Sehen Sie sich unsere exklusive Webinar-Aufzeichnung an und erfahren Sie, wie Smurfit WestRockein weltweit führendes Unternehmen der Papier- und Verpackungsindustrie, hat Dateninkonsistenzen überwunden und durch Data Governance bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.
Sehen Sie sich diesen aufschlussreichen Podcast an: "Supply Chain 2.0: Ein Gespräch über Daten, KI und zielgerichtete Führung" mit dem Branchenführer Abhishek Vyas, General Manager (Head of Procurement and Supply Chain) bei CITGO und Kumar Gaurav Gupta, CEO bei Verdantis.
Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen KI einsetzt oder an traditionellen Methoden festhält, wird in dieser Sitzung erörtert, wie Sie beides für eine intelligentere und grünere Zukunft kombinieren können.
Verpassen Sie nicht, was Sie mitnehmen können, um die Herausforderungen von heute zu meistern und die Zukunft der Beschaffung zu gestalten!
Das Wichtigste in Kürze:
- Erfahren Sie, wie KI und traditionelle Strategien eine nachhaltige Entwicklung der Lieferkette vorantreiben können.
- Entdecken Sie, welche Rolle die Demokratisierung von Daten für eine intelligentere und umweltfreundlichere Beschaffung spielt.
- Verstehen Sie, wie man ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Praktikabilität für widerstandsfähige Lieferketten schafft.
- Erfahren Sie, wie KI die Effizienz und das Risikomanagement in Lieferketten verbessern kann.
Sichern Sie sich noch heute Ihren Platz!
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.
