Kisah Sukses

Penyebaran perusahaan yang terbukti memberikan keunggulan operasional yang terukur.

Lark Enterprise System

PT Anugrah Alam Mulya

Transformasi Digital Ujung-ke-Ujung

Baca studi kasus lengkap

Ringkasan Proyek

Platform

Lark Enterprise

Time to Deployment

3 Minggu

Efficiency Gained

40+ Jam/Minggu

Want similar results?

Mulai Konsultasi

Tantangan

PT Anugrah Alam Mulya sebelumnya mengelola segalanya di Google Sheets yang menjadi sangat kacau dan tidak terstruktur. Pemilik sempat mempertimbangkan Notion, namun menyadari keterbatasan integrasinya. Mereka membutuhkan sistem terpusat di mana setiap detail proyek baru dapat diakses dalam satu halaman tanpa data yang tersebar.

Solusi

Botkilat menerapkan Lark Suite sebagai sistem operasi pusat. Kami membangun "Project Base" di mana setiap proyek baru memiliki tampilan detail lengkap dalam satu halaman. Lebih lanjut, kami mengotomatiskan manajemen dokumen: setiap kali lampiran kwitansi atau pembayaran diunggah ke Base, sistem otomatis membuat folder di Lark Drive dengan nama Proyek, dan menyortir file ke subfolder Account Payable/Receivable.

Basis Terpadu
Keuangan
Inti SDM
Inventaris
Persetujuan

Peningkatan Efisiensi

83%

Contoh Alur Kerja

Proyek Baru Dibuat di Lark Base -> Otomatisasi membuat Folder Drive -> Staf unggah bukti bayar di Base -> API Lark memindahkan file ke Folder "Account Payable" proyek terkait -> Tautan folder diperbarui di Base.

Dampak Bisnis

Kekacauan administrasi hilang sepenuhnya. Pemilik kini dapat melihat status proyek, keuangan, dan dokumen pendukung dalam satu tampilan terintegrasi. Waktu pencarian dokumen berkurang dari jam menjadi detik karena pengarsipan otomatis.

Next Steps: Ekspansi modul ke manajemen armada dan integrasi IoT gudang.

Sistem ini bukan hanya alat administrasi, ini adalah tulang punggung operasional baru kami. Kami beralih dari menebak menjadi mengetahui.

Budi Santoso, Direktur Operasional
Big Flow Automation + AI

Duta Cemerlang Motor

Sistem Kepatuhan AI Multi-Cabang

Baca studi kasus lengkap

Ringkasan Proyek

Platform

n8n + AppSheet

Time to Deployment

1,5 Bulan

Efficiency Gained

2 Jam/Hari per Cabang

Want similar results?

Mulai Konsultasi

Tantangan

Dengan 23 cabang, audit inspeksi dilakukan secara manual menggunakan AppSheet namun datanya tidak terintegrasi secara real-time. Manajemen pusat kesulitan mendapatkan rekap hasil inspeksi segera setelah inspektur selesai melakukan tugasnya di lapangan.

Solusi

Kami menghubungkan AppSheet dengan n8n menggunakan Webhooks. Segera setelah inspektur menekan "Simpan" di AppSheet, data dikirim ke n8n untuk diproses, dianalisis, dan didistribusikan ke dasbor manajemen serta notifikasi WhatsApp jika ada temuan kritis.

Input AppSheet
Pemrosesan n8n
Peringatan Sistem

Laporan Inspeksi Diterima

98%

Contoh Alur Kerja

Inspektur Selesai di AppSheet -> Webhook Trigger n8n -> Parsing Data JSON -> Simpan ke Database Pusat -> JIKA Nilai < Standar -> Kirim Peringatan WA ke Manajer Area.

Dampak Bisnis

Kepatuhan standar meningkat tajam menjadi 98% dalam bulan pertama. Manajer pusat mendapatkan laporan insiden secara real-time tanpa perlu menunggu rekap harian manual.

Next Steps: Implementasi deteksi antrian pelanggan untuk optimasi layanan.

Otomatisasi ini mengubah cara kami memantau cabang. Data inspeksi kini hidup dan bisa ditindaklanjuti detik itu juga.

Hartono, Manajer Regional
AI OCR + Python Automation

PT Prakarsa Mitra Andalan

Automasi OCR & Penataan Dokumen Kendaraan

Baca studi kasus lengkap

Ringkasan Proyek

Platform

Lark + n8n + Python

Time to Deployment

4 Minggu

Efficiency Gained

6 Jam/Hari

Want similar results?

Mulai Konsultasi

Tantangan

Tim harus membaca manual data di dokumen kendaraan yang discan, mengganti nama file sesuai nomor dokumen, dan mengecilkan ukuran file satu per satu. Prosesnya lambat, rawan salah, dan menghambat penyerahan dokumen.

Solusi

Botkilat membangun automasi berbasis OCR: teks kunci diekstraksi dari dokumen scan, nama file diubah otomatis sesuai nomor yang terdeteksi, field penting dikirim ke sheet, dan script Python melakukan bulk rename + resize tanpa sentuhan manual.

Unggah Dokumen

Waktu proses <5 menit/berkas

OCR & Ekstraksi

Akurasi OCR >95%

Rename & Sheet

Resize Otomatis

Waktu proses <5 menit/berkas

Akurasi OCR >95%

Contoh Alur Kerja

Upload dokumen ke folder -> OCR tarik field (nomor rangka, nomor polisi, pemilik) -> n8n menamai ulang file sesuai nomor -> Data dikirim ke Sheet -> Python job resize & kompres batch.

Dampak Bisnis

Proses penataan dokumen turun dari jam menjadi menit. Akurasi penamaan file meningkat karena mengikuti data hasil OCR, dan tim cukup memverifikasi hasil di sheet.

Next Steps: Integrasi validasi silang ke database Samsat dan notifikasi otomatis ke klien.

Kami tidak lagi menebak atau mengetik ulang. File otomatis rapi, nama sesuai dokumen, dan ukuran siap kirim.

Andi, Operations Lead