KI-Lieferscheinbearbeitungssystem
Intelligente Dokumentenextraktion mit selbst-trainiertem KI-Modell und Human-in-the-Loop.
Über das Projekt
Ein Unternehmen empfing Lieferscheine in stark variierenden Formaten – alle als PDF, aber mit unterschiedlichsten Layouts und Qualitätsstufen. Der bisherige Extraktionsalgorithmus war fehleranfällig und erforderte umfangreiche manuelle Nachbearbeitung, die extrem zeitaufwändig war.
Die Lösung
Die entwickelte Lösung besteht aus mehreren Komponenten: Ein Azure Logic App Workflow liest Lieferscheine aus einem dedizierten Outlook-Postfach aus. Für die Extraktion wurde ein custom KI-Modell trainiert, das speziell auf die heterogenen Formate und Qualitäten der Kundenlieferscheine optimiert ist.
Trainingsportal
Ein zentrales Element ist das Trainingsportal auf Basis von Azure AI Document Intelligence Studio. Hier kann der Kunde selbstständig Lieferscheine hochladen und annotieren, um das Modell kontinuierlich zu verbessern. Das macht den bisher langwierigen Anpassungsprozess erheblich effizienter – neue Formate werden vom Modell schnell verstanden.
Human-in-the-Loop
Für die Human-in-the-Loop-Validierung wurde eine WebApp entwickelt (React TypeScript + FastAPI Backend). Die Oberfläche zeigt extrahierte Daten neben dem PDF-Dokument an, mit direkter Verlinkung der erkannten Felder auf die entsprechenden Stellen im Dokument. Mitarbeiter können Extraktionsergebnisse schnell überprüfen und bei Bedarf korrigieren, bevor die Daten ins ERP-System gebucht werden.
ERP-Integration
Die finale Buchung erfolgt automatisiert über die REST-API des ERP-Systems via Azure Function.
Highlights
- Self-Service Trainingsportal für kontinuierliche Modellverbesserung
- Custom KI-Modell optimiert für heterogene Dokumentformate
- Human-in-the-Loop WebApp mit Dokumentenansicht und Feldverlinkung
- End-to-End Workflow von E-Mail-Eingang bis ERP-Buchung
Herausforderungen
Training eines robusten Modells für stark variierende Dokumentlayouts. Intuitive UI für schnelle Validierung mit Dokumentenkontext.
Ergebnisse
Drastische Reduktion der manuellen Nachbearbeitungszeit. Empowerment des Kunden durch Self-Service-Modellanpassung. Höhere Extraktionsgenauigkeit als bisheriger Algorithmus.
Interesse?
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