خلفية المشروع
مجموعة هوا دونغ الدوائية، باعتبارها إحدى الشركات الرائدة في تصنيع الأدوية في الصين، تزيد قيمة مشترياتها السنوية عن 5 مليارات يوان، مع حجم هائل من مستندات الشراء اليومية. جميع بيانات الشراء كانت تُستخرج يدويًا من ملفات PDF/صور ويتم إدخالها يدويًا في نظام SAP ERP، ثم تُطلق عملية الموافقة عبر DingTalk. افتقر النظامان إلى ترابط البيانات، مما أدى إلى إدخال مكرر، وتأخر المعلومات، وتأخير في الموافقات.
نقاط الألم الأساسية
الحل
التعرف الذكي بالذكاء الاصطناعي والإدخال الآلي
تم نشر نظام تعرف على أوامر الشراء بمحرك مزدوج OCR+LLM، يدعم التحليل الذكي لصيغ متعددة مثل PDF، والصور، والمستندات الممسوحة ضوئيًا. يستخرج النظام تلقائيًا معلومات المورد، ورمز المادة، والكمية، والسعر، وغيرها من الحقول الرئيسية، ويعبئها وفق قواعد مطابقة حقول SAP.
الربط بين ERP وDingTalk
تم تطوير وسيط برمجي قياسي بواجهة API بين SAP ERP وDingTalk، لتحقيق مزامنة ثنائية الاتجاه لبيانات المشتريات. بعد الإدخال في ERP، تُطلق عملية الموافقة تلقائيًا في DingTalk، وتُعاد كتابة نتائج الموافقة فورًا في ERP، مما يلغي الإدخال المكرر.
الإنذار الذكي للاستثناءات
تم بناء نموذج لاكتشاف شذوذ أوامر الشراء بالاستناد إلى البيانات التاريخية، ليتعرف تلقائيًا على انحرافات الأسعار، والكميات غير الطبيعية، والطلبات المكررة، وغيرها من المخاطر، ويُصدر إنذارات.
بيانات النتائج
| المؤشر | قبل التحسين | بعد التحسين | نسبة التحسن |
|---|---|---|---|
| وقت إدخال المستند | ساعتان/للطلب | 5 دقائق/للطلب | ↓96% |
| نسبة خطأ الإدخال | 8% | 0.5% | ↓94% |
| عدد فريق المشتريات | 8 أشخاص | 3 أشخاص | ↓63% |
| زمن إتمام الموافقة | 3 أيام عمل | 0.5 يوم عمل | ↓83% |
> ملخص كمي: تقلص وقت إدخال المستند بنسبة 96% ليصبح 5 دقائق/للطلب، وانخفضت نسبة الخطأ 94% إلى 0.5%، وتقلص فريق المشتريات من 8 أفراد إلى 3، وقصر زمن إتمام الموافقة 83% إلى 0.5 يوم عمل.
المجموعة التقنية
SAP ERP، منصة DingTalk المفتوحة، محرك OCR، النموذج اللغوي الكبير Qwen، وسيط Node.js، PostgreSQL
الأسئلة الشائعة
ما أفضلية المحرك المزدوج OCR+LLM مقارنةً بـ OCR النقي؟
معدل تعرف OCR النقي على الصيغ المعقدة (خط اليد، الأختام المحجوبة، القوالب غير القياسية) يتراوح بين 80%–85%. بإضافة LLM يمكن إكمال الحقول التي فاتت OCR أو أخطأ فيها من خلال الفهم الدلالي، ليرتفع معدل التعرف الإجمالي إلى أكثر من 99%. في هذه الحالة، انخفض خطأ الإدخال من 8% (يدويًا خالصًا) إلى 0.5% مع الإدخال بالذكاء الاصطناعي.
هل يدعم الإدخال الذكي بالذكاء الاصطناعي صيغًا متعددة لأوامر الشراء؟
نعم. يدعم المحرك المزدوج OCR+LLM صيغ PDF، والصور، والمستندات الممسوحة ضوئيًا، والفاكسات، وغيرها، دون الحاجة إلى قوالب محددة مسبقًا. يستطيع LLM فهم هياكل أوامر الشراء من مورّدين مختلفين تلقائيًا، واستخراج الحقول الرئيسية ومطابقتها مع حقول SAP القياسية.
كم يلزم من التدخل البشري بعد تشغيل النظام؟
لا يلزم سوى 3 موظفي مشتريات (بدل 8 سابقًا) لمراجعة أوامر الشراء الاستثنائية ذات درجة الثقة المنخفضة من الذكاء الاصطناعي، وهي تشكل نحو 5% من إجمالي المستندات. 95% من أوامر الشراء تتم آليًا بالكامل: إدخال → موافقة → أرشفة، دون أي تدخل بشري.
