Über den Kunden
Der Kunde ist eine große europäische Fluggesellschaft. Sie wurde 1928 gegründet und ist eine der ältesten bestehenden Fluggesellschaften der Welt. Mit fast 100 Flugzeugen werden über 120 Ziele in Europa, Asien und Nordamerika angeflogen.
| Branche | Transport |
| Technologie | Azure, Azure Form Recognizer, ML |
Die wichtigsten Erfolge
- Optimierte Dokumentenprüfung durch eine digitale Transformation
- Beschleunigte interne Abläufe, dank einer modernen Lösung
- Erweiterte Möglichkeiten der Datenanalyse durch automatisierten Datentransfer
Die Herausforderung
Geschäftsanforderungen
Unser Kunde ist eine große Fluggesellschaft, die Millionen von Passagieren bedient und mit zahlreichen Geschäftspartnern zusammenarbeitet. Ihr Büro für Bodenabfertigungsdienste bearbeitet monatlich über 10.000 Rechnungen. Die Rechnungen werden von fast 600 unabhängigen Unternehmen und Auftragnehmern geliefert, wobei unterschiedliche Formate und Sprachen in den jeweiligen Rechnungen verwendet werden. Die Verarbeitung einer solchen Anzahl unterschiedlicher Dokumente ist zeitaufwändig und erfordert die Einbeziehung mehrerer Personen und Teams. Es verzögert auch die Analyse der Daten und die daraus resultierenden Maßnahmen, während der gesamte Prozess fehleranfällig ist.
Der Kunde wollte die Möglichkeiten zur Optimierung dieses Prozesses abwägen. Sie entschieden sich, Objectivity mit der Suche nach einer Lösung zu beauftragen, die eine automatisierte Überprüfung von Dokumenten und eine einfachere Fehlererkennung ermöglichen würde. Das Objectivity-Team wurde beauftragt, einen Proof of Concept (PoC) mit dem Technologie-Stack von Microsoft zu erstellen und damit Dokumente aus verschiedenen Quellen und einer Vielzahl von Formaten zu validieren.
Die Lösung
Projekt Details
Objectivity entschied sich dafür die Azure-Formularerkennung für die Dokumentenextraktion zu verwenden. Das Team erstellte ein Tool, welches eine spezifische Visualisierung der Struktur von PDF-Dateien ermöglichen würde. Dies wurde benötigt, um die Ergebnisse der Formularerkennung mit der tatsächlichen Struktur der Rechnungen zu vergleichen. Im nächsten Schritt wurden über 200 Musterrechnungen geprüft und als Referenzdatensatz für weitere Tests gesammelt. Das Team erarbeitete Methoden zur Vor- und Nachverarbeitung der aus den gesammelten Dokumenten extrahierten Daten und gegebenenfalls zur Korrektur der tabellarischen Datenstruktur. Die Lösung wurde dann getestet und verfeinert, um eine Genauigkeit von über 95 % bei der Datenerkennung in den Testrechnungen zu erreichen.
Die Lösung umfasste einen Digitalisierungsmechanismus mit 4 Hauptfunktionen:
- Erste Vorverarbeitung der Dokumente und Behebung einfacher Fehler in den PDF-Dateien.
- Verwenden von Azure Cognitive Services und der Formularerkennung zum Extrahieren von Daten wie: Rechnungsdatum, Rechnungsnummer, Rechnungssumme, Zwischensumme und Steuern, sowie Tabellendaten.
- Nachbearbeitung der extrahierten Daten, einschließlich Data Parsing, Format- und Lokalisierungsvereinheitlichung und Währungserkennung.
- Der Mechanismus ermöglichte es auch, die zuvor fehlenden Daten wiederherzustellen.
Außerdem wurde der Aufbau tabellarischer Daten korrigiert, wenn die Formatierung zu kompliziert war oder Unstimmigkeiten in Kopf- oder Fußzeilen auftraten. Der Prozess nutzte Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. DBSCAN.
Das Ergebnis
Geschäftsvorteile
Der entwickelte PoC vermittelte dem Kunden ein klares Bild davon, welche möglichen Verbesserungen die Dokumentendigitalisierung für seine Prozesse bringen kann und wie gut die richtigen Microsoft-Technologien seine Anforderungen erfüllen. Der PoC ermöglichte es den Teams die Möglichkeiten zur Automatisierung ihrer Rechnungsverarbeitung zu prüfen. Es bewies auch, dass eine Lösung wie die von Objectivity ihre umfangreichen Datensätze effizient und genau verarbeiten kann. Durch die Einsetzung dieser Lösung, wäre eine manuelle Korrektur der Daten nur dann erforderlich, wenn die Anwendung Daten als unzuverlässig markiert. Die automatisierte Übertragung der Daten in das SAP-System des Kunden würde den gesamten Prozess erheblich beschleunigen und eine erweiterte Datenanalyse ermöglichen. Der PoC befähigte den Kunden, in Übereinstimmung mit seinen Geschäftsprioritäten, fundierte Entscheidungen über die Richtung und den Umfang seiner Prozessdigitalisierung zu treffen.
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