Идея проекта: Программный модуль, который анализирует токи и напряжение в сетях и предлагает оптимизацию режимов, предотвращения угроз поломки электроники и электросетей, предлагающая/автоматизирующая решения для исправления ошибок.

Цель проекта: Разработать и создать программный модуль и провести его тестирование у потенциальных заказчиков и получить предзаказы на установку

Задачи проекта:

1. Изучить аналогичные решения на рынке
   
2. Продумать уникальность нашего продукта
3. Распределить задачи в команде
4. Разработать архитектуру программного модуля
   
5. Изучить системы умного дома для последующего внедрения в архитектуру
6. Закупка систем АСКУЭ для понимания технологических требований
7. Разработать ИИ-агент
8. Собрать датасет для обучения ИИ
9. Прописать промты для оптимизации режимом
   
10. Разработать интерфейс
11. Запуск тестирования у потенциального заказчика и сбор обратной связи
12. Поиск потенциальных заказчиков на международном рынке

Ожидаемый результат: Успешное тестирование ИИ-модели у потенциальных заказчиков с предложением режимов оптимизации и предзаказы на дальнейшее сотрудничествонга, внутренние разработки крупных компаний.

Проблема

• Частые аварии и внеплановые отключения электросетей.
• Высокие затраты на ремонт и обслуживание из-за реактивного подхода.
• Сложность прогнозирования поломок и оптимизации нагрузки.
• Недостаточная прозрачность состояния инфраструктуры.

Целевой сегмент клиентов

• Энергетические компании (распределительные сети, генерация).
• Промышленные предприятия с собственной инфраструктурой.
• Муниципальные службы и ЖКХ.
• Операторы критически важных объектов (больницы, дата-центры).

Уникальная ценность

• Снижение аварийности и простоев за счёт предиктивной аналитики.
• Оптимизация расходов на обслуживание и ремонт.
• Повышение надёжности и безопасности электроснабжения.
• Прозрачная аналитика и визуализация состояния сетей в реальном времени.

Решение

• ИИ-платформа для мониторинга, диагностики и прогнозирования состояния электросетей.
• Автоматическое выявление аномалий и угроз поломки.
• Рекомендации по оптимизации нагрузки и профилактике.
• Интерактивные дашборды и интеграция с существующими SCADA-системами.

Каналы сбыта

• Прямые продажи крупным энергетическим компаниям.
• Партнёрство с интеграторами и поставщиками оборудования.
• Участие в отраслевых выставках и конференциях.
• Онлайн-маркетинг и контент-маркетинг для B2B-сегмента.

Потоки доходов

• Подписная модель (SaaS) — ежемесячная/годовая плата за доступ к платформе.
• Лицензирование для крупных клиентов с кастомизацией.
• Дополнительные услуги: обучение, консалтинг, интеграция.

Структура расходов

• Разработка и поддержка ПО (ИИ, аналитика, интерфейсы).
• Инфраструктура (серверы, облачные сервисы).
• Маркетинг и продажи.
• Зарплаты команде (разработчики, аналитики, поддержка).

Ключевые метрики

• Количество подключённых объектов/узлов.
• Снижение числа аварий и времени простоя.
• Экономия на ремонтах (в % или рублях).
• Уровень удержания клиентов (retention rate).

Скрытое преимущество

• Уникальные алгоритмы ИИ, обученные на реальных данных российских электросетей.
• Быстрая интеграция с отечественными SCADA и ERP-системами.
• Опытная команда с экспертизой в энергетике и ИИ.

Конкуренты

• Прямые: зарубежные ИИ-платформы для энергетики, локальные стартапы-аналоги.
• Косвенные: традиционные системы мониторинга, внутренние разработки крупных компаний.

На страницу проекта