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.
Our asset lists worked for mechanics on-site, but did not allow us to plan smart maintenance or manage bid risk in a data-driven way.
De meest voorkomende segmenten voor FM zijn Segment 72 (Bouw- en onderhoudsdiensten), Segment 76 (Industriële schoonmaakdiensten), Segment 80 (Management- en administratieve diensten) en Segment 73 (Industriële productie). Hard services FM-bedrijven zien doorgaans het hoogste spend volume in Segment 72, dat elektrische, HVAC, loodgieters- en textielonderhoud omvat.
FM-bedrijven kopen van honderden leveranciers op gedecentraliseerde locaties. Factuurregels zijn vaak vrije-tekstbeschrijvingen geschreven door field engineers, niet door inkoopteams. Handmatige classificatie op deze schaal vereist één of twee voltijds medewerkers die continu werken om het tempo bij te houden.
Een initiële classificatie van een volledig spend dataset is doorgaans binnen vier tot zes weken voltooid, inclusief een Data Stability Baseline om de nauwkeurigheid te valideren. Maandelijkse classificatie loopt automatisch.
Pearstop ontvangt gegevens via CSV-export of directe API-verbinding en retourneert geclassificeerde gegevens in hetzelfde formaat, compatibel met elk CAFM- of CMMS-systeem, inclusief IBM Maximo, ServiceNow, Planon en SAP PM.
Pearstops vierlaagse engine bereikt 90–95% automatische classificatie op typische FM-spend datasets. De resterende 5–10% wordt gemarkeerd voor menselijke herziening, en elke herziene beslissing voedt terug naar de engine.
Book a 7-minute discovery. We will show you exactly how the engine works with your spend data.
