ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПИТЧ
EPS / DSM Engineering Intelligence
От инженерной фасилитации к автономной системе решения сложных технических задач
EPS / DSM Engineering Intelligence создается как единая инженерная среда, которая помогает промышленным компаниям проходить полный путь от неясной технической проблемы до проверенного и внедрённого решения.
Основная идея проста
EPS (Engineering Problem Solving) - операционная система по комплексному автоматизированному решению сложных технических задач.
Проблема
Предприятие приносит проблему. Описывает ситуацию, контекст, данные.
Задача
Правильно формулируем задачу.
Устанавливаем причины
Создаем варианты решений
Проверяем расчетом и экспериментом
Проектируем
Внедряем
Сохраняем полученное знание в виде кейса
При этом проект развивается постепенно.
В течение первого года основным рабочим инструментом остаётся инженерная фасилитация: сложную задачу ведет команда специалистов, а цифровая система помогает собирать информацию, организовывать поиск, рассчитывать варианты, хранить знания и автоматизировать отдельные этапы.
Каждый новый промышленный проект становится одновременно коммерческой работой и материалом для развития платформы.
То, что сегодня выполняется инженером вручную, завтра превращается в сценарий.
Сценарий постепенно превращается в алгоритм.
Алгоритм — в программный модуль.
Так шаг за шагом формируется будущая автономная инженерная платформа.
В течение первого года основным рабочим инструментом остаётся инженерная фасилитация: сложную задачу ведет команда специалистов, а цифровая система помогает собирать информацию, организовывать поиск, рассчитывать варианты, хранить знания и автоматизировать отдельные этапы.
Каждый новый промышленный проект становится одновременно коммерческой работой и материалом для развития платформы.
То, что сегодня выполняется инженером вручную, завтра превращается в сценарий.
Сценарий постепенно превращается в алгоритм.
Алгоритм — в программный модуль.
Так шаг за шагом формируется будущая автономная инженерная платформа.
первый этап
В центре находится не искусственный интеллект, а процесс решения задачи
Сложная производственная проблема редко приходит в готовом виде.
Предприятие обычно говорит:
«У нас постоянно разрушается этот узел».
Но ещё неизвестно:
Поэтому первая задача EPS — правильно организовать инженерное мышление.
Kepner–Tregoe помогает отделять наблюдаемые факты от предположений и искать различия между ситуациями, где проблема возникает, и где ее нет.
Root Cause Analysis и Cause Mapping помогают не останавливаться на первом видимом следствии, а находить цепочку причин.
ТРИЗ используется там, где стандартные решения упираются в противоречие.
Например:
необходимо увеличить жесткость конструкции, но нельзя существенно увеличивать ее массу.
Вместо простого добавления металла начинается поиск другого принципа работы конструкции.
Морфологический анализ позволяет систематически создавать большое количество технических вариантов.
FMEA помогает заранее выяснить, как новое решение может разрушиться в будущем.
Методы Сэма Кэйнера позволяют разделять этапы расширения пространства идей и последующего выбора.
Подходы Уилкинсона, PeDeQs и другие фасилитационные техники помогают организовать работу группы так, чтобы знания технолога, механика, конструктора, эксплуатационника и внешнего эксперта складывались в одну инженерную картину. конструктора, эксплуатационника и внешнего эксперта складывались в одну инженерную картину.
Таким образом EPS становится не просто набором программ.
Система постепенно формализует саму технологию коллективного решения сложной технической задачи.
.
«У нас постоянно разрушается этот узел».
Но ещё неизвестно:
- почему он разрушается;
- какие факторы действительно связаны с проблемой;
- какие данные достоверны;
- какие объяснения являются лишь предположениями;
- какое решение будет технически и экономически разумным.
Поэтому первая задача EPS — правильно организовать инженерное мышление.
Для этого используется целый набор методологий:
Kepner–Tregoe помогает отделять наблюдаемые факты от предположений и искать различия между ситуациями, где проблема возникает, и где ее нет.
Root Cause Analysis и Cause Mapping помогают не останавливаться на первом видимом следствии, а находить цепочку причин.
ТРИЗ используется там, где стандартные решения упираются в противоречие.
Например:
необходимо увеличить жесткость конструкции, но нельзя существенно увеличивать ее массу.
Вместо простого добавления металла начинается поиск другого принципа работы конструкции.
Морфологический анализ позволяет систематически создавать большое количество технических вариантов.
FMEA помогает заранее выяснить, как новое решение может разрушиться в будущем.
Методы Сэма Кэйнера позволяют разделять этапы расширения пространства идей и последующего выбора.
Подходы Уилкинсона, PeDeQs и другие фасилитационные техники помогают организовать работу группы так, чтобы знания технолога, механика, конструктора, эксплуатационника и внешнего эксперта складывались в одну инженерную картину. конструктора, эксплуатационника и внешнего эксперта складывались в одну инженерную картину.
Таким образом EPS становится не просто набором программ.
Система постепенно формализует саму технологию коллективного решения сложной технической задачи.
.
второй этап
Следующий слой — инженерная физика
После того как проблема правильно сформулирована и появились рабочие гипотезы, их необходимо проверить.
Здесь подключается инженерный инструментарий.
Одним из собственных ключевых направлений становится DSM/МРС — Механика дискретно-связанного твердого тела и Метод размерных связей.
Он позволяет рассматривать не только напряженное состояние конструкции, но и последовательность развития повреждения:
Здесь подключается инженерный инструментарий.
Одним из собственных ключевых направлений становится DSM/МРС — Механика дискретно-связанного твердого тела и Метод размерных связей.
Он позволяет рассматривать не только напряженное состояние конструкции, но и последовательность развития повреждения:
- где начинается разрушение;
- какие связи выходят из работы первыми;
- как перераспределяется нагрузка;
- как изменяется жёсткость;
- какова остаточная несущая способность.
- Рядом работают традиционные методы:
- МКЭ;
- CAE;
- прочностные расчёты;
- тепловые расчёты;
- CFD;
- материаловедение.
Таким образом одну гипотезу можно проверять несколькими независимыми способами.
Например:
МКЭ показывает область высокой концентрации напряжений;
DSM прогнозирует дальнейшее распространение разрушения;
эксперимент показывает, действительно ли трещина возникает именно там.
Если результаты совпадают, уверенность возрастает.
Если расходятся - начинается новое исследование.
Например:
МКЭ показывает область высокой концентрации напряжений;
DSM прогнозирует дальнейшее распространение разрушения;
эксперимент показывает, действительно ли трещина возникает именно там.
Если результаты совпадают, уверенность возрастает.
Если расходятся - начинается новое исследование.
технологии импортозамещения
Reverse Engineering становится одним из основных практических направлений
Для многих предприятий задача начинается не с создания нового изделия, а с существующей детали, которую больше невозможно нормально приобрести.
Например:
- есть импортный насос
- рабочее колесо разрушилось
- производитель ушел с рынка
- оригинальной документации нет
- запасная часть либо недоступна, либо стоит слишком дорого
EPS получает физическую деталь
Выполняется 3D-сканирование.
-
Создается облако точек -
Восстанавливается геометрия -
Определяется материал -
Создается CAD-модель -
Проводятся виртуальные испытания -
Предлагаются варианты на оптимизацию
МОДЕЛИРОВАНИЕ
CAD и цифровое проектирование
Когда появляется инженерная идея, ее необходимо превратить в конструкцию.
Поэтому EPS постепенно объединяется с CAD/CAM-системами.
Инженер сможет рассматривать несколько вариантов прямо внутри одного Engineering Case.
Например:
вариант А — минимальная стоимость;
вариант Б — максимальный ресурс;
вариант В — минимальная масса;
вариант Г — наиболее простое производство.
Расчетные параметры возвращаются обратно в систему.
Поэтому EPS постепенно объединяется с CAD/CAM-системами.
Инженер сможет рассматривать несколько вариантов прямо внутри одного Engineering Case.
Например:
вариант А — минимальная стоимость;
вариант Б — максимальный ресурс;
вариант В — минимальная масса;
вариант Г — наиболее простое производство.
Расчетные параметры возвращаются обратно в систему.
В будущем часть этого процесса сможет выполняться автоматически
-
EPS сформировала гипотезу -
Создала изменение геометрии -
Передала его в CAD -
Провела расчет -
Сравнила результат -
Предложила следующий вариант
научный поиск
Патенты и научная информация
Каждая серьезная задача должна проверяться на существующий мировой опыт.
EPS сможет автоматически искать:
Это важно сразу по двум причинам.
С одной стороны, не нужно повторно изобретать уже известное решение.
С другой - анализ существующих патентов помогает увидеть свободные технологические области, в которых может появиться собственная разработка.
Так обычная производственная проблема иногда превращается в новое изобретение.
EPS сможет автоматически искать:
- научные публикации;
- патенты;
- существующие технические решения;
- разработчиков;
- материалы;
- аналогичные аварии;
- подходы других отраслей.
Это важно сразу по двум причинам.
С одной стороны, не нужно повторно изобретать уже известное решение.
С другой - анализ существующих патентов помогает увидеть свободные технологические области, в которых может появиться собственная разработка.
Так обычная производственная проблема иногда превращается в новое изобретение.
Эксперимент замыкает инженерный цикл
Любая серьезная новая конструкция должна пройти проверку реальностью.
Поэтому в EPS постепенно формируется экспериментальный контур.
На первом этапе можно использовать партнерские лаборатории.
В дальнейшем — собственное оборудование:
CNC для изготовления опытных образцов.
Основная логика:
расчет сделал прогноз → эксперимент проверил → результат вернулся в модель.
Так EPS Lab помимо решения конкретной задачи постепенно обучается на реальном инженерном опыте.
Любая серьезная новая конструкция должна пройти проверку реальностью.
Поэтому в EPS постепенно формируется экспериментальный контур.
На первом этапе можно использовать партнерские лаборатории.
В дальнейшем — собственное оборудование:
- испытательные машины;
- датчики;
- DIC;
- 3D-сканирование;
- температурные измерения;
- вибрационные измерения;
- материаловедческие исследования;
CNC для изготовления опытных образцов.
Основная логика:
расчет сделал прогноз → эксперимент проверил → результат вернулся в модель.
Так EPS Lab помимо решения конкретной задачи постепенно обучается на реальном инженерном опыте.
инновации
Технологии DSM Lab показывают, что такой подход уже способен создавать новые решения
В основе проекта есть не только будущая концепция.
Уже существуют инженерные разработки, появившиеся в результате собственного физического анализа.
Уже существуют инженерные разработки, появившиеся в результате собственного физического анализа.
Готовые решения от DSM Lab
Футеровка ThermoShield — изменение геометрии и взаимодействия элементов футеровки для управления температурными и механическими нагрузками.
Стальная балка Ribforce — изменение силовой структуры стальной балки и пути передачи усилий.
Ж/б балка Flexicore — новая организация арматурной системы железобетонной конструкции.
Разные материалы.
Разные отрасли.
Разные технические задачи.
Но общий процесс один:
увидеть механизм → изменить принцип работы → создать конструкцию → проверить ее.
EPS должна сделать этот процесс системным и масштабируемым.
Стальная балка Ribforce — изменение силовой структуры стальной балки и пути передачи усилий.
Ж/б балка Flexicore — новая организация арматурной системы железобетонной конструкции.
Разные материалы.
Разные отрасли.
Разные технические задачи.
Но общий процесс один:
увидеть механизм → изменить принцип работы → создать конструкцию → проверить ее.
EPS должна сделать этот процесс системным и масштабируемым.
реальные продукты
Engineering Case
Все инструменты объединяются вокруг одного объекта — Engineering Case.
Например:
«Разрушение рабочего колеса насоса Н-320»
Внутри находятся:
Он хранит всю историю инженерного мышления.
Именно это со временем становится главным активом платформы.
Например:
«Разрушение рабочего колеса насоса Н-320»
Внутри находятся:
- исходные данные;
- фотографии;
- 3D-сканы;
- CAD;
- условия эксплуатации;
- история ремонтов;
- версии причин;
- карта причинно-следственных связей;
- результаты KT/RCA;
- ТРИЗ-противоречия;
- варианты решений;
- научные публикации;
- патенты;
- DSM/МКЭ расчёты;
- испытания;
- экономические показатели;
- история внедрения.
Он хранит всю историю инженерного мышления.
Именно это со временем становится главным активом платформы.
развитие
Как развивается система в первый год
Первый год не требует ожидания готового программного продукта.
Наоборот.
Основой становятся реальные инженерные проекты.
После этого очередная ручная операция превращается в функцию системы.
Поэтому каждый промышленный проект выполняет сразу две задачи: приносит выручку и строит EPS OS.
Основой становятся реальные инженерные проекты.
- Команда получает задачу предприятия.
- Проводит инженерную фасилитацию.
- Использует TRIZ, KT, RCA и другие подходы.
- Подключает DSM, традиционные расчёты, патенты, научные данные, Reverse Engineering.
- Создает решение.
- Доводит его до внедрения.
- какие действия повторяются;
- какие вопросы задаются снова и снова;
- какие документы приходится постоянно анализировать;
- какие расчеты можно стандартизировать;
- какие этапы можно передать AI.
После этого очередная ручная операция превращается в функцию системы.
Поэтому каждый промышленный проект выполняет сразу две задачи: приносит выручку и строит EPS OS.
автономность
Постепенный переход к автономности
Вначале EPS может быть примерно:
80% экспертной работы / 20% автоматизации.
Через несколько месяцев:
60 / 40.
Потом:
40 / 60.
Цель состоит не в устранении инженера.
80% экспертной работы / 20% автоматизации.
Через несколько месяцев:
60 / 40.
Потом:
40 / 60.
Цель состоит не в устранении инженера.
Цель — убрать из его работы все, что машина выполняет быстрее:
- ПоискПо патентам, научным публикациям, базам данных и пр.
- Сортировку документовКаждый документ хостится в конкретной папке или связке в единой CRM
- Сравнение вариантовКакие версии решения могут быть наиболее эффективны в данном случае
- Типовые расчетыСтандартные и дополнительные способы расчета
- Контроль выполнения процессов
Инженеру остается самое ценное
Понимание физики процесса
Постановка задачи
Критическая оценка
Создание новых идей
Ответственность за техническое решение
слои мышления
Три слоя EPS
В итоге всю систему можно объяснить очень просто.
EPS помогает отделить факты от предположений, собрать знания разных специалистов, выявить причинно-следственные связи, сформулировать технические противоречия и последовательно пройти путь от гипотез к вариантам решения.
Именно на этом уровне определяется главное: что на самом деле происходит, почему это происходит и где следует искать решение.
1-й Слой
Инженерная фасилитация
Как искать решение?
Здесь сложная и часто плохо сформулированная производственная проблема превращается в понятную всем инженерную задачу.EPS помогает отделить факты от предположений, собрать знания разных специалистов, выявить причинно-следственные связи, сформулировать технические противоречия и последовательно пройти путь от гипотез к вариантам решения.
Именно на этом уровне определяется главное: что на самом деле происходит, почему это происходит и где следует искать решение.
Например, вместо общего вопроса «почему постоянно ломается насос?» появляется конкретная инженерная гипотеза: разрушение связано с сочетанием циклической нагрузки и геометрического концентратора в зоне перехода лопатки.
Основные инструменты решения:
ТРИЗ
KT
RCA
Cause Mapping
FMEA
Kaner
Wilkinson
PeDeQs
морфологический поиск
другие фасилитационные технологии.
KT
RCA
Cause Mapping
FMEA
Kaner
Wilkinson
PeDeQs
морфологический поиск
другие фасилитационные технологии.
2-й Слой
Инженерная физика
Инженерная физика
Работает ли решение физически?
Этот слой отвечает на вопрос:
Действительно ли предложенное объяснение и новое решение работают с точки зрения физики?
Здесь гипотезы превращаются в расчетные модели.
Используются DSM/MRS, метод конечных элементов, CFD, тепловые расчеты, анализ материалов, прочности, усталости и других процессов.
Разные методы позволяют посмотреть на одну проблему с нескольких сторон: увидеть напряжения, развитие повреждения, движение среды, температурные поля и изменение ресурса конструкции.
Затем расчет сопоставляется с экспериментом.
В результате инженер получает не просто красивую идею, а технически обоснованное решение, поведение которого можно прогнозировать до изготовления и внедрения.
Основные инструменты этого слоя:
DSM/MRS
МКЭ
CAE
CAD/CAM
Материаловедение
Reverse Engineering
Эксперимент
МКЭ
CAE
CAD/CAM
Материаловедение
Reverse Engineering
Эксперимент
3-й Слой
Цифровая среда и знания
Цифровая среда и знания
Этот слой объединяет весь инженерный процесс и не позволяет полученному опыту исчезнуть после завершения проекта.
Здесь хранятся Engineering Cases, чертежи, 3D-модели, расчеты, результаты экспериментов, патенты, научные публикации, решения предыдущих задач и история их внедрения.
Искусственный интеллект помогает находить нужную информацию, сопоставлять новые задачи с прошлыми случаями, анализировать тысячи документов, подключать расчётные и проектные инструменты и постепенно автоматизировать повторяющиеся операции.
Reverse Engineering связывает эту цифровую среду с физическим миром: существующая деталь может быть отсканирована, восстановлена в CAD, проанализирована и переработана в улучшенную конструкцию.
Так каждый новый проект увеличивает общую инженерную память EPS.
Сегодня система помогает специалистам работать быстрее. Завтра накопленные знания и алгоритмы позволяют ей самостоятельно выполнять все большую часть инженерного процесса.
Здесь хранятся Engineering Cases, чертежи, 3D-модели, расчеты, результаты экспериментов, патенты, научные публикации, решения предыдущих задач и история их внедрения.
Искусственный интеллект помогает находить нужную информацию, сопоставлять новые задачи с прошлыми случаями, анализировать тысячи документов, подключать расчётные и проектные инструменты и постепенно автоматизировать повторяющиеся операции.
Reverse Engineering связывает эту цифровую среду с физическим миром: существующая деталь может быть отсканирована, восстановлена в CAD, проанализирована и переработана в улучшенную конструкцию.
Так каждый новый проект увеличивает общую инженерную память EPS.
Сегодня система помогает специалистам работать быстрее. Завтра накопленные знания и алгоритмы позволяют ей самостоятельно выполнять все большую часть инженерного процесса.
БИЗНЕС МОДЕЛЬ
Коммерческая модель EPS
EPS развивается постепенно: от инженерной фасилитации и проектных работ — к цифровой платформе, подписочной модели и коммерциализации собственной интеллектуальной собственности.
Первый этап — инженерные услуги и реальные промышленные задачи
В первый год основным источником выручки становится решение конкретных технических проблем предприятий.
Вначале мы продаем не программное обеспечение, а результат инженерной работы:
Ориентировочные чеки — от $3–10 тыс. за первичную диагностику до $20–100 тыс. и более за полноценный инженерный проект.
Reverse Engineering сложного промышленного узла может находиться в диапазоне $15–150 тыс., а комплексное R&D и внедрение — достигать $100–500 тыс. и выше.
Главная задача этого этапа — одновременно получать выручку, формировать портфель реальных кейсов и обучать будущую платформу на настоящих задачах.
Вначале мы продаем не программное обеспечение, а результат инженерной работы:
- инженерную фасилитацию;
- Root Cause Analysis;
- ТРИЗ-сессии и поиск новых решений;
- технический аудит;
- DSM/MRS и CAE-расчёты;
- Reverse Engineering;
- разработку новых конструкций;
- патентный поиск;
- испытания и валидацию;
- сопровождение внедрения.
Ориентировочные чеки — от $3–10 тыс. за первичную диагностику до $20–100 тыс. и более за полноценный инженерный проект.
Reverse Engineering сложного промышленного узла может находиться в диапазоне $15–150 тыс., а комплексное R&D и внедрение — достигать $100–500 тыс. и выше.
Главная задача этого этапа — одновременно получать выручку, формировать портфель реальных кейсов и обучать будущую платформу на настоящих задачах.
Второй этап — Инжиниринг как сервис
Когда появляется несколько постоянных клиентов, разовые проекты постепенно дополняются регулярным инженерным сопровождением.
Предприятие получает постоянный доступ к EPS как к внешнему инженерному КБ.
Например:
небольшое сопровождение — $2,5–5 тыс. в месяц;
постоянная работа с заводом — $5–15 тыс. в месяц;
выделенный инженерный контур для крупной промышленной группы — $20–50 тыс. в месяц и выше.
Клиент может регулярно передавать новые технические задачи, получать анализ, расчеты, консультации и поддержку внедрения.
Для EPS это уже создает предсказуемую повторяющуюся выручку, а не только доход от отдельных проектов.
Предприятие получает постоянный доступ к EPS как к внешнему инженерному КБ.
Например:
небольшое сопровождение — $2,5–5 тыс. в месяц;
постоянная работа с заводом — $5–15 тыс. в месяц;
выделенный инженерный контур для крупной промышленной группы — $20–50 тыс. в месяц и выше.
Клиент может регулярно передавать новые технические задачи, получать анализ, расчеты, консультации и поддержку внедрения.
Для EPS это уже создает предсказуемую повторяющуюся выручку, а не только доход от отдельных проектов.
Третий этап — EPS OS как цифровой продукт
По мере автоматизации типовых процессов часть инженерной работы превращается в программные функции.
Появляется полноценная EPS Engineering OS.
Коммерческая модель расширяется:
Дополнительно можно продавать:
На этом этапе EPS начинает масштабироваться значительно быстрее количества инженеров в компании.
Появляется полноценная EPS Engineering OS.
Коммерческая модель расширяется:
- подписка для инженерной команды — примерно $1–3 тыс. в месяц.
- EPS Plant для отдельного предприятия — $5–15 тыс. в месяц
- Enterprise для группы предприятий — $20–100 тыс. в месяц и выше.
Дополнительно можно продавать:
- EPS API;
- DSM/MRS Solver;
- Reverse Engineering-модули;
- Patent Intelligence;
- отраслевые пакеты;
- Digital Twin и Monitoring;
- Private EPS для закрытого корпоративного контура.
На этом этапе EPS начинает масштабироваться значительно быстрее количества инженеров в компании.
Четвертый этап — технологии и интеллектуальная собственность
Наиболее перспективные решения, созданные внутри EPS, превращаются в самостоятельные технологические активы.
Вместо однократной продажи проекта можно использовать:
Например EPS разработала новый промышленный узел.
Производит его партнер.
EPS получает первоначальный лицензионный платеж и затем доход с каждой проданной единицы.
Одно инженерное решение начинает приносить деньги многократно и в разных странах.
Вместо однократной продажи проекта можно использовать:
- лицензирование
- royalty
- территориальные лицензии
- отраслевые лицензии
- OEM-модели
- совместные разработки
- Success Fee
- долю в создаваемом бизнесе
Например EPS разработала новый промышленный узел.
Производит его партнер.
EPS получает первоначальный лицензионный платеж и затем доход с каждой проданной единицы.
Одно инженерное решение начинает приносить деньги многократно и в разных странах.
Следующий уровень — экосистема EPSтуальная собственность
Вокруг платформы постепенно может появиться собственная партнерская сеть:
Дополнительно могут развиваться:
- инженерные компании;
- лаборатории;
- специалисты;
- производители;
- патентные поверенные;
- 3D-сканирование;
- машиностроительные предприятия.
Дополнительно могут развиваться:
- EPS Academy
- сертификация инженеров
- региональные партнеры
- white-label версии платформы
- Marketplace
- корпоративные базы знаний
- Technology Intelligence
Как меняется структура бизнеса
Затем растет доля ежемесячного сопровождения.
После создания платформы увеличивается доля подписок и программных продуктов.
В долгосрочной перспективе наиболее масштабируемыми источниками становятся:
инженерная услуга → повторяемый процесс → цифровой инструмент → программный продукт → собственная технология → лицензируемый актив.
Именно эта последовательность позволяет развивать платформу постепенно, не ожидая несколько лет до появления первой выручки.Как меняется структура бизнеса
После создания платформы увеличивается доля подписок и программных продуктов.
В долгосрочной перспективе наиболее масштабируемыми источниками становятся:
- лицензии
- royalties
- API
- подписки
- собственная интеллектуальная собственность
инженерная услуга → повторяемый процесс → цифровой инструмент → программный продукт → собственная технология → лицензируемый актив.
Именно эта последовательность позволяет развивать платформу постепенно, не ожидая несколько лет до появления первой выручки.Как меняется структура бизнеса
Что уже есть сегодня
EPS начинается не с чистого листа.
У проекта уже есть научная и инженерная база DSM, Метод размерных связей, многолетние исследования прочности материалов и конструкций, собственные разработки ThermoShield, Ribforce и Flexicore, патентная работа, опыт промышленного внедрения и формирующаяся база инженерных знаний.
Уже сформирована методология первого этапа EPS: инженерная фасилитация, ТРИЗ, KT, RCA, Cause Mapping, FMEA и другие способы системного решения технических задач.
Определена архитектура будущей платформы: Engineering Case, база знаний, AI-оркестрация, DSM/MRS, CAE, CAD, Reverse Engineering, научный и патентный поиск, экспериментальный контур.
Следующий этап — соединить эти элементы в единую рабочую систему и проверить ее на реальных промышленных задачах.
У проекта уже есть научная и инженерная база DSM, Метод размерных связей, многолетние исследования прочности материалов и конструкций, собственные разработки ThermoShield, Ribforce и Flexicore, патентная работа, опыт промышленного внедрения и формирующаяся база инженерных знаний.
Уже сформирована методология первого этапа EPS: инженерная фасилитация, ТРИЗ, KT, RCA, Cause Mapping, FMEA и другие способы системного решения технических задач.
Определена архитектура будущей платформы: Engineering Case, база знаний, AI-оркестрация, DSM/MRS, CAE, CAD, Reverse Engineering, научный и патентный поиск, экспериментальный контур.
Следующий этап — соединить эти элементы в единую рабочую систему и проверить ее на реальных промышленных задачах.
Команда первого этапа
Для запуска EPS не требуется сразу создавать большую IT-компанию.
На первом этапе нужна компактная команда, где каждый специалист отвечает за критически важную часть системы.
Engineering / R&D Lead
Формирует инженерную постановку задачи, методологию EPS, DSM-направление и отвечает за качество технических решений.
Senior AI / Platform Engineer
Создает интеллектуальное ядро платформы: AI-агентов, работу с базой знаний, API, автоматизацию Engineering Cases и подключение внешних инженерных инструментов.
Backend / Full-stack Engineer
Превращает архитектуру EPS в реальный программный продукт: интерфейс, базы данных, управление проектами, права доступа и интеграции.
Mechanical / CAE Engineer
Отвечает за расчетную проверку гипотез, МКЭ/CAE, прочностные модели и связь цифровой платформы с реальной инженерной физикой.
CAD / Reverse Engineering Engineer
3D-сканирование, восстановление геометрии, CAD/CAM, подготовка новых вариантов конструкций и связь с производством.
Product / UX
Проектирует рабочее пространство так, чтобы сложной системой действительно было удобно пользоваться инженерам. На старте эта роль может быть проектной.
Контэк Инжиниринг
Коммерческий и промышленный контур: работа с предприятиями, получение реальных задач, организация выездов, взаимодействие с подрядчиками, производство и сопровождение внедрения на территории РФ.
Материаловедов, узких отраслевых экспертов, испытательные лаборатории, патентных поверенных и специалистов по ML/Computer Vision на первом этапе рациональнее подключать под конкретные задачи, а не содержать большой постоянный штат.
По мере накопления собственных экспериментальных данных в команду может войти отдельный Data/ML Engineer, а затем специалисты по Computer Vision и 3D ML для дальнейшей автоматизации Reverse Engineering.
На первом этапе нужна компактная команда, где каждый специалист отвечает за критически важную часть системы.
Engineering / R&D Lead
Формирует инженерную постановку задачи, методологию EPS, DSM-направление и отвечает за качество технических решений.
Senior AI / Platform Engineer
Создает интеллектуальное ядро платформы: AI-агентов, работу с базой знаний, API, автоматизацию Engineering Cases и подключение внешних инженерных инструментов.
Backend / Full-stack Engineer
Превращает архитектуру EPS в реальный программный продукт: интерфейс, базы данных, управление проектами, права доступа и интеграции.
Mechanical / CAE Engineer
Отвечает за расчетную проверку гипотез, МКЭ/CAE, прочностные модели и связь цифровой платформы с реальной инженерной физикой.
CAD / Reverse Engineering Engineer
3D-сканирование, восстановление геометрии, CAD/CAM, подготовка новых вариантов конструкций и связь с производством.
Product / UX
Проектирует рабочее пространство так, чтобы сложной системой действительно было удобно пользоваться инженерам. На старте эта роль может быть проектной.
Контэк Инжиниринг
Коммерческий и промышленный контур: работа с предприятиями, получение реальных задач, организация выездов, взаимодействие с подрядчиками, производство и сопровождение внедрения на территории РФ.
Материаловедов, узких отраслевых экспертов, испытательные лаборатории, патентных поверенных и специалистов по ML/Computer Vision на первом этапе рациональнее подключать под конкретные задачи, а не содержать большой постоянный штат.
По мере накопления собственных экспериментальных данных в команду может войти отдельный Data/ML Engineer, а затем специалисты по Computer Vision и 3D ML для дальнейшей автоматизации Reverse Engineering.
Что требуется профинансировать сейчас
Первый инвестиционный этап рассчитан прежде всего на 12 месяцев создания и промышленной проверки EPS.
Ориентир стартового бюджета:
$350–500 тыс. на первый год
Это предварительный диапазон. Финальная сумма зависит от состава команды, юрисдикции, лицензий на инженерный софт и числа параллельных пилотных проектов.
Основные статьи:
Команда — около 55–65%
Главная инвестиция первого года — специалисты, которые одновременно решают реальные инженерные задачи и превращают повторяющиеся процессы в функции будущей платформы.
Цифровая инфраструктура — около 15–20%
AI API и модели, серверы, базы данных, хранилища, автоматизация, CAD/CAE, средства Reverse Engineering, научные и патентные источники, безопасность и разработка.
На начальном этапе ориентир составляет приблизительно $5–8 тыс. в месяц, а расходы увеличиваются только по мере появления реальных проектов и нагрузки.
Рабочие станции и IT-инфраструктура — около 7–10%
Несколько высокопроизводительных рабочих станций для CAD/CAE, 3D-данных, разработки и локальной работы с AI.
Ориентировочный разовый бюджет первого этапа — $25–40 тыс.
Конкретная конфигурация выбирается после окончательного выбора программного стека: часть рабочих мест может быть построена на системах класса Mac Studio / MacBook Pro, часть — на Windows/NVIDIA workstation для специализированного CAE и 3D.
Промышленные пилоты и внешние исследования — около 10–15%
Испытания, 3D-сканирование, лабораторные исследования, изготовление прототипов, привлечение отраслевых специалистов и первые внедрения.
На первом году значительную часть физической инфраструктуры выгоднее арендовать и получать через партнёров, а не покупать заранее.
IP, юридическая работа и резерв — около 5–10%
Патентные исследования, оформление интеллектуальной собственности, договорные вопросы, защита разработок и резерв на непредвиденные технические расходы.
Собственный CNC, крупная испытательная машина и полноценная лаборатория в этот стартовый бюджет не входят. Их приобретение становится экономически оправданным после появления стабильного потока проектов.
Ориентир стартового бюджета:
$350–500 тыс. на первый год
Это предварительный диапазон. Финальная сумма зависит от состава команды, юрисдикции, лицензий на инженерный софт и числа параллельных пилотных проектов.
Основные статьи:
Команда — около 55–65%
Главная инвестиция первого года — специалисты, которые одновременно решают реальные инженерные задачи и превращают повторяющиеся процессы в функции будущей платформы.
Цифровая инфраструктура — около 15–20%
AI API и модели, серверы, базы данных, хранилища, автоматизация, CAD/CAE, средства Reverse Engineering, научные и патентные источники, безопасность и разработка.
На начальном этапе ориентир составляет приблизительно $5–8 тыс. в месяц, а расходы увеличиваются только по мере появления реальных проектов и нагрузки.
Рабочие станции и IT-инфраструктура — около 7–10%
Несколько высокопроизводительных рабочих станций для CAD/CAE, 3D-данных, разработки и локальной работы с AI.
Ориентировочный разовый бюджет первого этапа — $25–40 тыс.
Конкретная конфигурация выбирается после окончательного выбора программного стека: часть рабочих мест может быть построена на системах класса Mac Studio / MacBook Pro, часть — на Windows/NVIDIA workstation для специализированного CAE и 3D.
Промышленные пилоты и внешние исследования — около 10–15%
Испытания, 3D-сканирование, лабораторные исследования, изготовление прототипов, привлечение отраслевых специалистов и первые внедрения.
На первом году значительную часть физической инфраструктуры выгоднее арендовать и получать через партнёров, а не покупать заранее.
IP, юридическая работа и резерв — около 5–10%
Патентные исследования, оформление интеллектуальной собственности, договорные вопросы, защита разработок и резерв на непредвиденные технические расходы.
Собственный CNC, крупная испытательная машина и полноценная лаборатория в этот стартовый бюджет не входят. Их приобретение становится экономически оправданным после появления стабильного потока проектов.
Что именно создается на инвестиции
Формируется новый тип инженерного актива.
С каждой решенной задачей внутри EPS остаются:
данные;
причинно-следственные модели;
расчёты;
CAD;
экспериментальные результаты;
патенты и научные источники;
алгоритмы решения;
история внедрения;
экономический эффект.
Через несколько лет этот накопленный опыт становится трудно воспроизводимым конкурентным преимуществом.Что именно создаётся на инвестиции
Другой компании можно купить такие же AI-модели.
Можно купить такой же ANSYS.
Можно приобрести CAD и 3D-сканер.
Но нельзя быстро купить накопленную систему из тысяч инженерных кейсов, собственных методик, DSM/MRS, проверенных сценариев решения задач и фактических результатов внедрения.
С каждой решенной задачей внутри EPS остаются:
данные;
причинно-следственные модели;
расчёты;
CAD;
экспериментальные результаты;
патенты и научные источники;
алгоритмы решения;
история внедрения;
экономический эффект.
Через несколько лет этот накопленный опыт становится трудно воспроизводимым конкурентным преимуществом.Что именно создаётся на инвестиции
Другой компании можно купить такие же AI-модели.
Можно купить такой же ANSYS.
Можно приобрести CAD и 3D-сканер.
Но нельзя быстро купить накопленную систему из тысяч инженерных кейсов, собственных методик, DSM/MRS, проверенных сценариев решения задач и фактических результатов внедрения.
От инженерной компании — к инженерной платформе и операционной системе
На первом этапе EPS зарабатывает на инженерной экспертизе и фасилитации.
Затем наиболее повторяемые операции автоматизируются.
Появляется Engineering-as-a-Service.
После этого — подписка на EPS OS, отраслевые модули, DSM/MRS Solver, API и корпоративные версии платформы.
А наиболее сильные технические решения могут превращаться в патенты, лицензируемые технологии, royalties и отдельные продуктовые направления.
Поэтому траектория бизнеса выглядит естественно:
реальная промышленная проблема
→ оплачиваемый инженерный проект
→ накопленное знание
→ повторяемый алгоритм
→ цифровой продукт
→ интеллектуальная собственность
→ масштабируемый бизнес.
Затем наиболее повторяемые операции автоматизируются.
Появляется Engineering-as-a-Service.
После этого — подписка на EPS OS, отраслевые модули, DSM/MRS Solver, API и корпоративные версии платформы.
А наиболее сильные технические решения могут превращаться в патенты, лицензируемые технологии, royalties и отдельные продуктовые направления.
Поэтому траектория бизнеса выглядит естественно:
реальная промышленная проблема
→ оплачиваемый инженерный проект
→ накопленное знание
→ повторяемый алгоритм
→ цифровой продукт
→ интеллектуальная собственность
→ масштабируемый бизнес.
Предлагаем начать с реальных задач
EPS не требует ждать несколько лет, пока будет написана вся платформа.
Работу можно начинать практически сразу.
Первые промышленные задачи решаются экспертной командой с использованием инженерной фасилитации, DSM, современных расчётных средств, Reverse Engineering и AI-инструментов.
Каждый следующий проект делает систему сильнее и автономнее.
Мы предлагаем инвестировать в переход от уже накопленной инженерной компетенции к воспроизводимой цифровой технологии решения сложных промышленных задач.
Первый год — доказать это на практике.
Работу можно начинать практически сразу.
Первые промышленные задачи решаются экспертной командой с использованием инженерной фасилитации, DSM, современных расчётных средств, Reverse Engineering и AI-инструментов.
Каждый следующий проект делает систему сильнее и автономнее.
Мы предлагаем инвестировать в переход от уже накопленной инженерной компетенции к воспроизводимой цифровой технологии решения сложных промышленных задач.
Первый год — доказать это на практике.
Если все получится, инженерные задачи перестанут каждый раз начинаться с вопроса: “А кто-нибудь помнит, как мы решали это в прошлый раз?
Evgeny Yakushev
EPS & DSM Lab
