Szenarioeinführung
Bevor Sie mit diesem Kurs beginnen, empfehlen wir Ihnen, sich zuerst das Modul „Erste Schritte mit AI Builder“ anzusehen und die Dokumentation Was ist AI Builder?.
Mithilfe des AI Builder-Texterkennungsmodells können Sie Ihre Abläufe automatisieren. Die AI Builder-Texterkennung ist ein integriertes Modell. Sie können es also verwenden, ohne es anpassen und trainieren zu müssen. Es nutzt den Azure Computer Vision OCR-Service, um ein Bild zu verarbeiten und daraus gedruckten oder handgeschriebenen Text zu extrahieren.
Beispielszenario | Contoso Shipment
Zur Veranschaulichung, wie Sie diese Technologie in Ihrem Unternehmen einsetzen können, werden zwei Beispiele untersucht. Ein Beispiel für eine gute Lieferung und ein Szenario mit Contoso Shipment, einem Transportunternehmen für Schiffscontainer.
Linda, die Sachbearbeiterin und zugleich auch Hobbyprogrammiererin ist, erhält von Kunden Anfragen zum Containertransport. Linda gibt die grundlegenden Informationen zum Container in das CRM-System ein, z. B. Kundenname, Containerkennung, Gewicht, Preis, sensible Fracht ja/nein, Herkunft und Ziel.
Linda ist auch dafür verantwortlich, den Sendestatus der Container nachzuverfolgen (z. B. das Warten einer Sendung, bis sie auf das Schiff geladen wird, ihren Transport und schließlich ihre Lieferung an den Bestimmungsort) und den Kunden den Fortschritt zu melden.
Sie wird Power Apps nutzen, um eine neue Containertransportanforderung zu erstellen und den Status laufender Sendungen zu überwachen.
John und Chanda sind Hafenarbeiter, die für Contoso Shipment arbeiten. Ihre Aufgabe ist, sicherzustellen, dass die Container geladen und entladen werden und das CRM-System in jeder Phase aktualisiert wird. Sie verwenden eine AI Builder-Texterkennungssteuerung, um eine Containerkennung automatisch zu identifizieren und daraufhin Versanddatum und ‑status zu aktualisieren. So können sie diese sich wiederholenden Aufgaben optimieren und menschliche Fehler minimieren.
