Optical / Intelligent Character Recognition

• Strukturierte Formulare besitzen ein festes, vordefiniertes Layout. Alle Datenfelder befinden sich immer an derselben Stelle und folgen einem einheitlichen Format (Beispiel: ein standardisiertes Bestellformular mit festen Feldern für Besteller, Artikelnummer, Menge etc.). OCR erzielt auf solchen einheitlichen Vorlagen meist gute Ergebnisse, da die Position und Form der Texte bekannt sind. In der Praxis sind jedoch selbst bei strukturierten Formularen OCR-Fehler nie komplett auszuschließen – typische OCR-Lösungen erreichen hier maximal ca. 95 % Genauigkeit, was bedeutet, dass etwa 5 % der Zeichen/Daten manuell nachkorrigiert werden müssten. Für strukturierte Formulare kann man OCR vorlagenbasiert einsetzen, d. h. mit vordefinierten Zonen pro Feld. Das funktioniert zuverlässig, solange das Formular genau dem trainierten Layout entspricht.

• Halbstrukturierte Formulare haben zwar gewisse gemeinsame Datenfelder, aber ein variables Layout oder unterschiedliche Formate. Beispielsweise können Bestellformulare verschiedener Lieferanten oder Bereiche im Arbeitsschutz leicht abweichende Strukturen haben (andere Feldanordnungen, zusätzliche Felder, mehrseitige Formulare etc.). Auch Rechnungen oder Lieferscheine sind oft halbstrukturiert. Schätzungsweise bis zu 80 % aller Geschäftsformulare fallen in diese Kategorie. Bei solch variierenden Vorlagen stößt klassische OCR an Grenzen: Schon kleine Abweichungen vom erwarteten Layout können dazu führen, dass das System Daten nicht findet oder falsch zuordnet. Die Leistungsfähigkeit der reinen OCR-Erkennung nimmt bei halbstrukturierten Dokumenten deutlich ab. Template-basierte OCR-Lösungen erfordern hier oft für jede Variante eine eigene Konfiguration, was sehr aufwendig ist und bei ungeplanten Änderungen (z. B. ein zusätzliches Feld oder eine zweite Seite) schnell versagt.

• ICR-Systeme (bzw. allgemein KI-gestützte Dokumentenerkennung) können bei halbstrukturierten Daten Vorteile bieten, da sie flexibler auf Layout-Unterschiede reagieren. Dank Machine-Learning-Algorithmen lassen sich Dokumente auch dann auswerten, wenn die exakten Positionen der Felder variieren – etwa durch Klassifikation des Dokumententyps und automatische Feldzuordnung. Insgesamt gilt: OCR eignet sich ideal für standardisierte, gleichförmige Formulare, während bei variierenden oder komplexen Formaten intelligentere Ansätze (ICR, ggf. kombiniert mit anderen KI-Techniken) nötig sind, um robuste Ergebnisse zu erzielen.

• Handschriftliche Einträge: In vielen Bestellformularen werden bestimmte Felder von Hand ausgefüllt (z. B. Namen, Bestellnummern, Mengenangaben oder Unterschriften). Die Variabilität der Handschrift stellt ein großes Problem dar: Handschriften unterscheiden sich stark in Schriftbild, Größe und Lesbarkeit. Einfaches OCR kann solche Freihand-Texte nicht zuverlässig lesen. Hier kommt ICR ins Spiel, das mithilfe komplexer Algorithmen und trainierter Modelle auch unterschiedliche Handschrifttypen erkennen soll. Dennoch bleibt die Fehlerquote bei unklarer Handschrift höher als bei Drucktext, und es kann nötig sein, unsichere Ergebnisse manuell zu überprüfen. Eine weitere Schwierigkeit sind Unterschriften oder sehr frei geschriebene Notizen – diese gelten als besonders schwer maschinenlesbar und werden oft eher als Bild (für Archivierung) erfasst, statt sie vollständig zu erkennen.

• Ankreuzfelder und Checkboxen: Bestellformulare im Arbeitsschutz enthalten häufig Checkboxen (z. B. zum Auswählen von Artikeln/Optionen oder als Ja/Nein-Felder). Diese Markierungen (Häkchen, Kreuze etc.) sind kein Text und können von OCR/ICR nicht direkt als Buchstaben erkannt werden. Stattdessen kommt hier Optical Mark Recognition (OMR) zum Einsatz – eine Technik zur automatischen Erkennung von Markierungen auf Formularen. OMR spezialisiert sich darauf festzustellen, ob ein Kästchen angekreuzt/ausgefüllt wurde oder nicht, teils mit über 99 % Genauigkeit. Die Integration von OMR mit OCR/ICR ist in Formularverarbeitungssystemen üblich, um Text und Markierungen ganzheitlich auszulesen. Eine Herausforderung bleibt, handgezeichnete Kreuze konsistent zu erkennen (unterschiedliche Stiftstärken, Kreuze vs. Haken), doch moderne OMR-Algorithmen sind darauf trainiert und bewältigen auch variierende Markierungsstile zuverlässig.

• Strukturierte Feldinhalte und Formatvorgaben: Bestellformulare weisen oft vordefinierte Felder mit bestimmter erwarteter Struktur auf, z. B. ein Feld für Datum (mit TT/MM/JJ-Format), Artikelnummern mit festem Zeichencode, oder Kästchen für jede Ziffer einer Kundennummer. Für die Software bedeutet dies, dass beim OCR/ICR Segmentierung und Zuordnung der erkannten Zeichen exakt passen müssen. Gedruckte Rahmen oder Linien auf dem Formular können die Texterkennung stören – etwa wenn Buchstaben an Linien angrenzen, kann OCR diese als Buchstabenfragmente fehlinterpretieren. Eine typische Fehlerquelle ist auch die Verwechslung ähnlich aussehender Zeichen: Zum Beispiel wird die Ziffer "0" leicht als Buchstabe "O" erkannt (oder umgekehrt), ein großes "I" als "1", etc.. Solche Verwechslungen sind kritisch, wenn es um Produktcodes oder Mengen geht. Abhilfe schaffen hier einerseits Vorverarbeitungstechniken (Entfernung von Linien/Hintergründen, Bildentzerrung) und andererseits Plausibilitätsprüfungen: Eine ICR-Engine kann z. B. erkennen, dass im Feld Menge nur Ziffern plausibel sind, und Ergebnisse, die Buchstaben enthalten, als unsicher markieren. Trotz solcher Optimierungen muss bei strukturierten Feldern immer die Erfassungsgenauigkeit stimmen – schon ein falsch erkanntes Zeichen in einer Artikelnummer kann zu Fehlbestellungen führen. Daher werden kritische Felder oft mit Validierungsregeln hinterlegt (z. B. Prüfziffern, Datenbankabgleich), um OCR/ICR-Fehler abzufangen.

• Scanqualität und Vorlagenabweichungen: Die Güte der Formularerkennung hängt stark von der Qualität der Eingabedokumente ab. In der Praxis werden Bestellformulare eventuell per Fax oder als eingescanntes PDF übermittelt. Ungünstige Scanbedingungen (geringe Auflösung, Schatten/Schmutz auf dem Papier, schiefe Scanlage, blasse Durchschläge bei Durchschreibsätzen) können die Erkennungsrate drastisch senken. OCR ist anfällig für Rauschen oder verzerrten Text – z. B. verschwommene Zeichen werden falsch gelesen oder gar nicht erkannt. Ebenso führen Abweichungen wie skaliertes oder verkleinertes Druckbild (etwa wenn ein Formular aus Versehen verkleinert gedruckt wurde) dazu, dass starre OCR-Templates nicht mehr passen. Um dem entgegenzuwirken, sind Bildvorverarbeitung (Entzerren, Rauschfilter, Kontrastanpassung) und flexible Abgleichsmechanismen nötig. ICR-Systeme bringen oft integrierte Preprocessing-Schritte mit, wie z. B. automatische Ausrichtung (De-Skewing) und Binarisierung des Bildes, um die Ausgangsqualität für die Texterkennung zu optimieren. Trotzdem gilt: Sind Vorlagen sehr uneinheitlich oder von schlechter Qualität, muss meist manuell nachgeholfen werden (Visuelle Überprüfung von Low-Confidence-Ergebnissen, ggf. Nachscannen in besserer Qualität).

Zur Umsetzung der beschriebenen Technologien gibt es zahlreiche Softwarelösungen auf dem Markt, von spezialisierten OCR/ICR-Tools bis hin zu umfassenden Dokumenten-Management-Systemen.

• Klassische OCR-Software: Programme wie Adobe Acrobat OCR, Tesseract (Open-Source) oder ABBYY FineReader können gescannte Dokumente mit gedrucktem Text zuverlässig durchsuchbar machen. Für Standardformulare ohne Handschrift reicht oft schon eine solche OCR-Lösung, ggf. kombiniert mit benutzerdefinierten Templates. Beispiel: Ein Unternehmen digitalisiert sein Bestellformular für Schutzkleidung, das am PC ausgefüllt und ausgedruckt wird – hier kann ein OCR-Tool alle gedruckten Eingaben extrahieren. Moderne OCR-Engines erreichen bei deutlich gedrucktem Text Genauigkeiten von 95–99 %. Sie stoßen jedoch an Grenzen, sobald Freitext oder unklare Strukturen auftreten, und bieten von Haus aus keine Lernfähigkeit. Oft werden diese Tools daher in größere Systeme eingebettet, die zusätzliche Logik bereitstellen.

• Formularerkennung mit OCR/ICR kombiniert: Führende Datenerfassungs-Plattformen können heute sowohl maschinengeschriebene als auch handschriftliche Inhalte auslesen. Ein Beispiel ist ABBYY FlexiCapture, eine professionelle Formulardaten-Erfassungssoftware. Sie ist darauf ausgelegt, alle Arten von Dokumenten zu verarbeiten – von strukturierten, vorlagenbasierten Formularen bis zu semi- und unstrukturierten Belegen. ABBYY FlexiCapture bietet hierfür nicht nur eine OCR-Engine für Maschinenschrift (über 180 Sprachen), sondern auch integrierte ICR für Handschrifterkennung (über 100 Sprachen). Solche Systeme ermöglichen es, vordefinierte Felder flexibel auszulesen und die erkannten Daten direkt in nachgelagerte Datenbanken oder ERP-Systeme zu übertragen. In der Praxis werden zunächst Vorlagen und Datenfelder konfiguriert (bei hoher Standardisierung) oder KI-Modelle trainiert (bei vielen unterschiedlichen Layouts). Dann kann z. B. ein eingescanntes PSA-Bestellformular automatisch ausgelesen werden: Gedruckte Teile (Kopfzeilen, feste Texte) via OCR, handschriftliche Mengen- oder Artikelangaben via ICR, Ankreuzboxen via OMR. ABBYY berichtet von erfolgreichen Industrieprojekten, in denen durch den Einsatz von FlexiCapture sehr hohe Erkennungsraten und eine nahtlose Integration in bestehende Workflows erreicht wurden.

• SDKs und KI-Services: Für Entwickler und Integrationen gibt es SDKs (Software Development Kits) sowie Cloud-Services, die OCR/ICR-Funktionen bereitstellen. Ein Beispiel ist das Kofax (Nuance) OmniPage Capture SDK, das als Toolkit eine Kombination aus OCR, ICR, OMR und Barcode-Erkennung liefert. Damit lassen sich individuelle Anwendungen erstellen – etwa eine Scan-App, die eingehende Bestellscheine automatisch liest. Solche SDKs bieten hochoptimierte Erkennungs-Engines für verschiedene Eingabetypen (z. B. separate Engine für handschriftliche Blockschrift vs. Schreibschrift) und ermöglichen es, die Erkennung in eigene Workflows einzubetten. Daneben bieten große Cloud-Anbieter KI-Dienste an: Beispielsweise Microsoft Azure Form Recognizer oder Google Document AI können Formulare analysieren, teils auch mit Begrenzung handschriftliche Elemente erkennen. Diese Services nutzen neuronale Netze, die auf riesigen Datensätzen vortrainiert wurden, um Felder und Inhalte zu extrahieren – auch ohne dass pro Formularlayout explizit Templates gebaut werden müssen. Im Kontext Arbeitsschutz könnte man etwa eingescannte Prüfprotokolle oder Unfallmeldeformulare an einen solchen Dienst schicken, der die relevanten Datenfelder (Datum, Prüfer, Ergebnisse etc.) automatisch herausliest.

• Branchenspezifische Lösungen: Einige Softwareanbieter haben sich auf Dokumentenerkennung im Arbeitsschutz oder Logistik spezialisiert. Diese bieten oft eine Mischung aus OCR/ICR und Workflow-Funktionen. So könnte eine branchenspezifische Lösung beispielsweise Gefährdungsbeurteilungen oder Checklisten auslesen. Oftmals handelt es sich um IDP-Plattformen (Intelligent Document Processing), die neben reiner Zeichenerkennung auch die Inhaltsklassifizierung und Datenvalidierung übernehmen. Ein Beispiel im deutschen Markt ist ExB, deren Plattform Dokumente (u. a. Bestellungen, Lieferdokumente) automatisiert auswertet und dabei ICR nutzt, um auch handschriftliche Notizen zu verstehen. Ebenso setzt Konfuzio auf eine KI-Dokumentenerkennung, bei der je nach Inhalt OCR, ICR und OMR kombiniert werden können. Diese spezialisierten Systeme sind oft in der Lage, Kontextinformationen mit auszuwerten – etwa zu erkennen, dass eine erkannte Zahl einem Datum entspricht oder dass ein bestimmter Textblock die Lieferadresse ist. Damit wird die Datenextraktion aus Formularen robuster gegenüber Variationen und es können komplette Prozesse (z. B. Bestellbearbeitung) weitgehend ohne manuelle Eingriffe automatisiert werden.

• Hoch standardisierte Formulare (einheitliches Layout, überwiegend Drucktext): Hier ist klassisches OCR meist ausreichend und vorzuziehen. Wenn z. B. im Arbeitsschutz ein einziges Bestellformular verwendet wird, das am PC ausgefüllt oder in klarer Blockschrift gedruckt ist, kann ein OCR-System mit vordefinierten Auslesebereichen sehr zuverlässig arbeiten. Die Vorteile sind die einfachere Implementierung und oft geringere Kosten – OCR-Software (teils Open Source) ist leicht verfügbar und schnell einzurichten. Wichtig ist, bereits beim Formulardesign auf OCR-Freundlichkeit zu achten (ausreichende Schriftgröße, deutliche Trennung der Felder). Handgeschriebene Elemente sollte man möglichst minimieren oder durch Auswahlfelder ersetzen, damit die OCR-Quote hoch bleibt. Empfehlung: Setzen Sie auf eine OCR-Lösung mit Template-Unterstützung und Validierungsregeln. Nach dem Scannen werden die erkannten Daten idealerweise sofort geprüft (z. B. Datumsformat, Artikelnummer existiert in Datenbank). So können die ~95 % Erkennungsgenauigkeit von OCR in der Praxis zu nahezu 100 % korrekten Daten führen, da die wenigen Fehlzeichen durch automatische Prüfungen oder manuelle Nachkontrolle bereinigt werden.

• Formulare mit handschriftlichen Einträgen: Sobald vorgesehen ist, dass Mitarbeiter handschriftlich Angaben machen (etwa Unterschriften, Freitext-Kommentare oder Zahlen in Feldern), sollte man ICR-Technologie einbeziehen. ICR ist speziell dafür gebaut, die Lücke zu schließen, die OCR bei Handschrift hinterlässt. In einem Bestellformular könnte dies z. B. relevant sein, wenn Mengen oder Artikelnummern vor Ort per Hand eingetragen werden (etwa auf Papierformularen im Lager). Für solche Felder kann man ein ICR-Modul trainieren, besonders wenn es sich um Blockschrift handelt – diese wird deutlich besser erkannt als laufende Schreibschrift. Die Einführung von ICR bedarf zwar meist mehr Konfiguration (Training mit Beispielschriftproben, Feinjustierung der Erkennungsparameter), zahlt sich aber bei regelmäßig auftretender Handschrift aus. Empfehlung: Identifizieren Sie die handschriftlichen Felder im Formular und nutzen Sie eine Erkennungslösung, die diese gezielt ausliest (z. B. ein hybrides OCR/ICR-System). Ggf. kann man Benutzer auch dazu anleiten, in Großbuchstaben zu schreiben oder jedes Zeichen in ein separates Kästchen, um die ICR-Rate zu erhöhen. In der Praxis werden OCR und ICR oft kombiniert eingesetzt – gedruckter Text via OCR, einzelne handschriftliche Felder via ICR –, sodass man das Beste aus beiden Welten erhält.

• Variierende oder komplexe Formate: Wenn Bestellformulare nicht einheitlich sind – etwa verschiedene Bestellvorlagen für unterschiedliche Produkte oder Standorte – oder wenn das Formular viele Seiten und Sonderbereiche (Tabellen, Diagramme) umfasst, ist ein intelligenterer Ansatz gefragt. Hier stößt ein rein vorlagenbasiertes OCR-System an Grenzen, da es für jede Layout-Variante manuell angepasst werden müsste. In solchen Fällen empfiehlt sich der Einsatz von ICR innerhalb einer IDP-Lösung (Intelligent Document Processing). Diese kombiniert OCR/ICR mit KI-Methoden zur Layout-Analyse und kann sich bis zu einem gewissen Grad an neue Dokumentstrukturen anpassen. Beispielsweise könnte ein System mit Machine Learning automatisch erkennen, welches Formular von welchem Anbieter vorliegt, und die Felder korrekt zuordnen, ohne für jede Variante ein Template zu benötigen. Empfehlung: Bei hoher Formatvielfalt oder Ungewissheit über eingehende Formulare sollte in eine lernfähige Dokumentenanalyse investiert werden. Das kann eine spezialisierte Software wie ABBYY FlexiCapture, Konfuzio oder ExB sein, die für halbstrukturierte Daten ausgelegt ist. Solche Systeme können langfristig die meiste Arbeit abnehmen, da sie durch KI robuster gegen Änderungen sind und mit jedem verarbeiteten Dokument dazulernen. Zwar sind initial Trainings- und Implementierungsaufwände zu berücksichtigen, doch bei großem Volumen und variierenden Formularen rechnet sich dies schnell durch drastisch reduzierte manuelle Nacharbeit.

• Mischstrategien: In der Realität ist es nicht immer ein Entweder-oder zwischen OCR und ICR. Oft erzielt man die besten Ergebnisse durch eine Kombination beider Verfahren, abgestimmt auf die jeweiligen Feldtypen. So kann ein Workflow z. B. vorgehen: Zuerst alle klaren Drucktext-Bereiche per OCR auslesen (schnell und sehr präzise), anschließend gezielt ICR auf die kritischen handschriftlichen Felder anwenden, und zum Schluss mittels Regeln validieren und ggf. einen Mensch-in-the-Loop zur Qualitätskontrolle einsetzen. Bei Bestellformularen im Arbeitsschutz könnte man ferner erwägen, Prozesse vorzuverlagern, z. B. ein digitales Eingabeformular anstelle des Papierformulars bereitzustellen (wo möglich). Je weniger unstrukturierte oder handschriftliche Daten entstehen, desto einfacher wird die automatisierte Erfassung. Dennoch bleibt OCR/ICR ein wichtiges Werkzeug, gerade wenn historische oder externe Formulare verarbeitet werden müssen.

OCR und ICR sind komplementäre Technologien für die Dokumentenerkennung. OCR spielt seine Stärken bei standardisierten, gedruckten Texten aus – es ist schnell, etabliert und sehr genau bei guter Vorlage. ICR hingegen adressiert die komplizierteren Fälle – insbesondere Handschriften und variierende Layouts – mit Hilfe von KI und Lernfähigkeit, wenn auch mit zunächst höherem Fehlerrisiko. Im Umfeld standardisierter Bestellformulare im Arbeitsschutz sollte man zunächst prüfen, wie hoch der Anteil an festen Strukturen vs. freien Eingaben ist. Für rein standardisierte, maschinell ausgefüllte Formulare genügt eine robuste OCR-Lösung mit Regelwerk. Sobald jedoch handschriftliche Angaben oder unterschiedliche Formulare eine Rolle spielen, lohnt sich der Griff zu ICR-basierten oder kombinierten Lösungen, um die automatisierte Datenerfassung zuverlässig und zukunftssicher zu gestalten. Mit einer passenden Technologieauswahl – ggf. unterstützt durch IDP-Plattformen – lassen sich so manuelle Aufwand und Fehlerquoten bei der Verarbeitung von Arbeitsschutz-Formularen deutlich reduzieren, während gleichzeitig die Effizienz der Bestellabwicklung steigt.