Teslimat yuvalarından veri çıkarmak için OCR

---

Kurumsal bir otomasyon çözümü mü arıyorsunuz? Başka yerde arama!

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

---

Teslimat belgesi, malların teslimatına eşlik eden ve teslim edilen kalemin türü ve miktarının bir kaydı olan resmi bir belgedir. Notun bir kopyası genellikle teslimat kanıtı olarak satıcıya iade edilir. Pazar yerinin artan dijitalleşmesiyle birlikte, teslimat docketlarının otomatik veri yönetimi önem kazanmıştır. OCR araçlarının teslimat dosyalarından veri çıkarmaya nasıl yardımcı olabileceğini görelim.

var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “

“+içerikBaşlık+”

“; İçindekiler += “

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

---

Teslimat fişinin önemi

İrsaliye veya irsaliye, alıcının ayrıntılarını, satıcının ayrıntılarını ve sevk edilen ürünün türünü içermesi bakımından faturaya benzer. Herhangi bir fiyat bilgisinin olmaması (genellikle) faturadan farklıdır. "İrsaliye" veya "mal alındı ​​belgesi" olarak da adlandırılan bu belge, satıcı, gönderici, taşıyıcı veya nakliye komisyoncusu tarafından düzenlenir ve müşteriye ve ürünün müşteriye ulaşmasından sorumlu olan tüm aracılara yöneliktir.

Bir teslimat belgesinin neleri içermesi gerektiğine dair standart veya katı kurallar olmamasına rağmen, bir teslimat belgesi tipik olarak aşağıdaki bilgileri içerir:

• Satıcının/tedarikçinin adı ve adresi
• Alıcının/müşterinin adı ve adresi
• Sipariş tarihi,
• Sevkiyat tarihi,
• Beklenen Teslim Tarihi
• Sipariş numarası / adı
• Teslimata dahil olan mal listeleri
• Olası başka teslimatlar, örneğin teslimat 1 / 3

Bir teslimat belgesi, sigorta amacıyla veya yeni müşteriler için satıcının kayıt numarası ve banka bilgileri gibi ayrıntıları içerebilir.

Değerli bir sevk irsaliyesi (veya kıymeti tespit edilen sevk irsaliyesi) ürünün fiyatını içerebilir, ancak bu notlar faturayla birlikte sunulmalıdır.

Değerli teslimat fişi ile fatura arasındaki fark, faturanın vergi açısından geçerli olmaması ve yalnızca teslimat kanıtı olmasıdır. Fatura ise vergilendirmede kullanılır ve alıcı ve satıcının vergi verilerini, ürünlerin fiyatını ve geçerli KDV ve diğer vergileri içerir.

Bir teslimat dosyası, satıcıya sevk edilen ürünler üzerinde daha iyi bir tutuş ve üretkenliklerine ilişkin genel bir bakış sağlar. Müşterilerin (alıcıların) ödemesi yapılan ürünleri alıp almadıklarını kontrol etmelerine yardımcı olur. Çoğu zaman alıcı, teslimatın usulüne uygun olduğunu alıcıya bildirmek için notu imzalamalıdır.

---

Ister verileri PDF'den kazıyın belgeler, dönüştürmek PDF'den XML'e or tablo çıkarmayı otomatikleştir? Nanonets'e göz atın PDF kazıyıcı or PDF ayrıştırıcı dönüştürmek Veritabanına PDF'ler girdileri!

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

---

Teslimat docket verilerinin manuel olarak çıkarılmasındaki zorluklar

Sevkiyat fişi genellikle, takip edilen iş uygulamalarına bağlı olarak bir şirketin veya deponun resepsiyonunda sevkiyat/ürün ile birlikte alınır. Her iki durumda da, gönderiyi alan çalışan - duruma göre ön büro personeli veya bir depo çalışanı - teslimat belgesindeki ayrıntıları satın alma siparişi, fatura ve/veya gönderi paketindeki ayrıntılarla karşılaştırmalıdır. . Daha sonra, niteliği buysa, tutanağı imzalar ve bir kopyasını şirket kayıtlarına geçirir.

Bu çalışanın büyük olasılıkla portföyünde çok fazla görevi var ve teslimat listesi yönetimi onun moralini bozan bardağı taşıran son damla olabilir.

Dock'ta listelenen öğelerin teslim edilen öğelerle birlikte kontrol edilmesi tek seferlik bir işlemdir ve gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmelidir. Teslimat belgesinin arşivlenmesi ve dosyalanması teslimat sonrası bir işlemdir ve sıkıcı, sıkıcı ve zaman alıcı hale gelebilir. Arşivleme ve dosyalama, teslimat belgelerinin farklı formatları ve düzenleri nedeniyle daha da karmaşık hale gelir. Teslimat notları, elden veya faks, e-posta ekleri veya elektronik veri alışverişi (EDI) yoluyla teslim edilen basılı kopyalar şeklinde olabilir. Çoğu şirkette, envanter yönetimi, arşivleme ve denetim faaliyetleri için teslimat dosyalarındaki veriler bir veri tabanına girilmelidir.

Bu çoklu formatlarda teslimat dosyalarından verileri manuel olarak çıkarmak zaman alıcı ve sıkıcı olabilir. Bu genellikle hatalara ve belgelerin işlenmesinde gecikmelere yol açar. Teslimat dosyalarından verilerin manuel olarak çıkarılmasındaki yaygın zorluklar şunları içerir:

• Zaman tüketimi, özellikle şirket büyüdükçe ve satın alma sayısı arttıkça.
• Çok fazla e-posta ve kağıt, fiziksel dosya depolama ve organizasyon gerektirir.
• Satınalma siparişi, fatura ve teslimat belgelerindeki veriler arasındaki uyumsuzlukları kaçırma.
• Yanlış dosyalanmış ve unutulmuş öğeler; bu, özellikle satıcılar, mallar gönderilir gönderilmez teslimat notlarını e-postayla gönderdiğinde geçerlidir. Mallar teslim alındığında, teslimat belgesini içeren posta, alıcının posta kutusunun derinliklerine gömülebilir ve bu da kafa karışıklığına neden olabilir.

Teslimat dosyalarından manuel veri çıkarma ve doğrulama adımları izlenmeden bir veritabanına girilmeleri, %4'e varan hata oranlarına sahip olabilir. 1-10-100 veri girişi kuralı, veri girişi çevrelerinde iyi bilinir - giriş noktasında veri doğruluğunun doğrulanması 1 ABD Doları, hataların temizlenmesi toplu olarak 10 ABD Doları ve düzeltilmemiş hatalar şirkete 100 ABD Doları veya daha fazlaya mal olur.

Teslimat Dockets OCR

Veri çıkarma yazılımı, teslimat docketlarından seçici olarak veri çıkarmak için kullanılabilir. Optik karakter tanıma veya taranan belgelerden, kamera görüntülerinden ve yalnızca görüntü içeren pdf'lerden veri çıkaran yazılım olan OCR, teslimat dosyalarından verilerin otomatik olarak çıkarılması için en uygun olanıdır.

Günümüzde endüstride veri çıkarmada kullanılan birçok OCR yazılımı türü bulunmaktadır. En ilkel tür, teslimat belgesinden tüm metni çıkarır ve daha fazla kategorizasyon ve anlamlı veri çıkarma insan çabası gerektirir.

İkinci nesil OCR - Bölgesel veya Şablon tabanlı OCR - belgedeki konumuna veya "bölgesine" bağlı olarak teslimat belgesinden belirli verileri çıkarır.

Nanonet'ler gibi üçüncü nesil OCR'ler, teslimat notlarından anlamlı bilgileri akıllıca çıkarmak için AI ve ML yeteneklerini kullanır. Bu bilişsel OCR araçları, kullanımla birlikte teslim belgelerinin yeni biçimlerini ve stillerini öğrenebilir ve böylece insan müdahalesini en aza indirebilir.

İyi bir teslimat dosyası OCR'si aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:

• Orijinal teslimat dosyasında yapılandırılmış, zayıf yapılandırılmış ve/veya yapılandırılmamış verileri çıkarma yeteneği. Bu çeşitli kaynaklardan çıkarılan verilerin tutarlılığı, AI tabanlı veri çıkarmanın kullanılmasıyla sağlanır.
• Ayıklanan verileri sonraki kullanım için birden çok okunabilir/düzenlenebilir biçime dönüştürme yeteneği.
• Veri güvenliği – bir şirket tarafından satın alınan ürün, şirketin patentli ve ticari markalı süreçlerinin bir parçası olabileceğinden oldukça hassas ve gizli olabilir. Veri çıkarma yazılımı, verilerin hırsızlık, bilgisayar korsanlığı ve kötü yönetime karşı korunmasını sağlayabilmelidir.

---

Tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımımızı kontrol edin. Otomatik pilotta faturalardan, kimlik kartlarından veya herhangi bir belgeden veri çıkarın!

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

---

AI-tabanlı Teslimat Dockets OCR'nin Avantajları

Teslim yuvalarının veri yönetimi için Nanonet'ler gibi yapay zeka destekli OCR araçlarını kullanmanın bazı faydaları şunlardır:

• Verilerin doğruluğu: Yapay zekadan yararlanan OCR'ler, yorgunluk veya gözetimden kaynaklanan insan hatalarını en aza indirebilir veya hatta tamamen ortadan kaldırabilir.
• Zaman tasarrufu: İrsaliyelerden manuel veri girişi zaman alıcı olabilir ve OCR'ler, çalışanların sıradan tekrarlayan faaliyetlerde harcadıkları zamanın çoğundan tasarruf sağlayabilir. AI özellikli OCR, manuel yakalama için 27 dakikaya kıyasla 3.5 saniyede herhangi bir belgeden ilgili verileri alır.
• Çalışanın yeniden oryantasyonu: Teslimat dosyası veri çıkarma otomasyonu nedeniyle çalışanın kullanabileceği süre, becerilerini ve şirketin kârlılığını artırabilecek üretken görevlere yönlendirilebilir.
• Merkezileştirilmiş veriler: OCR yazılımı tarafından yakalanan veriler merkezi bir konumda saklanabilir ve bu nedenle şirketin tüm paydaşları tarafından erişilebilir olacaktır.
• Veri güvenliği: OCR tarafından başlatılan otomasyon sürecinin çeşitli seviyelerinde kontroller sunma olasılığı, veri güvenliğini artırabilir.
• Ölçeklenebilirlik: İş büyüdükçe, fatura yönetimi için manuel bir sisteme sahip olmak hantal hale gelir. OCR'ler, irsaliye yönetimi sürecini düzene sokarak ölçek büyütme geliştirmelerine yol açabilir.
• Şirketin diğer otomasyon sistemleri ile entegrasyon. Hiper-otomasyonun iş sektöründe yavaş yavaş kendine yer bulması ile birlikte, teslimat dosya yönetimi alanında OCR'nin kullanılması, operasyonun organizasyonu kaplayan daha büyük sisteme entegrasyonuna yardımcı olabilir.

---

Robotik süreç otomasyonunu kullanmak ister misiniz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımına göz atın. Kod yok. Zorluk platformu yok.

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

---

Nanonet'lerin teslimat yuvası OCR'si olarak uygunluğu

Nanonets, aşağıdaki nedenlerden dolayı teslimat docket'lerinden veri çıkarmak için en uygun olan, yapay zeka güdümlü bir OCR aracıdır:

• Formlar gibi belgeler içeren bir satır öğesinin tablo yapısının doğru tespiti.
• Ad, ürün, miktar vb. formlarda bulunan tüm kalem girişleri.
• Veriler, özelleştirilmiş uygulama ve platformların oluşturulmasını sağlayan JSON çıktısı olarak çıkarılabilir.
• Yazılım, geliştiriciler için harika bir API ve belgeler sunarken, kurum içi geliştirici ekibi olmayan kuruluşlar için de idealdir.
• Bu gerçekten kodsuz bir araçtır
• Nanonet'lerin çoğu CRM, ERP, içerik hizmeti veya RPA yazılımıyla kolay entegrasyonu.
• Çoklu dil işleme: Nanonets OCR, el yazısı metinleri, aynı anda birden çok dildeki metin görüntülerini, düşük çözünürlüklü görüntüleri, yeni veya bitişik el yazısı yazı tiplerine ve değişen boyutlardaki görüntüleri, gölgeli metinlere sahip görüntüleri, eğik metinleri, rastgele yapılandırılmamış metinleri, görüntü gürültüsünü, bulanık görüntüler ve daha fazlası. Bu, anlaşılacağı gibi, özellikle farklı ülkeler arasındaki teslimatlarla ilgilidir veya farklı dilleri kullanan bölgeler arasında mal taşıması gerekir.
• OCR modellerini eğitmek için özel verilerin kullanımı yoluyla özel verilerle çalışır.
• Formatlardan bağımsızlık: Nanonetler hiçbir şekilde belge şablonuna bağlı değildir. Verileri bilişsel olarak tablolarda veya satır öğelerinde veya başka herhangi bir biçimde yakalayabilirsiniz.
• Nanonets gibi birçok veri girişi aracı, zorlukların üstesinden gelmeye ve otomatik veri girişi işlemlerinin tüm potansiyelinden yararlanmaya yardımcı olabilecek güçlü bir teknik yardım ekibiyle birlikte gelir.

Nanonets'in akıllı belge işleme kullanım örnekleri, kuruluşların otomasyonu sorunsuz bir şekilde benimsemesine yardımcı olur. İşte bazı ilginç vaka çalışmaları:

• Expatrio Nanonet'leri kullanıyor zamandan %95 tasarruf edin manuel veri girişi için harcanan
• Avantaj Pazarlama işini 5 kat büyütüyor Nanonet otomasyonunu kullanma

Paket servisi

Teslimat dosyalarından veri çıkarma, manuel olarak yapıldığında zahmetli ve zaman alıcı olabilir. Nanonets gibi yapay zeka destekli veri çıkarma yazılımları, süreci otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Al-OCR'nin Tedarik-Ödeme iş akışının son adımında kullanılması, zaman ve maliyet tasarrufu, kolaylaştırılmış bir onay süreci ve nihayetinde daha iyi sonuçlar gibi çekici faydalar sağlar.

---

var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “

“+içerikBaşlık+”

“; İçindekiler += “

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

Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonets'in kullanım örnekleri ürününüz için nasıl geçerli olabilir.

Şimdi Başlayın

---

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
• KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/ocr-to-extract-data-from-delivery-dockets/