Ordre des processus d'IA dans Make

Ordre de traitement IA est un PDF4me Modules d'IA pour Make qui extrait des données structurées d'un bon de commande ou d'une commande client dans PDF ou sous forme d'image. Elle renvoie le numéro de commande, le client, un tableau complet des articles, les totaux, la devise et l'adresse de livraison pour ERP ingestion et processus d'approvisionnement et de paiement automatisation.

Que fait ce module ?

PDF4me Ordre de traitement IA extrait des données structurées de PDF ou imager les bons de commande et les commandes de vente dans votre Make Scénario utilisant l'IA. Fournissez une commande d'achat ou de vente et le module renvoie les résultats. numéro de commande, date de la commande, nom du client, détail des articles, sous-totaux, total, devise et adresse de livraison en tant que champs mappables individuellement, prêts pour ERP Ingestion (NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo), automatisation du processus d'achat, des flux de travail de la commande à l'encaissement et rapprochement à trois voies avec les factures et les reçus. Aucune configuration de modèle requise ; compatible avec tous les systèmes d'approvisionnement, pièces jointes par e-mail. PDFset les commandes papier numérisées.

Articles de blog connexes

Il n'y a pas encore d'article de blog consacré à cette fonctionnalité — à venir prochainement.

En attendant, n'hésitez pas à consulter le blog de PDF4me pour découvrir des tutoriels et des procédures de travail adaptés à toutes les plateformes.

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Authentification de votre API Demande

Chaque PDF4me module dans Make nécessite un numéro valide ConnexionCréez ou sélectionnez-en un qui contient votre PDF4me API clé permettant au scénario d'authentifier de manière sécurisée les demandes d'extraction de commandes IA.

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Informations importantes à ne pas manquer

Même schéma pour les bons de commande et les commandes clients.

Les commandes d'achat reçues des clients et les commandes clients créées en interne renvoient le même schéma d'extraction. Intégrez-les dans le même flux aval. ERP ou un flux de travail analytique sans branchement conditionnel, ce qui permet de réduire la complexité des scénarios et les coûts opérationnels.

Tableau complet des lignes de commande, boucle avec un itérateur

Le lineItems Le résultat est un tableau contenant, par ligne, la description, la quantité, le prix unitaire et le total. Ajoutez un Make Itérateur après l'analyseur syntaxique pour parcourir chaque ligne et créer des éléments individuels ERP Créez des lignes de commande, effectuez des contrôles d'inventaire ou répartissez les expéditions entre les entrepôts.

ISO 4217 Codes de devises pour un rapprochement simple

Le champ de devise est toujours renvoyé sous forme normalisée. ISO 4217 code (USD, EUR, GBP, INR, etc.) indépendamment de la langue source ou du symbole monétaire figurant sur la commande. La correspondance à trois voies avec les factures et les reçus fonctionne directement, sans analyse des symboles ni logique spécifique aux paramètres régionaux.

Définissez le fichier sur Map, connectez le nom de la commande et le document du module précédent. La sortie expose orderNumber, customerName, lineItems tableau, total, devise et shippingAddress pour ERP et les flux de travail de traitement.

Quels paramètres l'ordre de traitement par IA utilise-t-il dans Make?

Requis: Le lien, le nom de la commande et le document doivent toujours être fournis. Le champ de saisie correspondant (Propriété binaire, Base64 Contenu ou commande URL) est requis en fonction du type de données d'entrée choisi.

Paramètre	Requis	Ce que cela fait	Exemple
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

Champs de sortie

Champ	Taper	Ce qu'il contient
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.

Comment configurer l'ordre des processus d'IA dans Make?

1. Ajouter PDF4me → Ordre de traitement IA à votre Make scénario.
2. Sélectionner Connexion (ou cliquez Ajouter pour en créer un avec votre PDF4me API clé).
3. Choisir Type de données d'entrée: Données binaires pour les fichiers d'un module précédent, Base64 Chaîne, ou URL.
4. Sous Déposer, choisir Carte pour afficher les champs Nom de la commande et Document.
5. Carte Nom de la commande au nom de fichier avec extension (.pdf, .png, .jpg, ou .jpeg).
6. Carte Document au contenu binaire du module source : généralement le Données champ de Dropbox, Google Drive, Gmail ou HTTP modules.
7. Cliquez Sauvegarder Exécutez le scénario. Intégrez le bundle de sortie à NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo, Salesforce ou votre système de gestion d'entrepôt. Utilisez un itérateur sur lineItems pour en créer un ERP ligne de commande par rangée.

Exemples de flux de travail

Exemples de flux de travailCommon Make scenario patterns using AI-Process Order.

E-mail de commande client → Extraction IA → Commande client NetSuite

1. Gmail se déclenche lorsqu'un e-mail arrive d'un domaine client connu avec un bon de commande. PDF ci-joint.
2. Extraits de commandes de traitement IA orderNumber, customerName, orderDate, lineItems, total, et shippingAddress.
3. Une étape client de recherche NetSuite utilise customerName pour localiser l'enregistrement client existant (ou accéder à Créer un client si celui-ci n'est pas trouvé).
4. Le module « Créer une commande client » de NetSuite enregistre l'en-tête de la commande. Make L'itérateur parcourt lineItems et ajoute chaque produit comme une ligne de commande avec la quantité et le prix unitaire.
5. Une notification Slack adressée à l'équipe de traitement des commandes annonce la nouvelle commande avec le montant total et l'adresse de livraison ; un journal Airtable enregistre la correspondance entre la commande d'achat et la commande client à des fins d'audit.

Bon de commande fournisseur PDF → appariement à trois voies → approbation

1. Un déclencheur SharePoint Watch Files s'active lorsqu'une nouvelle commande fournisseur est téléchargée par le service des achats.
2. Extraits de commandes de traitement IA orderNumber, total, lineItemset la devise. Un analyseur de factures par IA distinct extrait les champs de facture correspondants lorsqu'elle arrive ultérieurement.
3. Une recherche dans Google Sheets correspond au bon de commande. orderNumber à un bon de réception de marchandises (GRN) de l'entrepôt. Les trois documents, le bon de commande, GRN, facture, sont jointes sur orderNumber.
4. L'étape « Outils » effectue une comparaison à trois voies des quantités et des totaux. Les commandes d'achat correspondantes sont automatiquement approuvées ; celles qui ne correspondent pas sont acheminées vers un canal d'approbation Slack avec une comparaison côte à côte.
5. Les commandes approuvées transmettent les instructions de paiement au système de comptabilité fournisseurs ; les commandes rejetées créent un ticket d’exception dans Jira pour que le service des achats puisse le résoudre avec le fournisseur.

EDI solution de repli → analyse des commandes par IA → traitement en entrepôt

1. Un HTTP Le webhook reçoit des commandes de clients qui ne peuvent pas envoyer EDI 850 messages, généralement de petits acheteurs utilisant des pièces jointes au courriel PDF PO.
2. L'ordre de traitement par IA normalise le PDF dans le même schéma structuré votre EDI Le pipeline produit, orderNumber, lineItems, shippingAddress.
3. La charge utile normalisée est envoyée au système de gestion d'entrepôt (WMS) API tout comme un EDI commande, déclenchant le même processus de préparation, d'emballage et d'expédition.
4. Un courriel de confirmation est envoyé au client, contenant le numéro de commande, la date d'expédition prévue et le récapitulatif des articles. Les étiquettes d'expédition sont générées automatiquement lors de la préparation de la commande.
5. Une ligne d'intégration client Airtable suit les non-EDI clients et le volume de PDF commandes reçues par mois, ce qui permet de prioriser EDI déployer la campagne de sensibilisation.

Foire aux questions

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.

Modules associés

AI-Invoice Parser

Extraire les champs de la facture et les faire correspondre au bon de commande. orderNumber pour l'appariement à trois voies à travers PO, GRNet la facture, fondement du processus automatisé d'approvisionnement et de paiement.

Reçu de traitement par IA

Analyser les reçus de vente au détail et de dépenses, les rapprocher des bons de commande pour le rapprochement des revenus et les flux de remboursement.

Contrat de processus IA

Extraire les parties, les conditions et les durées des contrats d'approvisionnement, et les relier aux flux de travail des commandes pour la vérification de la conformité et la validation des prix.

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