المدونة

الصفحة الرئيسية / المدونة / إعادة اختراع إدارة بيانات سلسلة التوريد من خلال استخراج بيانات المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

إعادة ابتكار إدارة بيانات سلسلة التوريد باستخدام تقنية استخراج بيانات المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

3rd أبريل، 2024

أطلق العنان للإمكانات الكاملة لبيانات سلسلة التوريد الخاصة بك من خلال استخراج بيانات المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي وأطلق العنان لكفاءة ودقة وميزة تنافسية غير مسبوقة!

يمكن أن يكون التنقل في العالم المعقد لبيانات سلسلة التوريد أمرًا مربكًا ، خاصةً عند التعامل مع كميات هائلة من المعلومات غير المنظمة وشبه المنظمة. غالبًا ما تكافح طرق استخراج البيانات التقليدية لمواكبة الحجم المتزايد باستمرار من البيانات.

أدخل الذكاء الاصطناعي (AI) ، وهو مغير قواعد اللعبة الذي تم إعداده لإحداث ثورة في الطريقة التي تتعامل بها المؤسسات مع استخراج بيانات المستندات في إدارة سلسلة التوريد. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمهنيين في هذا المجال الآن إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبيانات سلسلة التوريد الخاصة بهم ، مما يجعل عمليات الاستخراج المعقدة أمرًا سهلاً. إن تأثير الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد مدعوم بأرقام مثيرة للإعجاب. أ غارتنر تتوقع الدراسة أنه خلال عام 2024 ، ستستثمر 50٪ من مؤسسات سلسلة التوريد في التطبيقات التي تدعم الذكاء الاصطناعي وقدرات التحليل المتقدمة.

دعنا نتعمق في استخراج مستندات سلسلة التوريد ، ونفهم التحديات التي تواجهها ، ونناقش أفضل الطرق لضمان السلاسة معالجة الملف.

فك تشفير وثائق سلسلة التوريد المتنوعة

يحتوي النظام البيئي لسلسلة التوريد على مجموعة متنوعة من المستندات ، كل منها مليء بالبيانات الهامة التي تلعب دورًا أساسيًا في إدارة عمليات الأعمال وتحسينها. دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض أكثر أنواع المستندات شيوعًا في صناعة سلسلة التوريد وأهميتها.

الفواتير وأوامر الشراء

الفواتير وأوامر الشراء (POs) هي شريان الحياة لسلسلة التوريد ، لأنها تسهل تبادل السلع والخدمات بين الموردين والعملاء. توضح الفواتير تفاصيل المنتجات أو الخدمات المقدمة وكمياتها وأسعارها ، بينما أوامر الشراء هي طلبات رسمية يقدمها المشترون لشراء سلع أو خدمات معينة. يعد استخراج البيانات الدقيقة من هذه المستندات أمرًا بالغ الأهمية لضمان سلاسة المعاملات وإدارة علاقات البائعين والحفاظ على سجلات مالية دقيقة.

مستندات الشحن والاستلام

مستندات الشحن والاستلام ، مثل سندات الشحن وإيصالات التعبئة ومذكرات التسليم ، تعمل كسجلات أساسية لجانب النقل والخدمات اللوجستية لإدارة سلسلة التوريد. تحتوي هذه المستندات على معلومات حيوية حول تفاصيل الشحنة ، بما في ذلك الناقل والمرسل والمتلقي وأوصاف العنصر والكميات. يعد استخراج هذه البيانات وإدارتها بكفاءة أمرًا أساسيًا لضمان نقل البضائع وتسليمها بدقة وفي الوقت المحدد ووفقًا للوائح المختلفة.

تقارير الجرد والتنبؤات

تعد إدارة المخزون مكونًا حاسمًا في عمليات سلسلة التوريد ، وهي تعتمد بشكل كبير على بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب من تقارير المخزون والتنبؤات. توفر هذه المستندات رؤى مهمة حول حالة مستويات المخزون والطلب على المنتج ودوران المخزون. من خلال استخراج البيانات من تقارير المخزون والتنبؤات ، يمكن للشركات الحصول على رؤى قيمة لاتخاذ قرارات مستنيرة حول إعادة الترتيب وتجديد المخزون وتخطيط الطلب. يساعد هذا في تقليل مخاطر نفاد المخزون أو الإفراط في التخزين ، مما يساهم في النهاية في تحسين كفاءة سلسلة التوريد وربحيتها.

التنقل في حواجز الطرق لاستخراج البيانات في إدارة بيانات سلسلة التوريد

نظرًا لأن صناعة سلسلة التوريد تزدهر على ثروة من البيانات ، يجب على المؤسسات التغلب على العديد من التحديات عند استخراج معلومات قيمة من المستندات. دعنا نستكشف بعض أبرز العقبات في استخراج بيانات المستندات لوظائف سلسلة التوريد وكيف تؤثر على العمليات.

التعامل مع بيانات سلسلة التوريد غير المنظمة وشبه المنظمة

يأتي جزء كبير من مستندات سلسلة التوريد ، مثل الفواتير وأوامر الشراء ووثائق الشحن ، في تنسيقات غير منظمة أو شبه منظمة. هذا يجعل من الصعب استخراج البيانات باستخدام طرق الاستخراج التقليدية القائمة على القواعد ، لأنها تتطلب أنماطًا وهياكل متسقة لتعمل بفعالية. وبالتالي ، تصبح إدارة البيانات غير المهيكلة وشبه المنظمة تحديًا كبيرًا ، حيث تتطلب وقتًا إضافيًا وموارد وخبرات لضمان الاستخراج الدقيق والفعال.

العمليات اليدوية المستهلكة للوقت

الاستخراج اليدوي للبيانات ، على الرغم من كونه طريقة منتشرة ، يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً بشكل لا يصدق ويتطلب عمالة مكثفة. غالبًا ما يجد محترفو سلسلة التوريد أنفسهم يبحثون في أكوام من المستندات ، ويدخلون البيانات يدويًا في أنظمة أو جداول بيانات مختلفة. لا تستهلك هذه العملية الشاقة وقتًا وموارد ثمينين فحسب ، بل تحوّل أيضًا التركيز بعيدًا عن المهام الأكثر إستراتيجية وذات القيمة المضافة. نتيجة لذلك ، تخاطر المؤسسات بفقدان قدرتها التنافسية في مشهد سوق دائم التطور.

نتائج غير دقيقة وعرضة للخطأ

استخراج البيانات يدويًا عرضة بطبيعته للخطأ البشري ، مما يؤدي إلى عدم الدقة والتضارب في البيانات المستخرجة. يمكن أن يكون لهذه الأخطاء عواقب بعيدة المدى ، حيث تؤثر على كل شيء من السجلات المالية إلى إدارة المخزون والتخطيط اللوجستي. علاوة على ذلك ، يمكن أن تسبب عدم الدقة في البيانات تناقضات بين الأنظمة المختلفة ، مما يجعل من الصعب الحفاظ على مصدر واحد للحقيقة عبر المؤسسة. هذا النقص في البيانات الموثوقة يعيق صنع القرار المستنير ، مما يضعف في النهاية كفاءة وفعالية عمليات سلسلة التوريد.

استخراج بيانات منظمة العفو الدولية لسلسلة التوريد

تقنيات استخراج بيانات سلسلة التوريد: لمحة

يمتلك المتخصصون في سلسلة التوريد عددًا لا يحصى من تقنيات استخراج بيانات المستندات تحت تصرفهم. تأتي كل طريقة مع مجموعة من المزايا والعيوب الخاصة بها. دعنا نتعمق في الأساليب الأكثر شيوعًا وكيف تتراكم مع بعضها البعض.

إدخال البيانات اليدوي

النهج التقليدي ل وثيقة استخراج البيانات، الإدخال اليدوي للبيانات ، يتضمن الأفراد الذين يقومون بمسح المستندات بدقة وإدخال المعلومات الضرورية يدويًا في نظام معين أو جدول بيانات. في حين أن هذه الطريقة قد تكون مناسبة للعمليات الصغيرة ، إلا أنها كثيفة العمالة وتستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ البشري ، مما يجعلها أقل من مثالية للمؤسسات الكبيرة التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

التعرف الضوئي على الحروف (OCR)

تأخذ تقنية التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) عملية استخراج البيانات خطوة إلى الأمام عن طريق تحويل النص المطبوع أو المكتوب بخط اليد إلى نص مشفر آليًا. يسمح هذا بالاستخراج الآلي للمعلومات من المستندات ، مما يقلل بشكل كبير من العمل اليدوي المتضمن. على الرغم من أن التعرف الضوئي على الحروف يعد تحسنًا كبيرًا عن الإدخال اليدوي للبيانات ، إلا أنه لا يخلو من قيوده. تكافح التقنية مع الصور ذات الجودة الرديئة أو تنسيق النص غير المتسق ، كما أنها محدودة في التعامل مع البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة.

استخراج بيانات المستند المستند إلى الذكاء الاصطناعي

يعد استخراج بيانات المستندات المستند إلى الذكاء الاصطناعي أسلوبًا متطورًا يستفيد من قوة الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي لاستخراج المعلومات من مجموعة متنوعة من تنسيقات المستندات. توفر هذه الطريقة مستوى جديدًا من الكفاءة والدقة لعملية استخراج البيانات ، مما يجعلها الخيار المفضل للعديد من المؤسسات في صناعة سلسلة التوريد. فيما يلي بعض تقنيات استخراج بيانات المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي:

  • معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يسمح البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر بفهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية بطريقة ذات مغزى وقيمة. يمكن أن يستخرج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) البيانات من المستندات ذات النصوص الثقيلة بشكل فعال ، ولكنه قد لا يكون بنفس الكفاءة عند التعامل مع البيانات المنظمة في الجداول أو الفواتير.
  • التعرف على الصور ومعالجتها: يمكن لتقنيات التعرف على الصور ومعالجتها التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تحديد عناصر بيانات محددة واستخراجها من الصور أو المستندات الممسوحة ضوئيًا. ومع ذلك ، يمكن أن يواجهوا صعوبات مع تخطيطات المستندات المعقدة أو غير المتسقة ، وهي شائعة في مستندات سلسلة التوريد.
  • إنشاء قالب AI: تتضمن هذه الطريقة المتقدمة لاستخراج بيانات المستندات المستند إلى الذكاء الاصطناعي الإنشاء التلقائي لقوالب الاستخراج باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. توليد قالب الذكاء الاصطناعي تم تصميمه للتعامل مع مجموعة واسعة من تنسيقات المستندات ، بما في ذلك البيانات غير المهيكلة وشبه المنظمة. إنه يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد اللازمين لإنشاء قوالب الاستخراج ويسمح بالتكيف السهل مع تخطيطات المستندات المختلفة.

يظهر إنشاء قالب الذكاء الاصطناعي باعتباره أكثر طرق استخراج بيانات المستندات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي فاعلية ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أنه يجمع بين أفضل جوانب البرمجة اللغوية العصبية وتقنيات التعرف على الصور والمعالجة.

احتضان مستقبل إدارة بيانات سلسلة التوريد

في سوق عالمي سريع التطور ، يعد تبني استخراج بيانات المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد ميزة تنافسية ؛ إنها ضرورة استراتيجية.

من خلال دمج التقنيات التي يحركها الذكاء الاصطناعي مثل توليد قوالب الذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد ، يمكن للشركات التغلب على التحديات المرتبطة بأساليب استخراج البيانات التقليدية وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبيانات سلسلة التوريد الخاصة بهم.

لذا ، اتخذ قفزة وقم بإحداث ثورة في ممارسات إدارة بيانات سلسلة التوريد الخاصة بك من خلال استخراج بيانات المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي - المستقبل هو الآن!

تبسيط استخراج بيانات سلسلة التوريد باستخدام Astera ReportMiner

Astera ReportMiner هو حل قوي قائم على الذكاء الاصطناعي ومصمم خصيصًا لصناعة سلسلة التوريد والذي يبسط المهمة المعقدة لاستخراج البيانات من مجموعة واسعة من مستندات سلسلة التوريد. بفضل واجهته البديهية والتي لا تحتوي على رمز ، يمكن للشركات أتمتة عمليات استخراج البيانات الخاصة بها بسهولة والتخلص من الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا.

من الفواتير وأوامر الشراء إلى مستندات الشحن وتقارير المخزون ، ReportMiner يمكنه التقاط البيانات بدقة من أي مستند غير منظم أو شبه منظم وتحويله إلى تنسيق منظم. يؤدي هذا إلى تقليل الأخطاء وزيادة الدقة ، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل في إدارة سلسلة التوريد.

Astera ReportMiner يبسط عمليات إدارة المستندات في سلسلة التوريد الخاصة بك ، ويقلل من الوقت والتكاليف ، ويحافظ على ميزة تنافسية في مشهد السوق المتطور باستمرار.

جرب ReportMiner أو التحدث إلينا فريق المبيعات حول متطلباتك في إدارة بيانات سلسلة التوريد.

ربما يعجبك أيضا
كيفية تحميل البيانات من AWS S3 إلى Snowflake
أتمتة عملية استخراج بيانات النماذج الضريبية في 5 خطوات سهلة
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال