À retenir
- L’automatisation des ordres de travail réduit les erreurs manuelles et améliore la précision des opérations.
- Des outils basés sur l’IA comme Parseur extraient les données clés des documents avec un minimum de configuration.
- L’automatisation des ordres de travail améliore l’efficacité et permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Le traitement manuel des ordres de travail entraîne souvent des délais, une augmentation des coûts de main-d’œuvre et un risque d’erreurs accru, surtout lors des périodes de forte activité quand le volume des demandes augmente considérablement. Ces inefficacités peuvent ralentir les temps de réponse, impacter la satisfaction client et exercer une pression supplémentaire sur les ressources internes.
Selon Formstack, 60% des travailleurs passent six heures ou plus par semaine à saisir des données manuellement, et ils estiment que l’automatisation leur ferait gagner ce temps.
Pour relever ces défis, de nombreuses entreprises spécialisées dans la maintenance et les opérations adoptent des solutions automatisées pour améliorer leurs flux de travail. Parseur est un puissant outil de traitement de documents basé sur l’IA, conçu pour automatiser l’extraction de données depuis les ordres de travail reçus. Grâce au machine learning avancé et à l’OCR IA, Parseur capture intelligemment les informations clés telles que les demandes d’intervention, coordonnées, lieux et données de planification directement à partir d’e-mails, de fichiers PDF et d’autres types de documents.
En mettant en place Parseur pour l’automatisation de vos ordres de travail, vous pouvez réduire les tâches manuelles, augmenter la précision et développer vos opérations plus efficacement tout en gardant la maîtrise et la visibilité sur vos données.
Qu'est-ce qu'un ordre de travail ?
Un ordre de travail est un document qui détaille les tâches spécifiques qu'un travailleur doit effectuer. Les ordres de travail sont fréquemment utilisés dans de nombreux secteurs tels que la fabrication, la construction, la maintenance et les services. Il s'agit de demandes formelles d'autorisation pour des actions de maintenance et des interventions techniques.
Les ordres de travail sont également essentiels à des fins de conformité et d'audit.
Types d'ordres de travail
Les ordres de travail contiennent des informations cruciales pour permettre aux employés d'effectuer leurs tâches efficacement. Les ordres de travail varient en fonction du secteur d'activité et de l'entreprise.
- Maintenance
- Inspection de sécurité
- Installation
- Gestion immobilière
Processus typique d'un ordre de travail
Le cycle de vie d'un ordre de travail comprend les étapes suivantes :
- Une demande de travail est générée.
- La demande est examinée et approuvée par le responsable.
- Le document d'ordre de travail est créé et attribué.
Défis liés au traitement des ordres de travail
Le traitement manuel des ordres de travail, que ce soit dans la maintenance, la réparation, la fabrication ou de nombreux autres secteurs, peut s’avérer chronophage et propice aux erreurs.
Selon une étude récente de Praxie, les organisations qui adoptent des systèmes automatisés d’ordres de travail voient leurs processus s’exécuter jusqu’à 50% plus rapidement et leur suivi gagner 75% en précision par rapport aux méthodes manuelles.
- L’extraction de données peut entraîner des fautes de frappe, des informations incorrectes ou manquantes.
- L’interprétation des textes manuscrits peut être compliquée.
- Il faut beaucoup de temps pour traiter un grand nombre d’ordres de travail chaque jour
- Sans système centralisé ni suivi automatisé, il est difficile d’avoir de la visibilité sur l’état des ordres de travail et leur avancement.
- Le traitement manuel ne permet pas d’avoir des rapports et analyses performants, rendant difficile l’identification de tendances, de blocages ou d’axes d’amélioration du workflow.
Pourquoi les entreprises devraient-elles automatiser les ordres de travail ?
En automatisant les ordres de travail, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations, renforcer leur productivité et améliorer leur service client. Les entreprises qui adoptent l’automatisation des workflows constatent généralement jusqu’à 90% d’erreurs de saisie en moins et un traitement 40 à 80% plus rapide, faisant de l’automatisation une amélioration puissante par rapport aux méthodes manuelles, selon WifiTalents.
Réduire les erreurs
Les solutions automatisées éliminent les erreurs humaines et fournissent des données plus précises. La qualité des ordres de travail s’en trouve améliorée, et donc la satisfaction client.
Davantage d’efficacité et de productivité
Puisque la saisie manuelle est réduite, les collaborateurs se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, ce qui renforce la productivité.
Une meilleure analyse des données et des rapports améliorés
Avec un workflow automatisé, vous obtenez une visibilité en temps réel sur le statut des ordres de travail et vous pouvez mieux analyser les tendances, suivre l’avancement et prendre de meilleures décisions.
Automatisation des ordres de travail avec Parseur
Parseur est un outil de traitement intelligent des documents qui automatise l'extraction de données à partir de PDF. Vous pouvez également intégrer Parseur avec d’autres applications pour envoyer les données en temps réel.
Exemple d’utilisation
Dans le cas de la gestion immobilière, il existe des travaux comme la rénovation ou la maintenance (peinture, construction de clôtures ou réparations de cuisine). En cas d’informations inexactes, cela peut entraîner des retards et une insatisfaction des clients. Les clients veulent que les interventions soient faites rapidement et efficacement.
Si vous gérez plusieurs biens, passer en revue tous ces ordres de travail et attribuer chaque tâche à un intervenant prend beaucoup de temps. Vous préféreriez consacrer ce temps à vos clients.
Comment automatiser le processus de travail avec Parseur ?
Nous avons développé Parseur pour qu’il soit accessible à tous. Il ne nécessite aucun codage ni règle de parsing. Beaucoup de parseurs de PDF demandent une période d’apprentissage avant d’être déployés. Ce n’est pas le cas de Parseur.
Parseur est convivial, basé sur des modèles et facile à configurer. Il utilise également l’OCR de PDF pour s’assurer que tous les documents sont traités correctement.
Parseur peut extraire les données suivantes depuis les ordres de travail :
- Numéro d’ordre de travail
- Date de l’ordre de travail
- Description du travail
- Lieu
- Coordonnées du contact (nom complet, numéro de téléphone et adresse)
- Nom du prestataire
- Niveau de priorité
Étape 1 : Configurer une boîte aux lettres pour les ordres de travail
Si vous vous posez la question du tarif, soyez rassuré : Parseur est économique. Nous proposons un plan gratuit pour démarrer qui donne accès à toutes les fonctionnalités.
Créez une boîte aux lettres personnalisée et importez-y les ordres de travail.
Étape 2 : Créer un modèle d’ordre de travail avec l’IA
Avec nos modèles assistés par l’IA, vous pouvez surligner les données à extraire et définir les champs associés. Veillez à sélectionner le bon format de sortie pour chaque champ (par exemple, le numéro d’ordre de travail doit être en format numérique).
Allez plus loin en utilisant l’OCR Dynamique pour extraire les données avec encore plus de précision.
Étape 3 : Vérifiez les données parsées à partir de l’ordre de travail
Une fois le modèle créé, Parseur le traite instantanément. Vérifiez que tous les champs ont été extraits correctement.
Étape 4 : Envoyez les données issues des ordres de travail vers d’autres applications
La plateforme intuitive de Parseur facilite l’intégration avec d’autres applications via Zapier, Make et Power Automate. Vous pouvez envoyer les données vers une plateforme de planification des ressources comme Bridgit Bench ou CoConstruct.
Les données peuvent également être téléchargées ou envoyées en temps réel vers Google Sheets.
Les nouvelles technologies transforment la gestion des ordres de travail
En regardant vers l’avenir, la gestion des ordres de travail passera à un niveau supérieur grâce à l’automatisation accrue. Avec les technologies comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML), l’automatisation évoluera pour gérer des tâches plus complexes et améliorer la gestion globale des ordres de travail. Cette transition est déjà en cours : 65% des tâches de traitement de données devraient être entièrement automatisées d’ici 2027 selon Exploding Topics.
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