8 年のベスト 2024 物流 OCR ソフトウェア

8 年のベスト 2024 物流 OCR ソフトウェア

タイムスタンプ: 28 年 2024 月 5 日 57:XNUMX AM
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光学式文字認識 (OCR) ソフトウェアは、編集が難しい PDF や物理文書などの文書形式を、機械で読み取り可能な編集可能で検索可能な形式に変換する上で極めて重要な役割を果たします。これらのアプリケーションは、PDF や画像からテキストを抽出するためによく使用され、それを Word、Excel、またはプレーン テキスト ファイルなどの編集可能な形式に変換します。

AI/ML 機能を活用することで、 OCR ソフトウェアは、ドキュメント/画像からのデータ抽出を自動化し、ワークフローに適合する編集可能な形式に変換することもできます。 

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。

ここでは最高の物流をいくつか紹介します OCRソフトウェア 2024インチ

すべての物流関連ドキュメントからデータを瞬時に取得し、Nanonets を使用してデータ 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 テクノロジーの最大の利点の 1 つは、エラーを削減し、データ入力の精度を向上できることです。人間が手動でデータを入力する場合、タイプミス、スペルミス、転置などの間違いを犯しがちです。これらのエラーは、特に商品を時間どおりに予算内で納入するために正確さが重要である物流において、重大な結果をもたらす可能性があります。 OCR テクノロジーは、次のような方法でこれらのエラーを排除するのに役立ちます。 データ入力プロセスの自動化 そして人間の介入の必要性を減らします。

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.

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ナノネットの紹介

長所：

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

ブランドページを作成して、 カスタム OCR モデルまたは デモを予約する Nanonets の OCR について詳しく知るには 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。

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請求書用のABBYYFlexiCapture–デモビデオ

長所：

  • 画像を非常によく認識します
  • ハードコピー結果をシステムに簡単に保存
  • シームレスな統合 ERP システム
  • データ抽出を自動化します

短所：

  • 初期設定は困難で複雑になる可能性があります
  • 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/ドキュメントでは精度が低い

3. ABBYY ファインリーダー

OCR PDFファイルの編集をサポートするソフトウェア。このプログラムは、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。

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ABBYY FineReaderサーバーを使用したドキュメントの処理–デモビデオ

長所：

  • キーボードフレンドリーな OCR エディター
  • 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
  • 高価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

物流文書からデータを抽出するための OCR ソフトウェアが必要ですか?ナノネットの動作をチェックしてください!

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抽出します。また、フォームやテーブルからデータを識別して抽出することもできます。

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 

5. IBM データキャップ

IBM Datacap を使用すると、ビジネス文書の取り込み、認識、分類を簡単にして、そこから重要な情報を抽出できます。 Datacap には強力な OCR エンジンとカスタマイズ可能なルールが備わっています。スキャナー、モバイルデバイス、複合機、FAX で使用できます。

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
  • 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

6. Kofax オムニページ

Kofax Omnipage は、 PDF OCR 大量の処理を自動化できるソリューション。テーブルからの抽出、広告申込情報の照合、スマート抽出に特化しています。

長所：

  • 画像を強化するための強力なツールセット
  • 高精度

短所：

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。

7. ドパーサー

クラウドベース 文書処理 そしてOCRソフト。 Docparser は、価値の低いタスクとワークフローを自動化できます。

長所：

  • セットアップが簡単
  • Zapierと統合できます

短所：

  • Webhook が時々失敗する
  • 解析ルールを理解するには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
  • ページの読み込みが遅い

8.アドビ アクロバットDC

Acrobat DC は、OCR 機能を内蔵した包括的な PDF エディターを提供します。

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

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 使い方もセットアップも簡単です。 　 インテリジェント自動化プラットフォーム 処理できます 非構造化データ AI はあらゆるものにも対応できます。 データ制約 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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

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