Wie technische Unternehmen in FM, Bauwesen, Fertigung und Infrastruktur Pearstop nutzen, um ihre Daten zu bereinigen und Margen zu schützen.
Ein großer niederländischer Auftragnehmer hatte zwei dedizierte Mitarbeiter, die manuell Kategorien zu Lieferantenrechnungen zuweisen – ein langsamer, fehleranfälliger Prozess, der die Spend Analysis unzuverlässig machte und das Beschaffungs-Benchmarking unmöglich.
Pearstop automatisierte die Kategorienzuweisung über 140.000+ Einzelpositionen, eliminierte doppelte Lieferantendatensätze und lieferte einen sauberen Beschaffungsdatensatz, der direkt in das SAP-System und die Reporting-Tools eingespeist wird.
Früher hatten wir zwei Vollzeitkräfte, die an der Kategorienzuweisung arbeiteten. Jetzt erledigt das System dies für uns – was auch Margenabschätzungen weiter in der Kette ermöglicht hat. Es ist zuverlässiger zu einem Bruchteil der Kosten.
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Von Beschaffungsteams bis hin zu Betriebsleitern – die Wirkung zeigt sich in den Zahlen.
Unsere Asset-Daten waren über Tabellenkalkulationen verteilt und wurden aus Legacy-Systemen von Kunden gespeist. Nichts war konsistent genug, um analytisch damit zu arbeiten. Pearstop hat sie konsolidiert und strukturiert, und plötzlich hatten wir etwas, auf dem wir tatsächlich aufbauen konnten.
Unsere Standortbesuchsberichte kommen in allen denkbaren Formaten – handschriftliche Notizen, Rechtschreibfehler, Kritzeleien. Pearstop hat ein System aufgebaut, das sie automatisch in ein sauberes Angebotsdokument verarbeitet. Es spart unserem Team bei jedem Auftrag Stunden.
Wir hatten Tausende von Produktzeilen, die kategorisiert werden mussten, bevor wir unsere Kosten überhaupt verstehen konnten. Pearstop hat sie in weniger als einer Woche klassifiziert. Das hätte unser Team sechs Monate gekostet und wäre trotzdem nicht so genau gewesen.
Eine Auswahl von Projekten über Branchen, Herausforderungen und Lösungstypen hinweg.
For every purchasing decision, FARO needed to categorise around 30,000 product lines per five containers to estimate margin. Pearstop automated the classification and linked it directly to their sales database.
SPIE's asset database had grown organically across sites and systems. Pearstop cleaned and structured the full register, creating a reliable foundation for maintenance planning and lifecycle analysis.
A mid-sized manufacturer had years of procurement data in SAP with no consistent categorisation. Pearstop cleaned and classified the full spend dataset, surfacing immediately actionable inefficiencies.
Site visit reports arrived in every format imaginable. Pearstop built a system that reads incoming reports and automatically outputs a clean, accurate proposal document.
FMO's PMO needed a clear view of project capacity and resource allocation across a complex portfolio. Pearstop cleaned and structured the full project dataset and built the dashboards that gave MT visibility to make confident decisions.
Sagen Sie uns, wo Ihre Margen verloren gehen. Wir zeigen Ihnen genau, wie Pearstop das behebt.