Comprendre l’objectif commercial
Laissez l’IA comprendre les entités principales telles que les clients, les contrats, les projets, les stocks, les tâches, les organisations et les processus.
Plateforme d’IA native d’entreprise
Permettre à l’IA de passer des capacités de modèles à la compréhension de l’entreprise, à la prise de décision opérationnelle et à l’exécution dans une boucle fermée
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de plateformes natives d’IA ?
À l’ère de l’IA, ce dont les entreprises ont besoin, c’est d’une base capable de comprendre les objets, de connecter des systèmes, de stimuler la collaboration et de l’exécution
Connectez-vous aux systèmes existants
Relie ERP, OA, BI, sources de données et applications métier sur une base sémantique unifiée.
Favoriser la collaboration organisationnelle
Intégrez analyse et jugement avec les tâches, approbations, assignations de commandes, réécriture et révision.
Soutenir la gouvernance continue
Respecter les exigences en matière d’autorisations, d’audit, de périmètres de sécurité, de libérations multi-environnements et de déploiements privés.
Compétences clés
A construit une plateforme intégrée autour de l’Enterprise Ontology, de la construction d’applications, de l’analyse de décision, de la prévision intelligente, de la boucle fermée métier et de l’établi unifié
Moteur Enterprise Ontology
Unifier les objets métier clés et leurs relations, établir un système sémantique d’entreprise couvrant les métriques, règles, autorisations et actions, permettant à l’IA de comprendre le contexte commercial réel des entreprises.
Modélisation d’objetsObjectifs clés tels que clients, contrats, projets et inventaire
Relations sémantiquesUnifier la relation entre objets, standards indicateurs et règles métier
Limites des autorisationsIntégrer l’organisation, les rôles et les autorisations de données dans la gouvernance sémantique
Définition de l’actionCela permet de lier les résultats d’analyse à des actions exploitables
Construis le moteur
Intégrant des capacités de génération de langage naturel et de configuration visuelle, il accélère la construction d’applications, processus, agents et bancs de travail métier, soutenant la validation rapide et l’itération continue des scénarios métier.
Génération de langage naturelGénérez rapidement des esquisses de demande et de processus à partir des descriptions d’exigences
Configuration visualiséeConfigurez les pages, formulaires, permissions, règles et tableaux
Orchestration des agentsIntégration des tâches d’agent dans les processus métier
Réutilisation des modèlesAccumuler des modèles de scène reproductibles et des éléments composants
Moteur de décision
Prend en compte la requête des indicateurs métier, l’identification d’anomalies, l’explication des causes et l’analyse des causes profondes métier, transformant les insights des données en jugements de gestion et en actions opérationnelles traçables.
Requête par indicateurFournir une entrée de requête unifiée pour les indicateurs métier
Identification des exceptionsIdentifier automatiquement les fluctuations clés de l’activité et les signaux de risque
Analyse de la cause profondeExpliquez les raisons commerciales derrière cette anomalie
Recommandations décisionnellesGénérez des recommandations d’actions adaptées aux personnages et aux scénarios
Moteur de prédiction
Fournir des prévisions de tendances et des alertes aux risques pour des scénarios tels que les chaînes d’approvisionnement, les projets, les contrats, les stocks et le capital, permettant aux entreprises d’identifier les incertitudes à l’avance.
Prévisions de tendancePrévoir les évolutions clés des indicateurs et les tendances commerciales
Avertissement de risqueAvertissements préalables contre les risques tels que les prolongations, interruptions de paiement et paiements en retard
Modèle de scèneDéveloppement de modèles prédictifs autour de scénarios industriels
Étalonnage par rétroactionOptimiser en continu les effets de prédiction en fonction des résultats opérationnels
Action en boucle fermée
Les résultats des jugements sont liés à la génération de tâches, à l’attribution des responsabilités, à la circulation des approbations, à la revue des résultats et au retour d’information, formant une boucle fermée entre la compréhension et le jugement et l’exécution.
Génération de tâchesGénérez automatiquement des tâches, des tâches à faire et des suggestions d’élimination
Répartition des responsabilitésAssigner les personnes responsables selon l’organisation, le rôle et l’autorité
Écoulement du procédéApprobation de liaison, envoi de documents, notification et rappel du système
Avis sur les avisRésultats d’exécution de retour en tant qu’actifs de plateforme
Moteur Enterprise Ontology
L’Ontology n’est pas un dictionnaire de données, ni seulement un graphe de connaissances ; elle définit comment le monde des affaires est géré conjointement par les humains et l’IA. Cœur de l’Ontology : Exprimer l’activité avec des objets, relier les processus aux actions, définir les limites de la sécurité et garantir la contrôlabilité par l’audit.
Cible
Clients, commandes, contrats, produits, lots, équipements, fournisseurs, événements de qualité
Relations
Attribution des commandes, traçabilité des lots, impact sur les équipements, satisfaction fournisseur, corrélation qualité
Action
Créer le CAPA, déclencher une réinspection, geler les lots, ajuster les calendriers de production, initier les approbations
Sécurité
Qui peut le voir, qui peut le modifier, qui peut l’appliquer, qui doit approuver, et comment laisser une trace
L’Ontology permet à l’IA de passer de la « compréhension des données » à la « participation à la prise de décision »
L’IA peut expliquer et conseiller, mais changer véritablement les plans de production, le statut qualité ou les engagements clients doit dépendre de l’action, de l’autorisation et de l’audit.
Construction de l’intégration d’applications
Consolider l’expérience métier dans les systèmes applicatifs : les super-agents comprennent les objectifs et génèrent la logique, tandis que le low-code accumule des pages, des processus, des permissions et des modèles de données. Le low code n’est pas remplacé par l’IA, mais devient plutôt la couche où les capacités générées par l’IA entrent dans les systèmes de production d’entreprise.
Intention commerciale
Le langage naturel décrit les objectifs, règles, exceptions, approbations et exigences de Kanban
AI VibeCoding
Générer du code, orchestrer des API, valider la logique, traiter les données et automatiser les scripts
Visualisation low-code
Configurez les formulaires, listes, Kanban, nœuds de flux, autorisations de rôle et publication
Actifs appliqués
S’accumuler en applications d’entreprise pouvant être exécutées, maintenues, auditées et itératives
Plus vite
Validez les prototypes tels que la traçabilité de qualité, le risque des fournisseurs et les demandes opérationnelles en quelques jours.
Plus stable
Les pages, les workflows, les permissions, les journaux et la publication intègrent tous les capacités de génération d’IA.
Plus contrôlable
L’entreprise peut participer à la configuration, et l’informatique gère la logique complexe et les connexions système.
Collaborations multi-agents/employés numériques
Ce dont les entreprises ont besoin, ce n’est pas d’un assistant, mais d’une organisation numérique de la main-d’œuvre avec des rôles, des permissions, des souvenirs et des outils. La valeur des employés numériques : Distiller l’expérience professionnelle, les règles métier et les actions inter-systèmes en capacités d’entreprise à long terme.
Collaboration entre les rôles
Définir les limites de collaboration entre les agents selon leur poste, l’organisation et les responsabilités
Accès aux outils
Connexion des systèmes métier, des bases de connaissances, des processus et des services externes
Gouvernance de l’autorité
Exécutez le contrôle des permissions par rôle, objet, action et portée des données
Décisions de réunion
Accumulez les procès-verbaux des réunions, les actions à faire, les personnes responsables et suivez les résultats
Boucle fermée de tâche
Générer des tâches, attribuer des commandes, accepter, réécrire et examiner les retours
Traces d’audit
Enregistrez la chaîne de preuves pour les appels, approbations, exécution et résultats
Caractéristiques du produit
Construction d’applications natives IA
Prend en charge la génération rapide d’applications, de processus, d’agents et de pages métier en utilisant le langage naturel et la visualisation.
La sémantique d’entreprise guide les opérations
Centré sur l’Ontology, il relie objets, règles, indicateurs, processus et actions.
Analyse, prédiction et exécution intégrées
Intégrez l’analyse en temps réel, la prévision des tendances, l’alerte aux risques et la gestion des chaînes d’activité.
Entrée de travail unifiée multi-rôle
Mettez en place un établi unifié autour des managers, du personnel commercial, des postes opérationnels et des employés numériques.
Gouvernance et déploiement au niveau de l’entreprise
Répond aux exigences relatives aux systèmes d’autorisation, aux limites de sécurité, à la gestion des appels, au suivi des audits et à la gouvernance opérationnelle.
Réplication de scénarios et itération continue
Accumulez les objectifs métier, les capacités de processus et les modèles d’application, et accélérez la validation et la réutilisation des pilotes.
Architecture produit
Centré sur l’Enterprise Ontology, il intègre les systèmes existants, les connaissances non structurées, les établis de livraison FDE, ainsi que la construction et la gouvernance d’applications IA en une seule plateforme opérationnelle.
FDE transforme les systèmes et les connaissances en Ontology, puis livre des employés numériques, des scénarios d’Agents et des applications IA natives
Couche d’application IA d’entreprise
Qualité, équipement, approvisionnement, EHS, support informatique
Analyses métier, traçabilité qualité, alertes fournisseurs
Budget / Projet / Contrat / SRM / QMS / WMS / SCM
Plateforme de gestion numérique des employés
Moteur de couche d’exécution
Demandez à propos du moteur de numéros
Moteur indicateur
Moteur de règles
Moteur d’action commerciale
Couche sémantique métier compatible avec l’IA
Transformer les systèmes de dépollution, les SOP, les normes de qualité et les cas historiques en connaissances citatives, fournissant un contexte commercial et une base expérientielle pour l’Ontology
Cible · Relations · Action · Règles · Autorité
Ontology + Page + Processus
L’outil appelle + Audit
ERP / MES / QMS / PLM
WMS / SRM / Entrepôt de données / CRM
Documents / Pièces jointes / Fichiers système
SOP / Spécification / Documentation en ligne
Cartographie système et gouvernance
Nettoyage et stockage des connaissances
Modélisation Ontology
Construction et lancement de l’application
Scénarios d’application
Assurance de l’approvisionnement et coordination de la livraison
Des avertissements de risque d’offre et de demande aux réunions de prise de décision, puis à l’exécution en boucle fermée
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Exécution de projet et gestion de l’exécution
Construire un projet en boucle fermée pour l’exécution et l’exécution tout au long du cycle de vie
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Exécution des contrats et contrôle de la perception des paiements
Construire un processus en boucle fermée de bout en bout du contrat au paiement
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Rotation des stocks et optimisation de l’efficacité du capital
Établir un mécanisme d’analyse et d’optimisation des liaisons multi-indicateurs
Voir les détails
Supervision transparente des opérations de groupe
Construire un système réglementaire unifié à travers les niveaux, les organisations et les systèmes
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Bienvenue pour réserver une démonstration de la plateforme native d’IA de niveau entreprise de Batter
Partant d’un scénario à forte valeur, il vérifie les capacités en boucle fermée de l’entreprise apportées par la plateforme native d’IA de Deneb