Kako OCR spreminja avtomobilsko vrednostno verigo

Avtomobilska industrija deluje v kompleksni vrednostni verigi, ki ustvarja veliko količino dokumentov, podatkov in informacij. Optično prepoznavanje znakov (OCR) v avtomobilski industriji je bistveno za vzpostavitev učinkovitega pretoka podatkov in komunikacije v celotni verigi.

Učinkovita obdelava dokumentov poleg olajšanja upravljanja podatkov omogoča integracijo heterogenih sistemov, kot so ERP, WRM, SCM in CRM, kar omogoča sprejemanje odločitev na podlagi informacij in spodbuja poslovno inteligenco v tem sektorju.

V luči teh dejavnikov sta digitalna obdelava dokumentov/podatkov in upravljanje postali najpomembnejši. Ni presenetljivo, da je bil trg upravljanja avtomobilskih podatkov vrednoti na 1.58 milijarde USD leta 2021, ki ga je spodbudil tehnološki napredek, vključno z uvedbo aplikacij, ki temeljijo na AI, strojnega učenja, velikih podatkov in interneta stvari (IoT).

Ta članek bo obravnaval posledice digitalizacije in avtomatizirane obdelave dokumentov. Osredotočili se bomo na napredna orodja za optično prepoznavanje znakov (OCR) znotraj avtomobilske vrednostne verige.

Zakaj je obdelava dokumentov pomembna v avtomobilski vrednostni verigi?

Učinkovito delovanje avtomobilske industrije je v veliki meri odvisno od raznolikih dokumentov, ki igrajo ključno vlogo.

Ti dokumenti zajemajo specifikacije izdelkov, tehnične risbe, popise materialov, zapise o nadzoru kakovosti, pogodbe z dobavitelji, navodila za proizvodnjo, potrdila o skladnosti, naročila strank in drugo.

Poleg tega je treba računovodske dokumente, kot so naročilnice, računi, inventarne evidence, dobavnice, odpremnice, letalski tovorni listi, tovorni računi in nakladnice, natančno obdelati na različnih stopnjah v celotni vrednostni verigi.

Dokumenti in podatki so pogosto razpršeni po oddelkih, deležnikih, strankah in zunanjih partnerjih ter shranjeni v različnih formatih. Zunanje izvajanje in združitve lahko tudi zapletejo upravljanje dokumentov. Deležniki v avtomobilskem sektorju zato potrebujejo pomoč pri obdelavi dokumentov in upravljanju.

Učinkovita obdelava dokumentov zagotavlja, da so ustrezni podatki takoj na voljo pooblaščenemu osebju na kateri koli točki v vrednostni verigi, kar spodbuja sprejemanje odločitev v realnem času, izboljšano učinkovitost in izboljšano vidljivost podatkov.

Z vzpostavljenimi učinkovitimi tehnikami obdelave dokumentov lahko vse zainteresirane strani v sektorju sprostijo polni potencial svojih podatkov, optimizirajo delovne tokove in spodbujajo inovacije.

Učinkovita obdelava dokumentov omogoča diverzifikacijo dobaviteljev, izboljšuje prepoznavnost dobavne verige, upravlja stroške, optimizira transport, nadzoruje zaloge, neguje odnose s strankami in olajša skupno sinhronizacijo podatkov.

Avtomatizacija obdelave dokumentov v avtomobilski vrednostni verigi

Do začetka leta 2000 je bilo arhiviranje papirnih dokumentov običajna praksa. Ko je tehnologija napredovala, so digitalna orodja, kot so preglednice in elektronska pošta, nadomestila potrebo po fizičnih dokumentih.

Vendar pa je bilo treba podatke v te dokumente še vedno vnašati ročno, kar je vodilo v zamudne postopke in postopke, nagnjene k napakam. Posledica so lahko razdrobljeni delovni tokovi, ki jih je težje upravljati kot enostavnejše arhivske sisteme iz preteklosti, zlasti glede na kompleksnost in velike količine dokumentov in podatkov, ustvarjenih v avtomobilski vrednostni verigi.

Tradicionalne metode optičnega prepoznavanja znakov (OCR), ki temeljijo na predlogah, so zagotovile nekaj olajšanja z izvlečkom celotnega besedila iz dokumentov. Vendar pa ni bilo razlikovanja na podlagi ustreznosti ali pomembnosti. Jemanje zahtevanih informacij iz tega izvlečenega besedila je še vedno zahtevalo človeški napor, kar je povečalo celotno delovno obremenitev.

Naslednja generacija OCR, znana kot consko OCR, je to izboljšala z ekstrahiranjem specifičnih podatkov iz vnaprej določenih območij ali območij dokumentov v skladu z vnaprej določenimi pravili. Čeprav je to do neke mere povečalo učinkovitost, se je še vedno zanašalo na vnaprej določene predloge in ni bilo prilagodljivo različnim postavitvam dokumentov.

Nedavno so se orodja OCR, kot je Nanonets, razvila tako, da vključujejo umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML). Te napredne rešitve OCR lahko inteligentno pretvorijo besedilo v kategorizirane podatke ter prepoznajo vzorce in strukture v dokumentih.

Prav tako lahko zaznajo in odpravijo napake med procesom pretvorbe. To bo še povečalo natančnost in zanesljivost.

Napredne rešitve OCR, ki temeljijo na AI, za avtomobilski sektor

Avtomobilska industrija ima dolgo zgodovino sprejemanja avtomatizacije, ki sega vse do Fordove uvedbe tekoči trak v 1913.

Različne zainteresirane strani uporabljajo avtomatizacijo za različne namene, kot so proizvodnja in sestavljanje delov, avtomatizacija evidenc strank ali racionalizacija postopkov zaračunavanja. Deležniki lahko koristijo tudi z avtomatizacijo obdelave dokumentov in pridobivanja podatkov.

Vsaka dejavnost v vseh vozliščih verige vključuje veliko dokumentov, ročni postopek zbiranja teh informacij pa porabi veliko časa in virov, kar na koncu premalo izkoristi ali obremeni človeški talent podjetja.

Rešitve OCR, izboljšane z umetno inteligenco, pomagajo avtomatizirati pridobivanje in upravljanje podatkov iz nestrukturiranih dokumentov. Za razliko od tradicionalnih sistemov OCR, ki zahtevajo vnaprej določene predloge za vsako vrsto dokumenta, OCR-ji na osnovi umetne inteligence izkoriščajo algoritme strojnega učenja za analizo in pridobivanje podatkov iz različnih formatov in struktur dokumentov.

Na začetku OCR prepozna in pretvori besedilo iz slik ali skeniranih dokumentov v strojno berljivo besedilo. Tehnike NLP se nato uporabijo za prepoznavanje in ekstrahiranje ustreznih podatkov, kot so imena, naslovi, datumi in številke. Algoritmi ML igrajo ključno vlogo, ker so usposobljeni na velikem naboru podatkov označenih dokumentov, da prepoznajo in izvlečejo specifične informacije ali polja iz računov, obrazcev ali pogodb.

Druga prednost OCR-jev na osnovi umetne inteligence je njihova sposobnost zagotavljanja takojšnjih rezultatov. Ti sistemi lahko hitro obdelajo dokumente in ustvarijo rezultate v nekaj sekundah, kar omogoča sprejemanje odločitev v realnem času in hitrejše odzivne čase.

Ta hitrost je ključnega pomena v dinamični avtomobilski industriji, kjer je hitra in natančna obdelava podatkov nujna za ohranjanje učinkovitega delovanja in izpolnjevanje zahtev strank.

OCR-ji na osnovi umetne inteligence se lahko integrirajo tudi z več sistemi. Lahko se integrirajo z različnimi programskimi aplikacijami, bazami podatkov in sistemi za načrtovanje virov podjetja (ERP) v celotni avtomobilski vrednostni verigi. Omogoča gladek pretok podatkov med različnimi sistemi, odpravlja potrebo po ročnem prenosu podatkov in zmanjšuje tveganje za napake in zamude.

Poleg tega OCR-ji na osnovi umetne inteligence vključujejo učljive mehanizme odločanja, ki lahko posnemajo človeške poteke dela. Usposobljeni so za razumevanje posebnih poslovnih pravil, zahtev in delovnih tokov, kar jim omogoča sprejemanje inteligentnih odločitev v fazi obdelave dokumentov.

Poleg tega se ti sistemi lahko učijo iz človeških povratnih informacij, s čimer sčasoma nenehno izboljšujejo svojo natančnost in učinkovitost. Ta ponavljajoči se proces učenja izboljša delovanje sistema OCR in zagotavlja dosledne in zanesljive rezultate.

Uporaba OCR-ja, izboljšanega z AI, v avtomobilski vrednostni verigi.

Inventory Management

Upravljanje zalog igra ključno vlogo v avtomobilski industriji, zlasti za proizvajalce in dobavitelje, ki upravljajo s široko paleto delov in komponent. Tehnologija AI-OCR identificira in sledi tem predmetom z branjem črtnih kod, serijskih številk ali nalepk izdelkov.

Z vključitvijo tehnologije OCR v procese upravljanja zalog se zmanjšajo ročne napake in izboljša učinkovitost dobavne verige, kar izboljša celotno delovanje.

Supply Chain Management

OCR, izboljšan z AI, ima ključno vlogo pri upravljanju dobavne verige z avtomatizacijo obdelave različnih dokumentov. Na primer, lahko izvleče podatke iz naročilnic, računov, dobavnic in nakladnic, kar olajša natančno upravljanje zalog, izpolnjevanje naročil in logistično koordinacijo.

OCR lahko hitro zajame bistvene informacije, kot so kode izdelkov, količine in datumi dobave, kar omogoča integracijo s sistemi za načrtovanje virov podjetja (ERP). Poenostavi postopek nabave, izboljša prepoznavnost in zmanjša tveganje napak in zamud v dobavni verigi.

Nadzor in skladnost kakovosti

Zagotavljanje spoštovanja standardov nadzora kakovosti in skladnosti z zakonodajo je ključnega pomena v avtomobilski industriji. OCR, izboljšan z AI, omogoča učinkovito pridobivanje podatkov iz zapisov nadzora kakovosti, certifikatov in poročil o preskusih.

Omogoča spremljanje metrik kakovosti v realnem času, zgodnje odkrivanje odstopanj in takojšnje korektivne ukrepe. Avtomatizacija, ki jo poganja OCR, poenostavlja postopke nadzora kakovosti, izboljšuje sledljivost in pomaga pri izpolnjevanju regulativnih zahtev.

Garancija in poprodajne storitve

Avtomobilska vrednostna veriga presega proizvodnjo in prodajo ter vključuje upravljanje garancij in poprodajne storitve. OCR, izboljšan z AI, lahko avtomatizira pridobivanje podatkov iz garancijskih zahtevkov, servisnih zapisov in obrazcev za povratne informacije strank.

Pospešuje obdelavo garancijskih zahtevkov, omogoča proaktivno prepoznavanje težav z izdelki in podpira učinkovito reševanje pomislekov strank.

Avtomatizacija, ki jo poganja OCR, povečuje natančnost podatkov, pospešuje odzivne čase in omogoča proizvajalcem, da zagotovijo vrhunske poprodajne storitve, s čimer izboljšajo zadovoljstvo in zvestobo strank.

Oddelki za računovodstvo in finance

Tehnologija OCR, izboljšana z AI, izboljšuje finančne in računovodske procese v avtomobilski vrednostni verigi. Tehnologija AI-OCR bistveno izboljša učinkovitost in natančnost z avtomatizacijo pridobivanja podatkov iz različnih finančnih dokumentov, kot so finančna poročila, pogodbe z dobavitelji, naročila strank in računi.

Napredni algoritmi, ki se uporabljajo pri OCR, izboljšanem z umetno inteligenco, lahko natančno zajamejo ustrezne informacije, vključno s plačilnimi pogoji, podrobnostmi o cenah in naslovi za izstavitev računa, kar organizacijam omogoča poenostavitev obdelave računov in zmanjšanje potrebe po ročnem vnosu podatkov.

Integracija tehnologije OCR s finančnimi sistemi olajša primerjanje podatkov in izboljša natančnost vodenja finančnih evidenc. Ta avtomatizacija prihrani čas in vire ter organizacijam omogoča boljšo finančno analizo, napovedovanje in sprejemanje odločitev na podlagi natančnih podatkov v realnem času.

Združevanje optičnega prepoznavanja znakov, izboljšanega z umetno inteligenco, in finančnih procesov omogoča deležnikom v avtomobilski vrednostni verigi optimizirati svoje finančne operacije in spodbujati premišljene poslovne odločitve.

Postopki izdelave in montaže

OCR, izboljšan z umetno inteligenco, koristi avtomobilski proizvodnji, saj pridobiva podatke iz inženirskih risb, navodil in kosovnic.

Integrira se s CAD in MES, avtomatizira ekstrakcijo podatkov, zmanjša napake in pospeši proizvodnjo. Zagotavlja natančne informacije za montažne delavce, povečuje učinkovitost in zmanjšuje napake.

Nanoneti vs. Tradicionalne metode

Tradicionalne metode OCR uporabljajo tehnike računalniškega vida, kot sta določanje praga in zaznavanje obrisov, da izolirajo znake iz slike. Vendar je tehnologija OCR zajela globoke nevronske mreže.

Ta omrežja so usposobljena za ogromno količino podatkov, kar jim omogoča natančno lociranje in prepoznavanje besedila na slikah z visoko natančnostjo.

Python ponuja več odprtokodnih knjižnic OCR, vključno s Tesseract, TensorFlow attention OCR in Kraken OCR. Tesseract se pogosto uporablja v odprtokodni skupnosti in uporablja mehanizem konvolucijske in ponavljajoče se nevronske mreže, zaradi česar je primeren za zaporedne podatke.

Po drugi strani OCR pozornosti uporablja mehanizme pozornosti za izboljšanje učenja odvisnosti na dolge razdalje, kar ima za posledico boljše delovanje kot Tesseract. Vendar pa lahko uporaba OCR pozornosti s TensorFlow zahteva bolj strmo krivuljo učenja.

Druga možnost, ki jo je vredno razmisliti, je Nanonets OCR API, ki ponuja intuitivno rešitev za izdelavo modelov po meri in pridobivanje napovedi brez obsežnega strojnega učenja ali strokovnega znanja OCR.

Ko razmišljate o varnosti spletnih storitev OCR, izberite zanesljivo storitev, ki dosledno zagotavlja visoko natančnost v razumnem časovnem okviru. Nanonets OCR API rešuje to skrb z zagotavljanjem vrhunskih modelov strojnega učenja, usposobljenih na različnih podatkih, kar zagotavlja visoko natančnost.

Poleg tega Nanonets ponuja prilagodljivost za uvajanje modelov v oblaku z uporabo slik Docker ali na mestu uporabe, pri čemer skrbi za organizacije z različnimi zahtevami glede občutljivosti podatkov in zasebnosti.

Medtem ko je na voljo več možnosti programske opreme OCR, kot sta Abby FineReader in Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets izstopa kot konkurenčna rešitev.

Za razliko od mnogih programskih paketov Nanonets uporabnikom omogoča prilagajanje modelov glede na njihove potrebe. Poleg tega je Nanonets robusten pri obdelavi slik z različnimi izzivi, kot so zamegljenost, šum, nagnjeno besedilo ter različne velikosti in formati pisav. Ta prilagodljivost omogoča Nanonetom zagotavljanje visoko natančnih rezultatov pri bolj neverjetnih hitrostih.

zaključek

Uporaba tehnologije OCR je obsežna in raznolika tudi zunaj avtomobilskega sektorja. Uporablja se lahko za zaznavanje registrskih tablic za uveljavljanje prometnih pravil, izboljšanje varnosti ali sledenje avtomobilov na parkiriščih.

OCR je dragocen tudi za digitalizacijo in omogočanje iskanja pravnih dokumentov, samodejno ekstrahiranje tabel iz dokumentov, analizo dokumentov, povezanih z bančništvom, digitalizacijo zdravstvenih kartotek, avtomatizacijo obdelave računov in še veliko več.

Implementacija Nanonets OCR lahko izboljša prihranke stroškov. Z avtomatizacijo digitalizacije računov lahko Nanonets skrajša čas obdelave zahtevkov za 90 %.

Natančnost je morda nekoliko nižja kot pri človeških pregledovalcih, vendar zmanjšanje ročnih pregledovalcev in števila potrebnih prehodov povzroči 50-odstotno znižanje stroškov. Zaposlenim zagotavlja bolj privlačne naloge.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
• vir: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/