Контекст и задача
В автопарках неисправности двигателя замечают уже после поломки — дорогой ремонт и простой техники. Диагностические стенды дают точный ответ, но требуют разборки и времени. Быстрой неинвазивной проверки прямо на месте не было.
Задача — спроектировать интерфейс для механика: запустить диагностику по звуку и получить понятный результат без разборки двигателя.
Хакатон AI Business SPb, 48 часов. НейроДВС принесла реальный бизнес-кейс: данные и проблему без решения. Участвовал с командой разработчиков exception:teapots — отвечал за интерфейс с нуля.
Сценарий
Четыре шага — под реальные условия: механик в шуме цеха, руки в масле, планшет на верстаке.
Метаданные
Марка, модель, топливо, пробег. Контекст двигателя — часть анализа.
Запись
Крупная кнопка старта. Ничего лишнего — только запись.
Анализ
ML-модель обрабатывает запись и ищет отклонения от нормы.
Результат
Anomaly score с интерпретацией. Решение без разборки.
Запуск диагностики — ввод данных
Марка, модель, пробег, топливо. Контекст нужен модели: один и тот же стук на 2.5L и 3.5L — разные диагнозы. Форма короткая — механик заполняет за 20 секунд.
Мониторинг — anomaly score и детализация
78% — не просто число. Рядом: спектрограмма, список аномалий по частотам, приоритет и рекомендация. Механик видит — что именно не так и что делать дальше.
История диагностик — динамика по автомобилю
Все записи в одном месте. Поиск и сортировка по дате, марке и статусу. Цветовой индикатор и процент аномалии — видно сразу: стало лучше или хуже с прошлого раза.
Ключевые решения
Проектировал под реальные условия — не под идеальный стенд.
Планшет, не телефон
Экран видно на расстоянии вытянутой руки. Можно закрепить на стойке.
Крупные кнопки
Попасть пальцем без прицеливания. Одна кнопка — запись.
Минимум текста
Статусы считываются с одного взгляда. Результат — сразу.
Высокий контраст
Видно при любом освещении: в яме, под капотом, на улице.
Неожиданная победа
Выступали последними — не рассчитывали на победу. В последний момент пересобрали презентацию: усилили продуктовую логику, показали связку интерфейса с ML.
ML-инженер участвовал удалённо: вышли с ноутбуком, подключили по видеозвонку и подносили микрофон к динамику. Жюри слышало ответы прямо из зала. Это сработало.
Заняли 1 место в двух номинациях. Интерфейс и ML-решение взяла в работу компания НейроДВС.
