Hur OCR förändrar fordonsvärdekedjan

Fordonsindustrin verkar inom en komplex värdekedja som genererar en betydande volym av dokument, data och information. Optical Character Recognition (OCR) inom bilindustrin är avgörande för att skapa ett effektivt flöde av data och kommunikation genom hela kedjan.

Förutom att underlätta datahantering, möjliggör effektiv dokumentbehandling integrering av heterogena system som ERP, WRM, SCM och CRM, vilket möjliggör informerat beslutsfattande och främjar affärsintelligens inom denna sektor.

I ljuset av dessa faktorer har digital dokument-/databehandling och hantering blivit avgörande. Inte överraskande var marknaden för datahantering för fordon värderas till 1.58 miljarder USD 2021, driven av tekniska framsteg, inklusive introduktionen av AI-baserade applikationer, maskininlärning, big data och Internet of Things (IoT).

Den här artikeln kommer att titta på konsekvenserna av digitalisering och automatiserad dokumentbehandling. Vi kommer att fokusera på avancerade OCR-verktyg (Optical Character Recognition) inom bilindustrins värdekedja.

Varför är dokumentbehandling viktig i fordonsindustrins värdekedja?

Bilindustrins effektiva funktion är starkt beroende av en mängd olika dokument som fyller avgörande roller.

Dessa dokument omfattar produktspecifikationer, tekniska ritningar, stycklistor, kvalitetskontrolldokument, leverantörskontrakt, tillverkningsinstruktioner, efterlevnadscertifieringar, kundorder och mer.

Dessutom måste bokföringsdokument, såsom inköpsorder, fakturor, lagerförteckningar, följesedlar, följesedlar, luftfraktsedlar, fraktfakturor och konossement, noggrant bearbetas i olika skeden genom hela värdekedjan.

Dokument och data är ofta utspridda över avdelningar, intressenter, kunder och outsourcingpartners och lagras i olika format. Outsourcing och sammanslagningar kan också komplicera dokumenthanteringen. Som sådan behöver intressenter inom fordonssektorn hjälp med dokumentbearbetning och hantering.

Den effektiva behandlingen av dokument säkerställer att relevant data är lätt tillgänglig för auktoriserad personal var som helst i värdekedjan, vilket främjar beslutsfattande i realtid, förbättrad effektivitet och förbättrad datasynlighet.

Med effektiva dokumentbehandlingstekniker på plats kan alla intressenter i sektorn frigöra den fulla potentialen i sina data, optimera arbetsflöden och driva innovation.

Effektiv dokumentbehandling möjliggör diversifiering av leverantörer, förbättrar försörjningskedjans synlighet, hanterar kostnader, optimerar transporter, kontrollerar lager, vårdar kundrelationer och underlättar datasynkronisering i samarbete.

Automatisera dokumenthantering i bilvärdekedjan

Fram till början av 2000-talet var arkivering av pappersdokument en vanlig praxis. I takt med att tekniken utvecklades ersatte digitala verktyg som kalkylblad och e-post behovet av fysiska dokument.

Men uppgifterna i dessa dokument måste fortfarande matas in manuellt, vilket ledde till tidskrävande och felbenägna processer. Det kan resultera i fragmenterade arbetsflöden som är mer utmanande att hantera än tidigare enklare arkivsystem, särskilt med tanke på komplexiteten och de höga volymerna av dokument och data som genereras över fordonsindustrins värdekedja.

Traditionella mallbaserade OCR-metoder (Optical Character Recognition) gav en viss lättnad genom att extrahera all text från dokumenten. Det fanns dock ingen differentiering baserad på relevans eller betydelse. Att ta den nödvändiga informationen från denna extraherade text krävde fortfarande mänsklig ansträngning, vilket ökade den totala arbetsbelastningen.

Nästa generation av OCR, känd som zonal OCR, förbättrade detta genom att extrahera specifik data från förutbestämda zoner eller områden i dokumenten enligt förinställda regler. Även om detta förbättrade effektiviteten i viss mån, förlitade den sig fortfarande på fördefinierade mallar och saknade anpassningsförmåga till olika dokumentlayouter.

Nyligen har OCR-verktyg som Nanonets utvecklats för att införliva artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Dessa avancerade OCR-lösningar kan intelligent konvertera text till kategoriserad data, känna igen mönster och strukturer i dokumenten.

De kan också upptäcka och åtgärda fel under konverteringsprocessen. Det kommer att ytterligare förbättra noggrannheten och tillförlitligheten.

AI-baserade avancerade OCR-lösningar för bilsektorn

Bilindustrin har en lång historia av att anta automation, som går tillbaka till Fords introduktion av löpande band i 1913.

Olika intressenter använder automatisering för olika ändamål, såsom tillverkning och montering av delar, automatisering av kundregister eller effektivisering av faktureringsprocesser. Intressenter kan också dra nytta av att automatisera dokumentbehandling och datautvinning.

Varje aktivitet över alla kedjenoder involverar många dokument, och den manuella processen att sammanställa denna information tar avsevärd tid och resurser, vilket i slutändan underutnyttjar eller belastar ett företags mänskliga talang.

AI-förbättrade OCR-lösningar hjälper till att automatisera dataextraktion och hantering från ostrukturerade dokument. Till skillnad från traditionella OCR-system som kräver fördefinierade mallar för varje dokumenttyp, använder AI-baserade OCR: er maskininlärningsalgoritmer för att analysera och extrahera data från olika dokumentformat och strukturer.

Till en början känner OCR igen och konverterar text från bilder eller skannade dokument till maskinläsbar text. NLP-tekniker används sedan för att identifiera och extrahera relevant data, såsom namn, adresser, datum och nummer. ML-algoritmer spelar en avgörande roll genom att utbildas i en stor datauppsättning av märkta dokument för att känna igen och extrahera specifik information eller fält från fakturor, formulär eller kontrakt.

En annan fördel med AI-baserade OCR är deras förmåga att ge omedelbara resultat. Dessa system kan snabbt bearbeta dokument och generera utdata inom några sekunder, vilket möjliggör beslutsfattande i realtid och snabbare svarstider.

Denna hastighet är avgörande i den dynamiska fordonsindustrin, där snabb och korrekt databehandling är avgörande för att upprätthålla effektiv drift och möta kundernas krav.

AI-baserade OCR kan också integreras med flera system. De kan integreras med olika mjukvaruapplikationer, databaser och ERP-system (Enterprise Resource Planning) över hela fordonsindustrins värdekedja. Det möjliggör smidigt dataflöde mellan olika system, eliminerar behovet av manuell dataöverföring och minskar risken för fel och förseningar.

Dessutom har AI-baserade OCR:er lärbara beslutsmotorer som kan efterlikna mänskliga arbetsflöden. De är utbildade i att förstå specifika affärsregler, krav och arbetsflöden, vilket gör det möjligt för dem att fatta intelligenta beslut under dokumentbehandlingsstadiet.

Dessutom kan dessa system lära sig av mänsklig feedback, och kontinuerligt förbättra deras noggrannhet och effektivitet över tiden. Denna iterativa inlärningsprocess förbättrar OCR-systemets prestanda och säkerställer konsekventa och pålitliga resultat.

Användning av AI-förbättrad OCR längs fordonsindustrins värdekedja.

Inventory Management

Lagerhantering spelar en viktig roll inom fordonsindustrin, särskilt för tillverkare och leverantörer som hanterar ett stort utbud av delar och komponenter. AI-OCR-teknik identifierar och spårar dessa föremål genom att läsa streckkoder, serienummer eller produktetiketter.

Genom att införliva OCR-teknik i lagerhanteringsprocesser reduceras manuella fel och effektiviteten i försörjningskedjan förbättras, vilket förbättrar den övergripande verksamheten.

Supply Chain Management

AI-förbättrad OCR spelar en viktig roll i supply chain management genom att automatisera behandlingen av olika dokument. Det kan till exempel extrahera data från inköpsorder, fakturor, följesedlar och konossement, vilket underlättar korrekt lagerhantering, orderuppfyllelse och logistiksamordning.

OCR kan snabbt fånga viktig information som produktkoder, kvantiteter och leveransdatum, vilket möjliggör integration med ERP-system (Enterprise Resource Planning). Det effektiviserar upphandlingsprocessen, ökar synligheten och minskar risken för fel och förseningar i leverantörskedjan.

Kvalitetskontroll och efterlevnad

Att säkerställa efterlevnad av kvalitetskontrollstandarder och regelefterlevnad är avgörande i bilindustrin. AI-förbättrad OCR möjliggör effektiv dataextraktion från kvalitetskontrollposter, certifieringar och testrapporter.

Det möjliggör realtidsövervakning av kvalitetsmått, tidig identifiering av avvikelser och snabba korrigerande åtgärder. OCR-driven automation förenklar kvalitetskontrollprocesser, förbättrar spårbarheten och hjälper till att uppfylla regulatoriska krav.

Garanti och kundservice

Fordonsvärdekedjan sträcker sig bortom tillverkning och försäljning för att omfatta garantihantering och service efter försäljning. AI-förbättrad OCR kan automatisera dataextraktion från garantianspråk, serviceposter och kundfeedbackformulär.

Det påskyndar behandlingen av garantianspråk, möjliggör proaktiv identifiering av produktproblem och stödjer en effektiv lösning av kundproblem.

OCR-driven automation förbättrar datanoggrannheten, snabbar upp svarstider och gör det möjligt för tillverkare att tillhandahålla överlägsna eftermarknadstjänster, vilket förbättrar kundnöjdheten och lojalitet.

Leverantörsreskontra och ekonomiavdelningar

AI-förbättrad OCR-teknik förbättrar finansiella och redovisningsprocesser inom fordonsindustrins värdekedja. AI-OCR-teknologin förbättrar avsevärt effektiviteten och noggrannheten genom att automatisera dataextraktion från olika finansiella dokument såsom finansiella rapporter, leverantörskontrakt, kundorder och fakturor.

De avancerade algoritmerna som används i AI-förbättrad OCR kan exakt fånga relevant information, inklusive betalningsvillkor, prisinformation och faktureringsadresser, vilket gör det möjligt för organisationer att effektivisera fakturahanteringen och minska behovet av manuell datainmatning.

Att integrera OCR-teknik med ekonomisystem underlättar datainsamling och förbättrar noggrannheten i redovisningen. Denna automatisering sparar tid och resurser och gör det möjligt för organisationer att genomföra bättre finansiell analys, prognoser och beslutsfattande baserat på realtidsdata och korrekta data.

Genom att kombinera AI-förbättrad OCR med finansiella processer ger intressenter i fordonsvärdekedjan möjlighet att optimera sin finansiella verksamhet och driva välgrundade affärsbeslut.

Tillverknings- och monteringsprocesser

AI-förbättrad OCR gynnar biltillverkning genom att extrahera data från tekniska ritningar, instruktioner och stycklistor.

Den integreras med CAD och MES, automatiserar dataextraktion, minskar fel och påskyndar produktionen. Det säkerställer korrekt information för monteringsarbetare, förbättrar effektiviteten och minimerar misstag.

Nanonetter vs. Traditionella metoder

Traditionella OCR-metoder använder datorseendetekniker såsom tröskelvärde och konturdetektering för att isolera tecken från en bild. OCR-tekniken har dock omfattat djupa neurala nätverk.

Dessa nätverk är tränade på en stor mängd data, vilket gör att de kan lokalisera och känna igen text i bilder med hög noggrannhet.

Python erbjuder flera OCR-bibliotek med öppen källkod, inklusive Tesseract, TensorFlow uppmärksamhet OCR och Kraken OCR. Tesseract används flitigt i öppen källkodsgemenskapen och använder en konvolutionell plus återkommande neural nätverksmekanism, vilket gör den lämplig för sekventiell data.

Å andra sidan använder uppmärksamhet OCR uppmärksamhetsmekanismer för att förbättra långdistansberoendeinlärning, vilket resulterar i bättre prestanda än Tesseract. Att använda uppmärksamhet OCR med TensorFlow kan dock kräva en brantare inlärningskurva.

Ett alternativ värt att överväga är Nanonets OCR API, som ger en intuitiv lösning för att bygga anpassade modeller och få förutsägelser utan omfattande maskininlärning eller OCR-expertis.

När du överväger online OCR-tjänsters säkerhet, välj en pålitlig tjänst som konsekvent levererar hög noggrannhet inom en rimlig tidsram. Nanonets OCR API löser detta problem genom att tillhandahålla överlägsna maskininlärningsmodeller utbildade på olika data, vilket säkerställer hög noggrannhet.

Dessutom erbjuder Nanonets flexibiliteten att distribuera modeller i molnet med hjälp av Docker-bilder eller lokalt, vilket tillgodoser organisationer med varierande datakänslighet och integritetskrav.

Även om flera OCR-programvarualternativ finns tillgängliga, som Abby FineReader och Adobe Acrobat Pro DC, sticker Nanonets ut som en konkurrenskraftig lösning.

Till skillnad från många mjukvarupaket tillåter Nanonets användare att anpassa modeller efter deras behov. Dessutom är Nanonets robust när du hanterar bilder med olika utmaningar som suddighet, brus, lutad text och olika teckenstorlekar och format. Denna anpassningsförmåga gör det möjligt för Nanonets att leverera resultat med hög precision i mer otroliga hastigheter.

Slutsats

Tillämpningarna av OCR-teknik är omfattande och mångsidiga utanför fordonssektorn. Den kan användas för registrering av registreringsskyltar för att upprätthålla trafikregler, förbättra säkerheten eller spåra bilar på parkeringsplatser.

OCR är också värdefullt för att digitalisera och göra juridiska dokument sökbara, automatiskt extrahera tabeller från dokument, analysera bankrelaterade dokument, digitalisera vårdjournaler, automatisera fakturahantering och mycket mer.

Att implementera Nanonets OCR kan förbättra kostnadsbesparingarna. Genom att automatisera fakturadigitaliseringen kan Nanonets minska reklamationsbehandlingstiden med 90 %.

Noggrannheten kan vara något lägre än mänskliga granskare, men minskningen av manuella granskare och antalet pass som krävs resulterar i en kostnadsminskning på 50 %. Det ger medarbetarna mer engagerande uppgifter.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/