Identificación automática y captura de datos

La identificación y captura automática de datos ( AIDC ) se refiere a los métodos para identificar automáticamente objetos, recopilar datos sobre ellos e introducirlos directamente en sistemas informáticos , sin intervención humana. Las tecnologías que suelen considerarse parte de AIDC incluyen códigos QR , ^{[ 1 ]} códigos de barras , identificación por radiofrecuencia (RFID), biometría (como el sistema de reconocimiento de iris y facial ), bandas magnéticas , reconocimiento óptico de caracteres (OCR), tarjetas inteligentes y reconocimiento de voz . AIDC también se conoce comúnmente como "Identificación automática", "Auto-ID" y "Captura automática de datos". ^{[ 2 ]}

AIDC es el proceso o método para obtener datos externos, particularmente mediante el análisis de imágenes , sonidos o videos . Para capturar datos, se utiliza un transductor que convierte la imagen o el sonido en un archivo digital. Este archivo se almacena y, posteriormente, puede ser analizado por una computadora o comparado con otros archivos en una base de datos para verificar la identidad o autorizar el acceso a un sistema seguro. La captura de datos puede realizarse de diversas maneras; el mejor método depende de la aplicación.

En los sistemas de seguridad biométrica, la captura es la adquisición o el proceso de adquisición e identificación de características como la imagen de un dedo, la imagen de la palma de la mano, la imagen facial, la huella del iris o la huella de voz, lo que implica datos de audio, mientras que el resto implica datos de vídeo.

La identificación por radiofrecuencia (RFID) es una tecnología AIDC relativamente nueva, desarrollada por primera vez en la década de 1980. Esta tecnología sirve de base para sistemas automatizados de recopilación , identificación y análisis de datos en todo el mundo. La RFID ha adquirido gran importancia en diversos mercados, como la identificación de ganado y los sistemas de identificación automática de vehículos (AVI), gracias a su capacidad para rastrear objetos en movimiento. Estos sistemas AIDC inalámbricos automatizados resultan eficaces en entornos de fabricación donde las etiquetas de código de barras no serían viables.

Casi todas las tecnologías de identificación automática constan de tres componentes principales, que también comprenden los pasos secuenciales en AIDC:

1. Codificador de datos. Un código es un conjunto de símbolos o señales que generalmente representan caracteres alfanuméricos. Al codificar datos, los caracteres se traducen a un código legible por máquina. Se coloca una etiqueta o rótulo con los datos codificados en el artículo que se desea identificar.
2. Lector o escáner de máquina. Este dispositivo lee los datos codificados y los convierte a un formato alternativo, normalmente una señal eléctrica analógica.
3. Decodificador de datos. Este componente transforma la señal eléctrica en datos digitales y, finalmente, la vuelve a convertir en los caracteres alfanuméricos originales.

Una de las aplicaciones más comunes de la captura de datos es la extracción de información de documentos en papel y su almacenamiento en bases de datos (CMS, ECM, etc.). Las tecnologías básicas utilizadas para la captura de datos varían según el tipo de datos:

• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) – para el reconocimiento de texto impreso ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]}
• Reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) – para el reconocimiento de texto escrito a mano ^{[ 6 ]}
• Reconocimiento óptico de marcas (OMR) – para el reconocimiento de marcas ^{[ 7 ]}
• Reconocimiento de códigos de barras (BCR/OBR) ^{[ 8 ]}
• Reconocimiento de la capa del documento (DLR)

Estas tecnologías permiten extraer datos de documentos en papel para su procesamiento en sistemas empresariales como la planificación de recursos empresariales (ERP) y la gestión de relaciones con los clientes (CRM).

Los documentos para la captura de datos se pueden dividir en 3 grupos: estructurados, semiestructurados y no estructurados .

Los documentos estructurados (por ejemplo, cuestionarios, pruebas, declaraciones de impuestos, formularios de seguros, papeletas de votación) tienen diseños idénticos, lo que facilita la captura de datos, ya que los campos siempre están en la misma ubicación. ^{[ 9 ]}

Los documentos semiestructurados (p. ej., facturas, órdenes de compra, albaranes) siguen un formato general, pero el diseño varía según el proveedor o los parámetros. La captura de datos requiere métodos más avanzados. ^{[ 10 ]}

Los documentos no estructurados (cartas, contratos, artículos, etc.) podrían ser flexibles en cuanto a estructura y apariencia. ^{[ 9 ]}

Quienes defienden el desarrollo de los sistemas AIDC argumentan que estos tienen el potencial de aumentar significativamente la eficiencia industrial y la calidad de vida en general. Si se implementaran ampliamente, la tecnología podría reducir o eliminar la falsificación, el robo y el desperdicio de productos, al tiempo que mejoraría la eficiencia de las cadenas de suministro. ^{[ 11 ]} Sin embargo, otros han expresado críticas sobre la posible expansión de los sistemas AIDC a la vida cotidiana, citando preocupaciones sobre la privacidad personal, el consentimiento y la seguridad. ^{[ 12 ]}

La asociación global Auto-ID Labs , fundada en 1999, incluye a importantes corporaciones como Walmart , Coca-Cola , Gillette , Johnson & Johnson , Pfizer , Procter & Gamble , Unilever , UPS y empresas tecnológicas como SAP , Alien y Sun, junto con cinco centros de investigación académica. ^{[ 13 ]} Estos centros tienen su sede en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (EE. UU.), la Universidad de Cambridge (Reino Unido), la Universidad de Adelaida (Australia), la Universidad de Keio (Japón), ^{[ 14 ]} ETH Zúrich y la Universidad de San Galo (Suiza).

Auto-ID Labs prevé una futura cadena de suministro basada en el Internet de los Objetos, una aplicación global de la tecnología RFID. Su objetivo es armonizar la tecnología, los procesos y la organización. La investigación se centra en la miniaturización (con el objetivo de reducir el tamaño de cada chip a 0,3 mm), la reducción de costes (alrededor de 0,05 dólares por unidad) y aplicaciones innovadoras como los pagos sin contacto ( Sony / Philips ), la domótica (por ejemplo, ropa etiquetada y electrodomésticos inteligentes) y los eventos deportivos (por ejemplo, el cronometraje en el Maratón de Berlín ).

AIDC 100 es una organización profesional para la industria de la identificación automática y captura de datos (AIDC). Este grupo está compuesto por personas que han realizado contribuciones sustanciales al avance de la industria. El objetivo principal de la organización es aumentar la comprensión de los procesos y tecnologías AIDC por parte de las empresas. ^{[ 15 ]}