Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали кастомную MES-систему для ГК «Изолятор», чтобы автоматизировать планирование производства и перейти к позаказному производству.
В подборке 207 кейсов: интеграции CRM и ERP для промышленных предприятий. Кейсы агентств BSL, TIQUM, Цифровой элемент и ещё 114 агентств. Проекты 2015–2026 годов. У 77 кейсов есть измеримый результат, 11 отмечены наградами премий.
Разработали кастомную MES-систему для ГК «Изолятор», чтобы автоматизировать планирование производства и перейти к позаказному производству.
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 ИИ-систему контроля водителей для Термотех и сократили затраты человеко-часов в 30 раз.
×30 Сокращение человеко-часов
Разработали веб-приложение HydroWeb для расчёта нагрузок на ограждение котлована и сократили время расчёта с нескольких секунд до 0,2 секунды.
0,2 секунды Время расчёта
Разработали внутренний маркетплейс для промышленного предприятия, срок закупа товаров сократился в 4 раза.
×4 Срок закупа
Разработали интерактивный тачскрин-экран для демонстрации оборудования «Механотроники» на выставке «Электрические сети 2023».
Разработан первый в мире интернет-магазин бриллиантов от производителя с аукционами, конструктором украшений и трейсингом каждого камня.
Внедрили 1С:УНФ и автоматизировали расчет резки стали для производителя металлоконструкций «ВинПроф» — время на оформление заказов сократилось с 40 минут в день до 45 минут в год.
40 минут в день → 45 минут в год Время оформления заказов
Разработали личный кабинет для 2000 сотрудников промышленного предприятия, сократив трудозатраты на заполнение и учет документов в 10 раз.
×10 Сокращение трудозатрат
Создали цифровую экосистему для CAME с конфигуратором парковок, личным кабинетом дилеров и интеграцией с 1С — доля онлайн-заказов выросла на 35%.
+35% Онлайн-заказы
Внедрение 1С:ERP и сопутствующих систем на Императорском Тульском оружейном заводе позволило автоматизировать управление производством и обеспечить выполнение гособоронзаказа.
Разработали ML-сервис прогнозирования остатков на складах маркетплейсов для международного бренда канцелярских товаров, что позволило формировать прогнозы поставок на срок до 1 года и снизить риск Out of Stock.
до 1 года Прогноз поставок на год
Разработали платформу Inspector для контроля качества на 2000+ заводах, что снизило риск брака на 90% и сократило трудозатраты на контроль производства на 90%.
−90% Снижение брака
Внедрили Аспро.Финансы для «Маштехники», чтобы видеть реальную себестоимость каждой единицы оборудования и контролировать денежные потоки без ручного сбора данных.
Разработан интернет-магазин промышленного оборудования для компании Интен с удобным интерфейсом и быстрой загрузкой.
Спроектировали и внедрили корпоративный дашборд в коробке Битрикс24 для компании из сегмента спецтехники, объединив ключевые рабочие блоки в единое окно для ежедневной работы.
Настроили автоматическое создание сделок из писем и перенесли в Битрикс24 каталог из 8000+ товаров для производителя электрооборудования «ШЭЛА».
8000+ Товаров в каталоге
Для химического комбината «Щекиноазот» автоматизировали расчёт рынков сбыта, согласование плана производства и создали защищённый сервис с мобильным приложением.
Разработали высоконагруженный сайт на Битрикс для промышленного производителя: каталог, контент, видео, формы и персонализация объединены в единую систему самообслуживания и консультации.
Внедрили 1С:ERP вместо устаревшей 1С:УПП с переносом данных и адаптацией рабочих мест сотрудников.
Разработали подсистему согласования документов на базе 1С для АС ФЗД: гибкая маршрутизация, контроль сроков и история решений без доработки метаданных.
Разработали правила переноса данных и объединения НСИ для холдинга Эником, консолидировав учет в 1С:Управление холдингом 8.
Внедрили единую систему управления рекламациями в Битрикс24 для промышленного предприятия: обработка обращений ускорилась в 3 раза.
×3 Обработка рекламаций
Разработали систему с ИИ для автоматической диагностики солнечных панелей, сократив время анализа с 20 до 1 минуты и достигнув точности детекции дефектов >90%.
20 → 1 минута Время анализа