Заказная разработка
Мы оказываем полный спектр услуг по заказной разработке программных отраслевых решений
Мы специализируемся на создании уникальных корпоративных систем и отраслевых решений на базе нашего опыта, компетенций команды и стека проверенных свободно распространяемых технологий, позволяющих минимизировать риски в ходе проектирования и разработки и обеспечить надежность, быстродействие и масштабируемость при последующей эксплуатации.
НАПРАВЛЕНИЯ ЗАКАЗНОЙ РАЗРАБОТКИ
Вы получите программное решение точно соответствующее потребностям вашего бизнеса
Корпоративные
информационные системы
Разработаем информационные системы любого уровня сложности с нуля с учетом всех ваших потребностей и лучших отраслевых практик, решим задачи импортозамещения.
Новые
программные продукты
Проведение PoC и последующая продуктизация инновационных отраслевых решений в области аналитики данных и машинного обучения ML/AI.
Модернизация информационных систем
Миграция устаревших корпоративных информационных систем на микросервисную архитектуру для обеспечения производительности и масштабируемости.
Наш подход к разработке
Вне зависимости от выбранной вами методики проектного управления Whaterfall или Agile мы используем проверенные методологии программной разработки SDLC, что бы вы получили качественный результат в рамках согласованных сроков и бюджетов. Типовые этапы разработки:
- индентификации и оценка идеи
- сбор и анализ требований
- архитектурные решения и детальное проектирование
- разработка и тестирование
- автоматизация и развертываение
- поддержка и развитие
Мы выберем оптимальные технологии и программные решения точно под вашу задачу.
Наш стек технологий
Стек наших технологий базируется на свободно распространяемом ПО включает языки программирования Python и Golang, СУБД Clickhouse и PostgreSQL, веб стек React и технологий контейнеризации Docker, OpenShift или Kubernetes
Мы обеспечим удобную модель взаимодействия в проекте и прозрачное ценообразование
- Time and MaterialОплата за фактически затраченное Медиа-Майн время, что позволяет заказчику контролировать стоимость в условия потока мелких доработок или невозможности сформулировать Техническое Задание на весь проект.
- Fix PriceФиксированная сумма контракта при наличии понятного объема работ и согласованного сторонами Технического Задания на проект "под ключ".
- OutstaffingУсиление службы разработки Заказчика, специалистами Медиа-Майн, которые полностью включаются в собственную команду разработки Заказчика.
ПРИМЕРЫ НАШИХ ПРОЕКТОВ
Цель проекта
Разработка по заказу и при активном участии ПАО «Газпром нефть» решения для процесс-майнинга для минимизации санкционных рисков и сведения значительного опыта исследований предметной области с современными технологиями процессного анализа на уровне лучших мировых продуктов.
Разработка по заказу и при активном участии ПАО «Газпром нефть» решения для процесс-майнинга для минимизации санкционных рисков и сведения значительного опыта исследований предметной области с современными технологиями процессного анализа на уровне лучших мировых продуктов.
Решение
В рамках проекта был разработан и продолжает развиваться программный продукт, полностью соответствующий всем требованиям бизнес заказчика, брендбука, ИТ архитектуры и информационной безопасности компании.
Для разработки «Промайн» использовались языки программирования и современные технологии с открытым кодом, обеспечивающие лицензионную чистоту продукта (MIT, Apache 2.0 и др). Математический аппарат и алгоритмы разрабатывались на основе открытых научных подходов и публикаций, а также собственных исследований.
Ключевые результаты проекта
Система введена в промышленную эксплуатацию на более чем 100 пользователей и внедрена в десятки процессов (объемом до 100 млн событий каждый) в периметре компании.
Получены значительные финансовые эффекты от снижения рисков и повышения эффективности процессов с помощью «Промайн».
Идет активное развитие функционала, включая сложные математические методы симуляции, поиска первопричины отклонения ключевых показателей процессов и автоматизации отчетности.
В сентябре 2023 ПАО «Газпром нефть» зарегистрировал собственный продукт «Промайн» в реестр российского Программного обеспечения (Минцифры) и начал продажи на рынке.
В рамках проекта был разработан и продолжает развиваться программный продукт, полностью соответствующий всем требованиям бизнес заказчика, брендбука, ИТ архитектуры и информационной безопасности компании.
Для разработки «Промайн» использовались языки программирования и современные технологии с открытым кодом, обеспечивающие лицензионную чистоту продукта (MIT, Apache 2.0 и др). Математический аппарат и алгоритмы разрабатывались на основе открытых научных подходов и публикаций, а также собственных исследований.
Ключевые результаты проекта
Система введена в промышленную эксплуатацию на более чем 100 пользователей и внедрена в десятки процессов (объемом до 100 млн событий каждый) в периметре компании.
Получены значительные финансовые эффекты от снижения рисков и повышения эффективности процессов с помощью «Промайн».
Идет активное развитие функционала, включая сложные математические методы симуляции, поиска первопричины отклонения ключевых показателей процессов и автоматизации отчетности.
В сентябре 2023 ПАО «Газпром нефть» зарегистрировал собственный продукт «Промайн» в реестр российского Программного обеспечения (Минцифры) и начал продажи на рынке.
Цель проекта
Разработка цифрового двойника производства строительных блоков для крупной отечественной компании.
Разработка цифрового двойника производства строительных блоков для крупной отечественной компании.
Решение
Разработка цифрового двойника предполагает создания точной и эффективной копии реального производственного процесса. Она позволит контролировать и оптимизировать производство, обеспечивая снижение затрат и увеличение производительности.
Цифровой двойник представляет собой виртуальную модель производственной линии, которая имитирует все этапы изготовления строительных блоков, от добычи сырья до упаковки готовой продукции. С помощью датчиков и контроллеров, установленных на реальном производстве, данные о процессе постоянно обновляются и передаются в цифровой двойник, который анализирует их и выдает рекомендации по улучшению работы оборудования и оптимизации процессов.
Решение включает в себя алгоритмы машинного обучения, которые позволяют анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть использованы для оптимизации производства. Например, система может определить, какие факторы влияют на качество продукции, и предложить решения для их устранения.
Ключевые результаты проекта
Цифровой двойник позволил сократить время на внедрение новых технологий и оптимизировал технологический процесс и использование ресурсов и уменьшил количества брака.
Система используется для прогнозирования результатов выработки продукции, оценки возможных рисков и обеспечивает принятие обоснованных решений.
Разработка цифрового двойника предполагает создания точной и эффективной копии реального производственного процесса. Она позволит контролировать и оптимизировать производство, обеспечивая снижение затрат и увеличение производительности.
Цифровой двойник представляет собой виртуальную модель производственной линии, которая имитирует все этапы изготовления строительных блоков, от добычи сырья до упаковки готовой продукции. С помощью датчиков и контроллеров, установленных на реальном производстве, данные о процессе постоянно обновляются и передаются в цифровой двойник, который анализирует их и выдает рекомендации по улучшению работы оборудования и оптимизации процессов.
Решение включает в себя алгоритмы машинного обучения, которые позволяют анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть использованы для оптимизации производства. Например, система может определить, какие факторы влияют на качество продукции, и предложить решения для их устранения.
Ключевые результаты проекта
Цифровой двойник позволил сократить время на внедрение новых технологий и оптимизировал технологический процесс и использование ресурсов и уменьшил количества брака.
Система используется для прогнозирования результатов выработки продукции, оценки возможных рисков и обеспечивает принятие обоснованных решений.