Solver CPQ IA
Cliente ha inserito larghezza baia e duty cycle. CPQ ha restituito quarantadue config valide. Commerciale ha escalato comunque a ingegneria. Solver IA Mercura classifica opzioni rule-valid contro obiettivi dichiarati con rationale che team può overridare.
La sfida
Cliente ha inserito larghezza baia e duty cycle. CPQ ha restituito quarantadue config valide. Commerciale ha escalato comunque a ingegneria.
Costruttore ponti rolanti per baie produzione e logistica configura campata, classe capacità, altezza gancio, velocità rotaia e pacchetto controllo in Mercura CPQ. Regole bloccano combinazioni carrello e rotaia incompatibili. Acquirente inserisce larghezza baia, capacità sollevamento richiesta e duty cycle atteso. CPQ restituisce decine righe rule-valid correttamente prezzate.
Vendite interne contatta application engineering perché nessuna delle quarantadue opzioni vince chiaramente su costo, lead time e clearance pavimento insieme. Commerciali scelgono terza config per abitudine. Clienti ricevono preventivi validi su carta ma più pesanti o lenti del necessario. Giudizio esperto non scala quando ogni richiesta lascia ampio insieme valido.
Implementazione CPQ IA bootstrap bozze regole da ERP e spec. CPQ conversazionale analizza linguaggio acquirente al preventivo. CPQ agentico governa endpoint agenti procurement. Config basata regole rifiuta combinazioni invalide ma non classifica valide. Solver CPQ IA è diverso: Mercura esplora spazio config rule-valid, score candidati contro costo, prestazioni, lead time e obiettivi normativi che definite e restituisce raccomandazioni classificate con rationale chiaro che commerciali revisionano prima invio preventivo.
Richiesta → config → prezzo → approvazione → ordine non dovrebbe fare coda in ingegneria ogni volta che vincoli lasciano più di una risposta corretta.
Come funziona
Come funziona solver CPQ IA Mercura
Acquirenti o commerciali inseriscono requisiti applicazione: campata, capacità, classe duty, limiti clearance, tetto budget o tag normativi. Mercura esegue motore regole prima così solo config valide entrano ricerca solver. IA valuta candidati contro obiettivi ponderati che product configura. Risultati classificati includono rationale comparativa e indicatori confidenza. Quando trade-offs esistono, solver mostra alternative Pareto-ottimali. Ingegneri commerciali accettano, aggiustano o overridano prima prezzo e rilascio preventivo. Config approvate storiche informano scoring. Mercura non sostituisce authoring regole, policy approvazione o sign-off SME su applicazioni nuove.
Cosa include
Cosa copre solver CPQ IA
- Input requisito mappato a ricerca config rule-valid
- Scoring multi-obiettivo costo, prestazioni e lead time
- Raccomandazioni classificate con rationale comparativa chiara
- Alternative Pareto-ottimali quando obiettivi confliggono
- Indicatori confidenza di aderenza requisiti
- Workflow revisione e override commerciale prima invio preventivo
- Segnale apprendimento da config approvate e esiti
- Accesso API per chiamate solver in tool vendita custom
La differenza
Config complessa prima e dopo ranking IA
- Decine config rule-valid senza best fit chiaro
- Qualità dipende da chi gestisce richiesta
- Preventivi complessi in coda application engineering
- Self-service si ferma con più di una risposta valida
- Clienti ricevono spec valide ma subottimali
- Shortlist classificata da requisiti cliente in una sessione
- Stessa logica scoring per ogni richiesta e canale
- Ingegneria revisiona eccezioni, non ogni preventivo multi-opzione
- Self-service copre applicazioni con molti percorsi validi
- Preventivi riflettono trade-offs spiegabili all'acquirente
Applicazione reale
Esempio workflow: gru classificata per campata, duty e lead time
OEM ponti rolanti vedeva commerciali escalare quando larghezza baia e duty cycle lasciavano più di trenta config Mercura valide. Dopo solver IA attivato, acquirente inserì campata, classe capacità e pick/ora attesi. Mercura restituì shortlist classificata con rationale su peso rotaia, pacchetto motore e lead time quotato. Commerciale accettò raccomandazione top, aggiustò pacchetto controllo per tag sicurezza regionale e inviò preventivo senza callback ingegneria. Application engineers gestiscono solo layout baia nuovi.
Impatto sul business
Perché solver IA è intelligenza ranking, non sostituto regole
Solver CPQ IA aggiunge giudizio ingegneria al preventivo quando regole sole lasciano più risposte corrette. Completa implementazione assistita IA, flussi vendita orientata, validazione basata regole e configuratori self-service. Mercura non bypassa motore vincoli né pubblica senza revisione commerciale. Qualcuno deve definire obiettivi, validare scoring dopo cambi catalogo e possedere approvazione casi limite. Se dolore è «CPQ dice valido ma nessuno sa quale opzione valida preventivare», solver allinea richiesta, config, prezzo, approvazione e ordine con config classificate che team può difendere presso acquirente.
Inserite campata e duty cycle e revisionate shortlist gru classificata prima invio preventivo
Prenotate demo e percorrete input requisiti fino ricerca rule-valid, raccomandazioni classificate e override commerciale finché escalazione ingegneria cala su richieste multi-opzione.
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