Công nghệ OCR là gì?

OCR (Optical Character Recognition) là công nghệ nhận diện ký tự quang học, cho phép chụp ảnh từ tài liệu in/viết tay sau đó chuyển thành dữ liệu số hóa có thể đọc được bởi máy tính.

Khác với barcode hay QR code, OCR cho phép xử lý các loại văn bản linh hoạt như: hóa đơn, phiếu giao hàng, nhãn thùng hàng, số seri, nhãn lô.

Trong phiên bản nâng cao, AI được tích hợp vào OCR để tạo nên "AI-powered OCR", cho phép xử lý thông minh hơn qua nhận dạng ngữ cảnh, học sâu (deep learning), phân loại tài liệu, và hiệu chỉnh lỗi nhận diện – đặc biệt trong môi trường kho hàng phức tạp, ánh sáng yếu hoặc dữ liệu không chuẩn hóa.

Lợi ích của OCR trong quản lý kho thông minh

Độ chính xác của dữ liệu được cải thiện

Nhập dữ liệu thủ công thường có tỷ lệ lỗi là 1-3%. Việc triển khai OCR đạt được độ chính xác hơn 90% trong việc trích xuất và tạo thông số kỹ thuật, về cơ bản là loại bỏ được những sai lầm tốn kém.c. Tự động tích hợp dữ liệu 

Rút ngắn thời gian xử lý

OCR giúp giảm 50–70% thời gian thao tác thủ công trong các bước nhận hàng, kiểm kho, dán nhãn, xử lý vận đơn, nhất là trong thời gian cao điểm.

Cập nhật hàng tồn kho theo thời gian thực

Với chức năng quét OCR, thông tin sản phẩm sẽ được đưa vào hệ thống của bạn ngay lập tức, đảm bảo số lượng hàng tồn kho và thông số kỹ thuật sản phẩm của bạn luôn được cập nhật.

 Hỗ trợ hoạt động đa kênh và mở rộng

AI-OCR có thể đọc nhiều định dạng tài liệu (PDF, ảnh scan, hóa đơn giấy), phù hợp cho doanh nghiệp vận hành nhiều kho, nhiều định dạng.

Các ứng dụng của OCR trong quản lý kho rất đa dạng và mang lại giá trị rõ rệt trong việc tự động hóa – giảm sai sót – nâng cao hiệu suất. Dưới đây là những ứng dụng phổ biến và thực tiễn nhất:

Ứng dụng AI & OCR trong Quản lý Kho

AI và OCR không chỉ thay thế thao tác thủ công mà còn mở ra nhiều ứng dụng đột phá trong quản lý kho hiện đại. Dưới đây là 8 ứng dụng thực tiễn nhất – từ nhận diện nhãn hàng, xử lý hóa đơn đến kiểm kê, truy xuất và tích hợp ERP – giúp doanh nghiệp tăng tốc, giảm lỗi và sẵn sàng cho vận hành thông minh.

#1. Tự động hóa nhập liệu tài liệu kho

• Trích xuất thông tin từ hóa đơn, phiếu giao hàng, phiếu xuất/nhập kho, nhãn thùng, chứng từ vận chuyển.
• OCR giúp loại bỏ thao tác gõ tay dữ liệu và đồng bộ trực tiếp vào ERP/WMS.

#2. Đọc mã lô, số serial, mã sản phẩm trên nhãn

• Nhận diện trực tiếp từ hình ảnh nhãn dán (in mờ, mờ nét, nghiêng) mà barcode scanner thường không quét được.
• Hữu ích trong kiểm tra chất lượng, truy xuất nguồn gốc, hoặc theo dõi vòng đời sản phẩm.

#3. Tối ưu hóa quy trình kiểm kê kho

• Kết hợp với camera/máy ảnh để OCR đọc nhanh thông tin từ bảng kê, nhãn kệ, phiếu kiểm hàng.
• Giảm thời gian kiểm kê thủ công, tăng độ chính xác trong đối chiếu tồn kho thực tế.

#4. Tự động cập nhật dữ liệu vào hệ thống ERP/WMS

• OCR kết hợp với RPA hoặc API cho phép ghi nhận thông tin trực tiếp vào hệ thống, không cần trung gian con người.
• Phù hợp với quy trình nhận hàng, chuyển kho, kiểm đếm, kiểm duyệt chứng từ...

#5. Hỗ trợ xử lý tài liệu đa ngôn ngữ

• OCR có thể nhận diện tiếng Việt, tiếng Anh, Trung, Nhật... rất hữu ích trong các kho có nguồn hàng nhập khẩu quốc tế.
• Kết hợp AI để dịch hoặc chuẩn hóa nội dung vào hệ thống nội địa.

#6. Tăng tốc độ xử lý đơn hàng & inbound logistics

• Khi nhận hàng, hệ thống OCR có thể nhanh chóng quét thông tin từ bao bì, nhãn, phiếu gửi hàng và đối chiếu với đơn mua.

#7. Phục vụ truy xuất nguồn gốc và quản lý chất lượng

• OCR giúp ghi nhận chính xác thông tin về mã lô, ngày sản xuất, hạn sử dụng để dễ dàng kiểm tra khi cần điều tra lỗi, thu hồi sản phẩm.

#8. Tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng (QC)

• Đọc nhãn, tem, thông số kỹ thuật từ sản phẩm để so sánh với dữ liệu tiêu chuẩn.

Khám phá ngay: Công nghệ nào cho Quản lý Kho thông minh? Mã vạch, QR code hay RFID – So sánh chi tiết các công nghệ.

Case Study ứng dụng AI & OCR giúp tăng tốc độ xử lý đơn hàng

Case Study 1 từ Tập đoàn bán lẻ Nhật Bản

Bối cảnh doanh nghiệp

Là một trong những chuỗi bán lẻ lớn nhất tại Nhật Bản và Đông Nam Á, vận hành hệ thống siêu thị, trung tâm thương mại với hàng trăm nhà cung cấp và hàng ngàn đơn hàng nhập kho mỗi ngày. Trước khi triển khai AI & OCR, bộ phận kho gặp các vấn đề:

• Mất nhiều thời gian để kiểm tra thủ công các phiếu gửi hàng (bill of lading), nhãn kiện, hóa đơn.
• Sai sót trong việc đối chiếu đơn đặt hàng (PO) với hàng hóa thực tế do lỗi người nhập liệu.
• Dễ bị trễ tiến độ xử lý đơn hàng trong giờ cao điểm.

Giải pháp triển khai

1. Xây dựng pipeline AI-OCR

Doanh nghiệp hợp tác với đơn vị cung cấp giải pháp AI để xây dựng một pipeline OCR thông minh, bao gồm:

• OCR Layer: Sử dụng mô hình AI nhận diện ký tự từ các tài liệu in sẵn như nhãn kiện, hóa đơn, phiếu gửi hàng.
• AI Pre-processing: Chuẩn hóa ảnh chụp từ nhân viên kho (xử lý nghiêng, làm nét, loại bỏ nhiễu).
• Entity Matching: Hệ thống sử dụng AI để đối chiếu thông tin quét được (mã PO, số lô, mã sản phẩm) với dữ liệu đã đặt hàng trong hệ thống ERP.
• Tự động hóa quy trình nhập kho: Khi dữ liệu khớp, đơn hàng được đánh dấu “đã nhận” và tự động cập nhật số lượng tồn kho.

2. Tích hợp với hệ thống hiện có

Hệ thống AI-OCR được tích hợp trực tiếp vào ứng dụng di động của nhân viên kho. Nhân viên chỉ cần:

• Mở app → Chụp ảnh nhãn hàng/phiếu → Gửi lên hệ thống.
• Hệ thống tự phân tích, hiển thị thông tin để xác nhận.
• Một lần nhấn xác nhận là hoàn tất đối chiếu và nhập kho.

3. Kết quả và hiệu quả đạt được

Case Study 2: Ứng dụng AI-OCR tại Kho linh kiện điện tử -SmartBzi triển khai

Bối cảnh doanh nghiệp

• Ngành: Nhập khẩu & phân phối linh kiện điện tử: Máy tính, Camera, thiết bị Mạng…
• Vị trí kho tổng: Hà Nội, Hồ Chí Minh, Đà Nẵng
• Vấn đề: Mỗi ngày tiếp nhận từ 300–500 kiện hàng từ nhiều nhà cung cấp quốc tế (Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc).
• Đặc thù: Hàng đến kèm phiếu giao hàng đa ngôn ngữ (packing slip), nhãn không chuẩn hóa, thường bị rách/mờ.

Giải pháp triển khai

1. Khảo sát & đánh giá hiện trạng

Nhận diện 3 loại tài liệu cần OCR:

• Phiếu giao hàng (PDF, in giấy A5)
• Nhãn dán trên thùng (mã hàng, số kiện)
• Phiếu xuất kho từ nhà cung cấp

Tỷ lệ sai sót trong khâu nhập dữ liệu vào ERP ~4.2%

Thời gian nhập & đối chiếu 1 đơn hàng: 6–10 phút

2. Triển khai OCR kết hợp AI

Công nghệ sử dụng:

• Google Cloud Vision OCR (đọc ký tự đa ngôn ngữ)
• AI xử lý ảnh + Regular Expressions để bóc tách dữ liệu
• SmartBiz Middleware kết nối ERP qua API

Quy trình tự động hóa:

1. Nhân viên chụp ảnh nhãn hàng/thùng/Phiếu giao hàng → OCR tự động nhận diện
2. Hệ thống trích xuất: mã hàng, PO number, quantity
3. So khớp với đơn mua trong SmartBiz
4. Nếu đúng → chuyển sang xác nhận nhập kho
5. Nếu sai → tạo cảnh báo lệch dữ liệu 

Các bước thực hiện OCR đơn giản giúp rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng

3. Hiệu quả sau 3 tháng áp dụng

Tìm hiểu ngay: TOP 5 chỉ số Đo lường Năng suất kho hàng- Bí quyết tối ưu hóa kho hàng từ gã bán lẻ khổng lồ Walmart

Các bước SmartBiz hỗ trợ triển khai OCR & AI như thế nào?

SmartBiz cung cấp giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp triển khai công nghệ OCR và AI một cách hiệu quả, từ khảo sát nhu cầu đến vận hành thực tế. Quy trình triển khai gồm 8 bước chính:

#1. Xác định bài toán và phạm vi cần tự động hóa

Xác định các loại tài liệu hoặc nhãn cần xử lý:

• Hóa đơn (Invoice)
• Phiếu xuất/nhập kho (Delivery Note / GRN)
• Bill of Lading / Vận đơn
• Nhãn thùng, pallet, QR/Barcode

Mục tiêu: giảm thao tác tay, tăng tốc xử lý, cập nhật tự động vào hệ thống ERP/WMS.

#2. Chuẩn bị dữ liệu đầu vào và phân loại mẫu

• Thu thập tài liệu thực tế: ảnh scan, PDF, ảnh chụp nhãn kiện.
• Phân loại định dạng: hóa đơn có bảng? dạng form tự do? có chữ viết tay không?
• Đánh giá độ phức tạp (nhiễu, nghiêng, ánh sáng…) → để quyết định giải pháp AI phù hợp.

#3. Lựa chọn công nghệ và công cụ OCR + AI

OCR Engine:

• Miễn phí: Tesseract (giới hạn), EasyOCR
• Doanh nghiệp: Google Vision, AWS Textract, ABBYY, KlearStack, PaddleOCR

Kết hợp AI/ML để:

• Phân tích cấu trúc tài liệu
• Mapping dữ liệu với hệ thống ERP
• Học từ sai sót và mẫu mới (AI có khả năng học – fine-tuning)

#4. Xây dựng pipeline xử lý AI–OCR

Quy trình thông thường gồm:

Ảnh tài liệu → Xử lý ảnh (tiền xử lý) → OCR → Trích xuất dữ liệu 
→ Mapping với hệ thống ERP → Hiển thị xác nhận / lưu kết quả

• Xử lý ảnh (image pre-processing): làm rõ, xoay thẳng, loại nhiễu.
• OCR layer: trích xuất text, bảng, barcode/QR.
• Post-processing: Kiểm tra định dạng (số hóa đơn, mã PO, ngày…) & Gợi ý sửa lỗi bằng AI (nếu dữ liệu không rõ)
• Mapping và đồng bộ hệ thống ERP/WMS

#5. Thiết kế giao diện người dùng (UI)

App mobile cho nhân viên kho:

• Chụp ảnh chứng từ/nhãn kiện.
• Nhận phản hồi AI-OCR và xác nhận dữ liệu.

Dashboard web:

• Quản lý tiến trình OCR.
• Xử lý các trường hợp lỗi/sai.
• Theo dõi KPIs (tốc độ, sai sót, tỷ lệ thành công).

#6. Tích hợp với hệ thống hiện có

Kết nối dữ liệu OCR vào:

• ERP (SAP, Odoo, Oracle…)
• WMS (Warehouse Management System)
• TMS (Transportation Management System) nếu có quản lý vận chuyển.

Đồng bộ dữ liệu nhập – xuất – tồn theo thời gian thực.

#7. Đào tạo người dùng & kiểm thử (UAT)

• Hướng dẫn nhân viên thao tác (nhất là chụp ảnh, xác nhận OCR).
• Chạy thử nghiệm trên tài liệu thật.
• Ghi nhận sai lệch, tinh chỉnh mô hình AI hoặc quy tắc kiểm tra.

#8. Đánh giá, theo dõi và mở rộng

Theo dõi các chỉ số chính (KPIs):

• Tỷ lệ thành công OCR
• Thời gian xử lý trung bình
• Tỷ lệ lỗi nhập liệu

Mở rộng sang:

• Loại tài liệu khác (hóa đơn thuế, phiếu QC, đơn đặt hàng)
• Tự động hóa quy trình phê duyệt (workflow)
• Phân tích dữ liệu → dự báo tồn kho

Lời Kết

Case study trên là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng của AI và OCR trong việc tự động hóa quy trình kho – không chỉ rút ngắn đến 70% thời gian xử lý, mà còn nâng cao độ chính xác và hiệu suất vận hành tổng thể.

• Trong bối cảnh doanh nghiệp cần tối ưu nguồn lực, tăng tốc xử lý và giảm phụ thuộc vào thao tác thủ công, việc ứng dụng AI-OCR không còn là lựa chọn mang tính thử nghiệm, mà là giải pháp chiến lược cho quản lý kho hiện đại.
• Nếu bạn đang tìm kiếm một hướng đi bền vững và hiệu quả để số hóa vận hành kho, đây là lúc thích hợp để bắt đầu hành trình chuyển đổi với công nghệ AI và OCR.

Liên hệ với SmartBiz để nhận tư vấn và demo miễn phí giải pháp phù hợp với mô hình kho của bạn.