Daten aus Scan-Dokumenten extrahieren und digitalisieren

Von Scan-Dokumenten und Bilddateien zu strukturierten Daten für Qualitäts- und Dokumentationsprozesse

Automatisieren Sie die Extraktion relevanter Informationen aus gescannten Dokumenten, Formularen und Bilddateien und reduzieren Sie manuellen Erfassungsaufwand, Fehlerquellen und Medienbrüche.

Für wen ist der Workshop geeignet?

Der Workshop richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die Scan-Dokumente und Bilddateien effizient digital weiterverarbeiten möchten beispielsweise in folgenden Funktionen und Anwendungsfeldern:

  • Auftragsabwicklung
  • Prüfmittelmanagement
  • technische Dokumentation
  • Qualitätsmanagement
  • Laborabläufe
  • Organisationen mit papierbasierten Dokumentenbeständen
  • OCR-/Digitalisierungsprojekte

Voraussetzungen

Empfohlen werden:

  • Grundkenntnisse in Python
  • grundlegendes Verständnis für Datenverarbeitung
  • Interesse an Automatisierung technischer Prozesse

Vorkenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz sind nicht erforderlich.

Methodik

  • Fachvortrag
  • Live-Demonstrationen
  • Hands-on Übungen
  • Praxisbeispiele
  • Diskussion eigener Anwendungsfälle
  • Erfahrungsaustausch mit den Teilnehmenden
Workshop anfragen

Inhalte des Workshops

1. Tag: Grundlagen der automatisierten Dokumentenverarbeitung

Einführung

  • Vorstellungsrunde
  • Abfrage der Kenntnisse und Erwartungen der Teilnehmenden
  • Übersicht über den Workshop

Dokumenttypen und Herausforderungen

  • strukturierte vs. unstrukturierte Dokumente
  • native PDF-Dokumente, Scans und Bilddokumente
  • typische Herausforderungen technischer Dokumente
  • Layout, Tabellen, Freitext, Mischformate

Werkzeuge und Entwicklungsumgebung einrichten

  • Überblick über geeignete Werkzeuge für die automatisierte Dokumentenanalyse
  • Einrichtung einer Python-Entwicklungsumgebung (z. B. PyCharm)
  • Installation und Konfiguration der benötigten Python-Laufzeitumgebung
  • Arbeiten mit virtuellen Umgebungen und Projektstrukturen
  • Einbindung benötigter Python-Bibliotheken
  • Nutzung von KI-Werkzeugen und API-Schnittstellen zur Unterstützung der Entwicklung

OCR für gescannte Dokumente und Bilder

Grundlagen der OCR

  • Funktionsweise optischer Zeichenerkennung
  • Grenzen und Qualitätsfaktoren
  • Unterschiede zwischen nativer Textextraktion und OCR

Bildvorverarbeitung für bessere OCR-Ergebnisse

  • Kontrastverbesserung
  • Schwellwertverfahren
  • Rauschunterdrückung
  • Rotation und Perspektivkorrektur
  • Segmentierung relevanter Dokumentbereiche

OCR-Werkzeug

  • Tesseract

Praxisübungen der Teilnehmenden

Extraktion strukturierter Informationen aus Scan-Dokumenten

2. Tag: KI-gestützte Informationsextraktion

Von regelbasierter Extraktion zur intelligenten Dokumentenanalyse

  • klassische Parser vs. KI-basierte Verfahren
  • wann Regeln sinnvoll sind
  • wann KI Vorteile bietet
  • hybride Ansätze

Large Language Models für Dokumentdaten

  • strukturierte Extraktion mit LLMs
  • JSON-Ausgaben erzeugen
  • Prompt Engineering für Dokumentaufgaben
  • Umgang mit Kontextfenstern
  • Qualitätssicherung

Risiken und Grenzen

  • Halluzinationen
  • Validierung von Ergebnissen
  • Nachvollziehbarkeit
  • Datenschutz und Sicherheitsaspekte

Praxisübung:
KI-gestützte Extraktion technischer Dokumentdaten

Aufbau robuster Dokumentenpipelines

  • Dokumenteingang
  • Klassifikation
  • Extraktion
  • Validierung
  • Datenübergabe an Folgesysteme

Praxisnahe Anwendungsfälle

  • Kalibrierzertifikate
  • Prüfberichte
  • Messprotokolle
  • technische Datenblätter
  • Lieferscheine
  • Auftragsunterlagen

Praxisübungen der Teilnehmenden

Automatisierte Extraktion aus typischen technischen PDF-Dokumenten

Praxisdiskussion

Übertragung auf eigene Anwendungsfälle der Teilnehmenden