智能数据识读助力供应链协同管理

高君 张意腾 李旭

[摘 要] 随着大数据时代的来临和发展，企业的传统供应链管理模式正逐步向协同化管理转变。供应链服务的各企业自身及各企业之间有大量的数据交换和信息共享。但是这些数据往往是通过email、传真、纸质文件、电子文件、数据接口等各种不同形式传递的，而且格式千差万别，需要大量的人力去进行分析、跟踪处理。中海油能源物流有限公司上海分公司立足智能数据识读，辅助构建智能供应链数据平台，融合多来源数据，从而高效、准确地采集、处理、跟踪、查询供应链信息，可实现可视化管理，有利于为供应链业务的高效协同提供坚实的数据基础。

[关键词] 供应链 协同管理 数据智能识读

中图分类号：TP311.13 文献识别码：A

近期，中海油能源物流有限公司响应国家“依靠信息技术推动企业数字化转型”的倡导，全面推进公司产业塑造和技术提升，逐步对13大类通用物资进行物流集采，启用集采平台统一供应链供应。随着集采模式的全面运用，整个供应链需要协同，还需共享源于供应商、物流商、公司内部以及甲方多个部门的供应链环节的大量数据。这些供应链数据来源广且复杂、数据量大、形式多样且储存方式不统一等，存在数据分散且共享度低的问题。如果收集或者处理不及时，极易造成信息沟通和跟踪困难，会使供应链数据的整体关联分析难以实现，会对业务的处理效率和结果造成不好的影响。

因此中海油能源物流有限公司上海分公司考虑使用数据智能读取处理方案，一方面将海量供应链信息电子化、数字化，另一方面结合人工智能技术与流程机器人平台，实现数据的智能匹配和处理，节省人力资源，减少事务性、重复性、低难度业务的处理频率，促进业务协同，提高资源利用率和工作效率，从而提升企业在数据智能识读和处理方面的技术水平。

一、智能文件识别的实现思路

OCR（Optical Character Recognition）是使用扫描仪或数码相机把文本资料扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。

OCR引擎核心技术模块主要由下面几个部分组成：

（1）图像输入：读取不同图像格式文件的算法。

（2）图像预处理：主要包括图像二值化、噪声去除、倾斜较正等算法。

（3）版面分析：将文档图片分段落、分行的算法。

（4）字符切割：主要处理字符粘连、断笔造成的字符难以简单切割的问题。

（5）字符特征提取：对字符图像提取多维的特征用于后面的特征匹配模式识别算法。

（6）字符识别：将当前字符提取的特征向量与特征模板库进行模板粗分类和模板细匹配，识别出字符的算法。

（7）版面恢复：识别原文档的排版，按原排版格式将识别结果输出到word或pdf等格式文档的算法。

（8）后处理校正：根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行较正的算法。

智能文件识别是以OCR识别为基础的，基于深度学习的先进算法，可精准识别多种文件和票据的图像文字信息，适用于各应用场景，可以迅速提升输入效率，优化用户体验。

考虑到物流公司供应链数据来源广、形式多样、数据量大且储存方式不统一的情况，智能文件识别通过预配置存储的业务文件类型、文件模板，结合OCR人工智能识别技术，可实现纸质业务单据数字影像的智能识读，以及相应的智能化分类和关键业务数据的抽取，从而实现最终的供应链数据识读的智能化处理。智能化处理的特点主要体现为以下几点：（1）单证类型可配置，支持不同种类的供应链单据类型。（2）区域可配置，设置单据中不同的识读区域。（3）参数可配置，根据不同的单据类型设置识读的要素并实现参数配置化。（4）输出格式可配置，设置输出的文件类型，如word、pdf、excel等多种类型文件。（5）供应链数据智能化处理，将识读出的各类供应链文件进行分类存档、核心供应链数据按照识读模板进行自动化匹配及存储，帮助建立供应链业务数据库。

OCR模板定义指的是针对客户个性化的单据需求，根据单据的格式来定义识别的规则。OCR模板定义分为：上传设备扫描图片、定义框选参照字段、框选识别区。识别区就是真正要识读的区域，系统通过第二步会将图片“摆正”，下一步就是识读，针对定义的识别区读取数据。每个定义框选的区域都被认为是一个单独的区域字段，每个字段可以指定识别规则，如作为文本或字母或数字等，准确的定义类型有助于提高识别率，最后对定义后的模板进行保存发布。

二、智能数据识读助力供应链协同管理

通过智能数据识读技術，中海油能源物流有限公司上海分公司实现了供应链文件智能读取、识别、和处理，并可将结果保存成供应链各环节需要的各种类型的业务文件，形成了核心业务数据库。其过程主要如下：

1.通过梳理各种订单、单证的来源及各种复杂的业务单证格式及物流要素，成功设置了多种订单识读模板，如标准发票数据识读模板、润滑油采购订单模板、集采平台采购订单标准识读模板等，从而建立了业务数据识读标准和规范，构建了业务识读引擎，为数据自动识读奠定了基础。

2.借助OCR技术实现“自动化”模式的数据采集，实现了采购订单、发票数据等自动识读、自动分类、自动储存。以往甲方的销售订单、采购订单、供应商的发票信息等往往以电子邮件的方式传达，这些信息均需要现场人员手工分类、录入、匹配，且需要保存大量的纸质文档，不便检索和查询。通过智能识别，这些供应链数据得以从文件中自动识别出来，并实现了自动分门别类的存储，借助信息系统实现了自动数据的匹配（如销售数据和采购数据的自动匹配、订单数据和收货数据的自动匹配、采购订单和发票的自动匹配等）。自动识读一方面大大减少了现场人员的信息录入工作强度，另外一方面还保证了数据的质量，提升了数据录入的准确率，可使现场人员把更多的精力投入供应链的管理中。通过对供应商、客户原始凭证及发票的电子扫描及自动识读等协同要素的自动识读，实现了协同关键要素的快速提取和共享，减少了数据传递节点，大大提高了协同工作效率，实现了供应商、采购商、物流商的多方协同工作。

3.将供应链管理过程中各环节、节点中复杂多样化的各类原始业务凭证和文件（包括纸质文档、word、excel、pdf、jpeg、数据库文件等多种类型文件） 电子化、体系化，进行存档管理，如销售订单、销售合同、供应商报价文件、采购订单、采购合同、入库单、发货单、供应商发票等关键节点的关键文档，构建供应链协同工作的电子化业务数据库。

4.在销售报价及采购方案的确定过程中，借助自动识读数据工具，提升智能化管理水平。上海物流分公司针对上百个服务商及几千个供应商的业务逻辑及管理模型进行梳理，完善物流公司采购及供应的供应链业务数据管理模型。通过电子化、智能化的处理引擎，自动形成了采购及销售的预推荐方案，供业务人员参考、借鉴、落实，极大提高了业务人员的工作效率，减少了不必要的冗余操作。

5.在解决现有规范格式文件的自动识读和存档处理的基础上，可对新应用文档进行模板设置，在自动识读技术基础上进行了智能化的改进，可减少采办录入工作量，提高了业务数据的采集效率，减少采办人员在采购过程中的出错率，提升业务流转效率。针对数据中大量出现的情况进行针对性检查，并通过数学描述与业主一并提高物资的周转率、分摊合理性，降低物资库存量和库存占用资金，从而提高物流的整体运营水平。

中海油能源物流有限公司上海分公司通过将集采业务涉及的各种单据及关联系统的数据进行数据自动识读、智能处理、规范化的存储，实现了数据的集中存储、集成应用。关键供应链环节数据得以实现快速收集、处理和分析，为实现采购、物流直至供应环节的对应供应链数据自动匹配奠定了坚实的数据基础，有利于提升仓储管理服务工作，有利于为贸易物流节约成本。

中海油能源物流有限公司上海分公司目前只是实现了部分客户需求、采办、费控的部分环节的供应链管理数据的智能識读和处理。未来我们要考虑整条供应链的数据协同，克服供应链信息孤岛，解决供应链上下游企业间信息共享同步性差、信息不透明的问题，使整个供应链条实现准确敏捷的响应；要实现从客户需求到询价、报价、采办、供应商发货、收货、开票、费控、管理分析等全供应链数据的快速识别、处理、共享、分析，以采集与跟踪物资供应链全生命周期的数据。我们还要建立供应协同平台，利用全面的供应链数据，整合上下游企业物资供应链信息，进行业务模型分析，满足上海物流的供应链管理需求，为企业降本增效、降管理、决策提供数据支持。