


Aplikasi teknologi pintar dalam pengurusan rantaian bekalan: kecerdasan buatan dan teknologi pemprosesan dokumen pintar
Kecerdasan buatan (AI) mempunyai potensi yang tidak dapat dinafikan untuk meningkatkan operasi perniagaan, tetapi tidak selalu mengikut cara yang dibayangkan oleh orang ramai. Bagi sesetengah orang, kecerdasan buatan dalam rantaian bekalan menimbulkan imej robot yang mengendalikan tali pinggang penghantar atau dron yang mempercepatkan masa penghantaran. Walaupun ini akhirnya mungkin menjadi kenyataan, penerapan AI dalam strategi pengurusan rantaian bekalan moden adalah lebih praktikal.
Rantaian bekalan berada di bawah tekanan yang hebat untuk menyampaikan tepat pada masanya, sama ada kepada organisasi lain atau terus kepada pengguna. Keadaan ini diburukkan lagi dengan kekurangan kakitangan di seluruh negara, dengan lebih sedikit pekerja yang tersedia untuk tugas perniagaan seharian.
Pemprosesan Dokumen Pintar (IDP) dipacu AI menggantikan kemasukan data manual dengan penangkapan data automatik, membolehkan pengekstrakan digital dan eksport maklumat dalam beberapa minit, memudahkan pematuhan kastam dan mengurangkan Backlog. Dengan menyepadukan aplikasi AI untuk mengoptimumkan pengalaman pengguna dan memberikan hasil serta-merta yang boleh diukur, industri rantaian bekalan boleh menyelaraskan operasi harian, memperkemas kemasukan data manual dan menjimatkan masa dan perbelanjaan perniagaan.
Berikut ialah beberapa contoh kes penggunaan terbaik untuk menyepadukan pemprosesan dokumen pintar ke dalam operasi pengurusan rantaian bekalan, dan halangan yang boleh diatasi oleh teknologi ini:
Ralat kemasukan data manual
Gartner meramalkan bahawa kualiti data yang lemah membebankan perniagaan secara purata $12.9 juta setahun. Banyak faktor menyumbang kepada statistik ini, dengan kemasukan data manual memainkan peranan yang besar. Bukan sahaja ini memakan masa, tetapi ia juga meningkatkan kemungkinan untuk memperkenalkan kesilapan manusia. Semakin banyak ralat, semakin buruk kualiti data, yang membawa kepada keputusan perniagaan yang salah. Selain itu, memasukkan data secara manual boleh meninggalkan rantaian bekalan dengan maklumat lapuk kerana pekerja tidak dapat mengikuti jumlah data. Tergesa-gesa untuk mengejar boleh mendahului kualiti data input, meninggalkan perniagaan dengan maklumat yang tidak tepat dan data lapuk, yang membawa kepada ketidakcekapan dan membuat keputusan yang lemah.
Pada tahun 2020, kajian meletakkan kemasukan data manual sebagai salah satu tugas pejabat yang paling dibenci dalam kalangan pekerja, yang membawa kepada pusing ganti pekerja yang tinggi. Pemprosesan dokumen pintar menghapuskan kemasukan data manual, membolehkan pekerja menumpukan pada tugas bernilai tinggi. Kualiti data bertambah baik dan pemprosesan data dipercepatkan, menjimatkan wang dan masa perniagaan.
Data tidak konsisten
Jika syarikat mempunyai kedudukan kemasukan data manual, terdapat peluang yang baik bahawa lebih daripada seorang bertanggungjawab untuk jawatan ini. Menambah lebih ramai orang boleh mengurangkan masa yang diperlukan untuk log data ini ke dalam sistem, tetapi ia juga boleh menyebabkan ketidakkonsistenan dalam data. Sebagai contoh, setiap pekerja yang bertanggungjawab untuk kemasukan data manual boleh mentakrifkan kategori secara berbeza dan mentafsir data secara berbeza. Akibatnya, maklumat mungkin dimasukkan dengan betul tetapi dianjak atau disusun secara tidak konsisten, sekali gus memburukkan kualiti data yang tersedia kepada syarikat. Walaupun ini boleh dikurangkan dengan latihan yang betul, ia tidak menghapuskan kemungkinan ketidakkonsistenan ini.
Pemprosesan Dokumen Pintar (IDP) menyediakan ketekalan dan kualiti input data. Sistem ini boleh membaca dokumen sama seperti manusia, tetapi ia melakukan tugas yang lebih baik untuk mengenal pasti dan mengisih kandungan berbanding menganalisis format secara membuta tuli. Memandangkan sistem AI digunakan lebih banyak, ia akan menjadi lebih baik dalam menangkap data, menjadikan semua entri lebih tepat. Ini boleh mengurangkan dengan ketara bilangan konflik data dalam rantaian bekalan.
Tunggakan yang berterusan
Tunggakan dan kesesakan terus menyebabkan kelewatan dalam pengangkutan dan logistik. Masalah ini di syarikat individu boleh memberi kesan negatif kepada ekonomi global. Syarikat boleh mengatasi masalah ini dengan menjeda jualan dan pesanan semasa mereka menyelesaikan masalah tertunggak, tetapi aliran hasil yang berterusan diperlukan untuk memastikan syarikat itu bertahan. Dari sini, tunggakan terus bertimbun, memburukkan lagi masalah dan mengecewakan pelanggan dan pekerja. Apabila rantaian bekalan berkembang, menjadi semakin tidak praktikal bagi seseorang untuk bertanggungjawab untuk mengendalikan tunggakan ini.
Pemprosesan dokumen pintar sangat mengurangkan masa untuk menangani tunggakan dan mempercepatkan penghantaran barangan. Invois akan mempunyai output yang lebih pantas, ralat dalam dokumentasi akan dikenal pasti dengan lebih cepat, dan sistem boleh menggabungkan maklum balas pembetulan ralat masa nyata. Ketidaktepatan boleh diselesaikan dengan segera dan keperluan untuk proses pengesanan selanjutnya dihapuskan.
Dengan penyepaduan e-mel, pengendalian fail pintar menjadi lebih berkuasa. Bayangkan anda boleh secara proaktif memastikan pembekal sentiasa berada dalam gelung dengan pemberitahuan e-mel automatik dan kemas kini status. Ia kini boleh mengautomasikan pemberitahuan dan makluman, menghantar maklumat pembayaran dan invois, mengesahkan resit, memberikan status dan kemas kini susulan melalui e-mel.
Menurut data yang dikeluarkan oleh IDC, pasaran pemprosesan dokumen pintar (IDP) global akan berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 23.1% dalam tempoh lima tahun akan datang. Hampir semua industri mula menyedari kepentingan mengintegrasikan IDP ke dalam model perniagaan mereka.
Walau bagaimanapun, kemajuan dalam kecerdasan buatan dalam rantaian bekalan atau mana-mana industri tidak akan berlaku dalam sekelip mata. Apabila mereka bentuk teknologi baharu, penambahbaikan sentiasa merupakan proses beransur-ansur. Untuk memastikan rantaian bekalan mendapat AI yang terbaik, AI mesti dilaksanakan dari peringkat asas. Pemprosesan fail pintar menyediakan elemen kecerdasan buatan yang diperlukan untuk mengautomasikan dan menyelaraskan aliran kerja untuk fleksibiliti operasi yang lebih besar. Teknologi ini menghapuskan kemasukan data manual yang membosankan sambil menyediakan portal kepada masa depan kolektif yang boleh menyokong dron dan robot yang menarik perhatian semua orang.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi teknologi pintar dalam pengurusan rantaian bekalan: kecerdasan buatan dan teknologi pemprosesan dokumen pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
