Kuinka OCR muuttaa autoteollisuuden arvoketjua

Autoteollisuus toimii monimutkaisessa arvoketjussa, joka tuottaa huomattavan määrän asiakirjoja, dataa ja tietoa. Optinen merkintunnistus (OCR) on autoteollisuudessa elintärkeä tehokkaan tietovirran ja viestinnän luomiseksi koko ketjussa.

Tiedonhallinnan helpon lisäksi tehokas dokumenttien käsittely mahdollistaa heterogeenisten järjestelmien, kuten ERP:n, WRM:n, SCM:n ja CRM:n, integroinnin, mikä mahdollistaa tietoisen päätöksenteon ja edistää liiketoimintatiedontekoa tällä alalla.

Näiden tekijöiden valossa digitaalisesta asiakirjojen/tietojen käsittelystä ja hallinnasta on tullut ensiarvoisen tärkeää. Ei ole yllättävää, että autoteollisuuden tiedonhallintamarkkinat olivat arvostettu 1.58 miljardia dollaria vuonna 2021 teknologisen kehityksen vauhdittamana, mukaan lukien tekoälypohjaisten sovellusten käyttöönotto, koneoppiminen, big data ja esineiden internet (IoT).

Tässä artikkelissa tarkastellaan digitoinnin ja automaattisen asiakirjojen käsittelyn vaikutuksia. Keskitymme edistyneisiin optisiin merkintunnistustyökaluihin (OCR) autoteollisuuden arvoketjussa.

Miksi asiakirjojen käsittely on tärkeää autoteollisuuden arvoketjussa?

Autoteollisuuden tehokas toiminta on vahvasti riippuvainen erilaisista dokumenteista, joilla on ratkaiseva rooli.

Nämä asiakirjat sisältävät tuotespesifikaatiot, tekniset piirustukset, materiaalilaskut, laadunvalvontatiedot, toimittajasopimukset, valmistusohjeet, vaatimustenmukaisuustodistukset, asiakkaiden tilaukset ja paljon muuta.

Lisäksi kirjanpitoasiakirjat, kuten ostotilaukset, laskut, varastokirjanpito, lähetysluettelot, pakkausluettelot, lentorahtikirjat, rahtilaskut ja konossementit, on käsiteltävä huolellisesti arvoketjun eri vaiheissa.

Asiakirjat ja tiedot ovat usein hajallaan osastoille, sidosryhmille, asiakkaille ja ulkoistuskumppaneille ja ne tallennetaan eri muodoissa. Myös ulkoistaminen ja fuusiot voivat vaikeuttaa asiakirjojen hallintaa. Sellaisenaan autoalan sidosryhmät tarvitsevat apua dokumenttien käsittelyyn ja hallintaan.

Asiakirjojen tehokas käsittely varmistaa, että asiaankuuluvat tiedot ovat helposti valtuutetun henkilöstön saatavilla arvoketjun missä tahansa vaiheessa, mikä edistää reaaliaikaista päätöksentekoa, tehokkuutta ja tiedon näkyvyyttä.

Tehokkaiden asiakirjojen käsittelytekniikoiden ansiosta kaikki alan sidosryhmät voivat hyödyntää datansa täyden potentiaalin, optimoida työnkulkuja ja edistää innovaatioita.

Tehokas dokumenttien käsittely mahdollistaa toimittajien monipuolistamisen, parantaa toimitusketjun näkyvyyttä, hallitsee kustannuksia, optimoi kuljetukset, hallitsee varastoa, ylläpitää asiakassuhteita ja helpottaa tietojen synkronointia yhteistyössä.

Asiakirjojen käsittelyn automatisointi autojen arvoketjussa

2000-luvun alkuun asti paperiasiakirjojen arkistointi oli yleinen käytäntö. Tekniikan kehittyessä digitaaliset työkalut, kuten laskentataulukot ja sähköposti, korvasivat fyysisten asiakirjojen tarpeen.

Näiden asiakirjojen tiedot piti kuitenkin syöttää manuaalisesti, mikä johti aikaa vieviin ja virhealttiisiin prosesseihin. Se voi johtaa pirstoutuneisiin työnkulkuihin, joiden hallinta on haastavampaa kuin aikaisemmat yksinkertaisemmat arkistointijärjestelmät, varsinkin kun otetaan huomioon autoteollisuuden arvoketjun monimutkaisuus ja suuri määrä asiakirjoja ja tietoja.

Perinteiset mallipohjaiset Optical Character Recognition (OCR) -menetelmät toivat hieman helpotusta poimimalla kaiken tekstin asiakirjoista. Relevanssin tai tärkeyden perusteella ei kuitenkaan tehty eroa. Vaadittujen tietojen ottaminen tästä poimitusta tekstistä vaati edelleen inhimillistä työtä, mikä lisäsi kokonaistyökuormaa.

Seuraavan sukupolven OCR, joka tunnetaan nimellä alueellinen OCR, paransi tätä poimimalla tiettyjä tietoja ennalta määritetyiltä vyöhykkeiltä tai asiakirjojen alueilta ennalta asetettujen sääntöjen mukaisesti. Vaikka tämä paransi tehokkuutta jossain määrin, se turvautui silti ennalta määritettyihin malleihin, eikä se ollut mukautumiskykyinen vaihteleviin asiakirja-asetteluihin.

Viime aikoina OCR-työkalut, kuten Nanonets, ovat kehittyneet sisältämään tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML). Nämä edistyneet OCR-ratkaisut voivat muuntaa tekstin älykkäästi luokitelluiksi tiedoiksi ja tunnistaa asiakirjoissa olevat kuviot ja rakenteet.

Ne voivat myös havaita ja korjata virheet muunnosprosessin aikana. Se parantaa entisestään tarkkuutta ja luotettavuutta.

Tekoälypohjaiset Advanced OCR-ratkaisut autoalalle

Autoteollisuudella on pitkä automaation käyttöönoton historia, joka juontaa juurensa Fordin käyttöönotosta kokoonpanolinja vuonna 1913.

Eri sidosryhmät käyttävät automaatiota eri tarkoituksiin, kuten osien valmistukseen ja kokoonpanoon, asiakasrekistereiden automatisointiin tai laskutusprosessien virtaviivaistamiseen. Sidosryhmät voivat hyötyä myös automatisoimalla asiakirjojen käsittelyä ja tiedonpoimintaa.

Jokaiseen ketjun solmujen toimintaan liittyy monia asiakirjoja, ja näiden tietojen manuaalinen kokoaminen kuluttaa huomattavasti aikaa ja resursseja, mikä viime kädessä alihyödyntää tai rasittaa yrityksen inhimillisiä kykyjä.

Tekoälyllä parannetut OCR-ratkaisut auttavat automatisoimaan tietojen poiminta ja hallintaa jäsentämättömistä asiakirjoista. Toisin kuin perinteiset OCR-järjestelmät, jotka vaativat ennalta määritettyjä malleja kullekin asiakirjatyypille, tekoälypohjaiset tekstintunnistusohjelmat hyödyntävät koneoppimisalgoritmeja analysoidakseen ja poimiakseen tietoja erilaisista asiakirjamuodoista ja rakenteista.

Aluksi OCR tunnistaa ja muuntaa tekstin kuvista tai skannatuista asiakirjoista koneellisesti luettavaksi tekstiksi. NLP-tekniikoita sovelletaan sitten asiaankuuluvien tietojen, kuten nimien, osoitteiden, päivämäärien ja numeroiden, tunnistamiseen ja poimimiseen. ML-algoritmeilla on ratkaiseva rooli, koska ne on koulutettu käyttämään suurta tietojoukkoa merkittyjä asiakirjoja tunnistamaan ja poimimaan tiettyjä tietoja tai kenttiä laskuista, lomakkeista tai sopimuksista.

Toinen tekoälypohjaisten OCR:ien etu on niiden kyky tuottaa välittömiä tuloksia. Nämä järjestelmät voivat käsitellä asiakirjoja nopeasti ja tuottaa tulosteita sekunneissa, mikä mahdollistaa reaaliaikaisen päätöksenteon ja nopeammat vasteajat.

Tämä nopeus on ratkaisevan tärkeä dynaamisessa autoteollisuudessa, jossa nopea ja tarkka tietojenkäsittely on välttämätöntä tehokkaan toiminnan ylläpitämiseksi ja asiakkaiden tarpeiden täyttämiseksi.

Tekoälypohjaiset OCR:t voidaan myös integroida useisiin järjestelmiin. Ne voidaan integroida erilaisiin ohjelmistosovelluksiin, tietokantoihin ja toiminnanohjausjärjestelmiin (ERP) koko autoteollisuuden arvoketjussa. Se mahdollistaa sujuvan tiedonkulun eri järjestelmien välillä, mikä eliminoi manuaalisen tiedonsiirron tarpeen ja vähentää virheiden ja viiveiden riskiä.

Lisäksi tekoälypohjaisissa tekstintunnistusohjelmissa on opittavia päätöskoneita, jotka voivat jäljitellä ihmisen työnkulkua. He ovat koulutettuja ymmärtämään erityisiä liiketoimintasääntöjä, vaatimuksia ja työnkulkuja, jotta he voivat tehdä älykkäitä päätöksiä asiakirjojen käsittelyvaiheessa.

Lisäksi nämä järjestelmät voivat oppia ihmisten palautteesta ja parantaa jatkuvasti tarkkuuttaan ja tehokkuuttaan ajan myötä. Tämä iteratiivinen oppimisprosessi parantaa OCR-järjestelmän suorituskykyä ja varmistaa johdonmukaiset ja luotettavat tulokset.

Tekoälyllä parannetun OCR:n käyttö autoteollisuuden arvoketjussa.

Inventory Management

Varastonhallinnalla on keskeinen rooli autoteollisuudessa, erityisesti valmistajille ja toimittajille, jotka käsittelevät laajaa valikoimaa osia ja komponentteja. AI-OCR-tekniikka tunnistaa ja jäljittää nämä kohteet lukemalla viivakoodeja, sarjanumeroita tai tuoteetikettejä.

OCR-teknologian sisällyttäminen varastonhallintaprosesseihin vähentää manuaalisia virheitä ja tehostaa toimitusketjun tehokkuutta, mikä parantaa yleistä toimintaa.

Supply Chain Management

Tekoälyllä parannetulla OCR:llä on tärkeä rooli toimitusketjun hallinnassa automatisoimalla erilaisten asiakirjojen käsittelyä. Se voi esimerkiksi poimia tietoja ostotilauksista, laskuista, lähetysluetteloista ja konossementeista, mikä helpottaa tarkkaa varastonhallintaa, tilausten täyttämistä ja logistiikan koordinointia.

OCR voi nopeasti kaapata tärkeitä tietoja, kuten tuotekoodit, määrät ja toimituspäivämäärät, mikä mahdollistaa integroinnin toiminnanohjausjärjestelmiin (ERP). Se virtaviivaistaa hankintaprosessia, parantaa näkyvyyttä ja vähentää virheiden ja viiveiden riskiä toimitusketjussa.

Laadunvalvonta ja vaatimustenmukaisuus

Laadunvalvontastandardien ja säännösten noudattamisen varmistaminen on autoteollisuudessa kriittistä. Tekoälyllä parannettu OCR mahdollistaa tehokkaan tiedon poimimisen laadunvalvontatietueista, sertifikaateista ja testiraporteista.

Se mahdollistaa laatumittareiden reaaliaikaisen seurannan, poikkeamien varhaisen tunnistamisen ja nopeat korjaavat toimenpiteet. OCR-käyttöinen automaatio yksinkertaistaa laadunvalvontaprosesseja, parantaa jäljitettävyyttä ja auttaa täyttämään säädösten vaatimukset.

Takuu ja huoltopalvelut

Autoteollisuuden arvoketju ulottuu valmistuksen ja myynnin lisäksi takuun hallintaan ja huoltopalveluihin. Tekoälyllä parannettu OCR voi automatisoida tietojen poiminnan takuuvaatimuksista, huoltotietueista ja asiakaspalautelomakkeista.

Se nopeuttaa takuuvaatimusten käsittelyä, mahdollistaa tuoteongelmien ennakoivan tunnistamisen ja tukee asiakkaiden huolenaiheiden tehokasta ratkaisemista.

OCR-käyttöinen automaatio parantaa tietojen tarkkuutta, nopeuttaa vasteaikoja ja antaa valmistajille mahdollisuuden tarjota ylivoimaisia ​​myynnin jälkeisiä palveluita, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta.

Ostoreskontra- ja talousosastot

Tekoälyllä parannettu OCR-tekniikka parantaa talous- ja kirjanpitoprosesseja autoteollisuuden arvoketjussa. AI-OCR-tekniikka parantaa merkittävästi tehokkuutta ja tarkkuutta automatisoimalla tietojen poiminta erilaisista talousasiakirjoista, kuten talousraporteista, toimittajasopimuksista, asiakastilauksista ja laskuista.

Tekoälyllä parannetussa OCR:ssä käytetyt edistyneet algoritmit voivat siepata tarkasti olennaiset tiedot, mukaan lukien maksuehdot, hinnoittelutiedot ja laskutusosoitteet, mikä mahdollistaa organisaatioiden virtaviivaistamisen laskujen käsittelyssä ja vähentää manuaalisen tietojen syöttämisen tarvetta.

OCR-tekniikan integrointi rahoitusjärjestelmiin helpottaa tietojen keräämistä ja parantaa talouskirjanpidon tarkkuutta. Tämä automaatio säästää aikaa ja resursseja ja mahdollistaa organisaatioiden paremman taloudellisen analyysin, ennusteen ja päätöksenteon reaaliaikaisen ja tarkan datan perusteella.

Tekoälyllä parannetun OCR:n yhdistäminen taloudellisiin prosesseihin antaa autoteollisuuden arvoketjun sidosryhmille mahdollisuuden optimoida taloudelliset toimintansa ja tehdä tietoisia liiketoimintapäätöksiä.

Valmistus- ja kokoonpanoprosessit

Tekoälyllä parannettu OCR hyödyttää autoteollisuutta poimimalla tietoja suunnittelupiirustuksista, ohjeista ja materiaalilaskuista.

Se integroituu CAD:iin ja MES:iin, automatisoi tietojen poiminta, vähentää virheitä ja nopeuttaa tuotantoa. Se varmistaa tarkat tiedot kokoonpanotyöntekijöille, mikä parantaa tehokkuutta ja minimoi virheet.

Nanonets vs. Perinteiset menetelmät

Perinteiset OCR-menetelmät käyttävät tietokonenäkötekniikoita, kuten kynnys- ja ääriviivojen havaitsemista, eristämään merkit kuvasta. OCR-tekniikka on kuitenkin omaksunut syvät neuroverkot.

Nämä verkot on koulutettu käyttämään valtavaa määrää tietoa, minkä ansiosta ne voivat paikantaa ja tunnistaa kuvien tekstin tarkasti ja erittäin tarkasti.

Python tarjoaa useita avoimen lähdekoodin OCR-kirjastoja, mukaan lukien Tesseract, TensorFlow attention OCR ja Kraken OCR. Tesseractia käytetään laajasti avoimen lähdekoodin yhteisössä, ja se hyödyntää konvoluutio- ja toistuva neuroverkkomekanismia, mikä tekee siitä sopivan peräkkäiselle datalle.

Toisaalta huomio-OCR käyttää huomiomekanismeja parantaakseen pitkän kantaman riippuvuusoppimista, mikä johtaa parempaan suorituskykyyn kuin Tesseract. Huomio-OCR:n käyttäminen TensorFlow'n kanssa saattaa kuitenkin vaatia jyrkemmän oppimiskäyrän.

Harkinnan arvoinen vaihtoehto on Nanonets OCR API, joka tarjoaa intuitiivisen ratkaisun mukautettujen mallien rakentamiseen ja ennusteiden hankkimiseen ilman laajaa koneoppimista tai OCR-asiantuntemusta.

Kun harkitset online-OCR-palvelujen turvallisuutta, valitse luotettava palvelu, joka tarjoaa jatkuvasti korkean tarkkuuden kohtuullisessa ajassa. Nanonets OCR API ratkaisee tämän huolenaiheen tarjoamalla ylivoimaisia ​​koneoppimismalleja, jotka on koulutettu erilaisiin tietoihin, mikä takaa korkean tarkkuuden.

Lisäksi Nanonets tarjoaa joustavuutta ottaa käyttöön malleja pilvessä käyttämällä Docker-kuvia tai on-premises, mikä palvelee organisaatioita, joiden tietoherkkyys ja tietosuojavaatimukset vaihtelevat.

Vaikka saatavilla on useita OCR-ohjelmistovaihtoehtoja, kuten Abby FineReader ja Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets erottuu kilpailukykyisenä ratkaisuna.

Toisin kuin monet ohjelmistopaketit, Nanonets antaa käyttäjille mahdollisuuden mukauttaa malleja tarpeidensa mukaan. Lisäksi Nanonets on kestävä käsiteltäessä kuvia, joihin liittyy erilaisia ​​haasteita, kuten epäselvyys, kohina, kallistettu teksti ja erilaiset kirjasinkoot ja -muodot. Tämän mukautuvuuden ansiosta Nanonets pystyy tuottamaan erittäin tarkkoja tuloksia uskomattomimmilla nopeuksilla.

Yhteenveto

OCR-tekniikan sovellukset ovat laajoja ja monipuolisia autoalan ulkopuolella. Sitä voidaan käyttää rekisterikilpien havaitsemiseen liikennesääntöjen noudattamiseksi, turvallisuuden parantamiseksi tai autojen jäljittämiseksi parkkipaikoilla.

OCR on myös arvokas digitoinnissa ja oikeudellisten asiakirjojen tekemisessä haettavaksi, taulukoiden automaattiseen poimimiseen asiakirjoista, pankkiin liittyvien asiakirjojen analysointiin, terveydenhuoltotietojen digitoimiseen, laskujen käsittelyn automatisointiin ja paljon muuta.

Nanonets OCR:n käyttöönotto voi parantaa kustannussäästöjä. Automatisoimalla laskujen digitalisoinnin Nanonets voi lyhentää reklamaatioiden käsittelyaikaa 90 %.

Tarkkuus voi olla hieman pienempi kuin ihmisten arvioijien, mutta manuaalisten arvioijien ja vaadittujen läpäisyjen määrän väheneminen johtaa 50 %:n kustannussäästöön. Se tarjoaa työntekijöille mielenkiintoisempia tehtäviä.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/