In dit webinar wordt ingegaan op de praktische toepassingen van AI bij het beheer van MRO-gegevens en wat dit betekent voor bedrijven die te maken hebben met beperkingen in de toeleveringsketen als gevolg van problemen met de gegevenskwaliteit en verouderde onderhoudspraktijken.
De sector voor gegevensbeheer ondergaat een ingrijpende verandering door de opkomst van ingebouwde kunstmatige intelligentie in softwareoplossingen.
In dit webinar gaan we in op de PRAKTISCHE toepassingen van AI bij het beheer van MRO-gegevens en wat dit betekent voor bedrijven die te maken hebben met beperkingen in de toeleveringsketen als gevolg van problemen met de gegevenskwaliteit en verouderde onderhoudspraktijken.
Autonome verrijking op grote schaal van MRO-records op basis van geverifieerde gegevensbronnen van zowel de organisatie zelf als derden
Gebruik AI om leveranciersgegevens uit verschillende systemen te bundelen, leveranciersdossiers automatisch aan te vullen, relaties te versterken en onderhandelingspositie te verbeteren.
• Hoe AI-modellen die zijn getraind op meer dan 1 miljoen MRO-onderdelen, belangrijke productkenmerken kunnen standaardiseren en extraheren uit ongestructureerde beschrijvingen en losse tekst.
• Het standaardiseren van informatie over meeteenheden uit oude ERP-gegevens
• Gebruikmaken van AI om op basis van de stuklijsten van apparatuur zelfstandig de kriticiteit van MRO-onderdelen te bepalen.
• Naadloze, realtime synchronisatie tussen de stuklijst van apparatuur en het materiaalstambestand/artikelstambestand
Wij bieden ongeëvenaarde schaalbaarheid en meertalige mogelijkheden, die bewezen hebben bedrijfsprocessen te optimaliseren en de bedrijfsresultaten te verbeteren.
Olie- en gasbedrijven worden geconfronteerd met enorme ongewenste kosten in de vorm van verliezen, boetes en schadevergoedingen als gevolg van industriële ongevallen, die een aanzienlijk deel van hun inkomsten opslokken. Een van de belangrijkste oorzaken van storingen en ongevallen is het uitvallen van cruciale industriële infrastructuur als gevolg van ineffectief beheer van de materiaalvoorraad en inefficiënties in de MRO-toeleveringsketen, die van cruciaal belang zijn voor de productie- en onderhoudscycli.
Steeds meer organisaties willen Master Data Management (MDM) implementeren om hun bedrijfsmiddelen te beheren door middel van weloverwogen besluitvorming op basis van betrouwbare gegevens en om optimale industriële veiligheid binnen de hele onderneming te waarborgen.
Over het bedrijf:
Dit Het in de VS gevestigde bedrijf is een wereldwijde marktleider door het leveren van essentiële mechanische onderdelen voor zowel onshore- als offshore-boorinstallaties, complete boor- en putonderhoudsinstallaties, evenals een uitgebreid assortiment aan inspectieapparatuur voor buizen, interne coatings, boorkolomapparatuur, hijs- en transportapparatuur en boorgereedschap voor in de boorput. Daarnaast biedt het bedrijf supply chain-diensten aan via distributiecentra die strategisch zijn gelegen in de buurt van belangrijke boor- en productielocaties wereldwijd. Met wereldwijd meer dan 800 productie-, verkoop- en servicecentra en de jaaromzet meer dan $12 miljard, het bedrijf levert klantgerichte oplossingen die zijn afgestemd op de eisen van de energiesector op het gebied van kwaliteit, productiviteit en milieu.
Het bedrijf stond voor grote uitdagingen op het gebied van zijn stamgegevens.
• Gebrek aan consistentie en normen voor de stamgegevens
• Onjuiste, onvolledige, niet-geclassificeerde en verouderde attribuutvelden in de stamgegevens
gegevens Grote hoeveelheden gegevens in meerdere talen
• Meerdere ERP- en andere verouderde systemen verspreid over het hele bedrijf
• Slecht gestructureerde materiaalbeschrijvingen
• Gebrek aan gegevensbeheer en samenwerking tussen verschillende afdelingen en vestigingen
Oplossing: Harmonisatie en doorlopend onderhoud van materiaalstamgegevens
Het bedrijf heeft het volgende geïmplementeerd: Verdantis Material Harmonize om zijn historische materiaalstamgegevens op te schonen en aan te vullen. Met behulp van AI-gestuurde tools en de Verdantis-inhoudsrepository, waarbij de oplossing het materiaal classificeerde, standaardiseerde en dubbele exemplaren verwijderde.
Nadat de gegevens waren geharmoniseerd, Verdantis Materiaalintegriteit werd ingezet voor het doorlopende gegevensbeheer. Het zorgde voor een voortdurende nauwkeurigheid van de gegevens door middel van realtime validatie, AI-gestuurde classificatie en het voorkomen van dubbele gegevens, waarbij de hoge kwaliteit van de gegevens in alle bedrijfssystemen wordt gewaarborgd.
Belangrijkste genomen maatregelen:
Behaalde resultaten:
Door te integreren Materiaalharmonisatie en materiaalintegriteit, het bedrijf behaalde een schaalbaar, door AI aangestuurd raamwerk voor masterdatabeheer, waardoor op lange termijn gegevensconsistentie, efficiëntie en naleving.
