Sterling B2BAI Mapping Assistant
Massiver Einsatz von Karten mit maximaler Flexibilität
Intelligente Automatisierung für die Migration von Karten in IBM Sterling-Umgebungen: Analyse, Validierung und Tests mit KI zur Beschleunigung des Prozesses und zur Gewährleistung der Genauigkeit.
Das Zeitalter des globalen Handels erfordert robuste und agile B2B-Integrationen. Plattformen wie IBM Sterling B2B Integrator erleichtern den Austausch von Dokumenten zwischen Tausenden von Geschäftspartnern. Die Migration oder Aktualisierung dieser Integrationen ist jedoch oft mit erheblichen Herausforderungen verbunden.
Die Migration von Datenzuordnungen erfordert die Überprüfung und Anpassung jeder bestehenden Transformation an neue Geschäftsregeln und -umgebungen. In der Regel erfolgt dies manuell, indem die EDI-, XML- oder JSON-Spezifikationen Zuordnung für Zuordnung überprüft werden. Dieser Prozess führt zu Lieferverzögerungen, einer hohen Fehlerwahrscheinlichkeit und Wartungsproblemen.
Sterling B2BAI Mapping Assistant ist eine Mehrwertlösung, die die Bereitstellung großer Mengen von Maps durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erheblich beschleunigt.
Unsere Lösung reduziert die Entwicklungszeit drastisch und verbessert die Qualität der Integrationen. In diesem Zusammenhang sorgt KI für Effizienz und Präzision und minimiert die Fehlerquote durch menschliches Versagen.
Für wen ist Sterling B2BAI Mapping Assistant gedacht?
Sterling B2BAI Mapping Assistant richtet sich insbesondere an:
- Verantwortliche für Integration oder technische Architektur, die Risiken und Bereitstellungszeiten für neue Zuordnungen reduzieren möchten.
- QA-/Testteams, die eine größere Abdeckung benötigen, ohne ihre Ressourcen zu erweitern.
- Entwickler, die zu viel Zeit in die Erstellung und Pflege von Testfällen investieren.
- Verantwortliche für Integrationsprojekte, die mehrere Abläufe, Umgebungen und Entwicklungen parallel verwalten.
Wichtigste Funktionen
Gruppierung ähnlicher Karten
Analysiert automatisch die Struktur von EDI-, XML- und JSON-Dokumenten, um Datenzuordnungen mit gemeinsamen Mustern zu identifizieren. Diese Gruppierung nach Ähnlichkeit ermöglicht die Wiederverwendung von Zuordnungslogiken, die Standardisierung von Strukturen und die Beschleunigung der Erstellung neuer Zuordnungen auf der Grundlage bestehender Modelle.
Auswirkungen auf das Geschäft:
- Schnellere Entwicklung: Wiederverwendung zuvor validierter Mapping-Komponenten
- Garantierte Konsistenz: Beseitigung von Abweichungen bei ähnlichen Transformationen
Validierung der generierten Dateien
Wir trainieren die KI, damit sie die Strukturen der Eingabedateien und die Zuordnungsregeln versteht, wodurch überprüft werden kann, ob die generierte Datei korrekt ist oder Datenfehler enthält.
Die Validierung erfolgt automatisch in den generierten Dateien (z. B. EDI-Dateien oder andere XML/JSON-Nachrichten) anhand der erwarteten Spezifikationen (z. B. XSD oder Sterling-Map-Definitionen). Das Tool erkennt Inkonsistenzen, falsche Formate oder nicht eingehaltene Geschäftsregeln und benachrichtigt das Team sofort, damit Fehler vor der Produktion korrigiert werden können.
Auswirkungen auf das Geschäft:
- Fehler werden in der Validierungsphase erkannt: Optimierung der
Produktionsphase. - Selbstlernendes System: Verbessert die Genauigkeit mit jeder Validierung.
Automatische Generierung von Anwendungsfällen
Die KI analysiert die Spezifikationen, um ein strukturiertes Dokument mit detaillierten Anwendungsfällen (einschließlich Testdaten und erwarteten Ergebnissen) zu erstellen, das zur Validierung jeder Karte sowohl in Testphasen als auch bei Konformitätsprüfungen dient und den Verifizierungs- und Dokumentationsprozess beschleunigt.
Dieses Dokument wird während der Testphase überprüft und in einer abschließenden Testphase vervollständigt, um die korrekte Validierung der Karte zu bestätigen.
Auswirkungen auf das Geschäft:
- Abdeckung der meisten Tests vom ersten Tag an
- Audit-fertige Dokumentation: Automatisch generierte Testpakete
- Regressionstest-Beschleuniger: Bibliothek wiederverwendbarer Fälle
Wie funktioniert das?
Sterling B2BAI Mapping Assistant kombiniert mehrere fortschrittliche Technologien, um die Migration von Zuordnungen zu optimieren. Es verwendet Modelle der natürlichen Sprache und des Deep Learning, um die Semantik von Spezifikationen und Feldnamen zu interpretieren und so die Identifizierung von Entsprechungen zwischen Formaten zu erleichtern. Gleichzeitig führt es eine automatisierte Strukturanalyse der EDI-, XML- und JSON-Definitionen durch, um die Datenstruktur jeder Nachricht zu verstehen.
Darüber hinaus integriert es eine konfigurierbare Geschäftsregel-Engine auf Basis von B2B-Standards (z. B. Validierungsregeln nach ANSI X12 oder UN/EDIFACT), die während der Zuordnung automatisch die Einhaltung von Vorschriften und internen Richtlinien überprüft. Das System verfügt über Selbstlernfunktionen, was bedeutet, dass es sich mit der Zeit verbessert: Es lernt aus früheren Korrekturen und Validierungen, um präzisere Empfehlungen für zukünftige Zuordnungen zu geben. Darüber hinaus ist es für den Einsatz sowohl in lokalen (On-Premise) als auch in hybriden Umgebungen konzipiert und passt sich verschiedenen Unternehmensarchitekturen an, ohne dabei an Leistung einzubüßen.
Die Lösung ist für die Integration in die bestehende IBM Sterling B2B-Umgebung konzipiert. Sie verbindet sich mit den aktuellen Map- und Definitions-Repositorys und erweitert die nativen Tools (wie den Map Editor), ohne die Infrastruktur zu verändern. Auf diese Weise können Unternehmen den B2BAIMapping Assistant schnell und ohne Unterbrechung der laufenden Produktionsprozesse einführen.
Diese Kombination aus künstlicher Intelligenz, Spezifikationsanalyse, Regel-Engine und maschinellem Lernen gewährleistet einen schnelleren, präziseren und kontrollierteren Migrationsprozess.
Vorteile von Sterling B2BAI Mapping Assistant
Verkürzung der Entwicklungszeit: Durch die Automatisierung von Analyseaufgaben und die Replikation ähnlicher Maps wird der manuelle Aufwand erheblich reduziert. IT-Teams können die Migration von Datenflüssen in einem Bruchteil der üblichen Zeit abschließen, wodurch sich die Projektlaufzeiten verkürzen.
Weniger Fehler bei Validierungen: Durch kontinuierliche Echtzeitprüfungen und die automatische Generierung von Testfällen werden Fehler frühzeitig erkannt. Dies reduziert Produktionsausfälle und Nacharbeiten und sorgt für eine höhere Zuverlässigkeit der Integrationen.
Höhere Konsistenz der Ergebnisse: Die Standardisierung von Maps auf der Grundlage gemeinsamer Muster stellt sicher, dass die Ergebnisse denselben Regeln und Konventionen folgen. Dies vereinfacht die spätere Wartung und gewährleistet, dass sich die Geschäftsprozesse in jeder Umgebung einheitlich verhalten.
Beschleunigung von Regressionstests: Mit automatisch generierten Testfällen kann jede Änderung am System schnell validiert werden. Das Team kann Regressionstests für die abgebildeten Abläufe durchführen, ohne manuell Szenarien erstellen zu müssen, und so sicherstellen, dass die Änderungen keine Fehler in früheren Integrationen verursachen.
Automatische Vorbereitung auf Audits: Das Tool dokumentiert den Abbildungs- und Validierungsprozess und erstellt vollständige Berichte und Rückverfolgbarkeitsnachweise. Dies erleichtert die Überprüfung durch Auditoren oder Compliance-Teams, da jede Zuordnung mit Datenbeispielen und entsprechenden Testnachweisen versehen ist.
Bessere Kapitalrendite: Die Verkürzung der Entwicklungszeit und die Verbesserung der Qualität führen zu geringeren Gesamtkosten des Projekts. Durch die Automatisierung werden Ressourcen freigesetzt, die für höherwertige Aufgaben genutzt werden können, wodurch sich die Kapitalrendite von Integrationsinitiativen verbessert.
Wenden Sie sich an B2B Solutions, wenn Sie mehr über den Sterling B2BAI Mapping Assistant erfahren möchten.
Wir helfen Ihnen gerne weiter.
