Egy szállításnál vagy visszaküldésnél címkéket, szállítási okmányokat és néha vámdokumentumokat kell elkészíteni. Ez olyan adatok alapján történik, amelyek már valahol a rendszerben rendelkezésre állnak: cím, súly, tartalom, célállomás. A kérdés az, hogy az AI át tudja-e venni ezt a folyamatot, és a rendelésfeldolgozó vagy logisztikai munkatárs munkaidejének mekkora része szabadul fel ezáltal.
A válasz igen, egy megjegyzéssel. Ez egyike azon feladatoknak, amelyekhez nem is a legújabb AI-modellek szükségesek: a robotic process automation (RPA) is elegendő, és sok vállalat már így is működik.
Három tengely a döntő: strukturáltság, volumen és mérlegelési tér.
A strukturáltság 5-ös értéket kap. Egy szállítási címke fix formátumot követ, egy szállítási okmány fix formátumot követ, egy vámdokumentum fix formátumot követ, amelyet a vámhatóság maga ír elő. Nincs szükség interpretációra azzal kapcsolatban, hogy mi kerüljön a dokumentumra — ez rögzítve van a sablonban és a bemeneti adatokban.
A volumen is 5-öst kap. Ez nem olyan feladat, amely hetente néhányszor fordul elő; egy némileg nagyobb vállalatnál naponta tíz-, akár ezerszámra vannak szállítások. Minél nagyobb a volumen, annál nagyobb az időmegtakarítás minden automatizált lépésnél, és annál gyorsabban térül meg az integrációkba fektetett beruházás.
A mérlegelési tér 5-öst kap, ami itt kedvező: kevés mérlegelni való van. A rendszer ismeri a súlyt, a célállomást és a szállítás típusát, és ebből mechanikusan következik, milyen dokumentum milyen tartalommal generálódik. Nincs olyan helyzet, amelyben a munkatársnak fel kellene mérnie, mi a legjobb dokumentum — ez a kérdés nem létezik.
A kreativitás 5-öst kap, ami ebben az esetben azt jelenti, hogy nincs szükség kreativitásra — ez itt előny, nem hátrány. Az ügyfélkapcsolat 4-est kap: e dokumentumok elkészítésénél többnyire nincs közvetlen kapcsolat, bár egy címváltozás egy ügyfélkérdésen keresztül is beérkezhet, ami összekapcsolja ezt a feladatot azzal, amit a rendelésállapot ellenőrzése és kommunikálása esetében is látunk.
A fizikai jelleg 3-ast kap, és ez az ok, amiért ez nem teljesen irodai feladat: egy címkét végül fel kell ragasztani egy dobozra, és ez emberi munka marad, vagy más típusú automatáé, mint az AI. A dokumentumgenerálás maga digitális; a felragasztás nem.
A hibaköltség és a megfelelőség egyaránt 3-ast kap, és ez figyelmet érdemel. Egy hibás cím egy szállítási okmányon visszaküldést eredményez. Egy hibás vámdokumentum a szállítás elakadását okozhatja a határon, bírsággal vagy késéssel a következményeként. Ez nem katasztrofális kockázat, mint a pénzügyi beszámolásnál — innen a középső érték —, de nem is elhanyagolható. Ezért nem mellékes a feltétel ennél a feladatnál: a dokumentumgenerálás csak annyira jó, mint az adatok, amelyeken alapul.
Egy webshop, amely csak belföldön szállít egy fix szállítópartner-integrációval, ezt ma gyakorlatilag teljesen automatikusan generáltathatja: a cím a rendeléskezelő rendszerből, a súly a WMS-ből, a címke automatikusan létrejön, amint a rendelés becsomagolásra került. A munkatárs szúrópróbaszerűen ellenőriz, nem sorról sorra.
Egy vállalat, amely nemzetközileg szállít, országonként eltérő vámszabályokkal és termékekkel, amelyek különböző HS-kódok alá tartoznak, nehezebb helyzetben van. Az alapdokumentumok még automatikusan elkészíthetők, de a termékek vámcélú besorolása néha egy ellenőrzési lépést igényel, amely nem hagyható simán egy szkriptre. Itt a feladat eltolódik onnan, hogy „az AI átveheti” arrafelé, hogy „részben, emberi felügyelettel, amely jóváhagy vagy elutasít indoklással” — pontosan az a középkategória, amely a bonyolultabb szállítási folyamatoknál gyakrabban előfordul, mint az egyszerűeknél.
Két feltétel nem opcionális. Az első egy szállítópartnerrel való integráció: API-kapcsolat nélkül a saját rendszer és a szállító rendszere között valakinek adatokat kell átírnia, és akkor kevés a nyereség. A második a helyes címadatok a folyamat elején. Ha egy rendelés már hibás címmel érkezik be a rendszerbe — ami összefügg azzal, hogyan vitték be azt a rendelést, ahogy azt a rendelések rendszerbe történő bevitele esetében láthatjuk —, akkor a dokumentumgenerálás hibátlanul hibás dokumentumot fog előállítani. Ennek a lépésnek a minősége tehát részben az azt megelőző lépésektől függ, éppúgy, ahogy az ügyfélkommunikáció minősége attól függ, mennyire aktuálisak a CRM-ben az ügyféladatok.
Egy rendelésfeldolgozó vagy logisztikai munkatárs esetében, akinél a dokumentumgenerálás a feladatkör jelentős részét képezi, ez egyike azon feladatoknak, amelyeknél már ma is a munkaidő nagy része felszabadítható — nem minden vállalatnál egyforma mértékben, és nem az említett integrációk rendezettsége nélkül. Nemzetközi szállításokkal rendelkező vállalatoknál ez az arány alacsonyabb, mivel a dokumentumok megfelelőség-ellenőrzése emberi munka marad.
Hogy ez mit jelent egy pozíció vagy létszám szempontjából, nem olyan kérdés, amelyre ez az oldal választ ad: milyen jogi követelmények érvényesek a személyzeti döntéseknél, azt a munkáltatónak kell megvizsgálnia.
Ahhoz, hogy lássa, ez hogyan alakul az Ön saját rendelési folyamatában, elérhető egy ingyenes gyorsteszt: tizenkét kérdés, fiók nélkül, jelzéssel arról, hogy ebben a profilban a munkaidő mekkora része vehető át ma az AI által. A teljes munkafelmérés, amely egy egész vállalat munkáját feladatonként bontja le, még készül.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.