Новый подход к управлению данными в цепочке поставок с помощью извлечения данных из документов на основе искусственного интеллекта

Раскройте весь потенциал данных вашей цепочки поставок с помощью извлечения данных документов с помощью искусственного интеллекта и получите беспрецедентную эффективность, точность и конкурентное преимущество!

Навигация в сложном мире данных о цепочках поставок может быть сложной задачей, особенно когда приходится иметь дело с огромными объемами неструктурированной и полуструктурированной информации. Обычные методы извлечения данных часто с трудом справляются с постоянно растущим объемом данных.

Познакомьтесь с искусственным интеллектом (ИИ), который изменит правила игры и совершит революцию в способах извлечения данных из документов в управлении цепочками поставок. Благодаря искусственному интеллекту профессионалы в этой области теперь могут раскрыть весь потенциал данных своей цепочки поставок, упрощая сложное извлечение данных. Влияние искусственного интеллекта на управление цепочками поставок подтверждается впечатляющими цифрами. А Gartner Исследование прогнозирует, что к 2024 году 50% организаций цепочки поставок будут инвестировать в приложения, поддерживающие возможности искусственного интеллекта и расширенной аналитики.

Давайте углубимся в извлечение документов цепочки поставок, поймем его проблемы и обсудим лучшие способы обеспечения бесперебойной работы. обработка документов.

Расшифровка различных документов цепочки поставок

Экосистема цепочки поставок включает в себя широкий спектр документов, каждый из которых содержит важные данные, которые играют важную роль в управлении и оптимизации бизнес-операций. Давайте подробнее рассмотрим некоторые из наиболее распространенных типов документов в отрасли цепочки поставок и их значение.

Счета-фактуры и заказы на поставку

Счета-фактуры и заказы на поставку (ЗП) являются основой цепочки поставок, поскольку они облегчают обмен товарами и услугами между поставщиками и клиентами. В счетах-фактурах подробно описаны предоставленные продукты или услуги, их количество и цены, а заказы на покупку представляют собой официальные запросы покупателей на закупку конкретных товаров или услуг. Извлечение точных данных из этих документов имеет решающее значение для обеспечения бесперебойных транзакций, управления отношениями с поставщиками и ведения точных финансовых отчетов.

Отгрузка и получение документов

Отгрузочные и приемочные документы, такие как коносаменты, упаковочные накладные и накладные, служат важными записями для транспортно-логистического аспекта управления цепочкой поставок. Эти документы содержат важную информацию о деталях отправления, включая перевозчика, отправителя и получателя, описания товаров и количества. Эффективное извлечение и управление этими данными является ключом к обеспечению того, чтобы товары транспортировались и доставлялись точно, вовремя и в соответствии с различными правилами.

Отчеты о запасах и прогнозы

Управление запасами является важнейшим компонентом операций цепочки поставок и в значительной степени зависит от точных и своевременных данных из отчетов и прогнозов о запасах. Эти документы предоставляют важную информацию о состоянии запасов, спросе на продукцию и оборачиваемости запасов. Извлекая данные из отчетов и прогнозов о запасах, предприятия могут получить ценную информацию для принятия обоснованных решений о повторных заказах, пополнении запасов и планировании спроса. Это помогает снизить риск дефицита или затоваривания запасов, что в конечном итоге способствует повышению эффективности и прибыльности цепочки поставок.

Как решения GaP сократили время обработки счетов с часов до минут

Изучите практический пример!

Преодоление препятствий при извлечении данных в управлении данными цепочки поставок

Поскольку индустрия цепочек поставок процветает благодаря огромному количеству данных, организациям приходится преодолевать ряд проблем при извлечении ценной информации из документов. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее заметных препятствий при извлечении данных из документов для функций цепочки поставок и то, как они влияют на операции.

Обработка неструктурированных и полуструктурированных данных цепочки поставок

Значительная часть документов цепочки поставок, таких как счета-фактуры, заказы на поставку и отгрузочные документы, имеют неструктурированный или полуструктурированный формат. Это затрудняет извлечение данных с использованием традиционных методов извлечения, основанных на правилах, поскольку для эффективного функционирования они требуют согласованных шаблонов и структур. Следовательно, управление неструктурированными и полуструктурированными данными становится серьезной проблемой, поскольку требует дополнительного времени, ресурсов и опыта для обеспечения точного и эффективного извлечения.

Трудоемкие ручные процессы

Ручное извлечение данных, хотя и является распространенным методом, может быть невероятно трудоемким и трудоемким. Специалисты по цепочке поставок часто просматривают стопки документов, вручную вводя данные в различные системы или электронные таблицы. Этот утомительный процесс не только съедает драгоценное время и ресурсы, но и отвлекает внимание от более стратегических и важных задач. В результате организации рискуют потерять свои конкурентные преимущества в постоянно меняющейся рыночной среде.

Неточные и подверженные ошибкам результаты

Извлечение данных вручную по своей природе подвержено человеческим ошибкам, что приводит к неточностям и несоответствиям в извлеченных данных. Эти ошибки могут иметь далеко идущие последствия, влияя на все: от финансовых отчетов до управления запасами и планирования логистики. Более того, неточности в данных могут привести к расхождениям между различными системами, что затрудняет поддержание единого источника достоверной информации во всей организации. Отсутствие надежных данных препятствует принятию обоснованных решений, что в конечном итоге снижает эффективность и результативность операций цепочки поставок.

Методы извлечения данных о цепочке поставок: краткий обзор

Специалисты по цепочке поставок имеют в своем распоряжении множество методов извлечения данных из документов. Каждый метод имеет свой набор преимуществ и недостатков. Давайте углубимся в наиболее распространенные подходы и то, как они сочетаются друг с другом.

Ручной ввод данных

Традиционный подход к извлечение данных документаРучной ввод данных подразумевает, что люди тщательно просматривают документы и вручную вводят необходимую информацию в назначенную систему или электронную таблицу. Хотя этот метод может подойти для небольших операций, он трудоемкий, отнимает много времени и подвержен человеческим ошибкам, что делает его далеко не идеальным для крупных организаций, работающих с большими объемами данных.

Оптическое распознавание символов (OCR)

Технология оптического распознавания символов (OCR) выводит извлечение данных на новый уровень, преобразуя печатный или рукописный текст в машинно закодированный текст. Это позволяет автоматически извлекать информацию из документов, значительно сокращая ручной труд. Хотя OCR является значительным улучшением по сравнению с вводом данных вручную, оно не лишено ограничений. Технология борется с некачественными изображениями или непоследовательным форматированием текста, а также ограничена в обработке неструктурированных или полуструктурированных данных.

Ощутите непревзойденную эффективность цепочки поставок благодаря извлечению данных на основе искусственного интеллекта

Подробнее

Извлечение данных документа на основе искусственного интеллекта

Извлечение данных документов на основе искусственного интеллекта — это передовой подход, который использует возможности искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения для извлечения информации из самых разных форматов документов. Этот метод обеспечивает новый уровень эффективности и точности процесса извлечения данных, что делает его предпочтительным выбором для многих организаций в сфере цепочек поставок. Вот несколько примечательных методов извлечения данных из документов на основе искусственного интеллекта:

• Обработка естественного языка (NLP): НЛП позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык одновременно осмысленно и ценно. NLP может эффективно извлекать данные из текстовых документов, но может оказаться не столь эффективным при работе со структурированными данными в таблицах или счетах-фактурах.
• Распознавание и обработка изображений: Методы распознавания и обработки изображений на основе искусственного интеллекта могут идентифицировать и извлекать определенные элементы данных из изображений или отсканированных документов. Однако они могут столкнуться со сложными или противоречивыми макетами документов, которые часто встречаются в документах цепочки поставок.
• Генерация шаблонов AI: Этот продвинутый метод извлечения данных документов на основе искусственного интеллекта предполагает автоматическое создание шаблонов извлечения с использованием алгоритмов машинного обучения. Генерация шаблонов ИИ предназначен для обработки широкого спектра форматов документов, включая неструктурированные и полуструктурированные данные. Это значительно сокращает время и усилия, необходимые для создания шаблонов извлечения, и позволяет легко адаптировать их к различным макетам документов.

Генерация шаблонов ИИ становится наиболее эффективным методом извлечения данных документов на основе ИИ, прежде всего потому, что он сочетает в себе лучшие аспекты НЛП, методов распознавания изображений и обработки.

Охватывая будущее управления данными цепочки поставок

На быстро развивающемся мировом рынке использование извлечения данных из документов с помощью искусственного интеллекта — это больше, чем просто конкурентное преимущество; это стратегическая необходимость.

Интегрируя методы на основе ИИ, такие как создание шаблонов ИИ, в операции цепочки поставок, предприятия могут преодолеть проблемы, связанные с традиционными методами извлечения данных, и раскрыть весь потенциал данных своей цепочки поставок.

Итак, сделайте шаг вперед и совершите революцию в своей практике управления данными в цепочке поставок с помощью извлечения данных из документов с помощью искусственного интеллекта — будущее уже наступило!

Рассчитайте экономию на извлечении данных о цепочке поставок

Попытка ReportMinerКалькулятор стоимости

Упростите извлечение данных о цепочке поставок с помощью Astera ReportMiner

Astera ReportMiner — это мощное решение на базе искусственного интеллекта, специально разработанное для отрасли цепочек поставок, которое упрощает сложную задачу извлечения данных из широкого спектра документов цепочки поставок. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу без кода компании могут легко автоматизировать процессы извлечения данных и устранить необходимость ручного ввода данных.

От счетов-фактур и заказов на поставку до отгрузочных документов и отчетов о запасах, ReportMiner может точно собирать данные из любого неструктурированного или полуструктурированного документа и преобразовывать их в структурированный формат. Это приводит к уменьшению количества ошибок и повышению точности, что приводит к более эффективному принятию решений в управлении цепочками поставок.

Astera ReportMiner оптимизирует процессы управления документами в вашей цепочке поставок, сокращает время и затраты и сохраняет конкурентное преимущество в постоянно меняющейся рыночной среде.

Опробовать ReportMiner или поговорите с нашим Отдел продаж о ваших требованиях к управлению данными цепочки поставок.