Language
Country/Area
No result found
Penangkapan Data di Kertas: Bagaimana Teknologi OCR Mengubah Dokumen Tradisional menjadi Tambang Emas Digital?
Dengan pesatnya digitalisasi, teknologi identifikasi dan pengambilan data otomatis (AIDC) telah menjadi tren yang tidak dapat diabaikan. Baik itu operasi bisnis maupun kehidupan pribadi, ada sejumlah besar informasi kertas yang tersembunyi. Cara mengekstrak data secara efektif dari kertas-kertas ini dan mengubahnya menjadi aset digital yang bermanfaat telah menjadi tantangan besar saat ini. Secara khusus, teknologi pengenalan karakter optik (OCR), dengan kenyamanan dan efisiensinya, tidak diragukan lagi telah menjadi alat utama untuk pengambilan data di perusahaan-perusahaan modern.
Teknologi identifikasi otomatis dapat secara efektif meningkatkan efisiensi industri dan membuat hidup lebih mudah.
Tinjauan Umum Teknologi Identifikasi Otomatis
Teknologi identifikasi otomatis mencakup berbagai metode seperti kode QR, kode batang, identifikasi frekuensi radio (RFID), biometrik (seperti sistem pengenalan wajah dan iris), dll. Di antara semuanya, penerapan teknologi OCR memungkinkan kita untuk mengekstrak teks dari dokumen kertas dan mendigitalkannya. Proses ini biasanya terdiri dari tiga komponen utama:
- Pengode data: Mengubah karakter menjadi kode yang dapat dibaca mesin.
- Perangkat pemindaian: membaca data yang dikodekan dan mengubahnya menjadi sinyal listrik.
- Dekoder data: Mengubah sinyal listrik kembali menjadi data digital, memulihkan karakter asli.
Mengambil data dari dokumen kertas
Mengambil data dari kertas membantu menyimpan informasi dalam basis data. Berdasarkan jenis datanya, teknik pengambilan data dapat dibagi menjadi:
- OCR: Mengenali teks cetak
- ICR: Mengenali teks tulisan tangan
- OMR: Tanda Identifikasi
- OBR: Pengenalan kode batang
- BCR: Pengenalan Kode Batang
- DLR: Pengenalan Lapisan Berkas
Menurut struktur dokumennya, dokumen kertas dapat dibagi menjadi tiga kategori: dokumen terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Berkas terstruktur lebih sederhana karena semua bidang data berada di tempat yang sama, sehingga proses pengambilan data menjadi efisien. Dokumen semi terstruktur memiliki templat tertentu, tetapi tampilannya dapat bervariasi, yang membuat pengambilan data menjadi sedikit lebih rumit. Sedangkan untuk berkas tidak terstruktur, karena fleksibilitasnya yang lebih besar, pengambilan data memerlukan ambang batas teknis yang lebih tinggi.
Masa Depan Pengambilan DataPengambilan data bukan hanya tantangan teknis, tetapi juga seni manajemen dan penerapan.
Para pendukung sistem AIDC percaya bahwa jika teknologi ini dapat diterapkan secara luas, maka akan sangat meningkatkan efisiensi industri dan kualitas hidup. Teknologi ini membantu mengurangi atau menghilangkan pemalsuan, pencurian, dan pemborosan produk, serta meningkatkan efisiensi rantai pasokan. Namun seiring kemajuan teknologi, kekhawatiran tentang privasi pribadi, persetujuan, dan keamanan pun meningkat. Auto-ID Labs yang terkenal di dunia didirikan pada tahun 1999. Anggotanya mencakup banyak perusahaan besar seperti Walmart dan Coca-Cola, dan bekerja sama dengan banyak universitas ternama di dunia. Organisasi-organisasi ini berkomitmen untuk mempromosikan konsep rantai pasokan masa depan berdasarkan Internet of Things, dengan berfokus pada miniaturisasi teknologi dan pengurangan biaya produk, serta memikirkan cara menanamkan lebih banyak elemen cerdas dalam pengambilan data di masa mendatang.
Peran AIDC 100
AIDC 100 adalah organisasi profesional yang berfokus pada industri identifikasi otomatis dan penangkapan data. Anggota organisasi telah memberikan kontribusi signifikan di bidang ini. Mempromosikan pemahaman industri tentang proses dan teknologi AIDC telah menjadi tujuan utama mereka, mempromosikan pengembangan dan penerapan teknologi terkait.
Dalam gelombang digitalisasi, pengembangan teknologi OCR tidak diragukan lagi merupakan bagian penting dari pemrosesan data masa depan. Bagaimana hal itu akan memengaruhi metode manajemen informasi kita? Apa pandangan Anda?
