OCR a beszerzési megrendelések automatizálásához

ocr & optical character recognition: hogyan működik az ocr és a szövegfelismerés a megrendelésekhez

OCR, röviden ocr, az optikai karakterfelismerést jelenti. Egyszerűen: az ocr a nyomtatott vagy kézzel írt rendelési adatokat géppel olvasható adattá alakítja. Továbbá. Ezután. Majd. Ez az átalakítás gyorsan beemeli a papírt a rendszerekbe. Például az ocr szöveget konvertál olyan dokumentumokból, mint az ügyfél vásárlási megrendelései struktúrált adattá. Például a modern ocr rendszerek képfeldolgozást, karakterfelismerést, elrendezéselemzést, megbízhatósági pontszámokat és utófeldolgozást tartalmaznak. Továbbá. Azonban. Ezért. A gyakorlatban a képfeldolgozás eltávolítja a zajt és korrigálja a dőlést. Majd az optikai karakterfelismerés lép életbe, hogy osztályozza a karaktereket. Ezután az elrendezéselemzés megtalálja a blokkokat, táblázatokat és tételsorokat. Végül az utófeldolgozás érvényesít és leképezi a mezőket. Ez az ocr folyamat csökkenti a kézi adatbevitelhez kapcsolódó emberi hibákat és felgyorsítja a feldolgozást.

Pontosság számít. A modern ocr megoldások mezőszintű pontosságról számolnak be akár 99.959%–99.99%, míg az emberi adatbevitel tipikusan 96% és 99% között mozog forrás. Továbbá. Ezen pontossági adatok mutatják, miért bíznak a vállalkozások az ocr-ben. KPI mutatók közé tartozik a karakter-/mezőpontosság, a hamis pozitív arány, az emberi ellenőrzés aránya és a feldolgozási átviteli sebesség. Továbbá. Következő. Dokumentum- vagy mezőszintű KPI-k esetén figyeld az eltérések számát 1000 megrendelésre vetítve. Ezután mérd a PO-nként megtakarított időt a megtérülés igazolásához. Kezdetnek futtass A/B tesztet egy mintán az ügyfélszintű vásárlási megrendelésekből. Ennek eredményeként számszerűsítheted a bevitelhibák és a feldolgozási idő csökkenését.

Használd az ocr-t az ismétlődő feladatok csökkentésére. Továbbá. Ezen technológia támogatja a szövegfelismerést a gépelt és nyomtatott űrlapokon. Bizonyos esetekben kézírást is kezel. Továbbá. Ezután. Ha mélyebb kontextusra van szükséged e-mail válaszokhoz vagy ERP lekérdezésekhez, platformunk összekapcsolja a kinyert mezőket a válaszokkal és munkafolyamatokkal. Ha többet szeretnél tudni az ocr-eredmények e-mail-vezérelt munkafolyamatokhoz való kapcsolásáról, lásd útmutatónkat az ERP e-mail-automatizálás logisztikához. Továbbá. Végül. Ez a fejezet elmagyarázta, hogyan működik az ocr és miért központi a szövegfelismerési lépés a megrendelési adatok papírról és beszkennelt dokumentumképekről történő kinyerésében.

order processing: purchase order processing, order ocr and purchase order ocr explained

Az order ocr az order processing rögzítési rétegén helyezkedik el. Először rögzítés. Majd érvényesítés. Következő ERP könyvelés. Végül rendelés teljesítése. Továbbá. Ezen felül. A megfelelő ocr eszközzel a csapatok automatikusan kinyerik a PO számot, SKU-t, mennyiséget, árat, szállítót és dátumokat. A vásárlási megrendelés feldolgozásánál ez azt jelenti, hogy a rendszer beolvassa egy értékesítési vagy vásárlási megrendelést, leképezi a mezőket és csökkenti a kézi rendelésbevitelt. Továbbá. Emellett. A purchase order ocr-nek tételsorokat és összegeket kell megbízhatóan rögzítenie. Továbbá. Következő.

Meg kell különböztetni az order ocr-t az invoice OCR-től. A számla OCR gyakran az összegek, az adók és a fizetési feltételek köré összpontosít. Ezzel szemben a purchase order ocr-nek SKU-szintű pontosságra és rendelés-rögzítésre van szüksége a teljesítéshez. Továbbá. Például egy raktári szedő korábban kézzel keresett SKU-kódokat. Akkor hibák vezettek téves kiválasztásokhoz. Most az ocr kinyeri a SKU-t és a mennyiséget, és a WMS-nek vagy rendeléskezelő rendszernek továbbítja az eredményt. Továbbá. Ez csökkenti a papírlapok lapozásának szükségességét és a kézi rendelésbevitelt.

Gyakorlati megtakarítások egyértelműek. Ha egy beszerző naponta harminc percet tölt kézi rendelésbevitellel, az ocr percekre csökkentheti ezt. Továbbá. Következő. A kézi keresés megszüntetésével a téves kiválasztások csökkennek. Nagy forgalmú szállítók esetén cseréld le a kézi rendelésbevitelt és kevesebb bevitelhibát tapasztalsz. Továbbá. Integráld az ocr kimenetét az ERP-kkel és beszerzési rendszerekkel a teljes automatizálásért. A gyakorlati útmutatásért az intelligens automatizálás alkalmazásához a logisztikai e-mailekben és rendelés-válaszokban, tekintsd meg cikkünket a logisztikai ügyfélszolgálat javítása mesterséges intelligenciával. Továbbá. Végül. Az order ocr nem helyettesíti a rendszereket. Ehelyett megbízható géppel olvasható adatokat táplál beléjük, és csökkenti a feldolgozási időt a rendelési életciklus során.

ai and machine learning: advanced ocr to extract data and enable data extraction

Az AI ma már az advanced ocr mögött áll. Az AI modellek értelmezik a kontextust. Ezután kiválasztják a mezőket, még rendezetlen elrendezések esetén is. Továbbá. Következő. A gépi tanulás és a számítógépes látás támogatja a sablonmentes kinyerést és az entitásfelismerést. Ezek a technikák túlmutatnak a klasszikus OCR-en. Például az AI-vezérelt ocr képes kezelni a kézírást, többnyelvű űrlapokat és szokatlan formátumokat. Továbbá. Ennek eredményeképpen az ocr rendszerek tanulnak a javításokból. Ezután idővel javul a mezőszintű pontosság.

A fejlett ocr technikák közé tartozik a megbízhatóság-alapú korrekció és az aktív tanulás. Továbbá. Például egy intelligens ocr modell alacsony megbízhatóságú mezőket jelöl meg emberi ellenőrzésre. Következő, a javítások visszakerülnek a modell-tanulásba. Ennek következtében az eltérések csökkennek a retraining ciklusok után. Összehasonlításhoz tanulmányok hasonlítják össze az OCR modelleket, hogy kiválasszák a mezőszintű pontosságnak leginkább megfelelő megoldást összehasonlító tanulmány. Továbbá. Ezenkívül a Microsoft dokumentumai bemutatják, hogyan valósítanak meg modern számítógépes látási szolgáltatások OCR-t nagy skálán OCR áttekintés. Továbbá.

A javulás mérése egyszerű. Kövesd az eltérések számát ezer rendelésre vetítve a retraining előtt és után. Továbbá. Következő. Kövesd a teljesen automatizált rendelések arányát és az átlagos emberi ellenőrzési időt. Azoknak a csapatoknak, akik automatizálni szeretnék az adatkivonást, ezek egyértelmű KPI-kat eredményeznek. Valós világpéldához Adam Kaderabek megjegyzi, hogy „az OCR-technológia minimalizálja a hibákat azáltal, hogy az adatokat közvetlenül a forrásdokumentumból rögzíti, kiküszöbölve a kézi bevitelnél gyakori elírásokat és hiányosságokat” forrás. Továbbá. Végül. Az AI és a gépi tanulás robusztussá teszi az ocr-t nagy volumenek és különböző dokumentumtípusok esetén.

automation to automate order workflows: streamline and leverage ocr to automate

Automatizáld a rendelési munkafolyamatokat úgy, hogy láncba fűzöd az ocr-t és az üzleti szabályokat. Továbbá. Először a beszkennelt PO belép a rendszerbe. Ezután az ocr kinyeri az olyan adatpontokat, mint a PO szám és a SKU. Következő a munkafolyamat automatikusan összeveti a PO-t a beszerzési nyilvántartásokkal. Továbbá. Ha az egyezés sikeres, irányítsd az ERP-be. Ellenkező esetben irányítsd kivételkezelésre. Továbbá. Ez a sorrend lehetővé teszi a rendelés visszaigazolások automatizálását vagy a komplex esetek emberhez irányítását. Ha többet szeretnél tudni a logisztikai levelezés és e-mail frissítések automatizálásáról, lásd az automatizált logisztikai levelezés forrásunkat. Továbbá. Következő.

Az előnyök mérhető nyereséget tartalmaznak. Gyorsabb rendelésfeldolgozás gyorsabb teljesítést eredményez. Továbbá. Az éves munkaerőköltség-megtakarítások nagyok, ha összehasonlítjuk a kézi adatbevitel költségeit az ocr-előfizetésekkel. Például egy tipikus kézi adatbeviteli fizetés körülbelül évi 40 504 USD, míg egy év ocr szoftver ára lehet 1 000 USD alatt is költségreferencia. Továbbá. Ezért. Automatizálj a repetitív bevitelfeladatokra fordított létszám csökkentéséhez és a számlázási, szállítási hibák mérsékléséhez.

Tervezd meg gondosan a kivételkezelést. Továbbá. Használj üzleti szabályokat a triviális eltérések automatikus feloldásához. Majd emeld át az bizonytalan mezőket emberi ellenőrzésre. Továbbá. Kövesd az SLA-kat a kivételmegoldásra és naplózd a döntéseket a folyamatos modell-tanuláshoz. Egy gyakorlati bevezetéshez kezdj nagy forgalmú szállítókkal és skálázz. Továbbá. Végül. Amikor automatizálod a rendelési munkafolyamatokat ocr-rel, csökkented azokat a kézi lépéseket, amelyek késedelmeket és hibákat okoznak, miközben fenntartod az emberi felügyeletet, ahol szükséges.

document processing: pdf, format, invoice handling and choosing ocr software, ocr engine or cloud-based ocr software as an ocr tool for ocr data

A dokumentumfeldolgozás számít az ocr teljesítményéhez. A PDF fájlok két fajtába tartoznak: natív és beszkennelt. A natív PDF-ek tartalmaznak szöveget. A beszkennelt PDF-ek képek. Továbbá. Következő. A beszkennelt dokumentumok vagy képek magasabb felbontást és jobb előfeldolgozást igényelnek. A legjobb eredményekhez törekedj 300 DPI vagy magasabb felbontásra. Továbbá. Figyelj a világításra, a dőlésre és a papír minőségére. Ha papíralapú nyugtákból és PO-kból szeretnél adatot kinyerni, a tiszta beolvasások csökkentik a hibákat.

Válaszd meg bölcsen a telepítést. A helyszíni ocr motorok kontrollt és adatbiztonságot adnak. A felhőalapú ocr szoftver skálázhatóságot és alacsonyabb kezdeti költséget kínál. A hibrid modellek mindkettő előnyét egyesíthetik. Továbbá. Biztonságos vállalati integrációk esetén az ERP-kkel érdemes kapcsolódó csatlakozókat és szerepalapú hozzáférés-vezérlést fontolóra venni. Továbbá. No-code AI ügynökeink kapcsolódnak ERP-khez, WMS-hez és e-mail memóriához, hogy megalapozzák az automatizált válaszokat és frissítéseket. Ha többet szeretnél a logisztikai munkafolyamatokra hangolt virtuális asszisztensekről, lásd a virtuális asszisztens logisztikához oldalt. Továbbá. Következő.

Beszállító kiválasztási ellenőrzőlista. Teszteld a pontosságot a saját dokumentumaidon. Ellenőrizd a többoldalas PDF támogatást. Erősítsd meg az API-kat és az SLA-kat. Továbbá. Ellenőrizd az árképzést és hogy az ocr eszköz támogatja-e a sablonmentes kinyerést és az érvényesítési szabályokat. Piaci kontextusként a globális OCR piac 2024-ben körülbelül 13,95 milliárd USD-t ért el és erős növekedési előrejelzéseket mutat piaci adatok. Továbbá. Végül. Válaszd ki a megfelelő ocr-t a formátumkeveréked, integrációs igényeid és biztonsági szabályaid alapján, hogy megbízható ocr teljesítményt és adatbiztonságot biztosíts.

data entry and manual data entry: how entry works, best ocr and ocr solutions for purchase order processing

A kézi adatbevitel időigényes és hibára hajlamos. Továbbá. Tipikusan a kézi beviteli csapatok mezőket másolnak papírról az ERP-kbe. Majd ellenőrzik az összegeket. Ez a megközelítés hibákat okoz és lassítja az SLA-kat. Továbbá. Ezzel szemben az ocr automatizálja az adatrögzítést és a bevitelét. Ezután az ocr kimenete géppel olvasható adat lesz, amelyet a háttérrendszerek fogyasztanak. Továbbá. Ez csökkenti a kézi rendelésbevitelt és sok szabványos dokumentum esetén megszünteti a kézi adatbevitelt.

A megtérülés gyors. Gondolj a bérköltségek és az előfizetési díjak összehasonlítására. Továbbá. Egyetlen teljes munkaidős kézi adatbeviteli szerepkör gyakran többe kerül, mint egy év ocr szoftver. Több felhasználó esetén a megtérülés gyorsan bekövetkezik. Továbbá. A bevezetéshez pilotolj reprezentatív PO-kkal. Mérd a kézi órák csökkenését, a teljesen automatizált rendelések százalékát és az eltérésarányt. A felvétel nélküli skálázáshoz nyújtott segítségért lásd útmutatónkat: bővítés felvétel nélkül. Továbbá. Következő.

A legjobb ocr gyakorlatok közé tartozik a formátumok normalizálása, a metaadatok rögzítése, érvényesítési szabályok beállítása és audit nyomvonal fenntartása. Továbbá. Használj aktív tanulást a modellek finomításához a saját adataidon. Kövesd a siker mutatóit, mint a kézi órák csökkenése és a gyorsabb feldolgozás. Továbbá. Ajánlott KPI-k az eltérésarány, a teljes átfutási idő és a teljesen automatizált rendelések százaléka. Továbbá. Végül. Az élő tesztelés a saját ügyfél vásárlási megrendeléseiden a végső érvényesítési lépés. Használj beszállítói próbaverziókat, hogy megerősítsd: az ocr megbízhatóan konvertálja a dokumentumaidat géppel olvasható adatokká, mielőtt szélesebb körben bevezetnéd.

FAQ

What is ocr and how does it help purchase order processing?

Az OCR nyomtatott vagy kézzel írt vásárlási megrendelés mezőket alakít géppel olvasható szöveggé. Továbbá. Ez segít a rendelés rögzítésének automatizálásában, a kézi rendelésbevitel csökkentésében és a bevitelhibák mérséklésében.

Can ocr handle scanned PDFs and native PDFs?

Igen. Az OCR mindkét típusú PDF-et támogatja, bár a beszkennelt dokumentumképek jobb minőségű előfeldolgozást igényelnek. Továbbá. A legjobb pontosság érdekében adj világos beolvasásokat és következetes formátumokat.

How accurate is modern ocr for order data?

A modern ocr megoldások mezőszintű pontossága elérheti a 99.959%–99.99%-ot. Továbbá. Az eredmények a dokumentum minőségétől és a választott modelltől függenek.

What fields should purchase order ocr capture?

A purchase order ocr-nek ki kell nyernie a PO számot, SKU-t, mennyiséget, árat, szállítót és dátumokat. Továbbá. A tételsor részlete kritikus a rendelés teljesítéséhez és a raktári útvonaltervezéshez.

How does AI improve ocr?

Az AI kontextus-alapú kinyerést, kézírás-támogatást és sablonmentes mezőfelismerést ad hozzá. Továbbá. A gépi tanulás aktív tanuláson és retrainingen keresztül csökkenti az eltéréseket.

What are common KPIs to measure ocr performance?

Kövesd a karakter- és mezőpontosságot, a hamis pozitív arányt, az emberi ellenőrzés arányát és a feldolgozási átvitelt. Továbbá. Figyeld az eltérések számát és a rendelésenként megtakarított időt.

Should we choose cloud-based ocr software or an on-premise ocr engine?

A felhőalapú ocr szoftver skálázhatóságot és alacsonyabb kezdeti költséget kínál, míg a helyszíni ocr motor szorosabb kontrollt ad az adatbiztonság felett. Továbbá. A hibrid modellek kombinálhatják mindkét előnyt.

How do you handle exceptions with ocr-driven automation?

Tervezd az üzleti szabályokat úgy, hogy automatikusan feloldják az egyértelmű egyezéseket és az alacsony megbízhatóságú mezőket emberi ellenőrzésre irányítsák. Továbbá. Tarts audit nyomvonalat és használd a javításokat visszacsatolásként a tréningadatokhoz.

What is the expected ROI of implementing ocr for purchase order processing?

A megtérülés a volumenektől függ. Továbbá. Figyelembe véve a tipikus kézi adatbeviteli költségeket és az elérhető ocr előfizetéseket, sok csapat hónapokon belül megtérülést tapasztal, ha nagy mennyiségű dokumentumot dolgoznak fel.

How do I validate vendor claims about ocr accuracy?

Teszteld a beszállítókat a saját dokumentumaid reprezentatív mintáján és mérd a mezőszintű pontosságot és az eltérésarányt. Továbbá. Az élő tesztelés a végső érvényesítési lépés a szélesebb körű bevezetés előtt.