Auftragsbestätigungen gehören zu den zeitintensivsten und gleichzeitig wirtschaftlich kritischsten Routineaufgaben im operativen Einkauf. Jede Position muss auf Menge, Termin, Preis und Spezifikation geprüft werden, da stille Abweichungen direkt Marge, Materialverfügbarkeit und Kundentermine treffen. Klassische Lösungen wie OCR, Masken oder bildbasierte Erkennung stoßen dabei schnell an Grenzen, sobald Lieferantenformate variieren oder Einheiten umgerechnet werden müssen.

Oliver Kosalla (Leiter Einkauf bei Anton Debatin), Denise Raupp (Operativer Einkauf bei Anton Debatin), Nico Bentenrieder (Gründer bei Tacto) und Jakob Hafner (Produktentwicklung bei Tacto) zeigen im Webinar, wie Debatin den manuellen AB-Prozess durch KI-Agenten ersetzt hat und damit substanzielle operative Kapazitt für strategische Einkaufsarbeit freisetzt.

Manuelle AB-Prüfung: Status Quo bei Anton Debatin

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Anton Debatin ist ein weltweit führender Hersteller von Sicherheitsverpackungen, Dokumententaschen, Medizintaschen und individuellen Verpackungslösungen. Das Unternehmen beschäftigt rund 174 Mitarbeiter, erwirtschaftet etwa 35 Mio. Euro Umsatz und steuert ein Einkaufsvolumen von rund 17 Mio. Euro mit einem strategischen und fünf operativen Einkäufern. Vor der Automatisierung wurden rund 2.700 Auftragsbestätigungen pro Jahr manuell geprüft, verteilt auf etwa 330 aktive Lieferanten. Pro AB fielen durchschnittlich 10 Minuten Bearbeitungszeit an: AB-Eingang sichten, mit der Bestellung im ERP abgleichen, Abweichungen klären und das Dokument im DMS ablegen. In Summe waren so 225 Stunden pro Jahr in einer Routineaufgabe gebunden, ohne strategischen Mehrwert für den Einkauf.

Warum klassische OCR-Ansätze an Grenzen stoßen

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Bisherige Marktlösungen für die AB-Prüfung basieren auf drei Ansätzen, die jeweils strukturelle Schwächen haben. PDF-Extraktion und OCR liefern unstrukturierten Text ohne semantische Zuordnung, Tabellen werden zerlegt und gescannte ABs sind kaum lesbar. Maskenbasierte Systeme erfordern eine eigene Vorlage pro Lieferant, brechen bei Formatänderungen sofort und skalieren nicht. Bildbasierte ML-Modelle benötigen umfangreiche Trainingsdaten und erfordern pro Lieferant ein eigenes Training, ohne dass die Inhalte fachlich validiert werden. Bei Debatin kamen zusätzliche Herausforderungen hinzu, die diese Lösungen nicht abbilden konnten: Mengenangaben in Laufmetern bei gleichzeitigem Preis pro Kilogramm, Lieferanten, die nur Kalenderwochen statt Fixtermine bestätigen, und Vertretungsregelungen, bei denen Spezialwissen fehlt.

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Automatisierte AB-Prüfung mit Tacto Intelligence

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Die Lösung von Tacto liest eingehende Auftragsbestätigungen unabhängig von Format oder Lieferant aus, ohne dass Masken oder lieferantenspezifische Vorlagen gepflegt werden müssen. Tacto Intelligence führt einen positionsgenauen Abgleich von Menge, Preis, Lieferdatum und Artikelspezifikationen mit der Bestellung durch und markiert Abweichungen priorisiert für den Einkauf. Die Integration in den bestehenden ERP-Prozess erfolgt in drei Schritten: Import der Bestell-, Artikel- und Lieferantendaten aus dem ERP, Aufsetzen eines E-Mail-Forwardings für eingehende ABs und Rückschreibung dunkelgebuchter oder korrigierter ABs als standardisierte CSV ins ERP. Bei Debatin war die ERP-Anbindung laut Matthias Sorg, Leitung IT, innerhalb von ein bis zwei Tagen umgesetzt.

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80 Prozent Dunkelbuchungsquote: Praxisbeispiel Debatin

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Bei Debatin sind automatisierte AB-Prüfungen heute der neue Standard. Rund 80 Prozent aller eingehenden Auftragsbestätigungen werden automatisiert durchgebucht, lediglich 20 Prozent landen mit erkannten Abweichungen beim Einkäufer zur Entscheidung. Konkrete Beispiele aus der Praxis zeigen, was die KI erkennt, das vorher übersehen wurde: nicht berücksichtigte Rabatte in Bestellungen, die zu Preisdifferenzen zwischen Bestellung und AB führten, oder einzelne Tage Verschiebung beim Lieferdatum, die in der manuellen Prüfung untergegangen wären.

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Im internen Business Case rechnet Debatin die Auswirkung auf 25,6 Tage Effizienzgewinn pro Jahr, was einer Arbeitszeitersparnis von 15 bis 20 Prozent im operativen Einkauf entspricht. Oliver Kosalla bringt den qualitativen Effekt auf den Punkt: „AB-Prüfung war einer der monotonsten Teile unseres Tages. Dass dieser Aufwand jetzt wegfällt, merkt man im Team sofort. Wir haben wieder Kapazität für die Themen, die wirklich Wert schaffen.“

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Fazit

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Das Praxisbeispiel von Anton Debatin verdeutlicht, dass die Automatisierung der AB-Prüfung weit mehr ist als reine Prozessoptimierung. Es kommt darauf an, semantisches Dokumentenverständnis mit der vorhandenen ERP-Datenbasis zu kombinieren, sodass der Einkauf nur noch dort eingreift, wo es wirklich nötig ist. So entsteht Kapazität für Verhandlungen, Lieferantenentwicklung und strategische Initiativen, statt für Routinekontrollen.

Oliver Kosalla und Denise Raupp von Anton Debatin sprechen mit Nico Bentenrieder und Jakob Hafner von Tacto darüber, wie der Verpackungshersteller seine rund 2.700 Auftragsbestätigungen pro Jahr von einer manuellen Routine in einen automatisierten Prozess überführt hat. Sie zeigen, warum klassische OCR- und Maskenansätze in der Praxis scheitern, wie Tacto Intelligence ABs lieferantenunabhängig ausliest und positionsgenau gegen die Bestellung prüft und welche konkreten Effekte 80 Prozent Dunkelbuchungsquote im operativen Einkauf erzielen.