16 de enero de 2024

¿Por qué las entradas de Albaranes en SGA consumen tanto tiempo?

Para las empresas dedicadas a la logística, la gestión de datos -y en particular de los datos de envío- requiere muchos recursos humanos, tiempo y precisión.

Las operaciones de introducción de datos de los documentos de los albaranes en los sistemas de gestión de almacenes (SGA) deben realizarse con un alto nivel de eficacia en procesamiento y gestión de información.
El tratamiento de los datos contenidos en los albaranes y su introducción en el SGA pueden hacerse manualmente, pero esto puede dar lugar a pérdidas de tiempo, errores e ineficacia general.
Dado el enorme volumen de documentos que cualquier empresa de logística tiene que gestionar hoy en día, la necesidad de agilizar la tramitación de los albaranes surge de forma abrumadora, y esta urgencia requiere soluciones más avanzadas que la simple gestión de documentos en papel.
Entre las varias soluciones tecnológicas, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) es una tendencia cada vez más popular en el sector de la cadena de suministro y la logística: combinando la automatización de procesos y las soluciones tecnológicas basadas en la IA, las operaciones manuales de introducción de datos pueden simplificarse, automatizarse y hacerse mucho más eficientes.

Por lo tanto, vemos cómo la manipulación manual de los datos recogidos en los albaranes acarrea problemas de tiempo y recursos, y destacamos cómo a los gestores de la cadena de suministro o a los responsables de logística les conviene más pivotar sus procesos internos, dejando de lado la transferencia manual de los datos de estos documentos al software ERP o SGA y dejando que lo haga la IA en lugar de que sean los trabajadores los que realicen esta tarea que consume tanto tiempo.



El proceso de introducción de datos de los albaranes al SGA: un problema común en logística

La carta de porte, o albarán, es un documento que deben expedir las empresas para justificar o acreditar el traslado de un lugar a otro de mercancías o materias primas objeto de una transacción comercial, incluso cuando se trate de dos establecimientos de la misma empresa.
El proceso de introducción de datos de los documentos de transporte en un SGA es una de las actividades más críticas de la logística. La gestión de los datos de envío requiere el registro preciso de todos los detalles de la carga para garantizar una trazabilidad adecuada.
Uno de los métodos más tradicionales es la extracción manual de datos: un operario humano tiene que mirar el albarán e introducir o copiar los datos en el sistema de gestión y el SGA manualmente.

Esta introducción manual de los datos de los documentos de transporte en los ERP o los SGA puede causar varios problemas.
En primer lugar, estas operaciones requieren muchos recursos humanos, que podrían emplearse en actividades de más valor añadido. Además, teniendo en cuenta el gran volumen de envíos que una empresa de logística tiene que gestionar a diario, la mayor parte de los recursos se dedicarían a la introducción de datos, lo que ralentizaría el proceso y bloquearía grandes cantidades de capital.
Además, el proceso manual de introducción de datos requiere mucho tiempo. Esto conlleva un aumento de los plazos de entrega y la posibilidad de errores debidos al cansancio y la distracción de los empleados.
En tercer lugar, el proceso manual puede dar lugar a errores debidos a la mala legibilidad de los conocimientos de embarque o a la debilidad de las líneas de comunicación entre los proveedores de documentos de transporte y la empresa de logística.

Por todas estas razones, el tratamiento manual de los datos de los albaranes puede provocar lentitud, ineficacia y errores que perjudican la imagen y la rentabilidad de la empresa.
El procesamiento de los conocimientos de embarque (el almacenamiento de los datos y su posterior introducción en el sistema de gestión o SGA) es, por tanto, un proceso crítico para las empresas de logística, que puede consumir mucho tiempo: el tiempo necesario para procesar estos documentos puede afectar a todo el proceso logístico y provocar retrasos en cascada en la entrega de los productos a los clientes.

“El procesamiento manual de los datos de albaranes puede provocar lentitud, ineficacia y errores que dañan la imagen y la rentabilidad de la empresa.”

Por lo tanto, está claro por qué las empresas de la cadena de suministro y logística optan cada vez más por las tecnologías de automatización de documentos: estas soluciones ofrecen una serie de ventajas frente a los procesos tradicionales basados en papel, como una mayor precisión y eficacia, una reducción de los costes, una mayor visibilidad de la cadena de suministro y la eliminación de tareas repetitivas para el personal humano en favor de otras actividades de alto valor añadido.



Digitalización de la gestión manual de datos de los albaranes

La digitalización de documentos se ha convertido en un proceso esencial para empresas de diversos sectores.
Con la digitalización de documentos, las empresas de logística pueden asegurarse de que disponen de la información que necesitan cuando la necesitan, para tomar decisiones consecuentes y mantener el buen funcionamiento de su cadena de suministro.
Muchas empresas que tienen que procesar albaranes (almacenar los datos, introducirlos en el sistema de gestión o SGA) tienen que copiar los datos y compararlos manualmente con los enviados por el proveedor, y ya hemos visto que estas actividades llevan mucho tiempo y son fácilmente propensas a errores.
Ante la creciente necesidad de automatizar la extracción de datos de los documentos de transporte en papel, muchas organizaciones recurren a tecnologías innovadoras para optimizar el proceso de introducción manual de datos.
La lectura automatizada de documentos y la introducción automática de datos son dos de las tecnologías que están revolucionando la forma en que las empresas gestionan sus documentos.
Existen varios métodos y herramientas para realizar tareas de lectura de documentos y extracción de datos, de los que podemos destacar los dos más populares: 

El reconocimiento óptico de caracteres (Optical Character Recognition, OCR) es un método que ha ganado popularidad en los últimos años. Esta tecnología utiliza algoritmos informáticos para reconocer los caracteres de un documento y convertirlos en texto digital. Aunque este método es más rápido y preciso que la extracción manual de datos, sigue teniendo limitaciones a la hora de manejar documentos no estructurados o semiestructurados.

El procesamiento inteligente de documentos (Intelligent Document Processing, IDP) es un método más avanzado que combina OCR con inteligencia artificial (IA) y técnicas de aprendizaje automático (ML) para automatizar la extracción de datos de documentos estructurados y no estructurados. IDP puede extraer con precisión datos de documentos complejos como facturas, contratos y órdenes de compra. También puede aprender de datos anteriores y mejorar su precisión con el tiempo.

En última instancia, las ventajas de digitalizar los albaranes son considerables.
En primer lugar, el proceso de procesamiento de los albaranes se automatiza, lo que simplifica las operaciones y reduce la carga de trabajo de los empleados. Se elimina la compilación manual de documentos y se reduce el riesgo de errores, con lo que se ahorra un tiempo valioso. Además, la digitalización de estos documentos ofrece una visión clara e inmediata de los datos, lo que aumenta la transparencia de las operaciones de gestión de mercancías.

Al digitalizar la gestión manual de datos de las listas de materiales, se puede conseguir una mayor eficacia y precisión en las actividades de introducción de datos y una reducción significativa de los costes empresariales.



Cómo agilizar las operaciones de introducción de datos con IA

Para superar los problemas que hemos enumerado hasta ahora y, al mismo tiempo, aprovechar todos los beneficios de la digitalización, es necesario recurrir al uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial para automatizar y agilizar el proceso de introducción manual de datos, revolucionándolo por completo.

La IA puede utilizarse para capturar datos de los documentos de transporte, eliminando la necesidad de transcribir manualmente toda la información. De este modo, se puede agilizar el procesamiento de los albaranes y reducir considerablemente el tiempo necesario para los procesos de introducción de datos en el SGA.
Las soluciones basadas en Inteligencia Artificial como WENDA AI Document Processing (IDP) permiten a los gerentes de la cadena de suministro o gerentes de logística extraer datos de documentos e insertarlos automáticamente en el ERP y/o SGA, sin importar cómo estos documentos estén estructurados, formateados o digitalizados.

Entre las ventajas de implementar soluciones de automatización de documentos y procesos basadas en IA se encuentra la capacidad de llegar a más clientes con menos esfuerzo: para las empresas de logística y cadena de suministro, las soluciones de automatización de documentos tendrán un impacto directo en la forma en que atienden y responden a los clientes.
La automatización de métodos manuales que consumen mucho tiempo permitirá al personal de atención al cliente responder rápidamente a las solicitudes y resolver los problemas. Esto ayudará al personal de atención al cliente a emplear su tiempo en ayudar a más clientes durante las horas de trabajo.
Además, las tecnologías de automatización de documentos y procesos no requieren pausas ni descansos. Esto asegura a los clientes disponibilidad y garantía de servicio 24 horas al día, 7 días a la semana. Incluso cuando el servicio de atención al cliente tiene su sede en Italia pero el propio cliente se encuentra, por ejemplo, en Asia u otro continente con una zona horaria muy diferente a la de la empresa. La automatización y la introducción automática de datos pueden garantizar la continuidad del servicio mientras el personal disfruta de sus merecidos descansos, fines de semana, tiempo libre y vacaciones.

Otra ventaja de utilizar soluciones automatizadas basadas en IA es seguir el ritmo de la transformación digital.
Los índices de adopción de la generación automatizada de documentos siguen creciendo: en 2025, el mercado mundial de sistemas de gestión de documentos alcanzará los 10.170 millones de dólares, con una CAGR del 13%1. A medida que los proveedores de software lanzan sistemas más avanzados, las empresas implementan rápidamente las innovaciones propuestas. Pasan de la engorrosa gestión de documentos en papel a la generación de documentos totalmente automatizada. Además, las empresas tienen previsto gastar más en automatizar los procesos empresariales y en innovaciones. Para 2026, se espera que el gasto mundial en transformación digital alcance los 3,4 billones de dólares2.

Por cierto, los flujos de trabajo operativos también pueden configurarse a partir de los datos extraídos de los albaranes: cuando los documentos de transporte digitales se adjuntan como PDF (o en otros formatos) a los correos electrónicos enviados a la empresa de logística, los flujos de trabajo pueden configurarse rápidamente a partir de plantillas de IA continuamente entrenadas por los usuarios de la empresa.
No obstante, analizaremos estos tipos de automatización de procesos en otro artículo.

Por tanto, es evidente que, con la creciente implantación de soluciones de automatización de documentos y procesos, la IA puede convertirse en el mejor aliado de las empresas de logística, permitiéndoles gestionar mayores volúmenes de envíos de forma eficiente, aumentar la productividad de los empleados (ahora desplazada a actividades de mayor valor añadido), reducir los tiempos de los ciclos de procesamiento, los errores y el consumo de papel, y aumentar la satisfacción de los clientes.



Conclusiones

En resumen, las operaciones de introducción de datos, desde los albaranes hasta los SGA, son un problema común para las empresas de logística, ya que requieren muchos recursos humanos y tiempo, mientras que la eficiencia y la precisión deben ser altas. Una solución puede ser la digitalización de los documentos, que puede optimizarse mediante el uso de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial.
La IA puede automatizar el procesamiento de las listas de materiales, eliminando la necesidad de transcribir manualmente la información que contienen en los ERP o SGA, lo que reduce el tiempo necesario y el riesgo de errores. Además, la automatización de procesos puede garantizar una mayor disponibilidad del servicio al cliente, mejorar la eficiencia del personal y ahorrar costes empresariales.
El uso de tecnologías avanzadas como la IA resulta, por tanto, eficaz y práctico para las empresas de logística que desean mejorar su eficiencia y la forma en que gestionan sus documentos.



Notas

1. Véase el artículo de Inkit titulado Automated Document Generation in 2022 & Beyond: Technology, Standards, and Market
2. Véase el informe de Statista titulado Digital transformation - Statistics & Facts