Fiktive Case Study · Prozessautomatisierung
Automatisierter B2B-Auftragseingang
PDF-Bestellungen werden automatisch erfasst, passenden Angeboten zugeordnet, auf Abweichungen geprüft und je nach Ergebnis automatisiert verarbeitet oder zur Klärung übergeben.
Problem & Ausgangslage
Kundenbestellungen treffen per E-Mail als PDF ein. Mitarbeiter müssen die Daten erfassen, das passende Angebot finden, Positionen und Konditionen vergleichen und Abweichungen klären.
Das Problem entsteht durch die Masse: Bei hohem Auftragsvolumen bindet dieser wiederkehrende Prüfprozess viele Arbeitsstunden, verzögert die Bearbeitung und erhöht das Risiko manueller Fehler. Gleichzeitig können Abweichungen und unsichere Zuordnungen nicht einfach automatisiert übergangen werden.
Annahmen für das Modellszenario
Die Werte sind aus Forschung, Benchmarks und veröffentlichten Praxisfällen abgeleitete Modellannahmen. Sie wurden nicht gemeinsam in einem konkreten Unternehmen gemessen.
Lösung & Prozesslogik
Der Workflow übernimmt die repetitiven Schritte des Auftragseingangs: PDF-Bestellungen werden automatisch erfasst, strukturiert und dem passenden Angebot zugeordnet. Anschließend prüft das System Positionen, Mengen, Preise, Liefertermine und Konditionen regelbasiert.
Eindeutige Standardfälle werden automatisch weiterverarbeitet. Dadurch kann ein großer Teil der manuellen Routinearbeit entfallen.
Abweichungen und unsichere Zuordnungen werden dagegen nicht automatisch übergangen: Das System dokumentiert den Fall, stoppt die Verarbeitung und übergibt ihn gezielt an einen Mitarbeiter.
Prozessmodell & Datenmodell
Zusätzlich berücksichtigt: Dubletten, unvollständige Bestellungen und Fälle ohne ausreichend sichere Angebotszuordnung.
Drei zentrale Prozesspfade
Happy Path
Situation
Das Angebot ist eindeutig zugeordnet und Bestellung und Angebot stimmen in allen relevanten Punkten überein.
Systemreaktion
Auftrag und Positionen werden angelegt und die Auftragsbestätigung wird vorbereitet.
Abweichung erkannt
Situation
Bestellung und Angebot unterscheiden sich beispielsweise bei Menge, Preis, Liefertermin oder Konditionen.
Systemreaktion
Die Abweichung wird dokumentiert und als Klärfall an einen Mitarbeiter übergeben.
Keine eindeutige Zuordnung
Situation
Die Bestellung enthält keine ausreichend eindeutige Referenz auf ein vorhandenes Angebot.
Systemreaktion
Mögliche Angebote werden nach festen Kriterien bewertet. Ein ausreichend sicherer Kandidat wird zur menschlichen Prüfung vorgeschlagen.
Das System in der Praxis
Drei typische Fälle zeigen, wie das System je nach Bestellsituation unterschiedlich reagiert.
Einführung
Kurze Einführung in den Aufbau der Demo und die gezeigten Prozessfälle.
Wirtschaftliches Potenzial
Da der MVP nicht im realen Unternehmensbetrieb getestet wurde, wird kein gemessener ROI ausgewiesen. Stattdessen zeigt das Szenario, welchen manuellen Zeitaufwand eine Automatisierung grundsätzlich adressieren könnte.
Modellierter manueller Aufwand
1.500
Bestellungen / Monat
12 Min.
Bearbeitung / Bestellung
300 Std.
manueller Aufwand / Monat
1.500 × 12 Min. = 18.000 Min. = 300 Std. / Monat
Automatisierungsszenario
Veröffentlichte Praxisfälle zeigen, dass bei bereits automatisierten Auftragsprozessen Größenordnungen um 70 % touchless verarbeiteter Aufträge erreichbar sein können. Dieser Wert wird hier ausschließlich als Szenario verwendet.
300 Std.
manueller Aufwand / Monat
bis zu 210 Std.
theoretisch adressierbare Routinearbeit / Monat
300 Std. × 70 % = 210 Std. / Monat
Kernaussage
bis zu 210 Stunden / Monat
könnten im gewählten Szenario aus der manuellen Standardfallbearbeitung herausgenommen werden.
Bei einem modellierten Personalkostensatz von rund 31 € pro Stunde entspräche diese Arbeitszeit rechnerisch einem Kapazitätswert von bis zu ca. 6.500 € pro Monat. Dieser Betrag ist keine nachgewiesene Kostenersparnis.
Der Stundensatz dient nur zur monetären Einordnung und wurde aus dem Median-Bruttogehalt für Verkaufssachbearbeiter zuzüglich modellierter Arbeitgeberanteile abgeleitet.
Ob mein MVP im realen Betrieb tatsächlich 70 % der Aufträge ohne manuellen Eingriff verarbeiten würde, ist nicht nachgewiesen. Dafür wären reale Prozessdaten, ein Produktivbetrieb und eine Vorher-Nachher-Messung notwendig. Ebenso sind Implementierungs-, Betriebs- und Kontrollaufwände in der Rechnung nicht berücksichtigt.
Einordnung
Die Case Study zeigt meine Herangehensweise an Prozessanalyse, Automatisierung und wirtschaftliche Bewertung – nicht den Erfolg eines realen Kundenprojekts.
Was die Case Study zeigt
Prozessverständnis
Analyse und Modellierung eines vollständigen B2B-Auftragsprozesses.
Entscheidungslogik
Klare Regeln für Standardfälle, Abweichungen und unsichere Entscheidungen.
Technische Umsetzung
Umsetzung und Test eines funktionsfähigen Automatisierungs-MVP.
Wirtschaftliche Einordnung
Transparentes Szenario auf Basis recherchierter Annahmen, ohne einen real gemessenen ROI zu behaupten.
Was die Case Study nicht behauptet
Kein reales Kundenprojekt
Unternehmen, Prozessdaten und konkrete Ausgangssituation sind modelliert.
Kein Produktiveinsatz
Der MVP wurde prototypisch umgesetzt und getestet, aber nicht in einem realen Unternehmen betrieben.
Keine gemessene Zeit- oder Kostenersparnis
Das wirtschaftliche Ergebnis ist ein Szenario und kein Vorher-Nachher-Messergebnis.
Kein allgemeingültiger ROI
Der tatsächliche Business Case hängt vom konkreten Unternehmen, Prozess und Automatisierungsgrad ab.
Dieses Projekt war mein erster vollständiger Automatisierungs-Case.
Künftige Projekte werde ich direkt an realen Unternehmen und tatsächlich validierten Prozessproblemen ausrichten.