Los procesos aislados, la ausencia de protocolos y la gestión de datos en distintos sistemas conducen inevitablemente a problemas de calidad de datos, entre los cuales la "falta" o "ausencia" de datos es uno de los retos más críticos en cualquier operación de mantenimiento.
Estos datos ausentes pueden referirse a recambios, activos fijos, proveedores de MRO y tienen implicaciones en todos los procesos de mantenimiento, como la gestión de órdenes de trabajo, la programación del mantenimiento, la gestión de inventarios, etc.
Para resolver estos problemas no basta con hacer arreglos superficiales.
Un enfoque sólido que combina el enriquecimiento de datos con la inteligencia técnicas de limpieza de datos para MRO puede descubrir y rellenar las especificaciones técnicas que faltan, corregir incoherencias y normalizar formatos. Así se sientan las bases de una planificación y ejecución del mantenimiento más fiables.
Tipos de enriquecimiento MRO
El enriquecimiento de los datos de MRO puede clasificarse, a grandes rasgos, en diferentes categorías no exclusivo cubos en función del tipo de fuentes de datos, el tipo de modelo de datos que se enriquezca y los puntos de datos específicos que se rellenen.
Enumeramos los métodos de enriquecimiento de datos más habituales que empleamos en Verdantis
Enriquecimiento de datos sobre piezas de recambio
Los datos de las piezas de recambio suelen residir en el maestro de materiales MRO de cualquier sistema ERP SAP o en un Datos maestros del artículo en cualquier sistema ERP de Oracle.
MRO Las piezas de recambio, consumibles y auxiliares constituyen la mayor parte de este conjunto de datos.
Con el tiempo, debido a una práctica de gestión de datos deficiente o a una ausencia total de administración de datos, especialmente durante las necesidades urgentes de contratación, estos datos no se cargan en el sistema de forma exhaustiva.
Esto da lugar a registros de datos a los que les faltan detalles clave como los atributos de las piezas, las unidades de medida, las características, las especificaciones, la categoría y otra información clave necesaria para la toma de decisiones a lo largo del proceso de mantenimiento.
En algunos casos, no se puede presentar una solicitud de contratación sin estos datos.
En otros casos, se hacen excepciones y se procesa una solicitud de adquisición aunque los registros de MRO no existan en el sistema ERP.
Enriquecimiento a partir de fuentes públicas
Gracias a las innovaciones de la IA Agentic y a los agentes de IA creados específicamente, las soluciones de software ya pueden enriquecer de forma autónoma los datos de MRO de forma masiva, incluidos los datos específicos de las piezas de repuesto.
El MRO específico de Verdantis Agente de enriquecimiento de datos Auto Enrich AI navega por Internet, identifica catálogos de proveedores verificados, busca el registro de piezas incompletas y obtiene información clave como el número de pieza del fabricante, el nombre del fabricante e información relacionada como especificaciones, atributos, unidades de medida, etc.
Además, el agente actualiza de forma autónoma la información directamente en el Datos maestros MROcon una persona en el bucle para la revisión y las aprobaciones
Aquí tiene un vídeo que muestra cómo funciona AutoEnrich en tiempo real. Hemos adjuntado una demostración del agente de IA en acción al final de este artículo. Este mismo enriquecimiento se puede procesar para múltiples registros en masa a través de 1000s de registros.
Enriquecimiento procedente de fuentes primarias
Otra fuente de datos común utilizada para enriquecer los conjuntos de datos MRO son las fuentes de primera parte, las empresas con operaciones de producción complejas ya almacenan estos datos en fuentes como;
Un registro digital de todas las piezas y componentes necesarios para el mantenimiento de una determinada maquinaria.
Especificaciones técnicas, planos de los equipos, etc.
Los técnicos de mantenimiento o los trabajadores de primera línea dependen en gran medida de la precisión de los datos de las órdenes de trabajo para registrar todas las tareas realizadas, las piezas sustituidas y las operaciones ejecutadas. Esta información constituye un registro histórico vital, que detalla qué piezas de repuesto se utilizaron, en qué condiciones y para qué activos.
Como ya se ha mencionado, no es infrecuente, sobre todo en el caso de necesidades urgentes de aprovisionamiento, realizar solicitudes de aprovisionamiento al margen de los procesos estándar.
En tales casos, es posible que se desee crear o actualizar la base de datos MRO con datos de piezas de recambio procedentes de facturas.
A menudo, esta información y estos datos críticos están atrapados en documentos no estructurados y su extracción requiere mucho tiempo y recursos, sobre todo con los métodos tradicionales.
Sin embargo, los agentes de IA creados específicamente para tratamiento avanzado de documentosahora puede comprender el "contexto" de un documento complejo y extraer de él datos estructurados.
A continuación, puede utilizarse para actualizar la base de datos de materiales MRO.
El siguiente vídeo muestra Auto Doc AI, un agente de IA que puede procesar cientos de documentos a la vez y extraer información estructurada en forma de tabla Excel, archivo JSON o cualquier otro formato y actualizarla directamente en los datos maestros de MRO
Enriquecimiento del inmovilizado
Los activos fijos constituyen la columna vertebral de las operaciones de mantenimiento e incluyen equipos, máquinas e infraestructuras necesarios para llevar a cabo la producción y la prestación de servicios.
Sin embargo, la escasa visibilidad de los datos sobre activos fijos, desde especificaciones incompletas hasta clasificaciones incoherentes, puede perjudicar considerablemente el mantenimiento preventivo, el seguimiento del ciclo de vida de los activos y la optimización de costes.
Implantación de estrategias eficaces de gestión de datos maestros de activos es esencial para garantizar la precisión, la coherencia y la fiabilidad operativa.
Enriquecimiento a partir de fuentes públicas
Al igual que ocurre con las piezas de recambio, los agentes de enriquecimiento específicos de Verdantis aprovechan los repositorios públicos, las bases de datos de OEM y los catálogos de ingeniería para completar la información que falta sobre los activos fijos.
Esto incluye atributos clave como números de modelo, detalles del fabricante, códigos de clasificación de activos (por ejemplo, UNSPSC, ECLASS), potencia nominal, dimensiones físicas, etc.
Mediante la identificación de descriptores estándar y el mapeo de registros de datos de activos incompletos con fuentes públicas verificadas, el agente de IA garantiza que cada perfil de activo sea completo y coherente, listo para ser utilizado en la modelización de la fiabilidad, la programación del mantenimiento y los marcos de atribución de costes.
Enriquecimiento procedente de fuentes primarias
Gran parte de los datos críticos a nivel de activos ya están integrados en los sistemas de la empresa, que se encuentran dispersos:
El agente AutoDoc AI de Verdantis está diseñado para extraer información estructurada de activos atrapada en PDF técnicos, documentos escaneados y entradas no estructuradas.
Utilizando NLP avanzado y modelado semántico, identifica y extrae campos relevantes como el tipo de activo, los límites operativos, los detalles de la instalación y el historial de uso.
Lo que hace que el enriquecimiento de activos fijos sea realmente impactante es su integración en otros dominios. Verdantis sincroniza los datos de activos enriquecidos con:
Repositorios de piezas de recambio (por ejemplo, vinculación de activos a piezas de recambio y alternativas necesarias).
Sistemas de planificación del mantenimiento (por ejemplo, alineación de activos con calendarios preventivos).
Sistemas financieros (por ejemplo, para el seguimiento de la depreciación, la valoración de activos o las auditorías).
Esta sincronización multisistema garantiza que los datos de activos enriquecidos se puedan utilizar en todos los departamentos, lo que aporta un valor multifuncional desde la ingeniería hasta las finanzas.
Incluidos los registros históricos de mantenimiento y las tendencias de uso.
Que vinculan activos específicos con sus partes necesarias
Que documentan los resultados históricos
Estos datos pueden extraerse de los datos originales de adquisición, incluida la clasificación de CAPEX, la valoración de activos y los calendarios de depreciación.
Que contienen detalles de configuración y dimensiones
Pueden revelar las especificaciones originales de los activos, las garantías y los datos de los proveedores.
Los depósitos de datos basados en RFID o códigos de barras suelen contener identificadores importantes.
Enriquecimiento de los datos de los proveedores
Un maestro proveedor bien mantenido garantiza el cumplimiento de la normativa, reduce el riesgo de las adquisiciones y permite tomar mejores decisiones de aprovisionamiento.
Sin embargo, los registros de proveedores duplicados, la falta de información de contacto y la incoherencia en las convenciones de nomenclatura son problemas habituales en las empresas con un uso intensivo de MRR.
Enriquecimiento a partir de fuentes públicas
Los agentes de IA de Verdantis están entrenados para identificar, cotejar y verificar los registros de proveedores utilizando registros públicos de empresas, sitios web de proveedores, bases de datos de cumplimiento y catálogos de productos. Estos agentes extraen de forma autónoma datos críticos de los proveedores, como:
Nombre de la entidad jurídica
Tipo de proveedor (OEM, distribuidor, proveedor de servicios, etc.)
País de registro
Información de contacto (correo electrónico, teléfono, dirección)
Certificaciones de calidad y afiliaciones industriales
Además, pueden identificar si un proveedor sigue activo, lo que ayuda a señalar proveedores obsoletos o duplicados.
Enriquecimiento procedente de fuentes primarias
Las empresas ya almacenan los datos pertinentes de los proveedores en registros de compras, pedidos, facturas y contratos, pero a menudo en formatos aislados o no estructurados.
Nuestro agente de inteligencia artificial extrae información clave sobre los proveedores de estas fuentes y la introduce en el maestro de proveedores. Esto incluye la frecuencia de los pedidos, la categoría de gasto, las condiciones de pago, las puntuaciones de rendimiento del proveedor, etc.
Contienen referencias a las condiciones del proveedor, los códigos de las piezas y el historial de entregas.
Indique el cumplimiento del mundo real, las discrepancias y las condiciones de pago.
Incluya las condiciones negociadas, los requisitos de cumplimiento y los acuerdos de nivel de servicio.
Ofrezca datos sobre el rendimiento, la disponibilidad y los precios de los proveedores.
Los agentes de IA analizan y estructuran estos datos procedentes de distintos sistemas y formatos para crear un maestro de proveedores completo y unificado. Esto puede incluir la asignación de registros de proveedores alternativos a un único ID de proveedor global y el enriquecimiento de las relaciones proveedor-producto.
Verdantis también admite la sincronización completa de los datos de los proveedores en las plataformas de aprovisionamiento (como SRM), los sistemas ERP (como SAP, Oracle) y los portales de aprovisionamiento.
Mediante el cotejo y la eliminación de duplicidades de datos basados en IA, las organizaciones pueden obtener un registro de proveedores limpio, preciso y consolidado. Esto contribuye directamente a mejorar las decisiones de aprovisionamiento, el cumplimiento de los contratos y los esfuerzos de racionalización de los proveedores.
Impacto y factores de valor
Aunque el enriquecimiento de datos pueda parecer un proceso trivial, las ventajas de unos datos "completos" y fiables son múltiples.
Total claridad sobre la disponibilidad de piezas - Al no faltar información en la base de datos, las compras no tienen que adivinar si falta en el sistema el registro de un recambio determinado.
Basándose en las especificaciones y categorías definidas, se agiliza el proceso de adquisición y se reducen al mínimo las solicitudes de adquisición incorrectas, lo que redunda directamente en el control de los gastos generales.
Sincronización de los procesos de mantenimiento - Con las listas de materiales digitales sincronizadas y los datos de varias fuentes compilados en un repositorio central, se pueden prever claramente las necesidades y la demanda de tipos específicos de repuestos MRO.
Se trata de un requisito previo para optimización de los niveles de inventario MRO y evita por completo que se produzcan tiempos de inactividad por falta de existencias.
Solución de enriquecimiento de datos MRO de Verdantis
Vea cómo nuestros agentes de IA asignan, enriquecen y gestionan de forma inteligente los datos de piezas de repuesto para garantizar la precisión en todas sus operaciones de MRO.
Lo que la gente pregunta
¿En qué se diferencia Verdantis de otros proveedores de enriquecimiento de datos MRO?
Verdantis utiliza modelos entrenados en IA basados en más de 100 millones de piezas y más de 1.000 millones de puntos de datos para ofrecer una precisión inigualable en el enriquecimiento y la clasificación de datos MRO. A diferencia de los servicios manuales o basados en reglas, nuestra inteligencia artificial aprende continuamente de los patrones del sector, mejorando con el tiempo y minimizando el esfuerzo interno.
¿Qué implica el enriquecimiento de datos MRO más allá de corregir errores ortográficos o de formato?
El enriquecimiento va mucho más allá de las correcciones superficiales. Incluye la autocompletación de atributos que faltan, la resolución de sinónimos, la alineación de taxonomías, la deduplicación y la vinculación de piezas a equipos o listas de materiales. Garantiza que los datos de materiales estén estructurados, se puedan buscar y estén listos para la empresa.
¿Cómo contribuye el enriquecimiento de datos MRO a una mejor gestión de compras e inventarios?
Los datos limpios y enriquecidos eliminan las piezas duplicadas, marcan los artículos obsoletos y garantizan descripciones precisas de las piezas. Esto permite tomar decisiones de aprovisionamiento más inteligentes, reducir el gasto inconstante, mejorar las negociaciones con los proveedores y optimizar los niveles de existencias en todas las ubicaciones.
¿Cómo gestiona Verdantis los datos multilingües de MRO para operaciones globales?
Nuestra plataforma admite la limpieza y el enriquecimiento de datos multilingües, incluida la traducción, la localización y la asignación de términos equivalentes entre idiomas. Esto garantiza la coherencia en todas las plantas del mundo, reduciendo la proliferación de piezas y la falta de comunicación.
¿Ayuda Verdantis a establecer procesos de gobernanza tras el enriquecimiento?
Sí. Más allá del proyecto de enriquecimiento puntual, Verdantis apoya la gobernanza continua a través de su plataforma dirigida por IA, garantizando que las nuevas entradas se ajusten a las normas y se eviten en origen los elementos duplicados u obsoletos.
¿Por qué es fundamental el enriquecimiento de datos MRO para las industrias que utilizan activos de forma intensiva?
En entornos con muchos activos, los datos sobre piezas de repuesto influyen directamente en la eficacia de las compras, la ejecución del mantenimiento y la planificación del inventario. El enriquecimiento de estos datos garantiza descripciones precisas de las piezas, elimina duplicados y vincula los repuestos a los equipos adecuados, reduciendo el tiempo de inactividad, el exceso de existencias y el gasto indirecto.
