Pontos problemáticos do processamento de dados no setor de logística
Milhares de digitalizações/fotos contendo informações como número da carta de porte, peso, destinatário etc. precisam ser processadas todos os dias, e é difícil para as ferramentas tradicionais de OCR se adaptarem às diferenças de formatação das diferentes empresas de courier.
Caminho de implementação de ponta a ponta
1. configuração de extração inteligente
- Criar conjuntos de instruções específicas de logística (por exemplo, "número do conhecimento de embarque | peso | código postal de destino")
- Treinamento para reconhecer logotipos de empresas de logística comuns (mais de 20 modelos para SF/Deppon etc.)
2. otimização do processamento em lote
- Configurar regras de automação:
- Processamento automático dos documentos acumulados do dia durante a noite
- Alertas acionados para pacotes com mais de 10 kg - Interface com o sistema TMS: transmissão em tempo real de dados extraídos por meio de APIs
3. mecanismos de tratamento de exceções
- Ativação da fila de revisão manual para waybills danificados
- Processamento automático de aprimoramento para imagens borradas (Contraste + 30%)
Benefícios reais
Após o uso por uma empresa de logística internacional:
- Redução nos custos de entrada de dados ¥32.000/mês
- Redução do índice de reclamações de clientes 45%
Essa resposta foi extraída do artigoCloudsquid: faça upload de documentos e descreva os requisitos para a extração inteligente de dados estruturadosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como as ferramentas de IA podem ser aplicadas no setor de logística para automatizar o processamento de dados de waybill?
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