Опыт внедрения

Обезличенные истории пилотов и промышленных внедрений on-premise ИИ в закрытом контуре. Цифры и эффекты — из реальных проектов, без названий компаний.

AzoneDoc Крупный промышленный холдинг

On-premise RAG-поиск по корпоративному архиву: документы, регламенты и проектные материалы находятся за минуты, а ответы сопровождаются ссылками на источники.

Периметр

Закрытый контур, on-premise, без передачи данных в облако

1 История

Группа компаний с распределённым архивом: десятки тысяч сотрудников, несколько филиалов, единые требования к работе с регламентами и проектной документацией. Документы хранились в разных системах, а поиск опирался на ручной обход каталогов и согласований между подразделениями.

2 Проблема

  • Поиск нужного документа занимал от 2 до 4 часов: сотрудники обходили филиальные хранилища и согласовывали доступы.
  • Архив был разрознен по филиалам и корпоративным системам без единого семантического слоя.
  • Публичные облачные ИИ-сервисы не проходили согласование ИБ и комплаенса.
  • Отраслевая терминология в документах плохо покрывалась обычным полнотекстовым поиском.

3 Решение

  • Развёртывание on-premise LLM и семантического поиска по корпоративному архиву внутри периметра.
  • Дообучение модели на терминологии и типовых документах заказчика.
  • Коннекторы к 1С, SAP, Directum, ELMA и корпоративному ЭДО.
  • Классификация и версионирование документов без выноса данных за контур.

4 Эффект

~40x
Ускорение поиска

Поиск документа: с 2–4 часов до 2–3 минут

10 000+
Сотрудников

Решение верифицировано на заказчике с 10 филиалами

100%
On-premise

Архив и LLM остаются на серверах заказчика

Подробнее о продукте и составе пилота — на странице AzoneDoc.

Продукт AzoneDoc
ContentGuard Предприятие — субъект КИИ с собственным SOC

On-premise ИИ-аналитика событий ИБ для корпоративных SOC и объектов КИИ.

Периметр

Интеграция в существующий контур ИБ без замены СЗИ

1 История

Служба информационной безопасности обслуживала объект критической инфраструктуры с уже развёрнутыми NGFW, DLP, EDR и SIEM. События поступали из разных систем, а расследование опиралось на ручную корреляцию и экспертизу аналитиков SOC.

2 Проблема

  • Высокая доля ложных срабатываний перегружала аналитиков и отвлекала от реальных инцидентов.
  • Расследование инцидентов занимало много времени из-за разрозненных источников событий.
  • NGFW, DLP, EDR и SIEM не давали единой картины без дополнительной ручной сводки.
  • Передача событий ИБ во внешние облачные сервисы была исключена требованиями регулятора.

3 Решение

  • Единый API-слой поверх существующих СЗИ без замены инфраструктуры.
  • Нормализация и корреляция событий с ИИ-моделями внутри периметра.
  • Классификация инцидентов и выявление паттернов, невидимых для точечных решений.
  • LLM-обогащение: аналитические сводки на естественном языке для ускорения разбора.

4 Эффект

60%
Снижение ложных срабатываний

Меньше шума в SOC — аналитики работают по реальным угрозам

2-4x
Ускорение расследований

Автоматические сводки на естественном языке сокращают разбор инцидента

100%
On-premise обработка

События ИБ не покидают периметр (ФСТЭК, ФСБ)

Подробнее о продукте и составе пилота — на странице ContentGuard.

Продукт ContentGuard
PredictMaintain Энергетическая компания — объект КИИ

Предиктивная аналитика оборудования

Периметр

On-premise, подключение к SCADA и телеметрии без замены оборудования

1 История

Промышленный объект с критичным оборудованием, входит в энергетических холдинг. Телеметрия собиралась в SCADA, но обслуживание оборудования происходило только в период плановых остановок. Внеплановые простои несли прямой операционный риск.

2 Проблема

  • Внеплановые остановки оборудования из-за позднего выявления отклонений в данных датчиков.
  • Реактивный ремонт вместо планирования работ по прогнозу отказов.
  • Нельзя было выносить телеметрию и историю поломок во внешние облачные платформы.
  • Замена или массовая модернизация парка оборудования для аналитики была экономически нецелесообразна.

3 Решение

  • Подключение к существующим SCADA и системам телеметрии on-premise.
  • Цифровые двойники оборудования на базе исторических данных о поломках.
  • Анализ отклонений от нормы и прогноз отказов в реальном времени.
  • Рекомендации по обслуживанию для снижения внеплановых простоев.

4 Эффект

1 простой
Окупает проект

Один предотвращённый внеплановый простой покрывает стоимость внедрения

Прогноз
Внеплановые простои

Выявление отказов до их возникновения по данным SCADA

0
Замены оборудования

Подключение к существующей телеметрии без модернизации парка

Подробнее о продукте и составе пилота — на странице PredictMaintain.

Продукт PredictMaintain

Частые вопросы

Почему описания внедрений на сайте обезличены?

Мы не публикуем названия заказчиков и узнаваемые детали без согласования. На странице — обобщённый контекст и проверенные метрики из проектов; детальный разбор под NDA возможен на встрече с архитектором.

Можно ли получить детальное описание внедрения по нашей отрасли?

Да. Оставьте заявку с описанием отрасли, контура и задачи — подготовим релевантные материалы и ориентиры по срокам и составу пилота под ваш сценарий.

Доступны ли демо-стенды продуктов?

Для ряда решений есть демо-стенды на синтетических данных (например, ContentGuard, AzoneDoc и ContractGuard) — доступ по запросу, а также персональная демонстрация с инженером под вашу инфраструктуру.

Обсудить пилот под вашу задачу

Подготовим архитектуру, оценку сроков и диапазон бюджета под ваш контур и отрасль. Пилот — 4–8 недель.

Обсудить пилот