8 beste Logistik-OCR-Software im Jahr 2024

OCR-Software (Optical Character Recognition) spielt eine entscheidende Rolle bei der Konvertierung schwer zu bearbeitender Dokumentformate wie PDFs oder physischer Dokumente in bearbeitbare und durchsuchbare Formate, die von Maschinen gelesen werden können. Diese Anwendungen werden üblicherweise zum Extrahieren von Text aus PDFs und Bildern verwendet und wandeln ihn in bearbeitbare Formate wie Word, Excel oder reine Textdateien um.

Durch die Nutzung von KI/ML-Funktionen, OCR Software kann auch die Datenextraktion aus Dokumenten/Bildern automatisieren und sie in ein bearbeitbares Format konvertieren, das in Arbeitsabläufe passt. 

Die Logistik ist eine kritische Funktion in der Lieferkette, die die Planung, Ausführung und Kontrolle der Bewegung von Waren und Materialien von einem Ort zum anderen umfasst. Logistikprozesse waren traditionell manuell und papierbasiert, was zu Ineffizienzen, Fehlern und Verzögerungen im Betrieb führte. Mit dem Aufkommen neuer Technologien wie automatisierten Abrufsystemen, Robotic Process Automation (RPA), intelligenter Dokumentenverarbeitung und OCR (optische Zeichenerkennung) Logistikautomation wird zunehmend machbar.

Logistik-OCR-Software sollte in der Lage sein, dies zu automatisieren Dokumentenverarbeitungsworkflow von Dokumenten wie Bestellungen, Frachtrechnungen, Versandetiketten, Frachtbriefen usw., um den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren, Fehler zu vermeiden und Zeit zu sparen.

Hier sind einige der besten Logistikunternehmen OCR-Software .

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Was ist OCR in der Logistik?

Eine der zentralen Hürden für die Logistikbranche ist die Verwaltung logistischer Dokumente. Bestellungen, Rechnungen, Frachtbriefe und verschiedene andere Unterlagen erfordern sorgfältige Aufmerksamkeit, doch die manuelle Bearbeitung kann zeitaufwändig, fehleranfällig und ressourcenintensiv sein. In diesem Labyrinth aus Papierkram ist die Notwendigkeit einer transformativen Lösung unbestreitbar. Eine Lösung besteht darin, Daten aus Dokumenten mithilfe spezieller Verfahren zu digitalisieren Software zur optischen Zeichenerkennung (OCR)..

Einer der größten Vorteile der OCR-Technologie besteht darin, dass sie dazu beitragen kann, Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit der Dateneingabe zu verbessern. Wenn Menschen Daten manuell eingeben, sind sie anfällig für Fehler wie Tippfehler, Rechtschreibfehler und Vertauschungen. Diese Fehler können schwerwiegende Folgen haben, insbesondere in der Logistik, wo Genauigkeit entscheidend dafür ist, dass die Lieferung von Waren pünktlich und innerhalb des Budgets erfolgt. Die OCR-Technologie kann dabei helfen, diese Fehler zu beseitigen Automatisierung des Dateneingabeprozesses und die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe verringert.

Die beste Logistik-OCR-Software im Jahr 2024

Schauen wir uns einige der besten Logistik-OCR-Software an, die auf dem Markt erhältlich ist.

1. Nanonetze

Nanonets bietet eine KI-gestützte OCR-Lösung für Logistikunternehmen, die Daten aus Bestellungen, Rechnungen und Frachtbriefen präzise extrahieren und in strukturierte digitale Daten umwandeln kann. Es kann Logistikorganisationen dabei helfen, die Genauigkeit von Patientendaten zu verbessern und Fehler bei der manuellen Dateneingabe zu reduzieren.

Nanonets verwendet fortschrittliche OCR, Bildverarbeitung durch maschinelles Lernen, und Deep Learning zu Extrahieren Sie relevante Informationen aus unstrukturierten Daten.

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Vorteile:

Nachteile:

• Die Benutzeroberfläche für die Tabellenerfassung kann besser sein

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2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture ist eine OCR-Software, die Versicherungsunternehmen bei der Digitalisierung papierbasierter Bestellungen, Rechnungen und Frachtbriefe unterstützen kann. Die Software kann Daten aus verschiedenen Dokumenttypen, einschließlich Angebotsformularen und Kundendokumenten, extrahieren und in strukturierte digitale Daten umwandeln.

[Eingebetteten Inhalt]

Vorteile:

• Erkennt Bilder sehr gut
• Einfache Speicherung der Hardcopy-Ergebnisse im System
• Nahtlose Integration von ERP-Systemen
• Automatisiert die Datenextraktion

Nachteile:

• Die Ersteinrichtung kann schwierig und komplex sein
• Keine vorgefertigten Vorlagen
• Schwierig anzupassen
• Keine Ressourcen verfügbar
• Könnte eine bessere Integration mit RPA-Lösungen haben
• Geringe Genauigkeit bei Bildern/Dokumenten mit niedriger Auflösung

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3. ABBYY Finereader

Eine OCR Software, die die Bearbeitung von PDF-Dateien unterstützt. Das Programm kann Bilddokumente in bearbeitbare elektronische Formate umwandeln.

[Eingebetteten Inhalt]

Vorteile:

• Tastaturfreundlicher OCR-Editor
• Exportiert in mehrere Formate
• Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Dokumenten

Nachteile:

• Fehlt die Volltextindizierung für eine schnelle Suche
• Benötigt eine Lernkurve
• Kann teuer sein
• Der Verlauf der Dokumentänderungen kann nicht angezeigt werden

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AWS Textract Extrahiert Text und andere Daten aus gescannten Dokumenten mithilfe von maschinellem Lernen und OCR. Es kann auch Daten aus Formularen und Tabellen identifizieren und extrahieren.

Vorteile:

• Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Kann nicht trainiert werden
• Unterschiedliche Genauigkeit
• Nicht für handschriftliche Dokumente gedacht 

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5. IBM Datacap

Mit IBM Datacap ist es einfach, Geschäftsdokumente zu erfassen, zu erkennen und zu klassifizieren, um daraus wichtige Informationen zu extrahieren. Datacap verfügt über eine starke OCR-Engine und anpassbare Regeln. Es kann mit Scannern, Mobilgeräten, Multifunktionsperipheriegeräten und Faxgeräten verwendet werden.

Vorteile:

• Konfiguriert komplexe Anwendungen bei der Datenerfassung
• Scanmechanismus
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Sehr wenig Online-Support
• Die Benutzeroberfläche könnte intuitiver sein
• Das Einrichten kann umständlich sein
• Das Erstellen eines benutzerdefinierten Ablaufs ist nicht einfach

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6. Kofax Omnipage

Kofax Omnipage ist ein PDF OCR Lösung, die in der Lage ist, große Mengen zu automatisieren. Es ist auf die Extraktion aus Tabellen, den Abgleich von Werbebuchungen und die intelligente Extraktion spezialisiert.

Vorteile:

• Robuster Satz an Werkzeugen zum Verbessern von Bildern
• Sehr genau

Nachteile:

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7. Docparser

Ein Cloud-basiertes Dokumentverarbeitung und OCR-Software. Docparser kann Aufgaben und Arbeitsabläufe mit geringem Wert automatisieren.

Vorteile:

• Einfache Einrichtung
• Kann mit Zapier integriert werden

Nachteile:

• Webhooks schlagen gelegentlich fehl
• Erfordert eine Schulung, um die Parsing-Regeln zu erlernen
• Nicht genug Vorlagen
• Zonale OCR Ansatz – kann unbekannte Vorlagen nicht verarbeiten
• Das Laden von Seiten ist langsam

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8.Adobe Acrobat DC

Acrobat DC bietet einen umfassenden PDF-Editor mit integrierter OCR-Funktionalität.

Vorteile:

• Stabilität / Kompatibilität.
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Teuer
• Keine exklusive OCR-Software

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Warum ist Nanonets die umfassendste Logistik-OCR-Software?

Nanonets OCR-Software ist einfach zu bedienen und einzurichten. Das Intelligente Automatisierungsplattform klar kommen unstrukturierte Daten und die KI kommt auch mit jedem klar Datenbeschränkungen einfach.

Die Vorteile des Einsatzes von Nanonets OCR in der Logistik gehen weit über bessere Genauigkeit, Erfahrung und Skalierbarkeit hinaus.

1. Datenerfassung und -eingabe – Nanonets OCR kann verwendet werden, um Daten aus Bestellungen, Frachtrechnungen, Versandetiketten und Frachtbriefen innerhalb von Sekunden genau zu erfassen. Die extrahierten Daten können direkt mit jeder Logistikmanagementsoftware verbunden werden, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe verringert und die Genauigkeit verbessert wird.
2. Dokumentation und Aufbewahrung – Nanonets OCR kann problemlos digitale und bearbeitbare Kopien aller Arten von Versanddokumenten erstellen. Diese Dokumente können dann einfach gespeichert und bei Bedarf abgerufen werden.
3. Qualitätskontrolle – Nanonets OCR kann mehrere Genehmigungsschritte bereitstellen, bevor ein Dokument in das System aufgenommen oder zur Genehmigung gesendet wird. Dies hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen und den Ressourcen- und Kostenaufwand für Nacharbeiten zu reduzieren.

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• Quelle: https://nanonets.com/blog/best-logistics-ocr-software/