Da Verdantis’ Processamento Inteligente de Documentos (IDP) baseado em IA A solução automatiza a extração e a integração de dados a partir de documentos complexos, como Listas de materiais (BOMs), ordens de trabalho, e manuais técnicos. Ao apoiar Formatos de ficheiros 2D/3D e, ao proporcionar uma integração perfeita com o sistema ERP, a nossa plataforma garante atualizações precisas e em tempo real, reduzindo simultaneamente o trabalho manual e os erros.
Os documentos não estruturados continuam a representar um desafio significativo. Desde listas de materiais e ordens de trabalho até desenhos técnicos e manuais de equipamento, mais de 80% de informação essencial para a empresa continua bloqueada em formatos que não são facilmente processáveis pelos sistemas tradicionais. É aqui que entra em cena o Processamento Inteligente de Documentos (IDP) — uma solução emergente que transforma conteúdo não estruturado em dados estruturados e úteis.
Ao contrário das soluções básicas de OCR, que se limitam a digitalizar texto, o IDP recorre a uma combinação de Inteligência Artificial (IA), Aprendizagem Automática (ML), Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Automatização Robótica de Processos (RPA). Estas tecnologias trabalham em conjunto não só para extrair dados, mas também para compreender e validar o seu significado no contexto empresarial. O objetivo não é apenas a automatização — é a inteligência: captar insights e padrões a partir de documentos que conduzam a decisões mais inteligentes e a fluxos de trabalho operacionais melhorados.
O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) é uma solução poderosa que combina Inteligência Artificial (IA), Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR), Aprendizagem Automática (ML) e Processamento de Linguagem Natural (NLP) para extrair dados estruturados de documentos não estruturados. Ao contrário da introdução de dados tradicional ou das ferramentas básicas de OCR, que se limitam a converter imagens digitalizadas em texto, o IDP compreende o contexto, a estrutura e a semântica de um documento, permitindo a automatização de fluxos de trabalho complexos e com grande volume de documentos.
Para os setores com grande concentração de ativos, muitas das fontes de dados mais valiosas encontram-se confinadas em documentos técnicos, como Especificações de Conceção de Engenharia (EDS), Listas de Materiais (BOM), Ordens de Trabalho e Manuais de Manutenção. Estes documentos estão frequentemente em formato PDF ou digitalizado, variam consideravelmente no que diz respeito ao layout e contêm terminologia específica do setor. As ferramentas de automatização tradicionais têm dificuldade em extrair dados relevantes e utilizáveis dessas fontes. No entanto, os sistemas IDP, treinados com modelos de linguagem específicos do setor, conseguem identificar e extrair automaticamente atributos-chave, como números de peça, especificações de equipamento, tolerâncias, referências de fornecedores e instruções de trabalho.
Em primeiro lugar, o sistema recebe documentos provenientes de várias fontes físicas—cópias em papel, tais como fichas técnicas de equipamento (EDS), listas de materiais (BOM), ordens de trabalho e manuais técnicos—que são digitalizados para processamento. Utiliza modelos de classificação inteligentes para determinar os tipos de documentos (por exemplo, EDS vs. BOM) e a lógica de encaminhamento para a extração. Durante a extração de dados, o IDP utiliza OCR e NLP avançados para reconhecer e analisar dados de tabelas, cabeçalhos e texto livre — mesmo quando estes elementos estão desalinhados, distorcidos ou escritos à mão.
Por exemplo, num ficheiro EDS digitalizado que contenha uma linha como «Motor: TEFC, 440 V, 60 Hz, 1800 RPM, estrutura 286T,» O motor IDP consegue identificar esta linha como uma descrição de um motor elétrico, extrair a tensão, a frequência, a velocidade e o tamanho do quadro, e atribuir esses valores a campos predefinidos no esquema de dados mestre do ativo. Da mesma forma, uma Ordem de Trabalho com várias páginas que descreve «Manutenção da bomba na Unidade 4B – substituição de rolamentos e alinhamento do eixo», juntamente com as horas de trabalho e a utilização de peças sobressalentes, é analisado, e os elementos-chave — identificação do equipamento, tarefa de manutenção, materiais consumidos, duração — são estruturados e introduzidos no sistema de gestão de manutenção.
Os sistemas IDP captam dados a partir de cópias em papel digitalizadas de EDS, listas de materiais (BOM), ordens de trabalho e manuais técnicos. Os documentos são digitalizados para PDF ou imagens, permitindo uma extração precisa a partir de fontes reais e não estruturadas.
Uma vez importados, os modelos de aprendizagem automática classificam cada documento com base no layout, na estrutura e nos identificadores-chave — determinando se se trata de uma Especificação de Projeto de Engenharia (EDS), Lista de Materiais (BOM), Ordem de Trabalho, Manual Técnico, etc. Esta etapa garante que os documentos sigam o percurso de extração correto.
No caso de ficheiros digitalizados ou baseados em imagens, são aplicadas etapas de pré-processamento, como a correção da inclinação, a redução do ruído, o aumento do contraste e a correção da orientação, para melhorar a precisão do OCR.
Os motores de OCR avançados convertem o conteúdo visual do documento em texto legível por computador. Isto é especialmente útil no caso de anotações manuscritas em ordens de trabalho ou em ficheiros EDS digitalizados mais antigos.
Os modelos de PLN analisam o conteúdo para detetar e extrair dados estruturados. Numa lista de materiais (BOM), por exemplo, o sistema consegue extrair números de peça, materiais, quantidades e especificações — mesmo a partir de layouts tabulares complexos. Num EDS, campos como tensão, RPM, tamanho do quadro e tipo de invólucro são identificados e analisados, sendo transformados em pares chave-valor.
Exemplo:
A partir de uma linha como:"Motor: TEFC, 440 V, 60 Hz, 1800 RPM, estrutura 286T"
Excertos do IDP:
- Anexo: TEFC
- Tensão: 440 V
- Frequência: 60 Hz
- Velocidade: 1800 RPM
- Estrutura: 286T
As ferramentas IDP utilizam a compreensão semântica para relacionar os valores extraídos com as entidades adequadas. Por exemplo, associar uma tarefa de manutenção numa Ordem de Trabalho à etiqueta do equipamento correspondente ou fazer corresponder as descrições das peças aos códigos internos de material.
Os dados extraídos são validados em relação às regras de negócio ou aos dados mestre (por exemplo, códigos de material válidos ou identificações de equipamento). Os campos com baixos índices de confiança podem ser assinalados para revisão humana através de uma interface de validação assistida.
Os dados limpos e validados são convertidos para formatos estruturados, como XML, JSON ou CSV, e integrados em sistemas a jusante — como um CMMS, um ERP ou uma plataforma de MDM.
Exemplo:
Uma ordem de trabalho analisada pode apresentar o seguinte resultado:
-ID do equipamento: PUMP_4B
-Tarefa: Substituição de rolamentos, alinhamento de eixos
-Peças sobressalentes: BRG123, ALGN456
-Horas de trabalho: 6
-Estado: Encerrado
Estes dados são introduzidos diretamente num módulo de planeamento de manutenção ou de análise.
As correções feitas pelos utilizadores são incorporadas no modelo para um treino contínuo, permitindo uma maior precisão ao longo do tempo para tipos e formatos de documentos recorrentes.
As soluções tradicionais de IDP baseiam-se em modelos estáticos ou na extração baseada em regras e, muitas vezes, exigem a correção manual de campos com baixo nível de confiança. IDP automatizado acrescenta uma camada de inteligência — recorrendo a modelos de autoaprendizagem, validação de regras de negócio e lógica de extração adaptativa para minimizar a intervenção humana. Deteta anomalias, corrige automaticamente problemas de formatação e integra-se perfeitamente com plataformas ERP ou EAM.
Por exemplo, numa lista de materiais (BOM) extraída de um PDF do catálogo de um fornecedor, o IDP automatizado pode analisar descrições como «Válvula de globo, 2”, aço inoxidável 316, 150# RF, tampa aparafusada» e dividi-la em atributos: tipo de válvula, dimensão, material, pressão nominal e tipo de ligação — para, em seguida, associá-la aos códigos de material existentes, assinalar duplicados ou sugerir descrições normalizadas com base nas convenções de nomenclatura da organização. Esta automatização de ponta a ponta reduz drasticamente os tempos de ciclo de engenharia e os erros de inventário.
Da Verdantis’ Software de processamento inteligente e automatizado de documentos foi concebido especificamente para resolver um desafio de longa data em ambientes industriais com um elevado número de ativos: a extração, validação e estruturação de Lista de Materiais (BOM) dados provenientes de desenhos de engenharia e documentos relacionados. O sistema automatiza todo o processo de interpretação de projetos em 2D/3D, gestão das versões da lista de materiais (BOM) e atualização das mesmas nos ecossistemas de dados da empresa — reduzindo o trabalho manual, as taxas de erro e o tempo de resposta entre a engenharia e as operações.
1. Design da interface do utilizador:
Uma interface de arrastar e largar centrada no utilizador permite que engenheiros, planeadores e gestores de dados carreguem vários ficheiros de listas de materiais (BOM) em simultâneo, permitindo uma interação fluida com uma formação mínima.
2. Agente de IA para a extração da lista de materiais (BOM):
Um motor de IA proprietário desenvolvido utilizando uma combinação de aprendizagem profunda, PLN e visão computacional permite uma interpretação precisa de estruturas de listas de materiais (BOM) tabulares e incorporadas a partir de ficheiros de projeto em 2D e 3D (por exemplo, DWG, STEP, PDF, TIFF). O agente de IA identifica peças, quantidades, descrições e hierarquias relacionais em conjuntos e subconjuntos.
3. Captura de dados e arquitetura de backend:
Os ficheiros podem ser importados através da interface do utilizador ou recolhidos automaticamente a partir de localizações predefinidas, utilizando integrações de API. A arquitetura de backend recorre a uma estrutura de microsserviços escalável que processa, armazena e encaminha dados estruturados da lista de materiais (BOM) para plataformas a jusante, como o Verdantis Integrity.
Os dados da lista de materiais (BOM) e dos materiais podem ser transferidos diretamente para sistemas ERP ou CMMS, como o SAP, o Oracle, o Maximo e outros. Quer esteja a atualizar para o S/4HANA ou a otimizar o inventário de peças sobressalentes, os seus dados estarão prontos quando você estiver.
Os utilizadores podem carregar documentos ou configurar o agente para selecionar ficheiros através da API, do SFTP ou de integração direta.
O agente analisa desenhos de engenharia ou documentos estruturados, extraindo linhas da lista de materiais (BOM), detalhes das peças e dados do equipamento.
O ID do equipamento associa o desenho aos sistemas de back-end. O agente complementa as listas de materiais com informações contextuais, verifica se existem duplicados e cria novos IDs de material, se necessário.
A lista de materiais (BOM) aprovada é formatada e enviada para o seu sistema ERP ou CMMS, garantindo dados estruturados e normalizados em todas as ocasiões.
O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) traz benefícios transformadores às organizações, especialmente aquelas que lidam com documentos complexos e de grande volume, tais como Especificações de Concepção de Engenharia (EDS), Listas de Materiais (BOM) e Ordens de Trabalho. Ao tirar partido de tecnologias de IA, como a aprendizagem automática (ML), o processamento de linguagem natural (NLP) e o reconhecimento ótico de caracteres (OCR), o IDP automatiza a extração, a classificação e o processamento de dados não estruturados ou semiestruturados. Seguem-se os principais benefícios da implementação do IDP numa empresa:
Automatização de tarefas repetitivas: O IDP automatiza tarefas demoradas, tais como a introdução manual de dados, a classificação de documentos e a categorização. Por exemplo, na gestão de listas de peças, em vez de extrair e introduzir manualmente os números de peça ou as descrições, a IA processa rapidamente desenhos ou documentos complexos.
Tomada de decisões mais rápida: Com a automatização de documentos, estes são processados e analisados em tempo real, permitindo um acesso mais rápido a informações essenciais. Isto reduz o tempo necessário para a tomada de decisões, especialmente no tratamento de dados operacionais, como ordens de trabalho de manutenção e pedidos de peças.
Exemplo:
No caso das ordens de trabalho de manutenção, a IA extrai rapidamente os detalhes das tarefas (por exemplo, peças utilizadas, horas de mão-de-obra, estado do equipamento), introduzindo esses dados no sistema de gestão de manutenção sem intervenção humana.
Poupanças nos custos com mão-de-obra: Ao automatizar o processamento de documentos, as empresas reduzem a necessidade de introdução manual de dados, validação e classificação de documentos, diminuindo assim os custos com mão-de-obra associados a estes processos.
Minimização de erros: A redução da necessidade de intervenção humana minimiza as possibilidades de erros, evitando assim erros dispendiosos, tais como a classificação incorreta de componentes da lista de materiais (BOM) ou a introdução de números de peça errados num sistema ERP.
Exemplo:
Em vez da validação manual de dados no processo da lista de materiais, o IDP garante que apenas dados válidos e consistentes sejam introduzidos no sistema, reduzindo as probabilidades de retrabalho ou de erros na encomenda de materiais.
Eliminação do erro humano: Ao utilizar modelos de IA para a extração de dados, a IDP garante que mesmo os dados complexos ou desorganizados (por exemplo, notas manuscritas, desenhos digitalizados) sejam corretamente processados e introduzidos no sistema, reduzindo as imprecisões que ocorrem frequentemente nos fluxos de trabalho manuais.
OCR e NLP avançados: As ferramentas da IDP utilizam tecnologias de ponta de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) e Processamento de Linguagem Natural (NLP) para compreender e extrair dados de formatos não estruturados, garantindo que toda a informação relevante seja captada com precisão.
Exemplo:
Ao processar documentos EDS digitalizados, o IDP consegue reconhecer especificações técnicas essenciais (por exemplo, tensão do motor, RPM), mesmo que o texto esteja inclinado ou escrito à mão, melhorando a integridade dos dados.
Registos de auditoria e controlo de versões: As ferramentas IDP incluem funcionalidades integradas de controlo de versões, registo e auditoria, garantindo que todas as revisões dos documentos (por exemplo, listas de materiais atualizadas ou manuais técnicos) sejam acompanhadas. Isto é fundamental para o cumprimento das normas em setores regulamentados.
Integridade dos dados: O IDP garante que os dados introduzidos no sistema estejam em conformidade com as regras de governação, nomeadamente através da verificação de materiais duplicados ou da confirmação de que os dados da lista de materiais (BOM) extraídos cumprem as normas relativas aos dados mestre.
Exemplo:
No controlo de versões da lista de materiais (BOM), o IDP não só regista as alterações mais recentes como também garante que quaisquer modificações sejam devidamente aprovadas e registadas, o que é essencial para o cumprimento da regulamentação.
Gestão de grandes volumes de documentos: As soluções da IDP foram concebidas para se adaptarem ao aumento do volume de documentos. Quer se trate do processamento de centenas de ordens de trabalho, listas de materiais ou manuais técnicos, o sistema consegue gerir com eficiência um elevado volume de trabalho sem que seja necessário aumentar proporcionalmente os recursos humanos.
Integração flexível: As ferramentas IDP integram-se facilmente com os sistemas empresariais existentes, tais como plataformas ERP, CMMS ou MDM, permitindo uma sincronização perfeita dos dados extraídos.
Exemplo:
Uma empresa global de produção pode implementar o IDP para processar listas de materiais (BOM) a partir de vários ficheiros de projeto em diversos formatos (por exemplo, CAD 2D, PDF) sem perturbar o fluxo de trabalho atual nos seus sistemas empresariais.
Concentrar-se em tarefas de maior valor: Ao automatizar tarefas rotineiras, o IDP permite que os colaboradores se concentrem em tarefas mais estratégicas e de maior valor, tais como a resolução de problemas complexos, a tomada de decisões informadas ou a gestão de exceções.
Menos revisões manuais: O IDP reduz a necessidade de processos extensos de revisão manual de documentos. Embora seja possível a intervenção humana nos casos em que a IA apresenta um baixo nível de confiança, o sistema trata automaticamente da maior parte do trabalho.
Exemplo:
No departamento de manutenção, os colaboradores podem concentrar-se em tarefas essenciais, como inspeções de equipamento ou o planeamento de novos projetos, em vez de perderem tempo a introduzir manualmente os dados das ordens de trabalho.
Extração de dados para análise: O IDP extrai não só dados estruturados, mas também informações valiosas a partir de conteúdos não estruturados. Estas informações podem ser utilizadas para melhorar os processos operacionais, a gestão de inventário e a previsão de manutenção.
Análise em tempo real: Os dados extraídos através do IDP podem ser disponibilizados imediatamente para a elaboração de relatórios e análises, permitindo às organizações identificar tendências e padrões na manutenção, no inventário ou na produção que, anteriormente, estavam ocultos em documentos em papel.
Exemplo:
Ao extrair e analisar dados das ordens de trabalho de manutenção, o IDP consegue identificar problemas frequentes nos equipamentos, ajudando a prever futuras necessidades de manutenção e a reduzir o tempo de inatividade.
Repositório centralizado de dados: O IDP consolida os dados extraídos num formato estruturado e de fácil acesso, permitindo que equipas de vários departamentos (por exemplo, engenharia, operações, aquisições) colaborem utilizando um conjunto de dados partilhado e atualizado.
Atualizações em tempo real: Quaisquer atualizações nos documentos (tais como alterações na lista de materiais ou no estado das ordens de trabalho) são imediatamente refletidas em todo o sistema empresarial, promovendo a colaboração em tempo real.
Exemplo:
As equipas de engenharia podem aceder às listas de materiais atualizadas em tempo real, enquanto o departamento de compras pode utilizar esta informação para evitar atrasos na encomenda de materiais e na gestão de stock.
Flexibilidade de entradas de várias fontes:
Os utilizadores podem carregar ficheiros diretamente através da interface do utilizador ou permitir que o agente de IA recupere documentos a partir de pastas partilhadas, resultados de sistemas ERP ou sistemas PLM através de chamadas de API. São suportados carregamentos em massa para acelerar migrações ou atualizações de grandes volumes de dados de engenharia.
Compatibilidade com formatos de engenharia 2D e 3D:
O motor de IA suporta formatos padrão de desenhos de engenharia, incluindo Esquemas em 2D e modelos em 3D, garantindo uma ampla compatibilidade em setores como a indústria transformadora, o petróleo e o gás e os serviços públicos.
Extração de listas de materiais (BOM) com consideração do equipamento:
Os utilizadores só têm de fornecer o ID do equipamento. O agente de IA associa automaticamente esta informação aos metadados existentes, tais como detalhes do equipamento e localização funcional, utilizando as integrações existentes com sistemas ERP ou CMMS.
Controlo de versões da lista de materiais (BOM) e fluxo de trabalho de aprovação:
A plataforma permite uma comparação inteligente de listas de materiais (BOM) para detetar e destacar alterações entre versões. Antes da finalização, o sistema solicita a aprovação do utilizador, mantendo um registo auditável do controlo de versões.
Criação de materiais inteligentes com integração da integridade:
As listas de materiais (BOM) analisadas são enviadas para Integridade da Verdantis para validação do mestre de materiais. O sistema verifica se existem peças duplicadas e cria novas códigos de material apenas quando não existirem correspondências, garantindo a conformidade e eliminando a redundância.
Atualmente, as atualizações dos desenhos 2D/3D dos equipamentos, incluindo as atualizações da lista de materiais (BOM), são feitas manualmente. Este processo não só é demorado, como também está sujeito a erros humanos. A dependência de métodos manuais aumenta o risco de discrepâncias no sistema e de atrasos na atualização de dados críticos dos equipamentos, o que conduz a ineficiências na manutenção, na gestão de inventário e nas aquisições.
Além disso, um número crescente de Fabricantes de equipamento original (OEM) estão a enviar diretamente dados atualizados sobre os equipamentos aos seus clientes (através de API ou outros meios digitais), mas não existe nenhum sistema implementado para extrair e processar automaticamente esses novos dados. Isto cria uma lacuna significativa na capacidade de integrar, de forma rápida e precisa, as atualizações no sistema ERP do cliente.
A causa principal deste problema reside na ausência de um processo de atualização automática. Embora os fabricantes de equipamento original (OEM) forneçam atualizações em tempo real sobre o equipamento, os clientes não dispõem de nenhum mecanismo para extrair automaticamente as informações relevantes, enviá-las para aprovação e atualizar os dados no seu sistema ERP. Isto faz com que as empresas fiquem presas a fluxos de trabalho manuais que são lentos e propensos a erros, aumentando os riscos operacionais.
A solução da Verdantis baseada em IA pode colmatar esta lacuna através da automatização de todo o processo. A solução foi concebida para receber dados atualizados sobre os equipamentos (por exemplo, provenientes dos fabricantes de equipamento original) em vários formatos, incluindo Desenhos 2D/3D, atualizações da lista de materiais (BOM), e manuais técnicos, e depois:
Extração de dados:
O sistema extrai automaticamente informações essenciais destes desenhos ou ficheiros, tais como identificações de equipamento, componentes da lista de materiais, descrições de materiais, números de peça e localizações funcionais. Utilizando funcionalidades avançadas Modelos de IA, OCR, e PNL, o sistema consegue processar tanto dados estruturados como não estruturados, provenientes de diferentes formatos de ficheiro e fontes.
Fluxo de trabalho de aprovação:
O sistema de IA envia então os dados extraídos para aprovação interna, garantindo que quaisquer alterações (tais como atualizações da lista de materiais ou modificações no equipamento) sejam validadas antes de serem integradas no sistema. O fluxo de trabalho de aprovação é simplificado, permitindo que as partes interessadas relevantes analisem e confirmem rapidamente as alterações.
Integração do sistema ERP:
Após a aprovação, os dados atualizados são automaticamente integrados no sistema do cliente Sistema ERP, como o SAP ou o Oracle. Isto pode incluir Atualizações da lista de materiais (BOM), alterações no mestre de materiais, e metadados do equipamento, garantindo que todos os dados no ERP sejam precisos, atualizados e consistentes em toda a organização.
Rapidez e eficiência:
Com as atualizações automáticas, o tempo dedicado à introdução manual de dados e à sua verificação é drasticamente reduzido. Isto acelera todo o processo, permitindo uma tomada de decisões mais rápida e evitando atrasos dispendiosos na manutenção e na produção.
Redução de erros:
Ao automatizar o processo de extração e aprovação de dados, o risco de erro humano é minimizado. Isto garante que os dados introduzidos no sistema ERP sejam precisos, reduzindo as discrepâncias relativas a materiais, equipamentos e ordens de trabalho.
Integração perfeita:
A solução baseada em IA integra-se perfeitamente com o sistema ERP existente, permitindo que as empresas adotem a tecnologia sem perturbar os seus fluxos de trabalho atuais.
Poupança de custos:
A automatização do processo de atualização da lista de materiais (BOM) e do equipamento reduz os custos com mão-de-obra e minimiza a necessidade de supervisão manual, o que se traduz numa poupança de custos a longo prazo.
Escalabilidade:
O sistema consegue processar grandes volumes de atualizações provenientes de vários fabricantes de equipamento original (OEM) e gerir dados de equipamentos complexos e estruturas de listas de materiais (BOM), tornando-o escalável para empresas com vastos inventários ou operações em grande escala.
Num ambiente de produção, um fabricante original (OEM) envia uma lista de materiais (BOM) atualizada para um conjunto de bomba através de uma API, incluindo números de peça, novos materiais e alterações de projeto. A solução IDP baseada em IA extrai os dados relevantes da lista de materiais atualizada, compara-os com os registos existentes no sistema ERP do cliente e envia-os para aprovação. Uma vez validada, a lista de materiais atualizada é automaticamente integrada no sistema ERP, garantindo que as equipas de aprovisionamento, manutenção e gestão de inventário trabalhem com os dados mais recentes.
Esta abordagem baseada em IA não só poupa tempo como também garante que os dados críticos do equipamento estão sempre atualizados, permitindo uma melhor tomada de decisões, planos de manutenção otimizados e uma alocação mais eficiente de recursos.
Numa época em que a eficiência operacional e a precisão são fundamentais, Processamento Inteligente de Documentos (IDP) revela-se uma solução revolucionária, especialmente para setores que lidam com documentos complexos, como listas de materiais (BOM), ordens de trabalho e manuais técnicos. Ao automatizar a extração, a validação e a integração de dados, o IDP não só poupa tempo como também garante que os seus sistemas estejam sempre atualizados com as informações mais precisas e relevantes.
Para organizações que lidam com dados de equipamentos em grande escala, tais como atualizações de listas de materiais (BOM) ou ordens de trabalho de manutenção, a implementação de um Solução para deslocados internos baseada em IA optimiza os fluxos de trabalho, reduz os erros e melhora a tomada de decisões. O resultado é uma operação mais eficiente e económica, com maior integridade dos dados e menor risco.
À medida que cresce a procura por atualizações em tempo real e sem erros, as soluções IDP, como a fornecida por Verdantis estão a transformar a forma como as empresas gerem os seus dados críticos, permitindo-lhes manter a competitividade, reduzir o tempo de inatividade e maximizar a produtividade. O futuro do processamento de dados é automatizado, inteligente e contínuo — e quem abraçar esta transformação estará melhor posicionado para o sucesso a longo prazo.
Ao combinar a automatização de documentos com software de processamento inteligente de documentos, as suas equipas podem reduzir o trabalho manual, eliminar inconsistências nos dados e acelerar a tomada de decisões — o que se traduz num melhor planeamento de inventário, maior precisão nas aquisições e maior preparação para a transformação digital.
O Agente de Extração de Documentos funciona em sincronia com as plataformas empresariais, permitindo que dados limpos e enriquecidos fluam diretamente para:
Carnegie Center, Suite 300,
Princeton, NJ 08540, Tel.: +1 (866) 987-4463
Times Square, 3.º andar, ala «B», Andheri Kurla Road,
Andheri East, Mumbai – 400059
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