Intelligente Prozessautomatisierung im ERP-Backoffice — 65% weniger manuelle Eingriffe für einen Logistikbetreiber

Logistik

Visual-AI-Labs automatisierte Auftragserfassung, Rechnungsabgleich und Ausnahmebehandlung innerhalb eines bestehenden ERP in zwei 30-Tage-Zyklen und senkte manuelle Backoffice-Eingriffe um 65%.

Das Problem

Der Betreiber nutzte ein etabliertes ERP-System für Frachtaufträge, Abrechnung und Lagerbestand, doch das Backoffice-Team tippte Auftragsdetails aus Kunden-E-Mails und PDFs weiterhin manuell ab, glich Spediteursrechnungen manuell mit Aufträgen ab und verfolgte Ausnahmefälle (abweichende Gewichte, fehlende Lieferbestätigungen, Tarifabweichungen) über Tabellenkalkulationen. Das ERP selbst funktionierte einwandfrei — die manuelle Arbeit drumherum skalierte nicht mit dem Volumen, und ein vollständiger ERP-Wechsel war weder gewünscht noch notwendig.

Was Visual-AI-Labs gebaut hat

Visual-AI-Labs legte in zwei 30-Tage-Zyklen eine intelligente Prozessautomatisierung (IPA) über das bestehende ERP, anstatt es zu ersetzen. Zyklus 1 lieferte die Dokumentenextraktion (Auftrags-E-Mails, Tarifbestätigungen, Lieferbestätigungen, Spediteursrechnungen) mit direkter Rückschreibung ins ERP über dessen API sowie einen automatisierten Rechnungs-Auftrags-Abgleich mit Konfidenzbewertung. Zyklus 2 ergänzte eine Ausnahmewarteschlange, die Abweichungen nach Grundursache gruppiert, eine Lösung vorschlägt und uneindeutige Fälle an die richtige Backoffice-Fachkraft weiterleitet — statt an eine geteilte, nicht priorisierte Tabelle.

Ergebnisse

Manuelle Backoffice-Eingriffe sanken innerhalb der ersten zwei Monate nach dem Launch um 65%. 89% der Spediteursrechnungen werden nun automatisch ihren Aufträgen zugeordnet, gegenüber einem zuvor überwiegend manuellen Prozess. Die Auftragserfassungszeit sank von rund 6 Minuten auf 45 Sekunden pro Auftrag, und der Rückstand an Ausnahmefällen — zuvor wöchentlich wachsend — wurde innerhalb von 8 Wochen um 70% reduziert, sobald Weiterleitung und Ursachengruppierung griffen.

Technik & Prozess

Visual-AI-Labs führte zwei aufeinanderfolgende 30-Tage-Zyklen mit wöchentlichen Demos in einer Schattenumgebung durch, bevor ein Schreibpfad live ging. Die Extraktions- und Abgleichlogik läuft unabhängig vom ERP-Kern und ruft dessen bestehende API auf — so behält der Betreiber die volle Kontrolle über sein Systemverzeichnis und gewinnt zugleich eine Automatisierungsschicht, die erweitert (oder abgeschaltet) werden kann, ohne den Tagesbetrieb zu stören.

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FAQ

Musste der Betreiber sein ERP ersetzen oder aktualisieren?

Nein. Die Automatisierungsschicht integriert sich über die bestehende API des ERP und erfordert keine Migration oder Versionsaktualisierung.

Wie entscheidet das System, was automatisiert und was eskaliert wird?

Jede Extraktion und Zuordnung erhält eine Konfidenzbewertung. Unterhalb eines konfigurierbaren Schwellenwerts wird der Fall an eine menschliche Fachkraft weitergeleitet, statt automatisch verarbeitet zu werden.

Welche Dokumenttypen werden verarbeitet?

Auftrags-E-Mails, Tarifbestätigungen, Lieferbestätigungen und Spediteursrechnungen — als PDF, gescanntes Bild oder einfache E-Mail-Textform.

Wie lange dauerte es bis zu messbaren Ergebnissen?

Der erste Zyklus (Dokumentenextraktion und -abgleich) zeigte innerhalb von 3 Wochen nach Go-Live messbare Zeitersparnisse; der zweite Zyklus verstärkte den Effekt bei den Ausnahmefällen.

Ist das spezifisch für Logistik, oder würde es auch für Produktions-Backoffices funktionieren?

Dasselbe Muster lässt sich auf ERP-Backoffices in der Fertigung mit ähnlich dokumentenintensiven Abläufen übertragen (Bestellungen, Lieferantenrechnungen, Wareneingangsabgleich).

Was passiert mit der Ausnahme-Tabellenkalkulation?

Sie wird abgeschafft. Ausnahmefälle wandern in eine strukturierte Warteschlange mit Ursachengruppierung, sichtbar für das gesamte Backoffice-Team statt im Postfach einer einzelnen Person.

Wie wird die Datensicherheit angesichts sensibler Handelstarife gehandhabt?

Die Verarbeitung bleibt EU-gehostet und auf den eigenen ERP-Mandanten des Betreibers beschränkt; Visual-AI-Labs führt keine Daten über Kunden hinweg zusammen.

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