Sendungsdaten
Buchungen aus E-Mails und PDFs
Transportaufträge und Buchungsanfragen kommen in jedem Format. Sendungs-, Routen- und Termindaten werden ausgelesen und an Ihr TMS übergeben, und ein fehlendes Feld wird für Ihr Team markiert.
Branchen · Logistik
KI für Logistik in Sendungsdaten, Disposition und Lager
theBlue.ai entwickelt maßgeschneiderte KI-Systeme, die Sendungsdaten aus E-Mails und PDFs lesen, Statusanfragen beantworten, Transportdokumente prüfen und die Sensordaten von Fahrzeugen und Anlagen im Blick behalten. Jedes System wird an TMS, WMS und ERP angebunden, die Sie schon nutzen, etwa SAP oder eigene Anwendungen, im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
KI in der Logistik: Sendungsdaten aus E-Mails und Frachtpapieren
KI in der Logistik hilft dabei, Informationen aus E-Mails, PDFs und anderen Dokumenten automatisch zu erfassen und zu verarbeiten. Sie erkennt relevante Angaben, zum Beispiel Sendungsdaten, Termine, Adressen oder Änderungen, und macht sie für die weitere Bearbeitung nutzbar.
In Speditionen kann KI dadurch Aufgaben wie die Auftragsbearbeitung und Datenerfassung automatisieren. Die strukturierten Informationen lassen sich anschließend an Systeme wie TMS, WMS oder ERP übergeben.
Der Vorteil: weniger manuelle Dateneingabe, schnellere Verarbeitung und weniger Aufwand bei wiederkehrenden Vorgängen. Für unklare oder unvollständige Fälle bleiben Prüfungen und menschliche Kontrolle wichtig.
Projektbeispiel · Fr. Meyer’s Sohn
Tausende Sendungs-E-Mails, und keine sah aus wie die andere
Fr. Meyer’s Sohn, ein internationales Logistik- und Schifffahrtsunternehmen, bekommt operative E-Mails mit Sendungs-, Routen- und Termindaten auf Deutsch und Englisch, ohne festes Format. Regelbasierte Auslesung kam mit der Vielfalt nicht zurecht, also wurden die Daten von Hand übertragen. Heute holt eine Pipeline auf Basis von GPT sie automatisch aus jeder E-Mail.
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Sprachen, Deutsch und Englisch, automatisch verarbeitet
PoC → prod
Vom Proof of Concept bis in den produktiven Betrieb
Markiert
Ein fehlendes Feld wird für das Team markiert, statt geraten
Einige der Organisationen, für die wir Systeme gebaut haben
Was die KI übernimmt
Neun Prozesse, die KI in der Logistik übernimmt
Logistik läuft über E-Mails, Dokumente und Statusmeldungen. KI übernimmt im Auftragseingang, bei der Dokumentenprüfung, im Kundenservice, in der Planung, in der Flotte und im Lager.
Dokumente
Transportdokumente abgleichen
Lieferscheine, Konnossemente, Abliefernachweise und Frachtrechnungen werden gelesen und mit dem Auftrag abgeglichen, und Abweichungen bei Mengen, Terminen oder Preisen werden markiert.
Kundenservice
Statusanfragen beantworten
Wo ist meine Sendung? Kunden fragen per E-Mail oder Chat und bekommen die Antwort aus den aktuellen Daten in Ihrem TMS. Ausnahmen gehen an den zuständigen Disponenten.
Vertrieb
Angebotsanfragen vorbereiten
Abgangsort, Ziel, Gewicht, Maße und Termine werden aus Angebotsanfragen ausgelesen, und ein Angebotsentwurf auf Basis Ihrer Tarife liegt zur Prüfung für den Vertrieb bereit.
Planung
Kapazitäts- und Mengenzahlen auf Abruf
Planer und Niederlassungsleiter fragen Mengen, Kapazitäten und Liefertreue in normaler Sprache ab, per Text oder Sprache, direkt aus SAP, dem Data Warehouse oder Ihrem eigenen Reporting.
Flotte und Anlagen
Anomalien in Fahrzeug- und Anlagendaten
Sensordaten von Fahrzeugen, Kühlaggregaten, Fördertechnik und Sortieranlagen werden auf Anomalien und defekte Sensoren überwacht, und die Wartung richtet sich nach dem tatsächlichen Zustand jeder Maschine.
Ladungsträger
Standort und Zustand von Ladungsträgern
Auflieger, Container und Geräte melden mit wenigen Sensoren, wo sie sind und in welchem Zustand, und die Modelle arbeiten auch dort weiter, wo die Verbindung abreißt.
Lager
Zählen an Toren und Rampen
Kompakte Geräte zählen Personen, Fahrzeuge oder Bewegungen an Eingängen, Toren und Laderampen aus Sensordaten und Kamerabildern, direkt auf dem Gerät verarbeitet.
Wissen
Antworten aus Handling-Vorgaben
Disponenten und Lagerpersonal fragen in normaler Sprache nach kundenspezifischen Handling-Vorgaben, Abläufen und Verträgen und bekommen die Antwort mit Quelle.
So funktioniert es
Von der Buchungs-E-Mail zu strukturierten Sendungsdaten
Von: Kunde, Exportabteilung
Betreff: Buchung 2 x 40ft HC nach Shanghai Neue E-Mail
Betreff: Buchung 2 x 40ft HC nach Shanghai Neue E-Mail
Bitte buchen Sie 2 x 40ft High Cube, Maschinenteile, je 18.400 kg, zur Abholung in unserem Hamburger Lager am 14. März um 8:00 Uhr.
Ziel Shanghai. Unsere Referenz: PO-55821.
Buchung · Entwurf
Referenz
PO-55821✓
Abholung
Hamburg, 14. März, 08:00✓
Ladung
2 x 40ft HC, je 18.400 kg✓
Empfänger
Nicht in der E-Mail, markiert
An das TMS · 1 Feld zu ergänzen
Beispiel mit erfundenen Daten, angelehnt an die Referenz Fr. Meyer’s Sohn.
Anforderungen der Branche
Was KI in einem Logistikunternehmen leisten muss
Jeder Absender mit eigenem Format, mehrere Länder und Sprachen und Daten, die stimmen müssen, bevor sie weitergehen.
Kein festes Format
Formate, die sich je nach Absender, Land und Sprache unterscheiden, mit eigenen Schreibweisen für Datum, Adresse und Referenznummer.
Fehlende Felder markiert
Steht ein Wert nicht in der E-Mail oder im Dokument, markiert das System ihn für Ihr Team, und die Daten im TMS bleiben verlässlich.
An Ihre Systeme angebunden
TMS, WMS, ERP wie SAP oder eigene Anwendungen, hinter einer API, im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
Ein Mensch, wo es darauf ankommt
Das System liest aus, gleicht ab und bereitet vor. Ausnahmen, Schadensfälle und jede Entscheidung bleiben bei Ihren Disponenten und Teams.
Referenzen
Sendungs-E-Mails, Auftragseingang und Sensordaten
Unser Logistikprojekt und zwei Projekte aus verwandten Bereichen: Bestellungen aus Kunden-E-Mails und Standort und Zustand von Anlagen aus Sensordaten.
–80 %
Manueller Aufwand
On-Premise
Im Einsatz
Logistik · Fr. Meyer’s Sohn
Routendaten aus Tausenden Versand-E-Mails am Tag
Mitarbeitende lasen jeden Tag deutsche und englische Logistik-E-Mails, um Routen- und Planungsdaten herauszuziehen. Eine Pipeline extrahiert, strukturiert und liefert diese Daten jetzt automatisch.
Zur Referenz
–90 %
Manuelle Eingriffe
95 %+
Treffergenauigkeit
Fertigung · Radaway
Auftragsdaten direkt aus Kunden-E-Mails gelesen
Aufträge kommen als freie E-Mail, und jeder Kunde formuliert sie anders. Wir haben ein bestehendes LLM-System bis in den Produktivbetrieb gebracht: semantische Produktzuordnung, Verarbeitung von Anhängen und 90 Prozent weniger manueller Aufwand.
Zur Referenz
Minimal
Sensoren nötig
Offline
Funktioniert ohne Netz
Fertigung & IoT · unter NDA
Aufzugsstatus aus wenigen Sensoren, auch offline
Wartungsteams mussten Aufzüge vor Ort prüfen, um ihren Zustand zu kennen. Ein Modell liest Position und Betriebszustand jetzt aus wenigen Sensoren und legt damit die Grundlage für Predictive Maintenance in der ganzen Flotte.
Zur ReferenzDer Einstieg
Beginnen Sie mit einem Prozess und den Daten dahinter
Ein Buchungspostfach, eine Dokumentenprüfung oder eine Flotte voller Sensoren: die Arbeit, die Ihr Team heute von Hand erledigt, und die Daten dahinter. Wir prüfen früh, ob die Daten den Anwendungsfall tragen und wo sie verarbeitet werden dürfen.
Beschreiben Sie Ihren Prozess
Sagen Sie uns, wo die Handarbeit anfällt und welche Daten dabei im Spiel sind. Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
Prozess beschreibenMit der Prozessanalyse beginnen
Wir nehmen die Abläufe auf, prüfen Ihre Datenquellen und Anforderungen und schlagen eine Architektur mit Umfang, Zeitplan und Kosten vor. Ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
Zum KI Discovery WorkshopFAQ
Fragen zu KI in der Logistik
In der Logistik übernimmt KI Arbeit, die Disposition und Backoffice sonst von Hand erledigen: Buchungsanfragen und Transportaufträge aus E-Mails und PDFs, Lieferscheine und Frachtrechnungen, Statusanfragen von Kunden, Angebotsanfragen, Kapazitätszahlen für die Planung, Sensordaten von Fahrzeugen und Anlagen und Zählungen an Toren und Rampen. Das KI-System bereitet das Ergebnis vor, und Disponenten und Teams entscheiden.
Ja. Für Fr. Meyer’s Sohn, ein internationales Logistik- und Schifffahrtsunternehmen, hat theBlue.ai eine Pipeline mit GPT-3.5 und GPT-4 gebaut, die operative E-Mails auf Deutsch und Englisch liest und Sendungs-, Routen- und Termindaten strukturiert zurückgibt. Der manuelle Aufwand für das Auslesen sank um 80 Prozent.
Ein fehlendes Feld wird markiert statt geraten. So bleiben die Daten verlässlich, die in Ihr TMS oder ERP fließen, und Ihr Team ergänzt nur, was in der E-Mail oder im Dokument nicht stand.
Ja. theBlue.ai hat Modelle gebaut, die Position und Zustand von Aufzügen aus bewusst wenigen Sensoren ablesen und auch ohne Verbindung weiterarbeiten, und Machine-Learning-Pipelines, die Anomalien und defekte Sensoren in den Betriebsdaten von mehr als 100 Geräten mit jeweils 50 oder mehr Sensoren erkennen.
Ja. Bei Fr. Meyer’s Sohn läuft die Auslesung hinter einer API in einem Docker-Container auf den eigenen Servern des Unternehmens, eingebettet in den bestehenden Ablauf. theBlue.ai betreibt Systeme auch in einer privaten Cloud oder hybrid und bindet sie an TMS, WMS, ERP wie SAP oder eigene Anwendungen an.
Mit einem einzelnen Prozess, etwa der Buchungserfassung aus Kunden-E-Mails, und den Daten dahinter. Die Prozessanalyse hat einen Festpreis ab 3.000 Euro und endet mit einem Architekturvorschlag, der Umfang, Zeitplan und Kosten benennt, einschließlich der Frage, wo die Daten verarbeitet werden dürfen. Die Umsetzung wird nach Meilensteinen abgerechnet, erste funktionierende Bausteine gibt es meist nach sechs bis acht Wochen.
Sagen Sie uns, welcher Prozess Sie am meisten kostet
Beschreiben Sie den Prozess, und wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
- Phase 1 ist ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
- Erfahrene Entwickler ab dem ersten Tag. Keine Account Manager, keine Übergaben.
- Wir integrieren, wir ersetzen nicht. Ihre Systeme bleiben genau so, wie sie sind.