案例 12｜工厂单据拍照 OCR：从手写录入变成飞书自动流转

输入“/”快速插入内容

案例 12｜工厂单据拍照 OCR：从手写录入变成飞书自动流转

用户8682

用户7298

用户7262

5月30日修改

工厂单据拍照 OCR：从手写录入变成飞书自动流转

📌

一句话：很多工厂还在靠人手写、人工录入、人工传递单据，错误率高，信息也容易丢。我们把现场单据变成“拍照即流转”的 OCR 自动化系统：员工只负责按标准姿势拍照，后面识别、分类、审批、入表和数据库匹配都自动完成。​

最关键的变化：不再依赖终端员工手写和录入能力，把人的不确定性压到最低，让 AI 负责识别、结构化和流程流转。​

案例类型：工厂 OCR / 飞书审批流转 / 单据结构化 / 生产入库数据自动化​

企业类型

一家制造业工厂或工贸企业，现场每天都会产生入库单、领料单、送货单、质检单、生产记录、签收单等纸质或手写单据。​

这些信息本来都很重要，但如果靠人手写、拍照发群、人工再录入表格，中间任何一步都可能出错。​

原始业务流程

1.
现场员工手写单据，记录型号、数量、批次、供应商、日期和备注。​

2.
单据通过拍照、微信、纸张或口头方式传给下一环节。​

3.
文员或仓库人员再人工录入 Excel、库存表或系统。​

4.
主管需要签字确认时，还要人工转发或线下递交。​

5.
后续要查数据时，经常发现字迹看不清、字段缺失、数量录错或单据找不到。​

最痛的人工环节

💡

工厂单据最怕“信息在传递过程中被损耗”。

手写会错，录入会错，转发会漏，主管签字会慢。真正的问题不是某个人不认真，而是整条链路太依赖人的书写、记忆、转交和二次录入。​

做了哪几个自动化节点

1.
标准拍照入口：员工只需要按标准姿势拍照上传单据，不需要再手动录入一堆字段。​

2.
OCR 自动识别：系统识别单据里的型号、规格、数量、批次、供应商、日期、单号、备注等关键信息。​

3.
字段结构化：AI 把识别结果分门别类，自动拆成表格字段，而不是只保留一张图片。​

4.
飞书自动流转：拍照后信息自动进入飞书，按规则流转给主管签字、仓库复核或财务确认。​

5.
主管在线签字：下一步负责人可以在飞书里查看原图、识别字段和异常提示，再完成确认。​

6.
表格自动归档：确认后的数据自动写入飞书表格或多维表格，形成可检索、可统计、可追踪的数据。​

7.
关联数据库匹配：接入物料库、供应商库、订单库或库存库后，系统可以自动匹配相关维度数据。​

8.
异常自动标记：识别不清、字段缺失、数量异常、型号不匹配时，系统自动标记给人工复核。​

从一张照片到一条数据

环节

员工做什么

系统做什么

现场采集

按标准姿势拍照

接收图片并保存原始凭证

信息识别

不再手动录入

OCR 识别文字、数字、型号和表格内容

字段归类

不再手动拆字段

AI 把信息拆成单号、物料、数量、批次等字段

流程审批

等待主管确认

自动流转到飞书审批或负责人签字节点

数据归档

不再重复填表

自动写入飞书表格，并关联数据库校验

异常处理

只处理被标记的问题

把识别不清、数量异常、型号不匹配的记录挑出来

前后对比数据

业务环节

自动化前

自动化后

现场记录

手写单据，字迹和格式不稳定

员工按标准拍照，保留原始凭证

数据录入

人工二次录入，容易录错漏录

OCR 自动识别并结构化字段

信息传递

靠微信、纸张、口头或截图传递

自动进入飞书流转，下一步负责人直接处理

主管确认

线下签字或人工转发确认

飞书在线签字，查看原图和识别结果

表格归档

人工整理 Excel，数据滞后

确认后自动写入飞书表格或多维表格

维度匹配

人工对照物料库、供应商库和订单

系统自动关联数据库匹配相关维度

异常发现

盘点或对账时才发现问题

录入当下自动标记异常，人工只复核少数问题

客户最认可的变化

•
员工动作极简：现场员工只需要按标准拍照，不再要求每个人都准确手写和录入。​

案例 12｜工厂单据拍照 OCR：从手写录入变成飞书自动流转​

案例 12｜工厂单据拍照 OCR：从手写录入变成飞书自动流转