Tecnologia Core

Il Normalizer

Q: Cos'è la normalizzazione?

RFQ e MTO arrivano in ogni formato immaginabile: lingue diverse, abbreviazioni, layout di colonne, unità di misura. Normalizzazione significa analizzare ogni riga, interpretare quale prodotto viene descritto, individuare errori (schedule errati, dimensioni impossibili, rating incompatibili) e abbinarlo al tuo inventario. Il motore non legge semplicemente testo. Capisce il piping: sa che SCH 30 non esiste in B36.10, che una flangia Class 150 non si imbullona a una valvola PN 40, e che "A106 Gr.B" e "P235GH" non sono intercambiabili. Sia la RFQ che il tuo inventario vengono normalizzati allo stesso modo, quindi l'abbinamento è automatico: il motore trova ciò che hai a stock, genera il preventivo e segnala ciò che manca.

Q: Perché non usare AI o machine learning per la normalizzazione?

Prova tu stesso: carica una RFQ e il tuo inventario su ChatGPT e chiedi di abbinare gli articoli e generare un preventivo. Otterrai un risultato che sembra convincente ma è pieno di abbinamenti errati, specifiche inventate e articoli mancanti. I LLM sono probabilistici, quindi ogni volta che lanci la stessa richiesta ottieni un output diverso. Dovresti controllare ogni singola riga manualmente, il che vanifica lo scopo. Il nostro motore è deterministico e basato su regole: stesso input, stesso output, ogni volta. Ogni abbinamento è tracciabile, ogni errore viene segnalato e il preventivo viene generato automaticamente.

Q: Come gestisce il normalizer le descrizioni disordinate?

Le RFQ reali sono piene di abbreviazioni (SMLS, BW, RF, SW), refusi, artefatti OCR, descrizioni troncate e formattazione incoerente. "A106 GR.B", "A106-B", "A106 Grade B", "ASTM A 106 GRB" sono tutti lo stesso materiale. Il motore non fa semplice string matching. Analizza ogni descrizione semanticamente, riconosce pattern di abbreviazioni noti, tollera errori di digitazione comuni e risolve ambiguità usando le regole del settore piping. Se qualcosa è davvero illeggibile, lo segnala invece di tirare a indovinare.

Q: Cosa succede quando il normalizer non riesce a identificare una riga?

La segnala per revisione manuale invece di tirare a indovinare. Se una descrizione è troppo ambigua, ha specifiche in conflitto o si riferisce a un prodotto fuori dal range supportato, il motore la marca chiaramente e spiega il perché. Nessun fallimento silenzioso, nessun codice inventato.

Q: Come gestisce il normalizer le conversioni di dimensione (metrico vs. imperiale)?

Il motore usa tabelle dimensionali dagli standard ASME, EN e ISO per risolvere le dimensioni. Un tubo descritto come "168.3mm OD x 7.11mm WT" e uno descritto come "6 inch SCH40" sono lo stesso prodotto. Il normalizer li mappa entrambi a un unico codice perché conosce i valori reali di spessore e diametro esterno dalle tabelle standard, non dal pattern matching.

Q: Cos'è il codice prodotto univoco?

Un hash deterministico (SHA-256) generato dagli attributi tecnici normalizzati di un prodotto. Due descrizioni che sembrano completamente diverse ma descrivono lo stesso tubo, raccordo o valvola produrranno sempre lo stesso codice. Questo è ciò che rende possibile l'abbinamento automatico: se il codice corrisponde, il prodotto corrisponde. Attualmente sono mappati oltre 3 milioni di codici univoci.

3M+ codici prodotto. 98% di precisione. 100% deterministico.

Perchè è Importante Normalizzare

Normalizzando le RFQ e il catalogo con la stessa logica, possiamo matcharli e generare offerte automaticamente.

RFQ_Offshore_Platform.xlsx

Tag No.	Pipe Type	Material Grade	OD	Thk	Length (m)
L-101	Seamless	A106 Gr.B	168.3	7.11	500
L-102	Welded	A312 TP316L	60.3	3.91	120

Output del Normalizer

Line Item	Normalized Code	Normalized Description	Qty	Unit Price	Total Price
1	PIP-7F3A9E2B	PIPE SMLS A106 GR.B 6" SCH40	500m	$12.40/m	$6,200
2	PIP-4B2C8D1A	PIPE WLD A312 TP316L 2" SCH40S	120m	$28.60/m	$3,432

Prodotti

Tubi, raccordi, flange, valvole, guarnizioni, bulloneria

Lingue

Inglese, italiano, tedesco, arabo, cinese e altre

Deterministico

Basato su regole. Nessuna allucinazione AI. Verificabile.

L'AI Non Può Normalizzare in Modo Affidabile

I LLM sono probabilistici: stesso input, output diverso. Spenderesti una fortuna in token API e alla fine non potresti fidarti del risultato. Prova: dai una RFQ e il tuo inventario all'AI e chiedi un match. Buona fortuna.

AI / LLM

Probabilistico

"Forse corretto al 95%"

Allucinazioni sui casi limite
Output diverso ad ogni esecuzione
"Perché?" → "Non lo so"
Non supera un audit

Motore Basato su Regole

Deterministico

100% coerente

Tracciabile: vedi esattamente quale regola ha fatto match
Riproducibile: stesso input = stesso output
"Perché?" → riferimento alla regola esatta
Documentazione pronta per audit

Nessuna scatola nera. Nessuna stima probabilistica. Nessun risultato inspiegabile.

3 Milioni di Prodotti. Normalizzati.

Il più grande database di classificazione piping del settore.

Tubi

Valvole

Raccordi

Flange

Guarnizioni

Bulloneria

Dimensioni 1/8" to 80" | Norme ASME · API · EN · ISO · MSS | Materiali CS · SS · Duplex · Nickel Alloys

Codici Prodotto

Lingue

Precisione

Il Normalizer Conosce il Piping. A Fondo.

Il normalizer individua errori tecnici prima che diventino costosi.

Flangia WN Senza Schedule

Le flange weld-neck richiedono lo schedule del foro. Se manca = diametro foro errato = difetto di saldatura.

Dimensioni EN su Prodotto ASME

DN 150 x 6.3mm su tubo ASME B36.10. Gli standard non si mescolano. Il prodotto non esiste.

Schedule S su Acciaio al Carbonio

SCH 5S, 10S, 40S sono schedule per acciaio inossidabile. L'acciaio al carbonio usa SCH 5, 10, 40.

Materiale Errato per il Servizio

Raccordi A105 con tubo A312? A105 è forgiatura in acciaio al carbonio, A312 è inossidabile. Incompatibilità.

Dimensioni Non Standard

6" SCH 30 non esiste in B36.10. Qualcuno ha inventato uno schedule che nessun produttore fabbrica.

Classe di Pressione Incompatibile

Flangia Class 150 accoppiata a valvola PN 40. Pattern di foratura diversi. Non si imbullonano.

Sotto il Cofano

Costruito in Python. Supportato da PostgreSQL. 6 anni di sviluppo.

Righe di codice

Copertura test

REST API

JSON in, JSON out

<200ms

Per riga articolo

Python

PostgreSQL

Docker

CI/CD

4,200+ Test

ASME / EN / ISO

~500,000 Codici Piping. 50+ Anni di Storia.

MESC Ha Iniziato.

Noi Abbiamo Completato.

Il MESC di Shell ha aperto la strada alla standardizzazione dei prodotti piping con ~500,000 codici. Noi abbiamo portato quella visione oltre: un sistema aperto con 3M+ codici, che copre ogni standard, ogni materiale, ogni dimensione. Senza restrizioni di licenza.

Leggi la storia completa del MESC

Domande Frequenti

Domande frequenti sul motore di normalizzazione.

Cos'è la normalizzazione?

RFQ e MTO arrivano in ogni formato immaginabile: lingue diverse, abbreviazioni, layout di colonne, unità di misura. Normalizzazione significa analizzare ogni riga, interpretare quale prodotto viene descritto, individuare errori (schedule errati, dimensioni impossibili, rating incompatibili) e abbinarlo al tuo inventario. Il motore non legge semplicemente testo. Capisce il piping: sa che SCH 30 non esiste in B36.10, che una flangia Class 150 non si imbullona a una valvola PN 40, e che "A106 Gr.B" e "P235GH" non sono intercambiabili. Sia la RFQ che il tuo inventario vengono normalizzati allo stesso modo, quindi l'abbinamento è automatico: il motore trova ciò che hai a stock, genera il preventivo e segnala ciò che manca.

Perché non usare AI o machine learning per la normalizzazione?

Prova tu stesso: carica una RFQ e il tuo inventario su ChatGPT e chiedi di abbinare gli articoli e generare un preventivo. Otterrai un risultato che sembra convincente ma è pieno di abbinamenti errati, specifiche inventate e articoli mancanti. I LLM sono probabilistici, quindi ogni volta che lanci la stessa richiesta ottieni un output diverso. Dovresti controllare ogni singola riga manualmente, il che vanifica lo scopo. Il nostro motore è deterministico e basato su regole: stesso input, stesso output, ogni volta. Ogni abbinamento è tracciabile, ogni errore viene segnalato e il preventivo viene generato automaticamente.

Come gestisce il normalizer le descrizioni disordinate?

Le RFQ reali sono piene di abbreviazioni (SMLS, BW, RF, SW), refusi, artefatti OCR, descrizioni troncate e formattazione incoerente. "A106 GR.B", "A106-B", "A106 Grade B", "ASTM A 106 GRB" sono tutti lo stesso materiale. Il motore non fa semplice string matching. Analizza ogni descrizione semanticamente, riconosce pattern di abbreviazioni noti, tollera errori di digitazione comuni e risolve ambiguità usando le regole del settore piping. Se qualcosa è davvero illeggibile, lo segnala invece di tirare a indovinare.

Cosa succede quando il normalizer non riesce a identificare una riga?

La segnala per revisione manuale invece di tirare a indovinare. Se una descrizione è troppo ambigua, ha specifiche in conflitto o si riferisce a un prodotto fuori dal range supportato, il motore la marca chiaramente e spiega il perché. Nessun fallimento silenzioso, nessun codice inventato.

Come gestisce il normalizer le conversioni di dimensione (metrico vs. imperiale)?

Il motore usa tabelle dimensionali dagli standard ASME, EN e ISO per risolvere le dimensioni. Un tubo descritto come "168.3mm OD x 7.11mm WT" e uno descritto come "6 inch SCH40" sono lo stesso prodotto. Il normalizer li mappa entrambi a un unico codice perché conosce i valori reali di spessore e diametro esterno dalle tabelle standard, non dal pattern matching.

Cos'è il codice prodotto univoco?

Un hash deterministico (SHA-256) generato dagli attributi tecnici normalizzati di un prodotto. Due descrizioni che sembrano completamente diverse ma descrivono lo stesso tubo, raccordo o valvola produrranno sempre lo stesso codice. Questo è ciò che rende possibile l'abbinamento automatico: se il codice corrisponde, il prodotto corrisponde. Attualmente sono mappati oltre 3 milioni di codici univoci.