• Rechnungsautomatisierung und Nutzung von Übersetzungsschnittstellen durch Künstliche Intelligenz

    Ein Schritt zum papierlosen Büro

Das Unternehmen

Satherm GmbH mit ihrem Sitz in Saarwellingen ist spezialisiert auf den internationalen Vertrieb von elektrischen, mess- und regeltechnischen, mechanischen, hydraulischen Komponenten zum Bau und zur Instandhaltung von industriellen Anlagen. Mit ihren Kompetenzen in Zentraleinkauf/Beschaffung, Reparatur, Austausch und Ersatz, Beschaffung abgekündigter Komponenten, Notfall-Logistik sowie Qualitätskontrolle bieten sie ihren Kunden die Vorteile einer Firma mit mehr als 40 Jahren Erfahrung.

Projektablauf

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Saarbrücken hat der Satherm GmbH bei der Identifizierung von Digitalisierungspotenzialen geholfen und dabei zwei Bereiche identifiziert: 1.) Automatisierung der Eingangsrechnung und 2.) Direkte Übersetzung der Artikel im eigenem System.

  1. Rechnungsautomatisierung: Mit dem stetigem Wachstum der Satherm GmbH, wächst auch das zu verarbeitende Rechnungsaufkommen. Dieser Prozess ist nicht nur zeitraubend für die Mitarbeiter:innen, sondern auch durch streng manuelle Bearbeitung geprägt. Im Projektverlauf ist für diese Herausforderung eine Lösung in Form einer Rechnungsautomatisierung gefunden worden.
  2. Systeminterne Übersetzung: Die Kommunikation mit internationalen Lieferanten hat zur Folge, dass die unterschiedlichen Produktbeschreibungen im System in mehreren Sprachen verfasst sind. Für ein einheitliches Verständnis, wird hierfür eine schnelle und im System integrierte Übersetzung benötigt. Hierfür eignet sich eine Übersetzungsmaschine, deren Schnittstelle in das unternehmenseigene Warenwirtschaftssystem integriert wird.

Projektstatus

Planungsphase 100%
Durchführungsphase 80%
Abschlussphase 50%

Eingesetzte Technologien

  • Maschinelles Lernen

    Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning, ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden.

  • Robotic Process Automation

    Unter Robotic Process Automation (RPA) versteht man eine robotergesteuerte Automatisierung von Prozessen. Dabei handelt es sich aber nicht um Roboter im klassischen Sinn, sondern um Software Roboter, die den:die Anwender:in imitieren, indem sie seine:ihre Rollen und Aufgaben übernehmen. Sich wiederholende und regelbasierte Arbeitsschritte, die bisher der:die menschliche Sachbearbeiter:in ausgeführt hat, übernimmt der Roboter. Im Gegensatz zu klassischen Prozessautomatisierungssystemen ist bei RPA keine tiefergehende Änderung der Softwarearchitektur eines Unternehmens notwendig. Die bisher eingesetzten Anwendungssys­teme bleiben unangetastet.

    Robotic Process Automation

  • Optical Character Recognition

    OCR bzw. Optical Character Recognition (deutsch optische Zeichenerkennung) beschreibt eine Technologie, die aus Raster- / Bilddateien wie PDFs, JPGs etc. Textdateien erstellen kann. Durch die Umwandlung ist es möglich die gewonnenen Daten zur Weiterverarbeitung oder zur Automatisierung von Prozessen, wie der Rechnungsverarbeitung, zu nutzen.

Vorgehen

  • Herausforderung

    Welches Problem sollte gelöst werden?

    Satherm hatte bisweilen Herausforderungen in zwei Bereichen:

    1. Rechnungsautomatisierung: Die Verarbeitung der Eingangsrechnung und deren Fakturierung ist insofern herausfordernd, dass der gesamte Prozess viel Zeit und Mitarbeiter:innen beansprucht. Wobei der Prozess an sich klar strukturiert ist, festgelegten Ablaufregeln folgt und durch Monotonie bestimmt ist. Die entweder per Post oder per Email eingehenden Rechnungen, liegen zudem in einer unstrukturierten Form vor, die sich bei der Automatisierung als problematisch darstellen. In diesem Fall wurde nach einer Lösung gesucht, die Daten (Rechnungen) zu strukturieren und somit eine ideale Basis für die Automatisierung zu bilden.
    2. Systemintegrierte Übersetzung: Durch viele internationale Kund:innen aus Frankreich, aber auch dem englisch-sprachigen Raum hat Satherm nach einer Lösung für eine direkte Übersetzung der Artikel in ihrem Warenwirtschaftssystem gesucht. Mit dieser Lösung soll eine effizientere Abarbeitung der Bestellprozesse gewährleistet werden.

  • Analyse

    Welche Informationen wurden betrachtet?

    Für die Konzeption der integrierten Übersetzung wurde das Warenwirtschaftssystem angeschaut und so wichtige Eckdaten identifiziert. Nach einer Kontaktaufnahme mit dem Entwickler, wurden alle wichtige Informationen bezüglich der Schnittstellen genannt, die sich in das System problemlos integrieren lassen. Für die Konzeption des Automatisierungsprojektes wurde die Anzahl der zu verarbeitenden Eingangsrechnungen erfragt, sowie Informationen über den Aufbau. Durch die internationale Ausrichtung von Satherm, sind die Rechnung dementsprechend auf unterschiedlichen Sprachen. Wegen der Toolrecherche ist dies ein wichtiger zu beachtender Punkt.

    Analyse

  • Konzept

    Wie wurde das Problem angegangen?

    1. Rechnungsautomatisierung: In dem Fall, der Rechnungsautomatisierung, war es wichtig zum einen die unstrukturierten Daten „computerverständlich“ aufzubereiten und zu anderem eine Möglichkeit zu finden, Rechnungselemente vollständig zu extrahieren. Diese sollten automatisiert in ihr System aufgenommen werden. Hierzu wurden unterschiedliche OCR Anbieter verglichen sowie getestet. Dabei hat sich ein aufstrebendes Unternehmen aus dem Saarland durchgesetzt, das eine KI-Lösung im Bereich der Texterkennung in Rechnungen anbietet. Es wurde ein Kontakt zwischen den beiden Unternehmen geknüpft und seither wird gemeinsam an dem Automatisierungsprojekt gearbeitet.
    2. Systemintegrierte Übersetzung: Bei der vollständigen Artikelübersetzung, ist es wichtig, dass das Übersetzungstool in unterschiedliche Sprachen verständlich und natürlich übersetzt. Zudem sollte eine Schnittstelle gegeben sein, die in das bestehende System einfach integrierbar ist. Nach einer Wirtschaftlichkeitsanalyse einiger Anbieter, hat sich ein deutsches Unternehmen mit ihrem auf maschinellem Lernen basierendem Tool durchgesetzt. Die Dokumentation der Schnittstelle wurde an Satherm übermittelt.

  • Validierung

    Wie wurde das Konzept abgesichert?

    Noch ausstehend

    Validierung

  • Ergebnis

    Welche Lösungen wurden erzielt?

    Das Projekt ist aktuell noch in der finalen Umsetzungsphase. Was sich jetzt aber schon feststellen lassen kann, ist eine enorme zeitliche Ersparnis und Effizienzsteigerung in den Testphasen. Die Ergebnisse sind sogar so gut, dass sich eine hohe zwei-stellige Effizienzsteigerung erkennen lässt.

Erfolgsfaktoren

Integration von Schnittstellen

Vereinheitlichung der Datenbasis

Digitale Werkzeuge

Vernetzung mit Anwendungs-Entwickler

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits Bestandteil unseres Alltags geworden. Möchten auch Sie wissen, wie sich durch KI das Potential in der betrieblichen Praxis steigern lässt? Für diese und alle weiteren Fragen rund um das Thema KI in der Geschäftswelt unterstützen Sie unsere KI-Trainer:innen am Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Saarbrücken.

Broschüre: Rechnungsautomatisierung mittels Intelligenter Texterkennung

Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Büroprozessen

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Tobias Greff

Mittelstand-Digital Zentrum Saarbrücken

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