Кавказ Авто — автоматизация приёмки

Контекст и задача

Приёмка товара у поставщика автозапчастей начинается с документов разных форматов. Сотрудник ищет позицию, уточняет характеристики, создаёт карточку и переносит данные в 1С. Чем больше поставок и новых артикулов, тем больше времени занимает эта цепочка.

В коммерческом предложении зафиксирована исходная нагрузка: три сотрудника и более 15 часов совокупной ручной работы в день. Задача Routeam — исследовать качество исходной номенклатуры и спроектировать процесс, который сокращает поиск, повторный ввод и количество переключений между системами.

Исследование

Проверили выгрузку из 1С на 9 046 строк. Выделили 5 311 позиций, потенциально пригодных для поиска, и обнаружили 3 735 записей с пустыми, нулевыми или слишком короткими значениями. Основным поисковым ключом стал каталожный номер.

Протестировали обогащение данных через открытые каталоги. Пилот показал успешный результат примерно для 20% пригодных номеров — около 12% исходной выгрузки. Выявили ограничения: часть карточек не содержит нужных характеристик, часть требует доработки правил разбора.

Для расширения покрытия определили дополнительные источники: прайсы поставщиков, таблицы соответствия артикулов и внутренние справочники. Это позволило выстроить дальнейшую автоматизацию с учётом качества реальных данных клиента.

Решение

Проработали три последовательных уровня автоматизации.

Помощник оператора. Сотрудник вводит артикул или строку документа. Сервис нормализует данные, ищет характеристики и показывает результат с источником. Оператор подтверждает найденное и переносит поля в 1С.

Заполнение карточки внутри 1С. По запросу из карточки система предлагает изменения, показывает предпросмотр и записывает данные после подтверждения. Защищённые поля сохраняются, действия фиксируются в журнале.

Документ → приход. Система извлекает позиции из Excel, PDF и сканов, сопоставляет их с номенклатурой и готовит черновик прихода. Спорные строки попадают на проверку. Переход к этому сценарию предполагает отдельную интеграцию с 1С и согласованные правила обработки документов.

Технологии

В исследовании использованы выгрузка 1С и поиск в открытых каталогах, включая Exist.ru. В архитектуре будущего решения предусмотрены API, OCR для сканов, нормализация артикулов и сопоставление номенклатуры. Конкретный стек реализации в материалах не зафиксирован.

Результат

Провели исследование товарной базы, проверили поиск характеристик на данных клиента и подготовили варианты решения с составом работ и оценками. Определили, какие записи можно обрабатывать автоматически, какие требуют восстановления данных и где нужен контроль сотрудника.

Расчётная цель полной автоматизации в коммерческом предложении — сократить совокупную обработку приходов с более 15 до 1,5–3 часов в день. Это целевой эффект предложенного решения. Проект внедрения поставлен на паузу до согласования бюджета.