Wir testen den KI-gestützten Auftragsimport aus Dokumenten

Wir testen derzeit einen KI-gestützten Auftragsimport in LiteTMS, der Transportdokumente einliest, einen strukturierten Auftragsentwurf vorbereitet, die Daten mit dem bestehenden Bestand im Arbeitsbereich abgleicht und dem Spediteur genau anzeigt, worauf vor der Auftragserstellung noch zu achten ist.

Das Ziel ist einfach: Ein Spediteur soll keine Informationen mehr manuell abtippen müssen, die bereits in einem PDF, einem Scan, einem Office-Dokument oder einer E-Mail vorliegen.

Zwei Wege, um nicht bei einem leeren Formular zu beginnen

Matchcodes decken wiederkehrende Aufträge bereits ab. Ein Spediteur kann eine bewährte Auftragsvorlage speichern, sie anhand eines Codes oder Namens aufrufen und als Basis für den nächsten vergleichbaren Auftrag nutzen. Route, Besatzung, Dokumente, Geofencing und Abrechnungsdaten lassen sich im hinterlegten Muster speichern.

Der KI-Importer setzt an einer anderen Stelle an. Der Auftrag kommt von außerhalb des Systems und das Layout stammt vom Kunden, nicht von LiteTMS. Statt für jeden Absender eine eigene Vorlage anzulegen, lädt der Spediteur das Dokument einfach hoch und lässt es von LiteTMS einlesen.

Damit bietet die Auftragserstellung zwei praktische Abkürzungen: Nutzen Sie einen Matchcode bei wiederkehrenden Transporten. Nutzen Sie die KI, wenn die Quelle ein Dokument ist, das sonst Feld für Feld abgetippt werden müsste.

Was LiteTMS einliest und vorbereitet

Der aktuelle Testlauf unterstützt PDFs, gängige Bildformate, DOC- und DOCX-Dateien sowie EML-E-Mail-Dateien. Das System erfasst die gesamte Quelldatei, statt vom Benutzer das Einfügen einzelner Textbausteine zu verlangen.

Aus diesem Material erstellt es einen strukturierten Transportauftrag. Je nach Inhalt des Dokuments kann der Entwurf Folgendes enthalten:

1. Auftraggeber und einen abweichenden Rechnungsempfänger.
2. Be- und Entladestellen, Adressen, Termine, Zeitfenster, Referenznummern und Kontaktdaten.
3. Frachtbeschreibung, Gewicht, Menge, Verpackungsart, Paletten, Lademeter, Volumen, ADR-Klasse und Temperatur.
4. Kennzeichen von Zugmaschine und Auflieger, Fahrerdaten, Preis, Währung, Umsatzsteuer und Zahlungsbedingungen.

Fehlende Angaben bleiben leer. Die Extraktionsregeln untersagen dem Modell ausdrücklich, Steuernummern, amtliche Kennzeichen, Preise oder andere Werte zu erraten, die in der Vorlage nicht enthalten sind.

Die Prüfansicht: Hier entsteht der eigentliche Nutzen

Das Einlesen der Datei ist nur der erste Schritt. Anschließend gleicht LiteTMS die extrahierten Daten mit den im System vorhandenen Datensätzen des Unternehmens ab.

Geschäftspartner lassen sich über die Steuernummer oder den Firmennamen zuordnen. Ladestellen werden mit realen Orten abgeglichen. Kennzeichen werden mit dem eigenen Fuhrparkstamm geprüft. Die Prüfansicht unterscheidet klar zwischen einem eindeutigen Treffer, einem Vorschlag und Werten, die nicht zugeordnet werden konnten.

Dieser Unterschied ist entscheidend. Ein System, das jedes Feld ungeprüft ausfüllt, kann teure Fehler verschleiern. LiteTMS liefert stattdessen eine übersichtliche Zusammenfassung: welche Dokumente gelesen wurden, was extrahiert wurde, was zugeordnet werden konnte, was lediglich ein Vorschlag ist und wo noch eine manuelle Entscheidung erforderlich ist.

Der Spediteur kann einen anderen vorgeschlagenen Geschäftspartner auswählen, nach dem korrekten Ort suchen, ausgelesene Fracht- oder Abrechnungswerte anpassen und entscheiden, ob ein erkanntes Fahrzeug zugewiesen werden soll. Erst nach dieser Prüfung bestätigt der Benutzer die Eingaben und erstellt den Auftrag über die reguläre Auftragserfassung in LiteTMS.

Was wir derzeit testen

Die Pipeline läuft bereits in LiteTMS und durchläuft letzte Tests, bevor sie zum festen Bestandteil der Auftragserstellung wird. Dokumente im Transportwesen unterscheiden sich enorm: Ein sauber generiertes PDF, ein abfotografiertes Dokument, ein E-Mail-Verlauf und ein Scan mit handschriftlichen Notizen bringen jeweils ganz eigene Herausforderungen mit sich.

Dabei prüfen wir nicht nur die reine Erkennungsgenauigkeit. Wir testen auch, ob die Zuordnungsübersicht präzise genug ist, ob unsichere Vorschläge deutlich hervorgehoben werden und ob ein Spediteur Ausnahmen schneller korrigieren kann, als wenn er den Auftrag komplett neu anlegen müsste.

Wir führen die Funktion schrittweise ein und erproben sie mit weiteren Dokumentenlayouts. So bleibt ausreichend Zeit, die Datenabgleich-Übersicht und den Korrekturablauf vor dem offiziellen Rollout zu verfeinern.

Warum dies den Alltag eines Spediteurs verändert

Die manuelle Datenerfassung bindet Aufmerksamkeit gleich doppelt: Zuerst liest der Spediteur das Dokument. Anschließend liest er es noch einmal, während er Namen, Adressen, Termine, Referenzen, Ladungsdetails und Frachtpreise in das TMS überträgt. Die eigentliche, anspruchsvolle Arbeit beginnt erst, wenn das Abtippen beendet ist.

Der KI-Auftragsimport lenkt den Fokus gezielt auf die Ausnahmen. Das Dokument wird in einen Entwurf umgewandelt, die Unternehmensdaten werden nach Möglichkeit abgeglichen, und der Spediteur prüft lediglich eine kurze Liste von Entscheidungen. Matchcodes erreichen dasselbe bei regelmäßigen Touren aus der anderen Richtung: Man startet mit einer bewährten internen Vorlage statt mit einem leeren Formular.

Genau darum geht es uns beim Effizienzgewinn: weniger Abschreibarbeit und mehr Zeit für Entscheidungen, die fachliches Urteilsvermögen verlangen.

Der KI-Importer befindet sich in der finalen Testphase und wird in Kürze Teil der regulären Auftragserfassung. Sie können einen LiteTMS-Arbeitsbereich erstellen und die Entwicklung im Blog mitverfolgen.