Nutzung von KI, um Attribute aus unstrukturierten Beschreibungen zu extrahieren und zuzuordnen und so standardisierte, strukturierte Daten zu gewährleisten.
Durch die automatische Identifizierung von Schlüsselspezifikationen, Herstellerangaben und Teilenummern rationalisiert AutoSpec Ihre Datenverwaltung und steigert die betriebliche Effizienz.
Verdantis unterstützt führende globale Unternehmen dabei, ihre digitale Transformation, ERP-Implementierung und Datenverwaltung erfolgreich zu gestalten. Durch den Einsatz unserer KI-gestützten Stammdatenlösungen erhalten unsere Kunden genauere Daten, die die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz unterstützen. Unsere Zusammenarbeit mit den Kunden konzentriert sich auf die Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen, die sich an ihren Geschäftszielen orientieren und einen langfristigen Wert und Wettbewerbsvorteil auf dem dynamischen Markt von heute gewährleisten.
Wir bieten unvergleichliche Skalierbarkeit und mehrsprachige Funktionen,
AutoSpec von Verdantis nutzt KI-gestützte Attributextraktion und -zuordnung, um Daten in großem Umfang zu strukturieren und zu standardisieren. Dies gewährleistet qualitativ hochwertige Stammdaten für Materialien, Dienstleistungen und Lieferantendatensätze und ermöglicht es Unternehmen, die Beschaffung, das Bestandsmanagement und die betriebliche Effizienz zu optimieren.
KI automatisiert die Attributextraktion und das Mapping und reduziert den Aufwand für die Datenbereinigung um bis zu 50%.
Eliminiert überflüssige manuelle Arbeit und verbessert die Datenkonsistenz zwischen den Systemen.
Die KI-gesteuerte Validierung gewährleistet eine präzise Zuordnung von Attributen und minimiert Fehler und Inkonsistenzen.
Verarbeitet große, mehrsprachige Datenmengen in verschiedenen Branchen und gewährleistet so Flexibilität für wachsende Unternehmen.
AutoSpec lässt sich nahtlos in bestehende IT-Ökosysteme integrieren und verbessert die Datenqualität, ohne den Betrieb zu stören. Es unterstützt die Kompatibilität mit ERP-, EAM- und PLM-Plattformenund ermöglicht es Unternehmen, strukturierte und verwertbare Stammdaten zu verwalten.
SAP
Oracle ERP
Microsoft Dynamics 365
Infor ERP
IFS
IBM Maximo
SAP EAM
Infor EAM
AssetWorks
Hexagon EAM
Siemens Teamcenter
PTC Windchill
Dassault Systèmes ENOVIA
SAP PLM
Arena PLM
Identifiziert und klassifiziert Produkte auf der Grundlage von vordefinierten Taxonomien und verbessert so die Suchbarkeit und Standardisierung.
Die KI-gesteuerte Verarbeitung extrahiert und strukturiert wichtige Details aus unstrukturierten Produktbeschreibungen und gewährleistet so Konsistenz und Genauigkeit.
Extrahiert technische Spezifikationen aus strukturierten und halbstrukturierten Dokumenten und ordnet sie den relevanten Attributen zu, um sie präzise zu kategorisieren.
Bei Verdantis haben unsere branchenspezifischen Anwendungsfälle dazu beigetragen, dass wir unseren Kunden einen außergewöhnlichen Mehrwert bieten können
MDM-Produkte für vor- und nachgelagerte Prozesse für alle Arten von Energie-, Öl- und Gasunternehmen
Wir unterstützen Bergbauunternehmen bei der Verwaltung von Stammdaten aller Art auf Produktionsebene
Datenmanagementlösungen, die Unternehmen unterstützen, die Wellpappkartons, Kunststoffverpackungen, Folien und mehr liefern
Lösungen für Unternehmen, die pharmazeutische Wirkstoffe, chemische Formulierungen und industrielle Lösungsmittel liefern, zur Rationalisierung von Abläufen
Globale Produktionsgiganten in den Bereichen verpackte Lebensmittel, landwirtschaftliche Verarbeitung und schnelldrehende F&B-Produkte verlassen sich bei MDM-Lösungen auf Verdantis
Wir arbeiten mit Lieferanten von Rohbauprodukten und Zementherstellern zusammen und helfen ihnen, eine hervorragende Produktion zu erreichen.
Branchenspezifische Anwendungsfälle für globale Giganten in schnelllebigen FMCG-Produkten wie Tabak, Körperpflege, Schreibwaren, Reinigungsprodukten & mehr
Komplettes ERP-Stammdatenmanagement für Unternehmen aus den Bereichen Landwirtschaft, Pflanzenbau und Agroindustrie
Carnegie Center, Suite 300,
Princeton, NJ 08540, Tel: +1 (866) 987-4463
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