Intelligente Dokumentenverarbeitung mit Python und KI

Von Word-, PDF-, Scan- und Bilddateien zu strukturierten Daten für Qualitäts- und Dokumentationsprozesse.

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

Teilnahme anfragen

Für wen ist der Workshop geeignet?

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

  • Auftragsabwicklung
  • Prüfmittelmanagement
  • technische Dokumentation
  • Qualitätsmanagement
  • Laborabläufe

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

Inhalte des Workshops

1. Tag: Grundlagen der automatisierten Dokumentenverarbeitung

Dokumenttypen und Herausforderungen

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

Python-Werkzeuge für die Dokumentenanalyse

Überblick über geeignete Bibliotheken und Werkzeuge:

  • PyMuPDF
  • pdfplumber
  • pandas
  • OpenCV
  • OCR-Werkzeuge
  • Schnittstellen zu KI-Modellen

Text- und Strukturextraktion aus PDF-Dokumenten

  • Textextraktion aus nativen PDFs
  • Layoutorientierte Analyse
  • Positionsbasierte Extraktion
  • Tabellen erkennen und verarbeiten
  • Umgang mit mehrseitigen Dokumenten

Praxisübung:
Automatisierte Extraktion aus typischen technischen PDF-Dokumenten

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

Praxisübung:
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

Architektur und Integration

  • Python-Skripte
  • Batch-Verarbeitung
  • API-Anbindung
  • Datenbanken
  • ERP-/QM-Anbindung

Praxisdiskussion:
Übertragung auf eigene Anwendungsfälle der Teilnehmenden