Comment l'OCR transforme la chaîne de valeur automobile

Republié par Platon

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L'industrie automobile opère au sein d'une chaîne de valeur complexe qui génère un volume important de documents, de données et d'informations. La reconnaissance optique de caractères (OCR) dans l'industrie automobile est essentielle pour établir un flux efficace de données et de communication tout au long de la chaîne.

En plus de faciliter la gestion des données, un traitement efficace des documents permet l'intégration de systèmes hétérogènes tels que ERP, WRM, SCM et CRM, permettant une prise de décision éclairée et favorisant l'intelligence économique dans ce secteur.

À la lumière de ces facteurs, le traitement et la gestion des documents/données numériques sont devenus primordiaux. Sans surprise, le marché de la gestion des données automobiles était estimé à 1.58 milliard USD en 2021, propulsé par les avancées technologiques, notamment l'introduction d'applications basées sur l'IA, l'apprentissage automatique, le big data et l'Internet des objets (IoT).

Cet article se penchera sur les implications de la numérisation et du traitement automatisé des documents. Nous nous concentrerons sur les outils avancés de reconnaissance optique de caractères (OCR) au sein de la chaîne de valeur automobile.

Pourquoi le traitement de documents est-il important dans la chaîne de valeur automobile ?

Le fonctionnement efficace de l'industrie automobile repose en grande partie sur une gamme variée de documents qui jouent un rôle crucial.

Ces documents englobent les spécifications des produits, les dessins techniques, les nomenclatures, les enregistrements de contrôle qualité, les contrats des fournisseurs, les instructions de fabrication, les certifications de conformité, les commandes des clients, etc.

De plus, les documents comptables, tels que les bons de commande, les factures, les registres d'inventaire, les bons de livraison, les bordereaux d'emballage, les lettres de transport aérien, les factures de fret et les connaissements, doivent être traités avec minutie à différentes étapes de la chaîne de valeur.

Les documents et les données sont souvent dispersés entre les services, les parties prenantes, les clients et les partenaires d'externalisation et stockés dans différents formats. L'externalisation et les fusions peuvent également compliquer la gestion des documents. A ce titre, les acteurs du secteur automobile ont besoin d'être accompagnés dans les opérations de traitement et de gestion des documents.

Le traitement efficace des documents garantit que les données pertinentes sont facilement accessibles au personnel autorisé à n'importe quel point de la chaîne de valeur, favorisant une prise de décision en temps réel, une efficacité améliorée et une meilleure visibilité des données.

Avec des techniques de traitement de documents efficaces en place, toutes les parties prenantes du secteur peuvent libérer le plein potentiel de leurs données, optimiser les flux de travail et stimuler l'innovation.

Un traitement efficace des documents permet la diversification des fournisseurs, améliore la visibilité de la chaîne d'approvisionnement, gère les coûts, optimise le transport, contrôle les stocks, entretient les relations avec les clients et facilite la synchronisation collaborative des données.

Automatiser le traitement des documents dans la chaîne de valeur automobile

Jusqu'au début des années 2000, l'archivage des documents papier était une pratique courante. Au fur et à mesure que la technologie progressait, les outils numériques tels que les feuilles de calcul et les e-mails ont remplacé le besoin de documents physiques.

Cependant, les données de ces documents devaient encore être saisies manuellement, ce qui entraînait des processus longs et sujets aux erreurs. Cela peut entraîner des flux de travail fragmentés qui sont plus difficiles à gérer que les systèmes de classement plus simples du passé, en particulier compte tenu de la complexité et des volumes élevés de documents et de données générés tout au long de la chaîne de valeur automobile.

Les méthodes traditionnelles de reconnaissance optique de caractères (OCR) basées sur des modèles ont fourni un certain soulagement en extrayant tout le texte des documents. Cependant, il n'y avait pas de différenciation fondée sur la pertinence ou l'importance. Prendre les informations requises à partir de ce texte extrait nécessitait toujours un effort humain, ajoutant à la charge de travail globale.

La prochaine génération d'OCR, connue sous le nom d'OCR zonal, a amélioré cela en extrayant des données spécifiques de zones ou de zones prédéterminées des documents selon des règles prédéfinies. Bien que cela ait amélioré l'efficacité dans une certaine mesure, il reposait toujours sur des modèles prédéfinis et manquait d'adaptabilité aux différentes mises en page de documents.

Récemment, les outils OCR comme les nanonets ont évolué pour intégrer l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Ces solutions OCR avancées peuvent convertir intelligemment du texte en données catégorisées, en reconnaissant les modèles et les structures dans les documents.

Ils peuvent également détecter et rectifier les erreurs pendant le processus de conversion. Cela améliorera encore la précision et la fiabilité.

Solutions OCR avancées basées sur l'IA pour le secteur automobile

L'industrie automobile a une longue histoire d'adoption de l'automatisation, remontant à l'introduction par Ford du ligne d'assemblage dès 1913.

Différentes parties prenantes utilisent l'automatisation à diverses fins, telles que la fabrication et l'assemblage de pièces, l'automatisation des dossiers clients ou la rationalisation des processus de facturation. Les parties prenantes peuvent également bénéficier de l'automatisation du traitement des documents et de l'extraction des données.

Chaque activité à travers tous les nœuds de la chaîne implique de nombreux documents, et le processus manuel de collecte de ces informations consomme beaucoup de temps et de ressources, sous-utilisant ou alourdissant finalement le talent humain d'une entreprise.

Les solutions OCR améliorées par l'IA aident à automatiser l'extraction et la gestion des données à partir de documents non structurés. Contrairement aux systèmes OCR traditionnels qui nécessitent des modèles prédéfinis pour chaque type de document, les OCR basés sur l'IA exploitent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et extraire des données de divers formats et structures de documents.

Initialement, l'OCR reconnaît et convertit le texte des images ou des documents numérisés en texte lisible par machine. Les techniques NLP sont ensuite appliquées pour identifier et extraire les données pertinentes, telles que les noms, les adresses, les dates et les numéros. Les algorithmes ML jouent un rôle crucial en étant entraînés sur un grand ensemble de données de documents étiquetés pour reconnaître et extraire des informations ou des champs spécifiques de factures, formulaires ou contrats.

Un autre avantage des OCR basés sur l'IA est leur capacité à fournir des résultats instantanés. Ces systèmes peuvent traiter rapidement des documents et générer des sorties en quelques secondes, permettant une prise de décision en temps réel et des temps de réponse plus rapides.

Cette vitesse est cruciale dans l'industrie automobile dynamique, où un traitement rapide et précis des données est essentiel pour maintenir des opérations efficaces et répondre aux demandes des clients.

Les OCR basés sur l'IA peuvent également s'intégrer à plusieurs systèmes. Ils peuvent s'intégrer à diverses applications logicielles, bases de données et systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) tout au long de la chaîne de valeur automobile. Il permet un flux de données fluide entre les différents systèmes, éliminant le besoin de transfert manuel des données et réduisant le risque d'erreurs et de retards.

De plus, les OCR basés sur l'IA comportent des moteurs de décision apprenants qui peuvent imiter les flux de travail humains. Ils sont formés pour comprendre les règles commerciales, les exigences et les flux de travail spécifiques, ce qui leur permet de prendre des décisions intelligentes lors de la phase de traitement des documents.

De plus, ces systèmes peuvent apprendre de la rétroaction humaine, améliorant continuellement leur précision et leur efficacité au fil du temps. Ce processus d'apprentissage itératif améliore les performances du système OCR et garantit des résultats cohérents et fiables.

Utilisations de l'OCR amélioré par l'IA tout au long de la chaîne de valeur automobile.

Gestion des stocks

La gestion des stocks joue un rôle vital dans l'industrie automobile, en particulier pour les fabricants et les fournisseurs qui gèrent une vaste gamme de pièces et de composants. La technologie AI-OCR identifie et suit ces articles en lisant les codes-barres, les numéros de série ou les étiquettes des produits.

En intégrant la technologie OCR dans les processus de gestion des stocks, les erreurs manuelles sont réduites et l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement est améliorée, améliorant ainsi les opérations globales.

Gestion des fournisseurs

L'OCR amélioré par l'IA joue un rôle essentiel dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement en automatisant le traitement de divers documents. Par exemple, il peut extraire des données de bons de commande, de factures, de bons de livraison et de connaissements, ce qui facilite la gestion précise des stocks, l'exécution des commandes et la coordination logistique.

L'OCR peut capturer rapidement des informations essentielles telles que les codes de produit, les quantités et les dates de livraison, permettant l'intégration avec les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP). Il rationalise le processus d'approvisionnement, améliore la visibilité et réduit le risque d'erreurs et de retards dans la chaîne d'approvisionnement.

Contrôle de la qualité et conformité

Garantir le respect des normes de contrôle qualité et de la conformité réglementaire est essentiel dans l'industrie automobile. L'OCR amélioré par l'IA permet une extraction efficace des données à partir des enregistrements de contrôle qualité, des certifications et des rapports de test.

Il permet une surveillance en temps réel des mesures de qualité, une identification précoce des écarts et des actions correctives rapides. L'automatisation basée sur l'OCR simplifie les processus de contrôle qualité, améliore la traçabilité et aide à répondre aux exigences réglementaires.

Garantie et services après-vente

La chaîne de valeur automobile s'étend au-delà de la fabrication et des ventes pour englober la gestion des garanties et les services après-vente. L'OCR amélioré par l'IA peut automatiser l'extraction des données à partir des réclamations de garantie, des enregistrements de service et des formulaires de commentaires des clients.

Il accélère le traitement des demandes de garantie, permet une identification proactive des problèmes de produit et prend en charge la résolution efficace des préoccupations des clients.

L'automatisation basée sur l'OCR améliore la précision des données, accélère les temps de réponse et permet aux fabricants de fournir des services après-vente de qualité supérieure, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Services des comptes fournisseurs et des finances

La technologie OCR améliorée par l'IA améliore les processus financiers et comptables au sein de la chaîne de valeur automobile. La technologie AI-OCR améliore considérablement l'efficacité et la précision en automatisant l'extraction des données de divers documents financiers tels que les rapports financiers, les contrats de fournisseurs, les commandes des clients et les factures.

Les algorithmes avancés utilisés dans l'OCR amélioré par l'IA peuvent capturer avec précision les informations pertinentes, y compris les conditions de paiement, les détails de tarification et les adresses de facturation, permettant aux organisations de rationaliser le traitement des factures et de réduire le besoin de saisie manuelle des données.

L'intégration de la technologie OCR aux systèmes financiers facilite la collecte des données et améliore la précision de la tenue des registres financiers. Cette automatisation permet d'économiser du temps et des ressources et permet aux organisations d'effectuer de meilleures analyses financières, prévisions et prises de décision basées sur des données précises et en temps réel.

La combinaison de l'OCR amélioré par l'IA et des processus financiers permet aux parties prenantes de la chaîne de valeur automobile d'optimiser leurs opérations financières et de prendre des décisions commerciales éclairées.

Processus de fabrication et d'assemblage

L'OCR amélioré par l'IA profite à la fabrication automobile en extrayant les données des dessins techniques, des instructions et des nomenclatures.

Il s'intègre à la CAO et au MES, automatisant l'extraction des données, réduisant les erreurs et accélérant la production. Il garantit des informations précises pour les travailleurs de l'assemblage, améliorant l'efficacité et minimisant les erreurs.

Nanonets Vs. Méthodes traditionnelles

Les méthodes OCR traditionnelles utilisent des techniques de vision par ordinateur telles que le seuillage et la détection de contour pour isoler les caractères d'une image. Cependant, la technologie OCR a adopté les réseaux de neurones profonds.

Ces réseaux sont formés sur une grande quantité de données, ce qui leur permet de localiser et de reconnaître avec précision le texte dans les images avec une grande précision.

Python propose plusieurs bibliothèques OCR open source, notamment Tesseract, TensorFlow attention OCR et Kraken OCR. Tesseract est largement utilisé dans la communauté open source et utilise un mécanisme de réseau neuronal convolutif et récurrent, ce qui le rend adapté aux données séquentielles.

D'autre part, l'attention OCR utilise des mécanismes d'attention pour améliorer l'apprentissage des dépendances à longue portée, ce qui se traduit par de meilleures performances que Tesseract. Cependant, l'utilisation de l'OCR d'attention avec TensorFlow peut nécessiter une courbe d'apprentissage plus abrupte.

Une alternative à considérer est l'API Nanonets OCR, qui fournit une solution intuitive pour créer des modèles personnalisés et obtenir des prédictions sans expertise approfondie en apprentissage automatique ou en OCR.

Lorsque vous considérez la sécurité des services OCR en ligne, sélectionnez un service fiable qui offre constamment une grande précision dans un délai raisonnable. L'API Nanonets OCR répond à cette préoccupation en fournissant des modèles d'apprentissage automatique supérieurs formés sur diverses données, garantissant une grande précision.

De plus, Nanonets offre la flexibilité de déployer des modèles sur le cloud à l'aide d'images Docker ou sur site, répondant aux organisations ayant des exigences variables en matière de sensibilité des données et de confidentialité.

Alors que plusieurs options logicielles OCR sont disponibles, telles que Abby FineReader et Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets se démarque comme une solution compétitive.

Contrairement à de nombreux progiciels, Nanonets permet aux utilisateurs de personnaliser les modèles en fonction de leurs besoins. De plus, Nanonets est robuste lors de la gestion d'images avec des défis variés tels que le flou, le bruit, le texte incliné et différentes tailles et formats de police. Cette adaptabilité permet aux Nanonets de fournir des résultats de haute précision à des vitesses encore plus incroyables.

Conclusion

Les applications de la technologie OCR sont vastes et diverses au-delà du secteur automobile. Il peut être utilisé pour la détection de plaques d'immatriculation afin d'appliquer les règles de circulation, d'améliorer la sécurité ou de suivre les voitures dans les parkings.

L'OCR est également utile pour numériser et rendre les documents juridiques consultables, extraire automatiquement des tableaux de documents, analyser des documents bancaires, numériser des dossiers de santé, automatiser le traitement des factures, et bien plus encore.

La mise en œuvre de Nanonets OCR peut améliorer les économies de coûts. En automatisant la numérisation des factures, les Nanonets peuvent réduire de 90 % le temps de traitement des réclamations.

La précision peut être légèrement inférieure à celle des réviseurs humains, mais la réduction du nombre de réviseurs manuels et du nombre de passages requis entraîne une réduction des coûts de 50 %. Il offre aux employés des tâches plus engageantes.