OCR zum Extrahieren von Daten aus Lieferscheinen

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OCR zum Extrahieren von Daten aus Lieferscheinen

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Ein Lieferschein ist ein formelles Dokument, das die Lieferung von Waren begleitet und eine Aufzeichnung der Art und Menge des gelieferten Artikels ist. Eine Kopie der Notiz wird normalerweise als Liefernachweis an den Verkäufer zurückgesandt. Mit der zunehmenden Digitalisierung des Marktplatzes gewinnt die automatisierte Datenverwaltung von Lieferscheinen an Bedeutung. Lassen Sie uns sehen, wie OCR-Tools dabei helfen können, Daten aus Lieferscheinen zu extrahieren.

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Die Bedeutung des Lieferscheins

Der Lieferschein oder Lieferschein ähnelt der Rechnung insofern, als er die Angaben zum Käufer, Angaben zum Verkäufer und die Art des zu versendenden Artikels enthält. Sie unterscheidet sich von der Rechnung dadurch, dass sie (normalerweise) keine Preisinformationen enthält. Auch Versandschein oder Wareneingangsschein genannt, wird er vom Verkäufer, Spediteur, Spediteur oder Spediteur ausgestellt und richtet sich an den Kunden und alle Zwischenhändler, die dafür verantwortlich sind, das Produkt zum Kunden zu bringen.

Obwohl es keine Standard- oder strengen Regeln darüber gibt, was ein Lieferschein enthalten muss, enthält ein Lieferschein normalerweise die folgenden Informationen:

Name und Anschrift des Verkäufers/Lieferanten
Name und Anschrift des Käufers/Auftraggebers
Datum der Bestellung,
Versanddatum,
Voraussichtliches Lieferdatum
Bestellnummer / Name
Listen der in der Lieferung enthaltenen Waren
Mögliche weitere Lieferungen zB Lieferung 1 von 3

Ein Lieferschein kann Angaben wie die Registrierungsnummer und Bankdaten des Verkäufers für Versicherungszwecke oder für Neukunden enthalten.

Ein bewerteter Lieferschein (oder ein bewerteter Lieferschein) kann den Preis des Produkts enthalten, aber solche Notizen müssen der Rechnung beigefügt werden.

Der Unterschied zwischen einem bewerteten Lieferschein und einer Rechnung besteht darin, dass erstere steuerlich nicht gültig ist und lediglich einen Liefernachweis darstellt. Die Rechnung hingegen wird für die Besteuerung verwendet und enthält Steuerdaten des Käufers und Verkäufers, den Preis der Produkte sowie die anfallende Mehrwertsteuer und andere Steuern.

Ein Lieferschein gibt dem Verkäufer eine bessere Kontrolle über versendete Produkte und einen Überblick über deren Produktivität. Es hilft Kunden (Käufern), zu überprüfen, ob sie die bezahlten Produkte erhalten haben. Oft muss der Käufer die Notiz unterschreiben, um den Käufer darüber zu informieren, dass die Lieferung in Ordnung war.

OCR zum Extrahieren von Daten aus Lieferscheinen

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Die Herausforderungen bei der manuellen Extraktion von Lieferscheindaten

Der Lieferschein wird in der Regel zusammen mit der Sendung/dem Produkt an der Rezeption eines Unternehmens oder des Lagers entgegengenommen, abhängig von den befolgten Geschäftspraktiken. In jedem Fall muss der Mitarbeiter, der die Sendung entgegennimmt – der Front Office-Mitarbeiter bzw. ein Lagermitarbeiter – die Angaben im Lieferschein mit den Angaben in Bestellung, Rechnung und/oder Versandpaket vergleichen . Dann unterschreibt sie das Protokoll, sofern es sich um ein solches handelt, und reicht eine Kopie davon für die Firmenunterlagen ein.

Diese Mitarbeiterin hat höchstwahrscheinlich viel zu viele Aufgaben in ihrem Portfolio, und die Verwaltung von Lieferscheinen ist möglicherweise nur der letzte Tropfen, der ihre Moral bricht.

Die Überprüfung der im Laufzettel aufgeführten Artikel mit den gelieferten Artikeln ist ein einmaliger Vorgang und muss in Echtzeit durchgeführt werden. Das Archivieren und Ablegen des Lieferscheins ist ein Vorgang nach der Lieferung und kann mühsam, langweilig und zeitaufwändig werden. Die Archivierung und Ablage wird durch die unterschiedlichen Formate und Layouts der Lieferscheine zusätzlich erschwert. Lieferscheine können in Form von handschriftlich oder per Fax zugestellten Papierexemplaren, E-Mail-Anhängen oder als elektronischer Datenaustausch (EDI) vorliegen. In den meisten Unternehmen müssen die Daten der Lieferscheine zu Zwecken der Bestandsführung, Archivierung und Revision in eine Datenbank eingegeben werden.

Es kann zeitaufwändig und mühsam sein, Daten in diesen verschiedenen Formaten manuell aus Lieferscheinen zu extrahieren. Dies führt häufig zu Fehlern und daraus resultierenden Verzögerungen bei der Bearbeitung von Dokumenten. Zu den häufigsten Herausforderungen bei der manuellen Extraktion von Daten aus Lieferscheinen gehören:

Zeitaufwand, insbesondere wenn das Unternehmen wächst und die Anzahl der Einkäufe steigt.
Zu viele E-Mails und Papier erfordern die physische Speicherung und Organisation von Dateien.
Übersehen von Diskrepanzen zwischen Daten in der Bestellung, Rechnung und Lieferscheinen.
Falsch abgelegte und vergessene Artikel; Dies gilt insbesondere dann, wenn Verkäufer Lieferscheine per E-Mail versenden, sobald die Ware versendet wird. Bis zum Wareneingang kann die Post mit dem Lieferschein tief im Briefkasten des Empfängers vergraben sein und so zu Verwirrung führen.

Die manuelle Datenextraktion aus Lieferscheinen und deren Eingabe in eine Datenbank ohne anschließende Überprüfungsschritte kann zu Fehlerquoten von bis zu 4 % führen. Die 1-10-100-Dateneingaberegel ist in Dateneingabekreisen gut bekannt – die Überprüfung der Datengenauigkeit am Eingabepunkt kostet 1 US-Dollar, die Bereinigung von Fehlern kostet 10 US-Dollar in Stapelform und nicht korrigierte Fehler kosten das Unternehmen 100 US-Dollar oder mehr.

Lieferscheine OCR

Datenextraktionssoftware kann verwendet werden, um Daten selektiv aus Lieferscheinen zu extrahieren. Die optische Zeichenerkennung oder OCR, eine Software, die Daten aus gescannten Dokumenten, Kamerabildern und Nur-Bild-PDFs extrahiert, eignet sich am besten für die automatisierte Extraktion von Daten aus Lieferscheinen.

Es gibt viele Arten von OCR-Software, die heute in der Industrie zur Datenextraktion verwendet werden. Der rudimentärste Typ extrahiert einfach den gesamten Text aus dem Lieferdokument, und die weitere Kategorisierung und sinnvolle Datenextraktion erfordert menschliche Anstrengung.

Die zweite OCR-Generation – Zonen- oder vorlagenbasierte OCR – extrahiert bestimmte Daten aus dem Lieferdokument, abhängig von seiner Position oder „Zone“ im Dokument.

OCRs der dritten Generation wie Nanonets nutzen KI- und ML-Fähigkeiten, um auf intelligente Weise aussagekräftige Informationen aus den Lieferscheinen zu extrahieren. Diese kognitiven OCR-Tools sind in der Lage, bei der Verwendung neue Formate und Stile von Lieferscheinen zu lernen und somit menschliche Eingriffe zu minimieren.

Eine gute Lieferschein-OCR muss die folgenden Merkmale aufweisen:

Die Möglichkeit, Daten zu extrahieren, die im ursprünglichen Lieferschein strukturiert, schlecht strukturiert und/oder unstrukturiert sein können. Die Kohärenz der aus diesen verschiedenen Quellen extrahierten Daten wird durch die Verwendung von KI-basierter Datenextraktion ermöglicht.
Die Fähigkeit, die extrahierten Daten für die spätere Verwendung in mehrere lesbare/bearbeitbare Formate zu konvertieren.
Datensicherheit – Das von einem Unternehmen gekaufte Produkt kann sehr sensibel und vertraulich sein, da es Teil patentierter und markenrechtlich geschützter Prozesse des Unternehmens sein kann. Die Datenextraktionssoftware muss in der Lage sein, die Daten vor Diebstahl, Hacking und Missmanagement zu schützen.

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Vorteile von KI-basierter Delivery Dockets OCR

Einige Vorteile der Verwendung von KI-gestützten OCR-Tools wie Nanonets für die Datenverwaltung von Lieferscheinen sind:

Genauigkeit der Daten: OCRs, die KI nutzen, können menschliche Fehler, die durch Ermüdung oder Versehen verursacht werden, minimieren oder sogar vollständig eliminieren.
Zeitersparnis: Die manuelle Dateneingabe aus Lieferscheinen kann zeitaufwändig sein, und OCRs können viel Zeit einsparen, die Mitarbeiter für alltägliche, sich wiederholende Aktivitäten aufwenden. KI-fähige OCR extrahiert relevante Daten aus jedem Dokument in 27 Sekunden im Vergleich zu 3.5 Minuten für die manuelle Erfassung.
Neuorientierung der Mitarbeiter: Die Zeit, die dem Mitarbeiter aufgrund der Automatisierung der Extraktion von Lieferscheindaten zur Verfügung steht, kann auf produktive Aufgaben umgeleitet werden, die seine Fähigkeiten und das Ergebnis des Unternehmens verbessern können.
Zentralisierte Daten: Die von der OCR-Software erfassten Daten können an einem zentralen Ort gespeichert werden und sind daher für alle Beteiligten des Unternehmens zugänglich.
Datensicherheit: Die Möglichkeit, Prüfungen auf verschiedenen Ebenen des durch die OCR initiierten Automatisierungsprozesses einzuführen, kann die Datensicherheit erhöhen.
Skalierbarkeit: Wenn das Unternehmen expandiert, ist es umständlich, ein manuelles System für die Rechnungsverwaltung zu haben. OCRs können den Prozess der Lieferscheinverwaltung rationalisieren und zu Skalierungsverbesserungen führen.
Integration mit anderen Automatisierungssystemen des Unternehmens. Da die Hyperautomatisierung langsam im Geschäftssektor Fuß fasst, kann der Einsatz von OCR im Bereich der Lieferscheinverwaltung bei der Integration des Betriebs in das größere System, das die Organisation durchdringt, helfen.

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Die Eignung von Nanonets als Lieferschein-OCR

Nanonets ist ein KI-gesteuertes OCR-Tool, das sich aus folgenden Gründen am besten für die Extraktion von Daten aus Lieferscheinen eignet:

Genaue Erkennung der Tabellenstruktur einer Position, die Dokumente wie Formulare enthält.
Alle Einzelposteneinträge, die in den Formularen vorhanden sind, wie Name, Produkt, Menge etc.
Die Daten können als JSON-Ausgabe extrahiert werden, die die Erstellung benutzerdefinierter Apps und Plattformen ermöglichen kann.
Die Software bietet nicht nur eine großartige API und Dokumentation für Entwickler, sondern ist auch ideal für Unternehmen ohne internes Entwicklerteam.
Es ist ein echtes No-Code-Tool
Einfache Integration von Nanonets in die meisten CRM-, ERP-, Content-Services- oder RPA-Software.
Verarbeitung mehrerer Sprachen: Nanonets OCR kann handgeschriebenen Text, Bilder von Text in mehreren Sprachen gleichzeitig, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Größen, Bilder mit schattiertem Text, geneigtem Text, zufälligem unstrukturiertem Text, Bildrauschen, unscharfe Bilder und mehr. Dies ist verständlicherweise besonders relevant für Lieferungen zwischen verschiedenen Ländern oder müssen Waren zwischen Regionen transportieren, die unterschiedliche Sprachen verwenden.
Arbeitet mit benutzerdefinierten Daten durch die Verwendung von benutzerdefinierten Daten zum Trainieren von OCR-Modellen.
Unabhängigkeit von Formaten: Nanonets sind überhaupt nicht an die Vorlage von Dokumenten gebunden. Sie können Daten kognitiv in Tabellen oder Einzelposten oder einem anderen Format erfassen.
Viele Dateneingabetools wie Nanonets verfügen über ein robustes Team für technische Unterstützung, das Ihnen helfen kann, die Herausforderungen zu meistern und das volle Potenzial automatisierter Dateneingabevorgänge auszuschöpfen.

Die intelligenten Anwendungsfälle für die Dokumentenverarbeitung von Nanonets helfen Unternehmen dabei, die Automatisierung nahtlos einzuführen. Hier einige interessante Fallstudien:

Expatrio nutzt Nanonets, um Sparen Sie 95 % der Zeit für die manuelle Dateneingabe aufgewendet
Vorteilsmarketing skaliert sein Geschäft um das Fünffache unter Verwendung der Nanonets-Automatisierung

wegnehmen

Die Datenextraktion aus Lieferscheinen kann mühsam und zeitaufwändig sein, wenn sie manuell durchgeführt wird. KI-gesteuerte Datenextraktionssoftware wie Nanonets kann helfen, den Prozess zu automatisieren. Der Einsatz von AI-OCR im letzten Schritt des Procure-to-Pay-Workflows bietet überzeugende Vorteile wie Zeit- und Kosteneinsparungen, einen optimierten Genehmigungsprozess und letztendlich bessere Ergebnisse.

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Zeitstempel: 6. Juni 2022

Zeitstempel: 11. Dezember 2023

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