Специалистами «Интернет-Фрегат» разработана система автоматизации процесса работы на заказ на базе интерактивного визуального конструктора

Основной целью использования модели работы на заказ является получение на этапе предзаказа спецификации на итоговый товар/продукцию. При этом сама спецификация должна максимально точно отражать заказ конечного потребителя, и в тоже время иметь возможность гибкого редактирования.

Для достижения цели автоматизации процесса составления спецификации на заказные работы, специалистами «Интернет-Фрегат» была разработана система интерактивного проектирования на базе платформы «Флюгер-Заказ».

Система содержит следующие функциональные блоки:
•Визуализация продукции на базе интерактивного 2D и 3D конструктора;
•Работа с комплектующими на стадии предзаказа с визуальным представлением конечного продукта;
•Документооборот. Включая работу по составлению/редактированию спецификации к заказу и платежных документов;
•Интеграция со сторонними системами по средствам xml-обмена.

Подробнее о программном комплексе можно узнать в описании проектов компании.

Специалистами «Интернет-Фрегат» разработана система автоматизации процесса работы на заказ на базе интерактивного визуального конструктора
Просмотров: 447
Поделиться:

Последние записи в блоге

ФСТЭК России вынесла на публичное обсуждение проект корректировок требований по защите информации, закреплённых приказом ФСТЭК России от 11 апреля 2025 года № 117. Данный приказ вступил в действие 1 марта 2026 года и охватывает государственные информационные системы, а также системы государственных органов, унитарных предприятий и учреждений. Что уже зафиксировано в приказе № 117 В действующем документе уже есть ряд норм, касающихся защиты информации при применении технологий ИИ. Речь идёт о мерах против несанкционированного влияния на массивы данных, модели и их параметры, а также об ограниче

По данным Adobe Analytics, трафик из ИИ-помощников уже в мае 2026 года приносил на 53% больше выручки за визит, чем органический поиск. Посетители, приходящие из ChatGPT, Perplexity и Gemini, не просто заходят — они дольше остаются, глубже изучают сайт и чаще принимают решение о покупке. Но есть и оборотная сторона. Если нейросеть не может разобраться, кому вы подходите, чем отличаетесь от десятков других и почему вам стоит доверять — она просто не включит вас в свой ответ. Потому что её задача не показать ссылки, а дать пользователю готовое решение. И здесь возникает вопрос: а готов ли ваш са

Команда разработчиков видит продукт изнутри: через список задач, UI макеты и статусы в трекере. На экране всё выглядит логично: кнопки на месте, статусы продуманы, сценарий «срабатывает». Но у клиента перед глазами нет ни бэклога, ни схемы системы. У него есть своя жизнь, свои задачи и десятки параллельных дел. Он может отвлечься, испугаться, не понять, разозлиться — и уйти. Когда продукт строится «от экранов», реальный опыт пользователей легко остаётся за кадром. Отсюда — знакомые проблемы: «По логам всё хорошо, а люди всё равно не доходят до конца». «Поддержка завалена одинаковыми вопросами

Хомякова С.