English

НооСофт представил свое решение «Честный рейс: Слив Топлива» на «Дне заказчика» в Московском инновационном кластере

В кластере «Ломоносов» завершились «Дни заказчика» в рамках «Марафона инноваций» – совместного проекта Московского инновационного кластера и Фонда «Росконгресс».

Мероприятие прошло в два этапа и было посвящено поиску технологических решений для транспортной отрасли и машиностроения.

В первый день, организованный совместно с ОАО «РЖД», более 30 технологических компаний представили свои разработки, направленные на повышение эффективности перевозок, цифровизацию процессов и развитие инфраструктуры. Среди участников – «Чистая Энергия», «Онсинт», «Люфтэра», «Нью Лайн Инжиниринг» и другие.

Наиболее насыщенная часть программы пришлась на второй день, прошедший при участии компании «Современные транспортные технологии» (СТТ) – одного из крупнейших игроков рынка коммерческого транспорта. В центре внимания оказались решения для интеллектуального, безопасного и автоматизированного транспорта будущего.

В рамках питч-сессии НооСофт презентовал модуль для обнаружения аномалий в расходе топлива и снижения операционных потерь. Разработка позволяет выявлять отклонения в работе транспорта и оптимизировать эксплуатационные расходы.

Наряду с НооСофт свои решения представили технологические компании разного профиля: «Интек Глобал», «Акцептум», «СТЕЙДЖВАН», «СейлзАИ», «Апэрбот», «ДСС Лаб», «Монтранс», «МАЙМИТ», «Чистая Энергия» и другие участники.

«Дни заказчика» стали площадкой для прямого диалога между разработчиками и крупным бизнесом, позволив компаниям получить обратную связь и обсудить перспективы пилотирования и внедрения решений.

«Марафон инноваций» продолжится следующими этапами, посвящёнными робототехнике, финансам и строительству. Лучшие проекты будут представлены на финальном демо-дне в рамках ПМЭФ-2026.

Новости по теме
CeMAT RUSSIA 2026 — как объединить данные, ИТ-системы и ИИ
Колибри-АРМ представила новый релиз системы с акцентом на пользовательский опыт
Снижение затрат на подготовку данных до 30%. ITPS представила адаптивный модуль AVIST Oil&Gas на базе машинного обучения на конференции «ГРИМО-2026»

Мы используем необходимые файлы cookie для работы и безопасности сайта. С вашего согласия мы также можем использовать аналитические файлы cookie для анализа посещаемости и улучшения работы сайта.

Подробнее об используемых файлах cookie и обработке данных — в Политике конфиденциальности и обработки персональных данных.