8 beste OCR-programvare for logistikk i 2024

8 beste OCR-programvare for logistikk i 2024

Tidsstempel: 28. februar 2024 5:57
8 beste logistikk OCR-programvare i 2024 PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Optical Character Recognition (OCR) programvare har en sentral rolle i å konvertere dokumentformater, som PDF-er eller fysiske dokumenter, som er vanskelige å redigere, til redigerbare og søkbare formater som kan leses av maskiner. Disse programmene brukes ofte til å trekke ut tekst fra PDF-er og bilder, og transformerer den til redigerbare formater som Word, Excel eller ren tekstfiler.

Ved å utnytte AI/ML-funksjoner, OCR programvare kan også automatisere datautvinning fra dokumenter/bilder og konvertere dem i redigerbart format som passer i arbeidsflyter. 

Logistikk er en kritisk funksjon i forsyningskjeden, som involverer planlegging, utførelse og kontroll av bevegelsen av varer og materialer fra ett sted til et annet. Logistikkprosesser har tradisjonelt vært manuelle og papirbaserte, noe som har ført til ineffektivitet, feil og forsinkelser i driften. Men med bruken av nye teknologier som automatiserte gjenfinningssystemer, robotprosessautomatisering (RPA), intelligent dokumentbehandling og OCR (optisk tegngjenkjenning), logistikkautomasjon blir stadig mer gjennomførbart.

Logistikk OCR-programvare skal kunne automatisere arbeidsflyt for dokumentbehandling av dokumenter som innkjøpsordrer, fraktfakturaer, fraktetiketter, fraktsedler osv. for å redusere den manuelle arbeidsmengden, eliminere feil og spare tid.

Her er noen av de beste logistikkene OCR-programvare i 2024.

Fang data fra alle logistikkrelaterte dokumenter umiddelbart og automatiser dataarbeidsflyter med Nanonets. Reduser behandlingstiden og eliminer manuell innsats.

Hva er OCR i logistikk?

En av de sentrale hindringene for logistikksektoren dreier seg om håndtering av logistikkdokumenter. Innkjøpsordrer, fakturaer, konnossementer og diverse andre papirer krever grundig oppmerksomhet, men manuell behandling kan være tidkrevende, feilutsatt og ressurskrevende. I denne labyrinten av papirarbeid er behovet for en transformativ løsning ubestridelig. En løsning er å digitalisere data fra dokumenter ved hjelp av spesialisert programvare for optisk tegngjenkjenning (OCR)..

En av de største fordelene med OCR-teknologi er at den kan bidra til å redusere feil og forbedre nøyaktigheten av datainntasting. Når mennesker legger inn data manuelt, er de utsatt for å gjøre feil som skrivefeil, stavefeil og transposisjoner. Disse feilene kan ha alvorlige konsekvenser, spesielt i logistikk hvor nøyaktighet er avgjørende for at vareleveringen skal holde seg til tiden og innenfor budsjett. OCR-teknologi kan bidra til å eliminere disse feilene ved automatisere dataregistreringsprosessen og redusere behovet for menneskelig intervensjon.

Den beste OCR-programvaren for logistikk i 2024

La oss se på noen av de beste logistikk-OCR-programvarene som er tilgjengelige på markedet.

1. Nanonetter

Nanonets tilbyr en AI-drevet OCR-løsning for logistikkorganisasjoner som nøyaktig kan trekke ut data fra kjøpsordrer, fakturaer og fraktbrev, og konvertere dem til strukturerte digitale data. Det kan hjelpe logistikkorganisasjoner med å forbedre nøyaktigheten til pasientdata og redusere manuelle dataregistreringsfeil.

Nanonets bruker avansert OCR, maskinlæring bildebehandling, og Deep Learning til hente ut relevant informasjon fra ustrukturerte data.

[Innebygd innhold]

Introduksjon til nanonetter

Pros:

Cons:

  • Brukergrensesnitt for tabellfangst kan være bedre

Bygg din egen tilpassede OCR-modeller eller planlegg en demonstrasjon for å lære mer om Nanonets OCR bruk saker!

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture er en OCR-programvare som kan hjelpe forsikringsselskaper med å digitalisere papirbaserte innkjøpsordrer, fakturaer og konnossementer. Programvaren kan trekke ut data fra ulike dokumenttyper, inkludert forslagsskjemaer og kundedokumenter, og konvertere dem til strukturerte digitale data.

[Innebygd innhold]

ABBYY FlexiCapture for Invoices – Demovideo

Pros:

  • Kjenner bilder veldig godt
  • Enkelt å lagre papirresultater i systemet
  • Sømløs integrering ERP-systemer
  • Automatiserer datautvinning

Cons:

  • Første oppsett kan være vanskelig og komplisert
  • Ingen ferdige maler
  • Vanskelig å tilpasse
  • Ingen ressurser tilgjengelig
  • Kan ha bedre integrering med RPA-løsninger
  • Lav nøyaktighet med bilder/dokumenter med lav oppløsning

3. ABBYY Finereader

En OCR programvare som støtter PDF-filredigering. Programmet kan konvertere bildedokumenter til redigerbare elektroniske formater.

[Innebygd innhold]

Behandle dokumenter med ABBYY FineReader Server – Demovideo

Pros:

  • Tastaturvennlig OCR-editor
  • Eksport til flere formater
  • Unik dokumentsammenligningsfunksjon

Cons:

  • Mangler indeksering av fulltekst for raske søk
  • Krever en læringskurve
  • Kan være dyrt
  • Manglende evne til å se historikken til dokumentendringer

Trenger du en OCR-programvare for å trekke ut data fra logistikkdokumenter? Sjekk ut Nanonetter i aksjon!

AWS Textract trekker ut tekst og andre data fra skannede dokumenter ved hjelp av maskinlæring og OCR. Den kan også identifisere og trekke ut data fra skjemaer og tabeller.

Pros:

  • Betal-per-bruk faktureringsmodell
  • Brukervennlighet

Cons:

  • Kan ikke trenes
  • Varierende nøyaktighet
  • Ikke ment for håndskrevne dokumenter 

5. IBM Datacap

IBM Datacap gjør det enkelt å fange opp, gjenkjenne og klassifisere forretningsdokumenter for å trekke ut viktig informasjon fra dem. Datacap har en sterk OCR-motor og tilpassbare regler. Den kan fungere på tvers av skannere, mobile enheter, multifunksjonsutstyr og faks.

Pros:

  • Konfigurerer komplekse applikasjoner i datafangst
  • Skannemekanisme
  • Brukervennlighet

Cons:

  • Svært lite online støtte
  • UI kan være mer intuitivt
  • Oppsett kan være tungvint
  • Det er ikke greit å lage en tilpasset flyt

6. Kofax Omnipage

Kofax Omnipage er en PDF OCR løsning som er i stand til å automatisere høyt volum. Den spesialiserer seg på å trekke ut fra tabeller, matchende ordrelinjer og smart utvinning.

Pros:

  • Robust sett med verktøy for å forbedre bilder
  • Svært nøyaktig

Cons:

Begynn å bruke Nanonetter for automatisering. Prøv ut de ulike OCR-modellene eller Be om en demo i dag. Finne ut hvordan Nanonets brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.

7. Docparser

En skybasert dokumentbehandling og OCR-programvare. Docparser kan automatisere oppgaver og arbeidsflyter med lav verdi.

Pros:

  • Lett å sette opp
  • Kan integreres med Zapier

Cons:

  • Webhooks feiler av og til
  • Krever opplæring for å plukke opp parsingreglene
  • Ikke nok maler
  • Sonal OCR tilnærming – kan ikke håndtere ukjente maler
  • Sakte å laste inn sider

8.Adobe Acrobat DC

Acrobat DC tilbyr et omfattende PDF-redigeringsprogram med innebygd OCR-funksjonalitet.

Pros:

  • Stabilitet / kompatibilitet.
  • Brukervennlighet

Cons:

  • Dyrt
  • Ikke en eksklusiv OCR-programvare

Hvorfor er Nanonets den mest komplette OCR-programvaren for logistikk?

Nanonets OCR-programvare er enkel å bruke og sette opp. De intelligent automatiseringsplattform kan tåle ustrukturerte data og AI kan også håndtere alle databegrensninger enkelt.

Fordelene ved å bruke Nanonets OCR i logistikk går bare utover bedre nøyaktighet, erfaring og skalerbarhet.

  1. Datafangst og -registrering – Nanonets OCR kan brukes til nøyaktig å fange opp data fra kjøpsordrer, fraktfakturaer, fraktetiketter og fraktbrev i løpet av sekunder. De utpakkede dataene kan kobles direkte til hvilken som helst programvare for logistikkstyring, noe som reduserer behovet for manuell datainntasting og forbedrer nøyaktigheten.
  2. Dokumentasjon og oppbevaring – Nanonets OCR kan enkelt lage digitale og redigerbare kopier av alle typer forsendelsesdokumenter. Disse dokumentene kan deretter enkelt lagres og hentes når det er nødvendig.
  3. Kvalitetskontroll – Nanonets OCR kan gi flere godkjenningstrinn før et dokument tas inn i systemet eller sendes til godkjenning. Dette hjelper til med å identifisere feil tidlig og redusere ressursene og kostnadene som kreves for omarbeiding.

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring