OCR đang chuyển đổi chuỗi giá trị ô tô như thế nào

OCR đang chuyển đổi chuỗi giá trị ô tô như thế nào

Dấu thời gian: ngày 27 tháng 2023 năm 5 53:XNUMX sáng
OCR đang chuyển đổi chuỗi giá trị ô tô Thông minh dữ liệu PlatoBlockchain như thế nào. Tìm kiếm dọc. Ái.

Ngành công nghiệp ô tô hoạt động trong một chuỗi giá trị phức tạp tạo ra một lượng lớn tài liệu, dữ liệu và thông tin. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) trong ngành công nghiệp ô tô là rất quan trọng để thiết lập luồng dữ liệu và liên lạc hiệu quả trong toàn bộ chuỗi.

Ngoài việc tạo thuận lợi cho việc quản lý dữ liệu, việc xử lý tài liệu hiệu quả cho phép tích hợp các hệ thống không đồng nhất như ERP, WRM, SCM và CRM, trao quyền cho việc ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy kinh doanh thông minh trong lĩnh vực này.

Trước những yếu tố này, việc quản lý và xử lý tài liệu/dữ liệu kỹ thuật số đã trở nên tối quan trọng. Không ngạc nhiên, thị trường quản lý dữ liệu ô tô đã giá trị ở mức 1.58 tỷ USD vào năm 2021, được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ, bao gồm việc giới thiệu các ứng dụng dựa trên AI, máy học, dữ liệu lớn và Internet vạn vật (IoT).

Bài viết này sẽ xem xét ý nghĩa của việc số hóa và xử lý tài liệu tự động. Chúng tôi sẽ tập trung vào các công cụ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) tiên tiến trong chuỗi giá trị ô tô.

Tại sao việc xử lý tài liệu lại quan trọng trong chuỗi giá trị ô tô?

Hoạt động hiệu quả của ngành công nghiệp ô tô phụ thuộc rất nhiều vào một loạt các tài liệu phục vụ các vai trò quan trọng.

Các tài liệu này bao gồm thông số kỹ thuật sản phẩm, bản vẽ kỹ thuật, hóa đơn vật liệu, hồ sơ kiểm soát chất lượng, hợp đồng nhà cung cấp, hướng dẫn sản xuất, chứng nhận tuân thủ, đơn đặt hàng của khách hàng, v.v.

Ngoài ra, các tài liệu kế toán, chẳng hạn như đơn đặt hàng, hóa đơn, biên bản kiểm kê, phiếu giao hàng, phiếu đóng gói, vận đơn hàng không, hóa đơn vận chuyển và vận đơn, phải được xử lý tỉ mỉ ở các giai đoạn khác nhau trong toàn bộ chuỗi giá trị.

Tài liệu và dữ liệu thường nằm rải rác giữa các bộ phận, các bên liên quan, khách hàng và đối tác thuê ngoài và được lưu trữ ở nhiều định dạng khác nhau. Gia công phần mềm và sáp nhập cũng có thể làm phức tạp việc quản lý tài liệu. Do đó, các bên liên quan trong lĩnh vực ô tô cần trợ giúp về các hoạt động quản lý và xử lý tài liệu.

Việc xử lý tài liệu hiệu quả đảm bảo rằng dữ liệu liên quan luôn sẵn có cho nhân viên được ủy quyền tại bất kỳ điểm nào trong chuỗi giá trị, thúc đẩy quá trình ra quyết định theo thời gian thực, nâng cao hiệu quả và nâng cao khả năng hiển thị dữ liệu.

Với các kỹ thuật xử lý tài liệu hiệu quả hiện có, tất cả các bên liên quan trong lĩnh vực này có thể khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của họ, tối ưu hóa quy trình công việc và thúc đẩy đổi mới.

Xử lý tài liệu hiệu quả cho phép đa dạng hóa nhà cung cấp, tăng cường khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, quản lý chi phí, tối ưu hóa vận chuyển, kiểm soát hàng tồn kho, nuôi dưỡng mối quan hệ khách hàng và tạo điều kiện đồng bộ hóa dữ liệu hợp tác.

Tự động hóa xử lý tài liệu trong chuỗi giá trị ô tô

Cho đến đầu những năm 2000, việc lưu trữ tài liệu giấy là một thực tế phổ biến. Khi công nghệ tiên tiến, các công cụ kỹ thuật số như bảng tính và email đã thay thế nhu cầu về tài liệu vật lý.

Tuy nhiên, dữ liệu trong các tài liệu này vẫn phải được nhập thủ công, dẫn đến quá trình xử lý tốn nhiều thời gian và dễ sai sót. Nó có thể dẫn đến các quy trình công việc bị phân mảnh, khó quản lý hơn so với các hệ thống lưu trữ đơn giản hơn trước đây, đặc biệt là khi xem xét mức độ phức tạp và khối lượng lớn tài liệu cũng như dữ liệu được tạo trong chuỗi giá trị ô tô.

Các phương pháp Nhận dạng ký tự quang học (OCR) dựa trên mẫu truyền thống đã giúp giảm nhẹ bằng cách trích xuất tất cả văn bản từ tài liệu. Tuy nhiên, không có sự khác biệt dựa trên mức độ liên quan hoặc tầm quan trọng. Lấy thông tin cần thiết từ văn bản trích xuất này vẫn cần nỗ lực của con người, thêm vào khối lượng công việc tổng thể.

Thế hệ tiếp theo của OCR, được gọi là OCR theo vùng, đã cải thiện điều này bằng cách trích xuất dữ liệu cụ thể từ các vùng hoặc khu vực được xác định trước của tài liệu theo các quy tắc đặt trước. Mặc dù điều này đã nâng cao hiệu quả ở một mức độ nào đó, nhưng nó vẫn dựa vào các mẫu được xác định trước và thiếu khả năng thích ứng với các bố cục tài liệu khác nhau.

Gần đây, các công cụ OCR như Nanonet đã phát triển để kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). Các giải pháp OCR nâng cao này có thể chuyển đổi văn bản thành dữ liệu được phân loại một cách thông minh, nhận dạng các mẫu và cấu trúc trong tài liệu.

Họ cũng có thể phát hiện và khắc phục lỗi trong quá trình chuyển đổi. Nó sẽ nâng cao hơn nữa độ chính xác và độ tin cậy.

Giải pháp OCR nâng cao dựa trên AI cho lĩnh vực ô tô

Ngành công nghiệp ô tô có lịch sử lâu dài trong việc áp dụng tự động hóa, kể từ khi Ford giới thiệu công nghệ tự động hóa. dây chuyền lắp ráp 1913.

Các bên liên quan khác nhau sử dụng tự động hóa cho các mục đích khác nhau, chẳng hạn như sản xuất và lắp ráp các bộ phận, tự động hóa hồ sơ khách hàng hoặc hợp lý hóa các quy trình thanh toán. Các bên liên quan cũng có thể hưởng lợi bằng cách tự động xử lý tài liệu và trích xuất dữ liệu.

Mọi hoạt động trên tất cả các nút chuỗi đều liên quan đến nhiều tài liệu và quy trình đối chiếu thông tin này thủ công tiêu tốn thời gian và nguồn lực đáng kể, cuối cùng không sử dụng đúng mức hoặc tạo gánh nặng cho tài năng con người của công ty.

Các giải pháp OCR được tăng cường bởi AI giúp tự động hóa việc trích xuất và quản lý dữ liệu từ các tài liệu phi cấu trúc. Không giống như các hệ thống OCR truyền thống yêu cầu các mẫu được xác định trước cho từng loại tài liệu, OCR dựa trên AI tận dụng các thuật toán máy học để phân tích và trích xuất dữ liệu từ các định dạng và cấu trúc tài liệu đa dạng.

Ban đầu, OCR nhận dạng và chuyển đổi văn bản từ hình ảnh hoặc tài liệu được quét thành văn bản có thể đọc được bằng máy. Các kỹ thuật NLP sau đó được áp dụng để xác định và trích xuất dữ liệu liên quan, chẳng hạn như tên, địa chỉ, ngày và số. Các thuật toán ML đóng một vai trò quan trọng bằng cách được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm các tài liệu được dán nhãn để nhận dạng và trích xuất thông tin hoặc trường cụ thể từ hóa đơn, biểu mẫu hoặc hợp đồng.

Một ưu điểm khác của OCR dựa trên AI là khả năng cung cấp kết quả tức thì. Các hệ thống này có thể nhanh chóng xử lý tài liệu và tạo kết quả đầu ra trong vòng vài giây, cho phép đưa ra quyết định theo thời gian thực và thời gian phản hồi nhanh hơn.

Tốc độ này rất quan trọng trong ngành ô tô năng động, nơi xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác là điều cần thiết để duy trì hoạt động hiệu quả và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

OCR dựa trên AI cũng có thể tích hợp với nhiều hệ thống. Chúng có thể tích hợp với nhiều ứng dụng phần mềm, cơ sở dữ liệu và hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) trong chuỗi giá trị ô tô. Nó cho phép luồng dữ liệu trôi chảy giữa các hệ thống khác nhau, loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu thủ công và giảm nguy cơ xảy ra lỗi và chậm trễ.

Hơn nữa, các OCR dựa trên AI có các công cụ quyết định có thể học được có thể mô phỏng quy trình làm việc của con người. Họ được đào tạo để hiểu các quy tắc, yêu cầu và quy trình công việc cụ thể của doanh nghiệp, cho phép họ đưa ra quyết định thông minh trong giai đoạn xử lý tài liệu.

Ngoài ra, các hệ thống này có thể học hỏi từ phản hồi của con người, liên tục cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chúng theo thời gian. Quá trình học lặp đi lặp lại này nâng cao hiệu suất của hệ thống OCR và đảm bảo kết quả nhất quán và đáng tin cậy.

Việc sử dụng OCR được tăng cường bởi AI trong chuỗi giá trị ô tô.

Quản lý kho

Quản lý hàng tồn kho đóng một vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô, đặc biệt đối với các nhà sản xuất và nhà cung cấp xử lý một loạt các bộ phận và linh kiện. Công nghệ AI-OCR xác định và theo dõi các mặt hàng này bằng cách đọc mã vạch, số sê-ri hoặc nhãn sản phẩm.

Bằng cách kết hợp công nghệ OCR vào các quy trình quản lý hàng tồn kho, các lỗi thủ công sẽ giảm và hiệu quả của chuỗi cung ứng được nâng cao, cải thiện hoạt động tổng thể.

Quản lý chuỗi cung ứng

OCR được tăng cường bởi AI đóng một vai trò quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng bằng cách tự động hóa quá trình xử lý các tài liệu khác nhau. Chẳng hạn, nó có thể trích xuất dữ liệu từ đơn đặt hàng, hóa đơn, phiếu giao hàng và vận đơn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý hàng tồn kho, thực hiện đơn hàng và điều phối hậu cần chính xác.

OCR có thể nhanh chóng nắm bắt thông tin cần thiết như mã sản phẩm, số lượng và ngày giao hàng, cho phép tích hợp với hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP). Nó hợp lý hóa quy trình mua sắm, tăng cường khả năng hiển thị và giảm rủi ro sai sót cũng như chậm trễ trong chuỗi cung ứng.

Kiểm soát chất lượng và Tuân thủ

Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng và tuân thủ quy định là rất quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô. OCR được tăng cường bởi AI cho phép trích xuất dữ liệu hiệu quả từ hồ sơ kiểm soát chất lượng, chứng nhận và báo cáo thử nghiệm.

Nó cho phép theo dõi thời gian thực các số liệu chất lượng, xác định sớm các sai lệch và hành động khắc phục kịp thời. Tự động hóa dựa trên OCR giúp đơn giản hóa các quy trình kiểm soát chất lượng, cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc và giúp đáp ứng các yêu cầu quy định.

Dịch vụ bảo hành và hậu mãi

Chuỗi giá trị ô tô mở rộng ra ngoài sản xuất và bán hàng để bao gồm các dịch vụ quản lý bảo hành và hậu mãi. OCR được tăng cường bởi AI có thể tự động trích xuất dữ liệu từ yêu cầu bảo hành, hồ sơ dịch vụ và biểu mẫu phản hồi của khách hàng.

Nó đẩy nhanh quá trình xử lý các yêu cầu bảo hành, cho phép chủ động xác định các vấn đề về sản phẩm và hỗ trợ giải quyết hiệu quả các mối quan tâm của khách hàng.

Tự động hóa được hỗ trợ bởi OCR nâng cao độ chính xác của dữ liệu, tăng tốc thời gian phản hồi và cho phép các nhà sản xuất cung cấp dịch vụ hậu mãi vượt trội, cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Tài khoản phải trả và Sở Tài chính

Công nghệ OCR được tăng cường bởi AI giúp tăng cường các quy trình tài chính và kế toán trong chuỗi giá trị ô tô. Công nghệ AI-OCR cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác bằng cách tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu tài chính khác nhau như báo cáo tài chính, hợp đồng nhà cung cấp, đơn đặt hàng của khách hàng và hóa đơn.

Các thuật toán nâng cao được sử dụng trong OCR được tăng cường bởi AI có thể thu thập chính xác thông tin liên quan, bao gồm điều khoản thanh toán, chi tiết giá cả và địa chỉ thanh toán, cho phép các tổ chức hợp lý hóa quy trình xử lý hóa đơn và giảm nhu cầu nhập dữ liệu thủ công.

Việc tích hợp công nghệ OCR với các hệ thống tài chính tạo điều kiện thuận lợi cho việc đối chiếu dữ liệu và cải thiện độ chính xác của việc lưu giữ hồ sơ tài chính. Quá trình tự động hóa này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời cho phép các tổ chức tiến hành phân tích tài chính, dự báo và ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu chính xác và theo thời gian thực.

Việc kết hợp OCR được tăng cường bởi AI với các quy trình tài chính sẽ trao quyền cho các bên liên quan trong chuỗi giá trị ô tô để tối ưu hóa hoạt động tài chính của họ và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.

Quy trình sản xuất và lắp ráp

OCR được tăng cường bởi AI mang lại lợi ích cho ngành sản xuất ô tô bằng cách trích xuất dữ liệu từ các bản vẽ kỹ thuật, hướng dẫn và hóa đơn vật liệu.

Nó tích hợp với CAD và MES, tự động trích xuất dữ liệu, giảm lỗi và tăng tốc độ sản xuất. Nó đảm bảo thông tin chính xác cho công nhân lắp ráp, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu sai sót.

Nanonet Vs. Phương pháp truyền thống

Các phương pháp OCR truyền thống sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện ngưỡng và đường viền để tách các ký tự khỏi hình ảnh. Tuy nhiên, công nghệ OCR đã bao gồm các mạng lưới thần kinh sâu.

Các mạng này được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu, cho phép chúng định vị và nhận dạng chính xác văn bản trong hình ảnh với độ chính xác cao.

Python cung cấp một số thư viện OCR nguồn mở, bao gồm Tesseract, TensorFlow chú ý OCR và Kraken OCR. Tesseract được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng nguồn mở và sử dụng cơ chế mạng thần kinh tích chập cộng với tái phát, làm cho nó phù hợp với dữ liệu tuần tự.

Mặt khác, OCR chú ý sử dụng các cơ chế chú ý để cải thiện khả năng học phụ thuộc tầm xa, dẫn đến hiệu suất tốt hơn Tesseract. Tuy nhiên, việc sử dụng OCR chú ý với TensorFlow có thể yêu cầu đường cong học tập dốc hơn.

Một giải pháp thay thế đáng xem xét là Nanonets OCR API, cung cấp giải pháp trực quan để xây dựng các mô hình tùy chỉnh và thu được các dự đoán mà không cần chuyên môn sâu về máy học hoặc OCR.

Khi xem xét tính an toàn của dịch vụ OCR trực tuyến, hãy chọn dịch vụ đáng tin cậy luôn mang lại độ chính xác cao trong khung thời gian hợp lý. API Nanonets OCR giải quyết mối lo ngại này bằng cách cung cấp các mô hình học máy ưu việt được đào tạo trên dữ liệu đa dạng, đảm bảo độ chính xác cao.

Hơn nữa, Nanonets cung cấp sự linh hoạt để triển khai các mô hình trên đám mây bằng cách sử dụng hình ảnh Docker hoặc tại chỗ, phục vụ cho các tổ chức có các yêu cầu về quyền riêng tư và độ nhạy dữ liệu khác nhau.

Mặc dù có sẵn một số tùy chọn phần mềm OCR, chẳng hạn như Abby FineReader và Adobe Acrobat Pro DC, Nanonets nổi bật như một giải pháp cạnh tranh.

Không giống như nhiều gói phần mềm, Nanonets cho phép người dùng tùy chỉnh các mô hình theo nhu cầu của họ. Ngoài ra, Nanonets rất mạnh mẽ khi xử lý hình ảnh với các thách thức khác nhau như độ mờ, nhiễu, văn bản bị nghiêng cũng như các kích thước và định dạng phông chữ khác nhau. Khả năng thích ứng này cho phép Nanonet mang lại kết quả có độ chính xác cao với tốc độ đáng kinh ngạc hơn.

Kết luận

Các ứng dụng của công nghệ OCR rất phong phú và đa dạng ngoài lĩnh vực ô tô. Nó có thể được sử dụng để phát hiện biển số nhằm thực thi các quy tắc giao thông, tăng cường an ninh hoặc theo dõi ô tô trong bãi đậu xe.

OCR cũng có giá trị để số hóa và làm cho các tài liệu pháp lý có thể tìm kiếm được, tự động trích xuất các bảng từ tài liệu, phân tích các tài liệu liên quan đến ngân hàng, số hóa hồ sơ chăm sóc sức khỏe, tự động xử lý hóa đơn, v.v.

Việc triển khai Nanonets OCR có thể cải thiện tiết kiệm chi phí. Bằng cách tự động hóa số hóa hóa đơn, Nanonets có thể giảm 90% thời gian xử lý yêu cầu.

Độ chính xác có thể thấp hơn một chút so với người đánh giá con người, nhưng việc giảm số lượng người đánh giá thủ công và số lần vượt qua cần thiết giúp giảm 50% chi phí. Nó cung cấp cho nhân viên những nhiệm vụ hấp dẫn hơn.

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học