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Case Study · Bild & Vision

Handschrift aus der Werkstatt wird strukturierte Daten

Auftragskarten, Prüfprotokolle und Stundenzettel entstehen in Werkstatt und Service oft handschriftlich auf Papier. Wir digitalisieren sie mit Vision-Modellen und Handschrifterkennung, und machen daraus strukturierte, buchbare ERP-Daten.

Die Ausgangslage

Papier funktioniert in der Werkstatt, nur nicht danach

In Werkstatt und Service ist Papier oft das praktischste Medium: schnell, robust, und niemand muss die Handschuhe ausziehen. Das Problem beginnt danach, wenn handschriftliche Auftragskarten, Mängellisten und Stundenzettel im Büro abgetippt, zugeordnet und abgerechnet werden müssen. Das bindet Bürozeit, die Abrechnung verzögert sich, und beim Übertragen schleichen sich Fehler ein.

Die Lösung lässt das Papier in der Werkstatt, und ersetzt das Abtippen: Ein Foto oder Scan genügt, Vision-Modelle mit Handschrifterkennung lesen die Karte, strukturieren die Inhalte und übergeben sie direkt an Auftrag, Lager und Abrechnung im ERP.

  • Papier bleibt, Abtippen entfällt
  • Foto/Scan statt Doppelerfassung
  • Direkt in Auftrag, Lager & Abrechnung
Vision AI

So funktioniert es

Vom Klemmbrett ins ERP

Erfassung Foto per Tablet/Handy oder Stapel-Scan, auch schräg, geknickt, ölverschmiert.
Handschrifterkennung Vision-Modelle lesen Handschrift, Kürzel und Checkbox-Markierungen.
Strukturierung Positionen, Zeiten, Material und Mängel werden Feldern zugeordnet.
Validierung Abgleich mit Auftrag und Stammdaten; Unsicheres geht in die Prüf-Queue.
Konfidenz statt Blindflug Jedes Feld trägt eine Konfidenz, der Mensch prüft nur, was unsicher ist.
On-premise-fähig Läuft auf eigenen GPU-Servern in Deutschland, auch ohne Cloud-Anbindung.

Technologie

Der eingesetzte Stack

Vision & HTR

  • Vision-Language-Modelle
  • OCR/HTR
  • Layout-Parsing
  • Checkbox-Erkennung

Qualität

  • Konfidenz-Routing
  • Mensch-Prüf-Queue
  • Stammdaten-Abgleich

Integration & Betrieb

  • ERP/Odoo
  • REST-API
  • GPU-Server (DE)
  • On-Premise

FAQ

Häufige Fragen zur Case Study

Wie gut funktioniert das bei schlechter Handschrift?

Moderne Vision-Modelle lesen auch schwierige Handschrift erstaunlich gut, aber nicht perfekt. Deshalb trägt jedes Feld eine Konfidenz: Sichere Werte fließen direkt, unsichere landen in einer schnellen Prüf-Queue. So bleibt die Datenqualität hoch, ohne dass alles kontrolliert werden muss.

Müssen unsere Formulare geändert werden?

Nein. Wir trainieren die Erkennung auf Ihre bestehenden Karten und Protokolle. Kleine Layout-Optimierungen können die Quote weiter verbessern, sind aber keine Voraussetzung.

Wo werden die Bilder verarbeitet?

Auf eigenen GPU-Servern in Deutschland oder on-premise bei Ihnen, ohne US-Cloud.

Papierprozesse im Betrieb?

Schicken Sie uns Beispiel-Belege, wir zeigen an Ihren Dokumenten, was möglich ist.