ERP с быстрым результатом
1С-Отчетность: Добро пожаловать! Подключись до 31.12.2016 и получи скидку 50% на годовую лицензию!
Дарим отчет для пользователей 1С:Бухгалтерии 8.3
Абонентское
ИТ-обслуживание
Корпоративная почта или IP-телефония в подарок!
Аренда сервера 1С
в облаке
Работайте в 1С удаленно с экономией до 70%!

На сегодняшний день ключевые сотрудники многих компаний знают, что на рынке существуют системы класса DataCapture, которые позволяют поточно сканировать документы, распознавать их, автоматически / полуавтоматически определять атрибуты, а затем импортировать данные и скан-образы в учетные информационные системы. Знают и активно внедряют!

Наиболее востребованными решениями в этой области являются системы обработки различных финансово-первичных документов с последующей миграцией данных в учетные системы, электронные архивы или ECM-системы. При большом объеме документов бизнес охотно идет на внедрение подобных решений, т.к. срок окупаемости очень легко рассчитывается, и, как правило, составляет от нескольких месяцев до года.

Но есть еще один немаловажный фактор, на который смотрят Заказчики при принятии решения о старте внедрения. Считается, что автоматизировать ввод можно только машинопечатных документов, т.е. созданных на принтере или в типографии. Если же на предприятии существует ряд процессов, в результате которых появляются документы заполненные от руки, то бизнес, как правило, отказывается от внедрения системы потокового ввода данных (СПВД). Бытует мнение, что автоматизировать ввод таких документов невозможно. И напрасно!

Давайте рассмотрим несколько вариантов, демонстрирующих как можно автоматизировать процесс ввода документов, заполненных от руки. Но начнем мы с перечисления самых популярных задач, которые решает СПВД:

  • Снизить затраты на обработку документов. С ростом бизнеса увеличивается объем документов. Для их обработки требуется нанимать новых сотрудников, а это дополнительные затраты на ФОТ, налоги, рабочие места, аренду.
  • Минимизировать количество ошибок при вводе данных вручную.
  • Помощь в создании и управлении нормативно-справочной информацией (НСИ): контрагенты, номенклатура. Как частный случай, исключить пересортицу ТМЦ в учетной системе.
  • Повысить оперативность отклика бизнеса на запросы клиентов, а именно — снизить время на оприходование товаров, тем самым максимально быстро предоставить отделу продаж возможность проводить реализацию и фактически отгружать товар Заказчикам.
  • Автоматическая проверка корректности заполнения первичных документов (помогает снизить налоговые риски, например, по НДС в случае некорректно оформленной счет-фактуры поставщиком).
  • Убрать функцию ввода документов с непрофильных подразделений и/или различных локаций (филиалов, торговых точек) и централизовать ее в едином процессинговом центре.

Уточним термины

Документы, заполненные от руки можно разделить на два вида:

  • Рукопечатные — документы заполнены от руки печатными буквами.
  • Рукописные — документы заполнены от руки письменными буквами (символами).

Концептуально, система потокового ввода данных может эффективно работать с обоими видами документов, заполненными от руки (не говоря уже о машинопечатных документах, и, тем более, о цифровых), но только при условии корректно определенных целей и задач внедряемой системы. Только так можно спроектировать правильную архитектуру решения, выбрать технологии и выполнить эффективную корректировку процессов обработки.

Не хочу вводить вас в заблуждение. Естественно, современные системы оптического распознавания символов (OCR) не могут распознавать рукописные тексты, и вряд ли в обозримом будущем смогут, т.к. почерк у всех людей разный. Но место таким документам в СПВД есть и об этом поговорим ниже.


Рисунок 1 — Различия почерков


Что же касается рукопечатного текста, то тут дела обстоят существенно лучше. Из-за внешнего сходства с напечатанным текстом, его можно распознать. Не каждая OCR технология может это сделать, но те, которые используем мы — могут. Прошу вас здесь не впадать в скепсис, думая, что для обработки подобных документов надо тщательно выводить буквы. В задачи интегратора входит разработать такие формы, чтобы пользователям было комфортно их заполнять: минимум использования букв, по возможности вместо букв использование цифр и списков выбора «X» / «V». Выбрав профессиональную платформу распознавания и интегратора с успешными кейсами, вы можете получить систему, которая сможет качественно обрабатывать как машинопечатные документы, так и заполненные от руки.

Но вернемся к сути вопроса и рассмотрим варианты автоматизации процесса ввода документов, заполненных от руки, на обзорных примерах конкретных кейсов.


Внедрение СПВД на предприятии розничной торговли с мобильных стендов

Предприятие занимается распространением печатной продукции (газеты, журналы) в Москве и области с мобильных стендов на улице, в электричках и т.п. Количество точек распространения — несколько сотен.

Традиционная автоматизация торговых точек в виде оснащения их ПК, фискальным регистратором, сканером ШК невозможна — это мобильный стенд со стойкой, зонтиком и стулом. Автоматизация продаж с использованием смартфонов, планшетов, терминалов сбора данных нецелесообразна, т.к. это требует серьезных затрат, а работа с оборудованием сложна для освоения продавцами. Персонал — преимущественно, люди преклонного возраста или люди со средним и не полным средним образованием, существует текучка.

Несмотря на кажущуюся простоту бизнеса, он достаточно технологичен (к слову, имеет лучшую сортировочную линию печатной продукции в Европе), и требователен к прозрачности и бесперебойности процессов. Т.к. пресса быстро устаревает, одной из ключевых задач предприятия является контроль остатков продукции в конце каждого дня во всех точках, чтобы вечером/ночью сделать сортировку продукции, а утром развести по точкам именно нужные позиции, пополнив остатки до оптимального уровня.

До внедрения системы, продавцы по окончанию рабочей смены выписывали наименование каждой позиции и ее остатки. Документы отвозились в центральный офис, где операторы в ручном режиме вводили данные в учетную систему, а это десяток тысяч строчек ежедневно. На это уходило много времени, допускались ошибки, сортировочная линия начинала работу с задержкой, на утро в некоторые точки приходилось доставлять продукцию с запасом, что вело к затовариванию стенда. Нереализованная продукция устаревала, предприятие где-то теряло, а где-то недополучало прибыль.

В ходе проекта на базе наших решений и решений компании ABBYY мы разработали и внедрили СПВД. Сделали точечный реинжиниринг процессов. Разработали специальный бланк, который печатался из учетной системы. В данном бланке присутствовали именно те позиции, которые есть в отдельно взятой точке. Бланки развозились ежедневно вместе с прессой, по окончанию рабочего дня продавцы от руки вписывали только цифры (остатки по каждой позиции). Бланки сканировались на потоковом сканере, распознавались, извлекались данные и экспортировались в учетную систему. За счет определенных методик дублирования некоторых атрибутов в бланке и учетной системе, штрихкодирования — система автоматически находила допущенные ошибки продавцами при заполнении бланков и позволяла их откорректировать. Таким образом, ошибки были полностью исключены. Скорость ввода данных в учетную систему увеличилось в 3 раза. Появился электронный архив скан-образов бланков для разрешения спорных ситуации между предприятием и продавцом.

В результате компания не только сократила издержки, но и увеличила эффективность бизнеса в целом.


Внедрение СПВД для обработки финасово-первичных документов на предприятиях сетевой розничной торговли, и в частности сети ресторанов

Ранее мы уже подробно описывали кейс внедрения СПВД в сети из более чем 30 ресторанов. Подробнее с ним можно ознакомиться здесь.

Выше обозначенную статью мы не стали перегружать всеми деталями внедрения, поэтому не упомянули тот факт, что порядка 20% документов были заполнены от руки. В основном это товарные чеки, т.к. в ресторанах часть продуктов покупается у физических лиц на рынке.

Несмотря на то, что мы и увеличили скорость вода документов в систему, задачу автоматизации обработки таких документов бизнес не ставил, т.к. были более критичные проблемы, связанные с отсутствием прозрачности учета.

Напомним, целями проекта являлось:

  • Централизовать функцию ввода документов в офисе управляющей компании, освободив от непрофильных операций сотрудников ресторанов.
  • Избежать ошибок при вводе данных в учетную систему, передав эту функцию профессиональному оператору со знанием оперативного учета и бухгалтерии.
  • Нормализовать справочники контрагентов, номенклатуры (убрать задвоение записей) и за счет этого более быстро и прозрачно получить информацию по финансовым результатам отдельно взятого ресторана.

Таким образом, помимо автоматической обработки машинопечатных документов, оператор со сканов вводил рукописные документы в учетную систему. Несомненно, в этой части — это ручная работа. Но система позволила доставить эти сканы к профессиональному оператору, который гораздо быстрее и точнее вводил их в систему. При этом правильное определение целей проекта позволило решить поставленные задачи бизнеса.


Внедрение СПВД для складского учета и инвентаризации

В части управления складом, тренд по автоматизации давно сформировался — это штрихкодирование ТМЦ, адресное хранение, терминалы сбора данных (ТСД). Но, не смотря на это, недавно столкнулись с интересной задачей. Один из Заказчиков, используя адресное хранение, не использует штрихкодирование и ТСД, ссылаясь на экономическую нецелесообразность традиционной автоматизации.

Сотрудники склада при первичном размещении ТМЦ в ячейках, в товарные накладные поставщиков (ТОРГ-12) вручную вписывают номер ячеек. Документы передают операторам, которые в свою очередь одновременно с вводом поступления и указывают размещение ТМЦ на складе.

При текущем внедрении СПВД, одновременно со стандартным пакетом обработки первичных документов, мы реализуем функционал по распознаванию рукопечатных символов. Результатом работы системы является то, что отсканированные документы автоматически распознаются и в учетной системе на базе «1С:Предприятие» формируется факт поступления ТМЦ с указанием конкретной складской ячейки.

Для инвентаризации ТМЦ также создается бланк, где вручную вписываются остатки ТМЦ после их пересчета. Затем бланк сканируется, и система сличает реальные остатки с данными системы.


Какой вывод мы можем сделать?

Первое, что хотелось бы сказать, приведенные примеры бизнес-процессов и отраслей, где встречаются документы, заполненные от руки, не является исчерпывающим. Мы рассказали лишь о малой части своего опыта решения данной проблематики. Перечень решений можно продлить.

Второе — если у вас возникла аналогичная проблема, и вы думаете, что ее нельзя решить, то это напрасно. Как мы увидели, автоматизировать ввод таких документов можно. Для этого есть разные методы, и это не обязательно просто распознавание текста. Нужно правильно понимать проблематику предприятия, определить задачи и выбрать их решение.



EFSOL

Системная интеграция. Консалтинг

Автоматизация распознавания документов заполненных от руки с последующим импортом данных в бизнес-приложения

обязательные поля
* Антиробот:
Введите ответ

Автоматизация распознавания документов заполненных от руки с последующим импортом данных в бизнес-приложения

Все поля формы выделенные значком * обязательны к заполнению
* Антиробот:
Введите ответ
Поделиться:

У вас конкретная задача? Свяжитесь с нами прямо сейчас!


Обратный звонок RedConnect