Снабженец строительного объекта отправляет ведомость металлопроката одновременно в 4-5 заводов и заказывает у того, кто первым прислал точный расчет. На производстве инженер-сметчик тратит от 4 до 8 часов на ручной перенос номенклатуры и сверку коэффициентов по бумажным справочникам ГОСТ. Популярная идея «скормить скан ведомости в ChatGPT» на реальном заказе ведет к прямому кассовому разрыву: при расчете партии швеллера 16П модель ошиблась в массе на 41% в минус, что дает 126 720 рублей чистого убытка на одной строке. В статье разбираем трехслойную архитектуру решения: как подружить нечеткий семантический парсинг сканов (OpenCV + Vision API) с детерминированным расчетным ядром на Python Читать далее
Continue to Habr →You are being forwarded in 6s — stay on this page