Les entreprises de services techniques et de FM gèrent des milliers de lignes de facture réparties sur des centaines de fournisseurs et de sites. Pearstop classe automatiquement l'ensemble — 90 à 95 % sans intervention humaine — afin que votre équipe puisse se concentrer sur la gestion des catégories plutôt que sur la saisie de données.
Les entreprises de FM sont confrontées à trois problèmes de données d'achats pour lesquels la plupart des outils ne sont pas conçus.
Des lignes de facture comme « elektra werkzaamheden Q3 » ou « pump seal replacement unit 4B » ont un sens sur le terrain, mais sont impossibles à classifier de manière cohérente à grande échelle. Le même travail physique apparaît sous des dizaines de libellés différents selon les sites.
Une grande opération FM peut acheter auprès de 500 à 3 000 fournisseurs. Chacun facture différemment. Sans couche de classification cohérente, les données de dépenses ne peuvent être agrégées ni comparées — ce qui transforme la gestion des catégories en devinette.
Avec 5 000 à 35 000 lignes de facture par mois, la classification UNSPSC manuelle nécessite un ou deux collaborateurs dédiés travaillant en continu simplement pour rester à jour.
Le moteur de Pearstop traite automatiquement 90 à 95 % des lignes de dépenses FM — et s'améliore plus vous l'utilisez.
Des règles spécifiques aux fournisseurs et au grand livre traitent immédiatement les classifications à fort volume et à haute confiance.
Une couche de ML entraînée sur votre historique de dépenses reproduit la logique de classification appliquée par vos meilleurs gestionnaires de catégories.
Les descriptions ambiguës, les lignes en langue étrangère et les cas limites sont résolus par un grand modèle de langage doté d'une connaissance approfondie des produits et du secteur.
Les éléments en dessous du seuil de confiance sont signalés à votre équipe. Chaque décision alimente le moteur en retour.
90 à 95 % des lignes de facture classées sans intervention humaine après la période d'apprentissage initiale.
Traitement de 35 000 lignes d'achats par mois pour un important entrepreneur d'infrastructure néerlandais.
Les équipes FM réduisent généralement le travail manuel sur les données de 70 à 90 %, libérant les acheteurs pour la stratégie de catégorie.
Paste any product or service description and get the correct 8-digit code instantly — or explore the full UNSPSC tree to understand the hierarchy.
Nos listes d'actifs fonctionnaient pour les techniciens sur site, mais ne nous permettaient pas de planifier une maintenance intelligente ni de gérer le risque des offres de façon pilotée par les données.
Une entreprise de facilities management achète généralement auprès de 500 à 3 000 fournisseurs sur chacun des sites qu'elle dessert, et chacun facture différemment. La classification UNSPSC attribue le même code produit de base à 8 chiffres au même travail sous-jacent, qu'une ligne de facture indique « elektra werkzaamheden Q3 » ou « electrical maintenance callout », afin que les achats et la finance puissent comparer les dépenses entre fournisseurs et sites au lieu de lire du texte libre ligne par ligne. Le moteur de Pearstop fait cela automatiquement pour les entreprises de FM traitant de 5 000 à 35 000 lignes de facture par mois, en classant 90 à 95 % d'entre elles sans qu'une personne ne touche à la ligne.
Les segments les plus courants pour le FM sont le Segment 72 (Services de construction et de maintenance), le Segment 76 (Services de nettoyage industriel), le Segment 80 (Services de gestion et d'administration) et le Segment 73 (Production industrielle). Les entreprises de FM en services techniques constatent généralement le plus gros volume de dépenses dans le Segment 72, couvrant l'électricité, le CVC, la plomberie et la maintenance du bâti.
Les entreprises de FM achètent auprès de centaines de fournisseurs répartis sur des sites décentralisés. Les lignes de facture sont souvent des descriptions en texte libre rédigées par des techniciens de terrain, et non par les équipes achats. La classification manuelle à cette échelle nécessite un ou deux collaborateurs dédiés travaillant en continu simplement pour suivre le rythme.
Une classification initiale d'un jeu de données de dépenses complet se termine généralement en quatre à six semaines, incluant un Data Stability Baseline pour valider la précision. La classification mensuelle continue s'exécute ensuite automatiquement.
Pearstop reçoit les données via un export CSV ou une connexion API directe, et renvoie les données classifiées dans le même format, compatible avec tout système CAFM ou GMAO, y compris IBM Maximo, ServiceNow, Planon et SAP PM.
Le moteur à quatre couches de Pearstop atteint 90 à 95 % de classification automatique sur des jeux de données de dépenses FM typiques. Les 5 à 10 % restants sont signalés pour vérification humaine, et chaque décision vérifiée alimente le moteur en retour.
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