Konergy внесено в реестр

отечественного ПО Минцифры

Резидент

Сколково

Распознаём и анализируем инженерную документацию

с помощью искусственного интеллекта

Нейросеть производит графическое распознавание электрических схем, подбирает оборудование по характеристикам, определяет все доступные аналоги и рассчитывает стоимость готового низковольтного устройства в сборе за 30 секунд. Загрузите однолинейную электрическую схему в формате png/jpeg/pdf через интерфейс konergy.tech или TG-бот @SchemeBotTest_bot и получите подбор компонентов и их стоимость. Для демонстрации возможностей сервис подбора работает с компонентной базой бренда CHINT. 

Традиционный расчет по однолинейной схеме, который делает инженер-конструктор, занимает от 3 до 5 рабочих дней. В течение этого времени он читает электрическую схему, подбирает конструкторское решение для реализации схемы и подходящую компонентную базу, запрашивает актуальные цены у разных постащиков компонентов, формирует коммерческое предложение. По статистике только 5% обращений заказчиков впоследствии уходят в производство.

 

Мы изменим мышление  и повысим эффективность квалифицированного труда инженеров-конструкторов, избавим их от "пустых" запросов на расчет электрощитов по индивидуальным схемам заказчиков и повысим коммерческую эффективность предприятий-производителей низковольтных комплектных устройств.

 

Нейросеть KONERGY сделает расчет стоимости электрощитового изделия менее чем за 1 минуту на нескольких брендах комплектующих, сократив тем самым от 3 до 5 рабочих дней инженера. Впоследствии мы предложим на выбор подходящее производственное предприятие, которое сможет изготовить заказчику электрощитовое изделия по рассчитанной цене.

Какую проблему решает нейросеть Konergy?

Как работает нейросеть?

Отправьте Telegram боту изображение или файл с изображением однолинейной электрической схемы и ожидайте пока изображение обработается. Примеры ниже.

В ответ после обработки бот высылает файл с подобранным оборудованием и ценами в формате .xslx, а также изображение отосланной вами схемы с размеченными на ней элементами и подписями (обведены красным) и отмечает соответствие между ними (синяя полоса). 

Преимущества

Для менеджеров по продажам оборудования: подбор оборудования по схеме заказчика за 1 минуту.

Для технико-коммерческих инженеров по продаже НКУ: расчет стоимости НКУ за 1 минут на нескольких брендах.

Для проектировщиков электрооборудования: расчет стоимости НКУ для предоставления сметы по проекту заказчику на нескольких брендах. 

 

Тарифы

Протестировать демо-версию нейронной сети можно на konergy.tech.

Подбор оборудования производится на брендах: CHINT, IEK, EKF, DEKraft, DKC, Systeme Electric, КЭАЗ.

 

Для внедрения системы подбора оборудования нескольких брендов из ассортимента конкретного торгующего предприятия или расчета стоимости низковольтного комплектного устройства НКУ для производственного предприятия потребуется учесть индивидуальные коэффициенты исходя из постоянных расходов предприятий.

Стоимость внедрения - 300 000 рублей без НДС, срок внедрения 3 месяца.

После 3-х месяцев стоимость сопровождения и подписки составит 100 000 рублей без НДС в месяц.

Индивидуальный

  • Личный кабинет на сайте konergy.tech

  • Оплата за каждую загрузку схемы

  • Все доступные в РФ бренды компонентов

100 ₽ за схему

за использование

Стандартный

  • Личный кабинет на сайте konergy.tech

  • 1000 распознаваний в месяц

  • Расширенные функции редактирования

  • Сохранение спецификаций

  • Выставление КП на бланке с вашими реквизитами

  • Все доступные в РФ бренды компонентов

5 000 ₽/мес

до 5 человек

Организация

  • Неограниченное кол-во распознаваний

  • Расширенные функции редактирования

  • Интеграция с каталогами продукции и дообучение нейросети на ваших данных

  • Персонализованная поддержка

  • Конфиденциальность и безопасность - развертывание API Konergy на вашем локальном сервере

100 000 ₽/мес

не ограничено

Искусственный интеллект в промышленности, который

 ускоряет работу инженеров и отделов продаж в 30 раз

  1. Автоматическая обработка проектных чертежей с помощью моделей детекции;
  2. Использование машинного обучения и технологии OCR для анализа УГО и текста на чертежах;
  3. Преобразование характеристик оборудования в универсальный формат ETIM.
  4. Подбор оборудования на основе анализа рынка и актуальных цен на компоненты и данных о сроках поставки.

 

Ключевые ноу-хау проекта:

  1. Обучение нейросетей для детекции УГО;
  2. Технологии сбора и хранения данных для обучения;
  3. Данные для обучения нейронной сети;
  4. Технологии предобработки и преобразования данных для обучения и процесса детекции;
  5. Способы применения OCR и инструментов анализа текста;
  6. Методы и алгоритмы преобразования характеристик оборудования в универсальный формат ETIM;
  7. Методы подбора оборудования с учетом актуальных цен на компоненты и данных о сроках поставки.

 

Стек используемых технологий:

  1. Python
  2. PyTorch
  3. FastAPI

 

Подписывайся на наши соцсети:

Ключевые технические возможности решения