El tratamiento de los albaranes es un proceso crucial para almacenar e introducir correctamente los datos de las mercancías en tránsito en un sistema de gestión o un sistema de gestión de almacenes (SGA).
Sin embargo, las actividades de introducción de datos pueden requerir mucho tiempo y mano de obra. Pero, ¿y si fuera posible reducir el tiempo necesario para la introducción de datos en un 60%? Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA) de Wenda, una solución innovadora que promete transformar este proceso.
Por ello, analizaremos los retos inherentes al procesamiento manual de los albaranes y haremos hincapié en la importancia de adoptar soluciones automatizadas para mejorar la eficacia y precisión del proceso. Discutiremos las limitaciones del procedimiento tradicional de introducción de datos y la necesidad de implantar nuevas soluciones que simplifiquen y agilicen el procesamiento de datos de estos documentos.
A continuación, nos centraremos en la IA de Wenda como solución innovadora para superar los retos de la introducción de datos.
Las características y funcionalidades avanzadas de IA de Wenda automatizan el proceso de captura e introducción de datos de albaranes y ayudan a reducir significativamente el tiempo necesario liberando recursos humanos para actividades más estratégicas y de alto valor añadido.
Por último, presentamos un caso de uso concreto de la IA de Wenda en el procesamiento de las listas de mercancía que contemplan los albaranes: a través de un ejemplo práctico, veremos los beneficios tangibles que las empresas pueden conseguir utilizando esta solución.
Entre los resultados obtenidos por las empresas que han adoptado la IA de Wenda para el procesamiento de albaranes, destaca la eficacia de la solución para reducir significativamente los tiempos de introducción de datos y mejorar la eficiencia global del proceso.
En el sector de la logística y la cadena de suministro, la tramitación de los documentos de transporte (conocimientos de embarque) es un paso crucial para garantizar la correcta gestión de las mercancías y los flujos de trabajo. Sin embargo, la operación tradicional de introducción de los datos contenidos en los conocimientos de embarque puede requerir una dedicación considerable de tiempo y recursos, ralentizando las actividades administrativas y limitando la productividad global de la empresa.
Pero la llegada de soluciones automatizadas basadas en la Inteligencia Artificial ofrece nuevas oportunidades para acelerar la tramitación de los albaranes y simplificar la gestión de los documentos de transporte. Estas soluciones permiten procesar los albaranes de forma rápida y eficaz, almacenando automáticamente los datos pertinentes e introduciéndolos directamente en el ERP, el sistema de gestión de almacenes (SGA) o el sistema de gestión del transporte (TMS).
La implantación de este tipo de soluciones automatizadas puede reportar importantes beneficios, entre ellos una drástica reducción del tiempo necesario para la introducción de datos de albaranes, hasta un 60% menos: "La combinación de un importante ahorro de costes laborales, la creación de nuevos puestos de trabajo y el aumento de la productividad sugiere un auge de la productividad laboral como los que siguieron a la aparición de anteriores tecnologías de uso general, como el motor eléctrico y el ordenador personal"1.
Esto permite a las empresas optimizar los recursos, centrándose en actividades de mayor valor añadido y liberando al personal de tareas repetitivas y aburridas.
Sin embargo, los documentos de transporte son sólo uno de los muchos tipos de documentos que pueden beneficiarse del procesamiento automatizado basado en IA.
Estas soluciones pueden gestionar una amplia gama de documentos, incluidos comprobantes de entrega, facturas, guías aéreas y muchos más, simplificando y agilizando todo el flujo de trabajo documental.
En definitiva, la automatización de documentos es un paso clave en la transformación digital de las empresas y su capacidad para seguir siendo competitivas en el mercado. La eliminación de tareas repetitivas y la gestión automatizada de documentos permiten aumentar la productividad del personal y mejorar la calidad del trabajo.
Mediante la integración de herramientas automatizadas de introducción de datos basadas en IA, las empresas pueden reducir los errores humanos, aumentar la eficiencia operativa y mejorar la precisión de los datos. Esto se traduce en una mayor agilidad empresarial, una mejor gestión del inventario y una mayor satisfacción del cliente.
“La automatización de documentos representa un paso fundamental en la transformación digital de las empresas y su capacidad para seguir siendo competitivas en el mercado.”
Por lo tanto, está claro que el uso de soluciones automatizadas basadas en IA para el procesamiento de las listas de materiales es una forma eficaz de acelerar el proceso de introducción de datos, procesar los documentos de transporte y reducir el tiempo necesario para las actividades administrativas en un 60%.
Estas soluciones permiten a las empresas agilizar las operaciones, mejorar la productividad global2 y ofrecer un servicio más eficaz y preciso a sus clientes.
Pasemos ahora a la IA de Wenda, y veamos cómo esta solución es una opción ideal para ahorrar tiempo y aumentar la productividad.
La IA de Wenda ofrece una solución innovadora para optimizar la gestión de los documentos de transporte, ahorrar tiempo, reducir los errores de introducción de datos y aumentar la productividad general de la administración.
El modelo de IA desarrollado por Wenda para el tratamiento de los documentos de transporte se basa en la visión por ordenador (también llamada computer vision3), que permite identificar y extraer automáticamente datos de los propios documentos. Este enfoque permite reconocer información relevante tanto del encabezamiento como de los detalles del documento, como la fecha y hora del transporte, el nombre del remitente, la dirección de entrega, el peso de la mercancía y muchos otros detalles específicos. Además, Wenda ha desarrollado modelos de IA especializados para distintos mercados, teniendo en cuenta las diferencias en los datos que deben extraerse para productos alimentarios, metálicos o plásticos; por ejemplo, el peso de las naranjas es distinto del diámetro del acero, y las medidas en micras se encuentran en los productos plásticos.
Gracias a esta especialización, Wenda puede ofrecer modelos de IA adaptados a las necesidades específicas de cada sector.
La tecnología punta de Wenda aprovecha la Inteligencia Artificial para el tratamiento y la gestión de documentos, mediante un enfoque denominado Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP). Esta tecnología es capaz de reconocer y extraer información de distintos tipos de documentos, como texto, imágenes y tablas, lo que permite utilizarlos en otras aplicaciones empresariales.
Las ventajas de la IA de Wenda son numerosas. En primer lugar, reduce los errores de introducción de datos, garantizando la exactitud e integridad de los datos extraídos de los documentos de transporte. Además, la adopción de Wenda supone una reducción del 60% del tiempo en la introducción de datos de oficina, lo que libera recursos humanos para tareas más estratégicas. Gracias a la continuidad 24/7 de las operaciones que ofrece la IA de Wenda, transportistas, 3PL y fabricantes pueden leer y procesar fácilmente los documentos de transporte facilitados por los comitentes o comprobar la correspondencia entre la mercancía entregada y el pedido, independientemente de su zona horaria o la del cliente.
En resumen, la IA de Wenda proporciona una solución de vanguardia para el procesamiento automatizado de documentos de transporte, reduciendo los errores de introducción de datos, mejorando la eficiencia operativa y logrando importantes aumentos de productividad.
Así que profundicemos y exploremos un caso de uso real del procesamiento de documentos con Wenda IA, para destacar concretamente cómo esta solución ha ayudado a mejorar las operaciones empresariales y a lograr resultados significativos.
Wenda ofrece una solución completa para el tratamiento automatizado de documentos de transporte mediante el uso de su avanzado modelo de Inteligencia Artificial.
Este modelo de IA para la cadena de suministro está específicamente diseñado para leer y comprender automáticamente los datos de los documentos de transporte, tanto el encabezamiento como los detalles. El poder de la visión por ordenador permite identificar y extraer información esencial como la fecha y hora del transporte, el nombre del expedidor, la dirección de entrega, el peso de la mercancía y muchos otros detalles relevantes.
Además, como ya se ha mencionado, la IA de Wenda se basa en la tecnología IDP, que le permite reconocer y extraer información de distintos tipos de documentos, como texto, imágenes y tablas, lo que permite utilizarlos en otras aplicaciones empresariales como ERP, WMS o TMS.
En la fase de optimización, los documentos digitales se preparan para el modelo de IA: este módulo garantiza que los documentos tengan un diseño estándar, mejora la calidad de los escaneados y prepara los datos para la IA.
Una vez que los documentos están listos, el modelo especializado de IA entra en acción: analiza los albaranes y utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para identificar y extraer detalles relevantes como direcciones, información sobre productos, pesos/tamaños y referencias/SKU.
Así, la comprensión del contexto permite extraer del documento de transporte la información más significativa.
Posteriormente, en la fase de postprocesamiento y estructuración de los resultados, los datos brutos extraídos del procesamiento de documentos de Wenda AI se organizan y estructuran de acuerdo con los requisitos específicos del cliente. Para garantizar la calidad de los datos, se procede a su validación o normalización. El resultado es compatible con los sistemas internos de la empresa, como el sistema de gestión de almacenes (SGA), el sistema de gestión de transportes (TMS), el ERP y otros.
Por último, los datos estructurados de los documentos de transporte se comparten con las aplicaciones empresariales y se integran en los procesos de la cadena de suministro, de modo que los sistemas informáticos pueden actualizarse directamente, pueden activarse las automatizaciones de procesos y puede mejorarse la eficacia general de las operaciones.
En conclusión, la plataforma en la nube de Wenda ofrece una experiencia única a los profesionales de la cadena de suministro y la logística de muchos sectores, y puede aportar varias ventajas:
El procesamiento automatizado de los albaranes con la Inteligencia Artificial de Wenda es una solución innovadora para reducir el tiempo de entrada de datos en un 60% y mejorar la eficiencia general del proceso. Con la capacidad de reconocer y extraer automáticamente los datos de los albaranes, la IA de Wenda simplifica y acelera la captura y entrada de información en ERPs, WMSs o TMSs.
Esto permite a las empresas optimizar sus recursos humanos, liberándolos de tareas repetitivas para centrarse en actividades más estratégicas y de mayor valor añadido.
La IA de Wenda ofrece numerosas ventajas, como una reducción del 60% del tiempo de introducción de datos, una mayor precisión de los datos, una reducción de los errores humanos y una mejor gestión de los documentos de transporte.
Gracias a su tecnología de vanguardia y a su especialización para distintos sectores, Wenda es una opción ideal para las empresas que desean optimizar la tramitación de documentos de transporte, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer un servicio más eficaz y preciso a sus clientes.
1. Véase el informe de Goldman Sachs, (J. Briggs, D. Kodnani), The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth, 2023
2. Véase el artículo de Datagraphic titulado How Does Automation Help Boost Employee Productivity?
3. Véase el artículo de IBM titulado ¿Qué es la visión artificial?: “La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores y sistemas extraer información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y tomar medidas o realizar recomendaciones en función de esa información. Si la IA permite a los ordenadores pensar, la visión artificial les permite ver, observar y comprender.”