Découvrez comment Agentic AI révolutionne la qualité des données d'approvisionnement et permet la mise en place d'opérations automatisées et pilotées par le système.
Les opérations d'approvisionnement et de chaîne logistique dans les secteurs à forte intensité de production sont réputées pour leur complexité. Les systèmes obsolètes, les processus cloisonnés et les interventions manuelles compliquent la modernisation des entreprises, d'autant plus lorsque la mauvaise qualité des données les empêche de déployer des agents d'IA susceptibles d'automatiser et de transformer les flux de travail quotidiens.
Dans la dynamique de la chaîne d'approvisionnement, même les plus petites incohérences dans les données peuvent entraîner en cascade des perturbations opérationnelles majeures. Des données de mauvaise qualité sur les matières premières et les achats amplifient l’effet « coup de fouet » : de légères variations de la demande entraînent alors des fluctuations excessives des stocks, des ruptures de stock, des coûts liés à l’accélération des livraisons et une perte de confiance dans les systèmes de planification. C’est ce même phénomène qui est souvent illustré par le concept du « Beer Game », montrant comment des signaux inexacts génèrent le chaos tout au long de la chaîne de valeur.
Pourtant, ces mêmes technologies d'IA, qui reposent sur des données de haute qualité, peuvent désormais être utilisées pour améliorer ces données. Grâce à des données d'entraînement adaptées, des consignes spécifiques à chaque domaine et des modèles spécialement conçus, les agents d'IA peuvent combler les lacunes en matière de qualité des données à grande échelle, éliminant ainsi l'un des principaux obstacles à l'automatisation dans les environnements ERP et d'approvisionnement.
Ne manquez pas cette session très instructive avec David Inbar, fondateur de Minet Technologies et figure de proue reconnue dans le domaine de l'innovation technologique appliquée à la chaîne d'approvisionnement et aux achats. David expliquera en détail comment les entreprises peuvent mettre en œuvre concrètement ces nouvelles fonctionnalités, et quelles mesures prendre dès aujourd'hui pour :
• Automatiser les processus répétitifs et chronophages
• Améliorer la qualité des données à la source
• Mettre en place des opérations d'approvisionnement intelligentes et pilotées par le système
• Éliminer les principaux obstacles qui freinent la transformation vers l'IA
À qui s'adresse cette série :
Si vous vous intéressez à la manière dont les agents IA peuvent transformer les performances des achats et la gouvernance des données, cette discussion est faite pour vous.
Extraction, enrichissement et synchronisation des données techniques avec les systèmes ERP
Outil d'enrichissement basé sur l'IA pour l'harmonisation des données
Logiciel de gestion des pièces et des stocks basé sur l'IA
Les entreprises du secteur pétrolier et gazier doivent faire face à d’énormes coûts indésirables sous forme de pertes, d’amendes et d’indemnités liées aux accidents du travail, qui grèvent considérablement leurs revenus. L'une des principales causes des défaillances et des accidents réside dans la défaillance d'infrastructures industrielles clés, due à une gestion inefficace du parc matériel et à des dysfonctionnements au sein de la chaîne d'approvisionnement MRO, qui revêtent une importance cruciale pour les cycles de production et de maintenance.
De plus en plus d'organisations cherchent aujourd'hui à mettre en place des solutions de gestion des données de référence (MDM) afin de gérer leurs actifs grâce à une prise de décision éclairée, fondée sur des données fiables, et de garantir une sécurité industrielle optimale à l'échelle de l'entreprise.
À propos de l'entreprise :
Ceci Cette entreprise basée aux États-Unis est un leader mondial en fournissant des composants mécaniques essentiels destinés aux plates-formes de forage terrestres et offshore, des installations complètes de forage et d'entretien de puits, ainsi qu'une gamme complète de solutions d'inspection des tubes, de revêtements internes, d'équipements pour colonnes de forage, de matériel de levage et de manutention, et d'outils de forage de fond de trou. L'entreprise propose également des services de chaîne d'approvisionnement via des centres de distribution stratégiquement situés à proximité des principaux sites de forage et de production à travers le monde. Avec plus de 800 sites de production, de vente et de service après-vente à travers le monde et le chiffre d'affaires annuel supérieur à $12 milliards, l'entreprise propose des solutions axées sur le client et adaptées aux exigences du secteur de l'énergie en matière de qualité, de productivité et de respect de l'environnement.
L'entreprise a dû faire face à des défis de taille concernant ses données de référence.
• Manque de cohérence et de normes concernant les données de référence
• Champs d'attributs de la base de données de référence incorrects, incomplets, non classés ou obsolètes
données : Volumes importants de données en plusieurs langues
• Plusieurs instances d'ERP et d'autres systèmes hérités réparties dans toute l'entreprise
• Descriptions des produits mal structurées
• Absence de gouvernance des données et de collaboration entre les services transversaux et les différents sites
Solution : harmonisation des données de base des articles et mise à jour continue
L'entreprise a mis en place Matériau Verdantis Harmonize pour nettoyer et enrichir ses données de référence historiques. À l'aide d'outils basés sur l'IA et de la Référentiel de contenu Verdantis, cette solution a permis de classer, de normaliser et d'éliminer les doublons.
Une fois les données harmonisées, Intégrité des matériaux Verdantis a été mis en place pour assurer la gouvernance continue des données. Il a permis de garantir en permanence l'exactitude des données grâce à validation en temps réel, classification basée sur l'IA et prévention des doublons, en garantissant une qualité élevée des données dans l'ensemble des systèmes de l'entreprise.
Principales mesures prises :
Résultats obtenus :
En intégrant Harmonisation des matériaux et intégrité des matériaux, l'entreprise a réalisé un cadre de gestion des données de référence évolutif et basé sur l'IA, garantissant ainsi à long terme cohérence des données, efficacité et conformité.
