


Einführung von KI/ML-Funktionen für ein verbessertes Auftragsmanagement
Die Implementierung von KI/ML im Auftragsmanagement steigert die Effizienz erheblich und legt den Grundstein für skalierbares Wachstum.
Die Herausforderung:
Die Auftragsverwaltungsprozesse waren manuell und zeitaufwändig, was die Skalierbarkeit und Effizienz einschränkte. Es bestand die Notwendigkeit, Technologien zu nutzen, um die Auftragsabwicklung zu automatisieren und die Erfolgsraten zu verbessern, insbesondere in Segmenten, in denen der Online-Handel durch staatliche Anforderungen oder sehr begrenzte Möglichkeiten in bestimmten Märkten erschwert wird.
Der Wendepunkt:
Die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) bot die Gelegenheit, das Auftragsmanagement zu revolutionieren, beginnend mit dem nordamerikanischen Markt.
Unser Ansatz:
Entwicklung von PO Assist: Einführung des ersten KI/ML-Tools zur Unterstützung bei der Auftragserteilung in Kanada und den USA. Das Tool analysiert die PDF-Datei der Auftragserteilung, erfasst und füllt die erforderlichen Felder im unternehmensinternen Auftragsverwaltungstool aus und führt die ersten Qualitätsprüfungen mit den Ergebnissen durch.
Ertragssteigerung: Der Schwerpunkt liegt auf der Steigerung der Erfolgsraten der automatisierten Auftragsabwicklung und der in der ersten Phase festgelegten Schritte.
Skalierbarkeitsplanung: Bereiten Sie auf der Grundlage anfänglicher Erfolge die Voraussetzungen für eine Expansion in andere Regionen vor.
Die Ergebnisse:
Hohe Erfolgsraten: Verbesserte Erfolgsraten von über 80 % über dem ursprünglichen Ziel.
Betriebseffizienz: Reduzierte manuelle Eingriffe in die Auftragsabwicklung durch kontinuierliches Modelltraining.
Grundlage für die Expansion: Schaffung eines replizierbaren Modells für andere Regionen.
Die Auswirkungen:
Das Unternehmen konnte die Auftragsabwicklung beschleunigen, Fehler reduzieren und die Kundenzufriedenheit steigern. Die Mitarbeiter konnten sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren, anstatt Daten manuell einzugeben.
Hinweis: Alle genannten Projekte basieren auf realen Erfahrungen und wurden im Detail angepasst, um die Vertraulichkeit zu wahren.








