Ordem de processo de IA em Make

Pedido de Processamento por IA é um PDF4me Módulos de IA para Make que extrai dados estruturados de um pedido de compra ou pedido de venda em PDF ou formato de imagem. Retorna o número do pedido, o cliente, uma lista completa dos itens, os totais, a moeda e o endereço de entrega para ERP ingestão e aquisição ao pagamento Automação.

O que este módulo faz

PDF4me Pedido de Processamento por IA Extrai dados estruturados de PDF ou imprima pedidos de compra e pedidos de venda dentro do seu Make Cenário usando IA. Forneça um pedido de compra ou de venda e o módulo retorna. Número do pedido, data do pedido, nome do cliente, lista completa dos itens, subtotais, total, moeda e endereço de entrega. como campos mapeáveis individualmente, prontos para ERP Ingestão de dados (NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo), automação do processo de compras (do pedido ao pagamento), fluxos de trabalho do pedido ao recebimento e conciliação de três vias com faturas e recibos. Não requer configuração de modelo; funciona em diversos sistemas de compras, com anexos de e-mail. PDFse pedidos em papel digitalizados.

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Autenticando seu API Solicitar

Todo PDF4me módulo em Make requer um válido ConexãoCrie ou selecione um que contenha o seu PDF4me API essencial para que o cenário possa autenticar com segurança as solicitações de extração de pedidos de IA.

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Fatos importantes que você não deve perder

O mesmo esquema se aplica a pedidos de compra e pedidos de venda.

Os pedidos de compra recebidos de clientes e os pedidos de venda criados internamente retornam o mesmo esquema de extração. Direcione ambos para o mesmo fluxo de processamento subsequente. ERP ou fluxo de trabalho analítico sem ramificação condicional, economizando complexidade de cenário e custos operacionais.

Matriz completa de itens de linha, loop com um Iterador

O lineItems A saída é uma matriz com descrição, quantidade, preço unitário e total por linha. Adicione um Make Iterador após o analisador sintático para percorrer cada linha e criar indivíduos. ERP linhas de pedido, realizar verificações de estoque ou dividir remessas entre armazéns.

ISO 4217 Códigos de moeda para uma reconciliação precisa.

O campo de moeda é sempre retornado como um valor normalizado. ISO 4217 código (USD, EUR, GBP, INR, etc.), independentemente do idioma de origem ou do símbolo da moeda no pedido. A correspondência tripla com faturas e recibos funciona diretamente, sem análise de símbolos ou lógica específica de localidade.

Defina o arquivo para mapear, conecte o nome do pedido e o documento do módulo anterior. A saída exibirá orderNumber, customerName, lineItems matriz, total, moeda e shippingAddress para ERP e fluxos de trabalho de atendimento.

Quais parâmetros o AI-Process Order utiliza? Make?

Obrigatório: Os campos Conexão, Nome do Pedido e Documento devem sempre ser fornecidos. O campo de entrada correspondente (Propriedade Binária, Base64 Conteúdo ou Pedido URL) é necessário com base no tipo de dados de entrada escolhido.

Parâmetro	Obrigatório	O que faz	Exemplo
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

Campos de saída

Campo	Tipo	O que contém
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.

Como faço para configurar o pedido de processamento de IA em Make?

1. Adicionar PDF4me → Pedido de Processamento por IA para o seu Make cenário.
2. Selecione Conexão (ou clique) Adicionar para criar um com o seu PDF4me API chave).
3. Escolher Tipo de dados de entradaDados binários para arquivos de um módulo anterior. Base64 Corda, ou URL.
4. Sob Arquivo, escolher Mapa Para revelar os campos Nome do Pedido e Documento.
5. Mapa Nome do pedido para o nome do arquivo com extensão (.pdf, .png, .jpg, ou .jpeg).
6. Mapa Documento para o conteúdo binário do módulo de origem: tipicamente o Dados campo do Dropbox, Google Drive, Gmail ou HTTP módulos.
7. Clique Salvar e execute o cenário. Integre o pacote de saída ao NetSuite, SAP, Microsoft Dynamics, Odoo, Salesforce ou ao seu sistema de gerenciamento de armazém. Use um Iterador sobre lineItems para criar um ERP linha de pedido por linha.

Exemplos de fluxo de trabalho

Exemplos de fluxo de trabalhoCommon Make scenario patterns using AI-Process Order.

E-mail do pedido de compra do cliente → Extração por IA → Pedido de venda no NetSuite

1. O Gmail dispara alertas quando um e-mail chega de um domínio de cliente conhecido com um número de pedido (PO). PDF apegado.
2. Extrações de pedidos de IA-Process orderNumber, customerName, orderDate, lineItems, total, e shippingAddress.
3. Uma etapa de pesquisa de clientes do NetSuite utiliza customerName Para localizar o registro de cliente existente (ou, se não for encontrado, utiliza a opção Criar Cliente).
4. O módulo Criar Pedido de Vendas do NetSuite registra o cabeçalho do pedido. Make O iterador percorre o loop. lineItems e adiciona cada produto como uma linha de pedido de venda com quantidade e preço unitário.
5. Uma notificação no Slack para a equipe de logística anuncia o novo pedido com o valor total e o endereço de entrega; um registro no Airtable captura o mapeamento entre o pedido de compra e o pedido de venda para fins de auditoria.

Pedido de compra do fornecedor PDF → correspondência tripla → aprovação

1. Um gatilho do SharePoint Watch Files é acionado quando uma nova ordem de compra de fornecedor é carregada pelo sistema de compras.
2. Extrações de pedidos de IA-Process orderNumber, total, lineItemse moeda. Uma execução separada do analisador de faturas por IA extrai os campos correspondentes da fatura quando ela chega posteriormente.
3. Uma pesquisa no Google Sheets corresponde ao pedido de compra. orderNumber para uma Nota de Recebimento de Mercadorias (GRN) do armazém. Todos os três documentos, PO, GRN, fatura, estão unidos em orderNumber.
4. A etapa "Conjunto de ferramentas" realiza uma correspondência tripla com base em quantidades e totais. Os pedidos de compra correspondentes são aprovados automaticamente; as discrepâncias são encaminhadas para um canal de aprovação no Slack com uma comparação lado a lado.
5. Os pedidos aprovados inserem as instruções de pagamento no sistema de contas a pagar; os pedidos rejeitados criam um chamado de exceção no Jira para que o departamento de compras resolva o problema com o fornecedor.

EDI fallback → análise de pedidos por IA → atendimento no armazém

1. Um HTTP O webhook recebe pedidos de clientes que não podem enviar. EDI 850 mensagens, geralmente de compradores menores que usam anexos de e-mail. PDF POs.
2. A ordem do processo de IA normaliza o PDF no mesmo esquema estruturado seu EDI oleoduto produz, orderNumber, lineItems, shippingAddress.
3. A carga útil normalizada é publicada no sistema de gerenciamento de armazém (WMS) API assim como um EDI ordem, acionando o mesmo processo de separação, embalagem e envio.
4. Um e-mail de confirmação é enviado ao cliente com o número do pedido, a data prevista de envio e o resumo dos itens. As etiquetas de envio são criadas automaticamente quando o pedido é separado.
5. Uma linha de integração de clientes do Airtable rastreia não-EDI clientes e o volume de PDF pedidos recebidos por mês, ajudando a priorizar EDI divulgação do lançamento.

Perguntas frequentes

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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