OCR om gegevens uit leveringsbonnen te extraheren

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

OCR om gegevens uit afleverbonnen te halen

Op zoek naar een oplossing voor bedrijfsautomatisering? Zoek niet verder!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s kubieke-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; grensradius: 0px; lettergewicht: vet; lettergrootte: 16px; regelhoogte: 24px; opvulling: 12px 24px; achtergrond: #546fff; kleur wit; hoogte: 56px; tekst uitlijnen: links; weergave: inline-flex; flex-richting: rij; -moz-box-align: midden; align-items: midden; letterafstand: 0px; box-sizing: border-box; grensbreedte:2px !belangrijk; rand: vast #546fff !belangrijk; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; achtergrond:wit; overgang: alle 0.1s kubieke-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; grensbreedte:2px !belangrijk; rand: vast #546fff !belangrijk; } .cta-second-black{ transitie: alle 0.1s kubieke-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; grensradius: 0px; lettergewicht: vet; lettergrootte: 16px; regelhoogte: 24px; opvulling: 12px 24px; achtergrond: wit; kleur: #333; hoogte: 56px; tekst uitlijnen: links; weergave: inline-flex; flex-richting: rij; -moz-box-align: midden; align-items: midden; letterafstand: 0px; box-sizing: border-box; grensbreedte:2px !belangrijk; rand: effen #333 !belangrijk; } .cta-second-black:hover{ kleur:wit; achtergrond:#333; overgang: alle 0.1s kubieke-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; grensbreedte:2px !belangrijk; rand: effen #333 !belangrijk; } .column1{ min-breedte: 240px; max-breedte: fit-inhoud; opvulling-rechts: 4%; } .column2{ min-breedte: 200px; max-breedte: fit-inhoud; } .cta-main{ display: flex; }

Een leveringsbon is een formeel document dat de levering van goederen vergezelt en is een registratie van het type en de hoeveelheid van het item dat wordt geleverd. Een kopie van de nota wordt meestal teruggestuurd naar de verkoper als bewijs van levering. Met de toenemende digitalisering van de markt is geautomatiseerd gegevensbeheer van afleverbonnen belangrijker geworden. Laten we eens kijken hoe OCR-tools kunnen helpen bij het extraheren van gegevens uit afleverbonnen.

var contentTitle = "Inhoudsopgave"; // Stel hier uw titel in, om te voorkomen dat u er later een kop voor maakt var ToC = “

“+inhoudTitel+”

“; ToC += “

“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Het belang van de afleverbon

De afleveringsbon of afleveringsbon is vergelijkbaar met de factuur, omdat deze de gegevens van de koper, de verkoper en het type item dat wordt verzonden, bevat. Het verschilt van de factuur doordat het (meestal) geen prijsinformatie heeft. Ook wel een 'verzendbrief' of een 'goederenontvangstbon' genoemd, wordt deze uitgegeven door de verkoper, afzender, vervoerder of expediteur en is gericht op de klant en eventuele tussenpersonen die verantwoordelijk zijn voor het krijgen van het product bij de klant.

Hoewel er geen standaard of strikte regels zijn over wat een leveringsbon moet bevatten, bevat een leveringsbon doorgaans de volgende informatie:

Naam en adres van de verkoper/leverancier
Naam en adres van de koper/opdrachtgever
Besteldatum,
Datum van verzending,
Verwachte leverdatum
Bestelnummer / naam
Lijsten van goederen die bij de levering zijn inbegrepen
Mogelijke verdere leveringen bijv. levering 1 van 3

Een leveringsbon kan details bevatten zoals het registratienummer en bankgegevens van de verkoper voor verzekeringsdoeleinden of voor nieuwe klanten.

Een getaxeerde leveringsbon (of getaxeerde leveringsbon) kan de prijs van het product bevatten, maar deze nota's moeten vergezeld gaan van de factuur.

Het verschil tussen een getaxeerde leveringsbon en een factuur is dat de eerste niet fiscaal geldig is en slechts een bewijs van levering is. De factuur daarentegen wordt gebruikt bij belastingheffing en bevat belastinggegevens van de koper en verkoper, de prijs van de producten en eventuele toepasselijke btw en andere belastingen.

Een leveringsbon geeft de verkoper een betere grip op verzonden producten en een overzicht van hun productiviteit. Het helpt klanten (kopers) om te controleren of ze de producten hebben ontvangen waarvoor betaald is. Vaak moet de koper de nota ondertekenen om de koper te laten weten dat de levering in orde is geweest.

OCR om gegevens uit afleverbonnen te halen

Willen gegevens uit PDF schrapen documenten, converteren PDF naar XML or tafelextractie automatiseren? Bekijk Nanonetten' PDF-schraper or PDF-parser converteren PDF's naar database inzendingen!

Probeer Nanonets gratis

De uitdagingen bij het handmatig extraheren van leveringsbongegevens

De afleveringsbon wordt meestal samen met de zending/het product ontvangen bij de receptie van een bedrijf of het magazijn, afhankelijk van de gevolgde bedrijfspraktijken. In beide gevallen moet de medewerker die de zending ontvangt – het frontofficepersoneel of een magazijnmedewerker, naargelang het geval – de details in de afleveringsbon vergelijken met de details in de inkooporder, factuur en/of verzendingspakket . Vervolgens ondertekent ze de nota, als dit de aard is, en bewaart een kopie ervan voor de bedrijfsadministratie.

Deze medewerker heeft hoogstwaarschijnlijk veel te veel taken in haar portefeuille, en het beheer van de leveringsbonnen is misschien wel de laatste druppel die haar moreel breekt.

Het controleren van de artikelen die in de lijst met de geleverde artikelen staan vermeld, is een eenmalig proces en moet in realtime worden uitgevoerd. Het archiveren en archiveren van de leveringsbon is een bewerking na de levering en kan vervelend, saai en tijdrovend worden. Archivering en archivering worden verder bemoeilijkt door de verschillende formaten en lay-outs van de afleverbonnen. Leveringsbonnen kunnen de vorm hebben van papieren exemplaren die met de hand of per fax worden afgeleverd, e-mailbijlagen of als elektronische gegevensuitwisseling (EDI). In de meeste bedrijven moeten de gegevens in de afleverbonnen worden ingevoerd in een database voor doeleinden van voorraadbeheer, archivering en auditactiviteiten.

Het kan tijdrovend en vervelend zijn om handmatig gegevens uit bezorgbonnen in deze meerdere formaten te extraheren. Dit leidt vaak tot fouten en daaruit voortvloeiende vertragingen in de verwerking van documenten. De veelvoorkomende uitdagingen bij het handmatig extraheren van gegevens uit afleverbonnen zijn onder meer:

Tijdsbesteding, vooral naarmate het bedrijf groeit en het aantal aankopen toeneemt.
Te veel e-mail en papier vereisen fysieke opslag en organisatie van bestanden.
Mismatches tussen gegevens in de inkooporder, factuur en leveringsbonnen missen.
Verkeerd gearchiveerde en vergeten items; dit is met name het geval wanneer verkopers leveringsbonnen e-mailen zodra de goederen zijn verzonden. Tegen de tijd dat de goederen zijn ontvangen, kan de post met de leveringsbon diep in de brievenbus van de ontvanger worden begraven, wat tot verwarring leidt.

Handmatige gegevensextractie uit afleverbonnen en hun invoer in een database die niet wordt gevolgd door verificatiestappen, kan een foutpercentage hebben van wel 4%. De 1-10-100 regel voor gegevensinvoer is algemeen bekend in kringen van gegevensinvoer: de verificatie van de nauwkeurigheid van de gegevens op het moment van invoer kost $ 1, het opschonen van fouten kost $ 10 in batchvorm en niet-gecorrigeerde fouten kosten het bedrijf $ 100 of meer.

Leveringsbonnen OCR

Software voor gegevensextractie kan worden gebruikt om selectief gegevens uit leveringsbonnen te extraheren. Optische tekenherkenning of OCR, software die gegevens extraheert uit gescande documenten, camerabeelden en pdf's met alleen afbeeldingen, is het meest geschikt voor de geautomatiseerde extractie van gegevens uit afleverbonnen.

Er zijn veel soorten OCR-software die tegenwoordig worden gebruikt bij gegevensextractie in de industrie. Het meest rudimentaire type haalt eenvoudig alle tekst uit het leveringsdocument en verdere categorisering en zinvolle gegevensextractie vereist menselijke inspanning.

De tweede generatie OCR - zonale of op sjabloon gebaseerde OCR - haalt specifieke gegevens uit het leveringsdocument, afhankelijk van de positie of "zone" in het document.

OCR's van de derde generatie, zoals Nanonets, gebruiken AI- en ML-mogelijkheden om op intelligente wijze zinvolle informatie uit de leveringsbonnen te halen. Deze cognitieve OCR-tools zijn in staat om nieuwe formaten en stijlen van afleverbonnen te leren met gebruik en zo menselijke tussenkomst te minimaliseren.

Een goede afleverbon OCR moet de volgende kenmerken hebben:

Het vermogen om gegevens te extraheren die gestructureerd, slecht gestructureerd en/of ongestructureerd zijn in de oorspronkelijke leveringsbon. De samenhang van gegevens die uit deze verschillende bronnen worden gehaald, wordt mogelijk gemaakt door het gebruik van op AI gebaseerde gegevensextractie.
De mogelijkheid om de geëxtraheerde gegevens om te zetten in meerdere leesbare/bewerkbare formaten voor later gebruik.
Gegevensbeveiliging - het product dat door een bedrijf wordt gekocht, kan zeer gevoelig en vertrouwelijk zijn, omdat het deel kan uitmaken van gepatenteerde en handelsmerkprocessen van het bedrijf. De software voor gegevensextractie moet de gegevens kunnen beschermen tegen diefstal, hacking en wanbeheer.

Wilt u repetitieve handmatige taken automatiseren? Bekijk onze Nanonets workflow-gebaseerde documentverwerkingssoftware. Extraheer gegevens van facturen, identiteitskaarten of elk ander document op de automatische piloot!

Probeer Nanonets gratis

Voordelen van op AI gebaseerde leveringsbonnen OCR

Enkele voordelen van het gebruik van AI-aangedreven OCR-tools zoals Nanonets voor gegevensbeheer van afleverbonnen zijn:

Nauwkeurigheid van gegevens: OCR's die gebruikmaken van AI kunnen menselijke fouten als gevolg van vermoeidheid of onoplettendheid minimaliseren of zelfs volledig elimineren.
Tijdsbesparing: handmatige gegevensinvoer vanaf leveringsbonnen kan tijdrovend zijn, en OCR's kunnen veel tijd besparen die werknemers besteden aan alledaagse repetitieve activiteiten. AI-enabled OCR haalt relevante gegevens uit elk document in 27 seconden, in tegenstelling tot 3.5 minuten voor handmatige vastlegging.
Heroriëntatie van de werknemer: de beschikbare tijd voor de werknemer als gevolg van de automatisering van de extractie van afleverbongegevens kan worden omgeleid naar productieve taken die hun vaardigheden en de bedrijfsresultaten kunnen verbeteren.
Gecentraliseerde gegevens: De gegevens die door de OCR-software worden vastgelegd, kunnen op een centrale locatie worden opgeslagen en zijn daarom toegankelijk voor alle belanghebbenden van het bedrijf.
Beveiliging van gegevens: de mogelijkheid om controles in te voeren op verschillende niveaus van het door de OCR geïnitieerde automatiseringsproces kan de gegevensbeveiliging verbeteren.
Schaalbaarheid: Naarmate het bedrijf groeit, is het omslachtig om een handmatig systeem voor factuurbeheer te hebben. OCR's kunnen het proces van het beheer van leveringsbonnen stroomlijnen, wat leidt tot opschalingsverbeteringen.
Integratie met andere automatiseringssystemen van het bedrijf. Nu hyperautomatisering langzaam maar zeker voet aan de grond krijgt in het bedrijfsleven, kan het gebruik van OCR op het gebied van het beheer van leveringsbonnen helpen bij de integratie van de operatie in het grotere systeem dat de organisatie doordringt.

Wilt u gebruik maken van robotachtige procesautomatisering? Bekijk Nanonets op workflow gebaseerde documentverwerkingssoftware. Geen code. Geen gedoe platform.

Probeer Nanonets gratis

De geschiktheid van Nanonets als afleverbon OCR

Nanonets is een AI-gestuurde OCR-tool die om de volgende redenen het meest geschikt is voor het extraheren van gegevens uit leveringsbonnen:

Nauwkeurige detectie van de tabelstructuur van een regelitem dat documenten zoals formulieren bevat.
Alle regelitemitems die aanwezig zijn in de formulieren, zoals naam, product, hoeveelheid enz.
De gegevens kunnen worden geëxtraheerd als JSON-uitvoer waarmee aangepaste apps en platforms kunnen worden gebouwd.
De software biedt niet alleen een geweldige API en documentatie voor ontwikkelaars, maar is ook ideaal voor organisaties zonder een intern team van ontwikkelaars.
Het is een echt no-code tool
Eenvoudige integratie van Nanonets met de meeste CRM-, ERP-, contentservices- of RPA-software.
Verwerking in meerdere talen: Nanonets OCR kan handgeschreven tekst herkennen, afbeeldingen van tekst in meerdere talen tegelijk, afbeeldingen met een lage resolutie, afbeeldingen met nieuwe of cursieve lettertypen en verschillende formaten, afbeeldingen met schaduwtekst, gekantelde tekst, willekeurige ongestructureerde tekst, beeldruis, wazige beelden en meer. Dit is, zoals men kan begrijpen, met name relevant voor leveringen tussen verschillende landen of goederen die moeten worden vervoerd tussen regio's die verschillende talen gebruiken.
Werkt met aangepaste gegevens door het gebruik van aangepaste gegevens voor het trainen van OCR-modellen.
Onafhankelijkheid van formaten: Nanonetten zijn helemaal niet gebonden aan het sjabloon van documenten. U kunt gegevens cognitief vastleggen in tabellen of regelitems of een ander formaat.
Veel tools voor gegevensinvoer, zoals Nanonets, worden geleverd met een robuust team voor technische ondersteuning dat kan helpen de uitdagingen te overwinnen en het volledige potentieel van geautomatiseerde gegevensinvoer te benutten.

De intelligente gebruiksscenario's voor documentverwerking van Nanonets helpen organisaties automatisering naadloos te implementeren. Hier zijn enkele interessante casestudies:

Expario gebruikt nanonetten om bespaar 95% van de tijd besteed aan handmatige gegevensinvoer
Voordeelmarketing schaalt zijn bedrijf 5x keer met behulp van Nanonets-automatisering

Afhaal

Gegevensextractie uit afleverbonnen kan lastig en tijdrovend zijn als ze handmatig worden uitgevoerd. AI-gestuurde data-extractiesoftware zoals Nanonets kan het proces helpen automatiseren. Het gebruik van AI-OCR in de laatste stap van de Procure-to-Pay-workflow biedt overtuigende voordelen, zoals tijd- en kostenbesparingen, een gestroomlijnd goedkeuringsproces en uiteindelijk betere resultaten.

var contentTitle = "Inhoudsopgave"; // Stel hier uw titel in, om te voorkomen dat u er later een kop voor maakt var ToC = “

“+inhoudTitel+”

“; ToC += “

“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Nanonetten online OCR & OCR API hebben veel interessante use cases that kan uw bedrijfsprestaties optimaliseren, kosten besparen en de groei stimuleren. Ontdek hoe de use cases van Nanonets van toepassing kunnen zijn op uw product.

Tijdstempel: 6 June 2022

Tijdstempel: December 11, 2023

OCR om gegevens uit afleverbonnen te halen

Heruitgegeven door Plato

“+inhoudTitel+”

Het belang van de afleverbon

De uitdagingen bij het handmatig extraheren van leveringsbongegevens

Leveringsbonnen OCR

Voordelen van op AI gebaseerde leveringsbonnen OCR

De geschiktheid van Nanonets als afleverbon OCR

Afhaal

“+inhoudTitel+”

Meer van AI en machine learning

Wat is het crediteurenproces?

Gouden boekhoudregels

De gids voor inkoopaanvragen voor 2022

Hoe CSV-bestanden naar PostgreSQL te importeren?

De apocalyps van de Silicon Valley Bank overleven: multibankbeheer voor startups

RPAとは？|ロボティック・プロセス・オートメーションメーションガイド

Grootboek en het belang ervan

Over Ons

Verticaal zoeken & Ai

Platform

Blijf verbonden

Account