AI CPQ-solver
Klant voerde ba breedte en duty cycle in. CPQ gaf tweeënveertig geldige configs. Verkoop escaleerde toch naar engineering. Mercura AI-solver rangschikt regelgeldige opties tegen gestelde doelen met rationale die team kan overrulen.
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
De uitdaging
Klant voerde ba breedte en duty cycle in. CPQ gaf tweeënveertig geldige configs. Verkoop escaleerde toch naar engineering.
Fabrikant bovenloopkranen voor productie- en logistiek hallen configureert overspanning, capaciteitsklasse, haakhoogte, railsnelheid en besturingspakket in Mercura CPQ. Regels blokkeren incompatible katrol- en railcombinaties. Koper voert ba breedte, vereiste hefcapaciteit en verwachte duty cycle in. CPQ geeft tientallen regelgeldige regels die correct prijzen.
Binnendienst pingt application engineering omdat geen van tweeënveertig opties duidelijk wint op kosten, levertijd en vloerclearance samen. Verkopers kiezen derde config uit gewoonte. Klanten krijgen offertes die op papier werken maar zwaarder of trager dan applicatie nodig heeft. Expert oordeel schaalt niet wanneer elke aanvraag brede geldige set achterlaat.
AI CPQ-implementatie bootstrapt conceptregels uit ERP en spec-uploads. Conversational CPQ parst kopertaal bij offerte. Agentic CPQ bestuurt procurement-agent-endpoints. Regelgebaseerde config wijst ongeldige combinaties af maar rankt geen geldige. AI CPQ-solver is anders: Mercura doorzoekt regelgeldige config-ruimte, scoort kandidaten tegen kosten-, prestatie-, levertijd- en regelgevingsdoelen die u definieert en geeft gerankte aanbevelingen met begrijpelijke rationale die verkoop reviewt vóór offerte versturen.
Aanvraag → config → prijs → goedkeuring → order mag niet achter engineering wachten wanneer constraints meer dan één correct antwoord laten.
Hoe het werkt
Hoe Mercura AI CPQ-solver werkt
Kopers of verkopers voeren applicatie-eisen in: overspanning, capaciteit, duty-klasse, clearance-limieten, budgetplafond of regelgevingstags. Mercura draait eerst rules engine zodat alleen geldige configs in solver-zoekopdracht komen. AI evalueert kandidaten tegen gewogen doelen die productteam configureert. Gerankte resultaten bevatten vergelijkingsrationale en vertrouwensindicatoren. Bij trade-offs toont solver Pareto-optimale alternatieven. Verkoopingenieurs accepteren, passen aan of overrulen vóór prijs en offertefreigave. Historische goedgekeurde configs informeren scoring. Mercura vervangt niet regel-authoring, goedkeuringsbeleid of SME-sign-off bij nieuwe applicaties.
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.
Wat is inbegrepen
Wat AI CPQ-solver dekt
01Requirements
- Vereiste-invoer gemapt op regelgeldige config-zoekopdracht
- API-toegang voor solver-aanroepen in custom verkooptools
02Score
- Multi-objective scoring over kosten, prestaties en levertijd
- Leersignaal uit goedgekeurde configs en uitkomsten
03Rank
- Gerankte aanbevelingen met begrijpelijke vergelijkingsrationale
- Pareto-optimale alternatieven bij conflicterende doelen
- Vertrouwensindicatoren voor vereistenmatch
04Review
- Verkoop-review- en override-workflow vóór offerte versturen
Het verschil
Complexe config vóór en na AI-ranking
Verkoop kiest uit brede geldige set
- 01 Tientallen regelgeldige configs zonder duidelijke best fit
- 02 Kwaliteit hangt af van wie aanvraag behandelt
- 03 Complexe offertes wachten op application engineering
- 04 Self-service stopt wanneer meer dan één geldig antwoord
- 05 Klanten krijgen werkende maar suboptimale specs
Met Mercura AI-solver
- 01 Gerankte shortlist uit klanteisen in één sessie
- 02 Zelfde scoringlogica voor elke aanvraag en elk kanaal
- 03 Engineering reviewed uitzonderingen, niet elke multi-option offerte
- 04 Self-service reikt tot applicaties met veel geldige paden
- 05 Offertes weerspiegelen uitlegbare trade-offs voor koper
Praktijkvoorbeeld
Voorbeeldworkflow: kraanconfig gerankt op overspanning, duty en levertijd
Bovenloopkraan-OEM zag verkopers escaleren wanneer ba breedte en duty cycle meer dan dertig geldige Mercura-configs achterlieten. Na AI-solver ingeschakeld voerde koper overspanning, capaciteitsklasse en verwachte picks per uur in. Mercura gaf gerankte shortlist met rationale over railgewicht, motorpakket en aangeboden levertijd. Verkoper accepteerde topaanbeveling, paste besturingspakket aan voor regionale safety-tag en stuurde offerte zonder engineering-callback. Application engineers behandelen alleen nieuwe ba-layouts.
Bedrijfsimpact
Waarom AI-solver ranking-intelligentie is, geen regelvervanger
AI CPQ-solver voegt engineering-oordel toe bij offertetijd wanneer regels alleen meerdere correcte antwoorden laten. Vult AI-implementatie, verkoopbegeleidingsflows, regelgebaseerde validatie en self-service-configurators aan. Mercura omzeilt geen constraint engine of publiceert zonder verkoopreview. Iemand moet doelen definiëren, scoring valideren na cataloguswijzigingen en goedkeuring op edge cases bezitten. Als pijn is "CPQ zegt geldig maar niemand weet welke geldige optie offreren", aligneert solver aanvraag, config, prijs, goedkeuring en order met gerankte configs die team aan koper kan verdedigen.
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
AI-ondersteunde CPQ-implementatie
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
AI CPQ-solver
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
Voer overspanning en duty cycle in en review gerankte kraan-shortlist vóór offerte versturen
Boek demo en loop vereiste-invoer door regelgeldige zoekopdracht, gerankte aanbevelingen en verkoop-override tot engineering-escalatie daalt bij multi-option aanvragen.
Laten we samen bouwen.
Wij helpen fabrikanten productmodellering te beheersen, het offerteproces te stroomlijnen, fouten te verminderen en uiteindelijk de maatoplossingen te leveren die klanten eisen.