In einem Fertigungsunternehmen beginnt der Tag eines Vertriebsmitarbeiters im Auftragspostfach in Outlook: Ein Kunde schreibt Freitext, ein zweiter hängt seine eigene Bestellung als PDF mit eigenen Nummern an, ein dritter schickt eine Excel-Tabelle, deren Spalten jedes Mal anders sind. Der Mitarbeiter öffnet jede Nachricht, sucht anhand der Kundennummer Ihre Artikelnummer im Artikelstamm von Business Central, SAP Business One oder Monitor ERP, prüft den Preis gegen den Vertrag, erfasst den Kundenauftrag im ERP und kann erst dann etwas zum Liefertermin sagen. In Spitzenzeiten zieht sich das bis in den Abend, und ein Fehler bei Menge oder Nummer fällt erst in der Produktion oder im Lager auf, wenn die Korrektur schon teuer ist.
Wir führen einen Claude-Agenten über die API mit Anbindung an Ihr ERP ein. Der Agent überwacht das Auftragspostfach in Microsoft 365 und liest Artikelnummern, Mengen, Wunschtermin, Lieferadresse und Konditionen aus E-Mail-Text, PDFs und Excel-Anhängen aus. Er ordnet Kundennummern anhand früher freigegebener Zuordnungen Ihrem Artikelstamm in Business Central oder SAP Business One zu, prüft Preise gegen den Kundenvertrag und die gültige Preisliste im ERP sowie Mengen gegen Mindestlosgrößen und Verpackungseinheiten. Danach legt er im ERP einen Entwurf des Kundenauftrags mit dem Status „Freigabe ausstehend“ an und markiert die offenen Punkte: eine unbekannte Nummer, einen Preis, der nicht zum Vertrag passt, einen Termin, der kürzer ist als Ihre Durchlaufzeit. Der Vertriebsmitarbeiter sieht den vorbereiteten Auftrag in Business Central, SAP Business One oder Monitor ERP mit den markierten Stellen und einem Link zur ursprünglichen E-Mail, korrigiert ihn bei Bedarf und gibt ihn mit einem Klick frei, und der Kunde erhält noch in derselben Stunde eine Bestätigung mit dem Termin. Der Agent gibt nie selbstständig Aufträge frei und schreibt dem Kunden nie ohne Freigabe durch einen Menschen. Das Modell läuft über die Anthropic API oder Amazon Bedrock in einer EU-Region, Ihre Preislisten und Verträge werden nicht zum Training des Modells verwendet, und jeder Auftrag samt Quelle wird in einem Protokoll festgehalten.