full-stack разработка продукта
ИИ-ассистент
для сервисных
и эксплуатационных команд
Платформа создавалась как единое рабочее пространство для команд обслуживания оборудования и должна была обеспечивать:
- мониторинг состояния оборудования и анализ данных;
- поддержку процессов обслуживания и эксплуатации;
- работу ИИ-ассистента с учётом документации и истории операций;
- безопасный доступ для разных организаций и пользователей;
- стабильную работу под ежедневной нагрузкой.
Что должен был
обеспечивать продукт
обеспечивать продукт
Немного о проекте
Клиенту требовался надёжный промышленный продукт, который объединял бы данные об оборудовании, внутреннюю экспертизу и инструменты на базе ИИ в единой системе. Решение должно было соответствовать концепции Arkim: собирать данные, знания инженеров и аналитические инсайты в одном интерфейсе для более быстрого и эффективного обслуживания оборудования.
Мы участвовали во всём цикле разработки продукта: создали две пользовательские веб-платформы, backend-инфраструктуру, реализовали frontend и внедрили AI/LLM-функции, лежащие в основе ИИ-ассистента и связанных пользовательских сценариев.
Мы участвовали во всём цикле разработки продукта: создали две пользовательские веб-платформы, backend-инфраструктуру, реализовали frontend и внедрили AI/LLM-функции, лежащие в основе ИИ-ассистента и связанных пользовательских сценариев.
Мы разработали две веб-платформы: основное приложение для управления обслуживанием и отдельный продукт для мониторинга состояния оборудования.
Создали backend-инфраструктуру и API, обеспечивающие бизнес-логику, интеграции и безопасную работу системы, а также внедрили AI-функции на базе LLM, ставшие частью повседневных сценариев работы пользователей.
Создали backend-инфраструктуру и API, обеспечивающие бизнес-логику, интеграции и безопасную работу системы, а также внедрили AI-функции на базе LLM, ставшие частью повседневных сценариев работы пользователей.
Что мы разработали
Ключевыми вызовами проекта стали работа с большими объёмами данных, поддержка двух платформ, надёжность AI-функций в продакшене и безопасная мультиарендная архитектура. Решение должно было оставаться быстрым, стабильным и удобным в реальных сценариях эксплуатации.
Инженерные вызовы
В итоге клиент получил готовый AI-продукт для промышленного обслуживания с двумя веб-платформами, масштабируемой backend-инфраструктурой и встроенным ИИ-ассистентом. Платформа помогает быстрее находить информацию, упрощать обслуживание оборудования и повышать эффективность работы команд.
Результат
Этот кейс показывает, как мы создаём AI-продукты полного цикла — от идеи и пользовательского опыта до backend-инфраструктуры, интеграций и внедрения LLM в реальные рабочие процессы. Мы разрабатываем не отдельные AI-функции, а готовые продукты, способные работать под нагрузкой и приносить ценность бизнесу.