送货单转Excel
发货信息批量录入，无需模板
人工逐张录入送货单，每张平均3分钟——用简录AI，输入你需要的列名，每张5-10秒自动提取，效率提升18倍。
文件不用于模型训练 · TLS 1.3 传输加密
从送货单中能提取什么
输入你需要的列名，AI按语义在每张送货单上定位对应字段——不依赖固定位置，不同供应商的格式差异无需单独配置模板。
以上字段仅为示例。你可以输入任意自定义列名，AI会自动识别并按列名语义提取对应数据。
为什么送货单的自动化录入一直很棘手
送货单的格式没有行业标准。每一家供应商的版式都不同——字段摆放随心所欲，货物清单长短不一，还有手写签名和备注。传统OCR依赖固定模板，换一家供应商就失效。以下是问题所在，以及列名提取的解法。
传统方式的困境
每家供应商的送货单版式都不一样。有的把送货单号放在左上角，有的放在右下角；有的用"送货单"作标题，有的写"发货单"或"出库单"；有的包含采购订单号，有的只有自己的内部编号。为每家供应商单独配置模板，维护成本比人工录入还高。
货物清单行数不固定，传统OCR对不齐列。一张送货单可能只有3行货物，也可能有30行。表格式的货物清单往往没有明显边框，不同行之间列对齐方式各不相同。传统OCR按行扫描，遇到跨行描述就断掉，多输或少输列。
签收信息是人工判断的最后一道坎。送货单底部的签收人、签收日期往往是手写的。传统OCR对手写字准确率仅60-70%，而这一行的正确与否直接关系到后续对账和结算——一字之差，纠纷难解。
列名提取的解法
按语义定位，不依赖版式位置。"送货单号"被AI理解为一个概念——无论它出现在页面的哪个角落，无论标签写的是"送货单号""发货编号"还是"DN No."，视觉模型都能识别并提取对应值。一套列名定义，适用所有供应商。
视觉模型理解表格，输出行行对齐。AI不是逐字扫描，而是像人一样"看"表格结构——识别行与列的对应关系，处理合并单元格和跨行描述。每行货物作为Excel中的一条记录输出，同时每条记录自动附带单据级信息（送货单号、日期、供应商）。一张有5种货物的送货单，输出结果是5行完整数据。
手写签名与备注一同识别。视觉大模型不仅识别印刷文字，对手写内容同样具有语义理解能力。送货单底部的签收人姓名、签收日期、手写备注——只要字迹较为工整，AI就能提取。每页处理仅需5-10秒（人工录入每张平均3分钟），效率提升18倍以上。
仓库收货场景：从纸质送货单到库存台账
如果你需要处理日常进仓的送货单，以下是典型的操作闭环。
上传送货单
供应商随货送来的送货单——可能是打印的A4纸、手机拍的图片、PDF扫描件，格式各不相同。支持PDF、JPG、PNG混合上传，一次可以拖入当天收到的所有送货单，无需预处理或校角度。
定义一次列名
输入你需要的字段：送货单号、采购订单号、送货日期、供应商、货物名称、规格、数量、单位、金额、签收人。这组列名应用于批次内所有文件，AI自动识别每张送货单对应字段的值，不论格式差异。你也可以指定推断列——比如"仓库分区（选项：A/B/C区）"，AI根据货物类型自动归类。
导出合并Excel
每张送货单的每一行货物作为一条记录输出——列名与你定义的一致，没有多余列。导出的Excel可以直接作为入库台账使用：按供应商筛选、按时间范围查询、按货物名称汇总，VLOOKUP关联采购订单表核对差异。某行缺失的字段留空而非填入错误值，方便人工补录。
哪些送货单效果好，哪些要谨慎
送货单的质量参差不齐——从激光打印的标准表单到手写的复写纸。了解准确率的边界，合理分配人工复核精力。
效果最佳的情况
打印清晰的送货单。使用针式打印机或激光打印的标准送货单，字段标签明确（"送货单号""品名""数量"等）。印刷文字准确率可达99%，金额和编码读取尤其可靠。
有明确表头的货物清单。货物明细以表格形式排列，每一列有清晰的表头（名称、规格、数量、单位、单价、金额）。AI视觉模型理解表格行列对应关系，即使表格没有边框线，也能正确区分不同列的数据。
批量处理多家供应商的送货单。不同供应商格式各异，但你需要提取的字段一致——一组列名，一次上传，输出合并表格。无需为每家供应商创建和维护独立的提取模板。
需要谨慎的情况
复写纸或多联单的最后一联。复写纸送货单通常有三联：供应商留底、客户收货、财务结算。传递到财务手中的往往是字迹已变淡的第三或第四联——压感不清晰，部分字段几乎看不清。这类单据准确率会下降，建议使用第一联或拍照清晰的版本。
潦草的手写签收和备注。送货单底部的签收栏往往是现场手写——快递员签的"李"、仓管员写的"已收，缺一箱"。工整楷书提取可靠，但龙飞凤舞的签字或铅笔轻划的备注准确率会明显降低，建议对签收信息做人工核对。
无表头的自由格式货物清单。如果货物信息不以表格呈现——比如用一段文字描述"本次送货含50箱A产品、30箱B产品、20箱C产品"——AI提取完整性的稳定性不如结构清晰的表格式清单。有明确行列表头的送货单效果最好。
常见问题
能同时提取送货单号和采购订单号(PO)吗？两张单子怎么关联？
可以同时提取。在列名中分别输入"送货单号"和"采购订单号"，AI会从每张送货单上同时找到这两个编号并输出到同一行。在导出的Excel中，你可以用采购订单号作为关联键，与ERP中的PO数据表做VLOOKUP匹配，自动核对送货数量与订货数量是否一致。这是仓库入库核对的最高频场景。
不同供应商送货单格式完全不一样，需要逐个配置模板吗？
不需要。这是简录AI与传统OCR模板工具的核心区别。传统工具需要你为每家供应商画出识别框——"送货单号在(100,200)位置"——换一家供应商就失效。简录AI按字段语义理解文档内容：输入"供应商"作为列名，AI会理解"供应商"的含义，无论它在页面上写的是"供应商""供货单位""发货方"还是"From"，都能定位对应值。一套列名适用于所有供应商。
送货单上的货物清单有多行明细，每行都能正确提取并保持对应关系吗？
可以。视觉模型理解表格结构——即使表格没有明显边框线，也能通过列对齐关系和上下文判断每一行各列的值。一张包含5种货物的送货单，提取结果是5行数据，每行都完整附带对应的货物名称、规格、数量、单位、金额，同时每条记录自动关联单据级字段（送货单号、日期、供应商）。不会出现"第一行的数量对应到第二行的品名"这种错位。
手写的签收人姓名和签收日期能识别吗？
能识别，但准确率取决于字迹工整程度。视觉大模型对手写内容具有语义理解能力——规整楷书或行楷签名的提取准确率较高，但龙飞凤舞的连笔签名、过淡的铅笔备注或叠加在印刷文字上的涂改，准确率会显著下降。签收信息涉及后续对账和结算的法律依据，建议对这部分字段做人工抽查核验，避免因识别误差产生纠纷。
一天几十张送货单，能一次批量处理合并成一张Excel表吗？
可以。批量上传当天收到的所有送货单——不同供应商、不同格式、PDF和JPG混合都可以——定义一组列名，AI对所有文件统一处理。每张送货单的提取时间约5-10秒，每页货物清单行输出为Excel中的对应行数。最终导出为一个合并的XLSX或CSV文件，列名与你定义的完全一致，可直接作为当天的入库汇总表使用。与人工逐张录入相比，效率提升18倍以上（人工每张约3分钟）。