Microsoft Intelligent Documents:
Initialer Schritt zur Erkennung und Konvertierung von ca. 80% der Lieferscheinfeldern in strukturierte Daten.
Haeger & Schmidt Logistics
Unternehmensprofil:
Gegründet im Jahr 1887, hat sich Haeger & Schmidt Logistic als führender Akteur in der Logistikbranche etabliert, spezialisiert auf Rheinschifffahrt und internationale Transporte. Mit 250 Mitarbeitenden und 12 Standorten in Europa, bewältigt das Unternehmen jährlich 8,5 Millionen Tonnen Fracht und 350.000 TEU.
Heraus-
forderungen
Komplexe Lieferscheinverarbeitung
Die Aufgabe bestand darin, den manuellen und fehleranfälligen Prozess der Lieferscheinverarbeitung zu automatisieren, welcher das Einscannen, Abtippen und die Eingabe der Daten in das ERP-System umfasste. Die Vielfalt der Lieferscheinformate und Sprachen stellte dabei eine besondere Herausforderung dar.
Lösungsansatz
Mehrstufige KI-Integration
Die Entwicklung einer Lösung erforderte eine innovative Herangehensweise, da die Vielfalt und Komplexität der Lieferscheine die Fähigkeiten generativer KI-Modelle herausforderte. Ein mehrstufiges Verarbeitungssystem, das sowohl fortschrittliche Dokumentenerkennung als auch semantische Analyse umfasst, wurde implementiert.
Das Ergebnis
Effizienzsteigerung und Mitarbeiterzufriedenheit
Durch die Automatisierung des Prozesses wurde die Effizienz signifikant gesteigert, der manuelle Aufwand nahezu eliminiert und die Qualität der Dateneingabe verbessert. Die Lösung führte zu einer spürbaren Entlastung der Mitarbeiter und zu einer höheren Zufriedenheit im Arbeitsalltag.
Technische Highlights – Innovationskraft durch KI
Azure AI für semantische Analyse und Sprachverarbeitung:
Nutzung von Azure AI (OpenAI GPT-4 in der proprietären Azure Cloud) zur Interpretation und semantischen Verarbeitung der erkannten Felder sowie zur Verarbeitung und Verständnis komplexer Sprachnuancen in den Lieferscheinen.
Finetunig der Verarbeitungslogik:
Entwicklung spezifischer finetuning Prompts für die Erkennung und Klassifizierung der verbleibenden 20% der Felder.
Automatisierte Tabellenverarbeitung:
Implementierung einer speziellen Lösung für die Extraktion und Verarbeitung von Daten aus komplexen Tabellenstrukturen.
Bereitstellung eines Web-Assistenten:
Ergebnisse der KI werden vom Sachbearbeitenden überprüft and es besteht die Möglichkeit Feedback zum weiteren Finetuning zu geben.
Integration ins ERP-System:
Nahtlose Anbindung der verarbeiteten Daten an das bestehende ERP-System, um den Workflow zu optimieren und die Datengenauigkeit zu erhöhen.
