Говорите:Voice Tech ускоряет проверку продуктов

При традиционных подходах к управлению цепочкой поставок розничные торговцы и производители тратят непомерно много времени и рабочей силы на проверку каждой детали или продукта. Но человеческая ошибка по-прежнему может поставить под угрозу качество и целостность работы во время процесса проверки, что может иметь дорогостоящие последствия, если принять во внимание возврат, ущерб бренду и затраты на переделку или исправление продукта.

Этот тревожный пробел в проверках цепочки поставок вызывает две общие поговорки, которые мы часто слышим в деловом мире:«время - деньги» и «человеку свойственно ошибаться». Итак, как отрасль цепочки поставок может оптимизировать драгоценные ресурсы и сдержать дополнительные расходы, вызванные неизбежными ошибками? Согласно последним полевым данным, собранным QIMAone, оснащение инспекторов и специалистов по контролю качества цифровой платформой с технологией распознавания голоса может сэкономить предприятиям до 50% времени на проверку и значительно снизить допустимую погрешность.

Учитывая, что рынок распознавания речи будет расти со среднегодовым темпом роста более 17% до 2025 года, мощь голосовых технологий отчетливо отражается во всех отраслях с множеством вариантов использования. Дополнительную привлекательность технологии распознавания речи добавляет тот факт, что технология распознавания речи имеет давнюю успешную репутацию в поддержке предприятий, которая задолго до появления новых технологий, нацеленных на управление цепочкой поставок, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей и блокчейн.

Первым примером современной технологии распознавания голоса была система Audrey, разработанная Bell Laboratories в 1950-х годах, которая распознавала цифры с первой по девятую при произнесении одним запрограммированным голосом. Затем, на Всемирной выставке 1962 года, знаковый продукт IBM «Shoebox» рекламировал способность распознавать и различать 16 слов.

Перенесемся в сегодняшний день, и голосовые помощники, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, стали членами миллионов семей и рабочих мест. Инструменты распознавания речи появились в некоторых отраслях, особенно в здравоохранении, розничной торговле, финансовых услугах и образовании. Несмотря на то, что голосовые технологии продолжают расти в цепочке поставок, они зарекомендовали себя как нечто большее, чем преходящая технологическая тенденция.

Повышение точности и универсальности

Большинство платформ цифрового контроля, доступных на сегодняшнем рынке, используют линейки, подключенные к Интернету вещей, и другие средства автоматизации для обеспечения качества. Но эти инструменты требуют от предприятий одновременного инвестирования в специализированные устройства для всех заводов и проведения интенсивного обучения всех сотрудников или поставщиков, участвующих в этом процессе. Поскольку в цепочках поставок часто участвуют сотни сторон, это может легко стать дорогостоящим мероприятием. Кроме того, точность между устройствами непостоянна, разница между двумя измерениями составляет до 10%. В долгосрочной перспективе такая большая погрешность имеет серьезные последствия для контроля качества и эффективности процесса.

Но когда платформа для проверки работает на основе распознавания голоса, требуется минимальное обучение, и бренды демонстрируют степень точности, соответствующую человеческому расшифровщику s . Примечательно, что большинство потребителей и предприятий уже знакомы с функциями технологии распознавания речи, а это означает, что кривая обучения невысока с самого начала. Добавив в процесс проверки возможности точного распознавания речи, инспекторы, вооруженные только планшетом или другим мобильным устройством, могут просто говорить и сразу же загружать свои данные в облачную систему.

Для полной универсальности глобальные бренды, которые привлекают трансграничную и межкультурную рабочую силу, могут исследовать цифровые системы, которые работают на нескольких языках. Позволяя пользователям комфортно говорить на их родном языке и устраняя препятствия для общения, скорость, точность и удобство проверок значительно повышаются. Универсальность голосовых технологий особенно полезна, поскольку бизнесы все чаще внедряют кочевые схемы цепочек поставок, что заставляет их диверсифицировать свои цепочки поставок и искать поставщиков в новых географических регионах.

Другой ключевой атрибут - наличие возможностей распознавания голоса, которые работают в автономном режиме или при ограниченном подключении к Интернету. В связи с отсутствием подключения к Интернету на многих заводах и инспекционных площадках основные голосовые помощники, требующие подключения к Интернету, такие как Siri и Google Assistant, в основном устарели.

Экономия и трансформация измерений

Помимо повышения точности и универсальности, голосовая технология предлагает множество преимуществ, которые трансформируют обработку цепочки поставок и упрощают различные аспекты проверок.

Поскольку запись измерений является наиболее трудоемкой задачей для инспектора, распознавание голоса меняет процесс и делает его значительно более компактным и точным. Обычно для измерения требуется два человека:один использует линейку, а другой делает записи. Но с распознаванием голоса нужен всего один инспектор. Не беспокоясь о том, чтобы сделать перерыв для записи заметок во время проверки, голосовые технологии также позволяют инспекторам лучше разбираться в продукте. Кроме того, документация становится более эффективной и точной, а запись голоса избавляет от необходимости впоследствии расшифровывать нацарапанные или ошибочные заметки.

В конце концов, преимущества голосовых технологий сводятся к сокращению человеческих ошибок, экономии времени и повышению общей эффективности процесса проверки.

Из множества преимуществ оцифрованной цепочки поставок одним из наиболее многообещающих является то, что сквозная прозрачность потенциально может радикально изменить и заново изобрести структуру отношений с поставщиками. На самом деле, согласно недавнему опросу глобальных компаний, проведенному QIMAone, компании с высокой степенью оцифровки цепочки поставок на 50% реже, чем их менее разбирающиеся в цифровых технологиях коллеги, страдают от плохой связи с поставщиками и серьезных проблем с качеством продукции.>

Благодаря обзору производственного цеха в реальном времени и точным измерениям партнеры и сотрудники могут принимать решения на основе данных в реальном времени. Более того, все отношения между бизнесом и поставщиком больше не основываются на стандартном контракте между клиентом и поставщиком; скорее, он основан на постоянном улучшении и движим согласованными целями.

Технология распознавания речи является ключом к построению этой новой структуры отношений с поставщиками, основанной на «трех Т» - доверии, прозрачности и командной работе. Это буквально и образно усиливает голоса поставщиков, партнеров и сотрудников в процессе проверки цепочки поставок. Если все сделано правильно, все стороны услышаны и все выигрывают.

Себастьен Брето - основатель и генеральный директор QIMA , служба контроля качества и соответствия.