Erfahren Sie, wie Agentic AI die Qualität von Beschaffungsdaten verändert und automatisierte, systemgesteuerte Abläufe ermöglicht.
Die Beschaffungs- und Lieferkettenabläufe in produktionsintensiven Branchen sind notorisch komplex. Veraltete Systeme, unzusammenhängende Prozesse und manuelle Eingriffe erschweren Unternehmen die Modernisierung, vor allem wenn eine schlechte Datenqualität sie daran hindert, KI-Agenten einzusetzen, die die täglichen Arbeitsabläufe automatisieren und verändern könnten.
In der Dynamik der Lieferkette können selbst geringfügige Dateninkonsistenzen zu erheblichen Betriebsstörungen führen. Schlechte Material- und Beschaffungsdaten verstärken den Bullwhip-Effekt, bei dem kleine Veränderungen in der Nachfrage zu übermäßigen Bestandsschwankungen, Fehlbeständen, Eilkosten und einem geringeren Vertrauen in die Planungssysteme führen. Dies ist das gleiche Muster, das oft durch das Konzept des Bierspiels veranschaulicht wird - es zeigt, wie ungenaue Signale in der gesamten Wertschöpfungskette Chaos verursachen.
Doch dieselben KI-Technologien, die auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind, können jetzt auch zu deren Verbesserung eingesetzt werden. Mit den richtigen Trainingsdaten, domänenspezifischen Eingabeaufforderungen und speziell entwickelten Modellen können KI-Agenten Lücken in der Datenqualität in großem Umfang schließen und damit eines der größten Hindernisse für die Automatisierung in ERP- und Beschaffungsumgebungen beseitigen.
Sehen Sie sich diese aufschlussreiche Sitzung mit David Inbar an, dem Gründer von Minet Technologies und einem renommierten Marktführer im Bereich innovativer Lieferketten- und Beschaffungstechnologien. David Inbar wird Ihnen erläutern, wie Unternehmen diese neuen Funktionen praktisch einsetzen können und welche Schritte Sie heute unternehmen können:
- Automatisieren Sie sich wiederholende, zeitaufwendige Prozesse
- Verbessern Sie die Datenqualität an der Quelle
- Ermöglichen Sie intelligente, systemgesteuerte Beschaffungsvorgänge
- Beseitigen Sie die wichtigsten Hindernisse für die KI-Transformation
Wer sollte zusehen:
Wenn Sie erforschen, wie KI-Agenten die Beschaffungsleistung und die Datenverwaltung verändern können, dann ist dieses Gespräch genau das Richtige für Sie.
Technische Daten extrahieren, anreichern und mit ERP-Systemen synchronisieren
KI-gesteuertes Anreicherungstool für die Datenharmonisierung
KI-gestützte Software für Teile- und Bestandsmanagement
Öl- und Gasunternehmen sehen sich mit enormen unerwünschten Kosten in Form von Verlusten, Strafen und Entschädigungen aufgrund von Industrieunfällen konfrontiert, die einen beträchtlichen Teil ihrer Einnahmen kosten. Einer der wichtigsten Gründe für Ausfälle und Unfälle ist der Zusammenbruch wichtiger industrieller Infrastrukturen, der auf ein ineffektives Management der Materialbasis und Ineffizienzen in der MRO-Lieferkette zurückzuführen ist, die für die Produktions- und Wartungszyklen äußerst wichtig sind.
Immer mehr Unternehmen streben mittlerweile die Einführung von Master-Data-Management-Lösungen (MDM) an, um ihre Anlagen durch fundierte, auf zuverlässigen Daten basierende Entscheidungen zu verwalten und unternehmensweit optimale Arbeitssicherheit zu gewährleisten.
Über das Unternehmen:
Diese Das US-Unternehmen ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Bereitstellung wesentlicher mechanischer Komponenten für Land- und Offshore-Bohranlagen, kompletter Bohr- und Wartungsanlagen sowie einer umfassenden Palette von Rohrinspektionen, Innenbeschichtungen, Bohrstrangausrüstungen, Hebe- und Fördereinrichtungen und Bohrlochwerkzeugen. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Lieferkettendienstleistungen über Vertriebszentren an, die sich strategisch in der Nähe der wichtigsten Bohr- und Produktionsstätten weltweit befinden. Mit mehr als 800 Produktions-, Vertriebs- und Servicezentren auf der ganzen Welt und Jahreseinnahmen von mehr als $12 Milliardenliefert das Unternehmen kundenorientierte Lösungen, die auf die Anforderungen der Energiebranche in Bezug auf Qualität, Produktivität und Umweltschutz zugeschnitten sind.
Das Unternehmen stand im Hinblick auf seine Stammdaten vor erheblichen Herausforderungen.
• Fehlende Einheitlichkeit und Standards bei den Stammdaten
• Falsche, unvollständige, nicht klassifizierte und veraltete Attributfelder im Stammdatenbestand
Daten Große Datenmengen in mehreren Sprachen
• Mehrere ERP- und andere Altsystem-Instanzen im gesamten Unternehmen
• Unübersichtlich strukturierte Materialbeschreibungen
• Fehlende Datenverwaltung und mangelnde Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden Abteilungen und Standorten
Lösung: Harmonisierung der Materialstammdaten und laufende Pflege
Das Unternehmen führte Folgendes ein: Verdantis Material Harmonize um seine historischen Materialstammdaten zu bereinigen und anzureichern. Mithilfe von KI-gestützten Tools und der Verdantis-Content-Repository, wobei die Lösung die Materialien klassifizierte, standardisierte und Duplikate beseitigte.
Nachdem die Daten harmonisiert worden waren, Verdantis – Materialintegrität wurde für die laufende Datenverwaltung eingesetzt. Es stellte die kontinuierliche Datengenauigkeit sicher durch Echtzeit-Validierung, KI-gestützte Klassifizierung und Vermeidung von Duplikaten, wobei eine hohe Datenqualität über alle Unternehmenssysteme hinweg gewährleistet wird.
Wichtigste ergriffene Maßnahmen:
Erzielte Ergebnisse:
Durch die Integration Materialabstimmung und Materialintegrität, das Unternehmen erzielte einen skalierbares, KI-gestütztes Framework für das Stammdatenmanagement, wodurch langfristig sichergestellt wird, dass Datenkonsistenz, Effizienz und Einhaltung von Vorschriften.
