Онлайн
Здравствуйте! Я помогу разобраться в работе платформы.
Как мы внедрили AI-нормализацию за 14 дней и сэкономили клиенту 12 млн ₽ на первом квартале.
В декабре 2025 года к нам обратился департамент снабжения Газпром Бурение с задачей: разобрать остатки на складах 4 филиалов общим объёмом более 18 000 номенклатурных позиций.
Классический подход с ручным сопоставлением занял бы у их команды до 6 месяцев. Мы предложили внедрить AI-нормализацию на базе Claude Sonnet 4 и завершить проект за 14 дней.
Результаты пилота: 92% позиций были корректно классифицированы автоматически, выявлено 1 240 совпадений потребностей с запасами других филиалов, экономия бюджета закупок Q1 2026 составила 12.4 млн ₽.
Ключевой фактор успеха — гибридный поиск с pgvector и справочники ГОСТ/ASTM/EN, обученные на 200K эталонных описаний промышленной номенклатуры.
Раз в две недели — кейсы клиентов, технологические разборы, аналитика рынка.