Application industrielle insuffisante
Le business est difficile à gérer entièrement en ligne et axé sur les processus, de nombreuses étapes reposant sur l’enregistrement manuel et la collaboration hors ligne.
Secteur agricole
Intégrer l’IA dans l’élevage, l’élevage, l’inspection et les sites de chaîne d’approvisionnement
Couvrant l’ensemble de la chaîne d’activité, incluant l’élevage, l’élevage, les tests, la chaîne d’approvisionnement, les contrats et la gestion des équipements, BetterAid aide les entreprises agricoles à construire une base industrielle unifiée, soutenant l’intégration des affaires, la centralisation des données et les opérations intelligentes.
Points sensibles de l’industrie
L’activité des entreprises agricoles et d’élevage couvre plusieurs étapes, notamment les fournisseurs, les contrats, les essais, la reproduction, les équipements, la chaîne d’approvisionnement et la comptabilité des coûts. L’informatisation traditionnelle rencontre souvent des problèmes tels que des modules fragmentés, la fragmentation des systèmes et des difficultés à faire évoluer les anciens systèmes, rendant difficile la satisfaction des exigences de l’industrie et la collaboration complète des données en lien complet.
L’expansion du système hérité est faible
Les anciens systèmes sont coûteux à utiliser et ont une faible scalabilité, les rendant incapables de soutenir de nouveaux scénarios d’affaires agricoles.
Les silos de données sont sévères
Les données des fournisseurs, des tests, de la reproduction, des équipements et des chaînes d’approvisionnement sont dispersées et difficiles à analyser de manière unifiée.
La traçabilité des procédés est difficile
Les chaînes de reproduction, de test, de contrat et d’enregistrement des équipements sont longues, ce qui entraîne une faible efficacité en traçabilité manuelle.
L’analyse opérationnelle est en retard
Les données de coût, d’approvisionnement, d’inspection, de production et de contrats ne peuvent pas être rapidement consolidées dans une vue opérationnelle unifiée.
Points clés pour la construction du plan
Permettre à l’IA de comprendre les entreprises, les systèmes d’appel et de stimuler l’action
Unification des fondations industrielles
Soutenir l’activité agricole centrale avec une identité, une organisation, des permissions, des processus et des modèles de données unifiés.
Collaboration avec les fournisseurs
Couvrant l’accès fournisseur, le cycle de vie, la performance, les demandes de devis, les enchères et la collaboration contractuelle.
Le processus de détection est en boucle fermée
Collecte centralisée en ligne des échantillons, attribution de tâches, tests, saisie des résultats, examen et soumission de rapports.
Gestion de la production en reproduction
Soutenir la planification, la sélection de l’élevage, les expériences, la reproduction, la comptabilité des coûts et l’analyse d’entreprise.
Opérations assistées par IA
Améliorer la précision de la gestion agricole grâce à des alertes d’anomalie, à l’analyse des tendances, aux questions-réponses des connaissances et aux analyses opérationnelles.
Le rôle de la plateforme : transformer l’IA en une entreprise pouvant être exploitée, auditée et réutilisée
En tirant parti de l’Ontology unifiée, de la connectivité système, des capacités multi-Agents et des capacités low-code, l’IA passe du point d’entrée des questions-réponses au secteur des affaires agricoles.
Touchpoint : établi numérique d’IA d’entreprise
Pour les équipes de chaîne d’approvisionnement, d’inspection, d’élevage, de gestion d’équipements et de gestion des opérations, il propose des Kanban IA, des enquêtes de données IA, la collaboration numérique entre employés, ainsi que l’intégration PC, mobile et IM.
Couche application : systèmes d’entreprise natifs de l’IA
Centrés sur des scénarios agricoles à forte valeur, les processus et données, les connaissances et la collaboration sont accumulés en applications commerciales configurables et réutilisables.
Moteur Ontology : la couche sémantique du business d’entreprise
À travers des objets, attributs, relations, actions, fonctions, règles de processus, sécurité, gouvernance et publication, l’IA comprend la véritable sémantique du business industriel.
Intelligence et construction de l’IA
Soutient les réunions de prise de décision des agents, la gestion numérique des employés, l’identité et la mémoire, l’intégration des outils, la gouvernance des autorisations, l’utilisation des modèles et la génération low-code.
Connaissance et intégration système
En reliant la base de connaissances non structurée de RAG avec des systèmes existants tels que SRM, LIMS, systèmes de reproduction, systèmes d’équipement, systèmes contractuels et systèmes de chaîne d’approvisionnement, cela crée une boucle fermée de données métier, de connaissances institutionnelles et d’actions de processus.
Marché du cloud : réutilisation des ressources d’IA d’entreprise
Accumulez des bibliothèques de modèles Ontology sectoriels, des marchés de compétences, des modèles de workflow, des packs de connaissances, des bibliothèques d’actions API, des modèles d’Agents, des modèles d’applications et des bibliothèques de stratégies de gouvernance.
Capacités clés pour la mise en œuvre de solutions
De la compréhension commerciale à l’action en boucle fermée
Construction de l’Enterprise Ontology
Modélisation unifiée des fournisseurs, contrats, échantillons, tâches de test, élevage de lots, équipements, coûts et chaînes d’approvisionnement.
Centre de procédé
Gérer des processus tels que l’entrée sur le marché, la demande de devis, les tests, l’audit, la production de reporting, la planification de la production et la comptabilité des coûts.
Moteur de règles
Prend en charge, le notation des fournisseurs, les normes de test, les alertes d’anomalie, les règles d’approbation et les règles de comptabilité des coûts.
Analyses sur l’IA
Combiné à des capacités intelligentes de questions-réponses, de détection d’anomalies, de prévision de tendances et d’analyse métier.
Chemin d’implémentation de la solution
Une méthode unifiée facilite l’évaluation des investissements, l’accumulation d’actifs et la réutilisation dans davantage de scénarios industriels.
01
Organiser une entreprise à l’échelle de la chaîne
Les scénarios prioritaires de construction portaient sur la reconnaissance des fournisseurs, les contrats, les tests, la reproduction, l’équipement et l’identification de la chaîne d’approvisionnement.
02
Construire l’Ontology agricole
Standardisez les fournisseurs, les échantillons, les lots, les tâches, les équipements, les coûts, les contrats et les objectifs commerciaux.
03
Connectez-vous aux systèmes existants
Intégrez les plateformes de R&D, les plateformes organisationnelles, les systèmes de chaîne d’approvisionnement, les systèmes de contrats et les systèmes d’inspection.
04
Applications de l’industrie de la configuration
Mettre rapidement en place des applications SRM, LIMS, production d’élevage, équipements et analyses de coûts.
05
Combiné aux capacités de l’IA
Présentation des questions-réponses, alertes d’anomalie, analyses de tendances et analyses opérationnelles.
06
Reproduit dans d’autres scénarios
Élargissez les fournisseurs, les tests et les modèles de sélection vers davantage d’unités métier.
Scénarios économiques à forte valeur ajoutée dans l’industrie agricole
En nous concentrant sur la chaîne d’affaires centrale de l’industrie actuelle, nous organisons analyse, jugement et exécution dans une boucle fermée réutilisable.
Collaboration avec les fournisseurs SRM
Gestion des inspections LIMS
Gestion de la production en reproduction
Collaboration entre équipements et chaîne d’approvisionnement
Analyse de la gestion agricole
Collaboration avec les fournisseurs SRM
Les processus préalables aux achats tels que l’enregistrement des fournisseurs, les qualifications, la demande de devis et les appels d’offres sont fragmentés, et il manque des normes unifiées pour l’accès et la gestion de la performance.
Méthodes de construction
Basé sur les données maîtresses des fournisseurs et un processus d’approbation unifié, il relie les scénarios d’approvisionnement, de contrat et de règlement.
Processus de candidature
Enregistrement des fournisseurs - examen > qualification - > demande de devis - > sélection du fournisseur - > appel d’offres - > évaluation de la performance
Efficacité de la solution
- Améliorer l’admission des fournisseurs et l’efficacité de la gestion
- Normes unifiées de données fournisseurs
- Renforcer la coordination dans la préparation des achats
Gestion des inspections LIMS
L’échantillonnage, les tests, la revue et l’envoi des rapports impliquent plusieurs rôles, rendant la transmission manuelle sujette à des omissions.
Méthodes de construction
Grâce à un centre de processus, à une gestion de base des données et à des alertes d’anomalie assistées par l’IA, une boucle de détection fermée se forme.
Processus de candidature
Confier et passer commande - > Collecte d’échantillons - > Inspection - > Entrée de résultat - > Examen - > Envoi de rapport
Efficacité de la solution
- Renforcer les capacités de standardisation et de traçabilité des tests
- Réduit la transmission manuelle et les omissions
- Renforcer l’accumulation des données de test
Gestion de la production en reproduction
La chaîne de l’élevage, de l’expérimentation, de l’alimentation et de la comptabilité des coûts est longue, ce qui rend difficile l’unifier des dossiers de processus et de l’analyse opérationnelle.
Méthodes de construction
Grâce à des modèles économiques, des moteurs de règles et des capacités mobiles, nous réalisons des processus de planification, d’élevage, d’expérimentation, de sélection et de comptabilité des coûts.
Processus de candidature
Planification - > élevage et appariement - > Dossiers expérimentaux - > Gestion de l’alimentation - > Comptabilité des coûts - > Analyse d’entreprise
Efficacité de la solution
- Améliorer le niveau de raffinement du procédé
- Fournit une base de données pour les alertes IA et l’analyse des tendances
- Soutenir l’accumulation d’expérience en production
Collaboration entre équipements et chaîne d’approvisionnement
Les équipements, les matériaux, les chaînes d’approvisionnement et les données contractuelles sont fragmentés, ce qui rend difficile la compréhension rapide des risques d’approvisionnement et de l’état des ressources.
Méthodes de construction
Unifier les registres d’équipement, les matériaux, les fournisseurs, les contrats, les inventaires et les objets de commande pour former un tableau de bord de collaboration dans la chaîne d’approvisionnement.
Processus de candidature
Planification de la demande - > Coordination des achats - > Acceptation entrante - > Utilisation des équipements - > Surveillance des stocks - > Alerte aux risques
Efficacité de la solution
- Renforcer la transparence de la chaîne d’approvisionnement
- Réduire les perturbations de l’approvisionnement et les risques liés aux stocks
- Gestion unifiée des équipements et des matériaux
Analyse de la gestion agricole
Il est difficile d’agréger en temps utile les données sur les tests, la reproduction, la chaîne d’approvisionnement, les équipements et les coûts, et l’analyse opérationnelle repose sur la collecte manuelle des données.
Méthodes de construction
Unifier les indicateurs métier, les objectifs de coûts et les données d’entreprise, et construire des tableaux de bord de gestion agricole ainsi que des capacités de requête de données par IA.
Processus de candidature
Accès aux données - Définition > Indicateurs - > Comptabilité des coûts - > Analyse des tendances - > Recommandations décisionnelles - > Suivi de l’exécution
Efficacité de la solution
- Amélioration de l’efficacité de l’analyse métier
- Gestion des coûts et du risque d’approvisionnement
- Former une vision unifiée des entreprises
Valeur commerciale
Des améliorations locales de l’efficacité aux opérations intelligentes mesurables
Valeur synergique
Connexion fournisseurs, contrats, tests, élevage, équipements et scénarios de chaîne d’approvisionnement.
Valeur d’efficacité
Améliorer l’efficacité de la collaboration entre entreprises et réduire les tâches répétitives à haute fréquence.
Valeur des données
Établissez une base de données unifiée et des capacités d’analyse intelligente.
Valeur trace
Rendez les processus de test, de reproduction, de chaîne d’approvisionnement et d’équipement traçables et vérifiables.
Valeur de réplication
Repliquez rapidement les modèles d’applications industrielles vers des unités d’affaires plus agricoles.
Les fournisseurs peuvent tout gérer de manière unifiée
L’entrée, la demande de devis, les enchères et la performance sont toutes intégrées sur la même plateforme.
La détection peut former une boucle fermée
L’ensemble du processus, de la commande à la déclaration de rapports, est en ligne et standardisé.
La capacité de production accumule les données
L’élevage, l’expérimentation, l’alimentation et la génération des coûts sont tous enregistrés en continu.
Les opérations peuvent être analysées intelligemment
Agréger les données de coûts, d’approvisionnement, d’inspection et de production dans une vue métier unifiée.
Construire une opération native d’IA en boucle fermée dans l’industrie agricole
En partant d’un scénario à forte valeur, accumulez des actifs d’IA d’entreprise reproductibles et étendez-vous progressivement à davantage d’unités commerciales et de scénarios opérationnels.