Automatización de la cotización de ofertas de mantenimiento de grandes yates

Industria manufacturera

Automatización de la cotización de ofertas de mantenimiento de grandes yates

Industria manufacturera

Automatización de la cotización de ofertas de mantenimiento de grandes yates

Business Case

MB92 es una empresa que se dedica a labores de mantenimiento de grandes yates en sus astilleros localizados en el puerto de Barcelona. A partir de los requerimientos del cliente que se detallan en lenguaje natural, se tiene que elaborar una cotización detallada indicando el importe del servicio organizado por capítulos y subcapítulos, sin embargo, este proceso exige una gran experiencia por parte del trabajador y tiene un coste elevado en horas/hombre.

Objetivos

El objetivo del proyecto para el cliente MB92 es mejorar el proceso de cotización de ofertas de mantenimiento de grandes yates mediante la generación automatizada de borradores con las cotizaciones basadas en el histórico de datos. Esto busca reducir el tiempo y los errores asociados con la generación manual de ofertas, aumentando la eficiencia y precisión del proceso.

Use case

Casos de Uso

Infraestructura

Cloud;;

Tecnologías utilizadas

Tecnologías utilizadas

Datos utilizados

Base de datos de ofertas de MB92 en HANA

imagen

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Recursos utilizados

Por parte de SEIDOR CONSULTING se ha contado con un desarrollador y un consultor SAP para desarrollar la interfaz que llama al servicio de IA. Por parte de Deusto SEIDOR, se ha contado con los servicios de un desarrollador para la extracción de la información de la base de datos HANA, un ingeniero de datos para clasificar la información desestructurada (lenguaje natural) y estandarizarla, para su carga en la base de datos vectorial, y un arquitecto para la generación de la infraestructura, integración de la IA Generativa y la implementación y despliegue del servicio de inferencia, todo ello bajo la dirección de un Jefe de proyecto.

Dificultades y aprendizaje

Una de las principales dificultades halladas, fue la variación de precios para un mismo subcapítulo con datos muy similares, eso complicó el ajuste del modelo pero gracias a los comentarios de cada trabajo se pudo solucionar, yendo al detalle de cada subcapítulo, lo que implicó modificar las llamadas al LLM para asegurarnos de que tenía en cuenta los detalles clave. Además, la inflación anual también fue un factor relevante, pues al basarse en valores anteriores era necesario contemplar su efecto. Por otra parte, se aprendió todo el proceso para crear un LLM, desde cuál podía ser la mejor manera de crear los documentos para el RAG, a realizar el prompt de la manera óptima para obtener el resultado deseado, además de la implementación e integración de la estructura más general del proyecto.

KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)

Como resultado de la implantación en producción del servicio de cotización, se ha reducido el tiempo medio de elaboración de ofertas en un 35% y se han permitido ajustar las cotizaciones económicas, manteniendo una coherencia en los procesos de valoración.

Financiación

Financiación

Colaboradores

SEIDOR CONSULTING (SAP)

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