Hvordan OCR transformerer bilindustriens værdikæde

Bilindustrien opererer inden for en kompleks værdikæde, der genererer en betydelig mængde dokumenter, data og information. Optisk tegngenkendelse (OCR) i bilindustrien er afgørende for at etablere et effektivt flow af data og kommunikation gennem hele kæden.

Ud over at lette datastyring muliggør effektiv dokumentbehandling integration af heterogene systemer som ERP, WRM, SCM og CRM, hvilket styrker informeret beslutningstagning og fremmer business intelligence i denne sektor.

I lyset af disse faktorer er digital dokument-/databehandling og -styring blevet altafgørende. Ikke overraskende var markedet for datastyring til biler værdiansættes til USD 1.58 milliarder i 2021, drevet af teknologiske fremskridt, herunder introduktionen af ​​AI-baserede applikationer, machine learning, big data og Internet of Things (IoT).

Denne artikel vil se på implikationerne af digitalisering og automatiseret dokumentbehandling. Vi vil fokusere på avancerede Optical Character Recognition (OCR) værktøjer inden for bilindustriens værdikæde.

Hvorfor er dokumentbehandling vigtig i bilindustriens værdikæde?

Den effektive funktion af bilindustrien er stærkt afhængig af en bred vifte af dokumenter, der tjener afgørende roller.

Disse dokumenter omfatter produktspecifikationer, tekniske tegninger, styklister, kvalitetskontrolregistre, leverandørkontrakter, fremstillingsinstruktioner, overensstemmelsescertificeringer, kundeordrer og mere.

Derudover skal regnskabsdokumenter, såsom indkøbsordrer, fakturaer, lageroptegnelser, følgesedler, følgesedler, luftfragtbreve, fragtfakturaer og konnossementer, behandles omhyggeligt på forskellige stadier i hele værdikæden.

Dokumenter og data er ofte spredt på tværs af afdelinger, interessenter, kunder og outsourcing-partnere og opbevares i forskellige formater. Outsourcing og fusioner kan også komplicere dokumenthåndtering. Som sådan har interessenter i bilindustrien brug for hjælp til dokumentbehandling og -styring.

Den effektive behandling af dokumenter sikrer, at relevante data er let tilgængelige for autoriseret personale på ethvert tidspunkt i værdikæden, hvilket fremmer beslutningstagning i realtid, forbedret effektivitet og forbedret datasynlighed.

Med effektive dokumentbehandlingsteknikker på plads kan alle interessenter i sektoren frigøre det fulde potentiale af deres data, optimere arbejdsgange og drive innovation.

Effektiv dokumentbehandling muliggør leverandørdiversificering, forbedrer forsyningskædens synlighed, styrer omkostninger, optimerer transport, kontrollerer lagerbeholdning, plejer kunderelationer og letter samarbejdsdatasynkronisering.

Automatisering af dokumentbehandling i bilværdikæden

Indtil begyndelsen af ​​2000'erne var arkivering af papirdokumenter en almindelig praksis. Efterhånden som teknologien udviklede sig, erstattede digitale værktøjer som regneark og e-mail behovet for fysiske dokumenter.

Dataene i disse dokumenter skulle dog stadig indtastes manuelt, hvilket førte til tidskrævende og fejlbehæftede processer. Det kan resultere i fragmenterede arbejdsgange, der er mere udfordrende at administrere end tidligere mere simple arkivsystemer, især i betragtning af kompleksiteten og de store mængder af dokumenter og data, der genereres på tværs af bilindustriens værdikæde.

Traditionelle skabelonbaserede OCR-metoder (Optical Character Recognition) gav en vis lettelse ved at udtrække al tekst fra dokumenterne. Der var dog ingen differentiering baseret på relevans eller vigtighed. At tage de nødvendige oplysninger fra denne udtrukne tekst krævede stadig menneskelig indsats, hvilket øgede den samlede arbejdsbyrde.

Den næste generation af OCR, kendt som zone-OCR, forbedrede dette ved at udtrække specifikke data fra forudbestemte zoner eller områder af dokumenterne i henhold til forudindstillede regler. Selvom dette forbedrede effektiviteten til en vis grad, var det stadig afhængigt af foruddefinerede skabeloner og manglede tilpasningsevne til varierende dokumentlayout.

For nylig har OCR-værktøjer som Nanonets udviklet sig til at inkorporere kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML). Disse avancerede OCR-løsninger kan intelligent konvertere tekst til kategoriserede data og genkende mønstre og strukturer i dokumenterne.

De kan også opdage og rette fejl under konverteringsprocessen. Det vil yderligere øge nøjagtigheden og pålideligheden.

AI-baserede avancerede OCR-løsninger til bilsektoren

Bilindustrien har en lang historie med at indføre automatisering, der går tilbage til Fords introduktion af samlebånd i 1913.

Forskellige interessenter bruger automatisering til forskellige formål, såsom fremstilling og samling af dele, automatisering af kunderegistreringer eller strømlining af faktureringsprocesser. Interessenter kan også drage fordel af at automatisere dokumentbehandling og dataudtræk.

Enhver aktivitet på tværs af alle kædenoder involverer mange dokumenter, og den manuelle proces med at samle disse oplysninger bruger betydelig tid og ressourcer, hvilket i sidste ende underudnytter eller belaster en virksomheds menneskelige talent.

AI-forbedrede OCR-løsninger hjælper med at automatisere dataudtræk og styring fra ustrukturerede dokumenter. I modsætning til traditionelle OCR-systemer, der kræver foruddefinerede skabeloner for hver dokumenttype, udnytter AI-baserede OCR'er maskinlæringsalgoritmer til at analysere og udtrække data fra forskellige dokumentformater og strukturer.

I første omgang genkender og konverterer OCR tekst fra billeder eller scannede dokumenter til maskinlæsbar tekst. NLP-teknikker anvendes derefter til at identificere og udtrække relevante data, såsom navne, adresser, datoer og numre. ML-algoritmer spiller en afgørende rolle ved at blive trænet i et stort datasæt af mærkede dokumenter til at genkende og udtrække specifikke oplysninger eller felter fra fakturaer, formularer eller kontrakter.

En anden fordel ved AI-baserede OCR'er er deres evne til at give øjeblikkelige resultater. Disse systemer kan hurtigt behandle dokumenter og generere output på få sekunder, hvilket muliggør beslutningstagning i realtid og hurtigere svartider.

Denne hastighed er afgørende i den dynamiske bilindustri, hvor hurtig og præcis databehandling er afgørende for at opretholde en effektiv drift og imødekomme kundernes krav.

AI-baserede OCR'er kan også integreres med flere systemer. De kan integreres med forskellige softwareapplikationer, databaser og Enterprise Resource Planning (ERP)-systemer på tværs af bilindustriens værdikæde. Det tillader et jævnt dataflow mellem forskellige systemer, hvilket eliminerer behovet for manuel dataoverførsel og reducerer risikoen for fejl og forsinkelser.

Desuden har AI-baserede OCR'er lærebare beslutningsmotorer, der kan efterligne menneskelige arbejdsgange. De er trænet i at forstå specifikke forretningsregler, krav og arbejdsgange, hvilket gør dem i stand til at træffe intelligente beslutninger under dokumentbehandlingsfasen.

Derudover kan disse systemer lære af menneskelig feedback og løbende forbedre deres nøjagtighed og effektivitet over tid. Denne iterative læringsproces forbedrer OCR-systemets ydeevne og sikrer ensartede og pålidelige resultater.

Brug af AI-forbedret OCR langs bilindustriens værdikæde.

Lagerstyring

Lagerstyring spiller en afgørende rolle i bilindustrien, især for producenter og leverandører, der håndterer en bred vifte af dele og komponenter. AI-OCR-teknologi identificerer og sporer disse elementer ved at læse stregkoder, serienumre eller produktetiketter.

Ved at inkorporere OCR-teknologi i lagerstyringsprocesser reduceres manuelle fejl, og forsyningskædens effektivitet forbedres, hvilket forbedrer den overordnede drift.

Supply Chain Management

AI-forbedret OCR spiller en afgørende rolle i supply chain management ved at automatisere behandlingen af ​​forskellige dokumenter. For eksempel kan den udtrække data fra indkøbsordrer, fakturaer, følgesedler og konnossementer, hvilket letter nøjagtig lagerstyring, ordreudførelse og logistikkoordinering.

OCR kan hurtigt fange væsentlig information såsom produktkoder, mængder og leveringsdatoer, hvilket muliggør integration med ERP-systemer (Enterprise Resource Planning). Det strømliner indkøbsprocessen, øger synligheden og reducerer risikoen for fejl og forsinkelser i forsyningskæden.

Kvalitetskontrol og overholdelse

At sikre overholdelse af kvalitetskontrolstandarder og overholdelse af lovgivning er afgørende i bilindustrien. AI-forbedret OCR muliggør effektiv dataudtræk fra kvalitetskontrolposter, certificeringer og testrapporter.

Det giver mulighed for realtidsovervågning af kvalitetsmålinger, tidlig identifikation af afvigelser og hurtige korrigerende handlinger. OCR-drevet automatisering forenkler kvalitetskontrolprocesser, forbedrer sporbarheden og hjælper med at opfylde regulatoriske krav.

Garanti og eftersalgsservice

Bilindustriens værdikæde strækker sig ud over fremstilling og salg til at omfatte garantistyring og eftersalgsservice. AI-forbedret OCR kan automatisere dataudtræk fra garantikrav, serviceregistreringer og kundefeedbackformularer.

Det fremskynder behandlingen af ​​garantikrav, muliggør proaktiv identifikation af produktproblemer og understøtter en effektiv løsning af kundeproblemer.

OCR-drevet automatisering øger datanøjagtigheden, fremskynder svartider og giver producenterne mulighed for at levere overlegen eftersalgsservice, hvilket forbedrer kundetilfredshed og loyalitet.

Kreditor- og økonomiafdelinger

AI-forbedret OCR-teknologi forbedrer finansielle og regnskabsmæssige processer inden for bilindustriens værdikæde. AI-OCR-teknologi forbedrer effektiviteten og nøjagtigheden markant ved at automatisere dataudtræk fra forskellige finansielle dokumenter såsom finansielle rapporter, leverandørkontrakter, kundeordrer og fakturaer.

De avancerede algoritmer, der anvendes i AI-forbedret OCR, kan nøjagtigt fange relevant information, herunder betalingsbetingelser, prisoplysninger og faktureringsadresser, hvilket gør det muligt for organisationer at strømline fakturabehandling og reducere behovet for manuel dataindtastning.

Integrering af OCR-teknologi med finansielle systemer letter dataindsamling og forbedrer nøjagtigheden af ​​regnskabsføringen. Denne automatisering sparer tid og ressourcer og gør det muligt for organisationer at udføre bedre økonomiske analyser, prognoser og beslutningstagning baseret på real-time og nøjagtige data.

Kombinationen af ​​AI-forbedret OCR med finansielle processer giver interessenter i bilindustriens værdikæde mulighed for at optimere deres finansielle operationer og drive informerede forretningsbeslutninger.

Fremstillings- og montageprocesser

AI-forbedret OCR gavner bilfremstilling ved at udtrække data fra tekniske tegninger, instruktioner og styklister.

Det integreres med CAD og MES, automatiserer dataudtræk, reducerer fejl og fremskynder produktionen. Det sikrer nøjagtige oplysninger til montagearbejdere, øger effektiviteten og minimerer fejl.

Nanonetter vs. Traditionelle metoder

Traditionelle OCR-metoder anvender computersynsteknikker såsom tærskelværdi og konturdetektion for at isolere tegn fra et billede. OCR-teknologien har dog omfattet dybe neurale netværk.

Disse netværk er trænet på en stor mængde data, hvilket giver dem mulighed for præcist at lokalisere og genkende tekst i billeder med høj nøjagtighed.

Python tilbyder flere open source OCR-biblioteker, herunder Tesseract, TensorFlow opmærksomhed OCR og Kraken OCR. Tesseract er meget udbredt i open source-fællesskabet og bruger en foldet plus tilbagevendende neural netværksmekanisme, hvilket gør den velegnet til sekventielle data.

På den anden side anvender opmærksomheds-OCR opmærksomhedsmekanismer til at forbedre langsigtet afhængighedslæring, hvilket resulterer i bedre ydeevne end Tesseract. Brug af opmærksomheds-OCR med TensorFlow kan dog kræve en stejlere indlæringskurve.

Et alternativ, der er værd at overveje, er Nanonets OCR API, som giver en intuitiv løsning til at bygge brugerdefinerede modeller og opnå forudsigelser uden omfattende maskinlæring eller OCR-ekspertise.

Når du overvejer online OCR-tjenesters sikkerhed, skal du vælge en pålidelig tjeneste, der konsekvent leverer høj nøjagtighed inden for en rimelig tidsramme. Nanonets OCR API løser denne bekymring ved at levere overlegne maskinlæringsmodeller trænet på forskellige data, hvilket sikrer høj nøjagtighed.

Desuden tilbyder Nanonets fleksibiliteten til at implementere modeller i skyen ved hjælp af Docker-billeder eller on-premises, der henvender sig til organisationer med varierende datafølsomhed og privatlivskrav.

Mens flere OCR-softwaremuligheder er tilgængelige, såsom Abby FineReader og Adobe Acrobat Pro DC, skiller Nanonets sig ud som en konkurrencedygtig løsning.

I modsætning til mange softwarepakker giver Nanonets brugere mulighed for at tilpasse modeller efter deres behov. Derudover er Nanonets robuste, når de håndterer billeder med forskellige udfordringer som sløring, støj, skrå tekst og forskellige skriftstørrelser og -formater. Denne tilpasningsevne gør det muligt for Nanonets at levere resultater med høj nøjagtighed ved mere utrolige hastigheder.

Konklusion

Anvendelsen af ​​OCR-teknologi er omfattende og forskelligartet ud over bilindustrien. Det kan bruges til registrering af nummerplader til at håndhæve trafikregler, øge sikkerheden eller spore biler på parkeringspladser.

OCR er også værdifuld til at digitalisere og gøre juridiske dokumenter søgbare, automatisk udtrække tabeller fra dokumenter, analysere bankrelaterede dokumenter, digitalisere sundhedsjournaler, automatisere fakturabehandling og meget mere.

Implementering af Nanonets OCR kan forbedre omkostningsbesparelser. Ved at automatisere fakturadigitalisering kan Nanonets reducere sagsbehandlingstiden med 90 %.

Nøjagtigheden kan være lidt lavere end menneskelige korrekturlæsere, men reduktionen af ​​manuelle korrekturlæsere og antallet af nødvendige gennemgange resulterer i en omkostningsreduktion på 50 %. Det giver medarbejderne mere engagerende opgaver.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Automotive/elbiler, Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• BlockOffsets. Modernisering af miljømæssig offset-ejerskab. Adgang her.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/