Bestellbestätigungen nach Excel extrahieren – Lücken erkennen zwischen Bestelltem und vom Lieferanten Bestätigtem
Eine Bestellbestätigung ist ein Hybriddokument – sie wiederholt jede Bestellposition (Käuferdaten) und ergänzt lieferantenseitige Bestätigungen: akzeptierte Mengen, bestätigte Versandtermine, Preisbestätigungen, Substitutionsvermerke. Der größte Wert liegt in der Lücke zwischen beiden – und genau das übersieht die vorlagenbasierte OCR, da sie nur die vorkonfigurierten Bestellfelder liest. Unsere Vision AI erfasst beide Seiten der Bestätigung in einem Durchgang und gibt die bestellten vs. akzeptierten Mengen nebeneinander mit automatischer Abweichungserkennung aus.
Verschlüsselte Verarbeitung · Automatische Datenlöschung nach Konvertierung
Was Sie aus einer Bestellbestätigung extrahieren können
Geben Sie die benötigten Spaltennamen ein – die KI liest jede Bestätigung als vollständiges Dokument und extrahiert sowohl die vom Käufer gesendeten Bestellfelder als auch die vom Lieferanten hinzugefügten Bestätigungsfelder. Statt jeden Spaltennamen einzeln einzugeben, können Sie einen Satz von Spalten als Voreinstellung für die Wiederverwendung mit einem Klick speichern – oder eine der vorkonfigurierten Vorlagen auf der Demoseite öffnen, um die Extraktion mit Beispieldaten in Aktion zu sehen.
Das Tool nutzt die benutzerdefinierte Spaltenextraktion: Sie geben die Spaltennamen ein – „Bestellmenge“, „Akzeptierte Menge“, „Bestätigtes Versanddatum“, „Substitutionsvermerk“ – und die KI findet die passenden Werte überall auf der Seite, indem sie versteht, was jede Bezeichnung bedeutet, nicht wo sie auf einer Vorlage sitzt. Dieselben Spaltennamen funktionieren bei Bestellbestätigungen Dutzender verschiedener Lieferanten, da die Extraktion auf der Semantik der Bezeichnungen basiert, nicht auf Pixelkoordinaten. Sie können auch berechnete Spalten definieren – z. B. „Mengenlücke (Bestellmenge minus akzeptierte Menge)“ – und die KI berechnet die Differenz während der Extraktion, sodass Ihre Ausgabetabelle bereits eine Abweichungsspalte enthält, ohne Nachbearbeitung in Excel. Oder fügen Sie abgeleitete Spalten wie „Risikostufe (Optionen: Volle Übereinstimmung / Unterdeckung / Überakzeptiert / Substituiert)“ hinzu, und die KI liest die Bestellmenge, akzeptierte Menge und den Substitutionsvermerk jeder Zeile, um die passende Bezeichnung zuzuweisen.
Die Auftragsbestätigung lebt zwischen Bestellung und Rechnung – Template-OCR liest nur die halbe Wahrheit
Wenn ein Lieferant eine Auftragsbestätigung zurücksendet, bestätigt er nicht nur den Eingang – er nimmt Änderungen vor. Mengen werden nach unten korrigiert, wenn der Bestand knapp ist. Artikel werden durch nahezu gleichwertige SKUs ersetzt, wenn der Originalartikel nicht verfügbar ist. Liefertermine verschieben sich je nach Produktionskapazität. Preise werden auf Positionsebene bestätigt – oder korrigiert. Das Dokument ist ein Verhandlungsgegenstand, kein Spiegelbild der ursprünglichen Bestellung. Aber template-basierte Extraktionstools sind auf die Bestellung ausgelegt: Sie erwarten dieselben Felder an denselben Positionen wie die ursprüngliche Bestellung. Wenn der Lieferant eine Spalte „Akzeptierte Menge“ oder eine Zeile „Ersatz“ hinzufügt, die das Template nicht lesen kann, bleiben diese Felder unsichtbar. Die Unterschiede zwischen Bestelltem und Bestätigtem – der Grund, warum Sie die Bestätigung überhaupt lesen – schaffen es nicht in die Tabelle.
Template-basierte OCR erfasst nur die Bestellfelder, für die sie konfiguriert wurde – jede lieferantenseitige Bestätigungsspalte bleibt unsichtbar. Eine Vorlage, die für „Artikelcode, Beschreibung, Menge, Einzelpreis, Positionssumme“ auf einer Standardbestellung eingerichtet ist, extrahiert genau diese Felder aus einer Bestellbestätigung. Die Bestellbestätigung enthält jedoch auch „Akzeptierte Menge“ (die aufgrund einer Teillieferung niedriger sein kann als die Bestellmenge), „Bestätigtes Lieferdatum“ (das zwei Wochen später liegen kann als das ursprüngliche Bestelldatum) und „Bestätigungsstatus“ (Akzeptiert, Teilweise oder Abgelehnt auf Positionsebene). Die Vorlage erfasst die Bestellfelder, weil sie der Konfiguration entsprechen – und überspringt die Bestätigungsfelder, da sie nicht Teil der ursprünglichen Vorlage waren. Die Ausgabe sieht wie eine vollständige Bestellextraktion aus, es fehlen jedoch die Daten, die eine Bestellbestätigung von einem reinen Formalakt in ein handlungsrelevantes Lieferkettendokument verwandeln.
Ersatzlieferungen und Preisänderungen erzeugen Daten, für die die ursprüngliche Bestellvorlage kein Feld-Mapping hat. Ein Lieferant, der einen bestimmten Bauteil knapp hat, könnte ein pin-kompatibles Teil mit einer anderen Hersteller-SKU ersetzen – und dies auf der Bestellbestätigung vermerken. Eine Position über 500 Einheiten könnte einen „Ersatz: PN-403B ersetzt PN-401A, 200 Einheiten zum überarbeiteten Preis von 3,42 $“ enthalten. Die ursprüngliche Bestellvorlage hat keine Spalte namens „Ersatzvermerk“ und keine Spalte für eine Ersatz-SKU. Diese Felder werden nicht extrahiert, da sie im Vorlagenschema nicht existieren. Der Einkäufer öffnet die Excel-Datei, sieht 500 Einheiten von PN-401A zum Bestellpreis und geht davon aus, dass alles übereinstimmt – bis die Lieferung mit 300 Einheiten PN-401A und 200 Einheiten PN-403B eintrifft und die Rechnung nicht aufgeht. Der Fehler liegt nicht in der OCR-Genauigkeit – jedes Zeichen wurde korrekt gelesen. Der Fehler liegt darin, dass die Vorlage nur das extrahiert, wonach sie suchen soll.
Jeder Lieferant formatiert seine Bestellbestätigung anders – eine für das Layout eines Lieferanten erstellte Vorlage scheitert beim nächsten. Lieferant A bezeichnet die Spalte für die akzeptierte Menge als „Best.-Menge“ und platziert sie rechts neben der bestellten Menge. Lieferant B nennt sie „Bestätigt“ und setzt sie in einen separaten Bestätigungsabschnitt unterhalb der ursprünglichen Positionen. Lieferant C fügt die Bestätigung direkt in die ursprüngliche Bestellung ein, indem er „AKZEPTIERT“ neben jede Position stempelt und das Lieferdatum handschriftlich einträgt. Template-basierte Tools, selbst solche mit maschinellem Lernen, erfordern dennoch ein lieferantenspezifisches Training oder lieferantenspezifisches Feld-Mapping. Bei 200 aktiven Lieferanten benötigen Sie 200 Feld-Mappings. Bei Lieferant 201 ist die Vorlage nutzlos, bis jemand das neue Layout manuell konfiguriert. Das Problem verstärkt sich mit jedem neuen Lieferanten, der zur Lieferantenbasis hinzugefügt wird.
Vision AI liest die gesamte Auftragsbestätigung als ein Dokument – und extrahiert Bestellfelder und Bestätigungsfelder in einem Durchgang. Statt eine vorkonfigurierte Bestellvorlage anzuwenden und zu hoffen, dass die Ergänzungen des Lieferanten zufällig passen, liest die KI jedes Label und jeden Wert auf der Seite: „Bestellnummer“, „Artikelcode“, „Beschreibung“, „Bestellmenge“ aus dem ursprünglichen Bestellbereich – und „Akzeptierte Menge“, „Bestätigtes Versanddatum“, „Ersatzvermerk“, „Bestätigungsstatus“ aus dem Bestätigungsbereich des Lieferanten. Beide Feldsätze befüllen dieselbe Zeile in der Ausgabetabelle, weil die KI versteht, dass eine Position mit demselben Artikelcode und derselben Beschreibung auf dieser Seite beide Seiten derselben Geschäftstransaktion darstellt. Sie benötigen keine separaten Vorlagen für die Bestellspalten und die Bestätigungsspalten – ein Satz Spaltennamen extrahiert das vollständige Dokument.
Berechnete Spalten verwandeln die Extraktion in eine sofortige Abweichungserkennung – die Lücke zwischen Bestellt und Akzeptiert wird berechnet, bevor Sie die Datei öffnen. Definieren Sie Spalten: „Bestellmenge“, „Akzeptierte Menge“ und dann „Mengenlücke (Bestellmenge minus Akzeptierte Menge; kennzeichnen bei negativem Wert).“ Die KI extrahiert Bestellmenge und Akzeptierte Menge aus der Bestätigung und berechnet dann die Differenz. Negative Werte kennzeichnen automatisch Unterdeckungen – das sind die Positionen, bei denen der Lieferant die volle Menge nicht liefern kann. Null bedeutet exakte Übereinstimmung. Definieren Sie „Preisabgleich (Ausgabe 'Warnung' wenn Bestellstückpreis ≠ Akzeptierter Stückpreis)“ und die KI vergleicht den Bestellpreis mit dem bestätigten Preis des Lieferanten für jede Position. Definieren Sie „Lieferzeitprüfung (Ausgabe 'Verspätet' wenn Bestätigtes Versanddatum > Gewünschtes Bestelldatum)“ und die KI kennzeichnet jede Position, bei der das bestätigte Datum das ursprüngliche Fälligkeitsdatum überschreitet. Dies ist nicht nur Extraktion – es ist Extraktion plus Beschaffungsanalyse, abgeschlossen im selben Verarbeitungsdurchgang.
Die benutzerdefinierte Spaltenextraktion löst das Problem der lieferantenspezifischen Vorlagen – die Extraktion erfolgt über die Bedeutung der Bezeichnung, nicht über die Feldposition. Sie geben die Spaltennamen einmal ein: „Bestellnummer“, „Bestellmenge“, „Akzeptierte Menge“, „Bestätigtes Versanddatum“, „Ersatzvermerk“, „Bestätigungsstatus“. Die KI verarbeitet die POA von Lieferant A – liest die Bezeichnung „Ack Qty“ und ordnet sie „Akzeptierte Menge“ zu. Dann die POA von Lieferant B – liest die Bezeichnung „Confirmed“ und ordnet sie ebenfalls „Akzeptierte Menge“ zu, da sie versteht, dass beide Bezeichnungen dasselbe kommerzielle Konzept ausdrücken. Lieferant C handschriftliche Bestätigung auf der ursprünglichen Bestellung – die KI liest das handschriftliche Versanddatum neben jeder Position und ordnet es „Bestätigtes Versanddatum“ zu. Die Spaltennamen bleiben gleich. Die Lieferantendokumente ändern sich. Die KI überbrückt die Lücke, weil sie Semantik liest, nicht Vorlagen. Das Hinzufügen eines 201. Lieferanten erfordert keine Konfigurationsänderungen – dieselben Spaltennamen extrahieren Daten aus dem neuen Format.
So werden 50 Lieferantenbestätigungen in einem Durchlauf extrahiert, verglichen und markiert
Hochladen – jede POA von jedem Lieferanten, unverändert, ohne Vorsortierung nach Format
Laden Sie alle Lieferantenbestätigungen aus einem Monatsabschluss des Einkaufs hoch: 50 POAs von 28 Lieferanten. Einige sind saubere digitale PDFs aus dem ERP des Lieferanten. Einige sind portalgenerierte Bestätigungen mit einer strukturierten Positionstabelle. Einige sind Scans der ursprünglichen Bestellung mit handschriftlichen Bestätigungsvermerken des Lieferanten am Rand – Versanddaten neben jeder Position notiert, Mengen durchgestrichen und neu geschrieben, „angenommen" in Rot oben auf der Seite gestempelt. Einige sind als PDF gedruckte E-Mail-Bestätigungen, in denen der Lieferant über einer geänderten Kopie der Bestellung „Änderungen in Rot" vermerkt hat. Keine Vorsortierung, keine Trennung nach Formaten – der Batch verarbeitet alles zusammen, weil die KI jedes Dokument unabhängig nach der Bedeutung der Bezeichnung liest, nicht nach einer Formatvorlage.
Spalten definieren – die Vergleichsspalten, die aus der Extraktion einen Abweichungsbericht machen
Geben Sie die Spaltennamen für Ihre Beschaffungsprüfungstabelle ein: Bestellnummer, Lieferantenname, Artikelcode, Beschreibung, Bestellmenge, Akzeptierte Menge, Bestätigtes Versanddatum, Stückpreis (akzeptiert), Ersatzvermerk, Bestätigungsstatus. Fügen Sie dann die Analysespaten hinzu: Mengendifferenz (Bestellmenge minus akzeptierte Menge; kennzeichnen bei negativem Wert), Preisprüfung (Ausgabe 'Warnung' wenn Bestell-Stückpreis ≠ akzeptierter Stückpreis), Ist Ersatz (Ausgabe 'Ja' wenn Ersatzvermerk nicht leer), Risikostufe (Optionen: Volle Übereinstimmung / Unterdeckung / Überakzeptiert / Ersetzt). Die KI extrahiert die Lieferantendaten, vergleicht jede Position und füllt jede Spalte – Sie öffnen die Excel-Datei und finden jede Abweichung bereits aufgedeckt, sortiert nach Risiko.
Ausgabe — eine Tabelle, alle Vergleiche bereits durchgeführt, alle Ausnahmen bereits markiert
Laden Sie eine Excel-Datei herunter, in der jede Zeile einen Einzelposten aus einer Lieferantenbestätigung darstellt – mit allen Bestellfeldern und allen Bestätigungsfeldern in derselben Zeile. Die Spalte „Mengendifferenz“ hat bereits jede Position markiert, bei der der Lieferant weniger Einheiten als bestellt akzeptiert hat. Die Spalte „Preisprüfung“ hat bereits jede Position mit einem abweichenden bestätigten Stückpreis zum Bestellpreis aufgedeckt. Die Spalte „Ist Ersatz“ hat bereits jede Position mit einem Ersatzvermerk identifiziert. Die Spalte „Risikostufe“ hat bereits jede Position klassifiziert – „Volle Übereinstimmung“ für Positionen, die der Lieferant exakt wie bestellt liefert, „Unterdeckung“ bei negativer Mengendifferenz, „Überakzeptiert“ bei Zusage über der Bestellmenge, „Ersetzt“ bei abweichender Artikelnummer. Filtern Sie nach Risikostufe, prüfen Sie die Ausnahmen und leiten Sie die entsprechenden Folgemaßnahmen ein – Unterdeckungen an die Terminverfolgung, Ersatzpositionen an die Technik zur Freigabe, Preisänderungen an den Kategoriemanager. Kein manueller Vergleichsschritt. Die Tabelle ist der Vergleich.
Wann die Extraktion von Auftragsbestätigungen am besten funktioniert – und wo Sie prüfen sollten
Die KI liest zuverlässig sowohl Bestellfelder als auch Lieferantenbestätigungsfelder aus jedem Standardformat. Einige Randfälle erfordern eine Stichprobenprüfung – insbesondere wenn das Dokumentenformat die Änderungen des Lieferanten mehrdeutig macht.
Zuverlässige Extraktion
Standard-POA-PDFs vom Lieferanten mit klarem Kopfbereich (Käufer/Lieferant/Bestellnummer/Datum) und Positionstabelle – die KI liest sowohl den Bestelldatenbereich als auch die Bestätigungsspalten des Lieferanten in einem Durchgang.
Aus Portalen exportierte Bestätigungsdokumente von großen Lieferantenportalen und E-Procurement-Systemen – strukturierte Positionstabellen mit bestätigten Mengen und Versanddaten lassen sich unabhängig vom Portal-Layout sauber extrahieren.
Gescannte oder gefaxte POAs mit handschriftlichen Lieferantennotizen am Rand – die Vision AI erfasst sowohl gedruckten Text als auch Handschrift. Versanddaten neben Positionen, durchgestrichene und neu geschriebene Mengen, Stempel und Unterschriften werden als beschriftete Felder extrahiert.
Stapelverarbeitung über mehrere Lieferanten hinweg – 50 POAs von 28 Lieferanten mit unterschiedlichen Formaten, einer Spaltendefinition, einer Ausgabetabelle. Keine lieferantenspezifische Konfiguration nötig, da die Extraktion auf der Bedeutung der Beschriftung basiert, nicht auf der Vorlagenposition.
Diese Fälle prüfen
Teilakzeptierte Auftragsbestätigungen mit positionsbezogenen Statusfeldern (Akzeptiert / Teilweise / Abgelehnt) – die KI liest, was gedruckt ist. Markiert der Lieferant eine Position als „Teilweise“, ohne die konkrete Liefermenge anzugeben, zeigt die Spalte „Bestätigungsstatus“ den Wert „Teilweise“ ohne zugehörigen akzeptierten Mengenwert. Prüfen Sie diese Positionen anhand der Folgekommunikation mit dem Lieferanten.
Ersatzpositionen, deren Grund in einem Freitextabsatz statt in einem strukturierten Feld beschrieben wird – die KI extrahiert den Text, wenn eine Spalte „Ersatzvermerk“ definiert ist, längere Erläuterungen können jedoch abgeschnitten werden. Definieren Sie die Spalte und stellen Sie sicher, dass kritische Ersatzbegründungen (technische Gleichwertigkeit, Spezifikationsabweichung) vollständig erfasst werden.
Vom Lieferanten hinzugefügte AGB-Seiten, die der Auftragsbestätigung beigefügt sind – die KI extrahiert nur den Inhalt des Bestätigungsabschnitts, nicht die rechtlichen Standardtexte. AGB-Text wird nicht auf definierte Spalten abgebildet und korrekt ausgeschlossen. Lieferantenseitige Bedingungen, die inline in der Positionstabelle stehen (z. B. „wie geliefert, kein Umtausch“), sollten durch Definition einer Spalte „Positionsnotizen“ erfasst werden.
Prüfungen auf Abweichungen in berechneten Spalten sind arithmetische Vergleiche – sie bestätigen, ob zwei extrahierte Werte voneinander abweichen, bewerten jedoch nicht, ob die Differenz kommerziell akzeptabel ist. Eine Mengenabweichung von -5 bei einer 500-Einheiten-Position ist ein 1%iges Minus, das keine Eskalation erfordert; derselbe Wert von -5 bei einer 10-Einheiten-Position ist ein 50%iges Minus, das sofortiges Handeln erfordert. Nutzen Sie die Spalte „Risikostufe“ zur Priorisierung, nicht als finale Beschaffungsentscheidung.
Häufig gestellte Fragen
Erkennt die KI, wenn der Lieferant weniger Artikel angenommen hat als bestellt?
Ja – das ist der Kernanwendungsfall. Extrahieren Sie die bestellte Menge und die akzeptierte Menge als zwei separate Spalten. Die KI liest die ursprüngliche Bestellmenge aus dem Bestellabschnitt und die vom Lieferanten bestätigte Menge aus dem Bestätigungsabschnitt und platziert beide in derselben Zeile. Fügen Sie eine Berechnete Spalte "Mengendifferenz (Bestellte minus akzeptierte Menge)" hinzu – die KI berechnet die Differenz während der Extraktion. Negative Werte bedeuten, dass der Lieferant weniger Einheiten als bestellt bestätigt hat – diese Zeilen sind Ihre Fehlmengenliste. Null bedeutet exakte Übereinstimmung. Sie können auch eine Abgeleitete Spalte "Risikostufe (Optionen: Volle Übereinstimmung / Fehlmenge / Überakzeptanz / Ersetzt)" hinzufügen – die KI liest die Mengendifferenz, den Ersetzungshinweis und den Bestätigungsstatus, um jeder Zeile die passende Bezeichnung zuzuweisen – und verwandelt so eine flache Extraktion in einen priorisierten Ausnahmebericht, ohne Nachbearbeitung in Excel.
Funktioniert es mit Auftragsbestätigungen, bei denen der Lieferant Artikel durch andere SKUs ersetzt hat?
Ja. Definieren Sie "Artikelcode", "Beschreibung" und "Ersetzungshinweis" als Spalten. Die KI extrahiert den ursprünglich bestellten Artikelcode und die Beschreibung aus dem Bestellabschnitt und liest dann den Ersetzungshinweis des Lieferanten – sei es ein strukturiertes Feld mit der Bezeichnung "Ersetzung", ein Hinweis in der Positionsbeschreibungsspalte wie "Ersetze PN-401A durch PN-403B" oder eine handschriftliche Anmerkung am Rand. Wenn die Ersetzung eine Ersatz-SKU enthält, wird auch diese erfasst – definieren Sie eine Spalte "Ersatz-Artikelcode" und die KI extrahiert sie separat. Fügen Sie eine Abgeleitete Spalte "Ist Ersetzt (Optionen: Ja / Nein)" hinzu, die das Feld Ersetzungshinweis liest und "Ja" ausgibt, wenn es nicht leer ist, andernfalls "Nein" – das ergibt einen sofortigen Filter für jede Position, die vor der Auftragsabwicklung eine technische oder qualitätsbezogene Prüfung erfordert. Bei Auftragsbestätigungen, bei denen der Lieferant den ursprünglichen Artikel einfach durchgestrichen und einen neuen darüber geschrieben hat, liest die KI beide Werte und platziert sie in den richtigen Spalten.
Wie verarbeitet das System Auftragsbestätigungen von Lieferanten, die direkt auf der Originalbestellung bestätigen, statt ein separates Dokument auszustellen?
Viele kleinere Lieferanten erstellen keine formelle Bestätigung – sie stempeln „AKZEPTIERT" auf die Originalbestellung, notieren Liefertermine handschriftlich neben den Positionen, streichen nicht lieferbare Mengen durch und faxen oder mailen das Dokument zurück. Die Vision AI liest dieses Dokument genauso wie eine formelle Auftragsbestätigung: Sie erkennt die Felder der Originalbestellung (Artikelnummer, Beschreibung, Bestellmenge, Einzelpreis) und liest dann die handschriftlichen Anmerkungen des Lieferanten. Ein Stempel „AKZEPTIERT" in der Nähe des Kopfbereichs wird der Spalte „Bestätigungsstatus" zugeordnet. Ein handschriftliches Datum neben einer Position wird dem „Bestätigten Liefertermin" zugeordnet. Eine durchgestrichene Menge mit einer neuen Zahl darüber – die KI liest die gedruckte Originalmenge als „Bestellmenge" und die handschriftliche Korrektur als „Akzeptierte Menge". Der entscheidende Unterschied zu vorlagenbasierten Tools: Die KI benötigt keine bestimmte Spalte oder Format für die Lieferantennotizen. Sie liest alles Sichtbare auf der Seite und ordnet es Ihren Spaltennamen zu, basierend auf dem Inhalt – ein Datum neben einem Artikel ist ein Liefertermin, eine über eine gedruckte Zahl geschriebene Menge ist eine akzeptierte Menge.
Kann ich Auftragsbestätigungen von Dutzenden Lieferanten mit völlig unterschiedlichen Formaten stapelweise verarbeiten?
Ja. Laden Sie alle Lieferantenbestätigungen hoch – formelle PDFs, Portal-Exporte, gescannte, annotierte Bestellungen, E-Mail-Ausdrucke – in einem einzigen Batch. Definieren Sie Ihre Spaltennamen einmal. Die KI verarbeitet die strukturierte Auftragsbestätigungstabelle von Lieferant A und liest die Spalte „Akzeptierte Menge" mit der Bezeichnung „Best.-Menge". Sie verarbeitet die Bestätigung von Lieferant B, bei der dieselben Daten in einer Spalte mit der Bezeichnung „Bestätigte Menge" stehen. Sie verarbeitet die handschriftlichen Notizen von Lieferant C auf der Originalbestellung, bei der die akzeptierte Menge über die gedruckte Bestellmenge gekritzelt ist. Alle drei werden in der Ausgabetabelle auf „Akzeptierte Menge" abgebildet, da die KI nach der Bedeutung der Bezeichnung zuordnet, nicht nach Feldposition oder Spaltenüberschrift. Das ist der Unterschied zwischen vorlagenbasierter Extraktion (eine Zuordnung pro Lieferantenformat) und semantischer Extraktion (ein Spaltenname, jedes Format). Die Ausgabe ist eine konsolidierte Excel-Datei mit den Daten aller Auftragsbestätigungen in derselben Spaltenstruktur – sortieren Sie nach Lieferantenname, um pro Lieferant zu prüfen, oder filtern Sie nach „Mengendifferenz", um alle Engpässe aller Lieferanten auf einmal zu sehen.
Sind meine Beschaffungsdaten – Lieferantenpreise, Mengen, Substitutionsdetails – sicher?
Alle Dateiübertragungen nutzen TLS 1.3-Verschlüsselung. Dokumente werden in einer isolierten Sitzung verarbeitet und innerhalb von 24 Stunden nach der Konvertierung automatisch von unseren Servern gelöscht. Ihre Beschaffungsdaten – Lieferantennamen, Artikelcodes, Einzelpreise, Mengen, Substitutionsnotizen – werden weder zum Trainieren unserer KI-Modelle verwendet noch über das Verarbeitungsfenster hinaus aufbewahrt. Die extrahierte Excel-Datei wird direkt auf Ihren Rechner heruntergeladen; wir speichern keine Extraktionsergebnisse. Für Beschaffungsteams, die mit sensiblen Lieferantenpreisen und Lieferkettendaten arbeiten, stellt diese Architektur sicher, dass wettbewerbsrelevante Preisinformationen, Lieferantenleistungsdaten und Bestelldetails unsere Server nach Abschluss der Verarbeitung verlassen. Die einzige dauerhafte Kopie befindet sich auf Ihren eigenen Systemen.