Descubra cómo Agentic AI está transformando la calidad de los datos de aprovisionamiento y posibilitando operaciones automatizadas e impulsadas por sistemas.
Las operaciones de adquisición y cadena de suministro en industrias de producción intensiva son notoriamente complejas. Los sistemas heredados, los procesos desconectados y las intervenciones manuales dificultan la modernización de las empresas, especialmente cuando la mala calidad de los datos les impide desplegar agentes de IA que podrían automatizar y transformar los flujos de trabajo cotidianos.
En la dinámica de la cadena de suministro, incluso pequeñas incoherencias en los datos pueden provocar graves trastornos operativos. Los datos deficientes sobre materiales y aprovisionamiento amplifican el efecto látigo, en el que pequeños cambios en la demanda provocan oscilaciones excesivas del inventario, roturas de existencias, costes de expedición y una menor confianza en los sistemas de planificación. Se trata del mismo patrón que se demuestra a menudo a través del concepto del Juego de la Cerveza, que muestra cómo las señales inexactas crean el caos en toda la cadena de valor.
Sin embargo, las mismas tecnologías de IA que se basan en datos de alta calidad ahora también pueden utilizarse para mejorarlos. Con los datos de formación adecuados, las instrucciones específicas del dominio y los modelos creados específicamente, los agentes de IA pueden resolver las deficiencias en la calidad de los datos a escala, eliminando uno de los mayores obstáculos para la automatización en entornos de ERP y compras.
Vea esta esclarecedora sesión con David Inbar, fundador de Minet Technologies y reconocido líder en innovación tecnológica de la cadena de suministro y las compras. David explicará cómo las empresas pueden adoptar de forma práctica estas nuevas capacidades y qué pasos deben dar hoy mismo para hacerlo:
- Automatice los procesos repetitivos que consumen mucho tiempo
- Mejorar la calidad de los datos en origen
- Permitir operaciones de adquisición inteligentes y basadas en sistemas
- Eliminar las principales barreras que frenan la transformación de la IA
Quién debe verlo:
Si está explorando cómo los agentes de IA pueden transformar el rendimiento de las adquisiciones y la gobernanza de los datos, esta conversación es para usted.
Extraer, enriquecer y sincronizar datos técnicos con sistemas ERP
Herramienta de enriquecimiento dirigida por IA para la armonización de datos
Software de gestión de piezas e inventarios basado en IA
Las organizaciones del sector del petróleo y el gas se enfrentan a enormes costes no deseados en forma de pérdidas, sanciones e indemnizaciones por accidentes laborales, que se llevan una parte considerable de sus ingresos. Una de las razones importantes de los fallos y accidentes es la ruptura de la infraestructura industrial clave derivada de la gestión ineficaz de la base material y las ineficiencias en la cadena de suministro MRO que son altamente críticos para los ciclos de producción y mantenimiento.
Cada vez son más las organizaciones que buscan implantar la Gestión de Datos Maestros (MDM) para gestionar sus activos mediante una toma de decisiones informada basada en datos fiables y garantizar una seguridad industrial óptima en toda la empresa.
Acerca de la empresa:
Este La empresa estadounidense es líder mundial en el suministro de componentes mecánicos esenciales para equipos de perforación terrestres y marinos, equipos completos de perforación y mantenimiento de pozos, así como una amplia gama de inspección de tubulares, revestimientos internos, equipos de sartas de perforación, equipos de elevación y manipulación, y herramientas de perforación de fondo de pozo. También ofrece servicios de cadena de suministro a través de centros de distribución estratégicamente situados cerca de los principales centros de perforación y producción de todo el mundo. Con más de 800 centros de fabricación, venta y servicio en todo el mundo e ingresos anuales superior a $12 mil millones, la empresa ofrece soluciones centradas en el cliente y adaptadas a las necesidades de calidad, productividad y medio ambiente de la industria energética.
La empresa se enfrentaba a importantes retos con sus datos maestros.
- Falta de coherencia y normas para los datos maestros
- Campos de atributos del maestro incorrectos, incompletos, sin clasificar y obsoletos.
datos Grandes volúmenes de datos en varios idiomas
- Múltiples ERP y otras instancias heredadas en toda la empresa
- Descripciones de material mal estructuradas
- Falta de gobernanza de datos y de colaboración entre divisiones y ubicaciones interfuncionales.
Solución: Armonización de datos maestros de materiales y mantenimiento continuo
La empresa implantó Material Verdantis Armonizar para limpiar y enriquecer sus datos maestros de materiales históricos. Utilizando herramientas basadas en IA y la Repositorio de contenidos Verdantis, la solución clasificó, normalizó y eliminó los materiales duplicados.
Una vez armonizados los datos, Integridad del material Verdantis para la gobernanza continua de los datos. Garantizaba la precisión continua de los datos mediante validación en tiempo real, clasificación basada en IA y prevención de duplicidadesMantener una alta calidad de los datos en todos los sistemas de la empresa.
Principales medidas adoptadas:
Resultados obtenidos:
Mediante la integración Armonización e integridad de los materialesLa empresa alcanzó un marco de gestión de datos maestros escalable y potenciado por IAgarantizar a largo plazo coherencia, eficacia y conformidad de los datos.
