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配達ドケットは、商品の配達に付随する正式な文書であり、配達される商品の種類と数量の記録です。 メモのコピーは通常、配達の証拠として売り手に返送されます。 市場のデジタル化が進むにつれ、配信ドックの自動データ管理が重要になっています。 OCRツールが配信ドックからデータを抽出するのにどのように役立つかを見てみましょう。
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デリバリードケットの重要性
納品書または納品書は、購入者の詳細、販売者の詳細、および出荷されるアイテムのタイプが含まれているという点で請求書に似ています。 （通常）価格情報がないという点で請求書とは異なります。 「発送メモ」または「入荷メモ」とも呼ばれ、売り手、荷送人、運送業者、または貨物輸送業者によって発行され、クライアントおよびクライアントに製品を届ける責任のある仲介業者に向けられます。
配達用ドケットに何を含める必要があるかについての標準または厳密な規則はありませんが、配達用ドケットには通常、次の情報が含まれています。
- 売り手/サプライヤーの名前と住所
- 購入者/クライアントの名前と住所
- 注文日、
- 出荷日、
- 配達予定日
- 注文番号/名前
- 配達に含まれる商品のリスト
- 可能なさらなる配達、例えば、配達1/3
配達ドケットには、保険目的または新規顧客向けの販売者の登録番号や銀行情報などの詳細が含まれている場合があります。
大切な納品書（または大切な納品書）には製品の価格が含まれている場合がありますが、そのようなメモには請求書を添付する必要があります。
大切な配達用ドケットと請求書の違いは、前者は税務上有効ではなく、単に配達の証拠であるということです。 一方、請求書は課税に使用され、購入者と販売者の税データ、製品の価格、および該当するVATとその他の税金が含まれています。
納品書は、売り手に出荷された製品のより良い取り扱いとそれらの生産性の概要を提供します。 これは、顧客（バイヤー）が支払い済みの製品を受け取ったかどうかを確認するのに役立ちます。 多くの場合、購入者はメモに署名して、配達が正常に行われたことを購入者に知らせる必要があります。
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納品伝票データの手動抽出における課題
配達ドケットは通常、従う商慣習に応じて、会社または倉庫の受付で出荷/製品と一緒に受け取られます。 いずれの場合も、貨物を受け取る従業員（場合によっては、フロントオフィスのスタッフまたは倉庫の従業員）は、納品書の詳細を発注書、請求書、および/または出荷パッケージの詳細と比較する必要があります。 。 次に、その性質があれば、彼女はドケットに署名し、会社の記録のためにそのコピーを提出します。
この従業員は、おそらく、ポートフォリオにあまりにも多くのタスクがあり、配達ドケット管理は、彼女の士気を損なう最後の藁かもしれません。
ドケットに記載されているアイテムと配達されたアイテムのチェックはXNUMX回限りのプロセスであり、リアルタイムで実行する必要があります。 配達用ドケットのアーカイブとファイリングは配達後の操作であり、退屈で退屈で時間がかかる可能性があります。 配信ドックのフォーマットとレイアウトが異なるため、アーカイブとファイリングはさらに複雑になります。 納品書は、手作業またはファックス、電子メールの添付ファイル、または電子データ交換（EDI）で配信されるハードコピーの形式である場合があります。 ほとんどの企業では、在庫管理、アーカイブ、および監査活動の目的で、配信ドック内のデータをデータベースに入力する必要があります。
これらの複数の形式で配信ドックからデータを手動で抽出することは、時間と手間がかかる可能性があります。 これにより、エラーが発生し、ドキュメントの処理が遅れることがよくあります。 配信ドックからデータを手動で抽出する際の一般的な課題には、次のものがあります。
- 特に会社が成長し、購入数が増えるにつれて、時間の消費。
- 電子メールと紙が多すぎると、物理的なファイルの保存と整理が必要になります。
- 注文書、請求書、および配達ドックのデータ間の不一致を見逃しています。
- 誤って提出され、忘れられたアイテム。 これは、商品が発送されるとすぐに売り手が納品書を電子メールで送信する場合に特に当てはまります。 商品を受け取るまでに、配達用ドケットを含む郵便物が受取人の郵便受けの奥深くに埋もれて混乱を招く可能性があります。
配信ドックからの手動データ抽出と、検証手順が実行されないデータベースへの入力では、エラー率が4％に達する可能性があります。 1-10-100のデータ入力ルールは、データ入力サークルでよく知られています。入力時点でのデータの正確性の検証には1ドル、エラーのクリーンアップにはバッチ形式で10ドル、未修正のエラーには100ドル以上の費用がかかります。
デリバリードケットOCR
データ抽出ソフトウェアを使用して、配信ドックからデータを選択的に抽出できます。 スキャンされたドキュメント、カメラ画像、画像のみのpdfからデータを抽出するソフトウェアである光学式文字認識またはOCRは、配信ドックからのデータの自動抽出に最適です。
今日の業界でデータ抽出に使用されているOCRソフトウェアには多くの種類があります。 最も基本的なタイプは、配信ドキュメントからすべてのテキストを抽出するだけであり、さらに分類して意味のあるデータを抽出するには、人間の努力が必要です。
第XNUMX世代のOCR（ゾーンまたはテンプレートベースのOCR）は、ドキュメント内の位置または「ゾーン」に応じて、配信ドキュメントから特定のデータを抽出します。
Nanonetsなどの第XNUMX世代のOCRは、AIおよびML機能を使用して、納品書から意味のある情報をインテリジェントに抽出します。 これらのコグニティブOCRツールは、新しいフォーマットとスタイルの配信ドックを使用して学習できるため、人間の介入を最小限に抑えることができます。
優れた配信ドケットOCRには、次の機能が必要です。
- 元の配信ドケットで構造化されている、構造化されていない、および/または構造化されていない可能性のあるデータを抽出する機能。 これらのさまざまなソースから抽出されたデータの一貫性は、AIベースのデータ抽出を使用することで可能になります。
- 抽出されたデータを後で使用するために複数の読み取り可能/編集可能な形式に変換する機能。
- データ セキュリティ – 企業が購入した製品は、企業の特許および商標登録されたプロセスの一部である可能性があるため、非常に機密性が高く機密性が高い場合があります。データ抽出ソフトウェアは、盗難、ハッキング、誤った管理からデータを確実に保護できなければなりません。
反復的な手動タスクを自動化したいですか？ Nanonetsワークフローベースのドキュメント処理ソフトウェアを確認してください。 請求書、IDカード、または自動操縦のドキュメントからデータを抽出します。
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AIベースの配信ドケットOCRの利点
配信ドックのデータ管理にNanonetsなどのAIを利用したOCRツールを使用する利点は次のとおりです。
- データの正確性：AIを活用するOCRは、疲労や見落としによって引き起こされる人為的エラーを最小限に抑えるか、完全に排除することさえできます。
- 時間の節約：納品書からの手動データ入力には時間がかかる可能性があり、OCRにより、従業員が日常的な反復作業に費やす時間の多くを節約できます。 AI対応のOCRは、手動キャプチャの27分に対して、3.5秒で任意のドキュメントから関連データを抽出します。
- 従業員の方向転換：配達ドケットデータ抽出の自動化により従業員が利用できる時間は、スキルセットと会社の収益を向上させることができる生産的なタスクに再ルーティングできます。
- 一元化されたデータ：OCRソフトウェアによってキャプチャされたデータは一元化された場所に保存できるため、会社のすべての利害関係者がアクセスできます。
- データのセキュリティ：OCRによって開始される自動化プロセスのさまざまなレベルでチェックを導入する可能性により、データのセキュリティを強化できます。
- スケーラビリティ：ビジネスが拡大するにつれて、請求書管理のための手動システムを用意するのは面倒です。 OCRは、納品書管理のプロセスを合理化し、スケールアップの強化につながります。
- 会社の他の自動化システムとの統合。ハイパーオートメーションがビジネス分野に徐々に定着しつつある中、納品書管理の分野で OCR を使用することは、組織に浸透している大規模なシステムへの運用の統合に役立ちます。
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デリバリードケットOCRとしてのNanonetsの適合性
NanonetsはAI駆動のOCRツールであり、次の理由により、配信ドックからのデータの抽出に最適です。
- フォームなどのドキュメントを含むラインアイテムのテーブル構造を正確に検出します。
- 名前、製品、数量などのフォームに存在するすべてのラインアイテムエントリ。
- データは、カスタマイズされたアプリやプラットフォームの構築を可能にするJSON出力として抽出できます。
- このソフトウェアは、開発者向けに優れたAPIとドキュメントを提供すると同時に、社内に開発者チームがいない組織にも最適です。
- 本当にノーコードツールです
- NanonetとほとんどのCRM、ERP、コンテンツサービス、またはRPAソフトウェアとの簡単な統合。
- 多言語処理：Nanonets OCRは、手書きのテキスト、複数の言語のテキストの画像、低解像度の画像、新しいまたは筆記体のフォントとさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像ノイズ、ぼやけた画像など。 これは、理解できるように、特に異なる国間の配送に関連するか、異なる言語を使用する地域間で商品を輸送する必要があります。
- OCRモデルをトレーニングするためのカスタムデータを使用して、カスタムデータを操作します。
- フォーマットからの独立性：ナノネットは、ドキュメントのテンプレートにまったく拘束されません。 テーブルやラインアイテム、またはその他の形式で認知的にデータをキャプチャできます。
- Nanonetsのような多くのデータ入力ツールには、課題を克服し、自動化されたデータ入力操作の可能性を最大限に活用できる強力な技術支援チームが付属しています。
Nanonets のインテリジェントな文書処理のユースケースは、組織が自動化をシームレスに導入するのに役立ちます。以下に興味深いケーススタディをいくつか紹介します。
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取り除く
配信ドックからのデータ抽出は、手動で実行すると困難で時間がかかる可能性があります。 NanonetsのようなAI駆動のデータ抽出ソフトウェアは、プロセスの自動化に役立ちます。 Procure-to-Payワークフローの最終ステップでAI-OCRを使用すると、時間とコストの節約、合理化された承認プロセス、最終的にはより良い収益などの魅力的なメリットがもたらされます。
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ナノネット オンラインOCR＆OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース t帽子はあなたの業績を最適化し、コストを節約し、成長を後押し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。
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