Hard services en FM-bedrijven beheren duizenden invoice-regels over honderden suppliers en locaties. Pearstop classificeert dit alles automatisch — 90–95% zonder menselijke input — zodat uw team zich kan richten op category management, niet op data-invoer.
FM-bedrijven staan voor drie procurement data-problemen waarvoor de meeste tools niet zijn gebouwd.
Invoice-regels zoals 'elektra werkzaamheden Q3' of 'pump seal replacement unit 4B' zijn zinvol op locatie, maar onmogelijk om consistent op schaal te classificeren. Hetzelfde fysieke werk verschijnt onder tientallen verschillende strings op verschillende locaties.
Een grote FM-operatie kan inkopen bij 500–3.000 suppliers. Elk factureert anders. Zonder een consistente classificatielaag kan spend data niet worden geaggregeerd of vergeleken — waardoor category management giswerk wordt.
Bij 5.000–35.000 invoice-regels per maand vereist handmatige UNSPSC-classificatie één of twee toegewijde medewerkers die continu werken om bij te blijven.
De engine van Pearstop verwerkt 90–95% van de FM spend-regels automatisch — en wordt beter naarmate u het langer gebruikt.
Supplier-specifieke en GL-specifieke rules verwerken high-volume, high-confidence classificaties onmiddellijk.
Een ML-laag getraind op uw spend historie repliceert de classificatielogica die uw beste category managers toepassen.
Ambigu beschrijvingen, anderstalige regels en edge cases worden opgelost door een large language model met diepgaande product- en branchekennis.
Items onder de confidence threshold worden gemarkeerd voor uw team. Elke beslissing voedt de engine terug.
90–95% van de factuurregels geclassificeerd zonder menselijke input na de initiële leerperiode.
Verwerking van 35.000 procurement regels maandelijks voor een grote Nederlandse infrastructuur aannemer.
FM teams verminderen doorgaans handmatig datawerk met 70–90%, waardoor buyers vrijkomen voor categorystrategie.
Paste any product or service description and get the correct 8-digit code instantly — or explore the full UNSPSC tree to understand the hierarchy.
Onze asset-lijsten werkten voor monteurs op locatie, maar stelden ons niet in staat om slim onderhoud te plannen of biedrisico datagedreven te beheren.
Een facilities management bedrijf koopt doorgaans in bij 500 tot 3.000 suppliers per locatie die het bedient, en elk factureert anders. UNSPSC-classificatie kent dezelfde 8-cijferige commodity code toe aan hetzelfde onderliggende werk, of een invoice regel nu 'elektra werkzaamheden Q3' of 'electrical maintenance callout' luidt, zodat procurement en finance spend kunnen vergelijken tussen suppliers en locaties in plaats van vrije tekst regel voor regel te lezen. De engine van Pearstop doet dit automatisch voor FM-bedrijven die 5.000 tot 35.000 invoice regels per maand verwerken, waarbij 90 tot 95% ervan wordt geclassificeerd zonder menselijke tussenkomst.
De meest voorkomende segmenten voor FM zijn Segment 72 (Construction and Maintenance Services), Segment 76 (Industrial Cleaning Services), Segment 80 (Management and Administrative Services) en Segment 73 (Industrial Production). Hard services FM-bedrijven zien doorgaans het hoogste spend-volume in Segment 72, dat elektrische, HVAC, loodgieterswerk en gebouwonderhoud omvat.
FM-bedrijven kopen in bij honderden suppliers op gedecentraliseerde sites. Invoice-regels zijn vaak vrije-tekstbeschrijvingen geschreven door field engineers, niet door procurement-teams. Handmatige classificatie op deze schaal vereist één of twee toegewijde medewerkers die continu werken om gelijke tred te houden.
Een initiële classificatie van een volledige spend-dataset is doorgaans binnen vier tot zes weken voltooid, inclusief een Data Stability Baseline om de nauwkeurigheid te valideren. Lopende maandelijkse classificatie runs automatisch.
Pearstop ontvangt data via CSV-export of directe API-verbinding en retourneert geclassificeerde data in hetzelfde formaat, compatibel met elk CAFM- of CMMS-systeem, inclusief IBM Maximo, ServiceNow, Planon en SAP PM.
Pearstop's vierlaagse engine behaalt 90–95% automatische classificatie op typische FM spend-datasets. De resterende 5–10% wordt gemarkeerd voor menselijke beoordeling, en elke beoordeelde beslissing wordt teruggekoppeld naar de engine.
Praat met sales. Wij laten precies zien hoe de engine werkt met uw spend-data.
