IBS стандартизировала данные в «Северстали» с помощью машинного обучения

ПАО «Северсталь» — сталелитейная и горнодобывающая компания с 50 предприятиями в России и за рубежом. Справочники материально-технических ресурсов (МТР) и контрагентов позволяют планировать потребности и складские запасы, контролировать точность выполнения поставок.

Со временем в справочниках накапливаются неточности, и для улучшения качества ключевых бизнес-процессов записи должны быть нормализованы — приведены к стандартизованному виду.

С такой задачей столкнулась компания «Северсталь». Ситуацию осложнял объем данных в компании (410 тыс. материалов и контрагентов), кроме того, часть записей велась на английском и французском языках.

По итогам открытого тендера партнером проекта стала компания IBS. Для того чтобы уменьшить стоимость и сроки проекта и улучшить качество обработки данных, команда IBS применила технологии машинного обучения. «Алгоритмы machine learning взяли на себя рутину: обработку текстовых наименований МТР, определение характеристик, заполнение шаблонов. Специалисты отвечали только за обучение алгоритмов и проверку результатов машинной обработки. Если у одного эксперта норма обработки — две тысячи записей в месяц, то машинный алгоритм способен обработать их в течение дня», — рассказал Баир Данилов, руководитель направления НСИ в IBS.

В проекте было порядка 250 согласующих с 50 предприятий по всему миру. Благодаря собственному инструменту онлайн-согласования «IBS Нормализация» заказчик мог удаленно, в удобное время и с минимумом затрат согласовать контент и внести правки.

После нормализации данных команда IBS выполнила их миграцию в системы SAP MDG для дальнейшей автоматизации ведения справочных материалов ПАО «Северсталь».

«Нормализация справочников позволила унифицировать и упростить идентификацию складских запасов и их вовлечение в другие процессы», — рассказала заместитель директора по продажам сырья, закупкам и логистики компании «Северсталь» Ирина Поворозник.