OCR for å trekke ut data fra leveringsdoketter

Publisert av Platon

Følgere: 0

OCR for å trekke ut data fra leveringsdokumenter

Ser du etter en automatiseringsløsning for bedrifter? Se ikke lenger!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fet; skriftstørrelse: 16px; linjehøyde: 24px; polstring: 12px 24px; bakgrunn: #546fff; farge: hvit; høyde: 56px; tekstjustering: venstre; display: inline-flex; flex-retning: rad; -moz-box-align: senter; align-items: center; bokstavavstand: 0px; boksstørrelse: border-box; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #546fff !viktig; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrunn:hvit; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #546fff !viktig; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fet; skriftstørrelse: 16px; linjehøyde: 24px; polstring: 12px 24px; bakgrunn: hvit; farge: #333; høyde: 56px; tekstjustering: venstre; display: inline-flex; flex-retning: rad; -moz-box-align: senter; align-items: center; bokstavavstand: 0px; boksstørrelse: border-box; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #333 !viktig; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrunn:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #333 !viktig; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-høyre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Et leveringsdokument er et formelt dokument som følger med leveringen av varer og er en oversikt over typen og mengden av varen som leveres. En kopi av seddelen returneres vanligvis til selgeren som bevis på levering. Med den økende digitaliseringen av markedet har automatisert datahåndtering av leveringsdokumenter fått betydning. La oss se hvordan OCR-verktøy kan hjelpe med å trekke ut data fra leveringsdokumenter.

var contentsTitle = "Innholdsfortegnelse"; // Sett tittelen din her, for å unngå å lage en overskrift til den senere var ToC = “

«+innholdstittel+»

"; ToC += “

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

Viktigheten av leveringsdokumentet

Leveringsdokumentet eller følgeseddelen ligner på fakturaen ved at den inneholder detaljene til kjøperen, detaljer om selgeren og typen vare som sendes. Den skiller seg fra fakturaen ved at den ikke har noen prisinformasjon (vanligvis). Også kalt en "ekspedisjonsseddel" eller en "varemottatt notat", utstedes den av selgeren, avsenderen, transportøren eller speditøren og er rettet mot kunden og eventuelle mellommenn som er ansvarlige for å få produktet til kunden.

Selv om det ikke er noen standard eller strenge regler for hva en leveringspakke må inneholde, inneholder en leveringspakke vanligvis følgende informasjon:

Navn og adresse til selger/leverandør
Navn og adresse på kjøper/kunde
Dato for bestilling,
Dato for forsendelse,
Forventet leveransedato
Ordrenummer / navn
Lister over varer som er inkludert i leveransen
Mulige ytterligere leveranser, f.eks. levering 1 av 3

Et leveringsdokument kan inneholde detaljer som registreringsnummer og bankinformasjon til selgeren for forsikringsformål eller for nye kunder.

Et verdsatt leveringsdokument (eller følgeseddel verdsatt) kan inneholde prisen på produktet, men slike merknader må følges av fakturaen.

Forskjellen mellom et verdsatt leveringsdokument og en faktura er at førstnevnte ikke er gyldig for skatteformål og kun er bevis på levering. Fakturaen på den annen side brukes i beskatning og inneholder skattedata for kjøper og selger, prisen på produktene, og eventuell gjeldende merverdiavgift og andre avgifter.

Et leveringsdokument gir selgeren bedre grep om leverte produkter og en oversikt over produktiviteten. Den hjelper kunder (kjøpere) å sjekke om de har mottatt produktene som er betalt for. Ofte må kjøper signere lappen for å gi kjøper beskjed om at leveransen har vært i orden.

OCR for å trekke ut data fra leveringsdokumenter

Lyst til å skrap data fra PDF dokumenter, konvertere PDF til XML or automatisere bordutvinning? Sjekk ut Nanonets' PDF-skrape or PDF-parser å konvertere PDF-filer til databasen innganger!

Prøv Nanonets gratis

Utfordringene ved manuell utvinning av leveringsdokumentdata

Leveringsdokumentet mottas vanligvis sammen med forsendelsen/produktet i mottaket til et selskap eller lageret, avhengig av forretningspraksisen som følges. I begge tilfeller må den ansatte som mottar forsendelsen – frontkontorpersonalet eller en lagermedarbeider, alt etter tilfelle – sammenligne detaljene i leveringsdokumentet med detaljene i innkjøpsordren, fakturaen og/eller forsendelsespakken . Deretter signerer hun dokumentet, hvis det er slik, og arkiverer en kopi av det for selskapets arkiver.

Denne medarbeideren har mest sannsynlig alt for mange oppgaver i porteføljen sin, og administrasjon av leveringsdokumenter kan bare være dråpen som bryter moralen hennes.

Kontroll av varene som er oppført i dokumentet med de leverte varene er en engangsprosess, og må utføres i sanntid. Arkivering og arkivering av leveringsdokumentet er en operasjon etter levering og kan bli kjedelig, kjedelig og tidkrevende. Arkivering og arkivering kompliseres ytterligere av de forskjellige formatene og oppsettene til leveringsdokumentene. Følgesedler kan være i form av papirkopier som leveres for hånd eller faks, e-postvedlegg eller som elektronisk datautveksling (EDI). I de fleste bedrifter må dataene i leveringsdokumentene legges inn i en database for formål med lagerstyring, arkivering og revisjonsaktiviteter.

Det kan være tidkrevende og kjedelig å manuelt trekke ut data fra leveringsdokumenter i disse flere formatene. Dette fører ofte til feil og påfølgende forsinkelser i behandlingen av dokumenter. De vanlige utfordringene ved manuell utvinning av data fra leveringsdokumenter inkluderer,

Tidsforbruk, spesielt ettersom bedriften vokser og antall kjøp øker.
For mye e-post og papir krever fysisk fillagring og organisering.
Går glipp av misforhold mellom data i innkjøpsordre, faktura og leveringsdokumenter.
Feilarkiverte og glemte gjenstander; dette gjelder spesielt når selgere e-poster leveringssedler så snart varene er sendt. Når varene mottas, kan posten som inneholder leveringsdokumentet bli begravet dypt i mottakerens postkasse, og dermed føre til forvirring.

Manuell datautvinning fra leveringsdokumenter og innføring av dem i en database som ikke følges av verifiseringstrinn kan ha feilrater så høye som 4 %. 1-10-100 dataregistreringsregelen er velkjent i dataregistreringskretser - verifiseringen av datanøyaktighet ved inntastingspunktet koster $1, opprydding av feil koster $10 i batchform, og ukorrigerte feil koster selskapet $100 eller mer.

Leveringsdokker OCR

Dataekstraksjonsprogramvare kan brukes til å selektivt trekke ut data fra leveringsdokumenter. Optisk tegngjenkjenning eller OCR, programvare som trekker ut data fra skannede dokumenter, kamerabilder og kun bilde-pdf-er, er best egnet for automatisert utvinning av data fra leveringsdokumenter.

Det er mange typer OCR-programvare som brukes i datautvinning i bransjen i dag. Den mest rudimentære typen trekker ganske enkelt ut all teksten fra leveringsdokumentet, og ytterligere kategorisering og meningsfull datautvinning krever menneskelig innsats.

Den andre generasjonen av OCR – sone- eller malbasert OCR – trekker ut spesifikke data fra leveringsdokumentet, avhengig av dets posisjon eller "sone" i dokumentet.

Tredje generasjons OCR-er som Nanonets bruker AI- og ML-funksjoner for intelligent å trekke ut meningsfull informasjon fra følgesedlene. Disse kognitive OCR-verktøyene er i stand til å lære nye formater og stiler for leveringsdokumenter med bruk og dermed minimere menneskelig inngripen.

En god OCR for leveringsdokumenter må ha følgende funksjoner:

Muligheten til å trekke ut data som kan være strukturert, dårlig strukturert og/eller ustrukturert i den opprinnelige leveringsdokumentet. Sammenhengen av data hentet fra disse ulike kildene muliggjøres ved bruk av AI-basert datautvinning.
Muligheten til å konvertere de utpakkede dataene til flere lesbare/redigerbare formater for senere bruk.
Datasikkerhet – produktet kjøpt av et selskap kan være svært sensitivt og konfidensielt, da det kan være en del av selskapets patenterte og varemerkebeskyttede prosesser. Programvaren for datautvinning må kunne sikre at dataene beskyttes mot tyveri, hacking og feilhåndtering.

Ønsker du å automatisere repeterende manuelle oppgaver? Sjekk vår Nanonets arbeidsflyt-baserte dokumentbehandlingsprogramvare. Trekk ut data fra fakturaer, identitetskort eller et hvilket som helst dokument på autopilot!

Prøv Nanonets gratis

Fordeler med AI-baserte OCR-leveringsdokker

Noen fordeler med å bruke AI-drevne OCR-verktøy som Nanonets for dataadministrasjon av leveringsdokumenter er:

Nøyaktighet av data: OCR-er som utnytter AI kan minimere eller til og med eliminere menneskelige feil forårsaket av tretthet eller forglemmelse.
Tidsbesparelser: Manuell dataregistrering fra følgesedler kan være tidkrevende, og OCR-er kan spare mye av tiden ansatte bruker på hverdagslige repeterende aktiviteter. AI-aktivert OCR trekker ut relevante data fra ethvert dokument på 27 sekunder, mot 3.5 minutter for manuell fangst.
Reorientering av ansatte: Tiden som er tilgjengelig for den ansatte på grunn av automatisering av utvinning av leveringsdokumenter kan omdirigeres til produktive oppgaver som kan forbedre deres ferdigheter og selskapets bunnlinje.
Sentraliserte data: Dataene som fanges opp av OCR-programvaren kan lagres på et sentralisert sted og vil derfor være tilgjengelig for alle interessenter i selskapet.
Datasikkerhet: Muligheten for å innføre kontroller på ulike nivåer av automatiseringsprosessen initiert av OCR kan forbedre datasikkerheten.
Skalerbarhet: Etter hvert som virksomheten ekspanderer, er det tungvint å ha et manuelt system for fakturahåndtering. OCR-er kan strømlinjeforme prosessen med følgeseddeladministrasjon, noe som fører til oppskaleringsforbedringer.
Integrasjon med andre automasjonssystemer i selskapet. Med hyperautomatisering som sakte finner fotfeste i næringslivet, kan bruken av OCR innen leveringsdokumenthåndtering hjelpe til med integreringen av operasjonen i det større systemet som gjennomsyrer organisasjonen.

Vil du bruke robotisert prosessautomatisering? Sjekk ut Nanonets arbeidsflytbasert dokumentbehandlingsprogramvare. Ingen kode. Ingen problemfri plattform.

Prøv Nanonets gratis

Egnetheten til Nanonets som en OCR for leveringsdokumentasjon

Nanonets er et AI-drevet OCR-verktøy som er best egnet for utvinning av data fra leveringsdokumenter på grunn av følgende årsaker:

Nøyaktig gjenkjenning av tabellstrukturen til en artikkel som inneholder dokumenter som skjemaer.
Alle linjeelementoppføringene som finnes i skjemaene som navn, produkt, mengde osv.
Dataene kan trekkes ut som JSON-utdata som kan gjøre det mulig å bygge tilpassede apper og plattformer.
Selv om den tilbyr en flott API og dokumentasjon for utviklere, er programvaren også ideell for organisasjoner uten et internt team av utviklere.
Det er et verktøy uten kode
Enkel integrasjon av Nanonets med de fleste CRM-, ERP-, innholdstjenester eller RPA-programvare.
Flerspråklig behandling: Nanonets OCR kan gjenkjenne håndskrevet tekst, bilder av tekst på flere språk samtidig, bilder med lav oppløsning, bilder med nye eller kursive fonter og varierende størrelser, bilder med skyggetekst, skråstilt tekst, tilfeldig ustrukturert tekst, bildestøy, uskarpe bilder og mer. Dette er, som man kan forstå, spesielt relevant for leveranser mellom ulike land eller må transportere varer mellom regioner som bruker ulike språk.
Jobber med tilpassede data gjennom bruk av tilpassede data for opplæring av OCR-modeller.
Uavhengighet fra formater: Nanonetter er ikke bundet av dokumentmalen i det hele tatt. Du kan fange data kognitivt i tabeller eller linjeelementer eller et hvilket som helst annet format.
Mange datainnføringsverktøy som Nanonets har et robust team for teknisk assistanse som kan bidra til å overvinne utfordringene og utnytte det fulle potensialet i automatiserte datainnføringsoperasjoner.

Nanonets intelligente dokumentbehandlingsbruk hjelper organisasjoner med å ta i bruk automatisering sømløst. Her er noen interessante casestudier:

Expatrio bruker nanonetter for å spar 95 % av tiden brukt på manuell dataregistrering
Fordel markedsføring skalerer virksomheten 5 ganger ved hjelp av Nanonets-automatisering

Ta bort

Datautvinning fra leveringsdokumenter kan være vanskelig og tidkrevende når det utføres manuelt. AI-drevet dataekstraksjonsprogramvare som Nanonets kan hjelpe til med å automatisere prosessen. Bruken av AI-OCR i det siste trinnet i Procure-to-Pay-arbeidsflyten kommer med overbevisende fordeler som tids- og kostnadsbesparelser, en strømlinjeformet godkjenningsprosess og til slutt bedre bunnlinjer.

var contentsTitle = "Innholdsfortegnelse"; // Sett tittelen din her, for å unngå å lage en overskrift til den senere var ToC = “

«+innholdstittel+»

"; ToC += “

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

Nanonetter online OCR & OCR API har mange interessante bruk saker that kan optimalisere forretningsytelsen, spare kostnader og øke veksten. Finne ut hvordan Nanonets' brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.

Tidstempel: Juni 6, 2022

Tidstempel: Desember 11, 2023

OCR for å trekke ut data fra leveringsdokumenter

Publisert av Platon

«+innholdstittel+»

Viktigheten av leveringsdokumentet

Utfordringene ved manuell utvinning av leveringsdokumentdata

Leveringsdokker OCR

Fordeler med AI-baserte OCR-leveringsdokker

Egnetheten til Nanonets som en OCR for leveringsdokumentasjon

Ta bort

«+innholdstittel+»

Mer fra AI og maskinlæring

Hva er leverandørgjeld-prosessen?

Gylne regler for regnskap

Innkjøpsrekvisisjonsveiledningen for 2022

Hvordan importere CSV-filer til PostgreSQL?

Surviving the Silicon Valley Bank apocalypse: Multi-Bank Management for Startups

RPAとは?|ロボティック・プロセス・オートメーションガイド

Hovedbok og dens betydning

Om Oss

Vertikal søk og Ai

Plattform

Hold kontakten

Logg inn