KI statt abtippen: Wie intelligente Auftragserfassung in der Logistik entlastet
Blick auf den linken Bildschirm, Auftragsmenge kopieren, Klick ins Formular auf dem rechten Bildschirm, einfügen – Sachbearbeiter und Co. verbringen immer noch viel zu viel wertvolle Zeit damit, Zahlen von links nach rechts zu kopieren. Dabei ist die manuelle Auftragserfassung etwas, das sich wunderbar automatisieren und an eine Software abgeben ließe!
Warum die Auftragserfassung schnell zum Flaschenhals wird
Irren ist menschlich – schleicht sich Routine oder Ablenkung ein, weil die Aufgabe, mit der wir uns gerade beschäftigen, nicht besonders spannend ist, dann entstehen umso schneller Fehler. Vertipper, Zahlendreher oder falsche Klicks sind daher vorprogrammiert, wenn die Auftragserfassung manuell abläuft, ganz zu schweigen von der Zeit, die der Prozess in Anspruch nimmt.
Dazu kommen häufig noch Medienbrüche und Formatdifferenzen. All das lässt sich vermeiden, wenn die Auftragserfassung automatisiert erfolgt. Weshalb es sich lohnt, auf eine KI-gestützte Software zu setzen und wie der Prozess von einer eingetrudelten Mail bis zum strukturierten Datensatz abläuft, erklären wir nun.
Der Kontext macht’s: Was moderne Datenerfassung heute können muss.
Damit ein Tool tatsächlich Arbeit spart, muss es eine Aufgabe selbstständig übernehmen können. Ist bei jedem zweiten Einsatz menschliche Unterstützung nötig, bringt das wenig. Datenerfassungs-Tools sollten deshalb nicht (mehr) auf Optical Character Recognition (OCR) setzen.
Das Prinzip von OCR gibt es seit Jahrzehnten, lange Zeit hat sie in verschiedenen Programmen gute Dienste geleistet. Die Lösung hat jedoch einen Haken: OCR erkennt Ziffern und Buchstaben, aber keinen Kontext. Ändert sich also das Layout eines Formulars, stehen Werte auf einmal an einer anderen Stelle oder wurde eine zusätzliche Bemerkung handschriftlich ergänzt, steht OCR da wie der sprichwörtliche Ochs vor dem Datenberg und kann nicht die gewünschten Resultate liefern.
Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel. Funktioniert die Datenerfassung KI-gestützt, erkennt sie Inhalte, Strukturen und Zusammenhänge. Sie versteht, was die Daten bedeuten: Entdeckt sie beispielsweise ein Euro-Zeichen, dann ist klar, dass es sich um ein Preisfeld handelt – völlig egal, ob die Bepreisung an einer anderen Stelle im Formular steht, als ursprünglich einmal definiert. Auch Handschriften kann sie auslesen – zumindest, wenn sie einigermaßen leserlich sind, aber das geht Menschen ja nicht anders.
So funktioniert smarte Auftragserfassung in der Praxis
Und wie läuft der Prozess dann in der Praxis ab? Es gibt verschiedene Workflows bei der Arbeit mit einer KI-gestützten Auftragserfassung – je nachdem, ob sie als isoliertes Tool arbeitet oder Teil einer großen Plattform ist, in der verschiedene Module auf dieselbe Datenbank zugreifen. Dann erfolgen manche Schritte ganz automatisch, das Prinzip ist jedoch immer ähnlich:
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Die Datei mit dem Auftragsformular wird per Drag & Drop ins AI-Portal gezogen oder an die damit verbundene Mailadresse weitergeleitet. Alternativ kann eine Regel eingerichtet werden, die Mails mit einem Transportauftrag im Anhang automatisch an das AI-Portal weiterleitet.
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Die sogenannte „Pipeline“ wird gestartet. Besteht der Auftrag aus mehreren Dokumenten, beispielsweise aus einem Auftrag, einem Lieferschein und einem Zolldokument, können diese entweder getrennt oder gesammelt verarbeitet werden.
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Die KI klassifiziert die Dokumente, verarbeitet sie und strukturiert die enthaltenen Daten.
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Bevor der ausgelesene Auftrag final abgelegt wird, ist ein „menschlicher Blick“ erforderlich. Der Sachbearbeiter prüft, welche Daten aus dem PDF übernommen und ob sie korrekt in die Datenfelder überführt wurden.
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Das Ergebnis: ein technisch auslesbares Format, das von Anschlusssystemen weiterverwendet werden kann. Meist wird die Datei im JSON-Format angelegt, die der Verantwortliche nun downloaden und in das Zielsystem einpflegen kann. Alternativ landen alle Auftragsdokumente in einem bestimmten Ordner, auf den im Anschluss beispielsweise das Transportmanagementsystem (TMS) zugreift.
Welches Tool ist das richtige? Warum Branchenkenntnis den Unterschied macht
Software-Lösungen zur automatischen Datenerfassung gibt es wie Sand am Meer – wie trifft ein Unternehmen da die richtige Wahl? Hier hilft eine der wichtigsten Regeln im Umgang mit KI-Tools: Input entscheidet über Output. Erhält die KI detaillierte Anweisungen, umfassende Informationen zum Kontext und aussagekräftige Beispiele, liefert sie hochwertigere Ergebnisse als ohne diese Rahmeninformationen.
Es lohnt sich daher, auf einen Software-Anbieter zu setzen, der die Branche kennt und die KI bestmöglich trainieren kann. Wie funktionieren Abläufe in der Logistik? Welche Formularfelder tauchen immer wieder auf? Eine Standardlösung aus der Branche kann so schon rund 80 % der unbekannten Aufträge korrekt erfassen.
Im Optimalfall werden außerdem spezifische Unternehmensinformationen integriert. Wenn beispielsweise „Palette“ geschrieben wird, sind dann eher Flach- oder Europaletten gemeint, womit arbeitet die Spedition?
Hochgradig individuell: so passt die KI-gestützte Auftragserfassung zum Unternehmen
Egal, wie intensiv eine KI-Software trainiert wurde, manche Anpassungswünsche ergeben sich erst im Arbeitsalltag. Natürlich stehen Entwicklungsteams auch nach dem Roll-out zur Verfügung, um notwendige Änderungen vorzunehmen. Einfacher ist es jedoch, wenn der Kunde über eine Prompting-Funktion selbst Regeln integrieren kann.
Nehmen wir als Beispiel einmal die Brauerei Meier. Der Kunde stellt immer wieder Transportaufträge, in denen einige Fässer abgeholt werden sollen. Was der Sachbearbeiter, der den Kunden seit Jahren kennt, weiß: Die Fässer stehen jeweils auf einer Palette. Für den Transport macht das einen großen Unterschied. Die KI kann das natürlich ohne Hintergrundinformationen nicht wissen. Gibt es allerdings die Möglichkeit, selbstständig Regeln anzulegen, weiß sie das künftig. In ganz normaler Sprache geben Mitarbeitende Prompts ein: „Beim Kunden Meier sollen aus Fässern immer Paletten gemacht werden.“ Im Arbeitsalltag ist das später Gold wert, denn die KI lernt so nach und nach das Wissen, das in den Köpfen der Mitarbeitenden verankert ist.
Apropos lernen: Datenschutz hat selbstverständlich absoluten Vorrang. Die KI lernt deshalb nicht selbstständig aus den Datensätzen, die angelegt werden, sondern muss über eigens definierte Regeln angelernt werden. So wird sichergestellt, dass die sensiblen Datensätze nicht in die falschen Hände geraten
Automatische Auftragserfassung: Weniger Hin- und Herkopieren, mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben
Moderne KI-Lösungen reduzieren manuelle Arbeitsschritte, minimieren Fehlerquellen und beschleunigen den gesamten Auftragsprozess. Besonders leistungsfähig werden sie dann, wenn technologische Innovation auf tiefes Logistik-Know-how trifft. Wenn die KI-gestützte Auftragserfassung nicht nur Dokumente ausliest, sondern auch logistische Zusammenhänge versteht und sich flexibel an die Anforderungen jedes Unternehmens anpassen lässt, entfaltet sie ihr volles Potenzial. Das Ergebnis sind effizientere Prozesse, die glatt ineinandergreifen, entlastete Mitarbeitende und eine spürbar höhere Datenqualität.
