捕获送货单OCR

送货单OCR通过扫描仪自动提取数据

Christopher Klee

有一个 文件AIOCR 自动提取送货单中的所有信息。

捕获送货单OCR
允许添加文件中未打印的信息的用户界面。

什么是送货单?

交货单是货物从一个地方运到另一个地方时签发的文件。它可以作为货物实际交付的证明,并提供有关所交付货物的性质和范围的信息。交货单如果包含所交付货物的价格,也可以作为发票。

在哪些业务流程中需要交付说明?

交货单据通常用于公司的一些业务流程中,例如。

  • 仓储和库存管理:交货单被用来跟踪货物进出仓库的情况,并相应地更新库存记录。
  • 采购和供应商管理:交货单用于确认收到供应商的采购订单并与相应的采购订单相匹配。
  • 运输和物流:交货单用于记录货物从发件人到承运人的转移,并向收件人提供交货证明。
  • 分销和客户服务:交货单用于确认客户下的订单已经完成,并记录交付的货物。
  • 应付账款和财务。送货单可用于为已交付的货物和服务创建发票,并使付款与相应的发票相匹配。
  • 质量控制和保证:交货单可用于记录货物收货时的检查和测试,以确保它们符合规定的质量标准。

送货单扫描仪的优势是什么?

带有光学字符识别(OCR)技术的送货单扫描仪被广泛用于商业流程,如仓储、库存管理、采购和供应商管理、运输和物流、销售和客户服务、应付账款和财务以及质量控制。有了这些扫描仪,公司可以快速、准确地捕捉送货单上的信息,减少错误的风险,简化各种业务流程。带有OCR技术的送货单扫描仪可以从送货单中提取文本和数据,使其很容易将信息整合到数字系统和工作流程中。这可以节省时间,提高依赖送货单的各种业务流程的效率。

使用人工智能(AI)的优势是什么?

公司有几种方法可以利用人工智能来自动处理送货单据。

  1. 光学字符识别(OCR)。使用OCR技术,文本和数据可以从送货单文件中提取出来,并转换为数字格式,便于计算机处理。
  2. 数据录入自动化:人工智能可用于自动从送货单中提取相关信息,并将其插入数字数据库或系统的适当领域。
  3. 工作流程自动化。使用人工智能,交货单可以自动转给适当的人或部门进行审查和批准,从而简化了这些文件的处理。
  4. 欺诈检测:人工智能可用于检查表明欺诈活动的模式或异常的送货单,使公司能够防止因欺诈造成的损失。
  5. 供应链优化:人工智能可用于分析送货单数据和其他供应链数据,以优化货物流动并提高效率。

将送货单数字化

送货单的数字化是什么意思?送货单的数字化是指将纸质的送货单转换为数字形式。原则上,所有文件都可以被数字化:采购收据、合同、发票、年度财务报表、人事档案等等。

数字化和结构化交割单的区别是什么?

在公司中,文件的存储和获取方式有一个重要区别。要么就只能以数字或结构化形式提供。人们也可以通过结构化数据的比例来确定一个公司的数字化程度。基本上,以结构化形式存储的数据越多越好!

非结构化数据

非结构化数据是指,例如,图像、文件或物体,其中的数据不容易被读取。程序不能访问这些数据,以实现基于它的应用。一个典型的例子是存储的扫描文件,但不能被其他系统或机器读取。理由是:结构总是不同的。

结构化数据

相比之下,结构化数据是以标准化的形式提供的。它们被存储在数据库中,以便可以进行数据库查询或基于它们的应用。

结构化数据的优势是什么?

  • 例如,送货地址不再需要手动输入,而是由 "中国 "自动生成内容。 IDP软件 识别并存储在数据库中。这样,其他工作流程可以自动访问这个地址。
  • 员工在处理送货单时节省时间。用户不需要输入地址。
  • 通过自动识别的结构化信息,可以自动进行检查和与订单的匹配。
  • 数据结构化也能更好地确保交付说明是最新的,而且不重复。

ERP和DMS系统之间的区别是什么?

尽管DMS系统将文件存储在数据库中,但存储在文件中的数据最多只能通过搜索功能进行检索。因此,DMS系统往往只提供非结构化的数据。另一方面,ERP系统可以被理解为一个结构化信息的数据库。

IDP软件 使用最新的技术,例如,在送货单中自动查找与案件相关的信息,以结构化的方式存储,从而能够在业务范围内进一步处理。IDP软件是连接DMS系统和ERP系统的纽带,使用了自然语言理解、机器学习、文本挖掘和人工智能的最新模块。这降低了成本,提高了质量和速度,为决策准备了更好的基础。

用OCR自动识别送货单

用光学字符识别(OCR)和数据提取来提高你的组织的效率,用于送货单。安全、自动地处理交货单。

送货单是如何自动处理的?

  1. 上传送货单

    第一步是向我们的API发送送货单。通常这是通过一个移动应用程序、电子邮件、FTP或网络应用程序来完成。

  2. 通过OCR将图像转换成文本

    一旦收到图像或PDF,它就会被我们的引擎转换为TXT文件。在这一步骤中,所有文本都是从文件中提取出来的,但还没有结构化。

  3. 将结构化数据解析为JSON

    送货单分析器从OCR获得的TXT,在机器学习的帮助下将其转换为 结构化的JSON 嗯。然后,JSON被作为API的输出返回。从这里,送货单可以在你的数据库中轻松处理。无论你是处理国际航运的交货单,还是管理大型建筑和工业项目或合规性检查,Konfuzio都能提供帮助。 

送货单中哪些字段可以被识别?

送货单必须包含的信息取决于个别公司和交付的货物类型。然而,可以包括在送货单中的一些常见信息字段是

  • 关于发件人的信息:这可能包括发件人的姓名、地址和联系细节。
  • 关于收件人的信息:这可能包括收件人的姓名、地址和联系细节。
  • 交付日期:货物交付的日期。
  • 货物的描述。对所供货物的详细描述,包括数量、尺寸、重量和其他相关细节。
  • 交付方式:货物交付的方式(如通过卡车、飞机、轮船等)。
  • 追踪号码:用于追踪货物运输的唯一标识符。
  • 签名:收货人或收货人代表的签名,确认收到货物。
  • 附加说明:任何关于交货的附加说明或评论,如特殊指示或在交货过程中遇到的问题。

文档AI原则上可以从送货单中提取所有的数据字段。为了给你一个概念,我们列出一些例子。

  • 日期
  • 送货单号
  • 买方的姓名和地址
  • 卖方的名称、地址和联系地址
  • 买方订单号(PO#)。
  • 订购日期
  • 交付日期
  • 货物的描述和代码
  • 订购和交付的数量
  • 预订线路详情
  • 重新订购的货物
  • 评论或特殊功能
  • 以及更多的领域

提取的数据字段可以为每个客户定制。其他字段可根据要求提取。详细的介绍可以在以下页面找到 软件easybill.此外,还可以自动检测出重复的内容,并且 自动轮换的送货单 成为。

在自动处理送货单时必须考虑什么?

来自交货单的信息在不同的过程和工作流程中可能是相关的,为了实现高水平的自动化,用户经常问自己以下问题。

文件AI能识别不同的语言吗?

是的,人工智能可以识别不同的语言,并自动提供它们。

不同格式的送货单能否被识别?

是的,PDF扫描件特别适合。

能否处理多种格式?

是的,文件AI可以处理不同的布局。

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