Оставьте заявку и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Нажимая кнопку, Вы принимаете условия Политики в отношении обработки персональных данных
Спасибо!
Ваш запрос отправлен
Ваш запрос отправлен
Менеджер свяжется с Вами в ближайшее время!
Нейросеть НСИ.Эксперт обучена на онтологических цифровых моделях данных (ЦМД). ЦМД - это формализованная предметная область: иерархия номенклатуры, атрибуты, правила именования и связи между объектами.
Выстраивание иерархии по видам и подвидам номенклатуры
Привязка атрибутов к своим уровням иерархии с возможностью наследования
Построение атрибутивного состава цифрового объекта в фасете
Формирование правил для автоматического построения полного и короткого наименований
ЦМД - это онтологическая модель объекта: терминология, связи, характеристики и правила, собранные в единую цифровую структуру
Вся терминология, относящаяся к предметной области
Родовые, партитивные, ассоциативные, функциональные
Типизированные группы атрибутов: технические, массогабаритные, эксплуатационные и др.
Объект стандартизации
единица промышленной продукции
Классификаторы ОКПД2, ТН ВЭД, ОКЕИ; соответствие нормативам; сведения о производителе и поставщиках, и т.д.
Обязательность заполнения, контроль единиц измерения и кодов, отсутствие дублей, проверка актуальности нормативных документов
Иерархическая, фасетная, комбинированная
Программное обеспечение для формирования ЦМД
RCclass.ruФрагмент онтологической модели
Непересекающиеся предметные области и терминология из стандартов исключают дублирующие атрибуты и повторные эталонные наименования.
Классические MDM-системы ведут справочники, но не умеют нормализовать данные. НСИ.Эксперт закрывает именно этот разрыв.
Низкая скорость поиска эталонных записей по заявке
Мгновенный поиск эталонных записей и шаблонов наименований материалов и оборудования
Низкое качество поиска
Качество подбора обеспечивают онтологические модели данных предметных областей, на базе которых формируются шаблоны и эталонные наименования
Нет раскладки заявки на атрибуты и сравнения с базой шаблонов и эталонов
Нейросеть обучена на цифровых моделях данных и подсвечивает в найденных шаблонах и эталонах все совпадающие характеристики - решение принимается мгновенно
Нет методики формирования шаблонов и эталонов - записи продолжают дублироваться
Методика прошла 10 лет промышленной эксплуатации, выпущен стандарт ПНСТ, согласованный в ТК 711 с более чем 30 компаниями
Нет сопоставления значений атрибутов с требованиями стандартов
Ограничительные таблицы не позволяют вносить данные, не соответствующие требованиям стандартов - «защита от дурака»
Сервис производительно обрабатывает большие объемы данных - нормализация в несколько раз быстрее ручной обработки.
Алгоритмы машинного обучения используют накопленный опыт и обеспечивают высокую точность обработки.
Весь функционал доступен в одном окне и интуитивно понятен.
Система интегрируется с корпоративными системами и поддерживает развитие справочников предприятия.
Старт работ по нормализации занимает несколько недель. Методики готовы и адаптируются под особенности предприятия.
ИИ обучен на большом объеме данных машиностроения и промышленности.
Система автоматически обновляет данные о поставщиках и их статусах.
Готовые отраслевые шаблоны позволяют формировать единые наименования.
Полноценный редактор сопровождения НСИ.
Интеграция с базой действующих нормативов, оповещения при изменении статуса.
Автоматический контроль качества данных.
Интеграция с открытыми и корпоративными источниками информации.
Шаблоны наименований формируются из онтологических цифровых моделей данных непересекающихся предметных областей. Онтология содержит всю терминологию предметной области из стандартов - это исключает дублирующие атрибуты в шаблонах и не дает формировать дубли эталонных наименований.
Через терминологию стандартов система по требованию заказчика формирует ограничительные таблицы - цифровые требования стандартов. Они анализируют вводимые данные на соответствие требованиям и не позволяют пользователю внести некорректные значения.
Посмотрите, как это работает в системе
На главной - сценарий обработки заявки за 30 секунд и интерфейсы сервиса