Les personnalisations deviennent des données
Un système qui transforme des milliers de demandes spéciales en informations exploitables pour standardiser, optimiser et prendre des décisions basées sur des données concrètes.
| Cliente | Storti Spa |
|---|---|
| Industry | Alimentation Animale |
| Anno | 2025 |
| Durata | 3 mois |
- Analyse des processus métier
- Extraction de données par IA
- Structuration et normalisation des données
- Analyse des tendances et des modèles
- Rapports statistiques pour la prise de décision
Pour Storti, leader dans la production de machines pour l'alimentation animale, nous avons construit une plateforme qui numérise et analyse les ADF (personnalisations produit). Des documents papier et fichiers dispersés à une base de données centralisée avec des rapports statistiques prêts pour la business intelligence.
Personnalisations invisibles pour l'entreprise
Les ADF documentaient les demandes spéciales des clients, mais restaient dispersées entre papier et Excel. Aucune vue d'ensemble, aucune donnée pour décider quoi standardiser dans le système de gestion Baan.
- ADF au format papier ou numérique non structuré, difficiles à analyser
- Impossible de quantifier les personnalisations les plus fréquentes
- Décisions de standardisation et de mise à jour de Baan basées sur des perceptions, et non sur des données
- Désalignement non mesurable entre le configurateur commercial et le système de gestion
- 1
Discovery
Analyse des processus et des ADF existantes pour définir le modèle de données et les règles d'extraction.
- 2
Numérisation
Téléchargement centralisé et extraction automatique des informations clés via des modèles de langage avancés.
- 3
Structuration
Décomposition en caractéristiques atomiques, normalisation et validation avec des contrôles qualité.
- 4
Analyse
Identification des modèles, calcul des fréquences et génération de rapports CSV prêts pour la BI.
Une base de données centralisée qui parle au business
Toutes les ADF dans une archive structurée unique. Des rapports qui montrent quelles personnalisations sont les plus demandées, quelles combinaisons sont récurrentes et où intervenir pour réduire les exceptions.
Extraction automatique
Les informations sont extraites des documents sans intervention manuelle, avec validation pour garantir la cohérence.
Base de données centralisée
Une archive structurée unique de toutes les ADF, accessible en CSV pour de futures intégrations.
Analyse des tendances
Identification des configurations non standard les plus fréquentes et des corrélations entre les caractéristiques.
Rapports pour la prise de décision
Fichiers CSV avec les incidences, les combinaisons les plus demandées et les données prêtes pour les outils de business intelligence.
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