Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление документацией в инфраструктурном строительстве

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность управления большими объемами документации: В инфраструктурном строительстве компании сталкиваются с огромным количеством документов, включая проектные чертежи, технические спецификации, отчеты и контракты.
  2. Риск ошибок и потери данных: Ручное управление документами увеличивает вероятность ошибок, потери данных и несоблюдения нормативных требований.
  3. Неэффективное взаимодействие между командами: Отсутствие централизованной системы управления документами затрудняет обмен информацией между отделами и подрядчиками.
  4. Задержки в утверждении и согласовании документов: Длительные процессы согласования и утверждения документов замедляют выполнение проектов.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Компании, занимающиеся инфраструктурным строительством (дороги, мосты, тоннели, железные дороги и т.д.).
  • Генеральные подрядчики и субподрядчики.
  • Проектные организации и инжиниринговые компании.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация управления документами:
    • Централизованное хранение и классификация документов.
    • Автоматическое извлечение данных из документов (OCR, NLP).
    • Управление версиями и контроль изменений.
  2. Ускорение процессов согласования:
    • Интеграция с системами электронного документооборота (ЭДО).
    • Автоматическая маршрутизация документов для утверждения.
    • Уведомления о статусе документов.
  3. Анализ и прогнозирование:
    • Анализ данных из документов для выявления рисков и отклонений.
    • Прогнозирование сроков выполнения задач на основе исторических данных.
  4. Улучшение взаимодействия:
    • Облачная платформа для совместной работы над документами.
    • Интеграция с мессенджерами и корпоративными системами.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний или отдельных проектов.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными командами и множеством проектов.

Типы моделей ИИ​

  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстов и извлечения ключевых данных.
  • Оптическое распознавание символов (OCR): Для работы с отсканированными документами.
  • Машинное обучение (ML): Для классификации документов и прогнозирования.
  • Генеративные модели: Для автоматического создания отчетов и документов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка документов в систему (PDF, Word, Excel, чертежи и т.д.).
    • Интеграция с существующими системами (ERP, CRM, ЭДО).
  2. Анализ:
    • Извлечение данных с использованием OCR и NLP.
    • Классификация документов по типам и проектам.
  3. Генерация решений:
    • Автоматическое создание отчетов и рекомендаций.
    • Маршрутизация документов для утверждения.
  4. Контроль и мониторинг:
    • Отслеживание статуса документов.
    • Уведомления о сроках и отклонениях.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка документа] -> [ИИ-агент] -> [Анализ и классификация] -> [Маршрутизация] -> [Утверждение] -> [Хранение и отчетность]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов и документооборота.
    • Определение ключевых задач и интеграционных точек.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам (ERP, CRM, ЭДО).
  4. Обучение:
    • Настройка моделей ИИ под специфику компании.
    • Обучение сотрудников работе с системой.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к системе.
  2. Интеграция:
    • Используйте API для загрузки документов, получения статусов и аналитики.
  3. Настройка процессов:
    • Определите маршруты утверждения и уведомления.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование сроков выполнения задач​

Запрос:

POST /api/v1/predict
{
  "project_id": "12345",
  "document_type": "технический отчет",
  "historical_data": [
    {"date": "2023-01-01", "duration": 5},
    {"date": "2023-02-01", "duration": 7}
  ]
}

Ответ:

{
  "predicted_duration": 6,
  "confidence": 0.85
}

Управление документами​

Запрос:

POST /api/v1/documents/upload
{
  "file": "base64_encoded_file",
  "metadata": {
    "project_id": "12345",
    "document_type": "чертеж",
    "author": "Иванов И.И."
  }
}

Ответ:

{
  "document_id": "67890",
  "status": "uploaded",
  "next_step": "approval"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/documents/upload – Загрузка документа.
  2. /api/v1/documents/status – Получение статуса документа.
  3. /api/v1/predict – Прогнозирование сроков выполнения задач.
  4. /api/v1/notifications – Управление уведомлениями.

Примеры использования​

  1. Автоматизация отчетности:
    • Агент автоматически создает отчеты на основе данных из документов.
  2. Ускорение согласования:
    • Документы маршрутизируются между отделами и подрядчиками без задержек.
  3. Анализ рисков:
    • Агент анализирует документы и выявляет потенциальные риски для проекта.

Напишите нам​

Готовы обсудить вашу задачу? Опишите ваши потребности, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.
Свяжитесь с нами