Hoe OCR de waardeketen in de auto-industrie transformeert

De auto-industrie opereert binnen een complexe waardeketen die een aanzienlijke hoeveelheid documenten, gegevens en informatie genereert. Optical Character Recognition (OCR) in de auto-industrie is essentieel om een ​​efficiënte datastroom en communicatie in de hele keten tot stand te brengen.

Naast het vergemakkelijken van gegevensbeheer, maakt effectieve documentverwerking de integratie mogelijk van heterogene systemen zoals ERP, WRM, SCM en CRM, waardoor geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt gemaakt en bedrijfsinformatie in deze sector wordt bevorderd.

In het licht van deze factoren zijn digitale document-/gegevensverwerking en -beheer van het grootste belang geworden. Het is niet verrassend dat de markt voor gegevensbeheer in de auto-industrie dat wel was waardevol op 1.58 miljard dollar in 2021, voortgestuwd door technologische vooruitgang, waaronder de introductie van op AI gebaseerde applicaties, machine learning, big data en het internet der dingen (IoT).

Dit artikel gaat in op de implicaties van digitalisering en geautomatiseerde documentverwerking. We zullen ons richten op geavanceerde Optical Character Recognition (OCR)-tools binnen de automobielwaardeketen.

Waarom is documentverwerking belangrijk in de automobielwaardeketen?

De efficiënte werking van de auto-industrie is sterk afhankelijk van een breed scala aan documenten die een cruciale rol spelen.

Deze documenten omvatten productspecificaties, technische tekeningen, stuklijsten, kwaliteitscontrolerecords, leverancierscontracten, productie-instructies, nalevingscertificeringen, klantorders en meer.

Bovendien moeten boekhoudkundige documenten, zoals inkooporders, facturen, inventarisgegevens, leveringsbonnen, pakbonnen, luchtvrachtbrieven, vrachtfacturen en cognossementen, zorgvuldig worden verwerkt in verschillende stadia van de waardeketen.

Documenten en gegevens zijn vaak verspreid over afdelingen, belanghebbenden, klanten en outsourcingpartners en worden in verschillende formaten opgeslagen. Uitbesteding en fusies kunnen ook het documentbeheer bemoeilijken. Belanghebbenden in de automobielsector hebben daarom hulp nodig bij documentverwerking en -beheer.

De efficiënte verwerking van documenten zorgt ervoor dat relevante gegevens direct beschikbaar zijn voor geautoriseerd personeel op elk punt in de waardeketen, wat real-time besluitvorming, verbeterde efficiëntie en verbeterde zichtbaarheid van gegevens bevordert.

Met efficiënte technieken voor documentverwerking kunnen alle belanghebbenden in de sector het volledige potentieel van hun gegevens benutten, workflows optimaliseren en innovatie stimuleren.

Efficiënte documentverwerking maakt diversificatie van leveranciers mogelijk, verbetert de zichtbaarheid van de toeleveringsketen, beheert kosten, optimaliseert transport, beheert inventaris, onderhoudt klantrelaties en vergemakkelijkt gezamenlijke gegevenssynchronisatie.

Automatisering van documentverwerking in de automobielwaardeketen

Tot het begin van de jaren 2000 was het archiveren van papieren documenten een gangbare praktijk. Naarmate de technologie voortschreed, vervingen digitale hulpmiddelen zoals spreadsheets en e-mail de behoefte aan fysieke documenten.

De gegevens in deze documenten moesten echter nog steeds handmatig worden ingevoerd, wat leidde tot tijdrovende en foutgevoelige processen. Het kan resulteren in gefragmenteerde workflows die moeilijker te beheren zijn dan de eenvoudigere archiveringssystemen uit het verleden, vooral gezien de complexiteit en grote hoeveelheden documenten en gegevens die in de hele waardeketen van de auto-industrie worden gegenereerd.

Traditionele op sjablonen gebaseerde OCR-methoden (Optical Character Recognition) zorgden voor enige verlichting door alle tekst uit de documenten te extraheren. Er was echter geen differentiatie op basis van relevantie of belangrijkheid. Het verkrijgen van de vereiste informatie uit deze geëxtraheerde tekst vereiste nog steeds menselijke inspanning, wat bijdroeg aan de algehele werklast.

De volgende generatie OCR, bekend als zonale OCR, verbeterde dit door specifieke gegevens te extraheren uit vooraf bepaalde zones of gebieden van de documenten volgens vooraf ingestelde regels. Hoewel dit de efficiëntie tot op zekere hoogte verbeterde, vertrouwde het nog steeds op vooraf gedefinieerde sjablonen en was het niet aanpasbaar aan verschillende documentlay-outs.

Onlangs zijn OCR-tools zoals Nanonets geëvolueerd om kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) te integreren. Deze geavanceerde OCR-oplossingen kunnen tekst op intelligente wijze omzetten in gecategoriseerde gegevens, waarbij patronen en structuren in de documenten worden herkend.

Ze kunnen ook fouten tijdens het conversieproces opsporen en corrigeren. Het zal de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid verder verbeteren.

Op AI gebaseerde geavanceerde OCR-oplossingen voor de automobielsector

De auto-industrie heeft een lange geschiedenis van automatisering, die teruggaat tot de introductie door Ford van de lopende band in 1913.

Verschillende belanghebbenden gebruiken automatisering voor verschillende doeleinden, zoals het vervaardigen en assembleren van onderdelen, het automatiseren van klantgegevens of het stroomlijnen van factureringsprocessen. Belanghebbenden kunnen ook profiteren door documentverwerking en gegevensextractie te automatiseren.

Bij elke activiteit in alle ketenknooppunten zijn veel documenten betrokken, en het handmatige proces van het verzamelen van deze informatie kost veel tijd en middelen, waardoor het menselijk talent van een bedrijf uiteindelijk onderbenut of belast wordt.

AI-verbeterde OCR-oplossingen helpen bij het automatiseren van gegevensextractie en -beheer van ongestructureerde documenten. In tegenstelling tot traditionele OCR-systemen die voor elk documenttype vooraf gedefinieerde sjablonen vereisen, maken op AI gebaseerde OCR's gebruik van machine learning-algoritmen om gegevens uit verschillende documentindelingen en -structuren te analyseren en te extraheren.

In eerste instantie herkent en converteert OCR tekst uit afbeeldingen of gescande documenten naar machineleesbare tekst. NLP-technieken worden vervolgens toegepast om relevante gegevens, zoals namen, adressen, datums en nummers, te identificeren en te extraheren. ML-algoritmen spelen een cruciale rol doordat ze worden getraind op een grote dataset van gelabelde documenten om specifieke informatie of velden uit facturen, formulieren of contracten te herkennen en te extraheren.

Een ander voordeel van op AI gebaseerde OCR's is hun vermogen om direct resultaat te leveren. Deze systemen kunnen snel documenten verwerken en binnen enkele seconden output genereren, waardoor real-time besluitvorming en snellere responstijden mogelijk zijn.

Deze snelheid is cruciaal in de dynamische auto-industrie, waar snelle en nauwkeurige gegevensverwerking essentieel is om efficiënt te kunnen werken en te voldoen aan de eisen van de klant.

Op AI gebaseerde OCR's kunnen ook met meerdere systemen worden geïntegreerd. Ze kunnen worden geïntegreerd met verschillende softwaretoepassingen, databases en ERP-systemen (Enterprise Resource Planning) in de waardeketen van de auto-industrie. Het zorgt voor een soepele gegevensstroom tussen verschillende systemen, waardoor handmatige gegevensoverdracht niet meer nodig is en het risico op fouten en vertragingen wordt verminderd.

Bovendien bevatten op AI gebaseerde OCR's leerbare beslissingsengines die menselijke workflows kunnen nabootsen. Ze zijn getraind om specifieke bedrijfsregels, vereisten en workflows te begrijpen, waardoor ze intelligente beslissingen kunnen nemen tijdens de documentverwerkingsfase.

Bovendien kunnen deze systemen leren van menselijke feedback, waardoor hun nauwkeurigheid en efficiëntie in de loop van de tijd continu worden verbeterd. Dit iteratieve leerproces verbetert de prestaties van het OCR-systeem en zorgt voor consistente en betrouwbare resultaten.

Gebruik van AI-verbeterde OCR in de waardeketen van de auto-industrie.

Voorraadbeheer

Voorraadbeheer speelt een cruciale rol in de auto-industrie, met name voor fabrikanten en leveranciers die een breed scala aan onderdelen en componenten hanteren. AI-OCR-technologie identificeert en volgt deze items door streepjescodes, serienummers of productlabels te lezen.

Door OCR-technologie op te nemen in voorraadbeheerprocessen, worden handmatige fouten verminderd en de efficiëntie van de toeleveringsketen verbeterd, waardoor de algehele bedrijfsvoering verbetert.

Supply Chain Management

AI-verbeterde OCR speelt een cruciale rol in supply chain management door de verwerking van verschillende documenten te automatiseren. Het kan bijvoorbeeld gegevens extraheren uit inkooporders, facturen, leveringsbonnen en vrachtbrieven, wat nauwkeurig voorraadbeheer, orderafhandeling en logistieke coördinatie mogelijk maakt.

OCR kan snel essentiële informatie vastleggen, zoals productcodes, hoeveelheden en leveringsdata, waardoor integratie met ERP-systemen (Enterprise Resource Planning) mogelijk wordt. Het stroomlijnt het inkoopproces, verbetert de zichtbaarheid en verkleint het risico op fouten en vertragingen in de toeleveringsketen.

Kwaliteitscontrole en naleving

Zorgen voor naleving van kwaliteitscontrolenormen en naleving van wet- en regelgeving is van cruciaal belang in de auto-industrie. AI-verbeterde OCR maakt efficiënte gegevensextractie mogelijk uit kwaliteitscontrolerecords, certificeringen en testrapporten.

Het maakt real-time monitoring van kwaliteitsstatistieken mogelijk, vroege identificatie van afwijkingen en snelle corrigerende maatregelen. Door OCR aangedreven automatisering vereenvoudigt kwaliteitscontroleprocessen, verbetert de traceerbaarheid en helpt te voldoen aan wettelijke vereisten.

Garantie en service na verkoop

De waardeketen in de auto-industrie gaat verder dan productie en verkoop en omvat ook garantiebeheer en aftersalesservices. AI-verbeterde OCR kan gegevensextractie automatiseren uit garantieclaims, servicerecords en feedbackformulieren van klanten.

Het versnelt de verwerking van garantieclaims, maakt proactieve identificatie van productproblemen mogelijk en ondersteunt de efficiënte oplossing van zorgen van klanten.

Door OCR aangedreven automatisering verbetert de nauwkeurigheid van gegevens, versnelt reactietijden en stelt fabrikanten in staat om superieure after-sales services te bieden, waardoor de klanttevredenheid en loyaliteit worden verbeterd.

Afdelingen Crediteuren en Financiën

AI-verbeterde OCR-technologie verbetert financiële en boekhoudkundige processen binnen de waardeketen van de auto-industrie. AI-OCR-technologie verbetert de efficiëntie en nauwkeurigheid aanzienlijk door de gegevensextractie uit verschillende financiële documenten, zoals financiële rapporten, leverancierscontracten, klantorders en facturen, te automatiseren.

De geavanceerde algoritmen die worden gebruikt in AI-verbeterde OCR kunnen relevante informatie nauwkeurig vastleggen, waaronder betalingsvoorwaarden, prijsgegevens en factuuradressen, waardoor organisaties de factuurverwerking kunnen stroomlijnen en de behoefte aan handmatige gegevensinvoer kunnen verminderen.

De integratie van OCR-technologie met financiële systemen vergemakkelijkt het verzamelen van gegevens en verbetert de nauwkeurigheid van de financiële administratie. Deze automatisering bespaart tijd en middelen en stelt organisaties in staat betere financiële analyses, prognoses en besluitvorming uit te voeren op basis van realtime en nauwkeurige gegevens.

Door AI-ondersteunde OCR te combineren met financiële processen, kunnen belanghebbenden in de automobielwaardeketen hun financiële activiteiten optimaliseren en weloverwogen zakelijke beslissingen nemen.

Productie- en montageprocessen

AI-verbeterde OCR komt de autoproductie ten goede door gegevens te extraheren uit technische tekeningen, instructies en stuklijsten.

Het integreert met CAD en MES, automatiseert gegevensextractie, vermindert fouten en versnelt de productie. Het zorgt voor nauwkeurige informatie voor montagemedewerkers, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd en fouten worden geminimaliseerd.

Nanonetten versus. Traditionele methoden

Traditionele OCR-methoden maken gebruik van computervisietechnieken zoals drempels en contourdetectie om karakters van een afbeelding te isoleren. OCR-technologie heeft echter diepe neurale netwerken omarmd.

Deze netwerken zijn getraind op een enorme hoeveelheid gegevens, waardoor ze zeer nauwkeurig tekst in afbeeldingen kunnen lokaliseren en herkennen.

Python biedt verschillende open-source OCR-bibliotheken, waaronder Tesseract, TensorFlow attention OCR en Kraken OCR. Tesseract wordt veel gebruikt in de open-sourcegemeenschap en maakt gebruik van een convolutioneel plus terugkerend neuraal netwerkmechanisme, waardoor het geschikt is voor sequentiële gegevens.

Aan de andere kant maakt aandacht-OCR gebruik van aandachtsmechanismen om leren op lange termijn te verbeteren, wat resulteert in betere prestaties dan Tesseract. Het gebruik van aandacht-OCR met TensorFlow kan echter een steilere leercurve vereisen.

Een alternatief dat het overwegen waard is, is de Nanonets OCR API, die een intuïtieve oplossing biedt voor het bouwen van aangepaste modellen en het verkrijgen van voorspellingen zonder uitgebreide machine learning of OCR-expertise.

Bij het overwegen van de veiligheid van online OCR-services, kiest u een betrouwbare service die consistent hoge nauwkeurigheid levert binnen een redelijk tijdsbestek. De OCR API van Nanonet lost dit probleem op door superieure machine learning-modellen te bieden die zijn getraind op diverse gegevens, waardoor een hoge nauwkeurigheid wordt gegarandeerd.

Bovendien biedt Nanonets de flexibiliteit om modellen in de cloud te implementeren met behulp van Docker-images of on-premises, geschikt voor organisaties met verschillende gegevensgevoeligheid en privacyvereisten.

Hoewel er verschillende OCR-softwareopties beschikbaar zijn, zoals Abby FineReader en Adobe Acrobat Pro DC, onderscheidt Nanonets zich als een concurrerende oplossing.

In tegenstelling tot veel softwarepakketten, stelt Nanonets gebruikers in staat om modellen aan te passen aan hun behoeften. Bovendien is Nanonets robuust bij het verwerken van afbeeldingen met verschillende uitdagingen, zoals wazigheid, ruis, gekantelde tekst en verschillende lettergroottes en formaten. Dit aanpassingsvermogen stelt Nanonets in staat zeer nauwkeurige resultaten te leveren met meer ongelooflijke snelheden.

Conclusie

De toepassingen van OCR-technologie zijn uitgebreid en divers buiten de automobielsector. Het kan worden gebruikt voor nummerplaatdetectie om verkeersregels te handhaven, de veiligheid te verbeteren of auto's op parkeerplaatsen te volgen.

OCR is ook waardevol voor het digitaliseren en doorzoekbaar maken van juridische documenten, het automatisch extraheren van tabellen uit documenten, het analyseren van bankgerelateerde documenten, het digitaliseren van medische dossiers, het automatiseren van factuurverwerking en nog veel meer.

Het implementeren van Nanonets OCR kan kostenbesparingen opleveren. Door de digitalisering van facturen te automatiseren, kan Nanonets de verwerkingstijd van claims met 90% verkorten.

De nauwkeurigheid kan iets lager zijn dan die van menselijke beoordelaars, maar de vermindering van het aantal handmatige beoordelaars en het aantal benodigde passen resulteert in een kostenbesparing van 50%. Het biedt werknemers meer boeiende taken.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/