Die Normalisierungs-Engine

Eine RFQ von einem Käufer trifft in jedem Format ein: verschiedene Sprachen, Abkürzungen, Spaltenlayouts, Einheiten. Die Engine parst jede Zeile, identifiziert das Produkt, erkennt Fehler (falsche Schedules, unmögliche Größen, inkompatible Druckstufen) und gleicht es mit deinem Katalog ab. Sie liest nicht nur Text. Sie versteht Piping: Sie weiß, dass SCH 30 in B36.10 nicht existiert, dass ein Class 150 Flansch nicht zu einem PN 40 Ventil passt und dass "A106 Gr.B" und "P235GH" nicht austauschbar sind. Sowohl die eingehende RFQ als auch dein Lagerbestand werden auf die gleiche Weise normalisiert, sodass der Abgleich automatisch erfolgt. Für Stockisten findet die Engine, was du auf Lager hast. Für Hersteller prüft sie deinen Produktionsbereich. Anschließend wendet sie deine Preisregeln an und liefert ein versandfertiges Angebot, wobei alles Nicht-Abgeglichene für dein Team markiert wird.

Probier es: Lade eine echte Käufer-RFQ und deine Bestandsliste bei ChatGPT hoch und bitte um die Erstellung eines Angebots. Das Ergebnis sieht plausibel aus, ist aber voller falscher Zuordnungen, erfundener Spezifikationen und übersehener Positionen. Lass dieselbe Anfrage zweimal laufen und du erhältst zwei unterschiedliche Antworten. Dein Vertriebsteam müsste trotzdem jede einzelne Zeile prüfen, was den Zeitgewinn zunichtemacht. Unsere Engine ist regelbasiert und deterministisch: gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis, jedes Mal. Jeder Abgleich ist nachvollziehbar, jeder Fehler wird markiert, und das Angebot entsteht, ohne dass jemand es in Frage stellen muss.

Echte RFQs von EPCs und Händlern sind voll von Abkürzungen (SMLS, BW, RF, SW), Tippfehlern, OCR-Artefakten, abgeschnittenen Zeilen und inkonsistenter Formatierung. "A106 GR.B", "A106-B", "A106 Grade B", "ASTM A 106 GRB" beschreiben alle denselben Werkstoff. Die Engine macht keinen einfachen Textvergleich. Sie parst jede Zeile semantisch, erkennt Piping-Abkürzungsmuster, toleriert gängige Tippfehler und löst Mehrdeutigkeiten anhand von Branchenregeln auf. Wenn eine Zeile wirklich unleserlich ist, wird sie markiert statt erraten, damit dein Vertriebsteam nie einen falschen Preis verschickt.

Die Engine markiert ihn zur manuellen Prüfung und sagt dir genau, warum: Artikel nicht auf Lager, mehrdeutige Beschreibung, widersprüchliche Spezifikationen, oder Produkt außerhalb deines Produktionsbereichs. Abgeglichene und nicht abgeglichene Positionen erscheinen im Angebot nebeneinander, sodass dein Team nur Zeit auf die nicht abgeglichenen verwendet. Nichts wird stillschweigend falsch klassifiziert, keine Codes werden erfunden, kein Käufer erhält versehentlich einen falschen Preis.

Käufer beschreiben Produkte in der Konvention, die sie gewohnt sind. Ein Rohr geschrieben als "168,3mm AD x 7,11mm WT" und eines geschrieben als "6 inch SCH40" sind derselbe Artikel. Die Engine ordnet beide demselben Produktcode zu, indem sie Abmessungstabellen aus ASME-, EN- und ISO-Normen verwendet, kein Musterabgleich. Dein Katalog kann in deinem bevorzugten Einheitensystem bleiben, und die Engine konvertiert beim Abgleich eingehender RFQs im laufenden Betrieb.

Ein deterministischer Hash (SHA-256), generiert aus den normalisierten technischen Attributen eines Produkts: Typ, Werkstoff, Abmessungen, Endbearbeitung, Schedule, Druckstufe. Zwei Beschreibungen, die völlig unterschiedlich aussehen, aber dasselbe Rohr, Fitting oder Ventil beschreiben, erzeugen immer denselben Code. Wenn der Code einer Zeile aus einer Käufer-RFQ mit einem Code in deinem Katalog übereinstimmt, stimmen die Produkte überein und die Zeile wird automatisch bepreist. Über 3 Millionen einzigartige Codes sind derzeit kartiert.