OCR för att extrahera data från leveransdockor

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

OCR för att extrahera data från leveransdokument

Letar du efter en företagsautomationslösning? Kolla inte vidare!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

Ett leveransdokument är ett formellt dokument som medföljer leveransen av varor och är ett register över typen och kvantiteten av den vara som levereras. En kopia av lappen returneras vanligtvis till säljaren som bevis på leverans. Med den ökande digitaliseringen av marknaden har automatiserad datahantering av leveransdockor fått betydelse. Låt oss se hur OCR-verktyg kan hjälpa till att extrahera data från leveransdokument.

var contentsTitle = "Innehållsförteckning"; // Ställ in din titel här, för att undvika att göra en rubrik till den senare var ToC = “

“+contentTitle+”

"; ToC += “

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

Vikten av leveransdokumentationen

Leveransdokumentet eller följesedeln liknar fakturan genom att den innehåller uppgifter om köparen, uppgifter om säljaren och vilken typ av vara som skickas. Det skiljer sig från fakturan genom att inte ha någon prisinformation (vanligtvis). Kallas även en "leveranssedel" eller en "godsmottaget notering", den utfärdas av säljaren, avsändaren, transportören eller speditören och riktar sig till kunden och eventuella mellanhänder som är ansvariga för att få produkten till kunden.

Även om det inte finns några standard eller strikta regler om vad ett leveransdokument måste innehålla, innehåller ett leveransdokument vanligtvis följande information:

Säljarens/leverantörens namn och adress
Köparens/kundens namn och adress
Orderdatum,
Datum för leverans,
Förväntat leveransdatum
Ordernummer/namn
Listor över varor som ingår i leveransen
Eventuella ytterligare leveranser t.ex. leverans 1 av 3

Ett leveransdokument kan innehålla detaljer som registreringsnummer och bankinformation för säljaren för försäkringsändamål eller för nya kunder.

En värderad leveranssedel (eller följesedel värderad) kan innehålla produktens prissättning, men sådana noteringar måste åtföljas av fakturan.

Skillnaden mellan ett värderat leveransdokument och en faktura är att det förra inte är giltigt i skattehänseende och endast är ett bevis på leverans. Fakturan å andra sidan används i beskattning och innehåller skatteuppgifter för köparen och säljaren, priset på produkterna och eventuell tillämplig moms och andra skatter.

Ett leveransdokument ger säljaren ett bättre grepp om levererade produkter och en överblick över deras produktivitet. Det hjälper kunder (köpare) att kontrollera om de har fått de produkter som har betalats för. Ofta måste köparen skriva under lappen för att meddela köparen att leveransen har varit i sin ordning.

OCR för att extrahera data från leveransdokument

Vill skrapa data från PDF dokument, konvertera PDF till XML or automatisera bordsextraktion? Kolla in Nanonets' PDF-skrapa or PDF-tolkare att konvertera PDF-filer till databasen inlägg!

Prova Nanonets gratis

Utmaningarna med manuell extrahering av leveransdokumentationsdata

Leveransdokumentet tas vanligtvis emot tillsammans med försändelsen/produkten i mottagningen av ett företag eller lagret, beroende på vilken affärspraxis som följs. I båda fallen måste den anställde som tar emot försändelsen – receptionspersonalen eller en lageranställd, beroende på fallet – jämföra uppgifterna i leveransdokumentet med uppgifterna i inköpsordern, fakturan och/eller försändelsepaketet . Sedan undertecknar hon dokumentet, om det är så, och lämnar in en kopia av det för företagets register.

Den här anställde har troligen alldeles för många uppgifter i sin portfölj, och hantering av leveransdokument kan bara vara droppen som bryter hennes moral.

Att kontrollera artiklarna som anges i docket med de artiklar som levereras är en engångsprocess och måste utföras i realtid. Arkivering och arkivering av leveransdokumentet är en operation efter leverans och kan bli tråkig, tråkig och tidskrävande. Arkivering och arkivering kompliceras ytterligare av de olika formaten och layouterna för leveransdokumenten. Följesedlar kan vara i form av papperskopior som levereras för hand eller per fax, e-postbilagor eller som elektroniskt datautbyte (EDI). I de flesta företag måste uppgifterna i leveransdokumenten föras in i en databas för lagerhantering, arkivering och revisionsaktiviteter.

Det kan vara tidskrävande och tråkigt att manuellt extrahera data från leveransdokument i dessa flera format. Detta leder ofta till fel och resulterande förseningar i behandlingen av dokument. De vanliga utmaningarna vid manuell extrahering av data från leveransdokument inkluderar,

Tidsåtgång, speciellt när företaget växer och antalet köp ökar.
För mycket e-post och papper kräver fysisk fillagring och organisation.
Missar oöverensstämmelse mellan data i inköpsorder, faktura och leveransdokument.
Felarkiverade och glömda föremål; detta gäller särskilt när säljare skickar e-postleveranssedlar så snart varorna har skickats. När varorna tas emot kan posten som innehåller leveransdokumentet begravas djupt i mottagarens brevlåda, vilket leder till förvirring.

Manuell dataextraktion från leveransdokument och deras införande i en databas som inte följs av verifieringssteg kan ha så höga felfrekvenser som 4 %. Regeln för 1-10-100 datainmatning är välkänd i datainmatningskretsar – verifieringen av datanoggrannheten vid inmatningspunkten kostar 1 USD, sanering av fel kostar 10 USD i batchform och okorrigerade fel kostar företaget 100 USD eller mer.

Leveransdockor OCR

Dataextraktionsprogramvara kan användas för att selektivt extrahera data från leveransdokument. Optisk teckenigenkänning eller OCR, programvara som extraherar data från skannade dokument, kamerabilder och endast bildfiler, är bäst lämpad för automatisk extrahering av data från leveransdokument.

Det finns många typer av OCR-programvara som används i dataextraktion i branschen idag. Den mest rudimentära typen extraherar helt enkelt all text från leveransdokumentet och ytterligare kategorisering och meningsfull dataextraktion kräver mänsklig ansträngning.

Den andra generationen av OCR – zon- eller mallbaserad OCR – extraherar specifika data från leveransdokumentet, beroende på dess position eller "zon" i dokumentet.

Tredje generationens OCR:er som Nanonets använder AI- och ML-funktioner för att på ett intelligent sätt extrahera meningsfull information från följesedeln. Dessa kognitiva OCR-verktyg kan lära sig nya format och stilar för leveransdokument med användning och minimerar därmed mänskligt ingripande.

En bra OCR för leveransdokumentation måste ha följande funktioner:

Möjligheten att extrahera data som kan vara strukturerad, dåligt strukturerad och/eller ostrukturerad i det ursprungliga leveransdokumentet. Sammanhållningen av data som extraherats från dessa olika källor möjliggörs genom användning av AI-baserad dataextraktion.
Möjligheten att konvertera extraherade data till flera läsbara/redigerbara format för efterföljande användning.
Datasäkerhet – produkten som köps av ett företag kan vara mycket känslig och konfidentiell eftersom den kan vara en del av företagets patenterade och varumärkesskyddade processer. Programvaran för datautvinning måste kunna säkerställa att data skyddas mot stöld, hackning och misskötsel.

Vill du automatisera repetitiva manuella uppgifter? Kontrollera vår Nanonets arbetsflödesbaserade dokumentbehandlingsprogramvara. Extrahera data från fakturor, identitetskort eller vilket dokument som helst på autopilot!

Prova Nanonets gratis

Fördelar med AI-baserade leveransdockor OCR

Några fördelar med att använda AI-drivna OCR-verktyg som Nanonets för datahantering av leveransdockor är:

Datanoggrannhet: OCR som utnyttjar AI kan minimera eller till och med helt eliminera mänskliga fel orsakade av trötthet eller förbiseende.
Tidsbesparingar: Manuell datainmatning från följesedel kan vara tidskrävande, och OCR kan spara mycket av den tid som anställda spenderar på vardagliga repetitiva aktiviteter. AI-aktiverad OCR extraherar relevant data från alla dokument på 27 sekunder jämfört med 3.5 minuter för manuell infångning.
Omorientering av anställda: Den tid som är tillgänglig för den anställde på grund av automatisering av utvinning av leveransdokumentationsdata kan omdirigeras till produktiva uppgifter som kan förbättra deras kompetens och företagets resultat.
Centraliserad data: Data som fångas upp av OCR-mjukvaran kan lagras på en centraliserad plats och kommer därför att vara tillgänglig för alla intressenter i företaget.
Datasäkerhet: Möjligheten att införa kontroller på olika nivåer av automatiseringsprocessen som initieras av OCR kan förbättra datasäkerheten.
Skalbarhet: I takt med att verksamheten expanderar är det krångligt att ha ett manuellt system för fakturahantering. OCR kan effektivisera processen för följesedelhantering, vilket leder till uppskalningsförbättringar.
Integration med andra automationssystem i företaget. Med hyperautomation som långsamt får fotfäste i affärssektorn, kan användningen av OCR inom området för leveransdokumenthantering hjälpa till att integrera verksamheten i det större systemet som genomsyrar organisationen.

Vill du använda robotprocessautomation? Kolla in Nanonets arbetsflödesbaserade dokumentbehandlingsprogram. Ingen kod. Ingen krångel plattform.

Prova Nanonets gratis

Lämpligheten av Nanonets som en leveransdocka OCR

Nanonets är ett AI-drivet OCR-verktyg som är bäst lämpat för att extrahera data från leveransdockor på grund av följande skäl:

Exakt identifiering av tabellstrukturen för en rad som innehåller dokument som formulär.
Alla radposter som finns i formulären som namn, produkt, kvantitet etc.
Data kan extraheras som JSON-utdata som kan möjliggöra byggandet av anpassade appar och plattformar.
Medan den erbjuder ett bra API och dokumentation för utvecklare, är programvaran också idealisk för organisationer utan eget team av utvecklare.
Det är ett verkligt kodfritt verktyg
Enkel integrering av Nanonets med de flesta CRM-, ERP-, innehållstjänster eller RPA-programvara.
Flerspråkig behandling: Nanonets OCR kan känna igen handskriven text, bilder av text på flera språk samtidigt, bilder med låg upplösning, bilder med nya eller kursiva teckensnitt och varierande storlekar, bilder med skuggig text, lutad text, slumpmässig ostrukturerad text, bildbrus, suddiga bilder och mer. Detta är, som kan förstås, särskilt relevant för leveranser mellan olika länder eller måste transportera varor mellan regioner som använder olika språk.
Arbetar med anpassade data genom att använda anpassade data för att träna OCR-modeller.
Oberoende av format: Nanonetter är inte alls bundna av dokumentmallen. Du kan fånga data kognitivt i tabeller eller rader eller något annat format.
Många datainmatningsverktyg som Nanonets levereras med ett robust team för tekniskt bistånd som kan hjälpa till att övervinna utmaningarna och utnyttja den fulla potentialen hos automatiserade datainmatningsoperationer.

Nanonets intelligenta användningsfall för dokumentbearbetning hjälper organisationer att använda automatisering sömlöst. Här är några intressanta fallstudier:

Expatrio använder Nanonets för att spara 95 % av tiden spenderas på manuell datainmatning
Fördel marknadsföring skalar sin verksamhet 5 gånger använder Nanonets automation

Hämtmat

Dataextraktion från leveransdokument kan vara besvärlig och tidskrävande när den utförs manuellt. AI-driven dataextraktionsprogramvara som Nanonets kan hjälpa till att automatisera processen. Användningen av AI-OCR i det sista steget av Procure-to-Pay-arbetsflödet kommer med övertygande fördelar som tids- och kostnadsbesparingar, en strömlinjeformad godkännandeprocess och i slutändan bättre resultat.

var contentsTitle = "Innehållsförteckning"; // Ställ in din titel här, för att undvika att göra en rubrik till den senare var ToC = “

“+contentTitle+”

"; ToC += “

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

Nanonetter online OCR & OCR API har många intressanta använd fall that skulle kunna optimera ditt företags resultat, spara kostnader och öka tillväxten. Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan gälla din produkt.

Tidsstämpel: Juni 6, 2022

Tidsstämpel: December 11, 2023

OCR för att extrahera data från leveransdokument

Återutgiven av Platon

“+contentTitle+”

Vikten av leveransdokumentationen

Utmaningarna med manuell extrahering av leveransdokumentationsdata

Leveransdockor OCR

Fördelar med AI-baserade leveransdockor OCR

Lämpligheten av Nanonets som en leveransdocka OCR

Hämtmat

“+contentTitle+”

Mer från AI och maskininlärning

Vad är leverantörsreskontraprocessen?

Gyllene regler för redovisning

Inköpsrekvisitionsguiden för 2022

Hur importerar man CSV-filer till 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

Huvudbok och dess betydelse

Om Oss

Vertikal sökning och Ai

plattform

Håll kontakten

Konto