Iščete rešitev za avtomatizacijo podjetja? Ne iščite več!
.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }
Dobavni list je formalni dokument, ki spremlja dostavo blaga in je zapis o vrsti in količini predmeta, ki se dostavlja. Kopija sporočila se običajno vrne prodajalcu kot dokazilo o dostavi. Z vse večjo digitalizacijo trga je postalo pomembno avtomatizirano upravljanje podatkov o dostavah. Oglejmo si, kako lahko orodja OCR pomagajo pridobiti podatke iz dostavnih dokumentov.
var contentsTitle = “Kazalo”; // Tukaj nastavite naslov, da se izognete kasnejšemu ustvarjanju naslova var ToC = “
“+contentsTitle+”
“; ToC += “
“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Pomen dostavnega lista
Dobavnica ali dobavnica je podobna računu, saj vsebuje podatke o kupcu, podatke o prodajalcu in vrsto predmeta, ki se pošilja. Od računa se razlikuje po tem, da nima podatkov o ceni (običajno). Imenuje se tudi „odpremnica“ ali „potrdilo o prejemu blaga“ in jo izda prodajalec, pošiljatelj, prevoznik ali špediter in je namenjena stranki in morebitnim posrednikom, ki so odgovorni za dostavo izdelka stranki.
Čeprav ni standardnih ali strogih pravil o tem, kaj mora vsebovati dostavni list, običajno vsebuje naslednje informacije:
- Ime in naslov prodajalca/dobavitelja
- Ime in naslov kupca/stranke
- Datum naročila,
- Datum pošiljanja,
- Predviden datum dostave
- Številka naročila / ime
- Seznami blaga, vključenega v dobavo
- Možne nadaljnje dostave npr. dostava 1 od 3
Dobavni list lahko vsebuje podrobnosti, kot so registrska številka in bančni podatki prodajalca za namene zavarovanja ali za nove stranke.
Ocenjena dobavnica (ali ovrednotena dobavnica) lahko vsebuje ceno izdelka, vendar mora biti takim opombam priložen račun.
Razlika med potrdilom o ovrednoteni dostavi in računom je v tem, da prvi ni veljaven za davčne namene in je zgolj dokazilo o dostavi. Račun pa se uporablja pri obdavčitvi in vsebuje davčne podatke kupca in prodajalca, ceno izdelkov ter morebitne veljavne DDV in druge davke.
Dobavni list omogoča prodajalcu boljši pregled nad odpremljenimi izdelki in pregled nad njihovo produktivnostjo. Strankam (kupcem) pomaga preveriti, ali so prejeli plačane izdelke. Pogosto mora kupec podpisati obvestilo, da kupec ve, da je bila dostava v redu.
Želite strganje podatkov iz PDF dokumentov, pretvori PDF v XML or avtomatizirati ekstrakcijo tabele? Oglejte si Nanonets Strgalo za PDF or Razčlenjevalnik PDF spreobrniti PDF v bazo podatkov vpisi!
.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }
Izzivi pri ročnem pridobivanju podatkov o dostavni listi
Dostavni list običajno prejmemo skupaj s pošiljko/izdelkom na sprejemu podjetja ali skladišča, odvisno od poslovne prakse. V obeh primerih mora uslužbenec, ki prejme pošiljko – osebje na recepciji ali uslužbenec v skladišču, odvisno od primera – primerjati podrobnosti v dostavnem listu s podrobnostmi v naročilnici, računu in/ali paketu pošiljke. . Nato podpiše evidenco, če je taka, in kopijo vloži v evidenco podjetja.
Ta uslužbenka ima najverjetneje preveč nalog v svojem portfelju in vodenje dostave je lahko le zadnja kaplja, ki ji zlomi moralo.
Preverjanje elementov, navedenih v listi, z dostavljenimi artikli je enkraten postopek in ga je treba izvesti v realnem času. Arhiviranje in arhiviranje dobavnice je postopek po dostavi in lahko postane dolgočasen, dolgočasen in dolgotrajen. Arhiviranje in arhiviranje sta dodatno zapletena zaradi različnih formatov in postavitev dostavnih listov. Dobavnice so lahko v obliki papirnatih kopij, ki se dostavijo ročno ali po faksu, e-poštnih prilog ali kot elektronska izmenjava podatkov (EDI). V večini podjetij je treba podatke v dobavnicah vnesti v podatkovno bazo za potrebe vodenja zalog, arhiviranja in revizijskih dejavnosti.
Ročno pridobivanje podatkov iz dostavnih dokumentov v teh različnih formatih je lahko dolgotrajno in dolgočasno. To pogosto vodi do napak in posledičnih zamud pri obdelavi dokumentov. Pogosti izzivi pri ročnem pridobivanju podatkov iz dostavnih dokumentov vključujejo,
- Poraba časa, še posebej, ko podjetje raste in se povečuje število nakupov.
- Preveč e-pošte in papirja zahteva fizično shranjevanje in organizacijo datotek.
- Pogrešanje neujemanja med podatki v naročilnici, računu in dobavnicah.
- Napačno vloženi in pozabljeni predmeti; to še posebej velja, ko prodajalci pošljejo dobavnice po elektronski pošti takoj, ko je blago odposlano. Do prejema blaga se lahko pošta z dostavnim listom zakoplje globoko v nabiralnik prejemnika, kar povzroči zmedo.
Ročno pridobivanje podatkov iz dostavnih dokumentov in njihov vnos v podatkovno bazo, ki mu ne sledijo koraki preverjanja, ima lahko stopnjo napak do 4 %. Pravilo vnosa podatkov 1-10-100 je dobro poznano v krogih vnosa podatkov – preverjanje točnosti podatkov na mestu vnosa stane 1 dolar, čiščenje napak stane 10 dolarjev v paketni obliki, nepopravljene napake pa podjetje stanejo 100 dolarjev ali več.
Dostavne liste OCR
Programsko opremo za ekstrakcijo podatkov je mogoče uporabiti za selektivno ekstrakcijo podatkov iz dostavnih dokumentov. Optično prepoznavanje znakov ali OCR, programska oprema, ki ekstrahira podatke iz skeniranih dokumentov, slik s fotoaparata in samo slikovnih datotek PDF, je najbolj primerna za avtomatizirano ekstrakcijo podatkov iz dostavnih dokumentov.
Obstaja veliko vrst programske opreme OCR, ki se danes uporablja za pridobivanje podatkov v industriji. Najbolj rudimentarna vrsta preprosto izvleče vse besedilo iz dobavnega dokumenta, nadaljnja kategorizacija in smiselno pridobivanje podatkov pa zahteva človeški trud.
Druga generacija OCR – Zonal ali Template-based OCR – ekstrahira določene podatke iz dokumenta dostave, odvisno od njegovega položaja ali »cone« v dokumentu.
OCR-ji tretje generacije, kot so nanoneti, uporabljajo zmogljivosti AI in ML za inteligentno pridobivanje pomembnih informacij iz dobavnic. Ta kognitivna orodja za OCR so se z uporabo sposobna naučiti novih formatov in stilov dostavnih dokumentov ter tako zmanjšati človeško posredovanje.
Dober OCR potrdila o dostavi mora imeti naslednje lastnosti:
- Zmožnost ekstrahiranja podatkov, ki so lahko strukturirani, slabo strukturirani in/ali nestrukturirani v izvirnem dostavnem dokumentu. Skladnost podatkov, pridobljenih iz teh različnih virov, je omogočena z uporabo ekstrakcije podatkov, ki temelji na umetni inteligenci.
- Zmožnost pretvorbe ekstrahiranih podatkov v več formatov, ki jih je mogoče brati/urediti, za kasnejšo uporabo.
- Varnost podatkov – izdelek, ki ga kupi podjetje, je lahko zelo občutljiv in zaupen, saj je lahko del patentiranih in blagovnih znamk procesov podjetja. Programska oprema za pridobivanje podatkov mora biti sposobna zagotoviti zaščito podatkov pred krajo, vdori in slabim upravljanjem.
Želite avtomatizirati ponavljajoča se ročna opravila? Preverite našo programsko opremo za obdelavo dokumentov, ki temelji na delovnem toku Nanonets. Izvlecite podatke iz računov, osebnih izkaznic ali katerega koli dokumenta na avtopilotu!
.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }
Prednosti optičnega prepoznavanja znakov (Delivery Dockets) na osnovi umetne inteligence
Nekatere prednosti uporabe orodij za OCR, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so nanoneti, za upravljanje podatkov o dostavah so:
- Točnost podatkov: OCR-ji, ki izkoriščajo umetno inteligenco, lahko zmanjšajo ali celo popolnoma odpravijo človeške napake, ki so posledica utrujenosti ali spregleda.
- Prihranek časa: Ročni vnos podatkov iz dobavnic je lahko zamuden, OCR-ji pa lahko zaposlenim prihranijo veliko časa, ki ga porabijo za vsakodnevne ponavljajoče se dejavnosti. Optično prepoznavanje znakov z umetno inteligenco izvleče ustrezne podatke iz katerega koli dokumenta v 27 sekundah v primerjavi s 3.5 minutami pri ročnem zajemu.
- Preusmeritev zaposlenih: Čas, ki je zaposlenim na voljo zaradi avtomatizacije pridobivanja podatkov iz dostavnih dokumentov, je mogoče preusmeriti na produktivne naloge, ki lahko izboljšajo njihov nabor spretnosti in dobiček podjetja.
- Centralizirani podatki: Podatke, zajete s programsko opremo OCR, je mogoče shraniti na centralizirani lokaciji in bodo tako dostopni vsem deležnikom podjetja.
- Varnost podatkov: možnost uvedbe preverjanj na različnih ravneh procesa avtomatizacije, ki jih sproži OCR, lahko poveča varnost podatkov.
- Razširljivost: Ko se podjetje širi, je ročni sistem za upravljanje računov okoren. OCR-ji lahko racionalizirajo proces upravljanja dobavnic, kar vodi do izboljšav povečanja.
- Integracija z drugimi sistemi avtomatizacije podjetja. Ker se hiperavtomatizacija počasi uveljavlja v poslovnem sektorju, lahko uporaba OCR na področju upravljanja dostavnih dokumentov pomaga pri integraciji operacije v večji sistem, ki prežema organizacijo.
Želite uporabiti robotsko avtomatizacijo procesov? Oglejte si programsko opremo za obdelavo dokumentov Nanonets, ki temelji na delovnem toku. Brez kode. Platforma brez težav.
.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }
Primernost Nanonetov kot OCR za dostavo
Nanonets je orodje za OCR, ki ga poganja umetna inteligenca in je najbolj primerno za ekstrakcijo podatkov iz potrdil o dostavi zaradi naslednjih razlogov:
- Natančno zaznavanje strukture tabele vrstične postavke, ki vsebuje dokumente, kot so obrazci.
- Vsi vnosi vrstičnih postavk, ki so prisotni v obrazcih, kot so ime, izdelek, količina itd.
- Podatke je mogoče ekstrahirati kot izhod JSON, ki lahko omogoči gradnjo prilagojenih aplikacij in platform.
- Medtem ko ponuja odličen API in dokumentacijo za razvijalce, je programska oprema idealna tudi za organizacije brez lastne skupine razvijalcev.
- To je resnično orodje brez kode
- Enostavna integracija Nanonetov z večino programske opreme CRM, ERP, storitev vsebine ali RPA.
- Večjezična obdelava: Nanonets OCR lahko prepozna ročno napisano besedilo, slike besedila v več jezikih hkrati, slike z nizko ločljivostjo, slike z novimi ali napisanimi pisavami in različnimi velikostmi, slike s senčnim besedilom, nagnjeno besedilo, naključno nestrukturirano besedilo, šum slike, zamegljene slike in drugo. Kot lahko razumemo, je to še posebej pomembno za dostavo med različnimi državami ali prevoz blaga med regijami, ki uporabljajo različne jezike.
- Deluje s podatki po meri z uporabo podatkov po meri za usposabljanje modelov OCR.
- Neodvisnost od formatov: Nanoneti sploh niso vezani na predlogo dokumentov. Podatke lahko kognitivno zajemate v tabelah ali vrstičnih postavkah ali kateri koli drugi obliki.
- Številna orodja za vnos podatkov, kot je Nanonets, so opremljena z močno skupino za tehnično pomoč, ki lahko pomaga premagati izzive in izkoristiti ves potencial samodejnega vnosa podatkov.
Primeri uporabe inteligentne obdelave dokumentov Nanonets pomagajo organizacijam brezhibno sprejeti avtomatizacijo. Tukaj je nekaj zanimivih študij primerov:
- Expatrio uporablja Nanonets za prihranite 95% časa porabili za ročni vnos podatkov
- Advantage Marketing poveča svoje poslovanje 5-krat z uporabo avtomatizacije Nanonets
Odnesite
Pri ročnem pridobivanju podatkov iz potrdil o dostavi je lahko težavno in dolgotrajno. Programska oprema za ekstrakcijo podatkov, ki jo poganja AI, kot je Nanonets, lahko pomaga avtomatizirati postopek. Uporaba AI-OCR v zadnjem koraku delovnega toka Procure-to-Pay prinaša prepričljive prednosti, kot so prihranek časa in stroškov, poenostavljen postopek odobritve in na koncu boljši rezultati.
var contentsTitle = “Kazalo”; // Tukaj nastavite naslov, da se izognete kasnejšemu ustvarjanju naslova var ToC = “
“+contentsTitle+”
“; ToC += “
“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Nanoneti spletni OCR in OCR API imajo veliko zanimivih primeri uporabe tkapa bi lahko optimizirala vašo poslovno uspešnost, prihranila stroške in spodbudila rast. Ugotovite kako se lahko primeri uporabe Nanonetov nanašajo na vaš izdelek.
- "
- &
- 95%
- a
- O meni
- dostopen
- dejavnosti
- Naslov
- proti
- AI
- vsi
- API
- primerno
- Uporabi
- aplikacije
- OBMOČJE
- Revizija
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- Avtomatizacija
- Na voljo
- ozadje
- Bančništvo
- postanejo
- počutje
- Prednosti
- BEST
- med
- meja
- odmori
- Building
- poslovni
- kupci
- Zmogljivosti
- lahko
- zajemanje
- Kartice
- primeri
- povzročilo
- centralizirano
- izzivi
- Pregledi
- čiščenje
- Koda
- kognitivni
- kako
- Skupno
- Podjetja
- podjetje
- prepričljiv
- popolnoma
- zmeda
- poraba
- Vsebuje
- vsebina
- Vsebina
- stroški
- bi
- države
- CRM
- po meri
- Stranke, ki so
- datum
- Upravljanje podatkov
- Varovanje podatkov
- Baze podatkov
- globoko
- zamude
- dostavi
- Dobave
- dostava
- Odvisno
- Podrobnosti
- Odkrivanje
- Razvijalci
- Razlika
- drugačen
- digitalizacija
- zaslon
- Dokumenti
- prizadevanje
- Electronic
- odpravo
- E-naslov
- Zaposleni
- omogočajo
- vneseno
- Podjetje
- zlasti
- itd
- širi
- Izvlečki
- Lastnosti
- iskanje
- prva
- po
- obrazec
- formalno
- format
- Obrazci
- iz
- spredaj
- polno
- nadalje
- generacija
- pridobivanje
- dobro
- blago
- veliko
- Rast
- taksist
- ročaj
- ob
- višina
- pomoč
- Pomaga
- tukaj
- visoka
- zelo
- Kako
- HTTPS
- človeškega
- idealen
- identiteta
- slika
- slike
- Pomembnost
- vključujejo
- vključeno
- narašča
- Indeks
- Industrija
- Podatki
- zavarovanje
- integracija
- Inteligentna
- posredniki
- Predstavljamo
- inventar
- IT
- Vedite
- znano
- jezik
- jeziki
- večja
- vodi
- Interesenti
- učenje
- ravni
- Vzvod
- Verjeten
- vrstica
- linije
- LINK
- Navedeno
- kraj aktivnosti
- Poglej
- Izdelava
- upravljanje
- Navodilo
- ročno
- Trženje
- tržnica
- smiselna
- ML
- modeli
- mesec
- več
- Najbolj
- več
- Narava
- ostalo
- potrebe
- hrup
- Opombe
- Številka
- ponujanje
- Office
- Delovanje
- operacije
- Optimizirajte
- Da
- Organizacija
- organizacije
- Ostalo
- paket
- plačana
- Papir
- del
- zlasti
- performance
- fizično
- platforma
- Platforme
- Točka
- Portfelj
- Stališče
- možnost
- potencial
- predstaviti
- Cena
- cenitev
- Postopek
- Avtomatizacija procesov
- Procesi
- obravnavati
- Izdelek
- produktivnost
- Izdelki
- dokazilo
- nakup
- kupili
- nakupi
- namene
- Cene
- v realnem času
- Razlogi
- prejetih
- priznajo
- zapis
- evidence
- registracija
- pomembno
- zahteva
- odgovorna
- rezultat
- Robotska procesna avtomatizacija
- rpa
- pravila
- brez težav
- sekund
- sektor
- varnost
- Prodajalci
- Storitve
- nastavite
- pošiljajo
- podpisati
- Znaki
- Podoben
- Software
- trdna
- Rešitev
- nekaj
- specifična
- standardna
- shranjevanje
- racionalizirati
- racionaliziran
- strukturirano
- Študije
- sistem
- sistemi
- Naloge
- davek
- Obdavčitev
- davki
- skupina
- tehnični
- O
- Kraja
- zato
- skozi
- čas
- zamudno
- Naslov
- danes
- orodje
- orodja
- zaščiteno blagovno znamko
- usposabljanje
- Prehod
- prevoz
- Vrste
- tipično
- razumel
- us
- uporaba
- navadno
- vrednoti
- različnih
- Preverjanje
- Kaj
- WHO
- Vaša rutina za
