Descubra como a Agentic AI está a transformar a qualidade dos dados de compras e a permitir operações automatizadas e orientadas por sistemas.
As operações de aquisição e da cadeia de abastecimento em setores com elevada intensidade de produção são notoriamente complexas. Os sistemas obsoletos, os processos desarticulados e as intervenções manuais dificultam a modernização das empresas, especialmente quando a má qualidade dos dados as impede de implementar agentes de IA que poderiam automatizar e transformar os fluxos de trabalho do dia-a-dia.
Na dinâmica da cadeia de abastecimento, mesmo pequenas inconsistências nos dados podem provocar perturbações operacionais de grande magnitude. Dados de materiais e de aprovisionamento de má qualidade amplificam o Efeito Chicote — em que pequenas variações na procura conduzem a oscilações excessivas nos níveis de stock, rupturas de stock, custos de urgência e redução da confiança nos sistemas de planeamento. Este é o mesmo padrão frequentemente demonstrado através do conceito do Jogo da Cerveja — que mostra como sinais imprecisos criam caos em toda a cadeia de valor.
No entanto, as mesmas tecnologias de IA que dependem de dados de alta qualidade podem agora também ser utilizadas para melhorar esses dados. Com os dados de treino adequados, instruções específicas do domínio e modelos concebidos para o efeito, os agentes de IA podem resolver lacunas na qualidade dos dados em grande escala, eliminando um dos maiores obstáculos à automatização em ambientes de ERP e de aquisições.
Assista a esta sessão esclarecedora com David Inbar, fundador da Minet Technologies e líder de renome na inovação tecnológica na área da cadeia de abastecimento e das aquisições. David irá explicar detalhadamente como as empresas podem adotar estas novas capacidades na prática – e que medidas devem tomar hoje para:
• Automatizar processos repetitivos e demorados
• Melhorar a qualidade dos dados na fonte
• Implementar operações de aquisição inteligentes e orientadas pelo sistema
• Eliminar os principais obstáculos que impedem a transformação da IA
Para quem é recomendado:
Se está a explorar como os agentes de IA podem transformar o desempenho das aquisições e a governação de dados, esta conversa é para si.
Extrair, enriquecer e sincronizar dados técnicos com sistemas ERP
Ferramenta de enriquecimento baseada em IA para a harmonização de dados
Software de gestão de peças e inventário baseado em IA
As empresas do setor do petróleo e do gás enfrentam enormes custos indesejados sob a forma de perdas, multas e indemnizações decorrentes de acidentes de trabalho, o que lhes retira uma parte considerável das suas receitas. Uma das principais razões para as falhas e os acidentes é a avaria de infraestruturas industriais essenciais, resultante de uma gestão ineficaz da base material e de ineficiências na cadeia de abastecimento de MRO, que são extremamente críticas para os ciclos de produção e manutenção.
Cada vez mais organizações procuram agora implementar sistemas de Gestão de Dados Mestres (MDM), com o objetivo de gerir os seus ativos através de uma tomada de decisões informada, baseada em dados fiáveis, e garantir uma segurança industrial ótima em toda a empresa.
Sobre a empresa:
Isto A empresa sediada nos EUA é líder mundial no fornecimento de componentes mecânicos essenciais para plataformas de perfuração terrestres e offshore, plataformas completas de perfuração e manutenção de poços, bem como uma gama abrangente de serviços de inspeção de tubos, revestimentos internos, equipamento para colunas de perfuração, equipamento de elevação e manuseamento e ferramentas de perfuração de fundo de poço. Oferece ainda serviços de cadeia de abastecimento através de centros de distribuição estrategicamente localizados perto dos principais locais de perfuração e produção em todo o mundo. Com mais de 800 centros de produção, vendas e assistência em todo o mundo e receitas anuais superior a $12 mil milhões, a empresa fornece soluções centradas no cliente e adaptadas às necessidades do setor energético em termos de qualidade, produtividade e ambiente.
A empresa enfrentou desafios significativos no que diz respeito aos seus dados mestre.
• Falta de coerência e de normas relativas aos dados mestre
• Campos de atributos do ficheiro mestre incorretos, incompletos, não classificados e desatualizados
dados Grandes volumes de dados em várias línguas
• Várias instâncias de ERP e outros sistemas legados em toda a empresa
• Descrições de materiais mal estruturadas
• Falta de governação de dados e de colaboração entre divisões multifuncionais e locais
Solução: Harmonização e manutenção contínua dos dados mestre de materiais
A empresa implementou Material Verdantis Harmonize para limpar e enriquecer os seus dados mestre históricos. Utilizando ferramentas baseadas em IA e o Repositório de Conteúdos da Verdantis, a solução classificou, normalizou e eliminou os materiais duplicados.
Depois de os dados terem sido harmonizados, Integridade dos Materiais da Verdantis foi implementado para a gestão contínua dos dados. Assegurou a precisão contínua dos dados através de validação em tempo real, classificação baseada em IA e prevenção de duplicações, garantindo uma elevada qualidade dos dados em todos os sistemas da empresa.
Principais medidas tomadas:
Resultados alcançados:
Ao integrar Harmonização e integridade dos materiais, a empresa alcançou um estrutura de gestão de dados mestres escalável e baseada em IA, garantindo a sustentabilidade a longo prazo coerência dos dados, eficiência e conformidade.
