IA de análise de XML de NF-e: Case VDAX Group
❌ O problema
No setor de compras e suprimentos, enfrentamos uma dificuldade recorrente: identificar quais fornecedores informam o número do pedido (Ordem de Compra) nos XML da NF-e, dentro da tag XPED do SEFAZ e a sua linha em NITEMPED.
Mensalmente, a empresa recebe milhares de XML emitidos e a única forma de verificar era abrir arquivo por arquivo manualmente. Esse processo era:
- Demorado e improdutivo.
- Sujeito a erros humanos.
- Impraticável em escala, já que envolvia milhares de documentos.
Sem uma solução automatizada, o setor não tinha visibilidade sobre quais fornecedores seguiam o padrão e quais não atendiam à exigência.
💡 A solução via IA
Para resolver esse desafio, desenvolvemos o Leitor XML, um programa baseado em inteligência artificial que percorre automaticamente todos os XML de uma pasta, identifica a presença das tags XPED e NITEMPED e gera relatórios completos.
O sistema apresenta:
- Quantidade total de XML analisados.
- Percentuais de atendimento por caso e por fornecedor.
- Listas detalhadas com os dados extraídos.
- Relação de fornecedores que atendem e os que não atendem.
📊 Resultados da análise
Na execução mostrada na interface, tivemos:
- 806 XML analisados.
- 174 com XPED + NITEMPED (22%).
- 87 com apenas uma das tags.
- 207 fornecedores identificados.
- 70 fornecedores com ambas as tags (34%).
- 257 XML com ambas ou só XPED (32%).
- 102 fornecedores com ambas ou só XPED (49%).
Além dos indicadores, o sistema lista os arquivos e fornecedores, permitindo identificar de forma imediata quem segue o padrão e quem precisa de alinhamento.
IMPORTANTE: As informações são apenas exemplos, pois foram editadas e números alterados para garantir o sigilo de dados.
✅ Benefícios alcançados
- Agilidade: análise de centenas de XML em minutos.
- Confiabilidade: eliminação de erros humanos.
- Transparência: visão clara de fornecedores que atendem ou não.
- Gestão estratégica: base sólida para auditorias e negociações.
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