Verdantis Procesamiento inteligente de documentos (PID) basado en IA automatiza la extracción e integración de datos de documentos complejos como Listas de materiales, órdenes de trabajoy manuales técnicos. Apoyando Formatos de archivo 2D/3D y ofrece una integración perfecta con el sistema ERP, nuestra plataforma garantiza actualizaciones precisas y en tiempo real, al tiempo que reduce el esfuerzo manual y los errores.
Los documentos no estructurados siguen planteando un reto importante. Desde listas de materiales y órdenes de trabajo hasta planos técnicos y manuales de equipos, más de 80% de la información crítica para la empresa sigue encerrada en formatos difícilmente digeribles por los sistemas tradicionales. Aquí es donde entra en juego el procesamiento inteligente de documentos (PID), una solución emergente que transforma los contenidos no estructurados en datos estructurados y procesables.
A diferencia de las soluciones básicas de OCR que se limitan a digitalizar texto, IDP aprovecha una fusión de Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML), Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Automatización Robótica de Procesos (RPA). Estas tecnologías trabajan conjuntamente no sólo para extraer datos, sino también para comprender y validar su significado dentro de un contexto empresarial. El objetivo no es solo la automatización, sino la inteligencia: capturar ideas y patrones a partir de documentos que permitan tomar decisiones más inteligentes y mejorar los flujos de trabajo operativos.
Intelligent Document Processing (IDP) es una potente solución que combina Inteligencia Artificial (IA), Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), Aprendizaje Automático (ML) y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para extraer datos estructurados de documentos no estructurados. A diferencia de las herramientas tradicionales de introducción de datos o de OCR básico, que se limitan a convertir imágenes escaneadas en texto, IDP comprende el contexto, la estructura y la semántica de un documento, lo que permite automatizar flujos de trabajo complejos y con gran carga documental.
Para las industrias que hacen un uso intensivo de activos, muchas de las fuentes de datos más valiosas están encerradas en documentos técnicos como especificaciones de diseño de ingeniería (EDS), listas de materiales (BOM), órdenes de trabajo y manuales de mantenimiento. Estos documentos suelen estar en formato PDF o escaneados, varían mucho en su diseño y contienen terminología específica del sector. Las herramientas de automatización tradicionales tienen dificultades para extraer datos relevantes y utilizables de estas fuentes. Sin embargo, los sistemas IDP formados en modelos lingüísticos específicos del sector pueden identificar y extraer automáticamente atributos clave como números de pieza, especificaciones de equipos, tolerancias, referencias de proveedores e instrucciones de trabajo.
En primer lugar, el sistema recibe documentos de diversas fuentes físicas.copias impresas, como hojas de datos de equipos (EDS), listas de materiales (BOM), órdenes de trabajo y manuales técnicos-que se escanean y digitalizan para su procesamiento. Utiliza modelos de clasificación inteligentes para determinar los tipos de documentos (por ejemplo, EDS frente a lista de materiales) y la lógica de enrutamiento para la extracción. Durante la extracción de datos, IDP utiliza OCR y NLP avanzados para reconocer y analizar datos de tablas, encabezados y texto libre, incluso cuando estos elementos están desalineados, sesgados o escritos a mano.
Por ejemplo, en un archivo EDS escaneado que contenga una línea como "Motor: TEFC, 440V, 60Hz, 1800 RPM, bastidor 286T,"el motor IDP puede identificar esta línea como la descripción de un motor eléctrico, extraer el voltaje, la frecuencia, la velocidad y el tamaño del bastidor, y asignarlos a campos predefinidos en el esquema de datos maestros de activos. Del mismo modo, una orden de trabajo de varias páginas en la que se detalle "Mantenimiento de la bomba de la unidad 4B: sustitución de los cojinetes y alineación del eje.junto con las horas de mano de obra y el uso de piezas de repuesto, y los elementos clave -identificación del equipo, tarea de mantenimiento, materiales consumidos, duración- se estructuran e introducen en el sistema de gestión del mantenimiento.
Los sistemas IDP capturan datos de copias impresas escaneadas de EDS, listas de materiales, órdenes de trabajo y manuales técnicos. Los documentos se digitalizan en PDF o imágenes, lo que permite una extracción precisa de fuentes no estructuradas del mundo real.
Una vez ingestados, los modelos de aprendizaje automático clasifican cada documento en función de su diseño, estructura e identificadores clave, determinando si se trata de una especificación de diseño de ingeniería (EDS), una lista de materiales (BOM), una orden de trabajo, un manual técnico, etc. Este paso garantiza que los documentos sigan la ruta de extracción correcta.
En el caso de los archivos escaneados o basados en imágenes, se aplican pasos de preprocesamiento como la eliminación de la distorsión, la reducción del ruido, la mejora del contraste y la corrección de la orientación para mejorar la precisión del OCR.
Los motores avanzados de OCR convierten el contenido visual del documento en texto legible por máquina. Esto resulta especialmente útil para anotaciones manuscritas en órdenes de trabajo o archivos EDS escaneados antiguos.
Los modelos NLP analizan el contenido para detectar y extraer datos estructurados. En una lista de materiales, por ejemplo, el sistema puede extraer números de pieza, materiales, cantidades y especificaciones, incluso de complejos diseños tabulares. En un EDS, campos como el voltaje, las RPM, el tamaño del bastidor y el tipo de carcasa se identifican y analizan como pares clave-valor.
Por ejemplo:
De una línea como:"Motor: TEFC, 440V, 60Hz, 1800 RPM, Bastidor 286T"
Extractos de IDP:
- Recinto: TEFC
- Tensión: 440V
- Frecuencia: 60 Hz
- Velocidad: 1800 RPM
- Marco: 286T
Las herramientas IDP utilizan la comprensión semántica para relacionar los valores extraídos con sus entidades correspondientes. Por ejemplo, relacionando una tarea de mantenimiento de una orden de trabajo con la etiqueta de equipo correspondiente o haciendo coincidir descripciones de piezas con códigos de material internos.
Los datos extraídos se validan con las reglas de negocio o los datos maestros (por ejemplo, códigos de material o ID de equipo válidos). Los campos con puntuaciones de confianza bajas pueden marcarse para su revisión humana a través de una interfaz de validación asistida.
Los datos depurados y validados se convierten a formatos estructurados como XML, JSON o CSV y se integran en sistemas posteriores, como una plataforma GMAO, ERP o MDM.
Por ejemplo:
Una orden de trabajo analizada podría dar como resultado:
-Identificación del equipo: BOMBA_4B
-Tarea: Sustitución de rodamientos, Alineación de ejes
-Piezas de recambio: BRG123, ALGN456
-Horas de trabajo: 6
-Estado: Cerrado
Estos datos se introducen directamente en un módulo de planificación o análisis del mantenimiento.
Las correcciones realizadas por los usuarios se retroalimentan al modelo para un entrenamiento continuo, lo que permite mejorar la precisión a lo largo del tiempo para tipos y formatos de documentos recurrentes.
Las soluciones tradicionales de IDP se basan en plantillas estáticas o en la extracción basada en reglas, y a menudo requieren la corrección manual de los campos de baja confianza. PDI automatizado añade una capa de inteligencia: utiliza modelos de autoaprendizaje, validación de reglas de negocio y lógica de extracción adaptativa para minimizar la intervención humana. Detecta anomalías, corrige automáticamente problemas de formato y se integra perfectamente con plataformas ERP o EAM.
Por ejemplo, en una lista de materiales extraída de un catálogo de proveedores en PDF, la IDP automatizada puede analizar descripciones como "Válvula, globo, 2", SS316, 150# RF, bonete con pernos"y desglosarlo en atributos: tipo de válvula, tamaño, material, presión nominal y tipo de conexión. A continuación, se compara con los códigos de material existentes, se marcan los duplicados o se sugieren descripciones normalizadas basadas en las convenciones de nomenclatura de la organización. Esta automatización integral reduce drásticamente la duración de los ciclos de ingeniería y los errores de inventario.
Verdantis Software automatizado de tratamiento inteligente de documentos se ha creado específicamente para resolver un problema que se plantea desde hace tiempo en los entornos industriales con gran cantidad de activos: la extracción, validación y estructuración de los datos. Lista de materiales a partir de planos de ingeniería y documentos relacionados. El sistema automatiza el proceso integral de interpretación de diseños 2D/3D, gestión de versiones de listas de materiales y actualización de las mismas en los ecosistemas de datos empresariales, reduciendo el esfuerzo manual, los índices de error y los plazos de entrega de ingeniería a operaciones.
1. Diseño de la interfaz de usuario:
Una interfaz de arrastrar y soltar centrada en el usuario permite a los ingenieros, planificadores y administradores de datos cargar varios archivos de listas de materiales simultáneamente, lo que facilita una interacción fluida con una formación mínima.
2. Agente AI para la extracción de listas de materiales:
Un motor de inteligencia artificial propio creado mediante una combinación de aprendizaje profundo, PNL y visión por ordenador permite interpretar con precisión estructuras de listas de materiales tabulares e incrustadas a partir de archivos de diseño 2D y 3D (por ejemplo, DWG, STEP, PDF, TIFF). El agente de IA identifica piezas, cantidades, descripciones y jerarquías relacionales entre conjuntos y subconjuntos.
3. Ingestión de datos y arquitectura de backend:
Los archivos pueden introducirse a través de la interfaz de usuario o recogerse automáticamente de ubicaciones predefinidas mediante integraciones API. La arquitectura de backend aprovecha un marco de microservicios escalable que procesa, almacena y reenvía los datos estructurados de la lista de materiales a plataformas posteriores como Verdantis Integrity.
La lista de materiales y los datos de materiales pueden introducirse directamente en sistemas ERP o CMMS como SAP, Oracle, Maximo y otros. Tanto si está actualizando a S/4HANA como optimizando el inventario de piezas de repuesto, sus datos estarán listos cuando usted lo esté.
Los usuarios pueden cargar documentos o configurar el agente para que recoja archivos a través de API, SFTP o integración directa.
El agente lee planos de ingeniería o documentos estructurados, extrayendo líneas de la lista de materiales, detalles de las piezas y datos de los equipos.
El ID de material vincula el dibujo con los sistemas backend. El agente enriquece las listas de materiales con información contextual, comprueba si hay duplicados y crea nuevos ID de material si es necesario.
La lista de materiales aprobada se formatea y envía a su sistema ERP o CMMS, garantizando siempre datos estructurados y estandarizados.
El procesamiento inteligente de documentos (PID) aporta ventajas transformadoras a las organizaciones, especialmente a las que manejan documentos complejos y de gran volumen, como especificaciones de diseño técnico (EDS), listas de materiales (BOM) y órdenes de trabajo. Al aprovechar tecnologías de IA como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), IDP automatiza la extracción, clasificación y procesamiento de datos no estructurados o semiestructurados. A continuación se enumeran las principales ventajas de implantar IDP en una empresa:
Automatización de tareas repetitivas: La IDP automatiza tareas que consumen mucho tiempo, como la introducción manual de datos, la clasificación de documentos y la categorización. Por ejemplo, en la gestión de listas de materiales, en lugar de extraer e introducir manualmente números de pieza o descripciones, la IA procesa rápidamente dibujos o documentos complejos.
Toma de decisiones más rápida: Con la automatización de documentos se procesan y analizan en tiempo real, lo que permite un acceso más rápido a la información clave. Esto reduce el tiempo necesario para la toma de decisiones, especialmente cuando se manejan datos operativos como órdenes de trabajo de mantenimiento y solicitudes de piezas.
Ejemplo:
En el caso de las órdenes de trabajo de mantenimiento, la IA extrae rápidamente los detalles de la tarea (por ejemplo, piezas utilizadas, horas de mano de obra, estado del equipo), introduciendo estos datos en el sistema de gestión de mantenimiento sin intervención humana.
Ahorro de costes laborales: Al automatizar el procesamiento de documentos, las empresas reducen la necesidad de introducir datos manualmente, validarlos y clasificarlos, con lo que se reducen los costes de mano de obra asociados a estos procesos.
Minimización de errores: La menor necesidad de intervención humana minimiza las posibilidades de error, evitando así costosas equivocaciones como clasificar mal los componentes de la lista de materiales o introducir números de pieza erróneos en un sistema ERP.
Ejemplo:
En lugar de la validación manual de datos en el proceso de la lista de materiales, IDP garantiza que sólo se introducen en el sistema datos válidos y coherentes, lo que reduce las posibilidades de que se produzcan reprocesamientos o errores en el pedido de materiales.
Eliminación del error humano: Al utilizar modelos de IA para la extracción de datos, IDP garantiza que incluso los datos complejos o desordenados (por ejemplo, notas manuscritas, dibujos escaneados) se procesen e introduzcan correctamente en el sistema, reduciendo las imprecisiones que suelen producirse en los flujos de trabajo manuales.
OCR y PNL avanzados: Las herramientas de IDP utilizan el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) más avanzados para comprender y extraer datos de formatos no estructurados, garantizando que toda la información relevante se captura con precisión.
Ejemplo:
Al procesar documentos EDS escaneados, IDP puede reconocer especificaciones técnicas clave (por ejemplo, voltaje del motor, RPM) a pesar de que el texto esté torcido o escrito a mano, lo que mejora la integridad de los datos.
Registros de auditoría y control de versiones: Las herramientas de PDI incorporan funciones de control de versiones, registro y auditoría, lo que garantiza el seguimiento de todas las revisiones de documentos (por ejemplo, listas de materiales o manuales técnicos actualizados). Esto es fundamental para el cumplimiento de la normativa en los sectores regulados.
Integridad de los datos: IDP garantiza que los datos introducidos en el sistema son coherentes con las normas de gobernanza, como la comprobación de materiales duplicados o la confirmación de que los datos de la lista de materiales extraídos se ajustan a las normas de datos maestros.
Ejemplo:
En el control de versiones de la lista de materiales, IDP no sólo captura los últimos cambios, sino que también garantiza que cualquier modificación se apruebe y registre adecuadamente, lo que es esencial para el cumplimiento de la normativa.
Manipulación de grandes volúmenes de documentos: Las soluciones IDP están diseñadas para adaptarse al creciente volumen de documentos. Tanto si se trata de procesar cientos de órdenes de trabajo, listas de materiales o manuales técnicos, el sistema puede gestionar eficazmente un alto rendimiento sin necesidad de aumentar proporcionalmente los recursos humanos.
Integración flexible: Las herramientas IDP se integran fácilmente con los sistemas empresariales existentes, como las plataformas ERP, CMMS o MDM, lo que permite una sincronización perfecta de los datos extraídos.
Ejemplo:
Una empresa de fabricación global puede implementar IDP para procesar listas de materiales a partir de varios archivos de diseño en múltiples formatos (por ejemplo, CAD 2D, PDF) sin interrumpir el flujo de trabajo actual en sus sistemas empresariales.
Centrarse en tareas de mayor valor: Al automatizar las tareas rutinarias, IDP libera a los empleados para que puedan centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor, como la resolución de problemas complejos, la toma de decisiones informadas o la gestión de excepciones.
Menos revisiones manuales: La IDP reduce la necesidad de extensos procesos manuales de revisión de documentos. Aunque los humanos pueden intervenir en los casos en los que la IA tiene poca confianza, el sistema se encarga automáticamente de la mayor parte del trabajo.
Ejemplo:
En el departamento de mantenimiento, el personal puede centrarse en tareas críticas como las inspecciones de los equipos o la planificación de nuevos proyectos, en lugar de dedicar tiempo a introducir manualmente los datos de las órdenes de trabajo.
Extracción de datos para análisis: IDP no sólo extrae datos estructurados, sino también información valiosa de contenidos no estructurados. Esta información puede utilizarse para mejorar los procesos operativos, la gestión de inventarios y las previsiones de mantenimiento.
Análisis en tiempo real: Los datos extraídos a través de IDP pueden ponerse inmediatamente a disposición para la elaboración de informes y análisis, lo que permite a las organizaciones identificar tendencias y patrones en el mantenimiento, el inventario o la producción que antes estaban ocultos en los documentos en papel.
Ejemplo:
Al extraer y analizar los datos de las órdenes de trabajo de mantenimiento, IDP puede identificar problemas frecuentes en los equipos, lo que ayuda a predecir futuras necesidades de mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad.
Repositorio centralizado de datos: IDP consolida los datos extraídos en un formato estructurado y de fácil acceso, lo que permite a los equipos de todos los departamentos (por ejemplo, ingeniería, operaciones, compras) colaborar utilizando un conjunto de datos compartido y actualizado.
Actualizaciones en tiempo real: Cualquier actualización de los documentos (como los cambios en la lista de materiales o el estado de las órdenes de trabajo) se refleja inmediatamente en todo el sistema de la empresa, fomentando la colaboración en tiempo real.
Ejemplo:
Los equipos de ingeniería pueden acceder a listas de materiales actualizadas en tiempo real, mientras que los de compras pueden utilizar esta información para evitar retrasos en los pedidos de materiales y la gestión de inventarios.
Flexibilidad de entrada multifuente:
Los usuarios pueden cargar archivos directamente a través de la interfaz de usuario o permitir que el agente de IA ingiera documentos desde carpetas compartidas, salidas ERP o sistemas PLM a través de llamadas API. Las cargas masivas permiten acelerar las migraciones o actualizaciones de grandes volúmenes de datos de ingeniería.
Compatibilidad con formatos de ingeniería 2D y 3D:
El motor de IA admite formatos de dibujo de ingeniería estándar, como Esquemas 2D y modelos 3DLa seguridad de la información es un factor clave para garantizar la compatibilidad en sectores como la industria manufacturera, el petróleo y el gas, y los servicios públicos.
Extracción de la lista de materiales en función del equipo:
Los usuarios sólo deben proporcionar la Identificación del equipo. El agente de IA lo asigna automáticamente a metadatos existentes como detalles del equipo y ubicación técnicautilizando las integraciones ERP o GMAO existentes.
Control de versiones de listas de materiales y flujo de trabajo de aprobación:
La plataforma admite la comparación inteligente de listas de materiales para detectar y resaltar los cambios entre versiones. Antes de finalizar, el sistema solicita la aprobación del usuario, manteniendo un seguimiento auditable del control de versiones.
Creación inteligente de materiales con integración de la integridad:
Las listas de materiales analizadas se pasan a Integridad de Verdantis para validación del maestro de materiales. El sistema comprueba si hay partes duplicadas y crea nuevas ID de material sólo cuando no existen coincidencias, manteniendo la gobernanza y eliminando la redundancia.
Actualmente, las actualizaciones de los planos 2D/3D de los equipos, incluidas las actualizaciones de las listas de materiales, se realizan manualmente. Este proceso no sólo requiere mucho tiempo, sino que también es propenso a errores humanos. La dependencia de los métodos manuales aumenta el riesgo de discrepancias en el sistema y los retrasos en la actualización de datos de equipos críticos, lo que provoca ineficiencias en el mantenimiento, la gestión de inventarios y las adquisiciones.
Además, un número creciente de OEMs están enviando directamente a sus clientes datos actualizados sobre los equipos (a través de API u otros medios digitales), pero no existe ningún sistema que permita extraer y procesar automáticamente estos nuevos datos. Esto crea una brecha importante en la capacidad de integrar de forma rápida y precisa las actualizaciones en el sistema ERP del cliente.
La raíz de este problema radica en la ausencia de una proceso de actualización automatizado. Aunque los fabricantes de equipos originales proporcionan actualizaciones de los equipos en tiempo real, los clientes no disponen de ningún mecanismo para extraer automáticamente la información pertinente, enviarla para su aprobación y actualizar los datos en su sistema ERP. Esto deja a las empresas atrapadas en flujos de trabajo manuales que son lentos y propensos a errores, lo que aumenta los riesgos operativos.
Solución basada en IA de Verdantis puede salvar esta distancia automatizando todo el proceso. La solución está diseñada para recibir datos actualizados de los equipos (por ejemplo, de los OEM) en múltiples formatos, entre ellos Dibujos 2D/3D, actualizaciones de listas de materialesy manuales técnicos:
Extracción de datos:
El sistema extrae automáticamente detalles clave de estos dibujos o archivos, como ID de equipos, componentes de la lista de materiales, descripciones de materiales, números de pieza y ubicaciones funcionales. Mediante el uso de Modelos de IA, OCRy PNLEl sistema puede procesar datos estructurados y no estructurados procedentes de distintos formatos de archivo y fuentes.
Flujo de trabajo de aprobación:
A continuación, el sistema de IA envía los datos extraídos para su aprobación interna, garantizando que cualquier cambio (como actualizaciones de la lista de materiales o modificaciones de los equipos) se valide antes de integrarse en el sistema. El flujo de trabajo de aprobación se agiliza, lo que permite a las partes interesadas revisar y confirmar rápidamente los cambios.
Integración de sistemas ERP:
Una vez aprobados, los datos actualizados se integran automáticamente en la base de datos del cliente. Sistema ERPcomo SAP u Oracle. Esto puede incluir Actualizaciones de la lista de materiales, cambios en el maestro de materialesy metadatos del equipoGarantizar que todos los datos del ERP sean precisos, estén actualizados y sean coherentes en toda la organización.
Velocidad y eficacia:
Con las actualizaciones automatizadas, se reduce drásticamente el tiempo dedicado a la introducción y revisión manual de datos. Esto acelera todo el proceso, permite tomar decisiones más rápidamente y evita costosos retrasos en el mantenimiento y la producción.
Errores reducidos:
Al automatizar el proceso de extracción y aprobación de datos, se minimiza el riesgo de error humano. Esto garantiza que los datos que se introducen en el sistema ERP son precisos, lo que reduce las discrepancias en materiales, equipos y órdenes de trabajo.
Integración perfecta:
La solución basada en IA se integra perfectamente con el sistema ERP existente, lo que permite a las empresas adoptar la tecnología sin alterar sus flujos de trabajo actuales.
Ahorro de costes:
La automatización del proceso de actualización de listas de materiales y equipos reduce los costes de mano de obra y minimiza la necesidad de supervisión manual, lo que se traduce en un ahorro de costes a largo plazo.
Escalabilidad:
El sistema puede gestionar grandes volúmenes de actualizaciones de varios fabricantes de equipos originales y datos de estructuras complejas de equipos y listas de materiales, lo que lo hace escalable para empresas con grandes inventarios u operaciones a gran escala.
En un entorno de fabricación, un OEM envía una lista de materiales actualizada para un conjunto de bomba a través de API, incluyendo números de pieza, nuevos materiales y cambios de diseño. La solución IDP basada en IA extrae los datos relevantes de la lista de materiales actualizada, los compara con los registros existentes en el sistema ERP del cliente y los envía para su aprobación. Una vez validada, la lista de materiales actualizada se integra automáticamente en el sistema ERP, garantizando que los equipos de aprovisionamiento, mantenimiento y gestión de inventarios trabajen con los datos más actualizados.
Este enfoque basado en IA no solo ahorra tiempo, sino que también garantiza que los datos críticos de los equipos estén siempre actualizados, lo que permite tomar mejores decisiones, mejorar los programas de mantenimiento y asignar los recursos de forma más eficiente.
En una era en la que la eficacia y la precisión operativas son primordiales, Tratamiento inteligente de documentos (PID) supone un cambio radical, sobre todo para los sectores que manejan documentos complejos como listas de materiales, órdenes de trabajo y manuales técnicos. Al automatizar la extracción, validación e integración de datos, IDP no solo ahorra tiempo, sino que garantiza que sus sistemas estén siempre actualizados con la información más precisa y relevante.
Para las organizaciones que manejan datos de equipos a gran escala, como actualizaciones de listas de materiales u órdenes de trabajo de mantenimiento, la implantación de un Solución IDP basada en IA agiliza los flujos de trabajo, reduce los errores y mejora la toma de decisiones. El resultado es un funcionamiento más eficaz y rentable, con mayor integridad de los datos y menos riesgos.
A medida que crece la demanda de actualizaciones en tiempo real y sin errores, las soluciones IDP como la que ofrece Verdantis están transformando la forma en que las empresas gestionan sus datos críticos, permitiéndoles seguir siendo competitivas, reducir el tiempo de inactividad y maximizar la productividad. El futuro del procesamiento de datos es automatizado, inteligente y sin fisuras, y quienes adopten esta transformación estarán mejor posicionados para el éxito a largo plazo.
Al combinar la automatización de documentos con un software inteligente de procesamiento de documentos, sus equipos pueden reducir el esfuerzo manual, eliminar las incoherencias de los datos y acelerar la toma de decisiones, lo que se traduce en una mejor planificación del inventario, precisión en las compras y preparación para la transformación digital.
El Agente de Extracción de Documentos trabaja en armonía con las plataformas empresariales, permitiendo que los datos limpios y enriquecidos fluyan directamente hacia:
Carnegie Center, Suite 300,
Princeton, NJ 08540, Teléfono: +1 (866) 987-4463
Times Square, 3ª planta, ala "B", Andheri Kurla Road,
Andheri East, Bombay - 400059
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