Stand: November 2026
PDF-Bestellungen lassen sich automatisch auf den Artikelstamm matchen, wenn drei Dinge zusammenkommen: eine KI, die Positionen auch aus Freitext und Tabellen liest, ein angereicherter Artikelstamm mit Kundenartikelnummern und Synonymen, und eine Prüfung durch den Innendienst für unsichere Fälle. Das ERP müssen Sie dafür nicht wechseln. Der Auftrag wird über eine Schnittstelle oder einen Export übergeben.
Die wichtigsten Punkte:
Kunden bestellen in ihrer eigenen Sprache, nicht in der Sprache Ihres Artikelstamms. Typische Fälle aus dem technischen Großhandel:
| Was in der Bestellung steht | Was das System verstehen muss |
|---|---|
| Die Artikelnummer des Kunden statt Ihrer eigenen | Zuordnung über eine Kundenartikelnummern-Tabelle |
| „11 Kilo Rot, 10-mal“ | Farbe, Gebindegröße und Menge aus Freitext ableiten |
| Alte oder abgekündigte Artikelnummer | Nachfolgeartikel finden |
| „Wie letztes Mal, aber doppelt“ | Bezug auf frühere Aufträge |
| Menge in Karton, Ihr ERP führt Stück | Einheiten umrechnen |
| Eine Position über zwei Tabellenzeilen im PDF | Zeilen richtig zusammenführen |
Klassische OCR mit festen Vorlagen scheitert genau hier. Auch die KI-Funktionen in ERP-Systemen sind meist bei klar strukturierten Bestellungen stark, weniger bei Freitext. Moderne Sprachmodelle verstehen den Kontext, brauchen aber die richtigen Daten zum Abgleich.
Die Qualität des Matchings hängt stärker an den Daten als am KI-Modell. Diese Exporte brauchen Sie aus dem ERP:
| Daten | Wofür | Tipp |
|---|---|---|
| Artikelstamm mit Beschreibungen und Attributen | Grundlage für jede Zuordnung | Auch Langtexte und technische Merkmale exportieren |
| Kundenstamm | Absender dem richtigen Kunden zuordnen | Lieferadressen und Ansprechpartner mitnehmen |
| Kundenartikelnummern | Nummern der Kunden übersetzen | Liegt oft verstreut in Excel-Listen im Innendienst |
| Synonyme und Hausbezeichnungen | Freitext verstehen | Den Innendienst fragen: Wie nennen Kunden das? |
| Einheiten und Gebinde | Karton, Rolle, Stück umrechnen | Umrechnungsfaktoren prüfen |
| Nachfolger abgekündigter Artikel | Alte Nummern weiter bedienen | Nachfolger-Feld pflegen |
Nicht jedes nützliche Merkmal steht als Feld im ERP. Eine KI kann Artikel deshalb vorab anreichern, etwa Farbe oder Gebindegröße aus dem Langtext ziehen. Das verbessert die Zuordnung, ohne dass Sie Ihr ERP umbauen müssen.
Vollautomatik ab Tag eins ist kein realistisches Ziel. Sinnvoller ist ein Ablauf, bei dem die KI die Routine übernimmt und der Innendienst nur noch die unsicheren Fälle sieht. Er prüft dann einen Vorschlag, statt eine Bestellung abzutippen.
Bei OrderAI sieht das so aus: links die erkannten Belegdaten und Positionen, rechts das Original-PDF. Sichere Positionen sind grün markiert, unsichere gelb mit Artikelvorschlägen zur Auswahl, und über der Liste steht, wie viele Positionen erkannt sind und wie viele noch geprüft werden müssen. Mit „Abschließen und senden“ geht der Auftrag ans ERP.
Die OrderAI-Prüfmaske: links die erkannten Positionen, rechts die Originalbestellung.
Drei Dinge machen diese Prüfung wirksam:
So sinkt der Anteil der Prüffälle mit der Zeit, und der Innendienst hat Luft für Angebote, Rückfragen und Kundenpflege.
Nein. Die Lösung sitzt vor dem ERP und übergibt fertige Aufträge über eine Schnittstelle oder einen Export. Ihr ERP bleibt, wie es ist.
Ja, wenn die Suche nicht nur über die Artikelnummer läuft, sondern auch über Beschreibungen, Attribute und Kundenhistorie. Je größer der Katalog, desto wichtiger sind Synonyme und Kundenartikelnummern.
Die Position landet mit einem Vorschlag beim Innendienst. Er bestätigt oder korrigiert, und die Korrektur fließt ins System zurück.
Der größte Zeitfaktor sind die Datenexporte und die ERP-Übergabe, nicht die KI. Mit einem Testset aus echten Bestellungen sehen Sie früh, wo Sie stehen.
Ja. Für die KI ist es egal, ob die Positionen im PDF, im Mailtext oder in einer Excel-Datei stehen.
Pulsar Technologies setzt das mit OrderAI im technischen Großhandel um: On-Premise beim Kunden, angepasst an dessen Artikelstamm und Prozesse und angebunden an SAP, Microsoft Dynamics und weitere ERPs. Sie wollen wissen, wie gut das mit Ihren Bestellungen funktioniert? Wir testen es mit Ihren echten Daten: orderai.dev