1. Цель проекта: Создать ПО позволяющее более пристально наблюдать за соблюдением техники безопасности на опасных производствах.

2. Задачи проекта:

- Подготовка нейросетевой модели и ее обучение

- Создание грамотной архитектуры передачи данных готовой к высокоинтенсивным потокам информации.

- Создание дэшборда для удобного оповещения сотрудников охраны или любых других лиц контролирующих производство.

3. Ожидаемые результаты:

- Создать прототип к июню 2026г.

4. Описание продукта: Система комплексного обнаружения нарушений техники безопасности на опасных производственных объектах. Решение объединяет возможности искусственного интеллекта для мониторинга действий сотрудников: выявление небезопасного поведения, нарушений установленного порядка работы со станками, несоблюдения требований к спецодежде и других критических факторов.

5. Области применения результатов:

- Производства с опасным оборудованием

- Производства с опасными веществами

- Любые другие точки требующие строго контроля техники безопасности.

Бизнес-модель:

1. Проблема
На опасных производствах люди часто нарушают технику безопасности: не надевают каски, заходят в опасные зоны, падают. Это приводит к травмам, штрафам и простоям. Контролировать всё руками — дорого и неэффективно.

2. Ключевые сегменты потребителей
1. Крупные заводы (нефтегаз, химия, металлургия) — у них есть камеры и бюджет.
2. Госкомпании (Росатом, Роскосмос) — им нужно импортозамещение и локальное ПО.
3. Маленькие мастерские — хотят дёшево и без заморочек.

3. Ценностное предложение
1. Находим нарушения за секунды.
2. Работает на серверах заказчика — без интернета.
3. Учимся под любую спецодежду и станки.
4. Дешевле импортных аналогов.
5. Не надо менять камеры — подключаемся к любым.

4. Решение
Программа на ИИ, которая смотрит видео с камер, видит нарушения (нет каски, опасная зона, падение, курение) и сразу оповещает охрану труда. Ставится на свой сервер заказчика, не требует облака, дообучается под конкретное предприятие.

5. Каналы распространения
- Продажи через знакомых и по сарафанному радио.
- Участие в выставках по охране труда.
- Партнёрство с интеграторами видеонаблюдения.
- Рассылка коммерческих предложений по заводам.

6. Потоки поступления доходов
- Продажа годовых лицензий на ПО.
- Настройка и внедрение под ключ.
- Дообучение нейросети под новые нарушения.
- Техподдержка (если нужна).

7. Структура издержек
- Зарплата разработчиков.
- Аренда и налоги.
- Реклама и поездки на выставки.
- Хостинг и сервера для тестов.

8. Ключевые метрики
- Сколько заводов купили.
- Сколько продлили лицензию.
- Как быстро нашли нарушение.
- Доволен клиент или нет.

9. Скрытое преимущество
1. Работает без интернета — облачные аналоги при обрыве связи просто встают.
2. Можно самому доучить под свою спецодежду и свои станки.
3. Подключаем старые камеры — не надо покупать новые.

10. Себестоимость разработки
457 000 рублей

11. Срок окупаемости
7 месяцев

12. Потенциальная прибыль за 12 месяцев
2 750 560 рублей (с нарастающим итогом)

На страницу проекта