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Produktdaten im Automotive-Umfeld

Produktdaten im Automotive-Umfeld

5 praxisnahe Use Cases, wie Sie Fahrzeug-, Teile- und Servicedaten strukturiert verwalten, Pflegeaufwand reduzieren und AI gezielt einsetzen.
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5 Use Cases
Konkrete PIM-Anforderungen
Orientierung für Ihre Roadmap

komplexe Beziehungen, konsistente Daten

Welches Ersatzteil passt zu welcher Fahrzeugvariante? Welche Informationen benötigen Marken, Landesgesellschaften und Händler? Und wie lassen sich Software und Services mit physischen Produkten verknüpfen? Im Automotive-Umfeld müssen Produktdaten weit mehr abbilden als einzelne Artikel. Werden sie über getrennte Systeme und Zuständigkeiten hinweg gepflegt, entstehen widersprüchliche Datenstände, Mehrfacharbeit und Verzögerungen.

Diconium und novomind zeigen Ihnen im gemeinsamen Whitepaper, wie modernes Product Information Management diese Komplexität beherrschbar macht. Sie erfahren, welche Anforderungen an Datenmodelle, Prozesse und Integration entscheidend sind und wo Automatisierung und AI sinnvoll unterstützen.

Wo bremsen Produktdaten Ihr Geschäft?

Fünf Use Cases für Ihre Produktdaten

Von der zentralen Datenpflege bis zum AI-gestützten Lieferanten-Onboarding: Das Whitepaper zeigt, welche Anforderungen im Automotive-Umfeld entscheidend sind. Entdecken Sie die fünf Anwendungsfälle.

Eine Datenbasis für viele Märkte

Wie Sie Produktinformationen zentral pflegen und zugleich unterschiedliche Marken, Länder und Vertriebsorganisationen mit ihren jeweiligen Anforderungen berücksichtigen.

Das richtige Ersatzteil zum richtigen Fahrzeug

Wie Sie Fahrzeug- und Teilebeziehungen verwalten und Kompatibilität anhand hinterlegter Regeln und Restriktionen zuverlässig prüfen.

Varianten, Zubehör und Services zusammenführen

Wie Sie Fahrzeuge, physische Produkte, Software und digitale Leistungen in einem gemeinsamen Datenmodell verknüpfen und ihre Abhängigkeiten abbilden.

Große Sortimente effizient steuern

Wie Sie unterschiedliche Datenquellen und Klassifikationen zusammenführen und wachsende Artikelmengen mit automatisierten Prozessen beherrschbar halten.

AI sinnvoll für Produktdaten einsetzen

Wie AI die Klassifikation und Attributanreicherung beim Lieferanten-Onboarding unterstützt und wo regelbasierte Prüfungen und menschliche Freigaben unverzichtbar bleiben.

Konkretisieren Sie die nächsten Schritte für Ihre Produktdaten

Das nehmen Sie mit:

  • Lösungsansätze für fünf typische Herausforderungen im Automotive-Umfeld.
  • Anforderungen an Datenmodelle, Integration, Governance und automatisierte Prozesse.
  • Eine klare Einordnung der Möglichkeiten und Grenzen von AI.
  • Orientierung für den Weg von der Bestandsaufnahme zu einer priorisierten Roadmap.

Gemeinsame Expertise für Product Information Management

Erfolgreiches Product Information Management entsteht dort, wo Strategie, Prozesse und Technologie zusammenspielen. Genau diese Perspektiven vereinen Diconium und novomind in diesem Whitepaper: Diconium mit seiner Expertise in Strategie, Konzeption und Integration, novomind mit langjähriger Erfahrung als Hersteller einer leistungsfähigen PIM-Plattform für die Automotive-Industrie.

novomind entwickelt seit mehr als 25 Jahren Softwarelösungen für Digital Commerce und Customer Service. Mit novomind iPIM bietet das Unternehmen eine leistungsfähige Plattform für die zentrale Verwaltung, Anreicherung, Qualitätssicherung und Ausspielung komplexer Produktinformationen.
Diconium ist ein globales Tech-Unternehmen und End-to-End-Partner für intelligente Wertschöpfung entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Das Unternehmen verbindet Software, Daten und KI zu Lösungen, die in Kundenerlebnissen, Plattformen, Produkten, Prozessen und Teams messbar wirken.