Казахстанские стартаперы предлагают бизнесу сначала «построить» будущий завод, производство или инфраструктурный объект в цифровой среде, а уже потом переходить к реальной реализации. Factory Builder AI создает модель будущего проекта, проигрывает разные сценарии и помогает заранее увидеть, где могут возникнуть задержки, простои и лишние расходы. О том, как работает технология, сколько уже вложено в ее разработку и какой эффект она дала на реальном производстве, Digital Business рассказал основатель и CEO Oscar & Sons Group Оман Абышев. Factory Builder AI – технологический проект Oscar & Sons Group в сфере Industry 4.0. Его задача – создать цифровую модель промышленного, строительного или инфраструктурного объекта еще до начала его реализации. По словам Омана Абышева, фактически компания предлагает бизнесу сначала протестировать будущий проект виртуально. «До того, как компания переходит к дорогой фазе строительства, закупки оборудования или масштабирования производства, она может проверить разные сценарии в цифровой модели и заранее увидеть, где проект способен потерять время, деньги или производительность», – объясняет он. Система использует имитационное моделирование, Process Mining и ИИ-рекомендации. Она позволяет менять параметры проекта и смотреть, что произойдет с остальными процессами. Например, если увеличить объем производства одного из компонентов, можно заранее увидеть, где возникнет новое узкое место и как изменение одного показателя повлияет на всю технологическую цепочку. «По сути, технология позволяет сначала «построить» и протестировать объект виртуально, а уже потом принимать дорогостоящие решения в реальном мире», – говорит предприниматель. Для бизнеса это означает возможность обнаруживать ошибки на более ранней стадии, когда их исправление обходится дешевле. В перспективе технология может использоваться в промышленности, энергетике, нефтегазе, строительстве и недропользовании. Сейчас у Factory Builder AI более 10 пилотных внедрений в промышленности, энергетике, нефтегазе и у недропользователей в Центральной Евразии. Один из наиболее показательных кейсов связан с созданием цифровой модели битумного производства для нефтеперерабатывающего предприятия. Изначально клиент хотел определить оптимальный по себестоимости состав битумной смеси на основе собственных лабораторных данных. Команда Factory Builder AI предложила рассмотреть сразу три варианта продукта и смоделировала не только рецептуру, но и поведение всего производственного процесса. «Одним из наиболее ценных результатов для клиента стала возможность еще на этапе проектирования проверять различные сценарии «что, если». Например: что произойдет, если объем производства одного из компонентов увеличить в два раза? Где в таком случае возникнет узкое место? Как изменение одного параметра повлияет на остальные этапы технологической цепочки?» – рассказывает Абышев. По итогам моделирования команда определила потенциальную возможность увеличить производительность до 35%. При этом время предпроектного анализа удалось сократить с шести месяцев до трех. Для компании это важно не только с точки зрения скорости, но и стоимости будущих изменений: корректировать решение на этапе цифровой модели значительно дешевле, чем после строительства или перестройки объекта. При этом создатели Factory Builder AI не называют универсальный процент точности прогнозов. По словам Абышева, результат напрямую зависит от качества исходных данных предприятия. «На практике мы сталкиваемся с ситуациями, когда предприятие годами не собирало часть необходимых показателей либо, данные велись в разных системах и с разным уровнем качества», – говорит он. Поэтому для каждого проекта команда отдельно сопоставляет результаты моделирования с реальными данными предприятия. Одним из преимуществ системы предприниматель считает возможность находить не только саму проблему, но и причинно-следственную связь, которая к ней приводит. В одном из проектов команда анализировала, где предприятие теряет деньги. Выяснилось, что средний срок поставки запасных частей составлял около 3,5 месяца, а стоимость одного дня простоя оборудования доходила до $100 000. Но сама длительная поставка была лишь частью проблемы. Анализ показал, что износ оборудования прогнозировался с использованием устаревших подходов, а запасные части закупались уже после поломки. «Именно в этом мы видим ценность технологии: не просто показать компании, что у нее есть проблема, а помочь увидеть причинно-следственную цепочку, которая к этой проблеме приводит», – отмечает Абышев. На сегодняшний день в Factory Builder AI вложено около $170 000. Из них $120 000 – собственные средства Oscar & Sons Group, еще $50 000 компания привлекла в виде ангельских инвестиций. «Для нас принципиально важно самим инвестировать в продукт и разделять риски с внешними инвесторами. Это показывает, что основатели верят в технологию не только на уровне презентаций, но и собственным капиталом», – говорит основатель компании. Около 50% вложений направили на маркетинг и продажи, 30% – непосредственно на разработку продукта, еще 20% – на привлечение и развитие команды. В 2026 году Factory Builder AI стал победителем совместной программы MOST x BI Group 2026. Ранее команда заняла второе место на Industry 4.0 Pitch Battle в рамках Digital Bridge 2025 и получила награду The Project of the Year 2025 в номинации Industrial Enterprise от Global CIO. В 2026 году проект также закрыл pre-seed раунд и привлек ангельские инвестиции при оценке проекта в $1 млн. По мнению Омана Абышева, технология особенно актуальна для Центральной Азии на фоне масштабного строительства и развития промышленности. «В регионе строятся новые жилые районы и города, запускаются фабрики, осваиваются месторождения, развиваются транспортные и логистические связи, создается новая инфраструктура – именно поэтому сейчас особенно важно не просто строить больше, а сразу строить умнее», – считает он. Предприниматель отмечает, что у региона есть возможность внедрять цифровые технологии уже на этапе создания новых объектов, а не пытаться цифровизировать их спустя годы после строительства. Интерес к технологии команда уже видит на практике. По словам Абышева, к компании обращались представители проектов новых городов, промышленных предприятий и банковского сектора. При этом целевая аудитория Factory Builder AI сейчас – промышленные производства, металлургия, добывающая отрасль, нефтегаз и строительство Центральной Азии. «В первую очередь мы работаем с компаниями, которые уже накопили достаточно данных о своих процессах и хотят перейти от вопроса «что произошло?» к более сложным вопросам: «почему это произошло?» и «что произойдет, если мы изменим тот или иной параметр?»», – объясняет он. По оценке команды проекта, технологии Industry 4.0 и производственной автоматизации формируют рынок примерно на $2,5 млрд, а доступный для Factory Builder AI сегмент – около $190 млн. При этом стоимость конкретного внедрения может сильно различаться. Она зависит от масштаба предприятия, сложности процессов, качества исходных данных и задачи заказчика. «Одной компании может быть достаточно аналитической модели и визуализации ключевых показателей, другой требуется полноценный цифровой двойник производственного объекта в логике Industry 4.0», – говорит Абышев. Сейчас ориентировочная стоимость внедрения решений Factory Builder AI находится в диапазоне от $25 000 до $500 000. Сам предприниматель рассматривает проект как часть более масштабной стратегии. «Моя цель значительно шире: построить в Центральной Азии технологический холдинг широкого профиля – своего рода центральноазиатский Samsung, способный не только внедрять зарубежные технологии, но и самостоятельно создавать и экспортировать инновационные продукты», – рассказывает он. В ближайшие 2-3 года команда намерена прежде всего довести текущие пилотные проекты до измеримого экономического результата, а затем масштабировать присутствие в Центральной Азии. Одновременно компания хочет развивать сам рынок цифровых двойников и Industry 4.0 в регионе, где такие решения пока остаются относительно новой категорией. «Для многих предприятий региона такие решения пока остаются относительно новой категорией, поэтому нам важно показывать их возможности не в теории, а на реальных кейсах», – говорит Абышев. По его словам, технологическое ядро Factory Builder AI уже сформировано. В его основе лежат результаты фундаментальных и прикладных исследований, которыми предприниматель занимался около десяти лет во время научной карьеры. Теперь команда намерена превратить этот фундамент в масштабируемый международный DeepTech-бизнес.