Dokumentenverarbeitung für
Transport und Logistik

Fokus der Branche: Transport und Logistik

Die Dokumentenverarbeitung in der Transport- und Logistikbranche ist traditionell auf ein umfangreiches Management papierbasierter Dokumente ausgerichtet und aktuell werden Daten aus Dokumenten mit einfachen Dokumentenmanagementsystemen (DMS) wie Datenspeicher aufbewahrt und verwaltet. Statt den gesamten Inhalt eines Dokuments zu speichern, werden nur die Metadaten des Dokuments gespeichert. Unterlagen sind über mehrere Datenspeicher verteilt und es gibt keinen zentralen Zugangspunkt für eine Zusammenarbeit oder Analysen. Das hat weniger transparente Dokumenteninformationen und dokumentgesteuerte Arbeitsabläufe zur Folge. Dieser Umstand kann kostspielig, ineffizient und zeitaufwendig für verantwortlichen Personen sein, wenn sie Daten aus den Dokumenten abrufen möchten.

Jedes System zur Dokumentenverarbeitung in der Branche muss zwei unterschiedliche Dokumententypen verarbeiten: strukturierte Dokumente (wie Frachtbriefe) und unstrukturierte Dokumente (wie Packlisten). Außerdem muss das System unterschiedliche Dokumentinhalte, Dokumenttypen und Dokumentquellen unterstützen. Das Dokumentenverarbeitungssystem arbeitet nicht direkt mit den Daten des Dokuments. Stattdessen verarbeitet es die Dokumentendaten, um mehrere Aktionen oder Dokumente zu erstellen, die den Logistikprozess vorantreiben. Damit Speditionsunternehmen zum Beispiel Frachtzahlungen für erstellte Frachtbriefe von Speditionen leisten können, müssen sie zunächst den Inhalt der Dokumente aus dem Datenspeicher abrufen und dann in eine Standardvorlage umformatieren. Dieser dokumentengesteuerte Prozess wiederholt sich für jedes Speditionsunternehmen. Er ist für die verantwortlichen Personen arbeitsintensiv und hat nur einen geringen Wert für die Dokumentenverarbeitung.

Die Transport- und Logistikbranche nutzt für die Dokumentenverarbeitung zurzeit ineffiziente Batch-Prozesse, um Daten aus Dokumenten zu verarbeiten. Vor der eigentlichen Datenextraktion ist immer ein Eingreifen durch Personen notwendig. Der Ablauf der Dokumentenverarbeitung umfasst mehrere Schritte, um den Inhalt des Dokuments in Aktionen umzuwandeln, und ist sehr zeitaufwendig. Das Verfahren nutzt darüber hinaus ineffiziente Dokumentenformate wie PDF-Dateien, die sich nicht einfach so zusammenführen oder umwandeln lassen.

Die Kombination von Dokumentendaten aus papierbasierten und elektronischen Dokumenten im System eines Transport- und Logistikunternehmens kann nur wenige Tausend bis hin zu mehr als einer halben Million Dokumentensätze umfassen. Diese Datenmenge wächst immer weiter an, weil das Dokumentenvolumen zunimmt und neue Dokumententypen erstellt werden.

Dadurch wird die Dokumentenverarbeitung in der Transport- und Logistikbranche zu einer großen Herausforderung für die verantwortlichen Personen. Ineffiziente Vorgänge verursachen einen zusätzlichen Zeit-, Kosten- und Wartungsaufwand für manuelle Prozesse, die in der Regel fehleranfällig sind. Währenddessen haben die verantwortlichen Personen Schwierigkeiten, Dokumentendaten in den Datenspeichern zu finden, und kennen oftmals den Inhalt der Dokumente nicht. Ohne automatisierte Dokumentenverarbeitung besteht die Gefahr, Wettbewerbsvorteile an die Konkurrenz zu verlieren.

Intelligent Document Processing (IDP) ist ein dokumentenzentriertes System, das unstrukturierte Daten aus Dokumenten in ein strukturiertes Dokumentenformat wie XML oder JSON konvertiert und eine Dokumentenanalyse durchführt. IDP kombiniert Technologien für die Dokumentenverarbeitung, das Dokumentenmanagement und maschinelles Lernen, um jede Art von Dokumentendaten, jedes Format und jede Dokumentenherkunft zu verarbeiten. Sie umfasst Tools für die Dokumentenanalyse, die strukturierten und unstrukturierten Dokumenteninhalt im selben System analysieren und so die Leistung des dokumentengesteuerten Workflows verbessern.

Play

DocDigitizer simuliert, was der menschliche Verstand tut: Das System berücksichtigt semantische und strukturelle Informationen und setzt diese Informationen zur Datenerfassung mit unübertroffener Präzision ein. Die Zukunft der Transport- und Logistikbranche liegt in der Rationalisierung der Teile der Prozesse, die im Handumdrehen bewältigt werden können.

Chart

Das System von DocDigitizer hat Lösungen, wo Ihr herkömmliches Dokumentenmanagementsystem nur mehr Probleme schafft. Im Gegensatz zu den meisten Technologien zur Datenextraktion oder OCR-Engines kann die auf maschinellem Lernen basierende Datenerfassungs-Engine von DocDigitizer Informationen aus den semantischen Mustern im Dokument verstehen und erfassen. Sie lernt fortlaufend und generiert so fehlerfreie Ergebnisse aus unstrukturierten Daten, die von Ihrem Unternehmen verarbeitet werden können.

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