Was Sie erwartet
OCR (oder auch: „Optical Character Recognition“ genannt) steht im Deutschen für die optische Texterkennung und wird im Zusammenspiel mit Automatisierungsanwendungen wie zum Beispiel RPA als brandheißer, neuer Kandidat für künftige Tools gehandelt. Die hinter OCR stehende Technologie kann Bilder oder eingescannte Dokumente in verschiedene Dateiformate wie zum Beispiel PDFs umwandeln. Nebst der Umwandlung von gedruckten Erzeugnissen funktioniert dies aber vor allem auch bei geschriebenen Texten, was für die Digitalisierung von älteren Dokumenten enorm wertvoll ist. Scans, Fotografien, Zeichenerkennung, Texterstellung sowie Layout-Analysen können via OCR also von Offline-Formaten in die digitale Welt transformiert werden. Erfahren Sie innerhalb des nun folgenden Artikels daher einmal alles rund um das Thema OCR Texterkennung sowie per RPA automatisierte Anwendungen. Wir möchten Ihnen im Detail einige Punkte aufzeigen.
Was Sie erwartet
Was ist OCR und wofür wird es benötigt?
Die Optical Charakter Recognition stellt eine Technologie zur Texterkennung dar, die die Umwandlung von Offline-Formaten in verschiedene Digitalformate ermöglicht. Gleichzeitig kann OCR dafür genutzt werden, bearbeitbare Dateiformate zu durchsuchen. Mithilfe diverser Verfahrenen kann die dahinterstehende Technologie zum Beispiel zur Mustererkennung, zur Fehlerkorrektur sowie zur Codierung von Ausgabeformaten verwendet werden. In den nun folgenden Unterabschnitten erfahren Sie daher einmal alles Wichtige rund um die Themen Funktionsweise, OCR Anwendung sowie die OCR Entstehungsgeschichte.
Funktionsweise
Grundsätzlich müssen der OCR zunächst Dokumente zur Verfügung gestellt werden, die dann digitalisiert werden können. Dafür kommen vor allem gescannte Text- oder Zahlendateien sowie Bilder infrage. Ein solches Scan-Dokument besteht aus einer Reihe von Bildpunkten (entweder schwarzweiß oder farbig). Die Aufgabe von Optical Character Recognition ist es nun, die Bildpunkte aus dem Scan wieder in rechnerinterpretierbare Zeichen (zum Beispiel Zahlen oder Buchstaben im Sinne von ASCII-Zeichen) umzuwandeln. Die auf diese Weise extrahierten Informationen können dann der maschinellen Weiterverarbeitung hinzugeführt werden, die ihrerseits ebenfalls via RPA automatisiert werden kann. Der Vorgang selbst erfolgt dabei in einer Vielzahl von Schritten:
- zunächst wird eine Layout-Analyse vorgenommen (hier werden Textblöcke von grafischen Elementen unterschieden)
- es folgt eine Einteilung in Absätze, Sätze sowie Wörter, Zeichen und Textelemente
- danach wird die Zeichenerkennung via Zeichenidentifikation umgesetzt (per Muster- und Merkmalserkennung bestimmter Schemata, die in einer Datenbank im Programm hinterlegt sind)
- die einzelnen Zeichen werden dann zuletzt vom OCR-Programm wieder in ganze Wörter und Sätze zusammengefügt
- integrierte Tools wie zum Beispiel Wörterbücher oder Rechtschreibung- und Grammatikprogramme können die Qualität des OCR-Outputs zusätzlich steigern
OCR Anwendung
OCR kommt bereits heute in einer Vielzahl von Alltagssituationen zum Einsatz. Vor allem Smartphones nutzen diese nützliche Technologie, um Informationen von Kreditkarten, QR-Codes oder anderweitigen Dateiformaten einzuscannen und diese in Formulare zu übertragen. Ein weiterer Anwendungsbereich sind Übersetzer-Apps, bei denen die eigene Smartphone-Kamera vor das zu übersetzende Dokument gehalten wird, welche den Text dann einscannt, via OCR umwandelt und dann durch ein angeschlossenes Übersetzungstool übersetzt. Auch Automobile nutzen bereits weitgehend die OCR-Technologie für die Verkehrszeichenerkennung. In der Wirtschaft kommen OCR-Anwendungen vor allem im Bereich des Dokumentenmanagements zum Einsatz. Beliebte Einsatzgebiete sind zum Beispiel die Digitalisierung von Papierdokumenten wie zum Beispiel alten Schriftstücken, Rechnungen, Quittungen oder Kontoauszügen.
Die Entstehungsgeschichte
Die Technologie hinter der OCR ist an sich keine neue Entwicklung und existiert bereits seit dem Jahre 1960, wo diese bereits zur automatisierten Dokumentenverarbeitung eingesetzt wurde. Die sogenannten Multifont-Geräte konnten bis zu 10 unterschiedliche Schriftarten lesen. 1968 wurde vom Schweizer Adrian Frutiger dann eine erste, maschinenlesbare Schrift namens „OCR-A“ entwickelt, die wenig später durch „OCR-B“ abgelöst wurde. Etwa Mitte der 1970er-Jahre folgten dann innovative Hardware-Technologien, die vor allem im Zeitungsdruck zum Einsatz kamen. Mehr als 60 Jahre nach ihrer Erfindung kann die OCR nun – dank mittlerweile größerer Datenbanken und ausgeklügelten Erkennungstechnologien – einen Großteil aller Schriftarten auslesen, prüfen, umwandeln oder digitalisieren.
Welche Arten von OCR gibt es?
OCR ist nicht gleich OCR! Und so gibt es mittlerweile verschiedene Arten der Optical Charakter Recognition, die je nach Anforderung zum Einsatz kommen. Es handelt sich dabei um die folgenden Arten:
- Zonale Optical Character Recognition
- Intelligent Character Recognition [ICR]
- Optical Marc Recognition [OMR]
In den nun folgenden Unterabschnitten möchten wir gern einmal detaillierter auf die einzelnen OCR-Arten eingehen.
Zonale OCR
Bei der zonalen OCR werden nur bestimmte Textdatenfelder aus dem zu extrahierenden Dokument gefiltert. Dies ist zum Beispiel bei Erfassung von Texten von Vorteil, aus denen nur einzelne Wörter oder Informationen erfasst werden sollen. Einsatzbereiche sind zum Beispiel das Ausfüllen von Formularen oder das Recherchieren von Informationen aus umfangreicheren Dokumenten wie zum Beispiel Patienteninformationen, Lagerbestände oder Frachtbriefen. In Verbindung mit RPA-Anwendungen kann dieser Prozess zum Beispiel zeitsparend automatisiert werden. Dafür können Papierdokumente oder Bilder zunächst eingescannt und dann via zonale OCR und einem integrierten Automatisierungstool automatisiert in eine Datenbank übertragen werden.
Intelligent Character Recognition [ICR]
Dieser Bereich der OCR, nämlich die Intelligent Character Recognition (oder auch: „ICR“ genannt), deckt auch die Digitalisierung von Schriftdokumenten ab. Während die reine OCR nur gedruckte Zeichen erkennt, so wandelt die ICR auch Schriftstücke zuverlässig in digitalisierte Textdokumente um. Es handelt sich dabei um eine innovative Weiterentwicklung der optischen Zeichenerkennung, die vorrangig für das Digitalisieren von Blockschriftinformationen oder Zahlen eingesetzt werden kann. Zum Einsatz kommt diese zum Beispiel beim Erfassen von Informationen auf dem Überweisungsschein oder anderweitigen Dokumenten, die zunächst händisch ausgefüllt und anschließend digitalisiert und ausgewertet werden sollen. Auch die ICR lässt sich dabei mit praktischen RPA-Anwendungen oder koppeln.
Optical Marc Recognition [OMR]
Die Optical Marc Recognition (oder auch: „OMR“ genannt) erkennt zuverlässig Markierungen oder Sonderzeichen wie zum Beispiel Kreuze, Häkchen oder Unterstreichungen in Text- oder Bilddokumenten. Sie eignet sich daher vor allem für die Auswertung von Formularen oder Fragebögen, bei denen Ankreuzfelder oder Multiple-Choice-Tests zum Einsatz kommen. Sie reagiert zudem recht sensibel auf die Qualität des eingescannten Dokuments und erkennt selbst feinste Unterschiede. Die Optical Marc Recognition eignet sich hervorragend für die Kombinierung mit einem ausgefeilten Automatisierungstool – zum Beispiel für die Durchführung von Umfragen oder die Auswertung von Fragebögen.
Wie lässt sich OCR automatisieren?
Optical Character Recognition lässt sich jetzt bereits effizient mit RPA-Anwendungen verknüpfen und somit ohne weiteres automatisieren. Waren Mitarbeiter in deutschen Unternehmen bisweilen noch rund 3 Stunden pro Arbeitstag mit routinemäßigen Dateneingaben beschäftigt, so lässt sich dieser Prozess durch praktische RPA-Tools weitgehend automatisieren. Als Beispiel kommt hier die automatisierte Rechnungsverarbeitung infrage. Hier wird die OCR Texterkennung sowie Zahlenerkennung zunächst dazu verwendet, Informationen von Rechnungsbelegen wie zum Beispiel Rechnungen sowie Kassenbons und Quittungen einzuscannen und maschinenlesbar zu machen. Anschließend übernehmen nützliche RPA-Tools die Eingabe der Daten in eine entsprechende Datenbank. Das bietet Ihnen insgesamt folgende Vorteile:
- es kommt weniger häufig zu Fehlern aufgrund von manueller Dateneingabe
- die Fehlerquote selbst liegt bei zwischen 1 und 3 Prozent
- Sie sparen fortan Zeit und (humane) Ressourcen
Natürlich können RPA-Lösungen aber auch noch in weiteren Feldern um bereits existierende OCR-Anwendungen gestrickt werden. Besonders nützlich ist die OCR-RPA aber auch im Feld der Meinungsumfragen oder Auswertung von Datensammlungen. Hier können (auch handschriftlich) erstellte Dokumente von Kunden eingescannt und lesbar gemacht und anschließend via RPA ausgewertet werden.
Wie Sie sehen, so lässt sich die Optical Character Recognition ideal mit verschiedenen RPA-Lösungen kombinieren. Schaffen Sie so wirksame Tools, die Ihnen und Ihren Mitarbeitern Zeit, Geld und Nerven bei der Arbeit sparen! Bei weiterem Interesse kommen Sie daher gern auf das Team der Mendelson GmbH als langjährig erfahrenen Experten für OCR und RPA zu!
Wir glauben an Veränderung und schnellen Wandel. Unser Ziel ist es, Sie mit den modernsten Methoden vertraut zu machen, um Ihrem Unternehmen die besten Voraussetzungen für die Zukunft zu bieten.
Welche Vorteile bietet OCR in der Praxis?
Unabhängig von der potenziell nachfolgenden RPA-Automatisierung bieten Ihnen OCR Anwendungen folgende, nützliche Vorteile, die wir Ihnen natürlich ebenso wenig vorenthalten möchten:
- es erleichtert bereits heute bürokratische Vorgänge in Unternehmen, Universitäten sowie in öffentlichen Ämtern
- Anwendungen sind vergleichsweise günstig und schnell implementierbar
- es besitzt eine enorme Zuverlässigkeit sowie geringe Fehlerquote
- Anwendungen lassen sich unkompliziert mit RPA-Lösungen kombinieren
- es spart Ihnen Zeit, Geld und Kapazitäten
Wie kann die [automatisierte] OCR auch bei Ihnen eingesetzt werden?
Sie arbeiten in Ihrem Unternehmen oder als Selbstständiger oft mit physischen Dokumenten wie zum Beispiel handschriftlichen oder gedruckten Papierformaten, Quittungen, Kassenbons sowie Fotografien? Dann findet sich mit großer Sicherheit auch bei Ihnen ein hervorragendes Einsatzgebiet für eine ganzheitliche [RPA-]OCR wieder! Als langjährig erfahrener IT-Experte beschäftigt die Mendelson GmbH diesbezüglich ein umfassendes Team, bestehend aus fachkompetenten und innovativen IT-Spezialisten, IT-Dienstleistern sowie IT-Beratern. Wir setzen dabei deutschlandweit Automatisierungsprojekte unterschiedlichsten Umfangs um und bietet Ihnen nebst einem hohen Maß an Zuverlässigkeit und Fachexpertise auch Raum zum Aufspüren Ihrer individuellen Automatisierungspotenziale! Gern verschafft sich unser Team daher einen Überblick über Ihre Gegebenheiten vor Ort und erstellt auf Anfrage unverbindliche Konzepte für individuelle OCR- sowie RPA-Lösungen. Streben Sie daher unbedingt jetzt eine kostenlose Beratung bei uns an!
Fangen Sie jetzt an und lassen Sie uns über Probleme sprechen – aber vor allem über Lösungen. Vereinbaren Sie jetzt einen kostenlosen Beratungstermin.
Fazit zum Thema OCR Texterkennung
Bringen Sie Ihre individuelle Bürokratie und Verwaltung mit nützlichen OCR Anwendungen im Bereich der Texterkennung und erweiternden Automatisierungstools auf „das nächste Level“. Nutzen Sie diese zeitsparende und fehlersenkende Methode, um eigene Kapazitäten zu einzusparen und Kosten zu senken. OCR eignet sich im Hinblick auf die Automatisierung von kleinteiligen Aufgaben hervorragend, um auch mit innovativen RPA-Tools kombiniert zu werden. Nutzen Sie Ihr wertvollstes Kapital, Ihre Mitarbeiter, also künftig lieber für wirklich spannende Projekte und zukunftsträchtige Aufgaben, anstatt diese mit repetitiven Aufgaben in der Gegenwart festzuhalten! Mit Sicherheit bietet auch Ihr individueller Unternehmensalltag eine Fülle ungenutzter Automatisierungspotenziale? Bei weiterem Interesse kommen Sie daher gern auf das Team der Mendelson GmbH um den Geschäftsführer Herrn Alexander Mendelson zu. Wir freuen uns bereits auf Ihre Kontaktaufnahme!
