Master Data Management ontwikkelt zich van een reactieve, op regels gebaseerde functie tot een strategische, op informatie gebaseerde capaciteit.
Traditionele benaderingen hebben vaak moeite om gelijke tred te houden met complexe, domeinoverschrijdende gegevens die verspreid zijn over ERP-, CRM-, PLM- en SCM-systemen, waardoor organisaties kwetsbaar zijn voor fouten, dubbele gegevens en onvolledige records.
Gartner meldt dat slechte gegevenskwaliteit organisaties gemiddeld $12,9 miljoen per jaar kost. AI en machine learning zorgen voor een ommekeer in dit landschap door autonome processen mogelijk te maken, zoals gegevensverrijking, normalisatie, ontdubbeling en het opsporen van afwijkingen.
Dankzij deze mogelijkheden kunnen organisaties proactief zorgen voor hoogwaardige, consistente en bruikbare gegevens op het gebied van klanten, producten en MRO.
Door MDM te transformeren van een op naleving gerichte taak naar een proactief, door AI ondersteund proces, kunnen bedrijven voorheen gefragmenteerde en foutgevoelige datasets omzetten in één enkele betrouwbare bron van informatie. Dit leidt tot betere operationele beslissingen, vermindert risico’s en maakt nieuwe efficiëntieverbeteringen mogelijk in de hele organisatie.
TOEPASSINGSVOORBEELDEN
Tot de processen binnen het stamgegevensbeheer behoort een breed scala aan workflows en processen, waarbij AI-gerichte technologieën in al deze processen kunnen worden ingezet;
Normalisatie en standaardisatie van gegevensrecords
Aanvulling van stamgegevensrecords
Ontdubbeling
Integraties tussen verschillende domeinen van stamgegevens
Beheer van stamgegevens
In de volgende paragrafen zullen we bespreken hoe AI-technologieën een oplossing kunnen bieden voor enkele van de meest terugkerende, eentonige en tijdrovende uitdagingen binnen elk van deze gebieden.
Normalisatie en standaardisatie van gegevensrecords
In bedrijfsomgevingen wordt hetzelfde item vaak op verschillende manieren beschreven in verschillende fabrieken, systemen of regio’s, waarbij gebruik wordt gemaakt van verschillende afkortingen, naamgevingsconventies, meeteenheden of zelfs talen.
Dit leidt tot inconsistenties die de analyse, doorzoekbaarheid, het opvragen van gegevens, de koppelingslogica en de functieoverschrijdende samenwerking verstoren
Enkele van de problemen die uit deze uitdagingen voortvloeien, zijn onder meer: moeilijkheden bij het op grote schaal afstemmen van datasets, dubbele gegevens als gevolg van uiteenlopende naamgevingsconventies en diverse uitdagingen bij de implementatie van een programma voor gegevensbeheer.
Een grote uitdaging bij Master Data Management is dat cruciale kenmerken van artikelen, zoals afmetingen, drukwaarden en materiaalkwaliteiten, vaak verborgen zitten in vrije-tekstbeschrijvingen of technische documenten zoals PDF’s, datasheets en technische handleidingen, Stuklijsten (stuklijsten) of CAD-tekeningen.
Door dit ongestructureerde karakter is het moeilijk om deze gegevens effectief te extraheren, te standaardiseren of zelfs maar te doorzoeken. AI en ML, en met name Natural Language Processing (NLP), spelen hierbij een sleutelrol.
Getrainde NLP-modellen, waarbij vaak gebruik wordt gemaakt van Named Entity Recognition (NER), kunnen complexe beschrijvingen ontleden en automatisch de belangrijkste kenmerken identificeren.
Bijvoorbeeld een productbeschrijving zoals “SS316-kogelkraan met flens, PN40, DN25” zou op een doordachte manier als volgt kunnen worden opgesplitst: Materiaal = SS316, Druk = PN40, Maat = DN25, en Type = Kogelkraan.
Voorbeelden:
In een klantstamgegevenssysteem wordt de staat „Texas“ in het adres van klant A aangeduid als „TX“, terwijl in een ander record de staat mogelijk gewoon als „Texas“ wordt vermeld; soortgelijke inconsistenties in adressen, zoals „Parkway“ dat als „Pk way“ wordt weergegeven, komen vrij vaak voor.
In een materiaalgegevenssysteem kan de afmeting in de korte omschrijving van een reserveonderdeel betrekking hebben op de maat in “Inches” of “In” of gewoon als ″
Dit soort problemen kan leiden tot overbevoorrading (in het geval van een materiaalstam), dubbele berichten (in het geval van een klantstam) en een hele reeks andere problemen
Vóór de komst van AI werden deze uitdagingen aangepakt via een bibliotheek met bestaande taxonomieën, die over het algemeen niet „holistisch“ was, moeilijk te onderhouden en bij te houden was, voortdurende updates vereiste en alleen goed functioneerde binnen een gestructureerde codebase.
Dankzij AI-modellen die ‘contextbewust’ zijn en getraind zijn op basis van verifieerbare, omvangrijke datasets, kunnen deze inconsistenties nu zonder veel moeite worden verwijderd op basis van de gehanteerde taxonomie.
Het AI-model hoeft alleen maar te worden gevoed met informatie over de gehanteerde taxonomie; het model zorgt vervolgens zelf voor de standaardisatie-eisen.
Pro-tip: Kies voor zelflerende MDM-software die gaandeweg kan worden getraind door de „Human-in-the-Loop”, die de wijzigingen controleert en goedkeurt
Op deze manier kan het zelflerende systeem echt autonoom worden, waardoor de rol van de databeheerder beperkt blijft tot die van goedkeurder.
1. Uitwerking van afkortingen en toewijzing van terminologie: AI-modellen die zijn getraind op basis van branchegegevens begrijpen dat “Mtr” = “meter”, “SS304” = “roestvrij staal 304”, “CS Ball Vlv” = “kogelkraan van koolstofstaal”, enzovoort. Zij koppelen dergelijke varianten aan gestandaardiseerde terminologie.
2. Normalisatie en omrekening van eenheden: Of afmetingen nu worden geschreven als "10 mm", "0,01 m" of "3 inch × 5 yard", AI kan deze omzetten en samenvoegen tot het gewenste maatsysteem (bijvoorbeeld het metrische stelsel), en samengestelde velden opsplitsen in gestructureerde kenmerken zoals Breedte en Lengte.
3. Taalonafhankelijke structurering: AI-modellen kunnen niet-Engelse beschrijvingen en lokale indelingen interpreteren om wereldwijde consistentie te waarborgen.
Voorbeeld: In het besef dat “Oliefilters, 7-1/16 inch” in het Spaans verwijst dit naar een “Oliefilter, 7-1/16 inch”, en deze vervolgens correct te extraheren en in kaart te brengen.
Aanvulling van stamgegevensrecords
Een van de meest hardnekkige problemen bij het beheer van de meeste masterdatasets heeft te maken met ontbrekende informatie. Dit is vaak in de eerste plaats het gevolg van ontbrekende of gebrekkige praktijken op het gebied van masterdatabeheer. Volgens Super-AGI,
AI-gegevensverrijking kan de gegevenskwaliteit met maximaal 90% verbeteren en de verwerkingstijd met maximaal 80% verkorten
Het omgaan met ontbrekende informatie is lastig, aangezien het opschonen van gegevens, normalisatie en integraties tussen meerdere domeinen lastig worden als de context van een gegevensrecord simpelweg niet beschikbaar is.
Vroeger verrijking van gegevensrecords werd ofwel handmatig uitgevoerd door een team van vakspecialisten, OF via complexe automatiseringen waarvoor een datawarehouse op gestructureerde wijze moest worden onderhouden.
Gebouwautomatisering voorheen vereist bij gegevensverrijking leveranciers van software voor stamgegevens het aangaan van datapartnerschappen om toegang te krijgen tot leverancierscatalogi, contactgegevens, personeelsinformatie enzovoort, afhankelijk van het betreffende gegevensdomein.
Het in dienst nemen van een team van vakspecialisten is een behoorlijk kostbare aangelegenheid. Maar bovendien wordt het ook steeds moeilijker om het probleem van ontbrekende gegevens op te lossen, wat tot nog meer vertragingen leidt en de situatie verder verergert de uitdagingen als gevolg van een slechte kwaliteit van de stamgegevens.
Agentische AI-systemen bieden een oplossing voor deze uitdaging, aangezien ze zowel ‘contextbewust’ zijn als in staat zijn om complexe taken uit te voeren, zoals op het internet surfen, gegevens uit documenten en andere ongestructureerde bronnen ophalen en de hiaten in de bestaande gegevensrecords opvullen.
Bovendien, MCP-protocollen maken elke dag vooruitgang en voorzien AI-agenten van voldoende informatie om zowel eenvoudige als complexe workflows uit te voeren door gebruik te maken van software van derden.
Op deze manier kunnen speciaal voor dit doel getrainde AI-agenten, mits ze over de juiste middelen beschikken, vrijwel alle uitdagingen op het gebied van gegevensverrijking zelfstandig oplossen, en dat in een fractie van de tijd die daarvoor normaal gesproken nodig is.
Bij gescande documenten of technische tekeningen maken AI-systemen gebruik van optische tekenherkenning (OCR) in combinatie met patroonherkenning om tabelgegevens of specificaties te extraheren, zelfs wanneer deze in afbeeldingen of technische lay-outs voorkomen.
Hierdoor kunnen organisaties gegevens uit technische documenten halen en deze omzetten in overzichtelijke, gestructureerde en doorzoekbare stamgegevensrecords.
Enkele toepassingen van AI-agenten bij het verrijken van stamgegevens
Toepassingen
1. Geautomatiseerde analyse van kenmerken uit beschrijvingen
AI-modellen, met name op NLP gebaseerde modellen die zijn getraind op branchespecifieke datasets, kunnen op intelligente wijze gestructureerde gegevens uit complexe, ongestructureerde product- of materiaalbeschrijvingen halen.
Voorbeeld: Het omzetten van „3-11/16″OD, 7-1/16″LG” in gestructureerde velden zoals Buitendiameter en Lengte in de materiaalstamgegevens.
2. Semantisch begrip voor veldtoewijzing
AI begrijpt de context van woorden en afkortingen die in verschillende sectoren worden gebruikt (bijv. „LG“ = lengte, „OD“ = buitendiameter) en koppelt deze aan gestandaardiseerde gegevensvelden.
Voorbeeld: Ervan uitgaande dat „BALDWIN 915” verwijst naar een fabrikant en een onderdeelnummer, en deze dienovereenkomstig toewijzen.
3. Harmonisatie en omrekening van eenheden
AI brengt verschillende formaten en weergaven van metingen binnen de dataset onder in één uniform formaat, waardoor inconsistenties worden weggenomen.
Voorbeeld: Het omrekenen van „3IN X 5 YDS“ naar gestandaardiseerde metrische eenheden en het opsplitsen ervan in afzonderlijke Breedte en Lengte
Ontbrekende informatie, zoals specificaties, onderdeelnummers van de fabrikant of meeteenheden, is een veelvoorkomend probleem, vooral in oudere datasets of bij het importeren van gegevens van derden.
Deze hiaten kunnen de werkprocessen op het gebied van inkoop, naleving en analyse belemmeren.
AI en ML bieden slimme manieren om deze leemtes op te vullen. Met behulp van technieken zoals op gelijkenis gebaseerde inferentie doorzoeken modellen bestaande, volledige records om waarschijnlijke waarden voor onvolledige records voor te stellen.
Bijvoorbeeld, Als bij een nieuw artikel „SKF-lager 6205” de buitendiameter ontbreekt, kan AI de waarde (bijvoorbeeld 52 mm) afleiden uit andere identieke of vergelijkbare artikelen die al in de database staan.
Bovendien kan generatieve AI interne gegevens vergelijken met externe catalogi of leveranciersdatabases om aanvullende informatie te verkrijgen, zoals afmetingen, datasheets, levenscyclusgegevens of alternatieve onderdelen.
Voorspellende modellen, zoals regressiealgoritmen of beslissingsbomen, kunnen ook worden gebruikt om numerieke waarden zoals spanning, koppel of drukwaarden te schatten wanneer deze niet expliciet worden vermeld.
Dit niveau van verrijking zorgt voor vollediger en bruikbaarder stamgegevens, beperkt de handmatige gegevensinvoer tot een minimum en ondersteunt de daaropvolgende automatisering, inkoop en nalevingsinspanningen.
Het komt vrij vaak voor, vooral in het domein van de klantstamgegevens, dat je situaties tegenkomt waarin een gegevensrecord een e-mailadres, telefoonnummer of adres mist.
Door een combinatie van MCP-protocollen en AI-agenten kan deze ontbrekende informatie worden aangevuld door gegevens op te halen uit openbare bronnen zoals LinkedIn en zelfs uit bronnen van derden waarvoor een abonnement vereist is, zoals DnB of ZoomInfo.
Een soortgelijke aanpak wordt nu steeds vaker toegepast op gegevens over reserveonderdelen en MRO, waarbij ontbrekende of inconsistente gegevens ernstige gevolgen kunnen hebben voor de prestaties op het gebied van onderhoud en de toeleveringsketen.
Gegevens over reserveonderdelen zijn vaak onvolledig, bevatten ontbrekende technische kenmerken of bestaan uit dubbele vermeldingen die verspreid zijn over meerdere systemen. Dit leidt tot verwarring bij het zoeken naar onderdelen, vertragingen bij het onderhoud en overbodige aankopen.
AI-gestuurde gegevensverrijking helpt deze uitdagingen aan te pakken door de gegevens over reserveonderdelen vollediger, consistenter en bruikbaarder te maken.
Door apparatuurgegevens, leverancierscatalogi en historische gegevens te analyseren, kunnen AI-systemen:
1. Ontbrekende kenmerken afleiden zoals het type onderdeel, de materiaalkwaliteit of de bedrijfsspecificaties.
Zo kan AI bijvoorbeeld bij grondstofgegevens voor chemische fabrieken ontbrekende zuiverheidsgraden, gevarencodes of opslaginstructies afleiden door vergelijkbare materialen in de database met elkaar te vergelijken.
2. Patronen in fabrikant- en onderdeelnummers herkennen met het oog op harmonisatie tussen verschillende leveranciers.
In inkoopcatalogi kan AI dubbele SKU’s opsporen die onder licht afwijkende namen of leverancierscodes voorkomen, waardoor dubbele bestellingen worden voorkomen.
3. Standaardiseer naamgevingsregels om de consistentie tussen de verschillende fabrieken te waarborgen.
In productstamgegevens kan AI bijvoorbeeld inconsistenties in de categorisering opsporen, zoals een smartphone die is opgenomen onder “Accessoires” in plaats van "Mobiele apparaten", en dit corrigeren om een consistente rapportage en analyse te waarborgen.
Volgens een Gartner-rapport,
Wat betreft de prioriteiten op het gebied van datakwaliteitsbeheer wordt opgemerkt dat inconsistenties tussen verschillende afdelingen (gebrek aan consistentie, volledigheid en uniekheid van gegevensrecords) tot de grootste uitdagingen voor grote ondernemingen behoren.
4. Verwisselbare of alternatieve onderdelen aanbevelen op basis van overeenkomsten in specificaties, gebruik of historische verbruiksgegevens.
Als een record bijvoorbeeld alleen “GSKT, 4BOLT, SS316,” AI kan het herkennen als een roestvrijstalen pakking, het type flens vaststellen en zelfs compatibele alternatieven voorstellen die op voorraad zijn of afkomstig zijn van goedgekeurde leveranciers.
Dit uitgebreide overzicht van reserveonderdelen en productgegevens zorgt voor een betere onderhoudsplanning, versnelt de inkoop en maakt voorraadoptimalisatie mogelijk, met name bij bedrijven met meerdere vestigingen, waar het overzicht over onderdelen of de consistentie van de productstamgegevens vaak versnipperd is over de verschillende locaties.
Hieronder vindt u onze productvideo, waarin wordt getoond hoe onze agentic-oplossing de gegevens uit first- en third-party-bronnen verrijkt:
Gegevensdeduplicatie
Gartner meldt dat slechte gegevenskwaliteit organisaties gemiddeld $12,9 miljoen per jaar kost.
Zodra de gegevensrecords met behulp van AI zijn gestructureerd, genormaliseerd, gestandaardiseerd en verrijkt, wordt het verwijderen van dubbele gegevens een fluitje van een cent.
Het ontdubbelingsproces zelf maakt niet echt veel gebruik van AI (behalve in het geval van L2-duplicaten), maar de voorafgaande stappen zijn cruciaal om een nauwkeurige ontdubbeling van de gehele dataset te garanderen.
Dubbele vermeldingen in een stamgegevensset worden doorgaans ingedeeld in twee categorieën: L1 en L2
L1-ontdubbeling is eenvoudig en duidelijk; in dit geval wordt de volledige dataset ontdubbeld op basis van één enkele logica.
Voorbeeld 1: Dezelfde materiaal-ID voor directe materialen.
Voorbeeld 2: Hetzelfde e-mailadres of telefoonnummer in het geval van klantstamgegevens
Voorbeeld 3: Hetzelfde Manufacturer Partner Number (MPN) in het geval van MRO-reserveonderdelen gegevens.
In wezen is elk gegevensrecord waarvan een eigenschap dezelfde waarden bevat, waardoor het record onomstotelijk als een dubbel record kan worden geïdentificeerd, een L1-duplicaat.
Er is hier nauwelijks AI die hiervoor kan worden ingezet, aangezien de logica gestandaardiseerd en gestructureerd is.
Daarom is het verrijken van stamgegevens doorgaans een eerste stap in het proces van het ontdubbelen van stamgegevens, aangezien door het verrijken meerdere waarden in het systeem kunnen worden bijgewerkt, die vervolgens kunnen worden gebruikt voor L1-ontdubbeling.
L2-duplicaten zijn daarentegen veel complexer en worden doorgaans gebruikt wanneer de waarden die nodig zijn om de L1-logica toe te passen, simpelweg ontbreken.
AI is simpelweg nog niet ver genoeg ontwikkeld om de detectie van L2-duplicaten volledig te automatiseren.
Dat gezegd hebbende, kan AI het werk aanzienlijk vereenvoudigen door het hele gegevensrecord en de dataset zelf te scannen op mogelijke duplicaten, alvorens een „dubbele betrouwbaarheidsscore”, die vervolgens als taak aan een menselijke beoordelaar kan worden toegewezen om de gegevensrecords al dan niet als duplicaten te „accepteren“ of „af te wijzen“.
Nadat de databeheerder de gegevens heeft „goedgekeurd”, worden de gegevensrecords doorgaans samengevoegd, waarbij de gegevens uit de 2nd Het record wordt verwijderd nadat de velden in het eerste record zijn aangemaakt.
Hieronder vind je een video waarin wordt gedemonstreerd hoe onze AI-agent de gegevens ontdubbelt:
Integratie van stamgegevens voor succes op meerdere gebieden
Een van de bekendste punten van kritiek op een masterdatasysteem is het feit dat elke masterdataset in de praktijk los van de andere sets bestaat, verspreid over verschillende organisatiesystemen.
Om de prestaties van een bepaalde organisatorische functie goed te begrijpen, is het van cruciaal belang om gegevens uit verschillende stamgegevensdomeinen te interpreteren.
Voorbeeld 1: Het is belangrijk om te weten hoeveel klanten via een bepaald marketingkanaal kunnen worden bereikt, maar het is ook belangrijk om te weten aan welke producten deze consumenten de voorkeur geven, wat een diepgaande integratie vereist met productstamgegevens
Voorbeeld 2: Het is belangrijk om te weten hoeveel reserveonderdelen er in het inkoopplatform beschikbaar zijn voor de bevoorrading van productieactiviteiten, maar het is nog belangrijker om te weten welke van deze onderdelen nodig zijn voor het onderhoud van kritieke activa; dit zijn namelijk de essentiële reserveonderdelen.
Dit is alleen mogelijk als de stamgegevens van bedrijfsmiddelen diep zijn geïntegreerd met de materiaalstamgegevens voor reserveonderdelen.
Gegevensbeheer
Beheer van stamgegevens Deze kaders zijn bedoeld om te waarborgen dat de stamgegevens nauwkeurig, veilig en gestandaardiseerd zijn en voldoen aan interne beleidsregels en externe regelgeving.
Naarmate de gegevensvolumes echter toenemen en complexer worden binnen gedistribueerde systemen (ERP, PLM, CRM, SCM, enz.), wordt het handmatig handhaven van governancebeleidsregels onschaalbaar en reactief.
Machine Learning zorgt voor proactieve, intelligente automatisering binnen de kernfuncties van databeheer door dynamische beleidsafdwinging, detectie van afwijkingen en intelligente beslissingsondersteuning mogelijk te maken.
Deze modellen kunnen de gegevenskwaliteit continu bewaken en verbeteren, terwijl ze tegelijkertijd de handmatige werklast voor gegevensbeheerders verminderen.
Toepassingen:
1. Controles op slimme beleidsmaatregelen
AI leert hoe correcte, goedgekeurde records er doorgaans uitzien en controleert nieuwe invoer op ontbrekende of onjuiste velden, zelfs als er geen vaste regel is.
Voorbeeld: Als bij de meeste records van elektromotoren het veld ‘Spanning’ is ingevuld, maar bij een nieuw record niet, signaleert de AI dit onmiddellijk.
De AI analyseert eerdere gegevens, leert welke velden bij elkaar horen en gebruikt die kennis om fouten op te sporen.
2. Afwijkingen en fouten opsporen
ML-modellen sporen afwijkende waarden of combinaties in uw gegevens op die niet aan de gebruikelijke patronen voldoen.
Voorbeeld: Een „PVC-buis” met de vermelding „1000 PSI” wordt gemarkeerd, omdat PVC doorgaans niet tegen zoveel druk bestand is.
AI krijgt een beeld van wat normaal is voor elk type item en spoort uitschieters op met behulp van patroonherkenningsmodellen zoals Isolation Forest of auto-encoders.
3. Geautomatiseerde goedkeuring van documenten
AI beoordeelt nieuwe of bijgewerkte records op basis van hoe correct en volledig ze zijn. Records met een hoge betrouwbaarheid kunnen automatisch worden goedgekeurd, terwijl records met een lagere betrouwbaarheid ter controle naar een medewerker worden doorgestuurd.
Voorbeeld: Een artikel dat is geclassificeerd als een „zeskantbout“, waarbij alle velden correct zijn ingevuld en de gegevens overeenkomen met eerdere gegevens, wordt automatisch goedgekeurd.
ML-modellen berekenen een betrouwbaarheidsscore op basis van de mate waarin het record overeenkomt met bestaande normen.
4. Data-beheerders in realtime ondersteunen
AI ondersteunt databeheerders tijdens hun werk door waarden voor te stellen, ontbrekende velden aan te wijzen of mogelijke problemen te signaleren.
Voorbeeld: Tijdens het controleren van een materiaalregistratie krijgt een medewerker AI-suggesties te zien voor ontbrekende velden en ontvangt hij waarschuwingen als iets niet overeenkomt met vergelijkbare vermeldingen.
NLP- en ML-modellen draaien op de achtergrond en geven direct in de interface slimme tips en waarschuwingen weer.
Hieronder volgen enkele toepassingsvoorbeelden:
Klantenstamgegevens:
Bij grote multinationale ondernemingen komen nieuwe klantgegevens vaak via verschillende kanalen binnen, zoals CRM-portalen, inzendingen van partners of interne uploads.
Ontbrekende e-mailadressen, belastingnummers of onvolledige factuurgegevens kunnen de facturering vertragen en nalevingsrisico’s met zich meebrengen. AI-governancesystemen detecteren automatisch ontbrekende verplichte velden, vullen deze aan met behulp van geverifieerde interne en externe bronnen en markeren mogelijke duplicaten al bij het invoeren.
Bijvoorbeeld, Als twee records de vermeldingen „Acme Corp“ en „Acme Corporation“ bevatten, signaleert het systeem een mogelijk duplicaat en voorkomt het dubbele invoer. Dit zorgt voor een hoge mate vanhoogwaardige klantgegevens en tegelijkertijd de handmatige inspanning te verminderen.
Gegevens over materialen en reserveonderdelen:
Op het gebied van materialen of MRO komt het vaak voor dat specificaties, onderdeelnummers van fabrikanten of informatie over maateenheden ontbreken, met name in oudere datasets of bij importen van derden.
Deze hiaten belemmeren de inkoop, de onderhoudsplanning en de analyseprocessen. Met behulp van AI-gestuurde gegevensverrijking kunnen ontbrekende waarden worden afgeleid uit bestaande gegevens, kunnen leverancierscatalogi worden vergeleken en kunnen naamgevingsconventies voor meerdere fabrieken worden gestandaardiseerd.
Bijvoorbeeld, Een nieuw record „SKF-lager 6205” waarbij de buitendiameter ontbreekt, kan automatisch worden aangevuld met de juiste waarde op basis van vergelijkbare items in de database.
Evenzo geldt voor een record dat wordt vermeld als “GSKT, 4BOLT, SS316” kan worden uitgebreid om een roestvrijstalen pakking te specificeren, het type flens te identificeren en compatibele alternatieven voor te stellen.
Voorspellende modellen, zoals regressiealgoritmen of beslissingsbomen, kunnen ook numerieke grootheden zoals spanning, koppel of drukwaarden schatten wanneer er geen expliciete waarden beschikbaar zijn.
Door afwijkingen op te sporen, onderdeelnummers op elkaar af te stemmen, beschrijvingen te standaardiseren en alternatieven voor te stellen, zorgt AI ervoor dat het materiaalstambestand een betrouwbare, bruikbare bron van waarheid wordt.
Hieronder vindt u de video over de oplossing voor gegevensbeheer van Verdantis:
Het ontwerpen en implementeren van AI in MDM
Hoewel de voordelen van machine learning op het gebied van masterdatabeheer duidelijk zijn, vereist een succesvolle implementatie een doordachte integratie met de bedrijfsarchitectuur en de bestuursmodellen:
Kwaliteit van trainingsgegevens: De prestaties van AI/ML-modellen hangen rechtstreeks samen met de kwaliteit en de representativiteit van de historische gegevens die worden gebruikt om ze te trainen.
Domeinspecifieke context: Kant-en-klare modellen moeten vaak worden afgestemd of opnieuw worden getraind om rekening te houden met domeinspecifieke nuances in gegevens op het gebied van engineering, productie of inkoop.
Verklaarbaarheid en vertrouwen: Gebruikers moeten kunnen nagaan en begrijpen hoe AI tot een bepaalde beslissing of suggestie is gekomen, met name in sectoren waar regelgeving geldt.
Human-in-the-Loop (HITL): AI-systemen moeten zo worden ontworpen dat ze de gegevensbeheerders ondersteunen en niet vervangen, waarbij waar nodig ruimte blijft voor menselijk toezicht en er feedbacklussen worden gecreëerd voor voortdurende verbetering.
Conclusie
AI en ML zorgen niet alleen voor een verbetering van het masterdatabeheer, maar geven ook een geheel nieuwe invulling aan wat er mogelijk is. Deze technologieën bieden een mate van snelheid, aanpassingsvermogen en intelligentie die handmatige en op regels gebaseerde systemen niet kunnen evenaren.
Voor MDM, MRO-gegevensbeheer en gegevensbeheer is AI niet langer een nieuw concept – het is een onmisbare functie om de gegevenskwaliteit te verbeteren, de besluitvorming te versnellen en de bedrijfsvoering toekomstbestendig te maken.
Naarmate organisaties steeds meer de digitale transformatie omarmen, zullen de organisaties die AI-gestuurde intelligentie in hun masterdata-processen integreren, beter in staat zijn om flexibel, nauwkeurig en met inzicht te werken.
