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Reinventando o gerenciamento de dados da cadeia de suprimentos com extração de dados de documentos com tecnologia de IA
Desbloqueie todo o potencial dos dados da sua cadeia de suprimentos com a extração de dados de documentos com tecnologia AI e libere eficiência, precisão e vantagem competitiva sem precedentes!
Navegar no complexo mundo dos dados da cadeia de suprimentos pode ser opressor, especialmente ao lidar com grandes quantidades de informações não estruturadas e semiestruturadas. Os métodos convencionais de extração de dados muitas vezes lutam para acompanhar o volume cada vez maior de dados.
Entra em cena a inteligência artificial (IA), um divisor de águas que deve revolucionar a maneira como as organizações lidam com a extração de dados de documentos no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Com a IA, os profissionais de campo agora podem liberar todo o potencial de seus dados da cadeia de suprimentos, facilitando extrações complexas. O impacto da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos é apoiado por números impressionantes. A Gartner O estudo prevê que até 2024, 50% das organizações da cadeia de suprimentos investirão em aplicativos que suportam inteligência artificial e recursos avançados de análise.
Vamos mergulhar na extração de documentos da cadeia de suprimentos, entender seus desafios e discutir as melhores maneiras de garantir processamento de documentos.
Decodificando Diversos Documentos da Cadeia de Suprimentos
O ecossistema da cadeia de suprimentos possui uma ampla variedade de documentos, cada um repleto de dados críticos que desempenham um papel essencial no gerenciamento e otimização das operações de negócios. Vamos dar uma olhada em alguns dos tipos mais comuns de documentos na indústria da cadeia de suprimentos e seu significado.
Faturas e Pedidos de Compra
Faturas e ordens de compra (POs) são a força vital da cadeia de suprimentos, pois facilitam a troca de bens e serviços entre fornecedores e clientes. As Faturas detalham os produtos ou serviços fornecidos, suas quantidades e preços, enquanto os pedidos de compra são solicitações oficiais feitas pelos compradores para adquirir bens ou serviços específicos. Extrair dados precisos desses documentos é crucial para garantir transações tranquilas, gerenciar relacionamentos com fornecedores e manter registros financeiros precisos.
Documentos de Envio e Recebimento
Documentos de envio e recebimento, como conhecimentos de embarque, guias de remessa e notas de entrega, servem como registros essenciais para o aspecto de transporte e logística do gerenciamento da cadeia de suprimentos. Esses documentos contêm informações vitais sobre os detalhes da remessa, incluindo a transportadora, o remetente e o destinatário, descrições de itens e quantidades. Extrair e gerenciar esses dados com eficiência é fundamental para garantir que as mercadorias sejam transportadas e entregues com precisão, no prazo e em conformidade com vários regulamentos.
Relatórios e previsões de inventário
O gerenciamento de estoque é um componente crítico das operações da cadeia de suprimentos e depende muito de dados precisos e oportunos de relatórios e previsões de estoque. Esses documentos fornecem informações cruciais sobre o status dos níveis de estoque, demanda de produtos e rotatividade de estoque. Ao extrair dados de relatórios e previsões de estoque, as empresas podem obter insights valiosos para tomar decisões informadas sobre novos pedidos, reabastecimento de estoque e planejamento de demanda. Isso ajuda a reduzir o risco de falta de estoque ou excesso de estoque, contribuindo para uma melhor eficiência e lucratividade da cadeia de suprimentos.
Navegando em bloqueios de extração de dados no gerenciamento de dados da cadeia de suprimentos
Como o setor da cadeia de suprimentos prospera com uma riqueza de dados, as organizações devem superar vários desafios ao extrair informações valiosas de documentos. Vamos explorar alguns dos obstáculos mais proeminentes na extração de dados de documentos para funções da cadeia de suprimentos e como eles afetam as operações.
Manipulação de dados não estruturados e semi-estruturados da cadeia de suprimentos
Uma parte significativa dos documentos da cadeia de suprimentos, como faturas, ordens de compra e documentos de remessa, vem em formatos não estruturados ou semiestruturados. Isso dificulta a extração de dados usando métodos de extração tradicionais baseados em regras, pois eles exigem padrões e estruturas consistentes para funcionar com eficiência. Consequentemente, o gerenciamento de dados não estruturados e semiestruturados torna-se um grande desafio, pois demanda tempo, recursos e experiência adicionais para garantir uma extração precisa e eficiente.
Processos manuais demorados
A extração manual de dados, embora seja um método predominante, pode ser incrivelmente demorada e trabalhosa. Os profissionais da cadeia de suprimentos geralmente se veem examinando pilhas de documentos, inserindo dados manualmente em vários sistemas ou planilhas. Esse processo tedioso não apenas consome tempo e recursos valiosos, mas também desvia o foco de tarefas mais estratégicas e de valor agregado. Como resultado, as organizações correm o risco de perder sua vantagem competitiva em um cenário de mercado em constante evolução.
Resultados imprecisos e propensos a erros
A extração manual de dados é inerentemente suscetível a erro humano, levando a imprecisões e inconsistências nos dados extraídos. Esses erros podem ter consequências de longo alcance, afetando tudo, desde registros financeiros até gerenciamento de estoque e planejamento logístico. Além disso, imprecisões nos dados podem causar discrepâncias entre diferentes sistemas, dificultando a manutenção de uma única fonte de verdade em toda a organização. Essa falta de dados confiáveis dificulta a tomada de decisões informadas, prejudicando a eficiência e a eficácia das operações da cadeia de suprimentos.
Técnicas de extração de dados da cadeia de suprimentos: um vislumbre
Os profissionais da cadeia de suprimentos têm uma infinidade de técnicas de extração de dados de documentos à sua disposição. Cada método vem com seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. Vamos mergulhar nas abordagens mais comuns e como elas se comparam.
Entrada manual de dados
A abordagem tradicional para extração de dados de documentos, entrada manual de dados, envolve indivíduos digitalizando meticulosamente os documentos e inserindo manualmente as informações necessárias em um sistema ou planilha designada. Embora esse método possa ser adequado para operações de pequena escala, é trabalhoso, demorado e propenso a erros humanos, o que o torna menos do que ideal para organizações maiores que lidam com grandes volumes de dados.
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
A tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) leva a extração de dados um passo adiante, convertendo texto impresso ou manuscrito em texto codificado por máquina. Isso permite a extração automatizada de informações de documentos, reduzindo significativamente o trabalho manual envolvido. Embora o OCR seja uma melhoria considerável em relação à entrada manual de dados, ele tem suas limitações. A tecnologia luta com imagens de baixa qualidade ou formatação de texto inconsistente e também é limitada no tratamento de dados não estruturados ou semiestruturados.
Extração de dados de documentos baseada em IA
A extração de dados de documentos baseada em IA é uma abordagem de ponta que aproveita o poder da inteligência artificial e dos algoritmos de aprendizado de máquina para extrair informações de uma ampla variedade de formatos de documentos. Este método traz um novo nível de eficiência e precisão para o processo de extração de dados, tornando-o a escolha certa para muitas organizações na indústria da cadeia de suprimentos. Aqui estão algumas técnicas notáveis de extração de dados de documentos baseadas em IA:
- Processamento de linguagem natural (PNL): A NLP permite que os computadores compreendam, interpretem e gerem a linguagem humana de uma forma significativa e valiosa. O NLP pode extrair dados de documentos com muito texto de forma eficaz, mas pode não ser tão eficiente ao lidar com dados estruturados em tabelas ou faturas.
- Reconhecimento e Processamento de Imagens: As técnicas de reconhecimento e processamento de imagem orientadas por IA podem identificar e extrair elementos de dados específicos de imagens ou documentos digitalizados. No entanto, eles podem ter dificuldades com layouts de documentos complexos ou inconsistentes, que são comuns em documentos da cadeia de suprimentos.
- Geração de modelo de IA: Esse método avançado de extração de dados de documentos com base em IA envolve a criação automática de modelos de extração usando algoritmos de aprendizado de máquina. geração de modelo de IA foi projetado para lidar com uma ampla variedade de formatos de documentos, incluindo dados não estruturados e semiestruturados. Reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para criar modelos de extração e permite uma fácil adaptação a diferentes layouts de documentos.
A geração de modelos de IA surge como o método de extração de dados de documentos baseado em IA mais eficaz, principalmente porque combina os melhores aspectos de NLP, reconhecimento de imagem e técnicas de processamento.
Abraçando o futuro do gerenciamento de dados da cadeia de suprimentos
Em um mercado global em rápida evolução, adotar a extração de dados de documentos baseada em IA é mais do que apenas uma vantagem competitiva; é uma necessidade estratégica.
Ao integrar técnicas orientadas por IA, como a geração de modelos de IA nas operações da cadeia de suprimentos, as empresas podem superar os desafios associados aos métodos tradicionais de extração de dados e liberar todo o potencial de seus dados da cadeia de suprimentos.
Portanto, dê o salto e revolucione suas práticas de gerenciamento de dados da cadeia de suprimentos com a extração de dados de documentos com tecnologia de IA – o futuro é agora!
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Astera ReportMiner é uma poderosa solução baseada em IA adaptada para o setor de cadeia de suprimentos que simplifica a complexa tarefa de extrair dados de uma ampla variedade de documentos da cadeia de suprimentos. Com sua interface intuitiva e sem código, as empresas podem automatizar facilmente seus processos de extração de dados e eliminar a necessidade de entrada manual de dados.
De faturas e ordens de compra a documentos de remessa e relatórios de estoque, ReportMiner pode capturar dados com precisão de qualquer documento não estruturado ou semiestruturado e convertê-los em um formato estruturado. Isso resulta em erros reduzidos e maior precisão, levando a uma melhor tomada de decisão no gerenciamento da cadeia de suprimentos.
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