Lieferscheine im Backoffice schneller klären

Das Problem

Das Unternehmen betreibt über 1.800 Lkw und wickelt nationale sowie internationale Transporte ab. Im Backoffice werden monatlich rund 26.000 Lieferscheine geprüft, das entspricht etwa 1.450 Dokumenten pro Arbeitstag. Acht Sachbearbeitende kontrollieren je Lieferschein Mengen, Schäden, Sonderleistungen und Unterschriften, gleichen Angaben mit dem Transportmanagementsystem ab und entscheiden über Gutschriften oder Nachbelastungen. Pro Vorgang fallen im Schnitt acht Minuten an, was rund 3.500 Stunden pro Monat bindet. Lieferscheine treffen als Scan, PDF aus Kundenportalen oder Fax ein, häufig mit handschriftlichen Ergänzungen und uneinheitlichen Feldern.

Die Lieferscheine sind inhaltlich und formal sehr unterschiedlich, viele enthalten handschriftliche Vermerke zu Schäden, Wartezeiten oder Zusatzstopps. Sachbearbeitende müssen diese Hinweise interpretieren, mit Tourdaten im TMS abgleichen und entscheiden, ob eine Gutschrift, Nachbelastung oder interne Klärung nötig ist. Relevante Informationen stehen oft verstreut im Dokument, etwa im Kopf, in Tabellen oder am Rand. Rückfragen an Disposition oder Kundenservice sind häufig, weil Angaben fehlen oder widersprüchlich sind. Dadurch bleiben Klärfälle liegen, Gutschriften verzögern sich und Standzeitnachbelastungen werden teils erst Wochen später sichtbar, was die Steuerung von Qualität und Kosten erschwert.

Warum es liegen blieb

Bisher wurde das Problem als notwendige Fleißarbeit im Backoffice gesehen. Die Prozesse sind kleinteilig, betreffen viele verschiedene Dokumentlayouts und wirken zu operativ für ein eigenes IT Projekt. Klassische OCR Lösungen wurden als zu starr eingeschätzt, weil sie feste Felder erwarten und handschriftliche Vermerke oder Freitext nicht zuverlässig erfassen. Gleichzeitig ist das Volumen zu hoch, um es weiter zu ignorieren: die acht Sachbearbeitenden sind regelmäßig ausgelastet, Vertretungen bei Urlaub oder Krankheit führen sofort zu Rückständen.

Die Lösung analysiert eingehende Lieferscheine automatisiert, extrahiert relevante Angaben und stellt dem Backoffice strukturierte Vorschläge zur Verfügung. Dokumente aus Scan, PDF oder Fax werden zunächst vereinheitlicht, dann werden Mengen, Schadensvermerke, Wartezeiten und Sonderleistungen im Kontext der Tourdaten interpretiert. Für jeden Lieferschein erzeugt das System einen Klärfall mit vorgeschlagener Kategorie, betroffenen Positionen und einer Empfehlung, ob Gutschrift, Nachbelastung oder interne Klärung nötig ist. Sachbearbeitende prüfen diese Vorschläge in einer Oberfläche, nehmen Anpassungen vor und geben die Entscheidung frei, die anschließend im TMS oder ERP weiterverarbeitet wird.

Wo generative KI arbeitet

Generative KI versteht Freitext und handschriftliche Vermerke auf Lieferscheinen, ordnet sie Tourdaten und Positionen zu und formuliert strukturierte Entscheidungsvorschläge. Anders als regelbasierte Erkennung verarbeitet sie unterschiedliche Layouts, Sprachen und Formulierungen und interpretiert unvollständige Angaben sinnvoll, die finale Entscheidung trifft weiterhin das Backoffice.