DataMagic AI – Hübriidintelligents | On-premise + pilve-AI koos

Arhitektuur

Kaks AI-agenti, üks intelligentne platvorm

DataMagic AI-agent koosneb kahest teineteisest eraldatud üksusest. Lahendus töötab pakkujast sõltumatul arhitektuuril, mistõttu on see kohandatav kliendi andmekaitse-eelistustega – kaks agenti töötavad teineteist täiendades, tagades ettevõtte andmete turvalisuse.

🛡 DM on-premise AI

Töötab ettevõtte sisemises serveris ja pääseb ERP kaudu ligi kogu ettevõtte andmevarale: päringud, salvestamine, navigeerimine. Ettevõtte andmed ei lahku hetkekski ettevõtte võrgust. Mudel treenitakse sihipäraselt kliendi äriliste vajaduste järgi.

☁ DM Cloud AI

Töötab internetis kättesaadavate kõige kaasaegsemate keelemudelitega (Anthropic Claude, Azure OpenAI, Google) ja kogub veebiteavet. Vajaliku konteksti hangib see välistest andmeallikatest – turuvõrdlus, õigusaktide uuendused, dokumentide tõlgendamine.

Logistika

Heuristiline AI-toega marsruudiplaneerimine

DataMagic TMS-i moodul määrab sõidukite ja vedude optimaalsed marsruudid, ühendades arenenud heuristilised algoritmid tehisintellektiga. Klassikalisi operatsioonianalüüsi meetodeid (Vehicle Routing Problem, Travelling Salesman Problem variandid) täiendame masinõppe mudelitega – planeerimine tugineb ka ettevõtte varasematele vedumustritele, hooajalistele trendidele ja juhtide tegelikule sooritusele.

Mitme eesmärgiga optimeerimine – minimeerib samaaegselt läbitud kilomeetrid, kütusekulu, CO₂-heite ja tööaja, maksimeerides samal ajal sõidukite kasutust ja tarnetäpsust.
Keerukas tingimuste kogum – ajaaknad, kaalu- ja mahupiirangud, ADR-eeskirjad, külmaketi nõuded, AETR-reeglid ning depoode lahtiolekuajad ja klientide laadimisvõimsused.
Dünaamiline ümberplaneerimine – teel saabuvate uute tellimuste, liiklusummikute, ilmastikunähtuste või rikete korral arvutab reaalajas ümber ja pakub välja vaid minimaalselt vajaliku muudatuse.
Ennustav sõiduaja hindamine – ajalooliste GPS-andmete, liiklusmustrite ja kellaajaliste tunnuste põhjal täpsemad saabumisajad kui tavapäraste kaarditeenuste staatilised andmed.
Multimodaalne ja mitme depoo tugi – suvalise arvu asukohtade, alltöövõtjate ja veovahendite tüüpide (oma autopark, renditud sõiduk, veopartner) ühine optimeerimine.
Mis-oleks-kui analüüs – dispetšer saab läbi mängida erinevaid stsenaariume (uue depoo avamine, autopargi laiendamine, tariifimuutus) ja süsteem kvantifitseerib oodatava mõju.

Hanked

AI-põhine varuosade ja hanke tugi

Seisev veoauto ei tähenda ainult remondikulu, vaid ka saamata jäänud veotasu ja klientide usalduse kaotust. DataMagic AI muudab rutiinse varuosade hanke strateegiliseks, andmepõhiseks protsessiks.

Ennustav varuosade vajaduse prognoos – sõiduki tüübi, läbisõidu, vanuse, töörežiimi ja varasema remondiajaloo põhjal ennustab, millised varuosad ja millal rikki lähevad (piduriklotsid, rehvid, filtrid, jaotusrihm, AdBlue-pump, turbo, sidur).
Intelligentne laovaru optimeerimine – soovitab miinimum- ja maksimumvaru sõidukitüübi ja asukoha kaupa, lähtudes tarnija tarneajast, varuosa kriitilisusest, ostuhinnast ja riknemiskalduvusest.
Mitme tarnija hinnapäring ja võrdlus – reastab koondskoori alusel: hind, usaldusväärsus, varasem tarnetäpsus, kvaliteedikaebuste määr, maksetingimused ja tarneaeg.
OEM- ja asendusvaruosade tuvastamine – leiab artiklikoodi, VIN-koodi või tekstikirjelduse põhjal ühilduvad alternatiivid (originaal, järelturg, taastatud) ja võrdleb neid hinna, jõudluse ja garantii põhjal.
Hinnamuutuste jälgimine ja turuvõrdlus – annab märku, kui mõne kauba hind põhjendamatult tõuseb, ning võrdleb makstud hinda turu keskmisega – loob läbirääkimispositsiooni.
Koondtellimus – koondab kiireloomulised vajadused koguseallahindluse saamiseks, tellides samal ajal kiireloomulised, seisakut põhjustavad kaubad kohe kiireimast allikast.
Integratsioon töökoja ja vedude korraldusega – kooskõlastab hoolduse ja hanke planeeritud hooldusaegade ja AI-prognoosi põhjal, nii et ükski sõiduk ei seisa varuosa oodates.
Õppiv süsteem – iga rike, remont ja tarnija tarne suunatakse tagasi mudelisse, nii et prognoosid ja tarnijate skoorid paranevad pidevalt.

Dokumendid

Automaatne tuvastamine ja andmete väljavõte

Sissetulevate dokumentide, arvete, saatelehtede ja lepingute töötlemine ei ole enam käsitsi andmesisestus – DataMagic AI loeb sisu välja, paigutab selle dokumentidesse ja küsib vaid kinnitust.

OCR ungari ja inglise keeles – trükitud ja käsitsi kirjutatud sisu jaoks, säilitades tabelistruktuurid.
Sissetuleva arve automaatne tuvastamine – müüja, ostja, kuupäevad, käibemaksumäärad iga rea kohta, kauba read, lõppsummad ja makseandmed lähevad otse sissetuleva arve dokumendina süsteemi.
Saateleht / veokiri / CMR – saatja, saaja, lasti, koguste, allkirja ja templi tuvastamine; automaatne sidumine TMS-is registreeritud veoga.
Lepingud ja sertifikaadid – võtmeandmete väljavõte (kehtivus, osapooled, summad, kriitilised klauslid), automaatne registreerimine dokumendihaldurisse.
Tagasiõpe – kasutaja parandustest saavad treeningandmed; täpsus kasvab juurutamise jooksul pidevalt.
Täielik audit – iga tuvastamine, ebakindluse väärtus ja kasutaja sekkumine logitakse.

Pildianalüüs

Intelligentne kahjustuste diagnostika fotodelt

Sõiduki ja lasti seisukorra automaatne dokumenteerimine – objektiivne tõend kliendi ja alltöövõtja vahel, kategoriseeritud ja veoga seotud.

Automaatne dokumenteerimine – vaate klassifitseerimine (külg, tagaosa, laadimispind, armatuurlaud), numbrimärgi ja seerianumbri tuvastamine.
Kahjustuste tuvastamine – kriimustuste, mõlkide, värvikulumise ja murdumise tuvastamine; koordinaadipõhine märgistamine pildil koos raskusastme hinnanguga.
Fotode võrdlus (before / after) – toob varasema ja uue pildi põhjal automaatselt esile uue kahjustuse või erinevuse.
Lasti kontroll – aluste arvu, pakendi tüübi, ohtlike ainete etikettide ja väliste kahjustuste tuvastamine.
Kontekstipõhine salvestamine – kõik tuvastatud andmed ja märgistused lähevad dokumendihaldurisse, otsitavate metaandmetega ja seotud veo / dokumendi kontekstis.

AI-assistent

Treenitud, ettevõttepõhine assistent

Klient saab oma assistendi, mis põhineb ettevõtte kontekstile treenitud RAG (Retrieval-Augmented Generation) tehnoloogial. Assistent on saadaval igal ERP ekraanil ja saab aru, kus kasutaja asub.

Mida assistent „teab”

DataMagic ERP täielik funktsionaalsus – iga moodul, säte, ekraan ja protsess.
Kliendi enda protsessid – põhiandmed, reeglid, juurutamise käigus dokumenteeritud to-be tegevusmudel.
Kehtivad Ungari õigusaktid – käibemaksuseadus, raamatupidamisseadus, ettevõtte tulumaks, maksukorralduse seadus, maksuameti määrused; automaatselt uuendatud.
Ekspedeerimise erialased teadmised – CMR, AETR, tahhograaf, ADR, Incoterms, maanteekaubaveo reeglid.
Laologistika teadmised – WMS protsessid, laovaru hindamise meetodid, inventuuri reeglid.
Raamatupidamise ja finantsteadmised – konteerimine, käibemaksu käsitlemine, perioodi sulgemine, aruandlus.

Mida assistent „teeb”

Kontekstipõhine vestlus – igal ekraanil saadaval kanal; saab aru, kus kasutaja on ja mida ta näeb – annab sellele kontekstile tugineva vastuse.
Toimingute käivitamine loomulikus keeles – „Koosta kokkuvõte juuni tühisõitudest piirkonniti”, „Ava uus veotellimus 100 alusega”, „Näita selle arve konteerimisprobleemi”.
Erialane nõustamine – õige käibemaksumäära, konteerimiskande, veotüübi, ladustamistsooni või raamatupidamissammu soovitamine – viitega õigusaktile või sisemisele reeglile.
Aruannete ja analüüside koostamine loomulikus keeles – kohese kuvamisega (tabel, graafik, dashboard).
Sisseelamine ja abi – uued kasutajad saavad kohe vastuse, mis vähendab oluliselt koolitus- ja sisseelamisaega.
Prognoosimine ja anomaaliate tuvastamine – maksete viivituste, kütusekulu hüpete, ebatavaliste veotüüpide ja laovaru kahtluste automaatne märgistamine.

Turvalisus

Andmekaitse, õigused, vastavus

DataMagic AI ei ole „must kast”, vaid töötab samal õiguste-, auditi- ja GDPR-mudelil nagu ülejäänud ERP moodulid.

RBAC-vastavus – assistent pääseb ligi ainult sellistele andmetele, mille jaoks on vestluse algatanud kasutajal samuti õigus. DataMagic rollipõhine mudel kehtib igale päringule.
Pakkuja valik – cloud (Azure OpenAI, Anthropic Claude, Google) või on-premise / privaatpilv (nt Llama, Mistral) – kliendi otsuse järgi.
Andmetöötluse garantii – süsteemi saab konfigureerida nii, et ükski kliendiandme ei satu mudeli treenimisse (no training on customer data); iga päring on logi kaudu jälitatav.
GDPR-teadlik kujundus – vajaduse korral automaatne andmete maskeerimine (nt isikuandmete eemaldamine enne dokumendi tuvastamist).
Täielik audit – iga AI-päring, sisend ja vastus ning kasutaja poolt aktsepteeritud / muudetud toimingud logitakse.

Hübriidne intelligentsus – on-premise turvalisus ja pilve jõud koos.