Проекты / Энтерпрайз / МосЭнерго Цифра
2026

От заявки потребителя — до выезда бригады за 28 минут..

МосЭнерго Цифра автоматизировала приём заявок от 4200 корпоративных потребителей и распределение по бригадам аварийной службы.

NDA
МосЭнерго Цифра
AI-классификация + автодиспетчеризация 86 бригад
энергетика · 14 тэц · 4200 объектов
КлиентМосЭнерго Цифра
ИндустрияЭнтерпрайз · энергетика
УслугиAI-агенты · Платформа
Сроки10 недель
Год2026
01 О проекте

2,5 часа от заявки потребителя до выезда бригады.

Авария на промпредприятии — десятки миллионов простоя в час.

4200 корпоративных потребителей. Заявки приходили по телефону, email, через ЛК. Диспетчер расшифровывал, классифицировал, искал свободную бригаду, назначал, формировал наряд. 2,5 часа на одну заявку в пики.

Авария на промпредприятии без электричества — десятки миллионов простоя в час. Долгая реакция = претензии, штрафы, потеря договоров на следующий год.

Гипотеза: AI-агент читает заявку, понимает тип аварии и срочность, видит загрузку бригад в районе, сам назначает наряд и контролирует прохождение.

02 До и после

Что изменилось в работе — одной картой.

ДО
2,5 часа
от заявки до выезда
ПОСЛЕ
28 минут
AI-классификация + авто-наряд
03 Подход
2 нед Каталог аварий + регламенты
4 нед AI-классификация заявок
2 нед Назначение бригад + наряды
2 нед Контроль прохождения
2 нед

Каталог аварий + регламенты

47 типов аварий с приоритетами. Регламенты времени реакции. 86 бригад с зонами и квалификациями.

4 нед

AI-классификация заявок

Принимает заявки из всех каналов. Определяет тип, срочность, требуемую квалификацию. Расшифровывает голос звонков.

2 нед

Назначение бригад + наряды

Видит загрузку бригад, ближайшую свободную. Формирует электронный наряд в мобильный клиент бригадира.

2 нед

Контроль прохождения

Бригадир подтверждает выезд, прибытие, выполнение. AI следит за SLA, эскалирует при риске нарушения.

04 Архитектура

Из разрозненных источников — в единый рабочий процесс.

Поток-движок · интеграции · карточки

Система забирает данные из источников клиента, прогоняет через классификатор и парсер, обогащает справочниками и кладёт готовую карточку в учётную систему. Каждый шаг пишется в журнал: что пришло, как разобрано, кому ушло — всё проверяемо.

вход
Источники данных
AI-агенты · Платформа
обработка
Поток-движок
очередь задач
шаг · 01
Классификатор
типизация и маршрутизация
шаг · 02
Парсер и обогащение
извлечение ключевых полей
выход
Учётная система
AI-классификация + авто-наряд
××5,4
скорость реакции на аварийную заявку
06 Результаты

Что изменилось
через 60 дней.

28 мин
от заявки до выезда
×5,4
скорость реакции
4200
корпоративных потребителей
86
бригад в автодиспетчеризации
47
типов аварий
+47 %
соблюдение SLA
10 нед
от старта до запуска
−7
диспетчеров в смене

Бригады стали приезжать быстрее, потребители видят прозрачный статус. Самое ценное — у нас перестали гореть штрафные санкции в договорах, потому что мы укладываемся в SLA.

директор аварийной службы МосЭнерго Цифра
Следующий кейс — 22 / 22
Гематолог-Онлайн
Телемедицина · гематология · 1800 пациентов.

Начните автоматизировать процессы вашего бизнеса.

Десятки компаний уже автоматизировали рутину — освободили часы своим специалистам и убрали ошибки ручного переноса. Покажем, как это работает на ваших данных. Демо за 30 минут.