В подборке 181 кейс: мобильные приложения для промышленных компаний. Кейсы агентств SimbirSoft, Webest, QSOFT и ещё 123 агентства. Проекты 2010–2026 годов. У 79 кейсов есть измеримый результат, 24 отмечены наградами премий.
За 4 месяца контекстной рекламы привлекли 154 целевых лида на партнерство для производителя систем умного дома TouchOn при стоимости лида 1 127 рублей.
1 127 ₽ Стоимость целевого лида
Разработали мобильное приложение для заказа питания с доставкой для 45 000 сотрудников НЛМК: охват питанием вырос на 7%, заказ ланч-боксов — на 150%.
+7% Охват питанием
Разработали сайт с иммерсивной 3D-анимацией, мобильное приложение и личный кабинет для Climatec — путь до целевого действия сократился с 5 до 2 шагов.
5 → 2 Путь до действия
Создали интерактивную книгу-квест с дополненной реальностью к 85-летию «Ленгипротранса» — подарок для сотрудников, знакомящий с историей и работой института.
Разработали ИИ-платформу MarQus для сортировки ТБО, которая увеличила скорость сортировки более чем в 2 раза — до 60–70 объектов в минуту.
60–70 объектов в минуту Скорость сортировки
Разработали мобильное приложение для менеджеров Zeppelin Russland: каталог техники, контакты, лизинг-калькулятор и офлайн-доступ к данным.
Разработали AR-приложение для Danaflex, чтобы презентовать новую перерабатываемую упаковку: более 100 заказчиков установили его и приняли участие в интерактивах.
100+ Установок приложения
Обновили мобильный интранет НЛМК: 31 000 из 50 000 сотрудников ежемесячно пользуются приложением.
31 000 Ежемесячных пользователей
Миграция бэкенда мобильного сервиса TN Check с .NET на Golang позволила вдвое увеличить число активных пользователей и сократить время вывода новых функций.
×2 Рост активных пользователей
Создали мобильное приложение «ПроПластик» для СИБУРа: коммуникационная кампания достигла 2 млн+ просмотров.
2 млн+ Просмотры кампании
Разработали мобильное приложение с собственным ML-движком для распознавания кодов, увеличив успешную декодировку на 20–30% при плохом качестве.
+20–30% Успешная декодировка
Разработали систему инспекций для SberDevices: автоматизировали контроль качества и сократили подготовку отчётов с нескольких дней до нескольких секунд.
Разработали мобильное приложение «Мера» для НЛМК, чтобы сотрудники эффективнее организовывали встречи и давали обратную связь.
9 месяцев Срок запуска
Разработали интерактивный тачскрин-экран для демонстрации оборудования «Механотроники» на выставке «Электрические сети 2023».
Разработали внутренний маркетплейс для промышленного предприятия, срок закупа товаров сократился в 4 раза.
×4 Срок закупа
Разработано мобильное приложение FASTEP с AR-инструкциями для бытовой и промышленной техники, которое повышает точность операций на 90% и ускоряет работу на 25%.
+90% Точность операций
Разработали цифровой сервис «Умная крыша» для ТЕХНОНИКОЛЬ: сократили time-to-market до 2 недель, снизили критических багов на 90% и запустили пилот на 45 объектах.
2 недели Time-to-market функций
Создали платформу «Мнения» для «Газпромнефти», где опубликовано более 11 000 отзывов на более 1100 контрагентов.
11 000 Отзывов на платформе
Разработали Android-приложение для Dexen Industries, которое собирает данные со счетчиков по Bluetooth и помогает пользователям сократить расходы на энергоресурсы на 10–30%.
10–30% Сокращение расходов
Разработали кроссплатформенное мобильное приложение на Flutter для мониторинга упаковочного оборудования Aurora NXT в реальном времени.
10 секунд Обновление данных
Создали VR-тренажёр для отработки действий при ЧП на нефтяной платформе: доля сдавших экзамен на 100 баллов выросла на 40%.
+40% Сдали экзамен на 100 баллов
Разработали мобильное приложение для автоматизации процессов электросетевой компании: электронный документооборот, контроль персонала и снижение времени аварийно-восстановительных работ.
Разработали мобильное приложение Telemetron Teleport для владельцев вендинговых аппаратов, прошли модерацию магазинов за 2 месяца.
2 месяца Модерация в магазинах приложений
Разработали экосистему IoT-устройств Data Gateway для удалённого управления лабораторией и сбора данных в LIMS.