Zukunft: Aufträge erfassen mit innovativen Automatisierungslösungen

Die Verarbeitung eingehender Aufträge ist ein entscheidender Schritt im Vertriebsprozess, der die Kundenzufriedenheit und die Unternehmenseffizienz beeinflusst. Trotz fortschreitender Technologie verlassen sich viele Unternehmen immer noch auf manuelle Methoden zur Erfassung von Bestellungen, was sich negativ auf Zeitaufwand, Personalressourcen und Genauigkeit auswirkt. Immer mehr Unternehmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig sichern möchten, beschäftigen sich daher mit der Frage, welche Alternativen es zur manuellen Verarbeitung von Dokumenten gibt. In diesem Blogbeitrag werden Ihnen daher verschiedene Ansätze zur Automatisierung der Auftragserfassung vorgestellt und erklärt, warum die Einführung von Automatisierungslösungen sinnvoll ist.

Welche Technologien gibt es bei der automatisierten Auftragserfassung?

Level 1 - Automatische Texterkennung (OCR): OCR-Technologie ermöglicht die Digitalisierung von Dokumenten, ist jedoch begrenzt in der Interpretation von Daten

Level 2 Vorlagenbasierte Systeme: Diese erweitern OCR um kundenspezifische Vorlagen, ermöglichen jedoch keine umfassende Flexibilität

Level 3 - Robotic Process Automation (RPA): RPA automatisiert repetitive Aufgaben, ist aber für vielfältige Auftragsdokumente weniger geeignet

Level 4 - Electronic Data Interchange (EDI): EDI ermöglicht den digitalen Austausch von Geschäftsdokumenten und rationalisiert Abläufe, erfordert jedoch intensive Abstimmung und kann trotzdem Fehler aufweisen

Level 5 - Künstliche Intelligenz (KI): KI-Lösungen ermöglichen ein intuitives Verständnis von Dokumenten, sind hochgradig anpassbar und lernfähig. Sie bieten die umfassendste Automatisierungsmöglichkeit und können vielfältige Formate und Sprachen verarbeiten

Level 1 - Automatische Texterkennung (OCR) 

Der erste Schritt auf dem Weg zur automatisierten Auftragserfassung besteht im Einsatz einer automatischen Texterkennung. OCR-Technologie (Optical Character Recognition; auf Deutsch: optische Zeichenerkennung) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Dokumente verarbeiten. Die OCR-Technologie ermöglicht es Unternehmen, ihre physischen Dokumente schnell und präzise zu digitalisieren, Dateneingabeprozesse zu rationalisieren und die Gesamteffizienz zu verbessern. OCR kann Text aus Bildern oder Dokumenten extrahieren, Pixel für Pixel analysieren und in digitalen Text umwandeln und die Daten so maschinell verwertbar machen. Dadurch stehen die Informationen für den Transfer in andere Systeme zur Verfügung.

Sobald Dokumente mithilfe der OCR-Technologie digitalisiert sind, wird der Text in ein maschinenlesbares Format umgewandelt, das eine weitere Verarbeitung ermöglicht. Dieser Schritt ist entscheidend, um die digitale Transformation in Unternehmen voranzutreiben. Durch die Konvertierung von Dokumenten in ein maschinenlesbares Format können Unternehmen das Potenzial ihrer Daten freisetzen, sodass sie leichter zu durchsuchen, zu analysieren und zu nutzen sind. Dies spart nicht nur Zeit und Kosten für Unternehmen, sondern verbessert auch die Genauigkeit und beseitigt Fehler, die bei der manuellen Dateneingabe auftreten können.

Das Ergebnis der automatischen Texterkennung sind maschinenlesbare Daten. Was OCR-Technologie aber nicht leisten kann, ist eine Interpretation der Daten. Ohne diese Interpretation bleibt unklar, ob es sich bei einer Zahlenfolge um eine Artikelnummer, eine Steuernummer oder die Postleitzahl der Lieferanschrift des Kunden handelt. Dadurch ist eine automatische Verarbeitung der Daten nur eingeschränkt möglich und weiterhin der Mensch als Übersetzer, der die Daten interpretiert, im Prozess der Auftragserfassung notwendig.

Über das Copy & Paste-Verfahren lassen sich dank OCR immerhin alle Inhalte aus dem Dokument durch den Menschen auswählen, was einen kleinen Zeitvorteil gegenüber dem komplett händischen Abtippen bedeuten kann. Eine vollwertige Lösung zur Automatisierung der Auftragserfassung stellt die OCR-Technologie allerdings nicht dar. Um auf ein höheres Level aufzusteigen, sollten Unternehmen, die aktuell OCR-Lösungen im Einsatz haben, den Umstieg auf eine höherwertige Software planen, wie sie in den folgenden Leveln besprochen wird. 

Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass OCR-Technologie bei der Digitalisierung von Aufträgen helfen kann, für die Automatisierung der Auftragserfassung aber nicht geeignet ist und schnell an Grenzen stößt. Unternehmen kann daher nur empfohlen werden, nicht auf reine OCR-Lösungen zu setzen, sondern sich dringend mit der Einführung von Systemen der höheren Level zu befassen. Nur so lassen sich die Vorteile einer Prozessautomatisierung wirklich zufriedenstellend realisieren. 

Vorteile von OCR-Technologie: 

• Verändert Dokumentenverarbeitung in Unternehmen
• Ermöglicht schnelle, präzise Digitalisierung physischer Dokumente
• Rationalisiert Dateneingabeprozesse und verbessert Effizienz
• Extrahiert und digitalisiert Text aus Bildern/Dokumenten
• Ermöglicht Transfer von Informationen in andere Systeme
• Spart Zeit und Kosten und verbessert Genauigkeit

Nachteile von OCR-Technologie: 

• Kann keine Dateninterpretation leisten
• Automatische Datenverarbeitung ist eingeschränkt
• Keine vollwertige Lösung zur Auftragserfassung-Automatisierung
• Eingeschränkte Realisierung von Prozessautomatisierung ohne höhere Level Systeme

Level 2 - Vorlagenbasierte Systeme

In dieser Kategorie wird die herkömmliche OCR-Technologie mit kundenspezifischen Vorlagen erweitert, um die automatische Texterkennung mit der Interpretation der erkannten Daten zu kombinieren. Vorlagen sind das Rückgrat dieser Systeme und bieten einen strukturierten Rahmen für die Dokumentenverarbeitung. Die Lösungen greifen auf vorab hinterlegte Layout- und Formatvorlagen zurück, in denen angegeben wird, wo auf dem Dokument welche Information hinterlegt ist. Über die räumliche Zuordnung von ausgelesenen Daten mit den Kontextinformationen aus der Vorlage ist näherungsweise eine Interpretation der maschinenlesbaren Daten möglich. 

Für die Nutzung vorlagenbasierter Systeme muss pro Kunde dessen spezifisches Dokumentenlayout in die Software eingepflegt werden. Dafür muss eine Vorlage erstellt werden, in der die räumliche Position einer bestimmten Information auf dem Dokument des Kunden angegeben wird, bspw. die Lieferadresse immer unten rechts auf dem Dokument. Durch die vordefinierten Vorlagen können Lösungen dieser Kategorie auf verschiedene Formate und Layouts angepasst werden. Voraussetzung hierfür ist die Hinterlegung der spezifischen Vorlagen in der Software. Wenn über die Vorlage die mittels OCR-Technologie extrahierte Information aus dem Dokument erfolgreich interpretiert werden konnte, kann das Datenfeld an die Eingabemaske des ERP-Systems zur Auftragsanlage übertragen werden. Diese Datenübertragung kann ohne menschliches Eingreifen erfolgen, sodass eine Automatisierung der Auftragserfassung möglich ist. 

Entscheidend für den Erfolg der Software in dieser Kategorie ist die Konsistenz der eingehenden Kundenaufträge sowie die Anzahl der (Neu-)Kunden. Kleinste Abweichungen von der Vorlage wie eine zweiseitige Bestellung statt einer einseitigen, Bestellpositionszeilen mit Seitenumbrüchen oder ein zusätzlicher Hinweis zu Lieferanweisungen können bereits dazu führen, dass die Interpretation der extrahierten Daten nicht mehr automatisch möglich ist. Dadurch scheitert die automatische Verarbeitung der eingehenden Aufträge und die händische Verarbeitung des Auftrags wird erforderlich.

Alternativ kann die hinterlegte Vorlage des Kunden angepasst werden. Dieser Prozess ist jedoch meistens sehr zeitintensiv, sodass sich hier nur die Arbeitslast weg von der manuellen Erfassung der Aufträge hin zur Pflege von Vorlagen verschiebt oder, im schlimmsten Fall, sich sogar noch erhöht. Lösungen, die auf Vorlagen basieren, sind daher nur für einen eingeschränkten Kreis an Firmen lohnenswert oder können lediglich ein Zwischenschritt auf dem Weg zu einem hohen Level an Automatisierung sein. Um dieses Ziel zu erreichen, ist der Einsatz von Lösungen aus den höheren Leveln erforderlich. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass vorlagenbasierte Systeme ein erster Schritt in die Richtung der automatisierten Auftragserfassung darstellen. Diese Systeme sind vor allem für Unternehmen mit einem kleinen Kundenstamm geeignet, der sich wenig verändert und in seinen Bestellungen konsistent bleibt. Unternehmen mit Wachstumsambitionen oder mit einem großen Kundenstamm sollten jedoch von der Einführung von vorlagenbasierten Lösungen absehen und sich stattdessen den Lösungen aus höheren Leveln zuwenden, um eine Automatisierung des Auftragserfassungsprozesses zufriedenstellend umsetzen und die Vorteile erreichen zu können.

Vorteile von vorlagenbasierten Systemen:

• Automatisierte Texterkennung und Dateninterpretation
• Strukturierter Rahmen für Dokumentenverarbeitung
• Anpassungsfähigkeit an verschiedene Formate und Layouts
• Automatisierung der Auftragserfassung
• Geeignet für Unternehmen mit kleinem, konsistentem Kundenstamm

Nachteile von vorlagenbasierten Systemen:

• Aufwendige Eingabe spezifischer Dokumentenlayouts pro Kunde
• Probleme bei Abweichungen von der Vorlage
• Nur für eingeschränkten Kreis an Firmen geeignet
• Einschränkend für Unternehmen mit Wachstumsambitionen oder großem Kundenstamm

Level 3 - Robotic Process Automation (RPA)

Eine Verfeinerung der vorlagenbasierten Systeme stellt Robotic Process Automation (RPA) dar. Durch RPA können repetitive, manuelle, zeitintensive oder fehleranfällige Tätigkeiten durch sogenannte Softwareroboter (Bots) übernommen und automatisiert ausgeführt werden. Bei der Verarbeitung von Dokumenten können diese Bots individuelle Datenpunkte automatisch auslesen. Nachdem die Auftragsdaten ausgelesen wurden, können diese in einen standardisierten Datensatz übersetzt und an das ERP weitergeleitet werden. RPA ermöglicht es Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe zu rationalisieren, was zu einer höheren Effektivität und Mitarbeiterzufriedenheit führt. Das Schöne an RPA ist die Fähigkeit, repetitive Arbeiten zu erledigen, sodass sich Menschen auf wertschaffende Aufgaben konzentrieren können und letztlich die Produktivität gesteigert wird. 

Die Bots agieren regelbasiert (if this, then that). Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ermöglicht RPA den Mitarbeitenden, ihre Zeit und Energie für Aufgaben mit höherer Priorität einzusetzen, die menschliches Fachwissen erfordern. Es ist jedoch zu beachten, dass RPA seine Grenzen hat, wenn es um Entscheidungsaufgaben geht, die menschliche Unterstützung erfordern. 

Durch die Vielzahl der abbildbaren Möglichkeiten sind RPA Lösungen etwas flexibler als vorlagenbasierte Systeme. Um eine möglichst große Bandbreite an Formaten und Fällen bearbeiten zu können, ist ein größeres Regelwerk nötig, wobei natürlich auch die Komplexität zunimmt. Der RPA-Ansatz funktioniert ausgezeichnet für die Verarbeitung standardisierter Dokumente. In der Auftragserfassung gerät ein solches System jedoch schnell an seine Grenzen, da oft eine große Anzahl unterschiedlichster Auftragsdokumente mit vielfältigen Regeln verarbeitet werden muss. Dies reduziert die Treffergenauigkeit von RPA deutlich und erfordert eine konstante manuelle Pflege all der kundenspezifischen Regelsätze.

Bei RPA-Software sollte der Kostenaspekt kritisch hinterfragt werden. Oft wird Arbeit von kaufmännischen Mitarbeitenden auf speziell ausgebildete RPA-Programmierer in der IT-Abteilung verschoben, was zu gesteigerten Kosten führt und Engpässe in der IT verursachen kann. Über Low Code Lösungen haben auch die Anwender aus der Fachabteilung die Möglichkeit, Prozesse mittels RPA zu automatisieren. Die Koordination zur Vereinheitlichung von Prozessen und die Schaffung von Komplexität sollten jedoch nicht unterschätzt werden. Vor der Einführung von RPA-Lösungen sollten Unternehmen hinterfragen, ob sie nicht direkt auf das höchste Level der Automatisierung springen wollen und dafür hochwertige KI-Software einsetzen. Unternehmen, die bereits RPA-Software im Einsatz haben, sollten kritisch evaluieren, wie ressourcenintensiv die Pflege und Wartung dieser Systeme ist. Um ein noch höheres Level und eine ausreichende Zukunftsfähigkeit für den Prozess der automatisierten Erfassung von Aufträgen zu erreichen, ist der Wechsel zu lernfähigen KI-basierten Lösungen eine lohnenswerte Alternative. 

Zusammenfassend kann man sagen, dass sich RPA-Lösungen gut für die Automatisierung von Standardprozessen eignen. Für Prozesse wie die Auftragserfassung, die sich durch eine ausgeprägte Vielfalt auszeichnen, kann die vollumfängliche Abbildung aller möglichen Prozessvarianten und Sonderfälle sehr komplex und aufwändig in der Instandhaltung werden. 

Vorteile von RPA Systemen:

• Automatisiert repetitive und fehleranfällige Tätigkeiten
• Steigert Effektivität und Mitarbeiterzufriedenheit
• Erhöht die Produktivität
• Ermöglicht Fokus auf priorisierte Aufgaben
• Flexibler als vorlagenbasierte Systeme

Nachteile von RPA Systemen:

• Grenzen bei Entscheidungsaufgaben
• Erhöhte Komplexität durch vielfältige Regeln
• Reduzierte Genauigkeit bei vielfältigen Dokumenten
• Konstante manuelle Pflege der Regelsätze erforderlich
• Kosten- und IT-Ressourcenaufwand
• Aufwändige Instandhaltung bei komplexen Prozessen

Level 4 - Electronic Data Interchange (EDI) 

Mit der Einführung des elektronischen Datenaustauschs (Electronic Data Interchange; EDI) kann die automatisierte Verarbeitung von Bestelldokumenten Wirklichkeit werden. EDI ermöglicht den digitalen Austausch von Geschäftsdokumenten in einem elektronischen Standardformat zwischen Unternehmen. Durch den Wegfall von Post, Fax und E-Mail können Dokumente nahtlos von einer Anwendung in eine andere zur sofortigen Verarbeitung weitergeleitet werden und das über Unternehmensgrenzen hinweg. Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern verringert auch das Risiko von Fehlern, die bei der manuellen Dateneingabe auftreten können. Durch die Nutzung von EDI-Prozessen können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren und sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, die anstehen.

Zur Nutzung der EDI-Übertragung ist der Aufbau von Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zwischen zwei Geschäftspartnern notwendig. Die beteiligten Unternehmen müssen sich beim Aufbau der Direktverbindungen zum Austausch von EDI-Nachrichten auf einen bestimmten EDI-Standard und eine bestimmte Version einigen. Alle versendeten und empfangenen EDI-Nachrichten müssen dann diesem abgesprochenen Standardformat entsprechen, damit eine fehlerfreie Bearbeitung in den Systemen beider Geschäftspartner möglich ist. 

Die Vorteile der Verwendung von EDI für die automatisierte Dokumentenverarbeitung sind zahlreich. Er vereinfacht und beschleunigt nicht nur die Geschäftsabläufe, sondern erhöht auch die Datengenauigkeit und verbessert die Gesamteffizienz. Die EDI-Standardformate gewährleisten die Datenqualität und die ordnungsgemäße Verwaltung der Prozesse. Besonders bei Geschäftspartnern mit hohem Handelsvolumen bietet sich die direkte Anbindung des anderen Unternehmens an die eigenen ERP-Systeme mittels EDI an. 

Der Nachteil von EDI liegt im hohen Aufwand, den jede einzelne EDI-Anbindung erfordert. Pro Anbindung muss sich mit dem Geschäftspartner auf ein einheitliches Standardformat verständigt werden, was oft einiges an Abstimmung bedarf. Neben der initialen Absprache muss das Format auch später jedes Mal einzeln angepasst werden, wenn einer der beiden Partner die Formatierung oder den Aufbau eines Datenfeldes ändert. Zusätzlich zu den hohen Zeit- und Kostenaufwänden für die Abstimmung des Formats, sind für die Einrichtung der EDI-Anbindung oft noch zusätzliche Softwarekosten für Prozessintegrationslösungen erforderlich. Außerdem schützt die EDI-Verbindung nicht davor, dass ein Geschäftspartner invalide Bestelldaten übermittelt, die im ERP-Systems des anderen Geschäftspartners auf Fehler laufen und eine menschliche Überprüfung erfordern.  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass EDI heute zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der Art und Weise, wie wichtige Geschäftspartner miteinander kommunizieren, geworden ist. Besonders für Geschäftspartner, die miteinander hohe Handelsvolumen austauschen, kann der direkte digitale Austausch von Informationen bei der Automatisierung der Auftragserfassung helfen. Durch die hohen Koordinations- und Kostenaufwände lohnt sich eine EDI-Anbindung für Kunden oftmals nicht, die unregelmäßig oder nur sehr kleine Warenkörbe bestellen. 

Vorteile von EDI-Technologie:

• Beschleunigte Dokumentenverarbeitung
• Zeiteinsparung durch Automatisierung
• Reduziertes Fehlerrisiko
• Effizientere Geschäftsprozesse
• Verbesserte Datenqualität und Effizienz

Nachteile von EDI-Technologie:

• Aufwendige Einrichtung und Koordination
• Hohe Anpassungsanforderungen
• Zusätzliche Softwarekosten
• Risiko von Datenübertragungsfehlern
• Nicht immer vorteilhaft für kleinere Kunden

Level 5 - Künstliche Intelligenz (KI)

Die höchste Stufe für die Automatisierung der Auftragserfassung liefern Software-Lösungen, die künstliche Intelligenz (KI) für die Extraktion, Interpretation und Verarbeitung von Bestelldokumenten und den darin enthaltenen Informationen verwenden. Mittels KI ist ein intuitives Verständnis von Dokumenten möglich, wie es auch bei menschlicher Verarbeitung der Fall wäre. Die intelligente Verarbeitung von Dokumenten (Intelligent Document Processing; IDP) bietet eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung, mit der große Mengen von Dokumenten problemlos verarbeitet werden können. Darüber hinaus zeichnet sich IDP durch eine einfache Einrichtung und Inbetriebnahme aus, was es zu einer benutzerfreundlichen Lösung macht, die schnell und nahtlos implementiert werden kann. Das spart nicht nur Zeit, sondern verringert auch das Risiko menschlicher Fehler.

Software, die KI  nutzt, ist deutlich flexibler bei der Verarbeitung von Dokumenten mit unterschiedlichen Layouts als vorlagenbasierte Systeme oder RPA-Lösungen. Durch einen hohen Anpassungsgrad können KI-Lösungen an die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen angepasst werden. Um die unterschiedlichsten Dokumentenformate zuverlässig verarbeiten zu können, werden KI-Lösungen anhand eines großen Datensatzes von Dokumenten trainiert. In diesem Datensatz sind alle für die Auftragsverarbeitung relevanten Datenpunkte in einem Trainingsdatensatz von Dokumenten annotiert. Auf Grundlage dieser markierten Informationen entwickelt die KI ein generalistisches Verständnis für die Dokumente und kann diese ähnlich wie ein Mensch interpretieren. Die KI ist so in der Lage, die gesuchten Datenpunkte weitestgehend selbstständig in den Dokumenten zu erkennen, und zwar unabhängig vom Layout oder der Sprache. Selbst Layouts, welche nicht in den Trainingsdaten enthalten waren, können bei ausreichendem Training extrapoliert und sehr verlässlich verarbeitet werden. Entscheidend für die Leistungsfähigkeit einer KI sind die Vielfalt und Anzahl der Dokumente im Trainingsdatensatz, sowie die Qualität der gelabelten Daten. Aus diesem Grunde verfügen Lösungen, welche mit einem zentralisierten Datensatz für eine diverse Kundenbasis arbeiten, über ein besonders generalistisches und flexibles Dokumentenverständnis. Fügt man den Trainingsdaten kontinuierlich neue Auftragsdokumente hinzu, die verarbeitet werden sollen, lernt die KI diese kennen und ist in der Lage, die gesuchten Informationen immer verlässlicher zu finden.

Leider sind fehlende oder falsche Daten auf Bestelldokumenten eher die Regel als die Ausnahme: Veraltete oder unvollständige Kunden- und Artikelnummern, unklare Artikelbeschreibungen sowie unterschiedlichste Angaben von Datums-, Zahlen- und Mengenformaten. Die Formatierung und Normalisierung von eingehenden Daten in unterschiedlichen Ausgangsformaten, wie  z. B. Datumsangaben, Einheiten und Adressen, in ein gewünschtes Zielformat ist dank individueller Konfigurationsmöglichkeiten problemlos möglich. KI-Systeme sind in der Lage, über reine Dokumente hinaus zusätzliche Datenquellen zu nutzen, um Dokumentendaten zu validieren und zu erweitern. Durch die Integration von Kunden- und Artikelstammdaten können die erfassten Datenpunkte auf ihre Richtigkeit überprüft werden. Des Weiteren ermöglicht dies die automatisierte Anreicherung und Korrektur der Daten. KI-Lösungen mit so einer Funktionalität steigern die Effektivität bei der Automatisierung der Auftragserfassung deutlich.

Ein weiterer und entscheidender Vorteil von modernen KI-Softwares zur automatisierten Auftragserfassung besteht in der Möglichkeit des maschinellen Lernens durch das System. Intelligente Systeme können sowohl von Mustern und Trends auf Dokumenten als auch von menschlichem Feedback, wie z.B. den Dateneingaben der Sachbearbeitenden, lernen. So kann über die Zeit auch implizites Wissen, dass sich nur in den Köpfen der Mitarbeitenden befindet, in skalierbare Systeme überführt und langfristig gesichert werden. KI-Software ist als selbstlernendes System ausgelegt, das kontinuierlich dazu lernt und sich über die Zeit ständig weiterentwickelt, ohne dass ein aktives Eingreifen oder Training erforderlich ist. Das bedeutet, dass das System mit der Zeit immer intelligenter und effizienter wird, was seine Leistung weiter steigert. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Lösungen die Automatisierungsmöglichkeiten für die Auftragserfassung auf eine ganz neue Ebene heben. Vielfältige Formate und Sprachen lassen sich automatisiert verarbeiten, ohne ein kompliziertes Regelwerk aufbauen und pflegen zu müssen. Eine einfache Einrichtung sowie kontinuierliches Lernen machen KI-Software auch wirtschaftlich attraktiv. Durch die zunehmende Innovationsgeschwindigkeit im Bereich KI können in den nächsten Jahren außerdem noch weitere Fortschritte und Sprünge bei der Effektivität der Lösungen erwartet werden. 

Vorteile von Künstlicher Intelligenz:

• Hochgeschwindigkeitsverarbeitung großer Dokumentenmengen
• Einfache Einrichtung und Implementierung
• Flexibilität bei der Verarbeitung verschiedener Dokumentenlayouts
• Hoher Anpassungsgrad an individuelle Unternehmensbedürfnisse
• Fähigkeit, Datenpunkte unabhängig von Layout oder Sprache zu erkennen
• Kontinuierliches Lernen und Verbesserung der Leistung über die Zeit
• Nutzung zusätzlicher Datenquellen zur Datenvalidierung und -erweiterung
• Automatisierte Anreicherung und Korrektur der Daten

Nachteile von Künstlicher Intelligenz:

• Abhängigkeit von der Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten
• Herausforderungen bei der Verarbeitung von fehlenden oder falschen Daten auf Bestelldokumenten
• Erfordernis der ständigen Aktualisierung des Trainingsdatensatzes mit neuen Auftragsdokumenten
   

Fazit

Die Verarbeitung eingehender Aufträge ist ein entscheidender Aspekt in den administrativen Abläufen des Vertriebs. In vielen Unternehmen erfolgt die Auftragserfassung noch manuell, was zeitaufwändig, fehleranfällig und kostspielig sein kann, insbesondere wenn Aufträge in verschiedenen Formaten und Strukturen eingehen. Diese manuellen Prozesse stehen im Widerspruch zu den heutigen Erwartungen der Kunden nach schnellen Reaktionszeiten und erstklassigem Service. In Zeiten des Fachkräftemangels und steigender Kundenerwartungen ist die Automatisierung der Auftragserfassung unerlässlich, um nachhaltig wettbewerbsfähig zu bleiben. Die ganzheitliche Integration von Vertrieb, Produktion und Logistik für reibungslose Abläufe kann das Kundenerlebnis erheblich verbessern und langfristige Kundenbindung fördern.

Es ist wichtig, die verschiedenen Automatisierungsstufen zu verstehen, angefangen bei der OCR-Technologie bis hin zur KI-basierten Verarbeitung. Jede Stufe bietet unterschiedliche Vor- und Nachteile, abhängig von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens.

Insgesamt zeigt sich, dass die Einführung von Software zur Automatisierung der Auftragserfassung zahlreiche Vorteile bietet, darunter eine gesteigerte Produktivität, weniger Personalsorgen, die Bewältigung saisonaler Schwankungen und die Unterstützung des Unternehmenswachstums. Unternehmen sollten jedoch sorgfältig prüfen, welcher Automatisierungsgrad am besten zu ihren Bedürfnissen passt, und in hochwertige Lösungen investieren, um langfristigen Erfolg zu sichern. Die Zukunft der Auftragserfassung liegt zweifellos in der Automatisierung und der Nutzung moderner Technologien wie KI, um die Abläufe auf dem höchsten Level zu optimieren und den Anforderungen einer sich ständig wandelnden Geschäftswelt gerecht zu werden.

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