Automatisierung der Auftragserfassung für Rohstofflieferanten mit KI
Warum die Automatisierung der Auftragserfassung für jeden Lieferanten wichtig ist
Rohstofflieferanten erhalten Kundenanfragen häufig per E-Mail, als PDF-Dateien und in Tabellenkalkulationen. Diese Kanäle bleiben verbreitet, weil Käufer vertraute Werkzeuge nutzen, während kleinere Kunden möglicherweise keinen Zugang zu EDI oder Beschaffungsportalen haben. Vertraut bedeutet jedoch nicht effizient. Teams müssen weiterhin jede Nachricht lesen, jede Position prüfen und die Details in ein ERP-System eingeben.
Die Automatisierung der Auftragserfassung nutzt Software, um diese Aufgaben mit weniger menschlichem Aufwand vom Posteingang in das Geschäftssystem zu übertragen. Dadurch können sich Mitarbeitende stärker auf ungewöhnliche Anfragen und die Kundenbetreuung konzentrieren. Die Technologie kann eine Bestellung per E-Mail lesen, ihre Bedeutung erkennen und einen korrekten Kundenauftrag zur Prüfung oder Verarbeitung vorbereiten.
Die manuelle Auftragserfassung verursacht mehrere Probleme. Erstens kann ein Mitarbeiter den falschen Produktcode oder die falsche Menge eingeben. Außerdem kann ein Lieferdatum in einem Anhang verborgen bleiben. Ein ausgelastetes Team kann zudem die Bestätigung verzögern, während Mitarbeitende Details zwischen Systemen kopieren. Diese Lücken beeinträchtigen den Kundenservice, die Bestandsplanung und den Auftragserfüllungsprozess.
Die wiederholte Dateneingabe verursacht außerdem unnötige Kosten. Ein Fehler bei Materialqualität, Mengeneinheit oder gewünschtem Datum kann Kommissionierungsprobleme, Verzögerungen bei der Beschaffung und Rechnungsklärungen auslösen. Infolgedessen benötigt das Unternehmen möglicherweise dringende Korrekturen, zusätzliches Personal oder teuren Expressversand.
Automatisierung hilft, Fehler zu reduzieren, indem sie auf jede Anfrage konsistente Regeln anwendet. Sie kann Kundendaten prüfen, vereinbarte Preise vergleichen und fehlende Informationen erkennen, bevor der Auftrag das ERP erreicht. Darüber hinaus kann sie schnell eine Empfangsbestätigung senden, damit Käufer wissen, dass das Unternehmen ihre Anfrage erhalten hat.
Untersuchungen stützen den operativen Nutzen. Aberdeen berichtet bei Unternehmen, die die Auftragserfassung automatisieren, von einer Verkürzung der Auftragsbearbeitungszeit um 20 % und einem Rückgang der Auftragsfehler um 15 %. Ebenso berichtet McKinsey, dass die Automatisierung der Beschaffung die Betriebskosten um bis zu 30 % senken kann.
Für ein B2B-Materialunternehmen wirken sich Geschwindigkeit und Genauigkeit direkt auf die Kundenzufriedenheit aus. Folglich kann die KI-gestützte Auftragserfassung eine praktische Grundlage für ein besseres Auftragsmanagement, klarere Verantwortlichkeiten und eine zuverlässigere Auftragsabwicklung bilden. Sie muss das bestehende ERP nicht ersetzen. Stattdessen kann sie den Weg in dieses System verbessern.
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Wie KI eine E-Mail in einen automatisierten Auftrag umwandelt
Der grundlegende KI-Prozess beginnt mit einem zentralen Auftragspostfach. Das System überwacht eingehende Nachrichten, erkennt wahrscheinliche Kundenbestellungen und liest sowohl den E-Mail-Text als auch die Anhänge. Anschließend kann es PDFs, Tabellenkalkulationen, gescannte Dokumente und normalen E-Mail-Text analysieren.
Zunächst erkennt die KI den Kunden und den Zweck der Nachricht. Danach nutzt sie OCR, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, um die relevanten Felder zu finden. Dazu können Produktcodes, Beschreibungen, Mengen, Preise, Liefertermine, Versandorte und Kundenreferenzen gehören.
OCR, also optische Zeichenerkennung, wandelt Text in einem gescannten Dokument in nutzbare Informationen um. KI tut jedoch mehr, als sichtbare Zeichen zu kopieren. Sie muss verstehen, ob „25“ Kilogramm, Säcke, Fässer oder Paletten bedeutet. Außerdem muss sie ein gewünschtes Lieferdatum von dem auf dem Dokument abgedruckten Datum unterscheiden.
Nach der Extraktion gleicht das System jeden Wert mit Lieferanten- und Produktdaten ab. Beispielsweise kann ein Käufer seine eigene Produktreferenz verwenden, während der Händler einen anderen internen Code nutzt. Die KI kann beide Referenzen vergleichen und den korrekten ERP-Artikel auswählen, wenn die Datensätze eine zuverlässige Zuordnung ermöglichen.
Das System kann anschließend einen automatisierten Auftrag im ERP erstellen oder die erfassten Details zur Genehmigung an einen Mitarbeiter senden. Eine eindeutige Anfrage kann automatisch weiterverarbeitet werden. Eine Position mit geringer Erkennungswahrscheinlichkeit, ein unbekannter Kunde oder ein ungewöhnlicher Preis sollte jedoch an eine Person weitergeleitet werden, der der relevante Kontext beigefügt wird.
Dieser Ansatz unterstützt Software zur Umwandlung von E-Mails in Aufträge für operative Teams, da er das Lesen von Dokumenten mit geschäftlichen Aktionen verbindet. Beispielsweise kann virtualworkforce.ai strukturierte Daten aus E-Mails und Anhängen extrahieren, Informationen aus ERP- und anderen Systemen nutzen und Ausnahmen eskalieren, wenn weiterhin menschlicher Input erforderlich ist.
Teams können auch einen speziellen Prozess zur Umwandlung von PDFs in Aufträge einsetzen, wenn Käufer standardisierte Bestelldokumente senden. In beiden Fällen bleibt das Ziel gleich: zuverlässige Informationen einmal erfassen, Geschäftsregeln anwenden und unnötige manuelle Eingaben vermeiden.
Der automatisierte Auftragserfassungsprozess: Prüfungen, Ausnahmen und Genehmigung
Ein zuverlässiger Workflow beginnt, sobald der Auftrag das zentrale Postfach erreicht. Die KI klassifiziert die Nachricht nach Kunde, Absicht und Dringlichkeit. Anschließend erfasst sie die Auftragsdetails und speichert die ursprüngliche E-Mail sowie den Anhang zur Nachvollziehbarkeit.
Als Nächstes vergleichen Validierungsprüfungen die erfassten Informationen mit Geschäftsdaten. Das System kann das Kundenkonto, den Produkt- oder Materialcode, die Mengeneinheit, die Menge, den Preis, den verfügbaren Bestand und das gewünschte Lieferdatum prüfen. Es kann außerdem Lieferadressen, Kreditstatus und kundenspezifische Regeln prüfen, sofern diese Datensätze vorhanden sind.
Diese Prüfungen schützen die Auftragsgenauigkeit. So kann das System beispielsweise einen Preis erkennen, der von den vereinbarten Konditionen des Kunden abweicht. Es kann auch feststellen, dass eine gewünschte Menge den verfügbaren Bestand überschreitet oder ein Lieferdatum vor der üblichen Vorlaufzeit liegt. Dadurch können Mitarbeitende das tatsächliche Problem lösen, anstatt jede routinemäßige Position zu prüfen.
Wenn der Anfrage ein Produktcode fehlt, sollte das System nicht raten. Stattdessen sollte es den fehlenden Wert markieren und die zugehörige Beschreibung, Kundenreferenz und den Kontext früherer Bestellungen anzeigen. Ebenso sollten unleserliche Handschrift, widersprüchliche Mengen oder mehrere Liefertermine eine menschliche Genehmigung auslösen.
Die menschliche Prüfung bleibt wichtig, sollte sich jedoch auf Ausnahmen konzentrieren. Ein Mitarbeiter kann den vorgeschlagenen Artikel bestätigen, eine Menge ändern oder den Käufer kontaktieren. Nach der Genehmigung kann das ERP den Kundenauftrag erstellen und Informationen an Bestandsführung, Einkauf, Lager und Finanzabteilung weitergeben.
Genehmigte Daten können Bestandsmengen aktualisieren, Lagerbestand reservieren und Kommissionieranweisungen auslösen. Sie können außerdem den Einkauf unterstützen, wenn der Bestand nicht ausreicht. Später kann die Finanzabteilung denselben Datensatz für die Rechnungsstellung verwenden, während der Kundenservice den Auftragsstatus verfolgen kann, ohne E-Mail-Verläufe durchsuchen zu müssen.
Ein Prüfpfad bietet eine zusätzliche Kontrollebene. Er sollte zeigen, welche Daten die KI erfasst hat, welchen Datensätzen sie diese zugeordnet hat, welche Regeln sie angewendet hat und was eine Person geändert hat. Dadurch können Manager Eingabefehler untersuchen, Regeln verbessern und Verantwortlichkeit nachweisen.
Unternehmen, die einen strukturierten Weg in SAP benötigen, können sich über die Automatisierung der Auftragserfassung für SAP informieren. Dasselbe Prinzip gilt für andere Auftragsmanagementsysteme: Posteingang anbinden, kontrollierte Validierung anwenden und menschliche Aufsicht dort bewahren, wo weiterhin ein hohes Risiko besteht.
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Ein praktischer Anwendungsfall für einen Rohstoffhändler
Betrachten wir einen Händler, der täglich Bestellungen von Herstellern und Distributoren per E-Mail erhält. Kunden bestellen mehrere Chemikalien, Metalle oder Verpackungsmaterialien in einem Auftrag. Vor der Automatisierung öffnet ein Mitarbeiter jeden Anhang, prüft den Kundendatensatz und gibt jede Position in das ERP ein.
Der manuelle Bestellprozess kann mehrere Minuten pro Nachricht dauern. Außerdem entstehen Unterbrechungen, wenn der Mitarbeiter nach einem Produktcode suchen oder einen Kollegen zur Preisbestätigung hinzuziehen muss. Währenddessen wartet der Kunde auf die Bestätigung, und dem Lager bleibt weniger Zeit, um den Versand vorzubereiten.
Mit der KI-gestützten Auftragserfassung verändert sich der Prozess. Ein Kunde sendet eine Bestellung per E-Mail mit mehreren Rohstoffen und gewünschten Lieferterminen. Das System liest die E-Mail und den Anhang, extrahiert die Positionen und gleicht sie mit dem Kundenkonto ab.
Anschließend prüft es vereinbarte Preise und verfügbaren Bestand. Eine Position enthält eine Kundenbeschreibung, aber keinen erkannten Produktcode. Das System markiert diese Position zur Prüfung durch einen Mitarbeiter, während es die gültigen Positionen für einen automatisierten Auftrag im ERP vorbereitet.
Der Mitarbeiter prüft die Ausnahme mit sichtbarem Originalkontext. Er wählt das korrekte Material aus, genehmigt die übrigen Positionen und erlaubt dem System, den Kundenauftrag zu erstellen. Danach erhält der Kunde eine Auftragsbestätigung, während Lager- und Einkaufsteams die benötigten Informationen erhalten.
Virtualworkforce.ai unterstützt diese Art von Prozess, indem es E-Mail- und Dokumentenverarbeitung mit ERP, WMS, TMS, SharePoint und APIs verbindet. Seine Agenten können Antworten entwerfen, extrahierte Daten eingeben und nur Anfragen eskalieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Laut den betrieblichen Benchmarks des Unternehmens berichten Teams typischerweise von einer Verkürzung der Bearbeitungszeit pro E-Mail von etwa 4,5 auf 1,5 Minuten.
Manager sollten die Ergebnisse anhand einer klaren Ausgangsbasis messen. Nützliche Kennzahlen sind Auftragsbearbeitungszeit, Umfang der manuellen Eingaben, Korrekturquote, Bearbeitungszeit von Ausnahmen und Bestätigungsgeschwindigkeit. Sie sollten außerdem Kundenzufriedenheit, Bestandsabweichungen und den Anteil der Aufträge überwachen, die ohne Eingriff verarbeitet werden.
Diese Kennzahlen zeigen, ob die Automatisierung den gesamten Prozess verbessert, anstatt die Arbeit lediglich in eine andere Warteschlange zu verschieben. Daher verbindet ein erfolgreicher Anwendungsfall eine schnellere Verarbeitung mit zuverlässigen Datensätzen und kontrollierten Entscheidungen.
Wie die Automatisierung der Auftragserfassung in bestehende Systeme passt
KI sollte die Systeme unterstützen, die Teams bereits nutzen. Die meisten Rohstoffunternehmen verwenden ein ERP für Kundenkonten, Produkte, Preise, Bestände und Finanzen. Einige nutzen außerdem CRM-Plattformen, Lagerverwaltungssysteme, Transportsysteme, EDI-Netzwerke und Kundenportale.
Eine direkte Integration verbindet die KI-Plattform über eine API mit dem ERP. Dieser Weg kann eine schnelle, kontrollierte Kommunikation zwischen Systemen ermöglichen. Eine API funktioniert wie eine sichere Tür, über die eine Anwendung bestimmte Informationen anfordern oder senden kann.
Middleware bietet eine weitere Option. Sie befindet sich zwischen der Automatisierungsplattform und mehreren Geschäftsanwendungen, übersetzt Daten und verwaltet Verbindungen. Dieser Ansatz kann Unternehmen helfen, die mehr als ein ERP betreiben oder ältere Systeme anbinden müssen.
EDI bleibt für strukturierte Geschäftsbeziehungen nützlich. Viele Käufer senden jedoch weiterhin Bestellungen per E-Mail, Anhänge und Tabellenkalkulationen. KI kann diese weniger strukturierten Bestellquellen verarbeiten, während bestehende EDI-Verbindungen weiterhin elektronische Dokumente bearbeiten. Daher müssen Unternehmen nicht jeden Kunden in einen einzigen Kanal zwingen.
Die wichtigste Voraussetzung sind saubere Produkt- und Kundendaten. Das ERP sollte aktuelle Artikelreferenzen, Mengeneinheiten, Preise, Kontodaten und Lieferregeln enthalten. Wenn Datensätze widersprüchlich sind, kann die KI mehrere mögliche Zuordnungen erkennen. Klare Geschäftsregeln können dann festlegen, wann das System fortfahren und wann es eine Genehmigung anfordern soll.
Berechtigungen sind ebenfalls wichtig. Die Plattform sollte den Zugriff nach Rollen beschränken und E-Mail-Inhalte, Anhänge sowie Kundendaten schützen. Darüber hinaus benötigt das Unternehmen eine sichere Vorgehensweise für fehlgeschlagene Verbindungen, Erfassungen mit geringer Sicherheit und abgelehnte Transaktionen.
Unternehmen, die Microsoft Dynamics verwenden, können sich über die Automatisierung der Auftragserfassung für Dynamics 365 informieren. Unternehmen mit Oracle, NetSuite oder Business Central können Integrationen auswählen, die für diese Umgebungen entwickelt wurden. Das Prinzip bleibt einheitlich: Automatisierung sollte eine zuverlässige Eingangsschicht hinzufügen und kein weiteres isoliertes System schaffen.
Wenn die Verbindung gut funktioniert, erhält der Vertrieb den Auftragsstatus, der Einkauf sieht den Versorgungsbedarf, das Lager bekommt genaue Anweisungen und die Finanzabteilung erhält sauberere Datensätze. Folglich unterstützt die Automatisierung der Auftragserfassung die operative Effizienz im gesamten Unternehmen.
Automatisierungsstrategien für eine sichere und nützliche Einführung
Eine kontrollierte Einführung bietet Rohstoffteams einen praktikablen Weg zu besseren Ergebnissen. Wählen Sie zunächst einen Auftragstyp mit hohem Volumen und einheitlicher Struktur oder eine Kundengruppe aus. Standardisierte Dokumente bieten einen besseren Ausgangspunkt als ungewöhnliche Anfragen mit komplexen Preisen oder vielen Lieferorten.
Vor der Implementierung sollte der aktuelle Auftragserfassungsprozess dokumentiert werden. Notieren Sie jede Übergabe, Abfrage, Genehmigung und Korrektur. Ermitteln Sie anschließend die wichtigsten Fehlerquellen, etwa fehlende Produktcodes, doppelte Nachrichten oder falsche Mengeneinheiten. Diese Ausgangsbasis erleichtert es, spätere Verbesserungen nachzuweisen.
Definieren Sie als Nächstes klare Genehmigungsregeln. Die KI kann einen automatisierten Auftrag erstellen, wenn Kunde, Produkt, Preis und Menge mit vertrauenswürdigen Datensätzen übereinstimmen. Eine Genehmigung durch Mitarbeitende sollte weiterhin erforderlich sein, wenn die Anfrage einen neuen Artikel, einen ungewöhnlichen Rabatt, einen dringenden Auftrag oder ein Feld mit geringer Erkennungssicherheit enthält.
Für die Tests sollten echte historische Aufträge verwendet werden. Das Team kann extrahierte Werte mit den Originaldokumenten vergleichen und falsch zugeordnete Werte, übersehene Felder sowie Ausnahmequoten messen. Danach sollten Mitarbeitende Beispieltransaktionen in einer sicheren Umgebung prüfen, bevor der Prozess produktiv eingesetzt wird.
Auch die Schulung beeinflusst die Akzeptanz. Mitarbeitende müssen verstehen, wie das System Informationen erkennt, wo sie diese ändern können und wie sie ein Problem melden. Sie sollten lernen, Ausnahmen effizient zu prüfen, anstatt jede routinemäßige Bestellung erneut zu kontrollieren.
Unternehmen können mit einer fokussierten KI-Lösung für die Auftragserfassung beginnen und sie erweitern, sobald die Genauigkeit nachgewiesen ist. Anschließend können weitere Kunden, Formate und Auftragstypen hinzugefügt werden. Dieser schrittweise Ansatz begrenzt die Unterbrechungen und gibt dem Unternehmen Zeit, die Zuordnungsregeln zu verfeinern.
Manager sollten Verarbeitungsgeschwindigkeit, Auftragsfehler, Genehmigungsquoten, Korrekturzeit und Reaktionsgeschwindigkeit gegenüber Kunden verfolgen. Sie sollten außerdem prüfen, ob Mitarbeitende weniger Zeit mit wiederholter Dateneingabe verbringen. Ein übersichtliches Dashboard kann zeigen, wo der Prozess noch bessere Datensätze oder klarere Anweisungen benötigt.
Die vollständige Automatisierung sollte eine langfristige Option bleiben und nicht die Ausgangsannahme sein. Menschen sollten ungewöhnliche oder risikoreiche Anfragen kontrollieren, während das System vorhersehbare Aufgaben konsistent bearbeitet. Daher hilft die KI-gestützte Auftragserfassung Rohstofflieferanten, Bestellungen schneller zu verarbeiten, Fehler zu reduzieren und menschliches Urteilsvermögen bei wichtigen Entscheidungen in den Mittelpunkt zu stellen.
FAQ
Was ist die KI-gestützte Automatisierung der Auftragserfassung?
Die KI-gestützte Automatisierung der Auftragserfassung liest Kunden-E-Mails und Dokumente, extrahiert relevante Felder und übermittelt genehmigte Informationen an ein ERP- oder Auftragssystem. Sie kann wiederholte Arbeit reduzieren und gleichzeitig die Verantwortung für Ausnahmen bei den Mitarbeitenden belassen.
Kann KI PDF-Bestellungen lesen?
Ja, KI kann digitale und gescannte PDF-Dateien lesen, wenn das System Funktionen zur Dokumentenerkennung und OCR umfasst. Sie kann Positionen, Mengen, Preise und Lieferinformationen erkennen, bevor sie Geschäftsprüfungen anwendet.
Ersetzt KI ein ERP?
Nein, KI arbeitet in der Regel als Eingabe- und Entscheidungshilfeschicht rund um das bestehende ERP. Sie übermittelt zuverlässige Informationen an das ERP, in dem Bestands-, Finanz- und Fulfillment-Prozesse fortgeführt werden.
Wie behandelt das System ein unbekanntes Produkt?
Das System sollte ein unbekanntes Produkt markieren, anstatt zu raten. Ein Mitarbeiter kann dann die Kundenbeschreibung dem korrekten internen Datensatz zuordnen und die Transaktion genehmigen.
Kann die Technologie Bestellungen aus Tabellenkalkulationen verarbeiten?
Ja, moderne Automatisierungstools können strukturierte Tabellenkalkulationen sowie E-Mail-Texte und PDF-Dokumente verarbeiten. Regeln können Spalten, Mengeneinheiten und Positionen erkennen, selbst wenn Kunden unterschiedliche Vorlagen verwenden.
Ist EDI mit der KI-Auftragsverarbeitung weiterhin sinnvoll?
Ja, EDI bleibt für Kunden nützlich, die bereits strukturierte Nachrichten austauschen. KI kann E-Mail- und Dokumentenbestellungen neben EDI verarbeiten, sodass Unternehmen mehrere Kanäle unterstützen können.
Welche Daten sollte ein Lieferant zuerst vorbereiten?
Das Unternehmen sollte aktuelle Kundenkonten, Produktreferenzen, Mengeneinheiten, Preise und Lieferregeln vorbereiten. Saubere Datensätze helfen dem System, eingehende Auftragsdetails mit höherer Sicherheit abzugleichen.
Wie kann ein Unternehmen den Erfolg messen?
Nützliche Kennzahlen sind Bearbeitungszeit, Korrekturquote, Ausnahmevolumen und Bestätigungsgeschwindigkeit. Teams können außerdem das Volumen manueller Eingaben, Bestandsabweichungen und die Kundenzufriedenheit verfolgen.
Können Mitarbeitende KI-erfasste Aufträge prüfen?
Ja, ein kontrollierter Prozess ermöglicht es Mitarbeitenden, erfasste Felder zu prüfen, bevor das System einen Auftrag erstellt oder versendet. Ein Prüfpfad kann die ursprünglichen Daten, vorgeschlagene Änderungen und die abschließende Genehmigung dokumentieren.
Wie startet man am sichersten?
Beginnen Sie mit einer einheitlichen Kundengruppe oder einem konsistenten Auftragstyp und testen Sie diesen anhand historischer Dokumente. Erweitern Sie den Prozess anschließend schrittweise, sobald das Team Genauigkeit, Integrationszuverlässigkeit und einen klaren Umgang mit Ausnahmen bestätigt hat.
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