COMETAL автоматизировал рутину с нейросетями: результаты и выводы
Операционная дирекция COMETAL (Severstal) внедрила нейросети в ежедневные задачи – от планирования смен до контроля запасов. Сократили ручной труд на 40 % и ускорили отчётность в 3 раза.
В статье на Habr AI рассказывается о практическом опыте операционной дирекции COMETAL, подразделения металлургического гиганта Severstal. Команда поставила цель избавиться от «мозольных» рутинных процессов, которые каждый день выполняют сотрудники вручную:
- Планирование смен и распределение персонала;
- Контроль запасов сырья и комплектующих;
- Автоматическое формирование отчётов о производительности;
- Обработка заявок на техобслуживание.
Для решения задач были использованы готовые модели от крупных провайдеров (ChatGPT‑4o, Claude 3) и собственные дообученные модели на базе Hugging Face. Промпты адаптировались под каждый процесс, а интеграция происходила через LangChain и внутренние API ERP‑системы.
Результаты за первые три месяца внедрения впечатляющие:
- Время планирования смен сократилось с 2 ч до 15 мин;
- Точность прогнозов запасов выросла до 96 % (против 82 % ранее);
- Формирование еженедельных отчётов заняло 5 мин вместо 30 мин;
- Количество ошибок в заявках на техобслуживание упало на 70 %.
Кроме экономии времени, команда отметила рост удовлетворённости сотрудников, которые теперь могут сосредоточиться на аналитике и улучшении процессов, а не на рутинных вводах данных. Подробный разбор реализации, кода и примеров промптов доступен в оригинальном материале на Habr AI.
Для AI‑разработчиков это подтверждение, что даже простые задачи могут принести значительный ROI при правильной автоматизации. Стоит обратить внимание на готовые LLM‑решения и их интеграцию через LangChain – это ускорит прототипирование. Главное – тщательно подобрать метрики и обеспечить контроль качества данных, иначе автоматизация может лишь перенести ошибки в новую систему.
