Viele Unternehmen verbinden Automatisierung mit theoretischen Konzepten oder Pilotprojekten. Das Praxisbeispiel der SICK AG zeigt eindrucksvoll, dass AI-gestützte Automatisierung bereits heute im industriellen Maßstab funktioniert – messbar, skalierbar und produktiv.
Die SICK AG ist ein international tätiges Industrieunternehmen mit einer hochkomplexen Supply-Chain-Landschaft. Gemeinsam mit GDP und JAGGAER betreibt das Unternehmen derzeit schon eine Umgebung mit über 35.000 EDI Transaktionen pro Jahr in 14 Ländern. Die Lieferkette ist bereits stark automatisiert – und dennoch bestand ein erheblicher manueller Aufwand.
Ausgangssituation: Hohe Automatisierung, aber kritische Lücken
Trotz EDI-Anbindungen und strukturierter Prozesse mussten zahlreiche Auftragsbestätigungen manuell verarbeitet werden. Der Grund war derselbe wie bei vielen anderen Unternehmen: Ein Teil der Lieferanten war nicht EDI-fähig und kommunizierte weiterhin per E-Mail.
Diese Auftragsbestätigungen mussten gelesen, interpretiert, im System gesucht und positionsweise geprüft werden. Gerade bei Bestellungen mit mehreren Positionen oder Abweichungen bedeutete dies einen hohen Zeitaufwand und erhöhte die Fehleranfälligkeit.
Der Ansatz: AI-gestützte Verarbeitung von E-Mail-Belegen
Das AI-Plugin von GDP wurde implementiert, um genau diese Lücke zu schließen. Eingehende Auftragsbestätigungen wurden automatisch per E-Mail empfangen, inhaltlich analysiert und als strukturierte Nachrichten in JAGGAER verarbeitet.
Besonders entscheidend war dabei, dass im Unterschied zu einer klassischen OCR-Lösung keine Belegformate angelernt werden mussten. Unterschiedliche Layouts, Sprachen und Dokumenttypen stellten kein Hindernis dar. Selbst komplexe Szenarien – etwa mehrere Bestellnummern in einem Dokument oder die Ableitung von Lieferterminen aus Versanddaten – konnten automatisiert verarbeitet werden.
Technische Besonderheiten mit hohem Praxisnutzen
Im Projekt zeigte sich schnell, dass die KI nicht nur einfache Dokumente verarbeiten kann. Auch mehrsprachige Belege, inklusive asiatischer Zeichensätze, wurden zuverlässig erkannt. Darüber hinaus konnten komplexe Logiken abgebildet werden, etwa die automatische Berechnung von Lieferterminen unter Berücksichtigung von Wochenenden oder Feiertagen.
Diese Fähigkeit ist in klassischen OCR- oder RPA-Szenarien schwer realisierbar oder mit erheblichem Pflegeaufwand verbunden. Für die SICK AG bedeutete dies eine deutliche Reduzierung manueller Eingriffe bei gleichzeitig höherer Datenqualität.
Ergebnisse: Selbstständig und unabhängig digitalisieren und automatisieren.
Die SICK AG plant, die AI Lösung für mehr als 200 Lieferanten in mehreren Phasen verfügbar zu machen. Nach wenigen Wochen sind jetzt bereits 100 davon angebunden. Da es sich um eine 1:n Lösung handelt, gibt es keine technische Begrenzung, wie viele Lieferanten gleichzeitig umgestellt werden können.
Ein Vorteil ist, dass Unternehmen ihre Digitalisierung und Automatisierung selbstständig und unabhängig vorantreiben können. Sie sind nicht mehr darauf angewiesen, dass einzelne Lieferanten eine technische EDI-Anbindung umsetzen, sondern können ihre Prozesse eigenständig weiterentwickeln und skalieren.
Fazit
Das Praxisbeispiel SICK AG zeigt eindrucksvoll, dass die Kombination aus AI und EDI kein Zukunftsversprechen ist, sondern bereits heute echten Mehrwert liefert. Unternehmen können ihre Lieferkette intelligent automatisieren, ohne auf den Digitalisierungsgrad einzelner Lieferanten Rücksicht nehmen zu müssen.
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