Hogyan alakítja át az OCR az autóipari értékláncot

Az autóipar egy összetett értékláncon belül működik, amely jelentős mennyiségű dokumentumot, adatot és információt generál. Az optikai karakterfelismerés (OCR) az autóiparban létfontosságú az adatok és a kommunikáció hatékony áramlásának megteremtéséhez a teljes láncban.

Az adatkezelés megkönnyítése mellett a hatékony dokumentumfeldolgozás lehetővé teszi az olyan heterogén rendszerek integrálását, mint az ERP, WRM, SCM és CRM, lehetővé téve a tájékozott döntéshozatalt és elősegítve az üzleti intelligenciát ebben a szektorban.

Ezen tényezők tükrében a digitális dokumentum/adatfeldolgozás és -kezelés kiemelt fontosságúvá vált. Nem meglepő, hogy az autóipari adatkezelési piac az volt értékes 1.58-ben 2021 milliárd USD-ra nőtt a technológiai fejlődés, többek között a mesterséges intelligencia-alapú alkalmazások, a gépi tanulás, a big data és a tárgyak internete (IoT) bevezetése.

Ez a cikk a digitalizálás és az automatizált dokumentumfeldolgozás következményeivel foglalkozik. Az autóipari értékláncon belül a fejlett optikai karakterfelismerő (OCR) eszközökre összpontosítunk.

Miért fontos a dokumentumfeldolgozás az autóipari értékláncban?

Az autóipar hatékony működése nagymértékben támaszkodik a különféle dokumentumokra, amelyek kulcsfontosságú szerepet töltenek be.

Ezek a dokumentumok magukban foglalják a termékleírásokat, a műszaki rajzokat, az anyagjegyzékeket, a minőség-ellenőrzési feljegyzéseket, a szállítói szerződéseket, a gyártási utasításokat, a megfelelőségi tanúsítványokat, az ügyfelek megrendeléseit és még sok mást.

Ezen túlmenően a számviteli bizonylatokat, például a beszerzési rendeléseket, számlákat, készletnyilvántartásokat, szállítóleveleket, csomagleveleket, légifuvarleveleket, fuvarszámlákat és fuvarleveleket aprólékosan fel kell dolgozni az értéklánc különböző szakaszaiban.

A dokumentumok és adatok gyakran szétszórva vannak osztályok, érdekelt felek, ügyfelek és outsourcing partnerek között, és különféle formátumokban tárolódnak. Az outsourcing és a fúziók is bonyolíthatják a dokumentumkezelést. Mint ilyen, az autóiparban érdekelt feleknek segítségre van szükségük a dokumentumfeldolgozási és -kezelési műveletekben.

A dokumentumok hatékony feldolgozása biztosítja, hogy a releváns adatok az értéklánc bármely pontján a felhatalmazott személyzet rendelkezésére álljanak, elősegítve a valós idejű döntéshozatalt, a jobb hatékonyságot és az adatok jobb láthatóságát.

Hatékony dokumentumfeldolgozási technikákkal az ágazat minden érdekelt fele kiaknázhatja adataiban rejlő teljes potenciált, optimalizálhatja a munkafolyamatokat és ösztönözheti az innovációt.

A hatékony dokumentumfeldolgozás lehetővé teszi a beszállítók diverzifikálását, javítja az ellátási lánc láthatóságát, kezeli a költségeket, optimalizálja a szállítást, ellenőrzi a készleteket, ápolja az ügyfélkapcsolatokat, és megkönnyíti az együttműködésen alapuló adatszinkronizálást.

Dokumentumfeldolgozás automatizálása az autóértékláncban

A 2000-es évek elejéig bevett gyakorlat volt a papíralapú dokumentumok archiválása. A technológia fejlődésével a digitális eszközök, például a táblázatok és az e-mailek felváltották a fizikai dokumentumok iránti igényt.

A dokumentumokban szereplő adatokat azonban továbbra is manuálisan kellett megadni, ami időigényes és hibás folyamatokhoz vezetett. Ez töredezett munkafolyamatokat eredményezhet, amelyek kezelése nagyobb kihívást jelent, mint a múlt egyszerűbb iktatórendszerei, különös tekintettel az autóipari értékláncon keresztül generált dokumentumok és adatok bonyolultságára és nagy mennyiségére.

A hagyományos sablon alapú optikai karakterfelismerési (OCR) módszerek némi könnyítést nyújtottak azáltal, hogy az összes szöveget kivonták a dokumentumokból. Relevancia vagy fontosság alapján azonban nem történt különbségtétel. A szükséges információk ebből a kivonatolt szövegből való átvétele még mindig emberi erőfeszítést igényelt, ami növelte az általános munkaterhelést.

Az OCR következő generációja, az úgynevezett zónás OCR, ezt javította azáltal, hogy az előre meghatározott szabályok szerint meghatározott adatokat nyer ki a dokumentumok előre meghatározott zónáiból vagy területeiből. Bár ez bizonyos mértékig növelte a hatékonyságot, továbbra is előre meghatározott sablonokra támaszkodott, és nem volt képes alkalmazkodni a változó dokumentumelrendezésekhez.

A közelmúltban az olyan OCR-eszközök, mint a Nanonets, úgy fejlődtek, hogy magukba foglalják a mesterséges intelligenciát (AI) és a gépi tanulást (ML). Ezek a fejlett OCR-megoldások intelligensen konvertálják a szöveget kategorizált adatokká, felismerve a dokumentumokon belüli mintákat és struktúrákat.

Az átalakítási folyamat során észlelik és javítják a hibákat is. Tovább növeli a pontosságot és a megbízhatóságot.

AI-alapú fejlett OCR megoldások az autóipar számára

Az autóipar hosszú múltra tekint vissza az automatizálás bevezetésében, egészen a Ford bemutatásáig szerelőszalag A 1913.

A különböző érdekelt felek különféle célokra használják az automatizálást, például az alkatrészek gyártására és összeszerelésére, az ügyfélnyilvántartások automatizálására vagy a számlázási folyamatok egyszerűsítésére. A dokumentumfeldolgozás és az adatkinyerés automatizálásából az érintettek is profitálhatnak.

Az összes lánccsomóponton végzett minden tevékenység sok dokumentumot foglal magában, és ezen információk manuális összegyűjtése jelentős időt és erőforrásokat emészt fel, végső soron alulhasználja vagy megterheli a vállalat emberi tehetségét.

A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR-megoldások segítenek automatizálni az adatok kinyerését és kezelését a strukturálatlan dokumentumokból. A hagyományos OCR-rendszerekkel ellentétben, amelyek minden dokumentumtípushoz előre definiált sablonokat igényelnek, az AI-alapú OCR-ek gépi tanulási algoritmusokat alkalmaznak a különféle dokumentumformátumok és -struktúrák adatainak elemzéséhez és kivonásához.

Kezdetben az OCR felismeri és géppel olvasható szöveggé alakítja a szöveget képekből vagy beszkennelt dokumentumokból. Ezután az NLP technikákat alkalmazzák a releváns adatok, például nevek, címek, dátumok és számok azonosítására és kinyerésére. Az ML algoritmusok kulcsfontosságú szerepet játszanak azáltal, hogy a címkézett dokumentumok nagy adathalmazára vannak kiképezve, hogy felismerjék és kivonják a számlákból, űrlapokból vagy szerződésekből meghatározott információkat vagy mezőket.

A mesterséges intelligencia-alapú OCR-ek másik előnye, hogy azonnali eredményt tudnak nyújtani. Ezek a rendszerek gyorsan képesek feldolgozni a dokumentumokat és másodperceken belül kimeneteket generálni, lehetővé téve a valós idejű döntéshozatalt és gyorsabb válaszidőt.

Ez a sebesség döntő fontosságú a dinamikus autóiparban, ahol a gyors és pontos adatfeldolgozás elengedhetetlen a hatékony működés fenntartásához és a vásárlói igények kielégítéséhez.

Az AI-alapú OCR-ek több rendszerrel is integrálhatók. Integrálhatók különféle szoftveralkalmazásokkal, adatbázisokkal és vállalati erőforrás-tervezési (ERP) rendszerekkel az autóipari értékláncban. Zökkenőmentes adatáramlást tesz lehetővé a különböző rendszerek között, kiküszöböli a kézi adatátvitel szükségességét, és csökkenti a hibák és késések kockázatát.

Ezenkívül az AI-alapú OCR-ek tanulható döntési motorokat tartalmaznak, amelyek képesek emulálni az emberi munkafolyamatokat. Képzettek arra, hogy megértsék a konkrét üzleti szabályokat, követelményeket és munkafolyamatokat, lehetővé téve számukra, hogy intelligens döntéseket hozzanak a dokumentumfeldolgozási szakaszban.

Ezenkívül ezek a rendszerek tanulhatnak az emberi visszajelzésekből, és idővel folyamatosan javítják pontosságukat és hatékonyságukat. Ez az iteratív tanulási folyamat javítja az OCR rendszer teljesítményét, és konzisztens és megbízható eredményeket biztosít.

A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR felhasználása az autóipari értéklánc mentén.

Inventory Management

A készletgazdálkodás létfontosságú szerepet játszik az autóiparban, különösen a gyártók és beszállítók számára, akik az alkatrészek és alkatrészek széles választékát kezelik. Az AI-OCR technológia vonalkódok, sorozatszámok vagy termékcímkék leolvasásával azonosítja és követi ezeket az elemeket.

Az OCR technológia beépítésével a készletkezelési folyamatokba csökken a kézi hibák száma, és javul az ellátási lánc hatékonysága, javítva az általános működést.

Supply Chain Management

A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR létfontosságú szerepet játszik az ellátási lánc kezelésében, mivel automatizálja a különféle dokumentumok feldolgozását. Például adatokat nyerhet ki beszerzési rendelésekből, számlákból, szállítólevelekből és fuvarlevelekből, megkönnyítve ezzel a pontos készletkezelést, a rendelések teljesítését és a logisztikai koordinációt.

Az OCR gyorsan rögzítheti a lényeges információkat, például a termékkódokat, mennyiségeket és szállítási dátumokat, lehetővé téve az integrációt a vállalati erőforrás-tervező (ERP) rendszerekkel. Leegyszerűsíti a beszerzési folyamatot, javítja a láthatóságot, és csökkenti a hibák és késések kockázatát az ellátási láncban.

Minőség-ellenőrzés és megfelelőség

A minőség-ellenőrzési szabványok betartásának és a szabályozási megfelelésnek a biztosítása kritikus fontosságú az autóiparban. A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR hatékony adatkinyerést tesz lehetővé a minőség-ellenőrzési feljegyzésekből, tanúsítványokból és tesztjelentésekből.

Lehetővé teszi a minőségi mutatók valós idejű nyomon követését, az eltérések korai azonosítását és az azonnali korrekciós intézkedéseket. Az OCR-alapú automatizálás leegyszerűsíti a minőség-ellenőrzési folyamatokat, javítja a nyomon követhetőséget, és segít a szabályozási követelmények teljesítésében.

Garancia és értékesítés utáni szolgáltatások

Az autóipari értéklánc a gyártáson és értékesítésen túl kiterjed a garanciakezelésre és az értékesítés utáni szolgáltatásokra is. A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR automatizálhatja az adatok kinyerését a garanciális igényekből, a szerviznyilvántartásokból és a vásárlói visszajelzési űrlapokból.

Felgyorsítja a garanciális igények feldolgozását, lehetővé teszi a termékproblémák proaktív azonosítását, és támogatja a vásárlói aggályok hatékony megoldását.

Az OCR-alapú automatizálás javítja az adatok pontosságát, felgyorsítja a válaszidőket, és lehetővé teszi a gyártók számára, hogy kiváló értékesítés utáni szolgáltatásokat nyújtsanak, javítva ezzel az ügyfelek elégedettségét és hűségét.

Kötelezettségek és pénzügyi osztályok

A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR technológia javítja a pénzügyi és számviteli folyamatokat az autóipari értékláncon belül. Az AI-OCR technológia jelentősen javítja a hatékonyságot és a pontosságot azáltal, hogy automatizálja az adatok kinyerését különböző pénzügyi dokumentumokból, például pénzügyi jelentésekből, szállítói szerződésekből, vevői rendelésekből és számlákból.

Az AI által továbbfejlesztett OCR-ben alkalmazott fejlett algoritmusok pontosan rögzíthetik a releváns információkat, beleértve a fizetési feltételeket, az árképzési adatokat és a számlázási címeket, lehetővé téve a szervezetek számára a számlafeldolgozás egyszerűsítését és a kézi adatbevitel szükségességének csökkentését.

Az OCR technológia pénzügyi rendszerekkel való integrálása megkönnyíti az adatok összegyűjtését és javítja a pénzügyi nyilvántartások pontosságát. Ez az automatizálás időt és erőforrásokat takarít meg, és lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy valós idejű és pontos adatok alapján jobb pénzügyi elemzést, előrejelzést és döntéshozatalt végezzenek.

A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR és a pénzügyi folyamatok kombinálása lehetővé teszi az autóipari értéklánc érintettjei számára, hogy optimalizálják pénzügyi műveleteiket, és megalapozott üzleti döntéseket hozzanak.

Gyártási és összeszerelési folyamatok

A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett OCR az autóipar számára előnyös azáltal, hogy adatokat nyer ki a műszaki rajzokból, utasításokból és anyagjegyzékekből.

Integrálódik a CAD-vel és a MES-szel, automatizálja az adatkinyerést, csökkenti a hibákat és felgyorsítja a termelést. Pontos tájékoztatást biztosít az összeszerelő dolgozók számára, növeli a hatékonyságot és minimalizálja a hibákat.

Nanonets vs. Hagyományos módszerek

A hagyományos OCR-módszerek olyan számítógépes látástechnikákat alkalmaznak, mint például a küszöbérték és a kontúrfelismerés a karakterek képből való elkülönítésére. Az OCR technológia azonban a mély neurális hálózatokat is felkarolta.

Ezek a hálózatok hatalmas mennyiségű adatra vannak kiképezve, lehetővé téve számukra a szövegek pontos lokalizálását és nagy pontosságú felismerését a képeken.

A Python számos nyílt forráskódú OCR könyvtárat kínál, köztük a Tesseract, a TensorFlow attention OCR és a Kraken OCR könyvtárat. A Tesseract széles körben használják a nyílt forráskódú közösségben, és konvolúciós plusz ismétlődő neurális hálózati mechanizmust alkalmaz, így alkalmas szekvenciális adatokra.

Másrészt a figyelmi OCR figyelemmechanizmusokat alkalmaz a hosszú távú függőségi tanulás javítására, ami jobb teljesítményt eredményez, mint a Tesseract. A figyelemfelkeltő OCR TensorFlow-val történő használata azonban meredekebb tanulási görbét igényelhet.

Megfontolandó alternatíva a Nanonets OCR API, amely intuitív megoldást kínál egyedi modellek készítésére és előrejelzések készítésére kiterjedt gépi tanulás vagy OCR-szakértelem nélkül.

Az online OCR-szolgáltatások biztonságának mérlegelésekor válasszon olyan megbízható szolgáltatást, amely ésszerű időn belül folyamatosan nagy pontosságot biztosít. A Nanonets OCR API megoldást kínál erre az aggodalomra azáltal, hogy kiváló gépi tanulási modelleket biztosít, amelyek különféle adatokon alapulnak, és nagy pontosságot biztosítanak.

Ezenkívül a Nanonets rugalmasságot kínál a modellek felhőben való üzembe helyezésére Docker-képfájlok vagy helyszíni használatával, így a változó adatérzékenységgel és adatvédelmi követelményekkel rendelkező szervezetek számára is megfelel.

Míg számos OCR-szoftver-opció áll rendelkezésre, mint például az Abby FineReader és az Adobe Acrobat Pro DC, a Nanonets versenyképes megoldásként tűnik ki.

Sok szoftvercsomaggal ellentétben a Nanonets lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy igényeiknek megfelelően testreszabják a modelleket. Ezenkívül a Nanonets robusztus, ha olyan képeket kezel, amelyek különböző kihívásokkal, például elmosódással, zajjal, megdöntött szöveggel, valamint különböző betűméretekkel és -formátumokkal küzdenek. Ez az alkalmazkodóképesség lehetővé teszi a Nanonetek számára, hogy nagy pontosságú eredményeket adjanak még hihetetlenebb sebességgel.

Következtetés

Az OCR technológia alkalmazásai az autóiparon túl is kiterjedtek és sokrétűek. Alkalmazható rendszámfelismerésre a közlekedési szabályok betartatására, a biztonság fokozására vagy az autók nyomon követésére a parkolókban.

Az OCR emellett értékes a jogi dokumentumok digitalizálásában és kereshetővé tételében, a dokumentumokból táblázatok automatikus kinyerésében, a banki vonatkozású dokumentumok elemzésében, az egészségügyi nyilvántartások digitalizálásában, a számlafeldolgozás automatizálásában és még sok másban.

A Nanonets OCR megvalósítása költségmegtakarítást eredményezhet. A számlák digitalizálásának automatizálásával a Nanonets 90%-kal csökkentheti a követelések feldolgozásának idejét.

A pontosság valamivel alacsonyabb lehet, mint az emberi felülvizsgálóké, de a manuális felülvizsgálók számának és a szükséges megfelelések számának csökkenése 50%-os költségcsökkenést eredményez. Lebilincselőbb feladatokat biztosít az alkalmazottaknak.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/