KI im Großhandel: Bestellungen, Preise, Liefertermine und Stammdaten
Im Großhandel steckt der größte Hebel für KI in der Auftragserfassung: Bestellungen kommen als E-Mail, PDF oder Fax und werden von Hand ins ERP getippt. Sprachmodelle lesen diese Bestellungen, prüfen sie gegen Artikel- und Kundenstammdaten und legen Auftragsvorschläge an. Dazu kommen Preisvergleiche über Lieferanten, Antworten auf Lieferterminfragen und die Pflege von Artikelstammdaten.
Worum es geht
Großhandel auf einen Blick
Großhandel ist Mengengeschäft mit dünnen Margen. Wer 120 Bestellungen am Tag erfasst, 40 Lieferantenpreislisten pflegt und 50 Lieferterminfragen beantwortet, hat Dutzende kleine Handgriffe, die einzeln harmlos wirken und zusammen mehrere Vollzeitstellen binden. KI-Anwendungen setzen genau an diesen Handgriffen an: Sie lesen Dokumente, gleichen sie mit dem ERP ab und bereiten Entscheidungen so weit vor, dass ein Mitarbeiter nur noch prüft und freigibt. Das gilt für den technischen Großhandel ebenso wie für Baustoffe, Elektro oder Sanitär und Heizung.
- Branche
- Großhandel
- Typische Aufgaben
- Auftragserfassung aus E-Mail-Bestellungen
- Preis- und Lieferantenvergleich im Einkauf
- Rückfragen zum Liefertermin
- Artikelstammdaten aus Lieferantendaten
- Leistungen dazu
Kapitel 1
Wo im Großhandel Zeit und Marge verloren gehen
Der Innendienst ist die Drehscheibe. Hier kommen Bestellungen per E-Mail, Portal, PDF-Anhang und manchmal noch per Fax an. Jede wird geöffnet, gelesen und ins ERP übertragen. Die Kundenartikelnummer muss der eigenen Nummer zugeordnet werden, die Menge der Verpackungseinheit, der Preis der Kondition. Dann folgt die Verfügbarkeitsprüfung, bei Fehlmengen die Rücksprache mit dem Einkauf, und danach die Auftragsbestätigung.
Parallel laufen die Anfragen: Wann kommt die Ware, warum fehlt eine Position, können Sie die Menge nachliefern. Jede Antwort erfordert einen Blick ins System und eine E-Mail. Der Einkauf kämpft derweil mit Preislisten, die in jedem Format kommen, und mit Lieferanten, die ihre Artikelnummern ändern. Und die Stammdaten, auf denen alles aufbaut, werden nebenbei gepflegt, meist von denselben Leuten.
Insellösungen entstehen, weil jede Abteilung sich ihren Weg sucht. Der Einkauf hat eine Excel-Datei mit Lieferantenpreisen, der Vertrieb eine zweite mit Kundenkonditionen, das Lager eine dritte mit Lieferzeiten. Keine dieser Dateien kennt die andere.
Kapitel 2
Welche KI-Anwendungen im Großhandel realistisch sind
Bestellungen auslesen und prüfen. Ein Sprachmodell liest die eingehende Bestellung, egal ob Tabelle, Fließtext oder Scan, und extrahiert Kunde, Positionen, Mengen, Liefertermin und Lieferadresse. Danach wird geprüft: Gibt es den Artikel, passt die Verpackungseinheit, stimmt der Preis mit der Kondition überein. Das Ergebnis ist ein Auftragsvorschlag im ERP, den der Innendienst freigibt. Dieser Ablauf ist unter Dokumentenverarbeitung und für die Abteilung unter Vertrieb genauer beschrieben.
Preislisten vergleichbar machen. Lieferantenpreislisten in Excel oder PDF werden eingelesen und auf Ihre Artikelnummern abgebildet. Der Einkauf sieht pro Artikel den günstigsten lieferfähigen Anbieter mit Lieferzeit und Mindestbestellmenge. Was früher quartalsweise passierte, lässt sich wöchentlich oder bei jedem Eingang einer neuen Liste machen. Mehr unter Einkauf.
Lieferterminfragen beantworten. Eine eingehende Kundenmail wird dem Auftrag zugeordnet, Lagerbestand und Wareneingangstermin werden gelesen, und ein Antwortentwurf landet im Postfach des zuständigen Mitarbeiters. Standardfälle gehen nach kurzem Blick raus, Fälle mit Verzug oder Teillieferung bekommen die volle Aufmerksamkeit. Das ist ein typischer Fall für E-Mail-Triage im Kundenservice.
Stammdaten aus Katalogen anlegen. Neue Artikel werden aus Lieferantenkatalogen oder Datenblättern ausgelesen und in Ihr Datenmodell übersetzt: Bezeichnung, Maße, Gewicht, Zolltarifnummer, Gefahrgutklasse. Fehlende Pflichtfelder werden markiert, Dubletten erkannt. Die Freigabe bleibt beim Stammdatenverantwortlichen.
Rechenbeispiel
Ein Beispiel aus dem Innendienst eines technischen Großhändlers
Ein Großhändler für Befestigungs- und Werkzeugtechnik mit rund 90 Mitarbeitenden bekommt 120 Bestellungen am Tag, gut die Hälfte als PDF im E-Mail-Anhang. Drei Mitarbeiterinnen erfassen diese Bestellungen und brauchen dafür zusammen etwa vier Stunden täglich. Die größte Bremse sind Kundenartikelnummern, die erst in einer Zuordnungstabelle nachgeschlagen werden müssen.
Nach der Umstellung liest ein Assistent die Bestellungen, übersetzt die Artikelnummern über dieselbe Tabelle, prüft Mengen und Konditionen und legt den Auftrag als Vorschlag an. Der Innendienst öffnet den Vorschlag, sieht die unsicheren Positionen farblich markiert und gibt frei. Der Aufwand sinkt auf rund 40 Minuten pro Tag. Die drei Mitarbeiterinnen kümmern sich stattdessen um Rückfragen, Reklamationen und aktive Kundenbetreuung, also um die Arbeit, die Umsatz bringt.
Kapitel 4
Was Sie vor dem Start klären sollten
Datenschutz. Bestellungen enthalten Ansprechpartner und Adressen. Die Verarbeitung läuft in europäischen Rechenzentren mit Auftragsverarbeitungsvertrag oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Wir dokumentieren den Datenfluss so, dass Ihr Datenschutzbeauftragter ihn prüfen kann. Ein eigener Artikel erklärt, worauf es beim datenschutzkonformen Einsatz von Sprachmodellen ankommt.
Bestehende Systeme. Ihr ERP bleibt das führende System. KI-Anwendungen schreiben zunächst nur Vorschläge, keine Buchungen. Wer bereits ein EDI-System für große Kunden hat, behält es; der Assistent übernimmt die Kunden, die kein EDI nutzen, und das sind im Mittelstand meist die meisten.
Mitarbeiter. Der Innendienst fürchtet, wegautomatisiert zu werden. Die Erfahrung zeigt das Gegenteil: Dieselben Leute werden gebraucht, aber für Rückfragen, Reklamationen und Beratung statt für das Abtippen. Wer das früh und ehrlich sagt und das Team den Assistenten mit echten Bestellungen testen lässt, bekommt Mitstreiter statt Gegner.
Kapitel 5
Wie ein Einstieg aussieht
Wir beginnen mit einer Potenzialanalyse: Wie viele Bestellungen, in welchen Formaten, mit welchem Aufwand, mit welcher Fehlerquote. Daraus ergibt sich meist ein klarer erster Prozess, in der Regel die Auftragserfassung. Diesen bauen wir in vier bis acht Wochen als Prozessautomatisierung mit Freigabeschritt. Im Betrieb messen wir Trefferquote und Zeitersparnis und erweitern dann um Lieferterminfragen oder Preisvergleich.
Ähnliche Muster finden Sie bei Logistik, wo statt Bestellungen Lieferscheine und Frachtpapiere im Mittelpunkt stehen, und im Maschinen- und Anlagenbau mit Ersatzteilanfragen.
Aus dem Alltag
Vorher und nachher: Großhandel
| Aufgabe | Heute | Mit Assistent | Effekt |
|---|---|---|---|
| Auftragserfassung aus E-Mail-Bestellungen | Drei Mitarbeiterinnen im Innendienst tippen täglich rund 120 Bestellungen aus PDF-Anhängen und E-Mail-Texten ins ERP. Jede dritte Bestellung enthält eine Kundenartikelnummer, die erst zugeordnet werden muss. | Bestellungen werden ausgelesen, Kundenartikelnummern über die Zuordnungstabelle übersetzt, Mengen und Preise gegen Konditionen geprüft und als Auftragsvorschlag angelegt. Der Innendienst gibt mit einem Klick frei. | von 4 Stunden auf 40 Minuten Erfassung pro Tag |
| Preis- und Lieferantenvergleich im Einkauf | Preislisten von 40 Lieferanten kommen als Excel, PDF und per Portal. Der Einkauf pflegt sie quartalsweise nach und vergleicht bei größeren Anfragen von Hand. | Preislisten werden eingelesen, auf Ihre Artikelnummern abgebildet und in eine Vergleichstabelle geschrieben. Bei Anfragen zeigt das System den günstigsten lieferfähigen Anbieter mit Lieferzeit. | Preisaktualität von quartalsweise auf wöchentlich |
| Rückfragen zum Liefertermin | Kunden rufen an oder schreiben, wann die Ware kommt. Der Innendienst öffnet den Auftrag, prüft Lagerbestand und Lieferantentermin und schreibt eine Antwort. Rund 50 solcher Anfragen am Tag. | Die Anfrage wird dem Auftrag zugeordnet, Bestand und Wareneingangstermin werden gelesen, ein Antwortentwurf liegt im Postfach. Nur Fälle mit Verzug oder Teillieferung gehen an einen Menschen. | von 8 auf 2 Minuten pro Anfrage |
| Artikelstammdaten aus Lieferantendaten | Neue Artikel werden mit Bezeichnung, Maßen, Gewicht und Zolltarifnummer von Hand aus Lieferantenkatalogen übertragen. Fehler fallen erst beim Versand oder bei der Zollanmeldung auf. | Katalogdaten werden ausgelesen, in Ihr Datenmodell übersetzt, auf Vollständigkeit geprüft und zur Freigabe vorgelegt. Abweichungen zu bestehenden Artikeln werden markiert. | Neuanlage von 15 auf 3 Minuten pro Artikel |
Die Effekte sind typische Größenordnungen für Betriebe dieser Art, keine Zusage für Ihren Fall. Was bei Ihnen möglich ist, zeigt die Potenzialanalyse.
Häufige Fragen
Unsere Bestellungen kommen in 50 verschiedenen Formaten. Funktioniert das trotzdem?
Ja, das ist der Vorteil von Sprachmodellen gegenüber klassischer Belegerkennung. Ein Modell muss nicht pro Kunde angelernt werden, sondern versteht Tabellen, Fließtext und schlecht gescannte Faxe gleichermaßen. Entscheidend ist die Prüfung dahinter: Jede erkannte Position wird gegen Ihre Stammdaten und Kundenkonditionen abgeglichen, und bei Unsicherheit bekommt ein Mensch den Fall vorgelegt.
Was passiert, wenn das System eine Bestellung falsch erfasst?
In der ersten Phase passiert gar nichts, weil das System nur Vorschläge anlegt, die der Innendienst freigibt. Unsichere Positionen werden farblich markiert, zum Beispiel wenn eine Kundenartikelnummer nicht eindeutig zugeordnet werden kann. Erst wenn die Trefferquote über Wochen stabil hoch ist, lassen sich klar definierte Fälle ohne manuelle Freigabe durchlaufen. Diese Grenze legen Sie fest.
Lohnt sich das auch bei 30 Bestellungen am Tag?
Das hängt vom Aufwand pro Bestellung ab. Bei 30 Bestellungen mit je zwei Positionen eher nicht, bei 30 Bestellungen mit je 40 Positionen und Kundenartikelnummern sehr wohl. Wir rechnen das in der Potenzialanalyse mit Ihren Zahlen durch, bevor Sie sich entscheiden.
Welche ERP-Systeme können Sie anbinden?
Grundsätzlich jedes System mit einer Schnittstelle, einem Import-Format oder einem Datenbankzugriff. Im Großhandel begegnen uns häufig SAP Business One, Microsoft Dynamics, proALPHA und branchenspezifische Systeme. Wir prüfen zu Beginn, welche Wege Ihr System bietet, und wählen den einfachsten, der sicher funktioniert.
Wie gehen Sie mit Kundendaten in Bestellungen um?
Bestellungen enthalten Firmennamen, Ansprechpartner und Lieferadressen, also personenbezogene Daten. Wir verarbeiten sie in Rechenzentren in der EU mit Auftragsverarbeitungsvertrag oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Die Daten werden nicht zum Training von Modellen verwendet. Das halten wir in einem Verarbeitungsverzeichnis fest, das Ihr Datenschutzbeauftragter prüfen kann.
Nächster Schritt
Welcher Prozess kostet Sie die meiste Zeit?
Erzählen Sie es in 30 Minuten. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, ob KI dort hilft und was der erste Schritt wäre.