Un extractor de datos de conocimiento de embarque que obedece a tus reglas, no a las nuestras.
La mayoría de herramientas leen la página, te devuelven un JSON y te desean suerte con la integración. SunnyExtract lee el conocimiento de embarque con el contexto de tu operativa — tus puertos, tus consignatarios, tus tolerancias —, lo contrasta con la factura comercial y el packing list, y detiene todo lo que no cuadra en un Zero-Inbox donde lo resuelve tu propio equipo.
Ejemplo
Un conocimiento de embarque escaneado se convierte en datos estructurados — y saca a la luz el descuadre que escondía
Conocimiento de embarque escaneado — varias páginas, grapado al packing list
{
"document_type": "bill_of_lading",
"bl_number": "MEDUH2840173",
"carrier": "MSC",
"shipper": "Rotterdam Trading BV",
"consignee": "Almacenes del Sur SL",
"notify_party": "Iberia Customs Brokers SL",
"vessel_voyage": "MSC ARUSHI / 447W",
"port_of_loading": "NLRTM",
"port_of_discharge": "ESVLC",
"containers": [
{
"container_no": "MSCU7761430",
"seal_no": "ML-8842197",
"type": "40HC"
}
],
"packages": 1240,
"gross_weight_kg": 14500.5,
"freight_terms": "prepaid",
"cross_check": {
"commercial_invoice": "matched",
"packing_list": "mismatch",
"exception": "Peso bruto: el packing list indica 14.480,00 kg y el B/L indica 14.500,50 kg — diferencia de 20,5 kg, por encima de la tolerancia de 5 kg de este cliente",
"routed_to": "zero_inbox"
}
}
Salida estructurada — campos mapeados, cruce ejecutado, excepción enviada al Zero-Inbox
El problema
Por qué el OCR genérico de conocimientos de embarque se rompe en producción
Un conocimiento de embarque no es un formulario. Cada naviera lo maqueta a su manera, buena parte llegan como la foto de un fax, y los campos que más riesgo cargan — número de contenedor, pesos, consignatario — son justo donde caen los sellos y la letra manuscrita. El OCR lee lo que hay en la página. No sabe lo que tu operativa espera encontrar ahí.
Cada naviera tiene su propio formato, así que la extracción por plantillas se rompe la primera vez que aparece una compañía nueva
Los documentos llegan como escaneos, fotos de móvil y PDF de varias páginas donde un B/L va grapado a una factura y a un packing list
Los números de contenedor y de precinto están entre los campos peor leídos, y son los más caros de equivocar
Los pesos y las cantidades no coinciden entre el conocimiento de embarque, la factura comercial y el packing list más a menudo de lo que nadie admite
Una API genérica no puede conocer tus códigos internos de proyecto, tus consignatarios ni qué pares de puertos son siquiera plausibles para este cliente
Cuando la extracción es dudosa, una herramienta que solo es API no tiene dónde dejar la duda — así que adivina, y un valor equivocado con buena pinta acaba en tu TMS
El JSON es lo fácil. El producto son las reglas.
Cualquier proveedor de esta categoría convierte un conocimiento de embarque en campos. Lo que ninguno carga es tu lógica de negocio: la tolerancia que aceptas entre el peso del B/L y el de la factura, el consignatario que es el mismo cliente escrito de tres formas, el envío que no puede contabilizarse antes de que aduanas despache. Esa lógica la construimos dentro del flujo — y cuando salta, el documento se detiene delante de una persona en vez de entrar en tus sistemas como un dato que parece correcto.
Campos extraídos
Qué extraemos de un conocimiento de embarque
Estos son los campos que mapeamos con más frecuencia. El esquema que recibes es el que tu operativa necesita: la extracción se construye por cliente, no se elige de un desplegable.
Partes
-
Cargador (shipper)
-
Consignatario
-
Parte a notificar
-
Naviera y código SCAC
Expedición
-
Número de B/L
-
Buque y número de viaje
-
Puerto de carga (POL)
-
Puerto de descarga (POD)
-
Lugar de recepción y lugar de entrega
-
Fecha y lugar de emisión
Mercancía
-
Números de contenedor y de precinto
-
Número y tipo de bultos
-
Descripción de la mercancía
-
Mercancía y código arancelario (HS)
-
Marcas y numeración
Condiciones comerciales
-
Peso bruto, peso neto y volumen (CBM)
-
Condiciones de flete (prepaid o collect)
-
Incoterms
El flujo
Cómo funciona el flujo Zero-Inbox
Tres pasos. El tercero es el que nadie más en esta categoría te vende.
Captura y extracción
El documento llega por email, API o una carpeta — PDF, escaneo o foto de móvil. Se clasifica (conocimiento de embarque, factura comercial, packing list), se separa cuando varios documentos comparten un mismo archivo, y los campos se extraen contra el esquema construido para tu operativa. Sin plantillas: una naviera nueva no es una integración nueva.
Aplicación de tus reglas
La extracción se contrasta con tu lógica de negocio, no con un test genérico de plausibilidad: ¿el peso bruto concuerda con el packing list dentro de la tolerancia que aceptas?, ¿es posible este par de puertos para este cliente?, ¿el consignatario corresponde a una cuenta que realmente existe?, ¿este envío ya puede contabilizarse?
Zero-Inbox: tu equipo resuelve la excepción
Los documentos limpios entran directos en tu sistema. Todo lo que rompe una regla, o sobre lo que el modelo no tiene confianza, se detiene y aterriza en el Zero-Inbox: una sola cola, el escaneo a un lado, el campo extraído al otro, y el motivo de la parada escrito en lenguaje llano. Decide tu equipo de operaciones. Nada dudoso entra en tu ERP en silencio.
Contexto vivo
Se corrige una vez. La regla se queda.
Aquí no hay reentrenamiento de caja negra, y esa es justamente la idea. Cuando tu operador corrige algo en el Zero-Inbox — un consignatario que resulta ser un cliente que ya tenías escrito de otra forma, una tolerancia de peso que iba a quedarse corta siempre —, la corrección no se aplica a ese documento y se olvida. Se guarda como una regla, dentro de tu contexto, y corre a partir del documento siguiente.
Una corrección se convierte en una regla que puedes leer, no en un peso enterrado dentro de un modelo: puedes ver por qué el motor decidió lo que decidió, y quien te audite también
El Inspector de Desviaciones es donde vive ese contexto: equivalencias de nombres de consignatarios y proveedores, clasificación por proyectos y vaults, las tolerancias que aceptas — tus reglas de negocio, en un solo sitio y bajo tu control
Nosotros mantenemos afinados los prompts de extracción de debajo; tú mantienes las reglas de negocio. Ninguna de las dos partes adivina lo que ha cambiado la otra
La misma corrección no hay que hacerla dos veces: desde el documento siguiente, la regla se aplica antes de que el documento llegue siquiera a una persona
Conciliación
Conciliación de conocimientos de embarque, contra tus reglas
Extraer es lo mínimo. El trabajo que de verdad le cuesta horas a tu equipo es el cruce — y es justo la parte que todo proveedor de solo-API te devuelve a ti.
Cruce a tres bandas: el conocimiento de embarque contra la factura comercial y el packing list — cantidades, pesos, número de contenedores y referencias, comparados con la tolerancia que acepta tu operativa en vez de con una igualdad exacta de cadenas
Conciliación a nivel de mercancía: líneas cruzadas por descripción y código arancelario entre documentos que describen la misma carga con palabras distintas
Conciliación de entregas de terceros: la documentación de navieras y transitarios contrastada con tus propios registros de entrega, para que una discrepancia salga a la luz antes de convertirse en una disputa de facturación
Cada descuadre se convierte en una excepción con su motivo, nunca en una sobrescritura silenciosa: llega al Zero-Inbox con los dos valores uno al lado del otro
Dónde aterriza este documento
Operativas que procesan este documento
Este tipo de documento forma parte de los flujos más amplios que construimos para las operativas que aparecen abajo.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué campos extrae vuestro extractor de conocimientos de embarque?
Habitualmente el número de B/L, el cargador, el consignatario, la parte a notificar, la naviera, el buque y el viaje, los puertos de carga y descarga, los números de contenedor y precinto, el número de bultos, la descripción de la mercancía, el código arancelario, los pesos bruto y neto, y las condiciones de flete. Como el flujo se construye por cliente y no se elige de un menú, el esquema que recibes es el que tu operativa necesita de verdad — incluidos tus propios códigos de proyecto, referencias internas e identificadores de cuenta.
¿Ofrecéis conciliación de conocimientos de embarque lista para usar?
No, y es deliberado. La conciliación es donde más se diferencian las operativas: la tolerancia que aceptas en un peso, qué referencia manda, qué cuenta como la misma mercancía descrita de dos maneras. Un cruce genérico o se deja discrepancias reales sin ver o te inunda de falsas. Las reglas de conciliación las diseñamos contigo durante la revisión del flujo y las construimos dentro de tu pipeline.
¿Qué pasa cuando el escaneo es ilegible o hay un campo manuscrito?
El documento se detiene. En vez de empujar un valor adivinado a tu TMS o a tu ERP, el campo dudoso se marca y el documento aterriza en el Zero-Inbox, donde tu equipo ve el escaneo junto al dato extraído y el motivo por el que se retuvo. Decide una persona, y el documento corregido sigue su curso por el flujo.
¿El sistema aprende de nuestras correcciones?
Sí, pero no reentrenando un modelo a tus espaldas. Una corrección hecha en el Zero-Inbox se guarda como una regla dentro de tu contexto —el consignatario que corresponde a una cuenta que ya tienes, la tolerancia que se quedaba corta— y, a partir del documento siguiente, esa regla se aplica sola. Puedes leerla y cambiarla en el Inspector de Desviaciones. Es deliberado: un equipo de operaciones no puede auditar el peso de un modelo, pero sí puede auditar una regla.
¿Podéis con conocimientos de embarque de cualquier naviera?
La extracción no se basa en plantillas, así que un formato que no hayamos visto nunca no exige una integración nueva: el flujo lee el documento por lo que es, no lo compara contra un formulario guardado. Lo que sí hay que montar es tu lógica de negocio: las reglas, las tolerancias y los sistemas a los que van los datos.
¿Esto es simplemente una API de OCR para conocimientos de embarque?
No. El OCR es una entrada, no el producto. El reconocimiento de texto pone caracteres sobre la mesa; el valor está en lo que viene después: clasificación, validación contra tus reglas, cruce con la factura y el packing list, y una vía de excepción revisada por personas. Una API de OCR devuelve un JSON y te deja a ti la parte difícil.
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