التعرف التلقائي على البيانات والتقاطها

يشير مصطلح التعرف التلقائي على الأشياء وجمع البيانات ( AIDC ) إلى أساليب التعرف التلقائي على الأشياء، وجمع البيانات عنها، وإدخالها مباشرةً في أنظمة الحاسوب ، دون تدخل بشري. تشمل التقنيات التي تُعتبر عادةً جزءًا من AIDC رموز الاستجابة السريعة (QR codes ) ^{[ 1 ]} ، والرموز الشريطية ، والتعرف بترددات الراديو (RFID)، والبيانات البيومترية (مثل نظام التعرف على قزحية العين والوجه )، والشرائط المغناطيسية ، والتعرف الضوئي على الأحرف (OCR)، والبطاقات الذكية ، والتعرف على الصوت . يُشار إلى AIDC أيضًا باسم "التعرف التلقائي" و"التعرف التلقائي" و"جمع البيانات التلقائي". ^{[ 2 ]}

تُعرف عملية جمع البيانات بمساعدة الحاسوب (AIDC) بأنها عملية أو وسيلة للحصول على بيانات خارجية، لا سيما من خلال تحليل الصور أو الأصوات أو مقاطع الفيديو . ولجمع البيانات، يُستخدم محول طاقة يحول الصورة أو الصوت إلى ملف رقمي. يُخزن هذا الملف، ويمكن تحليله لاحقًا بواسطة الحاسوب، أو مقارنته بملفات أخرى في قاعدة بيانات للتحقق من الهوية أو لمنح تصريح دخول إلى نظام آمن. تتعدد طرق جمع البيانات، وتعتمد الطريقة الأمثل على التطبيق.

في أنظمة الأمن البيومترية، فإن عملية الالتقاط هي عملية الحصول على أو عملية الحصول على وتحديد الخصائص مثل صورة بصمة الإصبع، أو صورة راحة اليد، أو صورة الوجه، أو بصمة قزحية العين، أو بصمة الصوت التي تتضمن بيانات صوتية، أما الباقي فيتضمن بيانات فيديو.

تُعدّ تقنية تحديد الهوية باستخدام الترددات الراديوية (RFID) تقنية حديثة نسبياً في مجال جمع البيانات الآلي وتحديدها وتحليلها، وقد طُوّرت لأول مرة في ثمانينيات القرن الماضي. تُشكّل هذه التقنية أساساً لأنظمة جمع البيانات الآلي وتحديدها وتحليلها على مستوى العالم. وقد برزت أهمية تقنية RFID في العديد من الأسواق، بما في ذلك تحديد هوية الماشية وأنظمة تحديد هوية المركبات الآلية (AVI)، وذلك لقدرتها على تتبع الأجسام المتحركة. وتُعدّ هذه الأنظمة اللاسلكية الآلية لجمع البيانات الآلي وتحديدها فعّالة في بيئات التصنيع التي لا يُمكن فيها استخدام ملصقات الباركود.

تتكون جميع تقنيات التعريف التلقائي تقريبًا من ثلاثة مكونات رئيسية، والتي تشمل أيضًا الخطوات المتسلسلة في عملية التعريف التلقائي للبيانات:

1. مُشفِّر البيانات. الشفرة عبارة عن مجموعة من الرموز أو الإشارات التي تُمثِّل عادةً الأحرف الأبجدية الرقمية. عند تشفير البيانات، تُترجم الأحرف إلى شفرة قابلة للقراءة آليًا. ثم تُلصق علامة أو بطاقة تحتوي على البيانات المُشفَّرة بالعنصر المراد تحديده.
2. قارئ أو ماسح ضوئي آلي. يقوم هذا الجهاز بقراءة البيانات المشفرة، وتحويلها إلى شكل بديل، عادةً ما يكون إشارة تناظرية كهربائية.
3. وحدة فك تشفير البيانات. يقوم هذا المكون بتحويل الإشارة الكهربائية إلى بيانات رقمية ثم يعيدها في النهاية إلى الأحرف الأبجدية الرقمية الأصلية.

يُعد استخراج المعلومات من المستندات الورقية وحفظها في قواعد البيانات (أنظمة إدارة المحتوى، وأنظمة إدارة المحتوى المؤسسي، وغيرها) من أكثر تطبيقات جمع البيانات شيوعًا. وتختلف التقنيات الأساسية المستخدمة في جمع البيانات باختلاف نوع البيانات.

• التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) – للتعرف على النصوص المطبوعة ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]}
• التعرف الذكي على الأحرف (ICR) – للتعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد ^{[ 6 ]}
• التعرف الضوئي على العلامات (OMR) – للتعرف على العلامات ^{[ 7 ]}
• التعرف على الرموز الشريطية (BCR/OBR) ^{[ 8 ]}
• التعرف على طبقات المستندات (DLR)

تتيح هذه التقنيات استخراج البيانات من المستندات الورقية لمعالجتها في أنظمة المؤسسات مثل تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM).

يمكن تقسيم المستندات المستخدمة في جمع البيانات إلى 3 مجموعات: منظمة، وشبه منظمة، وغير منظمة .

تتميز المستندات المنظمة (مثل الاستبيانات والاختبارات والإقرارات الضريبية ونماذج التأمين وأوراق الاقتراع) بتصميمات متطابقة، مما يجعل عملية جمع البيانات سهلة لأن الحقول تكون دائمًا في نفس الموقع. ^{[ 9 ]}

تتبع المستندات شبه المهيكلة (مثل الفواتير، وأوامر الشراء، وبوالص الشحن) تنسيقًا عامًا، لكن يختلف التخطيط باختلاف المورد أو المعايير. ويتطلب جمع البيانات أساليب أكثر تطورًا. ^{[ 10 ]}

يمكن أن تكون المستندات غير المهيكلة (الرسائل، والعقود، والمقالات، وما إلى ذلك) مرنة من حيث الهيكل والمظهر. ^{[ 9 ]}

يرى مؤيدو تطوير أنظمة التعرف التلقائي على البيانات أن هذه الأنظمة قادرة على رفع كفاءة الصناعة وتحسين جودة الحياة بشكل عام. فإذا ما تم تطبيقها على نطاق واسع، يُمكن لهذه التقنية الحد من التزييف والسرقة وهدر المنتجات أو القضاء عليها تمامًا، مع تحسين كفاءة سلاسل التوريد. ^{[ 11 ]} مع ذلك، أبدى آخرون انتقادات لإمكانية توسع استخدام أنظمة التعرف التلقائي على البيانات في الحياة اليومية، مشيرين إلى مخاوف تتعلق بالخصوصية الشخصية والموافقة والأمن. ^{[ 12 ]}

تضم رابطة مختبرات التعرف التلقائي العالمية ، التي تأسست عام 1999، شركات كبرى مثل وول مارت ، وكوكاكولا ، وجيليت ، وجونسون آند جونسون ، وفايزر ، وبروكتر آند غامبل ، ويونيليفر ، ويو بي إس ، وشركات تقنية مثل ساب ، وألين، وسن، بالإضافة إلى خمسة مراكز بحثية أكاديمية. ^{[ 13 ]} تقع هذه المراكز في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (الولايات المتحدة الأمريكية)، وجامعة كامبريدج (المملكة المتحدة)، وجامعة أديلايد (أستراليا)، وجامعة كيو (اليابان)، ^{[ 14 ]} والمعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ، وجامعة سانت غالن (سويسرا).

تتطلع شركة Auto-ID Labs إلى مستقبل سلسلة التوريد القائم على إنترنت الأشياء - وهو تطبيق عالمي لتقنية تحديد الهوية بموجات الراديو (RFID). هدفها هو تحقيق التناغم بين التكنولوجيا والعمليات والتنظيم. يركز البحث على التصغير (بهدف الوصول إلى 0.3 مم لكل شريحة)، وخفض التكلفة (حوالي 0.05 دولار أمريكي للوحدة)، والتطبيقات المبتكرة مثل المدفوعات اللاتلامسية ( سوني / فيليبس )، وأنظمة المنازل الذكية (مثل الملابس والأجهزة المنزلية الذكية المزودة بعلامات تعريفية)، والفعاليات الرياضية (مثل توقيت ماراثون برلين ).

تُعدّ AIDC 100 منظمة مهنية متخصصة في مجال التعرف التلقائي على البيانات واستخلاصها (AIDC). تضم هذه المجموعة أفرادًا أسهموا إسهامًا كبيرًا في تطوير هذا المجال. ويُعتبر تعزيز فهم الشركات لعمليات وتقنيات AIDC من أهم أهداف المنظمة. ^{[ 15 ]}