Tinggalkan ketik manual. Gunakan OCR Delivery Order untuk ekstrak data DO secara otomatis, kurangi error, dan percepat proses 3-Way Matching.
Aditya Permana
Tim gudang atau finance yang tiap hari harus buka satu per satu Delivery Order untuk mencatat nomor DO, PO, sampai jumlah barang, pasti tahu betapa melelahkannya pekerjaan itu kalau volumenya sudah ratusan dokumen sebulan. OCR Delivery Order hadir untuk mengambil alih bagian itu: teknologi AI ini membaca dokumen DO dan mengubahnya jadi data siap pakai secara otomatis, sekaligus jadi fondasi untuk proses 3-Way Matching sebelum invoice dibayar.
Delivery Order kelihatannya cuma selembar kertas atau file PDF biasa, tapi perannya cukup krusial di rantai pasok. Dokumen inilah yang jadi bukti bahwa barang yang dikirim benar-benar sesuai pesanan. Masalahnya, semakin banyak pengiriman, semakin berat juga beban tim operasional yang harus membuka, membaca, lalu mengetik ulang isinya ke sistem.
Nah, di titik inilah OCR Delivery Order mulai masuk akal untuk dipakai. Dengan bantuan AI atau yang sering disebut Intelligent Document Processing (IDP), data dari dokumen DO bisa langsung "dibaca" mesin dan diteruskan ke sistem bisnis, termasuk untuk kebutuhan validasi dan pencocokan dokumen lewat 3-Way Matching.
Singkatnya, OCR Delivery Order adalah teknologi Optical Character Recognition yang dipakai khusus untuk membaca dan mengambil informasi dari dokumen Delivery Order tanpa perlu diketik manual. Dokumennya sendiri bisa datang dalam berbagai bentuk, entah PDF hasil export sistem, hasil scan yang agak buram, foto dari HP, atau file digital biasa. Yang biasanya diambil dari dokumen ini antara lain:
Tantangannya, OCR yang biasa-biasa saja sering kesulitan begitu ketemu format dokumen yang berbeda-beda dari tiap vendor. Di sinilah IDP berbasis AI unggul, karena ia tidak sekadar "membaca huruf", tapi juga memahami struktur dokumennya, tahu mana tabel, mana header, tanpa perusahaan harus repot bikin template khusus untuk tiap format.
Delivery Order menyentuh hampir seluruh alur operasional, dari gudang, distribusi, sampai pembayaran ke vendor. Kalau prosesnya masih manual, masalahnya bukan cuma soal lambat, tapi juga soal risiko yang menumpuk seiring bertambahnya volume transaksi.
Ilustrasi konseptual: jumlah tahapan yang harus dilalui tim saat prosesnya masih manual dibandingkan setelah dibantu OCR Delivery Order.
Prosesnya sebenarnya tidak rumit kalau dipecah tahap demi tahap. Kurang lebih alurnya seperti ini:
Lima tahap ini berjalan otomatis, dari dokumen masuk sampai data siap dipakai sistem bisnis.
| Tahap | Yang Terjadi |
|---|---|
| 1. Capture | Dokumen DO masuk lewat email, upload manual, folder khusus, atau API, entah dalam format PDF, JPG, PNG, atau hasil scan. |
| 2. Classification | Sistem AI mengenali dulu jenis dokumennya, apakah ini memang Delivery Order, atau ternyata PO, invoice, atau receipt. |
| 3. Data Extraction | Field-field penting mulai diambil: nomor DO, tanggal, nomor PO, nama customer, sampai tabel barang di dalamnya. |
| 4. Validation | Data yang sudah diambil dicek berdasarkan aturan bisnis yang berlaku. Kalau ada yang janggal atau tidak lengkap, dokumen itu dilempar ke tim untuk direview manual. |
| 5. Export | Setelah lolos validasi, data terstruktur ini dikirim ke ERP, database, atau sistem lain lewat integrasi API. |
Salah satu manfaat paling terasa dari OCR Delivery Order justru muncul saat dipakai untuk proses 3-Way Matching, yaitu mencocokkan tiga dokumen sekaligus: Purchase Order, Delivery Order (atau Goods Receipt), dan Invoice. Tujuannya sederhana, memastikan barang yang dipesan, yang benar-benar diterima, dan yang ditagihkan itu jumlahnya sama sebelum uang keluar untuk pembayaran.
Anggap saja PO memesan 100 unit laptop, DO mencatat 100 unit sudah diterima, dan invoice menagihkan 100 unit dengan total yang sesuai. Kalau ketiganya cocok, transaksi bisa langsung lanjut ke tahap berikutnya. Tapi kalau ternyata PO memesan 100 unit sementara DO cuma menunjukkan 90 unit yang datang, sistem akan menandainya sebagai exception supaya tim finance atau procurement bisa mengeceknya lebih dulu.
Kalau dikerjakan manual, tim harus membuka satu per satu dokumen ini dan membandingkannya sendiri, yang tentu makan waktu dan rawan terlewat. Dengan OCR atau IDP, data dari ketiga dokumen sudah diekstrak lebih dulu sehingga tinggal dibandingkan secara sistematis. Jadi OCR di sini bukan cuma alat "baca dokumen", tapi sudah jadi bagian dari mesin otomatisasi bisnisnya.
Kalau ada selisih di salah satu dokumen, sistem akan menandainya sebagai exception, bukan langsung meloloskannya ke pembayaran.
Sebagai gambaran, Nanonets memakai pendekatan IDP berbasis AI untuk mengklasifikasi, mengekstrak, memvalidasi, sampai mengirim data dari berbagai dokumen bisnis, termasuk Delivery Order, PO, invoice, packing list, hingga bill of lading. Platform ini juga bisa membaca tabel dan line item, lalu terhubung ke sistem lain lewat REST API dan webhook, sehingga bisa jadi "lapisan pembaca dokumen" sebelum data itu diteruskan ke workflow atau RPA sesuai kebutuhan perusahaan.
Tidak semua perusahaan butuh OCR Delivery Order sekarang juga. Tapi kalau kondisi di bawah ini terasa familiar, mungkin sudah saatnya dipikirkan serius:
Kalau sebagian besar poin di atas terasa relate dengan kondisi perusahaan Anda, otomatisasi dokumen layak masuk daftar prioritas dalam agenda digital transformation.
OCR Delivery Order sebenarnya bukan sekadar "mengubah teks jadi data digital". Dengan kemajuan AI dan Intelligent Document Processing, perusahaan bisa mengekstrak informasi dari dokumen DO, memahami struktur di dalamnya, memvalidasi datanya, lalu menyambungkannya ke proses bisnis yang lebih besar, salah satunya 3-Way Matching antara Purchase Order, Delivery Order, dan Invoice sebelum pembayaran benar-benar diproses.
Untuk perusahaan dengan volume dokumen yang sudah cukup tinggi, kombinasi AI OCR, IDP, dan automation bisa jadi cara yang realistis untuk mengurangi beban kerja manual sekaligus membangun alur dokumen yang lebih cepat dan rapi. UTI membantu perusahaan mengimplementasikan solusi digital dan otomatisasi dokumen sesuai kebutuhan bisnisnya masing-masing, termasuk pemanfaatan Nanonets untuk Intelligent Document Processing.
Mau mulai mengotomatisasi data Delivery Order di perusahaan Anda?
OCR Delivery Order adalah teknologi berbasis AI yang bisa membaca dan mengambil informasi dari dokumen Delivery Order, seperti nomor DO, nomor PO, data customer, sampai detail barang, lalu mengubahnya jadi data terstruktur secara otomatis.
OCR konvensional pada dasarnya cuma mengenali karakter dari gambar atau dokumen. Sementara AI OCR, atau yang sering disebut Intelligent Document Processing (IDP), bisa memahami jenis dokumennya, struktur tabelnya, bahkan hubungan antar datanya, jadi hasilnya lebih akurat dan kontekstual.
Data dari Purchase Order, Delivery Order, dan Invoice bisa diekstrak otomatis lebih dulu, baru kemudian dibandingkan satu sama lain. Kalau ada perbedaan, misalnya jumlah barang tidak sesuai, sistem akan menandainya sebagai exception supaya diperiksa tim terkait sebelum pembayaran dilanjutkan.
Umumnya bisa membaca PDF, hasil scan, foto atau gambar (JPG/PNG), sampai dokumen digital biasa, termasuk yang strukturnya berbeda-beda antar vendor.
Bisa. Data yang sudah diekstrak dan divalidasi dapat diteruskan ke ERP, database, atau aplikasi bisnis lain lewat integrasi API, jadi tinggal disambungkan ke workflow yang sudah ada.
Kalau volume DO sudah cukup tinggi, format dokumen dari vendor bermacam-macam, proses input masih manual, atau perusahaan butuh data otomatis untuk ERP dan 3-Way Matching di accounts payable, itu tanda-tanda sudah waktunya dipertimbangkan.
Aditya adalah Digital Marketing di PT United Teknologi Integrasi (UTI) dengan pengalaman lebih dari 2 tahun di industri B2B teknologi. Fokus pada strategi konten, SEO, dan digital marketing, menulis seputar tren teknologi, bisnis, dan transformasi digital untuk membantu pembaca memahami topik yang relevan dengan kebutuhan perusahaan mereka.
Achmad Faris•15 Okt 2026
Aditya Permana•14 Okt 2026
Technology
Bergabunglah dengan ratusan klien enterprise yang telah mempercepat pertumbuhan bisnis mereka melalui infrastruktur TI yang tangguh dan solusi otomatisasi cerdas dari UTI.
Aditya Permana•14 Okt 2026
