От чертежа к техпроцессу

В чём была работа

Технолог читает чертёж, вспоминает похожие детали, собирает маршрут, готовит то, что уйдёт в цех и на станок. На бумаге это «просто опыт». По факту — часы и дни на повторяемый разбор, который каждый раз начинается почти сначала.

Узкое место не в «отсутствии нейросети». Узкое место в том, что опыт плохо переиспользуется, а контекст размазан по файлам, головам и старым заказам.

Как выглядит as-is

вход: чертёж / модель, требования, ограничения цеха;
правда часто в смеси: CAD, старые техпроцессы, устные правила;
согласования и уточнения съедают календарь сильнее, чем «чистый расчёт».

Пока не видно, откуда технолог реально берёт решение, ИИ будет угадывать мимо.

Что делает ИИ

В закрытом контуре:

помогает разобрать геометрию и признаки детали;
ищет близкие аналоги в своей базе;
предлагает черновик маршрута и сопутствующих артефактов;
оставляет финальное решение человеку.

Это не «кнопка — и станок сам». Это ускорение той части, где люди выгорают на однотипном.

Что получилось по смыслу

На понятных классах деталей цикл подготовки сжимается: меньше ручного перебора «с нуля», появляется цифровой след «на что опирались». Секретные параметры завода в публичное пространство не выносятся — и не должны.

Ограничения

не все изделия одинаково хорошо ложатся на автоматизацию;
без базы аналогов и доступа к факту — пустой пилот;
нужен хозяин процесса, который готов смотреть на as-is без иллюзий.

Чему учит кейс

ИИ в КТПП работает, когда процесс и данные собраны, а контур выбран по риску. Выбор «какой LLM моднее» — далеко не первый шаг.