Программное обеспечение "ili" для автоматизации и увеличения объемов продаж с элементами управления клиентским опытом и оптимизации процесса покупки, предоставляющего клиентам интерактивный опыт визуализации продуктов в реальном времени с помощью технологии дополненной реальности

В результате выполнения НИОКР разработан и испытан программный прототип платформы для создания, хранения и отображения объектов дополненной реальности с встроенной системой аналитики пользовательских взаимодействий. Прототип включает четыре интегрированных модуля: модуль создания AR-проектов, модуль управления базой 3D-моделей и ассетов, модуль аналитики и блиц-приложение для просмотра AR-сцен на мобильных устройствах. Эти компоненты объединены в единую архитектуру, обеспечивающую полный цикл работы с контентом — от загрузки моделей и конфигурации сцены до отображения в режиме дополненной реальности и последующего анализа взаимодействий пользователей. Архитектура программного обеспечения реализована по клиент-серверной модели и построена на веб-технологиях, что обеспечивает кроссплатформенную совместимость и возможность масштабирования. Серверная часть основана на стеке Node.js + Express с использованием MongoDB для хранения данных проектов и моделей, а клиентская часть — на WebXR, Three.js и технологиях рендеринга glTF/GLB-моделей с поддержкой сжатия и оптимизации (DRACO, glTF-Transform). Авторизация реализована через JWT с ролевой моделью доступа. Такая структура соответствует требованиям технического задания к модульности, безопасности, отказоустойчивости и совместимости с мобильными устройствами. Прототип обеспечивает отображение AR-контента на устройиях, поддерживающих ARCore и ARKit, с автоматическим выбором режима рендеринга, включая fallback-режим для устройств с ограниченной графической производительностью. Проведённые испытания подтвердили стабильность работы рендеринга: средняя частота кадров составляет 45–60 FPS, что превышает минимальные требования технического задания. Среднее время загрузки моделей составляет 1,4–2,0 секунды, время отклика API — порядка 280 мс, при требуемых значениях не более 3 секунд и 300 мс соответственно. Производительность остаётся стабильной при подключении порядка 200 одновременных пользователей, что соответствует требованиям к масштабируемости прототипа. Система аналитики обеспечивает сбор данных о действиях пользователей в AR-сцене, включая просмотры, взаимодействия с объектами, ошибки, технические параметры устройств и параметры сессий. Данные агрегируются и отображаются в административной панели для анализа поведения и эффективности контента. После проведённых испытаний модуль аналитики был доработан: улучшена регистрация событий при нестабильном соединении, расширены типы логируемых событий и оптимизирована обработка запросов. В результате точность сбора событий выросла до 98–99%, а число потерянных данных не превышает 2% при пиковых нагрузках. Модуль создания AR-проектов обеспечивает настройку сцены без необходимости программирования, включая добавление моделей, конфигурацию их параметров, позиционирование в пространстве, настройку стартовых экранов и публикацию. Модуль базы ассетов поддерживает загрузку, хранение, автоматическую оптимизацию и связку моделей с проектами, что позволяет использовать унифицированную библиотеку контента. Созданная база 3D-моделей систематизирована по сценариям применения и может использоваться как для демонстрационных, так и для коммерческих проектов. По итогам всех работ подтверждено соответствие разработанного прототипа требованиям технического задания как в части функциональности модулей, так и в части технологических и эксплуатационных характеристик: обеспечена кроссплатформенная работа, реалистичное отображение моделей в AR, защищённое взаимодействие с данными, удовлетворительная производительность и возможность дальнейшего промышленного масштабирования.