ML-платформа прогнозирования стоимости и сроков строительства
Разработали ML-платформу для застройщика, прогнозирующую стоимость и сроки строительства, что позволило снизить перерасход бюджета до 10% и сократить сроки сдачи на 12 дней.
Задача
Застройщик-девелопер сталкивался с систематическим перерасходом бюджета на 7–15% и срывом сроков на 1–3 месяца из-за субъективных факторов. Требовался инструмент для прогнозирования стоимости и сроков до начала работ и мгновенной проверки смет.
Решение
Разработана ML-платформа на CatBoost, обученная на исторических данных по 400+ полям, с SHAP-анализом для интерпретируемости. Создан интерактивный UX-интерфейс (React + FastAPI) с пояснениями модели и кнопкой «почему так?». Проведено обучение прорабов, что обеспечило добровольное использование сервиса 87% сотрудников.
Результат
Прямая экономия материалов и трудозатрат до 10% (9,2% в пилоте), сокращение средних сроков сдачи на 12 дней, мгновенный аудит смет за 15 секунд, 94% отклонений объясняются данными. 3-месячный ROI проекта.
Похожие кейсы
Система лояльности Docke в твоем мобильном приложении
Создали онлайн-канал и инфраструктуру для строительных компаний и покупателей стройматериалов — приложение получило 5 баллов в сторах
HydroWeb — цифровая платформа для расчёта нагрузок и устойчивости котлованов
Сократили время расчёта нагрузок с нескольких секунд до 0,2 секунды для инженеров-проектировщиков
Smetofor — онлайн-cервис расчета строительных смет
Автоматизировали расчёт строительной сметы и логистики для прорабов — сократили время с 4–5 часов до 15 секунд
Cервис для мониторинга состояния кровель «Умная крыша»
Разработали сервис «Умная крыша» для управления недвижимостью — сократили time-to-market ключевых функций до 2 недель и снизили количество критических багов на 90%
Личный кабинет подрядчика ГК ФСК
Разработали личный кабинет подрядчика для ГК ФСК, ускорив согласование документов в 4 раза (с 30 до 7 дней).