Las grandes empresas de logística que procesan diariamente miles de documentos de transporte se enfrentan a importantes retos debido a la ausencia de plantillas estandarizadas para documentos importantes. Estas plantillas varían en función del método de transporte -como vía marítima, multimodal o carta de porte aéreo- y de la región geográfica. La diversidad de formatos de datos y documentos no estructurados (incluidos PDF, PNG y XLS) requiere un reprocesamiento manual para consolidarlos en un formato unificado, lo que supone un tiempo adicional.

Además, un asombroso 13% de los documentos de transporte necesitan reelaboración manual debido a errores humanos, según destaca la investigación de Shipamax.com. Por ejemplo, una simple errata en el número del documento puede causar grandes retrasos en la recogida del envío, agravando los retos a los que se enfrentan las empresas de logística.

Además de los problemas de formato, las variaciones en la terminología (por ejemplo, Cantidad, CANT, Pcs) complican aún más el procesamiento. La revisión manual y la extracción de datos de estos documentos suelen provocar retrasos en los pagos, denegaciones de reclamaciones y posibles sanciones y multas. Parece demasiado, ¿verdad?

Por todo ello, las empresas de transporte podrían plantearse la automatización y el Procesamiento Inteligente de Documentos (PID), que pueden mejorar sustancialmente el nivel de precisión en la rotación de documentos y aumentar así la eficacia general del trabajo diario.

la automatización del Conocimiento de Embarque puede agilizar los procesos logísticos, Graip.AI

¿Qué es un conocimiento de embarque?

El conocimiento de embarque es uno de los documentos de transporte más importantes. Comprender su importancia es esencial antes de explorar cómo la automatización del Conocimiento de Embarque puede agilizar los procesos logísticos. Reconocer la importancia de la BdL subraya la necesidad de evitar errores, ya que incluso un solo error puede perturbar el intrincado funcionamiento de la cadena logística.

El conocimiento de embarque (BoL) es el rey de los documentos en el mundo de la logística. Sirve como recibo, contrato y documento de titularidad, detallando el tipo, la cantidad y el destino de las mercancías que se envían. Esencial tanto a efectos legales como operativos, garantiza que los envíos se gestionan correctamente y se entregan según lo acordado. Según el modo de transporte y la región, también puede denominarse carta de porte aéreo, carta de porte marítimo o conocimiento de embarque multimodal.

Las tareas clave en logística incluyen la manipulación y entrega adecuadas de la carga, la facturación y el cumplimiento de la legislación. Garantizar que las mercancías se recojan y entreguen con precisión, según el conocimiento de embarque, es crucial para la correcta manipulación y entrega de la carga. La facturación implica generar facturas precisas basadas en los detalles de la carga y las condiciones de envío. El cumplimiento de la legislación exige que todos los envíos estén debidamente documentados para cumplir los requisitos legales.

Dado que el conocimiento de embarque es fundamental para las operaciones logísticas, disponer de un software de conocimiento de embarque es crucial. Estos programas automatizan los procesos y eliminan los errores humanos.

el conocimiento de embarque es fundamental para las operaciones logísticas. Graip.AI

Lecciones del sector del transporte por carretera de EE.UU. sobre la eficacia de los conocimientos de embarque

En el sector de la logística, las soluciones tecnológicas avanzadas, como las plataformas de PDI basadas en IA, desempeñan un papel crucial en la mejora de la eficiencia y la visibilidad. Al abordar los retos de las recogidas no programadas y garantizar el procesamiento de datos en tiempo real, las empresas pueden mantener altos niveles de servicio, reducir los errores y cumplir los requisitos legales.

Examinemos el sector del transporte por carretera en EE.UU. para comprender los problemas de procesamiento de documentos a los que se enfrentan las empresas de logística y cómo las soluciones de automatización y PDI pueden mejorar drásticamente la situación.

El proceso logístico suele comenzar con una solicitud de recogida del envío, Graip.AI

La industria logística de EEUU, muy dependiente del transporte por camión debido a las limitaciones geográficas y a una red ferroviaria menos sólida, puede dividirse en tres segmentos principales:

  1. Camión completo (FTL): En este segmento, un solo expedidor tiene suficientes mercancías para llenar un camión entero, trasladándolas del punto A al punto B. El proceso es sencillo, con un solo documento de envío, lo que simplifica las operaciones logísticas.
  2. Menos que camión completo (LTL): Este segmento es el más grande, ya que implica a varios cargadores cuyas mercancías combinadas no llenan un camión. Los camiones siguen servicios programados del punto A al punto B, a menudo transportando entre 50 y 60 envíos diferentes, cada uno de los cuales requiere un conocimiento de embarque distinto. Esta complejidad requiere un manejo y una documentación precisos.
  3. Arrendamiento de vehículos: Este segmento consiste en arrendar camiones para diversos fines, proporcionando flexibilidad a los transportistas que no son propietarios de sus flotas.

El proceso logístico suele comenzar con una solicitud de recogida del envío. En el sector, alrededor del 55-60% de estas recogidas están programadas, lo que significa que el equipo de expedición lo sabe de antemano e informa a los conductores en consecuencia. Sin embargo, el 40% restante son “envíos fantasma” no programados, en los que los conductores, basándose en la rutina, recogen envíos sin previo aviso a la empresa.

Esta falta de visibilidad crea varios retos:

  • Invisibilidad de los Envíos Fantasma: Sin aviso previo, las empresas de logística carecen de visibilidad en tiempo real de lo que se recoge, lo que dificulta la planificación.
  • Ineficiencias de planificación: Sin conocer el número total de paquetes y su peso, las empresas tienen dificultades para planificar eficazmente los envíos nocturnos, ya sea determinando el número de camiones necesarios o decidiendo las prioridades de envío.

Para superar estos retos, las empresas recurren a soluciones tecnológicas avanzadas. Una de estas soluciones consiste en equipar a los conductores con dispositivos portátiles de captura de imágenes para capturar y cargar los documentos de envío inmediatamente después de recoger la carga. Antes, la tramitación se hacía manualmente, después de que los conductores hicieran fotos de la documentación. Ahora, con la llegada de las herramientas de automatización, este proceso ha evolucionado.

Algunas empresas de logística han adoptado soluciones IDP y software de Conocimiento de Embarque, alcanzando una tasa de reconocimiento del 70%. Sin embargo, el 30% restante sigue requiriendo verificación manual, que es una parte importante. A pesar de ello, integrar la PDI en el proceso reduce el tiempo total empleado y minimiza los errores. Por ejemplo, cuando se procesan 40 documentos al día, conseguir una tasa de reconocimiento del 70% con IDP reduce significativamente el tiempo que los conductores tienen que dedicar al papeleo. Con sistemas IDP más sofisticados, la tasa de reconocimiento podría alcanzar el 98%, aumentando aún más la eficacia.

Este avance permite al sistema actualizar las terminales operativas en tiempo real, proporcionando una visibilidad clara de los envíos entrantes, incluidos sus destinos y cantidades.

Graip.AI automatiza la clasificación de los documentos de transporte y logística

Impacto en la eficacia

  • Reducción de errores: Al automatizar la captura y el procesamiento de datos, la solución reduce los errores humanos, garantizando la precisión de la documentación.
  • Rapidez y fiabilidad: El sistema proporciona visibilidad en tiempo real, lo que permite tomar decisiones a tiempo y mantener un nivel de servicio constante.
  • Cumplimiento: Garantiza que toda la documentación legal está en su sitio y actualizada, reduciendo el riesgo de problemas de cumplimiento.

Cómo Graip.AI transforma la tramitación de los conocimientos de embarque

Graip.AI es una plataforma de IA equipada con una serie de casos de uso preempaquetados, cuyo objetivo es transformar las tareas manuales y repetitivas de las empresas en flujos de trabajo inteligentes y automatizados. Graip.AI cuenta con una funcionalidad básica centrada en el Procesamiento Inteligente de Documentos (PID), que atiende a empresas logísticas de distintos tamaños.

Graip.AI automatiza la clasificación de los documentos de transporte y logística entrantes para su revisión por los gestores y extrae la información esencial, incluida la necesaria para los conocimientos de embarque y los CMR. Dispone de notificaciones configuradas para alertar a los conductores o a las partes pertinentes sobre los datos que faltan tras el procesamiento. Además, Graip.AI admite la creación de nuevos documentos en sistemas de terceros, utilizando datos extraídos y lógica y algoritmos predefinidos.

Graip.AI procesa el documento utilizando tecnologías OCR

¿Cómo funciona?

Cuando un conductor o empleado de una empresa sube un documento a Graip.AI, la plataforma valida primero su calidad visual mediante una interfaz de usuario diseñada específicamente para conductores. Si la calidad está por debajo del umbral establecido, Graip.AI avisa inmediatamente al conductor a través de esta interfaz de usuario, pidiéndole que vuelva a hacer y subir una foto más nítida.

A continuación, Graip.AI procesa el documento utilizando tecnologías OCR y ML, junto con un motor de postprocesamiento. Los usuarios pueden verificar manualmente la exactitud o permitir que Graip.AI envíe automáticamente mensajes de notificación (por correo electrónico) a los remitentes de documentos sobre cualquier información que falte o sea incorrecta.

La complejidad del manejo de las LdT reside en su calidad y en la naturaleza multicapa de la información, que incluye la extracción de datos de pegatinas y otras superposiciones. El modelo Graip.AI para la industria logística es el más avanzado del sector, capaz de procesar documentos de cualquier complejidad.

Además, si una empresa tiene varios aprobadores para el flujo de trabajo de procesamiento del Conocimiento de Embarque, Graip.AI puede configurarse para reproducir las normas y prácticas de aprobación de dicha empresa. Si la dirección necesita una visión general de los datos agregados de un periodo concreto, estos datos pueden mostrarse en tiempo real mediante diversos formatos, como cuadros de mando, hojas de cálculo Excel o herramientas de visualización de datos.

Por último, los datos reconocidos y extraídos de la BdL pueden transferirse a sistemas CRM, financieros o ERP para actualizar automáticamente documentos relacionados como facturas, órdenes de compra y pólizas de seguro.

He aquí cómo la plataforma Graip.AI puede transformar el negocio del transporte:

  • Reduce el tiempo de procesamiento, aumenta la precisión de los datos y mejora la eficacia de la manipulación de la carga.
  • Minimiza los errores y aumenta la confianza con socios y clientes.
  • Traduce y translitera automáticamente datos de documentos de transporte de/a 140 idiomas.
  • Proporciona una clasificación automática de múltiples tipos de documentos de transporte/logística con un flujo de trabajo configurable para cada tipo.
  • Optimiza el uso de los recursos.

El poder de Graip.AI: convertir la incoherencia en coherencia

Los expertos del sector no nos permitirán exagerar: en el ámbito del transporte, la variabilidad y la incoherencia son inevitables, hasta cierto punto, por supuesto, a menos que las empresas automaticen en gran medida sus procesos. Y hay soluciones a medida que remodelan el panorama del software de Conocimiento de Embarque, marcando un cambio de paradigma en el sector. Veamos cómo Graip.AI puede facilitar la tramitación de los Conocimientos de Embarque.

Graip.AI se integra perfectamente con las bases de datos internas

Verificación flexible

Graip.AI ofrece a los usuarios la flexibilidad de elegir entre la verificación manual y la detección automática de errores. Los usuarios pueden optar por verificar manualmente la exactitud de los datos extraídos o confiar en que Graip.AI genere automáticamente notificaciones por correo electrónico, señalando al remitente del documento cualquier información que falte o sea incorrecta. Esto garantiza una atención meticulosa a los detalles sin comprometer la eficacia.

Manejo avanzado de imágenes

Graip.AI se distingue por sus capacidades avanzadas de tratamiento de imágenes. Desde reconocer texto manuscrito hasta descifrar fotos no verticales e imágenes borrosas, Graip.AI aborda con facilidad incluso los documentos más difíciles. Su capacidad para descodificar secciones de texto superpuestas mejora aún más su destreza, garantizando una extracción precisa de datos de diversas fuentes.

Correspondencia de Datos Externa/Interna

Graip.AI se integra perfectamente con las bases de datos internas, como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) o de planificación de recursos empresariales (ERP), lo que permite cotejar sin problemas los datos extraídos con los registros existentes. Además, Graip.AI amplía sus capacidades a fuentes de datos externas, facilitando el cotejo con las autoridades aduaneras o las plataformas de expedición de mercancías, y garantizando una validación exhaustiva de los datos.

Entrenamiento continuo del modelo

Una pregunta frecuente es cómo se adapta Graip.AI a los nuevos datos. La plataforma reentrena continuamente su modelo para mejorar la precisión y la eficacia, garantizando que sigue siendo la solución más avanzada del sector para procesar documentos logísticos complejos.

Versión de solicitud de Graip.AI

Graip.AI incluye la función Graip Solicitar Versión, que permite a los usuarios comparar diferentes versiones de documentos. Esta capacidad ayuda a rastrear los cambios realizados en los documentos, garantizando la transparencia y la precisión durante todo el ciclo de vida del procesamiento.

Plataforma de preguntas y respuestas Graip.AI

Graip.AI tiene su plataforma de preguntas y respuestas, que facilita a los usuarios el acceso instantáneo a información vital. Por ejemplo, los usuarios pueden informarse sobre la ubicación actual de un envío simplemente formulando una pregunta. Graip.AI responde con prontitud, aprovechando los conocimientos de la Automatización del Conocimiento de Embarque para proporcionar actualizaciones precisas y oportunas, fomentando una toma de decisiones informada y una gestión logística proactiva.

Adaptar Graip.AI a tus necesidades logísticas: Personalización e Integración

La integración con Graip.AI se facilita mediante sólidas capacidades, que permiten una conexión perfecta con el software empresarial existente del cliente. Utilizando la API, Graip.AI puede integrarse fácilmente con aplicaciones de software, garantizando una sincronización de datos fluida y flujos de trabajo agilizados.

La integración nativa con los principales ERP, como SAP y Salesforce, garantiza la compatibilidad y simplifica la gestión de datos entre sistemas. Además, Graip.AI se integra perfectamente con las principales soluciones de RPA, lo que permite a las empresas de logística aprovechar las capacidades potenciadas por la IA sin alterar sus herramientas de RPA actuales.

Graip.AI se integra perfectamente con las principales soluciones de RPA

Aunque la integración de Graip.AI con un AS/400 para el procesamiento del conocimiento de embarque es un importante paso adelante, hay otras tres soluciones de terceros populares con las que el equipo de Graip.AI podría integrarse para ofrecer una solución más completa de gestión del conocimiento de embarque:

  • Sistemas de Gestión Comercial: Algunos ejemplos son Oracle Transportation Management.
  • Sistemas de Gestión Aduanera: Soluciones como GT Nexus.
  • Plataformas de transporte de mercancías: Como Flexport.

La extracción de direcciones de documentos puede ser una tarea tediosa, a menudo plagada de incoherencias y errores. Sin embargo, con la integración de Graip.AI con la API de Google Maps, este proceso se realiza sin esfuerzo. Aprovechando la potencia de Google Maps, Graip.AI valida las direcciones extraídas en tiempo real, garantizando precisión y eficacia.

Una característica distintiva de Graip.AI es su naturaleza de bajo código, que elimina la necesidad de que los usuarios finales posean conocimientos de programación. La plataforma permite personalizar fácilmente el diseño de la solicitud sin necesidad de código, permitiendo a los usuarios modificar campos, asignar valores por defecto y configurar opciones desplegables sin esfuerzo.

Graip.AI no sólo ofrece automatización; promete una revolución

Conclusión

La introducción de la automatización del Conocimiento de Embarque, facilitada por el Procesamiento Inteligente de Documentos impulsado por la IA, marca un momento crucial en la evolución de la logística. Esta tecnología de vanguardia no sólo reconfigura las operaciones, sino que redefine lo que es posible en el mundo del transporte.

Con Graip.AI a la cabeza, lo mundano se convierte en extraordinario, y lo ordinario en excepcional. Graip.AI no sólo ofrece automatización; promete una revolución. Al integrarse perfectamente con los sistemas existentes, agiliza los procesos, reduce los errores y, en última instancia, reescribe las reglas de la excelencia logística.

Al automatizar con Graip.AI el proceso antes manual de recopilar, clasificar, validar, conciliar y exportar datos de los documentos logísticos, los empleados de la empresa sólo tendrán que supervisar el progreso de los envíos, intervenir únicamente en los problemas y retrasos reales, y concentrar sus esfuerzos en las actividades operativas.