Revolutionieren Sie die Art und Weise, wie Sie Ihre produktbeschreibenden Daten nutzen
In Unternehmen werden große Mengen an produktbeschreibenden Daten erzeugt. Diese Daten liegen in einer Form vor, die von KI-Algorithmen nicht gelesen werden kann. Die Luminarity Produktdaten-Intelligenz umfasst drei Ebenen zur vollständigen Automatisierung von Daten und Prozessen:
- Generieren von für KI nutzbaren, lesbaren Daten - der Unified Part Representation
- Die Nutzung der Daten für Actionable Insights wie Einsparungen, Lieferantenselektion, Standardisierungspotenziale, Transparenz.
- Die Bildung der Produktdaten-Intelligenz für Vorhersagen von Kosten, Preisen, Zolltarifnummern, Kategorien (Warengruppen)
Die AI-powered Product Data Intelligence LUMINARITY stellt sicher, dass die Unternehmensprozesse End-to-End mit perfekten Daten beliefert werden und diese Daten für die verschiedensten Disziplinen zur Verfügung stehen. Vorhersagen zu Preisen, Vorhersagen zu Kosten, Vorhersagen zu CO2e Werten, Vorhersagen zu Warengruppen ... die Möglichkeiten sind unbegrenzt. Künstliche Intelligenz, integriert.
So funktioniert die AI-powered Product Data Intelligence
1. Datengenerierung
Alles startet mit einem Speichervorgang ... wird ein Bauteil oder eine Baugruppe in einem System gespeichert resp. eingecheckt, startet die Data-Driven Engine und erstellt aus den produktbeschreibenden Daten einen Datenstrom für alle Folgeprozesse.
2. Klassifizierung mit KI
Die Produktdaten-Intelligenz übernimmt das Zepter und klassifiziert die Komponenten vollautomatisch. Luminarity berechnet den Warengruppenschlüssel und legt alle relevanten Parameter in den PDM, PLM oder ERP-System an. Zum gleichen Zeitpunkt schlägt das System den optimalen Namen für die Komponenten vor.
3. Kosten automatisiert berechnen
Die integrierte Kostenberechnung (Data-Driven Costing) berechnet die Kosten der Komponenten ohne jegliche Interaktion. Die Sollkosten werden für verschiedene Stückzahlen berechnet und an die Umsysteme (z.B. ERP-System) gemeldet. Die Kosten sind entsprechend bekannt, bevor Artikel bei Lieferanten angefragt werden.
4. CO2e Werte berechnen
Data-Driven Carbon Footprint berechnet den CO2e Wert vollautomatisch. Materialspezifische Parameter wie auch fertigungsspezifische Parameter sind Bestandteil der Berechnungen. Auch diese Werte werden aufgrund der Integration der Engine direkt in PDM, ERP oder PLM-System übergeben. Der Footprint ist bekannt, bevor Artikel bestellt werden.
5. Überwachung der Algorithmen
Der CONSTrainer überwacht die bestehenden und neu generierten Daten laufend. Die Vorhersagemodelle werden laufen angepasst und optimiert. Im CONSTrainer fliessen alle Datenströme zusammen und werden auf Konsistenz und Vollständigkeit überprüft. Es wird direkt eine Bewertung der verschiedenen Vorhersagen (Kosten, etc.) vorgenommen.
6. Lieferantenauswahl mit AI
Eine weitere Ausprägung: Die Luminarity schlägt pro Komponente den idealen Lieferanten vor. Es sind verschiedene Kriterien wählbar, welche die Vorhersage beeinflussen. Ist eine interne Fertigung vorhanden, bewertet die Luminarity die Make/Buy Situation und wählt direkt die ideale Fertigungmaschine für die Komponenten (siehe Blogbeitrag: Teileallocation mit KI)
7. Integration in CAD,PDM, PLM und ERP
Kosten werden zu einem spezifischen Zeitpunkt zu Preisen. Sobald Komponenten einen Bestellvorgang aufweisen wird die Bewertung des Preises automatisiert durchgeführt. Der Artikelstamm wird mit allen notwendigen Informationen angereichert. Es ist sichergestellt, dass die nachfolgenden Disziplinen im Unternehmen (Operations, etc.) die perfekten Daten im System vorfinden (STAY CLEAN).
