AI CPQ-solver
Configureer complexe producten intelligent met AI. De AI-solver van Mercura neemt klantvereisten als input en beveelt optimale productconfiguraties aan — lost constraints op, haalt prestatiedoelen en minimaliseert kosten automatisch.
Seconden
Om complexe multi-constraintconfiguraties op te lossen
Optimaal
Configuratie — niet alleen geldig, maar best-fit
Nul
Sales engineering nodig voor standaard AI-opgeloste configuraties
Die Herausforderung
Complexe productconfiguraties vragen om engineeringoordeel van experts
Voor fabrikanten van technisch complexe producten — industriële machines, engineered systems, maatwerkassemblages — is configureren meer dan kiezen uit een optielijst. Het vereist inzicht in hoe parameters elkaar beïnvloeden, hoe prestatie-eisen onder meerdere constraints te halen zijn, en hoe kosten, levertijd en technische specificatie te balanceren.
Die kennis zit bij ervaren sales engineers en productspecialisten. Als zij beschikbaar zijn, is de configuratiekwaliteit hoog. Zijn zij dat niet — omdat de vraag hun capaciteit overstijgt, omdat zij niet in elke regio aanwezig zijn, of omdat een klant buiten kantooruren opties verkent — daalt die kwaliteit.
Rules-based configuration voorkomt ongeldige configuraties. Maar zij beveelt niet de optimale aan. Een klant die een vereiste doorzet en een beschikbaar installatievlak opgeeft, kan tientallen geldige configuraties hebben die aan de constraints voldoen — maar slechts enkele die optimaal zijn voor de toepassing. De optimale keuze vinden vraagt om oordeel dat regels alleen niet kunnen leveren.
AI verandert dat. Het engineeringoordeel dat nodig is om de optimale configuratie voor een set vereisten te vinden, kan worden geleerd uit historische data en vastgelegd in een AI-model dat het consistent toepast — op elk moment, voor elke klant, zonder menselijke tussenkomst.
So funktioniert es
Zo werkt de AI CPQ-solver in Mercura
De AI-solver van Mercura neemt klantvereisten als input — prestatiespecificaties, ruimteconstraints, budgetlimieten, regelgevingseisen of toepassingsbeschrijvingen — en genereert een optimale productconfiguratieaanbeveling. De solver doorzoekt de configuratieruimte van de productregelsengine, evalueert kandidaten tegen de gestelde doelen van de klant, en retourneert de configuratie die alle eisen tegelijk het best vervult. Waar trade-offs bestaan — bijvoorbeeld tussen kosten en prestaties — presenteert de solver de Pareto-optimale opties met duidelijke onderbouwing. De AI leert van historische configuraties en klantfeedback en verbetert doorlopend de aanbevelingskwaliteit. Sales engineers kunnen AI-aanbevelingen reviewen en aanpassen, met transparante redenering bij elke stap.
Im Lieferumfang enthalten
Hoofdfuncties
- Vertaling van vereisten naar configuratie — klant specificeert uitkomsten, AI specificeert product
- Multi-constraintoptimalisatie — kosten, prestaties, levertijd en regelgeving tegelijk
- Pareto-optimale alternatieven bij trade-offs — met duidelijke vergelijkingsrationale
- Confidence scoring — AI geeft aan hoe goed elke aanbeveling aan gestelde eisen voldoet
- Transparante redenering — elke aanbeveling uitgelegd in gewone taal
- Review- en override-workflow voor sales engineers
- Continu leren van goedgekeurde configuraties en klantuitkomsten
- API-toegang voor integratie van de AI-solver in maatwerktools en workflows
Der Unterschied
AI CPQ-solver: voor en na
- Optimale configuratie vereist betrokkenheid van ervaren sales engineers
- Configuratiekwaliteit inconsistent — hangt af van wie de aanvraag behandelt
- Regels voorkomen ongeldige configuraties maar vinden niet de beste geldige
- Complexe aanvragen staan in de wachtrij achter beschikbare engineeringcapaciteit
- Self-service beperkt tot eenvoudige configuraties — complexe vragen vragen menselijke hulp
- AI beveelt in seconden een optimale configuratie aan vanuit klantvereisten
- Configuratiekwaliteit consistent — AI past dezelfde expertise toe op elke aanvraag
- Best-fit configuratie automatisch geïdentificeerd uit duizenden geldige opties
- Complexe aanvragen direct opgelost — geen wachtrij, geen wachttijd
- Self-service reikt tot complexe configuraties — AI levert het engineeringoordeel
Praxisbeispiel
Voorbeeld: pompselectie voor industriële toepassingen
Sales engineers van een pompfabrikant besteedden een groot deel van hun tijd aan het helpen van klanten bij het kiezen van het juiste pompmodel — een proces dat gelijktijdig debiet, druk, vloeistofeigenschappen, installatieconstraints en regelgevingseisen vereiste. De selectiecriteria waren bekend, maar vroegen om oordeel per unieke toepassing. Na implementatie van de AI-solver van Mercura voerden klanten hun toepassingsvereisten in — vloeistoftype, debiet, drukverschil, installatieruimte en budget — en ontvingen een gerangschikte set pompaanbevelingen met toepassingspecifieke onderbouwing. Betrokkenheid van sales engineers daalde met 65% voor standaardtoepassingen. Voor de meest complexe cases leverde de AI-solver een shortlist die engineers in minuten konden beoordelen in plaats van vanaf nul te beginnen. Time-to-quote voor klanten daalde met 58%.
Angebotserstellung in 3 Tagen, jetzt in unter 4 Stunden.
Geschäftlicher Nutzen
Waarom de AI CPQ-solver ertoe doet
De AI CPQ-solver tilt CPQ op van een tool die constraints afdwingt naar een systeem dat engineeringintelligentie toepast. Zij maakt de expertise van uw beste sales engineers beschikbaar op schaal — consistent, direct en over alle kanalen. Voor fabrikanten waarvan producten echt technisch oordeel vragen om correct te specificeren, is de AI-solver het verschil tussen een CPQ die fouten voorkomt en een die actief optimale uitkomsten voor elke klant, elke keer, nastreeft.
Laat AI de moeilijke configuratieproblemen oplossen
Boek een demo om te zien hoe de AI-solver van Mercura optimale productconfiguraties aanbeveelt op basis van klantvereisten — automatisch.
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.