Планирование миссий
Autonomous Flight Planning Agent анализирует погоду, инсоляцию и историю ремонтов, автоматически формируя оптимальные полетные задания для дронов.
Клиент управляет портфелем солнечных электростанций суммарной мощностью более 250 MW. Обслуживание было реактивным: плановые выезды инженеров, дроны и ручной анализ тысяч термографических снимков, компоненты заменяли только после выхода из строя.
Нужна была система, которая не просто выявляет аномалии, а приоритезирует их по финансовому влиянию, отделяет критические дефекты от тех, что могут подождать, оптимизирует логистику выездных бригад и строит цифровые двойники станций.
Интегрировали 7 специализированных AI-агентов, превращающих данные инспекций в управленческие решения
Autonomous Flight Planning Agent анализирует погоду, инсоляцию и историю ремонтов, автоматически формируя оптимальные полетные задания для дронов.
Multi-Spectral Inspection Agent обрабатывает RGB-снимки, термограммы, GPS-координаты и телеметрию SCADA, сопоставляя их с реальной выработкой станции.
Root Cause Analysis Agent определяет точный источник аномалии: загрязнение, деградация ячейки, затенение, обрыв кабеля или сбой инвертора.
Revenue Impact Agent вместо абстрактного списка брака выводит точные финансовые метрики: потери генерации в kWh и упущенную выгоду в долларах на год.
Predictive Failure Agent рассчитывает вероятность выхода из строя инверторов, стрингов или панелей на горизонтах в 30, 90 и 180 дней.
Maintenance Optimization Agent группирует дефекты по географическим кластерам, расставляет приоритеты для техников и генерирует наряды на работу.
Digital Twin Agent создает трехмерную интерактивную модель станции для моделирования сценариев деградации и прогнозирования ROI ремонтов.
Каждая аномалия оценивается не только технически, но и в денежном эквиваленте потерянной генерации
YOLOv11 и SegFormer для сегментации тепловых аномалий на термограммах
PostGIS и Mapbox точно локализуют каждую аномалию на карте станции
3D-модель позволяет моделировать сценарии старения модулей до фактического ремонта
Через 6 месяцев эксплуатации платформа достигла 95% автоматического распознавания аномалий, а время обработки данных инспекций сократилось на 82%.
Количество внеплановых ремонтов упало на 41%, потери генерации из-за скрытых дефектов снизились на 27%, подготовка отчетности для регуляторов ускорилась в 3.4 раза.
Платформа ежегодно сохраняет и возвращает клиенту более $500 000 выручки благодаря переходу с реактивного обслуживания на предиктивную аналитику.
Рутинные процессы отнимают время и ресурсы команды. Мы разрабатываем ИИ-решения на базе Claude API, интегрируем их в ваши бизнес-процессы и автоматизируем работу с данными, документами, клиентами и внутренними задачами.
Менеджеры тратят время на ручную работу с лидами, задачами и данными в CRM? Интегрируем искусственный интеллект в CRM, чтобы автоматизировать рутинные процессы, анализировать клиентов, определять приоритетные заявки и помогать команде быстрее заключать сделки.
Команда тратит время на рутинные задачи и постоянное переключение между системами? Мы разрабатываем AI-агентов и Agentic Workflows, которые самостоятельно выполняют последовательность бизнес-задач, работают с данными и интегрируются с CRM, ERP и другими системами компании.
Сотрудники тратят часы на ручную обработку счетов, договоров, актов и других документов? Внедряем IDP на базе ИИ, который автоматически распознает документы, извлекает нужные данные и передает их в CRM, ERP или другие системы компании.