GzoneAI
AI-alapú projekt- és anyagkezelő platform gyártó cégeknek: CSV-import, OpenAI-alapú alkatrészkinyerés, anyagköltség-számítás és AWS-natív éles környezet.
A kihívás
A GzoneAI full-stack projekt- és anyagkezelő platform a gyártó- és építőipar számára. A rendszer a gyártási projektek teljes életciklusát kezeli, a CSV alapú munkarendelés-importtól és az AI-alapú anyagkinyeréstől az ügyfélkezelésen, az alkatrészkövetésen és a költségszámításon át a részletes riportokig, egy helyen.
A gyártási és építőipari projektek kezelése nagy, összetett anyaglistákkal jár, amelyek nyers projektleírásokban és CSV-exportokban rejtőznek. A GzoneAI előtt a csapatok ezzel szembesültek:
- A strukturálatlan projektleírások kézi értelmezése az alkatrészek, méretek és darabszámok azonosításához: lassú és sok hibával jár
- Nem volt központi rendszer, amely egy nézetben kapcsolta volna össze az ügyfeleket, projekteket, anyagokat és költségeket
- Azonos fájlok ismételt feltöltése duplikációszűrés nélkül, ami adateltérésekhez vezetett
- Táblázatokban szétszórt anyagárak, verziókezelés és szorzókezelés nélkül
- Nem volt automatikus értesítés arról, hogy a fájlfeldolgozás vagy az AI-feladat sikerült-e
A megoldás
Egyedi fejlesztésű full-stack webalkalmazás, amely minden projekt egyetlen hiteles adatforrása, az első fájlfeltöltéstől az AI-alapú alkatrészkinyerésen át a végső anyagriportig. Egy OpenAI Assistant automatikusan feldolgozza a nyers projektleírásokat, így nincs szükség a méretek és darabszámok kézi rögzítésére.
Projekt- és ügyfélkezelés
- Teljes CRUD a projektekhez: kód, név, leírás, felelős vezető, valamint rögzítési, kiosztási, küldési és határidő-dátumok
- Ügyfélprofilok típusbesorolással és kapcsolattartási adatokkal
- Projektköltségek követése az életciklus dátumai mellett
CSV-feltöltés és -feldolgozás
- Pontosvesszővel tagolt CSV-feltöltések automatikus feldolgozással és soronkénti tárolással
- MD5 alapú duplikációszűrés: az azonos fájl ismételt feltöltését a rendszer felismeri és elutasítja
- A feltöltött sorokból automatikusan elemek és alkatrészek jönnek létre az adatbázisban
- 50 MB-os feltöltési korlát teljes hibakezeléssel
AI-alapú anyagkinyerés
- Az OpenAI Assistant integráció feldolgozza a strukturálatlan projektleírásokat
- Automatikusan kinyeri az alkatrészneveket, a méreteket (x/y/z), a darabszámot és a vastagságot
- A kinyert méretekből kiszámítja a származtatott mezőket (terület, kerület)
- Az eredmények közvetlenül az alkatrész- és elemrekordokba kerülnek, nincs kézi újrarögzítés
- E-mail értesítés az AI-feladat sikeréről vagy hibájáról
Anyagkatalógus és árazás
- Anyagkatalógus hierarchikus kategóriákkal
- Anyagonkénti mezők: kód, beszállítói/külső kód, egységár, mértékegység, pénznem (alapértelmezés: HUF)
- Anyagonként állítható árszorzók és eladásiár-korrekciók
- Több-a-többhöz alkatrész–anyag kapcsolatok
Riportok
- Összesített anyagriport: a projekthez szükséges összes anyag összefoglalója
- Részletes anyagriport: bontás elemenként és alkatrészenként
- Projektfájl-böngésző az összes kapcsolódó dokumentumhoz
Felhasználó- és jogosultságkezelés
- JWT (RS256) + PASETO v4 hitelesítés Argon2 jelszó-hasheléssel
- Munkamenet lejárata: alapesetben 12 óra, „emlékezz rám” opcióval 14 nap, root felhasználónak 90 nap
- Szerepkör alapú jogosultságkezelés CASL-lel (root, admin és konfigurálható szerepkörök)
- API-kulcsos hitelesítés programozott/külső hozzáféréshez
- Swagger/OpenAPI dokumentáció a /system/doc útvonalon
Fájltárolás
- Helyi ideiglenes és projektfájl-könyvtárak a fejlesztéshez
- Éles környezetben az AWS S3 az elsődleges fájltároló
- AWS Secrets Manager és Parameter Store a hitelesítő adatok és a konfiguráció kezeléséhez
A rendszer méretei
A GzoneAI a kézi CSV-szerkesztgetést és a táblázatos anyaglistákat egyetlen, integrált platformmal váltotta ki.
Egy projektfájl feltöltése ma automatikus feldolgozást, duplikációszűrést és AI-alapú méretkinyerést indít: az egyórás kézi adatrögzítésből másodpercek alatt lefutó háttérfolyamat lett. Az anyagriportok, amelyekhez korábban több táblázatot kellett összefésülni, ma igény szerint készülnek el, és mindig a projekt aktuális állapotát tükrözik. Az árfrissítések azonnal megjelennek minden alkatrésznél és riportban, az e-mail riasztásoknak köszönhetően pedig a csapat abban a pillanatban értesül, amikor egy AI-feladat elkészül vagy hibára fut.