Корпоративное обучение · ИИ для производственных компаний
ИИ для производственных компаний
Практическая работа с ИИ — не только чат-бот, а автоматизация рутины: техническая документация, контроль качества, заявки и коммуникация с заказчиками, с учётом защиты коммерческой тайны. Для инженеров, технологов, специалистов по качеству и охране труда, руководителей цехов — и для собственника, который обычно и принимает решение об обучении на производстве.
8
акад. часов
300+
часов ИИ
16+
организаций
Не только чат-бот
ИИ — это не только чат-бот
Большинство пунктов ниже — это не «ещё один курс по ChatGPT». Часть сценариев стоит копейки и делается за минуты в обычном чате, часть — отдельный, более сложный шаг.
1
Текст и документы
То, что обычно и называют «ИИ»: письма, инструкции, регламенты, ответы клиентам.
2
Компьютерное зрение
Камера видит брак, считает СИЗ на сотрудниках, проверяет сборку без участия человека.
3
Генерация графики и видео
Инфографика по охране труда на нужном языке за минуты, видео-инструктаж с аватаром — не только текстовая картинка.
4
Работа с чертежами (CAD)
Деталь описывается словами, ИИ выдаёт чертёж или параметрический код для системы автоматизированного проектирования.
5
Агенты и интеграции (API/MCP)
ИИ сам забирает данные из почты, 1С, CRM и других систем и действует по правилам, а не только отвечает в окне чата.
Программа обучения
Что входит в курс
8 академических часов, инженеры, технологи, специалисты по качеству и охране труда, руководители цехов и производственных подразделений, опыт работы на ПК от 1 года.
-
01Введение в использование ИИ в рабочих задачах0,5 чПринцип работы систем ИИКлючевые классы инструментовБЯМ и компьютерное зрениеВозможности для производственной среды
-
02Большие языковые модели1,5 чПринципы составления промптовТехнические описания продукцииПравила безопасности и охраны трудаДолжностные инструкции и регламентыЧерновик маркетинговых материалов
-
03Риски использования ИИ на производстве1 чРепутационные риски и ответственностьПроизводственные данные и коммерческая тайнаЧто нельзя передавать во внешние системыГаллюцинации в технических контекстах
-
04Ключевые классы инструментов для производственных задач2 чГигаЧат и ЯндексGPTOCR для технической документацииВидеоаналитика контроля качестваВидеогенерация и синтез речиNo-code агенты: n8n, Make
-
05Практические кейсы производственного предприятия3 чКейс 1: производственная документацияКейс 2: анализ производственных данныхКейс 3: автоматизация процессов«Личный чемоданчик» производственника
Как проходит подготовка программы
1
Короткий разговор с собственником или генеральным директором — какие задачи болят сильнее всего прямо сейчас: чаще всего это заявки, коммуникация с заказчиками и продажи, а не только цех и ОТК.
2
Кейсы из модуля 5 программы наполняются реальными документами и данными предприятия — не универсальным учебным примером.
3
Финальная практика в конце программы — на материале самого предприятия.
4
По отдельному запросу — доп. блок вне базовых 8 часов под конкретную отрасль или под более сложные инструменты (машинное зрение, агенты) — не обязателен для старта.
Живая практика
Кейсы производственных предприятий
Продажи и коммуникация с заказчиками
Заявки, продажи, малое производство
Задача: входящие заявки по типу продукции и региону обычно сводятся вручную в Excel.
Подход: ИИ строит и обновляет сводку сразу из выгрузки — например, выручка и заявки по типу изделия и порту/региону — и помогает быстро собрать ответ на запрос цены или коммерческое предложение.
Урок: для небольшого производства, где один и тот же человек — и инженер, и снабженец, и немного маркетолог, это экономит больше времени, чем работа с чертежами.
Подход: ИИ строит и обновляет сводку сразу из выгрузки — например, выручка и заявки по типу изделия и порту/региону — и помогает быстро собрать ответ на запрос цены или коммерческое предложение.
Урок: для небольшого производства, где один и тот же человек — и инженер, и снабженец, и немного маркетолог, это экономит больше времени, чем работа с чертежами.
Дефектоскопия на синтетических данных
Компьютерное зрение, контроль качества
Задача: редких дефектов металла не хватает в реальных снимках для обучения детектора.
Подход: часть датасета дополняют синтетически сгенерированными дефектами, оптимальна доля синтетики около трети датасета.
Урок: точность распознавания заметно растёт, но полностью на синтетике модель не обучить — реальные данные всё равно нужны.
Подход: часть датасета дополняют синтетически сгенерированными дефектами, оптимальна доля синтетики около трети датасета.
Урок: точность распознавания заметно растёт, но полностью на синтетике модель не обучить — реальные данные всё равно нужны.
Компьютерное зрение в контроле качества сборки
Видеоаналитика на рабочем месте
Задача: контролировать правильность сборки без постоянного участия человека.
Подход: камера на рабочем месте наблюдает зону установки детали, подсветка включается автоматически при обнаружении объекта, световая сигнализация показывает результат зелёным/красным.
Урок: само оборудование недорогое; самое дорогое и сложное — не установка, а постоянное дообучение модели на реальных данных конкретного производства.
Подход: камера на рабочем месте наблюдает зону установки детали, подсветка включается автоматически при обнаружении объекта, световая сигнализация показывает результат зелёным/красным.
Урок: само оборудование недорогое; самое дорогое и сложное — не установка, а постоянное дообучение модели на реальных данных конкретного производства.
Работа с чертежами по текстовому промпту
MCP + КОМПАС-3D
Задача: ускорить подготовку чертежей типовых деталей.
Подход: деталь описывается текстом с точными размерами и материалом, ИИ генерирует чертёж или параметрический код, который импортируется в систему автоматизированного проектирования и дорабатывается обычными командами («сделай шире радиусы фланцев»).
Урок: работает и в обратную сторону — по готовому чертежу можно получить текстовое описание детали.
Подход: деталь описывается текстом с точными размерами и материалом, ИИ генерирует чертёж или параметрический код, который импортируется в систему автоматизированного проектирования и дорабатывается обычными командами («сделай шире радиусы фланцев»).
Урок: работает и в обратную сторону — по готовому чертежу можно получить текстовое описание детали.
Предиктивное обслуживание оборудования
Мониторинг деградации узлов
Задача: уйти от реактивного ремонта («сломалось — чиним») и планового ТО «на всякий случай».
Подход: мониторинг трендов деградации узлов — например, падение мощности лампы на 8% — сигнал заменить её в ближайшие трое суток — и предиктивные алерты.
Урок: снижает число незапланированных простоев и затраты на техобслуживание.
Подход: мониторинг трендов деградации узлов — например, падение мощности лампы на 8% — сигнал заменить её в ближайшие трое суток — и предиктивные алерты.
Урок: снижает число незапланированных простоев и затраты на техобслуживание.
Синтез речи для оповещений в цехах
Голосовые уведомления вместо сигнальной лампы
Задача: персонал быстрее реагирует на конкретное сообщение, чем на абстрактный сигнал.
Подход: вместо сигнальной лампочки система проговаривает голосом конкретное сообщение — «В третьем цеху, на втором станке — перегрев», «Заканчивается картридж в принтере».
Урок: голосовое сообщение считывается персоналом быстрее, чем абстрактный сигнал.
Подход: вместо сигнальной лампочки система проговаривает голосом конкретное сообщение — «В третьем цеху, на втором станке — перегрев», «Заканчивается картридж в принтере».
Урок: голосовое сообщение считывается персоналом быстрее, чем абстрактный сигнал.
Анализ рекламаций и отзывов на поставщиков
Работа с большим массивом обращений
Задача: большой массив отзывов и обращений нужно структурировать и найти системные проблемы.
Подход: массив прогоняется через ИИ одним промптом, на выходе — топ категорий жалоб с цитатами для проверки.
Урок: то, что аналитик размечал бы вручную неделю, ИИ структурирует за один проход.
Подход: массив прогоняется через ИИ одним промптом, на выходе — топ категорий жалоб с цитатами для проверки.
Урок: то, что аналитик размечал бы вручную неделю, ИИ структурирует за один проход.
Готовы обсудить задачу?
Результат
После обучения участники
✓
Разбираются в принципах работы нейросетей, больших языковых моделей и компьютерного зрения применительно к производственной среде
✓
Составляют эффективные промпты для производственных задач — технические описания, регламенты, охрана труда,
должностные инструкции
✓
Понимают риски работы с производственными и техническими данными через ИИ-инструменты и умеют защищать коммерческую тайну
✓
Работают с ключевыми классами инструментов — текст, распознавание документов и изображений, видео и синтез речи, no-code автоматизация (n8n)
✓
Разбирают реальные кейсы: контроль качества, маршрутизация заявок, производственная документация
✓
Уверенно работают и с ГигаЧатом, и с ЯндексGPT — без привязки к одному инструменту
✓
Собирают пакет производственной документации с помощью ИИ на реальном материале своего предприятия
Заказчики
Кто уже обучался
Профильный опыт — обучение по теме ИИ на производстве
Крупные производственные организации — металлургия и промышленность
Часть программ шла через партнёров — Академию Ланит и Академию АйТи — как учебные центры-посредники.
Спикер и тренер
Алексей Борисов
Корпоративный тренер · Спикер · ИИ-эксперт
С 2010 года провёл 230+ корпоративных программ в 60+ организациях — 5 500+ академических часов. Опыт работы с производственными предприятиями: машиностроение и судовое оборудование, производство оптоволокна, энергетика и инфраструктура, технические вузы, аэрокосмическая и металлургическая промышленность.
5 500+
часов
230+
программ
60+
организаций
Разработки
Автоматизация для производства
No-code агенты (n8n) и MCP-интеграции с промышленным ПО — кейс маршрутизации заявок техподдержки: распределение обращений между специалистами по системному промпту, дорабатываемому итеративно на спорных случаях. Личная практика спикера — переход с n8n на прямую работу через Claude для части задач; n8n при этом остаётся отраслевым стандартом для позиций по автоматизации, упоминается в вакансиях наравне с Excel.
6
заказчиков
13
собственных ботов
n8n
платформа автоматизации
Частые вопросы
FAQ
Это не сложно и не дорого для небольшого производства?
Базовые 8 часов — это в основном обычный чат-интерфейс без программирования. Более сложные вещи — машинное зрение, интеграции через API/MCP — отдельный необязательный шаг по запросу, не входит в стоимость старта.
Можно ли использовать зарубежные модели (ChatGPT, Claude) на производстве?
Риск утечки коммерческой тайны и технических секретов, риск блокировки аккаунта без предупреждения — курс строится на российском контуре с китайским как резервным вариантом.
Что нельзя передавать в ИИ-сервисы?
Производственные данные, коммерческая тайна, технические секреты, переписка с поставщиками и покупателями — разбирается отдельным модулем рисков.
Что такое галлюцинации ИИ в технических документах и как их проверять?
Разбираем отдельно в модуле рисков — с примерами галлюцинаций в техническом контексте и методами проверки.
Можно ли использовать ИИ для контроля качества (машинное зрение)?
Да, разбирается отдельным блоком. Ключевая оговорка — самое дорогое не запуск, а постоянное дообучение модели на данных конкретного производства.
Какой формат обучения — очно, очно-заочно, дистанционно?
Очно, очно-заочно (вечерняя форма), очно-заочно с ДОТ — все форматы возможны.
Можно ли кастомизировать программу под конкретную отрасль?
Да, содержание и практические кейсы адаптируются под задачи предприятия — машиностроение, металлургия, электроника, пищевое производство.
Сколько стоит программа?
80 000 ₽, как и по
остальным программам сайта, независимо от числа участников.
Как оплатить для юрлица?
По договору, ЭДО, закрывающие документы. Работаю как ИП.
Для какого уровня участников программа?
Инженеры, технологи, специалисты по качеству и охране труда, руководители цехов и производственных подразделений, административный персонал, опыт работы на ПК от 1 года. Решение об обучении обычно принимает собственник или гендиректор лично.
Какие инструменты показываются на курсе?
ГигаЧат и ЯндексGPT как основные — на равных, без ранжирования одного над другим — плюс китайский контур без VPN как резервный вариант: Квен, ДипСик, Кими.
Почему это актуально именно сейчас?
Указ Президента № 490 и Национальная стратегия развития ИИ ставят цель: 80% работников с навыками ИИ к 2030 году против 5% в 2022-м.
Связаться
Обсудим вашу задачу
Пишите — расскажу про программу, стоимость и сроки. Обычно отвечаю в течение нескольких часов.