يحلل معرفات الحاويات وأطراف الإخطار ورموز HS من Maersk وMSC وCMA CGM. ادفع مباشرة إلى CargoWise أو Flexport.
// Extracted BOL Data
{
"bl_number": "MSCU9872341-001",
"container_id": "MSCU9872341" ✓ 99.8%
"container_valid": true,
"type": "40HC",
"weight_kg": 28459,
"shipper": "ACME Manufacturing Co.",
"consignee": "Global Imports Inc.",
"port_load": "CNSHA",
"port_discharge": "USLGB"
}bl_number,container_id,type,weight_kg,shipper,consignee
MSCU9872341-001,MSCU9872341,40HC,28459,"ACME Manufacturing","Global Imports"POST /api/v1/shipments
Authorization: Bearer ••••••••
{
"system": "cargowise",
"payload": { ... }
}
→ 201 Createdيكتشف تلقائياً قوائم البضائع والأوزان وأرقام الأختام.
نتحقق من كل معرف حاوية وفقاً لمعايير ISO لمنع الأخطاء.
تدفع Webhooks البيانات مباشرة إلى نظام التشغيل الخاص بك.
خط معالجة البيانات
يقبل الملفات الخام عبر API أو البريد الإلكتروني أو رفع SFTP.
يحول البكسلات غير المهيكلة إلى مخططات JSON منظمة.
يسلم بيانات نظيفة مباشرة إلى نظام التشغيل الخاص بك.
كتالوج_المخططات
مقاييس الأداء المقارنة عبر أساليب معالجة المستندات.
| المقياس | الإدخال اليدوي | OCR التقليدي / المناطقي | PDF2TEXT Neural |
|---|---|---|---|
| ملاحظات مكتوبة بخط اليد |
0%
|
فشل
|
96%
|
| تباين التخطيط |
تكلفة عالية
|
ينكسر
|
مستقل عن التخطيط
|
| وقت الإعداد |
0h
|
40h لكل قالب
|
بدون تدريب مسبق
|
| سرعة المعالجة |
5 min/doc
|
2 min/doc
|
<0.8s/doc
|
| دعم متعدد اللغات |
يعتمد على الموظفين
|
محدود
|
40+ لغات
|
| معدل الخطأ |
2-5%
|
8-15%
|
<0.5%
|
المقاييس المعيارية مقاسة على مجموعة بيانات BOL موحدة (n=10,000). تم اختبار OCR التقليدي مع ABBYY FlexiCapture. النموذج العصبي: pdf2text-v3-logistics.
Webhooks وإعادة المحاولات وتحديد المعدل مُعالجة جاهزة. حزم SDK متوفرة لـ Python وNode وGo.
# 1. Install the SDK
npm install @pdf2text/sdk
# 2. Extract a document
const pdf2text = require('@pdf2text/sdk');
const data = await pdf2text.extract({
file: './bol_maersk.pdf',
mode: 'ocr_dense'
});
console.log(data.container_id); // "MSCU9872341"# Extract document via REST API
curl -X POST https://pdf2text.ai/api/v1/documents/upload/ \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F "file=@./bol_maersk.pdf" \
-F "mode=ocr_dense"
# Response
{
"container_id": "MSCU9872341",
"confidence": 0.998
}# 1. Install the SDK
pip install pdf2text-sdk
# 2. Extract a document
from pdf2text import Client
client = Client(api_key="your_api_key")
data = client.extract(
file="./bol_maersk.pdf",
mode="ocr_dense"
)
print(data.container_id) # "MSCU9872341"قدّر خفض التكلفة بناءً على حجم معالجة المستندات لديك.
استناداً إلى متوسط زمن الاستخراج 1.2 ثانية مقابل متوسط البشر 300 ثانية. التقدير يستخدم تسعير الخطة الاحترافية (~$0.15/مستند).
ارفع PDF فوضوي أو صورة أو مسح ضوئي. لا يلزم مفتاح API.
أسقط بوليصة الشحن PDF هنا
أو انقر للاستعراض
| Container ID | MSCU9872341 ✓ |
| Type | 40HC |
| Weight | 28,459 KG |
| Shipper | ACME Manufacturing Co. |
تفاصيل تقنية لمراجعة الأمان وتخطيط التكامل.
لا. سياسة عدم الاحتفاظ. تُعالج المستندات في الذاكرة وتُمسح فوراً بعد تسليم webhook. تشفير AES-256 أثناء النقل.
عرض سياسة الأمان →نعم. نشر حاوية Docker للبيئات المعزولة. مخططات Kubernetes helm متوفرة. الحد الأدنى 8GB ذاكرة عشوائية، GPU اختياري.
اتصل بالمبيعات →REST API مع webhooks. حزم SDK لـ Python وNode.js وGo. موصلات جاهزة لـ SAP وOracle وNetSuite. مزامنة ERP عبر Zapier أو API مباشر.
عرض وثائق API →نعم. نموذج عصبي مُدرَّب على أكثر من 2 مليون عينة مكتوبة بخط اليد. دقة 96% على الإنجليزية المتصلة. يدعم التعليقات والأختام والملاحظات الهامشية.
عرض تقرير الدقة →نعم. الضبط الدقيق متاح للتنسيقات الخاصة. قدم أكثر من 50 عينة ونقوم بتدريب نموذج استخراج متخصص خلال 48 ساعة.
طلب نموذج مخصص →اتفاقية مستوى خدمة 99.9% على خطط المؤسسات. تجاوز فشل متعدد المناطق (شرق أمريكا، غرب أوروبا، آسيا والمحيط الهادئ). صفحة حالة فورية مع سجل الحوادث.
عرض صفحة الحالة →