Dans cette session enregistrée, vous découvrirez comment Les agents IA sensibles au contexte de Verdantis-formés à partir de données spécifiques au secteur et de données MRO, ils sont capables d'extraire, de nettoyer, d'enrichir et d'intégrer de manière autonome des informations provenant de sources non structurées directement dans les systèmes ERP et EAM.
Découvrez comment l'automatisation de la création et de la gestion des données permet non seulement de réduire considérablement la charge de travail, mais aussi d'améliorer de manière tangible la précision et l'exhaustivité des processus de création des données.
Cette session interactive est spécialement conçue pour les entreprises à forte intensité d'actifs. À cette occasion, M. Rohan Salvi, expert en la matière et directeur associé chez Verdantis, montrera comment la « création en masse » de données sur les matériaux à partir de sources non structurées peut contribuer à l'excellence opérationnelle au sein des équipes chargées des achats, de la gestion des actifs et de la production.
Au cours de cette session, nous montrerons comment des agents IA contextuels, formés à partir de données spécifiques au secteur concernant les matériaux, les pièces détachées, la maintenance, la réparation et l'exploitation (MRO) ainsi que la production, sont capables d'extraire de manière autonome des données issues de sources non structurées avant de les intégrer de manière fiable dans des systèmes ERP * EAM.
– Extraction de données
Découvrez comment AutoDocAI peut analyser à grande échelle des milliers de documents non structurés et créer un ensemble de données structuré prêt à être utilisé par le système avant son intégration dans Integrity© pour la vérification des doublons de niveau 1 et 2, l'enrichissement basé sur l'IA et la validation des données.
Cela peut être effectué sur des documents non structurés tels que :
1. Catalogues des fournisseurs
2. Nomenclatures des équipements (actifs)
3. Factures ou bons de commande provenant d'anciens fournisseurs
4. Documents techniques et plans d'ingénierie
– Harmonisation et enrichissement des données
Découvrez comment les données extraites de ces documents peuvent être normalisées et enrichies en fonction de la taxonomie utilisée au sein de votre organisation, grâce à notre agent IA spécialement conçu à cet effet, AutoEnrichAI©.
Pour les cas d'utilisation avancés, l'intégration avec les catalogues fournisseurs et les nomenclatures d'actifs numériques permet de synchroniser les données de base des matériaux (articles) avec celles des actifs et des fournisseurs.
– Déduplication et mises à jour des enregistrements
Les enregistrements de données de référence extraits sont minutieusement comparés à ceux de la base de données de référence de l'ERP à l'aide d'agents d'IA propriétaires.
Si une fiche de matériel (pièce de rechange ou matière première) existe déjà, Integrity© mettra à jour cette fiche.
Si le document n'existe pas, Integrity© en créera un à partir des informations et des données enrichies.
Les processus de création de matériaux de Verdantis comptent parmi les plus robustes et les plus précis du secteur, grâce à des modèles d'IA concrets, entraînés sur des milliards de points de données, qui apportent une valeur ajoutée directe en optimisant les niveaux de stock MRO, en réduisant au minimum les ruptures de stock, en éliminant les dépenses non contrôlées et en automatisant les tâches liées aux achats, à la chaîne d'approvisionnement et à la gestion des données.
Enrichissement autonome à grande échelle des fiches MRO à partir de sources de données vérifiées, qu'elles soient internes ou tierces
Utilisez l'IA pour harmoniser les données fournisseurs issues de systèmes disparates, compléter automatiquement les informations des fiches fournisseurs, renforcer les relations et améliorer votre pouvoir de négociation.
• Comment des modèles d'IA entraînés sur plus d'un million de pièces MRO peuvent normaliser et extraire les caractéristiques clés des produits à partir de descriptions non structurées et de textes bruts.
• Harmonisation des informations relatives aux unités de mesure issues des données des anciens systèmes ERP
• Exploiter l'IA pour déterminer de manière autonome le niveau de criticité des pièces de maintenance, de réparation et de révision (MRO) à partir des informations figurant dans la nomenclature des équipements.
• Synchronisation transparente et en temps réel entre la nomenclature des équipements et la fiche article/fiche de matière
• Responsables des achats et de la chaîne d'approvisionnement
• Responsables de la gestion des stocks et des actifs
• Responsables MRO et de la chaîne d'approvisionnement
• Ingénieurs en maintenance et fiabilité des installations
• Professionnels de la gouvernance des données et de la gestion des données de référence
• Équipes chargées de la transformation numérique et des progiciels de gestion intégrés (ERP)
• Experts en amélioration des activités et en excellence des processus
Si vous souhaitez réduire vos coûts de stock, éliminer les doublons et tirer pleinement parti de vos données MRO, ce guide pratique à la demande est fait pour vous.

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