Як OCR трансформує автомобільний ланцюжок створення вартості

Як OCR трансформує автомобільний ланцюжок створення вартості

Мітка часу: 27 червня 2023 5:53
Як OCR трансформує автомобільний ланцюжок створення вартості PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Автомобільна промисловість працює в складному ланцюжку вартості, який створює значний обсяг документів, даних та інформації. Оптичне розпізнавання символів (OCR) в автомобільній промисловості має життєво важливе значення для встановлення ефективного потоку даних і зв’язку по всьому ланцюжку.

Окрім полегшення керування даними, ефективна обробка документів забезпечує інтеграцію різнорідних систем, таких як ERP, WRM, SCM і CRM, що сприяє прийняттю обґрунтованих рішень і розвитку бізнес-аналітики в цьому секторі.

У світлі цих факторів обробка та керування цифровими документами/даними стали першочерговими. Не дивно, що ринок управління автомобільними даними був таким цінний до 1.58 мільярда доларів США у 2021 році завдяки технологічному прогресу, включаючи впровадження програм на основі ШІ, машинне навчання, великі дані та Інтернет речей (IoT).

У цій статті розглядатимуться наслідки оцифрування та автоматизованої обробки документів. Ми зосередимося на вдосконалених інструментах оптичного розпізнавання символів (OCR) у автомобільному ланцюжку створення вартості.

Чому обробка документів важлива в автомобільному ланцюжку створення вартості?

Ефективне функціонування автомобільної промисловості значною мірою залежить від різноманітних документів, які виконують вирішальну роль.

Ці документи включають специфікації продукту, технічні креслення, описи матеріалів, записи контролю якості, контракти з постачальниками, інструкції з виробництва, сертифікати відповідності, замовлення клієнтів тощо.

Крім того, бухгалтерські документи, такі як замовлення на купівлю, рахунки-фактури, інвентаризаційні записи, накладні, пакувальні листи, авіатранспортні накладні, рахунки-фактури та коносаменти, повинні ретельно оброблятися на різних етапах у всьому ланцюжку створення вартості.

Документи та дані часто розкидані між відділами, зацікавленими сторонами, клієнтами та аутсорсинговими партнерами та зберігаються в різних форматах. Аутсорсинг і злиття також можуть ускладнити управління документами. Таким чином, зацікавлені сторони в автомобільному секторі потребують допомоги в обробці документів і операціях управління.

Ефективна обробка документів гарантує, що відповідні дані будуть легкодоступними для уповноваженого персоналу в будь-якій точці ланцюжка створення вартості, сприяючи прийняттю рішень у режимі реального часу, покращуючи ефективність і покращуючи видимість даних.

Завдяки ефективним технологіям обробки документів усі зацікавлені сторони в секторі можуть розкрити повний потенціал своїх даних, оптимізувати робочі процеси та стимулювати інновації.

Ефективна обробка документів дозволяє диверсифікувати постачальників, покращує видимість ланцюга постачання, керує витратами, оптимізує транспортування, контролює запаси, розвиває відносини з клієнтами та сприяє спільній синхронізації даних.

Автоматизація обробки документів у ланцюжку створення вартості автомобіля

До початку 2000-х років архівування паперових документів було звичайною практикою. З розвитком технологій цифрові інструменти, такі як електронні таблиці та електронна пошта, замінили потребу у фізичних документах.

Однак дані в цих документах все одно доводилося вводити вручну, що призводило до трудомістких і схильних до помилок процесів. Це може призвести до фрагментованих робочих процесів, якими складніше керувати, ніж простіші системи файлів минулого, особливо враховуючи складність і великі обсяги документів і даних, створених у всьому автомобільному ланцюжку створення вартості.

Традиційні методи оптичного розпізнавання символів (OCR) на основі шаблонів надали певне полегшення, витягнувши весь текст із документів. Однак не було диференціації за релевантністю чи важливістю. Отримання необхідної інформації з цього вилученого тексту все ще вимагало людських зусиль, додаючи до загального навантаження.

Наступне покоління OCR, відоме як зональне OCR, покращило це шляхом вилучення конкретних даних із заздалегідь визначених зон або областей документів відповідно до попередньо встановлених правил. Незважаючи на те, що це певною мірою підвищило ефективність, воно все ще покладалося на попередньо визначені шаблони та не було адаптованості до різних макетів документів.

Нещодавно такі інструменти оптичного розпізнавання, як наномережі, розвинулися, щоб включити штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML). Ці вдосконалені рішення OCR можуть інтелектуально перетворювати текст у категоризовані дані, розпізнаючи шаблони та структури в документах.

Вони також можуть виявляти та виправляти помилки під час процесу перетворення. Це додатково підвищить точність і надійність.

Передові рішення OCR для автомобільного сектора на основі штучного інтелекту

Автомобільна промисловість має довгу історію впровадження автоматизації, починаючи з того, як компанія Ford представила лінія збірки В 1913.

Різні зацікавлені сторони використовують автоматизацію для різних цілей, наприклад для виготовлення та складання деталей, автоматизації записів клієнтів або оптимізації процесів виставлення рахунків. Зацікавлені сторони також можуть отримати вигоду завдяки автоматизації обробки документів і вилучення даних.

Будь-яка діяльність у всіх вузлах ланцюга включає багато документів, і ручний процес упорядкування цієї інформації споживає значний час і ресурси, зрештою недовикористовуючи або обтяжуючи кадровий потенціал компанії.

Розширені рішення для розпізнавання тексту на основі штучного інтелекту допомагають автоматизувати вилучення даних із неструктурованих документів і керування ними. На відміну від традиційних систем OCR, які вимагають попередньо визначених шаблонів для кожного типу документа, OCR на основі штучного інтелекту використовують алгоритми машинного навчання для аналізу та вилучення даних із різноманітних форматів і структур документів.

Спочатку OCR розпізнає та перетворює текст із зображень або відсканованих документів у машиночитаний текст. Потім застосовуються техніки НЛП для ідентифікації та вилучення відповідних даних, таких як імена, адреси, дати та числа. Алгоритми ML відіграють вирішальну роль, навчаючись на великому наборі даних документів із мітками, щоб розпізнавати та витягувати певну інформацію чи поля з рахунків-фактур, форм або контрактів.

Ще одна перевага OCR на основі штучного інтелекту — це їх здатність надавати миттєві результати. Ці системи можуть швидко обробляти документи та генерувати результати за лічені секунди, забезпечуючи прийняття рішень у реальному часі та швидший час відповіді.

Ця швидкість має вирішальне значення в динамічній автомобільній промисловості, де швидка й точна обробка даних є важливою для підтримки ефективної роботи та задоволення вимог клієнтів.

OCR на основі штучного інтелекту також можна інтегрувати з кількома системами. Вони можуть інтегруватися з різними програмними додатками, базами даних і системами планування ресурсів підприємства (ERP) у всьому автомобільному ланцюжку створення вартості. Це забезпечує плавний потік даних між різними системами, усуваючи необхідність передачі даних вручну та знижуючи ризик помилок і затримок.

Крім того, OCR на основі штучного інтелекту мають механізми прийняття рішень, які можна навчатися, які можуть імітувати робочі процеси людини. Вони навчені розуміти конкретні бізнес-правила, вимоги та робочі процеси, що дозволяє їм приймати розумні рішення на етапі обробки документів.

Крім того, ці системи можуть навчатися на відгуках людей, постійно підвищуючи свою точність і ефективність з часом. Цей ітеративний процес навчання підвищує продуктивність системи оптичного розпізнавання символів і забезпечує послідовні та надійні результати.

Використання розширеного штучного інтелекту OCR в автомобільному ланцюжку створення вартості.

Управління запасами

Управління запасами відіграє життєво важливу роль в автомобільній промисловості, особливо для виробників і постачальників, які обслуговують широкий спектр деталей і компонентів. Технологія AI-OCR ідентифікує та відстежує ці предмети, зчитуючи штрих-коди, серійні номери або етикетки продуктів.

Завдяки впровадженню технології оптичного розпізнавання тексту в процеси управління запасами зменшується кількість помилок, зроблених вручну, і підвищується ефективність ланцюжка поставок, покращуючи загальну роботу.

Управління ланцюжками поставок

Розширене оптичне розпізнавання символів за допомогою штучного інтелекту відіграє життєво важливу роль в управлінні ланцюгом поставок, автоматизуючи обробку різних документів. Наприклад, він може отримувати дані із замовлень на купівлю, рахунків-фактур, накладних і транспортних накладних, сприяючи точному управлінню запасами, виконанню замовлень і координації логістики.

OCR може швидко отримувати важливу інформацію, таку як коди продуктів, кількість і дати доставки, що забезпечує інтеграцію з системами планування ресурсів підприємства (ERP). Це спрощує процес закупівель, покращує видимість і зменшує ризик помилок і затримок у ланцюжку постачання.

Контроль та відповідність якості

Забезпечення дотримання стандартів контролю якості та дотримання нормативних вимог є критично важливим в автомобільній промисловості. Розширене оптичне розпізнавання символів за допомогою штучного інтелекту забезпечує ефективне вилучення даних із записів контролю якості, сертифікатів і звітів про випробування.

Це дозволяє відстежувати показники якості в реальному часі, завчасно виявляти відхилення та оперативно вживати коригувальних заходів. Автоматизація на базі OCR спрощує процеси контролю якості, покращує відстеження та допомагає відповідати нормативним вимогам.

Гарантійне та післяпродажне обслуговування

Автомобільний ланцюжок створення вартості виходить за рамки виробництва та продажів і охоплює управління гарантіями та післяпродажне обслуговування. Розширене оптичне розпізнавання символів за допомогою штучного інтелекту може автоматизувати вилучення даних із претензій щодо гарантії, записів про обслуговування та форм відгуків клієнтів.

Це прискорює обробку гарантійних претензій, дозволяє проактивно виявляти проблеми з продуктом і підтримує ефективне вирішення проблем клієнтів.

Автоматизація на основі оптичного розпізнавання символів підвищує точність даних, прискорює час відповіді та дозволяє виробникам надавати чудові післяпродажні послуги, підвищуючи задоволеність клієнтів і лояльність.

Відділи кредиторської заборгованості та фінансів

Технологія оптичного розпізнавання символів (OCR) покращує фінансові та бухгалтерські процеси в автомобільному ланцюжку створення вартості. Технологія AI-OCR значно підвищує ефективність і точність шляхом автоматизації вилучення даних з різних фінансових документів, таких як фінансові звіти, контракти з постачальниками, замовлення клієнтів і рахунки-фактури.

Удосконалені алгоритми, які використовуються в оптичному розпізнаванні символів за допомогою штучного інтелекту, можуть точно фіксувати відповідну інформацію, включаючи умови оплати, деталі ціни та платіжні адреси, що дозволяє організаціям оптимізувати обробку рахунків-фактур і зменшити потребу в ручному введенні даних.

Інтеграція технології оптичного розпізнавання символів у фінансові системи полегшує зіставлення даних і покращує точність ведення фінансових записів. Така автоматизація економить час і ресурси, а також дозволяє організаціям проводити кращий фінансовий аналіз, прогнозувати та приймати рішення на основі точних даних у реальному часі.

Поєднання оптичного розпізнавання тексту за допомогою штучного інтелекту та фінансових процесів дає змогу зацікавленим сторонам у автомобільному ланцюжку створення вартості оптимізувати свої фінансові операції та приймати обґрунтовані бізнес-рішення.

Процеси виробництва та складання

Розширене оптичне розпізнавання символів за допомогою штучного інтелекту приносить користь автомобілебудуванню, вилучаючи дані з технічних креслень, інструкцій і описів матеріалів.

Він інтегрується з CAD і MES, автоматизуючи вилучення даних, зменшуючи кількість помилок і прискорюючи виробництво. Це забезпечує точну інформацію для монтажників, підвищуючи ефективність і мінімізуючи помилки.

Наномережі проти. Традиційні методи

Традиційні методи оптичного розпізнавання символів використовують такі методи комп’ютерного зору, як порогове значення та визначення контурів, щоб виділити символи із зображення. Однак технологія OCR охопила глибокі нейронні мережі.

Ці мережі навчаються на великій кількості даних, що дозволяє їм точно знаходити та розпізнавати текст на зображеннях із високою точністю.

Python пропонує кілька відкритих бібліотек OCR, зокрема Tesseract, TensorFlow Attention OCR і Kraken OCR. Tesseract широко використовується в спільноті з відкритим вихідним кодом і використовує механізм згортки та рекурентної нейронної мережі, що робить його придатним для послідовних даних.

З іншого боку, OCR уваги використовує механізми уваги, щоб покращити довготривале навчання залежностей, що призводить до кращої продуктивності, ніж Tesseract. Однак використання оптичного розпізнавання символів уваги з TensorFlow може потребувати крутішої кривої навчання.

Альтернативою, яку варто розглянути, є Nanonets OCR API, який надає інтуїтивно зрозуміле рішення для побудови користувальницьких моделей і отримання прогнозів без значного машинного навчання чи досвіду OCR.

Розглядаючи безпеку онлайн-послуг оптичного розпізнавання символів, оберіть надійну службу, яка стабільно забезпечує високу точність протягом розумного періоду часу. API Nanonets OCR вирішує цю проблему, надаючи чудові моделі машинного навчання, навчені на різноманітних даних, забезпечуючи високу точність.

Крім того, Nanonets пропонує гнучкість для розгортання моделей у хмарі за допомогою образів Docker або локально, обслуговуючи організації з різними вимогами до чутливості даних і конфіденційності.

Хоча доступно кілька опцій програмного забезпечення OCR, наприклад Abby FineReader і Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets виділяється як конкурентне рішення.

На відміну від багатьох програмних пакетів, Nanonets дозволяє користувачам налаштовувати моделі відповідно до своїх потреб. Крім того, Nanonets є надійним при роботі з зображеннями з різними проблемами, такими як розмитість, шум, нахил тексту та різні розміри та формати шрифтів. Ця адаптивність дозволяє Nanonets забезпечувати високоточні результати з неймовірною швидкістю.

Висновок

Застосування технології оптичного розпізнавання тексту (OCR) широке та різноманітне за межами автомобільного сектору. Його можна використовувати для виявлення номерних знаків, щоб забезпечити дотримання правил дорожнього руху, посилити безпеку або відстежувати автомобілі на стоянках.

OCR також є цінним для оцифрування та забезпечення можливості пошуку юридичних документів, автоматичного вилучення таблиць із документів, аналізу банківських документів, оцифрування медичних записів, автоматизації обробки рахунків-фактур тощо.

Впровадження Nanonets OCR може покращити економію коштів. Автоматизуючи оцифрування рахунків-фактур, Nanonets може скоротити час обробки вимог на 90%.

Точність може бути дещо нижчою, ніж рецензенти, але зменшення кількості рецензентів вручну та кількості необхідних проходів призводить до зниження витрат на 50%. Це дає працівникам більш цікаві завдання.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання