Das Problem
Ein mittelständisches Fertigungsunternehmen stand vor einem wachsenden Datenproblem: Über 10.000 unstrukturierte PDF-Datenblätter und Lieferantenverträge mussten monatlich manuell in das ERP-System übertragen werden. Jedes Datenblatt enthielt technische Spezifikationen, Materialzusammensetzungen und Zertifizierungsinformationen in unterschiedlichen Formaten.
Die manuelle Dateneingabe war nicht nur zeitaufwendig — sie war fehleranfällig. Inkonsistente Formatierungen, unleserliche Scans und variierende Dokumentstrukturen führten zu einer Fehlerquote von über 12%. Falsche Materialdaten im ERP-System verursachten Produktionsverzögerungen und fehlerhafte Bestellungen.
Das bestehende Team konnte das wachsende Dokumentenvolumen nicht mehr bewältigen, ohne zusätzliches Personal einzustellen.
Unser Ansatz
Blueprint-Phase: Daten-Audit und Machbarkeitsanalyse
Wir analysierten eine repräsentative Stichprobe von 500 PDFs und identifizierten 23 wiederkehrende Dokumenttypen mit jeweils eigenen Extraktionsregeln. Die Machbarkeitsanalyse ergab, dass 87% der Dokumente vollautomatisch verarbeitet werden können — die restlichen 13% erfordern menschliche Prüfung bei Grenzfällen.
Brain-Phase: Pipeline-Design
Basierend auf dem Audit entwarfen wir eine mehrstufige Verarbeitungspipeline: PDF-Ingestion, OCR-Erkennung, regelbasierte Extraktion, Validierung gegen Geschäftsregeln und ERP-API-Integration. Jede Stufe wurde als unabhängiger Microservice konzipiert.
Hands-Phase: Implementierung
Die Pipeline wurde iterativ entwickelt — Dokumenttyp für Dokumenttyp. Jeder neue Typ durchlief einen Zyklus aus Testextraktion, Regelverfeinerung und Validierung gegen historische Daten.
Architektur
PDF-Ingestion und Vorverarbeitung
Eingehende PDFs werden automatisch klassifiziert und in eine Verarbeitungswarteschlange eingereiht. Bildbasierte PDFs durchlaufen eine Vorverarbeitung (Entzerrung, Kontrastoptimierung) vor der OCR-Erkennung.
Regelbasierte Extraktion
Für jeden der 23 Dokumenttypen existiert ein spezifisches Extraktions-Regelwerk. Die Engine erkennt Tabellen, Key-Value-Paare und strukturierte Abschnitte und mappt sie auf das ERP-Datenmodell.
Validierung und Qualitätssicherung
Extrahierte Daten werden gegen Geschäftsregeln validiert: Materialcodes müssen existieren, Mengenangaben müssen plausibel sein, Zertifizierungen müssen gültige Referenzen haben. Dokumente mit niedriger Konfidenz werden zur manuellen Prüfung markiert.
ERP-Integration
Validierte Daten werden über eine REST-API direkt in das ERP-System geschrieben. Ein Monitoring-Dashboard zeigt Verarbeitungsstatus, Fehlerquoten und Durchsatz in Echtzeit.
Ergebnisse
- 90% weniger manuelle Dateneingabe — automatisierte Extraktion ersetzt monatelange Handarbeit
- 10.000+ PDFs pro Monat — skalierbare Batch-Verarbeitung ohne Personalaufstockung
- Fehlerquote unter 2% — Validierungsregeln erkennen Grenzfälle zuverlässig
- ROI in 3 Monaten — Investition durch eingesparte Personalkosten amortisiert
- Audit-Trail — jede Extraktion ist nachvollziehbar dokumentiert
Ähnliche Herausforderung?
Unstrukturierte Dokumente bremsen Ihre Prozesse? Wir analysieren Ihre Datenströme und entwickeln eine automatisierte Lösung. Sprechen Sie mit uns oder erfahren Sie mehr über unsere KI-Automatisierung.
