Use-Case: KI-basierte, automatisierte Auslese von Bestellungen aus E-Mails und Integration ins ERP-System (SAP ABAP)

Use-Case: KI-basierte Lösung zur automatisierten Auslese von Bestellungen aus E-Mails und Integration ins ERP-System (SAP ABAP)

In vielen Unternehmen trifft ein großer Teil der Bestellungen nach wie vor per E-Mail ein, oft in Form von unstrukturierten PDFs, Texten oder Anhängen. Die manuelle Verarbeitung solcher Bestellungen ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Eine KI-basierte Lösung kann diesen Prozess automatisieren, die Bestellungen auslesen und direkt in das SAP ERP-System (ABAP) integrieren.

Problemstellung

1. Hoher manueller Aufwand:

   • Mitarbeiter müssen Bestellungen aus E-Mails öffnen, Daten manuell extrahieren und ins ERP-System übertragen.

2. Fehleranfälligkeit:

   • Manuelle Übertragungen führen zu Tippfehlern und inkorrekten Dateneingaben.

3. Unstrukturierte Daten:

   • Bestellungen liegen in verschiedenen Formaten vor (PDFs, Excel-Tabellen, Freitext in der E-Mail).

Technische Umsetzung

1. E-Mail-Auslesung und Vorverarbeitung

• E-Mail-Schnittstelle:
  Eine Verbindung zu einem Mailserver (z. B. IMAP/POP3) wird eingerichtet, um automatisch eingehende Bestellungen zu analysieren.

• KI für Dokumentenanalyse:

  • NLP (Natural Language Processing): Versteht Freitext-Inhalte in E-Mails.
  • OCR (Optical Character Recognition): Extrahiert Texte aus eingescannten PDFs oder Bildern.
  • Tabellenparser: Identifiziert strukturierte Daten in Anhängen (z. B. Excel oder CSV).

• Vorverarbeitung der Daten:

  • Entfernen irrelevanter Informationen (Signaturen, Fußzeilen).
  • Strukturierung der extrahierten Informationen in ein vordefiniertes Datenmodell.

2. Datenvalidierung und Anreicherung

• KI-Modelle zur Fehlererkennung:

  • Validiert die extrahierten Daten gegen bestehende ERP-Stammdaten (z. B. Kunden, Artikelnummern, Preise).
  • Erkennt Anomalien wie fehlende Felder (z. B. Lieferdatum) und fordert Ergänzungen an.

• Business-Regeln:

  • Prüft Daten auf Einhaltung unternehmensspezifischer Vorgaben (z. B. Mindestbestellmenge, Vertragskonditionen).

• Datenanreicherung:

  • Ergänzt fehlende Informationen automatisch, indem Daten aus dem ERP-System abgefragt werden (z. B. Kunden-ID oder Artikelbeschreibungen).

3. Integration ins SAP ERP-System (ABAP)

• BAPI-Integration:

  • Die KI-bereinigten und angereicherten Daten werden über BAPIs (Business Application Programming Interfaces) ins SAP ERP importiert.
  • Beispiel: BAPI_SALESORDER_CREATEFROMDAT2 zum Erstellen eines neuen Kundenauftrags.

• IDoc-Format:

  • Alternativ können die Bestelldaten im IDoc-Format generiert werden, um sie über die Standard-Importfunktion des SAP-Systems zu verarbeiten.

• Fehlerbehandlung und Logging:

  • Eine Logik prüft, ob die Daten korrekt ins ERP-System übernommen wurden. Fehler werden protokolliert und zur manuellen Nachbearbeitung bereitgestellt.

Technologien und Tools

• KI-Komponenten:

  • Google Cloud Vision oder AWS Textract für OCR.
  • SpaCy oder Hugging Face für NLP-Modelle.
  • TensorFlow/PyTorch für Machine Learning.

• Middleware für Integration:

  • Apache Camel, SAP PI/PO oder MuleSoft für die Verbindung zwischen E-Mail-System und SAP.

• SAP-seitige Implementierung:

  • ABAP-Funktionalitäten wie BAPIs, IDocs und ABAP-Proxies.

• Frontend (optional):

  • Dashboard für Monitoring und manuelle Eingriffe, entwickelt mit Angular/React.

Prozessfluss

1. Eingang der Bestellung:
   E-Mail wird automatisch vom KI-System abgerufen.

2. Datenextraktion:
   Bestellinformationen werden aus E-Mail-Text, PDFs oder Anhängen ausgelesen.

3. Validierung und Anreicherung:
   Die extrahierten Daten werden überprüft und bei Bedarf ergänzt.

4. Übertragung ins SAP ERP:
   Die bereinigten Daten werden über BAPIs oder IDocs ins ERP-System integriert.

5. Feedback-Loop:
   Bei Fehlern wird der Benutzer benachrichtigt oder ein manueller Eingriff ermöglicht.

Vorteile

1. Zeitersparnis:

   • Automatisierung reduziert die Bearbeitungszeit von Bestellungen erheblich.

2. Fehlerreduzierung:

   • KI minimiert menschliche Fehler durch automatisierte Datenextraktion und Validierung.

3. Skalierbarkeit:

   • Die Lösung verarbeitet eine große Anzahl von Bestellungen effizient, unabhängig vom Volumen.

4. Verbesserte Kundenzufriedenheit:

   • Schnellere Bearbeitung führt zu besserem Service und zufriedeneren Kunden.

5. Transparenz:

   • Ein Monitoring-Dashboard zeigt den Status aller Bestellungen in Echtzeit.

Praxisbeispiel: Maschinenbauer

Herausforderung:
Ein Maschinenbauer erhielt täglich über 500 Bestellungen per E-Mail. Die manuelle Bearbeitung durch das Backoffice führte zu Verzögerungen und Fehlern.

Lösung:

• Entwicklung einer KI-basierten Plattform, die E-Mails automatisch ausliest.
• Integration der Daten ins SAP-System (S/4HANA) über BAPIs.
• Einrichtung eines Dashboards zur Fehlernachbearbeitung.

Ergebnis:

• 80 % der Bestellungen wurden automatisiert verarbeitet.
• Verarbeitungszeit pro Bestellung reduzierte sich von 10 Minuten auf 1 Minute.
• Kundenzufriedenheit stieg durch schnellere Auftragsbearbeitung.

Fazit und Call-to-Action

Die automatisierte Auslese von Bestellungen und Integration ins SAP ERP-System verbessert Effizienz, reduziert Fehler und skaliert Ihren Prozess. Möchten Sie eine solche Lösung für Ihr Unternehmen? Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung oder einen Workshop, um Ihre Anforderungen und die technische Umsetzung zu besprechen.