Solveur CPQ IA
Client a saisi largeur baie et cycle de service. CPQ a renvoyé quarante-deux configs valides. Commercial a quand même escaladé vers ingénierie. Solveur IA Mercura classe options rule-valid contre objectifs déclarés avec raisonnement que équipe peut overrider.
AI solver · runtime
Requirements → rules first → ranked pick
1 · Customer requirements
2 · Rules engine runs first
Only valid configs continueVALID
Enter the search
BLOCKED BY RULE
Trolley T4 + rail R2
3 · Goal weighting
4 · Ranked recommendation · rep can override
Scores are illustrative · every row already passed the rules engine
Le défi
Client a saisi largeur baie et cycle de service. CPQ a renvoyé quarante-deux configs valides. Commercial a quand même escaladé vers ingénierie.
Constructeur ponts roulants pour baies fabrication et logistique configure portée, classe capacité, hauteur crochet, vitesse rail et package contrôle dans Mercura CPQ. Règles bloquent combinaisons chariot et rail incompatibles. Acheteur saisit largeur baie, capacité levage requise et cycle service attendu. CPQ renvoie dizaines lignes rule-valid correctement chiffrées.
Ventes internes contacte encore ingénierie application car aucune des quarante-deux options gagne clairement sur coût, délai et clearance sol. Commerciaux choisissent troisième config par habitude. Clients reçoivent devis valides sur papier mais plus lourds ou lents que besoin application. Jugement expert ne scale pas quand chaque demande laisse large ensemble valide.
Implémentation CPQ IA bootstrap brouillons règles depuis ERP et specs. CPQ conversationnel parse langage acheteur au devis. CPQ agentique gouverne endpoints agents procurement. Config basée règles rejette combinaisons invalides mais ne classe pas valides. Solveur CPQ IA est autre chose : Mercura parcourt espace config rule-valid, score candidats contre coût, performance, délai et objectifs réglementaires que vous définissez et renvoie recommandations classées avec raisonnement clair que commerciaux revoient avant envoi devis.
Demande → config → prix → approbation → commande ne devrait pas faire queue ingénierie chaque fois contraintes laissent plus d'une réponse correcte.
Comment ça fonctionne
Comment fonctionne le solveur CPQ IA Mercura
Acheteurs ou commerciaux saisissent exigences application : portée, capacité, classe service, limites clearance, plafond budget ou tags réglementaires. Mercura exécute moteur règles d'abord pour que seules configs valides entrent recherche solveur. IA évalue candidats contre objectifs pondérés que produit configure. Résultats classés incluent raisonnement comparatif et indicateurs confiance. Quand trade-offs existent, solveur montre alternatives Pareto-optimales. Ingénieurs commerciaux acceptent, ajustent ou overrident avant prix et envoi devis. Configs approuvées historiques informent scoring. Mercura ne remplace pas authoring règles, politique approbation ni sign-off SME sur applications nouvelles.
Rules first
Validity comes before ranking
Illustrative flow · numbers vary by catalog
Customer requirements
Span · capacity · duty class
Rules engine
Incompatible combinations removed
Valid configurations
Dozens may remain
AI ranking
Scored against configured goals
Ranked recommendation
Rep reviews, accepts or overrides
Who decides what
Rules decide validity. AI ranks the valid set.
Rules engine
Is this configuration allowed?
Deterministic constraints from your published rules. The solver never bypasses them.
AI solver
Which valid option fits best?
Ranks rule-valid options against goals your team configures, with rationale reps can review.
Trade-offs
When goals conflict, the tension stays visible
Illustrative demo data · every point is a rule-valid configuration
Pareto-optimal alternative
VFD hoist · stock rail
No other valid option is better on both cost and lead time, so it stays on the shortlist.
Reps review and can override before quote send.
Ce qui est inclus
Ce que couvre le solveur CPQ IA
01Requirements
- Entrées exigence mappées à recherche config rule-valid
- Accès API pour appels solveur dans outils vente custom
02Score
- Scoring multi-objectif coût, performance et délai
- Signal apprentissage depuis configs approuvées et résultats
03Rank
- Recommandations classées avec raisonnement comparatif clair
- Alternatives Pareto-optimales quand objectifs entrent en conflit
- Indicateurs confiance d'adéquation aux exigences
04Review
- Workflow revue et override commercial avant envoi devis
La différence
Config complexe avant et après classement IA
Commercial choisit dans large ensemble valide
- 01 Dizaines configs rule-valid sans meilleur fit clair
- 02 Qualité dépend de qui traite demande
- 03 Devis complexes en queue ingénierie application
- 04 Self-service s'arrête quand plus d'une réponse valide
- 05 Clients reçoivent specs valides mais sous-optimales
Avec solveur IA Mercura
- 01 Shortlist classée depuis exigences client en une session
- 02 Même logique scoring pour chaque demande et canal
- 03 Ingénierie revoit exceptions, pas chaque devis multi-option
- 04 Self-service couvre applications avec nombreux chemins valides
- 05 Devis reflètent trade-offs explicables à l'acheteur
Application concrète
Exemple workflow : grue classée par portée, service et délai
OEM ponts roulants voyait commerciaux escalader quand largeur baie et cycle service laissaient plus de trente configs Mercura valides. Après activation solveur IA, acheteur saisit portée, classe capacité et picks par heure attendus. Mercura renvoya shortlist classée avec raisonnement sur poids rail, package moteur et délai proposé. Commercial accepta recommandation top, ajusta package contrôle pour tag sécurité régional et envoya devis sans callback ingénierie. Ingénieurs application traitent seulement layouts baie nouveaux.
Impact métier
Pourquoi solveur IA est intelligence classement, pas remplacement règles
Solveur CPQ IA ajoute jugement ingénierie au devis quand règles seules laissent plusieurs réponses correctes. Complète implémentation assistée IA, flux vente orientée, validation basée règles et configurateurs self-service. Mercura ne contourne pas moteur contraintes ni publie sans revue commercial. Quelqu'un doit définir objectifs, valider scoring après changements catalogue et posséder approbation cas limites. Si douleur est « CPQ dit valide mais personne ne sait quelle option valide deviser », solveur aligne demande, config, prix, approbation et commande avec configs classées que équipe peut défendre auprès acheteur.
Business impact
Clearer best-fit choices
Rule-valid options are ranked against the goals your product team configures.
Rules stay in charge
Only valid configurations enter the search; the constraint engine is never bypassed.
Explainable and overridable
Reps review the rationale and can adjust or override before quote send.
AI lifecycle map
Two different jobs: bootstrap the CPQ model from existing data, then rank valid configurations at quote time
Build time
AI drafts. Your team approves before publish.
Existing data
ERP · specs · price book
AI draft
Implémentation CPQ assistée par IA
Human review
Ready for review
Published rules
Rules engine
Runtime
Rules decide validity. AI ranks what is valid.
Requirements
Customer inputs
Rules engine
Valid set first
AI ranking
Solveur CPQ IA
Rep review
Accept or override
Published rules from build time become the rules engine that gates every runtime recommendation
Rules-valid set · ranked for rep review
Saisissez portée et cycle service et revoyez shortlist grue classée avant envoi devis
Réservez démo et parcourez saisie exigences jusqu'à recherche rule-valid, recommandations classées et override commercial jusqu'à baisse escalade ingénierie sur demandes multi-option.
Échangeons sur votre projet.
Nous permettons aux fabricants de maîtriser la modélisation des produits, de rationaliser le processus d'établissement des devis, de réduire les erreurs et, en fin de compte, de fournir les solutions personnalisées que les clients exigent.