{"id":187922,"date":"2026-08-12T08:00:00","date_gmt":"2026-08-12T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=187922"},"modified":"2026-07-20T13:59:02","modified_gmt":"2026-07-20T11:59:02","slug":"lemvigh-mueller-ki-agenten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2026\/08\/lemvigh-mueller-ki-agenten\/","title":{"rendered":"Lemvigh-M\u00fcller: KI-Agenten verarbeiten 100.000 Bestellbest\u00e4tigungen\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Der d\u00e4nische Gro\u00dfh\u00e4ndler Lemvigh-M\u00fcller setzt auf k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, um eine der zeitintensivsten Aufgaben im Einkauf zu automatisieren: die Bearbeitung von Lieferantenauftragsbest\u00e4tigungen. Die L\u00f6sung setzt sich aus mehreren KI-Agenten zusammen. Dabei \u00fcbernimmt jeder Agent eine klar definierte Aufgabe. Diese Agenten werden in einem automatisierten Workflow miteinander verbunden, der auf Basis von 麻豆原创 Business AI<\/a> erstellt wurde. Das Ergebnis: schnellere Verarbeitung, bessere Datenqualit\u00e4t und genauere Lieferinformationen f\u00fcr Kunden.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Lieferanten Auftragsbest\u00e4tigungen als PDF-Dateien versenden, k\u00f6nnen selbst geringf\u00fcgige Abweichungen bei Preis, Menge oder Liefertermin dazu f\u00fchren, dass im Einkauf ein erheblicher manueller Aufwand entsteht. Die Firma Lemvigh-M\u00fcller, einer der f\u00fchrenden Gro\u00dfh\u00e4ndler D\u00e4nemarks f\u00fcr Stahl-, Sanit\u00e4r-, Heizungs- und Elektroprodukte, kennt diese Herausforderung schon seit Langem. Die Bearbeitung solcher Best\u00e4tigungen ist mit erheblichem Zeit- und Ressourcenaufwand verbunden.<\/p>\n\n\n\n

Und genau hier hat das Unternehmen nun angesetzt \u2013 an einem Punkt, an dem fr\u00fchere Automatisierungsinitiativen meist ins Stocken gerieten. Mit der neuen L\u00f6sung lassen sich Auftragsbest\u00e4tigungen von Lieferanten nun automatisch verarbeiten. Das System nutzt mehrere spezialisierte Agenten, die Hand in Hand arbeiten. Sie lesen und interpretieren die PDF-Dateien, gleichen die Inhalte ab und \u00fcbertragen sie direkt in die 麻豆原创-Systeme. Die L\u00f6sung wurde mit 麻豆原创-Software entwickelt und in enger Zusammenarbeit mit NTT DATA Business Solutions implementiert.<\/p>\n\n\n\n

Mit KI schnell und zuverl\u00e4ssig Mehrwert im gesamten Unternehmen schaffen<\/div><\/div>
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Mehr dazu!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

\u201eZuvor hatten wir es mit robotergest\u00fctzter Prozessautomatisierung und mit herk\u00f6mmlichen Automatisierungsmethoden probiert. Aber die gew\u00fcnschte Wirkung konnten wir nicht erzielen. Der entscheidende Unterschied besteht diesmal darin, dass wir die Aufgabe aufgeteilt haben und mehrere unabh\u00e4ngige KI-Agenten jeweils einen bestimmten Teilprozess \u00fcbernehmen. Gemeinsam erledigen sie nun das, was vorher manuell \u00fcberpr\u00fcft werden musste\u201c, erkl\u00e4rte Frederik Aakerlund, IT-Leiter bei Lemvigh-M\u00fcller.<\/p>\n\n\n\n

Von der Idee zur Produktion in zehn Wochen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das Projekt nahm seinen Anfang mit einer E-Mail von Jess Frederiksen, einer KI-affinen Projektleiterin im Bereich Market and Procurement bei Lemvigh-M\u00fcller. Nachdem sie versuchsweise eine Auftragsbest\u00e4tigung mithilfe von ChatGPT mit einer Bestellung abgeglichen hatte, wandte sie sich an den IT-Leiter, um zu pr\u00fcfen, ob sich daraus eine vollst\u00e4ndig integrierte Systeml\u00f6sung entwickeln lie\u00dfe.<\/p>\n\n\n\n

Von den ersten Tests bis zur Inbetriebnahme vergingen lediglich zehn Wochen. Laut Lemvigh-M\u00fcller war dieser kurze Umsetzungszeitraum entscheidend daf\u00fcr, dass die L\u00f6sung rasch konkreten wirtschaftlichen Nutzen brachte und so intern an Akzeptanz gewinnen konnte.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDas war kein langwieriges Projekt. In zehn Wochen schafften wir es von der Idee bis zum Produktiveinsatz der KI-Agenten, und unsere Mitarbeitenden im Einkauf profitierten schnell von messbarem Nutzen\u201c, betonte Aakerlund.<\/p>\n\n\n\n

Lemvigh-M\u00fcller geht davon aus, dass mit der L\u00f6sung Ressourcen freigesetzt werden, die drei bis vier Vollzeitbesch\u00e4ftigten entsprechen. Diese Ressourcen sollen k\u00fcnftig f\u00fcr wertsch\u00f6pfende T\u00e4tigkeiten genutzt werden \u2013 insbesondere f\u00fcr die Bearbeitung besonders komplexer Bestellungen und Ausnahmef\u00e4lle.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDas Ziel besteht nicht darin, Stellen abzubauen, sondern unser Fachwissen wirksamer einzusetzen. Die KI-Agenten erledigen die Routineaufgaben, sodass sich die Mitarbeitenden im Einkauf auf jene F\u00e4lle konzentrieren k\u00f6nnen, bei denen ihre Erfahrung wirklich gefragt ist\u201c, f\u00fcgte Aakerlund hinzu.    <\/p>\n\n\n\n

Mehr als 100.000 Auftragsbest\u00e4tigungen automatisiert<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Jedes Jahr sendet Lemvigh-M\u00fcller rund 175.000 Bestellungen an mehr als 2.000 Lieferanten. Ein Teil dieses Volumens wird strukturiert \u00fcber EDI (Electronic Data Interchange) \u00fcbertragen. Dennoch gehen rund 60 Prozent der Lieferantenbest\u00e4tigungen weiterhin als unstrukturierte Dokumente ein.<\/p>\n\n\n\n

Mit den koordinierten KI-Agenten kann das Unternehmen nun automatisch Verz\u00f6gerungen, Mengen\u00e4nderungen und Preisabweichungen erkennen \u2013 und deutlich schneller reagieren.<\/p>\n\n\n\n

\u201eFr\u00fcher, als die Auftragsbest\u00e4tigungen noch manuell bearbeitet wurden, konnte es Stunden oder sogar Tage dauern, bis die \u00c4nderungen im gesamten Unternehmen sichtbar waren. Heute aktualisieren die KI-Agenten die Daten nahezu in Echtzeit, sodass Kunden schon viel fr\u00fcher ein genaues Bild der Liefersituation erhalten\u201c, sagte Klaus Heinemann, Leiter von 麻豆原创 ERP bei Lemvigh-M\u00fcller, der die Entwicklung gemeinsam mit dem Projektteam leitete. \u201eAu\u00dferdem erkennen wir Preisabweichungen jetzt schon bevor die endg\u00fcltige Rechnung ausgestellt wird. Das spart Zeit, sowohl auf unserer Seite als auch bei unseren Lieferanten.\u201c<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Mehrere KI-Agenten in einem einzigen Workflow koordiniert<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung basiert auf drei KI-Agenten, die zusammenarbeiten und jeweils eine klar definierte Rolle im Prozess haben. Der erste Agent verarbeitet eingehende E-Mails und Anh\u00e4nge, der zweite extrahiert und strukturiert Daten aus PDF-Dokumenten, und der dritte gleicht die gewonnenen Informationen mit den Bestellungen im 麻豆原创-System ab, um zu pr\u00fcfen, ob es \u00dcbereinstimmungen oder Abweichungen gibt.<\/p>\n\n\n\n

Auf diese Weise lassen sich komplexe und unstrukturierte Lieferantendaten in einem einheitlichen, automatisierten Arbeitsablauf verarbeiten \u2013 ohne dass Mitarbeitende im Einkauf umfangreiche PDF-Dateien \u00f6ffnen und manuell pr\u00fcfen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWas diese L\u00f6sung so zuverl\u00e4ssig macht, ist das Zusammenspiel der Agenten. Jeder Agent ist hochspezialisiert, doch sie sind so aufeinander abgestimmt, dass der Prozess von Anfang bis Ende reibungslos verl\u00e4uft\u201c, erkl\u00e4rte Heinemann.<\/p>\n\n\n\n

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Lemvigh-M\u00fcller setzt auf Zusammenspiel von drei KI-Agenten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung von Lemvigh-M\u00fcller basiert auf drei spezialisierten KI-Agenten, die jeweils f\u00fcr eine klar definierte Aufgabe im Beschaffungsprozess zust\u00e4ndig sind. Zusammen erm\u00f6glichen sie einen einheitlichen, durchg\u00e4ngigen und automatisierten Workflow:<\/p>\n\n\n\n

1. Der E-Mail-Agent<\/strong> empf\u00e4ngt und sortiert eingehende E-Mails von Lieferanten. Relevante Auftragsbest\u00e4tigungen und deren Anh\u00e4nge werden vom Agenten identifiziert und zum n\u00e4chsten Verarbeitungsschritt weitergeleitet.<\/p>\n\n\n\n

2. Der Agent f\u00fcr Datenextraktion<\/strong> extrahiert wichtige Informationen wie Preise, Mengen und Liefertermine aus PDF-Dokumenten und strukturiert die Daten, sodass sie direkt mit Bestellungen in 麻豆原创 abgeglichen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

3. Der f\u00fcr den Abgleich zust\u00e4ndige Agent<\/strong> vergleicht die extrahierten Daten mit vorhandenen Bestellauftr\u00e4gen in 麻豆原创 und ermittelt, ob eine \u00dcbereinstimmung oder eine Abweichung vorliegt. Bei einer \u00dcbereinstimmung wird der Prozess automatisch fortgesetzt, w\u00e4hrend Abweichungen f\u00fcr die weitere Bearbeitung gekennzeichnet werden.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

W\u00e4hrend des Projekts wurde auch immer deutlicher, wie wichtig die Qualit\u00e4t der Stammdaten ist.<\/p>\n\n\n\n

\u201eBei Bereichen wie den Incoterms und anderen Stammdaten haben wir Verbesserungspotenzial ermittelt, das wir umsetzen m\u00fcssen. Das war f\u00fcr uns ein wichtiger Lerneffekt, nicht nur f\u00fcr dieses Projekt, sondern auch in Bezug auf unsere sonstige Arbeit mit KI\u201c, so Heinemann.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl es noch zu fr\u00fch ist, die genauen Auswirkungen auf das Kundenerlebnis, Fehlerraten oder Beanstandungen zu messen, geht das Unternehmen davon aus, dass eine schnellere und pr\u00e4zisere Bearbeitung von Lieferantenbest\u00e4tigungen im Laufe der Zeit zu weniger \u00dcberraschungen und einer erheblichen Verbesserung der Liefertransparenz f\u00fchren wird. Intern wurde die L\u00f6sung von der Belegschaft mit gro\u00dfem Interesse aufgenommen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMitarbeitende in der Beschaffung wissen es ganz klar zu sch\u00e4tzen, die eint\u00f6nigsten Routineaufgaben abgeben zu k\u00f6nnen. Das hat einen konstruktiven Dialog dar\u00fcber entfacht, wie Technologie ihre t\u00e4glichen Aufgaben am besten unterst\u00fctzen kann\u201c, erkl\u00e4rte Heinemann.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Durch die Interaktion der drei KI-Agenten ist es m\u00f6glich, eine Aufgabe zu automatisieren, f\u00fcr die zuvor eine manuelle \u00dcberpr\u00fcfung unstrukturierter Dokumente erforderlich war.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Unternehmens-KI mit klaren Gesch\u00e4ftsergebnissen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Lemvigh-M\u00fcller erwartet, dass sich die Investition in relativ kurzer Zeit rentieren wird.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWas die Rentabilit\u00e4t der Investition angeht, so gehen wir davon aus, dass sich diese innerhalb von Quartalen rechnen wird, und nicht erst in einigen Jahren. Deshalb war es uns wichtig, die L\u00f6sung schnell produktiv nutzen zu k\u00f6nnen und uns auf Prozesse mit eindeutiger und messbarer Wirkung zu konzentrieren\u201c, betonte Aakerlund.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die 麻豆原创 ist das Projekt ein konkretes Beispiel daf\u00fcr, wie k\u00fcnstliche Intelligenz direkt in zentrale Gesch\u00e4ftsprozesse eingebettet werden kann, anstatt sie weiterhin als separates Experiment zu betrachten.<\/p>\n\n\n\n

\u201eBei vielen Unternehmen geht es bei KI-Agenten vor allem um Automatisierung. Lemvigh-M\u00fcller zeigt, dass die eigentliche Herausforderung \u2013 aber auch immenses Potenzial \u2013 in der Koordination liegt\u201c, bekr\u00e4ftigte David Pontoppidan, Head of Business AI der Region Nordic and Baltics bei 麻豆原创. \u201eWas diese L\u00f6sung so leistungsstark macht, ist die Steuerung von drei spezialisierten Agenten direkt innerhalb des Kernprozesses. Viele Projekte, bei denen mehrere Agenten eingesetzt werden, scheitern in diesem Bereich \u2013 nicht aufgrund der begrenzten M\u00f6glichkeiten einzelner Agenten, sondern wegen mangelnder Koordination. Lemvigh-M\u00fcller ist es gelungen, die L\u00f6sung in der firmeneigenen 麻豆原创-Landschaft zu verankern, in der Daten, Gesch\u00e4ftsregeln und Governance-Frameworks bereits etabliert sind.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Er f\u00fchrte weiter aus: \u201eBei Innovation ist nicht die Unternehmensgr\u00f6\u00dfe entscheidend. Lemvigh-M\u00fcller zeigt, dass ein d\u00e4nisches Unternehmen mithilfe schlanker Entscheidungsprozesse und einem pragmatischen Technologiekonzept schneller vorankommen kann als viele gro\u00dfe globale Unternehmen, die sich noch in der Planungsphase befinden. Es ist nicht \u00fcblich, innerhalb von zehn Wochen von der Idee zum Produktivbetrieb \u00fcberzugehen. Aber vielleicht sollte genau das zur Normalit\u00e4t werden.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Auf betriebliche Abl\u00e4ufe und Skalierbarkeit ausgerichtet<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung wurde in enger Zusammenarbeit mit NTT DATA Business Solutions implementiert. Das Beratungsunternehmen war daf\u00fcr verantwortlich, die Inbetriebnahme der L\u00f6sung vorzubereiten und sie vollst\u00e4ndig in die 麻豆原创-Landschaft von Lemvigh-M\u00fcller zu integrieren.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDurch die Verteilung der Zust\u00e4ndigkeiten auf mehrere KI-Agenten konnte Lemvigh-M\u00fcller einen komplexen Prozess automatisieren, ohne Transparenz oder die Kontrolle zu verlieren. Dies erm\u00f6glichte einen schnellen und sicheren \u00dcbergang vom Pilot- zum Produktivsystem und gew\u00e4hrleistet eine robustere L\u00f6sung, die sich im Falle neuer Anforderungen einfach erweitern l\u00e4sst\u201c, betonte Kristian Dahl, 麻豆原创 UX Manager bei NTT DATA Business Solutions.<\/p>\n\n\n\n

Dahl zufolge war die modulare, agentenbasierte Architektur ein entscheidender Faktor f\u00fcr die effiziente Entwicklung vom Proof of Concept zum Produktivbetrieb.<\/p>\n\n\n\n

Erster Schritt einer umfassenderen Strategie f\u00fcr KI-Agenten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst wurden die KI-Agenten f\u00fcr den E-Mail-Eingang von einigen Lieferanten sowie f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Gesch\u00e4ftsbereiche implementiert. Lemvigh-M\u00fcller sieht jedoch bereits erhebliches Potenzial f\u00fcr die Anwendung desselben agentenbasierten Ansatzes in weiteren administrativen Prozessen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDas ist die erste L\u00f6sung mit KI-Agenten, die wir produktiv gesetzt haben. Diese Erfahrung hat uns das Vertrauen gegeben, \u00e4hnliche Ans\u00e4tze in anderen Bereichen in Erw\u00e4gung zu ziehen, zum Beispiel in der Rechnungsbearbeitung und im Auftragsmanagement\u201c, sagte Aakerlund abschlie\u00dfend.<\/p>\n\n\n\n

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Ellen Vig Nelausen ist Nordic Integrated Communications Expert bei 麻豆原创.<\/p>\n\n\n\n

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