In che modo l'OCR sta trasformando la catena del valore dell'automotive

L'industria automobilistica opera all'interno di una complessa catena del valore che genera un volume significativo di documenti, dati e informazioni. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) nell'industria automobilistica è fondamentale per stabilire un flusso efficiente di dati e comunicazioni lungo tutta la catena.

Oltre a facilitare la gestione dei dati, un'efficace elaborazione dei documenti consente l'integrazione di sistemi eterogenei come ERP, WRM, SCM e CRM, consentendo un processo decisionale informato e promuovendo la business intelligence in questo settore.

Alla luce di questi fattori, l'elaborazione e la gestione di documenti/dati digitali è diventata fondamentale. Non sorprende che il mercato della gestione dei dati nel settore automobilistico lo fosse valutato a 1.58 miliardi di dollari nel 2021, grazie ai progressi tecnologici, tra cui l'introduzione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, i big data e l'Internet of Things (IoT).

Questo articolo esaminerà le implicazioni della digitalizzazione e dell'elaborazione automatizzata dei documenti. Ci concentreremo sugli strumenti avanzati di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) all'interno della catena del valore automobilistica.

Perché l'elaborazione dei documenti è importante nella catena del valore automobilistica?

Il funzionamento efficiente dell'industria automobilistica si basa in gran parte su una vasta gamma di documenti che svolgono ruoli cruciali.

Questi documenti comprendono le specifiche del prodotto, i disegni tecnici, le distinte base, i registri del controllo qualità, i contratti dei fornitori, le istruzioni di produzione, le certificazioni di conformità, gli ordini dei clienti e altro ancora.

Inoltre, i documenti contabili, come ordini di acquisto, fatture, registri di inventario, bolle di consegna, documenti di trasporto, lettere di vettura, fatture di trasporto e polizze di carico, devono essere elaborati meticolosamente in diverse fasi lungo la catena del valore.

I documenti e i dati sono spesso sparsi tra reparti, parti interessate, clienti e partner di outsourcing e archiviati in vari formati. Anche l'outsourcing e le fusioni possono complicare la gestione dei documenti. Pertanto, le parti interessate del settore automobilistico hanno bisogno di aiuto con le operazioni di elaborazione e gestione dei documenti.

L'elaborazione efficiente dei documenti garantisce che i dati pertinenti siano prontamente disponibili per il personale autorizzato in qualsiasi punto della catena del valore, favorendo il processo decisionale in tempo reale, una maggiore efficienza e una maggiore visibilità dei dati.

Con efficienti tecniche di elaborazione dei documenti in atto, tutte le parti interessate del settore possono sfruttare appieno il potenziale dei propri dati, ottimizzare i flussi di lavoro e promuovere l'innovazione.

L'elaborazione efficiente dei documenti consente la diversificazione dei fornitori, migliora la visibilità della supply chain, gestisce i costi, ottimizza il trasporto, controlla l'inventario, alimenta le relazioni con i clienti e facilita la sincronizzazione collaborativa dei dati.

Automatizzazione dell'elaborazione dei documenti nella catena del valore dell'automobile

Fino all'inizio degli anni 2000, l'archiviazione dei documenti cartacei era una pratica comune. Con l'avanzare della tecnologia, strumenti digitali come fogli di calcolo ed e-mail hanno sostituito la necessità di documenti fisici.

Tuttavia, i dati in questi documenti dovevano ancora essere inseriti manualmente, il che comportava processi lunghi e soggetti a errori. Può comportare flussi di lavoro frammentati che sono più difficili da gestire rispetto ai sistemi di archiviazione più semplici del passato, soprattutto considerando la complessità e gli elevati volumi di documenti e dati generati lungo la catena del valore automobilistica.

I metodi tradizionali di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) basati su modelli hanno fornito un po' di sollievo estraendo tutto il testo dai documenti. Tuttavia, non vi era alcuna differenziazione basata sulla pertinenza o sull'importanza. Prendere le informazioni richieste da questo testo estratto richiedeva ancora uno sforzo umano, che si aggiungeva al carico di lavoro complessivo.

La prossima generazione di OCR, nota come OCR zonale, ha migliorato questo aspetto estraendo dati specifici da zone o aree predeterminate dei documenti secondo regole prestabilite. Sebbene ciò migliorasse in una certa misura l'efficienza, si basava ancora su modelli predefiniti e mancava di adattabilità ai diversi layout dei documenti.

Recentemente, strumenti OCR come Nanonets si sono evoluti per incorporare l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML). Queste soluzioni OCR avanzate possono convertire in modo intelligente il testo in dati categorizzati, riconoscendo modelli e strutture all'interno dei documenti.

Possono anche rilevare e correggere gli errori durante il processo di conversione. Migliorerà ulteriormente la precisione e l'affidabilità.

Soluzioni OCR avanzate basate sull'intelligenza artificiale per il settore automobilistico

L'industria automobilistica ha una lunga storia di adozione dell'automazione, che risale all'introduzione della Ford catena di montaggio in 1913.

Diverse parti interessate utilizzano l'automazione per vari scopi, come la produzione e l'assemblaggio di parti, l'automazione dei record dei clienti o l'ottimizzazione dei processi di fatturazione. Le parti interessate possono anche trarre vantaggio automatizzando l'elaborazione dei documenti e l'estrazione dei dati.

Ogni attività in tutti i nodi della catena coinvolge molti documenti e il processo manuale di raccolta di queste informazioni consuma molto tempo e risorse, sottoutilizzando o gravando in ultima analisi sul talento umano di un'azienda.

Le soluzioni OCR potenziate dall'intelligenza artificiale aiutano ad automatizzare l'estrazione e la gestione dei dati da documenti non strutturati. A differenza dei sistemi OCR tradizionali che richiedono modelli predefiniti per ogni tipo di documento, gli OCR basati sull'intelligenza artificiale sfruttano algoritmi di machine learning per analizzare ed estrarre dati da diversi formati e strutture di documenti.

Inizialmente, l'OCR riconosce e converte il testo da immagini o documenti scansionati in testo leggibile dalla macchina. Le tecniche di PNL vengono quindi applicate per identificare ed estrarre dati rilevanti, come nomi, indirizzi, date e numeri. Gli algoritmi ML svolgono un ruolo cruciale essendo addestrati su un ampio set di dati di documenti etichettati per riconoscere ed estrarre informazioni o campi specifici da fatture, moduli o contratti.

Un altro vantaggio degli OCR basati sull'intelligenza artificiale è la loro capacità di fornire risultati immediati. Questi sistemi possono elaborare rapidamente i documenti e generare output in pochi secondi, consentendo un processo decisionale in tempo reale e tempi di risposta più rapidi.

Questa velocità è fondamentale nel dinamico settore automobilistico, dove l'elaborazione rapida e accurata dei dati è essenziale per mantenere operazioni efficienti e soddisfare le richieste dei clienti.

Gli OCR basati sull'intelligenza artificiale possono anche integrarsi con più sistemi. Possono integrarsi con varie applicazioni software, database e sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) lungo la catena del valore del settore automobilistico. Consente un flusso di dati fluido tra sistemi diversi, eliminando la necessità di trasferimento manuale dei dati e riducendo il rischio di errori e ritardi.

Inoltre, gli OCR basati sull'intelligenza artificiale dispongono di motori decisionali apprendibili in grado di emulare i flussi di lavoro umani. Sono addestrati a comprendere regole aziendali, requisiti e flussi di lavoro specifici, consentendo loro di prendere decisioni intelligenti durante la fase di elaborazione dei documenti.

Inoltre, questi sistemi possono apprendere dal feedback umano, migliorando continuamente la loro accuratezza ed efficienza nel tempo. Questo processo di apprendimento iterativo migliora le prestazioni del sistema OCR e garantisce risultati coerenti e affidabili.

Usi dell'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale lungo la catena del valore del settore automobilistico.

Gestione magazzino

La gestione dell'inventario svolge un ruolo fondamentale nell'industria automobilistica, in particolare per produttori e fornitori che gestiscono una vasta gamma di parti e componenti. La tecnologia AI-OCR identifica e tiene traccia di questi articoli leggendo codici a barre, numeri di serie o etichette dei prodotti.

Incorporando la tecnologia OCR nei processi di gestione dell'inventario, gli errori manuali vengono ridotti e l'efficienza della supply chain viene migliorata, migliorando le operazioni complessive.

Supply Chain Management

L'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nella gestione della supply chain automatizzando l'elaborazione di vari documenti. Ad esempio, può estrarre dati da ordini di acquisto, fatture, bolle di consegna e polizze di carico, facilitando un'accurata gestione dell'inventario, l'evasione degli ordini e il coordinamento logistico.

L'OCR è in grado di acquisire rapidamente informazioni essenziali come codici prodotto, quantità e date di consegna, consentendo l'integrazione con i sistemi ERP (Enterprise Resource Planning). Semplifica il processo di approvvigionamento, migliora la visibilità e riduce il rischio di errori e ritardi nella catena di approvvigionamento.

Controllo di qualità e conformità

Garantire il rispetto degli standard di controllo della qualità e della conformità alle normative è fondamentale nell'industria automobilistica. L'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale consente un'estrazione efficiente dei dati da registri di controllo qualità, certificazioni e rapporti di prova.

Consente il monitoraggio in tempo reale delle metriche di qualità, l'identificazione precoce delle deviazioni e azioni correttive tempestive. L'automazione basata su OCR semplifica i processi di controllo della qualità, migliora la tracciabilità e aiuta a soddisfare i requisiti normativi.

Garanzia e servizi post vendita

La catena del valore del settore automobilistico si estende oltre la produzione e le vendite per comprendere la gestione della garanzia e i servizi post-vendita. L'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale può automatizzare l'estrazione dei dati da richieste di garanzia, record di assistenza e moduli di feedback dei clienti.

Accelera l'elaborazione delle richieste di garanzia, consente l'identificazione proattiva dei problemi del prodotto e supporta l'efficiente risoluzione dei problemi dei clienti.

L'automazione basata su OCR migliora la precisione dei dati, accelera i tempi di risposta e consente ai produttori di fornire servizi post-vendita superiori, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Reparti contabilità fornitori e finanza

La tecnologia OCR potenziata dall'intelligenza artificiale migliora i processi finanziari e contabili all'interno della catena del valore automobilistica. La tecnologia AI-OCR migliora significativamente l'efficienza e la precisione automatizzando l'estrazione dei dati da vari documenti finanziari come report finanziari, contratti con i fornitori, ordini dei clienti e fatture.

Gli algoritmi avanzati impiegati nell'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale possono acquisire con precisione le informazioni pertinenti, inclusi i termini di pagamento, i dettagli sui prezzi e gli indirizzi di fatturazione, consentendo alle organizzazioni di semplificare l'elaborazione delle fatture e ridurre la necessità di inserimento manuale dei dati.

L'integrazione della tecnologia OCR con i sistemi finanziari facilita la raccolta dei dati e migliora l'accuratezza della tenuta dei registri finanziari. Questa automazione consente di risparmiare tempo e risorse e consente alle organizzazioni di condurre migliori analisi finanziarie, previsioni e processi decisionali basati su dati accurati e in tempo reale.

La combinazione dell'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale con i processi finanziari consente alle parti interessate nella catena del valore del settore automobilistico di ottimizzare le loro operazioni finanziarie e guidare decisioni aziendali informate.

Processi di produzione e assemblaggio

L'OCR potenziato dall'intelligenza artificiale avvantaggia la produzione automobilistica estraendo i dati da disegni tecnici, istruzioni e distinte base.

Si integra con CAD e MES, automatizzando l'estrazione dei dati, riducendo gli errori e velocizzando la produzione. Garantisce informazioni accurate per gli addetti al montaggio, migliorando l'efficienza e riducendo al minimo gli errori.

Nanoreti vs. Metodi tradizionali

I metodi OCR tradizionali utilizzano tecniche di visione artificiale come la soglia e il rilevamento dei contorni per isolare i caratteri da un'immagine. Tuttavia, la tecnologia OCR ha abbracciato le reti neurali profonde.

Queste reti sono addestrate su una grande quantità di dati, consentendo loro di individuare e riconoscere accuratamente il testo nelle immagini con elevata precisione.

Python offre diverse librerie OCR open source, tra cui Tesseract, TensorFlow Attention OCR e Kraken OCR. Tesseract è ampiamente utilizzato nella comunità open source e utilizza un meccanismo di rete neurale convoluzionale più ricorrente, rendendolo adatto ai dati sequenziali.

D'altra parte, l'OCR dell'attenzione impiega meccanismi di attenzione per migliorare l'apprendimento della dipendenza a lungo raggio, con conseguenti prestazioni migliori rispetto a Tesseract. Tuttavia, l'utilizzo dell'Attention OCR con TensorFlow può richiedere una curva di apprendimento più ripida.

Un'alternativa che vale la pena prendere in considerazione è l'API Nanonets OCR, che fornisce una soluzione intuitiva per la creazione di modelli personalizzati e l'ottenimento di previsioni senza un'ampia esperienza di machine learning o OCR.

Quando si considera la sicurezza dei servizi OCR online, selezionare un servizio affidabile che fornisca costantemente un'elevata precisione entro un lasso di tempo ragionevole. L'API OCR di Nanonets risolve questo problema fornendo modelli di apprendimento automatico superiori addestrati su dati diversi, garantendo un'elevata precisione.

Inoltre, Nanonets offre la flessibilità di distribuire modelli sul cloud utilizzando immagini Docker o on-premise, soddisfacendo le organizzazioni con requisiti di riservatezza e sensibilità dei dati variabili.

Sebbene siano disponibili diverse opzioni software OCR, come Abby FineReader e Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets si distingue come soluzione competitiva.

A differenza di molti pacchetti software, Nanonets consente agli utenti di personalizzare i modelli in base alle proprie esigenze. Inoltre, Nanonets è robusto quando si gestiscono immagini con diverse sfide come sfocatura, rumore, testo inclinato e dimensioni e formati di caratteri diversi. Questa adattabilità consente a Nanonets di fornire risultati di alta precisione a velocità più incredibili.

Conclusione

Le applicazioni della tecnologia OCR sono ampie e diversificate oltre il settore automobilistico. Può essere impiegato per il rilevamento delle targhe per far rispettare le regole del traffico, migliorare la sicurezza o tracciare le auto nei parcheggi.

L'OCR è utile anche per digitalizzare e rendere ricercabili i documenti legali, estrarre automaticamente le tabelle dai documenti, analizzare i documenti relativi alle banche, digitalizzare le cartelle cliniche, automatizzare l'elaborazione delle fatture e molto altro.

L'implementazione di Nanonets OCR può migliorare i risparmi sui costi. Automatizzando la digitalizzazione delle fatture, Nanonet può ridurre del 90% i tempi di elaborazione dei reclami.

La precisione può essere leggermente inferiore rispetto ai revisori umani, ma la riduzione dei revisori manuali e il numero di passaggi richiesti si traduce in una riduzione dei costi del 50%. Fornisce ai dipendenti compiti più coinvolgenti.

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