Aproveitar a IA para extrair e mapear atributos a partir de descrições não estruturadas, garantindo dados padronizados e estruturados.
Ao identificar automaticamente as especificações principais, os dados do fabricante e os números de referência das peças, o AutoSpec simplifica a gestão dos seus dados e melhora a eficiência operacional.
A Verdantis presta serviços a empresas líderes a nível mundial, ajudando-as a alcançar o sucesso na sua transformação digital, na implementação de sistemas ERP e nas iniciativas de gestão de dados. Ao tirar partido das nossas soluções de dados mestre baseadas em IA, os clientes obtêm dados mais precisos que impulsionam a tomada de decisões e a eficiência operacional. A nossa colaboração com os clientes centra-se na entrega de soluções personalizadas que se alinham com os seus objetivos empresariais, garantindo valor a longo prazo e vantagem competitiva no mercado dinâmico atual.
Oferecemos uma escalabilidade sem igual e funcionalidades multilingues,
O AutoSpec da Verdantis recorre à extração e ao mapeamento de atributos com base em IA para estruturar e normalizar dados em grande escala. Isto garante dados de referência de elevada qualidade relativos a materiais, serviços e registos de fornecedores, permitindo às organizações otimizar as aquisições, a gestão de inventário e a eficiência operacional.
A IA automatiza a extração e o mapeamento de atributos, reduzindo o trabalho de limpeza de dados em até 50%.
Elimina o trabalho manual redundante e melhora a consistência dos dados entre os sistemas.
A validação baseada em IA garante um mapeamento preciso dos atributos, minimizando erros e inconsistências.
Gere grandes volumes de dados multilingues em diversos setores, garantindo flexibilidade às empresas em crescimento.
O AutoSpec integra-se perfeitamente nos ecossistemas de TI existentes, melhorando a qualidade dos dados sem interromper as operações. É compatível com Plataformas ERP, EAM e PLM, permitindo que as organizações mantenham dados mestre estruturados e úteis para a tomada de decisões.
SAP
Oracle ERP
Microsoft Dynamics 365
Infor ERP
IFS
IBM Maximo
SAP EAM
Infor EAM
AssetWorks
Hexagon EAM
Siemens Teamcenter
PTC Windchill
Dassault Systèmes ENOVIA
SAP PLM
Arena PLM
Identifica e classifica produtos com base em taxonomias predefinidas, melhorando a facilidade de pesquisa e a normalização.
O processamento baseado em IA extrai e organiza os detalhes essenciais de descrições de produtos não estruturadas, garantindo consistência e precisão.
Extraia especificações técnicas de documentos estruturados e semiestruturados, associando-as a atributos relevantes para uma categorização precisa.
Na Verdantis, os nossos casos de utilização específicos do setor têm-nos ajudado verdadeiramente a proporcionar um valor excecional aos nossos clientes
Produtos de gestão de dispositivos móveis (MDM) para operações a montante e a jusante de todos os tipos de empresas do setor energético e do setor do petróleo e gás
Apoiamos empresas de mineração de grande dimensão na gestão de dados mestre a nível de produção, independentemente do tipo de dados
Soluções de gestão de dados que apoiam empresas fornecedoras de caixas de cartão ondulado, embalagens de plástico, películas e muito mais
Soluções para empresas fornecedoras de princípios ativos farmacêuticos, formulações químicas e solventes industriais, destinadas a otimizar as operações
Os gigantes mundiais da indústria transformadora nos setores dos alimentos embalados, do processamento agrícola e dos produtos de alimentação e bebidas de grande rotatividade confiam na Verdantis para soluções de gestão de dados de produtos (MDM)
Trabalhamos com fornecedores de matérias-primas para a construção e com empresas produtoras de cimento, ajudando-as a alcançar a excelência na produção
Casos de utilização específicos do setor para gigantes globais no setor dos bens de grande consumo (FMCG), como tabaco, cuidados pessoais, artigos de papelaria, produtos de limpeza e muito mais
Gestão de dados mestre ERP «full stack» para empresas que operam nos setores da agricultura, transformação de colheitas e agroindústria
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