SAP Cloud ERP: Kundenaufträge aus PDFs prüfen

Eine Bestellung trifft als PDF ein. Zwei Positionen, eine Lieferadresse, ein Wunschtermin - auf den ersten Blick überschaubar.

Doch korrekt ausgelesene Texte allein ergeben noch keinen richtigen Kundenauftrag. Eine plausible Artikelbeschreibung kann beispielsweise trotzdem dem falschen Materialstammsatz zugeordnet werden.

Mit Create Sales Orders – AI-Assisted Extraction (F8947) kann SAP S/4HANA Cloud Public Edition Bestellbelege verarbeiten und daraus eine Sales Order Request vorbereiten.

Für Unternehmen stellt sich deshalb nicht nur die Frage, ob die KI einen Beleg lesen kann. Entscheidend ist, ob aus den erkannten Daten anschließend auch ein fachlich richtiger Kundenauftrag entsteht.

Dieser Beitrag zeigt einen kontrollierten Prüfablauf auf Basis der SAP-Dokumentation für Release 2608. Der Ablauf ist als Orientierung für einen begrenzten Pilot gedacht. Er ist keine Einrichtungsanleitung und wurde nicht in einem SAP-Testsystem praktisch durchgeführt.

Was ist SAP F8947 „Create Sales Orders – AI-Assisted Extraction“?

Bei ähnlich benannten SAP-Apps lohnt sich zunächst ein Blick auf die technische Grundlage. Create Sales Orders – AI-Assisted Extraction (F8947) verwendet SAP Document AI, Embedded Edition.

Die App Create Sales Orders – Automatic Extraction (F4920) arbeitet dagegen mit der Base Edition. Voraussetzungen, Funktionen und Erfahrungswerte der beiden Apps sollten deshalb nicht ungeprüft miteinander vermischt werden.

Für F8947 nennt SAP unter anderem den eingerichteten Scope 7ED als Voraussetzung. Je nach Systemlandschaft können zusätzlich Entitlements und Berechtigungen erforderlich sein.

Vor einem Pilot sollte die Administration deshalb prüfen, ob:

• die erforderliche Integration eingerichtet ist,
• die benötigten Funktionen freigeschaltet sind,
• Benutzer über die notwendigen Berechtigungen verfügen und
• ein geeignetes Testsystem mit freigegebenen Testdaten verwendet wird.

Eine sichtbare App-Kachel allein bestätigt diese Voraussetzungen nicht. Wichtig ist außerdem die Prozessgrenze: Nach der Verarbeitung entsteht zunächst eine Sales Order Request. Sie ist ein vorbereiteter Auftragsentwurf. Der eigentliche Kundenauftrag wird erst in einem weiteren Schritt angelegt. Für einen Pilot sollte daher vorab feststehen, wer die extrahierten Angaben fachlich prüft und wer die Anlage des Kundenauftrags auslösen darf.

SAP F8947 testen: Sollwerte vor dem Upload festlegen

Ein sinnvoller Test beginnt nicht mit dem Upload, sondern mit der Definition der erwarteten Ergebnisse. Für einen ersten Durchlauf kann beispielsweise ein synthetischer Bestellbeleg mit zwei Positionen verwendet werden:

Die verwendeten Begriffe sollten bereits vor dem Test gültigen Stammdaten im Testsystem zugeordnet werden. Gerade bei mehrdeutigen Artikelbeschreibungen ist das entscheidend.

Wenn beispielsweise „Dichtung Typ A“ mehrere Materialien bezeichnen kann, muss die erwartete Materialnummer unabhängig vom späteren Systemvorschlag feststehen. Andernfalls würde lediglich geprüft, ob der Vorschlag mit sich selbst übereinstimmt.

Schritt 1: Bestellung in SAP F8947 hochladen

Prüfen Sie vor dem Upload den vorgesehenen Buchungskreis und wählen Sie ihn bei Bedarf aus. Anschließend kann der Bestellbeleg hochgeladen werden. Neben PDF unterstützt SAP in der App auch bestimmte Bildformate. Für einen ersten Test empfiehlt sich ein einzelner gut lesbarer Beleg.

Nach dem Upload legt das System eine Sales Order Request an und startet die Extraktion. Anschließend sollte die Listenansicht aktualisiert und der aktuelle Verarbeitungsstatus geprüft werden.

Dabei sollten drei Zustände unterschieden werden:

• Extraktion: Wurde der Bestellbeleg verarbeitet?
• Datenvollständigkeit: Sind die für den weiteren Prozess benötigten Angaben vorhanden?
• Auftragsanlage: Wurde bereits ein Kundenauftrag erzeugt?

Eine erfolgreiche Extraktion bedeutet somit noch nicht, dass ein vollständiger und fachlich korrekter Kundenauftrag vorliegt.

Schlägt die Extraktion fehl, sieht SAP einen erneuten Verarbeitungsversuch vor. Der Beleg sollte deshalb nicht vorschnell mehrfach als neuer Vorgang hochgeladen werden.

Schritt 2: Erkannte Bestelldaten und SAP-Stammdaten vergleichen

Öffnen Sie die Sales Order Request und zeigen Sie den Originalbeleg parallel an. Prüfen Sie zunächst, welche Information tatsächlich in der Bestellung steht. Anschließend vergleichen Sie die vorgeschlagenen SAP-Daten mit den zuvor definierten Sollwerten.

Besonders relevant sind:

• Auftraggeber
• Vertriebsbereich
• Produkt beziehungsweise Material
• Menge
• Mengeneinheit
• Kundenbestellnummer beziehungsweise Referenz

Der entscheidende Punkt dabei lautet:

Texterkennung und fachliche Stammdatenzuordnung sind zwei unterschiedliche Aufgaben.

SAP beschreibt für Produktvorschläge unter anderem die Verwendung bereits abgeschlossener Auftragsentwürfe sowie die Suche in Produkt- und Kundenmaterialstammdaten. Eine korrekt erkannte Artikelbeschreibung ist deshalb noch kein Beleg dafür, dass auch die richtige Materialnummer vorgeschlagen wurde.

Menge und Mengeneinheit gemeinsam kontrollieren

Menge und Einheit sollten immer gemeinsam betrachtet werden. Im Testbeispiel müssen zwölf Stück tatsächlich als zwölf Stück übernommen werden.

Eine falsche Verpackungs-, Verkaufs- oder Mengeneinheit kann einen fachlich falschen Auftrag erzeugen, obwohl die Zahl selbst korrekt erkannt wurde.

Ist eine Angabe bereits im Originalbeleg unklar, sollte sie fachlich geklärt werden. Ein automatisch ausgefülltes Feld allein ist kein Beleg für seine Richtigkeit.

Schritt 3: Warenempfänger und Lieferadresse prüfen

Ein besonders wichtiger Prüfschritt betrifft den Warenempfänger. SAP weist darauf hin, dass der Ship-to Party in der Sales Order Request standardmäßig kein Pflichtfeld ist.

Dadurch kann ein Entwurf vollständig erscheinen, obwohl der Warenempfänger aus der ursprünglichen Bestellung nicht korrekt übernommen wurde. Im später angelegten Kundenauftrag könnte dann ein anderer Warenempfänger verwendet werden als vom Kunden vorgesehen.

Im Testbeispiel muss deshalb geprüft werden, ob „Testlager Süd“ tatsächlich dem vorgesehenen Geschäftspartner und der richtigen Lieferadresse entspricht. Falls erforderlich, sollten die Angaben vor der Auftragsanlage ergänzt oder korrigiert werden.

Ob der Warenempfänger in der jeweiligen Systemkonfiguration als Pflichtangabe definiert wurde, muss separat geprüft werden. Ein Vollständigkeitsstatus ersetzt den Vergleich mit dem Originalbeleg nicht.

Schritt 4: Kundenauftrag vor der Anlage simulieren

Sind die benötigten Daten vollständig, kann die Auftragsanlage simuliert werden.

SAP nennt dabei insbesondere Angaben wie:

• Auftraggeber,
• Vertriebsbereich,
• Auftragsart,
• Produkt,
• Wunschmenge und
• Mengeneinheit.

Auch die Zuordnung der Verkaufsorganisation zum verwendeten Buchungskreis muss passen.

Für einen kontrollierten Pilot empfiehlt es sich, die Simulation konsequent vor der tatsächlichen Anlage zu verwenden. Laut SAP ist sie allerdings keine generelle technische Pflicht. Bei einer Fehlermeldung sollte zunächst die angegebene Ursache geprüft werden.

Bei erfolgreicher Simulation empfiehlt sich ein Vergleich mit dem erwarteten Auftrag, beispielsweise hinsichtlich:

• Positionsanzahl,
• Materialien,
• Mengen und Einheiten,
• Geschäftspartnern und
• Nettowert.

Eine erfolgreiche Simulation zeigt den Zustand zum Zeitpunkt ihrer Durchführung. Sie garantiert nicht, dass sich relevante Daten oder Rahmenbedingungen bis zur tatsächlichen Auftragsanlage nicht mehr verändern. Nach der fachlichen Prüfung kann der Kundenauftrag angelegt werden.

Anschließend sollte auch der erzeugte Auftrag anhand seiner Belegnummer noch einmal mit der ursprünglichen Bestellung verglichen werden.

Schritt 5: Extraktion in SAP Document AI korrigieren

Manuelle Änderungen in einer Sales Order Request und die Korrektur einer Extraktion in SAP Document AI sind nicht dasselbe. Für die Nachprüfung in SAP Document AI beschreibt SAP zusätzliche Voraussetzungen, darunter entsprechende Berechtigungen und Schreibzugriff auf die Bestelldokumente. Auch Instant Learning setzt dessen Aktivierung voraus.

Berechtigte Benutzer können über SAP Document AI > Review Extractions erkannte Werte kontrollieren und korrigieren.

Sollen die anschließend aktualisierten Extraktionsdaten wieder in die Sales Order Request übernommen werden, erfolgt dies über Refresh Sales Order Request.

Dabei ist ein Punkt besonders wichtig:

Die Aktualisierung löscht die vorhandenen Daten der Sales Order Request einschließlich manueller Änderungen und ersetzt sie durch die neu übernommenen Extraktionswerte.

Vorhandene Korrekturen sollten deshalb vor einem Refresh dokumentiert werden. Danach muss der aktualisierte Entwurf erneut vollständig geprüft werden.

Wie lässt sich ein Pilot für KI-gestützte Auftragserfassung bewerten?

Bei der Bewertung eines Piloten reicht die Frage „Wurde das Dokument erkannt?“ nicht aus.

Interessanter ist, welche fachliche Nacharbeit anschließend noch erforderlich war.

Je Bestellbeleg kann beispielsweise dokumentiert werden:

• Welche Felder wurden korrekt übernommen?
• Welche Werte mussten korrigiert werden?
• Wie lange dauerte die fachliche Nacharbeit?
• Welche Ursache hatte die Korrektur?

Dabei sollten unterschiedliche Fehlerursachen getrennt betrachtet werden.

Lesefehler

Der tatsächliche Inhalt des Dokuments wurde falsch erkannt.

Fehlerhafte Stammdatenzuordnung

Der Text wurde korrekt gelesen, aber beispielsweise dem falschen Material oder Geschäftspartner zugeordnet.

Unklare Kundenbestellung

Bereits der ursprüngliche Bestellbeleg enthält eine mehrdeutige, fehlende oder widersprüchliche Angabe. Diese Unterscheidung hilft dabei, die richtige Maßnahme abzuleiten. Ein OCR-Problem erfordert einen anderen Lösungsansatz als schlechte Stammdaten oder uneindeutige Kundenbestellungen.

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Wie aussagekräftig sind einzelne Tests mit SAP F8947?

Ein Test mit zwei einfachen Positionen kann zeigen, wie der Prozess grundsätzlich funktioniert. Er beweist jedoch nicht, dass sich der gesamte Auftragseingang eines Unternehmens im gleichen Umfang automatisieren lässt.

Für eine belastbarere Bewertung sollten daher unterschiedliche Fälle berücksichtigt werden, beispielsweise:

• verschiedene Kunden,
• unterschiedliche Bestelllayouts,
• abweichende Mengeneinheiten,
• ähnliche Artikelbezeichnungen,
• mehrere Lieferadressen,
• unvollständige Angaben und
• Sonderfälle im bestehenden Vertriebsprozess.

Erst daraus lässt sich ableiten, an welchen Stellen die KI-gestützte Verarbeitung tatsächlich Zeit spart und wo weiterhin fachliche Prüfung erforderlich ist.

Praxisbeispiel: Was berichtet SAP über automatische Auftragserfassung?

SAP veröffentlichte am 5. Mai 2025 einen Kundenbericht zu Serax. Darin berichtet SAP, dass das Unternehmen mit Create Sales Orders – Automatic Extraction in SAP S/4HANA Cloud Public Edition die Zahl manueller B2B-Aufträge um 33 Prozent reduziert habe.

Der Bericht zeigt das mögliche Potenzial automatisierter Auftragserfassung. Für F8947 sollte diese Zahl allerdings nicht als Leistungsversprechen verstanden werden.

Der Grund:

• Der Kundenbericht bezieht sich auf Create Sales Orders – Automatic Extraction, nicht auf F8947.
• Es handelt sich um eine von SAP veröffentlichte Kundenangabe.
• Ein genauer Messzeitraum wird nicht genannt.
• Die genannte Quote ist keine Referenz der Bradler GmbH.
• Daraus lässt sich keine konkrete Einsparquote für einen eigenen Pilot ableiten.

Fazit: Bei SAP F8947 zählt die fachliche Richtigkeit

Die entscheidende Frage bei SAP F8947 lautet nicht nur, ob ein PDF technisch erkannt werden kann. Entscheidend ist, ob aus den extrahierten Angaben am Ende ein fachlich richtiger Kundenauftrag entsteht. Gerade Materialzuordnung, Menge und Einheit, Geschäftspartner, Warenempfänger und Lieferadresse verdienen daher eine bewusste Prüfung.

Ein kontrollierter Pilot sollte deshalb:

• mit klar definierten Sollwerten beginnen,
• Originalbeleg und SAP-Vorschlag systematisch vergleichen,
• Fehlerursachen getrennt dokumentieren,
• die Auftragsanlage vorab simulieren und
• den tatsächlich erzeugten Kundenauftrag abschließend kontrollieren.

So lässt sich besser beurteilen, an welchen Stellen AI-Assisted Extraction tatsächlich Automatisierungspotenzial bietet und an welchen Stellen menschliche Prüfung weiterhin erforderlich bleibt.

Produkt und Gültigkeit

Dieser Beitrag bezieht sich ausschließlich auf:

SAP Cloud ERP / SAP S/4HANA Cloud Public Edition
App: Create Sales Orders – AI-Assisted Extraction (F8947)
SAP-Help-Stand: Release 2608
Abruf der verwendeten SAP-Dokumentation: 28.09.2026

Die beschriebenen Schritte wurden aus der SAP-Dokumentation abgeleitet und nicht praktisch in einem SAP-Testsystem validiert. Die verwendeten Beispieldaten sind synthetisch.

Konkrete Systemvoraussetzungen, Entitlements, Konfigurationen und effektive Benutzerrechte müssen vor einer Durchführung für die jeweilige Systemlandschaft geprüft werden.

Die Aussagen sind nicht ohne Weiteres auf SAP S/4HANA Cloud Private Edition, SAP Business ByDesign oder andere Extraktions-Apps übertragbar.

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