Capture bon de livraison OCR

L'OCR pour les bons de livraison automatise l'extraction des données par scanner

Christopher Klee

Avec une Documents IA et OCR vous extrayez automatiquement toutes les informations contenues dans un bon de livraison.

Capture bon de livraison OCR
Interface utilisateur qui permet d'ajouter des informations qui n'ont pas été imprimées dans le document.

Qu'est-ce qu'un bon de livraison ?

Un bon de livraison est un document établi lors du transport de marchandises d'un lieu à un autre. Il sert de preuve que les marchandises ont effectivement été livrées et donne des informations sur la nature et le volume des marchandises livrées. Un bon de livraison peut également faire office de facture s'il mentionne le prix des marchandises livrées.

Dans quels processus d'entreprise les bons de livraison sont-ils nécessaires ?

Les documents de bon de livraison sont généralement utilisés dans un certain nombre de processus commerciaux au sein des entreprises, par exemple

  • Entreposage et gestion des stocks : les bons de livraison sont utilisés pour suivre le mouvement des marchandises dans et hors des entrepôts et pour mettre à jour les registres d'inventaire en conséquence.
  • Achats et gestion des fournisseurs : les bons de livraison sont utilisés pour confirmer la réception des commandes par les fournisseurs et les comparer aux commandes correspondantes.
  • Expédition et logistique : les bons de livraison sont utilisés pour documenter le transfert des marchandises de l'expéditeur au transporteur et pour fournir une preuve de livraison au destinataire.
  • Ventes et service après-vente : les bons de livraison sont utilisés pour confirmer que les commandes passées par les clients ont été honorées et pour documenter les marchandises livrées.
  • Comptabilité fournisseurs et finances : Les bons de livraison peuvent être utilisés pour créer des factures pour les biens et services livrés et pour rapprocher les paiements des factures correspondantes.
  • Contrôle et assurance de la qualité : les bons de livraison peuvent être utilisés pour documenter l'inspection et la vérification des marchandises à leur arrivée afin de s'assurer qu'elles répondent aux normes de qualité requises.

Quels sont les avantages d'un scanner de bons de livraison ?

Les scanners de bons de livraison dotés de la technologie OCR (reconnaissance optique des caractères) sont souvent utilisés dans les processus commerciaux tels que l'entreposage, la gestion des stocks, les achats et la gestion des fournisseurs, l'expédition et la logistique, les ventes et le service après-vente, la comptabilité fournisseurs et les finances, ainsi que le contrôle qualité. Ces scanners permettent aux entreprises de saisir rapidement et précisément les informations figurant sur les bons de livraison, ce qui réduit le risque d'erreur et rationalise divers processus commerciaux. Les scanners de bons de livraison dotés de la technologie OCR peuvent extraire le texte et les données des bons de livraison, ce qui permet d'intégrer facilement les informations dans les systèmes et les flux de travail numériques. Cela peut faire gagner du temps et améliorer l'efficacité de différents processus commerciaux qui dépendent des bons de livraison.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) ?

Il existe plusieurs façons pour les entreprises d'utiliser l'IA pour automatiser le traitement des documents de livraison :

  1. Reconnaissance optique de caractères (OCR) : La technologie OCR permet d'extraire le texte et les données des documents de livraison et de les convertir en un format numérique facilement exploitable par un ordinateur.
  2. Automatisation de la saisie des données : grâce à l'IA, les informations pertinentes peuvent être automatiquement extraites des bons de livraison et insérées dans les champs correspondants d'une base de données ou d'un système numérique.
  3. Automatisation des processus de travail : Grâce à l'IA, les bons de livraison peuvent être automatiquement transmis aux personnes ou aux services concernés pour examen et approbation, ce qui permet de rationaliser le traitement de ces documents.
  4. Détection des fraudes : l'IA permet d'analyser les bons de livraison afin de détecter des modèles ou des anomalies indiquant des activités frauduleuses, ce qui permet aux entreprises d'éviter les pertes dues à la fraude.
  5. Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : l'IA peut être utilisée pour analyser les données des bons de livraison et d'autres données de la chaîne d'approvisionnement afin d'optimiser le flux de marchandises et d'améliorer l'efficacité.

Numériser les bons de livraison

Qu'entend-on par numérisation des bulletins de livraison ? Par numérisation des bons de livraison, on entend la conversion de bons de livraison papier en bons de livraison numériques. En principe, tous les documents peuvent être numérisés : preuves d'achat, contrats, factures, bilans annuels, dossiers personnels, etc.

Quelle est la différence entre les bons de livraison numérisés et les bons de livraison structurés ?

Il existe une différence importante dans la manière dont les documents sont stockés et disponibles dans l'entreprise. Soit ils sont uniquement disponibles sous forme numérique, soit ils sont structurés. On peut également déterminer le degré de numérisation d'une entreprise en fonction de la proportion de données structurées. En principe, plus les données sont stockées sous forme structurée, mieux c'est !

Données non structurées

Les données non structurées sont par exemple des images, des documents ou des objets à partir desquels les données ne peuvent pas être facilement extraites. Les programmes ne peuvent pas accéder à ces données pour permettre une application basée sur celles-ci. L'exemple classique est celui des documents numérisés qui sont enregistrés mais ne peuvent pas être lus par d'autres systèmes ou machines. Raison : la structure est toujours différente.

Données structurées

En revanche, les données structurées se présentent sous une forme standardisée. Elles sont stockées dans des bases de données, ce qui permet d'effectuer des requêtes dans les bases de données ou d'utiliser des applications basées sur celles-ci.

Quels sont les avantages des données structurées ?

  • Par exemple, l'adresse de livraison ne doit plus être tapée manuellement, mais le contenu est automatiquement généré par l'application. Logiciel IDP est reconnue et enregistrée dans une base de données. Ainsi, d'autres workflows peuvent accéder automatiquement à cette adresse.
  • Les collaborateurs gagnent du temps lors du traitement des bulletins de livraison. L'utilisateur n'a pas besoin de saisir l'adresse.
  • Le contrôle et la comparaison avec la commande peuvent être automatisés grâce aux informations structurées reconnues automatiquement.
  • La structuration des données permet également de mieux garantir que les bons de livraison sont à jour et ne font pas double emploi.

Quelle est la différence entre les systèmes ERP et DMS ?

Les systèmes DMS enregistrent certes les documents dans une base de données, mais les données enregistrées dans le document peuvent tout au plus être consultées à l'aide de la fonction de recherche. Les systèmes DMS n'offrent donc souvent que des données non structurées. En revanche, les systèmes ERP peuvent être considérés comme une base de données pour des informations structurées.

Logiciel IDP utilise les technologies les plus récentes pour trouver automatiquement, par exemple dans les bordereaux de livraison, les informations pertinentes pour le cas, les enregistrer de manière structurée et permettre ainsi leur traitement ultérieur dans le contexte commercial. Le logiciel IDP est un lien entre le système DMS et le système ERP et utilise à cet effet les éléments les plus modernes du Natural Language Understanding, du Machine Learning, du Text Mining et de l'IA. Cela permet de réduire les coûts, d'augmenter la qualité et la vitesse et de préparer une meilleure base de décision.

Reconnaître automatiquement les bons de livraison avec l'OCR

Améliorez l'efficacité de votre organisation grâce à la reconnaissance optique des caractères (OCR) et à l'extraction de données pour les bons de livraison. Traitez les bons de livraison de manière sûre et automatique.

Comment un bon de livraison est-il traité automatiquement ?

  1. Téléchargement des bons de livraison

    La première étape consiste à transmettre le bon de livraison à notre API. Normalement, cela se fait via une application mobile, un e-mail, un FTP ou une application web.

  2. Image en texte par OCR

    Dès qu'une image ou un PDF est reçu, notre moteur le transforme en un fichier TXT. À cette étape, tout le texte est extrait du document, mais n'est pas encore structuré.

  3. Analyser les données structurées en JSON

    L'analyseur syntaxique du bon de livraison prend le TXT obtenu à partir de l'OCR et le convertit, à l'aide du Machine Learning, en JSON structuré pour le faire. Le JSON est ensuite renvoyé comme sortie par l'API. À partir de là, le bon de livraison peut être facilement traité dans votre base de données. Que vous traitiez des bons de livraison pour l'expédition internationale, la gestion de grands projets de construction et industriels ou des contrôles de conformité, Konfuzio est là pour vous aider. 

Quels champs peuvent être reconnus dans un bon de livraison ?

Les informations que doit contenir un bon de livraison dépendent de l'entreprise concernée et du type de marchandises livrées. Voici toutefois quelques champs d'information courants pouvant figurer sur un bon de livraison

  • Informations sur l'expéditeur : il peut s'agir du nom, de l'adresse et des coordonnées de l'expéditeur.
  • Informations sur le destinataire : il peut s'agir du nom, de l'adresse et des coordonnées du destinataire.
  • Date de livraison : la date à laquelle les marchandises ont été livrées.
  • Description des marchandises : Une description détaillée des marchandises livrées, y compris la quantité, la taille, le poids et d'autres détails pertinents.
  • Mode de livraison : la méthode utilisée pour livrer les marchandises (par exemple, par camion, par avion, par bateau, etc.).
  • Numéro de suivi : un identifiant unique qui permet de suivre le mouvement des marchandises.
  • Signature : une signature du destinataire ou d'un représentant du destinataire confirmant la réception des marchandises.
  • Notes supplémentaires : toutes les notes ou commentaires supplémentaires relatifs à la livraison, tels que les instructions particulières ou les problèmes rencontrés au cours du processus de livraison.

Documents L'IA peut en principe extraire tous les champs de données d'un bon de livraison. Pour vous donner une idée, nous énumérons quelques exemples :

  • Date
  • Numéro de bon de livraison
  • Nom et adresse de l'acheteur
  • le nom, l'adresse et l'adresse de contact du vendeur
  • Numéro de commande de l'acheteur (PO#)
  • Date de commande
  • Date de livraison
  • Description et code des marchandises
  • Quantité commandée et livrée
  • Détails de la ligne d'écriture
  • Marchandises commandées ultérieurement
  • Commentaires ou particularités
  • Et beaucoup d'autres champs

Les champs de données extraits peuvent être adaptés individuellement pour chaque client. Des champs supplémentaires peuvent être extraits sur demande. Vous trouverez une présentation détaillée sur le site de la Logiciel easybill. De plus, les doublons peuvent être automatiquement détectés et Bon de livraison pivoté automatiquement être.

A quoi faut-il faire attention lors du traitement automatique des bulletins de livraison ?

Les informations des bons de livraison peuvent être pertinentes dans divers processus et flux de travail, afin de permettre une automatisation élevée, les utilisateurs se posent souvent les questions suivantes :

L'IA documentaire peut-elle reconnaître différentes langues ?

Oui, l'IA peut reconnaître différentes langues et les traiter automatiquement.

Les bons de livraison de différents formats peuvent-ils être reconnus ?

Oui, les scans PDF sont particulièrement adaptés.

Est-il possible de traiter plusieurs formats ?

Oui, l'IA de documents peut traiter différentes mises en page.

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