Ordine del processo AI in Make

Ordine di elaborazione dell'IA è un PDF4me moduli di IA per Make che estrae dati strutturati da un ordine di acquisto o da un ordine di vendita in PDF o in formato immagine. Restituisce il numero d'ordine, il cliente, un array completo di voci, i totali, la valuta e l'indirizzo di spedizione per ERP ingestione e acquisto-pagamento automazione.

Cosa fa questo modulo

PDF4me Ordine di elaborazione dell'IA estrae dati strutturati da PDF o ordini di acquisto e ordini di vendita di immagini all'interno del tuo Make scenario che utilizza l'IA. Fornisci un PO o un SO e il modulo restituisce Numero d'ordine, data dell'ordine, nome del cliente, elenco completo degli articoli, subtotali, totale, valuta e indirizzo di spedizione. come campi mappabili individualmente, pronti per ERP acquisizione (NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo), automazione del processo di acquisto-pagamento, flussi di lavoro dall'ordine all'incasso e verifica a tre vie rispetto a fatture e ricevute. Non è richiesta alcuna configurazione del modello; funziona con i sistemi di approvvigionamento, allegati e-mail PDFse ordini cartacei scansionati.

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Autenticazione del tuo API Richiesta

Ogni PDF4me modulo in Make richiede un valido Connessione. Crea o selezionane uno che contenga il tuo PDF4me API chiave affinché lo scenario possa autenticare in modo sicuro le richieste di estrazione degli ordini tramite IA.

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Informazioni importanti da non perdere

Stesso schema per ordini di acquisto e ordini di vendita.

Gli ordini di acquisto ricevuti dai clienti e gli ordini di vendita creati internamente restituiscono entrambi lo stesso schema di estrazione. Instradali entrambi allo stesso flusso a valle. ERP o un flusso di lavoro analitico senza ramificazioni condizionali, riduce la complessità dello scenario e i costi operativi.

Array completo degli elementi della riga, ciclo con un iteratore

IL lineItems L'output è un array con descrizione, quantità, prezzo unitario e totale per riga. Aggiungi un Make Iteratore dopo il parser per scorrere ogni riga e creare individualmente ERP ordinare righe, eseguire controlli di inventario o suddividere le spedizioni tra i magazzini.

ISO 4217 codici valuta per una riconciliazione pulita

Il campo valuta viene sempre restituito come normalizzato ISO 4217 codiceUSD, EUR, GBP, INR, ecc.) indipendentemente dalla lingua di origine o dal simbolo di valuta sull'ordine. La corrispondenza a tre vie con fatture e ricevute funziona direttamente senza analisi dei simboli o logica specifica per la lingua.

Imposta File su Mappa, collega Nome ordine e Documento dal modulo precedente. L'output espone orderNumber, customerName, lineItems matrice, totale, valuta e shippingAddress per ERP e flussi di lavoro di evasione degli ordini.

Quali parametri utilizza AI-Process Order in Make?

Necessario: Connessione, nome ordine e documento devono essere sempre forniti. Il campo di input corrispondente (proprietà binaria, Base64 Contenuto o ordine URL) è richiesto in base al tipo di dati di input scelto.

Parametro	Necessario	Cosa fa	Esempio
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

Campi di output

Campo	Tipo	Cosa contiene
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.

Come si imposta l'ordine di elaborazione AI in Make?

1. Aggiungere PDF4me → Ordine di elaborazione dell'IA al tuo Make scenario.
2. Seleziona Connessione (oppure fai clic) Aggiungere per crearne uno con il tuo PDF4me API chiave).
3. Scegliere Tipo di dati di input: Dati binari per i file di un modulo precedente, Base64 Corda o URL.
4. Sotto File, scegliere Mappa per visualizzare i campi Nome ordine e Documento.
5. Mappa Nome dell'ordine al nome del file con estensione (.pdf, .png, .jpg, O .jpeg).
6. Mappa Documento al contenuto binario dal modulo sorgente: tipicamente il Dati campo di Dropbox, Google Drive, Gmail o HTTP moduli.
7. Fare clic Salva e avviare lo scenario. Collegare il pacchetto di output a NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo, Salesforce o al sistema di gestione del magazzino. Utilizzare un iteratore su lineItems per crearne uno ERP riga d'ordine per riga.

Esempi di flusso di lavoro

Esempi di flusso di lavoroCommon Make scenario patterns using AI-Process Order.

E-mail dell'ordine di acquisto del cliente → Estrazione tramite IA → Ordine di vendita NetSuite

1. Gmail si attiva quando arriva un'e-mail da un dominio cliente noto con un PO PDF allegato.
2. Estratti dell'ordine di processo dell'IA orderNumber, customerName, orderDate, lineItems, totale, e shippingAddress.
3. Un passaggio di ricerca clienti di NetSuite utilizza customerName per individuare il record del cliente esistente (oppure, se non trovato, avvia la procedura di creazione del cliente).
4. Un modulo NetSuite Crea ordine di vendita registra l'intestazione dell'ordine. Make Iteratore itera su lineItems e aggiunge ciascun prodotto come riga dell'ordine di vendita con quantità e prezzo unitario.
5. Una notifica Slack al team di evasione ordini annuncia il nuovo ordine con l'importo totale e l'indirizzo di spedizione; un registro di Airtable registra la mappatura dall'ordine di acquisto all'ordine di vendita per scopi di verifica.

Ordine di acquisto del fornitore PDF → corrispondenza a tre vie → approvazione

1. Un trigger di SharePoint Watch Files si attiva quando un nuovo ordine di acquisto fornitore viene caricato dall'ufficio acquisti.
2. Estratti dell'ordine di processo dell'IA orderNumber, totale, lineItemse valuta. Un'esecuzione separata di AI-Invoice Parser estrae i campi corrispondenti della fattura quando questa arriva in un secondo momento.
3. Una ricerca su Fogli Google corrisponde all'ordine di acquisto orderNumber alla nota di ricevimento merci (GRN) dal magazzino. Tutti e tre i documenti, ordine di acquisto, GRN, fattura, sono uniti su orderNumber.
4. Un passaggio "Variabile del set di strumenti" esegue una corrispondenza a tre vie su quantità e totali. Gli ordini di acquisto corrispondenti vengono approvati automaticamente; le discrepanze vengono indirizzate a un canale di approvazione Slack con un confronto affiancato.
5. Gli ordini approvati inviano le istruzioni di pagamento al sistema di contabilità fornitori; gli ordini rifiutati creano un ticket di eccezione in Jira che l'ufficio acquisti può utilizzare per risolvere la questione con il fornitore.

EDI fallback → Analisi dell'ordine tramite IA → Evasione ordini in magazzino

1. UN HTTP webhook riceve ordini da clienti che non possono inviare EDI 850 messaggi, in genere acquirenti più piccoli che utilizzano allegati e-mail PDF Ordini di acquisto.
2. L'ordine del processo AI normalizza il PDF nello stesso schema strutturato il tuo EDI la conduttura produce, orderNumber, lineItems, shippingAddress.
3. Il carico utile normalizzato viene inviato al sistema di gestione del magazzino (WMS) API proprio come un EDI ordine, attivando lo stesso processo di prelievo, imballaggio e spedizione.
4. Al cliente viene inviata un'e-mail di conferma con il numero d'ordine, la data di spedizione prevista e il riepilogo degli articoli. Le etichette di spedizione vengono create automaticamente al momento della preparazione dell'ordine.
5. Una riga di onboarding dei clienti Airtable tiene traccia dei non-EDI clienti e volume di PDF ordini ricevuti al mese, aiutando a dare priorità EDI attività di sensibilizzazione per il lancio.

Domande frequenti

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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