Industriell og bygningsrelatert innkjøp er en kompleks og hovedsakelig manuell prosess. Dette fører ofte til at kjøpsbeslutninger tas på en forhastet, ineffektiv og feilaktig måte. Feil fører til sløsing, høyere kostnader og økte utslipp. Ifølge McKinsey er digitale innkjøp og optimalisering av forsyningskjeden avgjørende for å løse disse problemene og for å frigjøre produktivitetsgevinster i byggebransjen. AI-innkjøpsagentprosjektet tar sikte på å automatisere industrielle innkjøpsprosesser ved hjelp av AI, som for eksempel store språkmodeller (‘Large Language Models (LLM)). Med dette prosjektet skaper vi en løsning for å samle data fra innkjøpsprosesser for både kunder og leverandører i produksjons- og byggebransjen. Basert på disse svært domenespesifikke dataene kan vi deretter bygge og trene AI-agenter som kan fungere som innkjøpsagenter. Dette betyr at individuelle agenter vil vurdere ulike leverandører, matche etterspørsel og tilbud, og finne de beste mulige løsningene eller produktene blant en stadig voksende katalog av produkter og tilbud. Ved å innføre en slik automatisering for innkjøp, samtidig som vi opprettholder menneskelig oversikt (vi utvikler en ‘human-in-the-loop’ prosess), vil vi redusere feil, kostnader og utslipp.
WHAT DO YOU WANT TO DO?
The AI sourcing agent project aims to automate industrial procurement processes using AI, such as large language
models (LLM). As a consortium of one research institute and two SMEs targeting industrial applications, we are
creating a model to collect data from procurement processes for both customers and suppliers in the manufacturing
and construction industries. We are building and training AI agents that will assess different suppliers and match
demand to reduce errors, costs, and emissions.
WHY DO YOU WANT TO DO IT
Digital procurement & supply chain is identified as key to unlocking productivity gains in the construction industry
(McKinsey). Up to 20% of all purchases are done hastily due to prior errors or unexpected changes to (Cronvall
Research), triggering search for the missing items. Most purchasing is done over email and calls, leading to back and
forth communication which is prone to errors. Errors lead to waste and excess emissions. One third of European waste
comes from construction (WGBC). With AI agents, the correct products are easier to find and errors can be avoided,
unlocking productivity for the entire industry.
HOW WILL YOU MAKE MONEY
By applying AI agents to our online marketplaces we will make money by charging suppliers a monthly Software-as-aService (SaaS) Subscription and invoicing buyers through a transactional fee and commission on the value of sold
products. After the project, we forecast €14 million annual revenue which can be scaled up to €140 million over time.
Our competitive advantage is based on the AI agent learning: the more transactions the AI agent facilitates, the better
the agent becomes. The better the AI agent is, the more transactions it can facilitate. As a result, customers can save
even 16% of material costs (WEF).