Автоматизация обработки наряд-заказов на авторемонтном предприятии
Как локальная программа без ИИ внутри сэкономила до 150 000 ₽ в год и сняла с бухгалтера техническую рутину.
1. Клиент
Тип организации: Авторемонтная компания (ЦЧР).
Масштаб: Микропредприятие, до 12 сотрудников, оборот до 350 млн ₽/год.
Специфика: Обслуживание автопарков крупных корпоративных клиентов (агропромышленный сектор).
Роль инициатора: Собственник бизнеса.
2. Исходная ситуация (Задача)
С первых дней существования предприятия процесс был выстроен так:
Заполнял бумажный наряд-заказ, отмечая выполненные работы.
Бумажный вариант передавался бухгалтеру.
Вручную вносил данные в Excel и формировал смету.
Формировался итоговый счёт для клиента.
Крупные заказчики требуют детально расписывать весь процесс ремонта в заказ-нарядах.
Рост объёма заказов привёл к тому, что ручная обработка перестала справляться с нагрузкой. Собственник рассматривал покупку готового лицензионного ПО, но в процессе изучения вопроса пришёл к выводу, что собственная локальная разработка будет выгоднее и удобнее: она повторяет привычный формат работы в Excel, но работает в разы быстрее.
Ключевые проблемы:
- Двойной ввод данных: мастер фиксировал работы на бумаге, бухгалтер переносил их в таблицу.
- Значительные временные затраты: ручное заполнение занимало 20–30 минут у мастера и ещё 20–30 минут у бухгалтера — суммарно 40–60 минут на двоих на один наряд-заказ.
- Ошибки и уточнения: из-за неполных данных или отсутствия знаний о нюансах ремонтного процесса бухгалтеру приходилось постоянно отвлекать мастеров для уточнений.
- Зависимость от технической подготовки бухгалтера: технические тонкости ремонта требуют специальных знаний. Нового сотрудника приходилось долго обучать техническим нюансам. При каждой смене бухгалтера мастера заново тратили время на объяснения, а бухгалтер — на обучение и уточнения.
- Объём работы: ежедневно обрабатывается от 1 до 5 заказ-нарядов, в пиковые периоды — до 10. Это отнимало значительную часть рабочего времени.
Первая попытка автоматизации через Excel с макросами оказалась неудачной: таблица стала тяжёлой, плохо запускалась и не справлялась с задачей.
3. Что было сделано (Решение)
Изначально клиент обратился с запросом на внедрение искусственного интеллекта в процесс создания заказ-нарядов. Однако после обучения по работе с генеративным ИИ стало очевидно, что задачу можно решить созданием локальной программы без ИИ внутри. ИИ использовался только как инструмент разработки (вайб-кодинг).
Как устроена программа:
- Программа установлена только на компьютере бухгалтера. Мастер в ней не работает.
- Мастер передаёт бухгалтеру только основную операцию (например, «замена тормозных дисков») и марку автомобиля.
- Бухгалтер выбирает эти параметры в программе — и она автоматически подтягивает весь необходимый перечень работ, стоимость, сложность и надбавки.
- Бухгалтер за несколько минут получает полную смету и отправляет её клиенту. Новому сотруднику не нужно вникать в технические тонкости — достаточно освоить программу.
- Учёт автопарка: нормо-часы, плановые и неплановые ТО.
- Документы: выписки на линию, простои, история ремонтов, отчёты по автопарку.
- Склад: учёт деталей и заказ запчастей.
- Экономика: автоматический расчёт закупки, материалов и стоимости работ.
Важно: программа полностью автономна, не требует интеграции с внешними системами и не содержит ИИ внутри.
Роли на перспективу: на старте работает только бухгалтер. В программу заложены роли начальника склада и руководителя. В будущем — запуск локально через сервер внутри компании для автоматизации склада и учёта собственного транспорта. Пока всё это контролирует бухгалтер в полуручном режиме.
4. Результат
Срок разработки: 4 недели.
| Показатель | До внедрения | После внедрения (освоение) | После внедрения (дальнейшее) |
|---|---|---|---|
| Время на 1 наряд-заказ | 40–60 мин (суммарно на двоих*) | 10 минут (только бухгалтер) | 5 минут (только бухгалтер) |
| Время в месяц (66 НЗ) | 55 часов* | 11 часов | 5,5 часов |
| Экономия времени в месяц | — | 44 часа | 49,5 часов |
*Суммарно на двоих (мастер + бухгалтер).
Дополнительные выгоды:
- Программа используется без ограничений. Никаких доплат и абонентской платы.
- Все изменения (добавление новых услуг, деталей) вносятся самостоятельно бухгалтером или руководителем.
- Нет необходимости обращаться к IT-специалистам для доработки.
- Собственник отказался от идеи покупать сторонние решения (например, 1С).
- Снятие с бухгалтера необходимости разбираться в технических тонкостях ремонта и снижение зависимости бизнеса от технической подготовки бухгалтера: программа берёт на себя техническую детализацию. Новому сотруднику не нужно быть экспертом в устройстве автомобиля — достаточно освоить программу. Бизнес быстрее адаптируется к смене кадров.
5. Стоимость разработки и альтернативы
Стоимость для клиента: 300 000 ₽ (единоразово, за разработку и передачу в вечное пользование).
Наша разработка
300 000 ₽ единоразово
Без абонентской платы. Изменения вносятся самостоятельно. Полностью автономна. Адаптирована под процессы компании.
Готовое отраслевое ПО (ERP/CRM)
от 150 000 до 250 000 ₽ только за первый год
Плюс ежегодная поддержка. Функционал пришлось бы подстраивать под свои процессы и доплачивать за доработки.
6. Отзыв
Бухгалтер сначала смотрела на затею с опаской и скепсисом, была за то, чтобы купить проверенную программу. Но уже с первого наряд-заказа, сформированного через нашу собственную программу, именно она стала главным инициатором доработок.
7. Особенности и выводы
- Кейс демонстрирует, как отказаться от дорогих сторонних решений, создав локальный инструмент под свои процессы.
- Программа не содержит ИИ внутри — это надёжный алгоритмический сервис. ИИ использовался только как инструмент разработки.
- Решение полностью автономно, не требует внешних интеграций и легко поддерживается силами обычных сотрудников.
- Внедрение окупается уже в первый год за счёт экономии времени, даже без учёта пиковых нагрузок и будущего роста бизнеса.
- Снятие с бухгалтера необходимости разбираться в технических тонкостях ремонта и снижение зависимости бизнеса от технической подготовки бухгалтера: программа берёт на себя техническую детализацию, поэтому бизнес меньше зависит от опыта конкретного сотрудника и быстрее адаптируется к смене кадров.
Частые вопросы
Программа действительно не содержит ИИ?
Да. Это алгоритмический сервис, который работает по заранее заданным правилам. ИИ использовался только на этапе разработки (вайб-кодинг) для создания кода.
Что будет, если у компании появится новый вид работ?
Все изменения (добавление новых услуг, деталей, операций) вносятся самостоятельно бухгалтером или руководителем. Нет необходимости обращаться к IT-специалистам.
Можно ли масштабировать программу на другие филиалы?
Да, в будущем возможен запуск локально через сервер внутри компании для автоматизации склада и учёта собственного транспорта. Роли начальника склада и руководителя уже заложены в программу.
Как быстро окупится разработка?
Внедрение окупается уже в первый год за счёт экономии времени, даже без учёта пиковых нагрузок и будущего роста бизнеса.
© Яркина школа, 2026. Кейс опубликован с согласия клиента. Название компании не раскрывается в соответствии с соглашением о конфиденциальности.