Коммерческое предложение: Ревизоръ
Невидимый AI-контроль товарного учёта в ресторанах — от хаоса к порядку за минуты, а не за месяцы
Версия: 1.0 Дата: 18.03.2026 Клиент: Ресторанная группа (8 + 3 ресторана, iiko Cloud) Подготовил: AiDevTeam
О названии «Ревизоръ». Это рабочее название проекта, которое мы предлагаем использовать на этапе разработки и пилота. Почему оно нам нравится: (1) Гоголевская аллюзия — «Ревизор» в русской культуре = неожиданная проверка, контроль, который приходит без предупреждения. Именно так работает система: невидимо следит за учётом и подсвечивает проблемы. (2) Твёрдый знак — добавляет стиль, отличает от конкурентов, создаёт узнаваемый бренд. (3) Клиент сам описал продукт как «невидимый контроль бухгалтеров» и «чек» — «Ревизоръ» точно передаёт эту суть. Финальное название утверждается совместно с командой клиента.
Содержание
Часть I: Коммерческое предложение
- О проекте
- Текущие процессы и боли
- Архитектура решения
- Пакеты услуг
- Сравнение пакетов
- Ядро системы
- Дополнительные опции
- Конфигурации и сроки
- Наша рекомендация
- Бизнес-выгоды (ROI)
Часть II: Техническое задание
- Границы MVP
- Компоненты системы
- Модель данных
- API-спецификация
- Пользовательские сценарии
- Команда проекта
- Дорожная карта и план спринтов
- Предварительные исследования
- Стратегия тестирования
- Развёртывание и инфраструктура
- Критерии приёмки
- Нефункциональные требования
Часть III: Коммерческие условия
- Как мы работаем
- Условия оплаты
- Ежемесячные расходы
- Риски и митигация
- Гарантии
- Требования к клиенту
- Что не входит
- Открытые вопросы
- Перспективы развития
- Глоссарий
- Следующие шаги
Главное
Ситуация
У вас 11 ресторанов в двух сетях и 22 года опыта в отрасли. Каждый месяц вы теряете деньги на забытых расходах, неучтённых товарах и расхождениях при инвентаризации. Бухгалтеры-калькуляторы «смотрят книгу — видят фигу»: iiko хранит все данные, но не подсказывает, что делать. Разбор одной инвентаризации занимает 3–5 дней, а продажи с несуществующих остатков продолжаются, пока кто-то не заметит проблему.
Что вы получите
| # | Результат | Эффект |
|---|---|---|
| 1 | Сокращение потерь при инвентаризации до 30% | 50 000–150 000 руб/мес экономии на ресторан |
| 2 | Разбор инвентаризации: с 3–5 дней до 2–4 часов | Бухгалтер работает, а не расследует |
| 3 | 100% контроль внесения накладных в реальном времени | Конец продаж «с несуществующих остатков» |
| 4 | Прогноз закупок на основе продаж | Сокращение избыточных остатков на 20–40% |
Продукт — мобильный AI-помощник
Ревизоръ — это мобильное приложение, которое подключается к вашей системе учёта и превращает данные в понятные рекомендации. Вместо того чтобы искать проблемы в отчётах самостоятельно, вы получаете уведомления: «Руккола закончится через 2 дня — закажите», «Бухгалтер не внёс 3 накладные за вчера», «Себестоимость стейка выросла на 12% из-за смены поставщика». Четыре варианта подключения — от базового мониторинга до полной аналитики с прогнозами.
Инвестиция
| Конфигурация | Что получаете | Срок | Стоимость |
|---|---|---|---|
| Discovery | Аудит iiko API, архитектура, план проекта | 2 нед | 190 000 руб |
| Пилот | Мониторинг + уведомления + мобильное приложение | 6 нед | 1 256 000 руб |
| Старт | + Распознавание накладных + анализ техкарт | 10 нед | 1 929 000 руб |
| Бизнес | + AI-прогнозы + помощник по инвентаризации | 14 нед | 2 691 000 руб |
| Премиум | + Apple Watch + геймификация + мультисеть | 18 нед | 3 421 000 руб |
Мы рекомендуем начать с Discovery (190 000 руб, 2 недели) — это отдельный этап, который зачитывается на 100% в стоимость любого пакета. После Discovery мы рекомендуем пакет «Бизнес» — в нём AI-прогнозирование и помощник по разбору инвентаризации, которые решают вашу главную боль: «минус 10 кг петрушки, и непонятно почему».
Почему AiDevTeam
- Опыт с AI в учёте: Автоматизировали обработку платёжек для казахстанского банка, сверку документов для сертификационной компании на 50 000+ страниц
- Продуктовый подход: Строим архитектуру сразу под масштабирование — ваши первые 11 ресторанов превратятся в продукт для рынка
- Два варианта сотрудничества: Кастомная разработка (вы владеете всем) или партнёрство со скидкой 25% (мы инвестируем в будущий продукт)
- Прозрачные ставки: Вы видите часы и ставку каждого специалиста, а не абстрактный «бюджет»
Как читать этот документ
| Раздел | Кто читает | Что узнаете |
|---|---|---|
| Часть I (разделы 1–10) | Собственник, управляющий | Что получите, сколько стоит, какой пакет выбрать |
| Часть II (разделы 11–22) | Технический директор, IT | Как устроена система, из чего состоит, как тестируется |
| Часть III (разделы 23–33) | Бухгалтерия, юрист | Условия оплаты, гарантии, риски |
1. О проекте
Мы предлагаем разработку Ревизоръ — мобильной AI-платформы для проактивного управления товарным учётом в ресторанном бизнесе.
Контекст: Ваша группа управляет двумя ресторанными сетями (8 + 3 заведения) на единой базе iiko Cloud. Ежемесячно в каждом ресторане обрабатывается 100+ накладных (алкоголь, продукты, хозтовары), проводится инвентаризация по бару, кухне и ТМЦ, разбираются расхождения. Специфика ресторанного учёта — производственный цикл (ингредиент → полуфабрикат → блюдо) с потерями на каждом этапе (усушка, утряска, отходы при чистке) — делает ручной контроль практически невозможным.
Ваша цель: Создать продукт, который не только решает проблемы ваших ресторанов, но и станет коммерческим инструментом для всей отрасли. Ревизоръ проектируется как multi-tenant платформа с первого дня, готовая к масштабированию на сотни заведений.
«Мы хотим выделить компанию. У нас есть опыт, мы знаем предметную область, и мы хотим стать компанией по помощи всем рестораторам.»
Ключевое техническое открытие: Исследование iiko API показало, что Cloud API не содержит эндпоинтов для складских остатков, накладных и технологических карт. Для полноценного решения необходима дуальная интеграция (Cloud API для заказов в реальном времени + Server API для складского учёта). Это архитектурный барьер, который не преодолел ни один из существующих продуктов в iiko Marketplace — и это наше конкурентное преимущество.
2. Текущие процессы и боли
| Проблема (из интервью) | Влияние | Наше решение |
|---|---|---|
| «Петрушки кладётся 3 грамма. Повара накидывают. Месяц прошёл — минус 10 кг петрушки» | Систематический перерасход ингредиентов, обнаружение через месяц | AI-детектор аномалий: отклонение факт/норма видно на следующий день |
| «Ты продаёшь, продаёшь, накладную не внёс — рыбы нет на складе, а ты её 3 кг продал» | Продажи с несуществующих остатков, искажение учёта | Мониторинг пропущенных накладных в реальном времени с push-уведомлением |
| «Бухгалтера ленивые. Нет регулярной сверки с поставщиками» | Накопление расхождений, потеря денег | Автоматический запрос актов сверки, анализ ответных PDF |
| «Смотрят книгу — видят фигу. Ничему учиться не хотят» | Сопротивление персонала, ошибки по незнанию | Геймификация: Health Score ресторана, стрики, прогресс — мотивация вместо крика |
| «Заказы поставщикам формируются вручную, не консолидировано» | Избыточные остатки, нехватка товара | AI-прогноз закупок на основе истории продаж |
| «Выручка падает без понятной причины» | Упущенная прибыль | AI-аналитик: «Себестоимость выросла на 12% из-за смены поставщика 15-го числа» |
| «Инвентаризация — постоянная боль. Долгие разборы, перепроверки техкарт» | 3–5 дней на разбор, отвлечение от основной работы | AI-следователь: ранжирование причин расхождений за 2–4 часа |
| «Сменили поставщика — получили не 100 кг соуса, а 93 кг. Никто не заметил» | Скрытые потери из-за разницы в качестве сырья | Мониторинг выхода продукта по поставщикам с рекомендациями |
3. Архитектура решения
Ревизоръ использует дуальную интеграцию с iiko: Cloud API (webhooks для заказов в реальном времени) + Server API (polling для складских остатков, накладных, техкарт). Данные проходят через AI-конвейер и превращаются в рекомендации, доставляемые через мобильное приложение.
flowchart TB
subgraph Sources["Источники данных"]
IIKO_C["iiko Cloud API"]
IIKO_S["iiko Server API"]
EDO["DocsInBox / ЭДО"]
end
subgraph Core["Бэкенд Ревизоръ"]
API["API Gateway"]
SYNC["Синхронизация"]
DB["PostgreSQL + RLS"]
QUEUE["Очередь задач"]
end
subgraph AI["AI-движок"]
ML["Аномалии + Прогноз"]
LLM["Анализ + Рекомендации"]
OCR["Распознавание накладных"]
end
subgraph Clients["Клиенты"]
MOB["iOS / Android"]
WEB["Веб-дашборд"]
WATCH["Apple Watch"]
end
IIKO_C -->|webhooks| SYNC
IIKO_S -->|polling| SYNC
EDO --> SYNC
SYNC --> DB
DB --> API
API --> AI
AI --> QUEUE
QUEUE --> API
API --> MOB
API --> WEB
API --> WATCH
style Sources fill:#172554,stroke:#3b82f6
style Core fill:#14532d,stroke:#22c55e
style AI fill:#3b0764,stroke:#a855f7
style Clients fill:#78350f,stroke:#f59e0b
Ключевые решения:
- Flutter для мобильного приложения (iOS + Android из одной кодовой базы, лучшая производительность для графиков и дашбордов)
- NestJS на бэкенде (модульная архитектура, соответствующая доменной структуре ресторана)
- PostgreSQL с Row-Level Security для multi-tenant изоляции данных между сетями
- YandexGPT как основная LLM (данные остаются в России, соответствие 152-ФЗ)
- Yandex Cloud для хостинга (сертификация 152-ФЗ, PCI DSS, ISO 27001)
4. Пакеты услуг
4.1. Пакет «Пилот» — Первый взгляд
Минимальный работающий продукт: подключение к iiko, мониторинг аномалий, мобильное приложение с push-уведомлениями. Достаточно, чтобы увидеть проблемы в реальном времени.
| # | Модуль | Критерий приёмки |
|---|---|---|
| М1 | Дуальная интеграция с iiko (Cloud + Server API) | Данные синхронизируются каждые 15 минут, webhooks обрабатываются за < 5 сек |
| М2 | Мобильное приложение (iOS + Android) | Установка из TestFlight / Google Play Beta, авторизация, просмотр дашборда |
| М3 | Дашборд складских остатков | Отображение остатков по всем складам (кухня, бар, ТМЦ) с фильтрацией |
| М4 | Детектор аномалий (SPC-контроль) | Обнаружение отклонений расхода > 2σ от нормы за < 24 часа |
| М5 | Push-уведомления с приоритизацией | Критичные — мгновенно, предупреждения — в рабочее время, отчёты — утром |
| М6 | Ролевая модель (5 ролей) | Собственник, главбух, калькулятор, управляющий, шеф-повар — каждый видит только свои данные |
Бизнес-выгоды:
- Проблемы видны на следующий день, а не через месяц
- Бухгалтер получает конкретные задачи вместо абстрактного «разберись»
- Собственник видит картину по всем ресторанам в одном приложении
Стоимость: 1 256 000 руб Срок: 6 недель
4.2. Пакет «Старт» — Полный контроль
Включает всё из «Пилота» +
Добавляет распознавание бумажных накладных, анализ технологических карт и мониторинг цен поставщиков. Система начинает не только видеть проблемы, но и объяснять их причины.
| # | Модуль | Критерий приёмки |
|---|---|---|
| М7 | Распознавание накладных (VLM) | Точность извлечения данных из PDF ≥ 92%, из фото ≥ 85% |
| М8 | Сопоставление товаров (NLP) | Автоматический матчинг «Говядина вырезка охл.» → «Вырезка говяжья» с точностью ≥ 80% |
| М9 | Анализ технологических карт | Отклонение факт/норма расхода по ингредиенту с рекомендацией: изменить карту или разобраться с персоналом |
| М10 | Мониторинг цен поставщиков | Уведомление при росте цены > 5%, сравнение цен между поставщиками |
| М11 | Расширенное мобильное приложение | Просмотр накладных, детализация аномалий, история цен |
Бизнес-выгоды:
- Накладные с телефона попадают в систему за 10 секунд вместо ручного ввода
- «Минус 10 кг петрушки» объясняется конкретной причиной: перерасход или ошибка в техкарте
- Рост цены поставщика виден мгновенно, а не при закрытии месяца
Бонусы (бесплатно):
- Миграция исторических данных из iiko за последние 12 месяцев (обычно ~40 000 руб)
- 1 обучающий вебинар для команды бухгалтеров (обычно ~25 000 руб)
Общая стоимость бонусов: ~65 000 руб
Стоимость: 1 929 000 руб Срок: 10 недель
4.3. Пакет «Бизнес» — AI-аналитик
Включает всё из «Старта» +
AI начинает не только фиксировать проблемы, но и предсказывать их. Прогноз закупок, автоматический разбор инвентаризации, рекомендации по ценообразованию — система становится полноценным аналитиком.
| # | Модуль | Критерий приёмки |
|---|---|---|
| М12 | Прогноз спроса и закупок | MAPE ≤ 25% на дневном горизонте после 3 месяцев обучения |
| М13 | Рекомендации по заказам | Автоматический расчёт «что заказать и когда» с учётом остатков и прогноза |
| М14 | AI-следователь по инвентаризации | Ранжирование причин расхождений с вероятностями: перерасход / ошибка карты / пропуск накладной / списание |
| М15 | Интеграция с email | Автоматический запрос актов сверки у поставщиков, анализ ответных PDF |
| М16 | Веб-дашборд аналитики | Себестоимость, фудкост, тренды по ресторанам, сравнение периодов |
| М17 | Геймификация v1: Health Score | Оценка «здоровья» ресторана (0–100%) по 5 метрикам: полнота данных, своевременность, точность, фудкост, отклонения |
Бизнес-выгоды:
- «Закончится скоро товар, надо заказывать» — система решает эту проблему автоматически
- Разбор инвентаризации: AI даёт ответ за 2–4 часа вместо 3–5 дней
- Собственник видит: «Фудкост вырос на 3% → причина: смена поставщика мяса 12-го числа»
Бонусы (бесплатно):
- Всё из «Старта» +
- Настройка Telegram-уведомлений для управляющих (обычно ~30 000 руб)
- 3 кастомных шаблона отчётов по вашему дизайну (обычно ~45 000 руб)
Суммарная выгода: ~282 000 руб (бонусы ~140 000 руб + скидка 142 000 руб)
Стоимость: 2 691 000 руб 2 833 000 руб (скидка 5% на «Старт»)
Срок: 14 недель
4.4. Пакет «Премиум» — Полная экосистема
Включает всё из «Бизнеса» +
Максимальная автоматизация: Apple Watch, продвинутая геймификация с рейтингами, управление несколькими сетями, подготовка к масштабированию как продукта.
| # | Модуль | Критерий приёмки |
|---|---|---|
| М18 | Apple Watch — уведомления | Критичные алерты на часах, быстрый просмотр ключевых метрик |
| М19 | Геймификация v2: рейтинги и стрики | Рейтинг ресторанов, стрики бухгалтеров, анонимный бенчмаркинг |
| М20 | Мультисетевое управление | Переключение между сетями, сводная аналитика по всем сетям |
| М21 | Продвинутый AI | Автоматическая категоризация рутинных операций, «уровень доверия» к AI нарастает постепенно |
| М22 | ClickHouse для аналитики | Быстрые OLAP-запросы по большим объёмам данных, тренды за 12+ месяцев |
| М23 | R-Keeper: архитектура адаптера | Проектирование унифицированного слоя для подключения R-Keeper в будущем |
Бизнес-выгоды:
- Собственник за рулём видит на Apple Watch: «Ресторан "Центральный" — внимание, фудкост 38%»
- Бухгалтер с 12-недельным стриком мотивирован не терять свой прогресс
- Архитектура готова для масштабирования на сотни ресторанов и привлечения инвесторов
Бонусы (бесплатно):
- Всё из «Бизнеса» +
- SLA: время реакции на критичные баги ≤ 72 часа (обычно ~60 000 руб/год)
- Консультация по инвестиционной презентации продукта (обычно ~50 000 руб)
Суммарная выгода: ~507 000 руб (бонусы ~250 000 руб + скидка 257 000 руб)
Кредит на разработку: 150 000 руб на будущие доработки и новые модули
- Действует 12 месяцев с момента запуска
- Можно использовать не более 50% от суммы нового заказа
- Применяется к: новые модули, интеграции, кастомизации, расширения
Стоимость: 3 421 000 руб 3 678 000 руб (скидка 7% на «Бизнес»)
Срок: 18 недель
5. Сравнение пакетов
| Возможность | Пилот | Старт | Бизнес | Премиум |
|---|---|---|---|---|
| Дуальная интеграция iiko (Cloud + Server) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Мобильное приложение (iOS + Android) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Push-уведомления с приоритизацией | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Дашборд складских остатков | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Детектор аномалий (SPC) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Ролевая модель (5 ролей) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Распознавание накладных (VLM) | — | ✅ | ✅ | ✅ |
| Анализ технологических карт | — | ✅ | ✅ | ✅ |
| Мониторинг цен поставщиков | — | ✅ | ✅ | ✅ |
| Прогноз спроса и закупок | — | — | ✅ | ✅ |
| AI-следователь по инвентаризации | — | — | ✅ | ✅ |
| Интеграция с email (поставщики) | — | — | ✅ | ✅ |
| Веб-дашборд аналитики | — | — | ✅ | ✅ |
| Геймификация: Health Score | — | — | ✅ | ✅ |
| Apple Watch | — | — | — | ✅ |
| Геймификация v2: рейтинги, стрики | — | — | — | ✅ |
| Мультисетевое управление | — | — | — | ✅ |
| ClickHouse для тяжёлой аналитики | — | — | — | ✅ |
| R-Keeper: архитектура адаптера | — | — | — | ✅ |
| Стоимость | 1 256 000 | 1 929 000 | 2 691 000 | 3 421 000 |
| Срок | 6 нед | 10 нед | 14 нед | 18 нед |
| Бонусы | — | ~65 000 | ~140 000 | ~250 000 |
| Скидка | — | — | 5% | 7% |
6. Ядро системы
Ядро — это фундамент, который входит в каждый пакет. Без него система не работает.
| # | Компонент | Описание |
|---|---|---|
| Я1 | Дуальная интеграция iiko | Cloud API (webhooks заказов) + Server API (polling остатков, накладных, техкарт) |
| Я2 | Движок синхронизации | 3-уровневая синхронизация: реальное время (webhooks), частая (15 мин), пакетная (1 раз/день) |
| Я3 | PostgreSQL с RLS | Multi-tenant база данных с изоляцией на уровне строк — каждая сеть видит только свои данные |
| Я4 | NestJS API Gateway | Модульный бэкенд: auth, inventory, sales, invoices, analytics, notifications |
| Я5 | Keycloak (авторизация) | 5 ролей: собственник, главбух, калькулятор, управляющий, шеф-повар. PIN-код для быстрого входа на кухне |
| Я6 | Инфраструктура | Docker, CI/CD, мониторинг, бэкапы — всё на Yandex Cloud (152-ФЗ) |
Ядро — это не пакет. Это обязательная основа. Самый маленький пакет (Пилот) = Ядро + детектор аномалий + мобильное приложение.
7. Дополнительные опции
Независимые модули — можно добавить к любому пакету. Возможности, которые выведут проект на новый уровень.
| # | Опция | Стоимость | Что даёт |
|---|---|---|---|
| О1 | Telegram-бот для управляющих | 75 000 руб | Уведомления и команды прямо в Telegram: «/остатки бар», «/фудкост сегодня». Telegram есть у всех — даже без приложения |
| О2 | Биржа остатков между ресторанами | 126 000 руб | Автоматический обмен излишков между точками: перемещение вместо списания. Экономия 30 000–80 000 руб/мес |
| О3 | Голосовой помощник для кухни | 100 000 руб | Повар спрашивает голосом: «Сколько лосося осталось?» Руки заняты — ответ нужен сейчас |
| О4 | Мониторинг цен конкурентов | 88 000 руб | Парсинг цен у конкурентов. «Блюдо плохо продаётся» → «У конкурента дешевле на 15%» |
| О5 | Инвестор-пак | 63 000 руб | Автогенерация PDF по unit-economics: фудкост, маржа, LTV. Готовый материал для встречи с инвестором |
Расчёт стоимости опций: часы × средневзвешенная ставка задействованных специалистов (2 500 руб/ч, senior product team, рыночные ставки 2026). Точная калькуляция — при заказе.
8. Конфигурации и сроки
Discovery — отдельный этап (190 000 руб, 2 недели)
Discovery — это первый обязательный этап, который позволяет точно оценить проект на реальных данных: подключение к iiko API, аудит эндпоинтов, проектирование архитектуры, утверждение плана спринтов.
- Стоимость: 190 000 руб
- Срок: 2 недели
- Зачёт: 100% стоимости Discovery зачитывается в стоимость любого выбранного пакета
- Гарантия ценового потолка: после Discovery цены могут уменьшиться, но увеличиться не более чем на 15% от указанных в этом предложении
Вариант A: Кастомная разработка
Вы оплачиваете полную стоимость разработки. Все права на код, дизайн и архитектуру — ваши. Вы самостоятельно масштабируете и продаёте продукт.
| Конфигурация | Срок | Стоимость |
|---|---|---|
| Discovery | 2 нед | 190 000 руб |
| Пилот | 6 нед | 1 256 000 руб |
| Старт | 10 нед | 1 929 000 руб |
| Бизнес | 14 нед | 2 691 000 руб |
| Премиум | 18 нед | 3 421 000 руб |
| Премиум + все опции | 20 нед | 3 873 000 руб |
Гарантия ценового потолка: после завершения Discovery финальная стоимость может уменьшиться, но не может увеличиться более чем на 15%.
Вариант B: Партнёрство с Revenue Share
Стоимость разработки снижена на 25%. AiDevTeam получает 25% от выручки будущих продаж продукта третьим лицам. Совместное развитие продукта, приоритетная техподдержка.
| Конфигурация | Срок | Стоимость | Экономия |
|---|---|---|---|
| Discovery | 2 нед | 190 000 руб | — |
| Пилот | 6 нед | 942 000 руб | 314 000 руб |
| Старт | 10 нед | 1 447 000 руб | 482 000 руб |
| Бизнес | 14 нед | 2 018 000 руб | 673 000 руб |
| Премиум | 18 нед | 2 566 000 руб | 855 000 руб |
| Премиум + все опции | 20 нед | 2 905 000 руб | 968 000 руб |
Условия Revenue Share:
- 25% от всей выручки с продаж продукта третьим лицам (подписки, лицензии)
- Начинает действовать с первой продажи
- Не распространяется на внутреннее использование вашими ресторанами
Экономия до 968 000 руб на разработке. При выходе на 50 платящих ресторанов по 5 990 руб/мес — наша доля составит ~75 000 руб/мес, что окупает скидку за ~13 месяцев. До этого момента вы в выигрыше.
Гарантия ценового потолка: после завершения Discovery финальная стоимость может уменьшиться, но не может увеличиться более чем на 15%.
9. Наша рекомендация
Для вашей ситуации мы рекомендуем пакет «Бизнес» по варианту B (Партнёрство):
- AI-следователь по инвентаризации решает вашу главную боль: «минус 10 кг петрушки, и непонятно почему» — система сама объяснит причину за 2–4 часа вместо 3–5 дней
- Прогноз закупок закрывает проблему «закончился товар, а заказать забыли» — система рассчитывает оптимальный заказ на основе продаж
- Геймификация (Health Score) мотивирует бухгалтеров вносить данные вовремя без крика финансового директора
- Партнёрство экономит 673 000 руб на разработке — критично для стартапа, который планирует привлекать инвесторов
Итого: 2 018 000 руб за 14 недель. Добавьте опцию О5 (Инвестор-пак) за 63 000 руб — и у вас будет готовый материал для встречи с бизнес-ангелами.
10. Бизнес-выгоды (ROI)
| # | Выгода | Эффект |
|---|---|---|
| 1 | Сокращение потерь на инвентаризации на 20–30% | При средних потерях 100 000 руб/мес на ресторан → экономия 20 000–30 000 руб/мес × 11 ресторанов = 220 000–330 000 руб/мес |
| 2 | Освобождение времени бухгалтера | Разбор инвентаризации: 3–5 дней → 2–4 часа. Экономия ~40 рабочих часов/мес × 11 ресторанов = 440 часов/мес |
| 3 | Снижение избыточных остатков на 20–40% | Замороженные деньги в избыточных запасах: ~200 000 руб/ресторан → возврат 440 000–880 000 руб оборотных средств |
| 4 | Предотвращение продаж с «минусов» | Каждая продажа без реального остатка = искажение учёта + проблемы при инвентаризации. Система блокирует 100% таких ситуаций |
| 5 | Контроль цен поставщиков | Средний «тихий» рост цен: 3–5% в квартал. При обороте закупок 1 млн руб/мес → экономия 30 000–50 000 руб/мес |
| 6 | Продуктовая ценность | Готовый продукт для рынка: 115 000 ресторанов в России, целевой сегмент — 30 000+ заведений на iiko. При 1% конверсии и 5 990 руб/мес = 1 800 000 руб/мес MRR |
Окупаемость пакета «Бизнес»: при суммарной экономии 300 000–400 000 руб/мес на 11 ресторанах — окупаемость за 5–6 месяцев (вариант Партнёрство, 1 884 000 руб) или за 7–8 месяцев (вариант Кастом, 2 691 000 руб).
Экономика платформы
| Параметр | Первый модуль | Последующие модули |
|---|---|---|
| Ядро (интеграция, БД, auth) | С нуля | 0 руб — уже есть |
| AI-движок (аномалии, прогнозы) | С нуля | 0 руб — расширяется |
| Мобильное приложение | С нуля | 0 руб — добавляются экраны |
| Бизнес-логика нового модуля | 100% | 100% |
| Итого стоимость | 100% | 30–50% от аналогичного |
Часть II: Техническое задание
11. Границы MVP
Ядро (обязательно)
| ID | Компонент | Зависит от |
|---|---|---|
| Я1 | Дуальная интеграция iiko | — |
| Я2 | Движок синхронизации | Я1 |
| Я3 | PostgreSQL с RLS | — |
| Я4 | NestJS API Gateway | Я3 |
| Я5 | Keycloak (авторизация) | Я4 |
| Я6 | Инфраструктура (Yandex Cloud) | — |
Модули по пакетам
| ID | Модуль | Пакет | Зависит от |
|---|---|---|---|
| М1–М6 | Мобильное приложение + аномалии + alerts | Пилот | Ядро |
| М7–М11 | OCR накладных + техкарты + цены | Старт | Пилот |
| М12–М17 | Прогнозы + следователь + геймификация | Бизнес | Старт |
| М18–М23 | Watch + рейтинги + мультисеть + ClickHouse | Премиум | Бизнес |
flowchart TB
subgraph core["Ядро"]
Y1["iiko интеграция"]
Y2["Синхронизация"]
Y3["PostgreSQL + RLS"]
Y4["API Gateway"]
end
subgraph pilot["Пилот"]
M1["Мобильное приложение"]
M4["Детектор аномалий"]
M5["Push-уведомления"]
end
subgraph start["Старт"]
M7["OCR накладных"]
M9["Анализ техкарт"]
M10["Цены поставщиков"]
end
subgraph business["Бизнес"]
M12["Прогноз закупок"]
M14["AI-следователь"]
M17["Health Score"]
end
subgraph premium["Премиум"]
M18["Apple Watch"]
M19["Рейтинги"]
M20["Мультисеть"]
end
core --> pilot
pilot --> start
start --> business
business --> premium
style core fill:#14532d,stroke:#22c55e
style pilot fill:#172554,stroke:#3b82f6
style start fill:#78350f,stroke:#f59e0b
style business fill:#3b0764,stroke:#a855f7
style premium fill:#450a0a,stroke:#ef4444
12. Компоненты системы
12.1. Дуальная интеграция iiko
Назначение: Получение полных данных о складском учёте ресторана из двух независимых API.
Ключевое открытие: iiko Cloud API (api-ru.iiko.services/api/1/) не содержит эндпоинтов для складских остатков, накладных и технологических карт. Все данные учёта доступны только через iiko Server API ({server}:443/resto/api/).
flowchart TB
subgraph cloud["iiko Cloud API"]
WH["Webhooks заказов"]
NOM["Номенклатура"]
STOP["Стоп-листы"]
end
subgraph server["iiko Server API"]
BAL["Остатки по складам"]
INV["Накладные"]
TECH["Техкарты"]
OLAP["OLAP-отчёты"]
end
subgraph sync["Движок синхронизации"]
RT["Реальное время"]
POLL["Polling 15 мин"]
BATCH["Пакетный 1/день"]
end
WH -->|event-driven| RT
NOM -->|revision-based| POLL
BAL --> POLL
INV --> POLL
TECH --> BATCH
OLAP --> BATCH
style cloud fill:#172554,stroke:#3b82f6
style server fill:#78350f,stroke:#f59e0b
style sync fill:#14532d,stroke:#22c55e
Технологии: NestJS модули iiko-cloud и iiko-server, Redis для кэширования токенов (Cloud: 60 мин жизнь, Server: лицензионный слот).
Ограничения:
- Cloud API: новый токен инвалидирует предыдущий — нужна централизованная выдача
- Server API: каждая сессия занимает лицензионный слот — обязательный logout после каждого запроса
- Нет webhook-ов для складских данных — только polling
12.2. Детектор аномалий
Назначение: Обнаружение отклонений в расходе ингредиентов относительно норм технологических карт.
Алгоритм (3 уровня):
| Уровень | Метод | Когда включается | Точность |
|---|---|---|---|
| Tier 1 | CUSUM (K=0.5σ, H=4σ) + EWMA (λ=0.2) | С первого дня (20–30 дней данных) | Детекция сдвига 1σ за ~10 наблюдений |
| Tier 2 | Isolation Forest + Prophet | После 3–6 месяцев | Precision 0.6–0.8, Recall 0.7–0.85 |
| Tier 3 | LSTM-Autoencoder | После 12 месяцев | Классификация до 96.8% |
Пример: Петрушка, норма 3 г/блюдо, продано 500 блюд/день. Ожидаемый расход: 1.5 кг/день. Если CUSUM фиксирует устойчивое отклонение до 2 кг/день → алерт «Перерасход петрушки +33%, проверьте порционирование».
Технологии: PyOD v2.0+, scikit-learn, StatsForecast. Вычисления на CPU (GPU не требуется для Tier 1–2).
12.3. Распознавание накладных (VLM)
Назначение: Извлечение структурированных данных из PDF и фотографий бумажных накладных.
Пайплайн:
- Загрузка изображения → OpenCV (deskew, контраст, удаление штампов)
- VLM извлечение таблицы (товар, ед.изм., кол-во, цена, сумма)
- Сопоставление товаров: DeepPavlov RuBERT embeddings + FAISS (cosine > 0.7 = автоматч)
- Проверка цен: сравнение с историей поставщика
- Импорт в систему через iiko Server API (если доступна запись) или ручное подтверждение
| Модель | Стоимость/стр | Задержка | Точность |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $0.0004 | 1–2 сек | 94% |
| Qwen2.5-VL (self-hosted) | $0.00009 | 2–4 сек | ~92% |
| GPT-4o | $0.01 | 2–5 сек | 91% |
Рекомендация: Gemini 2.5 Flash как основной, GPT-4o как fallback. Для 11 ресторанов (~1 100 накладных/мес, ~2 200 страниц): $55–105/мес.
12.4. AI-следователь по инвентаризации
Назначение: Автоматический разбор расхождений при инвентаризации с ранжированием причин.
Архитектура: LangGraph ReAct-агент с детерминированными инструментами (калькулятор единиц, проверка диапазонов). LLM никогда не считает сам — только вызывает инструменты.
Типичные причины расхождений (Bayesian priors):
| Причина | Частота | Как обнаруживает Ревизоръ |
|---|---|---|
| Перепорционирование | 30–35% | Статистика расхода vs. техкарта |
| Незафиксированные списания | 20–25% | Отрицательные остатки без актов |
| Расхождения с поставщиками | 15% | Сверка накладных и актов |
| Ошибки в техкартах | 10% | Байесовский анализ выхода |
| Комплименты / кормление персонала | 8% | Анализ паттернов списаний |
| Ошибки подсчёта | 7% | Сравнение с прошлыми инвентаризациями |
| Хищения | 5–8% | Аномалии в нерабочее время |
Маршрутизация LLM (экономия 90% на API):
- 80% простых запросов → YandexGPT Lite (0.20 руб/1K токенов)
- 15% аналитических → DeepSeek V3.2 ($0.25/$0.38 за 1M токенов)
- 5% сложных → Claude 4 Sonnet ($3/$15 за 1M токенов)
Стоимость на 11 ресторанов: ~800–3 000 руб/мес.
12.5. Прогнозирование спроса
Назначение: Предсказание продаж блюд и расчёт оптимальных закупок.
Стек моделей:
- Baseline: StatsForecast AutoARIMA + Seasonal Naive
- Primary: LightGBM с фичами: день недели, праздники, погода, акции, лаговые значения
- Cold-start (новые рестораны): Chronos-2 (Amazon) — zero-shot прогноз без исторических данных
- Оркестрация: Darts v0.41 — единый API для всех моделей
Целевая точность: MAPE ≤ 25% на дневном горизонте (после 3 месяцев обучения).
Декомпозиция: прогноз продаж по блюдам → разложение через техкарты → потребность в ингредиентах → минус текущие остатки → рекомендация заказа.
Внешние данные (улучшение точности):
- Погода (Yandex Weather API): +5–15% к точности
- Праздники/события: +10–20% к точности
- Данные доставки (Yandex Eda): дополнительный канал спроса
13. Модель данных
Входные данные (из iiko)
{
"stockBalance": {
"restaurantId": "uuid",
"warehouseType": "kitchen | bar | supplies",
"date": "2026-03-18",
"items": [
{
"productId": "uuid",
"productName": "Петрушка свежая",
"unit": "кг",
"balance": 2.5,
"minBalance": 1.0,
"avgDailyConsumption": 0.8
}
]
}
}Результат анализа аномалий
{
"anomaly": {
"id": "uuid",
"restaurantId": "uuid",
"productName": "Петрушка свежая",
"type": "overconsumption",
"severity": "warning",
"expected": 1.5,
"actual": 2.1,
"deviationPercent": 40,
"probableCauses": [
{"cause": "Перепорционирование", "probability": 0.65},
{"cause": "Ошибка в техкарте", "probability": 0.25},
{"cause": "Незафиксированное списание", "probability": 0.10}
],
"recommendation": "Проверить порционирование блюд с петрушкой. Если норма 3г, а фактический расход ~5г — обновить техкарту.",
"detectedAt": "2026-03-18T08:00:00Z"
}
}Результат распознавания накладной
{
"invoice": {
"id": "uuid",
"supplierName": "ООО \"Свежие продукты\"",
"invoiceNumber": "ТН-2026/0342",
"date": "2026-03-17",
"confidence": 0.94,
"items": [
{
"name": "Говядина вырезка охл.",
"matchedProduct": "Вырезка говяжья",
"matchConfidence": 0.87,
"unit": "кг",
"quantity": 15.0,
"price": 1850.00,
"total": 27750.00,
"priceChange": "+3.5% vs предыдущая поставка"
}
],
"totalAmount": 127450.00,
"status": "pending_review"
}
}14. API-спецификация
Основные эндпоинты
| Метод | Путь | Описание |
|---|---|---|
| GET | /api/v1/restaurants |
Список ресторанов текущего тенанта |
| GET | /api/v1/restaurants/:id/stock |
Складские остатки по ресторану |
| GET | /api/v1/restaurants/:id/anomalies |
Активные аномалии |
| POST | /api/v1/invoices/upload |
Загрузка фото/PDF накладной на распознавание |
| GET | /api/v1/invoices/:id |
Статус и результат распознавания |
| POST | /api/v1/invoices/:id/confirm |
Подтверждение распознанной накладной |
| GET | /api/v1/restaurants/:id/forecast |
Прогноз спроса на N дней |
| GET | /api/v1/restaurants/:id/health |
Health Score ресторана |
| POST | /api/v1/investigation/start |
Запуск AI-разбора инвентаризации |
| GET | /api/v1/investigation/:id |
Результат расследования |
Пример запроса: загрузка накладной
POST /api/v1/invoices/upload
Content-Type: multipart/form-data
{
"restaurantId": "uuid",
"file": <image/pdf>,
"supplierHint": "Свежие продукты" // опционально
}
Пример ответа
{
"invoiceId": "uuid",
"status": "processing",
"estimatedTime": 10
}Коды ошибок
| Код | Описание |
|---|---|
| 401 | Невалидный или истёкший токен |
| 403 | Нет доступа к данному ресторану (RLS) |
| 404 | Ресторан / накладная не найдены |
| 422 | Файл не распознан как накладная |
| 429 | Превышен лимит запросов |
| 503 | iiko API временно недоступен |
15. Пользовательские сценарии
US-1: Утренний обзор главбуха
Как главный бухгалтер, я хочу каждое утро видеть сводку по всем ресторанам, чтобы понимать, где есть проблемы.
Предусловия: Пользователь авторизован, роль «Главбух», все рестораны привязаны.
Действия:
- Открывает приложение утром
- Видит дашборд: Health Score каждого ресторана (0–100%)
- Красным подсвечены рестораны с проблемами
- Нажимает на проблемный ресторан → список активных аномалий
- По каждой аномалии — рекомендация действия
Ожидаемый результат: За 2–3 минуты главбух видит полную картину и знает, куда направить внимание.
US-2: Распознавание накладной с телефона
Как бухгалтер-калькулятор, я хочу сфотографировать бумажную накладную и получить её в системе, чтобы не вводить вручную.
Действия:
- Открывает приложение, нажимает «Добавить накладную»
- Фотографирует бумажную накладную
- Система обрабатывает (5–10 сек), показывает распознанные данные
- Бухгалтер проверяет, исправляет ошибки, подтверждает
- Данные попадают в систему учёта
Ожидаемый результат: Накладная в системе за 30 секунд вместо 5–10 минут ручного ввода.
US-3: Разбор инвентаризации с AI
Как главный бухгалтер, я хочу получить объяснение расхождений при инвентаризации, чтобы не тратить 3–5 дней на ручной разбор.
Действия:
- Загружает результаты инвентаризации (или они синхронизируются из iiko)
- Нажимает «Расследовать расхождения»
- AI анализирует каждую позицию с расхождением
- Получает отчёт: позиция → причина → вероятность → рекомендация
- Принимает решение по каждой позиции
Ожидаемый результат: Полный разбор инвентаризации за 2–4 часа с конкретными причинами и рекомендациями.
US-4: Алерт собственнику о росте себестоимости
Как собственник, я хочу узнавать о росте себестоимости сразу, а не при закрытии месяца.
Действия:
- Поставщик повысил цену на мясо на 8%
- Система фиксирует изменение при обработке накладной
- Push-уведомление: «Себестоимость стейков выросла на 8%. Действия: (1) Поднять цену в меню, (2) Сменить поставщика, (3) Уменьшить порцию»
- Собственник видит уведомление на телефоне / Apple Watch
- Нажимает «Подробнее» — видит аналитику по поставщику
Ожидаемый результат: Решение о ценообразовании принимается в тот же день, а не через месяц.
US-5: Прогноз закупок для управляющего
Как управляющий, я хочу знать, что заказать на следующую неделю, чтобы не было ни дефицита, ни излишков.
Действия:
- Открывает раздел «Закупки»
- Видит рекомендации: товар, количество, поставщик, оптимальная дата заказа
- Отмечает позиции для заказа
- Система формирует консолидированный заказ по поставщикам
- (Опционально) Отправляет заказ по email
Ожидаемый результат: Заказ формируется за 5 минут на основе данных, а не «на глазок».
16. Команда проекта
Роли и ставки
Ставки отражают уровень senior product team и рыночные ставки 2026 года.
| Роль | Основные задачи | Ставка |
|---|---|---|
| Tech Lead / AI Architect | Архитектура, интеграция iiko, AI pipeline, code review | 3 200 руб/ч |
| Senior Backend Engineer | NestJS, PostgreSQL, интеграции, очереди | 2 400 руб/ч |
| Senior Flutter Mobile Developer | iOS/Android, дашборды, push, offline | 2 400 руб/ч |
| ML/AI Engineer | Аномалии, прогнозы, LLM-агент, OCR pipeline | 2 750 руб/ч |
| QA Engineer | Тестирование, автотесты, приёмка | 1 950 руб/ч |
| Project Manager | Коммуникация, демо, трекинг, приёмка | 2 200 руб/ч |
| DevOps Engineer | Yandex Cloud, Docker, CI/CD, мониторинг | 2 400 руб/ч |
Калькуляция стоимости
| Статья | Пилот | Старт | Бизнес | Премиум |
|---|---|---|---|---|
| Tech Lead (80 / 125 / 175 / 225 ч) | 256 000 | 400 000 | 560 000 | 720 000 |
| Senior Backend (120 / 185 / 280 / 360 ч) | 288 000 | 444 000 | 672 000 | 864 000 |
| Senior Flutter (90 / 135 / 180 / 240 ч) | 216 000 | 324 000 | 432 000 | 576 000 |
| ML/AI Engineer (50 / 90 / 155 / 205 ч) | 137 500 | 247 500 | 426 250 | 563 750 |
| QA Engineer (55 / 80 / 120 / 160 ч) | 107 250 | 156 000 | 234 000 | 312 000 |
| Project Manager (35 / 50 / 65 / 80 ч) | 77 000 | 110 000 | 143 000 | 176 000 |
| DevOps (25 / 30 / 45 / 55 ч) | 60 000 | 72 000 | 108 000 | 132 000 |
| Итого разработка | 1 141 750 | 1 753 500 | 2 575 250 | 3 343 750 |
| Непредвиденные расходы (10%) | 114 250 | 175 500 | 257 750 | 334 250 |
| ИТОГО | 1 256 000 | 1 929 000 | 2 833 000 | 3 678 000 |
| Скидка прогрессивная | — | — | 5% (−142 000) | 7% (−257 000) |
| Итого со скидкой | 1 256 000 | 1 929 000 | 2 691 000 | 3 421 000 |
| Всего часов | 455 | 695 | 1 020 | 1 325 |
17. Дорожная карта и план спринтов
gantt
title Дорожная карта Ревизоръ
dateFormat YYYY-MM-DD
excludes weekends
section Discovery
Аудит iiko API + архитектура :d0, 2026-04-14, 10d
section Пилот
Data pipeline + дашборды :a1, after d0, 10d
Mobile + аномалии + alerts :a2, after a1, 10d
Интеграция + тестирование :a3, after a2, 10d
section Старт
OCR накладных :b1, after a3, 10d
Техкарты + цены :b2, after b1, 10d
section Бизнес
Прогнозы + заказы :c1, after b2, 10d
AI-следователь + Health :c2, after c1, 10d
section Премиум
Watch + геймификация v2 :d1, after c2, 10d
Мультисеть + R-Keeper :d2, after d1, 10d
Ключевые вехи
| Неделя | Веха | Результат |
|---|---|---|
| 2 | Discovery завершён | Доступ к iiko API, данные синхронизируются, архитектура утверждена |
| 4 | Data pipeline готов | Все данные из iiko в нашей базе, дашборд работает |
| 6 | Пилот сдан | Мобильное приложение с аномалиями и push-уведомлениями |
| 8 | OCR работает | Накладные распознаются из фото с точностью ≥ 85% |
| 10 | Старт сдан | Техкарты анализируются, цены мониторятся |
| 12 | Прогнозы обучены | Модель обучена на 3+ месяцах данных, первые рекомендации |
| 14 | Бизнес сдан | AI-следователь работает, Health Score отображается |
| 16 | Watch + рейтинги | Apple Watch app, система рейтингов ресторанов |
| 18 | Премиум сдан | Мультисеть, ClickHouse, адаптер R-Keeper спроектирован |
18. Предварительные исследования
Завершённые исследования
| # | Тема | Ключевой результат |
|---|---|---|
| R1 | iiko Cloud API vs Server API | Cloud API не содержит складских данных — нужна дуальная интеграция |
| R2 | Рынок AI для ресторанов (РФ) | 0 конкурентов с AI-аномалиями в iiko Marketplace. Ниша свободна |
| R3 | VLM для русских накладных | Gemini 2.5 Flash: $0.0004/стр, 94% точность — оптимальный выбор |
| R4 | Flutter vs React Native | Flutter: лучше производительность, графики, Apple Watch, найм в РФ |
| R5 | Multi-tenant архитектура | PostgreSQL + RLS: ~2–5% overhead, проверено на Salesforce/Shopify масштабе |
| R6 | 152-ФЗ и санкции | Firebase/AWS заблокированы — только Yandex Cloud / Selectel |
| R7 | Геймификация в B2B | Progress bars + Health Score работают; badges/leaderboards — нет |
| R8 | Регуляторные системы | ЕГАИС (порционный учёт с 01.07.2024), Меркурий (SOAP), Честный знак (REST) — интеграция через DocsInBox |
Открытые вопросы (валидация на реальных данных)
| # | Вопрос | Когда закроется |
|---|---|---|
| OQ1 | Фактические rate limits iiko API | Sprint 0 (Discovery) |
| OQ2 | Качество фото накладных у клиента (тестовая выборка) | Sprint 0 |
| OQ3 | Достаточно ли 3 месяцев данных для прогнозов MAPE ≤ 25%? | Sprint 5 |
| OQ4 | Есть ли у клиента ЭДО-оператор (Diadoc/SBIS)? | До старта |
19. Стратегия тестирования
| Уровень | Что тестируем | Инструмент | Критерий |
|---|---|---|---|
| Unit | Бизнес-логика, расчёты, парсеры | Jest / Vitest | Покрытие ≥ 70% |
| Integration | iiko API моки, DB queries, очереди | Testcontainers | Все CRUD + edge cases |
| E2E Mobile | Основные flow в приложении | Patrol (Flutter) | 10 ключевых сценариев |
| Accuracy (ML) | Точность аномалий и прогнозов | Custom benchmarks | CUSUM: детекция 1σ за ≤ 15 наблюдений; MAPE ≤ 25% |
| OCR Accuracy | Распознавание накладных | Тестовая выборка 50 накладных | ≥ 85% для фото, ≥ 92% для PDF |
| Performance | Время ответа API под нагрузкой | k6 | p95 ≤ 3 сек при 50 одновременных пользователях |
| Security | Изоляция тенантов (RLS) | Ручные тесты + автотесты | 0 утечек данных между тенантами |
20. Развёртывание и инфраструктура
Стартовая конфигурация (11 ресторанов)
Docker Compose на Yandex Compute Cloud:
├── app (NestJS API) — 2 vCPU, 4 GB RAM
├── postgres (PostgreSQL 16 + pgvector) — managed, 2 vCPU, 4 GB RAM
├── redis (кэш + очереди BullMQ) — managed, 2 GB
├── keycloak (авторизация) — 1 vCPU, 2 GB RAM
├── worker (фоновые задачи: OCR, ML, sync) — 2 vCPU, 4 GB RAM
└── nginx (reverse proxy + SSL)
Оценка стоимости: ~12 000–15 000 руб/мес
Масштабирование (50+ ресторанов)
- Переход на Managed Kubernetes (Yandex)
- PostgreSQL read replica
- ClickHouse для аналитики (Премиум)
- Redis Cluster
- CDN для мобильного API
Оценка: ~60 000–70 000 руб/мес
Мониторинг и бэкапы
- Мониторинг: Grafana + Prometheus (метрики API, iiko sync, ML pipeline)
- Логи: Yandex Cloud Logging
- Алерты: PagerDuty / Telegram-бот для команды
- Бэкапы: Ежедневные снапшоты PostgreSQL, хранение 30 дней
- DR: RPO ≤ 24 часа, RTO ≤ 4 часа
Соответствие 152-ФЗ
- Все данные хранятся в Yandex Cloud (дата-центры в России)
- Персональные данные (имена, телефоны сотрудников) не покидают российский контур
- При вызове зарубежных LLM API — данные анонимизируются (удаляются ФИО, контакты, адреса)
- YandexGPT используется для любых запросов, содержащих ПДн
21. Критерии приёмки
Пилот
| # | Критерий | Метрика |
|---|---|---|
| 1 | iiko данные синхронизируются | Задержка ≤ 15 минут, 0 потерь данных за 7 дней |
| 2 | Мобильное приложение работает | Установка на iOS + Android, авторизация, дашборд |
| 3 | Аномалии обнаруживаются | ≥ 3 реальных аномалии за первую неделю работы |
| 4 | Push-уведомления доставляются | 100% доставка критичных алертов в течение 60 сек |
Старт
| # | Критерий | Метрика |
|---|---|---|
| 5 | OCR распознаёт накладные | ≥ 85% точность на 20 тестовых фото клиента |
| 6 | Товары сопоставляются | ≥ 80% автоматического матчинга |
| 7 | Техкарты анализируются | Отчёт по 10 ключевым ингредиентам |
Бизнес
| # | Критерий | Метрика |
|---|---|---|
| 8 | Прогнозы работают | MAPE ≤ 30% после 1 месяца (≤ 25% после 3 месяцев) |
| 9 | AI-следователь даёт рекомендации | Разбор тестовой инвентаризации с ≥ 5 позициями |
| 10 | Health Score отображается | Score для всех 11 ресторанов, обновление ежедневно |
Премиум
| # | Критерий | Метрика |
|---|---|---|
| 11 | Apple Watch работает | Уведомления на часах, отображение ключевых метрик |
| 12 | Рейтинги и стрики | Рейтинг ресторанов обновляется еженедельно |
| 13 | Мультисеть | Переключение между двумя сетями, сводный дашборд |
22. Нефункциональные требования
| # | Параметр | Порог |
|---|---|---|
| N1 | Время ответа API (p95) | ≤ 3 секунды |
| N2 | Одновременные пользователи | ≥ 50 |
| N3 | Доступность (uptime) | ≥ 99% за неделю |
| N4 | Время загрузки мобильного приложения | ≤ 3 секунды (cold start) |
| N5 | Время распознавания накладной | ≤ 15 секунд |
| N6 | Время синхронизации с iiko | ≤ 15 минут (batch), ≤ 5 секунд (webhooks) |
| N7 | Покрытие тестами (backend) | ≥ 70% |
| N8 | Изоляция данных тенантов | 0 утечек (RLS тесты) |
| N9 | Размер мобильного приложения | ≤ 50 MB (без кэша) |
| N10 | Offline-данные на устройстве | ≤ 70 MB |
Часть III: Коммерческие условия
23. Как мы работаем
| Активность | Частота | Формат |
|---|---|---|
| Демо спринта | Каждые 2 недели | Видеозвонок + демонстрация на staging |
| Еженедельный sync | 1 раз в неделю (30 мин) | Статус, блокеры, решения |
| Доступ к staging | Постоянный | URL staging-сервера (с Sprint 0) |
| Канал связи | Постоянный | Telegram-группа проекта |
| Приёмка результатов | По завершении пакета | Демо + чеклист приёмки (раздел 21) |
Управление изменениями: Изменения к ТЗ оформляются через Change Request — команда оценивает влияние на сроки и бюджет, обе стороны согласуют до начала реализации.
Доступ к коду: Клиент получает доступ к Git-репозиторию с первого дня. Все коммиты, PR и код-ревью видны в реальном времени.
24. Условия оплаты
Discovery (отдельный этап) — 190 000 руб
| # | Событие | Оплата |
|---|---|---|
| 1 | Предоплата Discovery | 190 000 руб |
Discovery зачитывается на 100% в стоимость любого выбранного пакета.
Пакет «Пилот» — 1 256 000 руб (с учётом зачёта Discovery: 1 066 000 руб)
| # | Событие | Оплата | Нарастающим |
|---|---|---|---|
| 1 | Discovery (уже оплачен) | 190 000 руб | 190 000 руб |
| 2 | Предоплата разработки | 320 000 руб | 510 000 руб |
| 3 | Приёмка Sprint 1 (data pipeline) | 533 000 руб | 1 043 000 руб |
| 4 | Финальная приёмка | 213 000 руб | 1 256 000 руб |
Пакет «Старт» — 1 929 000 руб (с учётом зачёта Discovery: 1 739 000 руб)
| # | Событие | Оплата | Нарастающим |
|---|---|---|---|
| 1 | Discovery (уже оплачен) | 190 000 руб | 190 000 руб |
| 2 | Предоплата разработки | 522 000 руб | 712 000 руб |
| 3 | Приёмка Пилота (Sprint 3) | 870 000 руб | 1 582 000 руб |
| 4 | Финальная приёмка | 347 000 руб | 1 929 000 руб |
Пакет «Бизнес» — 2 691 000 руб (с учётом зачёта Discovery: 2 501 000 руб)
| # | Событие | Оплата | Нарастающим |
|---|---|---|---|
| 1 | Discovery (уже оплачен) | 190 000 руб | 190 000 руб |
| 2 | Предоплата разработки | 750 000 руб | 940 000 руб |
| 3 | Приёмка Пилота (Sprint 3) | 625 000 руб | 1 565 000 руб |
| 4 | Приёмка Старта (Sprint 5) | 625 000 руб | 2 190 000 руб |
| 5 | Финальная приёмка | 501 000 руб | 2 691 000 руб |
Пакет «Премиум» — 3 421 000 руб (с учётом зачёта Discovery: 3 231 000 руб)
| # | Событие | Оплата | Нарастающим |
|---|---|---|---|
| 1 | Discovery (уже оплачен) | 190 000 руб | 190 000 руб |
| 2 | Предоплата разработки | 808 000 руб | 998 000 руб |
| 3 | Приёмка Пилота (Sprint 3) | 808 000 руб | 1 806 000 руб |
| 4 | Приёмка Старта (Sprint 5) | 646 000 руб | 2 452 000 руб |
| 5 | Приёмка Бизнеса (Sprint 7) | 485 000 руб | 2 937 000 руб |
| 6 | Финальная приёмка | 484 000 руб | 3 421 000 руб |
Для варианта B (Партнёрство) все суммы (кроме Discovery) уменьшаются на 25%. Структура платежей сохраняется.
25. Ежемесячные расходы
11 ресторанов (пилот)
| Компонент | Стоимость/мес | Технология |
|---|---|---|
| Хостинг (Yandex Cloud) | 12 000–15 000 руб | Compute + Managed PostgreSQL + Redis |
| AI/LLM APIs (тиерная маршрутизация) | 3 000–8 000 руб | YandexGPT Lite + DeepSeek V3.2 + Claude (5% запросов) |
| OCR накладных (VLM) | 500–1 500 руб | Gemini 2.5 Flash (~2 200 страниц/мес) |
| Погода API | 500 руб | Yandex Weather |
| Итого | 16 000–25 000 руб | |
| На ресторан | ~1 500–2 300 руб |
50 ресторанов (масштабирование)
| Компонент | Стоимость/мес |
|---|---|
| Хостинг (Kubernetes) | 60 000–70 000 руб |
| AI/LLM APIs | 8 000–15 000 руб |
| OCR (VLM) | 3 000–5 000 руб |
| Прочее | 2 000–5 000 руб |
| Итого | 73 000–95 000 руб |
| На ресторан | ~1 500–1 900 руб |
Ежемесячные расходы оплачиваются клиентом напрямую. AiDevTeam настраивает инфраструктуру в рамках проекта.
26. Риски и митигация
quadrantChart
title Risk Map
x-axis "Low probability" --> "High probability"
y-axis "Low impact" --> "High impact"
R1 iiko API instability: [0.4, 0.8]
R2 Staff resistance: [0.8, 0.5]
R3 Invoice photo quality: [0.6, 0.6]
R4 Insufficient ML data: [0.3, 0.7]
R5 Sanctions foreign API: [0.5, 0.4]
R6 iiko license slots: [0.4, 0.5]
| Риск | Влияние | Митигация |
|---|---|---|
| iiko API нестабильность — недокументированные лимиты, инвалидация токенов | Высокое | Кэширование в Redis, fallback на batch-синхронизацию, мониторинг доступности |
| Сопротивление бухгалтеров — «ничему учиться не хотим» | Среднее | Геймификация (Health Score, стрики), постепенное обучение, UI проще iiko |
| Качество фото накладных — низкое разрешение, штампы, помятость | Среднее | Предобработка OpenCV + fallback на GPT-4o + human-in-the-loop |
| Недостаток исторических данных — точность ML модели | Высокое | Начинаем с SPC (20 дней данных), ML подключаем после 3+ месяцев |
| Санкции и зарубежные API — отключение OpenAI/Google | Среднее | YandexGPT как primary, Qwen2.5-VL (self-hosted) как fallback для OCR |
| Лицензионные слоты iiko Server API — исчерпание при polling | Среднее | Обязательный logout после каждого запроса, pool management |
| Scope creep — клиент хочет «ещё и это» | Среднее | Change Request процесс, фиксированный скоуп пакета, опции как отдельные модули |
27. Гарантии
- Гарантия ценового потолка: после завершения Discovery финальная стоимость проекта может уменьшиться, но не может увеличиться более чем на 15% от указанных в данном предложении цен
- Гарантийный период: 30 дней после приёмки каждого пакета
- В рамках гарантии: Исправление багов, выявленных при нормальной эксплуатации
- Вне гарантии: Новая функциональность, изменения требований, интеграции с новыми системами
- Исходный код: Передаётся клиенту в полном объёме (для варианта A). Для варианта B — совместный доступ
- Документация: Техническая документация API, инструкция по развёртыванию, руководство администратора
28. Требования к клиенту
| # | Что нужно | Когда | Зачем |
|---|---|---|---|
| 1 | Доступ к iiko Cloud API (API-ключ) | До Sprint 0 | Интеграция |
| 2 | Доступ к iiko Server API (логин/пароль) | До Sprint 0 | Складские данные |
| 3 | Тестовые накладные (10–20 шт: PDF + фото) | До Sprint 3 | Настройка OCR |
| 4 | Контактное лицо для вопросов по учёту | Постоянно | Предметная экспертиза |
| 5 | Тестовые устройства (iPhone + Android) | До Sprint 2 | Тестирование приложения |
| 6 | Доступ к iiko интерфейсу (для изучения) | До Sprint 0 | UX исследование |
| 7 | ЭДО-оператор (если есть): доступ к API | До Sprint 3 | Интеграция с ЭДО |
29. Что не входит
- Разработка полноценной системы учёта (замена iiko)
- Интеграция с 1С
- Разработка для R-Keeper (кроме архитектуры адаптера в Премиум)
- Интеграция с ЕГАИС, Меркурий, Честный знак (рекомендуем DocsInBox)
- Маркетинг и продвижение продукта
- Юридическое сопровождение создания компании
- Публикация в App Store / Google Play (входит настройка TestFlight/Beta)
- Дизайн логотипа и фирменного стиля
30. Открытые вопросы
OQ1: Бюджетные ожидания
Почему спрашиваем: На встрече вопрос о бюджете остался без ответа. Наша рекомендация — начать с Discovery (190 000 руб), затем пакет «Бизнес» по варианту Партнёрство (1 884 000 руб). Если бюджет существенно ниже, мы перестроим пакеты или предложим более гибкую рассрочку. Если выше — можем сразу включить дополнительные опции.
Варианты:
- A) Вариант Бизнес (Партнёрство) — 1 884 000 руб
- B) Вариант Старт (Партнёрство) — 1 350 000 руб с расширением позже
- C) Поэтапная оплата с более длинными интервалами
OQ2: Тип установки iiko — Cloud или Server?
Почему спрашиваем: Исследование iiko API показало критическое ограничение — iiko Cloud API (iikoTransport) не содержит эндпоинтов для складских остатков, накладных и технологических карт. Все эти данные доступны только через iiko Server API (/resto/api/). Нам нужно точно понять: у вас чистый iiko Cloud (SaaS) или iiko с собственным/облачным сервером? Если Server API недоступен — архитектуру придётся кардинально пересматривать, и это влияет на стоимость и сроки.
Варианты:
- A) iiko Cloud + Server API доступен (идеальный вариант)
- B) Только iiko Cloud (SaaS) без Server API — потребуется альтернативный подход
- C) Не уверены — нужна совместная проверка на Discovery
OQ3: Запрос на доступ к iiko API
Почему просим: Без доступа к iiko API этап Discovery невозможен — мы не сможем проверить доступные эндпоинты, скорость синхронизации и ограничения. Это блокирующий запрос: пока нет доступа, работа не начинается. На встрече 19.02 вы предложили предоставить доступ — просим это сделать до старта проекта.
Что нужно:
- API-ключ iiko Cloud (iikoTransport)
- Логин/пароль iiko Server API (если доступен — см. OQ2)
- Гостевой доступ к веб-интерфейсу iiko (для изучения UX и структуры данных)
OQ4: Есть ли ЭДО-оператор?
Почему спрашиваем: Если ваши поставщики уже работают через электронный документооборот (Диадок, СБИС, Контур), то значительная часть накладных приходит в структурированном виде — и их не нужно распознавать через OCR. Это может существенно упростить и удешевить пакет «Старт» (модуль распознавания накладных). По данным исследования, 40–60% ресторанных поставщиков в крупных городах уже перешли на ЭДО.
Варианты:
- A) Да, используем (какой оператор?)
- B) Частично — крупные поставщики через ЭДО, мелкие на бумаге
- C) Нет, всё на бумаге / через DocsInBox
OQ5: Сколько уникальных товаров (SKU) в вашей базе iiko?
Почему спрашиваем: Количество SKU напрямую влияет на производительность системы, объём хранилища и стоимость инфраструктуры. Для 300 SKU хватит минимальной конфигурации, для 3 000 — нужно закладывать более мощные серверы и оптимизировать алгоритмы сопоставления товаров. Также это влияет на точность ML-моделей: чем больше SKU, тем больше данных нужно для обучения.
Варианты:
- A) До 500 SKU
- B) 500–1 500 SKU
- C) Более 1 500 SKU
OQ6: Какой объём исторических данных есть в iiko?
Почему спрашиваем: Для AI-прогнозирования (пакет «Бизнес») нужен минимум 3 месяца данных по продажам, а для полноценного учёта сезонности — 12+ месяцев. Если исторических данных мало, старт модуля прогнозирования сдвигается: система сначала накопит данные на этапе Пилот/Старт и только потом начнёт выдавать надёжные рекомендации. Это не проблема, но влияет на ожидания по срокам.
Варианты:
- A) Менее 6 месяцев
- B) 6–12 месяцев
- C) Более 12 месяцев (идеально)
OQ7: Приоритет мобильное приложение vs. веб
Почему спрашиваем: На встрече вы однозначно сказали «приложение на iOS и Android с push-уведомлениями». Однако для аналитики и сложных отчётов (пакет «Бизнес») удобнее веб-интерфейс — большой экран, таблицы, графики. Нам нужно определить приоритет, чтобы правильно распределить ресурсы: делать сначала мобильное, а веб позже — или параллельно.
Варианты:
- A) Mobile-first: приложение в Пилоте, веб в Бизнесе (рекомендуем)
- B) Web-first: веб в Пилоте, мобильное в Старте
- C) Параллельно: обе платформы с Пилота (+20% к стоимости)
OQ8: Геймификация — уровень жёсткости
Почему спрашиваем: Вы описали два разных подхода: «подсказчик, который подсвечивает проблемы» и «не сделал это — не даст сделать то» (блокировка действий). Наше исследование показывает, что в B2B-среде блокировка вызывает негативную реакцию и саботаж — бухгалтеры начинают вносить фиктивные данные, чтобы обойти ограничения. Мягкая мотивация (Health Score, стрики, прогресс-бары) работает лучше. Но финальное решение за вами — вы знаете своих бухгалтеров.
Варианты:
- A) Мягкая мотивация: Health Score + стрики + прогресс-бары (рекомендуем)
- B) Жёсткий контроль: Health Score + блокировка действий при невыполнении
- C) Полная геймификация: баллы, ачивки, рейтинги, блокировки
OQ9: Когда вы хотите начать?
Почему спрашиваем: Наш план-график начинается с 14 апреля 2026. Это даёт ~4 недели на согласование, договор и предоплату. Если у вас другие сроки (раньше или позже), мы скорректируем дорожную карту и зарезервируем команду.
OQ10: Будет ли Александр доступен для консультаций на этапе Discovery?
Почему спрашиваем: На встрече Александр был представлен как «один из лучших специалистов по iiko в стране». Его экспертиза критична для этапа Discovery (Sprint 0): нам нужно понять особенности вашей конфигурации iiko, логику техкарт, процессы инвентаризации. Без предметного эксперта на стороне клиента Discovery займёт в 2–3 раза больше времени.
31. Перспективы развития
- R-Keeper адаптер — подключение второй по популярности системы учёта в России (~65 000 установок)
- Ритейл-модуль — расширение на магазины и супермаркеты (товарный учёт без производства)
- Отельный модуль — учёт в гостиницах (Micros и аналоги)
- AI-автозаказ — полная автоматизация закупок: система сама формирует и отправляет заказы поставщикам
- Маркетплейс iiko — публикация в iiko Store для привлечения клиентов без прямых продаж
- Порционный учёт алкоголя — интеграция с ЕГАИС для порционного учёта (актуально с 01.07.2024)
- Кросс-ресторанная оптимизация — перемещение излишков между точками вместо списания (опция О2)
32. Глоссарий
| Термин | Определение |
|---|---|
| Технологическая карта (техкарта) | Документ, описывающий рецептуру блюда: ингредиенты, вес брутто/нетто, потери при обработке |
| Вес брутто | Масса ингредиента до кулинарной обработки (например, 270 г сырого стейка) |
| Вес нетто | Масса ингредиента после обработки (например, 200 г готового стейка) |
| Усушка/утряска | Потери массы продукта при хранении, варке, жарке, чистке |
| Фудкост | Процент себестоимости продуктов от выручки ресторана (норма: 25–35%) |
| Инвентаризация | Ежемесячная сверка фактических складских остатков с данными системы учёта |
| iiko | Система автоматизации ресторанного бизнеса (POS + учёт + аналитика) |
| DocsInBox | Сервис электронного документооборота для ресторанов (ввод накладных, ЭДО) |
| ЕГАИС | Единая государственная автоматизированная информационная система учёта алкоголя |
| Меркурий | Система электронной ветеринарной сертификации (молоко, мясо) |
| Честный знак | Система маркировки и прослеживаемости товаров |
| Multi-tenant | Архитектура, при которой одна система обслуживает несколько независимых клиентов с изоляцией данных |
| RLS (Row-Level Security) | Механизм PostgreSQL для изоляции данных на уровне строк — каждый тенант видит только свои записи |
| SPC (Statistical Process Control) | Статистические методы контроля качества (CUSUM, EWMA) для обнаружения аномалий |
| VLM (Vision Language Model) | Нейросеть, анализирующая изображения и извлекающая структурированные данные |
33. Следующие шаги
| # | Действие | Ответственный | Срок |
|---|---|---|---|
| 1 | Оплата Discovery (190 000 руб) | Клиент | 1 неделя |
| 2 | Предоставление API-доступа к iiko | Клиент | До старта Discovery |
| 3 | Старт Discovery (2 недели) | AiDevTeam | После оплаты |
| 4 | Демо Discovery: архитектура + первые данные из iiko | AiDevTeam | +2 недели |
| 5 | Выбор пакета и варианта (A или B) по итогам Discovery | Клиент | 1 неделя после демо |
| 6 | Подписание договора на разработку и предоплата | Обе стороны | 1–2 недели |
| 7 | Предоставление тестовых накладных (10–20 шт) | Клиент | До Sprint 3 |
| 8 | Старт разработки (Sprint 1) | AiDevTeam | После предоплаты |
Все оценки являются предварительными и будут уточнены после этапа Discovery. Гарантия ценового потолка: увеличение не более +15%.
Предложение действительно 30 дней. Разработка: AiDevTeam