Как OCR меняет цепочку создания стоимости в автомобилестроении

Автомобильная промышленность работает в рамках сложной цепочки создания стоимости, которая генерирует значительный объем документов, данных и информации. Оптическое распознавание символов (OCR) в автомобильной промышленности жизненно важно для организации эффективного потока данных и связи по всей цепочке.

В дополнение к упрощению управления данными, эффективная обработка документов позволяет интегрировать разнородные системы, такие как ERP, WRM, SCM и CRM, расширяя возможности принятия обоснованных решений и способствуя бизнес-аналитике в этом секторе.

В свете этих факторов обработка и управление цифровыми документами/данными приобрели первостепенное значение. Неудивительно, что рынок управления автомобильными данными был ценный в 1.58 млрд долларов США в 2021 году благодаря технологическим достижениям, в том числе внедрению приложений на основе ИИ, машинного обучения, больших данных и Интернета вещей (IoT).

В этой статье будут рассмотрены последствия оцифровки и автоматизированной обработки документов. Мы сосредоточимся на передовых инструментах оптического распознавания символов (OCR) в автомобильной цепочке создания стоимости.

Почему обработка документов важна в цепочке создания стоимости в автомобилестроении?

Эффективное функционирование автомобильной промышленности в значительной степени зависит от разнообразных документов, которые играют решающую роль.

Эти документы включают спецификации продуктов, технические чертежи, спецификации материалов, записи о контроле качества, контракты с поставщиками, производственные инструкции, сертификаты соответствия, заказы клиентов и многое другое.

Кроме того, бухгалтерские документы, такие как заказы на поставку, счета-фактуры, инвентарные ведомости, накладные, упаковочные листы, авианакладные, счета за перевозку и коносаменты, должны тщательно обрабатываться на разных этапах цепочки создания стоимости.

Документы и данные часто разбросаны по отделам, заинтересованным сторонам, клиентам и партнерам по аутсорсингу и хранятся в различных форматах. Аутсорсинг и слияния также могут усложнить управление документами. Таким образом, заинтересованным сторонам автомобильного сектора нужна помощь в обработке документов и управлении операциями.

Эффективная обработка документов гарантирует, что соответствующие данные будут легко доступны уполномоченному персоналу в любой точке цепочки создания стоимости, способствуя принятию решений в режиме реального времени, повышая эффективность и улучшая прозрачность данных.

Благодаря внедрению эффективных методов обработки документов все заинтересованные стороны в отрасли могут раскрыть весь потенциал своих данных, оптимизировать рабочие процессы и внедрить инновации.

Эффективная обработка документов обеспечивает диверсификацию поставщиков, улучшает прозрачность цепочки поставок, управляет затратами, оптимизирует транспортировку, контролирует запасы, укрепляет отношения с клиентами и облегчает совместную синхронизацию данных.

Автоматизация обработки документов в автомобильной цепочке создания стоимости

До начала 2000-х архивирование бумажных документов было обычной практикой. По мере развития технологий цифровые инструменты, такие как электронные таблицы и электронная почта, заменили потребность в физических документах.

Однако данные в этих документах по-прежнему приходилось вводить вручную, что приводило к трудоемким и подверженным ошибкам процессам. Это может привести к фрагментации рабочих процессов, которыми сложнее управлять, чем с более простыми системами хранения документов в прошлом, особенно учитывая сложность и большие объемы документов и данных, генерируемых в автомобильной цепочке создания стоимости.

Традиционные методы оптического распознавания символов (OCR) на основе шаблонов принесли некоторое облегчение, извлекая весь текст из документов. Однако не было никакой дифференциации по релевантности или важности. Извлечение необходимой информации из этого извлеченного текста по-прежнему требовало человеческих усилий, что увеличивало общую рабочую нагрузку.

Следующее поколение оптического распознавания символов, известное как зональное оптическое распознавание, улучшило это, извлекая определенные данные из заранее определенных зон или областей документов в соответствии с заранее установленными правилами. Хотя это в некоторой степени повысило эффективность, он по-прежнему полагался на предопределенные шаблоны и не имел возможности адаптироваться к различным макетам документов.

В последнее время инструменты OCR, такие как Nanonets, эволюционировали, чтобы включить искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). Эти передовые решения OCR могут интеллектуально преобразовывать текст в категоризированные данные, распознавая шаблоны и структуры в документах.

Они также могут обнаруживать и исправлять ошибки в процессе преобразования. Это еще больше повысит точность и надежность.

Передовые решения OCR на основе искусственного интеллекта для автомобильного сектора

Автомобильная промышленность имеет долгую историю внедрения автоматизации, начиная с введения Фордом сборочная линия в 1913 году.

Различные заинтересованные стороны используют автоматизацию для различных целей, таких как производство и сборка деталей, автоматизация учета клиентов или оптимизация процессов выставления счетов. Заинтересованные стороны также могут получить выгоду от автоматизации обработки документов и извлечения данных.

Каждое действие во всех узлах цепи включает в себя множество документов, и ручной процесс сопоставления этой информации требует значительного времени и ресурсов, в конечном итоге недоиспользуя или обременяя человеческий талант компании.

Решения OCR с улучшенным ИИ помогают автоматизировать извлечение данных и управление ими из неструктурированных документов. В отличие от традиционных систем оптического распознавания символов, которые требуют предопределенных шаблонов для каждого типа документа, OCR на основе ИИ используют алгоритмы машинного обучения для анализа и извлечения данных из различных форматов и структур документов.

Первоначально OCR распознает и преобразует текст из изображений или отсканированных документов в машиночитаемый текст. Затем применяются методы НЛП для идентификации и извлечения соответствующих данных, таких как имена, адреса, даты и числа. Алгоритмы машинного обучения играют решающую роль, обучаясь на большом наборе данных помеченных документов для распознавания и извлечения определенной информации или полей из счетов-фактур, форм или контрактов.

Еще одним преимуществом OCR на основе ИИ является их способность предоставлять мгновенные результаты. Эти системы могут быстро обрабатывать документы и генерировать результаты в течение нескольких секунд, что позволяет принимать решения в режиме реального времени и быстрее реагировать.

Эта скорость имеет решающее значение в динамично развивающейся автомобильной промышленности, где быстрая и точная обработка данных необходима для поддержания эффективности операций и удовлетворения требований клиентов.

OCR на основе ИИ также могут интегрироваться с несколькими системами. Они могут интегрироваться с различными программными приложениями, базами данных и системами планирования ресурсов предприятия (ERP) по всей цепочке создания стоимости в автомобилестроении. Это обеспечивает плавный поток данных между различными системами, устраняя необходимость ручной передачи данных и снижая риск ошибок и задержек.

Кроме того, OCR на основе ИИ имеют обучаемые механизмы принятия решений, которые могут эмулировать рабочие процессы человека. Они обучены понимать конкретные бизнес-правила, требования и рабочие процессы, что позволяет им принимать разумные решения на этапе обработки документов.

Кроме того, эти системы могут учиться на отзывах людей, постоянно повышая свою точность и эффективность с течением времени. Этот итеративный процесс обучения повышает производительность системы OCR и обеспечивает согласованные и надежные результаты.

Использование оптического распознавания символов с искусственным интеллектом в автомобильной цепочке создания стоимости.

Управление запасами

Управление запасами играет жизненно важную роль в автомобильной промышленности, особенно для производителей и поставщиков, которые работают с широким спектром деталей и компонентов. Технология AI-OCR идентифицирует и отслеживает эти предметы, считывая штрих-коды, серийные номера или этикетки продуктов.

Внедрение технологии OCR в процессы управления запасами позволяет сократить количество ошибок, совершаемых вручную, и повысить эффективность цепочки поставок, что улучшает общие операции.

Supply Chain Management

OCR с улучшенным ИИ играет жизненно важную роль в управлении цепочками поставок, автоматизируя обработку различных документов. Например, он может извлекать данные из заказов на поставку, счетов-фактур, накладных и коносаментов, облегчая точное управление запасами, выполнение заказов и координацию логистики.

OCR может быстро фиксировать важную информацию, такую ​​как коды продуктов, количество и даты поставки, обеспечивая интеграцию с системами планирования ресурсов предприятия (ERP). Это упрощает процесс закупок, повышает прозрачность и снижает риск ошибок и задержек в цепочке поставок.

Контроль качества и соответствия

Обеспечение соблюдения стандартов контроля качества и соблюдения нормативных требований имеет решающее значение в автомобильной промышленности. Оптическое распознавание символов с поддержкой искусственного интеллекта обеспечивает эффективное извлечение данных из записей контроля качества, сертификатов и отчетов об испытаниях.

Он позволяет в режиме реального времени отслеживать показатели качества, заблаговременно выявлять отклонения и оперативно принимать корректирующие меры. Автоматизация на основе OCR упрощает процессы контроля качества, улучшает прослеживаемость и помогает соблюдать нормативные требования.

Гарантия и послепродажное обслуживание

Цепочка создания стоимости в автомобилестроении выходит за рамки производства и продаж и включает управление гарантией и послепродажное обслуживание. OCR с улучшенным AI может автоматизировать извлечение данных из гарантийных требований, сервисных записей и форм обратной связи с клиентами.

Он ускоряет обработку гарантийных требований, позволяет заблаговременно выявлять проблемы с продуктом и помогает эффективно разрешать проблемы клиентов.

Автоматизация на основе OCR повышает точность данных, сокращает время отклика и позволяет производителям предоставлять превосходное послепродажное обслуживание, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.

Кредиторская задолженность и финансовый отдел

Технология OCR с улучшенным ИИ улучшает финансовые и бухгалтерские процессы в автомобильной цепочке создания стоимости. Технология AI-OCR значительно повышает эффективность и точность за счет автоматизации извлечения данных из различных финансовых документов, таких как финансовые отчеты, контракты с поставщиками, заказы клиентов и счета-фактуры.

Усовершенствованные алгоритмы, используемые в OCR с улучшенным ИИ, могут точно фиксировать соответствующую информацию, включая условия оплаты, сведения о ценах и адреса для выставления счетов, что позволяет организациям упростить обработку счетов и уменьшить потребность в ручном вводе данных.

Интеграция технологии OCR с финансовыми системами упрощает сопоставление данных и повышает точность ведения финансовой отчетности. Эта автоматизация экономит время и ресурсы и позволяет организациям проводить более качественный финансовый анализ, прогнозирование и принятие решений на основе точных данных в режиме реального времени.

Сочетание OCR с улучшенным ИИ с финансовыми процессами позволяет заинтересованным сторонам в автомобильной цепочке оптимизировать свои финансовые операции и принимать обоснованные бизнес-решения.

Производственные и сборочные процессы

Оптическое распознавание символов с улучшенным ИИ приносит пользу автомобильному производству, извлекая данные из технических чертежей, инструкций и спецификаций.

Он интегрируется с CAD и MES, автоматизируя извлечение данных, уменьшая количество ошибок и ускоряя производство. Он обеспечивает точную информацию для сборщиков, повышая эффективность и сводя к минимуму количество ошибок.

Нанонец Против. Традиционные методы

Традиционные методы OCR используют методы компьютерного зрения, такие как определение порога и определение контура, чтобы изолировать символы от изображения. Однако технология OCR включает в себя глубокие нейронные сети.

Эти сети обучаются на огромном количестве данных, что позволяет им точно находить и распознавать текст на изображениях с высокой точностью.

Python предлагает несколько библиотек OCR с открытым исходным кодом, включая Tesseract, OCR TensorFlow и Kraken OCR. Tesseract широко используется в сообществе открытого исходного кода и использует механизм сверточной плюс рекуррентной нейронной сети, что делает его подходящим для последовательных данных.

С другой стороны, OCR с вниманием использует механизмы внимания для улучшения долгосрочного обучения зависимостям, что приводит к более высокой производительности, чем Tesseract. Однако для использования OCR с вниманием с TensorFlow может потребоваться более крутая кривая обучения.

Альтернативой, которую стоит рассмотреть, является Nanonets OCR API, который предоставляет интуитивно понятное решение для создания пользовательских моделей и получения прогнозов без обширного машинного обучения или опыта OCR.

При рассмотрении вопросов безопасности онлайн-сервисов OCR выберите надежный сервис, который стабильно обеспечивает высокую точность в разумные сроки. Nanonets OCR API решает эту проблему, предоставляя превосходные модели машинного обучения, обученные на разнообразных данных, обеспечивая высокую точность.

Кроме того, Nanonets предлагает гибкость для развертывания моделей в облаке с использованием образов Docker или локально, удовлетворяя потребности организаций с различными требованиями к конфиденциальности и конфиденциальности данных.

Несмотря на то, что доступно несколько опций программного обеспечения для оптического распознавания символов, таких как Abby FineReader и Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets выделяется как конкурентоспособное решение.

В отличие от многих программных пакетов, Nanonets позволяет пользователям настраивать модели в соответствии со своими потребностями. Кроме того, Nanonets устойчива при обработке изображений с различными проблемами, такими как размытость, шум, наклонный текст и различные размеры и форматы шрифтов. Эта адаптируемость позволяет Nanonets обеспечивать высокоточные результаты на еще более невероятных скоростях.

Заключение

Применение технологии OCR обширно и разнообразно за пределами автомобильного сектора. Его можно использовать для обнаружения номерных знаков для обеспечения соблюдения правил дорожного движения, повышения безопасности или отслеживания автомобилей на парковках.

OCR также полезен для оцифровки юридических документов и обеспечения возможности поиска, автоматического извлечения таблиц из документов, анализа банковских документов, оцифровки медицинских записей, автоматизации обработки счетов и многого другого.

Внедрение Nanonets OCR может улучшить экономию средств. Автоматизируя оцифровку счетов, Nanonets может сократить время обработки претензий на 90%.

Точность может быть немного ниже, чем у рецензентов-людей, но сокращение рецензирования вручную и количества необходимых проходов приводит к снижению затрат на 50%. Это дает сотрудникам более привлекательные задачи.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/