Расход цемента сверяют раз в месяц. Перерасход против рецептуры виден только при инвентаризации силосов.
Автоматизация заводов строительных материалов
От силоса
до отгрузки
42Team — команда инженеров программных систем, данных и ИИ. Связываем весовую, БСУ, формовочные линии, лабораторию, склад и 1С в единый цифровой контур и обучаем персонал работать в нём. Внедряем по участкам, не останавливая производство, и измеряем результат на каждом этапе.
ОбъектЗавод строительных материалов
СтадииОбследование · пилот · внедрение
Лист1
Исполнитель42Team · Команда 42
Сайт42IT-team.ru
ИзображениеКонцепт
15+ летв разработке, интеграциях и автоматизации процессов
Полный циклот обследования площадки до сопровождения
От датчика до 1Ссвязываем АСУ ТП, производство и учёт
On-premiseданные и ИИ-модели в контуре завода
Производства
- Товарный бетон и растворы
- ЖБИ и сборный железобетон
- Блоки, плитка, бордюр
- Газобетон и автоклавные изделия
- Сухие строительные смеси
- Кирпич и керамика
С чего начинается автоматизация
Где завод теряет время и деньги
Типичные ситуации, которые мы находим на обследовании. Каждая из них измеряется, и с каждой можно работать отдельно.
Одни и те же данные вводят трижды: на весовой, в журнале оператора и в 1С. Расхождения ищут вручную.
О простое линии диспетчер узнаёт по телефону. Причины простоев не копятся и не разбираются.
Паспорт качества собирают из бумажных журналов лаборатории. При рекламации историю партии восстанавливают днями.
Машины стоят в очереди у ворот, документы оформляют вручную, остатки на складе расходятся с учётом.
Ремонтируют по факту поломки. Наработку никто не считает, запчасти заказывают в последний момент.
Инструктажи фиксируют подписью в бумажном журнале. Кто из смены не прошёл повторное обучение, выясняют перед проверкой.
Опыт технолога живёт в его голове и тетради. Новый мастер месяцами учится на собственных ошибках.
Сводку руководитель получает на следующий день, собранную в Excel. Решения принимают по вчерашним данным.
Решения по участкам
Что автоматизируем
Пройдите по технологической цепочке. Для каждого участка указано, что внедряем, откуда берём данные и по каким показателям проверяем результат.
Участок 01
Приёмка сырья и весовая
Учесть каждую машину цемента, инертных, добавок и арматуры: вес, документы, партия, остаток в силосе.
Источники данных
ВесыКамерыДатчики уровня1С
Что внедряем
- Интеграция весов с учётной системой, без ручного переписывания
- Фиксация въезда и выезда по госномеру с камер
- Распознавание ТТН и сертификатов поставщиков
- Остатки в силосах и на складе инертных по датчикам уровня
Что измеряем
- Время оформления машины
- Расхождение документов и факта
- Точность остатков сырья
Участок 02
Дозирование и смешивание
Держать рецептуру в каждом замесе и видеть фактический расход материалов, а не расчётный.
Источники данных
Контроллер БСУВесодозаторыВлагомерыЖурнал замесов
Что внедряем
- Справочник рецептур с версиями и согласованием технолога
- Сравнение задания и факта по каждому замесу из АСУ БСУ
- Оповещение об отклонениях дозирования во время смены
- Учёт расхода цемента и добавок на кубометр
- Прогноз прочности смеси по фактическому составу замеса
Что измеряем
- Отклонение факта от рецептуры
- Удельный расход цемента, кг/м³
- Доля замесов с отклонениями
Участок 03
Формование и тепловая обработка
Загрузить линии и формы по плану, выдержать режимы пропаривания и автоклавирования, сократить простои.
Источники данных
SCADAДатчики температурыСчётчики цикловПланшет мастера
Что внедряем
- Сменно-суточные задания и учёт выпуска по изделиям
- Мониторинг режимов камер ТВО и автоклавов: температура, время
- Учёт простоев с причинами прямо с рабочего места
- Анализ факторов простоев и брака по сменам, изделиям и оборудованию
- Оборот форм, поддонов и паллет
Что измеряем
- OEE линии
- Простои по причинам
- Соблюдение режимов ТВО
Участок 04
Лаборатория и ОТК
Связать пробы, испытания и документы о качестве с конкретной партией и быстро отвечать на рекламации.
Источники данных
Испытательный прессЖурналы лабораторииДанные замесовКамеры
Что внедряем
- Электронный журнал проб и испытаний контрольных образцов по ГОСТ 10180
- Статистический контроль прочности по ГОСТ 18105
- Прогноз 28-суточной прочности по результатам ранних испытаний
- Автоматическое формирование паспортов качества
- Прослеживаемость: партия, замес, рецептура, сырьё
- Визуальный контроль изделий камерами на линии
Что измеряем
- Время подготовки паспорта
- Полнота прослеживаемости партий
- Доля брака по видам дефектов
Участок 05
Склад и отгрузка
Знать реальные остатки готовой продукции и отгружать без очередей и ошибок в документах.
Источники данных
1СВесоваяСканеры маркировкиГЛОНАСС/GPS
Что внедряем
- Учёт готовой продукции по местам хранения и маркировке
- Электронная очередь и рабочее место диспетчера отгрузки
- Формирование ТТН и УПД, обмен с 1С, подготовка к ЭТрН
- Статусы заказа для менеджеров и клиентов
- Разбор заявок и рекламаций клиентов с помощью языковых моделей
- Интеграция с мониторингом транспорта
Что измеряем
- Время машины на территории
- Ошибки в отгрузочных документах
- Точность остатков продукции
Для всех участков
Персонал и обучение
Допускать к работе обученных людей: инструктажи, регламенты и работа с оборудованием с проверкой знаний и отчётом для руководителя и инспектора.
Источники данных
Штатное расписаниеРегламенты и инструкцииЖурналы инструктажей1С:ЗУП
Что внедряем
- Курсы по охране труда, промышленной безопасности и технологическим регламентам микроуроками по 4–8 минут
- Автоназначение по должности и участку со сроками повторного обучения
- Сценарии действий при нештатных ситуациях на линии
- Проверка знаний с оценкой уверенности и интервальным повторением
- Именные сертификаты с публичной страницей проверки
- ИИ-наставник, который отвечает строго по материалам завода
Что измеряем
- Доля персонала с действующим допуском
- Просроченное обязательное обучение
- Индекс риска по сменам и участкам
Поверх всех участков
Управление, оборудование и аналитика
Показать руководству завод целиком: план и факт, отклонения, простои, состояние оборудования и энергозатраты.
Источники данных
Все участкиСчётчики энергоресурсов1СДокументы предприятия
Что внедряем
- Панель директора и диспетчера: план, факт, отклонения
- Учёт наработки оборудования и график ППР
- Учёт электроэнергии, газа и пара по участкам
- Сменные сводки и отчёты, которые готовит система
- ИИ-ассистент по регламентам и технологическим картам
- Прогноз спроса и планирование загрузки
Что измеряем
- Время подготовки сводки
- Свежесть данных у руководства
- Внеплановые простои оборудования
Модули внедряются по отдельности и связываются через общую платформу данных. Состав участков уточняем на площадке: маршрут товарного бетона и маршрут ЖБИ рассматриваем отдельно.
Архитектура
Единый контур данных завода
Строим по уровням ISA-95 (ГОСТ Р МЭК 62264). Событие на линии становится данными для планирования, качества и учёта, без повторного ввода.
L4
Управление предприятием
Учёт, финансы, продажи, закупки
1С:ERP / УППБухгалтерияCRM
REST API · обмен с 1С · справочники и документы
L3
Платформа 42Team
Управление производством, прослеживаемость, аналитика и ИИ
ЗаданияРецептурыЛабораторияСклад и отгрузкаПанелиОбучение персоналаИИ-ассистенты
OPC UA · Modbus TCP · MQTT · выгрузки SCADA · только чтение на старте
L2
Диспетчерское управление
Существующая АСУ ТП завода
SCADAHMIАСУ БСУВесовой контроль
L1
Контроллеры и датчики
Измерения и исполнительные устройства
ПЛКВесодозаторыВлагомерыДатчикиКамеры
L0
Технологический процесс
Оборудование завода
СилосыСмесителиПрессыКамеры ТВОАвтоклавы
Не вмешиваемся в управление
Данные с ПЛК и SCADA читаем, не меняя логику управления. Управляющие функции вводим только вместе со службой АСУ ТП и после испытаний.
Всё в контуре завода
Серверы на площадке или в выбранном вами ЦОД. Языковые модели можно запускать локально, рецептуры и цены не уходят наружу.
Открытые технологии
Linux, PostgreSQL, Python, Docker. Никаких зарубежных лицензий, которые могут отозвать.
Один источник правды
Общие справочники номенклатуры, рецептур и контрагентов. Партия прослеживается от сырья до отгрузки.
Опыт команды
Технологии уже отработаны
Собственная платформа в работе, корпоративные системы в промышленной эксплуатации и инженерные проекты по ИИ. У каждого проекта указано, что этот опыт даст заводу.
EduMS — корпоративная платформа обучения с ИИ
Обучение сотрудников микроуроками с практикой, проверкой знаний и интервальным повторением. Руководитель видит прохождение и индекс риска по подразделениям, ИИ-функции работают и без внешней модели.
На заводе
Инструктажи по охране труда и промышленной безопасности, допуск к оборудованию, технологические регламенты, обучение работе с новой системой. Руководитель видит, кто из смены допущен, у кого просрочка и где риск.
- Формат
- Микроуроки по 4–8 минут, 13 типов блоков, сценарии и тренажёр
- Проверка
- Оценка уверенности, интервальное повторение от 12 часов до 120 дней
- Контроль
- Индекс риска 0–100 по подразделениям, сертификаты с публичной проверкой
- ИИ
- Наставник, тренажёр, конструктор курсов, инсайты. Работают и без внешней модели
- Развёртывание
- Своя площадка у каждой организации: поддомен, бренд, три языка
ХарактеристикиEduMS
Корпоративные системы и данные
Промышленная эксплуатация в крупной федеральной финансовой организации и десять лет заказной разработки
5 проектовКорпоративный сервис: от архитектуры до эксплуатации
Навык виртуального ассистента для поддержки кредитных процессов в крупной федеральной финансовой организации. Полный цикл поставки с банковскими требованиями к надёжности и безопасности.
Python · REST API · Docker · Linux · CI/CD
На заводе
Тот же процесс поставки на заводе: требования, тестирование, приёмка, развёртывание в контуре предприятия и поддержка после запуска.
ML-модели в промышленной эксплуатации
Модели скоринга, прогнозирования и автоматизации решений для цифрового кредитного процесса крупной финансовой организации: от разработки до контроля качества на реальных данных.
Python · Pandas · SQL · ML · Мониторинг моделей
На заводе
Прогноз 28-суточной прочности бетона по составу замеса и ранним испытаниям, прогноз спроса и загрузки линий, раннее выявление отклонений в работе оборудования.
Где процесс теряет скорость и качество
Анализ данных цифрового кредитного процесса: какие факторы замедляют прохождение заявок и влияют на качество решений. Рекомендации для бизнеса.
Python · Pandas · SQL · Статистика
На заводе
Та же методика на заводе: какие факторы влияют на брак, прочность и простои. Сырьё, влажность инертных, режимы ТВО, смена, оборудование.
Обращения и базы знаний на языковых моделях
Пайплайны на языковых моделях для обработки обращений сотрудников: классификация, краткое содержание, интеллектуальный поиск по базам знаний.
LLM · RAG · Structured Output · Python
На заводе
Разбор заявок и рекламаций клиентов, заявок в ремонтную службу и вопросов менеджеров по продукции: классификация, краткое содержание, ответ со ссылкой на регламент.
Интеграции и конвейеры данных
Десять лет разработки веб-систем на Python и Django: интеграции, автоматизация внутренних процессов, сбор и анализ данных с государственных порталов закупок.
Python · Django · PostgreSQL · Celery · Redis
На заводе
Та же схема собирает данные с весовой, БСУ, SCADA и 1С в единое хранилище. Отдельно: мониторинг тендеров на поставку бетона и ЖБИ для отдела продаж.
Прикладной ИИ и компьютерное зрение
Инженерные проекты команды: реализованные решения и проектирование
5 проектовИз документа в проверенные данные
Гибридная обработка текста: точные правила для однозначных случаев, языковая модель для смысловой классификации, строгая проверка результата по схеме.
Python · Rules + LLM · Multi-agent · JSON Schema
На заводе
ТТН и накладные поставщиков, сертификаты на цемент и добавки, паспорта качества, протоколы лаборатории: ввод без перепечатывания, с проверкой обязательных полей.
Нужный фрагмент документа по смыслу вопроса
Семантический поиск находит фрагменты по смыслу запроса и передаёт их языковой модели для ответа.
RAG · ruBERT · FAISS · SQLite
На заводе
Ассистент для мастеров, технологов и операторов: технологические карты, инструкции к оборудованию, регламенты, ГОСТы и СТО предприятия.
Управляемый доступ к ИИ-моделям
Единый шлюз к локальным и облачным моделям: права пользователей, бюджеты, мониторинг и защитный слой для чувствительных данных.
LLM Gateway · PII Guardrail · Monitoring · Local LLM
На заводе
ИИ-сервисы завода работают на локальных моделях или через защитный слой. Рецептуры, цены и данные клиентов остаются внутри предприятия.
Сводки и протоколы без ручной сборки
ИИ-агент готовит документы, таблицы и презентации по заданию; конвейер обработки встреч превращает расшифровки в протоколы с задачами.
AI Agents · RAG · Task Queue · Office
На заводе
Сменные и суточные сводки, отчёт для собственника, протоколы планёрок с поручениями. Черновик готовит система, ответственный проверяет и утверждает.
Визуальный контроль состояния изделий
Оценка внешних дефектов по фотографиям на примере смартфонов: стандартизированная съёмка, повторяемые условия, анализ повреждений моделью.
Computer Vision · VLM · OpenCV · ArUco
На заводе
Контроль геометрии и видимых дефектов поверхности блоков, плитки и ЖБИ на линии, фотофиксация партии перед отгрузкой. Критерии приёмки согласуем с ОТК.
Кейсы обезличены: названия заказчиков, работодателей и организаций на платформе не раскрываем. Статус показывает стадию готовности каждого проекта. Подробности архитектуры обсудим на встрече.
Команда 42
Инженеры, которые доводят до эксплуатации
Под проект собираем команду из профильных специалистов. Руководитель проекта отвечает за результат от первой встречи до сопровождения.
Руководитель проектов · архитектор решений
Василий Колмачевский
15 лет в разработке и автоматизации процессов: от веб-систем и интеграций до корпоративных сервисов в промышленной эксплуатации и прикладного ИИ. Связывает задачу бизнеса, данные и технологию в работающее решение.
2011–2021
Разработка и интеграцииВеб-системы на Python и Django, автоматизация внутренних процессов, конвейеры сбора данных.
2023–2025
Главный инженер по разработкеBackend и DevOps корпоративного сервиса в федеральной финансовой организации, вывод в промышленную эксплуатацию, координация команды.
С 2025
Ведущий эксперт по исследованию данныхML-модели, внедрение LLM-компонентов, интеллектуальный поиск по базам знаний.
Образование
Инженер-программист. Магистр бизнес-информатики: моделирование и оптимизация бизнес-процессов. Школа 21 и École 42 Paris. Повышение квалификации по большим языковым и мультимодальным моделям, итоговый проект — поиск по базе знаний на LLM и векторной БД.
Продукт
Автор EduMS — корпоративной платформы обучения с ИИ. Работает на edums.pro.
Признание
Призёр корпоративного конкурса «Лучший по профессии» в номинации «Лучшая команда разработчиков», 2023.
Аналитик производственных процессов
Обследует участки, описывает путь заказа и партии, готовит требования, ТЗ и критерии приёмки.
Инженер интеграции с оборудованием
Подключает ПЛК, SCADA и весовое оборудование по OPC UA и Modbus, собирает данные без вмешательства в управление.
Backend и интеграции с 1С
Сервисы на Python, API, обмен с 1С и учётными системами, база данных PostgreSQL.
Инженер данных и ML/CV
Хранилище и отчётность, прогнозные модели, машинное зрение, ИИ-ассистенты в контуре завода.
Рабочие места и мобильные приложения
Экраны диспетчера и оператора, планшеты для цеха и лаборатории, панели руководителя.
DevOps и информационная безопасность
Развёртывание на серверах завода, резервное копирование, мониторинг, разграничение доступа.
Тестирование и обучение
Приёмочные испытания, инструкции, курсы для персонала на нашей платформе EduMS, поддержка после запуска.
Специалисты завода
Технологи, лаборатория, энергетик и служба АСУ ТП участвуют в проекте. Решения проектируем вместе с ними.
Почему «42». Название — от школ программирования 42 (École 42, Школа 21). Там нет лекций: задачи решают самостоятельно, а каждую работу проверяют коллеги. Так работаем и мы: каждое решение проверяется, каждое изменение измеряется.
Как работаем
Понятный план до начала разработки
Начинаем с обследования. Руководитель получает основания для решения: что автоматизировать первым, какие данные нужны и как проверить результат.
- 01
Знакомство
Встреча с руководством: продукция, мощности, текущие системы и главные проблемы.
Результатпонимание задач и план обследования
- 02
Обследование
Работаем на площадке: интервью с диспетчерами, технологами, лабораторией, складом и ИТ. Проходим путь заказа от заявки до отгрузки, проверяем системы и данные.
Результатотчёт обследования и приоритеты
- 03
Пилот
Один участок с наибольшим эффектом. До старта фиксируем исходные показатели и критерии приёмки.
Результатработающее решение и измеренный результат
- 04
Внедрение
Тиражируем на другие участки, интегрируем с 1С и АСУ ТП. Персонал проходит курсы по работе с системой на платформе EduMS с проверкой знаний.
Результатединый цифровой контур завода
- 05
Сопровождение
Поддержка, мониторинг и развитие системы под новые задачи производства.
Результатсистема растёт вместе с заводом
Принципы
Как мы работаем на действующем производстве
Правила, которые закладываем в договор и в архитектуру решения.
Производство не останавливается
К автоматике подключаемся в режиме чтения. Работы на линиях проводим в согласованные окна.
Данные остаются на заводе
Серверы в контуре предприятия или в выбранном вами ЦОД. ИИ-модели могут работать локально, без облака.
Работаем с тем, что уже есть
1С, существующие АСУ ТП, Excel и бумажные журналы для нас точка старта. Заменяем только то, что мешает, и с обоснованием.
Результат в цифрах
Фиксируем исходные показатели до старта и сравниваем их после пилота на согласованной выборке.
Решение за человеком
ИИ готовит черновики и подсказки. Решения о качестве и выпуске утверждает ответственный специалист.
Без привязки к вендору
Linux, PostgreSQL, Python, Docker. Документация и обучение ваших специалистов входят в работу.
Вопросы
Частые вопросы заводов
Нужно ли менять текущую автоматику и 1С?
Нет. Начинаем с существующих систем: подключаемся к ним и связываем данные. Замену предлагаем только там, где без неё задачу не решить, и объясняем почему.
Можно ли начать с одного участка?
Да, так и рекомендуем. Пилот на участке с наибольшим эффектом показывает результат быстрее и снижает риски. Дальше расширяемся по плану.
Будет ли вмешательство в управление оборудованием?
На первом этапе нет: данные с ПЛК и SCADA читаются без изменения логики управления. Любые управляющие функции проектируем вместе со службой АСУ ТП и включаем только после испытаний.
Как вы обучите персонал работе с новой системой?
На нашей платформе EduMS: короткие курсы по работе с системой и регламентам, проверка знаний, отчёт о прохождении по сменам и подразделениям. Туда же можно перенести инструктажи по охране труда. Платформа работает и без подключения к внешним ИИ-моделям.
Где будут храниться данные?
На серверах завода или в выбранном вами дата-центре. Облачные сервисы используем только с вашего согласия.
Что нужно от завода для старта?
Ответственный с вашей стороны, доступ на площадку для обследования, контакты ключевых специалистов и, по возможности, выгрузки из текущих систем.
Сколько стоит и сколько длится?
Зависит от объёма. После обследования вы получаете поэтапный план с оценкой трудоёмкости каждого этапа и решаете, с чего начать.
Первая встреча
Расскажите о вашем заводе
Обсудим участки, текущие системы и задачи, которые требуют больше всего ручной работы. После встречи предложим план обследования.
Для разговора достаточно знать
- Какую продукцию выпускаете и в каком объёме
- Какие системы уже работают: 1С, АСУ ТП, весовая, Excel
- Где больше всего ручной работы и потерь
- Что нужно изменить в первую очередь