Wie OCR die Automobil-Wertschöpfungskette verändert

Die Automobilindustrie ist innerhalb einer komplexen Wertschöpfungskette tätig, die eine erhebliche Menge an Dokumenten, Daten und Informationen generiert. Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist in der Automobilindustrie von entscheidender Bedeutung, um einen effizienten Daten- und Kommunikationsfluss in der gesamten Kette zu gewährleisten.

Neben der Erleichterung des Datenmanagements ermöglicht eine effektive Dokumentenverarbeitung die Integration heterogener Systeme wie ERP, WRM, SCM und CRM, wodurch eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht und Business Intelligence in diesem Sektor gefördert wird.

Angesichts dieser Faktoren sind die digitale Dokumenten-/Datenverarbeitung und -verwaltung von größter Bedeutung geworden. Es überrascht nicht, dass der Automotive-Datenmanagementmarkt dies tat geschätzt auf 1.58 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021, angetrieben durch technologische Fortschritte, einschließlich der Einführung von KI-basierten Anwendungen, maschinellem Lernen, Big Data und dem Internet der Dinge (IoT).

In diesem Artikel werden die Auswirkungen der Digitalisierung und der automatisierten Dokumentenverarbeitung untersucht. Wir werden uns auf fortschrittliche OCR-Tools (Optical Character Recognition) innerhalb der Automobil-Wertschöpfungskette konzentrieren.

Warum ist die Dokumentenverarbeitung in der Automobil-Wertschöpfungskette wichtig?

Das effiziente Funktionieren der Automobilindustrie hängt in hohem Maße von einer Vielzahl von Dokumenten ab, die eine entscheidende Rolle spielen.

Zu diesen Dokumenten gehören Produktspezifikationen, Konstruktionszeichnungen, Stücklisten, Aufzeichnungen zur Qualitätskontrolle, Lieferantenverträge, Fertigungsanweisungen, Compliance-Zertifizierungen, Kundenaufträge und mehr.

Darüber hinaus müssen Buchhaltungsdokumente wie Bestellungen, Rechnungen, Bestandsaufzeichnungen, Lieferscheine, Packzettel, Luftfrachtbriefe, Frachtrechnungen und Frachtbriefe in verschiedenen Phasen der Wertschöpfungskette sorgfältig verarbeitet werden.

Dokumente und Daten sind oft über Abteilungen, Stakeholder, Kunden und Outsourcing-Partner verstreut und in verschiedenen Formaten gespeichert. Auch Outsourcing und Fusionen können die Dokumentenverwaltung erschweren. Daher benötigen Interessenvertreter im Automobilsektor Hilfe bei der Dokumentenverarbeitung und -verwaltung.

Durch die effiziente Verarbeitung von Dokumenten wird sichergestellt, dass relevante Daten autorisierten Mitarbeitern an jedem Punkt der Wertschöpfungskette jederzeit zur Verfügung stehen. Dies fördert die Entscheidungsfindung in Echtzeit, steigert die Effizienz und verbessert die Datentransparenz.

Mit effizienten Dokumentenverarbeitungstechniken können alle Beteiligten in der Branche das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, Arbeitsabläufe optimieren und Innovationen vorantreiben.

Eine effiziente Dokumentenverarbeitung ermöglicht die Diversifizierung der Lieferanten, verbessert die Transparenz der Lieferkette, verwaltet Kosten, optimiert den Transport, kontrolliert den Lagerbestand, pflegt Kundenbeziehungen und erleichtert die kollaborative Datensynchronisierung.

Automatisierung der Dokumentenverarbeitung in der Automobil-Wertschöpfungskette

Bis Anfang der 2000er Jahre war die Archivierung von Papierdokumenten gängige Praxis. Mit fortschreitender Technologie ersetzten digitale Tools wie Tabellenkalkulationen und E-Mail den Bedarf an physischen Dokumenten.

Allerdings mussten die Daten in diesen Dokumenten immer noch manuell eingegeben werden, was zu zeitaufwändigen und fehleranfälligen Prozessen führte. Dies kann zu fragmentierten Arbeitsabläufen führen, die schwieriger zu verwalten sind als die einfacheren Ablagesysteme der Vergangenheit, insbesondere angesichts der Komplexität und der großen Mengen an Dokumenten und Daten, die in der gesamten Wertschöpfungskette der Automobilindustrie generiert werden.

Herkömmliche vorlagenbasierte OCR-Methoden (Optical Character Recognition) sorgten für Abhilfe, indem sie den gesamten Text aus den Dokumenten extrahierten. Eine Differenzierung nach Relevanz oder Wichtigkeit erfolgte jedoch nicht. Um die erforderlichen Informationen aus diesem extrahierten Text zu gewinnen, war immer noch menschlicher Aufwand erforderlich, was die Gesamtarbeitsbelastung erhöhte.

Die nächste Generation der OCR, bekannt als zonale OCR, verbesserte dies, indem sie nach voreingestellten Regeln spezifische Daten aus vorgegebenen Zonen oder Bereichen der Dokumente extrahierte. Obwohl dadurch die Effizienz in gewissem Maße gesteigert wurde, stützte es sich immer noch auf vordefinierte Vorlagen und ließ sich nicht an unterschiedliche Dokumentlayouts anpassen.

In jüngster Zeit haben sich OCR-Tools wie Nanonets weiterentwickelt, um künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu integrieren. Diese fortschrittlichen OCR-Lösungen können Text intelligent in kategorisierte Daten umwandeln und dabei Muster und Strukturen in den Dokumenten erkennen.

Sie können auch Fehler während des Konvertierungsprozesses erkennen und beheben. Dadurch werden Genauigkeit und Zuverlässigkeit weiter verbessert.

KI-basierte fortschrittliche OCR-Lösungen für den Automobilsektor

Die Automobilindustrie hat eine lange Geschichte der Einführung der Automatisierung, die bis zur Einführung der Automatisierung durch Ford zurückreicht Fließband .

Verschiedene Beteiligte nutzen die Automatisierung für verschiedene Zwecke, beispielsweise zur Herstellung und Montage von Teilen, zur Automatisierung von Kundendatensätzen oder zur Optimierung von Abrechnungsprozessen. Auch die Beteiligten können von der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion profitieren.

Jede Aktivität über alle Kettenknoten hinweg umfasst viele Dokumente, und der manuelle Prozess der Zusammenstellung dieser Informationen nimmt viel Zeit und Ressourcen in Anspruch, was letztendlich dazu führt, dass die menschlichen Talente eines Unternehmens nicht ausreichend genutzt oder belastet werden.

KI-gestützte OCR-Lösungen helfen dabei, die Datenextraktion und -verwaltung aus unstrukturierten Dokumenten zu automatisieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen OCR-Systemen, die vordefinierte Vorlagen für jeden Dokumenttyp erfordern, nutzen KI-basierte OCRs maschinelle Lernalgorithmen, um Daten aus verschiedenen Dokumentformaten und -strukturen zu analysieren und zu extrahieren.

Zunächst erkennt OCR Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten und wandelt ihn in maschinenlesbaren Text um. Anschließend werden NLP-Techniken angewendet, um relevante Daten wie Namen, Adressen, Daten und Nummern zu identifizieren und zu extrahieren. ML-Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle, indem sie anhand eines großen Datensatzes gekennzeichneter Dokumente trainiert werden, um bestimmte Informationen oder Felder aus Rechnungen, Formularen oder Verträgen zu erkennen und zu extrahieren.

Ein weiterer Vorteil von KI-basierten OCRs ist ihre Fähigkeit, sofortige Ergebnisse zu liefern. Diese Systeme können Dokumente schnell verarbeiten und innerhalb von Sekunden Ausgaben generieren, was eine Entscheidungsfindung in Echtzeit und schnellere Reaktionszeiten ermöglicht.

Diese Geschwindigkeit ist in der dynamischen Automobilindustrie von entscheidender Bedeutung, wo eine schnelle und genaue Datenverarbeitung für die Aufrechterhaltung effizienter Abläufe und die Erfüllung der Kundenanforderungen unerlässlich ist.

KI-basierte OCRs können auch in mehrere Systeme integriert werden. Sie können in verschiedene Softwareanwendungen, Datenbanken und ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) entlang der gesamten Automobil-Wertschöpfungskette integriert werden. Es ermöglicht einen reibungslosen Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen, macht eine manuelle Datenübertragung überflüssig und verringert das Risiko von Fehlern und Verzögerungen.

Darüber hinaus verfügen KI-basierte OCRs über lernfähige Entscheidungsmaschinen, die menschliche Arbeitsabläufe nachahmen können. Sie werden darin geschult, spezifische Geschäftsregeln, Anforderungen und Arbeitsabläufe zu verstehen, sodass sie während der Dokumentenverarbeitungsphase intelligente Entscheidungen treffen können.

Darüber hinaus können diese Systeme aus menschlichem Feedback lernen und so ihre Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern. Dieser iterative Lernprozess steigert die Leistung des OCR-Systems und sorgt für konsistente und zuverlässige Ergebnisse.

Einsatzmöglichkeiten von KI-gestützter OCR entlang der Automobil-Wertschöpfungskette.

Bestandsverwaltung

Die Bestandsverwaltung spielt in der Automobilindustrie eine entscheidende Rolle, insbesondere für Hersteller und Zulieferer, die eine große Auswahl an Teilen und Komponenten verarbeiten. Die AI-OCR-Technologie identifiziert und verfolgt diese Artikel durch das Lesen von Barcodes, Seriennummern oder Produktetiketten.

Durch die Integration der OCR-Technologie in die Bestandsverwaltungsprozesse werden manuelle Fehler reduziert und die Effizienz der Lieferkette erhöht, wodurch sich die Gesamtabläufe verbessern.

Supply Chain Management

KI-gestützte OCR spielt eine wichtige Rolle im Supply Chain Management, indem sie die Verarbeitung verschiedener Dokumente automatisiert. Es kann beispielsweise Daten aus Bestellungen, Rechnungen, Lieferscheinen und Frachtbriefen extrahieren und so eine genaue Bestandsverwaltung, Auftragsabwicklung und Logistikkoordinierung erleichtern.

OCR kann wichtige Informationen wie Produktcodes, Mengen und Liefertermine schnell erfassen und ermöglicht so die Integration in ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning). Es rationalisiert den Beschaffungsprozess, erhöht die Transparenz und verringert das Risiko von Fehlern und Verzögerungen in der Lieferkette.

Qualitätskontrolle und Compliance

Die Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätskontrollstandards und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist in der Automobilindustrie von entscheidender Bedeutung. KI-gestützte OCR ermöglicht eine effiziente Datenextraktion aus Qualitätskontrollaufzeichnungen, Zertifizierungen und Testberichten.

Es ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Qualitätsmetriken, die frühzeitige Erkennung von Abweichungen und die sofortige Einleitung von Korrekturmaßnahmen. OCR-gestützte Automatisierung vereinfacht Qualitätskontrollprozesse, verbessert die Rückverfolgbarkeit und hilft bei der Erfüllung gesetzlicher Anforderungen.

Garantie und Kundendienst

Die Automobil-Wertschöpfungskette geht über Herstellung und Vertrieb hinaus und umfasst Garantiemanagement und Kundendienste. KI-gestützte OCR kann die Datenextraktion aus Garantieansprüchen, Serviceaufzeichnungen und Kundenfeedbackformularen automatisieren.

Es beschleunigt die Bearbeitung von Garantieansprüchen, ermöglicht die proaktive Identifizierung von Produktproblemen und unterstützt die effiziente Lösung von Kundenanliegen.

Die OCR-gestützte Automatisierung verbessert die Datengenauigkeit, beschleunigt die Reaktionszeiten und ermöglicht Herstellern die Bereitstellung erstklassiger After-Sales-Services, wodurch die Kundenzufriedenheit und -treue verbessert wird.

Kreditorenbuchhaltung und Finanzabteilungen

KI-gestützte OCR-Technologie verbessert Finanz- und Buchhaltungsprozesse innerhalb der Automobil-Wertschöpfungskette. Die AI-OCR-Technologie verbessert die Effizienz und Genauigkeit erheblich, indem sie die Datenextraktion aus verschiedenen Finanzdokumenten wie Finanzberichten, Lieferantenverträgen, Kundenbestellungen und Rechnungen automatisiert.

Die fortschrittlichen Algorithmen, die bei der KI-gestützten OCR eingesetzt werden, können relevante Informationen, einschließlich Zahlungsbedingungen, Preisdetails und Rechnungsadressen, genau erfassen, sodass Unternehmen die Rechnungsverarbeitung optimieren und den Bedarf an manueller Dateneingabe reduzieren können.

Die Integration der OCR-Technologie in Finanzsysteme erleichtert die Datenerfassung und verbessert die Genauigkeit der Finanzbuchhaltung. Diese Automatisierung spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht es Unternehmen, bessere Finanzanalysen, Prognosen und Entscheidungen auf der Grundlage präziser Echtzeitdaten durchzuführen.

Durch die Kombination von KI-gestützter OCR mit Finanzprozessen können Stakeholder in der Automobil-Wertschöpfungskette ihre Finanzabläufe optimieren und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Fertigungs- und Montageprozesse

KI-gestützte OCR kommt der Automobilfertigung zugute, indem sie Daten aus Konstruktionszeichnungen, Anweisungen und Stücklisten extrahiert.

Es lässt sich in CAD und MES integrieren, automatisiert die Datenextraktion, reduziert Fehler und beschleunigt die Produktion. Es sorgt für genaue Informationen für Montagearbeiter, steigert die Effizienz und minimiert Fehler.

Nanonetze vs. Traditionelle Methoden

Herkömmliche OCR-Methoden nutzen Computer-Vision-Techniken wie Schwellenwertermittlung und Konturerkennung, um Zeichen aus einem Bild zu isolieren. Die OCR-Technologie hat jedoch auch tiefe neuronale Netze übernommen.

Diese Netzwerke werden auf eine große Datenmenge trainiert, sodass sie Text in Bildern mit hoher Genauigkeit genau lokalisieren und erkennen können.

Python bietet mehrere Open-Source-OCR-Bibliotheken, darunter Tesseract, TensorFlow Attention OCR und Kraken OCR. Tesseract ist in der Open-Source-Community weit verbreitet und nutzt einen Faltungs- und wiederkehrenden neuronalen Netzwerkmechanismus, wodurch es für sequentielle Daten geeignet ist.

Andererseits nutzt Aufmerksamkeits-OCR Aufmerksamkeitsmechanismen, um das Lernen von Abhängigkeiten über große Entfernungen zu verbessern, was zu einer besseren Leistung als Tesseract führt. Allerdings erfordert die Verwendung von Aufmerksamkeits-OCR mit TensorFlow möglicherweise eine steilere Lernkurve.

Eine erwägenswerte Alternative ist die Nanonets OCR API, die eine intuitive Lösung zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle und zum Erhalten von Vorhersagen ohne umfangreiche maschinelles Lernen oder OCR-Kenntnisse bietet.

Wenn Sie die Sicherheit von Online-OCR-Diensten berücksichtigen, wählen Sie einen zuverlässigen Dienst, der innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens konstant hohe Genauigkeit liefert. Die OCR-API von Nanonet geht auf dieses Problem ein, indem sie überlegene Modelle für maschinelles Lernen bereitstellt, die auf verschiedenen Daten trainiert werden und so eine hohe Genauigkeit gewährleisten.

Darüber hinaus bietet Nanonets die Flexibilität, Modelle in der Cloud mithilfe von Docker-Images oder vor Ort bereitzustellen, um Organisationen mit unterschiedlichen Anforderungen an die Datensensibilität und den Datenschutz gerecht zu werden.

Während mehrere OCR-Softwareoptionen verfügbar sind, wie etwa Abby FineReader und Adobe Acrobat Pro DC, sticht Nanonets als wettbewerbsfähige Lösung hervor.

Im Gegensatz zu vielen Softwarepaketen ermöglicht Nanonets Benutzern, Modelle an ihre Bedürfnisse anzupassen. Darüber hinaus ist Nanonets robust im Umgang mit Bildern mit unterschiedlichen Herausforderungen wie Unschärfe, Rauschen, geneigtem Text sowie unterschiedlichen Schriftgrößen und -formaten. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es Nanonets, hochpräzise Ergebnisse bei noch unglaublicheren Geschwindigkeiten zu liefern.

Zusammenfassung

Die Anwendungen der OCR-Technologie sind weit über den Automobilbereich hinaus umfangreich und vielfältig. Es kann zur Nummernschilderkennung eingesetzt werden, um Verkehrsregeln durchzusetzen, die Sicherheit zu erhöhen oder Autos auf Parkplätzen zu verfolgen.

OCR eignet sich auch für die Digitalisierung und Durchsuchbarkeit juristischer Dokumente, das automatische Extrahieren von Tabellen aus Dokumenten, die Analyse bankbezogener Dokumente, die Digitalisierung von Gesundheitsakten, die Automatisierung der Rechnungsverarbeitung und vieles mehr.

Durch die Implementierung von Nanonets OCR können Kosteneinsparungen erzielt werden. Durch die Automatisierung der Rechnungsdigitalisierung kann Nanonets die Bearbeitungszeit von Schadensfällen um 90 % verkürzen.

Die Genauigkeit ist möglicherweise etwas geringer als bei menschlichen Prüfern, aber die Reduzierung der manuellen Prüfer und der Anzahl der erforderlichen Durchläufe führt zu einer Kostenreduzierung von 50 %. Es bietet den Mitarbeitern spannendere Aufgaben.

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• Quelle: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/