Zamiast traktować projekt jako tradycyjne czyszczenie danych, Etteplan przyjął inżynierskie podejście skoncentrowane na ich technicznej istocie. Inżynierowie z zakresu mechaniki, elektryki i automatyki analizowali oraz interpretowali komponenty techniczne – takie jak łożyska, napędy czy czujniki – weryfikując ich atrybuty na podstawie kart katalogowych dostawców i dostosowując rekordy do obowiązujących standardów branżowych. Dzięki tej specjalistycznej wiedzy dane zaczęły odzwierciedlać rzeczywiste elementy i praktyczne specyfikacje, a nie jedynie abstrakcyjne pola tekstowe w systemie.

AI i automatyzacja zostały wdrożone do obsługi powtarzalnych i masowych zadań, takich jak sprawdzanie atrybutów, przygotowanie list czy tłumaczenia językowe. Narzędzia te skróciły czas wykonywania zadań oraz poprawiły stopień spójności, podczas gdy inżynierowie skupiali się na złożonych elementach wymagających oceny i weryfikacji. Efektem był wydajny przepływ pracy, w którym automatyzacja przyspieszała realizację, a wiedza techniczna gwarantowała dokładność wykonania.

Etteplan zidentyfikował również przestarzałe lub niedostępne elementy, które nie występowały już w łańcuchach dostaw, pomagając klientowi uniknąć niepotrzebnej pracy na danych i skupić się na tych, które przynoszą realną wartość biznesową.

Po osiągnięciu pozytywnych rezultatów projekt szybko się rozwinął – od czteroosobowego zespołu pilotażowego do globalnej organizacji, liczącej ponad 70 ekspertów. W szczytowym momencie zespół przetwarzał tysiące pozycji tygodniowo, obejmując dane z niemal 40 zakładów w czterech obszarach biznesowych.

Model dostaw wieloregionalnych, wykorzystujący możliwości offshoringowe Etteplan w Finlandii, Europie Środkowej i Chinach, zapewnił równowagę między szybkością, efektywnością kosztową i jakością techniczną. Kanały pracy były organizowane tak, aby zadania trafiały do odpowiednich regionów, a grupowanie podobnych pozycji dodatkowo zwiększało wydajność i zapewniało spójność. Zdolność do szybkiego skalowania i utrzymania przejrzystości między kontynentami odzwierciedlała bliską współpracę zespołów Etteplan i klienta – podejście, które doskonale realizowało wartość „smarter together" (jedna z wartości Etteplan). 

Od początku AI wspierała projekt jako praktyczne narzędzie zintegrowane z przepływem pracy inżynierów. Wczesne rozwiązania automatyzujące pomagały w przetwarzaniu danych w Excelu i walidacji atrybutów; później bardziej zaawansowane metody AI wspierały klasyfikację, kodowanie i tłumaczenia. Na każdym etapie AI zwiększała możliwości zespołu, podczas gdy inżynierowie zapewniali kontrolę jakości, zgodność ze standardami i niezawodność techniczną.

Projekt pokazał, jak technologia i wiedza ekspercka się uzupełniają: AI gwarantuje skalowalność i powtarzalność, a inżynierowie Etteplan stosowali ocenę ekspercką, by dostarczyć dokładne i użyteczne wyniki.

Przez cały czas trwania projektu obie strony opierały się na przejrzystych metrykach i pulpitach do śledzenia postępów i jakości. Wskaźniki takie jak liczba przetworzonych pozycji tygodniowo, udział niejasnych pozycji, wymagających wkładu zakładów czy nakład pracy QA na pozycję zapewniały pełną widoczność. Ta otwartość umożliwiała wczesne wykrywanie wąskich gardeł, wzmacniała współpracę i budowała wzajemne zaufanie. Ciągłe doskonalenie stało się codzienną praktyką.

Etteplan wdrożył pełne ramy zarządzania danymi podstawowymi, obejmujące wszystkie kluczowe etapy – czyszczenie, harmonizację, wzbogacanie, walidację, klasyfikację, kodowanie towarów, tłumaczenia, eliminację duplikatów i zarządzanie. Efektem był ujednolicony, znormalizowany i technicznie zweryfikowany zestaw danych gotowy do wdrożenia w globalnym ERP.

Korzyści objęły wszystkie obszary działalności klienta:

Projekt stworzył trwał fundament danych podstawowych, wspierający zarówno bieżące operacje, jak i przyszłe inicjatywy cyfrowe. Pokazał, jak przyszłościowe podejście, bliska współpraca i gotowość do wdrażania nowych narzędzi mogą przekształcić lata rozproszonych informacji w strategiczny zasób biznesowy.