El Normalizer

Las RFQs y MTOs llegan en todos los formatos imaginables: diferentes idiomas, abreviaturas, disposiciones de columnas, unidades. Normalizar significa analizar cada línea, interpretar qué producto se describe, detectar errores (schedules incorrectos, tamaños imposibles, ratings incompatibles) y contrastarlo con su inventario. El motor no solo lee texto. Entiende de piping: sabe que SCH 30 no existe en B36.10, que una brida Class 150 no se atornilla con una válvula PN 40, y que "A106 Gr.B" y "P235GH" no son intercambiables. Tanto la RFQ como su inventario se normalizan de la misma manera, por lo que el matching es automático: el motor encuentra lo que tiene en stock, genera la cotización y marca lo que falta.

Pruébelo usted mismo: suba una RFQ y su inventario a ChatGPT y pídele que haga matching de ítems y genere una cotización. Obtendrá un resultado que parece convincente pero está lleno de matchings incorrectos, especificaciones inventadas e ítems omitidos. Los LLMs son probabilísticos, así que cada vez que ejecuta la misma solicitud obtiene una salida diferente. Tendría que revisar cada línea manualmente, lo cual anula el propósito. Nuestro motor es determinístico y basado en reglas: misma entrada, misma salida, siempre. Cada matching es trazable, cada error se marca, y la cotización se genera automáticamente.

Las RFQs reales están llenas de abreviaturas (SMLS, BW, RF, SW), erratas, artefactos de OCR, descripciones truncadas y formato inconsistente. "A106 GR.B", "A106-B", "A106 Grade B", "ASTM A 106 GRB" son todos el mismo material. El motor no hace simple matching de cadenas. Analiza cada descripción semánticamente, reconoce patrones de abreviaturas conocidos, tolera erratas comunes y resuelve ambigüedades usando reglas del sector de piping. Si algo es genuinamente ilegible, lo marca en lugar de adivinar.

La marca para revisión manual en lugar de adivinar. Si una descripción es demasiado ambigua, tiene especificaciones contradictorias o se refiere a un producto fuera del rango soportado, el motor la marca claramente e indica por qué. Sin fallos silenciosos, sin códigos inventados.

El motor utiliza tablas dimensionales de las normas ASME, EN e ISO para resolver tamaños. Un tubo descrito como "168.3mm OD x 7.11mm WT" y uno descrito como "6 inch SCH40" son el mismo producto. El normalizador mapea ambos a un único código porque conoce los valores reales de espesor de pared y OD de las tablas estándar, no por simple búsqueda de patrones.

Un hash determinístico (SHA-256) generado a partir de los atributos técnicos normalizados de un producto. Dos descripciones que parecen completamente diferentes pero describen el mismo tubo, accesorio o válvula siempre producirán el mismo código. Esto es lo que hace posible el matching automatizado: si el código coincide, el producto coincide. Más de 3 millones de códigos únicos están mapeados actualmente.