Von Analog zu Digital – Wie KI bei der Auswertung von Dokumenten helfen kann

Worum geht es?

In der Fertigungsindustrie, wo hohe Effizienz und präzise Arbeitsabläufe von entscheidender Bedeutung sind, können Unternehmen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ihre Prozesse deutlich optimieren. Insbesondere bei der Auswertung großer Dokumentmengen, wie beispielsweise Bestellungen, Lieferantendokumenten, Produktionsplänen oder technischen Zeichnungen, spielt KI eine zentrale Rolle. Der Einsatz von [optischer Zeichenerkennung (OCR)](Link: https://de.wikipedia.org/wiki/Texterkennung), modernen Sprachmodellen (LLMs) und Multimodale Modelle (LMMs) bietet hier eine wertvolle Unterstützung. Er reduziert den manuellen Aufwand drastisch und beschleunigt die Datenverarbeitung.

Optische Zeichenerkennung (OCR) – Die Grundlage für die digitale Dokumentenverarbeitung

In produzierenden Unternehmen gibt es eine Vielzahl von papierbasierten Dokumenten, die täglich verarbeitet werden müssen. Sei es die Erfassung von Bestellungen, Lieferscheinen, Rechnungen oder Qualitätsprüfberichten – der manuelle Aufwand ist hoch, und Fehlerquellen sind an der Tagesordnung. Hier kann OCR-Technologie unterstützen, Papierdokumente oder PDFs effizient zu digitalisieren und die enthaltenen Daten in maschinenlesbare Formate zu überführen.

Sprachmodelle (LLM) – die KI, die "versteht"

OCR bildet die Grundlage der Digitalisierung. In der Fertigung müssen Unternehmen jedoch auch komplexe, unstrukturierte Daten auswerten, die nicht nur Zahlen und Fakten, sondern auch komplexe Beschreibungen oder technische Texte enthalten. In solchen Fällen können Sprachmodelle eine geeignete Lösung darstellen. Sie sind in der Lage, Dokumente mit vielen technischen Details oder spezifischen Fachbegriffen zu analysieren und relevante Informationen zu extrahieren.

Multimodale Modelle (LMMs) – die KI, die Lesen kann

Multimodale Modelle ähneln Sprachmodellen, können aber Text aus Bildern oder Dokumenten selbst lesen, verstehen und bearbeiten. Somit wird der separate OCR-Schritt nicht mehr benötigt.

Beispiele

• Beispiel 1: Automatisierte Rechnungserfassung
  
  In einer Vielzahl von Produktionsbetrieben ist die Verarbeitung von Rechnungen von Lieferanten eine wesentliche Aufgabe. Dies beinhaltet das Abgleichen der Angaben auf den Rechnungen mit den Bestellaufträgen und die Prüfung auf Richtigkeit. Mithilfe von OCR können Rechnungen automatisch gescannt und die relevanten Informationen wie Bestellnummern, Beträge und Lieferdaten extrahiert werden. Die manuelle Eingabe von Rechnungsdaten entfällt, was Zeit spart und die menschliche Fehler vermeidet.
  
   
• Beispiel 2: Digitale Bestellprozesse
  
  Ähnlich dazu, werden Bestellungen von Rohmaterialien oder Komponenten teilweise immer noch auf Papier oder in handschriftlicher Form eingereicht. Mithilfe von OCR können diese Bestellungen automatisch erfasst, in ein digitales Format übertragen und mit dem bestehenden Warenwirtschaftssystem abgeglichen werden. Dadurch werden Bestellprozesse deutlich beschleunigt und manuelle Eingaben, die zu Verzögerungen oder Fehlern führen können, werden vermieden.
  
   
• Beispiel 3: Extraktion von Qualitätskontrollberichten
  
  In der Fertigung sind Qualitätskontrollberichte ein entscheidender Bestandteil des Produktionsprozesses. Diese Berichte enthalten oft detaillierte Informationen zu Messwerten, Toleranzen und Produktionsfehlern, die manuell überprüft und erfasst werden müssen. Mit Hilfe von LLMs können diese Berichte automatisch ausgelesen – mit OCR oder Multimodele Modele - und die wichtigsten Daten wie Abweichungen von Sollwerten, Fehlerarten oder Korrekturmaßnahmen extrahiert werden. Dadurch können Unternehmen schneller auf Qualitätsprobleme reagieren und ihre Produktionsprozesse kontinuierlich verbessern.