उद्योग / परिवहन और लॉजिस्टिक्स

काग़ज़ी कामकाज से instrumented फ़्लो तक।

लॉजिस्टिक्स आज भी काग़ज़ और फ़ोन कॉल पर चलती है। हम उसे मापने योग्य फ़्लो में बदलते हैं — दस्तावेज़ों से डेटा निकालना, एसेट ट्रैक करना और जिन चरणों में इंसान की ज़रूरत नहीं उन्हें ऑटोमेट करना, और जहाँ ज़रूरी हो वहाँ समीक्षा के साथ।

बाधा

डेटा दस्तावेज़ों में फँसा है।

फ़्रेट आज भी PDF, स्कैन और ईमेल थ्रेड पर चलता है। हाथ से दोबारा टाइप किया गया हर बिल ऑफ़ लेडिंग देरी है, गलती है, और ऐसा आँकड़ा है जिस पर कोई भरोसा नहीं कर सकता — और ऑपरेशन जितना बढ़ता है, काग़ज़ ढोने में ही उतने ज़्यादा लोग लगते हैं।

हम ऐसी एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन बनाते हैं जो दस्तावेज़ वैसे ही पढ़ती हैं जैसे आपका सबसे अच्छा क्लर्क पढ़ता, असली अपवाद किसी इंसान के पास भेजती हैं, और साफ़, संरचित डेटा सीधे उन सिस्टम में डालती हैं जो पहले से ऑपरेशन चला रहे हैं।

जो काग़ज़ों का ढेर था, वह मापने योग्य फ़्लो बन जाता है: आप देख सकते हैं कि हर शिपमेंट कहाँ है, रुकावट कहाँ है, और ऑटोमेशन का अगला घंटा कहाँ लगना चाहिए।

1M+प्रोसेस किए गए दस्तावेज़
92%स्ट्रेट-थ्रू
HITLसमीक्षा वहीं, जहाँ ज़रूरी

पहले / बाद में

काग़ज़ी बनाम मापने योग्य।

काग़ज़ पर निर्भरProtocore के साथ मापने योग्य
डेटा एंट्रीहर दस्तावेज़ की हाथ से दोबारा एंट्रीअपने आप निकाला गया, वैलिडेट किया गया
त्रुटियाँआगे जाकर पकड़ी जाती हैं, अगर पकड़ी जाएँकैप्चर पर ही पकड़ी गईं, समीक्षा के लिए भेजी गईं
विज़िबिलिटीफ़ोन कॉल और स्प्रेडशीटहर शिपमेंट का लाइव स्टेटस
स्केलिंगवॉल्यूम के साथ और क्लर्कबिना स्टाफ़ बढ़ाए ज़्यादा वॉल्यूम
अपवादढेर में दबे हुएसंदर्भ के साथ इंसान के सामने

हम कैसे काम करते हैं

काग़ज़ से मापने योग्य फ़्लो तक।

  1. 01

    फ़्रेम

    हम सबसे ज़्यादा रुकावट वाला फ़्लो चुनते हैं, सटीकता का मानक तय करते हैं, और उसे मापने वाला eval बनाते हैं।

  2. 02

    ग्राउंड

    एक्सट्रैक्शन, वैलिडेशन और रूटिंग — मॉडल दस्तावेज़ के आधार पर जवाब देता है, अपनी कल्पना से नहीं।

  3. 03

    शिप

    प्रोडक्शन पाइपलाइन, जिसमें अपवादों की समीक्षा इंसान करता है और हर चरण पर इंस्ट्रुमेंटेशन मौजूद है।

  4. 04

    ऑपरेट

    हम प्रोडक्शन में सटीकता पर नज़र रखते हैं, ड्रिफ़्ट के विरुद्ध सिस्टम को मज़बूत करते हैं और समय के साथ ऑटोमेशन का दायरा बढ़ाते हैं।

ज़मीनी स्तर पर

पाइपलाइन कंसोल: आज 4,382 दस्तावेज़, 92.3% स्ट्रेट-थ्रू, और जिन 7.7% को इंसान की ज़रूरत है वे कारणों के साथ एक्सेप्शन कतार में।
ह्यूमन-इन-द-लूप समीक्षा: बाईं ओर स्कैन किया हुआ CMR, दाईं ओर 24 में से 22 फ़ील्ड ऑटो-वैलिडेट, और वह एक हस्तलिखित फ़ील्ड जिसे सचमुच किसी इंसान को पढ़ना है।
हर शिपमेंट एक लाइव टाइमलाइन पर — CMR और इनवॉइस ऑटो-मैच होने से कस्टम्स क्लियर, और POD स्लॉट ड्राइवर के लिए पहले से तैयार।
ड्राइवर डिलीवरी नोट की फ़ोटो खींचता है; चार फ़ील्ड 2.6 सेकंड में डिवाइस पर ही एक्सट्रैक्ट होकर शिपमेंट से मैच हो जाते हैं, और सिग्नल न हो तो ऑफ़लाइन कतार में रहते हैं।

प्रमाण

काम से क्या मिलता है।

एक AI डॉक्यूमेंट पाइपलाइन से, जिसे हम आज प्रोडक्शन में चला रहे हैं।

1M+
प्रोसेस किए गए दस्तावेज़
92%
स्ट्रेट-थ्रू
HITL
समीक्षा वहीं, जहाँ ज़रूरी
24/7
संचालित

क्षमताएँ

हम क्या बनाते हैं।

  • डॉक्यूमेंट इंटेलिजेंस और एक्सट्रैक्शन
  • OCR और डेटा कैप्चर
  • एसेट और शिपमेंट ट्रैकिंग
  • वर्कफ़्लो ऑटोमेशन
  • ह्यूमन-इन-द-लूप समीक्षा
  • सिस्टम और EDI इंटीग्रेशन
  • एक्सेप्शन हैंडलिंग और अलर्टिंग
  • ट्रैक-एंड-ट्रेस डैशबोर्ड
  • ऑपरेशंस एनालिटिक्स
  • डेटा वैलिडेशन और एनरिचमेंट
हम पूरा काम ऑटोमेट करके भरोसे पर नहीं छोड़ते। जो 92% रूटीन है उसे हम ऑटोमेट करते हैं, और बाकी 8% में ठीक वहीं इंसान को रखते हैं जहाँ उसकी ज़रूरत है।
Protocoreहम AI कैसे बनाते हैं

इनमें से किसी के लिए बना रहे हैं?

हमें बाधाएँ बताइए — अपटाइम, compliance, फ़ील्ड के हालात। हम आपके लिए उपयुक्त आर्किटेक्चर के साथ लौटेंगे।