Дата-Форге — сайт data-forge.ru

Технологии

• architecture_signals: nextjs_bundle, spa_candidate, webpack
• seo_signals: open_graph, twitter_cards

Соцсети

• gpr░░░░░░ing

О сайте

Title: Data-Forge — интеллектуальная подготовка данных для графиков производства работ

Description: Data-Forge обрабатывает ведомости объёмов работ с помощью дообученных VL-моделей и ML-алгоритмов, подготавливая данные для дальнейшего использования в графиках производства работ.

Site Name (og:sitename): Data-Forge

---

[Data-Forge](top)[Проблема](problem)[Решение](solution)[Как это работает](how-it-works)[ГПР](gpr)[Форма заявки](lead-form)[Запросить демонстрацию](lead-form)

Data-Forge

Интеллектуальная подготовка данных из ведомостей объёмов работ для контуров планирования

Дообученные Vision-Language модели и ML-алгоритмы извлекают, интерпретируют и структурируют инженерные данные для дальнейшего нормирования, классификации, включения в WBS и применения в графиках производства работ.

[Запросить демонстрацию](lead-form)[Как это работает](how-it-works)

Документ01

Ведомость объёмов работ

Извлечение02

Vision-Language + ML

Структурирование03

Сущности и параметры

Применение04

Данные для ГПР

Проблема

Ручная обработка ведомостей перегружает команды готовящие данные для графиков

Исходные ведомости часто сложны для ручного анализа: данные приходится очищать и структурировать вручную, что замедляет подготовку графиков производства работ.

01

Ведомости объёмов работ приходят в PDF, сканах и таблицах с неоднородной структурой.

02

Существенная часть времени команды тратится на ручную сверку и перенос данных.

03

Ошибки при ручной обработке и неоднозначность трактовки мешают стабильной подготовке ГПР.

04

Отсутствие единого входного слоя данных тормозит автоматизацию планирования.

Решение

Data-Forge формирует data pipeline от ведомости до планового контура

Решение извлекает и интерпретирует данные, затем приводит их к структуре, пригодной для процессов нормирования, классификации, WBS и подготовки ГПР.

Шаг 1

Загрузка ведомостей

Шаг 2

Анализ визуально-текстовой структуры

Шаг 3

Извлечение параметров и сущностей

Шаг 4

Очистка и структурирование

Шаг 5

Передача данных в контур планирования

Как Это Работает

Обработка PDF и таблиц с применением дообученных VL-моделей

Внутри pipeline сочетаются Vision-Language модели и ML-алгоритмы для извлечения сущностей, параметров и инженерного контекста из полуструктурированных документов.

Работа с входным контуром

Поддержка PDF и табличных документов, включая сложные формы с многоуровневой разметкой и примечаниями.

Интеллектуальный разбор

Fine-tuned Vision-Language модели читают визуальную ст…