FAVORIT
SaaS cost estimation from drawings
Costbl (costbl.ru) is a manufacturing SaaS: upload a drawing → get metal-part cost of goods. Project ran 5+ months across two stages: first a chat with PDF parsing, then a full workflow with a calculation graph. The video shows a real drawing and cost calculation.
5+ месяцев
Срок проекта
2 (чат → граф)
Этапы
мультиагентный ИИ
Архитектура
costbl.ru
Продукт
Costbl: cost estimation from drawings | JimmyNeuron case
Client — Costbl is a FAVORIT-line product for metalworking and manufacturing.
Challenge — Чертёж ≠ готовый расчёт: нужно вытащить детали, операции, размеры, материал.
Solution — More than 5 months, two stages.
Result — Launched Costbl (costbl.ru) - SaaS cost estimation for metal parts from drawings.
About the client
Costbl is a FAVORIT-line product for metalworking and manufacturing. Goal: replace manual Excel costing and turn a drawing into clear cost of goods plus a document pack (proposal, request, invoice).
The project ran for more than five months. This was not “ship a chat in one sprint”: we tried approaches and research tracks, brought in analysts and engineers, and worked by OKRs. In the end we locked a working approach and built a multi-agent system.
The challenge we started with
- Чертёж ≠ готовый расчёт: нужно вытащить детали, операции, размеры, материал
- Не хватает данных - система должна уметь спросить, а не «угадать молча»
- Себестоимость должна быть воспроизводимой и понятной инженеру/аналитику
- Долгий R&D: разные подходы, OKR, связка аналитиков и инженеров
- От чат-MVP к полноценному графу workflow без потери смысла расчёта
Долгий путь: 5+ месяцев и два этапа
Не линейная «фича за фичей». Перебирали подходы и исследования, подключали аналитиков и инженеров, сверялись по OKR. В итоге зафиксировали архитектуру и собрали мультиагентную систему.
Этап 1 - чат с ИИ по чертежу (прототип)
Первый рабочий контур: пользователь загружает PDF, пишет «сделай расчёт». Система разбирает файл, находит детали и операции, честно пишет, чего не хватает (материал, размеры, шероховатость). Скрины ниже - именно этап 1 / прототип, не финальный продукт.
Stage 1 · prototype screens
Этап 2 - полноценный расчёт (как сейчас)
Как сейчас в проде: мультиагентный workflow и живой просчёт себестоимости по чертежу. Видео ниже - конкретно этап 2: реальный расчёт чертежа и себестоимости, не прототип.
Stage 2 · live calculation video
Этап 2: реальный расчёт чертежа и себестоимости
Мультиагентная система
Итог исследований - мультиагентный контур: чтение чертежа, геометрия, расчёт, документы связаны в воспроизводимый workflow. Подход подобрали не с первой попытки - через итерации с инженерами и аналитиками.
How it works
User scenario
- Загружает чертёж / описывает изделие в чате
- Уточняет материал, размеры и недостающие параметры
- Смотрит путь расчёта на графе (этап 2)
- Забирает итог себестоимости и документы (КП / заявка / счёт)
Team / admin scenario
- Ведёт OKR и качество расчётных сценариев
- Связывает аналитиков и инженеров вокруг пайплайна
- Развивает узлы графа и лимиты подписки
Technology
- Срок
- Больше 5 месяцев · 2 этапа
- Этап 1
- Чат с ИИ · разбор PDF-чертежа
- Этап 2
- Чат + граф · мультиагенты
- Продукт
- costbl.ru
Timeline: More than 5 months: stage 1 (chat) → stage 2 (graph + multi-agents)
Result and business effect
Launched Costbl (costbl.ru) - SaaS cost estimation for metal parts from drawings. 5+ months, two stages: chat with PDF parsing → full multi-agent calculation graph. The page includes screenshots of both stages and a video of a real calculation.
A fit if you need
- Нужен просчёт себестоимости по чертежам, а не Excel - ИИ-агенты и интеграция AI в бизнес
- Хотите прозрачный путь расчёта (граф / workflow) - Веб-приложения
- Готовы к R&D с инженерами и аналитиками под OKR - ИИ-агенты и интеграция AI в бизнес
Frequently asked questions
Questions about this type of project — the same ones clients ask before a similar build.
What is a 2-4 week pilot?
One scenario on your data: for example, answers to the knowledge base or qualification of applications. At the end there are numbers: response time, share of closed calls without an operator, hours saved.
How do you calculate ROI?
Before/after according to agreed metrics. If the pilot doesn’t hit the target, we honestly fix it and don’t scale it “for show.”
Where is the data?
Along the contour: cloud or on-premise. Guardrails, handoff per person, access by role - in terms of reference before production.
Link with website and CRM?
Yes: bot on the website / in Telegram + lead record in CRM + goal in Metrica. A lead site and AI often go together.
Need AI costing for manufacturing?
We’ll discuss a contour like Costbl: drawing → multi-agent calculation → documents. No “two-week” promises when serious R&D is required.
