Testime tellimuste importi dokumentidest tehisintellekti abil

Testime LiteTMS-is tehisintellektil põhinevat tellimuste importijat, mis loeb veodokumenti, koostab struktureeritud tellimuse kavandi, võrdleb seda töölaual juba olemasolevate andmetega ja näitab ekspediitorile täpselt, mis vajab enne tellimuse loomist veel tähelepanu.

Eesmärk on lihtne: säästa ekspediitorit sellise info käsitsi sisestamisest, mis on juba olemas PDF-is, skannitud dokumendis, kontorifailis või e-kirjas.

Kaks võimalust alustada ilma tühja vormita

Matchcode-koodid aitavad juba korduvate vedude puhul. Ekspediitor saab salvestada kontrollitud tellimuse malli, leida selle koodi või nime järgi ja kasutada seda järgmise sarnase töö alusena. Salvestatud malli saab kaasata marsruudi, meeskonna, dokumendid, geopiirded ja finantsandmed.

Tehisintellektil põhinev importija lahendab teistsuguse olukorra. Tellimus saabub süsteemiväliselt ning selle vorming on kliendipõhine, mitte LiteTMS-i oma. Selle asemel et luua iga saatja jaoks eraldi mall, laadib ekspediitor dokumendi üles ja laseb LiteTMS-il seda lugeda.

Nii saab tellimuste loomise vaates kasutada kahte praktilist otseteed. Kasutage Matchcode-koodi korduvate vedude puhul. Kasutage tehisintellekti siis, kui allikaks on dokument, millest muidu peaks andmeid väljahaaval kopeerima.

Mida LiteTMS loeb ja ette valmistab

Praegune testversioon toetab PDF-faile, levinumaid pildivorminguid, DOC- ja DOCX-faile ning EML-vormingus e-kirju. Süsteem loeb kogu lähtefaili tervikuna, selle asemel et paluda kasutajal valitud tekstiosi kleepida.

Sellest materjalist koostab see ühe struktureeritud veotellimuse. Sõltuvalt dokumendi sisust võib kavand sisaldada järgmist:

1. Tellija ja vajadusel eraldi maksja.
2. Laadimis- ja mahalaadimiskohad, aadressid, kuupäevad, ajavahemikud, viitenumbrid ja kontaktandmed.
3. Kauba kirjeldus, kaal, kogus, pakend, alused, laadimismeetrid, maht, ADR-klass ja temperatuur.
4. Veoki ja haagise registreerimisnumbrid, juhi andmed, hind, valuuta, käibemaks ja maksetingimused.

Puuduv info jääbki tühjaks. Andmete eraldamise reeglid keelavad mudelil rangelt oletada registrikoodi, numbrimärki, hinda või muid väärtusi, mida lähtedokumendis ei leidu.

Ülevaatusvaade on koht, kus tehakse peamine töö

Faili lugemine on vaid pool tööst. Seejärel võrdleb LiteTMS leitud andmeid ettevõtte süsteemis juba olemasolevate kirjetega.

Partnerid saab tuvastada registrikoodi või ärinime järgi. Peatused seotakse reaalsete asukohtadega. Registreerimisnumbreid kontrollitakse autopargi registrist. Ülevaatekuva eristab kindla vaste soovitusest ja kirjest, millele vastet ei leitud.

See eristus on oluline. Süsteem, mis täidab iga lahtri pimesi ja enesekindlalt, võib peita kulukaid vigu. LiteTMS koostab selle asemel selge kokkuvõtte: milliseid dokumente loeti, mis sealt leiti, mis leidis vaste, mis on pelgalt soovitus ja mis vajab veel käsitsi otsustamist.

Ekspediitor saab valida mõne teise soovitatud partneri, otsida õige asukoha, parandada kauba- või finantsandmeid ning otsustada, kas määrata tuvastatud sõiduk. Alles pärast seda ülevaatust kinnitab kasutaja andmed ja loob tellimuse LiteTMS-i tavapärase tellimuste koostaja kaudu.

Mida me praegu testime

Töövoog toimib LiteTMS-is ja läbib viimaseid teste, enne kui sellest saab tellimuste loomise tavapärane osa. Transpordiettevõtete dokumendid erinevad suuresti. Korrektne digitaalne PDF, pildistatud paberleht, e-kirjavahetus ja käsitsi kirjutatud märkmetega skann tekitavad kõik erinevaid probleeme.

Me ei kontrolli ainult andmete lugemise täpsust. Testime ka seda, kas vastete kokkuvõte on piisavalt usaldusväärne, kas ebakindlad soovitused on selgelt märgitud ja kas ekspediitor suudab erandi parandada kiiremini kui tellimust algusest peale käsitsi sisestades.

Võtame funktsiooni kasutusele järk-järgult ja katsetame seda üha rohkemate dokumendivormingutega. See annab meile aega täiustada vastete kokkuvõtet ja käsitsi parandamise töövoogu enne funktsiooni lõplikku avalikustamist.

Miks see muudab ekspediitori tööpäeva

Käsitsi sisestamine nõuab topelttähelepanu. Kõigepealt loeb ekspediitor dokumenti. Seejärel loeb ta seda uuesti, kopeerides nimesid, aadresse, kuupäevi, viitenumbreid, kaubaandmeid ja veohindu TMS-i. Töö tegelik ja keerulisem osa algab alles pärast seda, kui trükkimine on lõppenud.

Tellimuste import tehisintellektiga suunab tähelepanu eranditele. Dokumendist saab kavand, ettevõtte andmetega leitakse võimalusel vasted ja ekspediitor vaatab üle lühikese otsuste nimekirja. Matchcode-koodid teevad korduva töö puhul sama asja teisest suunast: alustage tühja vormi asemel usaldusväärse sisemise malliga.

See ongi tõhususe kasv, mida taotleme. Vähem kopeerimist. Rohkem aega ekspedeerimise nendele etappidele, mis nõuavad sisulist otsustamist.

Tehisintellektil põhinev importija on viimases katsejärgus ja jõuab peagi tavapärasesse tellimuste loomise töövoogu. Saate luua LiteTMS-i töölaua ja jälgida arenguid meie blogis.

Korduma kippuvad küsimused

Kas LiteTMS suudab luua tellimuse PDF-ist või e-kirjast?

Praegu testitav tehisintellektil põhinev importija suudab lugeda PDF-e, pilte, kontoridokumente ja EML-vormingus e-kirju ning koostada neist ühe struktureeritud tellimuse kavandi. Kasutaja vaatab kavandi üle ja kinnitab selle enne, kui LiteTMS tellimuse loob.

Kas tehisintellekt loob tellimuse ilma ekspediitori kontrollita?

Ei. LiteTMS näitab esmalt väljavõetud andmeid, vasteid, soovitusi ja lahendamata kirjeid. Ekspediitor teeb vajalikud parandused ja kinnitab tellimuse eraldi.

Mis saab siis, kui LiteTMS ei suuda partnerit või aadressi tuvastada?

Ülevaates märgitakse kirje soovituseks või vasteta kirjeks, selle asemel et teeselda kindlat tulemust. Kasutaja saab valida teise variandi, otsida õige kirje või lisada puuduvad andmed käsitsi.

Kuidas erineb tellimuste import tehisintellektiga Matchcode-koodist?

Matchcode saab alguse LiteTMS-is salvestatud tellimuse mallist ja sobib korduvateks vedudeks. Tellimuste import tehisintellektiga saab alguse välisest dokumendist ning koostab kavandi seal leiduvate andmete põhjal.