Analizzare automaticamente fatture di spedizione e dati di trasporto

Molte aziende hanno già i propri dati di trasporto e spedizione in formato digitale: come fattura PDF, come file Excel di uno spedizioniere, come export CSV da ERP o TMS – o distribuiti su più di queste fonti.

Il problema spesso non è quindi che manchino i dati. Il problema è che non sono disponibili in una struttura comune.

Prima di poter rispondere in modo affidabile a domande come queste, le informazioni di fatturazione e spedizione sottostanti devono prima essere strutturate e integrate:

• Quanto costa una spedizione?
• Quali relazioni determinano i nostri costi?
• Come si evolvono i singoli spedizionieri?
• Quanto sono elevati i supplementi carburante e altri supplementi?
• Quali spedizioni o voci di costo risultano anomale?

ShipCheck può importare dati di spedizione e fatturazione tra l'altro da PDF, Excel e CSV e strutturarli con l'IA. Da questa base di dati nascono poi analisi, ad esempio su costi per spedizione, costi per spedizioniere o quote di supplementi.

La differenza decisiva è: un file può essere digitale senza che i suoi contenuti siano già analizzabili.

Perché i dati di trasporto digitali possono comunque essere difficili da confrontare

Le informazioni di trasporto nascono spesso in punti diversi. Uno spedizioniere fornisce una fattura PDF, un altro mette a disposizione file Excel, altre informazioni di spedizione si trovano nel TMS o nell'ERP.

HDS descrive questa situazione come un problema tipico: nelle aziende i costi logistici sono spesso distribuiti su sistemi diversi. Senza una strutturazione centrale, tendenze e scostamenti restano difficili da individuare.

Si creano così più fonti di dati singole, ciascuna contenente informazioni, ma che non offrono ancora una visione comune sui costi di trasporto. Per un'analisi trasversale, i dati devono prima essere portati in una forma in cui, ad esempio, spedizioni, spedizionieri, relazioni, pesi, costi, supplementi e periodi possano essere analizzati insieme.

PDF, Excel e CSV sono solo il formato di partenza

Il formato del file da solo dice poco su quanto bene i dati di trasporto possano essere analizzati.

PDF

Il PDF è soprattutto un formato di documento. Una fattura di spedizione può contenere molte informazioni rilevanti:

• singole spedizioni
• importi fatturati
• pesi
• relazioni
• supplementi
• altre voci di costo

Per un'analisi supportata da software, queste informazioni devono essere rese disponibili in forma strutturata a partire dal documento.

Excel

I dati Excel sono già strutturati in forma tabellare. Questo spesso ne facilita l'elaborazione. Ciononostante ogni fornitore può strutturare le proprie tabelle in modo diverso. Ciò che conta rimane quindi quali informazioni sono contenute e come possono essere assegnate alle singole spedizioni.

CSV

I file CSV si prestano a export di dati strutturati. Anche qui è determinante quali campi sono presenti e come possono essere utilizzati per l'analisi dei costi di trasporto.

La domanda decisiva quindi non è "Il file è digitale?", ma: "Le informazioni di trasporto contenute sono disponibili in una struttura confrontabile con gli altri dati?"

Quali informazioni sono rilevanti per un'analisi affidabile dei costi di trasporto

Per l'analisi sono particolarmente utili informazioni il più possibile granulari per ogni spedizione. Tra queste, ad esempio:

• dati di fattura o di spedizione
• spedizioniere
• relazione
• peso
• tipo di trasporto
• voci di costo
• supplementi
• periodo

Anche le logiche KPI esistenti di ShipCheck lavorano esattamente con questo tipo di granularità: i costi di trasporto possono essere analizzati, ad esempio, per spedizione, spedizioniere, relazione, modalità di trasporto, tipo di supplemento e periodo.

Un totale complessivo mostra solo quanto è stato pagato. Una base di dati strutturata consente inoltre domande come: per quali trasporti? Con quale spedizioniere? Su quale relazione? Con quali componenti di costo?

Dal documento a una base di dati analizzabile

Il processo può essere suddiviso, in modo semplificato, in quattro fasi.

1. Importare i dati di fattura e di spedizione

I dati di partenza vengono acquisiti nel sistema. In ShipCheck, i dati di spedizione e fattura possono essere importati tra l'altro come PDF, Excel e CSV.

2. Strutturare le informazioni

Le informazioni contenute vengono elaborate in modo da essere disponibili come singoli campi di dati. Possono essere rilevanti, ad esempio:

• spedizione
• spedizioniere
• relazione
• peso
• costo
• voce di supplemento

ShipCheck descrive l'uso della propria IA esattamente per questo compito: i dati di fattura e spedizione vengono digitalizzati e strutturati.

3. Rendere i dati analizzabili in una struttura comune

Invece di analizzare separatamente i file PDF, Excel e CSV, le informazioni di trasporto strutturate possono essere considerate insieme. Ciò rende possibile una visione trasversale sui costi di trasporto.

4. Rendere visibili KPI e anomalie

Dalla base di dati strutturata possono quindi nascere analisi e tendenze. ShipCheck mostra ad esempio:

• costi per spedizione
• costi per kg o pallet
• andamento dei costi nel tempo
• costi per spedizioniere
• quote di supplementi come gasolio o pedaggi

Il passaggio centrale avviene quindi prima della dashboard. Le informazioni devono prima essere strutturate in modo da poter essere analizzate in modo coerente.

Perché più spedizionieri rendono più complessa la preparazione dei dati

Con ogni fornitore logistico aggiuntivo possono aggiungersi ulteriori strutture di dati. Un fornitore consegna PDF, un altro file Excel, ulteriori informazioni di spedizione si trovano eventualmente nell'ERP o nel TMS. Ciò genera rapidamente una base di dati frammentata.

Proprio allora domande semplici diventano complesse:

• Quanto sono alti i costi per spedizioniere?
• Quali relazioni si sviluppano in modo anomalo?
• Come cambiano i costi per spedizione?
• Qual è la quota dei supplementi?
• Quali tipi di costo aumentano?

Una struttura di dati comune riduce la necessità di unire manualmente file di origine diversi per ogni analisi.

Cosa fa concretamente l'IA nella preparazione dei dati

In questo caso d'uso l'IA non dovrebbe essere intesa in modo astratto. Il compito è molto concreto: digitalizzare e strutturare i dati di fattura e spedizione. ShipCheck descrive esattamente questo utilizzo.

Questo non significa che l'IA prenda automaticamente decisioni logistiche strategiche. Essa si occupa dapprima di una parte del lavoro preparatorio sui dati. Nasce così una base di dati con cui il team logistico può poi analizzare autonomamente:

• Quali spedizionieri generano quali costi?
• Quali relazioni diventano più costose?
• Come si evolvono i supplementi?
• Quali spedizioni risultano anomale?

Il valore dell'IA qui risiede quindi soprattutto nella velocità e nella scalabilità della preparazione dei dati.

Perché la qualità dei dati è più importante della dashboard

Una dashboard può essere buona solo quanto lo sono i dati su cui si basa. Se mancano informazioni rilevanti o se i costi vengono trasferiti solo come grandi voci cumulative, anche le possibilità di analisi restano limitate.

HDS descrive la qualità dei dati nelle aziende come molto variabile. Le informazioni possono essere distribuite su più sistemi, singoli set di dati possono presentare lacune e i costi accessori di trasporto possono essere disponibili solo in forma aggregata.

Per questo un buon reporting dei costi di trasporto non inizia con la visualizzazione. Inizia con dati di trasporto strutturati, granulari e confrontabili.

Perché la spedizione è il livello di analisi centrale

Più i costi di trasporto vengono aggregati, più diventa difficile riconoscere la causa di una variazione. Un'analisi di livello superiore mostra ad esempio solo: costi di trasporto +5%.

Con dati riferiti alla singola spedizione si può invece andare più in profondità: spedizioniere → relazione → spedizione. Ciò consente di ricostruire quali trasporti si celano dietro una variazione.

Per un approfondimento su questo tema, l'analisi dei costi di trasporto a livello di spedizione è l'argomento più adatto. Per la preparazione dei dati è soprattutto importante che i dati di origine consentano un'analisi fino al livello di granularità richiesto.

Quali analisi possono nascere da dati di trasporto strutturati

Non appena i dati di trasporto sono strutturati insieme, possono nascerne diverse analisi KPI e di costo. Ad esempio:

• costi per spedizione
• costi per relazione
• costi per spedizioniere
• quote di supplementi
• andamento nel tempo

Quali KPI dei costi di trasporto siano particolarmente rilevanti per la direzione logistica e il controlling lo trattiamo separatamente nell'articolo "KPI dei costi di trasporto: quali indicatori servono davvero alla direzione logistica e al controlling".

Qui l'enfasi è diversa: questi indicatori presuppongono che da file di origine diversi si crei prima una base di dati affidabile.

Strutturare i dati di fattura non è la stessa cosa che digitalizzare le tariffe di trasporto

Questi due processi dovrebbero essere chiaramente separati.

Dati di fattura e di spedizione

Rispondono a: cosa è effettivamente accaduto e cosa è stato fatturato? Comprendono trasporti reali e costi effettivamente addebitati.

Tariffe di trasporto

Rispondono a: cosa è stato concordato contrattualmente? Tra queste, ad esempio:

• classi di peso
• zone
• tariffe base
• regole sul gasolio
• logiche di pedaggio
• servizi accessori
• sconti

Anche queste informazioni tariffarie devono essere rese leggibili dalle macchine per una verifica automatica delle fatture. ShipCheck elabora entrambi i lati: i dati di fattura e spedizione vengono strutturati, mentre modelli tariffari complessi vengono resi calcolabili separatamente per la verifica automatica.

La separazione è quindi chiara: dati di fattura e spedizione = effettivo, tariffa di trasporto digitalizzata = target. Solo la combinazione consente il confronto automatizzato target-effettivo.

Cosa possono offrire ulteriori dati ERP o TMS

Per iniziare, secondo ShipCheck sono fondamentalmente rilevanti le fatture di spedizione e le relative tariffe o condizioni. Dati di spedizione aggiuntivi provenienti da ERP o TMS possono aumentare la significatività dei KPI, ma non sono necessariamente un requisito per l'avvio.

Più caratteristiche di spedizione rilevanti sono disponibili in modo pulito, più dettagliatamente i costi possono essere scomposti e spiegati in seguito.

Da singoli file a un reporting continuo dei costi di trasporto

Un'analisi una tantum può essere realizzata anche manualmente. La sfida maggiore nasce quando nuovi dati di trasporto si aggiungono continuamente. Nuove fatture, spedizioni, periodi, spedizionieri e voci di costo devono essere integrati ripetutamente nell'analisi esistente.

Se invece i nuovi dati vengono trasferiti regolarmente nella stessa struttura, anche il reporting può essere aggiornato continuamente. ShipCheck utilizza i dati di trasporto strutturati esattamente per questo: KPI, tendenze e fattori di costo diventano poi visibili nella dashboard.

Il vantaggio non sta quindi solo nell'analizzare un file più velocemente. Sta nel trasformare molti file in una base di dati sui costi di trasporto utilizzabile in modo duraturo.

Una base di dati, più casi d'uso ShipCheck

I dati di trasporto strutturati sono rilevanti non solo per il reporting. Costituiscono anche la base per ulteriori funzioni ShipCheck.

• Analisi dei costi di trasporto: i costi possono essere analizzati, ad esempio, per spedizione, spedizioniere, relazione e periodo.
• Verifica delle fatture di trasporto: se sono inserite anche le tariffe concordate, le voci di fattura effettive possono essere confrontate con i costi target contrattuali.
• Gare d'appalto: i dati storici di spedizione possono essere utilizzati per valutare le offerte in base ai volumi di trasporto effettivi.

Nasce così, dalle stesse informazioni di trasporto, una base per più ambiti della gestione dei costi di trasporto.

Quando una preparazione automatizzata dei dati diventa particolarmente utile

Il beneficio aumenta soprattutto quando:

• vengono elaborate molte spedizioni
• sono coinvolti più spedizionieri
• i dati provengono da formati di file diversi
• è necessario un reporting regolare
• vengono analizzate relazioni o modalità di trasporto diverse
• i costi devono essere tracciabili fino alla singola spedizione

Con un volume di dati ridotto e un formato uniforme, un'analisi manuale può essere pienamente sufficiente. Ma più fonti devono essere integrate regolarmente, più la preparazione standardizzata dei dati diventa il vero vantaggio.

Come ShipCheck elabora i dati di fattura e spedizione

Il processo può essere riassunto in modo semplificato così:

Il vantaggio decisivo non risiede quindi solo nel caricamento. Nasce dal fatto che da file di trasporto eterogenei si crea una base di dati comune e riutilizzabile.

Conclusione: digitale non significa automaticamente analizzabile

PDF, Excel e CSV sono formati digitali. Per un'analisi affidabile dei costi di trasporto questo da solo non basta. Se le informazioni di fattura e spedizione sono distribuite su spedizionieri, file e sistemi diversi, devono prima essere strutturate in modo da poter essere analizzate insieme.

Solo allora si possono rispondere in modo affidabile a domande come:

• Quanto costa una spedizione?
• Quale relazione determina i nostri costi?
• Come si evolve uno spedizioniere?
• Quanto sono alti i supplementi?
• Quali trasporti si celano dietro un'anomalia?

ShipCheck utilizza l'IA per strutturare dati di fattura e spedizione da formati come PDF, Excel e CSV, creando così una base di dati per l'analisi dei costi di trasporto, il reporting KPI, la verifica delle fatture e le gare d'appalto.

Il passaggio più importante non avviene quindi nella dashboard. Avviene prima: da file di trasporto eterogenei nascono dati strutturati e confrontabili.