Un agent de traduction intelligent basé sur l'IA, conçu pour convertir des données de référence de n'importe quelle langue vers n'importe quelle langue cible, avec précision, efficacité et à grande échelle. Spécialement conçu pour un usage en entreprise, il garantit une traduction cohérente et adaptée au contexte des descriptions techniques, des attributs et des termes spécifiques à un domaine, et ce, sur l'ensemble des systèmes.
Traduisez automatiquement les fiches de données de base (articles, services, etc.) d'une langue à l'autre sans compromettre la précision technique.
Comprend et retient les termes techniques et le jargon propre à divers secteurs, tels que l'industrie manufacturière, le pétrole et le gaz, l'énergie, etc.
Va au-delà de la traduction littérale en analysant le contexte afin de garantir l'exactitude de la grammaire, de la syntaxe et du sens technique.
Assure la traduction de l'interface utilisateur de la plateforme Integrity dans les langues locales afin d'accompagner les équipes internationales.
Traduit automatiquement les caractéristiques des produits et services figurant dans les fiches techniques afin d'en garantir un accès fluide à l'échelle mondiale.
Découvrez comment les solutions de Verdantis, basées sur l'intelligence artificielle, peuvent optimiser la gouvernance des données, renforcer la conformité et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Dans leur quête d’opérations mondiales efficaces et harmonisées, les entreprises sont confrontées à un défi caché mais omniprésent : les données de référence multilingues relatives à la maintenance, à la réparation et aux opérations (MRO). Que ce soit dans les secteurs de l'industrie manufacturière, du pétrole et du gaz, de l'énergie ou des services publics, la plupart des grandes entreprises exercent leurs activités au-delà des frontières. Elles se retrouvent donc avec des données localisées dans plusieurs langues qui, si elles ne sont pas gérées, peuvent entraver les transformations ERP, l'efficacité des achats et les processus de maintenance des sites.
Si les techniques traditionnelles de complétion linguistique utilisées dans les systèmes ERP visent à combler les valeurs linguistiques manquantes dans les descriptions, elles s’avèrent souvent insuffisantes. C’est là qu’intervient la traduction multilingue basée sur l’IA : elle ne se contente pas de traduire, mais permet également de comprendre, de normaliser et d’enrichir intelligemment les données MRO.
Une analyse exhaustive processus de nettoyage des matériaux de référence ne se limite pas au simple nettoyage des entrées. Cela comprend :
Normalisation des données MRO pour harmoniser les unités et les formats
Nettoyage des données MRO pour supprimer les enregistrements en double ou obsolètes
Enrichissement des données MRO avec les spécifications, les caractéristiques et les données de référence du fabricant d'équipement d'origine (OEM)
Nettoyage et classification des données de base des articles MRO à l'aide de taxonomies globales
L'absence ou l'incohérence des descriptions spécifiques à chaque langue constitue un problème récurrent dans les données de référence MRO. Par exemple, un article tel que « Boulon à tête hexagonale, acier inoxydable, M10 x 50 » peut apparaître en anglais dans une usine, être partiellement traduit en allemand dans une autre, et figurer sans spécifications clés dans une base de données espagnole.
Cette fragmentation entraîne :
Confusion chez les acheteurs et les équipes de maintenance
Achats excédentaires et accumulation de stocks
Occasions manquées de regroupement de pièces
Retards dans le projet dus à une erreur d'identification des pièces
Les fonctionnalités traditionnelles des progiciels de gestion intégrée (ERP) offrent des solutions partielles, en insérant des descriptions de secours dans une langue par défaut (souvent l'anglais) lorsque les traductions font défaut. Cependant, ces solutions sont rigides et ne tiennent pas compte de la terminologie complexe propre à chaque domaine ni de l'alignement des attributs d'une langue à l'autre.
Les moteurs de traduction basés sur l'IA et entraînés à partir de données spécifiques à un domaine (comme les documents MRO) vont bien au-delà de la simple substitution de mots. Ils comprennent :
Nuances linguistiques sur le plan technique (par exemple, « roulement » en tant que pièce mécanique par opposition à la notion de direction)
Dépendances structurelles tels que l'ordre des dimensions, les références de marque et les codes de classification
Correspondance interlinguistique des attributs pour le catalogage normalisé
Grâce à ces fonctionnalités, l'IA fait de la traduction un levier de croissance pour les entreprises.
Une description en portugais «Roulement à billes rigide 6204 ZZ» est traduit automatiquement par :
« Roulement à billes à gorge profonde 6204 ZZ, étanche », en conservant à la fois la fonctionnalité et le format.
Un document chinois mentionnant «Actionneur électrique» est interprété, selon le contexte, comme
«Actionneur électrique», avec les attributs « fabricant » et « tension » correspondants, issus des entrées associées.
Un document allemand portant la mention «Vis en acier inoxydable M10 x 50, à tête hexagonale» devient
«Vis à tête hexagonale en acier inoxydable M10 x 50», harmonisés selon les modèles de conventions de nommage internationales.
L'IA ne se limite pas à la traduction. Elle va bien au-delà :
Dédupliquer entrées dans différentes langues et pour différentes plantes, grâce à la correspondance approximative et à des modèles d'intelligence artificielle
Enrichir champs manquants tels que la désignation, l'unité de mesure et le code du fabricant
Normaliser ordre et syntaxe des attributs pour assurer une cohérence globale
Classifier classer les éléments dans des taxonomies telles que l'UNSPSC ou l'eCl@ss
Le résultat : un catalogue clair et multilingue qui facilite l'approvisionnement à l'international, la planification de la maintenance et l'établissement de rapports précis.
À une époque où les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et les arrêts de production peuvent coûter des millions, disposer de données MRO fiables et cohérentes n'est plus une option. La traduction multilingue basée sur l'IA offre les avantages suivants :
Préparation à la mise en place d'un ERP pour les déploiements à l'échelle mondiale (par exemple, les migrations vers SAP S/4HANA)
Optimisation des stocks grâce au regroupement des pièces et à la suppression des doublons
Effet de levier en matière d'achats grâce à une vue d'ensemble centralisée de l'utilisation des matériaux à l'échelle mondiale
Efficacité de la maintenance avec des descriptions claires et normalisées des pièces sur chaque site
La traduction automatique est entièrement intégrée aux outils de gouvernance des données de Verdantis, tels que Intégrité et Harmoniser, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises engagées dans une transformation ERP, des opérations de fusion-acquisition ou des projets internationaux liés aux données de référence :
Assure la cohérence terminologique entre les différentes fiches, garantissant ainsi la conformité et la clarté.
Traite des millions d'enregistrements en une seule fois grâce à l'automatisation par IA, ce qui est plus rapide que le traitement manuel.
S'adapte facilement à de nouvelles langues, à différents secteurs d'activité et à la terminologie spécifique à chaque client.
Traduction automatique de Verdantis est un moteur de traduction intelligent conçu pour convertir des données de référence de n'importe quelle langue vers n'importe quelle autre langue, avec précision, efficacité et à grande échelle. Spécialement conçu pour un usage en entreprise, il garantit une traduction cohérente et adaptée au contexte des descriptions techniques, des attributs et des termes spécifiques à un domaine, et ce, sur l'ensemble des systèmes.
Le processus de traduction automatique par IA s'appuie à la fois sur la recherche de correspondances dans une base de données, la traduction par segments et l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) pour les entrées sans équivalent. Le schéma ci-dessous illustre l'ensemble de la logique de traduction :
La traduction commence par le texte brut issu des fiches de données de base.
- Le système vérifie d'abord s'il existe un correspondance exacte dans la base de données complète.
- S'il ne le trouve pas, il vérifie s'il y a correspondances partielles dans la base de données des chunks.
-Si une correspondance est trouvée, il récupère le traduction du texte de sortie.
- Si aucune correspondance n'est trouvée, la phrase est transmise à un LLM pour générer une traduction précise en tenant compte du contexte.
Pour les expressions sans équivalent, traduction par segments est assorti d'un codage sémantique visant à améliorer la cohérence et la précision.
Le résultat final comprend du contenu mis en correspondance et traduit par un modèle de langage de grande envergure (LLM), intégré de manière transparente dans le système.
Processus Plus de 10 000 enregistrements en moins de 2 minutes, y compris l'analyse syntaxique et le post-traitement. Prend en charge la traduction en temps quasi réel pour les petits lots et les entrées individuelles.
Fournit 97.2% Précision validée par comparaison avec des traductions réalisées par des experts. L'application systématique du glossaire intégré garantit la cohérence des termes récurrents et du vocabulaire technique.
Prise en charge Plus de 30 langues, notamment l'anglais, le français, l'espagnol, le chinois, l'arabe et bien d'autres encore. Propose un optimisation spécifique à certains domaines, notamment la fabrication, les progiciels de gestion intégrée (ERP) et le vocabulaire industriel.
Utilise Plus de 2,8 millions paires de phrases issues de divers secteurs. Mises à jour en permanence avec la terminologie spécifique à chaque client afin d'améliorer la rapidité, la réutilisation et la précision contextuelle.
Verdantis cherche à nouer des partenariats avec des cabinets de conseil de premier plan, des intégrateurs de systèmes, des éditeurs de solutions technologiques et des prestataires de services afin d'accompagner les entreprises du Global 2000 dans leurs projets liés à l'ERP, à la gestion des données de référence (MDM) et à la gestion de la chaîne logistique. Le programme de partenariat de Verdantis offre un cadre efficace pour collaborer dans le cadre de missions communes auprès des clients, d'efforts de développement et d'activités marketing coordonnées.
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Un responsable de la planification de la maintenance examine les données relatives à la consommation de pièces de rechange sur trois ans et constate qu'un roulement particulier n'a été utilisé que
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.
