата документов
Подходит для тех, кому необходима только документация по проекту



