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Reinvención de la gestión de datos de la cadena de suministro con extracción de datos de documentos impulsada por IA

3rd abril, 2024

¡Desbloquee todo el potencial de los datos de su cadena de suministro con la extracción de datos de documentos impulsada por IA y libere una eficiencia, precisión y ventaja competitiva sin precedentes!

Navegar por el complejo mundo de los datos de la cadena de suministro puede ser abrumador, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de información no estructurada y semiestructurada. Los métodos de extracción de datos convencionales a menudo tienen dificultades para mantenerse al día con el volumen cada vez mayor de datos.

Ingrese a la inteligencia artificial (IA), un cambio de juego que está configurado para revolucionar la forma en que las organizaciones manejan la extracción de datos de documentos en la gestión de la cadena de suministro. Con IA, los profesionales en el campo ahora pueden desbloquear todo el potencial de los datos de su cadena de suministro, haciendo que las extracciones complejas sean muy sencillas. El impacto de la IA en la gestión de la cadena de suministro está respaldado por números impresionantes. A Gartner El estudio predice que hasta 2024, el 50% de las organizaciones de la cadena de suministro invertirán en aplicaciones que admitan inteligencia artificial y capacidades analíticas avanzadas.

Profundicemos en la extracción de documentos de la cadena de suministro, comprendamos sus desafíos y analicemos las mejores formas de garantizar una Procesamiento de documentos.

Decodificación de diversos documentos de la cadena de suministro

El ecosistema de la cadena de suministro tiene una amplia variedad de documentos, cada uno repleto de datos críticos que juegan un papel esencial en la gestión y optimización de las operaciones comerciales. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los tipos de documentos más comunes en la industria de la cadena de suministro y su importancia.

Facturas y Órdenes de Compra

Las facturas y órdenes de compra (PO) son el alma de la cadena de suministro, ya que facilitan el intercambio de bienes y servicios entre proveedores y clientes. Las Facturas detallan los productos o servicios provistos, sus cantidades y precios, mientras que las órdenes de compra son solicitudes oficiales realizadas por los compradores para adquirir bienes o servicios específicos. La extracción de datos precisos de estos documentos es crucial para garantizar transacciones fluidas, administrar las relaciones con los proveedores y mantener registros financieros precisos.

Documentos de envío y recepción

Los documentos de envío y recepción, como los conocimientos de embarque, los albaranes y las notas de entrega, sirven como registros esenciales para el aspecto de transporte y logística de la gestión de la cadena de suministro. Estos documentos contienen información vital sobre los detalles del envío, incluido el transportista, el remitente y el destinatario, las descripciones de los artículos y las cantidades. La extracción y gestión eficiente de estos datos es clave para garantizar que los bienes se transporten y entreguen con precisión, a tiempo y de conformidad con diversas normativas.

Informes de inventario y pronósticos

La gestión de inventario es un componente crítico de las operaciones de la cadena de suministro y depende en gran medida de datos precisos y oportunos de los informes y pronósticos de inventario. Estos documentos brindan información crucial sobre el estado de los niveles de existencias, la demanda de productos y la rotación de inventario. Al extraer datos de los informes y pronósticos de inventario, las empresas pueden obtener información valiosa para tomar decisiones informadas sobre la reposición de pedidos, el reabastecimiento de existencias y la planificación de la demanda. Esto ayuda a reducir el riesgo de desabastecimiento o exceso de existencias y, en última instancia, contribuye a mejorar la eficiencia y la rentabilidad de la cadena de suministro.

Navegando los obstáculos de extracción de datos en la gestión de datos de la cadena de suministro

A medida que la industria de la cadena de suministro prospera con una gran cantidad de datos, las organizaciones deben superar varios desafíos al extraer información valiosa de los documentos. Exploremos algunos de los obstáculos más destacados en la extracción de datos de documentos para las funciones de la cadena de suministro y cómo afectan las operaciones.

Manejo de datos de la cadena de suministro no estructurados y semiestructurados

Una parte importante de los documentos de la cadena de suministro, como facturas, órdenes de compra y documentos de envío, vienen en formatos no estructurados o semiestructurados. Esto dificulta la extracción de datos utilizando métodos de extracción tradicionales basados ​​en reglas, ya que requieren patrones y estructuras consistentes para funcionar de manera efectiva. En consecuencia, la gestión de datos no estructurados y semiestructurados se convierte en un gran desafío, ya que exige tiempo, recursos y experiencia adicionales para garantizar una extracción precisa y eficiente.

Procesos manuales que consumen mucho tiempo

La extracción manual de datos, aunque es un método frecuente, puede consumir mucho tiempo y mucho trabajo. Los profesionales de la cadena de suministro a menudo se encuentran revisando montones de documentos, ingresando datos manualmente en varios sistemas u hojas de cálculo. Este tedioso proceso no solo consume tiempo y recursos valiosos, sino que también desvía la atención de tareas más estratégicas y de valor agregado. Como resultado, las organizaciones corren el riesgo de perder su ventaja competitiva en un panorama de mercado en constante evolución.

Resultados inexactos y propensos a errores

La extracción manual de datos es inherentemente susceptible al error humano, lo que genera imprecisiones e inconsistencias en los datos extraídos. Estos errores pueden tener consecuencias de gran alcance, afectando todo, desde los registros financieros hasta la gestión de inventario y la planificación logística. Además, las imprecisiones en los datos pueden causar discrepancias entre diferentes sistemas, lo que dificulta mantener una única fuente de información en toda la organización. Esta falta de datos confiables dificulta la toma de decisiones informadas y, en última instancia, perjudica la eficiencia y la eficacia de las operaciones de la cadena de suministro.

Extracción de datos de IA de la cadena de suministro

Técnicas de extracción de datos de la cadena de suministro: un vistazo

Los profesionales de la cadena de suministro tienen a su disposición una gran variedad de técnicas de extracción de datos de documentos. Cada método viene con su propio conjunto de ventajas e inconvenientes. Profundicemos en los enfoques más comunes y cómo se comparan entre sí.

Entrada de datos manual

El enfoque tradicional de extracción de datos de documentos, ingreso manual de datos, implica que las personas escaneen meticulosamente los documentos e ingresen manualmente la información necesaria en un sistema designado u hoja de cálculo. Si bien este método puede ser adecuado para operaciones a pequeña escala, requiere mucha mano de obra, consume mucho tiempo y es propenso a errores humanos, lo que lo hace menos que ideal para organizaciones más grandes que manejan grandes volúmenes de datos.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

La tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) lleva la extracción de datos un paso más allá al convertir texto impreso o escrito a mano en texto codificado por máquina. Esto permite la extracción automatizada de información de los documentos, reduciendo significativamente el trabajo manual involucrado. Aunque OCR es una mejora considerable con respecto a la entrada manual de datos, no deja de tener sus limitaciones. La tecnología lucha con imágenes de baja calidad o formato de texto inconsistente, y también está limitada en el manejo de datos no estructurados o semiestructurados.

Extracción de datos de documentos basada en IA

La extracción de datos de documentos basada en IA es un enfoque de vanguardia que aprovecha el poder de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático para extraer información de una amplia variedad de formatos de documentos. Este método aporta un nuevo nivel de eficiencia y precisión al proceso de extracción de datos, lo que lo convierte en la opción preferida por muchas organizaciones en la industria de la cadena de suministro. Aquí hay algunas técnicas notables de extracción de datos de documentos basadas en IA:

  • Procesamiento del lenguaje natural (PNL): La PNL permite que las computadoras entiendan, interpreten y generen lenguaje humano de una manera significativa y valiosa. NLP puede extraer datos de documentos con mucho texto de manera efectiva, pero puede que no sea tan eficiente cuando se trata de datos estructurados en tablas o facturas.
  • Reconocimiento y procesamiento de imágenes: Las técnicas de reconocimiento y procesamiento de imágenes impulsadas por IA pueden identificar y extraer elementos de datos específicos de imágenes o documentos escaneados. Sin embargo, pueden tener problemas con diseños de documentos complejos o inconsistentes, que son comunes en los documentos de la cadena de suministro.
  • Generación de plantillas de IA: Este método avanzado de extracción de datos de documentos basado en IA implica la creación automática de plantillas de extracción utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Generación de plantillas de IA está diseñado para manejar una amplia gama de formatos de documentos, incluidos datos no estructurados y semiestructurados. Reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para crear plantillas de extracción y permite una fácil adaptación a diferentes diseños de documentos.

La generación de plantillas de IA surge como el método de extracción de datos de documentos basado en IA más eficaz, principalmente porque combina los mejores aspectos de la PNL, el reconocimiento de imágenes y las técnicas de procesamiento.

Abrazando el futuro de la gestión de datos de la cadena de suministro

En un mercado global en rápida evolución, adoptar la extracción de datos de documentos impulsada por IA es más que una simple ventaja competitiva; es una necesidad estratégica.

Al integrar técnicas impulsadas por IA, como la generación de plantillas de IA, en las operaciones de la cadena de suministro, las empresas pueden superar los desafíos asociados con los métodos tradicionales de extracción de datos y desbloquear todo el potencial de los datos de su cadena de suministro.

Entonces, dé el salto y revolucione las prácticas de administración de datos de su cadena de suministro con la extracción de datos de documentos impulsada por IA: ¡el futuro es ahora!

Simplifique la extracción de datos de la cadena de suministro con Astera ReportMiner

Astera ReportMiner es una poderosa solución basada en IA diseñada para la industria de la cadena de suministro que simplifica la compleja tarea de extraer datos de una amplia gama de documentos de la cadena de suministro. Con su interfaz intuitiva y sin código, las empresas pueden automatizar fácilmente sus procesos de extracción de datos y eliminar la necesidad de ingresar datos manualmente.

Desde facturas y órdenes de compra hasta documentos de envío e informes de inventario, ReportMiner puede capturar con precisión datos de cualquier documento no estructurado o semiestructurado y convertirlo a un formato estructurado. Esto da como resultado una reducción de errores y una mayor precisión, lo que lleva a una mejor toma de decisiones en la gestión de la cadena de suministro.

Astera ReportMiner agiliza los procesos de gestión de documentos en su cadena de suministro, reduce el tiempo y los costos, y mantiene una ventaja competitiva en el panorama del mercado en constante evolución.

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