Клиент:
Optima logistics
Компания «Оптимальная логистика» осуществляет процесс таможенной очистки ввозимых ею грузов на собственных операционных офисах вблизи таможенных постов. 10 лет на рынке
Отрасль и ее особенности:
Компания выпускает более 8000 деклараций о товарах, более 2000 контрактов анализируется и проверяется ежегодно. Процесс таможенного оформления складывается из следующих элементов: загрузка данных из 1C, обработка и выборка, заполнение Таможенной декларации. Все процессы включают в себя работу с документацией, появление ошибок в которых крайне нежелательно. Однако, созданием и обработкой данных из деклараций о товарах менеджеры занимаются вручную, что создает вероятность ошибок из-за усталости или невнимательности ввиду сложностей монотонной работы.
ОПИСАНИЕ ПРОБЛЕМЫ:
Клиент обратился с запросом роботизировать процесс заполнения таможенной декларации. Данные могут храниться в формате PDF и PNG, это усложняет перенос данных в систему, и их необходимо вносить вручную. Этот процесс занимает большое количество времени, и с увеличением заказов вероятность допущения ошибки возрастает.
РЕШЕНИЕ:
Задача:
«подружить» программное обеспечение для формирования таможенной декларации и 1С.
Робот реализует следующий процесс:
Загрузка данных из 1C
Распознавание изображений
Сбор нужной информации по технологии «компьютерное зрение» из форматов PDF и PNG
Внесение данных в таможенную декларацию
Проверка данных и отправка декларации
Начало внедрения
Первыми двумя этапами работы было:
01
Постановка задачи, обсуждение со всеми участниками процесса и создание карты процессов
02
Оценка возможности роботизации процессов. При разработке системы мы столкнулись с такими сложностями: Распознавание файлов форматов PDF и PNG Отсутствие единого стандарта сопроводительных документов Внесение людьми изменений в названия файлов
03
Работа на «боевой» базе, доработка нового функционала по потребностям заказчика
СЕРЕДИНА ПРОЦЕССА
01
Создание и тестирование робота
02
Детальная проверка способности робота, а также проверка в нестандартных ситуациях, доработка прототипа
Следующими этапами были:
Как были решены проблемы:
Распознавание файлов форматов PDF и PNG: решено было использовать GhostScript, который помог разделять файл PDF на картинки и далее искать и вычленять нужные данные. (на картинке робот нашел название компании и внес ее в Excel)
01
Для решения задачи с отсутствием единого стандарта было предложено: Выделение общих порядков и образов документов
02
03
Робот определяет названия нужных документов с помощью регулярных выражений по частям слов. (на картинке робот отсортировал документы и занес их в отдельную папку)
Заключительная часть:
Использование GhostScript позволило не увеличивать бюджет в создании робота. Клиентом были введены общие стандарты документации, сейчас это решение позволяет безошибочно находить нужные документы. Робот успешно прошел многочисленные тестовые проверки на рабочем сервере.
РЕЗУЛЬТАТ:
В результате внедрения Digital Staff у клиента наблюдается повышение следующих показателей:
Вероятность допущения ошибок
СНИЗИЛАСЬ В 10 РАЗ
Время заполнения таможенной декларации
УМЕНЬШИЛОСЬ В 5 РАЗ
Обработка документов происходит
БЕЗ ПЕРЕРЫВОВ И ВЫХОДНЫХ
Завершение
Клиент остался доволен рабочими показателями робота:
Работа С 45% ДАННЫХ была полностью роботизирована
17% ДАННЫХ обрабатываются роботом но требуют небольшой правки
В 23% СЛУЧАЕВ некоторые данные остаются на ручную модерацию
ВСЕГО 15% остаётся на заполнение человеком
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК
