КЕЙС · МИКРОБИЗНЕС · АВТОСЕРВИС · ЦЧР

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.

Яркина школа · Октябрь 2026 · Время чтения: 5–7 минут

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:

1. Мастер

Заполнял бумажный наряд-заказ, отмечая выполненные работы.

2. Передача

Бумажный вариант передавался бухгалтеру.

3. Бухгалтер

Вручную вносил данные в Excel и формировал смету.

4. Счёт

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).

до 150 000 ₽
экономия в год только на высвобождении времени двух сотрудников (из расчёта средней зарплаты и 66 НЗ в месяц)

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.

— Собственник бизнеса

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.

Видео разбор кейса
Обсудить возможности внедрения ИИ-решений,
разработок под в ваши бизнес-процессы, обучения
топ-менеджеров и команд
или узнать, какие инструменты на базе ИИ сейчас наиболее актуальны для вашей компании, просто напишите нам в Мах, чтобы задать все важные для вас вопросы.

В Мах-переписке отвечает живой человек :)