Praxisbeispiele aus dem Fachgroßhandel

Drei anonymisierte Praxisbeispiele zeigen, wie KI-Automatisierung im technischen Großhandel konkret wirkt. Auftragserfassung, Disposition, Rechnungsverarbeitung: messbare Ergebnisse, keine Versprechen.

SHK, Elektro und Technischer Handel140 bis 220 MitarbeitendeErgebnisse ab der PilotphaseAmortisation unter 14 Monaten
Auftragserfassung

SHK-Fachgroßhandel, NRW

ca. 180 Mitarbeitende, 6 Niederlassungen

Ausgangslage

80+ Bestellungen pro Tag, per E-Mail, Fax und Handwerkerportal. Der Innendienst (12 Mitarbeitende) war zu 70 % mit manueller Auftragserfassung beschäftigt. Gleichzeitig fehlte die Zeit für Kundenbetreuung und Angebotsnachverfolgung.

Lösung

KI-basierte Auftragserfassung: E-Mails und PDFs werden automatisch erkannt, Positionen extrahiert und ins ERP (GWS gevis) übertragen. Der Innendienst prüft nur Ausnahmen und unklare Positionen.

42 %
weniger manuelle Auftragserfassung
3,2 Std.
eingesparte Arbeitszeit pro Tag
8 Wo.
bis zum produktiven Pilotbetrieb
11 Mon.
Amortisation der Investition

Die Auftragserfassung läuft jetzt im Hintergrund. Mein Innendienst hat endlich Zeit für das, wofür wir ihn eigentlich brauchen: Kundennähe.

Geschäftsführer

Disposition

Elektrogroßhandel, Bayern

ca. 220 Mitarbeitende, Vollsortimenter

Ausgangslage

Über 35.000 aktive Artikel, davon 8.000 im täglichen Zugriff. Zwei Disponenten steuerten den gesamten Bestand mit statischen Meldebeständen im ERP. Die Folge: Überbestand bei Langsamdrehern, gleichzeitig Fehlmengen bei A-Artikeln. Kapitalbindung lag 25 % über dem Branchenschnitt.

Lösung

KI-gestützte Disposition mit dynamischen Meldebeständen: Saisonale Muster und Trends werden auf Artikelebene erkannt. Automatische Bestellvorschläge mit Mengen und Zeitpunkten. Disponenten sehen nur eine Ausnahmeliste.

23 %
weniger Kapitalbindung im Lager
97,4 %
Lieferfähigkeit (vorher 91 %)
60 %
weniger manueller Dispositionsaufwand
< 14 Mon.
Amortisation

Unsere Kapitalbindung ist um über 20 Prozent gesunken, messbar ab dem ersten Quartal. Gleichzeitig hat sich die Lieferfähigkeit verbessert.

Kaufmännischer Leiter

Rechnungsverarbeitung

Technischer Großhandel, Hessen

ca. 140 Mitarbeitende, 3 Standorte

Ausgangslage

600+ Eingangsrechnungen pro Monat, davon 40 % als PDF per E-Mail, der Rest als Papier. Zwei Mitarbeitende in der Buchhaltung waren mit Erfassung, Abgleich und Kontierung beschäftigt. Fehlerquote bei der manuellen Zuordnung: 4 bis 6 Prozent.

Lösung

KI-OCR-basierte Rechnungsverarbeitung: Eingangsrechnungen werden automatisch ausgelesen, mit Bestellungen und Wareneingängen abgeglichen und kontiert. Abweichungen werden zur manuellen Prüfung vorgelegt. Integration per Schnittstelle ins bestehende ERP.

85 %
automatische Rechnungsverarbeitung
< 1 %
Fehlerquote (vorher 4-6 %)
1,5 FTE
freigesetzte Kapazität
9 Mon.
Amortisation

Kein Konzernberater, der erst mal sechs Monate analysiert. Die haben unsere Branche verstanden und in acht Wochen geliefert.

Prokuristin

Was KI-Automatisierung im Fachgroßhandel leistet

6-8 Wochen

bis zum produktiven Pilotbetrieb

40-85 %

Automatisierungsquote

20-30 %

weniger Kapitalbindung

< 14 Mon.

typische Amortisation

Lassen Sie uns klären, wo der größte Hebel in Ihrem Tagesgeschäft liegt

In einem kurzen Gespräch schauen wir gemeinsam auf Ihre Prozesse und zeigen, welche Ergebnisse in Ihrem Fachgroßhandel realistisch sind. Unverbindlich und auf Augenhöhe.