Нейросеть для производства: где она реально работает

На производстве языковая модель работает не с оборудованием, а с текстом вокруг него: сменными рапортами, техдокументацией, рекламациями, инструкциями и перепиской с поставщиками. Разбор тысячи сменных отчётов в месяц стоит около 6 ₽ на ставке 3 ₽ за миллион токенов — то есть меньше, чем час работы любого сотрудника, который сейчас переносит эти отчёты в таблицу.

Это главное разграничение, с которого стоит начинать любой разговор о нейросетях в цеху. Всё, что связано с управлением, измерением и безопасностью, живёт в АСУ ТП и там и останется. Всё, что связано с текстом и документами вокруг процесса, — задача, где модель даёт результат уже на первой неделе.

Где на производстве вообще есть текст

Больше, чем кажется. На среднем предприятии текстовый поток идёт по шести направлениям, и почти весь он обрабатывается вручную.

• Сменные рапорты и журналы: что выпустили, что встало, что подкрутили.
• Заявки в службу ремонта и описания неисправностей от мастеров.
• Рекламации от заказчиков и внутренние протоколы разбора.
• Техническая документация: паспорта, руководства, карты процессов.
• Документы поставщиков: спецификации, сертификаты, инструкции на импортное оборудование.
• Инструктажи, обучение и аттестация персонала.

Ни одно из этих направлений не требует доступа к контуру управления. Все они сегодня отнимают время у людей, чья ценность в другом: у мастера, технолога, начальника смены.

Что делать со сменными рапортами

Превращать свободный текст в структуру. Мастер пишет как пишет — «после обеда встала вторая линия, грели полчаса, потом пошло». Модель разбирает это в поля: участок, тип события, длительность простоя, предполагаемая причина, действие. Дальше это ложится в таблицу и считается.

Ценность не в самом разборе, а в том, что появляется ряд. Через три месяца видно, что простои на конкретном участке кучкуются по одной причине, которую никто не формулировал, потому что она была размазана по сотне рапортов разными словами. Механика та же, что в классификации текстов нейросетью, только словарь категорий свой.

Требование к промту здесь жёсткое: модель не должна достраивать то, чего в рапорте нет. Если причина не указана — поле остаётся пустым, а не заполняется правдоподобной догадкой. Это проверяется явной инструкцией и парой примеров с пустыми полями.

Как разбирать рекламации

Рекламация приходит в свободной форме и содержит смесь фактов, эмоций и версий заказчика. Разложить её нужно на четыре части: что именно не так по описанию, когда обнаружено, к какой партии относится, чего заказчик хочет. Четвёртое отделяется от первого специально — требование заказчика часто не следует из дефекта.

Дальше рекламации собираются в ряд и группируются. Если за квартал одна и та же формулировка дефекта пришла от пяти заказчиков, это сигнал по партии, а не пять отдельных случаев. Ручной разбор такую связь теряет, потому что рекламации читают по мере поступления и в разных отделах.

Что делать с документацией поставщиков

Переводить и извлекать параметры. Импортное оборудование приходит с руководством на английском, немецком или китайском, и внутри него — режимы, допуски, регламент обслуживания. Перевести целиком нужно редко, а вытащить конкретные параметры в единую карточку оборудования — почти всегда.

Отдельная задача — сверка спецификации с тем, что реально приехало. Модель сопоставляет два документа и показывает расхождения построчно. Как это устроено технически, разобрано в материале сравнение документов нейросетью, а работа со сканами и PDF — в разборе как обработать PDF через API.

Можно ли определять брак по фотографии

Частично. В каталоге у части позиций работа с изображениями подтверждена проверкой, у части статус неизвестен — и это именно «не проверяли», а не «работает». Брать под задачу нужно только подтверждённые позиции, включая llama-3-2-11b-vision со ставкой 0 ₽ и платные от 8 ₽ за миллион.

Но есть ограничение важнее выбора позиции. Универсальная модель по фотографии даёт описание: «на поверхности видна продольная полоса в средней части детали». Она не знает ваших допусков, не видит размеров и не заменяет измерение. Это полезно как первичная сортировка потока фотографий и как помощь в оформлении акта, но не как заключение ОТК. Про границы такого распознавания мы писали подробнее в материале нейросеть распознаёт текст с фото.

Что делать с инструктажами и обучением

Переписывать под аудиторию. Инструкция по охране труда написана языком нормативного документа, и это правильно: её нельзя пересказывать своими словами в официальном виде. Но рядом с ней нужен второй слой — короткий разбор для нового сотрудника, вопросы для проверки, разбор типовых нарушений. Вот его модель и готовит из исходного документа.

То же с аттестацией. Из регламента на пятнадцать страниц получается набор вопросов с вариантами ответа, привязанных к конкретным пунктам. Проверяет их всё равно человек, и здесь важна дисциплина: каждый вопрос должен ссылаться на пункт исходного документа, иначе в наборе появятся правдоподобные, но выдуманные формулировки.

Отдельно стоит задача перевода инструктажа для смешанной смены. Если часть рабочих читает по-русски с трудом, перевод инструктажа на нужный язык — это не удобство, а вопрос безопасности, и делается он за минуты, а не за неделю согласований с бюро переводов.

Какие ошибки повторяются на пилотах

Три.

Берут сразу пять типов документов и получают пять наполовину работающих разборов вместо одного рабочего. Поток документов на заводе разнородный, и промт под рапорт не годится для рекламации.

Не фиксируют, с чем сравнивают. Если до пилота никто не считал, сколько времени уходит на перенос рапортов в таблицу, после пилота нечего предъявить. Замер делается до, а не после.

Ставят дорогую позицию «чтобы точно работало». На разборе структурированного текста разница между дешёвой и дорогой позицией часто не видна вовсе, а счёт отличается в разы. Начинать нужно снизу и подниматься, только если качество не устраивает — механика описана в материале как сравнивать модели.

Сколько это стоит

Считается по токенам, а не по рабочим местам. Ниже расчёт на месяц для предприятия среднего размера, при курсе ЦБ 84,3363 ₽ за доллар.

Цифры выглядят несерьёзно, и это нормальная реакция. Текстовый объём предприятия в токенах невелик по меркам моделей: дорого стоит не обработка, а время людей, которые сейчас делают это руками. Механика счёта разобрана в материале сколько стоит миллион токенов в рублях.

Задача производства по нагрузке скромная, поэтому и решается она доступом по API, а не своей инфраструктурой. KeyDealer даёт один ключ на каталог из 53 позиций, из которых 40 доступны сейчас, с оплатой российской картой в рублях и ставками от 1 ₽ за миллион токенов. Пилот на одном участке умещается в десятки рублей в месяц, и расход виден в журнале по каждому запросу.

Чего мы не утверждаем

Три честные оговорки.

Мы не утверждаем, что модель годится для контроля качества как измерительный инструмент. Она не измеряет, не знает ваших допусков и не даёт заключения. Всё, что связано с приёмкой, остаётся за метрологией и ОТК.

Мы не утверждаем, что модель предскажет отказ оборудования. Предиктивная диагностика по телеметрии — задача другого класса моделей, работающих с временными рядами. Языковая модель к датчикам отношения не имеет.

Мы не утверждаем, что данные можно выносить наружу без разбора. Рецептуры, режимы обработки и конструкторская документация — это то, что предприятие обычно держит в закрытом контуре, и решение об этом принимает не подрядчик.

С чего начать

Возьмите один тип документа, который сейчас кто-то переносит в таблицу руками, и один участок. Соберите тридцать реальных примеров за прошлый месяц. Прогоните через дешёвую позицию и сравните разбор с тем, что человек занёс в таблицу. Расхождения покажут, что нужно дописать в промт.

Дальше — две недели параллельной работы: человек заносит как обычно, модель разбирает те же документы. После двух недель видно и качество, и фактический расход. Только после этого имеет смысл говорить о снятии ручного этапа.

Что нужно, чтобы попробовать

Ключ на keydealer.ru/login, тридцать реальных документов и час времени технолога, который скажет, что в разборе правильно, а что нет. Ни интеграции с АСУ ТП, ни закупки серверов на этом этапе не требуется. Смежные сценарии — в материалах про нейросеть для логистики и склада и нейросеть для документов бизнеса.

Что держать в голове

Первое. Разделение простое: оборудование — не к модели, текст вокруг оборудования — к модели. Попытка перепрыгнуть эту границу заканчивается проектом, который не проходит согласование по безопасности, и правильно делает.

Второе. Ценность приходит не с первого разбора, а с накопленного ряда. Один рапорт, превращённый в структуру, не стоит ничего. Триста рапортов за квартал показывают закономерность, которую до этого не видел никто, потому что она была размазана по свободному тексту.

Третье. Стоимость здесь не аргумент против. Текстовый поток предприятия в токенах мал, и весь вопрос в том, кто и как встроит разбор в работу смены. Что мы за проект — на странице о проекте, ключ заводится на keydealer.ru/login.