🤖 Как ИИ помогает инженерам-химикам не тонуть в документации: кейс НИИК

Представьте: 70 лет накопленной технической информации. Тысячи регламентов, расчётов, чертежей, схем, формул. Новый сотрудник пытается разобраться в этом океане и тратит дни только на поиск нужного документа.

Знакомая боль?

Для АО «НИИК» (крупный проектный институт в химической промышленности) это была реальность. Пока они не внедрили AI-ассистента.

Проблема: документация есть, а найти — тот ещё квест

В институте хранятся уникальные данные по производству карбамида и других химических продуктов. Но классический поиск по ключевым словам не работал: слишком много специфики, формул, уравнений, схем.

Особенно тяжело приходилось новичкам — они должны были быстро вникнуть в базу знаний, а времени на «раскачку» не давали.

🤖 Решение: локальный AI-ассистент без риска утечек

Внедрили Docora AI на подходах RAG (Retrieval-Augmented Generation) с локальными языковыми моделями. Важное условие: всё работает строго внутри корпоративного контура. Данные под NDA не покидают институт, что критически важно для химической отрасли.

Систему обучили на реальной документации: монографии по карбамиду, техрегламенты, расчёты. И она научилась:

✅ Понимать химические формулы и уравнения
✅ Работать с чертежами и схемами
✅ Давать ответы с прямыми ссылками на источники (никаких «глюков»)
✅ Отображать результаты в удобном для инженера виде — с формулами и пояснениями

Результаты пилота (цифры, которые впечатляют)

▶️ Сокращение времени поиска информации — до 45%
▶️ Полнота релевантных ответов — 82%
▶️ Безопасность данных — 100% (локальное развертывание)

Инженеры-технологи получили не просто «поиск», а инструмент, который анализирует, сравнивает прошлые решения, аппроксимирует данные. И всё это — без риска «нафантазировать» лишнего.

Почему это важно для отрасли?

В НИИК прямо говорят: «Мы видим перспективу от "интеллектуального менеджера информации" до "цифрового эксперта"». Особенно это ценно, когда молодых специалистов нужно быстро вводить в курс, а опытных — разгружать от рутины.

Кстати, система прошла тестирование с первой итерации — донастройка не потребовалась. Так бывает, когда разработчик (CodeInside) и заказчик с самого начала плотно работают над спецификой.

Вывод для инженеров

ИИ в технической отрасли — это не про «заменит ли он человека». Это про то, чтобы перестать тратить часы на поиск формул в архивах и начать использовать их для реальных расчётов и проектирования.

У вас на производстве тоже тонны документации? Возможно, пора дать инженерам такого ассистента.

А сколько времени ваши сотрудники тратят на поиск информации в техдокументации? Делитесь в комментариях.

Источник

#ИИ #Инжиниринг

📌 Akselsource Инжиниринг
📲 Мы в MAX