

Другие кейсы компании «SMG»
- Разработка цифровой логистической платформы SLS
Клиент: Swift Logistic
Задача: Создать MVP логистической платформы, объединяющей грузоотправителей и грузоперевозчиков, для быстрого поиска выгодных коммерческих предложений по межрегиональным и межгосударственным перевозкам. Усложняло работу отсутствие задокументированной информации и необходимость заложить архитектуру под будущие модули: конструктор документов, мониторинг грузов, чат-бота, бонусную программу и онлайн-оплату через факторинг. Решение: Разработали веб-версию MVP поэтапно: сначала создали тестовую версию с минимально необходимым функционалом, сразу заложив в архитектуре поддержку всех будущих модулей. После демонстрации заказчику запустили прод-среду для полевого тестирования с реальными пользователями, а затем доработали функциональность и интегрировали решение в экосистему компании. Реализовали создание и редактирование пользователей, формирование откликов на заявки, ведение диалогов, согласование документов и формирование задач с логированием времени. Результат: Веб-версия успешно запущена и полностью функциональна. Пользователи получили возможность оставлять заявки на грузоперевозки, откликаться на чужие заявки и находить транспорт по широкому спектру параметров: геолокация, вес, длина транспорта, дата загрузки. Пул задач сместился на разработку мобильного приложения, а платформа стала основой для дальнейшего масштабирования сервиса.
- AUTOSCAN. Автоматический осмотр автомобилей в таксопарках
Задача: Устранить очереди на ручной осмотр автомобилей, исключить спорные списания ущерба за счет человеческого фактора, избежать штрафов от агрегаторов за внешний вид авто и обеспечить соблюдение требований 580-ФЗ о предрейсовом контроле. Решение: Внедрен аппаратно-программный комплекс AUTOSCAN на базе компьютерного зрения. Автомобиль проезжает через стационарный портал на скорости 5–10 км/ч. Система за 10–15 секунд распознает госномер, делает синхронные снимки кузова на 360°, а нейросети (Python, PyTorch, YOLO-seg/Mask R-CNN) анализируют изображения: фиксируют повреждения, проверяют чистоту и наличие брендинга, сравнивая состояние с предыдущим выездом. Вычисления выполняются на edge-контроллерах (NVIDIA Jetson/GPU), что исключает зависимость от интернета. Данные интегрируются с 1С и веб-кабинетом управления парком. Результат: Время приемки автомобиля сократилось с 5–10 минут до 15 секунд, что полностью устранило очереди на въезд и выезд. Исчезли спорные списания и невозмещенный ущерб благодаря объективным фотодоказательствам с привязкой ко времени и смене. Количество штрафов от агрегаторов резко сократилось за счет автоматического отсеивания грязных или не соответствующих стандартам машин до выхода на линию. Создана масштабируемая платформа цифровых паспортов автомобилей, обеспечивающая бесконтактный осмотр 100% автопарка.
- Усиление команды федерального оператора электронных торгов
Клиент: Росэлторг
Задача: модернизация системы поддержки пользователей Решение: - Без простоев заменили устаревшую самописную PHP-систему на современный веб-сервис. Восстановили всю бизнес-логику из legacy-кода и масштабировали её. - Реализовали: обработку обращений, чат с оператором, подписание документов через КриптоПро, детальную аналитику. Результат - Сократилось время обработки тикетов за счет классификации и шаблонов. - Обеспечена юридическая значимость документооборота (ЭП). - Появилась прозрачная аналитика по операторам и удобная админка, что упростило онбординг новичков. - Избавились от рисков самописного legacy, получив надежную платформу, готовую к росту.