Automatizácia spracovania produktovej dokumentácie pomocou AWS AI riešenia
07. jul 2025 ┃ 6 minút čítania
Výzva
V segmente distribúcie elektroinštalačných a priemyselných komponentov sa každoročne spracúvajú desaťtisíce produktových listov a technických dokumentov od rôznych výrobcov. Väčšina firiem pritom stále spolieha na manuálne prepisovanie údajov, ktoré je pomalé, neefektívne a vystavené vysokému riziku chýb. Dynamika trhu, časté zmeny produktových parametrov a tlak na rýchle uvedenie položiek do B2B portálov vytvárajú tlak na automatizáciu a dátovú presnosť.
Objem a heterogenita dokumentov: stovky dodávateľov a viacero formátov (PDF, DOCX, XLS) v rôznych jazykoch.
Manuálna extrakcia údajov: 15–20 minút na dokument, vysoké riziko chýb pri ručnom prepise technických parametrov.
Oneskorené uvedenie produktov: dlhší time-to-market pre nové položky v B2B portáli.
Ciele projektu
Zrýchliť spracovanie dokumentov o minimálne 80 %.
Znížiť manuálnu prácu dátového tímu o 50 %.
Dosiahnuť presnosť extrahovaných údajov ≥ 98 %.
Zaviesť škálovateľnú, pay-per-use architektúuru integrovanú s ERP a B2B systémom.
Riešenie
Navrhnuté riešenie bolo postavené na bezserverovej AWS architektúre so zameraním na AI/ML a NLP pre spracovanie neštruktúrovaných dokumentov. Tento prístup bol zvolený ako najoptimálnejší z hľadiska kombinácie flexibility, spoľahlivosti a prevádzkovej efektívnosti. Serverless model umožňuje rýchle škálovanie podľa objemu dokumentov bez nutnosti správy infraštruktúry, zatiaľ čo natívne AI služby AWS poskytujú overenú presnosť a možnosť rýchlej integrácie s existujúcimi ERP a B2B systémami.
Kľúčové komponenty:
Amazon S3 – vstupné úložisko pre nahrávané dokumenty.
Amazon Textract – automatická extrakcia textu, tabuliek a kľúčových párov.
Amazon Comprehend + custom NLP (SageMaker) – identifikácia a klasifikácia technických parametrov (napätie, výkon, rozmery, normy, IP krytie).
AWS Lambda – orchestrácia pracovných tokov a transformácia do štruktúrovaného JSON.
Amazon DynamoDB – ukladanie extrahovaných dát + metaúdajov.
API Gateway – integrácia so systémami ERP a B2B portálom.
Amazon CloudWatch – monitoring KPI, latencie, chýb a kvality modelov.
Proces:
Dodávateľský súbor nahraný do S3 (batch alebo event-driven).
Textract extrahuje text a tabuľky; výsledok odovzdá Lambda funkcii.
SageMaker NLP model a Comprehend identifikujú parametre a mapujú ich na interné polia.
Lambda dokončí validáciu, vytvorí JSON a uloží záznam do DynamoDB.
API Gateway umožní export do ERP a publikovanie v B2B katalógu; manuálne validácie sú podporené auditnými logmi.
Implementácia
Fázy projektu (3–6 mesiacov):
Analýza a PoC (4 týždne): audit vstupných dokumentov, definícia taxonómie parametrov, PoC na vzorke 500 dokumentov.
Vývoj a tréning (6–10 týždňov): nasadenie Textract, tréning custom NLP modelu v SageMaker, vývoj Lambd a integrácií.
Integrácia a testovanie (4–6 týždňov): prepojenie s ERP, testy end‑to‑end, bezpečnostné revízie.
Nasadenie a doladenie (2–4 týždne): monitorovanie, spätná väzba používateľov, kalibrácia modelov.
Kľúčové rozhodnutia:
Voľba serverless AWS riešenia kvôli škálovateľnosti a platbe podľa spotreby.
Hybridný prístup: automatické spracovanie + ľudská validácia vo výnimočných prípadoch.
Výsledky a benefity
Úvodné vyhodnotenie potvrdilo, že nasadené riešenie prinieslo merateľný dopad nielen na prevádzkovú efektivitu, ale aj na kvalitu dát a rýchlosť uvádzania produktov na trh. Kombinácia AI a serverless prístupu sa ukázala ako kľúčová pri zvládaní vysokého objemu dokumentov, pričom systém sa prispôsobuje reálnym potrebám a poskytuje spoľahlivé, škálovateľné výsledky aj pri rastúcej záťaži.
KPI 1 – Rýchlosť spracovania
Baseline: 15–20 minút/dokument.
Výsledok: priemer 1:45 min/dokument.
Dopad: ~90 % zrýchlenie; výrazné zrýchlenie nahrávania produktov do katalógu.
KPI 2 – Presnosť dát
Baseline: 93–95 % (manuálne).
Výsledok: 98,6 % po validácii.
Dopad: menej reklamácií; vyššia kvalita full‑text vyhľadávania.
KPI 3 – Efektivita nákladov
Výsledok: ~40 % úspora nákladov na dátový tím.
Dopad: nižšie OPEX, možnosť alokovať zdroje do rozvoja katalógu a UX.
Prevádzkové benefity:
Škálovateľné spracovanie tisícov dokumentov paralelne.
Lepšia verzionácia a audit dát (DynamoDB + CloudWatch logs).
Podpora viacjazyčnosti (SK/EN/DE) vďaka Comprehend + custom NLP.
„Automatizované spracovanie dokumentov nás zbavilo rutinných úloh a umožnilo tímu sústrediť sa na kvalitu katalógu. Rýchlejšie nahrávanie produktov priamo podporilo naše obchodné ciele.“
Záver
Projekt potvrdil, že automatizácia založená na AI a serverless architektúre je efektívnym spôsobom, ako zrýchliť a spresniť spracovanie produktovej dokumentácie v technicky náročných segmentoch. Riešenie umožnilo klientovi premeniť časovo náročný manuálny proces na agilný a presne merateľný systém, ktorý sa dokáže škálovať podľa potrieb. Overená kombinácia AWS služieb vytvorila pevný základ pre ďalšie rozširovanie automatizácie a inteligentného riadenia dát naprieč organizáciou.
Prihláste sa na odber a neunikne vám žiadny článok
Ak sa vám článok páčil, zdieľajte ho
