{
"ru": {
"skip_main": "К основному содержимому",
"back_to_top": "Наверх",
"nav_cycle": "Как работает",
"nav_noerp": "Не ERP",
"nav_contours": "Диагностика",
"nav_agents": "Зеркало",
"nav_effect": "Эффект",
"nav_pilot_first": "Пилот",
"nav_safe": "Контроль",
"nav_pilot": "Обсудить пилот",
"nav_login": "Войти",
"lang_aria": "Язык",
"lang_ru": "RU",
"lang_en": "EN",
"cookie_text": "Мы не подключаем сторонние аналитические cookies. Нажимая «Понятно», вы сохраняете выбор.",
"cookie_ok": "Понятно",
"hero_badge": "Платформа цифровой зрелости · лёгкая промышленность",
"hero_h1": "Узнайте, готово ли ваше производство к цифре — и наблюдайте его в реальном времени",
"hero_sub": "PragmaDesalu оценивает цифровую зрелость швейного и текстильного производства по научной методике, показывает руководителю брак, выработку, сроки и загрузку на одном экране и подсказывает, что цифровизировать в первую очередь.",
"morning_label": "Зеркало производства",
"morning_h2": "Директор видит производство в моменте",
"morning_intro": "Один экран вместо разрозненных таблиц из 1С, склада и мессенджера: брак, выработка, сроки, загрузка — по семи блокам эффективности.",
"morning_card_title": "Сегодня 09:00 · цех пошива · смена",
"morning_section_title": "3 риска требуют решения",
"morning_risk1_amount": "брак ВТО ↑",
"morning_risk1": "Рост брака на операции влажно-тепловой обработки",
"morning_risk2_amount": "срок −1 день",
"morning_risk2": "Заказ №… отстаёт от графика выпуска",
"morning_risk3_amount": "простой",
"morning_risk3": "Раскройный стол простаивает — нет фурнитуры",
"morning_stats": "8 нарядов закрыто за смену · 2 эскалированы · 0 нарушений регламента",
"morning_cta1": "Открыть Decision Card",
"morning_cta2": "Все сигналы",
"morning_disclaimer": "Пример сигналов первого пилота. Конкретные цифры публикуются после внедрения.",
"adaptive_label": "Адаптивный ввод",
"adaptive_h2": "Начните с ручного ввода — без переоборудования",
"adaptive_intro": "Платформа не требует сразу оснащать цех датчиками. Каждый показатель можно вносить вручную, импортировать или собирать автоматически — режим выбирается по уровню зрелости.",
"adaptive_s1_title": "Вручную",
"adaptive_s1_desc": "Низкий уровень: сотрудник вносит KPI в простые формы. Дашборд работает с первого дня.",
"adaptive_s2_title": "Импорт",
"adaptive_s2_desc": "Средний уровень: данные подтягиваются из 1С, склада, CRM. Меньше ручного труда.",
"adaptive_s3_title": "Автозахват",
"adaptive_s3_desc": "Высокий уровень: показатели снимаются с оборудования и видеоконтроля цеха.",
"adaptive_note": "Платформа растёт вместе с вашей зрелостью.",
"dc_label": "Decision Card",
"dc_h2_a": "Карточка решения",
"dc_h2_b": "как AI попадает на экран руководителя",
"dc_intro": "Когда сигнал требует решения по браку, срокам или нагрузке, AI не делает ничего сам. Он показывает руководителю карточку с источником, оценкой потерь, рекомендацией и понятным набором кнопок. Один интерфейс — для сигналов цеха, ОТК, склада, кадровых событий.",
"dc_card_signal_id": "Сигнал #UA-00421",
"dc_card_status": "Ожидает решения",
"dc_card_meta": "Источник: ОТК-сигнал 09:15 · Алексей М., начальник цеха",
"dc_card_finding_label": "Что нашёл AI",
"dc_card_finding": "Зафиксирован рост брака на операции пошива артикула №… Причина — отклонение натяжения нити. Корректирующее действие не назначено.",
"dc_card_loss_label": "Оценка потерь от брака",
"dc_card_loss": "−X% выхода годной продукции по артикулу (иллюстрация)",
"dc_card_reco_label": "Рекомендация",
"dc_card_reco": "BI-анализ брака по операциям / моделям / сменам · техническое задание сформировано",
"dc_card_confidence_rest": "· опирается на базу разрешённых случаев (пример)",
"dc_btn_create_task": "Включить в дорожную карту",
"dc_btn_assign": "Назначить ответственного",
"dc_btn_edit": "Изменить рекомендацию",
"dc_btn_reject": "Отклонить с причиной",
"dc_after_label": "Что произойдёт после нажатия",
"dc_after": "Действие получает Impact ID, попадает в Frontline App исполнителю, фиксируется в audit-trail. Через 30 / 60 / 90 дней эффект сверяется с baseline в Impact Report.",
"dc_oneliner": "Один и тот же тип карточки — для сигнала брака, просрочки наряда, отклонения склада, кадрового события. Руководитель учится одному интерфейсу, а не пяти.",
"proof_label": "Доказательная методика",
"proof_h2_a": "Как PragmaDesalu",
"proof_h2_b": "доказывает эффект",
"proof_intro": "PragmaDesalu — это не презентация. Это четырёхшаговый фреймворк, в конце которого вы получаете не интерфейс, а отчёт с измеримой дельтой по согласованным метрикам.",
"proof_step1_num": "1",
"proof_step1_title": "Baseline",
"proof_step1_when": "3–5 дней",
"proof_step1_desc": "Согласуем список метрик и фиксируем их текущие значения по предприятию: SLA нарядов, time-to-first-action (время до первого действия), брак по операциям, выработка, срочность заказов и др. Без этого замера остальные шаги бессмысленны.",
"proof_step2_num": "2",
"proof_step2_title": "Shadow Mode",
"proof_step2_when": "7–10 дней",
"proof_step2_desc": "PragmaDesalu наблюдает и формирует сигналы, но не запускает никаких действий. Сравниваем, что AI увидел, против того, что увидел персонал. Здесь мы калибруем confidence и отсекаем шум.",
"proof_step3_num": "3",
"proof_step3_title": "Recommendation Mode",
"proof_step3_when": "14–20 дней",
"proof_step3_desc": "AI предлагает действия. Менеджер подтверждает, редактирует или отклоняет каждое. Каждое решение получает Impact ID. Override rate — отдельная метрика: показывает, насколько часто человек не согласен с AI.",
"proof_step4_num": "4",
"proof_step4_title": "Impact Report",
"proof_step4_when": "30 / 60 / 90 дней",
"proof_step4_desc": "Сводный отчёт по изменению baseline-метрик. Не «нравится / не нравится», а количественная разница, разнесённая по сигналам, с цепочкой рекомендация → подтверждение → действие → результат.",
"report_label": "Пример Impact Report · 90 дней",
"report_disclaimer": "Поля X / Y — placeholders. Конкретные дельты фиксируются на baseline вашей площадки и публикуются только с письменного согласия клиента.",
"report_col_metric": "Метрика",
"report_col_baseline": "Baseline",
"report_col_after": "На 90 день",
"report_col_delta": "Δ",
"report_m1": "Time-to-first-action по сигналам брака",
"report_m1_b": "X мин",
"report_m1_a": "Y мин",
"report_m1_d": "−Z%",
"report_m2": "Доля задач, закрытых в SLA",
"report_m2_b": "X%",
"report_m2_a": "Y%",
"report_m2_d": "+Z пп.",
"report_m3": "Неотработанные сигналы ОТК без задачи",
"report_m3_b": "X/нед",
"report_m3_a": "Y/нед",
"report_m3_d": "−Z%",
"report_m4": "Повторный брак (по операции/артикулу)",
"report_m4_b": "X/мес",
"report_m4_a": "Y/мес",
"report_m4_d": "−Z%",
"report_m5": "% сотрудников, прошедших регламентные тесты",
"report_m5_b": "X%",
"report_m5_a": "Y%",
"report_m5_d": "+Z пп.",
"report_m6": "Override rate (AI ↔ руководитель)",
"report_m6_b": "—",
"report_m6_a": "X%",
"report_m6_d": "целевой коридор",
"report_override_note": "Override rate — дисциплинарная метрика самого AI. Слишком низкий процент означает, что руководители подтверждают всё без чтения; слишком высокий — что рекомендации не попадают в реальность. У зрелого пилота override rate стабилизируется в осмысленном коридоре, и это сигнал, что обе стороны контура работают.",
"proof_oneliner": "Мы не обещаем гарантированный рост. Мы обещаем измеримое сравнение «до и после» по согласованным с вами метрикам — и берём на себя обязательство показать его в течение 90 дней.",
"hero_diag_l2": "Контур цифровой зрелости PragmaDesalu",
"hero_diag_m1": "Меньше ручного контроля",
"hero_diag_m2": "Быстрее реакция",
"hero_diag_m3": "Прозрачность исполнения",
"hero_diag_m4": "Измеримый эффект",
"hero_esai_legend": "E · S · A · I — Events → Signals → Actions → Intelligence: от сырых событий до управляемых действий и обучения.",
"hero_cta_p": "Оценить зрелость",
"hero_cta_s": "Смотреть, как работает",
"hero_cta_deck": "Скачать обзор (PDF)",
"hero_reassure": "Без переоборудования. Начните с ручного ввода — платформа растёт вместе с вашей зрелостью.",
"hero_limit": "Только 3 предприятия принимаем на пилот до конца 2026 года. Пилот 30–45 дней, частично бесплатно.",
"prob_label": "Где теряется управление",
"prob_h2_a": "Ваше производство уже использует цифровые инструменты.",
"prob_h2_b": "Управление — всё ещё ручное.",
"prob_p1": "Заказы и партии — в 1С",
"prob_p2": "Выработка — в таблицах",
"prob_p3": "Брак — в журнале ОТК",
"prob_p4": "Финансы — в 1С",
"prob_p5": "Задачи и поручения — в мессенджерах",
"prob_p6": "Простои и сбои — в разговорах",
"prob_p7": "Контроль — в голове руководителя",
"prob_p8": "Склад ткани и фурнитуры — в бумаге, Excel или мессенджерах",
"prob_conclusion": "Данные есть. Единого слоя, который превращает их в управленческие действия и измеримый результат, — нет. Руководитель узнаёт о проблеме не раньше, чем она накопится.",
"prob_hygiene_note": "Когда данные по браку, выработке, срокам и загрузке живут в разных таблицах и разных людях, директор видит отклонение слишком поздно. PragmaDesalu превращает эти события в сигналы и действия внутри общего операционного контура.",
"diag_label": "Диагностика",
"diag_h2": "За 20 минут — ваш уровень цифровой готовности",
"diag_intro": "Оценка по научной методике: шесть критериев, шкала от 0 до 5, единый интегральный индекс. На выходе — конкретные ограничения и приоритеты, без ярлыка «хорошо/плохо».",
"diag_c1_title": "Цифровая фиксация данных",
"diag_c1_desc": "Оставляют ли ключевые операции — заказы, раскрой, пошив, брак, отгрузка — цифровой след.",
"diag_c2_title": "Интеграция потоков",
"diag_c2_desc": "Связаны ли данные производства, склада, закупок, продаж и финансов между собой.",
"diag_c3_title": "Качество данных",
"diag_c3_desc": "Полнота, точность, единые справочники, прослеживаемость заказа и партии.",
"diag_c4_title": "Аналитическая доступность",
"diag_c4_desc": "Как быстро руководитель получает отчёт о браке, сроках, загрузке и рентабельности.",
"diag_c5_title": "Оргготовность",
"diag_c5_desc": "Регламенты, ответственные за данные, культура решений на основе показателей.",
"diag_c6_title": "Прогнозный потенциал",
"diag_c6_desc": "Способность не только описывать, но и прогнозировать спрос, загрузку, риск брака.",
"diag_scale": "0 Низкий · 1 Начальный · 2–3 Средний · 4 Высокий · 5 Продвинутый",
"diag_cta": "Запросить диагностику",
"noerp_h2_a": "PragmaDesalu не заменяет ваши системы.",
"noerp_h2_b": "Она заставляет их работать как единый контур.",
"noerp_lead": "1С, MES, склад, ручной ввод и другие системы хранят данные и закрывают свои участки. PragmaDesalu связывает их с нарядами, регламентами, персоналом и управленческими действиями. Директор видит понятные сигналы и действия вместо разрозненных отчётов.",
"noerp_card_pms": "1С показывает заказы и партии — PragmaDesalu видит риск срыва срока.",
"noerp_card_pos": "Склад показывает остатки — PragmaDesalu видит риск простоя из-за нехватки материала.",
"noerp_card_crm": "MES / ручной ввод показывают выработку — PragmaDesalu видит отклонения и узкие места.",
"noerp_card_1c": "1С показывает финансы — PragmaDesalu видит отклонения себестоимости и кассовые риски.",
"noerp_card_tasks": "Наряды показывают исполнение — PragmaDesalu видит блокеры, просрочки и повторяемые сбои.",
"noerp_card_calls": "Мессенджеры цеха хранят переписку — PragmaDesalu видит неотработанные сигналы, причины простоев и слабые места.",
"noerp_partial": "частично",
"noerp_chip_erp": "Учёт — фиксирует",
"noerp_chip_bi": "BI — показывает",
"noerp_chip_crm": "CRM — продаёт",
"noerp_chip_pragma": "PragmaDesalu — действует",
"noerp_col_feat": "Возможность",
"noerp_col_erp": "Учёт / ERP",
"noerp_col_bi": "BI",
"noerp_col_crm": "CRM",
"noerp_col_pragma": "PragmaDesalu",
"noerp_r1": "Сквозной операционный контур",
"noerp_r2": "Задачи и эскалации из сигналов",
"noerp_r3": "Трассировка ответственности",
"noerp_r4": "Работает между системами",
"noerp_r5": "Без замены 1С / MES / ручного ввода",
"noerp_r6": "Агенты и сценарии действий",
"noerp_r7": "Аудит и подтверждения",
"noerp_scen_title": "Пример: плановый наряд на цех",
"noerp_scen_1": "1С: заказ на пошив партии создан",
"noerp_scen_2": "BI: сводка по выработке будет завтра",
"noerp_scen_3": "PragmaDesalu: наряд мастеру → контроль SLA → партия в срок",
"cycle_label": "Цикл продукта",
"cycle_h2": "Как PragmaDesalu управляет операционной реальностью",
"cycle_intro": "Цепочка, которую мы закрепляем на пилоте: Event → Signal → Decision → Action → Outcome → Learning.",
"cycle_1_title": "Событие",
"cycle_1_desc": "Наряд просрочен, брак вышел за порог, выработка упала, сигнал ОТК не отработан, сотрудник не выполнил регламент.",
"cycle_2_title": "Сигнал",
"cycle_2_desc": "Система определяет, что событие важно: это риск, потеря, блокер или возможность для роста.",
"cycle_3_title": "Решение",
"cycle_3_desc": "Decision Engine и агенты выбирают безопасное действие с учётом правил, контекста и прошлых результатов.",
"cycle_4_title": "Действие",
"cycle_4_desc": "PragmaDesalu создаёт наряд, отправляет уведомление, запускает эскалацию или готовит управленческое решение.",
"cycle_5_title": "Результат",
"cycle_5_desc": "Система измеряет, что изменилось после действия: SLA нарядов, брак по операциям, выработка, загрузка, дисциплина исполнения.",
"cycle_6_title": "Обучение",
"cycle_6_desc": "Успешные действия усиливаются, слабые сценарии уходят в пересмотр. Контур становится точнее.",
"cycle_example_label": "Пример на пилоте",
"cycle_example_aria": "Пример цикла: сигнал брака в цехе пошива",
"cycle_example_title": "Сигнал ОТК: брак на операции",
"cycle_ex_1": "Датчик цеха зафиксировал рост брака на операции пошива артикула. (пример)",
"cycle_ex_2": "AI определил: брак выше порога, корректирующее действие не назначено.",
"cycle_ex_3": "PragmaDesalu оценила потери от брака и приоритет устранения.",
"cycle_ex_4": "Система создала наряд мастеру и подготовила план-факт.",
"cycle_ex_5": "Мастер подтвердил корректирующее действие, результат зафиксирован.",
"cycle_ex_6": "PragmaDesalu обновила причины брака и рекомендации для ОТК.",
"cycle_ex_caption": "Пример на пилоте · сигнал брака в цехе пошива",
"sources_label": "Источники",
"sources_chips_aria": "Источники операционных сигналов",
"sources_h2": "Источники сигналов: 1С, MES, ручной ввод, оборудование, мессенджер цеха",
"sources_intro": "PragmaDesalu не требует единой системы учёта. Каждый канал даёт события, которые превращаются в сигналы и действия.",
"src_pms": "1С",
"src_pos": "Склад",
"src_crm": "MES",
"src_1c": "Ручной ввод",
"src_tasks": "Наряды",
"src_messenger": "Мессенджер цеха",
"src_reviews": "ОТК-сигналы",
"src_appeals": "Обращения",
"src_calls": "CRM / заказы",
"src_dialogs": "Данные клиентов",
"src_equipment": "Оборудование",
"src_storage": "Склад ткани",
"src_checklists": "Чек-листы",
"src_iot": "IoT-датчики",
"src_photo": "Фото-доказательства",
"src_otkreg": "Регламенты ОТК",
"hitl_label": "Контроль",
"hitl_h2": "AI предлагает. Человек подтверждает. PragmaDesalu фиксирует результат.",
"hitl_intro": "На пилоте PragmaDesalu не выполняет критические действия автоматически. AI формирует сигнал и рекомендацию, руководитель подтверждает, редактирует или отклоняет действие, а система сохраняет историю решения и результат.",
"hitl_t1_title": "Human-in-the-loop",
"hitl_t1_desc": "Решения по браку, срокам, людям и деньгам подтверждает человек.",
"hitl_t2_title": "Audit trail",
"hitl_t2_desc": "Каждое действие фиксируется: кто увидел, кто подтвердил, кто выполнил.",
"hitl_t3_title": "Privacy-by-design",
"hitl_t3_desc": "Записи и транскрипты обрабатываются по правилам доступа, хранения и согласия.",
"safe_label": "Контроль",
"safe_h2": "PragmaDesalu не действует без человека",
"safe_intro": "На старте пилота PragmaDesalu работает только в режиме наблюдения. Активные действия — только после вашего подтверждения.",
"safe_g1": "PragmaDesalu не меняет цены и тарифы без подтверждения руководителя",
"safe_g2": "PragmaDesalu не списывает деньги и не начисляет штрафы автоматически",
"safe_g3": "PragmaDesalu не принимает кадровые решения без человека",
"safe_g4": "Каждая рекомендация — на экране руководителя с объяснением причины",
"safe_g5": "Любой тип рекомендаций можно отключить в любой момент",
"safe_g6": "Ваши данные остаются в вашей инфраструктуре (self-hosted)",
"safe_auto_title": "Автоматически",
"safe_auto_1": "Уведомления и напоминания",
"safe_auto_2": "Создание низкорисковых задач",
"safe_auto_3": "Сбор статусов исполнения",
"safe_auto_4": "Фиксация сигналов и признаков",
"safe_auto_5": "Маршрутизация на ответственных по правилам",
"safe_confirm_title": "Через подтверждение человека",
"safe_confirm_1": "Штрафы и дисциплинарные последствия",
"safe_confirm_2": "Изменение производственного плана",
"safe_confirm_3": "Финансовые проводки и платежи",
"safe_confirm_4": "Критичные кадровые решения",
"safe_confirm_5": "Действия с высоким операционным риском",
"cta_h2_a": "Пилот 30–45 дней",
"cta_h2_b": "на вашем производстве",
"cta_scarcity": "Принимаем только 3 предприятия на пилот до конца 2026 года. Одно место занято. Осталось 2.",
"cta_step1": "Диагностика",
"cta_step1_when": "3–5 дней",
"cta_step2": "Настройка",
"cta_step2_when": "3–5 дней",
"cta_step3": "Shadow Mode",
"cta_step3_when": "7–10 дней",
"cta_step4": "Первые действия",
"cta_step4_when": "14–20 дней",
"cta_f_intro": "Ответим в течение рабочего дня. Без скриптов продаж.",
"cta_f_name": "Имя и должность",
"cta_f_contact": "Телефон или email",
"cta_f_outlet_type_label": "Тип предприятия",
"cta_f_outlet_hotel": "Швейное производство",
"cta_f_outlet_sanatorium": "Текстильная фабрика",
"cta_f_outlet_restaurant": "Производственный холдинг",
"cta_f_outlet_apart": "Другое производство",
"cta_f_outlet_other": "Другое",
"cta_f_submit": "Обсудить пилот →",
"cta_r1": "Без обязательств",
"cta_r2": "Ответ в рабочий день",
"cta_r3": "Без скриптов продаж",
"cta_r4": "Данные в вашем контуре",
"pilot_form_endpoint": "/api/v1/landing/pilot-request",
"pilot_form_success": "Заявка принята — ответим в течение рабочего дня.",
"pilot_form_error": "Не удалось отправить. Напишите на demo@pragmadesalu.ru",
"cta_form_label_contact": "Контакт",
"faq_label": "Вопросы",
"faq_title": "Перед пилотом",
"faq_desc": "Нет вашего вопроса — напишите на demo@pragmadesalu.ru",
"faq1_q": "PragmaDesalu заменяет 1С или MES?",
"faq1_a": "Нет. PragmaDesalu работает поверх 1С, ручного ввода, склада и других систем. Она собирает события, находит сигналы и запускает управленческие действия.",
"faq2_q": "Нужно ли переоборудовать цех датчиками?",
"faq2_a": "Нет. Начать можно с ручного ввода — сотрудник вносит KPI в простые формы. Платформа растёт вместе с вашей зрелостью: потом можно подключить 1С, склад, MES или IoT-датчики.",
"faq3_q": "Что делать, если данные только в Excel и мессенджерах?",
"faq3_a": "Это типичная точка старта. PragmaDesalu умеет работать с выгрузками Excel и ручным вводом. Интеграции с 1С и MES добавляются постепенно.",
"faq4_q": "Как PragmaDesalu работает с данными по 152-ФЗ?",
"faq4_a": "Платформа разворачивается в вашей инфраструктуре (self-hosted или VPS заказчика). Данные не покидают ваш периметр. Условия обработки согласуются до старта пилота.",
"faq5_q": "Как PragmaDesalu доказывает эффект?",
"faq5_a": "Каждое действие получает измеримый след: событие, сигнал, рекомендация, подтверждение человеком, выполнение и результат. Через 30 / 60 / 90 дней — Impact Report с дельтой к baseline.",
"faq6_q": "Что нужно для пилота?",
"faq6_a": "Одно предприятие, ответственный руководитель, доступ к части данных (выгрузки из 1С или ручной ввод), согласованные правила обработки данных.",
"anchor_label": "Первый пилот",
"anchor_h2_a": "Швейное предприятие —",
"anchor_h2_b": "первый кейс PragmaDesalu",
"anchor_intro": "Активный пилот, 2026. Имя клиента раскроем после его согласия — пока приводим формат и контекст обезличенно. Замеры публикуем по итогам пилота, только то, что согласует клиент. Гарантированных процентов не обещаем — каждое предприятие уникально.",
"anchor_what_label": "Что было до PragmaDesalu",
"anchor_what": "Брак фиксировался в журнале ОТК вручную, наряды — в мессенджерах мастеров, данные по выработке — в Excel у технолога. Регламенты есть, но тестирование знаний — раз в полгода устно. Директор не видел отклонений по сменам до конца дня.",
"anchor_did_label": "Что сделали",
"anchor_did": "Подключили ручной ввод событий + выгрузку из 1С (заказы, партии, отгрузки). Внедрили decision card flow для назначения корректирующих действий. Запустили регламенты с обязательным тестированием. Первые 7–10 дней — Shadow Mode без активных действий.",
"anchor_meas_label": "Что измеряем",
"anchor_meas": "Time-to-first-action по сигналам брака · доля нарядов, закрытых с evidence · процент сотрудников, прошедших регламентные тесты · отклонения SLA по сменам. Срезы 30 / 60 / 90 дней относительно baseline пилота.",
"anchor_status": "Статус: активный пилот, 2026 · сейчас — этап Baseline и Shadow Mode (сбор данных и наблюдение) · данные: 1С + ручной ввод",
"anchor_disclaimer": "Полное упоминание клиента, логотип и конкретные цифры — только с письменного согласия. На этой странице показываем формат и контекст без раскрытия чувствительных данных.",
"footer_tagline": "Платформа цифровой зрелости · лёгкая промышленность",
"footer_copyright": "© 2026 PragmaDesalu. Все права защищены.",
"footer_developer": "Разработка — Synapster",
"footer_privacy": "Политика конфиденциальности",
"footer_deck": "Материалы",
"materials_label": "Материалы",
"materials_h2": "Документы о PragmaDesalu",
"materials_desc": "Короткий обзор для первого знакомства и полная презентация продукта. Скачайте перед разговором — так разговор будет предметнее.",
"mat1_title": "PragmaDesalu за 2 минуты",
"mat1_desc": "Короткий обзор: что делает PragmaDesalu и какой эффект даёт. Для первого знакомства.",
"mat1_meta": "PDF · 5 слайдов · 1,5 МБ · RU/EN",
"mat2_title": "Презентация продукта",
"mat2_desc": "Операционный слой целиком: модули, зеркало производства, decision cards и формат пилота.",
"mat2_meta": "PDF · 20 слайдов · 4,1 МБ",
"mat3_title": "Pitch deck",
"mat3_desc": "Бизнес-взгляд: рынок, модель, метрики и планы развития PragmaDesalu.",
"mat_download": "Скачать",
"mat_soon": "Скоро",
"anchor_stage_h": "Где пилот сейчас",
"anchor_stage_now": "сейчас",
"anchor_stage_1": "Baseline — фиксируем точку отсчёта по согласованным метрикам",
"anchor_stage_2": "Shadow Mode — PragmaDesalu наблюдает и собирает данные, без активных действий",
"anchor_stage_3": "Recommendation Mode — AI предлагает, человек подтверждает",
"anchor_stage_4": "Impact Report — измеримая дельта к baseline на 30 / 60 / 90 день",
"anchor_stage_cap": "Внедрение только началось — идёт сбор данных и наблюдение. Поэтому здесь нет «процентов роста»: первые измеримые срезы появятся по итогам Shadow и Recommendation Mode. Мы покажем только то, что подтверждено на данных площадки и согласовано клиентом.",
"nav_menu": "Меню"
},
"en": {
"skip_main": "Skip to main content",
"back_to_top": "Back to top",
"nav_cycle": "How it works",
"nav_noerp": "Not ERP",
"nav_contours": "Start",
"nav_agents": "Agents",
"nav_effect": "Impact",
"nav_pilot_first": "First pilot",
"nav_safe": "Control",
"nav_pilot": "Discuss pilot",
"nav_login": "Sign in",
"lang_aria": "Page language",
"lang_ru": "RU",
"lang_en": "EN",
"cookie_text": "We do not load third-party analytics cookies. Press OK to save your preference.",
"cookie_ok": "OK",
"hero_badge": "Digital maturity platform · light industry",
"hero_h1": "See whether your production is ready for digital — and watch it in real time",
"hero_sub": "PragmaDesalu assesses the digital maturity of garment and textile manufacturing using a scientific method, gives the director defects, output, deadlines and load on one screen, and points to what to digitise first.",
"morning_label": "Morning screen",
"morning_h2": "The director sees production as it happens",
"morning_intro": "One screen instead of scattered spreadsheets from 1C, the warehouse and messengers: defects, output, deadlines, load — across seven efficiency blocks.",
"morning_card_title": "Today 09:00 · sewing shop · shift",
"morning_section_title": "3 risks need a decision",
"morning_risk1_amount": "pressing defects ↑",
"morning_risk1": "Defect rate rising on the heat-pressing operation",
"morning_risk2_amount": "deadline −1 day",
"morning_risk2": "Order #… is behind the production schedule",
"morning_risk3_amount": "idle",
"morning_risk3": "Cutting table idle — no trims",
"morning_stats": "8 work orders closed this shift · 2 escalated · 0 policy breaches",
"morning_cta1": "Open Decision Card",
"morning_cta2": "All signals",
"morning_disclaimer": "Example signals from the first pilot. Concrete figures are published after rollout.",
"adaptive_label": "Adaptive input",
"adaptive_h2": "Start with manual entry — no re-equipping",
"adaptive_intro": "The platform does not require fitting the shop with sensors from day one. Each metric can be entered by hand, imported, or collected automatically — the mode follows your level of maturity.",
"adaptive_s1_title": "Manual",
"adaptive_s1_desc": "Low level: staff enter KPIs into simple forms. The dashboard works from day one.",
"adaptive_s2_title": "Import",
"adaptive_s2_desc": "Mid level: data is pulled from 1C, the warehouse, CRM. Less manual work.",
"adaptive_s3_title": "Auto-capture",
"adaptive_s3_desc": "High level: metrics are taken from equipment and shop-floor video control.",
"adaptive_note": "The platform grows with your maturity.",
"dc_label": "Decision Card",
"dc_h2_a": "Decision Card",
"dc_h2_b": "how AI reaches the manager's screen",
"dc_intro": "When a signal calls for a decision on defects, deadlines or load, AI does nothing on its own. It shows the director a card with the source, a loss estimate, a recommendation and a clear set of buttons. One interface — for shop, OTK, warehouse and HR signals.",
"dc_card_signal_id": "Signal #UA-00421",
"dc_card_status": "Awaiting decision",
"dc_card_meta": "Source: OTK signal 09:15 · Alexey M., shop manager",
"dc_card_finding_label": "What AI detected",
"dc_card_finding": "A rise in defects was recorded on the sewing operation for article #… The cause is a thread-tension deviation. No corrective action has been assigned.",
"dc_card_loss_label": "Estimated defect loss",
"dc_card_loss": "−X% yield of good output on the article (illustrative)",
"dc_card_reco_label": "Recommendation",
"dc_card_reco": "BI analysis of defects by operation / model / shift · brief prepared",
"dc_card_confidence_rest": " · grounded in a base of resolved cases (example)",
"dc_btn_create_task": "Add to roadmap",
"dc_btn_assign": "Assign an owner",
"dc_btn_edit": "Edit recommendation",
"dc_btn_reject": "Reject with reason",
"dc_after_label": "What happens after a click",
"dc_after": "The action gets an Impact ID, lands in the executor's Frontline App, and is recorded in the audit trail. At 30 / 60 / 90 days, impact is compared to baseline in the Impact Report.",
"dc_oneliner": "The same card type — for a call, a complaint, a penalty, a task escalation, an HR signal. Managers learn one interface, not five.",
"proof_label": "Proof framework",
"proof_h2_a": "How PragmaDesalu",
"proof_h2_b": "proves impact",
"proof_intro": "PragmaDesalu is not a pitch deck. It is a four-step framework that ends not with an interface, but with a report — a measurable delta on the metrics you agreed up front.",
"proof_step1_num": "1",
"proof_step1_title": "Baseline",
"proof_step1_when": "3–5 days",
"proof_step1_desc": "We agree the metric set and capture its current values across the plant: work-order SLA, time-to-first-action, defects by operation, output, order urgency, and others. Without this measurement, the remaining steps are pointless.",
"proof_step2_num": "2",
"proof_step2_title": "Shadow Mode",
"proof_step2_when": "7–10 days",
"proof_step2_desc": "PragmaDesalu watches and emits signals — but takes no actions. We compare what AI saw against what staff saw. This is when we calibrate confidence and cut out noise.",
"proof_step3_num": "3",
"proof_step3_title": "Recommendation Mode",
"proof_step3_when": "14–20 days",
"proof_step3_desc": "AI proposes actions. The manager confirms, edits, or rejects each one. Every decision gets an Impact ID. Override rate becomes a metric of its own: how often a human disagrees with AI.",
"proof_step4_num": "4",
"proof_step4_title": "Impact Report",
"proof_step4_when": "30 / 60 / 90 days",
"proof_step4_desc": "A roll-up of the change in baseline metrics. Not opinion, but a quantitative difference broken down by signal, with the chain recommendation → approval → action → outcome.",
"report_label": "Sample Impact Report · 90 days",
"report_disclaimer": "X / Y fields are placeholders. Concrete deltas are anchored on your property's baseline and only published with the client's written consent.",
"report_col_metric": "Metric",
"report_col_baseline": "Baseline",
"report_col_after": "Day 90",
"report_col_delta": "Δ",
"report_m1": "Time-to-first-action on defect signals",
"report_m1_b": "X min",
"report_m1_a": "Y min",
"report_m1_d": "−Z%",
"report_m2": "Share of tasks closed within SLA",
"report_m2_b": "X%",
"report_m2_a": "Y%",
"report_m2_d": "+Z pp",
"report_m3": "OTK signals left without a task",
"report_m3_b": "X/wk",
"report_m3_a": "Y/wk",
"report_m3_d": "−Z%",
"report_m4": "Repeat defects (by operation/article)",
"report_m4_b": "X/mo",
"report_m4_a": "Y/mo",
"report_m4_d": "−Z%",
"report_m5": "% of staff who passed policy tests",
"report_m5_b": "X%",
"report_m5_a": "Y%",
"report_m5_d": "+Z pp",
"report_m6": "Override rate (AI ↔ manager)",
"report_m6_b": "—",
"report_m6_a": "X%",
"report_m6_d": "target corridor",
"report_override_note": "Override rate is a discipline metric for the AI itself. Too low — managers rubber-stamp everything; too high — recommendations miss reality. A mature pilot settles into a meaningful corridor, and that's the signal that both sides of the loop are working.",
"proof_oneliner": "We do not promise guaranteed growth. We promise a measurable before/after on the metrics you agreed — and we commit to showing it within 90 days.",
"hero_diag_l2": "PragmaDesalu operational loop",
"hero_diag_m1": "Less manual control",
"hero_diag_m2": "Faster response",
"hero_diag_m3": "Execution visibility",
"hero_diag_m4": "Measured impact",
"hero_esai_legend": "E · S · A · I — Events → Signals → Actions → Intelligence: from raw events to governed action and learning.",
"hero_cta_p": "Assess maturity",
"hero_cta_s": "See how it works",
"hero_cta_deck": "Download overview (PDF)",
"hero_reassure": "No re-equipping. Start with manual entry — the platform grows with your maturity.",
"hero_limit": "We accept only 3 plants for the pilot through end of 2026. The pilot runs 30–45 days, partly free.",
"prob_label": "Where control slips",
"prob_h2_a": "Your production already uses digital tools.",
"prob_h2_b": "Management is still manual.",
"prob_p1": "Orders and batches — in 1C",
"prob_p2": "Output — in spreadsheets",
"prob_p3": "Defects — in the OTK log",
"prob_p4": "Finance — in 1C",
"prob_p5": "Tasks and assignments — in messengers",
"prob_p6": "Idle time and breakdowns — in conversations",
"prob_p7": "Control — in the manager's head",
"prob_p8": "Fabric and trims warehouse — on paper, in Excel or in messengers",
"prob_conclusion": "The data exists. What's missing is the single layer that turns it into management actions and a measurable result. The director learns about a problem no sooner than it has piled up.",
"prob_hygiene_note": "When defect rates, output, deadlines and load live in separate spreadsheets and silos, directors see deviations too late. PragmaDesalu turns these events into signals and actions within the unified operational loop.",
"diag_label": "Diagnostics",
"diag_h2": "Your level of digital readiness — in 20 minutes",
"diag_intro": "An assessment by a scientific method: six criteria, a 0-to-5 scale, one integral index. The result is not \"good/bad\", but concrete constraints and priorities.",
"diag_c1_title": "Digital data capture",
"diag_c1_desc": "Whether the key operations — orders, cutting, sewing, defects, shipment — leave a digital trail.",
"diag_c2_title": "Stream integration",
"diag_c2_desc": "Whether data from production, the warehouse, procurement, sales and finance is connected.",
"diag_c3_title": "Data quality",
"diag_c3_desc": "Completeness, accuracy, shared reference data, traceability of an order and a batch.",
"diag_c4_title": "Analytical availability",
"diag_c4_desc": "How quickly a manager gets a report on defects, deadlines, load and profitability.",
"diag_c5_title": "Organisational readiness",
"diag_c5_desc": "Policies, data owners, a culture of decisions based on metrics.",
"diag_c6_title": "Predictive potential",
"diag_c6_desc": "The ability not only to describe, but to forecast demand, load and defect risk.",
"diag_scale": "0 Low · 1 Initial · 2–3 Mid · 4 High · 5 Advanced",
"diag_cta": "Request a diagnostic",
"noerp_h2_a": "PragmaDesalu does not replace your stack.",
"noerp_h2_b": "It makes it behave as one loop.",
"noerp_lead": "1C, MES, the warehouse, manual entry and other systems store data and cover their own areas. PragmaDesalu links them to work orders, policies, staff and management actions. The director sees clear signals and actions, not scattered reports.",
"noerp_card_pms": "1C shows orders and batches — PragmaDesalu surfaces deadline risk.",
"noerp_card_pos": "Warehouse shows stock — PragmaDesalu spots idle-line risk from material shortage.",
"noerp_card_crm": "MES / manual entry show output — PragmaDesalu sees deviations and bottlenecks.",
"noerp_card_1c": "1C shows finance — PragmaDesalu highlights deviations and cash-flow risks.",
"noerp_card_tasks": "Tasks show execution — PragmaDesalu surfaces blockers, delays, and repeat failures.",
"noerp_card_calls": "Messengers hold conversations — PragmaDesalu surfaces unaddressed signals, stoppage causes, and weak spots.",
"noerp_partial": "Partial",
"noerp_chip_erp": "ERP — records",
"noerp_chip_bi": "BI — shows",
"noerp_chip_crm": "CRM — sells",
"noerp_chip_pragma": "PragmaDesalu — acts",
"noerp_col_feat": "Capability",
"noerp_col_erp": "ERP / accounting",
"noerp_col_bi": "BI",
"noerp_col_crm": "CRM",
"noerp_col_pragma": "PragmaDesalu",
"noerp_r1": "Cross-system operational loop",
"noerp_r2": "Tasks and escalations from signals",
"noerp_r3": "Accountability trace",
"noerp_r4": "Works between systems",
"noerp_r5": "No 1C / MES replacement",
"noerp_r6": "Agents and action playbooks",
"noerp_r7": "Audit and approvals",
"noerp_scen_title": "Example: a planned work order for the shop",
"noerp_scen_1": "1C: a sewing order for the batch is created",
"noerp_scen_2": "BI: the output summary arrives tomorrow",
"noerp_scen_3": "PragmaDesalu: work order to master → SLA control → batch on schedule",
"cycle_label": "Product loop",
"cycle_h2": "How PragmaDesalu runs operational reality",
"cycle_intro": "The chain we anchor on a pilot: Event → Signal → Decision → Action → Outcome → Learning.",
"cycle_1_title": "Event",
"cycle_1_desc": "A work order is overdue, defects cross a threshold, output drops, an OTK signal is unhandled, an employee skipped a policy.",
"cycle_2_title": "Signal",
"cycle_2_desc": "The system decides the event matters — risk, loss, blocker, or growth opportunity.",
"cycle_3_title": "Decision",
"cycle_3_desc": "Decisioning and agents pick a safe action using rules, context, and past outcomes.",
"cycle_4_title": "Action",
"cycle_4_desc": "PragmaDesalu creates a work order, sends a notification, triggers an escalation, or prepares a management decision.",
"cycle_5_title": "Outcome",
"cycle_5_desc": "The system measures what changed after the action: work-order SLA, defects by operation, output, load, execution discipline.",
"cycle_6_title": "Learning",
"cycle_6_desc": "Successful actions are reinforced; weak playbooks go back for revision. The loop gets sharper.",
"cycle_example_label": "Pilot vignette",
"cycle_example_aria": "Cycle example: a defect signal in the sewing shop",
"cycle_example_title": "OTK signal: defect on operation",
"cycle_ex_1": "A shop sensor recorded rising defects on the sewing operation for an article. (example)",
"cycle_ex_2": "AI determined: defects above threshold, no corrective action assigned.",
"cycle_ex_3": "PragmaDesalu scored the defect losses and the resolution priority.",
"cycle_ex_4": "The system created a work order for the foreman and prepared a plan-vs-fact.",
"cycle_ex_5": "The foreman confirmed the corrective action; the outcome was recorded.",
"cycle_ex_6": "PragmaDesalu updated the defect causes and recommendations for OTK.",
"cycle_ex_caption": "Example from the pilot · a defect signal in the sewing shop",
"sources_label": "Sources",
"sources_chips_aria": "Operational signal sources",
"sources_h2": "Signal sources: 1C, MES, manual entry, equipment, shop messenger",
"sources_intro": "PragmaDesalu does not require one system of record. Every channel feeds events that become signals and actions.",
"src_pms": "1C",
"src_pos": "Warehouse",
"src_crm": "MES",
"src_1c": "Manual entry",
"src_tasks": "Tasks",
"src_messenger": "Shop messenger",
"src_reviews": "OTK signals",
"src_appeals": "Appeals",
"src_calls": "CRM / orders",
"src_dialogs": "Customer data",
"src_equipment": "Equipment",
"src_storage": "Fabric warehouse",
"src_checklists": "Checklists",
"src_iot": "IoT sensors",
"src_photo": "Photo evidence",
"src_otkreg": "OTK policies",
"hitl_label": "Control",
"hitl_h2": "AI proposes. Humans confirm. PragmaDesalu records the outcome.",
"hitl_intro": "On the pilot, PragmaDesalu does not run critical actions autonomously. AI forms the signal and recommendation; the manager confirms, edits, or rejects it; the system keeps the decision history and result.",
"hitl_t1_title": "Human-in-the-loop",
"hitl_t1_desc": "Decisions on defects, deadlines, people and money are confirmed by a human.",
"hitl_t2_title": "Audit trail",
"hitl_t2_desc": "Every action is logged: who saw it, who approved it, who executed it.",
"hitl_t3_title": "Privacy-by-design",
"hitl_t3_desc": "Recordings and transcripts follow your access, retention, and consent rules.",
"safe_label": "Control",
"safe_h2": "PragmaDesalu does not act without a human",
"safe_intro": "At pilot start, PragmaDesalu operates in observation mode only. Active actions only after your confirmation.",
"safe_g1": "PragmaDesalu does not change prices or rates without manager approval",
"safe_g2": "PragmaDesalu does not charge money or apply penalties automatically",
"safe_g3": "PragmaDesalu does not make HR decisions without a human",
"safe_g4": "Every recommendation appears on the manager's screen with an explanation",
"safe_g5": "Any type of recommendation can be disabled at any time",
"safe_g6": "Your data stays in your infrastructure (self-hosted)",
"safe_auto_title": "Automated",
"safe_auto_1": "Notifications and reminders",
"safe_auto_2": "Creating low-risk tasks",
"safe_auto_3": "Collecting execution status",
"safe_auto_4": "Recording signals and evidence",
"safe_auto_5": "Routing to owners by rules",
"safe_confirm_title": "Requires human approval",
"safe_confirm_1": "Fines and disciplinary outcomes",
"safe_confirm_2": "Changes to the production plan",
"safe_confirm_3": "Financial postings and payments",
"safe_confirm_4": "Sensitive HR decisions",
"safe_confirm_5": "High operational-risk actions",
"cta_h2_a": "Pilot — 30 to 45 days",
"cta_h2_b": "at your plant",
"cta_scarcity": "We accept only 3 properties for pilot through end of 2026. One slot taken. 2 remain.",
"cta_step1": "Diagnostic",
"cta_step1_when": "3–5 days",
"cta_step2": "Setup",
"cta_step2_when": "3–5 days",
"cta_step3": "Shadow Mode",
"cta_step3_when": "7–10 days",
"cta_step4": "First actions",
"cta_step4_when": "14–20 days",
"cta_f_intro": "We reply within one business day. No sales scripts.",
"cta_f_name": "Name and role",
"cta_f_contact": "Phone or email",
"cta_f_outlet_type_label": "Plant type",
"cta_f_outlet_hotel": "Garment production",
"cta_f_outlet_sanatorium": "Textile factory",
"cta_f_outlet_restaurant": "Manufacturing holding",
"cta_f_outlet_apart": "Other manufacturing",
"cta_f_outlet_other": "Other",
"cta_f_submit": "Discuss pilot →",
"cta_r1": "No obligation",
"cta_r2": "Reply within one business day",
"cta_r3": "No sales scripts",
"cta_r4": "Data in your perimeter",
"pilot_form_endpoint": "/api/v1/landing/pilot-request",
"pilot_form_success": "Request received — we will reply within one business day.",
"pilot_form_error": "Could not send. Please email demo@pragmadesalu.ru",
"cta_form_label_contact": "Contact",
"faq_label": "FAQ",
"faq_title": "Before the pilot",
"faq_desc": "Missing a question? Email demo@pragmadesalu.ru",
"faq1_q": "Does PragmaDesalu replace our 1C or MES?",
"faq1_a": "No. PragmaDesalu sits above 1C, manual input, warehouse, and other systems. It collects events, finds signals, and triggers management actions.",
"faq2_q": "Do we need to fit the shop with sensors?",
"faq2_a": "No. You can start with manual entry — staff enter KPIs into simple forms. The platform grows with your maturity: later you can connect 1C, the warehouse, MES or IoT sensors.",
"faq3_q": "What if our data is only in Excel and messengers?",
"faq3_a": "That is a typical starting point. PragmaDesalu works with Excel exports and manual entry. Integrations with 1C and MES are added gradually.",
"faq4_q": "How does PragmaDesalu handle personal data?",
"faq4_a": "The platform is deployed in your own infrastructure (self-hosted or the customer's VPS). Data does not leave your perimeter. Processing terms are agreed before the pilot starts.",
"faq5_q": "How does PragmaDesalu prove impact?",
"faq5_a": "Every action leaves a measurable trail: event, signal, recommendation, human confirmation, execution, and outcome. At 30 / 60 / 90 days — an Impact Report with the delta to baseline.",
"faq6_q": "What do we need for a pilot?",
"faq6_a": "One plant, an accountable director, access to a subset of data (1C exports or manual entry), and agreed data-processing rules.",
"anchor_label": "First pilot",
"anchor_h2_a": "A garment plant —",
"anchor_h2_b": "PragmaDesalu's first case",
"anchor_intro": "Active pilot, 2026. We will name the client only after they agree — for now we share the format and context anonymously. Measurements are published after the pilot, and only what the client approves. We do not promise guaranteed percentages — every property is different.",
"anchor_what_label": "Before PragmaDesalu",
"anchor_what": "Defects were logged in the OTK journal by hand, work orders lived in the foremen's messengers, output data sat in the process engineer's Excel. Policies existed, but knowledge was checked verbally once every six months. The director couldn't see shift deviations until the day was over.",
"anchor_did_label": "What we did",
"anchor_did": "Connected manual event entry plus a 1C export connector (orders, batches, shipments). Rolled out the decision-card flow for task approvals and corrective actions. Launched regulations with mandatory testing. The first 7–10 days ran in Shadow Mode — no active actions.",
"anchor_meas_label": "What we measure",
"anchor_meas": "Time-to-first-action on defect signals · share of work orders closed with evidence · percent of staff passing policy tests · SLA variance by shift. Slices at 30 / 60 / 90 days against the pilot baseline.",
"anchor_status": "Status: active pilot, 2026 · now — Baseline and Shadow Mode (data collection and observation) · data: 1C + manual entry",
"anchor_disclaimer": "Full client name, logo, and specific numbers — only with written consent. This page shows format and context without revealing sensitive data.",
"footer_tagline": "Digital maturity platform · light industry",
"footer_copyright": "© 2026 PragmaDesalu. All rights reserved.",
"footer_developer": "Built by Synapster",
"footer_privacy": "Privacy policy",
"footer_deck": "Materials",
"materials_label": "Materials",
"materials_h2": "PragmaDesalu documents",
"materials_desc": "A short overview for a first look, plus the full product presentation. Grab them before we talk — the conversation gets sharper.",
"mat1_title": "PragmaDesalu in 2 minutes",
"mat1_desc": "A short overview: what PragmaDesalu does and the impact it delivers. For a first look.",
"mat1_meta": "PDF · 5 slides · 1.5 MB · RU/EN",
"mat2_title": "Product presentation",
"mat2_desc": "The full operations layer: modules, the manager's morning screen, decision cards, and the pilot format.",
"mat2_meta": "PDF · 20 slides · 4.1 MB",
"mat3_title": "Pitch deck",
"mat3_desc": "The business view: market, model, metrics, and PragmaDesalu's roadmap.",
"mat_download": "Download",
"mat_soon": "Soon",
"anchor_stage_h": "Where the pilot is now",
"anchor_stage_now": "now",
"anchor_stage_1": "Baseline — we capture the starting point on agreed metrics",
"anchor_stage_2": "Shadow Mode — PragmaDesalu observes and collects data, no active actions",
"anchor_stage_3": "Recommendation Mode — AI proposes, a human confirms",
"anchor_stage_4": "Impact Report — a measurable delta vs baseline at day 30 / 60 / 90",
"anchor_stage_cap": "The rollout has only just begun — data collection and observation are underway. That is why there are no \"growth percentages\" here: the first measurable cuts will come after Shadow and Recommendation Mode. We will show only what is confirmed on the plant's data and approved by the client.",
"nav_menu": "Menu"
},
"meta": {
"ru": {
"title": "PragmaDesalu — платформа цифровой зрелости для лёгкой промышленности",
"description": "PragmaDesalu оценивает цифровую зрелость швейного и текстильного производства, показывает брак, выработку, сроки и загрузку на одном экране и подсказывает, что цифровизировать в первую очередь. Работает поверх 1С и ручного ввода. Пилот 30–45 дней.",
"ogTitle": "PragmaDesalu — платформа цифровой зрелости для лёгкой промышленности",
"ogDescription": "Видит, где теряется выработка, растёт брак и срываются сроки. Работает поверх 1С, ручного ввода, склада — не заменяет их. Пилот 30–45 дней, частично бесплатно. Только 3 предприятия до конца 2026.",
"ogLocale": "ru_RU",
"twitterTitle": "PragmaDesalu — платформа цифровой зрелости · лёгкая промышленность",
"twitterDescription": "Цифровая зрелость для швейного и текстильного производства: брак, выработка, сроки, загрузка — сигналы, действия, измеримый эффект. Пилот 30–45 дней."
},
"en": {
"title": "PragmaDesalu — digital maturity platform for light industry",
"description": "PragmaDesalu assesses digital maturity for garment and textile manufacturing, surfaces defect rates, output, deadlines and capacity on one screen, and recommends what to digitise first. Works on top of 1C and manual entry. Pilot 30–45 days.",
"ogTitle": "PragmaDesalu — digital maturity platform for light industry",
"ogDescription": "Sees where output drops, defects rise and deadlines slip. Works on top of 1C, manual input, warehouse — doesn't replace them. Pilot 30–45 days, partially free. Only 3 facilities through 2026.",
"ogLocale": "en_AE",
"twitterTitle": "PragmaDesalu — digital maturity platform · light industry",
"twitterDescription": "Digital maturity for garment and textile manufacturing: defects, output, deadlines, capacity — signals, actions, measured impact. 30–45 day pilot."
}
}
}