ИИ-агент ПРОСТОР — автоматизация аналитики на электростанции

Вместо часов ручной работы — один запрос на русском языке. Интеллектуальный помощник для инженеров и аналитиков.

Что такое ИИ-агент ПРОСТОР?

Интеллектуальный помощник для инженеров и аналитиков на базе отечественной платформы ПРОСТОР — ПО для валидации и анализа данных, оптимизационных расчётов и систем управления.

🔍

Анализ данных

Сам разбирается в структуре баз данных

⚡

SQL-запросы

Сам пишет и оптимизирует запросы

📊

Визуализация

Сам строит графики и дашборды

✓

Исправление ошибок

Автоматическая валидация результата

Кому нужен агент ПРОСТОР

Демократизация данных — каждый специалист получает аналитику без посредников.

👷

Инженер-технолог

Создаёт дашборды и выгрузки без обращений в ИТ

📈

Аналитик данных

Прототипирует отчёты и исследует данные за минуты

👔

Руководитель смены

Оперативные визуализации в режиме реального времени

💻

ИТ-подразделение

Снижение потока рутинных задач от инженеров

3–7 минут вместо 2–4 часов

Три режима работы

Python Notebook

Генерирует и выполняет Jupyter-ноутбук. Аналитические отчёты, выгрузки в Excel.

Дашборд Grafana

Создаёт панели мониторинга для оперативного контроля без знания SQL.

Чат-консультации

Отвечает на вопросы по методологии, структуре данных и НСИ.

Как это меняет рабочий процесс

Было

Инженер пишет ТЗ, ищет параметры, пишет SQL, настраивает (2–4 часа)

Стало

Инженер описывает задачу, агент создаёт дашборд (3–7 минут)

95%

Экономия времени
на создание отчётов

100%

Снижение SQL-ошибок
автоматическая проверка

7 мин

Время создания
дашборда с нуля

Как работает под капотом

Агент использует многошаговое планирование: каждый этап верифицируется перед следующим. Ошибки исправляются автоматически.

Запрос пользователя

Естественный язык, технические термины, контекст станции

Планирование LLM

Декомпозиция задачи, выбор инструментов, стратегия выполнения

Поиск в НСИ ПРОСТОР

Точные идентификаторы параметров, метаданные, единицы измерения

Генерация и валидация

Создание SQL/Python, проверка синтаксиса и логики

Готовый результат

Дашборд, отчёт или ответ с автоматической проверкой корректности

Передовые ML-методы — без кода и ученых степеней

Аналитика будущего доступна каждому инженеру. ИИ-агент автоматически применяет сложные алгоритмы машинного обучения.

Пример запроса

«Найди скрытые режимы перерасхода топлива за прошлый квартал»

Этот вопрос на русском языке запускает автоматическую цепочку: выбор метода, загрузка данных, построение модели, визуализация результата. Без единой строки кода.

Параметр	Без ИИ-агента	С ИИ-агентом ПРОСТОР
Специалисты	Нужен Data Scientist (редкий на станции)	Достаточно инженера со знанием технологии
Срок внедрения	3–6 месяцев	Первый ML-инсайт — через 15 минут
Риск ошибок	Высокий	Автоматическая валидация и выбор лучшего метода
Развитие сотрудников	Нет	Инженеры осваивают ML через готовые кейсы

От реактивного ремонта к предиктивному: экономика в цифрах

ИИ-агент ПРОСТОР переводит обслуживание энергооборудования на новый уровень.

Показатель	Традиционный подход	С ИИ-агентом	Эффект
🔧 Незапланированные простои	15–20% времени	Снижение до 30–50%	+15% доступности мощности
💰 Стоимость аварийного ремонта	100% базовой стоимости	40–60% от базовой	Экономия 40–60% на ТОиР
⚡ Потери от простоя блока 300 МВт	2–4 млн руб./час	Минимизация рисков	Сохранение выручки
📈 Срок службы оборудования	Номинальный	+20–30% ресурса	Отсрочка капвложений

Окупаемость

12–18

месяцев срок возврата инвестиций

IRR проекта

до 40%

внутренняя норма доходности

NPV положителен

3-7%

уже при снижении простоев на 3–7%

Структура ежегодной экономии для станции 2×300 МВт

Четыре направления ценности от внедрения ИИ-агента.

🔧 ТОиР

8–12 млн руб. — снижение аварийных ремонтов
5–7 млн руб. — оптимизация плановых остановок
10–15 млн руб. — продление ресурса оборудования

⚡ Потери генерации

15–25 млн руб. — минимизация внеплановых простоев
3–5 млн руб. — оптимизация пусков
20–30 млн руб. — повышение доступности мощности

📈 Топливная экономика

5–8% экономии — корреляционный анализ
10–15 млн руб. — прогнозирование качества угля

🤖 Операционные издержки

95% экономии времени — автоматизация аналитики
30–40% разгрузка — сокращение задач ИТ
100% автовалидация — снижение ошибок SQL

Масштаб	Экономия/год	Окупаемость
1 станция (2×300 МВт)	40–60 млн руб.	8–12 мес.
Парк из 5 станций	200–300 млн руб.	6–10 мес.
Холдинг (20+ станций)	800+ млн руб.	6–8 мес.

Станьте пионером цифровой трансформации

Приглашаем генерирующие компании и электростанции к пилотным проектам. Первые станции получают особые условия. Первый рабочий дашборд — в день внедрения.

Оставить заявку на пилот