ФАВОРИТ
SaaS расчёта себестоимости по чертежам
Costbl (costbl.ru) - SaaS для производства: загрузил чертёж → получил просчёт себестоимости металлоизделия. Проект больше 5 месяцев, два этапа: сначала чат с разбором PDF, затем полноценный workflow с графом расчёта. В видео - реальный расчёт чертежа и себестоимости.
5+ месяцев
Срок проекта
2 (чат → граф)
Этапы
мультиагентный ИИ
Архитектура
costbl.ru
Продукт
Costbl: расчёт себестоимости по чертежам
Клиент — Costbl - продукт линейки FAVORIT для металлообработки и производства.
Задача — Чертёж ≠ готовый расчёт: нужно вытащить детали, операции, размеры, материал.
Решение — Больше 5 месяцев, два этапа.
Результат — Запущен Costbl (costbl.ru) - SaaS расчёта себестоимости металлоизделий по чертежам.
О клиенте
Costbl - продукт линейки FAVORIT для металлообработки и производства. Цель: убрать ручной Excel-просчёт и превратить чертёж в понятную себестоимость и пакет документов (КП, заявка, счёт).
Проект шёл больше пяти месяцев. Это не «собрали чат за спринт»: перебирали подходы и исследования, подключали аналитиков, инженеров, вели работу по OKR. В итоге зафиксировали рабочий подход и собрали мультиагентную систему.
С какой задачей пришли
- Чертёж ≠ готовый расчёт: нужно вытащить детали, операции, размеры, материал
- Не хватает данных - система должна уметь спросить, а не «угадать молча»
- Себестоимость должна быть воспроизводимой и понятной инженеру/аналитику
- Долгий R&D: разные подходы, OKR, связка аналитиков и инженеров
- От чат-MVP к полноценному графу workflow без потери смысла расчёта
Долгий путь: 5+ месяцев и два этапа
Не линейная «фича за фичей». Перебирали подходы и исследования, подключали аналитиков и инженеров, сверялись по OKR. В итоге зафиксировали архитектуру и собрали мультиагентную систему.
Этап 1 - чат с ИИ по чертежу (прототип)
Первый рабочий контур: пользователь загружает PDF, пишет «сделай расчёт». Система разбирает файл, находит детали и операции, честно пишет, чего не хватает (материал, размеры, шероховатость). Скрины ниже - именно этап 1 / прототип, не финальный продукт.
Этап 1 · скрины прототипа
Этап 2 - полноценный расчёт (как сейчас)
Как сейчас в проде: мультиагентный workflow и живой просчёт себестоимости по чертежу. Видео ниже - конкретно этап 2: реальный расчёт чертежа и себестоимости, не прототип.
Этап 2 · видео реального расчёта
Этап 2: реальный расчёт чертежа и себестоимости
Мультиагентная система
Итог исследований - мультиагентный контур: чтение чертежа, геометрия, расчёт, документы связаны в воспроизводимый workflow. Подход подобрали не с первой попытки - через итерации с инженерами и аналитиками.
Как это работает
Сценарий пользователя
- Загружает чертёж / описывает изделие в чате
- Уточняет материал, размеры и недостающие параметры
- Смотрит путь расчёта на графе (этап 2)
- Забирает итог себестоимости и документы (КП / заявка / счёт)
Сценарий команды / админа
- Ведёт OKR и качество расчётных сценариев
- Связывает аналитиков и инженеров вокруг пайплайна
- Развивает узлы графа и лимиты подписки
Технологии
- Срок
- Больше 5 месяцев · 2 этапа
- Этап 1
- Чат с ИИ · разбор PDF-чертежа
- Этап 2
- Чат + граф · мультиагенты
- Продукт
- costbl.ru
Срок: Больше 5 месяцев: этап 1 (чат) → этап 2 (граф + мультиагенты)
Результат и бизнес-эффект
Запущен Costbl (costbl.ru) - SaaS расчёта себестоимости металлоизделий по чертежам. 5+ месяцев, два этапа: чат с разбором PDF → полноценный мультиагентный граф расчёта. На странице - скрины обоих этапов и видео реального просчёта.
Подойдёт, если вам нужно
- Нужен просчёт себестоимости по чертежам, а не Excel - ИИ-агенты и интеграция AI в бизнес
- Хотите прозрачный путь расчёта (граф / workflow) - Веб-приложения
- Готовы к R&D с инженерами и аналитиками под OKR - ИИ-агенты и интеграция AI в бизнес
Часто задаваемые вопросы
Вопросы по этому типу проектов — те же, что задают перед стартом похожей разработки.
Что такое пилот на 2-4 недели?
Один сценарий на ваших данных: например, ответы по базе знаний или квалификация заявок. В конце - цифры: время ответа, доля закрытых без оператора, экономия часов.
Как считаете ROI?
До/после по согласованным метрикам. Если пилот не бьёт цель - честно фиксируем и не масштабируем «для галочки».
Где лежат данные?
По контуру: облако или on-premise. Guardrails, handoff на человека, доступы по ролям - в ТЗ до продакшена.
Связка с сайтом и CRM?
Да: бот на сайте / в Telegram + запись лида в CRM + цель в Метрике. Сайт под лиды и ИИ часто идут вместе.
Нужен ИИ-просчёт под производство?
Обсудим контур как в Costbl: чертеж → мультиагентный расчёт → документы. Без обещаний «за две недели», если нужен серьёзный R&D.
