OCR vs. RPA bei der Bestelleingabe: OCR- und RPA-Lösungen im Vergleich

OCR-Technologie und optische Zeichenerkennung bei der Auftragserfassung

Optische Zeichenerkennung ist ein Verfahren, das gedruckten oder handschriftlichen Text in digitale Daten umwandelt. In Szenarien der Auftragserfassung überbrückt OCR-Technologie die Lücke zwischen papierbasierten und digitalen Arbeitsabläufen. Beispielsweise enthält ein eingescanntes Dokument oder eine PDF-Bestellung oft wichtige Daten, die in ein ERP-System eingegeben werden müssen. OCR-Software verwendet Mustererkennung, intelligente Zeichenerkennung und Sprachverarbeitung, um Zeichen und Zahlen zu interpretieren. Dieses automatisierte Lesen von Text aus Bildern ermöglicht es Unternehmen, manuelle Dateneingaben erheblich zu reduzieren.

Eine OCR-Engine arbeitet, indem sie jede Textzeile scannt, Zeichenformen identifiziert und diese mit gespeicherten Vorlagen abgleicht. Traditionelle OCR hat Genauigkeitsgrenzen, insbesondere bei qualitativ schlechten Eingaben. Moderne, fortschrittliche OCR, die manchmal KI einsetzt, kann auch Layoutelemente erkennen und Daten aus Dokumenten mit höherer Präzision extrahieren. OCR kann große Mengen an Bestellformularen verarbeiten, ist jedoch eingeschränkt, wenn Dokumente unstrukturierte Daten, komplexe Tabellen oder nicht standardisierte Layouts enthalten. Unter solchen Bedingungen kann OCR bestimmte Zeichen oder Zahlen falsch interpretieren, was zu Fehlern in den Rohdaten führt.

OCR spielt eine zentrale Rolle bei der Automatisierung der ersten Schritte der Auftragserfassung. Durch die schnelle Extraktion von Daten aus Drucksachen liefert sie genaue digitale Informationen direkt an nachgelagerte Schritte im Geschäftsprozess. Die Stärke von OCR liegt in der drastischen Beschleunigung dieses Konvertierungsprozesses – dank OCR können Unternehmen weiterhin große Mengen an Aufträgen bearbeiten, ohne das Personal aufzustocken. OCR kann sich beispielsweise auch in Automatisierungstools integrieren, die den Dokumentenverarbeitungs-Workflow von Anfang bis Ende steuern. Um OCR effektiv zu nutzen, ist es wichtig, potenzielle Fehler in komplexen Layouts zu berücksichtigen, wie etwa Zahlendreher oder fehlende Sonderzeichen.

Unternehmen, die E-Mail-basierte Auftragsbestätigungen optimieren möchten, sollten in Betracht ziehen, OCR mit größeren Prozessautomatisierungsstrategien zu verknüpfen. Anbieter wie virtualworkforce.ai konzentrieren sich auf die Verbesserung von ERP- und E-Mail-Integrationen, die OCR in Automatisierungsprozessen ergänzen können, indem sie auftragsbezogene E-Mails zusammen mit Daten aus eingescannten Dokumenten verwalten.

RPA-Lösungen und Robotic Process Automation für die Auftragsbearbeitung

Robotic Process Automation konzentriert sich darauf, menschliche Interaktionen mit digitalen Systemen nachzuahmen, um repetitive, regelbasierte Aufgaben auszuführen. Während OCR Daten aus eingescannten Dokumenten oder PDFs extrahiert, übernimmt RPA die Verarbeitung dieser Informationen. Ein typischer RPA-Bot in der Auftragserfassung könnte Schlüsseldaten validieren, sie in ein ERP-System eingeben, Genehmigungsworkflows auslösen und Bestätigungsnachrichten erzeugen. Diese Art der Automatisierung beschleunigt nicht nur die Verarbeitung, sondern erhöht auch die Konsistenz bei Transaktionen.

Die Grundlagen der RPA-Technologien bestehen aus Software-Robotern, die mit Anwendungen interagieren, ähnlich wie es Mitarbeiter tun würden. RPA ermöglicht Unternehmen, Dateneingaben, Aktualisierungen von Buchhaltungssoftware und Transaktionsprotokollierung ohne manuelle Eingriffe zu automatisieren. Für die Auftragserfassung automatisiert RPA die strukturierten Schritte, die auf die OCR-Datenerfassung folgen. Die Vorteile gehen über die Geschwindigkeit hinaus – Organisationen, die RPA-Lösungen einführen, verzeichnen oft eine Fehlerreduzierung von bis zu 90 % in Kombination mit OCR sowie Kosteneinsparungen von bis zu 60 % bei den Verarbeitungsprozessen (HyperVerge, 1Rivet).

RPA in Kombination mit OCR kann eine breite Palette strukturierter Eingaben direkt in Backoffice-Systeme verarbeiten. Sobald beispielsweise OCR eine Bestellung gelesen hat, kann das RPA-Tool nachfolgende Schritte wie Währungsumrechnung oder Steuerberechnung automatisieren. Eine gut gewählte RPA-Plattform unterstützt unbeaufsichtigte Bots, Trigger und Exception-Handling, die den Ablauf auch ohne menschliche Aufsicht am Laufen halten. Die Nutzung von Automatisierungslösungen wie No-Code-KI-Assistenten kann die RPA-Fähigkeiten in Bereichen wie Logistik und Kundenkommunikation erweitern und die operative Belastung weiter reduzieren.

RPA ermöglicht Unternehmen, effizient zu skalieren und tausende Transaktionen pro Tag ohne Ermüdung oder Verlangsamung zu bewältigen. Während OCR in der Automatisierung unstrukturierte Eingaben verarbeitet, eignet sich RPA besonders für strukturierte Prozesse und stabile Regelwerke. Diese Synergie zeigt, warum OCR und RPA für die Optimierung digitaler Auftragserfassungs-Workflows komplementär sind.

OCR und RPA arbeiten zusammen: Integration von RPA mit OCR zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

Die Integration von RPA und OCR schafft eine nahtlose Pipeline von der Datenerfassung bis zur finalen Systemeintragung. Der Prozess beginnt mit OCR, um die Lesbarkeit eingesannter oder bildbasierter Dateien zu verbessern und sie in verarbeitbare digitale Daten zu konvertieren. Die extrahierten Informationen werden dann von RPA-Bots validiert und weiterverarbeitet. Diese Zusammenarbeit reduziert manuelle Dateneingaben drastisch, verkürzt die Bearbeitungszeiten und sorgt für höhere Genauigkeit bei Transaktionen.

Die technische Integration nutzt oft APIs und Connectoren, um OCR-Daten in die RPA-Plattform zu übertragen. RPA-Bot-Instanzen können unbeaufsichtigt laufen und automatisch Genehmigungen, Aktualisierungen und Benachrichtigungen abwickeln. Im Fall der Rechnungsverarbeitung könnte OCR etwa Lieferantennamen, Rechnungsnummer und Beträge lesen, während RPA die Buchung im ERP-System automatisiert und Dokumente zur Genehmigung weiterleitet. Zu den quantitativen Vorteilen zählen bis zu 70 % schnellere Verarbeitung und nahezu 90 % Fehlerreduzierung, wenn RPA in Kombination mit OCR über den gesamten Dokumentenverarbeitungs-Workflow implementiert wird (HyperVerge).

Die OCR- und RPA-Technologien ermöglichen Organisationen, die OCR-Genauigkeit durch KI-gesteuerte Nachbearbeitungsprüfungen innerhalb von RPA-Workflows zu verbessern. Unternehmen, die OCR integrieren, profitieren von der Fähigkeit, große Mengen strukturierter und semi-strukturierter Eingaben zuverlässig zu verarbeiten. Integrierte OCR in RPA unterstützt außerdem Compliance, indem Validierungsregeln durchgesetzt werden, bevor Daten in kritische Systeme geschrieben werden.

Für Teams, die hohe Bestellmengen per E-Mail bearbeiten, kann die Integration von OCR mit KI-Assistenten, wie denen von virtualworkforce.ai, sicherstellen, dass Daten aus Dokumenten nicht nur automatisch verarbeitet, sondern auch mit konsistenter Tonalität und Genauigkeit in die Kundenkommunikation eingebunden werden. Letztlich ersetzen OCR und RPA gemeinsam den manuellen Prozess des Lesens, Interpretierens und Eingebens von Auftragsdaten.

verschiedene Arten von OCR und intelligente Dokumentenverarbeitung für unterschiedliche Bestellformate

Es gibt verschiedene Arten von OCR, um unterschiedliche Bestellformate zu bewältigen. Traditionelle OCR konzentriert sich auf Zeichenabgleich und erfordert klaren, gedruckten Text und vordefinierte Vorlagen. Zonal OCR beschränkt den Bereich, indem sie spezifische Regionen eines Dokuments scannt und eignet sich gut für Formulare mit festem Layout. KI-verbesserte OCR und sogenannte Intelligent Character Recognition nutzen KI und natürliche Sprachverarbeitung, um unstrukturierte Daten wie freie Bestellungen oder komplexe Rechnungen besser zu interpretieren.

Intelligent Document Processing baut auf OCR auf, indem es Klassifizierung, Erkennung von Datenfeldern und Validierungsprüfungen hinzufügt, bevor Daten an andere Systeme gelangen. Für Unternehmen, die große Mengen unterschiedlicher Dokumente verarbeiten, bietet IDP Flexibilität, die bei älteren OCR-Methoden fehlt. Es kann eine Vielzahl von Formaten verarbeiten und wichtige Daten sogar aus Tabellen und semi-strukturierten Layouts extrahieren.

Die Wahl der richtigen OCR-Lösung hängt von der Komplexität der Dokumente ab. Strukturierte Formate benötigen möglicherweise nur Zonal OCR, während unstrukturierte Daten KI-gestützte Ansätze erfordern. OCR in RPA ermöglicht das Erfassen von Daten aus eingescannten Dokumenten vieler Arten und leitet diese in einen Dokumentenverarbeitungs-Workflow, der von Software‑Robotern gesteuert wird. Dieser Ansatz erlaubt es Organisationen, weiterhin große Mengen an Aufträgen mit einem hohen Automatisierungsgrad zu verarbeiten.

OCR in der Automatisierung kann auch mit KI‑gestützten Logistik‑Kommunikationstools integriert werden, um Workflows über die Auftragserfassung hinaus zu verbessern und eingehende Bestellungen mit nachfolgenden Kundennachrichten zu verknüpfen. Denken Sie daran, dass OCR allein keine Validierung durchführen kann — hier automatisiert RPA den Abgleich mit ERP‑Datenbanken oder Buchhaltungssoftware.

Beispiele für RPA und OCR in der Automatisierung: reale RPA‑OCR‑ und PDF‑Anwendungsfälle

Beispiele für RPA und OCR in der Automatisierung zeigen, wie effektiv dieses Paar für die Auftragserfassung sein kann. In einer Fallstudie automatisierte ein Einzelhandelsunternehmen PDF‑Bestellungen, indem OCR Daten extrahierte und ein RPA‑Bot die Daten in ihr ERP-System eingab. Dies führte zu einer 68%igen Geschwindigkeitssteigerung bei der Verarbeitung und einer 85%igen Reduzierung manueller Eingabefehler. In einem anderen Szenario ging es um die Rechnungsverarbeitung in einem Produktionsunternehmen, bei dem RPA und OCR komplementäre Technologien waren: OCR las Lieferantenrechnungen, während RPA die Validierung und Buchungen übernahm und die Verarbeitungskosten nahezu halbierte.

Zu den Best Practices dieser Implementierungen gehört, klein mit gut strukturierten Dokumenten zu beginnen, bevor man zu komplexeren Formaten übergeht. Unternehmen stellten außerdem fest, dass OCR bei schlechter Textqualität eingeschränkt ist, sodass Maßnahmen zur Verbesserung der Scan‑Qualität die Ergebnisse deutlich steigern. RPA in Kombination mit fortschrittlicher OCR kann Dateneingaben über mehrere Plattformen hinweg automatisieren und den Geschäftsablauf auch während Spitzenzeiten aufrechterhalten.

RPA‑OCR kann in intelligente Automatisierungssysteme integriert werden, um Mitteilungen auszulösen, Datensätze abzugleichen oder Sendungsverfolgungs‑Updates zu erzeugen, ohne menschliches Eingreifen. In Branchen wie der Logistik kann die Kombination von OCR und RPA den Aufwand bei der Bearbeitung von Frachtbriefen, Zolldokumenten und Bestellungen verringern. Die Implementierung von OCR zusammen mit RPA‑Technologien sorgt für ein konsistentes Automatisierungsniveau in transaktionalen Workflows.

Zukunft der Automatisierung: Zukunft von RPA und OCR zur Verbesserung von Workflows

Die Zukunft der Automatisierung in der Auftragserfassung entwickelt sich durch KI, Machine Learning und die nächste Generation der intelligenten Dokumentenverarbeitung weiter. Die zukünftige RPA‑Entwicklung wird eine engere Integration mit verbesserten OCR‑Techniken beinhalten, die KI für Layoutinterpretation und Fehlerkorrektur nutzen. Während sich verbesserte OCR‑Fähigkeiten verbreiten, werden Unternehmen große Mengen sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Aufträge mit weniger Ausnahmen verarbeiten können.

Aufkommende RPA‑Technologien werden über grundlegendes RPA hinaus in Richtung intelligente Automatisierung expandieren, wobei OCR in RPA prädiktive Entscheidungen innerhalb von Workflows ermöglicht. Beispielsweise könnte eine OCR‑Engine ungewöhnliche Rechnungsbeträge zur Prüfung kennzeichnen, bevor eine Zahlung automatisch von RPA‑Bots ausgelöst wird. Dieser proaktive Ansatz reduziert Compliance‑Risiken und gewährleistet gleichzeitig Geschwindigkeit im Betrieb.

Strategien zur Zukunftssicherung von Auftragserfassungs‑Workflows umfassen die Einführung modularer Automatisierungsprozesse, das Upgrade von OCR‑Software für eine bessere Verarbeitung unstrukturierter Daten und die Implementierung von RPA‑Software mit KI‑Fähigkeiten. Organisationen können OCR auch in breitere Automatisierungstools integrieren, die mit ERP, TMS und E‑Mail‑Systemen verbunden sind, und so ein vernetztes Ökosystem schaffen, das das Geschäftsprozessmanagement optimiert. Anbieter wie virtualworkforce.ai orientieren sich bereits an diesen Trends und bieten Lösungen, die die Dokumentenverarbeitung mit dem Kommunikationsmanagement in Einklang halten.

OCR kann auch eine Rolle in der mehrsprachigen Verarbeitung spielen: Fortgeschrittene OCR‑Lösungen nutzen KI und natürliche Sprachverarbeitung, um globale Auftragsdaten zu handhaben. Dadurch können Unternehmen große Mengen an Dokumenten über Regionen hinweg verarbeiten und Skalierbarkeit sowie Compliance unterstützen. OCR und RPA bilden gemeinsam die Grundlage für diese Entwicklung, und ihre kombinierte Nutzung wird den Standard für effiziente digitale Auftragserfassung setzen.

FAQ

Was ist OCR in der Auftragserfassung?

OCR in der Auftragserfassung bezeichnet eine Technologie, die Text aus Bildern, eingescannten Papierdokumenten oder PDFs in editierbare digitale Daten umwandelt. Sie hilft, Auftragsdetails automatisch zu extrahieren und den Bedarf an manueller Dateneingabe zu reduzieren.

Wie unterstützt RPA die Auftragserfassung?

RPA unterstützt die Auftragserfassung, indem repetitive, regelbasierte Prozesse wie Datenvalidierung, ERP‑Aktualisierungen und Genehmigungen automatisiert werden. Sobald OCR die Daten extrahiert hat, sorgt RPA dafür, dass sie ohne Verzögerungen durch den Workflow gelangen.

Können OCR und RPA zusammen verwendet werden?

Ja, OCR und RPA arbeiten effektiv zusammen. OCR liest und interpretiert Daten aus Dokumenten, während RPA die Aktionen automatisiert, die zur vollständigen Bearbeitung des Auftrags erforderlich sind.

Was sind die Hauptvorteile der Integration von OCR und RPA?

Die Integration von OCR und RPA verbessert die Verarbeitungsgeschwindigkeit um bis zu 70 %, reduziert Fehler um rund 90 % und senkt die Kosten um bis zu 60 %. Außerdem entlastet sie Mitarbeiter von repetitiven Aufgaben.

Gibt es Einschränkungen bei OCR?

OCR ist eingeschränkt bei schlechter Bildqualität oder stark unstrukturierten Daten. Ohne KI‑Erweiterungen kann es Zeichen in komplexen Layouts falsch interpretieren.

Welche Dokumenttypen kann OCR verarbeiten?

OCR kann eine breite Palette von Dokumenten verarbeiten, einschließlich Bestellungen, Rechnungen, Lieferscheine und Belege. Das Format kann je nach OCR‑Typ strukturiert oder semi‑strukturiert sein.

Worin unterscheidet sich Intelligent Document Processing von OCR?

Intelligent Document Processing erweitert OCR um Klassifizierung, Validierung und KI‑basierte Analyse. Es eignet sich besser für unstrukturierte oder komplexe Dokumente.

Kann RPA ohne OCR arbeiten?

RPA kann ohne OCR arbeiten, wenn die Eingabedaten bereits strukturiert und digital vorliegen. Bei papierbasierten oder bildbasierten Eingaben wird jedoch OCR benötigt, um die Daten zunächst zu extrahieren.

Wird KI in OCR und RPA eingesetzt?

Ja, KI wird eingesetzt, um die OCR‑Genauigkeit durch bessere Mustererkennung und Layoutinterpretation zu erhöhen. In RPA unterstützt KI Entscheidungsfindung und komplexes Exception‑Handling.

Wie wähle ich zwischen OCR und RPA?

Die Wahl hängt von Ihren Prozessanforderungen ab. Verwenden Sie OCR bei nicht‑digitalen Dokumenten und RPA zur Automatisierung strukturierter digitaler Aufgaben. Häufig ist die Kombination beider Technologien die beste Lösung.