Мы специализируемся на разработке и внедрении решений на базе искусственного интеллекта, которые трансформируют данные промышленных предприятий в реальные бизнес-результаты.

Цифровизация стала реальностью, но для многих предприятий промышленности, энергетики и строительства работа с бумажными документами — не признак отсталости, а необходимость. Участники проекта должны передавать друг другу рабочие версии чертежей, схем и спецификаций с живыми подписями и пометками, что до сих пор удобнее делать на бумаге. В результате критически важная информация оказывается запертой в «бумажных крепостях» — сканах и физических носителях, которые невозможно автоматически обработать и проанализировать.

Стандартные системы оптического распознавания символов (OCR) сталкиваются со специфическими сложностями технической документации, которые делают их применение неэффективным:

  • Большие форматы: чертежи А0, А1, А2 невозможно корректно обработать стандартными средствами без потери детализации
  • Текст под разными углами: надписи, размеры и обозначения могут быть повернуты на 90, 180 или 270 градусов
  • Низкое качество изображений: «потертые» сканы, низкое разрешение, а также следы активного использования — рукописные пометки, штампы и подписи
  • Сложная структура и содержание: техническая документация — это сочетание текста, таблиц и графических элементов (чертежей, схем). Также используются специальные ГОСТ-шрифты и рукописные надписей внутри кружков или на линиях выноски, которые простые системы не могут корректно интерпретировать.

Как наша разработанная система РТД.РадарИТ (РТД — Распознавание Технической Документации) решает эти задачи?

  1. Работа с крупноформатными чертежами и сложным текстом
    Специальные алгоритмы сегментируют изображение, «нарезая» чертеж на перекрывающиеся фрагменты без потери контекста. Нейросетевые модели определяют угол поворота текстовых блоков и автоматически выравнивают их перед распознаванием, что гарантирует высочайшую точность даже для ГОСТ-шрифтов и текста в нестандартных областях.
  2. Интеллектуальная классификация документов
    Система не просто видит изображение, а понимает, с каким типом документа имеет дело. Для этого используются передовые языковые модели (LLM), которые анализируют распознанный текст и структуру документа, чтобы автоматически отнести его к нужному типу, например:
    • Сборочный чертеж
    • Схема
    • Спецификация
    • Паспорт изделия и другие
      Этот список не является жестким и гибко настраивается под задачи заказчика.
  3. Извлечение ключевой информации
    После определения типа документа в работу вступают языковые модели, которые извлекают ключевые свойства и реквизиты. Система не просто читает текст, а понимает его смысл в контексте документа. Например, для «Паспорта на изделие» она автоматически извлечет такие данные, как:
    • Название изделия
    • Обозначение
    • Дата
    • Производитель

Ценность для бизнеса: не архив, а инструмент

Внедрение РТД.РадарИТ — это не просто создание цифрового архива. Это решение для упрощения обмена данными в процессе создания инженерных объектов или крупных сооружений. Когда предприятия обмениваются «электронными документами» (сканами), наша система превращает эти сканы в структурированные, машиночитаемые данные.

Это позволяет:

  • Сократить время поиска информации с часов до секунд
  • Исключить ошибки, вызванные ручным вводом данных
  • Создать актуальную цифровую базу знаний по активам, что становится основой для цифровой трансформации предприятия

Система РТД.РадарИТ превращает груду разрозненных сканов в живую, структурированную базу знаний, открывая новые возможности для эффективного управления и сотрудничества.

Гибкая настройка — ключевое преимущество

Поскольку техническая документация разных компаний сильно отличается по оформлению и терминологии, система РТД.РадарИТ предлагает возможность глубокой кастомизации. Мы настраиваем классификацию и модели извлечения данных под конкретные шаблоны и задачи бизнеса.

Свяжитесь с нами, и мы проведем бесплатный аудит ваших бизнес-процессов и предложим варианты решений.

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Принять
Отказаться
Политика конфиденциальности