Uppdrag.

Det första bolaget i koncernen köper in tusentals artiklar från drygt hundra leverantörer. Bara 37 procent av dem hade leverantörens eget artikelnummer i affärssystemet. Utan numret går det inte att jämföra priser eller beställa rätt vara utan att leta för hand.

Ekonomichefen frågade om det gick att lösa, och målet i avtalet blev 85 procent. SCOCO byggde en motor som läser leverantörernas prislistor och kopplar varje artikel till rätt nummer. Mått och enheter måste stämma, så en regel på 45x95 kopplas aldrig ihop med en på 45x145. Det motorn var osäker på fick en människa titta på.

Halvvägs visade det sig att prislistorna inte räckte. Listorna visar bara det som säljs just nu, och de flesta nummer bolaget faktiskt köpt fanns inte där. De fanns i orderbekräftelserna och fakturorna. 377 sådana dokument i 33 olika format lästes maskinellt, och ett nummer skrevs bara in när det syntes i ett verkligt köp.

Ett köksskåp får sitt nummer först när det beställs, så det numret finns inte att hämta någonstans. Leverantören bekräftade det skriftligt, och vad som skulle räknas bestämdes i elva beslut med namn och datum.

När fakturorna sa emot 37 av motorns egna förslag drogs alla 37 tillbaka före import. Siffran backade, öppet, och regeln skärptes.

Täckningen gick från 37 till 94 procent. Resten är specialartiklar som personalen fyller i själv.

Efter det första bolaget blev SCOCO rekommenderat vidare till koncernens grossistbolag, som trodde att de hade samma problem. Där skulle 1 575 artiklar kopplas mot en produktdatabas på cirka 880 000 rader.

Täckningen gick från 64 till 70 procent första veckan, räknat på samma sätt som i första bolaget. Samtidigt visade det sig att grundproblemet inte var detsamma som i första bolaget. Skillnaden förklarades, och underlag skickades till dem som har tillgång till de berörda systemen.

Arbetet vilar nu medan bolaget gör sin del. Sedan slutförs resten.

När en kund ville veta vad ett alternativ kostade fick säljaren fråga supporten, som letade i 27 prislistor. Svarade ingen blev det mejl, och ibland letade flera personer efter samma pris samtidigt.

Säljarna fick svara på 20 frågor om hur de letar i dag. Sedan byggdes ett prissök. Säljaren skriver varan med egna ord och får priset tillsammans med raden det kommer ifrån. Är varan slut visas ersättare, med skillnaden utskriven.

Det svåra var att en AI kan hitta på siffror. Därför svarar modellen aldrig själv med ett pris. Den tolkar frågan, och priset hämtas ur prislistan.

27 900 priser ur 27 leverantörer. Varje pris visar fil, sida och giltighetsdatum, och inget tal kommer med i ett svar utan en källrad. 146 automatiska tester kontrollerar det, 25 av dem mot priser som lästs för hand ur prislistan.

Innan säljarna börjar använda det skriver de under en vecka ned hur lång tid varje prisuppslag tar. Samma mätning görs efteråt, så att tiden som sparas går att visa med riktiga siffror.

Ekonomichefen behövde veta hur långt arbetet med artikelnumren hade kommit, utan att be om en rapport varje vecka.

SCOCO byggde en sida som visar läget mot målet: hur många artiklar som har sitt nummer, hur många som återstår och varför, och vilka beslut som fattats med namn och datum.

Varje tal räknas fram ur den senaste körningen, inget skrivs in för hand. Samma vy byggdes sedan för grossistbolaget.

377 orderbekräftelser och fakturor från leverantörerna skulle läsas och stämmas av mot leverantörernas artikelnummer. De kom i 33 olika format.

Varje format fick en egen läsare, och fällorna skrevs ner så att nästa dokument i samma format läses direkt. Varje inläsning räknas mot dokumentets egna radnummer, så att en missad rad syns.

Säljarna lämnade in 244 provisionsfiler, en Excel per affär, med skyddade blad och dolda kolumner.

De sammanställdes till en enda arbetsbok per kund, datum och säljare. Prisavvikelser färgas enligt ekonomichefens egna regler, så det hon förut öppnade fil för fil syns på ett ställe.