ইন্ডাস্ট্রি / পরিবহন ও লজিস্টিকস

কাগজনির্ভর অপারেশন থেকে ইনস্ট্রুমেন্টেড ফ্লো।

লজিস্টিক্স এখনও কাগজ আর ফোন কলের ওপর চলে। আমরা একে পরিমাপযোগ্য ফ্লোতে রূপ দিই — ডকুমেন্ট এক্সট্রাকশন, অ্যাসেট ট্র্যাকিং এবং যেসব ধাপে মানুষের দরকার নেই সেগুলোর অটোমেশন, আর যেখানে প্রয়োজন সেখানে রিভিউ।

সীমাবদ্ধতা

ডেটা আটকে আছে ডকুমেন্টের ভেতরে।

ফ্রেইট আজও চলে PDF, স্ক্যান ও ইমেইল থ্রেডে। হাতে রি-কি করা প্রতিটি বিল অফ লেডিং মানে দেরি, ভুল, আর এমন একটি সংখ্যা যার ওপর কেউ ভরসা করতে পারে না — আর অপারেশন যত বড় হয়, কাগজ সরাতেই তত বেশি মানুষ লাগে।

আমরা এমন এক্সট্র্যাকশন পাইপলাইন বানাই যা আপনার সেরা ক্লার্কের মতো করে ডকুমেন্ট পড়ে, প্রকৃত ব্যতিক্রমগুলো মানুষের কাছে পাঠায়, এবং পরিষ্কার, স্ট্রাকচার্ড ডেটা সরাসরি আপনার চলমান সিস্টেমে পৌঁছে দেয়।

কাগজের স্তূপ হয়ে ওঠে পরিমাপযোগ্য প্রবাহ: প্রতিটি শিপমেন্ট কোথায়, ঘর্ষণ কোথায়, আর অটোমেশনের পরবর্তী ঘণ্টা কোথায় যাবে — সবই দেখা যায়।

1M+প্রসেস করা ডকুমেন্ট
92%স্ট্রেইট-থ্রু
HITLযেখানে দরকার, সেখানেই রিভিউ

আগে / পরে

কাগজনির্ভর বনাম ইন্সট্রুমেন্টেড।

কাগজনির্ভরProtocore-এর সঙ্গে ইন্সট্রুমেন্টেড
ডেটা এন্ট্রিপ্রতি ডকুমেন্টে হাতে রি-কিস্বয়ংক্রিয়ভাবে এক্সট্র্যাক্ট, ভ্যালিডেটেড
ভুলপরে ধরা পড়ে, যদি আদৌ পড়েক্যাপচারের সময়ই ধরা, রিভিউতে পাঠানো
ভিজিবিলিটিফোন কল ও স্প্রেডশিটপ্রতিটি শিপমেন্টের লাইভ স্ট্যাটাস
স্কেলিংভলিউম বাড়লে ক্লার্কও বাড়েলোকবল না বাড়িয়েই বেশি ভলিউম
ব্যতিক্রমস্তূপের নিচে চাপাপ্রসঙ্গসহ মানুষের সামনে তুলে ধরা

আমরা যেভাবে কাজ করি

কাগজ থেকে পরিমাপযোগ্য প্রবাহে।

  1. 01

    ফ্রেম

    আমরা সবচেয়ে বেশি ঘর্ষণের ফ্লো বেছে নিই, অ্যাকুরেসির মানদণ্ড ঠিক করি, আর তা মাপার eval তৈরি করি।

  2. 02

    গ্রাউন্ড

    এক্সট্র্যাকশন, ভ্যালিডেশন ও রাউটিং — মডেল উত্তর দেয় ডকুমেন্ট থেকে, কল্পনা থেকে নয়।

  3. 03

    Ship

    একটি প্রোডাকশন পাইপলাইন, যেখানে ব্যতিক্রমগুলোতে থাকে মানুষের রিভিউ আর সবকিছুতে থাকে ইনস্ট্রুমেন্টেশন।

  4. 04

    Operate

    আমরা প্রোডাকশনে accuracy পর্যবেক্ষণ করি, ড্রিফটের বিরুদ্ধে সিস্টেম শক্ত করি এবং সময়ের সাথে অটোমেশনের পরিধি বাড়াই।

মাঠ পর্যায়ে

পাইপলাইন কনসোল: আজ 4,382টি ডকুমেন্ট, 92.3% straight-through, আর যে 7.7%-এ মানুষ লাগে সেগুলো কারণসহ এক্সেপশন কিউতে অপেক্ষমাণ।
Human-in-the-loop রিভিউ: বাঁয়ে স্ক্যান করা CMR, ডানে 24টির মধ্যে 22টি ফিল্ড স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই হয়েছে, আর একমাত্র হাতে লেখা ফিল্ডটি একজন মানুষকে সত্যিই পড়তে হবে।
প্রতিটি শিপমেন্ট একটি লাইভ টাইমলাইনে — CMR ও ইনভয়েস স্বয়ংক্রিয়ভাবে মিলে যাওয়ায় কাস্টমস ক্লিয়ার, আর POD স্লট ইতিমধ্যে ড্রাইভারের জন্য প্রস্তুত।
ড্রাইভার ডেলিভারি নোটের ছবি তোলেন; চারটি ফিল্ড ডিভাইসেই 2.6s-এ এক্সট্র্যাক্ট হয়ে শিপমেন্টের সঙ্গে মিলে যায়, আর সিগন্যাল না থাকলে অফলাইনে কিউতে অপেক্ষা করে।

প্রমাণ

কাজ থেকে যা মেলে।

আজ প্রোডাকশনে চলমান একটি AI ডকুমেন্ট পাইপলাইন থেকে।

1M+
প্রসেস করা ডকুমেন্ট
92%
স্ট্রেইট-থ্রু
HITL
যেখানে দরকার, সেখানেই রিভিউ
24/7
পরিচালিত

সক্ষমতা

আমরা যা তৈরি করি।

  • ডকুমেন্ট ইন্টেলিজেন্স ও এক্সট্র্যাকশন
  • OCR ও ডেটা ক্যাপচার
  • অ্যাসেট ও শিপমেন্ট ট্র্যাকিং
  • ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন
  • Human-in-the-loop রিভিউ
  • সিস্টেম ও EDI ইন্টিগ্রেশন
  • এক্সেপশন হ্যান্ডলিং ও অ্যালার্টিং
  • Track-and-trace ড্যাশবোর্ড
  • অপারেশনস অ্যানালিটিক্স
  • ডেটা ভ্যালিডেশন ও এনরিচমেন্ট
আমরা পুরো কাজ অটোমেট করে ভাগ্যের ওপর ছেড়ে দিই না। রুটিন 92% আমরা অটোমেট করি, আর বাকি 8%-এ যেখানে মানুষ দরকার, ঠিক সেখানেই মানুষকে রাখি।
Protocoreআমরা যেভাবে AI বানাই

এর কোনোটির জন্য তৈরি করছেন?

আপনার সীমাবদ্ধতাগুলো জানান — আপটাইম, কমপ্লায়েন্স, ফিল্ডের পরিস্থিতি। আমরা আপনার জন্য মানানসই একটি আর্কিটেকচার নিয়ে ফিরব।