Los datos MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones) se refieren a los datos maestros de materiales indirectos como piezas de repuesto, consumibles y equipos utilizados para mantener activos e instalaciones. A diferencia de los materiales de producción directa, los artículos de MRO a menudo tienen nombres incoherentes, están mal clasificados o carecen de especificaciones clave. Esto genera un exceso de inventario, ineficiencias e interrupciones no planificadas del mantenimiento.
Unos datos de MRR limpios y estandarizados son esenciales para los sectores con gran volumen de activos. Unos datos de mala calidad pueden dar lugar a:
Pedidos duplicados
Registros de inventario inexactos
Mala planificación del mantenimiento
Riesgos de cumplimiento
Las organizaciones a menudo luchan con datos fragmentados de MRO debido a:
Fusiones y adquisiciones
Múltiples sistemas ERP y heredados
Plantas distribuidas con equipos e historiales diversos
At a broader level, MRO cleansing is a critical component of enterprise Master Data Cleansing, ensuring consistency not just within maintenance and operations but across procurement, finance, and supply chain systems.
By embedding data governance practices into the materials domain, organizations can drive enterprise-wide efficiency, reduce risk, and improve decision-making across the asset lifecycle.
¿Qué es la limpieza de datos MRO?
MRO data cleansing is the process of correcting, standardizing, enriching, and classifying material master data to ensure that all spare parts and indirect items are accurately represented across ERP, EAM, and CMMS platforms. It involves normalization, duplicate elimination, and attribute enrichment using standardized taxonomies (e.g., UNSPSC, ECLASS, PIDX).
Cuando se ejecutan correctamente, los servicios de normalización y limpieza de datos de MRO reducen la sobrecarga del inventario, eliminan los artículos duplicados y contribuyen a una planificación precisa del mantenimiento.
Un proceso integral de limpieza de material MRO va más allá de la mera limpieza de entradas. Incluye:
- Normalización de datos MRO para estandarizar unidades y formatos
- Depuración de datos MRO para eliminar registros duplicados u obsoletos.
- Enriquecimiento de datos MRO con especificaciones OEM, atributos y datos de referencia
- Deduplicación MRO: deduplicación de nivel 2 (L2) tras el enriquecimiento para eliminar los duplicados residuales y garantizar la unicidad de los datos en todo el maestro de materiales.
- MRO gestión de datos maestros de materiales y clasificación mediante taxonomías globales
Need For MRO Data Cleansing and Standardization Services
Preciso, estandarizado Datos MRO catalogación es fundamental para las industrias que utilizan activos de forma intensiva, pero muchas se enfrentan a problemas derivados de registros fragmentados y obsoletos. A continuación se explica por qué la limpieza de datos MRO es esencial para el éxito operativo y empresarial:
Las fusiones y adquisiciones reúnen a organizaciones con sistemas ERP, taxonomías y prácticas de datos maestros diferentes. Sin una armonización de datos adecuada, las integraciones de fusiones y adquisiciones se enfrentan a:
- Inventarios inflados por piezas duplicadas no detectadas
- Escasa visibilidad del gasto en las entidades fusionadas
- Clasificaciones MRO o especificaciones de piezas contradictorias entre sistemas
- Gran esfuerzo y riesgo al combinar catálogos heredados o bases de datos de proveedores
La limpieza y unificación de los datos de MRO en todas las entidades adquiridas es fundamental para lograr las sinergias prometidas de las fusiones y adquisiciones, especialmente en compras y operaciones.
Cuando las organizaciones se actualizan a plataformas ERP o EAM modernas, como SAP S/4HANA, Oracle Cloud o IBM Maximo, se enfrentan a un desafío de datos crítico: basura entrante, basura saliente.
La mala calidad de los datos de MRO en el sistema heredado conduce a:
- Migración de datos fallida o aumento de los costes de migración
- Escasa adopción del sistema tras su puesta en marcha debido a la falta de fiabilidad de las búsquedas y los informes.
- Fallos en los procesos transaccionales, como las solicitudes de compra o la creación de órdenes de trabajo.
- Oportunidades perdidas de automatización, análisis y estrategias de mantenimiento basadas en IA
Los sistemas GMAO o EAM dependen de maestros de materiales precisos para vincular los equipos, las órdenes de trabajo y las piezas de repuesto.
Los datos sucios conducen a:
- Mantenimiento preventivo perdido debido a listas de materiales incorrectas
- Fallos del equipo por el uso de piezas erróneas o incompatibles
- Métricas de fiabilidad deficientes y mayor tiempo de inactividad imprevisto
Unos datos de MRR limpios favorecen el mantenimiento basado en el estado y una mayor fiabilidad de los activos.
Los equipos de aprovisionamiento dependen de datos precisos sobre los artículos para negociar, consolidar y prever las compras.
Causas de los datos sucios:
- Pedidos redundantes de piezas ya en stock
- Incapacidad para identificar oportunidades de agregación de la demanda
- Costes elevados de las compras al contado y descuentos desaprovechados
Los datos limpios permiten estrategias de abastecimiento más inteligentes y la colaboración con los proveedores.
Accurate MRO data is vital for efficient, uninterrupted industrial operations. At Verdantis, we understand that outdated or inconsistent data leads to excess inventory, duplicate purchases, costly downtime, and poor system performance.
Without proper cleansing, MRO data undermines ERP and EAM systems like SAP S/4HANA, Oracleo Máximo. – putting digital transformation, compliance, and safety at risk.
MRO data cleansing companies like Verdantis address these challenges by providing AI-powered platforms that cleanse, classify, enrich, and govern MRO data at scale, ensuring that critical business systems operate on a foundation of trusted information.
According to Gartner, companies lose around $12.9 million annually due to general poor data quality-many of which concern MRO master and inventory data.
Industries & Roles That Depend on MRO Data Cleansing
Accurate and standardized MRO data is mission-critical in asset-intensive sectors where unplanned downtime, excess inventory, and inefficient maintenance can cost millions. Organizations across the following industries consistently rely on MRO data cleansing to drive operational excellence:
Key Stakeholders in MRO Data Cleansing
Clean, standardized MRO data is more than just a back-end improvement- it’s a frontline enabler. The following roles are central to maintenance, procurement, and operations, and rely heavily on accurate data to reduce downtime, control costs, and drive performance.
for accurate part identification and work order efficiency
for avoiding duplicates and ensuring timely sourcing
for ensuring BOM accuracy and technical specifications
for driving data consistency across ERP, EAM, and CMMS systems
for improving stocking accuracy and reducing surplus
for reducing unplanned downtime and enhancing asset performance through trusted data
Enfoque de Verdantis para la limpieza de datos MRO
Verdantis emplea un enfoque sofisticado y exhaustivo para la limpieza de datos MRO, centrándose específicamente en materiales indirectos y piezas de repuesto. Nuestra metodología integra herramientas de vanguardia con las mejores prácticas establecidas para garantizar la integridad de los datos y la eficiencia operativa. Los pilares básicos de nuestro proceso incluyen
Comprender el estado actual de sus datos MRO para identificar las áreas que requieren limpieza y mejora.
Verificación de la exactitud e integridad de sus datos MRO mediante rigurosos procesos de validación.
Eliminación de entradas duplicadas para crear una base de datos MRO limpia y racionalizada.
Estandarización de formatos y estructuras de datos para garantizar la coherencia y compatibilidad entre sus sistemas.
Step-by-Step Process for MRO Data Cleansing Process from Scratch
La limpieza de datos MRO va más allá de la corrección de erratas o la eliminación de duplicados. Se trata de un proceso técnico estructurado que transforma los datos heredados e incoherentes en un conjunto de datos estandarizados de alta calidad compatibles con los sistemas de mantenimiento, inventario y aprovisionamiento. A continuación se muestra el proceso paso a paso para limpiar los datos MRO desde cero.
Objetivo: Extraiga los datos MRO sin procesar de todas las fuentes internas y externas pertinentes antes de iniciar la creación de perfiles y la depuración.
Cómo funciona:
- Utilizando AutoDoc AI, un intelligent document processing agent, data is automatically extracted from:
- Lista de materiales
- Manuales técnicos
- Dibujos técnicos
- Hojas de cálculo, catálogos heredados y sistemas de adquisición
- Plataformas ERP y EAM (por ejemplo, SAP, Oracle, Maximo)
- La herramienta analiza documentos estructurados y no estructurados para aislar descripciones de piezas, especificaciones y referencias de fabricantes.
- A continuación, las herramientas de perfilado de datos evalúan:
- Exhaustividad del campo (por ejemplo, faltan números de pieza o especificaciones).
- Incoherencias de formato (por ejemplo, "KG" frente a "kg")
- Frecuencia y distribución de los valores de los atributos
- Identificación inicial de duplicados mediante algoritmos de coincidencia de tokens y fuzzy
Resultado:
Un conjunto de datos MRO consolidado, perfilado y estructurado, listo para su limpieza y transformación.
Objetivo: Agrupe cada registro de material bajo una taxonomía de materiales mro coherente y lógica para una identificación estructurada.
Cómo funciona:
- AutoTrans AI translates multilingual MRO descriptions (e.g., Arabic, Spanish, Chinese) into English for standardized classification.
- Agente AutoClass AI procesa las descripciones traducidas:
- Tokeniza e interpreta semánticamente descripciones como
" Perno de cabeza hexagonal SS 1/2-13UNC x 2.0"
→ material: Acero inoxidable, factor de forma: Cabeza hexagonal, tipo: Perno, rosca: 13UNC
- Tokeniza e interpreta semánticamente descripciones como
- Los artículos se asignan a las taxonomías adecuadas (por ejemplo, UNSPSC, eCl@ss o esquemas personalizados).
- Utiliza el reconocimiento de patrones y la vectorización para crear mapas inteligentes, incluso cuando la entrada varía lingüística o estructuralmente.
Resultado:
Todos los artículos se clasifican con precisión en todos los idiomas y formatos, listos para la asignación de plantillas y el procesamiento posterior.
Objetivo: Determine los atributos técnicos necesarios en función de la clase de artículo.
Cómo funciona:
- A partir de la clasificación de la etapa 2, cada elemento se asigna a una de las más de 3.700 fichas de datos normalizadas (plantillas de atributos).
- Cada ficha de datos corresponde a una clase de artículo específica y contiene un conjunto predefinido de atributos pertinentes para esa clase.
- Estos atributos definen la información técnica, comercial y relativa a la conformidad necesaria para el uso, el aprovisionamiento y el mantenimiento del artículo.
Por ejemplo:
- Artículo clasificado: "Bomba centrífuga, aspiración axial"
- Ficha técnica asignada: "Bombas - Centrífugas - Aspiración axial - Horizontales"
- Atributos definidos:
- Caudal (por ejemplo, 150 GPM)
- Cabeza (por ejemplo, 100 pies)
- Material de la carcasa (por ejemplo, hierro fundido)
- Material del impulsor (por ejemplo, bronce)
- Tamaño de aspiración y descarga
- Requisitos de potencia
- Nombre y modelo OEM
Resultado:
Cada elemento se asigna ahora a una plantilla técnica pertinente, lo que garantiza que se describa utilizando un conjunto de campos coherente, completo y normalizado.
Objetivo: Extraiga especificaciones detalladas de textos no estructurados y artefactos digitales.
Cómo funciona:
- AutoSpec AI, attribute extraction and data mapping agent for MRO data, analiza las descripciones de los artículos, las hojas de especificaciones, los planos y los pedidos históricos
- Los atributos se analizan y se asignan a los campos definidos en la ficha de datos:
- "Perno SS hexagonal 1/2 x 2 in, Grado 5"
- → Material: Acero inoxidable
Tamaño: 1/2 pulgada x 2 pulgadas
Grado: 5
Resultado:
Las descripciones se convierten en entradas de datos estructuradas y con capacidad de búsqueda alineadas con las plantillas de atributos.
Objetivo: Garantizar una representación coherente de todos los valores y unidades.
Cómo funciona:
- Ampliación de abreviaturas: "SS" → "Acero inoxidable"; "BRG" → "Cojinete".
- Conversión de unidades: mm ↔ pulgada, lbs ↔ kg
- Coherencia de formatos: "RPM1800" → "1800 RPM"; "Dia 1" → "Diámetro 1,00 mm".
Resultado:
Los datos siguen normas unificadas, lo que elimina variaciones y mejora la interoperabilidad entre sistemas.
Objetivo: Rellene los atributos que faltan utilizando la lógica interna, registros de referencia y fuentes de datos externas.
Cómo funciona:
- AutoEnrich AI for automated attribute extraction and mapping, cross-references:
- Catálogos y fichas técnicas de OEM
- Portales de proveedores.
- Elementos internos previamente enriquecidos de la misma clase
- Plantillas estándar y bibliotecas de conformidad
- El enriquecimiento puede ser directo (obtenido de fuentes autorizadas) o inferido (predicho a partir de registros similares).
Ejemplo 1: Enriquecimiento directo
- Disco original: "Bomba, Centrífuga, 5HP" con "Material de voluta" faltante
- AutoEnrich comprueba el catálogo OEM para el mismo modelo y encuentra: "Material de la voluta: Hierro fundido"
Ejemplo 2: Inferencia contextual
- 95% de los registros internos de la bomba centrífuga 5HP han "Tipo de bastidor: TEFC"
- AutoEnrich sugiere "TEFC" como valor por defecto con puntuación de confianza
Ejemplo 3: Búsqueda de proveedores en Internet
- AutoEnrich AI extrae las especificaciones técnicas de "ABB Motor M3BP 180MLA 4" del catálogo global de ABB, completando los valores que faltan como:
- Clase de eficiencia: IE3
- Clase de aislamiento: F
- Grado de protección: IP55
Resultado:
El sistema rellena los campos que antes faltaban con información validada y creíble, lo que da lugar a registros completos y técnicamente sólidos que pueden utilizarse con confianza en los procesos de mantenimiento, abastecimiento y cumplimiento.
Objetivo: Identificar y gestionar los materiales obsoletos o inactivos.
Cómo funciona:
- SpareSeek AI flags obsolete parts by:
- Comprobación cruzada de referencias OEM
- Identificación de referencias descatalogadas
- Etiquetado de normas obsoletas o materiales prohibidos
- Sugerir equivalentes modernos o sustitutos preferidos
Por ejemplo:
"GE Motor, 2HP, 208V" marcado como obsoleto → Sustitución sugerida: "Motor GE, 2HP, 230V"
Resultado:
Los artículos obsoletos se retiran o sustituyen, optimizando el inventario y reduciendo el riesgo.
Objetivo: Identifique y consolide los duplicados tanto a nivel de coincidencia exacta como semántico.
Cómo funciona:
- L1: Token/fuzzy match (por ejemplo, "Bomba 5 CV" frente a "Bomba 5 CV")
- L2: Agrupación semántica mediante incrustación de PLN y correlación de atributos
- La puntuación de confianza guía la fusión o la validación manual
Resultado:
Una lista maestra de artículos más reducida y sin duplicados, lista para una planificación y aprovisionamiento precisos.
Objetivo: Despliegue de los datos depurados en los sistemas activos en el idioma local y el formato requerido.
Cómo funciona:
- Los registros en inglés se vuelven a traducir a la lengua original utilizando AutoTrans AI para el despliegue en entornos multilingües
- Registros finales depurados exportados en formatos ERP/EAM (SAP, Maximo, Oracle)
- Los flujos de trabajo integrados validan y aprueban los registros en tiempo real a través de Integridad de Verdantis
Resultado:
Los datos listos para ERP están activos, localizados y controlados, y respaldan las operaciones, el cumplimiento y la planificación estratégica.
La solución de limpieza de datos MRO de Verdantis se distingue de las ofertas de los proveedores tradicionales por sus capacidades avanzadas basadas en IA:
Característica | Verdantis | Vendedores tradicionales |
Inteligencia artificial Clasificación de datos MRO vía AutoEnrichAI | Sí (motor propietario) | Limitado |
Compatibilidad con taxonomías globales (UNSPSC, eCl@ss, NIGP) | Completo | Limitado |
Limpieza multilingüe (árabe, español, chino y más) | Soporte | En inglés |
Flujos de trabajo de gobernanza en tiempo real | Sí | Por lotes |
Integraciones API sin fisuras con ERP/EAM (SAP, Maximo, Oracle) | Proporcionado | Limitado/Manual |
Flujos de trabajo automatizados de empresas de enriquecimiento de datos MRO lógica | Sí | Manual/basado en hojas de cálculo |
Software de gestión de datos MRO preparado para la gobernanza | Completo, integrado en todo el proceso | A menudo aislados o reactivos |
Consecuencias empresariales de la mala calidad de los datos
La gestión de los datos de MRO es compleja y puede afectar significativamente a la eficiencia operativa y la rentabilidad en las industrias que hacen un uso intensivo de activos.
Exceso de existencias y costes elevados: La inexactitud de los datos provoca un exceso de existencias, inventarios ocultos y un aumento de los costes de obsolescencia y transporte.
Tiempos de inactividad y pérdida de productividad: La falta de datos o los datos erróneos retrasan las reparaciones y aumentan el tiempo de inactividad de las máquinas.
Adquisiciones ineficaces: Los datos fragmentados debilitan el abastecimiento, inflan los costes y dificultan el cumplimiento de las políticas.
Gasto incontrolado: Sin datos claros, las organizaciones no pueden hacer un seguimiento del uso, optimizar el gasto o negociar mejores condiciones con los proveedores.
EY’s client case study noted that by cleansing MRO master data, an energy company expects to save ~10% of annual MRO spend over three years via cost avoidance and inventory improvements
MRO assets are critical to production and maintenance in equipment-intensive industries. While maintenance systems like CMMS/EAM automate processes and support planning, their success depends on clean, accurate data.
Unfortunately, poor MRO data often unclassified, outdated, or incorrect, undermines these systems. It starts at data creation and spreads across the enterprise, impacting MRO inventory management, preventive maintenance, compliance, and more. The result: equipment downtime, inefficiencies, and lost revenue.
A typical “line-down” scenario shows how bad data can trigger costly disruptions.
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El mantenimiento preventivo fracasa:
El escenario suele comenzar con una falta de mantenimiento preventivo eficaz. Los sistemas de mantenimiento contienen datos vitales (por ejemplo, frecuencia de sustitución, vida útil de los equipos, registros de inspección). Sin embargo, sin un marco sólido para crear estos datos materiales, siguen siendo incoherentes e inexactos.
Esto hace que una máquina funcione más allá de su vida útil, que una pieza interna se rompa inesperadamente y que toda la línea de producción se detenga. El impacto inmediato es la pérdida de producción y de tiempo mientras los ingenieros diagnostican el problema.
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Fallos en la búsqueda de piezas:
Una vez que el ingeniero identifica la pieza necesaria a partir de la documentación del OEM, su búsqueda en el sistema de mantenimiento se complica debido a la inexactitud de las descripciones de los artículos MRO, las entradas crípticas y la falta de información vital sobre atributos. Incluso si se encuentra una pieza aparentemente correcta, los datos incompletos generan incertidumbre.
Esto puede dar lugar a que se solicite la pieza equivocada (por ejemplo, la pieza correcta, pero de tamaño incorrecto), a más retrasos y a la necesidad de realizar pedidos urgentes cuando la pieza correcta no puede localizarse rápidamente en el inventario, aunque exista cerca.
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Fracasos en la gestión de adquisiciones y gastos:
Se realiza un pedido urgente a aprovisionamiento. El comprador se enfrenta a las mismas dificultades de búsqueda, lo que le lleva a realizar repetidas búsquedas físicas. Bajo una presión extrema, el comprador acude directamente al OEM (fabricante de equipos originales) para obtener la pieza, pasando por alto alternativas de menor coste, distribuidores preferentes y licitaciones competitivas.
Esto da lugar a una compra con un alto margen de beneficio, ya que el OEM puede simplemente abastecerse y revender el componente, y elimina cualquier posibilidad de negociación de precios o descuentos.
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Fallos en el procesamiento de transacciones:
Dado que el OEM puede no ser un proveedor autorizado, la transacción debe ejecutarse manualmente, lo que da lugar a datos de gastos fragmentados. Debe crearse apresuradamente un nuevo registro maestro de proveedores, a menudo incompleto.
Esto puede provocar retrasos en el pago de las facturas, la pérdida de descuentos por pronto pago y gastos por intereses. Además, se pagan tarifas especiales por el transporte urgente para minimizar el tiempo de inactividad, y los equipos de ventas deben ajustar las fechas de entrega de los pedidos afectados, lo que repercute en los compromisos con los clientes.
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Fallos de inventario:
Bajo la presión de la avería, a menudo se piden innecesariamente piezas adicionales para máquinas similares, con lo que se incurre en mayores costes de adquisición y flete, además de gastos de recepción y procesamiento de existencias innecesarias. Y lo que es más importante, como el nuevo maestro de artículos se crea en condiciones de urgencia, puede volver a ser inexacto.
Esto perpetúa el ciclo, haciendo que los artículos MRO sean susceptibles de perderse en el inventario años más tarde cuando otra máquina similar se rompe, potencialmente en un planta diferente.
Esta situación demuestra claramente que unos datos de MRR deficientes generan importantes costes no deseados, riesgos operativos y pérdidas de tiempo a lo largo de todo el ciclo de vida de la producción, lo que deja un amplio margen para fallos similares en el futuro. Disponer de datos precisos, limpios, enriquecidos y clasificados sobre los artículos de MRO, armonizados con taxonomías estándar, es esencial para comprender y gestionar eficazmente los patrones de consumo de MRO, constituyendo la base de una verdadera gestión de la demanda. Estos retos subrayan la necesidad crítica de soluciones de gestión de datos maestros.
El impacto empresarial de unos datos MRO fiables
La implementación de una solución de limpieza de datos MRO impulsada por IA transforma las operaciones de mantenimiento, las adquisiciones, la gestión de inventarios y los resultados del capital circulante. Esto es lo que están consiguiendo las organizaciones líderes:
- 10-25% reducción en exceso de existencias y existencias obsoletas
- $5M-$50M+ liberados del capital circulante inmovilizado (en función de la escala)
- La mayor visibilidad de las piezas reduce los pedidos duplicados y las compras de emergencia
Eficacia
- 20-30% ejecución más rápida de las órdenes de trabajo gracias a unos datos de piezas de recambio precisos y con capacidad de búsqueda
- Reducción de los tiempos de inactividad imprevistos gracias a identificación más rápida de repuestos críticos
- Mantenimiento preventivo (MP) mejorado mediante la vinculación pieza-equipo
Ahorro
- Reducción 15-20% en los costes de adquisición de artículos MRO mediante:
- Eliminación de duplicados
- Consolidación de proveedores
- Aprovisionamiento estratégico basado en datos de gastos limpios
- Ciclos de adquisición más cortos gracias a especificaciones enriquecidas y datos del fabricante
- Acceso a datos MRO limpios, clasificados y enriquecidos para un mejor análisis
- Taxonomía de datos MRO normalizada
(por ejemplo, UNSPSC, eCl@ss) permite elaborar informes precisos sobre gastos, inventario y uso. - Mejor previsión y planificación en todas las plantas y unidades de negocio
- La limpieza de los datos mejora el rendimiento de los sistemas ERP, EAM (como Maximo o SAP PM) y CMMS.
- Apoya objetivos de transformación digital como S/4HANA actualizaciones o Mantenimiento predictivo (PdM)
- Perfecta integración de los maestros de artículos en todas las funciones empresariales
- Los flujos de trabajo automatizados garantizan creación y modificación controladas de datos maestros MRO
- Propiedad centralizada con normas de validación incorporadas = calidad de los datos en origen
- Cumplimiento de las convenciones corporativas de nomenclatura de materiales y de las políticas de metadatos.
- Reducción al mínimo de los fallos del equipo debidos a piezas incorrectas
- Se evitan incidentes de seguridad por utilizar artículos obsoletos o incompatibles
- Mejor trazabilidad y auditabilidad para los requisitos normativos
- Reducción de hasta 40% en tiempo de búsqueda de piezas
- Las descripciones claras y estandarizadas reducen la confusión en los almacenes, el mantenimiento y las compras.
- Los empleados se centran en tareas de valor añadido y no en la extinción de incendios
- Plataformas basadas en IA/ML como Verdantis Armonizar mejorar y ampliar continuamente
- Activa gobernanza de datos a escala empresarial en todas las zonas geográficas e idiomas
- Compatible con gemelos digitales, gestión inteligente de activos y sistemas basados en IoT
Principales ventajas de la limpieza de datos MRO
Mayor precisión: Detecta y corrige errores (por ejemplo, números de pieza contradictorios), lo que permite tomar decisiones con seguridad.
Inventario optimizado: Elimina los duplicados y los artículos obsoletos, reduciendo los excesos y garantizando la disponibilidad de existencias críticas.
Mejora de la gestión del ciclo de vida de los activos: Los datos fiables sobre piezas y mantenimiento mejoran la planificación de activos y el mantenimiento predictivo.
Optimización de la cadena de suministro: Los datos depurados agilizan los procesos de adquisición y consumo.
Reducción del gasto y mejora de la contratación: Las vistas consolidadas apoyan las negociaciones con los proveedores y la planificación de la demanda.
Cumplimiento más estricto: Los datos y flujos de trabajo normalizados mejoran el cumplimiento de las políticas.
Visibilidad en toda la empresa: Una única fuente de verdad reduce el riesgo y favorece la gobernanza.
Estrategia informada: Los datos de MRO de calidad permiten un análisis avanzado, una mejor planificación del mantenimiento y un crecimiento estratégico.
Casos de uso comunes y éxitos de clientes con Verdantis MRO Data Cleansing
El software empresarial de limpieza de datos MRO de Verdantis permite a los clientes de diversos sectores con gran cantidad de activos conseguir mejoras operativas significativas.
- Optimized Inventory Management: Elimina las piezas duplicadas/obsoletas, reduce la sobrecarga del inventario y los costes de transporte, garantizando niveles óptimos de existencias.
- Mejora de la planificación del mantenimiento y la fiabilidad de los activos: Estandariza los datos de MRO para obtener órdenes de trabajo y listas de materiales precisas, lo que conduce a un mantenimiento preventivo eficaz y a la reducción del tiempo de inactividad.
- Mejora de la eficiencia de las adquisiciones y reducción de costes: Permite una mejor racionalización y visibilidad de los proveedores, evitando compras redundantes y garantizando el ahorro de costes.
- Implementaciones exitosas de ERP/EAM y transformación digital: Proporciona datos maestros MRO limpios para migraciones de sistemas más fluidas, mejor adopción y análisis fiables.
- Cumplimiento y gobernanza de datos sólidos: Establece normas de datos claras, flujos de trabajo en tiempo real y registros de auditoría para garantizar la calidad de los datos y reducir los riesgos de cumplimiento.
- Operaciones racionalizadas en todas las funciones: Crea una única fuente de verdad para los datos de MRO, lo que mejora la colaboración entre funciones y la eficiencia.
El paquete de software empresarial de Verdantis ayuda a las organizaciones globales a limpiar, enriquecer y gobernar sus datos de MRO y materiales indirectos a escala. Implementado en complejos ecosistemas ERP y EAM, Verdantis AutoEnrich AI, AutoClass AI, AutoTrans AI e Integrity permiten obtener un valor cuantificable en múltiples sectores.
Organizations report a 50% reduction in unplanned downtime associated with parts, a 40% reduction in inventory costs, a 35%decrease in maintenance budgets, and a 25% increase in service levels after optimizing MRO spare parts.
MRO Material Master Data Cleansing and Classification: The Next Step
Las empresas modernas deben hacer algo más que simplemente "limpiar" los datos. En los sectores con un uso intensivo de activos, la normalización de los datos maestros de MRO debe evolucionar hacia un activo continuamente enriquecido, gobernado y procesable que se integre con los sistemas de mantenimiento, los flujos de trabajo de aprovisionamiento y las jerarquías de ingeniería. Verdantis ofrece esto a través de una plataforma impulsada por IA agéntica, inteligencia multilingüe y lógica de dominio profunda.
Objetivo: Transforme descripciones MRO brutas, incompletas o incoherentes en registros totalmente enriquecidos y completos en atributos, a escala.
Verdantis’ AutoEnrich AI and AutoSpec AI are built on natural language processing (NLP), machine learning (ML), and entity extraction engines trained on millions of industry-specific records. These agents don’t just perform a one-time MRO data enrichment-they continuously learn and evolve with each dataset iteration.
Capacidades clave:
- Inferencia de atributos: Sugiere valores probables de atributos basándose en patrones a nivel de clase (por ejemplo, caballos de potencia para motores, tamaño de brida para válvulas).
- Extracción contextual: Analiza contenidos estructurados y semiestructurados (hojas de especificaciones, catálogos en PDF, listas de materiales) para extraer especificaciones críticas como voltaje, roscado, composición del material y números de pieza OEM.
- Verificación cruzada: Coteja los atributos inferidos con fuentes externas de confianza (catálogos de OEM, bases de datos de proveedores, hojas de datos industriales) para su validación.
- Aprendizaje basado en la retroalimentación: Las decisiones de enriquecimiento aprobadas se utilizan para volver a entrenar los modelos, mejorando la precisión con el tiempo.
Ventajas:
- Esfuerzo humano mínimo para el enriquecimiento a gran escala
- Capacidad para escalar a través de diversas categorías de productos (eléctricos, mecánicos, instrumentación, etc.)
- Mejora continua de la precisión mediante el aprendizaje por refuerzo
- Garantiza el cumplimiento de taxonomías globales como UNSPSC y eCl@ss.
Objetivo: Permitir la gobernanza global de materiales y la armonización de datos maestros entre regiones, idiomas y filiales.
AutoTrans AI de Verdantis es un modelo lingüístico adaptado a las traducciones específicas de MRO. Sirve de puente entre formatos de entrada multilingües y normaliza las descripciones de texto libre a un vocabulario estándar para toda la empresa.
Capacidades clave:
- Traducción bidireccional de descripciones en árabe, español, alemán, chino, etc.
- Normalización terminológica resolver incoherencias como "Bomba centrífuga" frente a "Bomba centrífuga".
- Mapas contextuales: Identifica que "BB 6205" en español ("Rodamiento de bolas") corresponde a "Ball Bearing" en inglés.
- Ayuda a la traducción inversa: Garantiza que los registros enriquecidos puedan volver a traducirse al idioma original para los sistemas ERP localizados.
Ventajas:
- Catálogo global unificado de materiales
- Elimina los duplicados entre idiomas
- Permite la gobernanza central preservando la usabilidad regional
- Acelera la implantación de ERP multilingües y la armonización de proveedores
Objetivo: Crear un vínculo totalmente trazable entre las piezas de recambio limpiadas y sus activos de equipos asociados.
Verdantis digitaliza las listas de materiales (BOM) y las conecta a maestros de materiales depurados y enriquecidos utilizando software de inventario de listas de materiales. Esto garantiza que los ingenieros y planificadores de mantenimiento accedan a la pieza adecuada, para el activo adecuado, en el momento oportuno.
Capacidades clave:
- AutoDoc AI analiza manuales técnicos, dibujos 2D y esquemas de equipos para extraer nombres de piezas, cantidades y ubicaciones.
- Asignación de equipos: Los recambios están vinculados a los códigos de función de los equipos y a las jerarquías de activos dentro de los sistemas CMMS/EAM.
- Mapa de obsolescencia: Si un artículo de la lista de materiales está obsoleto, se marca y se asigna a un sustituto aprobado.
- Validación de uso: Los patrones históricos de uso y los datos de fallos ayudan a validar la precisión de la lista de materiales para los activos críticos.
Ventajas:
- Reduce el uso de piezas incorrectas durante el mantenimiento
- Aumenta el porcentaje de reparaciones a la primera y minimiza el tiempo de inactividad
- Establece la trazabilidad entre el inventario y el ciclo de vida de los activos
- Ayuda a planificar con precisión el mantenimiento preventivo
Objetivo: Integre los datos maestros, el historial de movimientos y las reglas de negocio para crear una visión única e inteligente del inventario MRO.
Inventory360 de Verdantis es una plataforma de optimización de inventario diseñada específicamente para entornos MRO. Combina la calidad de los datos maestros con el análisis de inventario para ofrecer una visión integral de la disponibilidad, el movimiento y la obsolescencia de los materiales.
Capacidades clave:
- Visibilidad del inventario en tiempo real en varias plantas, almacenes e instancias de ERP
- Agrupación de inventarios duplicados mediante modelos de deduplicación semánticos y basados en atributos
- Identificación de piezas lentas/no móviles en función de umbrales configurables de frecuencia de emisión, antigüedad y rotación de existencias
- Análisis de ABC y FSN integración con los parámetros de pedido de ERP para informar la planificación
- Indicadores de ciclo de vida para la obsolescencia: Combina el estado de asistencia del OEM y la frecuencia de uso para identificar las existencias antiguas.
Ventajas:
- Reduce el capital circulante inmovilizado en existencias sobrantes y redundantes
- Mejora la disponibilidad de las piezas durante paradas planificadas o emergencias.
- Permite compartir material entre plantas y agregar la demanda
- Mejora la precisión de las previsiones integrando la inteligencia técnica y transaccional.
Objetivo: Aplique políticas, taxonomías y flujos de trabajo de aprobación en toda la empresa para mantener los datos limpios y conformes en todo momento.
La plataforma Integrity de Verdantis es un motor de gobernanza que envuelve cada transacción maestra de material -creación, cambio, eliminación- con validación, aprobación y auditabilidad.
Capacidades clave:
- Flujos de trabajo basados en funciones: Aprobadores definidos para cada fase: ingeniería, mantenimiento, compras
- Reglas de validación a nivel de atributo: Por ejemplo, la potencia de los motores debe ser numérica; el campo del fabricante no puede estar vacío.
- Integración con plataformas ERP/EAM: Aplicación de la gobernanza en el punto de entrada de datos en SAP MDG, Oracle PIM, Maximo
- Registro de auditoría y linaje: Cada acción se registra, se marca con la hora y se puede notificar.
Ventajas:
- Detiene los datos sucios en origen
- Permite cumplir las normas ISO, SOX y de seguridad
- Reduce la duración del ciclo de creación de materiales con plantillas incorporadas
- Hace que la gobernanza sea escalable, visible y colaborativa
Objetivo: Convierta datos MRO limpios, estructurados y enriquecidos en información para la reducción de costes, la mitigación de riesgos y la estrategia operativa.
Verdantis proporciona cuadros de mando basados en funciones y análisis de autoservicio, impulsados por modelos de IA entrenados en la calidad de los datos históricos, el comportamiento de abastecimiento y el uso de mantenimiento.
Capacidades clave:
- Cuadros de mando de la salud del inventario: Mostrar materiales sobrantes, obsoletos, duplicados e inactivos
- Análisis predictivo la esperanza de vida de las piezas de recambio, las tendencias de uso y los patrones de demanda
- Informes sobre adquisiciones: Consolidación de proveedores a nivel de categoría y desviación de aprovisionamiento a nivel de artículo
- Árboles de activos visuales: Listas de materiales interactivas vinculadas a órdenes de trabajo y planes de mantenimiento
Ventajas:
- Mejora del abastecimiento estratégico y del rendimiento de los proveedores
- Análisis más rápido de las causas de los tiempos de inactividad y los fallos de las piezas
- Mayor alineación entre la adquisición, la ingeniería y las operaciones de la planta
- Toma de decisiones basada en datos a todos los niveles
Objetivo: Garantice que los técnicos y planificadores tengan acceso inmediato a los materiales correctos y validados cuando generen o ejecuten órdenes de trabajo de mantenimiento.
Un punto de fallo común en los entornos de GMAO (por ejemplo, Maximo, SAP PM) es el uso de referencias de materiales vagas o incorrectas en las órdenes de trabajo, lo que provoca errores de selección, retrasos y tiempos de inactividad. Verdantis elimina este riesgo integrando datos maestros MRO de alta calidad en el ciclo de vida de las órdenes de trabajo.
Capacidades clave:
- Work order-to-material linkage: Recomienda automáticamente los materiales de limpieza en función del tipo de equipo, la ubicación y el historial de tareas.
- Ayuda a la búsqueda contextual: Permite búsquedas basadas en descripciones parciales o atributos (por ejemplo, "Válvula de compuerta SS 4in") mediante concordancia semántica.
- Comprobación de disponibilidad de recambios: Se integra con Inventory360 para validar la disponibilidad de piezas en almacenes locales o alternativos.
- Alertas de obsolescencia: Señala automáticamente si una parte solicitada está obsoleta y sugiere sustitutos aprobados.
Ventajas:
- Aumenta la tasa de primer empleo fijo
- Reduce los retrasos causados por piezas no disponibles o incorrectas
- Mejora la productividad de los técnicos y la precisión de la planificación
- Garantiza que las órdenes de trabajo del GMAO reflejen la disponibilidad de material en el mundo real y la precisión de las especificaciones.
Ejemplo de uso:
Un planificador genera una orden de trabajo de mantenimiento preventivo para una bomba centrífuga. El sistema sugiere automáticamente el kit de sellado correcto en función del modelo de equipo, la ubicación y el historial de uso, lo que garantiza que el técnico extraiga la pieza correcta en el primer intento.
Objetivo: Prolongue la vida útil de los activos y minimice los fallos imprevistos integrando datos MRO depurados con jerarquías de activos, registros de mantenimiento y sistemas de supervisión del estado.
En entornos con un uso intensivo de activos, una vinculación deficiente entre materiales y activos conduce a resultados de mantenimiento incoherentes, tiempos de inactividad no planificados y sustituciones incorrectas de piezas. Verdantis colma esta laguna asignando datos estructurados de MRO a activos individuales y permitiendo una visibilidad profunda a lo largo de todo el ciclo de vida de los activos.
Capacidades clave:
- Vinculación material-activo: Las piezas de recambio limpiadas se asocian a identificadores de equipos y ubicaciones funcionales específicos, lo que permite la trazabilidad a nivel de pieza.
- Análisis del historial de fallos: Los registros enriquecidos permiten a los ingenieros de fiabilidad identificar qué piezas están repetidamente relacionadas con averías o intervenciones imprevistas.
- Planificación predictiva de la sustitución: Verdantis modela el MTTR/MTBF (tiempo medio de reparación/tiempo medio entre fallos) utilizando datos de uso y mantenimiento enriquecidos para programar las sustituciones de piezas de forma más inteligente.
- Clasificación de la criticidad de las piezas: Cada pieza se puntúa en función de su impacto en las operaciones si no está disponible, el plazo de entrega, el coste, las implicaciones para la seguridad y la dependencia. Esto permite priorizar las decisiones de almacenamiento y aprovisionamiento.
- Por ejemplo: Un precinto $12 con un plazo de entrega de 3 semanas que detiene una línea de envasado $5M si no está disponible se marca como "Alta criticidad".
- Preparación para el hermanamiento digital: Al vincular los repuestos, los registros de mantenimiento y los datos de rendimiento de los activos, Verdantis apoya la creación de gemelos digitales para el modelado de escenarios, la simulación de fallos y la optimización de la fiabilidad.
Indirect Materials and Spare Parts MRO Data Scrubbing and Normalization
Los materiales indirectos y las piezas de recambio constituyen la columna vertebral de la industria manufacturera, los servicios públicos, el petróleo y el gas, y otras industrias basadas en procesos. Sin embargo, también son los campos de datos más descuidados, plagados de duplicados, descripciones incoherentes, especificaciones ausentes y entradas obsoletas.
Por qué es necesario depurar los datos sobre materiales indirectos y piezas de recambio
- Múltiples variantes de denominación
Un artículo idéntico puede aparecer de varias formas en distintos sitios o sistemas: por ejemplo, "Rodamiento de bolas", "BB 6205", "BRG-Ball".
- Repercusiones: El inventario se fragmenta, se hacen pedidos duplicados y la planificación se resiente.
- Verdantis Fix: Aplica las convenciones de nomenclatura mediante la clasificación y normalización basadas en IA, asignando a cada elemento una descripción única y estandarizada.
- Especificaciones que faltan y detalles OEM
La falta de atributos como el tamaño, el voltaje o el material da lugar a un mal uso de las piezas, sustituciones incorrectas o problemas de seguridad.
- Impacto: Tiempos de inactividad, fallos en las reparaciones y retrasos en las adquisiciones.
- Verdantis Fix: AutoSpec AI y AutoEnrich AI extraen y rellenan especificaciones a partir de catálogos OEM, registros históricos e inferencia contextual.
- Artículos obsoletos o inactivos
Los sistemas heredados acumulan elementos que ya no reciben soporte ni se utilizan.
- Impacto: El almacenamiento de piezas inutilizables consume capital y espacio de almacén.
- Verdantis Fix: La identificación de la obsolescencia y el etiquetado del ciclo de vida garantizan la conservación de las piezas activas.
Por qué la cadena de suministro MRO depende de datos maestros fiables
Master Data Management for supply chain represents a comprehensive strategy designed to establish a single, accurate, and authoritative source for a company’s critical information assets. For the MRO supply chain, an effective MDM initiative is technically bifurcated into two interdependent phases: historical data cleansing and ongoing data maintenance.
1. Depuración de datos históricos (procesamiento por lotes y corrección): Esta fase implica la clasificación, normalización, enriquecimiento y desduplicación sistemáticos de los datos de MRO heredados existentes en todos los sistemas, aplicaciones (p. ej., ERP, SCM) y unidades organizativas dispares. El objetivo técnico es rectificar las imprecisiones, incoherencias y redundancias de los datos históricos para crear una base de referencia limpia y estandarizada. Esto proporciona visibilidad en toda la empresa de las bases de materiales y proveedores, lo que es fundamental para una gestión eficiente de los activos de MRO y una racionalización estratégica de la base de suministros.
- Ejemplo técnico:
- Clasificación: Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, clasificación de texto mediante TF-IDF o incrustación de palabras) para categorizar descripciones de texto libre como "Tornillo SS 1/2X2" en una taxonomía jerárquica, como Elementos de fijación > Tornillos > Tornillos de cabeza hexagonal y, a continuación, asignación de un código estándar como UNSPSC 31161700.
- Ejemplo técnico:
- Normalización: Normalización de unidades de medida (por ejemplo, conversión de "pulg." a "pulgada" o de "lb" a "libra"), formateo de fechas (MM/DD/AAAA) y ampliación de abreviaturas (SS a acero inoxidable) mediante motores basados en reglas y tablas de consulta.
- Desduplicación: Emplear algoritmos de correspondencia difusa (por ejemplo, la distancia Levenshtein, algoritmos fonéticos como Soundex o la distancia Jaro-Winkler) junto con la comparación de atributos para identificar y fusionar registros como "BOMBA, CENTRIFUGAL, 5HP" y "BOMBA CENTRIFUGAL, 5 HP" en una única entrada canónica.
2. Mantenimiento Continuo de Datos (ODM) (Gobernanza Continua de Datos MRO y Automatización del Flujo de Trabajo):
Más allá de la limpieza inicial, ODM se centra en mantener continuamente la calidad de los datos estableciendo un marco sólido para la creación, el uso, el acceso y el mantenimiento de los datos en toda la organización. La ODM garantiza la exactitud de los datos, la mejora de la eficiencia operativa y la mejora de las estrategias de abastecimiento al evitar la reintroducción de datos "sucios". Técnicamente, implica la definición de reglas de recopilación de datos, el diseño de una taxonomía estructurada de materiales mro y la implantación de un Modelo de Gobernanza de Datos (DGM) exhaustivo.
- Ejemplo técnico:
- Normas de recogida de datos: Implementación de reglas de validación de datos en el punto de entrada de los sistemas ERP/MDM (por ejemplo, campos obligatorios para el tipo de material, longitud mínima de caracteres para la descripción, valores permitidos de una lista de selección para las unidades de medida) mediante formularios y API configurables.
- Elaboración de taxonomías: Diseñar y aplicar una taxonomía multinivel, estándar del sector (por ejemplo, eCl@ss) o personalizada para la creación de nuevos artículos MRO, garantizando la coherencia desde el principio. Esto suele implicar la definición de atributos obligatorios para cada nodo de la jerarquía.
3. Modelo de Gobernanza de Datos (DGM): Implantación de controles de acceso basados en funciones (RBAC) y motores de flujo de trabajo automatizados (p. ej., flujos de trabajo basados en BPMN) en los que las nuevas solicitudes de artículos MRO pasan por etapas de aprobación definidas (p. ej., solicitante, aprobador técnico, aprobador de adquisiciones) con comprobaciones de la calidad de los datos en cada paso. Esto garantiza la supervisión humana y la validación impulsada por el sistema.
Optimización de la GMAO: El imperativo de disponer de datos precisos de MRO
Las plataformas de GMAO como IBM Maximo, SAP PM e Infor EAM son fundamentales para la estrategia de mantenimiento. Sin embargo, su eficacia depende de un factor: la limpieza de los datos de MRO.
Sin datos limpios:
- Las listas de materiales no coinciden con las piezas reales
- Se piden materiales incorrectos
- Las órdenes de trabajo fracasan por especificaciones incompletas
- Paradas de línea y aumento del mantenimiento reactivo
Por ejemplo:
Si se introduce una "junta de bomba" sin el material ("Viton" frente a "EPDM") o las dimensiones adecuados, un técnico podría pedir la junta equivocada → instalación fallida → parada de la línea → abastecimiento de emergencia → coste y tiempo de inactividad añadidos.
Verdantis lo resuelve así:
- Limpieza de piezas asociadas a la lista de materiales
- Correspondencia de los artículos con las ubicaciones funcionales de los equipos
- Búsqueda en tiempo real y precisión de las órdenes de trabajo
- Mejora de la planificación mediante datos maestros enriquecidos conectados a la GMAO
Conclusión
MRO data cleansing is not merely a one-time remediation task; it represents a continuous, AI-enabled process that fundamentally underpins business agility and operational resilience. By leveraging intelligent, governance-ready solutions like those offered by Verdantis, organizations can effectively reclaim comprehensive control over their indirect material data. This foundational data integrity then empowers them to drive smarter, more informed decisions across all operational levels, from the ground up, ensuring sustained efficiency and strategic advantage.
Nuestro compromiso con una sólida limpieza de datos MRO está impulsado por la necesidad de:
Cumplir los reglamentos y normas del sector aplicando Soluciones de gobernanza de datos MRO que salvaguardan sus datos MRO.
Aplicación de estrictas medidas de seguridad para proteger todos los datos de MRO, incluidos los materiales indirectos y las piezas de repuesto, garantizando la confidencialidad y la integridad.
Establecer una clara propiedad, responsabilidad y administración de los datos para todo el ecosistema de MRO, con el fin de dotar a los equipos de información fiable para una toma de decisiones eficaz.
Lo que la gente pregunta
What does Verdantis offer for MRO data cleansing?
Verdantis provides AI-powered software solutions purpose-built for MRO data cleansing and enrichment. Our tools automate classification, deduplication, standardization, and attribute enrichment of material master data, at scale, helping enterprises build clean, consistent, and structured MRO datasets across plants and systems.
How is Verdantis different from other MRO data cleansing companies?
Unlike manual or consulting-heavy approaches, Verdantis offers configurable, automation-first software backed by deep domain taxonomies (like UNSPSC and industry-specific standards).
What sets us apart:
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End-to-end data cleansing and enrichment with AI agents
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Seamless ERP/EAM integration (SAP, Maximo, Oracle)
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Multilingual support for global operations
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Built-in governance and self-service request portals
How do data cleansing and standardization services support digital transformation?
Clean data is foundational for ERP upgrades (e.g., SAP S/4HANA), predictive maintenance, AI/ML deployment, and spend analytics. Servicios de normalización y limpieza de datos MRO ensure that your digital initiatives aren’t held back by inconsistent or legacy material records.
What business outcomes can we expect from MRO data cleansing and enrichment?
Typical outcomes include:
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Inventory cost savings (10–30%) through reduced duplication and excess stock
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Improved maintenance response times due to clearer part identification
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Better sourcing leverage by consolidating similar SKUs
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Higher ERP/EAM ROI through clean, classified data powering analytics and automation
These benefits directly impact your bottom line and operations.
How often should companies perform MRO data cleansing?
Best practice suggests a combination of one-time master cleansing followed by ongoing governance. Many Empresas de enriquecimiento de datos MRO offer real-time validation tools and workflows to maintain clean data continuously, avoiding the need for costly periodic cleanup.
How does MRO material master data cleansing and classification reduce inventory costs?
By eliminating duplicate and obsolete entries, and classifying materials correctly, organizations can consolidate suppliers, optimize reorder points, and reduce carrying costs. Limpieza y clasificación de datos maestros de material MRO has been shown to cut inventory value by up to 30%.
Can Verdantis handle multilingual MRO data for global companies?
Yes. Verdantis supports multi-language cleansing and enrichment, enabling global organizations to harmonize data across regional catalogs in English, Spanish, Arabic, Portuguese, Chinese, and more.
Does Verdantis support MRO data cleansing during ERP or EAM migration?
Yes. Verdantis is often deployed during large-scale digital initiatives like:
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SAP S/4HANA transformations
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Maximo/Oracle upgrades
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M&A-related system integrations
Our solutions ensure clean, deduplicated, and harmonized MRO data is migrated-reducing downtime and rework during go-live.
