Bestellung per Mail, Auftrag in SAP: die KI erfasst, der Mensch gibt frei

Wie kommen Kundenbestellungen bei Ihnen ins SAP? Und wie oft fällt ein Zahlendreher erst auf, wenn der Kunde reklamiert?

Bei einem mittelständischen Hersteller kamen Bestellungen als E-Mail und PDF, und jemand tippte sie von Hand ins System. Wir haben daraus einen geführten Prozess auf SAP Build Process Automation gemacht: Die KI liest die Bestelldaten aus, ein Mitarbeiter prüft und gibt frei, der Verkaufsauftrag entsteht über Standard-OData. Kein Auftrag landet ungeprüft im System.

Die Kundenbestellungen kamen so, wie sie eben kommen: als E-Mail, oft mit einem PDF im Anhang, in ganz unterschiedlichen Formaten. Im Vertriebsinnendienst öffnete jemand jede Mail, las die Bestelldaten heraus und tippte sie in SAP: Kunde, Material, Menge, Wunschtermin, Referenznummer.

Das funktioniert, solange wenig los ist. Bei Volumen wird es zäh. Aufträge bleiben im Postfach liegen, wenn es voll wird. Ein Zahlendreher bei Menge oder Termin fällt erst auf, wenn der Kunde reklamiert. Und niemand sieht auf einen Blick, welche Bestellung schon im System ist und welche noch wartet. Die Erfassung war reine Handarbeit, fehleranfällig und schwer nachzuvollziehen.

Wir haben den Auftragseingang als durchgängigen Prozess neu aufgesetzt, auf SAP Build Process Automation. Am Anfang steht ein geteiltes Postfach. Jede eingehende Bestellung wird automatisch erfasst, samt Anhang.

Dann liest eine KI die relevanten Bestelldaten aus und strukturiert sie: Kunde, Material, Menge, Wunschtermin, Referenz. Diese Vorschläge landen nicht direkt in SAP, sondern in einem zwischengeschalteten Prüf-Tool. Dort sieht ein Mitarbeiter die erkannten Daten neben der Originalmail, korrigiert bei Bedarf und gibt frei. Erst nach der Freigabe legt der Prozess den Verkaufsauftrag in SAP an, über die Standard-OData-Schnittstelle und damit ohne Z-Code im Kern. Jeder Schritt wird protokolliert, mit Status und Audit-Trail. Klärfälle laufen über feste Eskalationspfade, statt in einem Postfach zu versanden.

Aus stumpfem Abtippen wurde ein geführter Ablauf. Die Bestelldaten kommen vorausgefüllt und geprüft in die Freigabe, statt Feld für Feld von Hand. Fehler bei Menge, Termin oder Material fallen auf, bevor der Auftrag im System steht. Und jeder Auftrag ist nachvollziehbar, von der eingegangenen Mail über die Freigabe bis zur Anlage.

Für den Innendienst heißt das weniger Tipparbeit und weniger Suchen. Die Mitarbeiter kümmern sich um die Fälle, die wirklich eine Entscheidung brauchen, statt um jede Zeile. Und weil die Anlage über die Standard-API läuft, bleibt das SAP-System sauber und upgrade-fähig.

Bestellungen kommen selten strukturiert. Mal als Fließtext in der Mail, mal als PDF, mal als Foto einer Bestellung. Jede Handeingabe ist eine Fehlerquelle, und jeder Fehler kostet später mehr als die Minute, die er beim Tippen gespart hat. Wie groß der Hebel ist, zeigen Branchenauswertungen von APQC (öffnet in neuem Tab): Spitzenreiter wickeln über 90 Prozent ihrer Aufträge ohne manuellen Eingriff ab, schwache Performer arbeiten bei jedem fünften Auftrag von Hand nach.

Der Punkt ist nicht, den Menschen herauszunehmen. Der Punkt ist, ihm das Abtippen abzunehmen und ihm die Kontrolle zu lassen. Die KI macht den Vorschlag, der Mensch entscheidet. So bleibt die Erfassung schnell, ohne dass ungeprüfte Daten in SAP landen.

Nicht jeder Auftragseingang braucht KI. Vier Fragen zeigen, ob sich der Prozess rechnet.

Wie viele Bestellungen kommen per Mail und PDF? Je höher der Anteil, desto größer der Hebel.

Wie ähnlich sind die Formate? Ähnlich, aber nie ganz gleich: genau da spielt die KI ihre Stärke aus.

Wie teuer sind Fehler? Wo ein Zahlendreher bei Menge oder Termin richtig weh tut, zahlt sich der Prüfschritt doppelt aus.

Soll die Anlage Clean-Core-konform laufen? Standard-OData statt Z-Code hält das System upgrade-fähig.

Wo Kunden bereits strukturiert über EDI bestellen, ist die direkte Anbindung der bessere Weg. Und wo nur wenige, immer gleiche Aufträge eingehen, reicht oft ein schlankes Formular. Ein ehrlicher Blick auf Volumen, Formatvielfalt und Fehlerkosten zeigt schnell, ob sich der Aufwand rechnet.

Wir verbinden SAP-Tiefe mit dem praktischen Einsatz von KI. Auftragsprozesse, Standard-OData statt Z-Code, ein Prüfschritt mit klaren Rollen: Das ist Alltag in unseren Projekten. Wie wir über KI in SAP denken, lesen Sie in unserem Beitrag zu Joule, ChatGPT und dem ORAI Agent. Ein verwandtes Prozessprojekt zeigt unsere Referenz zur Materialstammanlage bei einem Maschinenbauer, einen Überblick über unsere Leistungen finden Sie unter SAP Consulting. In jedem Projekt sitzt ein Gründer mit am Tisch, keine Junior-Pyramide.