Data science

ผู้บรรจุขวดโค้กช่วยคนนับล้านด้วย AI ได้อย่างไร

ผู้ค้าปลีกทั่วประเทศพึ่งพาเครือข่ายผู้บรรจุขวดอิสระของ Coca-Cola เกือบ 70 เพื่อผลิตและจัดส่งกล่องบรรจุเครื่องดื่มที่เป็นของเหลว เป็นห่วงโซ่อุปทานที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างดี และท้ายที่สุดก็ให้บริการลูกค้าเป็นอย่างดี แต่การได้รับมุมมองรวมของเอกสารการเรียกเก็บเงินและการจัดส่งแบบกระดาษนับล้านเป็นเรื่องที่ปวดหัวอย่างมากสำหรับเครือข่าย นั่นคือ จนกระทั่งการใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์และเทคโนโลยี NLP ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ช่วยทำให้เป็นดิจิทัลได้ เริ่มตั้งแต่ 2007 Coca-Cola North America ทำงานเพื่อ “รีเฟรนไชส์” การบรรจุขวดและการดำเนินการจัดส่งซึ่งครอบคลุม 51 โรงงานผลิต 350 ศูนย์กระจายสินค้า และเกี่ยวข้องมากกว่า 55,000 พนักงาน. บริษัทกล่าวว่าเป้าหมายของความพยายามในการรีเฟรนไชส์นี้คือ “นำหัวใจของโคคา-โคล่ากลับมาที่ผู้ผลิตขวดในท้องถิ่น” ซึ่งในบางกรณีเป็นบริษัทหลายรุ่นมากกว่า 100 ปี. ผู้เล่นหลักในทั้งหมดนี้คือบริษัทขายและบริการของ Coca-Cola Bottler CCBSS ก่อตั้งขึ้นใน 2003 เป็นผู้ให้บริการที่ใช้ร่วมกันซึ่งเป็นเจ้าของร่วมโดย Coca อิสระเกือบ 70 -ผู้บรรจุขวดโคล่าที่ผลิตและเคลื่อนย้ายผลิตภัณฑ์ภายใต้ใบอนุญาตกับโคคา-โคลาอเมริกาเหนือ เป้าหมายของ CCBSS คือการเป็นหนึ่งเดียวกันสำหรับผู้ผลิตขวดและเพื่อให้พวกเขาสามารถทำหน้าที่เป็นหนึ่งเดียว แต่มีข้อแม้ที่สำคัญบางประการสำหรับความสามัคคีนั้น แม้ว่าจะมีระบบไอทีที่ใช้กันทั่วไปในการทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่ผู้บรรจุขวดแต่ละคนต่างก็มีระบบและกระบวนการของตนเองและไม่เหมือนกัน CCBSS อาศัยซอฟต์แวร์ ERP จาก SAP เพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่บริษัทสมาชิกหลายแห่งมีอิสระที่จะใช้ระบบใดก็ได้ที่ต้องการจัดการระบบบัญชีลูกหนี้และระบบการชำระเงิน (AR/AP) แทนที่จะบังคับระบบที่เป็นมาตรฐาน CCBSS ได้พยายามรวมกระบวนการและระบบเข้าด้วยกันอย่างดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ ในหลายกรณี นี่หมายถึงการถอยกลับไปใช้ตัวส่วนร่วมที่ต่ำที่สุด นั่นคือ แบบฟอร์มที่ใช้กระดาษ จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ CCBSS ได้อาศัยเครือข่ายผู้ให้บริการภายนอกมากระทบยอดประมาณ 230,000 เอกสารที่เป็นกระดาษที่สร้างขึ้นทุกสัปดาห์ เฟดเอ็กซ์ได้ย้ายเอกสาร ภูเขาเหล็กเก็บกระดาษและดำเนินการบางอย่าง Xerox-spinoff Conduent จัดหาการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) สำหรับการแปลงเอกสารเป็นดิจิทัล OnBase by Hyland จัดเตรียมเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และการจัดการข้อยกเว้นและการป้อนข้อมูลด้วยตนเองได้รับการจัดการโดย Capgemini India แต่บริษัทถึงขีดจำกัดในแง่ของปริมาณเอกสารที่สามารถประมวลผลได้ และประสิทธิภาพที่อาจออกมา นั่นคือตอนที่ CCBSS เริ่มมองหาทางเลือกอื่น ซึ่งท้ายที่สุดก็นำมันมาสู่บริษัท Ripcord ในเฮย์เวิร์ด แคลิฟอร์เนีย Ripcord เรียกตัวเองว่าเป็น “บริษัทหุ่นยนต์แปลงดิจิทัล” แห่งแรกของโลก ความสามารถของบริษัทครอบคลุมตั้งแต่ระบบอัตโนมัติของกระบวนการอัตโนมัติ (RPA) ซึ่งรวมถึงเครื่องคัดแยกและสแกนเอกสารความเร็วสูง ไปจนถึงการใช้แนวทางการเรียนรู้เชิงลึกผ่านคอมพิวเตอร์วิทัศน์และ NLP เมื่อ CCBSS เข้าหา Ripcord สำหรับการมีส่วนร่วมทางธุรกิจที่เป็นไปได้ ความเป็นไปได้ดังกล่าวก็ดูเป็นผลดีตามความเห็นของ Kevin Hall ผู้ร่วมก่อตั้ง Ripcord และ CTO “เมื่อเราเริ่มพูดคุยกับพวกเขา เราตระหนักดีว่าโดยพื้นฐานแล้วเราสามารถรวมผู้ขายทั้งหมดเหล่านี้เข้าเป็นบริการเดียวผ่าน Ripcord” Hall บอก Datanami “เราจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การรับอีเมล การประมวลผล การใช้ซอฟต์แวร์ในตอนนี้เพื่อดึงข้อมูลและเชื่อมต่อเข้ากับ SAP ในที่สุด” จุดเริ่มต้นของเวิร์กโฟลว์ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง เมื่อพนักงานขับรถส่งสินค้าเสร็จสิ้นการจัดส่ง เธอมักจะพิมพ์เอกสารหลักฐานการจัดส่ง ซึ่งมักจะจับคู่กับใบแจ้งหนี้ที่อยู่ในรูปแบบกระดาษด้วย ในตอนท้ายของวัน พนักงานขับรถจะนำเอกสารหลักฐานการจัดส่งและใบแจ้งหนี้ทั้งหมดกลับมา กองรวมกัน และส่งทางไปรษณีย์ไปยังไซต์กลางเพื่อดำเนินการและเชื่อมต่อกับ SAP ตาม Hall Ripcord ได้พัฒนาเครื่องคัดแยก AI-infused ไปยังเอกสารที่ใช้กระดาษ OCR คุณอาจกำลังคิดว่า: ทำไม CCBSS ถึงไม่ให้ไดรเวอร์ของพวกเขาใช้ iPads จำนวนมาก? มันไม่ง่ายอย่างนั้น พวกเขาใช้ iPads สำหรับฟังก์ชั่นบางอย่าง แต่การโยกย้ายไปยังอุปกรณ์พกพานั้นไม่สามารถทำได้ การมีโค้กเป็นตัวกำหนดว่าบริษัทอิสระ 70 ที่คาดว่าจะต้องดำเนินธุรกิจนั้นเกือบจะขัดกับจุดรวมของการมีผู้บรรจุขวดอิสระ Hall กล่าวว่า “เนื่องจากมีผู้บรรจุขวดจำนวนมากและกระจายอยู่เป็นจำนวนมาก นั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้พวกเขาติดอยู่กับกระดาษ เพราะมันเหมือนกับตัวหารทั่วไปของการถ่ายโอนข้อมูล” Hall กล่าว CCBSS ลงนามกับ Ripcord เพื่อนำระบบอัตโนมัติมาสู่เวิร์กโฟลว์โดยใช้ระบบเวิร์กโฟลว์ที่โฮสต์ของผู้ขายที่เรียกว่า Canopy ตามคำกล่าวของ Hall เวิร์กโฟลว์ไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปมากนักภายใต้ Canopy ข้อมูลยังคงเริ่มต้นบนกระดาษ และสุดท้ายจบลงที่ SAP แต่การปรับปรุงในขั้นตอนต่างๆ ระหว่างนั้นก็ดีขึ้นอย่างมาก ด้วยกระบวนการใหม่นี้ ผู้บรรจุขวด CCBSS ส่งเอกสารของพวกเขาไปที่ศูนย์ประมวลผลของ Ripcord ในเฮย์เวิร์ด ซึ่งหุ่นยนต์ที่สร้างโดย Ripcord จะจัดเรียงเอกสาร ค้นหาลวดเย็บกระดาษ (ซึ่งต้องถอดออก) และทำการสแกน OCR เบื้องต้น เครื่องนี้ใช้โมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบใหม่ที่สร้างขึ้นโดย Ripcord ซึ่งสามารถจำแนกเอกสารตามลักษณะที่ปรากฏได้ ตามที่ Hall ระบุ AI ในเครื่องคัดแยกสามารถขจัดงานที่ต้องทำเองได้มากซึ่งก่อนหน้านี้จำเป็นต้องตั้งค่าระบบ OCR โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการรวมกลุ่มเอกสารและการใช้บาร์โค้ดเพื่อระบุตัวตน “หลายครั้งที่เอกสารถูกมัดรวมกัน ดังนั้นพวกเขาจึงถูกเตรียมที่สาขาไว้ล่วงหน้าอย่างพิถีพิถัน” ฮอลล์กล่าว “เราสามารถทำงานร่วมกับพวกเขาเพื่อบอกว่า เฮ้ คุณไม่จำเป็นต้องพิถีพิถันขนาดนั้นจริง ๆ เพราะอัลกอริธึมการจับคู่เอกสารของเราจะสามารถดูเอกสารที่เกี่ยวข้องและปิดหมายเลขใบแจ้งหนี้ได้ เช่น และผูก ด้วยกัน” เมื่อระบุและสแกนเอกสารแล้ว ระบบ Canopy ของ Ripcord จะใช้โมเดล NLP เพื่อดึงข้อมูลจากฟิลด์ที่เกี่ยวข้องในเอกสาร และแมปข้อมูลลงในคู่คีย์-ค่าที่โหลดเข้าสู่ระบบ SAP ของ CCBSS ในท้ายที่สุด ความแม่นยำในกระบวนการดึงข้อมูลนี้ (ซึ่งสามารถใช้บาร์โค้ดได้เช่นกันหากมี) เพิ่มขึ้น % ตาม Hall ทั้งหมดบอกว่าการรวมผู้ขายที่เปิดใช้งานโดย Canopy ช่วยประหยัด CCBSS 1 ล้านดอลลาร์ต่อปีตาม Ripcord แต่เงินออมน่าจะสูงกว่านี้มาก เนื่องจาก Ripcord ทำงานที่ระดับความแม่นยำ 55.95% จึงมีความคล่องตัว กระบวนการจัดการข้อยกเว้นที่ CCBSS ต้องเก็บรักษาไว้ก่อนหน้านี้สำหรับเอกสารการจัดส่งและการเรียกเก็บเงิน 1 ล้านฉบับที่ดำเนินการต่อเดือน ความหลากหลายของผู้บรรจุขวดหมายความว่าใบกำกับสินค้าที่เป็นกระดาษยังคงเป็นองค์ประกอบหลักของการดำเนินงานของ CCBSS (defotoberg/Shutterstock) “มีคนที่ Coke ที่มีหน้าที่รับผิดชอบและช่วยทำความสะอาดงานในมืออย่างแน่นอน” Hall กล่าว งานในมือตอนนี้คือ “ใกล้ศูนย์ ฉันแน่ใจว่าบางสิ่งจะเข้าสู่งานในมือเป็นระยะๆ แต่โดยพื้นฐานแล้วเราสามารถทำให้มันไม่เหลืออะไรสำหรับพวกเขาได้” เนื่องจากงานในมือถูกขจัดออกไปแล้ว CCBSS สามารถดำเนินการแก้ไขข้อโต้แย้งเกี่ยวกับใบแจ้งหนี้ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ก่อนหน้านี้ หากเกิดข้อพิพาทขึ้นในใบแจ้งหนี้ที่เกี่ยวข้องกับเอกสารที่ยังค้างอยู่ เครือข่ายการบรรจุขวดอาจเลือกที่จะไม่โต้แย้งและมอบสิ่งที่ต้องการให้กับผู้บรรจุขวดอิสระ แต่ด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น บริษัทสามารถต่อสู้กับข้อพิพาทเหล่านั้นได้ ซึ่ง Hall กล่าวว่าน่าจะช่วยประหยัด CCPSS ได้หลายล้าน จากข้อมูลของ Hall เทคนิค AI ที่เกิดขึ้นใหม่มีศักยภาพที่จะปฏิวัติการจำแนกประเภทเอกสารและปัญหาเวิร์กโฟลว์ และช่วยประหยัดเงินให้กับลูกค้าได้มากในขณะที่พวกเขาเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ดิจิทัลทั้งหมดด้วยตนเอง บริษัทโชคดีที่ได้ร่วมงานกับบริษัทขนาดใหญ่ เช่น CCBSS, Mitsubishi Union Bank of Japan, Bechtel และอื่นๆ ซึ่งทำให้ระบบการเรียนรู้เชิงลึกมีข้อมูลมากมาย “โมเดลทั่วไปของเราเมื่อเวลาผ่านไปดีขึ้นและดีขึ้นในการจัดประเภทเอกสาร และพวกมันจะอยู่ในจุดที่เราสามารถต้อนรับลูกค้าใหม่และโมเดลที่แกะกล่องของเราจะทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบสำหรับกรณีการใช้งาน HR ของพวกเขา ตัวอย่างเช่น” ฮอลล์กล่าว “เราคิดว่ากระดาษนั้นเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของบริษัทที่ยึดเหนี่ยวรั้งไว้ ดังนั้นหากเราสามารถทำให้เป็นดิจิทัลและช่วยให้พวกเขาตระหนักถึงอนาคตนั้นมากกว่าที่ที่เราทำงานของเราได้ดี” รายการที่เกี่ยวข้อง: SAP แสวงหาการพัฒนา RPA Bot แต่เวิร์กโฟลว์จะร่วมมือกันหรือไม่ วิธีที่ AI ช่วยเพิ่มความเชี่ยวชาญของมนุษย์ที่ Wolters Kluwer Deep Learning นั้นยอดเยี่ยม แต่กรณีการใช้งานยังคงแคบลง

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button