Per le aziende che si occupano di logistica, la gestione dei dati – e in particolare dei dati di spedizione – richiede molte risorse umane, tempo e precisione.
Le operazioni di data entry dai Documenti di Trasporto (DDT) ai Gestionali di Magazzino (Warehouse Management System, WMS) devono essere condotte con un alto livello di efficienza nell'elaborazione e nella gestione dei dati.
L’elaborazione dei dati contenuti nei documenti di trasporto e il loro inserimento nei WMS possono sì essere eseguiti manualmente, ma questo può portare a perdite di tempo, errori e inefficienze generali.
Considerato l’enorme volume di documenti che una qualsiasi azienda logistica si trova oggi a dover gestire, emerge prepotentemente la necessità di velocizzare l'elaborazione dei DDT, e questa urgenza richiede soluzioni più avanzate rispetto alla semplice gestione cartacea dei documenti.
Tra le varie soluzioni tecnologiche, l'impiego dell'Intelligenza Artificiale (AI) è una tendenza sempre più diffusa nel settore della supply chain e della logistica: combinando l'automazione dei processi e delle soluzioni tecnologiche basate sull'AI, le operazioni di data entry manuale possono essere semplificate, automatizzate e rese molto più efficienti.
Vediamo dunque come la gestione manuale dei dati contenuti nei DDT incorra in problemi di tempo e risorse, ed evidenziamo come ai supply chain manager o ai logistics manager convenga operare un pivot nei propri processi interni, mettendo da parte le operazioni di trasferimento manuale dei dati dal DDT al software ERP o WMS e lasciando che sia l’AI a farlo al posto dei lavoratori addetti a questa attività altamente time-consuming.
Il documento di trasporto, o bolla di consegna, è un documento che deve essere emesso dalle aziende per giustificare o provare il trasferimento da un luogo all'altro di merci o materie prime che sono oggetto di una transazione commerciale, anche nel caso di due stabilimenti della stessa azienda.
Il processo di data entry delle informazioni sui documenti di trasporto in un WMS è una delle attività più critiche nella logistica. La gestione dei dati di spedizione richiede la registrazione accurata di tutti i dettagli del carico al fine di garantire una corretta tracciabilità.
Uno dei metodi più tradizionali è l'estrazione manuale dei dati: un operatore umano deve guardare il DDT e inserire o copiare i dati nel gestionale e nel WMS manualmente.
Però il data entry manuale dei dati dei documenti di trasporto negli ERP o nei WMS può causare diverse problematiche.
In primo luogo, queste operazioni necessitano di molte risorse umane, che potrebbero essere utilizzate in attività a maggior valore aggiunto. Inoltre, se si considera il grande volume di spedizioni che un'azienda di logistica deve gestire quotidianamente, la maggior parte delle risorse sarebbero destinate all'attività di data entry, rallentando il processo e bloccando grandi quote di capitale.
Inoltre, il processo di data entry manuale richiede molto tempo. Ciò porta a un aumento dei tempi di consegna e alla possibilità di errori dovuti alla fatica e alla distrazione dei dipendenti.
In terzo luogo, il processo manuale può causare errori dovuti alla scarsa leggibilità dei DDT o alla debolezza delle linee di comunicazione tra i fornitori dei documenti di trasporto e l'azienda logistica.
Per tutte queste ragioni, la gestione manuale dei dati dei DDT può portare a lentezza, inefficienze e errori che danneggiano l'immagine dell'azienda e la sua redditività.
Elaborare i DDT (archiviare i dati e poi inserirli nel gestionale o nel WMS) è dunque un processo critico per le aziende logistiche, che può essere estremamente time-consuming: il tempo necessario per elaborare questi documenti può influire sull'intero processo logistico e causare ritardi a cascata nella consegna dei prodotti ai clienti.
“La gestione manuale dei dati dei DDT può portare a lentezza, inefficienze e errori che danneggiano l'immagine dell'azienda e la sua redditività.”
Appare dunque chiaro il motivo centrale per cui le aziende della supply chain e della logistica scelgono sempre più le tecnologie di automazione documentale: queste soluzioni offrono una serie di vantaggi rispetto ai processi tradizionali che utilizzano la carta, tra cui una maggiore accuratezza ed efficienza, riduzione dei costi, una maggiore visibilità sulla supply chain, l'eliminazione di compiti ripetitivi per il personale umano a favore di altre attività ad alto valore aggiunto.
La digitalizzazione dei documenti è diventata un processo essenziale per le aziende di vari settori.
Con la digitalizzazione documentale, le aziende di logistica possono assicurarsi di avere le informazioni necessarie quando ne hanno bisogno, per prendere decisioni informate e mantenere il buon funzionamento della loro supply chain.
Molte aziende che devono elaborare i DDT (archiviare i dati, inserirli nel gestionale o nel WMS) devono copiare i dati e compararli manualmente con i dati inviati dal fornitore, e abbiamo già visto che queste attività sono time-consuming e facilmente prone a errori.
Con la crescente necessità di automatizzare l'estrazione dei dati dai documenti di trasporto cartacei, molte organizzazioni si rivolgono a tecnologie innovative per ottimizzare il processo di data entry manuale.
La lettura automatizzata dei documenti e l'inserimento automatico dei dati sono due delle tecnologie che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i loro documenti.
Esistono vari metodi e strumenti per eseguire le attività di lettura dei documenti e di estrazione dei dati, tra cui possiamo evidenziarne i due più popolari:
Il riconoscimento ottico dei caratteri (Optical Character Recognition, OCR) è un metodo che ha guadagnato popolarità negli ultimi anni. Questa tecnologia utilizza algoritmi informatici per riconoscere i caratteri di un documento e convertirli in testo digitale. Sebbene questo metodo sia più veloce e più accurato dell'estrazione manuale dei dati, presenta ancora dei limiti nella gestione di documenti non strutturati o semistrutturati.
L'elaborazione intelligente dei documenti (Intelligent Document Processing, IDP) è un metodo più avanzato che combina l'OCR con tecniche di intelligenza artificiale (AI) e di Machine Learning (ML) per automatizzare l'estrazione dei dati da documenti strutturati e non strutturati. L'IDP può estrarre con precisione i dati da documenti complessi come fatture, contratti e ordini di acquisto. Può anche imparare dai dati passati e migliorare la sua precisione nel tempo.
In ultima istanza, i vantaggi che comporta la digitalizzazione dei DDT sono notevoli.
Prima di tutto, il processo di elaborazione dei DDT diventa automatico, semplificando le operazioni e riducendo l'onere di lavoro sui dipendenti. Si elimina la compilazione manuale dei documenti e si riduce il rischio di errori, permettendo di risparmiare tempo prezioso. Inoltre, la digitalizzazione dei documenti di trasporto consente di avere una visione chiara e immediata dei dati, aumentando la trasparenza nelle operazioni di gestione dei beni e delle merci.
Grazie alla digitalizzazione della gestione manuale dei dati dei DDT, si può ottenere una maggiore efficienza e precisione nelle attività di data entry e una riduzione significativa dei costi aziendali.
Per ovviare ai problemi che abbiamo elencato finora e, al contempo, per raccogliere tutti i benefici della digitalizzazione, è necessario ricorrere all'uso di tecnologie come l'Intelligenza Artificiale per automatizzare e velocizzare il processo di data entry manuale, rivoluzionandolo completamente.
L'AI può essere utilizzata per l’acquisizione di dati dai documenti di trasporto, eliminando la necessità di trascrivere manualmente tutte le informazioni. In questo modo, si può velocizzare l’elaborazione dei DDT, e i tempi necessari all’espletamento dei processi di data entry nei WMS possono essere notevolmente ridotti.
Soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale come WENDA Elaborazione AI dei documenti (IDP) consentono ai supply chain manager o ai logistics manager delle aziende di logistica di estrarre i dati dai documenti e inserirli automaticamente nel gestionale (ERP) e/o nel WMS, indipendentemente da come questi documenti siano strutturati, formattati o digitalizzati.
Tra i benefici dell'implementazione di soluzioni di automazione documentale e di processo basate sull’AI, c’è la possibilità di raggiungere più clienti con meno sforzi: per le aziende di logistica e supply chain, le soluzioni di automazione documentale avranno un impatto diretto sul modo in cui servono e rispondono ai clienti.
L'automazione di metodi manuali che richiedono molto tempo consentirà al personale del servizio clienti di rispondere rapidamente alle richieste e di risolvere i problemi. Questo aiuterà il personale del servizio clienti a utilizzare il proprio tempo per aiutare un maggior numero di clienti durante l'orario di lavoro.
Inoltre, le tecnologie di automazione dei documenti e dei processi non richiedono pause e riposi. In questo modo si assicura ai clienti una disponibilità e una garanzia di servizio 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Anche quando il servizio clienti ha sede in Italia ma il cliente stesso ha sede, per esempio, in Asia o in un altro continente con un fuso orario molto diverso da quello dell’azienda. L'automazione e l'inserimento automatico dei dati possono garantire la continuità del servizio mentre il personale si gode le meritate pause, i fine settimana, i momenti liberi e le vacanze.
Un altro beneficio dell’uso di soluzioni automatizzate basate sull’AI è lo stare al passo con la trasformazione digitale.
I tassi di adozione della generazione automatizzata di documenti continuano a crescere: entro il 2025, il mercato globale dei sistemi di gestione documentale raggiungerà i 10,17 miliardi di dollari con un CAGR del 13%1. Mentre i fornitori di software lanciano sistemi più avanzati, le aziende implementano prontamente le innovazioni proposte. Passano dalla macchinosa gestione dei documenti cartacei alla generazione completamente automatizzata dei documenti. Inoltre, le aziende prevedono di spendere di più per automatizzare i processi aziendali e le innovazioni. Entro il 2026, si prevede che la spesa globale per la trasformazione digitale raggiungerà i 3,4 trilioni di dollari2.
Per inciso, si possono anche impostare flussi di lavoro operativi in base ai dati estratti dai DDT: quando i documenti di trasporto digitali vengono allegati come pdf (o in altri formati) alle e-mail inviate all’azienda logistica, i flussi di lavoro possono essere configurati rapidamente in base a modelli di AI che vengono continuamente addestrati dagli utenti aziendali.
Vedremo però queste tipologie di automazione di processo in un altro articolo.
È evidente dunque che, con la crescente implementazione di soluzioni di automazione documentale e di processo, l'AI può diventare il miglior alleato delle aziende di logistica, permettendo di gestire maggiori volumi di spedizioni con efficienza, aumentare la produttività dei dipendenti (ora spostati su attività a maggior valore aggiunto), ridurre i tempi del ciclo di lavorazione, gli errori e il consumo di carta, e aumentare la soddisfazione del cliente.
In sintesi, le operazioni di data entry dai DDT ai WMS rappresentano una problematica comune per le aziende di logistica, poiché richiedono molte risorse umane e tempo, mentre l'efficienza e la precisione devono essere elevate. Una soluzione può essere la digitalizzazione dei documenti, che può essere ottimizzata attraverso l'uso di tecnologie avanzate come l'Intelligenza Artificiale.
L'AI può automatizzare l'elaborazione dei DDT, eliminando la necessità di trascrivere manualmente negli ERP o nei WMS le informazioni contenute in essi, riducendo i tempi necessari e il rischio di errori. Inoltre, l'automazione dei processi può garantire una maggiore disponibilità del servizio clienti, una migliore efficienza del personale e un risparmio sui costi aziendali.
L'impiego di tecnologie avanzate come l'AI risulta dunque efficace e pratico per le aziende di logistica che intendono migliorare la propria efficienza e le modalità di gestione dei propri documenti.
1. Vedi l’articolo di Inkit intitolato Automated Document Generation in 2022 & Beyond: Technology, Standards, and Market
2. Vedi il report di Statista intitolato Digital transformation - Statistics & Facts