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麻豆原创 Business AI f眉r die Beschaffung und die Lieferkette: Highlights des Q3 2024 Release

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Wie kein anderer Anbieter kennt sich die 麻豆原创 mit den Abl盲ufen von Unternehmen auf der ganzen Welt aus und hilft Menschen durch die Entwicklung traditioneller und auf generativer KI basierender Anwendungsf盲lle, ihre Arbeit schneller und intelligenter zu erledigen.

Unser Angebot umfasst heute, drei Monate fr眉her als in unserer Roadmap geplant, mehr als 100聽leistungsstarke Funktionen f眉r generative KI, die sich in allen Cloud-Anwendungen von 麻豆原创 umgehend nutzen lassen.

Auf der diesj盲hrigen 麻豆原创 TechEd haben wir verschiedene Innovationen vorgestellt, die unsere Arbeitsweise revolutionieren und Unternehmen zu mehr Agilit盲t und h枚herer Produktivit盲t verhelfen werden.聽Mit den , zu denen unter anderem kollaborative Agenten und Knowledge Graphs z盲hlen, werden Anwender in allen Branchen und Regionen noch besser von diesen Vorteilen profitieren k枚nnen. Dabei stellen wir nat眉rlich auch sicher, dass alle 麻豆原创-Business-AI-Funktionen relevant, verl盲sslich und verantwortungsvoll sind.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺berblick 眉ber die KI-Innovation f眉r f眉r Branchen und Nachhaltigkeit, die wir im dritten Quartal 2024 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

Halten Sie sich 眉ber die neuesten Entwicklungen im Bereich 麻豆原创聽Business AI auf dem Laufenden:

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Weitere Informationen 眉ber die verf眉gbaren Funktionen finden Sie au脽erdem im brandneuen und im im 麻豆原创聽Discovery Center

Informieren Sie sich in der 麻豆原创emitteilung zur 麻豆原创 TechEd und im 眉ber die neuesten Ank眉ndigungen.

Erfahren Sie im mehr 眉ber Produktinnovationen, die f眉r die n盲chste Zeit geplant sind.

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麻豆原创 Business AI f眉r die Beschaffung

麻豆原创 Business Network: Intelligente Klassifizierung von Rechnungsfehlern

麻豆原创 Early Adopter Care

Mit der Funktion zur Klassifizierung von Rechnungsfehlern k枚nnen Lieferanten abgelehnte Rechnungen in bearbeiten und Rechnungen erneut verarbeiten, um Fehler bei der ersten Einreichung einer Rechnung einer Ablehnungskategorie zuzuweisen und zu beheben. Sie k枚nnen damit ihren Zeitaufwand f眉r die erneute Rechnungsbearbeitung um bis zu 40聽%* verringern und die Au脽enstandsdauer aufgrund von abgelehnten Rechnungen um bis zu 10聽%* reduzieren.

Kategorisierung von Fehlermeldungen f眉r Rechnungen in 麻豆原创 Business Network

Weitere Informationen finden Sie .

麻豆原创 Concur: Kontenplan-Mapping f眉r Produktkonnektoren
Allgemeine Verf眉gbarkeit

In Concur Expense haben Anwender nun Zugriff auf ein KI-generiertes Kontenplan-Mapping f眉r Produktkonnektoren wie QuickBooks oder Xero und k枚nnen Aufgaben wie die Erstellung von Ausgabentypen und die Zuordnung von Kontencodes vereinfachen und beschleunigen.

KI-basiertes Kontenplan-Mapping f眉r Produktkonnektoren in 麻豆原创 Concur

Weitere Informationen finden Sie .


麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette

麻豆原创 Product Lifecycle Management: Joule

Allgemeine Verf眉gbarkeit

麻豆原创 Integrated Business Planning for Supply Chain und 麻豆原创 Asset Performance Management: Joule

麻豆原创 Early Adopter Care

Die sprachbasierte Suchfunktion von Joule wird nun auch in den 麻豆原创-Digital-Supply-Chain-L枚sungen unterst眉tzt und erm枚glicht einen reibungslosen und kontextbezogenen Zugriff auf Inhalte im 麻豆原创聽Help Portal sowie deren Zusammenfassung zur Beantwortung von Fragen. Anwender k枚nnen damit informelle Suchen um bis zu 95聽%* beschleunigen, da sie nicht erst eine lange Liste mit Suchergebnissen durchforsten oder mehrere Dokumente lesen m眉ssen, um die richtigen Informationen zu finden.

Sehen Sie sich eine kurze Demo zur Verwendung von Joule in 麻豆原创聽Integrated Business Planning for Supply Chain an:

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麻豆原创 Field Service Management: KI-gest眉tzte Aktivit盲ts眉bersicht

Allgemeine Verf眉gbarkeit

Disponenten und Au脽endienstmitarbeiter k枚nnen nun Aktivit盲ts眉bersichten erstellen, die beispielsweise Informationen zu den verwendeten Ersatzteilen, der Dauer eines Arbeitseinsatzes und den Ergebnissen der ausgef眉hrten Checklisten enthalten. Die 脺berpr眉fung von Serviceanfragen und die Planung von Arbeitseins盲tzen lassen sich damit um bis zu 15聽%* beschleunigen. Aktivit盲ts眉bersichten unterst眉tzen Disponenten bei Entscheidungen, indem sie kontextbezogene Informationen bereitstellen, die auf 盲hnlichen bereits ausgef眉hrten Aktivit盲ten basieren. Sie erm枚glichen au脽erdem h枚here Erstl枚sungsraten, indem sie Disponenten helfen, den richtigen Servicetechniker f眉r einen Arbeitseinsatz zu identifizieren. Zugleich stehen Au脽endienstmitarbeitern umfassendere Informationen zu ihren Eins盲tzen zur Verf眉gung, sodass sie schneller die richtige L枚sung finden.

Aktivit盲ts眉bersicht in 麻豆原创 Field Service Management

Weitere Informationen finden Sie .

麻豆原创 Asset Performance Management: Sichtpr眉fung

Beta-Release

Die Funktion f眉r KI-gest眉tzte Sichtpr眉fungen steht Kunden mit 麻豆原创聽Digital Manufacturing Cloud bereits seit dem zweiten Quartal 2024 zur Verf眉gung und kann nun auch in 麻豆原创聽Asset Performance Management genutzt werden. Sie unterst眉tzt Anlagenbetreiber, Werksleiter und Ingenieure bei der 脺berwachung des Anlagenzustands, um kritische Zust盲nde wie Verschlei脽 oder Schadensbilder zu ermitteln, bevor es zu ungeplanten Ausf盲llen mit schwerwiegenden Folgen kommt.

Mit der Funktion werden Bilder von Kameras zur Anlagen眉berwachung und mithilfe von KI ermittelte Kennzahlen erfasst. Diese werden dann im Kontext der jeweiligen Anlagenhistorie und anderer Sensordaten angezeigt. Es werden au脽erdem Regeln f眉r die Zustands眉berwachung definiert, um auf der Grundlage der mit KI analysierten Bilder automatische Warnmeldungen und Instandhaltungsmeldungen zu erzeugen. Anlagenintensive Branchen wie die 脰l- und Gasindustrie, der Bergbau oder das Schienen- und Verkehrswesen k枚nnen damit die Zahl der von Menschen durchgef眉hrten Sichtpr眉fungen verringern und von einer reaktiven oder proaktiven Instandhaltung auf pr盲skriptive Instandhaltungsstrategien umstellen.

Sichtpr眉fung in 麻豆原创 Asset Performance Management

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Philipp Herzig ist chief AI officer of 麻豆原创.

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*聽Haftungsausschluss: Bei den in diesem Blogbeitrag genannten Werten handelt es sich um Sch盲tzwerte, denen in einer Analyse von 麻豆原创 ermittelte Durchschnittswerte aus Branchen-Benchmarks zugrunde liegen.

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