Waar loopt het vast bij inspectierapporten?
Een inspecteur beoordeelt een partij, vult een rapport in op papier of in een PDF-template van de leverancier, en stuurt dat op. Vervolgens typt iemand op kantoor de keurresultaten over in het kwaliteitssysteem of het ERP. Dat is de pijn: de inspecteur heeft zijn werk al gedaan, maar de data staat nog niet waar die horen. Bovendien komen die rapporten nooit in één vast format. De ene leverancier stuurt een Excel, de andere een gescande handgeschreven bon, de derde een PDF met een eigen lay-out. Wie daarvoor per afzender een template wil inrichten, is weken bezig voordat het eerste rapport automatisch doorloopt.
Wat lost dottle concreet op bij inspectierapporten automatiseren?
dottle leest het inkomende rapport, herkent de relevante velden (partijnummer, keurresultaat, afwijkingen, datum, leverancier) en levert die als gestructureerde data af in het systeem waar de kwaliteitsadministratie bijgehouden wordt. Dat werkt zonder dat je per afzender een sjabloon instelt: dottle begrijpt de documentcontext in plaats van te zoeken op een vaste positie op de pagina. Een medewerker accordeert de uitgelezen waarden voordat ze worden weggeschreven. Afwijkingen worden gemarkeerd, niet stilletjes doorgezet. Zo blijft de kwaliteitscontrole op de mens, en verdwijnt het overtypwerk.
Hoe verschilt dit van gewone OCR of scan-en-herken?
Gewone OCR herkent tekst en geeft je een blok ruwe karakters terug. Dat is nuttig als je een archief wilt doorzoekbaar maken, maar het lost het invoeprobleem niet op. Je weet na de scan dat ergens op de pagina '4,2 kg afwijking klasse B' staat, maar je systeem weet dat nog niet. dottle doet een stap verder: het koppelt de herkende waarde aan het juiste veld, matcht het rapport aan de juiste partij of order in je systeem en maakt de data direct bruikbaar. Het verschil is vergelijkbaar met het verschil tussen een foto van een bon en een geboekte factuur.
Wanneer is automatiseren van inspectierapporten juist niet zinvol?
Er zijn drie situaties waarin je er beter niet aan begint. Ten eerste: als het volume te laag is. Een handvol rapporten per week typt een medewerker in een kwartier over; de setup en het beheer kosten meer dan ze opleveren. Ten tweede: als het inspectieproces zelf nog niet stabiel is. Als de velden die je vastlegt elke maand veranderen, of als de definitie van een afwijking nog niet vaststaat, dan automatiseer je een proces dat je eigenlijk eerst moet stroomlijnen. Ten derde: als de brondocumenten structureel onleesbaar zijn, denk aan handgeschreven rapporten met doorhalingen, onleesbare handschriften of incomplete informatie. Automatisering maakt snel werk van goede documenten; slechte documenten blijven slechte documenten.
Wat zijn de trade-offs om rekening mee te houden?
De grootste trade-off is aandacht aan het begin. Dottle draait live in twee weken, maar je moet in die twee weken wel weten welke velden je wilt vastleggen en waar ze naartoe moeten in je systeem. Wie dat niet scherp heeft, loopt halverwege de inrichting vast. Een tweede punt: nieuwe documentformats die je nog niet eerder hebt gezien, worden gecontroleerd toegevoegd. Dat is geen automatisch leerproces, maar een bewuste keuze, zodat de uitvoer voorspelbaar blijft. Voor organisaties die veel nieuwe leveranciers onboarden, betekent dat een klein beetje beheertijd per nieuw format. Dat weegt bij hoog volume ruimschoots op tegen het alternatief, maar het is eerlijk om dat vooraf te benoemen.