L'elaborazione dei Documenti di Trasporto (DDT) è un processo cruciale per archiviare e inserire correttamente i dati relativi alle merci in transito all'interno di un sistema gestionale o di un Warehouse Management System (WMS).
Tuttavia, l’attività di data entry può richiedere un considerevole impiego di tempo e risorse umane. Ma cosa succederebbe se fosse possibile ridurre del 60% il tempo necessario per il data entry dei DDT? Qui entra in gioco l'Intelligenza Artificiale (AI) di Wenda, una soluzione innovativa che promette di trasformare questo processo.
Esploriamo dunque le sfide insite nell'elaborazione manuale dei DDT e sottolineiamo l'importanza di adottare soluzioni automatizzate per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del processo. Discuteremo i limiti della tradizionale procedura di data entry e la necessità di implementare nuove soluzioni che semplifichino e velocizzino l'elaborazione dei DDT.
Ci concentreremo poi sull'AI di Wenda come soluzione innovativa per superare le sfide del data entry dei DDT. Le caratteristiche e le funzionalità avanzate dell'AI di Wenda consentono infatti di automatizzare il processo di acquisizione e inserimento dei dati dai DDT, e aiutano a ridurre significativamente il tempo necessario per il data entry, liberando risorse umane per attività più strategiche e ad alto valore aggiunto.
Presentiamo infine un caso d'uso concreto dell'AI di Wenda nell'elaborazione dei DDT: attraverso un esempio pratico, vedremo i vantaggi tangibili che le aziende possono ottenere utilizzando questa soluzione.
Tra i risultati ottenuti da aziende che hanno adottato l'AI di Wenda per l'elaborazione dei DDT, evidenziamo l'efficacia della soluzione nel ridurre notevolmente i tempi di inserimento dei dati e migliorare l'efficienza complessiva del processo.
Nel settore della logistica e della supply chain, l'elaborazione dei Documenti di Trasporto (DDT) rappresenta una fase cruciale per garantire la corretta gestione delle merci e dei flussi di lavoro. Tuttavia, la tradizionale operazione di data entry dei dati contenuti nei DDT può richiedere un considerevole impegno di tempo e risorse, rallentando le attività di back office e limitando la produttività complessiva dell'azienda.
Ma l'avvento delle soluzioni automatizzate basate sull'Intelligenza Artificiale offre nuove opportunità per velocizzare l'elaborazione dei DDT e semplificare la gestione dei documenti di trasporto. Queste soluzioni consentono di elaborare i DDT in modo rapido ed efficiente, archiviando automaticamente i dati rilevanti e inserendoli direttamente nel gestionale (ERP), nel Warehouse Management System (WMS) o nel Transportation Management System (TMS).
L'implementazione di tali soluzioni automatizzate può portare a notevoli benefici, tra cui una drastica riduzione del tempo necessario per la data entry dei DDT, fino al 60% in meno: “La combinazione di significativi risparmi sul costo del lavoro, creazione di nuovi posti di lavoro e aumento della produttività, fa pensare a un boom della produttività del lavoro come quelli che hanno seguito l'emergere di precedenti tecnologie di uso generale come il motore elettrico e il personal computer”1.
Questo permette alle aziende di ottimizzare le risorse, concentrandosi su attività di maggior valore aggiunto e liberando il personale da compiti ripetitivi e noiosi.
I documenti di trasporto, tuttavia, sono solo una delle molte forme di documenti che possono beneficiare dell'elaborazione automatizzata basata sull'AI.
Queste soluzioni sono in grado di gestire una vasta gamma di documenti, tra cui prove di consegna, fatture, lettere di vettura aerea e molti altri, semplificando e velocizzando l'intero flusso di lavoro documentale.
In breve, l'automazione documentale rappresenta un passo fondamentale nella trasformazione digitale delle aziende e nella loro capacità di rimanere competitive sul mercato. L'eliminazione delle attività ripetitive e la gestione automatica dei documenti consentono di aumentare la produttività del personale e di migliorare la qualità del lavoro svolto.
Grazie all'integrazione di strumenti di data entry automatica basati sull'AI, le aziende possono ridurre gli errori umani, aumentare l'efficienza operativa e migliorare la precisione dei dati. Ciò si traduce in una maggiore agilità aziendale, una migliore gestione delle scorte e una maggiore soddisfazione dei clienti.
“L'automazione documentale rappresenta un passo fondamentale nella trasformazione digitale delle aziende e nella loro capacità di rimanere competitive sul mercato.”
È dunque evidente come l'utilizzo di soluzioni automatizzate basate sull'Intelligenza Artificiale per l'elaborazione dei DDT rappresenta un modo efficace per velocizzare il processo di data entry, elaborare i documenti di trasporto e ridurre del 60% il tempo richiesto per le attività di back office.
Queste soluzioni permettono alle aziende di semplificare le operazioni, migliorare la produttività complessiva2 e offrire un servizio più efficiente e accurato ai propri clienti.
Passiamo ora alla AI di Wenda, e vediamo come questa soluzione rappresenti un'opzione ideale per risparmiare tempo e aumentare la produttività.
L'AI di Wenda rappresenta una soluzione innovativa per ottimizzare la gestione dei documenti di trasporto, consentendo alle aziende di risparmiare tempo, ridurre gli errori di data entry e aumentare la produttività complessiva del back-office.
Il modello di AI sviluppato da Wenda per l'elaborazione dei documenti di trasporto è basato sulla visione artificiale (anche detta computer vision3), permettendo di individuare ed estrarre automaticamente i dati dai documenti stessi. Questo approccio consente di riconoscere informazioni rilevanti sia dalla testata che dal dettaglio del documento, come la data e l'ora del trasporto, il nome del mittente, l'indirizzo di consegna, il peso della merce e molti altri dettagli specifici. Inoltre, Wenda ha sviluppato modelli di AI specializzati per diversi mercati, considerando le differenze nei dati da estrarre per prodotti alimentari, metalmeccanici o plastici – ad esempio, il peso delle arance è differente dal diametro dell'acciaio, e nei prodotti plastici si trovano misure in micron.
Grazie a questa specializzazione, Wenda è in grado di fornire modelli di AI adatti alle specifiche esigenze di ogni settore.
La tecnologia all'avanguardia alla base di Wenda sfrutta l'Intelligenza Artificiale per l'elaborazione e la gestione dei documenti, grazie a un approccio denominato Intelligent Document Processing (IDP). Questa tecnologia è in grado di riconoscere e estrarre informazioni da diverse tipologie di documenti, come testo, immagini e tabelle, consentendo di utilizzarle in altre applicazioni aziendali.
I benefici dell'AI di Wenda sono molteplici. Innanzitutto, consente di ridurre gli errori di data entry, garantendo l'accuratezza e l'integrità dei dati estratti dai documenti di trasporto. Inoltre, l'adozione di Wenda porta a una riduzione del 60% del tempo richiesto per le attività di data entry nel back-office, liberando le risorse umane per compiti più strategici. Grazie alla continuità delle operazioni 24/7 offerta dall'AI di Wenda, i trasportatori, i 3PL e i produttori possono facilmente leggere e processare i documenti di trasporto forniti dai committenti o verificare la corrispondenza tra la merce consegnata e l'ordine, a prescindere dal proprio fuso orario o da quello del committente.
In sintesi, l'AI di Wenda è una soluzione all'avanguardia per l'elaborazione automatizzata dei documenti di trasporto, consentendo di ridurre gli errori di data entry, migliorare l'efficienza operativa e ottenere un notevole aumento della produttività.
Andiamo dunque più a fondo ed esploriamo un caso d'uso reale di Wenda AI Document Processing, per evidenziare concretamente come questa soluzione abbia contribuito a migliorare le operazioni aziendali e ottenere risultati significativi.
Wenda offre una soluzione completa per l'elaborazione automatizzata dei documenti di trasporto attraverso l'utilizzo del suo avanzato modello di Intelligenza Artificiale.
Questo modello di AI per la supply chain è progettato specificamente per leggere e comprendere in modo automatico i dati presenti nei documenti di trasporto, sia dalla testata che dal dettaglio. La potenza della visione artificiale consente di individuare ed estrarre informazioni essenziali come la data e l'ora del trasporto, il nome del mittente, l'indirizzo di consegna, il peso della merce e molti altri dettagli rilevanti.
Inoltre, come già anticipato, l'AI di Wenda si basa sulla tecnologia IDP, che consente di riconoscere ed estrarre informazioni da diversi tipi di documenti, come testo, immagini e tabelle, rendendole disponibili per essere utilizzate in altre applicazioni aziendali come l’ERP, il WMS o il TMS.
Il processo di utilizzo dell'AI di Wenda segue diverse fasi.
Inizialmente, i documenti di trasporto vengono digitalizzati mediante la scansione in formati digitali come il PDF, consentendo una conservazione sicura e un'elaborazione automatizzata. Successivamente, viene selezionato il modello di AI specializzato più adatto al tipo di DDT e al settore specifico, in modo da garantire la comprensione accurata dei termini specifici della industry.
Nella fase di ottimizzazione, vengono preparati i documenti digitali per il modello di AI: questo modulo si assicura che i documenti abbiano un layout standard, migliora la qualità delle scansioni e rende i dati pronti per l'Intelligenza Artificiale.
Una volta che i documenti sono pronti, il modello di AI specializzato entra in azione: analizza i documenti di trasporto e utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e di Machine Learning per identificare ed estrarre i dettagli rilevanti come indirizzi, informazioni sui prodotti, pesi/dimensioni e riferimenti/SKU.
Così, la comprensione del contesto permette di estrarre le informazioni più significative dal documento di trasporto.
Successivamente, nella fase di post-elaborazione e strutturazione dell'output, i dati grezzi estratti da Wenda Elaborazione AI dei documenti vengono organizzati e strutturati in base alle esigenze specifiche del cliente. Vengono eseguite ulteriori convalide o standardizzazioni per garantire la qualità dei dati. L'output risultante è compatibile con i sistemi interni dell'azienda, come il sistema di gestione del magazzino (WMS), il sistema di gestione dei trasporti (TMS), l'ERP e altri.
Infine, i dati strutturati dei documenti di trasporto vengono condivisi con le applicazioni aziendali e integrati nei processi di supply chain, in modo da poter aggiornare direttamente i sistemi IT, attivare automazioni di processo e migliorare l'efficienza complessiva delle operazioni.
L'utilizzo dell'elaborazione AI dei documenti di Wenda, tramite l'estrattore di dati da DDT, consente quindi di ottimizzare i processi di supply chain, ridurre gli errori di data entry e garantire una gestione efficiente dei documenti di trasporto, facilitando così il flusso di informazioni e contribuendo a un'operatività più fluida e produttiva.
In conclusione, la piattaforma cloud di Wenda offre un'esperienza unica ai professionisti della supply chain e della logistica in numerosi settori, e può apportare diversi vantaggi:
L'elaborazione automatizzata dei Documenti di Trasporto con l'Intelligenza Artificiale di Wenda rappresenta un'innovativa soluzione per ridurre del 60% il tempo di data entry e migliorare l'efficienza complessiva del processo. Grazie alla capacità di riconoscere e estrarre automaticamente i dati dai DDT, l'AI di Wenda semplifica e accelera l'acquisizione e l'inserimento delle informazioni negli ERP, nei WMS o nei TMS.
Questo permette alle aziende di ottimizzare le risorse umane, liberandole da compiti ripetitivi per concentrarsi su attività più strategiche e maggior valore aggiunto.
L'AI di Wenda offre numerosi vantaggi, tra cui una riduzione del 60% del tempo necessario per il data entry, una maggiore precisione dei dati, una diminuzione degli errori umani e una migliore gestione dei documenti di trasporto.
Grazie alla sua tecnologia all'avanguardia e alla specializzazione per diversi settori, Wenda rappresenta un'opzione ideale per le aziende che desiderano ottimizzare l'elaborazione dei DDT, migliorare l'efficienza operativa e offrire un servizio più efficiente e accurato ai propri clienti.
1. Vedi il report di Goldman Sachs, (J. Briggs, D. Kodnani), The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth, 2023
2. Vedi l’articolo di Datagraphic intitolato How Does Automation Help Boost Employee Productivity?
3. Vedi l’articolo di IBM intitolato Cos'è la Computer Vision: “La visione artificiale è un campo dell'intelligenza artificiale (IA) che permette ai computer e ai sistemi di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi - e intraprendere azioni o formulare delle segnalazioni sulla base di tali informazioni. Se l'IA permette ai computer di pensare, la computer vision permette loro di vedere, osservare e capire.”