EXECAIDE · Dokumentenverarbeitung

OCR für technische Dokumente — mit Quellenbezug statt Vermutung.

Technische Dokumentation ist selten sauberer Fließtext: Stücklisten, Zeichnungen, Prüfprotokolle, zweispaltige Scans und mehrsprachige Anleitungen. EXECAIDE verarbeitet solche Dokumente per OCR und Strukturerkennung — und macht sichtbar, wenn eine Angabe fehlt, statt sie zu erfinden.

Real getestet, nicht nur beschrieben.
Im zweiten Knowledge-Lab-Video verarbeitet EXECAIDE einen schlechten zweispaltigen Scan lokal per OCR — inklusive einer klaren Absage, einen fehlenden Gewichtswert zu erfinden.
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Warum technische Dokumente anders sind

Layout, Tabellen und Kontext zählen genauso wie der Text.

Ein Prüfprotokoll, eine Stückliste oder eine Konstruktionszeichnung lässt sich nicht wie ein Fließtext lesen. EXECAIDE wird von einem Ingenieur mit Erfahrung in Entwicklung, Qualität, Einkauf und Produktion gebaut — deshalb zählt der Unterschied zwischen Prototyp und Serie, zwischen Entwurf und Freigabestand.

Scans & Layout

Mehrspaltige Layouts, Tabellen und handschriftliche Vermerke werden erkannt statt einfach als Fließtext behandelt.

Fakten mit Herkunft

Extrahierte Werte bleiben an Dokument und Seite gebunden — nachvollziehbar, nicht als lose Behauptung.

Sichtbare Unsicherheit

Fehlt eine Angabe im Original, wird das sichtbar gemacht — statt eine plausible Zahl zu erfinden.

Ablauf

Von der Rohdatei zur belegten Antwort.

1

Dokumente erfassen

PDFs, Scans und Office-Dateien werden in die Pipeline aufgenommen.

2

OCR & Struktur

Layout, Tabellen und Metadaten werden nachvollziehbar aufbereitet.

3

Prüfung

Ergebnisse werden vor der Nutzung stichprobenartig geprüft, nicht blind übernommen.

4

Beleg & Suche

Antworten bleiben an Quelle, Seite und Prüfstatus gebunden.

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OCR ist die Grundlage für Suche und Anwendungen.

Strukturierte, belegte Dokumente sind die Voraussetzung für hybride Suche und für jede kontrollierte KI-Anwendung darauf.

Nächster Schritt

Welche Dokumente in Ihrem Unternehmen zuerst dran sind, klären wir im Assessment.

Ein AI Knowledge Assessment identifiziert, welche Dokumentenart den größten Nutzen bringt, bevor eine OCR-Pipeline aufgesetzt wird.

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