Made on
Tilda
Как строительная компания Невагидрогаз заменила Excel и ручные сверки на AI Procurement Agent — и убрала главный источник денежных потерь в проектном бизнесе.
Компания работала через Excel, мессенджеры и ручную передачу информации между отделами. Спецификации по проектам проверялись вручную. Снабжение тратило часы на сверку номенклатуры, тендерной документации и остатков на складе.
Из-за человеческого фактора регулярно возникали ошибки в заказах, дубли закупок, пропущенные позиции, задержки поставок, кассовые разрывы, несоответствие проектной и закупочной документации.
Главное — отсутствовала единая база номенклатуры и прозрачный контроль сроков.
Это не «чат-бот для снабжения». Это операционный слой, который встал между проектным отделом, снабжением, складом и бухгалтерией — и убрал ручную передачу данных между ними.
| Метрика | Было | Стало |
|---|---|---|
| Потери в закупках (ошибки, дубли, пропуски) | базовый уровень | −80% |
| Скорость обработки спецификаций | часы–дни | +90% |
| Ручные сверки проекта со складом | ежедневно | 0 |
| Единая база номенклатуры | десятки Excel | 1 централизованная |
| Прозрачность сроков и закупок | нет | live dashboard |
В проектном бизнесе 80% сокращение потерь в закупках = прямая экономия миллионов рублей в год на объектах. Источники этой экономии:
Сотрудники снабжения перестали быть «героями, которые держат всё в голове» — система впервые сделала процесс воспроизводимым.
Раньше эту последовательность вручную делал человек — часы работы на одну позицию.
Теперь система обрабатывает сотни позиций параллельно за минуты.
Раньше снабжение вручную сравнивало проект, склад и закупки. Теперь AI делает это автоматически и сразу показывает проблемные места.
В строительной компании одна и та же позиция в разных документах может называться по-разному: «труба ПЭ 100 СДР 11», «PE100 SDR11», «п/э труба газопровод», артикул поставщика, артикул склада. AI должен понимать, что это один и тот же товар — и работать с ним как с единой позицией.
Плюс — построение единой логики между пятью отделами одновременно: проектный, снабжение, склад, бухгалтерия, ПТО. Это потребовало гораздо больше работы с процессами, чем с самим AI.
Но именно это и дало результат −80% потерь: мы не «прикрутили AI к хаосу», а сначала навели порядок в процессах, и только потом автоматизировали.
Если у вас тоже проектный бизнес с ручными сверками между отделами — покажем, где именно вы теряете деньги, и предложим архитектуру системы.