Stuecklistenerkennung (BOM)

Max. 80 MB. PDF mit Tabellen oder Stücklistenblock.

Anzahl der zu durchsuchenden PDF-Seiten.

Extraktion

  • Tabellen und Inhalte analysieren
  • Spalten automatisch erkennen
  • Positionen, Mengen, Artikelnummern
  • pdfplumber
  • Camelot (optional)

Stücklistenerkennung Online für PDFs

Stücklistenerkennung (BOM Extraction) – Stücklisten aus PDF extrahieren

Dieses Tool extrahiert Stücklisten (BOM – Bill of Materials) aus technischen PDF-Dokumenten und erkennt Positionen, Mengen, Artikelnummern sowie weitere strukturierte Daten aus Tabellen und Zeichnungsunterlagen.

Die PDF-Datei wird serverseitig verarbeitet und nach der Analyse automatisch gelöscht.

Wofür wird die Stücklistenerkennung verwendet?

Stücklisten sind eine wichtige Grundlage für Konstruktion, Einkauf, Fertigung, ERP- und PDM-Systeme. Das Tool automatisiert die Erfassung von Daten aus technischen PDF-Dokumenten.

Typische Einsatzbereiche:

  • Übernahme von Stücklisten in ERP-Systeme
  • Import in PDM- und PLM-Systeme
  • Prüfung von Lieferantenunterlagen
  • Digitalisierung von Archivdokumenten
  • Vorbereitung von Fertigungsdaten
  • Abgleich von Positionen und Mengen

Welche Daten werden erkannt?

Je nach Dokument und Tabellenstruktur können verschiedene Informationen automatisch erkannt werden.

  • Positionen (Pos.)
  • Mengen (Stück, Qty)
  • Artikelnummern
  • Sachnummern
  • Bauteilbezeichnungen
  • Materialangaben
  • weitere Tabelleninformationen

Unterstützte Dokumenttypen

  • PDF-Dateien mit eingebetteten Tabellen
  • technische Zeichnungen mit Stücklisten
  • Fertigungszeichnungen
  • Baugruppenzeichnungen
  • gescannte PDF-Dokumente mit OCR-Unterstützung

Wie funktioniert die Stücklistenerkennung?

  1. PDF-Datei hochladen
  2. Tabellen und Inhalte analysieren
  3. Spalten automatisch erkennen
  4. Positionen, Mengen und Artikelnummern zuordnen
  5. Strukturierte Stückliste erzeugen
  6. Ergebnisse anzeigen oder exportieren

Verwendete Technologien

Für die Analyse werden bewährte Open-Source-Bibliotheken eingesetzt:

  • pdfplumber
  • Camelot (optional)
  • OCR-Technologien für gescannte Dokumente
  • Python-basierte Dokumentenanalyse

Typische Vorteile

  • Zeitersparnis bei der Datenerfassung
  • Reduzierung manueller Eingabefehler
  • schnelle Digitalisierung von Bestandsunterlagen
  • einfache Weiterverarbeitung in ERP- und PDM-Systemen
  • automatische Auswertung technischer Dokumente

Aktuelle Einschränkungen

  • Dateigrösse derzeit maximal 80 MB pro PDF-Datei
  • Standardmässig werden die ersten Seiten analysiert
  • Gescannte PDFs ohne klare Tabellenstruktur liefern weniger Treffer
  • Die Erkennungsqualität hängt von Dokumentqualität und Layout ab
  • Für erweiterte Tabellenerkennung können zusätzliche Systemkomponenten erforderlich sein

Statistik

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