KI-Prozessreihenfolge in Make

KI-Prozessauftrag ist ein PDF4me KI-Module für Make das strukturierte Daten aus einer Bestellung oder einem Verkaufsauftrag extrahiert PDF oder als Bilddatei. Es gibt die Bestellnummer, den Kunden, ein vollständiges Array mit allen Positionen, die Summen, die Währung und die Lieferadresse zurück. ERP Einnahme und Beschaffung bis Zahlung Automatisierung.

Was dieses Modul bewirkt

PDF4me KI-Prozessauftrag extrahiert strukturierte Daten aus PDF oder Bildbestellungen und Verkaufsaufträge in Ihrem Make Szenario mit KI. Geben Sie eine Bestellung (PO) oder einen Auftrag (SO) an, und das Modul gibt Folgendes zurück: Bestellnummer, Bestelldatum, Kundenname, vollständige Artikelliste, Zwischensummen, Gesamtsumme, Währung und Lieferadresse als einzeln zuordenbare Felder, bereit für ERP Datenimport (NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo), Automatisierung des Beschaffungsprozesses, Auftragsabwicklung und dreifacher Abgleich von Rechnungen und Belegen. Keine Template-Einrichtung erforderlich; funktioniert systemübergreifend, E-Mail-Anhänge werden verarbeitet. PDFsund eingescannte Papierbestellungen.

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Authentifizierung Ihres API Anfrage

Jeder PDF4me Modul in Make erfordert eine gültige VerbindungErstellen oder wählen Sie einen Eintrag aus, der Ihre Daten enthält. PDF4me API Der Schlüssel dient dazu, dass das Szenario KI-Auftragsabrufanfragen sicher authentifizieren kann.

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Wichtige Fakten, die Sie nicht verpassen sollten

Gleiches Schema für Bestellungen und Verkaufsaufträge

Sowohl von Kunden erhaltene Bestellungen als auch intern erstellte Aufträge liefern dasselbe Extraktionsschema. Leiten Sie beide in denselben nachgelagerten Prozess weiter. ERP oder ein Analyse-Workflow ohne bedingte Verzweigungen spart Szenariokomplexität und Betriebskosten.

Vollständiges Zeilen-Array, Schleife mit einem Iterator

Der lineItems Die Ausgabe ist ein Array mit Beschreibung, Menge, Einzelpreis und Gesamtsumme pro Zeile. Füge ein Make Ein Iterator nach dem Parser, der jede Zeile durchläuft und einzelne Zeilen erzeugt. ERP Bestellpositionen verwalten, Bestandsprüfungen durchführen oder Lieferungen auf verschiedene Lager aufteilen.

ISO 4217 Währungscodes für eine saubere Abstimmung

Das Währungsfeld wird immer als normalisiertes Feld zurückgegeben. ISO 4217 Code (USD, EUR, GBP, INRusw.) unabhängig von der Ausgangssprache oder dem Währungssymbol der Bestellung. Der dreifache Abgleich mit Rechnungen und Belegen funktioniert direkt ohne Symbolanalyse oder länderspezifische Logik.

Datei zuordnen, Auftragsname und Dokument aus dem vorherigen Modul verknüpfen. Ausgabe wird bereitgestellt. orderNumber, customerName, lineItems Array, Gesamtsumme, Währung und shippingAddress für ERP und Abwicklungsprozesse.

Welche Parameter verwendet AI Process Order in Make?

Erforderlich: Verbindung, Auftragsname und Dokument müssen immer angegeben werden. Das entsprechende Eingabefeld (Binäre Eigenschaft, Base64 Inhalt oder Bestellung URL) ist abhängig vom gewählten Eingabedatentyp erforderlich.

Parameter	Erforderlich	Was es tut	Beispiel
Connection	Required	PDF4me API connection. Click Add and paste your API key the first time. Reused automatically across all PDF4me modules in your scenarios.	My PDF4me connection
Input Data Type	Required	How the order file is supplied. Binary Data reads from a previous module (most common). Base64 String accepts encoded payloads. URL downloads from a public link.	Binary Data
Input Binary Field	Conditional	Binary content of the order file. Required when Input Data Type is Binary Data. Wire from Dropbox, Google Drive, OneDrive Data field, or any email/HTTP module that returns file bytes.	1. Data
Base64 Order Content	Conditional	Base64-encoded order content. Required when Input Data Type is Base64 String. Useful when the order arrives from a webhook or API integration that delivers encoded content.	JVBERi0xLjQK...
Order URL	Conditional	Public URL to the order file. Required when Input Data Type is URL. The URL must not require authentication.	https://example.com/po-2024.pdf
Order Name	Required	Filename of the order with proper extension (.pdf, .png, .jpg, .jpeg). Used for format detection and AI processing optimization.	po-2024.pdf

Ausgabefelder

Feld	Typ	Was es enthält
orderNumber	String	Extracted order number or reference identifier (e.g. PO-2024-001 or SO-78423).
orderDate	String	Order date in ISO 8601 format (YYYY-MM-DD).
customerName	String	Customer or vendor name printed on the order document.
lineItems	Array	Array of line items with description, quantity, unitPrice, and total per row. Loop with a Make Iterator for one ERP line per row.
subTotal	Number	Subtotal amount before taxes, shipping, and discounts.
total	Number	Final total amount including all charges.
currency	String	Currency code in ISO 4217 format (USD, EUR, GBP, INR, JPY, etc.).
shippingAddress	String	Shipping or delivery address printed on the order.
jobId	String	PDF4me job identifier for audit trail and support tickets.
success	Boolean	True if the AI extraction completed successfully; false if it failed.
message	String	Human-readable status message confirming success or describing the error.

Wie richte ich die Auftragsverarbeitung mit KI ein? Make?

1. Hinzufügen PDF4me → KI-Prozessauftrag zu Ihrem Make Szenario.
2. Wählen Verbindung (oder klicken Sie hier) Hinzufügen um einen mit Ihrem PDF4me API Schlüssel).
3. Wählen Eingabedatentyp: Binärdaten für Dateien aus einem vorherigen Modul, Base64 Zeichenkette oder URLDie
4. Unter Datei, wählen Karte um die Felder „Bestellname“ und „Dokument“ anzuzeigen.
5. Karte Bestellname zum Dateinamen mit der Erweiterung (.pdf, .png, .jpg, oder .jpeg).
6. Karte Dokumentieren zum Binärinhalt aus dem Quellmodul: typischerweise der Daten Feld von Dropbox, Google Drive, Gmail oder HTTP Module.
7. Klicken Speichern und führen Sie das Szenario aus. Verbinden Sie das Ausgabepaket mit NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo, Salesforce oder Ihrem Lagerverwaltungssystem. Verwenden Sie einen Iterator über lineItems um einen zu erstellen ERP Bestellzeile pro Zeile.

Workflow-Beispiele

Workflow-BeispieleCommon Make scenario patterns using AI-Process Order.

Kunden-Bestell-E-Mail → KI-Extrakt → NetSuite-Verkaufsauftrag

1. Gmail wird ausgelöst, wenn eine E-Mail von einer bekannten Kundendomäne mit einer Bestellnummer eingeht. PDF beigefügt.
2. KI-Prozess-Auftragsauszüge orderNumber, customerName, orderDate, lineItemsgesamt und shippingAddressDie
3. Ein NetSuite-Suchkundenschritt verwendet customerName um den vorhandenen Kundendatensatz zu finden (oder verzweigt sich in „Kunde erstellen“, falls dieser nicht gefunden wird).
4. Ein NetSuite-Modul zur Erstellung von Verkaufsaufträgen erfasst den Auftragskopf. Make Der Iterator durchläuft die Schleife. lineItems und fügt jedes Produkt als Verkaufsauftragsposition mit Menge und Einzelpreis hinzu.
5. Eine Slack-Benachrichtigung an das Fulfillment-Team informiert über die neue Bestellung mit Gesamtbetrag und Lieferadresse; ein Airtable-Protokoll erfasst die Zuordnung von Bestelleingang zu Auftragseingang zu Prüfungszwecken.

Lieferantenbestellung PDF → Dreier-Matching → Zustimmung

1. Ein SharePoint Watch Files-Trigger wird ausgelöst, wenn eine neue Lieferantenbestellung von der Beschaffungsabteilung hochgeladen wird.
2. KI-Prozess-Auftragsauszüge orderNumbergesamt lineItemsund Währung. Ein separater Durchlauf des KI-Rechnungsparsers extrahiert die übereinstimmenden Rechnungsfelder, sobald die Rechnung eintrifft.
3. Eine Google Sheets-Suche stimmt mit der Bestellung überein. orderNumber zu einem Wareneingangsschein (GRN) aus dem Lager. Alle drei Dokumente, Bestellung, GRN, Rechnung, sind verbunden am orderNumberDie
4. Ein Werkzeugset-Variablenschritt führt einen dreifachen Abgleich von Mengen und Summen durch. Abgestimmte Bestellungen werden automatisch genehmigt; nicht übereinstimmende Bestellungen werden zur Genehmigung an einen Slack-Kanal weitergeleitet, wo ein direkter Vergleich stattfindet.
5. Genehmigte Bestellungen übermitteln Zahlungsanweisungen an das Kreditorenbuchhaltungssystem; abgelehnte Bestellungen erzeugen ein Ausnahmeticket in Jira, das von der Beschaffungsabteilung mit dem Lieferanten geklärt wird.

EDI Ausweichlösung → KI-Auftragsanalyse → Lagerabwicklung

1. Ein HTTP Der Webhook empfängt Bestellungen von Kunden, die nicht senden können EDI 850 Nachrichten, typischerweise von kleineren Käufern, die E-Mails im Anhang versenden. PDF POs.
2. Die KI-Prozessreihenfolge normalisiert die PDF in das gleiche strukturierte Schema Ihr EDI Pipelineprodukte orderNumber, lineItems, shippingAddressDie
3. Die normalisierte Nutzlast wird an das Lagerverwaltungssystem übermittelt (WMS) API genau wie ein EDI Bestellung, wodurch der gleiche Kommissionierungs-, Verpackungs- und Versandprozess ausgelöst wird.
4. Dem Kunden wird eine Bestätigungs-E-Mail mit Bestellnummer, voraussichtlichem Versanddatum und Artikelübersicht zugesendet. Versandetiketten werden automatisch erstellt, sobald die Bestellung kommissioniert ist.
5. Eine Airtable-Zeile für das Kunden-Onboarding erfasst nicht-EDI Kunden und das Volumen von PDF Bestellungen pro Monat, die bei der Priorisierung helfen EDI Rollout-Aktion.

Häufig gestellte Fragen

What order fields does AI-Process Order extract?+

The module returns a complete order payload: orderNumber, orderDate in ISO 8601 format, customerName, a lineItems array with product description, quantity, unit price and line total per row, subTotal, total, currency code (ISO 4217), and shippingAddress. The same schema applies whether the document is a purchase order received from a customer or a sales order generated by your own systems: so a single downstream workflow can serve both directions.

Can AI-Process Order handle both purchase orders and sales orders?+

Yes. The AI is trained on both purchase orders (POs you receive from customers or your procurement team sends to vendors) and sales orders (orders you create internally for fulfillment). The extracted schema is identical, so you can pipe both document types into the same downstream ERP, fulfillment, or analytics workflow without conditional logic: saves scenario complexity and operations cost.

How do I post extracted orders directly into my ERP?+

After AI-Process Order, wire orderNumber, customerName, lineItems, and total into a downstream module that calls your ERP API: NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics 365, Odoo, QuickBooks Commerce, or Zoho. Use a Make Iterator inside the workflow to loop over the lineItems array and create one order line per iteration. The full order is created in the ERP within seconds of receiving the original PDF, with no manual data entry.

What file formats and order document types are supported?+

PDF, PNG, JPG, and JPEG are all accepted. The AI handles structured PO templates from major procurement systems (SAP Ariba, Coupa, Oracle Procurement, Microsoft Dynamics, JD Edwards), email-attached order PDFs, scanned paper orders, and free-form order documents that do not follow a strict template. Always set the Order Name with the correct file extension so the AI selects the right processing path.

Can the parser extract orders in multiple currencies and languages?+

Yes. The AI handles orders in English, German, French, Spanish, Italian, Portuguese, Dutch, and other major business languages without any extra configuration. The currency field is returned in ISO 4217 format (USD, EUR, GBP, INR, CHF, JPY, etc.) so downstream conversion, three-way matching, or analytics logic always has a normalized currency code regardless of source language or currency symbol on the document.

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