Funktioner
Sex steg. Varje rad spårbar. Ingen svart låda.
Så här ser KERF ut när det arbetar med era förfrågningar.
01
Inläsning & bedömning
AI läser inkommande underlag och gör en första bedömning innan tid läggs på räknandet.
- Mejl-inbox eller uppladdning (drag & drop)
- Läser PDF (inkl. Tekla), DXF, DWG, skärlistor, arbetsordrar
- Skannade ritningar tolkas med AI-vision och flaggas för granskning
- GO / GRANSKA / NO-GO med motivering — inga tysta beslut
02
Kalkyl
Deterministisk motor mäter geometri och prissätter mot er prislista. AI:n gissar aldrig priset.
- Exakt geometrimätning: konturer, hål, innerskär, vikter per detalj
- Prissättning: skärlängd × kr/m + vikt × kr/kg + påslag
- Metodförslag laser / gas / plasma per tjocklek och material
- Riskvakter: viktavvikelse, okänd stålsort, saknat pris — flaggas i klartext
- Materialöversättning av gamla stålsortskoder till er aktuella katalog
- Per-anbud-påslag och regler — fullt spårbart rad för rad
03
Leverantörs-RFQ
Materialförfrågningar byggs direkt från kalkylens rader när ni vill jämföra pris.
- Grupperar behov per stålsort, tjocklek och format
- Skickar färdiga RFQ-mejl till valda leverantörer
- Svar läses in automatiskt och matchas mot kalkylraderna
04
Anbudsdokument
Anbudsbrev, teknisk beskrivning och kalkylblad i er grafiska profil — redo att skicka.
- Word (.docx) och Excel (.xlsx) i er mall
- Fraktberäkning enligt tonnage och tariff
- Bilagor och versionshantering per anbud
- En knapp — mejl skickas från er egen adress
05
Order & utfall
Vunnet eller förlorat — utfallet lagras och blir er egen prisintelligens.
- Ordererkännande och fraktsedel vid vinst
- Utfall registreras med nyckeltal (kr/kg, påslag, ledtid)
- Vinstmönster per kund, material och metod
- Ingen branschschablon — bara er egen historik
06
Träning
Efter varje anbud och kalkyl tränas KERF på resultatet. Systemet sparar nyckeltal från både förlorande och vinnande anbud och blir skarpare över tid.
- Automatisk inlärning efter varje anbudsutfall
- Nyckeltal sparas för både vinst och förlust
- Kalkylerna förbättras baserat på er egen historik
Nästa steg