Capture Lieferschein OCR

Lieferschein OCR automatisiert die Daten Extraktion per Scanner

Konfuzio

Mit einer Dokumenten KI und OCR extrahieren Sie alle Informationen in einem Lieferschein automatisch.

Capture Lieferschein OCR
Nutzer Interface, das es erlaubt Informationen nachzutragen, die in dem Dokument nicht abgedruckt wurden.

Lieferscheine digitalisieren

Was versteht man unter der Digitalisierung von Lieferscheinen? Mit Digitalisierung von Lieferscheinen ist die Umwandlung von Lieferscheinen in Papierform zur digitalen Form gemeint. Digitalisiert werden können prinzipiell alle Dokumente: Kaufbelege, Verträge, Rechnungen, Jahresabschlüsse, Personalakten und mehr.

Was ist der Unterschied von digitalisierten zu strukturierten Lieferscheinen?

Es gibt einen wichtigen Unterschied darin, wie Dokumente gespeichert werden und im Unternehmen zur Verfügung stehen. Entweder sie liegen lediglich in digitaler oder strukturierter Form vor. Man kann den Digitalisierungsgrad eines Unternehmens auch anhand des Anteils von strukturierten Daten bestimmen. Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten in strukturierter Form gespeichert werden, desto besser!

Unstrukturierte Daten

Bei unstrukturierten Daten handelt es sich z.B. um Bilder, Dokumente oder Objekte, aus denen die Daten nicht ohne Weiteres ausgelesen werden können. Programme können nicht auf diese Daten zugreifen, um eine darauf beruhende Anwendung zu ermöglichen. Klassisches Beispiel sind gescannte Dokumente gespeichert werden, von anderen Systemen oder Maschinen aber nicht gelesen werden können. Grund: Die Struktur ist immer eine andere.

Strukturierte Daten

Im Gegensatz dazu liegen strukturierte Daten in einer standardisierten Form vor. Sie werden in Datenbanken gespeichert, sodass Datenbank-Abfragen oder darauf aufbauende Anwendungen durchgeführt werden können.

Welche Vorteile bieten strukturierte Daten?

  • Die Lieferadresse muss z. B. nicht mehr manuelle abgetippt werden, sondern wird die Inhalte werden automatisch von der IDP Software erkannt und in einer Datenbank gespeichert. So können andere Workflows automatisch auf diese Adresse zugreifen.
  • Mitarbeitende sparen sich Zeit bei der Bearbeitung von Lieferscheinen. Der Anwender muss die Adresse nicht eingeben.
  • Die Prüfung und Abgleich zu der Bestellung kann durch die automatisch erkannten strukturierten Informationen automatisiert werden.
  • Mit Hilfe der Datenstrukturierung kann auch besser gewährleistet werden, dass Lieferscheine aktuell und nicht doppelt vorliegen.

Was ist der Unterschied zwischen ERP und DMS Systemen?

Zwar speichern DMS-Systeme Dokumente in einer Datenbank, die innerhalb des Dokuments gespeicherten Daten können aber allenfalls mit der Suchfunktion abgerufen werden. DMS-Systeme bieten daher häufig nur unstrukturierte Danten. ERP-Systems können dagegen als Datenbank für strukturierte Informationen verstanden werden.

IDP Software setzt neueste Technologien ein, um z. B. in Lieferscheinen die fallrelevanten Informationen automatisch zu finden, strukturiert zu speichern und so die Weiterverarbeitung im Geschäftskontext zu ermöglichen. IDP Software ist ein Bindeglied zwischen DMS System und ERP System und nutzt dazu modernste Bausteine aus Natural Language Understanding, Machine Learning, Text Mining und KI. So werden Kosten gesenkt, Qualität und Geschwindigkeit erhöht und eine bessere Entscheidungsbasis vorbereitet.

Lieferscheine automatisch mit OCR erkennen

Steigern Sie die Effektivität Ihrer Organisation mit Optical Character Recognition (OCR) und Datenextraktion für Lieferscheine. Verarbeiten Sie Lieferscheine sicher und automatisch.

Wie wird ein Lieferschein automatisch verarbeitet?

  1. Hochladen von Lieferscheinen

    Der erste Schritt ist die Übermittlung des Lieferscheins an unsere API. Normalerweise geschieht dies über eine mobile App, E-Mail, FTP oder Webanwendung.

  2. Bild zu Text mittels OCR

    Sobald ein Bild oder PDF empfangen wird, wird es von unserer Engine in eine TXT-Datei umgewandelt. In diesem Schritt wird der gesamte Text aus dem Dokument extrahiert, aber noch nicht strukturiert.

  3. Strukturierte Daten als JSON parsen

    Der Lieferschein Parser nimmt die aus der OCR gewonnene TXT und wandelt sie mithilfe von Machine Learning in strukturiertes JSON um. Das JSON wird dann als Ausgabe von der API zurückgegeben. Von hier aus kann der Lieferschein einfach in Ihrer Datenbank verarbeitet werden. Ganz gleich, ob Sie Lieferscheine für den internationalen Versand, die Verwaltung großer Bau- und Industrieprojekte oder Compliance-Kontrollen verarbeiten, Konfuzio ist da, um zu helfen. 

Welche Felder können in einem Lieferschein erkannt werden?

Dokumenten KI kann im Prinzip alle Datenfelder aus einem Lieferschein extrahieren. Um Ihnen eine Vorstellung zu geben, führen wir einige Beispiele auf:

  • Datum
  • Lieferscheinnummer
  • Name und Adresse des Käufers
  • Name, Adresse und Kontaktadresse des Verkäufers
  • Bestellnummer des Käufers (PO#)
  • Bestelldatum
  • Lieferdatum
  • Beschreibung und Code der Waren
  • Bestellte und gelieferte Menge
  • Details zur Buchungszeile
  • Nachbestellte Waren
  • Kommentare oder Besonderheiten
  • Und viele weitere Felder

Die extrahierten Datenfelder können für jeden Kunden individuell angepasst werden. Zusätzliche Felder können auf Anfrage extrahiert werden. Einen ausführliche Darstellung finden Sie auf der Seite der Software easybill. Außerdem können Duplikate automatisch erkannt und Lieferschein automatisch gedreht werden.

Was ist bei der automatischen Verarbeitung von Lieferscheinen zu beachten?

Informationen aus Lieferscheinen können in diverssen Prozessen und Workflows relevant sein, um eine hohe Automatisierung zu ermöglichen, stellen sich Anwendern häufig folgende Fragen:

Kann die Dokumenten KI unterschiedliche Sprachen erkennen?

Ja, die KI kann unterschiedliche Sprachen erkennen und automatisch verarbieten.

Können Lieferscheine mit unterschiedlichen Formaten erkannt werden?

Ja. Besonders gut eigenen sich PDF Scans.

Können mehrere Formate verarbeitet werden?

Ja, die Dokumenten KI kann unterschiedliche Layouts verarbeiten.

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