สุดยอดเทคโนโลยี OCR ใน CADDi Drawer: การแปลง Drawing สู่ข้อมูลดิจิทัลที่รวดเร็วและแม่นยำ

ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลดิจิทัล อุตสาหกรรมการผลิตกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ แบบวาดทางวิศวกรรม (Engineering Drawing) หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า Drawing ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของกระบวนการออกแบบและผลิต จำเป็นต้องได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่เคย อย่างไรก็ตาม การจัดการ Drawing ในรูปแบบกระดาษหรือไฟล์ภาพที่กระจัดกระจายยังคงเป็นความท้าทายสำคัญ ทำให้การเข้าถึงข้อมูล การนำข้อมูลไปใช้ และการทำงานร่วมกันเป็นไปได้ยากและล่าช้า เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing (Optical Character Recognition for Drawing) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหานี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผสานรวมกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อแปลงข้อมูลจาก Drawing ให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลที่สามารถค้นหา วิเคราะห์ และนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มศักยภาพ

CADDi Drawer คือหนึ่งในโซลูชันชั้นนำที่นำ เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing มาประยุกต์ใช้ร่วมกับ AI และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม เพื่อช่วยให้องค์กรการผลิตสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูล Drawing ที่มีอยู่มหาศาล บทความนี้จะพาไปสำรวจว่า เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing คืออะไร ทำงานอย่างไร และมีประโยชน์อย่างไรในการยกระดับประสิทธิภาพงานออกแบบและกระบวนการผลิตในยุคใหม่ โดยเน้นที่โซลูชันอย่าง CADDi Drawer เป็นกรณีศึกษา

หลักการทำงานของเทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing

เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing คือกระบวนการแปลงข้อมูลภาพจากแบบวาดทางวิศวกรรม ไม่ว่าจะเป็นแบบที่สแกนจากกระดาษ ไฟล์ภาพ หรือแม้แต่แบบที่เขียนด้วยมือ ให้เป็นข้อมูลดิจิทัลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและประมวลผลได้ ซึ่งแตกต่างจาก OCR ทั่วไปที่เน้นการอ่านข้อความในเอกสาร เนื่องจาก Drawing มีความซับซ้อนมากกว่านั้นมาก

การวิเคราะห์องค์ประกอบใน Drawing

เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing ไม่ได้เพียงแค่อ่านตัวอักษร แต่ต้องสามารถวิเคราะห์องค์ประกอบต่างๆ ที่ซับซ้อนในแบบวาดทางวิศวกรรมได้ด้วย ซึ่งรวมถึง:

• เส้น (Lines): การตรวจจับและจำแนกประเภทของเส้นต่างๆ เช่น เส้นขอบ เส้นบอกขนาด เส้นประ หรือเส้นสัญลักษณ์
• ข้อความ (Texts): การอ่านตัวอักษร ตัวเลข และข้อความกำกับต่างๆ แม้จะมีขนาดเล็ก วางในทิศทางที่หลากหลาย หรือเป็นลายมือ
• สัญลักษณ์ (Symbols): การรู้จำสัญลักษณ์ทางวิศวกรรมเฉพาะทาง เช่น สัญลักษณ์ GD&T (Geometric Dimensioning and Tolerancing) สัญลักษณ์การเชื่อม สัญลักษณ์วัสดุ หรือสัญลักษณ์พื้นผิว

กระบวนการทำงานมักเริ่มต้นด้วยการปรับปรุงคุณภาพของภาพ (Image Pre-processing) เช่น การลดสัญญาณรบกวน การปรับความคมชัด และการปรับความเอียงของภาพ จากนั้นจึงทำการแบ่งส่วนภาพ (Image Segmentation) เพื่อแยกองค์ประกอบต่างๆ ออกจากกัน ก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการรู้จำ (Recognition) โดยใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนและโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาโดยเฉพาะ

ความแตกต่างระหว่าง OCR ทั่วไปกับ OCR เฉพาะทางสำหรับ Drawing

OCR ทั่วไปมักถูกออกแบบมาเพื่ออ่านข้อความในเอกสารที่มีโครงสร้างค่อนข้างเป็นระเบียบ เช่น บทความ รายงาน หรือแบบฟอร์ม แต่สำหรับ Drawing ในงานอุตสาหกรรม เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing ต้องเผชิญกับความท้าทายที่มากกว่านั้นมาก:

• ความซับซ้อนของโครงสร้าง: Drawing มีการจัดวางข้อมูลที่ไม่เป็นเส้นตรง ข้อความและสัญลักษณ์อาจซ้อนทับกันหรือกระจายอยู่ทั่วทั้งแบบ
• สัญลักษณ์เฉพาะทาง: มีสัญลักษณ์ทางเทคนิคจำนวนมากที่ OCR ทั่วไปไม่สามารถเข้าใจได้
• ความหลากหลายของฟอนต์และลายมือ: Drawing เก่าอาจมีฟอนต์ที่หลากหลาย หรือมีข้อความที่เขียนด้วยลายมือซึ่งอ่านได้ยาก
• การรบกวนจากองค์ประกอบอื่น: เส้นและกราฟิกอื่นๆ ใน Drawing อาจรบกวนการอ่านข้อความและสัญลักษณ์
• ความต้องการความแม่นยำสูง: ข้อมูลใน Drawing มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อกระบวนการผลิต ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจนำไปสู่ความเสียหายร้ายแรงได้

ด้วยเหตุนี้ เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing จึงต้องอาศัย AI และ Machine Learning ขั้นสูงที่ฝึกฝนมาโดยเฉพาะกับข้อมูล Drawing จำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถ “เข้าใจ” บริบทและความหมายของข้อมูลในแบบวาดทางวิศวกรรมได้อย่างแท้จริง

ขั้นตอนการทำงานของ CADDi Drawer

CADDi Drawer เป็นตัวอย่างของโซลูชันที่ใช้ เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing ผสานกับ AI เพื่อจัดการข้อมูล Drawing อย่างครบวงจร ขั้นตอนการทำงานหลักๆ มีดังนี้:

1. การนำเข้าไฟล์ (File Input): รองรับไฟล์ Drawing หลากหลายรูปแบบ เช่น PDF, JPEG, GIF, PNG, TIFF รวมถึงไฟล์ที่สแกนจากแบบกระดาษหรือแบบที่เขียนด้วยมือ และล่าสุดยังรองรับไฟล์ CAD 3D หลายรูปแบบด้วย
2. การสกัดข้อมูลด้วย AI-OCR (Data Extraction): เทคโนโลยี AI-OCR ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ CADDi จะทำการวิเคราะห์และสกัดข้อมูลสำคัญออกจาก Drawing เช่น ขนาด (Dimensions) ข้อความ (Texts) สัญลักษณ์ (Symbols) รูปทรง (Shapes) ข้อมูลในตารางหัวข้อ (Title Blocks) และแม้กระทั่งลายมือที่อ่านยาก
3. การจัดโครงสร้างข้อมูล (Data Structuring): ข้อมูลที่สกัดได้จะถูกจัดเก็บและจัดโครงสร้างใน Data Lake ทำให้ง่ายต่อการค้นหาและนำไปใช้
4. การเชื่อมโยงข้อมูล (Data Linking): CADDi Drawer สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจาก Drawing เข้ากับข้อมูลอื่นๆ ในองค์กร เช่น ข้อมูลจากระบบ PLM (Product Lifecycle Management) ERP (Enterprise Resource Planning) ข้อมูลต้นทุน คุณภาพ และข้อมูลซัพพลายเออร์ สร้างเป็น “แหล่งข้อมูลความจริงเพียงแหล่งเดียว” (Single Source of Truth)

ประโยชน์ของเทคโนโลยี OCR และ CADDi Drawer สำหรับ Drawing

การนำ เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing และโซลูชันอย่าง CADDi Drawer มาใช้ ก่อให้เกิดประโยชน์มากมายต่ออุตสาหกรรมการผลิต ดังนี้:

• เพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วในการประมวลผล Drawing: สามารถประมวลผล Drawing จำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ลดระยะเวลาที่เคยใช้ในการค้นหาและดึงข้อมูลด้วยมือจากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่วินาที
• ลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการอ่านหรือป้อนข้อมูลแบบ Manual: การทำงานอัตโนมัติช่วยลดความผิดพลาดของมนุษย์ (Human Error) ในการอ่าน ตีความ หรือป้อนข้อมูลจาก Drawing
• เสริมความสามารถในการค้นหา Drawing ตามฟีเจอร์หรือสเปค (Feature-based Search): CADDi Drawer มีฟังก์ชันการค้นหาที่ทรงพลัง ผู้ใช้สามารถค้นหาด้วยคำสำคัญ (Keyword Search) ค้นหาตามความคล้ายคลึงกันของรูปทรง (Similarity Search) หรือแม้แต่ค้นหาด้วยการอัปโหลดรูปภาพหรือภาพร่าง (Image Search) ทำให้การค้นหา Drawing ที่ต้องการทำได้ง่ายและแม่นยำยิ่งขึ้น
• รองรับการแปลง Drawing ทั้งแบบ 2D และข้อมูลเชิงลึก: สามารถสกัดข้อมูลได้ทั้งจาก Drawing 2D และเชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ เช่น ข้อมูลวัสดุ ข้อกำหนดต่างๆ เพื่อการใช้งานต่อเนื่องในระบบผลิตหรือซัพพลายเชน
• สนับสนุนการจัดการข้อมูล Drawing ระดับองค์กร (Drawing Data Management): สร้างฐานข้อมูลกลางสำหรับ Drawing ทั้งหมดขององค์กร ทำให้การเข้าถึง การแบ่งปัน และการนำข้อมูลกลับมาใช้ใหม่ (Design Reuse) ทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดการทำงานซ้ำซ้อน และรักษาองค์ความรู้ขององค์กรไว้ได้

เครื่องมือและแอปพลิเคชัน OCR สำหรับ Drawing

ในตลาดมีเครื่องมือ OCR หลากหลายประเภท แต่สำหรับงานที่ต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะทางอย่างการจัดการ Drawing โซลูชันที่ออกแบบมาโดยเฉพาะย่อมมีความได้เปรียบ

CADDi Drawer: โซลูชันเฉพาะทางที่ผสาน OCR, AI และความเชี่ยวชาญด้าน Engineering Drawing

CADDi Drawer โดดเด่นในฐานะโซลูชันที่พัฒนาขึ้นเพื่ออุตสาหกรรมการผลิตโดยเฉพาะ โดยผสาน เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing เข้ากับ AI และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในแบบวาดทางวิศวกรรม ทำให้สามารถ:

• สกัดข้อมูลได้อย่างแม่นยำ: รวมถึงข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น GD&T (แม้ว่าความสามารถในการตีความความหมายเชิงลึกของ GD&T ยังคงเป็นสิ่งที่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่องในวงการ) และลายมือบน Drawing เก่า
• ค้นหาอัจฉริยะ: ด้วยการค้นหาตามความคล้ายคลึงกันของรูปทรง (Similarity Search) ที่เป็นสิทธิบัตร ช่วยให้ค้นพบ Drawing ที่คล้ายกันได้อย่างรวดเร็ว แม้จะไม่ทราบหมายเลขหรือชื่อชิ้นส่วน
• เชื่อมโยงข้อมูลครบวงจร: สร้าง “แหล่งข้อมูลความจริงเพียงแหล่งเดียว” โดยเชื่อมโยงข้อมูล Drawing กับข้อมูลจากระบบอื่นๆ เช่น PLM, ERP, ข้อมูลต้นทุน, คุณภาพ, และซัพพลายเออร์

เปรียบเทียบกับ OCR ทั่วไป (AWS Textract, Google Cloud Vision OCR)

เครื่องมือ OCR ทั่วไป เช่น AWS Textract และ Google Cloud Vision OCR มีความสามารถในการสกัดข้อความจากเอกสารได้ดีในระดับหนึ่ง อย่างไรก็ตาม เมื่อนำมาใช้กับ Drawing ทางวิศวกรรม มักมีข้อจำกัด:

• ความเข้าใจในบริบททางวิศวกรรม: OCR ทั่วไปมักขาดความสามารถในการ “เข้าใจ” ความหมายของสัญลักษณ์ ขนาด หรือข้อความเฉพาะทางใน Drawing
• การจัดการโครงสร้างที่ซับซ้อน: การจัดวางข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบใน Drawing เป็นเรื่องท้าทายสำหรับ OCR ทั่วไป
• การรู้จำสัญลักษณ์เฉพาะทาง: สัญลักษณ์ GD&T หรือสัญลักษณ์ทางเทคนิคอื่นๆ อาจถูกมองข้ามหรือตีความผิดพลาด

ในขณะที่โซลูชันเฉพาะทางอย่าง CADDi Drawer ถูกออกแบบและฝึกฝน AI มาเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยเฉพาะ ทำให้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพที่สูงกว่าในการจัดการข้อมูล Drawing

ตัวอย่างการใช้งานจริง: การดึงข้อมูล Feature และ Specification จาก Drawing เพื่อแมทช์กับ Supplier

CADDi Drawer สามารถสกัดคุณลักษณะ (Features) และข้อมูลจำเพาะ (Specifications) ต่างๆ จาก Drawing เช่น วัสดุ ขนาด ความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ (Tolerances) และข้อมูลอื่นๆ ข้อมูลเหล่านี้เมื่อถูกเชื่อมโยงกับระบบจัดซื้อจัดจ้าง เช่น CADDi Quote ซึ่งเป็นโซลูชันการเสนอราคาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ CADDi จะช่วยให้สามารถจับคู่ Drawing กับซัพพลายเออร์ที่มีความสามารถในการผลิตชิ้นส่วนตามข้อกำหนดนั้นๆ ได้อย่างเหมาะสมและรวดเร็ว ช่วยลดระยะเวลาในการค้นหาซัพพลายเออร์และเพิ่มความแม่นยำในการจัดซื้อ

กรณีศึกษาและตัวอย่างการใช้งาน

หลายบริษัทผู้ผลิตได้นำ CADDi Drawer ไปใช้งานและเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม:

• Nakata Manufacturing: ลดระยะเวลาในการค้นหา Drawing ที่คล้ายกันลงอย่างมาก โดยเฉพาะสำหรับพนักงานใหม่ และลดเวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมพนักงานออกแบบใหม่ได้อย่างชัดเจน
• Yatomi Seisakusho: สามารถแบ่งปันงานประเมินราคาในทีมได้ และฝ่ายผลิตสามารถดู Drawing ล่วงหน้าเพื่อวางแผนการทำงาน ทำให้การค้นหาข้อมูลราคาและวัสดุในอดีตทำได้ง่ายขึ้น
• Haranomachi Iron Works: ลดระยะเวลาการค้นหา Drawing ลงเหลือประมาณหนึ่งในห้าของเวลาก่อนหน้า ทำให้สามารถประเมินราคาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และลดการทำงานล่วงเวลา
• การลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดซื้อ: กรณีศึกษาอื่นๆ แสดงให้เห็นถึงการลดต้นทุนการจัดซื้อได้ 8-12% และการเลือกซัพพลายเออร์ที่เร็วขึ้น 1.5 เท่า รวมถึงการปรับปรุงอัตราข้อบกพร่องได้ถึง 15%

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing เมื่อนำมาใช้อย่างถูกวิธี สามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อธุรกิจได้อย่างมีนัยสำคัญ

แนวโน้มและอนาคตของเทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing

เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing ยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีแนวโน้มที่น่าสนใจดังนี้:

• การพัฒนา OCR ที่สามารถเข้าใจข้อมูล Engineering ขั้นสูง: เช่น การทำความเข้าใจความหมายและการเชื่อมโยงของสัญลักษณ์ GD&T อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• แนวโน้มการเชื่อมโยงข้อมูล OCR เข้ากับระบบ AI เพื่อทำ Cost Estimation อัตโนมัติ: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจาก Drawing เพื่อประเมินต้นทุนการผลิตได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
• การขยายการใช้งาน OCR จาก Drawing 2D ไปสู่การอ่านข้อมูล 3D CAD Model: การสกัดข้อมูลการผลิตโดยตรงจากโมเดล 3D CAD เพื่อนำไปใช้ในกระบวนการต่างๆ
• CADDi: ปลดล็อกศักยภาพของผู้ผลิต ผ่านการเปลี่ยนผ่านสู่ Smart Manufacturing และ Digital Supply Chain: CADDi มุ่งมั่นที่จะปลดล็อกศักยภาพของผู้ผลิตด้วยการทำให้ข้อมูลการออกแบบและซัพพลายเชนเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้และนำไปใช้ได้จริงสำหรับทุกทีม CADDi Drawer และ CADDi Quote เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ กระบวนการผลิต และเชื่อมโยงซัพพลายเชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่ความสำเร็จที่ยั่งยืนในยุคดิจิทัล

คำถามที่พบบ่อย 

เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing แตกต่างจาก OCR ทั่วไปอย่างไร?

A: OCR ทั่วไปเน้นการแปลงข้อความจากภาพ แต่ เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing (เช่นที่ใช้ใน CADDi Drawer) เน้นการทำความเข้าใจเส้น รูปทรง สัญลักษณ์ และข้อมูลทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนในแบบแปลน 

CADDi Drawer มีความแม่นยำแค่ไหนในการอ่าน Drawing?

A: CADDi Drawer ใช้ เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing ผสาน AI เฉพาะทางด้าน Drawing Engineering ทำให้สามารถดึงข้อมูลได้อย่างแม่นยำสูง แม้กับ Drawing ที่มีความซับซ้อนหรือรูปแบบหลากหลาย รวมถึงลายมือ 

สามารถใช้ CADDi Drawer กับไฟล์สแกนหรือไฟล์เก่าได้หรือไม่?

A: ได้ CADDi Drawer รองรับไฟล์ PDF, รูปภาพ (GIF, PNG, JPEG, TIFF) และไฟล์ CAD หลากหลายรูปแบบ รวมถึงไฟล์สแกนจากแบบเก่าหรือแบบที่เขียนด้วยมือ พร้อมเทคโนโลยีปรับคุณภาพภาพเพื่อให้อ่านข้อมูลได้แม่นยำยิ่งขึ้น 

CADDi Drawer รองรับการทำงานกับ Drawing 3 มิติหรือไม่?

A: ปัจจุบัน CADDi Drawer รองรับการทำงานกับไฟล์ CAD 3D หลากหลายรูปแบบ ทำให้สามารถดู วัดขนาด และเชื่อมโยงกับแบบ 2D ได้ และมีแผนพัฒนาการค้นหาข้อมูลจากโมเดล 3D ในอนาคต 

เทคโนโลยี OCR และ CADDi Drawer จะเปลี่ยนแปลงการจัดการ Drawing อย่างไร?

A: เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing และโซลูชันอย่าง CADDi Drawer จะช่วยลดเวลาทำงาน เพิ่มความถูกต้องแม่นยำในการเข้าถึงและใช้ข้อมูล Drawing ทำให้ทีมออกแบบ ทีมจัดซื้อ และซัพพลายเชน ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขับเคลื่อนนวัตกรรม และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในยุคอุตสาหกรรม 4.0 

เทคโนโลยี OCR สำหรับ Drawing กำลังปฏิวัติวิธีการที่อุตสาหกรรมการผลิตจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลแบบวาดทางวิศวกรรม โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น CADDi Drawer ไม่เพียงแต่ช่วยแปลง Drawing ให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล แต่ยังสร้างความชาญฉลาดให้กับข้อมูลเหล่านั้น ทำให้สามารถค้นหา วิเคราะห์ และเชื่อมโยงข้อมูลได้อย่างที่ไม่เคยทำได้มาก่อน การลงทุนในเทคโนโลยีนี้จึงไม่ใช่เพียงแค่การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่เป็นการวางรากฐานที่สำคัญสำหรับความสำเร็จและความสามารถในการแข่งขันในระยะยาวของอุตสาหกรรมการผลิตยุคใหม่

CADDi Drawer คือแพลตฟอร์ม Smart Manufacturing Drawing สำหรับอุตสาหกรรม 4.0 ที่มุ่งเน้นการจัดการแบบวาดทางวิศวกรรม (Drawing) และข้อมูลซัพพลายเชนอย่างเป็นระบบ เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลในภาคการผลิต

การนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้ช่วยให้ CADDi Drawer สามารถรวบรวม วิเคราะห์ และดึงข้อมูลสำคัญจากแบบวาดได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน ปรับปรุงผลผลิต และสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจให้มีความแม่นยำยิ่งขึ้น

ในปี 2024 CADDi เป็นบริษัทซอฟต์แวร์ภาคการผลิตเพียงรายเดียวที่ได้รับเลือกให้ติดอันดับใน Fast Company’s Most Innovative Companies 2024 และยังได้รับรางวัล Best Business Intelligence and Engineering Management Software จากเวที SaaS Awards 2024

ทำความรู้จัก CADDi Drawer เพิ่มเติม คลิกที่นี่

ข้อมูลอ้างอิง

• https://mobidev.biz/blog/ocr-system-development-blueprints-engineering-drawings
• https://www.docuclipper.com/blog/ocr-limitations/
• https://us.caddi.com/resources/insights/unstructured-data-utilization
• https://us.caddi.com/product/industrial-manufacturers
• https://us.caddi.com/case-studies/nakata-manufacturing-co
• https://us.caddi.com/case-studies/haranomachi-iron-works