Belgelerden yapay zeka ile sipariş aktarımını test ediyoruz

LiteTMS bünyesinde taşıma belgesini okuyan, yapılandırılmış bir sipariş taslağı hazırlayan, bunu çalışma alanında mevcut verilerle eşleştiren ve sipariş oluşturulmadan önce forwarder'a tam olarak nelere dikkat edilmesi gerektiğini gösteren yapay zekâ destekli bir sipariş aktarım aracını test ediyoruz.

Amaç gayet basit: Zaten bir PDF'te, taramada, ofis belgesinde veya e-postada yer alan bilgileri bir forwarder'ın tekrar tekrar elle yazmak zorunda kalmasını engellemek.

Boş bir formla başlamamanın iki yolu

Matchcode özelliği tekrarlayan işleri zaten kolayca yönetiyor. Forwarder, kendini kanıtlamış bir sipariş şablonunu kaydedebilir, bunu kod veya adıyla bulabilir ve benzer bir sonraki iş için başlangıç noktası olarak kullanabilir. Güzergah, mürettebat, belgeler, geofencing ve finans bölümleri kaydedilen bu şablona dahil edilebilir.

Yapay zekâ aktarıcısı ise farklı bir senaryoyu ele alıyor. Sipariş sistem dışından gelir ve belge düzeni LiteTMS'e değil müşteriye aittir. Forwarder, her gönderici için ayrı bir şablon oluşturmak yerine belgeyi yükler ve LiteTMS'in bunu okumasını sağlar.

Bu durum, sipariş oluşturma ekranına iki pratik kısayol kazandırır: İş tekrarlandığında Matchcode kullanın; kaynak, birinin alan alan kopyalamak zorunda kalacağı bir belge olduğunda ise yapay zekâyı kullanın.

LiteTMS neleri okur ve hazırlar

Mevcut test süreci PDF'leri, yaygın görsel formatlarını, DOC ve DOCX dosyalarını ve EML uzantılı e-posta dosyalarını kabul eder. Kullanıcıdan belirli kısımları yapıştırmasını istemek yerine kaynağın tamamını okur.

Bu materyalden yapılandırılmış tek bir taşıma siparişi hazırlar. Belgenin içeriğine bağlı olarak taslak şunları içerebilir:

1. Sipariş veren taraf ve varsa ayrı bir ödeyici.
2. Yükleme ve boşaltma noktaları, adresler, tarihler, zaman pencereleri, referanslar ve iletişim bilgileri.
3. Yük tanımı, ağırlık, miktar, ambalaj, palet, ldm (yükleme metresi), hacim, ADR sınıfı ve sıcaklık derecesi.
4. Çekici ve treyler plakaları, sürücü bilgileri, fiyat, para birimi, KDV ve ödeme koşulları.

Eksik bilgiler eksik kalır. Veri çıkarma kuralları; modele vergi numarası, plaka, fiyat veya kaynakta bulunmayan başka herhangi bir değeri kesinlikle tahmin etmemesini açıkça belirtir.

Asıl verimli çalışma inceleme ekranında gerçekleşir

Dosyayı okumak işin yalnızca ilk yarısıdır. LiteTMS ardından çıkarılan verileri şirkette halihazırda kayıtlı verilerle karşılaştırır.

Cari hesaplar vergi numarasına veya şirket adına göre eşleştirilebilir. Duraklar gerçek konumlarla çözümlenir. Araç plakaları filo kayıtlarıyla kontrol edilir. İnceleme ekranı; kesin bir eşleşmeyi, bir öneriyi ve henüz eşleşmemiş bir öğeyi birbirinden ayırır.

Bu ayrım büyük önem taşır. Her kutuyu kendinden emin şekilde dolduran bir sistem, maliyetli hataları gizleyebilir. LiteTMS ise bunun yerine net bir çalışma özeti sunar: Hangi belgeler okundu, neler çıkarıldı, neler eşleştirildi, neler yalnızca bir öneri niteliğinde ve neler hâlâ manuel bir karar gerektiriyor.

Forwarder, önerilen başka bir cariyi seçebilir, doğru konumu arayabilir, çıkarılan yük veya finans değerlerini düzeltebilir ve tanınan bir aracı atayıp atamayacağına karar verebilir. Kullanıcı, ancak bu incelemeden sonra siparişi onaylar ve standart LiteTMS sipariş oluşturma arayüzü üzerinden kaydeder.

Şu anda neleri test ediyoruz

Sistem LiteTMS üzerinde çalışıyor ve sipariş oluşturmanın standart bir parçası haline gelmeden önce son testlerinden geçiyor. Taşımacılık şirketlerinden gelen belgeler büyük farklılıklar gösterir. Temiz bir dijital PDF, fotoğraflanmış bir sayfa, bir e-posta zinciri veya el yazısıyla notlar düşülmüş bir tarama tamamen farklı zorluklar barındırır.

Yalnızca veri çıkarma doğruluğunu denetlemiyoruz. Eşleştirme özetinin yeterince şeffaf olup olmadığını, zayıf önerilerin net bir şekilde işaretlenip işaretlenmediğini ve bir forwarder'ın olası bir istisnayı sıfırdan sipariş yazmaya kıyasla daha hızlı düzeltip düzeltemediğini test ediyoruz.

Özelliği kademeli olarak kullanıma sunuyor ve daha fazla belge düzenine karşı deniyoruz. Bu da genel lansman öncesinde eşleştirme özetini ve manuel düzeltme akışını iyileştirmemiz için bize zaman tanıyor.

Bu yenilik bir forwarder'ın gününü neden değiştirir

Manuel giriş, dikkati iki kez böler. Forwarder önce belgeyi okur. Ardından isimleri, adresleri, tarihleri, referansları, yükü ve navlun fiyatlarını TMS'e kopyalarken belgeyi bir kez daha okur. İşin asıl zor kısmı ancak yazma işlemi bittikten sonra başlar.

Yapay zekâ ile sipariş aktarımı bu dikkati istisnalara odaklar. Belge bir taslağa dönüşür, şirket verileri mümkün olan yerlerde eşleştirilir ve forwarder sadece kısa bir karar listesini gözden geçirir. Matchcode özelliği de aynı kolaylığı tekrarlayan işler için diğer yönden sağlar: Boş bir form yerine güvenilir bir dahili şablonla başlamak.

Önemsediğimiz verimlilik artışı tam olarak budur: Daha az kopyalama, lojistik uzmanlığı ve muhakeme gerektiren işlere daha fazla zaman.

Yapay zekâ aktarıcısı son test aşamasında olup yakında standart sipariş oluşturma akışına dahil edilecektir. Bir LiteTMS çalışma alanı oluşturabilir ve gelişmeleri blogumuzdan takip edebilirsiniz.

SSS

LiteTMS bir PDF veya e-postadan sipariş oluşturabilir mi?

Şu anda test edilmekte olan yapay zekâ aktarıcısı; PDF'leri, görselleri, ofis belgelerini ve EML e-posta dosyalarını okuyarak yapılandırılmış tek bir sipariş taslağı hazırlayabilir. LiteTMS siparişi oluşturmadan önce kullanıcı bu taslağı inceler ve onaylar.

Yapay zekâ siparişi bir forwarder kontrol etmeden mi oluşturur?

Hayır. LiteTMS öncelikle çıkarılan verileri, eşleşmeleri, önerileri ve çözümlenmemiş öğeleri gösterir. Forwarder gerekli düzeltmeleri yapar ve siparişi açıkça onaylar.

LiteTMS bir cariyi veya adresi eşleştiremediğinde ne olur?

İnceleme ekranı, sonuç kesinmiş gibi davranmak yerine öğeyi öneri veya eşleşmemiş olarak işaretler. Kullanıcı başka bir alternatifi seçebilir, doğru kaydı arayabilir veya eksik verileri manuel olarak ekleyebilir.

Yapay zekâ ile sipariş aktarımının Matchcode'dan farkı nedir?

Matchcode, kayıtlı bir LiteTMS sipariş şablonundan yola çıkar ve tekrarlayan işler için uygundur. Yapay zekâ ile sipariş aktarımı ise harici bir belgeden başlar ve orada bulduğu bilgilerden bir taslak hazırlar.