Bestellungen kommen per E-Mail, Fax, Webportal oder Telefon — und in den unterschiedlichsten Formaten. Was in vielen Unternehmen folgt, ist ein aufwändiger manueller Prozess: Daten abtippen, ins ERP-System übertragen, Rückfragen bei Unstimmigkeiten klären. Pro Bestellung vergehen nicht selten 10 bis 15 Minuten — reine Erfassungsarbeit, die qualifizierte Mitarbeitende bindet und bei wachsendem Bestellvolumen zum Engpass wird.
Dieser Guide zeigt Ihnen, wie Sie Ihren Auftragseingang systematisch automatisieren — von der Analyse des Ist-Zustands über die Technologiewahl bis zur erfolgreichen Implementierung. Sie erfahren, worauf es bei der Auswahl einer Lösung ankommt, welche Branchen besonders profitieren und wie Sie den Einstieg pragmatisch gestalten.
Der Guide richtet sich an Unternehmen, die monatlich mehr als 100 Bestellungen verarbeiten und ihren Erfassungsaufwand spürbar reduzieren möchten.
Was ist Auftragseingang-Automatisierung?
Auftragseingang-Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologie, um eingehende Bestellungen automatisch zu erfassen, zu interpretieren und als Aufträge im ERP-System anzulegen — ohne manuelles Abtippen. Der Prozess beginnt beim Eingang der Bestellung (egal über welchen Kanal) und endet mit einem validierten Auftrag im Zielsystem.
Abgrenzung zu verwandten Ansätzen
- EDI (Electronic Data Interchange): Strukturierter, standardisierter Datenaustausch zwischen Systemen. Funktioniert nur, wenn beide Seiten denselben Standard nutzen — was bei vielen KMU nicht der Fall ist.
- E-Procurement-Portale: Kunden bestellen direkt in einem Portal. Setzt voraus, dass Kunden ihre Gewohnheiten ändern — oft nicht realistisch.
- Klassisches OCR: Erkennt Zeichen auf Dokumenten, versteht aber nicht den Kontext. Braucht für jedes Bestellformat ein eigenes Template.
- KI-basierte Automatisierung: Versteht den Inhalt von Bestellungen kontextbezogen — unabhängig von Format, Layout und Sprache. Kein Template nötig.
Der Status Quo: Warum manuelle Auftragserfassung nicht skaliert
In den meisten Unternehmen erreichen Bestellungen über verschiedene Kanäle den Vertriebsinnendienst: als PDF per E-Mail, als Fax, über Kundenportale oder telefonisch. Jede Bestellung hat ein anderes Format — manche sind strukturierte SAP-Auszüge, andere handschriftliche Notizen auf Firmenvordrucken.
Das Ergebnis: Mitarbeitende verbringen einen Grossteil ihrer Arbeitszeit damit, Bestelldaten manuell in ERP-Systeme zu übertragen. Dabei entstehen Medienbrüche an jeder Schnittstelle — und mit jedem Medienbruch steigt das Fehlerrisiko.
Typische Probleme im manuellen Auftragseingang
- Medienbrüche: Daten werden von einem Format ins andere übertragen — von der PDF-Bestellung in die ERP-Maske. Jeder Übertrag ist eine potenzielle Fehlerquelle.
- Fehleranfälligkeit: Tippfehler bei Artikelnummern, falsche Mengenangaben, verwechselte Lieferadressen — manuelle Erfassung ist naturgemäss fehleranfällig, besonders bei hohem Volumen und Zeitdruck.
- Lange Durchlaufzeiten: Vom Bestelleingang bis zur Auftragsanlage im ERP vergehen oft Stunden oder sogar Tage — besonders bei Rückfragen oder fehlenden Informationen.
- Fragmentierte Kanäle: Bestellungen kommen über E-Mail, Fax, Portal und Telefon. Ohne zentrale Erfassung gehen Bestellungen unter oder werden doppelt erfasst.
- Skalierungsproblem: Bei wachsendem Bestellvolumen braucht es proportional mehr Personal. Die Kosten steigen linear, die Fehlerquote auch.
Fünf Anzeichen, dass Ihr Auftragseingang automatisiert werden sollte
Nicht jedes Unternehmen braucht sofort eine Automatisierung. Die folgenden fünf Indikatoren zeigen Ihnen, ob der Zeitpunkt für Ihr Unternehmen gekommen ist:
- Ihre Mitarbeitenden tippen Bestelldaten manuell ab. Wenn Bestellungen als PDF oder Fax eingehen und Ihre Mitarbeitenden die Daten Feld für Feld ins ERP übertragen, ist das ein klares Zeichen für Automatisierungspotenzial.
- Rückfragen bei Bestellungen nehmen zu. Falsche Artikelnummern, unklare Mengenangaben, fehlende Kundennummern — je mehr Rückfragen nötig sind, desto grösser der Nutzen einer automatisierten Validierung.
- Die Auftragserfassung wird zum Engpass. Wenn bei Auftragsspitzen oder Ferienabwesenheiten die Auftragserfassung stockt und Lieferzeiten darunter leiden, skaliert Ihr Prozess nicht mit.
- Sie haben mehr als 100 Bestellungen pro Monat. Ab diesem Volumen amortisiert sich eine Automatisierungslösung erfahrungsgemäss in akzeptabler Zeit. Je höher das Volumen, desto schneller der Return.
- Kunden bestellen in unterschiedlichen Formaten. Excel-Tabellen, freiformatige E-Mails, PDF-Bestellformulare, Faxe — je heterogener die Formate, desto grösser der Vorteil einer KI-basierten Lösung gegenüber regelbasierten Ansätzen.
Treffen drei oder mehr dieser Punkte auf Ihr Unternehmen zu? Dann lohnt sich eine genauere Betrachtung.
Wie funktioniert KI-basierte Auftragsverarbeitung?
KI-basierte Auftragsverarbeitung folgt einem strukturierten Ablauf in fünf Schritten. Das Ziel: Vom Eingang der Bestellung bis zum fertigen ERP-Auftrag mit möglichst wenig manuellem Eingriff.
Schritt 1: Multikanal-Eingang
Das System empfängt Bestellungen aus allen Kanälen — E-Mail-Anhänge, Faxe, Portal-Downloads, gescannte Dokumente. Unabhängig vom Eingangsweg werden alle Bestellungen zentral erfasst und in den Verarbeitungsprozess eingespeist.
Schritt 2: Dokumentklassifikation
Nicht jede eingehende Nachricht ist eine Bestellung. Die KI erkennt den Dokumenttyp — Bestellung, Anfrage, Reklamation, Lieferschein — und leitet nur tatsächliche Bestellungen in den Verarbeitungsprozess weiter.
Schritt 3: Intelligente Extraktion
Die KI extrahiert alle relevanten Daten aus der Bestellung: Kundennummer, Artikelnummern, Bezeichnungen, Mengen, Einheiten, Preise, gewünschter Liefertermin, Lieferadresse. Dabei versteht sie den Kontext — auch wenn Felder unterschiedlich benannt sind oder die Struktur von Bestellung zu Bestellung variiert.
Schritt 4: Automatische Validierung
Die extrahierten Daten werden gegen Ihre Stammdaten in SAP, Abacus oder Ihrem jeweiligen ERP-System validiert: Gibt es den Kunden? Stimmt die Artikelnummer? Ist der Preis plausibel? Ist der Liefertermin realistisch? Unstimmigkeiten werden markiert und — je nach Konfiguration — automatisch korrigiert oder zur manuellen Prüfung eskaliert.
Besonders wertvoll ist dabei die Fuzzy-Logik bei der Artikelzuordnung. Kunden verwenden selten exakt die gleichen Bezeichnungen wie Ihr ERP: Wenn eine Bestellung «Schraube M8» enthält, Ihr SAP aber «M8-Schraube-verzinkt» führt, erkennt die KI den Zusammenhang über Ähnlichkeitsabgleich — statt die Position als «nicht gefunden» abzulehnen. Genau diese intelligente Zuordnung unterscheidet KI-basierte Systeme von starren Template-Lösungen.
Schritt 5: ERP-Auftragsanlage
Validierte Bestellungen werden automatisch als Aufträge in Ihrem ERP-System angelegt — ob SAP, Abacus, Microsoft Dynamics oder Sage — mit allen Positionen, Konditionen und Lieferinformationen. Der menschliche Eingriff beschränkt sich auf die Ausnahmebearbeitung: jene Fälle, bei denen die KI unsicher ist oder Geschäftsregeln einen Review erfordern. Wie das in der Praxis aussieht, zeigt der Dokumentas Bestellagent.
Feedback-Loop: Das System lernt mit
Jede manuelle Korrektur fliesst als Trainingssignal zurück in die KI. Wenn ein Mitarbeitender eine falsch zugeordnete Artikelnummer korrigiert, lernt das System diese Zuordnung für zukünftige Bestellungen. Die Erkennungsrate verbessert sich kontinuierlich — ohne Neukonfiguration.
Welche Daten werden automatisch extrahiert?
Die KI extrahiert aus eingehenden Bestellungen eine Vielzahl strukturierter Datenfelder. Die folgende Übersicht zeigt die wichtigsten Felder und wie sie validiert werden:
| Datenfeld | Beschreibung | Validierung |
|---|---|---|
| Kundennummer | Eindeutige Identifikation des Bestellers | Abgleich mit Kundenstamm |
| Artikelnummer | SKU oder interne Artikelkennung | Abgleich mit Artikelstamm |
| Artikelbezeichnung | Beschreibung des bestellten Produkts | Fuzzy-Matching gegen ERP-Stammdaten (z.B. «Schraube M8» → «M8-Schraube-verzinkt») |
| Bestellmenge | Gewünschte Stückzahl | Plausibilitätsprüfung (Mindest-/Höchstmenge) |
| Mengeneinheit | Stück, Karton, Palette, kg, m² | Mapping auf SAP-/Abacus-Einheiten |
| Preis | Einzelpreis oder Gesamtpreis | Abgleich mit Preisliste/Rahmenvertrag |
| Liefertermin | Gewünschtes Lieferdatum | Machbarkeits- und Verfügbarkeitsprüfung |
| Lieferadresse | Zieladresse für die Lieferung | Abgleich mit hinterlegten Adressen |
- Datenfeld
- Kundennummer
- Beschreibung
- Eindeutige Identifikation des Bestellers
- Validierung
- Abgleich mit Kundenstamm
- Datenfeld
- Artikelnummer
- Beschreibung
- SKU oder interne Artikelkennung
- Validierung
- Abgleich mit Artikelstamm
- Datenfeld
- Artikelbezeichnung
- Beschreibung
- Beschreibung des bestellten Produkts
- Validierung
- Fuzzy-Matching gegen ERP-Stammdaten (z.B. «Schraube M8» → «M8-Schraube-verzinkt»)
- Datenfeld
- Bestellmenge
- Beschreibung
- Gewünschte Stückzahl
- Validierung
- Plausibilitätsprüfung
- Datenfeld
- Mengeneinheit
- Beschreibung
- Stück, Karton, Palette, kg, m²
- Validierung
- Mapping auf SAP-/Abacus-Einheiten
- Datenfeld
- Preis
- Beschreibung
- Einzelpreis oder Gesamtpreis
- Validierung
- Abgleich mit Preisliste/Rahmenvertrag
- Datenfeld
- Liefertermin
- Beschreibung
- Gewünschtes Lieferdatum
- Validierung
- Machbarkeits-/Verfügbarkeitsprüfung
- Datenfeld
- Lieferadresse
- Beschreibung
- Zieladresse für die Lieferung
- Validierung
- Abgleich mit hinterlegten Adressen
Strukturierte vs. unstrukturierte Bestellungen
Strukturierte Bestellungen (EDI, XML, CSV) enthalten klar definierte Felder und lassen sich direkt verarbeiten. Die grössere Herausforderung — und der eigentliche Mehrwert der KI — liegt bei unstrukturierten Bestellungen: PDF-Formulare, freiformatige E-Mails, gescannte Faxe oder sogar Bestellungen, die als Freitext in einer E-Mail stehen. Hier erkennt die KI Muster und Kontext, wo regelbasierte Systeme scheitern.
Branchenbeispiele: Auftragseingang in der Praxis
Die Automatisierung des Auftragseingangs bietet in verschiedenen Branchen spezifische Vorteile. Zwei Beispiele zeigen, wie unterschiedlich die Herausforderungen — und Lösungen — sein können.
Verpackungsindustrie
In der Verpackungsindustrie bestellen Kunden häufig in individuellen Formaten — vom handschriftlich ausgefüllten Bestellformular bis zur detaillierten Excel-Spezifikation mit Sondermassen und Druckvorgaben. EDI ist selten etabliert, die Formatvielfalt enorm. Gleichzeitig sind die Bestellungen oft komplex: Mehrere Varianten eines Produkts, unterschiedliche Veredelungsstufen, kundenspezifische Artikelnummern.
Eine KI-basierte Lösung erkennt diese heterogenen Formate ohne vorkonfigurierte Templates und ordnet kundenspezifische Bezeichnungen automatisch internen Artikeln zu. Das reduziert den Erfassungsaufwand deutlich und eliminiert die häufigsten Fehlerquellen — falsche Variantenzuordnungen und Mengenabweichungen.
Verglichen mit rein manueller Auftragserfassung. Ergebnisse basieren auf typischen Kundenprojekten.
Mehr zum Use Case Verpackungsindustrie →
Gesundheitswesen
Spitäler, Kliniken und Gesundheitseinrichtungen bestellen medizinische Verbrauchsmaterialien und Geräte häufig über standardisierte Formulare — aber in grosser Vielfalt. Die Herausforderung: Strenge regulatorische Anforderungen (Rückverfolgbarkeit, Chargennummern), hohe Dringlichkeit bei bestimmten Produkten und die Notwendigkeit, Bestellungen exakt gegen Rahmenverträge zu validieren.
Die Automatisierung stellt sicher, dass alle regulatorischen Felder korrekt erfasst werden und Bestellungen automatisch gegen gültige Verträge geprüft werden. Dringlichkeitsklassifikationen werden erkannt und priorisiert in den Verarbeitungsprozess eingespeist.
Verglichen mit klassischer manueller Verarbeitung. Ergebnisse basieren auf typischen Kundenprojekten.
Mehr zum Use Case Gesundheitswesen →
Worauf Sie bei der Auswahl einer Lösung achten sollten
Der Markt für Automatisierungslösungen ist vielfältig. Die folgenden Kriterien helfen Ihnen bei der Evaluation:
- Template-Freiheit: Kann die Lösung neue Bestellformate ohne Konfiguration verarbeiten? Oder braucht jedes neue Format ein eigenes Template?
- Multikanal-Fähigkeit: Werden alle relevanten Eingangskanäle unterstützt — E-Mail, Fax, Portal, Scan?
- Validierungstiefe: Wie granular können Geschäftsregeln definiert werden? Nur Formatprüfung — oder auch inhaltliche Validierung gegen Stammdaten und Preislisten?
- ERP-Anbindung: Gibt es standardisierte Schnittstellen zu gängigen Systemen wie SAP, Abacus, Microsoft Dynamics oder Sage? Wie aufwändig ist die Integration?
- Lernfähigkeit: Wird das System durch Korrekturen besser? Oder bleibt es statisch und muss manuell nachkonfiguriert werden?
- Skalierbarkeit: Funktioniert die Lösung auch bei zehnfachem Volumen? Was passiert bei Lastspitzen?
| Kriterium | Manuell | Template-OCR | KI-basiert |
|---|---|---|---|
| Template-Freiheit | Nicht relevant | Nein — pro Format ein Template | Ja — sofort einsatzbereit |
| Neue Formate | Sofort (manuell erfassbar) | Konfiguration nötig | Automatische Erkennung |
| Fehlerquote | Hoch (menschlich bedingt) | Mittel (positionsabhängig) | Niedrig (kontextbasiert) |
| Skalierbarkeit | Linear (mehr Personal) | Begrenzt (Template-Pflege) | Hoch (volumenneutral) |
| Lernfähigkeit | Nur menschlich | Keine | Kontinuierlich |
| Wartungsaufwand | Keiner (aber hoher Personalaufwand) | Hoch (Template-Pflege) | Minimal (selbstlernend) |
- Kriterium
- Template-Freiheit
- Manuell
- Nicht relevant
- Template-OCR
- Nein — pro Format ein Template
- KI-basiert
- Ja — sofort einsatzbereit
- Kriterium
- Neue Formate
- Manuell
- Sofort (manuell erfassbar)
- Template-OCR
- Konfiguration nötig
- KI-basiert
- Automatische Erkennung
- Kriterium
- Fehlerquote
- Manuell
- Hoch (menschlich bedingt)
- Template-OCR
- Mittel (positionsabhängig)
- KI-basiert
- Niedrig (kontextbasiert)
- Kriterium
- Skalierbarkeit
- Manuell
- Linear (mehr Personal)
- Template-OCR
- Begrenzt (Template-Pflege)
- KI-basiert
- Hoch (volumenneutral)
- Kriterium
- Lernfähigkeit
- Manuell
- Nur menschlich
- Template-OCR
- Keine
- KI-basiert
- Kontinuierlich
- Kriterium
- Wartungsaufwand
- Manuell
- Keiner (aber hoher Personalaufwand)
- Template-OCR
- Hoch (Template-Pflege)
- KI-basiert
- Minimal (selbstlernend)
Implementierung: So starten Sie richtig
Eine erfolgreiche Automatisierung des Auftragseingangs beginnt nicht mit Technologie, sondern mit einer klaren Analyse des Ist-Zustands. Der folgende 4-Schritte-Ansatz hat sich in der Praxis bewährt. Wenn Sie neben dem Auftragseingang auch den gesamten Beschaffungsprozess optimieren möchten, lesen Sie mehr über Procure-to-Pay-Automatisierung.
Schritt 1: Ist-Analyse und Potenzialbestimmung
Erfassen Sie Ihr aktuelles Bestellvolumen nach Kanal, Format und Komplexität. Identifizieren Sie die grössten Zeitfresser: Welche Bestellungen verursachen die meisten Rückfragen? Welche Formate kommen am häufigsten vor? Wie viel Zeit verbringt Ihr Team mit reiner Datenerfassung?
Schritt 2: Einen Dokumenttyp als Pilot wählen
Starten Sie nicht mit allem gleichzeitig. Wählen Sie einen Kanal oder Dokumenttyp für den Pilotbetrieb — zum Beispiel PDF-Bestellungen per E-Mail, die den grössten Anteil ausmachen. So sammeln Sie Erfahrung mit überschaubarem Risiko und können Quick Wins zeigen.
Schritt 3: Integration und Konfiguration
Binden Sie die Lösung an Ihr ERP-System an — ob SAP, Abacus oder eine andere Lösung — und definieren Sie die Geschäftsregeln: Welche Felder müssen gegen welche Stammdaten validiert werden? Ab welcher Konfidenz wird automatisch angelegt? Welche Fälle sollen eskaliert werden? Schulen Sie die Key Users, die zukünftig die Ausnahmen bearbeiten.
Schritt 4: Erfolgsmessung und Skalierung
Definieren Sie vorab klare KPIs: Automatisierungsrate, Fehlerquote, Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit pro Auftrag. Messen Sie diese KPIs regelmässig und skalieren Sie schrittweise auf weitere Kanäle und Bestelltypen. Jede Phase sollte die Ergebnisse der vorherigen bestätigen, bevor erweitert wird.
Fazit
Die Automatisierung des Auftragseingangs ist kein Zukunftsthema — es ist eine Notwendigkeit für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Manuelle Auftragserfassung skaliert nicht, bindet wertvolle Ressourcen und ist eine systematische Fehlerquelle.
KI-basierte Lösungen bieten heute einen ausgereiften Ansatz, der ohne Templates auskommt, aus Korrekturen lernt und sich nahtlos in bestehende ERP-Landschaften — von SAP über Abacus bis Microsoft Dynamics — integriert. Mit Fuzzy-Logik erkennen sie auch dann den richtigen Artikel, wenn der Kunde «Schraube M8» bestellt, Ihr System aber «M8-Schraube-verzinkt» führt. Der Schlüssel zum Erfolg: Klein starten, schnell lernen, schrittweise skalieren.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Dokumentas den Auftragseingang automatisiert, schauen Sie sich unseren Bestellagent an — oder sprechen Sie direkt mit uns über Ihren konkreten Use Case.
Lesen Sie auch unseren Guide zur Automatisierung von Eingangsrechnungen, wenn Sie auch auf der Kreditorenseite Potenzial sehen.