Ontdek hoe Agentic AI de kwaliteit van inkoopgegevens verbetert en geautomatiseerde, systeemgestuurde processen mogelijk maakt.
In productie-intensieve sectoren staan inkoop- en toeleveringsketenprocessen bekend als bijzonder complex. Verouderde systemen, losstaande processen en handmatige tussenkomsten maken het voor bedrijven moeilijk om te moderniseren, vooral wanneer een slechte gegevenskwaliteit hen belet AI-agenten in te zetten die de dagelijkse werkprocessen zouden kunnen automatiseren en transformeren.
In de dynamiek van de toeleveringsketen kunnen zelfs kleine inconsistenties in de gegevens een kettingreactie veroorzaken die leidt tot grote operationele verstoringen. Slechte materiaal- en inkoopgegevens versterken het bullwhip-effect – waarbij kleine verschuivingen in de vraag leiden tot buitensporige schommelingen in de voorraad, voorraadtekorten, extra kosten voor spoedleveringen en een verminderd vertrouwen in planningssystemen. Dit is hetzelfde patroon dat vaak wordt geïllustreerd aan de hand van het Beer Game-concept – dat laat zien hoe onnauwkeurige signalen chaos veroorzaken in de hele waardeketen.
Toch kunnen dezelfde AI-technologieën die afhankelijk zijn van hoogwaardige gegevens, nu ook worden ingezet om die gegevens te verbeteren. Met de juiste trainingsgegevens, domeinspecifieke prompts en speciaal ontwikkelde modellen kunnen AI-agenten tekortkomingen in de gegevenskwaliteit op grote schaal verhelpen, waardoor een van de grootste belemmeringen voor automatisering in ERP- en inkoopomgevingen wordt weggenomen.
Bekijk deze verhelderende sessie met David Inbar, oprichter van Minet Technologies en een gerenommeerd expert op het gebied van innovatie in supply chain- en inkooptechnologie. David zal uitleggen hoe bedrijven deze nieuwe mogelijkheden in de praktijk kunnen toepassen – en welke stappen ze vandaag al kunnen nemen om:
• Herhalende, tijdrovende processen automatiseren
• De gegevenskwaliteit bij de bron verbeteren
• Zorg voor intelligente, systeemgestuurde inkoopprocessen
• Belangrijke belemmeringen voor de AI-transformatie wegnemen
Voor wie is deze serie bedoeld:
Als je je afvraagt hoe AI-agenten de inkoopprestaties en het gegevensbeheer kunnen verbeteren, dan is dit gesprek iets voor jou.
Technische gegevens extraheren, verrijken en synchroniseren met ERP-systemen
Door AI aangestuurde verrijkingstool voor gegevensharmonisatie
Door AI aangestuurde software voor onderdelen- en voorraadbeheer
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.
