Traitement des documents
dans le domaine du transport et de la logistique

Focus industriel : transport et logistique

Dans le cadre de l’actuel système de traitement des documents dans le domaine du transport et de la logistique, évoluant, traditionnellement, autour de la gestion de nombreux documents en papier, les données issues des documents sont conservées et gérées en utilisant de simples systèmes de gestion de documents (ou DMS), tels que des dépôts de documents. Au lieu de conserver tout le contenu des documents, ils ne gardent que les métadonnées du document. Les documents sont dispersés dans une multitude de dépôts sans aucun point d’accès central pour la collaboration ou les analyses. Il en découle une visibilité réduite des informations des documents et des processus de flux de travail orientés-documents. Cela peut revenir cher, inefficace et long pour que les propriétaires de documents puissent récupérer des données des documents.

Tout système de traitement de documents du secteur doit gérer deux types de documents très différents : les documents structurés (tels que les lettres de transport) et les documents non structurés (tels que les bordereaux d’expédition). Il devrait également prendre en charge une gamme de contenus, types et sources de documents. Ce système de traitement de documents n’agit sur aucune des données directement. Au lieu de cela, il traite les données des documents pour produire une série d’actions ou de documents qui font avancer le processus logistique. Par exemple, afin que les transporteurs paient le fret de lettres de transport générées par le fréteur, ils doivent, avant tout, retirer les contenus de documents issus de dépôts de documents pour, ensuite, les reformater selon le modèle standard. Ce processus orienté-documents se répète pour chaque transporteur, requérant beaucoup de main-d’œuvre de la part des propriétaires des documents avec une très faible valeur de traitement de documents.

Actuellement, le traitement de documents dans le secteur des transports et de la logistique utilise des processus de traitement par lot inefficaces pour gérer les données des documents. Cela requiert une intervention humaine avant que des données de documents puissent être extraites. Le flux de travail du traitement de documents exige une multitude d’étapes pour transformer le contenu de documents en actions sur les documents. C’est un processus long qui utilise également des formats de documents non efficients tels que des PDF, difficilement transformables ou fusionnables.

La combinaison de données de documents issues de documents en papier ou électroniques dans le système d’une entreprise du secteur du transport et de la logistique peut varier entre quelques milliers de registres de documents et plus d’un demi-million. Ces données augmentent très rapidement, car le volume de documents s’accroît et de nouveaux types de documents sont sans cesse produits.

Ainsi, le traitement de documents dans le secteur du transport et de la logistique constitue un enjeu de grande envergure pour les propriétaires de documents. Le manque d’efficience augmente le temps, les coûts et les efforts continus de maintenance des processus manuels, typiquement sources d’erreurs. Pendant ce temps, les propriétaires de documents ont des difficultés à trouver des données de documents dans les dépôts et n’ont absolument aucune visibilité sur le contenu des documents. Sans le traitement automatisé de documents, ils risquent de perdre un avantage compétitif sur leurs concurrents.

Le traitement intelligent de documents (IDP) est un système centré sur les documents qui convertit des données issues de documents non structurés en format de documents structurés tels que XML ou JSON et qui analyse les documents. L’IDP associe le traitement de documents, la gestion de documents et les technologies d’apprentissage automatique pour gérer les données de documents de tout type, format ou source. Il inclut des outils qui analysent les contenus issus de documents structurés et non structurés dans le même système pour une performance améliorée du flux de travail orienté-documents.

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DocDigitizer reproduit l’action du cerveau humain en prenant en compte la sémantique et les informations structurées et en les utilisant pour fournir une capture de données avec une précision sans pareil. L’avenir du transport et de la logistique est dans la rationalisation des composants des processus qui peuvent être traités à la vitesse de la lumière.

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Alors que les systèmes ordinaires de gestion des documents ne créent que des problèmes supplémentaires, le système DocDigitizer offre quant à lui des solutions. À l’inverse de la plupart des technologies d’extraction de données ou des moteurs OCR, le moteur de capture de données de DocDigitizer, alimenté par de l’apprentissage automatique, peut comprendre et saisir des informations de modèles sémantiques disponibles dans le document, apprenant au fur et à mesure à générer des résultats de données non structurées sans erreurs, qui doivent être traitées par votre organisation.

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