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Transformation des Auftragsmanagements mit KI-Agenten für einen führenden B2B-Bäckereilieferanten
Transformation des Auftragsmanagements mit KI-Agenten für einen führenden B2B-Bäckereilieferanten



Ein führender B2B-Bäckereizulieferer in Europa, bekannt für die Lieferung von hochwertigen tiefgekühlten Backwaren in über 40 Länder, erlebte einen erheblichen operativen Engpass aufgrund der manuellen Bearbeitung eingehender E-Mail-Bestellungen. Mit schnell steigenden täglichen Volumen und zunehmender Bestellkomplexität ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Beam AI ein, um eine neue Ära der agentenbasierten Automatisierung einzuleiten.
Die Herausforderung
Vor der Intervention von Beam AI sah sich das Unternehmen drei kritischen Arbeitsablauf-Schmerzpunkten gegenüber:
Hohe manuelle Belastung: Bestelldetails mussten manuell aus E-Mails (einschließlich Anhängen) extrahiert und in Microsoft Dynamics NAV (Navision) erneut eingegeben werden, was das Risiko von Verzögerungen und menschlichen Fehlern erhöhte.
Lange Bearbeitungszeit: Der End-to-End-Arbeitsablauf, vom Eingang einer Bestellung bis zur Erstellung von Transport- und Liefermitteilungen, dauerte oft mehrere Stunden und begrenzte den Durchsatz.
Fragmentierte Systeme: Datenformat-Ungleichheiten und E-Mail-basierte Kommunikationssilos verhinderten eine reibungslose Integration mit den vorhandenen ERP- und Logistiksystemen.
Der Kunde benötigte eine Lösung, die zuverlässig funktionieren, verschiedene Dokumentformate verarbeiten und Geschwindigkeit ohne Kompromisse bei der Genauigkeit vorantreiben konnte.
Beam AI-Lösung: Eine vollständige agentenbasierte Automatisierung
Beam AI setzte eine Reihe intelligenter Agenten ein, die mit dem AgentOS-Framework erstellt wurden. Jeder Agent wurde entwickelt, um einen bestimmten Schritt im End-to-End-Bestellverarbeitungsprozess zu bewältigen:
Automatisierung des Workflows
Vom initialen E-Mail-Parsing bis zum Hochladen strukturierter Daten in Navision ist der gesamte Prozess durch einen koordinierten Agentenfluss automatisiert:
Trigger: Beginnt, wenn eine neue E-Mail einen überwachten Posteingang erreicht.
Klassifizierung: Die E-Mail wird analysiert, um zu überprüfen, ob sie bestellbezogen ist.
Kategorisierung: Die Outlook-Kategorie wird aktualisiert (z. B. „Bestellung – Bearbeitet“).
Regelprüfung: Kundenbezogene Logik wird basierend auf den Senderinformationen angewendet.
Kopfextraktion: Zieht wichtige Bestelldetails (Bestellnummer, Daten, Adresse usw.) heraus.
Kunden-ID-Abgleich: Verwendet unscharfe Logik, um die richtige ID aus einer externen Datenbank zu finden.
Artikelposten-Extraktion: Analysiert produktbezogene Informationen (Artikelnummer, Menge usw.).
CSV-Erstellung: Erstellt eine standardisierte Datei für den ERP-Import.
ERP-Hochladen: Sendet CSV über SFTP an Microsoft Navision.
Archivierung: Speichert Anhänge mit Metadaten in DocuWare.
Genutzte Schlüsselkompetenzen
AgentOS-Komponente | Rolle im Arbeitsablauf |
---|---|
Graph | Definierte die End-to-End-Logik für Klassifizierung, Extraktion und Hochladen von Bestellungen. |
Tools | Unterstützte E-Mail-Encoding, CSV-Erstellung, Navision, SFTP- und DocuWare-Upload |
Integrationen | Verbindung zu Outlook, NAV (ERP) und DocuWare für nahtlosen Datenfluss. |
Memory | Verfolgte den Bestellkontext und reduzierte die Nachbearbeitung doppelter E-Mails. |
Trigger | Automatisierte Aktivierung durch Überwachung des E-Mail-Posteingangs. |
Anwendungs-Beispiele
Jede Bestellung löst eine kaskadierende Automatisierungssequenz aus. Im Folgenden ist zusammengefasst, wie jeder Schritt agentisch bearbeitet wird:
Phase | Aktion | Integrationstyp | Agentenfähigkeit |
---|---|---|---|
Trigger | Erkennung neuer Bestell-E-Mails | Ereignisauslöser | E-Mail-Überwacher |
Klassifizieren | Identifizieren, ob die E-Mail eine umsetzbare Bestellung enthält | Aufforderung + Tag | LLM-basierter Klassifizierer |
Kunde validieren | Überprüfen, ob der Absender speziellen kundenbezogenen Regeln folgt | Regelverzweigung | Kundenregel-Engine |
E-Mail kategorisieren | Aktualisieren der Outlook-Kategorie basierend auf der Klassifizierung | Aktualisierung | Outlook-Kategorieaktualisierer |
Kopf extrahieren | Bestelldetails aus PDF/Text parsen | Aufforderung | Bestellkopf-Extraktor (LLM) |
Kunden-ID bereichern | Kunden-ID aus externer Datenbank anhand der Adresse nachschlagen | Nachschlagen | Unschärfematcher + ID-Auflöser |
Produkte extrahieren | Produkt-Bestellposten aus Anhängen extrahieren | Aufforderung | Produktdetails-Extraktor (LLM) |
CSV erstellen | Strukturierte Daten in ein ERP-kompatibles | Dateiautor | CSV-Generator |
Hochladen ins ERP | Übertragen der | Integration | ERP-Connector (SFTP) |
Dokument archivieren | Ursprungs-PDF in DocuWare hochladen | Integration | DMS-Connector (DocuWare) |
Einfluss & Ergebnisse
Die Automatisierung führte zu messbaren und nachhaltigen Verbesserungen:
Metrik | Vor Beam | Nach Beam |
---|---|---|
E-Mail-Bearbeitungszeit | ~4 Stunden | <15 Minuten |
Manuelle Datenfehler | ~12% | <1% |
Bestellungsbelastung | 100 % manuell | 85 % automatisiert |
Geschwindigkeit der Bestellbestätigung | 6–12 Stunden | <1 Stunde |
ERP-Synchronisationsfehler | Häufig | Selten |
⚡ Ergebnis: Über 85 % aller Bestellabläufe sind jetzt vollautomatisiert, sodass der Kunde Hunderte von täglichen Bestellungen mit minimalem menschlichen Eingriff bearbeiten kann.
Kundenstimme
„Was früher einen ganzen Arbeitstag dauerte, wird jetzt im Hintergrund vor dem Mittagessen erledigt. Wir machen uns keine Sorgen mehr über den manuellen Rückstand, die Automatisierung von Beam läuft einfach.“
Ausblick
Nach der erfolgreichen Automatisierung der Bestellverarbeitung arbeitet Beam AI nun mit dem Kunden an der Einführung von:
Produktionsplanungsempfehlungen: Basierend auf historischen Bestellungen und KI-gestützter Prognose.
Rechnungsautomatisierung: Generieren und Synchronisieren von Kundenrechnungen direkt aus ERP-Ereignissen.
End-to-End-Transportplanung: Einschließlich dynamischer Planung mit Logistikanbietern.
Dies ist erst der Anfang eines umfassenden digitalen Transformationsplans, der darauf abzielt, alle kundenorientierten Operationen durch intelligente Agenten zu optimieren.
Fazit
Diese Fallstudie veranschaulicht die Kraft der auf AgentOS basierenden Automatisierung bei der Bewältigung von hochvolumigen, sich wiederholenden B2B-Arbeitsabläufen. AI-Agenten, die Aufgaben in Kommunikation, ERP-Systemen und Dokumentenmanagement orchestrieren, ermöglichten Beam AI einen Bestellmanagement-Lebenszyklus, der einen neuen Maßstab für betriebliche Effizienz in der Verteilung von Tiefkühlwaren setzt.
Ein führender B2B-Bäckereizulieferer in Europa, bekannt für die Lieferung von hochwertigen tiefgekühlten Backwaren in über 40 Länder, erlebte einen erheblichen operativen Engpass aufgrund der manuellen Bearbeitung eingehender E-Mail-Bestellungen. Mit schnell steigenden täglichen Volumen und zunehmender Bestellkomplexität ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Beam AI ein, um eine neue Ära der agentenbasierten Automatisierung einzuleiten.
Die Herausforderung
Vor der Intervention von Beam AI sah sich das Unternehmen drei kritischen Arbeitsablauf-Schmerzpunkten gegenüber:
Hohe manuelle Belastung: Bestelldetails mussten manuell aus E-Mails (einschließlich Anhängen) extrahiert und in Microsoft Dynamics NAV (Navision) erneut eingegeben werden, was das Risiko von Verzögerungen und menschlichen Fehlern erhöhte.
Lange Bearbeitungszeit: Der End-to-End-Arbeitsablauf, vom Eingang einer Bestellung bis zur Erstellung von Transport- und Liefermitteilungen, dauerte oft mehrere Stunden und begrenzte den Durchsatz.
Fragmentierte Systeme: Datenformat-Ungleichheiten und E-Mail-basierte Kommunikationssilos verhinderten eine reibungslose Integration mit den vorhandenen ERP- und Logistiksystemen.
Der Kunde benötigte eine Lösung, die zuverlässig funktionieren, verschiedene Dokumentformate verarbeiten und Geschwindigkeit ohne Kompromisse bei der Genauigkeit vorantreiben konnte.
Beam AI-Lösung: Eine vollständige agentenbasierte Automatisierung
Beam AI setzte eine Reihe intelligenter Agenten ein, die mit dem AgentOS-Framework erstellt wurden. Jeder Agent wurde entwickelt, um einen bestimmten Schritt im End-to-End-Bestellverarbeitungsprozess zu bewältigen:
Automatisierung des Workflows
Vom initialen E-Mail-Parsing bis zum Hochladen strukturierter Daten in Navision ist der gesamte Prozess durch einen koordinierten Agentenfluss automatisiert:
Trigger: Beginnt, wenn eine neue E-Mail einen überwachten Posteingang erreicht.
Klassifizierung: Die E-Mail wird analysiert, um zu überprüfen, ob sie bestellbezogen ist.
Kategorisierung: Die Outlook-Kategorie wird aktualisiert (z. B. „Bestellung – Bearbeitet“).
Regelprüfung: Kundenbezogene Logik wird basierend auf den Senderinformationen angewendet.
Kopfextraktion: Zieht wichtige Bestelldetails (Bestellnummer, Daten, Adresse usw.) heraus.
Kunden-ID-Abgleich: Verwendet unscharfe Logik, um die richtige ID aus einer externen Datenbank zu finden.
Artikelposten-Extraktion: Analysiert produktbezogene Informationen (Artikelnummer, Menge usw.).
CSV-Erstellung: Erstellt eine standardisierte Datei für den ERP-Import.
ERP-Hochladen: Sendet CSV über SFTP an Microsoft Navision.
Archivierung: Speichert Anhänge mit Metadaten in DocuWare.
Genutzte Schlüsselkompetenzen
AgentOS-Komponente | Rolle im Arbeitsablauf |
---|---|
Graph | Definierte die End-to-End-Logik für Klassifizierung, Extraktion und Hochladen von Bestellungen. |
Tools | Unterstützte E-Mail-Encoding, CSV-Erstellung, Navision, SFTP- und DocuWare-Upload |
Integrationen | Verbindung zu Outlook, NAV (ERP) und DocuWare für nahtlosen Datenfluss. |
Memory | Verfolgte den Bestellkontext und reduzierte die Nachbearbeitung doppelter E-Mails. |
Trigger | Automatisierte Aktivierung durch Überwachung des E-Mail-Posteingangs. |
Anwendungs-Beispiele
Jede Bestellung löst eine kaskadierende Automatisierungssequenz aus. Im Folgenden ist zusammengefasst, wie jeder Schritt agentisch bearbeitet wird:
Phase | Aktion | Integrationstyp | Agentenfähigkeit |
---|---|---|---|
Trigger | Erkennung neuer Bestell-E-Mails | Ereignisauslöser | E-Mail-Überwacher |
Klassifizieren | Identifizieren, ob die E-Mail eine umsetzbare Bestellung enthält | Aufforderung + Tag | LLM-basierter Klassifizierer |
Kunde validieren | Überprüfen, ob der Absender speziellen kundenbezogenen Regeln folgt | Regelverzweigung | Kundenregel-Engine |
E-Mail kategorisieren | Aktualisieren der Outlook-Kategorie basierend auf der Klassifizierung | Aktualisierung | Outlook-Kategorieaktualisierer |
Kopf extrahieren | Bestelldetails aus PDF/Text parsen | Aufforderung | Bestellkopf-Extraktor (LLM) |
Kunden-ID bereichern | Kunden-ID aus externer Datenbank anhand der Adresse nachschlagen | Nachschlagen | Unschärfematcher + ID-Auflöser |
Produkte extrahieren | Produkt-Bestellposten aus Anhängen extrahieren | Aufforderung | Produktdetails-Extraktor (LLM) |
CSV erstellen | Strukturierte Daten in ein ERP-kompatibles | Dateiautor | CSV-Generator |
Hochladen ins ERP | Übertragen der | Integration | ERP-Connector (SFTP) |
Dokument archivieren | Ursprungs-PDF in DocuWare hochladen | Integration | DMS-Connector (DocuWare) |
Einfluss & Ergebnisse
Die Automatisierung führte zu messbaren und nachhaltigen Verbesserungen:
Metrik | Vor Beam | Nach Beam |
---|---|---|
E-Mail-Bearbeitungszeit | ~4 Stunden | <15 Minuten |
Manuelle Datenfehler | ~12% | <1% |
Bestellungsbelastung | 100 % manuell | 85 % automatisiert |
Geschwindigkeit der Bestellbestätigung | 6–12 Stunden | <1 Stunde |
ERP-Synchronisationsfehler | Häufig | Selten |
⚡ Ergebnis: Über 85 % aller Bestellabläufe sind jetzt vollautomatisiert, sodass der Kunde Hunderte von täglichen Bestellungen mit minimalem menschlichen Eingriff bearbeiten kann.
Kundenstimme
„Was früher einen ganzen Arbeitstag dauerte, wird jetzt im Hintergrund vor dem Mittagessen erledigt. Wir machen uns keine Sorgen mehr über den manuellen Rückstand, die Automatisierung von Beam läuft einfach.“
Ausblick
Nach der erfolgreichen Automatisierung der Bestellverarbeitung arbeitet Beam AI nun mit dem Kunden an der Einführung von:
Produktionsplanungsempfehlungen: Basierend auf historischen Bestellungen und KI-gestützter Prognose.
Rechnungsautomatisierung: Generieren und Synchronisieren von Kundenrechnungen direkt aus ERP-Ereignissen.
End-to-End-Transportplanung: Einschließlich dynamischer Planung mit Logistikanbietern.
Dies ist erst der Anfang eines umfassenden digitalen Transformationsplans, der darauf abzielt, alle kundenorientierten Operationen durch intelligente Agenten zu optimieren.
Fazit
Diese Fallstudie veranschaulicht die Kraft der auf AgentOS basierenden Automatisierung bei der Bewältigung von hochvolumigen, sich wiederholenden B2B-Arbeitsabläufen. AI-Agenten, die Aufgaben in Kommunikation, ERP-Systemen und Dokumentenmanagement orchestrieren, ermöglichten Beam AI einen Bestellmanagement-Lebenszyklus, der einen neuen Maßstab für betriebliche Effizienz in der Verteilung von Tiefkühlwaren setzt.
Ein führender B2B-Bäckereizulieferer in Europa, bekannt für die Lieferung von hochwertigen tiefgekühlten Backwaren in über 40 Länder, erlebte einen erheblichen operativen Engpass aufgrund der manuellen Bearbeitung eingehender E-Mail-Bestellungen. Mit schnell steigenden täglichen Volumen und zunehmender Bestellkomplexität ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Beam AI ein, um eine neue Ära der agentenbasierten Automatisierung einzuleiten.
Die Herausforderung
Vor der Intervention von Beam AI sah sich das Unternehmen drei kritischen Arbeitsablauf-Schmerzpunkten gegenüber:
Hohe manuelle Belastung: Bestelldetails mussten manuell aus E-Mails (einschließlich Anhängen) extrahiert und in Microsoft Dynamics NAV (Navision) erneut eingegeben werden, was das Risiko von Verzögerungen und menschlichen Fehlern erhöhte.
Lange Bearbeitungszeit: Der End-to-End-Arbeitsablauf, vom Eingang einer Bestellung bis zur Erstellung von Transport- und Liefermitteilungen, dauerte oft mehrere Stunden und begrenzte den Durchsatz.
Fragmentierte Systeme: Datenformat-Ungleichheiten und E-Mail-basierte Kommunikationssilos verhinderten eine reibungslose Integration mit den vorhandenen ERP- und Logistiksystemen.
Der Kunde benötigte eine Lösung, die zuverlässig funktionieren, verschiedene Dokumentformate verarbeiten und Geschwindigkeit ohne Kompromisse bei der Genauigkeit vorantreiben konnte.
Beam AI-Lösung: Eine vollständige agentenbasierte Automatisierung
Beam AI setzte eine Reihe intelligenter Agenten ein, die mit dem AgentOS-Framework erstellt wurden. Jeder Agent wurde entwickelt, um einen bestimmten Schritt im End-to-End-Bestellverarbeitungsprozess zu bewältigen:
Automatisierung des Workflows
Vom initialen E-Mail-Parsing bis zum Hochladen strukturierter Daten in Navision ist der gesamte Prozess durch einen koordinierten Agentenfluss automatisiert:
Trigger: Beginnt, wenn eine neue E-Mail einen überwachten Posteingang erreicht.
Klassifizierung: Die E-Mail wird analysiert, um zu überprüfen, ob sie bestellbezogen ist.
Kategorisierung: Die Outlook-Kategorie wird aktualisiert (z. B. „Bestellung – Bearbeitet“).
Regelprüfung: Kundenbezogene Logik wird basierend auf den Senderinformationen angewendet.
Kopfextraktion: Zieht wichtige Bestelldetails (Bestellnummer, Daten, Adresse usw.) heraus.
Kunden-ID-Abgleich: Verwendet unscharfe Logik, um die richtige ID aus einer externen Datenbank zu finden.
Artikelposten-Extraktion: Analysiert produktbezogene Informationen (Artikelnummer, Menge usw.).
CSV-Erstellung: Erstellt eine standardisierte Datei für den ERP-Import.
ERP-Hochladen: Sendet CSV über SFTP an Microsoft Navision.
Archivierung: Speichert Anhänge mit Metadaten in DocuWare.
Genutzte Schlüsselkompetenzen
AgentOS-Komponente | Rolle im Arbeitsablauf |
---|---|
Graph | Definierte die End-to-End-Logik für Klassifizierung, Extraktion und Hochladen von Bestellungen. |
Tools | Unterstützte E-Mail-Encoding, CSV-Erstellung, Navision, SFTP- und DocuWare-Upload |
Integrationen | Verbindung zu Outlook, NAV (ERP) und DocuWare für nahtlosen Datenfluss. |
Memory | Verfolgte den Bestellkontext und reduzierte die Nachbearbeitung doppelter E-Mails. |
Trigger | Automatisierte Aktivierung durch Überwachung des E-Mail-Posteingangs. |
Anwendungs-Beispiele
Jede Bestellung löst eine kaskadierende Automatisierungssequenz aus. Im Folgenden ist zusammengefasst, wie jeder Schritt agentisch bearbeitet wird:
Phase | Aktion | Integrationstyp | Agentenfähigkeit |
---|---|---|---|
Trigger | Erkennung neuer Bestell-E-Mails | Ereignisauslöser | E-Mail-Überwacher |
Klassifizieren | Identifizieren, ob die E-Mail eine umsetzbare Bestellung enthält | Aufforderung + Tag | LLM-basierter Klassifizierer |
Kunde validieren | Überprüfen, ob der Absender speziellen kundenbezogenen Regeln folgt | Regelverzweigung | Kundenregel-Engine |
E-Mail kategorisieren | Aktualisieren der Outlook-Kategorie basierend auf der Klassifizierung | Aktualisierung | Outlook-Kategorieaktualisierer |
Kopf extrahieren | Bestelldetails aus PDF/Text parsen | Aufforderung | Bestellkopf-Extraktor (LLM) |
Kunden-ID bereichern | Kunden-ID aus externer Datenbank anhand der Adresse nachschlagen | Nachschlagen | Unschärfematcher + ID-Auflöser |
Produkte extrahieren | Produkt-Bestellposten aus Anhängen extrahieren | Aufforderung | Produktdetails-Extraktor (LLM) |
CSV erstellen | Strukturierte Daten in ein ERP-kompatibles | Dateiautor | CSV-Generator |
Hochladen ins ERP | Übertragen der | Integration | ERP-Connector (SFTP) |
Dokument archivieren | Ursprungs-PDF in DocuWare hochladen | Integration | DMS-Connector (DocuWare) |
Einfluss & Ergebnisse
Die Automatisierung führte zu messbaren und nachhaltigen Verbesserungen:
Metrik | Vor Beam | Nach Beam |
---|---|---|
E-Mail-Bearbeitungszeit | ~4 Stunden | <15 Minuten |
Manuelle Datenfehler | ~12% | <1% |
Bestellungsbelastung | 100 % manuell | 85 % automatisiert |
Geschwindigkeit der Bestellbestätigung | 6–12 Stunden | <1 Stunde |
ERP-Synchronisationsfehler | Häufig | Selten |
⚡ Ergebnis: Über 85 % aller Bestellabläufe sind jetzt vollautomatisiert, sodass der Kunde Hunderte von täglichen Bestellungen mit minimalem menschlichen Eingriff bearbeiten kann.
Kundenstimme
„Was früher einen ganzen Arbeitstag dauerte, wird jetzt im Hintergrund vor dem Mittagessen erledigt. Wir machen uns keine Sorgen mehr über den manuellen Rückstand, die Automatisierung von Beam läuft einfach.“
Ausblick
Nach der erfolgreichen Automatisierung der Bestellverarbeitung arbeitet Beam AI nun mit dem Kunden an der Einführung von:
Produktionsplanungsempfehlungen: Basierend auf historischen Bestellungen und KI-gestützter Prognose.
Rechnungsautomatisierung: Generieren und Synchronisieren von Kundenrechnungen direkt aus ERP-Ereignissen.
End-to-End-Transportplanung: Einschließlich dynamischer Planung mit Logistikanbietern.
Dies ist erst der Anfang eines umfassenden digitalen Transformationsplans, der darauf abzielt, alle kundenorientierten Operationen durch intelligente Agenten zu optimieren.
Fazit
Diese Fallstudie veranschaulicht die Kraft der auf AgentOS basierenden Automatisierung bei der Bewältigung von hochvolumigen, sich wiederholenden B2B-Arbeitsabläufen. AI-Agenten, die Aufgaben in Kommunikation, ERP-Systemen und Dokumentenmanagement orchestrieren, ermöglichten Beam AI einen Bestellmanagement-Lebenszyklus, der einen neuen Maßstab für betriebliche Effizienz in der Verteilung von Tiefkühlwaren setzt.
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