Infor, poskytovatel odvětvově-specifických cloudových řešení, oznámil, že Camatic Seating, globální výrobce ergonomických sedaček pro stadiony, sportovní arény, kina, divadla, vzdělávací instituce a dopravní prostředky, využije Infor Coleman AI, integrované řešení umělé inteligence, ke zlepšení spokojenosti zákazníků, optimalizaci výběrových řízení a zvýšení celkového obratu.

Camatic Seating se sídlem v australském Melbourne dodala své produkty do nejikoničtějších sportovních a kulturních stánků včetně Wimbledonu, Mercedes-Benz Stadium v Atlantě, Cricket Ground v Melbourne či budovy Opery v Sydney. Je rovněž stabilním dodavatelem řešení na stadiony ligy amerického fotbalu (NFL), basketbalu (NBA) a fotbalu (MLS). Cílem společnosti je dodávat řešení včas, aby zákazníci mohli realizovat své projekty v daném termínu.

Se softwarem Infor Coleman AI společnost očekává zkrácení doby výběru vhodného subdodavatele pro svá řešení ze 30 minut na 2 minuty, což urychlí proces výběru o více než 90 %. V důsledku toho očekává zvýšení úspěšnosti získání nových objednávek a přesnější plnění, která se promítnou do zvýšení prodeje o 5 %, tedy o 10 – 15 milionů dolarů ročně.

Řešení, které je integrované s ERP systémem Infor CloudSuite Industrial Enterprise, dokáže automaticky každému subdodavateli přiřadit hodnocení v 5 kategoriích. Plánovači tak mohou rychle porovnat hodnocení více dodavatelů ve stejné kategorii. Dostupné jsou také historické přehledy o výkonnosti jednotlivých dodavatelů, včetně rychlosti dodání, kvality a ceny. Tým Camatic Seating může provést výběr na základě celkového hodnocení, ale také si rozkliknout požadované detaily.

„Dříve jsme nebyli schopni analyzovat data konzistentním způsobem, což často vedlo k chybnému výběru dodávek,“ řekl Jamarl Scase, manažer pro plánování and řízení výroby v Camatic Seating. „Bylo obtížné data získat a analyzovat je pro potřeby plánování nákupu materiálu. Díky funkčnosti AI dokážeme vytěžit historické informace a získat přesnější a konzistentnější podklady na jedno kliknutí.“

Podklady pořízené s využitím umělé inteligence nahrazují dřívější praxi manuálního obchodního plánování. Od něj se odvozovalo plánování výrobních kapacit, které se mnohdy neodkázalo vyvarovat chyb a počítat s nepředpokládanými výzvami, jako je nedostatek materiálu či outsourcingové aktivity subdodavatelů.