Un proveedor de panadería B2B líder en Europa, conocido por suministrar productos de panadería congelados de primera calidad a más de 40 países, estaba experimentando un importante lastre operativo debido al procesamiento manual de los pedidos entrantes por correo electrónico. Con unos volúmenes diarios que crecían rápidamente y una complejidad de pedidos cada vez mayor, la empresa se asoció con Beam AI para dar paso a una nueva era de automatización agéntica.

El reto

Antes de la intervención de Beam AI, la empresa se enfrentaba a tres puntos críticos en el flujo de trabajo:

• Alta carga manual: Los detalles de los pedidos tenían que extraerse manualmente de los correos electrónicos (incluidos los archivos adjuntos) y volver a introducirse en Microsoft Dynamics NAV (Navision), lo que aumentaba el riesgo de retrasos y errores humanos.

• Lento tiempo de respuesta: El flujo de trabajo de principio a fin, desde la recepción de un pedido hasta la generación de avisos de transporte y entrega, a menudo tardaba varias horas, lo que limitaba el rendimiento.

• Sistemas fragmentados: Los desajustes en el formato de los datos y los silos de comunicación basados en el correo electrónico impedían una integración fluida con sus sistemas ERP y logísticos existentes.

El cliente necesitaba una solución que pudiera funcionar de forma fiable, manejar varios formatos de documentos y aumentar la velocidad sin comprometer la precisión.

Solución Beam AI: Una automatización robótica completa

Beam AI desplegó un conjunto de agentes inteligentes utilizando su AgentOS. Cada agente fue diseñado para manejar un paso discreto en el proceso de procesamiento de pedidos de principio a fin:

Automatización del flujo de trabajo

Desde el análisis inicial del correo electrónico hasta la carga de datos estructurados en Navision, todo el proceso se automatiza mediante un flujo de agentes coordinado:

1. Trigger: Se inicia cuando un nuevo correo electrónico llega a una bandeja de entrada supervisada.

2. Clasificación: Se analiza el correo electrónico para comprobar si está relacionado con un pedido.

3. Categorización: Se actualiza la categoría de Outlook (por ejemplo, "Pedido - Procesado").

4. Comprobación de reglas: Aplica la lógica específica del cliente basada en la información del remitente.

5. Extracción de encabezado: Extrae detalles clave del pedido (número de pedido, fechas, dirección, etc.).

6. Concordancia de ID de cliente: Utiliza lógica difusa para encontrar el ID correcto de la base de datos externa.

7. Extracción de artículos: Analiza la información a nivel de producto (número de artículo, cantidad, etc.).

8. Creación de CSV: Genera un archivo estandarizado para la importación ERP.

9. Subida ERP: Envía el CSV a través de SFTP a Microsoft Navision.

10. Archival: Almacena los archivos adjuntos con metadatos en DocuWare.

    
    
    

Capacidades clave aprovechadas

Integraciones

Casos prácticos

Cada pedido desencadena una secuencia de automatización en cascada. A continuación se muestra un resumen de cómo se gestiona cada paso de forma agentica:

Impacto & Resultados

La automatización produjo mejoras cuantificables y sostenibles:

⚡ Resultado: más del 85 % de todos los flujos de trabajo de pedidos están ahora totalmente automatizados, lo que permite al cliente procesar cientos de pedidos diarios con una intervención humana mínima.

Cita del cliente

"Lo que antes nos llevaba toda una jornada laboral, ahora se gestiona en segundo plano antes de comer. Ya no nos preocupamos del trabajo manual atrasado, la automatización de Beam simplemente se ejecuta."

Mirando hacia el futuro

Tras el éxito de la automatización del procesamiento de pedidos, Beam AI está trabajando ahora con el cliente para poner en marcha:

• Recomendaciones de planificación de la producción: Basadas en pedidos históricos y previsiones basadas en IA.

• Automatización de facturas: Generación y sincronización de facturas de clientes directamente a partir de eventos de ERP.

• Planificación del transporte de principio a fin: Incluye la programación dinámica con proveedores logísticos.

Este es solo el comienzo de una hoja de ruta de transformación digital más amplia dirigida a optimizar todas las operaciones de cara al cliente a través de agentes inteligentes.

Conclusión

Este caso práctico ilustra el poder de la automatización basada en AgentOS para abordar flujos de trabajo B2B repetitivos y de gran volumen. Con agentes de IA que orquestan tareas a través de la comunicación, los sistemas ERP y la gestión de documentos, Beam AI habilitó un ciclo de vida de gestión de pedidos, estableciendo un nuevo punto de referencia para la eficiencia operativa en la industria de distribución de productos congelados.

Agentes Inteligentes