光学式文字認識 (OCR) ソフトウェアは、PDF、画像、紙文書などの編集不可能な文書形式を、編集および検索可能な機械可読形式に変換するのに役立ちます。
OCR アプリケーションは、PDF や画像からテキストをキャプチャし、そのテキストを Word、Excel、プレーン テキスト ファイルなどの編集可能な形式に変換するために一般的に使用されます。 OCR は、ファイルやドキュメントをデジタル化して検索可能にするためにも使用されます。
OCR AI/ML 機能を活用するソフトウェアは、スキャンされたドキュメント/画像からのデータ キャプチャの自動化にも役立ちます。 AIベースの文書処理 組織のワークフローに適合する便利で編集可能な形式でデータをデジタル化できます。
ロジスティクスは、ある場所から別の場所への商品や材料の移動の計画、実行、および管理を含む、サプライ チェーンにおける重要な機能です。 ロジスティクス プロセスは従来、手作業や紙ベースであり、業務の非効率性、エラー、遅延につながっていました。 しかし、自動検索システム、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、インテリジェント ドキュメント処理、OCR (光学式文字認識) などの新しい技術の出現により、 ロジスティクスの自動化 ますます実現可能になっています。
物流 OCR ソフトウェアは、 文書処理ワークフロー 発注書、運送請求書、配送ラベル、船荷証券などの文書を管理して、手動の作業負荷を軽減し、エラーを排除し、時間を節約します。
2024 年に最高の物流 OCR ソフトウェアをいくつか紹介します。無料の OCR ソフトウェアもいくつかチェックします。
Nanonet の AI ベースの OCR ソフトウェアを使用して手動データ入力を自動化します。ドキュメントからデータを瞬時に取得し、データ ワークフローを自動化します。所要時間を短縮し、手作業を排除します。
物流におけるOCRとは何ですか?
物流部門が直面する極めて重要なハードルの 1 つは、物流文書の管理に関係しています。注文書、請求書、船荷証券、その他のさまざまな事務処理には細心の注意が必要ですが、手動処理は時間がかかり、エラーが発生しやすく、リソースを大量に消費する可能性があります。この複雑な事務手続きにおいて、革新的なソリューションの必要性は否定できません。解決策の 1 つは、特殊なツールを使用して文書のデータをデジタル化することです。 光学式文字認識 (OCR) ソフトウェア.
OCRは、次のような他のさまざまなユースケースでも使用されます。 PDFからテーブルを抽出する, 画像からテキストを抽出するまたは PDFからテキストを抽出する または他の編集不可能なフォーマット。
現在、OCR ソフトウェアは、自動データ入力、パターン認識、テキスト読み上げサービス、検索エンジン用の文書のインデックス作成、コグニティブ コンピューティング、テキスト マイニング、主要データ、機械翻訳など、さまざまなアプリケーションに使用されています。これらのツールは、スキャンしたあらゆる文書を変換できます。 PDFまたは画像タイプをxmlに、xlsx、または csv ファイル。
2024 年のベスト物流 OCR ソフトウェア
市場で入手可能な最高のロジスティクス OCR ソフトウェアをいくつか見てみましょう。
1. ナノネット
Nanonets は、注文書、請求書、船荷証券からデータを正確に抽出し、構造化されたデジタル データに変換できる、物流組織向けの AI を活用した OCR ソリューションを提供します。これは、物流組織が患者データの精度を向上させ、手動でのデータ入力エラーを減らすのに役立ちます。
Nanonets は高度な OCR を使用しており、 機械学習画像処理、ディープラーニングによる 非構造化データから関連情報を抽出する。高速、正確、使いやすく、ユーザーはカスタム OCR モデルを最初から構築でき、Zapier との適切な統合も可能です。シンプルで直感的なインターフェイスの API を介して、ドキュメントをデジタル化し、データフィールドを抽出し、日常のアプリと統合します。
NanonetsはOCRソフトウェアとしてどのように際立っていますか?
長所:
- 近代的なUI
- 大量のドキュメントを処理します
- 合理的な価格
- 使いやすさ
- ゼロショットまたはゼロトレーニングデータ抽出
- データの認知的キャプチャ –最小限の介入で
- 開発者の社内チームは必要ありません
- アルゴリズム/モデルはトレーニング/再トレーニング可能
- 優れたドキュメントとサポート
- 多くのカスタマイズオプション
- 統合オプションの幅広い選択肢
- 英語以外または複数の言語で動作します
- 複数の会計ソフトウェアとのシームレスな双方向統合
- 開発者向けの優れたOCRAPI
短所:
- テーブルキャプチャUIが改善される可能性があります
Nanonetsの事前トレーニング済みOCRエクストラクタまたは あなた自身のものをつくる カスタムOCRモデル。 あなたもすることができます デモを予約する OCRの詳細については ユースケース!
2. ABBYY フレキシカプチャー
ABBYY FlexiCapture は、保険会社が紙ベースの発注書、請求書、船荷証券をデジタル化するのに役立つ OCR ソフトウェアです。このソフトウェアは、提案書や顧客文書などのさまざまな種類の文書からデータを抽出し、構造化されたデジタルデータに変換できます。
長所:
- 画像を非常によく認識します
- ハードコピーの結果をシステムに簡単に保存できます
- ERPシステムとうまく統合
- ドキュメントからのデータ抽出を(ある程度まで)自動化します
短所:
- 初期設定は困難で複雑になる可能性があります
- 請求書の自動処理 設定されていません
- 既製のテンプレートはありません
- カスタマイズが難しい
- 利用可能なリソースがありません
- RPAソリューションとの統合が改善される可能性があります
- 低解像度の画像/ドキュメントでの低精度
- 特定のセクションでエラーが発生した場合でも、バッチ検証は保留されます
- スキップする必要があるアイテムについても、広告申込情報のエラーメッセージがポップアップ表示されます
- オンプレミスバージョンではRESTfulAPIは使用できません
- ではない Mac OCR ソフトウェア
3. ABBYY ファインリーダー
ABBYYファインリーダー PDFはOCRです PDFファイル編集をサポートするソフトウェア。 このプログラムでは、画像ドキュメントを編集可能な電子形式に変換できます。
長所:
- 手動修正用のキーボード対応のOCRエディター
- 非常にクリアなインターフェース
- 複数の形式へのエクスポート
- 独自のドキュメント比較機能
短所:
- 高速検索のための全文索引付けが不足している
- 学習曲線が必要
- 価格設定は法外なものになる可能性があります
- ドキュメントの変更履歴を表示できない
- 複数のファイルをXNUMXつにマージすることはできません
- 後処理が必要な場合があります
- UIは最初は圧倒される可能性があります
- 大きなファイルの処理が遅い
のOCRソフトウェアが必要 画像からテキストへの抽出 or PDFデータ抽出? 変換しようとしています PDFからExcelへまたは PDFからテキストへ? 動作中のナノネットをチェックしてください!
4. Kofax オムニページ
Omnipageは強力です PDF OCR 大量の企業OCRタスクの自動化を処理できるソフトウェア。 このツールは、テーブル抽出、ラインアイテムマッチング、およびスマート抽出を専門としています。
長所:
- 画像を強調するための強力なツールセットがあります
- 高精度
短所:
- UIは直感的ではありません
- APオートメーションの構成は簡単ではありません
- API統合を改善できます
- Kofax の代替品
5. IBM データキャップ
Datacapは、ビジネスドキュメントのキャプチャ、認識、分類を合理化して、ビジネスドキュメントから重要な情報を抽出します。 Datacapには、強力なOCRエンジン、複数の機能、およびカスタマイズ可能なルールがあります。 スキャナー、モバイルデバイス、多機能周辺機器、ファックスなど、複数のチャネルで機能します。
長所:
- データキャプチャで複雑なアプリケーションを構成します
- スキャンメカニズム
- 使いやすさ
短所:
- オンラインサポートはほとんどありません
- UIはより直感的になる可能性があります
- セットアップが面倒な場合があります
- 遅く
- カスタマイズされたフローの作成は簡単ではありません
- バッチコミットには時間がかかります
使い始める 自動化のためのナノネット。 さまざまなOCRモデルを試してみるか デモをリクエストする 。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。
6. GoogleドキュメントAI
Google Cloud AIスイートのソリューションのXNUMXつ、 AIを文書化する (資料)です。 文書処理 機械学習を使用してデータを自動的に分類、抽出、強化し、ドキュメント内の洞察を引き出すコンソール。
長所:
- セットアップが簡単
- 他のGoogleサービスと非常によく統合します
- 情報の保存
- 速度
短所:
- AIモジュールには適切なドキュメントがありません
- 既存のモジュールとライブラリのカスタマイズは難しい
- Pythonやその他のコーディング言語には適していません
- 古いAPIドキュメント
- 高価な
- ハイブリッドクラウドの展開には適していません
- カスタムAIアルゴリズムを必要とするユースケースには適していません
AWS テキストラクト 機械学習とOCRを使用して、スキャンしたドキュメントからテキストやその他のデータを自動的に抽出します。 また、フォームやテーブルからデータを識別、理解、抽出するためにも使用されます。 詳細については、こちらをご覧ください AWSTextractの詳細な内訳.
長所:
- 従量課金制
- 使いやすさ
短所:
- 訓練できません
- さまざまな精度
- 手書き文書用ではありません
したい PDFからデータをスクレイピング 文書、 PDFテーブルをExcelに変換する or テーブル抽出を自動化する? Nanonetsをチェックしてください PDFスクレーパー or PDFパーサー PDFデータをスクレイプするまたは PDFを解析する 大規模に!
8. ドパーサー
Docparser はクラウドベースです 文書処理 ビジネスの価値の低いタスクやワークフローを自動化できる OCR ソフトウェア。
長所:
- 簡単なセットアップ
- ザピアの統合
短所:
- Webhookが失敗することがあります
- 解析ルールを理解するには、ある程度のトレーニングが必要です
- テンプレートが足りない
- ゾーンOCR アプローチ–不明なテンプレートを処理できません
- UIはもっと良いかもしれません
- ページの読み込みが遅い
- ドキュメントはもっと良いかもしれません
9.アドビ アクロバットDC
アドビは、OCR機能が組み込まれた包括的なPDFエディターを提供しています。
長所:
- 安定性/互換性。
- 使いやすさ
短所:
- 高価な
- 排他的なOCRソフトウェアではありません
- システムに重い
- ハードディスク上で多くのスペースを占有します
- SharepointやDropboxなどのサービスとの統合が難しい
- AdobeCreativeCloudライセンスが必要です。
10. クリッパ
Klippaは、組織内の紙のドキュメントをデジタル化するための自動化されたドキュメント管理、処理、分類、およびデータ抽出ソリューションを提供します。
長所:
- 迅速なセットアップ
- 素晴らしいサポート
- 開発者向けの優れたAPI
- 明確で簡潔なAPIドキュメント
- 会計プログラムとうまくリンクします
- 競争力のある価格
- インテグレーション
短所:
- OCR認識が向上する可能性があります
- 限られたテンプレートのカスタマイズ
- 限定的なホワイトラベルのカスタマイズ
- 一括調整はサポートされていません
- VATが正しく表示されないことがよくあります
- アプリが頻繁にクラッシュする
- OCRモデルをトレーニングできません
- オプションがたくさんあるので、選択プロセスは簡単ではありません
ナノネット OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース これにより、業績を最適化し、コストを節約し、成長を促進することができます。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。
その他の注目すべき言及は次のとおりです。 ベリーフィ, リードアイリス, 侵害する, ロッサム & ハイパトス。 先行作品もチェックしてね ナノネットの代替品.
これは、いくつかの重要なOCRソフトウェアの機能とパラメーター全体で上記のすべてのOCRソフトウェアを簡単に比較したものです。
Nanonets が最も完全な物流 OCR ソフトウェアであるのはなぜですか?
NanonetsOCRソフトウェアは セットアップが簡単で柔軟、約 1 日かかります。 の インテリジェント自動化プラットフォーム ハンドル 非構造化データ それほど困難なく、AIも処理します 一般的なデータの制約 簡単に。
物流で Nanonets OCR を使用するメリットは、精度、経験、拡張性の向上だけではありません。
- データのキャプチャと入力 – Nanonets OCR を使用すると、発注書、運送請求書、配送ラベル、船荷証券から数秒以内にデータを正確にキャプチャできます。抽出されたデータはあらゆる物流管理ソフトウェアに直接接続できるため、手動でのデータ入力の必要性が減り、精度が向上します。
- 文書化と保管 – Nanonets OCR は、あらゆる種類の出荷書類のデジタルで編集可能なコピーを簡単に作成できます。これらの文書は、必要に応じていつでも簡単に保存および取得できます。
- 品質管理 – Nanonets OCR は、ドキュメントがシステムに取り込まれる前、または承認のために送信される前に、複数の承認ステップを提供できます。これは、エラーを早期に特定し、再作業に必要なリソースとコストを削減するのに役立ちます。
無料の保険 OCR ソフトウェアはありますか?
上記のプロフェッショナル向けの最先端の OCR ソリューションとは別に、ある程度の機能を備えた無料の OCR ソフトウェアがあります。オープンソース OCR エンジン (Tesseract など) で実行されるこれらの無料ソリューションは、写真の変換に役立ちます。 PDFファイル、TIFF、またはスキャンしたドキュメントを編集可能なデジタル テキスト形式に変換します。複雑な医療記録や保険書類を大規模に処理することはできないかもしれませんが、単純な書式設定の単純な文書からテキストを抽出するのには十分です。
これらの無料のOCRソリューションは、Webベースのアプリケーション、さまざまなプラットフォームにインストールする必要のあるスタンドアロンソフトウェア、または本格的なドキュメント編集サービスの副次的な機能として提供されます。 無料のOCRソフトウェアは、手書きのドキュメント、複数列のテーブル、長い行項目、または低品質の画像/スキャンを定期的に処理できないことに注意してください。
ここにいくつかの無料があります 光学式文字認識 検討のためのツール:
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- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://nanonets.com/blog/best-logistics-ocr-software/
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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