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Eingehende Mails werden erkannt, kategorisiert und an die richtige Person weitergeleitet. Auftragsbestätigungen landen im Prüfprozess.
Ein Hersteller von Objekttüren bestellt bei seinen Lieferanten per E‑Mail und bekommt die Auftragsbestätigungen per E‑Mail zurück. Drei Sachbearbeiter prüfen, ob der Lieferant verstanden hat, was bestellt wurde. Ab Herbst 2026 macht das Postfach die Vorarbeit. Version 1 ist fertig und wartet auf die Freigabe der IT.
Bestellungen gehen per E‑Mail an die Lieferanten. Tage später kommt die Auftragsbestätigung zurück, ebenfalls per E‑Mail. Ein Sachbearbeiter sucht sie im Postfach, öffnet daneben die Bestellung und vergleicht Position für Position: Maße, Stückzahlen, Ausführungen. Hat der Lieferant verstanden, was bestellt wurde?
Jeder Lieferant schreibt seine Bestätigung anders. Andere Reihenfolge, eigene Abkürzungen, weggelassene Felder. Der Vergleich braucht Fachwissen, ist aber stumpfe Arbeit, bei der man mit der Zeit blind wird. Eine Abweichung von 20 Millimetern bei der Türblattbreite fällt im dritten Dokument des Tages leicht durch. Die Folge reicht von Nacharbeit bis zu einer Tür, die nicht passt: Material, Zeit, Wochen Verzug.
Der Betrieb arbeitet weiter wie bisher: bestellen per E‑Mail, Bestätigungen kommen per E‑Mail. Dazwischen sitzt jetzt ein Dienst, der das Postfach liest.
Eingehende Mails werden erkannt, kategorisiert und an die richtige Person weitergeleitet. Auftragsbestätigungen landen im Prüfprozess.
Zu jeder Bestätigung wird die passende Bestellung im Bestellordner gefunden, ob als PDF oder als Excel-Datei.
Bestellung und Bestätigung werden strukturiert ausgelesen: Positionen, Maße, Mengen, Ausführungen. Auch wenn der Lieferant anders formatiert, abkürzt oder Felder weglässt.
Position für Position. Das Ergebnis geht als E‑Mail mit kurzem PDF an den Sachbearbeiter. Er entscheidet, das System bereitet vor.
Eine feste Zuordnungstabelle reicht bei so vielen Dokumentvarianten nicht. Das System lernt neue Varianten selbst. Neue Lieferanten kommen dazu, ohne dass JMK eingreifen muss.
Das historische Material war nicht für Machine Learning vorbereitet. Es gab keine Tabelle, die sagt, welcher Lieferant, welcher Dokumenttyp, welche Layoutversion und welche Felder in einem Dokument stecken. Das System musste die Struktur zuerst aus der Geschichte selbst gewinnen.
Es gruppiert verwandte Dokumente nach Layout und Inhalt, bestimmt in mehreren Durchgängen Lieferant und Dokumentvariante, leitet daraus gemeinsame Feldstrukturen ab und setzt je Gruppe die passende Extraktion ein. Für jeden Schritt eine andere Methode: feste Regeln, wo das Layout stabil ist, Statistik und Modelle, wo es das nicht ist. Und das Schema wird nicht einmal beim Bau erzeugt. Das System pflegt sein gelerntes Wissen weiter, wenn neue Varianten auftauchen.
Rund zehn Jahre Bestellungen und Bestätigungen, unbeschriftet, in wechselnden Formaten.
Layout und Inhalt jedes Dokuments werden erfasst, bevor irgendetwas klassifiziert wird.
Ähnliche Dokumente finden nach Layout und Inhalt zusammen. Lieferanten und ihre Versionen entstehen aus den Daten, nicht aus einer Liste.
In mehreren Durchgängen wird bestimmt, von wem ein Dokument stammt und welche Fassung es ist.
Aus den Gruppen entsteht eine gemeinsame Feldstruktur, die bei neuen Varianten mitwächst.
Regeln, wo das Layout stabil ist. Modelle, wo es das nicht ist. Positionen, Maße, Mengen, Ausführungen.
Was extrahiert wurde, wird gegen feste Regeln geprüft: Plausibilität, Vollständigkeit, Einheiten.
Die Bestätigung findet ihre Bestellung, auch wenn die Referenz nur im Mailverlauf steht.
Position für Position, mit dem Wert aus beiden Dokumenten.
Der Sachbearbeiter entscheidet. Das System bereitet vor.
In den Codes der Lieferanten steckt Fachwissen, das nirgends dokumentiert war: Welche Stellen für Material, Klimaklasse und Brandschutz stehen, weiß ein erfahrener Sachbearbeiter, aber keine Tabelle. Das System hat diesen Aufbau aus den Zusammenhängen in den Daten rekonstruiert.
Je Lieferant anders: Einer unterscheidet Röhrenspan und Vollspan, ein anderer führt Röhrenspan gar nicht, ein dritter codiert dieselbe Eigenschaft an anderer Stelle. Aus diesen Vokabularen entsteht eine gemeinsame Darstellung, mit der der Abgleich überhaupt erst möglich wird.
Am saubersten wäre es gewesen, die Kommunikation umzubauen: Jeder Lieferant antwortet dem Sachbearbeiter, der bestellt hat, mit einheitlicher Referenz. Das ist ein Organisationsprojekt, kein Softwareprojekt. Also bleibt das Sammelpostfach, und das System erkennt selbst, welche Art von Mail vorliegt und wer zuständig ist.
Der Sachbearbeiter öffnet eine Mail statt zwei Dokumente. Was passt, ist abgehakt. Was abweicht, steht markiert oben, mit dem Wert aus der Bestellung und dem Wert aus der Bestätigung.
| Position | Bestellung | Bestätigung | Status |
|---|---|---|---|
| Türblatt, Höhe | 2.110 mm | 2.110 mm | passt |
| Türblatt, Breite | 880 mm | 860 mm | Abweichung |
| Zarge, Wandstärke | 125 mm | 125 mm | passt |
| Stückzahl | 4 | 4 | passt |
Zwei Dokumente, die zusammenpassen müssen, und ein Mensch, der das prüft: Das gibt es in fast jedem Betrieb.