Архив Транспорт и логистика · Логистика 3PL и склады
Aili Supply Chain обрабатывает бумажный возвратный лист менее чем за минуту
По данным тайваньского издания «經理人», логистическая компания Aili Supply Chain (艾立供應鏈) соединила OCR, большую языковую модель и RPA в системе оцифровки возвратных листов: обработка одного листа сократилась с 10 минут до менее 1 минуты, выработка сотрудника выросла с 50 до 200 листов в день.
/01 · ключевые результаты
-
результат
было 10 мин менее 1 мин
время обработки одного возвратного листа (совместный эффект ИИ и доработки процесса)
經理人 (Manager Today), статья, 25.06.2026
до внедрения системы
по данным на июнь 2026 года · система оцифровки бумажных возвратных листов 艾立供應鏈
данные СМИ
-
результат
было 50 200 листов на сотрудника в день
дневная выработка одного сотрудника после внедрения
經理人 (Manager Today), статья, 25.06.2026
до внедрения системы
по данным на июнь 2026 года · система оцифровки бумажных возвратных листов 艾立供應鏈
данные СМИ
- 10 мин время ручной обработки одного возвратного листа до внедрения · исходный уровень 經理人 (Manager Today), статья, 25.06.2026
- 50 листов на сотрудника в день дневная выработка сотрудника до внедрения · исходный уровень 經理人 (Manager Today), статья, 25.06.2026
оценка strategai
Оценку не приводим: не раскрыт годовой объём возвратных листов и численность занятых их обработкой сотрудников
По данным тайваньского издания «經理人», логистическая компания Aili Supply Chain (艾立供應鏈) соединила OCR, большую языковую модель и RPA в системе оцифровки возвратных листов: обработка одного листа сократилась с 10 минут до менее 1 минуты, выработка сотрудника выросла с 50 до 200 листов в день.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- 艾立供應鏈 (Aili Supply Chain)
- Отрасль
- Транспорт и логистика · Логистика 3PL и склады
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Интеллектуальная обработка документов
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Собственная разработка
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 25.06.2026
- География
- Тайвань (Китай)
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
艾立供應鏈 — тайваньская логистическая компания, которая обслуживает около 40% импорта красного вина на Тайване, известные бренды бытовой техники и крупные FMCG-бренды. Логисты находятся в конце цепочки поставок и не могут заставить бренды и торговые сети перейти на электронный обмен, поэтому бумажная накладная остаётся единственным основанием для выставления счёта. Возвратный лист — подтверждение доставки с подписью получателя. Раньше административный персонал вручную переносил данные с каждого листа в отчёты, работа занимала много времени, а найти нужный документ было трудно. Компания начала цифровую трансформацию с оцифровки возвратных листов.
Что
Решение
Компания объединила оптическое распознавание символов, большую языковую модель и роботизированную автоматизацию процессов в систему цифровых возвратных листов. По описанию издания, ИИ в этой системе сам понимает смысл документа и его поля. Сканированный лист обрабатывает программный робот: он обрезает изображение и передаёт его на распознавание, после чего данные попадают в учётные таблицы. Генеральный директор Линь Сюаньбо подчёркивает, что модель и принципы процесса оказались верными, а доработки потребовал интерфейс работы с бумагой на участке.
Как
Внедрение
В первый же день работы возникли проблемы: пачки листов разного размера, со скрепками и сгибами застревали и рвались в офисном сканере. Команда вышла на участок и доработала процесс: заменила сканер на съёмку камерой, а ручной поворот и обрезку — ножной педалью, по нажатию которой система делает снимок и запускает программу автоматизации для обрезки и распознавания. После трёх этапов доработки время обработки одного листа сократилось с 10 минут до менее 1 минуты, а выработка одного сотрудника выросла с 50 до 200 листов в день. Издание «經理人» опубликовало эти данные 25 июня 2026 года.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным издания «經理人», после трёх этапов доработки обработка одного возвратного листа занимает менее 1 минуты вместо 10 минут.
- Выработка одного сотрудника выросла с 50 до 200 листов в день.
- Система сочетает оптическое распознавание символов, большую языковую модель и роботизированную автоматизацию процессов и работает в операциях компании.
Ограничения
- Сокращение времени и рост выработки — совместный эффект ИИ-распознавания и доработки процесса (съёмка камерой, ножная педаль, автоматическая обрезка); вклад самой модели не выделен.
- Годовой объём обрабатываемых листов, число занятых сотрудников и денежный эффект не раскрыты.
- Цифры приведены в интервью генерального директора; метод замера и период, к которому они относятся, не указаны.
-
[1] 經理人 (Manager Today)
單據上的釘書針、摺痕竟是物流業的效率殺手!艾立供應鏈如何用 AI 加速回單流程?
СМИ · 25.06.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001198 · Версия 1 · 18.10.2026 · /c/CB-001198/