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Application de la technologie intelligente à la gestion de la chaîne d'approvisionnement : intelligence artificielle et technologie de traitement intelligent des documents
Application de la technologie intelligente à la gestion de la chaîne d'approvisionnement : intelligence artificielle et technologie de traitement intelligent des documents
L'intelligence artificielle (IA) a un potentiel irréfutable pour améliorer les opérations commerciales, mais pas toujours de la manière que les gens imaginent. Pour certains, l’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement évoque des images de robots pilotant des tapis roulants ou de drones accélérant les délais de livraison. Même si cela pourrait éventuellement devenir une réalité, l’application de l’intelligence artificielle dans les stratégies modernes de gestion de la chaîne d’approvisionnement est bien plus pratique.
Les chaînes d'approvisionnement sont soumises à une pression énorme pour livrer à temps, que ce soit à d'autres organisations ou directement aux consommateurs. Cette situation est encore exacerbée par la pénurie de personnel à travers le pays, avec moins d'employés disponibles pour les tâches quotidiennes de l'entreprise.
Le traitement intelligent des documents (IDP) piloté par l'IA peut remplacer la saisie manuelle des données par une capture automatisée des données, permettant l'extraction et l'exportation numériques d'informations en quelques minutes, rationalisant la conformité douanière et réduisant les retards. En intégrant des applications d'IA pour optimiser l'expérience utilisateur et fournir des résultats immédiats et mesurables, le secteur de la chaîne d'approvisionnement peut rationaliser les opérations quotidiennes, rationaliser la saisie manuelle des données et faire gagner du temps et des dépenses aux entreprises.
Voici quelques exemples des meilleurs cas d'utilisation pour intégrer le traitement intelligent des documents dans les opérations de gestion de la chaîne d'approvisionnement, et les obstacles que cette technologie peut surmonter :
Erreurs de données de saisie humaine
Gartner prédit, une mauvaise qualité des données Cela coûte aux entreprises une moyenne de 12,9 millions de dollars chaque année. De nombreux facteurs contribuent à cette statistique, la saisie manuelle des données jouant un rôle important. Non seulement cela prend du temps, mais cela augmente également le risque d’erreur humaine. Plus il y a d’erreurs, plus la qualité des données est mauvaise, ce qui conduit à de mauvaises décisions commerciales. De plus, la saisie manuelle des données peut laisser les chaînes d’approvisionnement avec des informations obsolètes, car les employés ne peuvent pas suivre le volume de données. Se précipiter pour rattraper son retard peut prendre de l'avance sur la qualité des données d'entrée, laissant les entreprises avec des informations inexactes et des données obsolètes, conduisant à des inefficacités et à de mauvaises prises de décision.
En 2020, une étude a classé la saisie manuelle des données comme l'une des tâches de bureau les plus détestées par les employés, entraînant un turnover élevé. Le traitement intelligent des documents élimine la saisie manuelle des données, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. La qualité des données s'améliore et le traitement des données s'accélère, ce qui permet aux entreprises d'économiser du temps et de l'argent.
Incohérence des données
Si une entreprise a un poste de saisie manuelle des données, il y a de fortes chances que plus d'une personne soit responsable de ce poste. L'ajout de personnes supplémentaires peut réduire le temps nécessaire à l'enregistrement de ces données dans le système, mais cela peut également conduire à des données incohérentes. Par exemple, chaque employé responsable de la saisie manuelle des données peut définir les catégories différemment et interpréter les données différemment. En conséquence, les informations peuvent être saisies correctement mais décalées ou séquencées de manière incohérente, détériorant ainsi la qualité des données dont dispose l'entreprise. Bien que cela puisse être réduit grâce à une formation appropriée, cela n’élimine pas la possibilité de cette incohérence.
Le traitement intelligent des documents (IDP) assure la cohérence et la qualité de la saisie des données. Le système peut lire les documents comme un être humain, mais il réussit mieux à identifier et à trier le contenu qu'à analyser aveuglément les formats. À mesure que les systèmes d’IA seront davantage utilisés, la capture des données s’améliorera, rendant toutes les entrées plus précises. Cela peut réduire considérablement le nombre de conflits de données dans la chaîne d'approvisionnement.
Retard persistant
Les arriérés et les goulots d'étranglement continuent de causer des retards dans le transport et la logistique. Ce problème au niveau des entreprises individuelles pourrait avoir un impact négatif sur l'économie mondiale. Les entreprises peuvent contourner ce problème en suspendant leurs ventes et leurs commandes pendant qu’elles traitent le retard, mais un flux de revenus continu est nécessaire pour maintenir l’entreprise à flot. À partir de là, l’arriéré continue de s’accumuler, exacerbant le problème et frustrant les clients et les employés. À mesure que les chaînes d’approvisionnement se développent, il devient de plus en plus difficile de confier à une seule personne la responsabilité de gérer ces retards.
Le traitement intelligent des documents réduit considérablement le temps nécessaire pour traiter le retard et accélère la livraison des marchandises. Les factures seront éditées plus rapidement, les erreurs dans la documentation seront identifiées plus rapidement et le système pourra intégrer un retour de correction d'erreur en temps réel. Les inexactitudes peuvent être résolues immédiatement et le besoin de processus de traçabilité supplémentaires est éliminé.
Avec l'intégration de la messagerie électronique, la gestion intelligente des fichiers devient encore plus puissante. Imaginez pouvoir tenir les fournisseurs informés de manière proactive grâce à des notifications automatisées par e-mail et des mises à jour de statut. Il est désormais possible d'automatiser les notifications et les alertes, d'envoyer des informations de paiement et de facturation, de confirmer les reçus, de fournir des mises à jour de statut et de suivi par e-mail.
Selon les données publiées par IDC, le marché mondial du traitement intelligent de documents (IDP) connaîtra une croissance annuelle composée de 23,1 % au cours des cinq prochaines années. Presque toutes les industries commencent à reconnaître l’importance d’intégrer les personnes déplacées dans leurs modèles économiques.
Cependant, les progrès de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement ou dans n’importe quelle industrie ne se produiront pas du jour au lendemain. Lors de la conception d’une nouvelle technologie, l’amélioration est toujours un processus progressif. Pour garantir que la chaîne d’approvisionnement bénéficie de la meilleure IA, l’IA doit être mise en œuvre dès le niveau fondamental. Le traitement intelligent des fichiers fournit les éléments d'intelligence artificielle nécessaires pour automatiser et rationaliser les flux de travail pour une plus grande flexibilité opérationnelle. Cette technologie élimine la saisie manuelle fastidieuse des données tout en fournissant un portail vers l’avenir collectif pouvant prendre en charge les drones et les robots qui captent l’attention de tous.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
