Cómo OCR está transformando la cadena de valor automotriz

Cómo OCR está transformando la cadena de valor automotriz

Marca de tiempo: 27 de junio de 2023 5:53 a.m.
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La industria automotriz opera dentro de una cadena de valor compleja que genera un volumen significativo de documentos, datos e información. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en la industria automotriz es vital para establecer un flujo eficiente de datos y comunicación a lo largo de la cadena.

Además de facilitar la gestión de datos, el procesamiento eficaz de documentos permite la integración de sistemas heterogéneos como ERP, WRM, SCM y CRM, lo que permite la toma de decisiones informadas y fomenta la inteligencia comercial en este sector.

A la luz de estos factores, el procesamiento y la gestión de documentos/datos digitales se han vuelto primordiales. No es sorprendente que el mercado de gestión de datos automotrices fuera valorado en USD 1.58 millones en 2021, impulsado por los avances tecnológicos, incluida la introducción de aplicaciones basadas en IA, aprendizaje automático, macrodatos e Internet de las cosas (IoT).

Este artículo analizará las implicaciones de la digitalización y el procesamiento automatizado de documentos. Nos centraremos en las herramientas avanzadas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) dentro de la cadena de valor de la automoción.

¿Por qué es importante el procesamiento de documentos en la cadena de valor automotriz?

El funcionamiento eficiente de la industria automotriz depende en gran medida de una amplia gama de documentos que cumplen funciones cruciales.

Estos documentos abarcan especificaciones de productos, dibujos de ingeniería, listas de materiales, registros de control de calidad, contratos de proveedores, instrucciones de fabricación, certificaciones de cumplimiento, pedidos de clientes y más.

Además, los documentos contables, como órdenes de compra, facturas, registros de inventario, notas de entrega, albaranes, guías aéreas, facturas de flete y conocimientos de embarque, deben procesarse meticulosamente en diferentes etapas a lo largo de la cadena de valor.

Los documentos y los datos a menudo se encuentran dispersos entre departamentos, partes interesadas, clientes y socios de subcontratación y se almacenan en varios formatos. La subcontratación y las fusiones también pueden complicar la gestión de documentos. Como tal, las partes interesadas del sector automotriz necesitan ayuda con el procesamiento de documentos y las operaciones de gestión.

El procesamiento eficiente de documentos garantiza que los datos relevantes estén fácilmente disponibles para el personal autorizado en cualquier punto de la cadena de valor, lo que fomenta la toma de decisiones en tiempo real, mejora la eficiencia y mejora la visibilidad de los datos.

Con técnicas eficientes de procesamiento de documentos, todas las partes interesadas del sector pueden desbloquear todo el potencial de sus datos, optimizar los flujos de trabajo e impulsar la innovación.

El procesamiento eficiente de documentos permite la diversificación de proveedores, mejora la visibilidad de la cadena de suministro, administra los costos, optimiza el transporte, controla el inventario, fomenta las relaciones con los clientes y facilita la sincronización colaborativa de datos.

Automatización del procesamiento de documentos en la cadena de valor del automóvil

Hasta principios de la década de 2000, archivar documentos en papel era una práctica común. A medida que avanzaba la tecnología, las herramientas digitales, como las hojas de cálculo y el correo electrónico, reemplazaron la necesidad de documentos físicos.

Sin embargo, los datos en estos documentos aún tenían que ingresarse manualmente, lo que generaba procesos lentos y propensos a errores. Puede resultar en flujos de trabajo fragmentados que son más difíciles de administrar que los sistemas de archivo más simples del pasado, especialmente considerando la complejidad y los altos volúmenes de documentos y datos generados a lo largo de la cadena de valor automotriz.

Los métodos tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) basados ​​en plantillas proporcionaron cierto alivio al extraer todo el texto de los documentos. Sin embargo, no hubo diferenciación basada en la relevancia o importancia. Obtener la información requerida de este texto extraído aún requirió esfuerzo humano, lo que se sumó a la carga de trabajo general.

La próxima generación de OCR, conocida como OCR zonal, mejoró esto al extraer datos específicos de zonas o áreas predeterminadas de los documentos de acuerdo con reglas preestablecidas. Si bien esto mejoró la eficiencia hasta cierto punto, todavía se basaba en plantillas predefinidas y carecía de adaptabilidad a diferentes diseños de documentos.

Recientemente, las herramientas de OCR como Nanonets han evolucionado para incorporar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Estas soluciones avanzadas de OCR pueden convertir texto de manera inteligente en datos categorizados, reconociendo patrones y estructuras dentro de los documentos.

También pueden detectar y corregir errores durante el proceso de conversión. Mejorará aún más la precisión y la fiabilidad.

Soluciones de OCR Avanzado basadas en IA para el Sector del Automóvil

La industria automotriz tiene una larga historia de adopción de la automatización, que se remonta a la introducción por parte de Ford del linea de ensamblaje en el 1913.

Diferentes partes interesadas utilizan la automatización para diversos fines, como la fabricación y el ensamblaje de piezas, la automatización de registros de clientes o la optimización de los procesos de facturación. Las partes interesadas también pueden beneficiarse al automatizar el procesamiento de documentos y la extracción de datos.

Cada actividad en todos los nodos de la cadena implica muchos documentos, y el proceso manual de cotejar esta información consume mucho tiempo y recursos, lo que en última instancia infrautiliza o sobrecarga el talento humano de una empresa.

Las soluciones de OCR mejoradas con IA ayudan a automatizar la extracción y gestión de datos de documentos no estructurados. A diferencia de los sistemas OCR tradicionales que requieren plantillas predefinidas para cada tipo de documento, los OCR basados ​​en IA aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para analizar y extraer datos de diversos formatos y estructuras de documentos.

Inicialmente, OCR reconoce y convierte texto de imágenes o documentos escaneados en texto legible por máquina. Luego se aplican técnicas de PNL para identificar y extraer datos relevantes, como nombres, direcciones, fechas y números. Los algoritmos de ML juegan un papel crucial al ser entrenados en un gran conjunto de datos de documentos etiquetados para reconocer y extraer información o campos específicos de facturas, formularios o contratos.

Otra ventaja de los OCR basados ​​en IA es su capacidad para proporcionar resultados instantáneos. Estos sistemas pueden procesar rápidamente documentos y generar resultados en segundos, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real y tiempos de respuesta más rápidos.

Esta velocidad es crucial en la industria automotriz dinámica, donde el procesamiento de datos rápido y preciso es esencial para mantener operaciones eficientes y satisfacer las demandas de los clientes.

Los OCR basados ​​en IA también pueden integrarse con múltiples sistemas. Pueden integrarse con varias aplicaciones de software, bases de datos y sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) en toda la cadena de valor automotriz. Permite un flujo fluido de datos entre diferentes sistemas, eliminando la necesidad de transferencia manual de datos y reduciendo el riesgo de errores y retrasos.

Además, los OCR basados ​​en IA cuentan con motores de decisión de aprendizaje que pueden emular flujos de trabajo humanos. Están capacitados para comprender reglas comerciales, requisitos y flujos de trabajo específicos, lo que les permite tomar decisiones inteligentes durante la etapa de procesamiento de documentos.

Además, estos sistemas pueden aprender de la retroalimentación humana, mejorando continuamente su precisión y eficiencia con el tiempo. Este proceso de aprendizaje iterativo mejora el rendimiento del sistema OCR y garantiza resultados coherentes y fiables.

Usos de OCR mejorado por IA a lo largo de la cadena de valor automotriz.

La gestión del inventario

La gestión de inventario juega un papel vital en la industria automotriz, particularmente para los fabricantes y proveedores que manejan una amplia gama de piezas y componentes. La tecnología AI-OCR identifica y rastrea estos artículos mediante la lectura de códigos de barras, números de serie o etiquetas de productos.

Al incorporar la tecnología OCR en los procesos de gestión de inventario, se reducen los errores manuales y se mejora la eficiencia de la cadena de suministro, lo que mejora las operaciones generales.

Gestión de la cadena de suministro

El OCR mejorado por IA juega un papel vital en la gestión de la cadena de suministro al automatizar el procesamiento de varios documentos. Por ejemplo, puede extraer datos de órdenes de compra, facturas, notas de entrega y conocimientos de embarque, lo que facilita la gestión precisa del inventario, el cumplimiento de pedidos y la coordinación logística.

OCR puede capturar rápidamente información esencial, como códigos de productos, cantidades y fechas de entrega, lo que permite la integración con los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). Agiliza el proceso de adquisición, mejora la visibilidad y reduce el riesgo de errores y retrasos en la cadena de suministro.

Control de calidad y cumplimiento

Asegurar el cumplimiento de los estándares de control de calidad y el cumplimiento normativo es fundamental en la industria automotriz. El OCR mejorado con IA permite la extracción eficiente de datos de registros de control de calidad, certificaciones e informes de pruebas.

Permite el monitoreo en tiempo real de métricas de calidad, la identificación temprana de desviaciones y acciones correctivas rápidas. La automatización impulsada por OCR simplifica los procesos de control de calidad, mejora la trazabilidad y ayuda a cumplir con los requisitos reglamentarios.

Servicios de Garantía y Post-Venta

La cadena de valor automotriz se extiende más allá de la fabricación y las ventas para abarcar la gestión de garantías y los servicios posventa. El OCR mejorado con IA puede automatizar la extracción de datos de reclamos de garantía, registros de servicio y formularios de comentarios de clientes.

Acelera el procesamiento de reclamos de garantía, permite la identificación proactiva de problemas de productos y respalda la resolución eficiente de las inquietudes de los clientes.

La automatización impulsada por OCR mejora la precisión de los datos, acelera los tiempos de respuesta y permite a los fabricantes brindar servicios posventa superiores, lo que mejora la satisfacción y la lealtad del cliente.

Departamentos de Cuentas por Pagar y Finanzas

La tecnología OCR mejorada por IA mejora los procesos financieros y contables dentro de la cadena de valor automotriz. La tecnología AI-OCR mejora significativamente la eficiencia y la precisión al automatizar la extracción de datos de varios documentos financieros, como informes financieros, contratos de proveedores, pedidos de clientes y facturas.

Los algoritmos avanzados empleados en OCR mejorado por IA pueden capturar con precisión información relevante, incluidos términos de pago, detalles de precios y direcciones de facturación, lo que permite a las organizaciones optimizar el procesamiento de facturas y reducir la necesidad de ingresar datos manualmente.

La integración de la tecnología OCR con los sistemas financieros facilita la recopilación de datos y mejora la precisión del mantenimiento de registros financieros. Esta automatización ahorra tiempo y recursos y permite a las organizaciones realizar mejores análisis financieros, pronósticos y toma de decisiones basados ​​en datos precisos y en tiempo real.

La combinación de OCR mejorado por IA con procesos financieros permite a las partes interesadas en la cadena de valor automotriz optimizar sus operaciones financieras e impulsar decisiones comerciales informadas.

Procesos de Fabricación y Montaje

El OCR mejorado por IA beneficia la fabricación de automóviles al extraer datos de dibujos de ingeniería, instrucciones y listas de materiales.

Se integra con CAD y MES, automatizando la extracción de datos, reduciendo errores y acelerando la producción. Garantiza información precisa para los trabajadores de ensamblaje, mejorando la eficiencia y minimizando los errores.

Nanoredes vs. Métodos tradicionales

Los métodos tradicionales de OCR emplean técnicas de visión por computadora, como umbrales y detección de contornos, para aislar caracteres de una imagen. Sin embargo, la tecnología OCR ha adoptado redes neuronales profundas.

Estas redes están entrenadas en una gran cantidad de datos, lo que les permite ubicar y reconocer texto en imágenes con precisión.

Python ofrece varias bibliotecas de OCR de código abierto, incluidas Tesseract, TensorFlowtention OCR y Kraken OCR. Tesseract se usa ampliamente en la comunidad de código abierto y utiliza un mecanismo de red neuronal convolucional más recurrente, lo que lo hace adecuado para datos secuenciales.

Por otro lado, la atención OCR emplea mecanismos de atención para mejorar el aprendizaje de dependencia de largo alcance, lo que resulta en un mejor rendimiento que Tesseract. Sin embargo, usar OCR de atención con TensorFlow puede requerir una curva de aprendizaje más pronunciada.

Una alternativa que vale la pena considerar es la API de OCR de Nanonets, que brinda una solución intuitiva para crear modelos personalizados y obtener predicciones sin una gran experiencia en aprendizaje automático o OCR.

Al considerar la seguridad de los servicios de OCR en línea, seleccione un servicio confiable que brinde alta precisión de manera constante dentro de un período de tiempo razonable. La API de OCR de Nanonets aborda esta preocupación al proporcionar modelos superiores de aprendizaje automático entrenados en diversos datos, lo que garantiza una alta precisión.

Además, Nanonets ofrece la flexibilidad de implementar modelos en la nube utilizando imágenes de Docker o en las instalaciones, atendiendo a organizaciones con diferentes requisitos de privacidad y sensibilidad de datos.

Si bien hay varias opciones de software OCR disponibles, como Abby FineReader y Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets se destaca como una solución competitiva.

A diferencia de muchos paquetes de software, Nanonets permite a los usuarios personalizar modelos según sus necesidades. Además, Nanonets es robusto cuando maneja imágenes con diferentes desafíos como borrosidad, ruido, texto inclinado y diferentes tamaños y formatos de fuente. Esta adaptabilidad permite que Nanonets brinde resultados de alta precisión a velocidades más increíbles.

Conclusión

Las aplicaciones de la tecnología OCR son amplias y diversas más allá del sector de la automoción. Se puede emplear para la detección de matrículas para hacer cumplir las normas de tráfico, mejorar la seguridad o rastrear automóviles en estacionamientos.

OCR también es valioso para digitalizar y hacer que los documentos legales se puedan buscar, extraer automáticamente tablas de documentos, analizar documentos relacionados con la banca, digitalizar registros de atención médica, automatizar el procesamiento de facturas y mucho más.

La implementación de Nanonets OCR puede mejorar el ahorro de costos. Al automatizar la digitalización de facturas, Nanonets puede reducir el tiempo de procesamiento de reclamos en un 90 %.

La precisión puede ser ligeramente inferior a la de los revisores humanos, pero la reducción de revisores manuales y la cantidad de pases requeridos da como resultado una reducción de costos del 50 %. Proporciona a los empleados tareas más atractivas.

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