Склеиваем подшипниковый рынок РФ в одну платформу.
После ухода SKF / FAG / NSK / Timken российские снабженцы тратят недели на подбор аналогов. Один цех встаёт — теряем миллион за день. Ось — AI-инструмент, который сводит подбор к 5 минутам. Параллельно — лента 48 000+ тендеров и каталог заводов.
Что решаем
Для снабженца завода-покупателя
Excel-ад: спецификация на 500-2000 позиций, ручной подбор аналогов после ухода западных брендов, звонки дистрибьюторам.
Загрузил Excel / PDF / фото → через 2-5 минут отчёт с аналогами ЕПК/ГПЗ-1/ВПЗ и других российских производителей для каждой позиции.
Для менеджера продаж завода-производителя
2-3 дня ручной сверки заявки клиента с 1С. Половина заявок остывает пока отвечаешь.
Автопилот обработки входящих заявок. AI-отчёт менеджеру за 60 минут вместо 3 дней.
Для дистрибьютора
Холодные звонки конверсия 2-3%. Каталог в PDF-ах, актуальные остатки знает только кладовщик.
Регистрируешься → попадаешь в выдачу «где купить» по своему SKU → пассивный лидоген от снабженцев.
Для владельца завода
5-10% бюджета закупок теряется из-за хаоса в ОМТС (RBC, 2024). Для среднего завода — 25-50 млн ₽/год.
Единая платформа 1С + AI + тендеры. Снабженец не пропускает дедлайны, видит все аналоги, не ошибается в спецификации.
Наш подход к данным
База аналогов собирается из четырёх источников, каждый с явной меткой в API:
- rule-ru-iso / rule-ru-thrust — детерминированные правила по ГОСТ 3189-89, ГОСТ 6874-75 (51xxx ↔ 8xxx, 62xx ↔ 1802xx). Качество 100%, если ГОСТ не соврал.
- scrape-zpu / scrape-multi — реальные каталоги заводов (z-pu.ru, tdppz.ru, rvzgroup.ru, urpz.ru). Если два производителя продают один и тот же ГОСТ-код, мы фиксируем кросс-пару. Качество 100%.
- ai-bootstrap-opus — сгенерированы Claude Opus 4.7 из public training-data. Качество ~70-85%, confidence=0.70. Помечены verified=false — снабженец видит какую пару стоит проверить дважды.
- Feedback loop — каждая использованная пара в отчёте анализатора, которую снабженец подтвердил, автоматически помечается verified=true. Платформа учится.
Полная прозрачность: источники описаны в backend/data/DATA_PROVENANCE.md в нашем GitHub.
Команда
10+ лет в продуктовой разработке. Пишу код, архитектуру и стратегию exit.
@SHORIN1618 →Ведёт продажу Enterprise-клиентам: подшипниковые заводы, дистрибьюторы, промышленные предприятия.
@pushka_th →Юридическое лицо — ООО «Ось» (в процессе регистрации для Enterprise-сделок).
Куда идём
Horizon 1 (2-4 месяца): эталонное внедрение на первом подшипниковом заводе. Автопилот обработки входящих заявок, интеграция 1С. Публичная лента тендеров с AI-классификацией. 100-500 зарегистрированных снабженцев.
Horizon 2 (6-12 месяцев): 2-3 дополнительных производителя подшипников (ЕПК, ВПЗ, Минский). Расширение на смежные ниши: крепёж, металлопрокат. Платный SaaS для дистрибьюторов (2 000+ в РФ).
Horizon 3 (24-36 месяцев): ARR 50-80M ₽ · M&A с промгруппой (Северсталь / ТМК / ЕВРАЗ / ЕПК) или pre-IPO на MOEX по модели B2B-RTS. Target exit — 400 млн ₽.