EP1451745A1 - Method and device for the computer-implemented evaluation of client business processes - Google Patents

Method and device for the computer-implemented evaluation of client business processes

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Publication number
EP1451745A1
EP1451745A1 EP02791714A EP02791714A EP1451745A1 EP 1451745 A1 EP1451745 A1 EP 1451745A1 EP 02791714 A EP02791714 A EP 02791714A EP 02791714 A EP02791714 A EP 02791714A EP 1451745 A1 EP1451745 A1 EP 1451745A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
data
business process
computer system
computer
business
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
EP02791714A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Jürgen AHLERS
Hermann Eichert
Johannes Musseleck
Heiner GÖRISSEN
Udo Müller
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BASF SE
Original Assignee
BASF SE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BASF SE filed Critical BASF SE
Publication of EP1451745A1 publication Critical patent/EP1451745A1/en
Ceased legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue

Definitions

  • the present invention relates to a method and a device for computer-implemented evaluation of electronic customer business processes, as well as a computer program with program code that is suitable for executing the method according to the invention when it is run on a computer system, and a storage medium with such a computer program.
  • evaluation encompasses the recognition, structuring and processing of business processes.
  • Business processes are understood to mean, for example, orders, delivery plans, invoices, order changes, inquiries, etc. This can be just as much internal company processes between a department representing the customer and a department representing the supplier as processes between individual companies and their external customers.
  • the processes that can be processed with a system according to the invention extend to all possible areas of business and industrial life.
  • the system according to the invention is also suitable in connection with the control of industrial manufacturing and manufacturing processes.
  • S2S processes system-to-system processes
  • ERP systems Coordinated company systems
  • ERP Enterprise Resource Planning
  • Figure 1 shows a schematic representation of the communication channels in typical customer business processes.
  • the customer (client) is shown on the left-hand side of the diagram in FIG. 1, and the company receiving the order (contractor) on the right-hand side.
  • the integration of processing by a person is usually necessary on both sides.
  • coordinated ERP systems are used on both sides (which is usually only economically feasible for large customers with a high order volume)
  • the business processes running on the Internet or by fax can also be linked to the interposition of human processing at least on one of the waive on both sides.
  • the customer transmits his order orally to an employee of the contractor, who then enters this order into the contractor's in-house order system.
  • the order must be passed on to a responsible person before entering it into the system, who then enters the order.
  • the customer then receives an official order confirmation only after the order has been entered into the system.
  • the invention proposes a method and a device for computer-implemented evaluation of customer business processes with the features of claims 1 and 6 or 9 and 14, with the aid of which an interposition of human activity in the processing of incoming orders on the part of the contractor can be avoided without the customer having to stick to the data structures or forms specified by the contractor. Orders can be received by electronic mail (email), fax or by telephone.
  • the data is checked statically on the basis of character recognition and hypotheses are created for the content of each checked date, and in a second check - a dynamic test of the hypotheses created.
  • data relevant to business process contained in a business process (GP) entered into the computer system is used Comparison of electronically recognized data content with customer and / or material-specific data contained in a knowledge base (200).
  • the order system available at the contractor (and possibly other existing EDP systems including databases) is combined with an image and / or text recognition system that is able to provide the required information and data from the customer's incoming forms extract and make it available to the company's own ERP system directly and without human intervention.
  • the existing ordering system is combined with a telephone (voice) recognition system which recognizes voice and / or key inputs by telephone and, if necessary, converts them into digital data which can be processed by the internal ordering system.
  • a telephone voice recognition system which recognizes voice and / or key inputs by telephone and, if necessary, converts them into digital data which can be processed by the internal ordering system.
  • the image and / or text recognition system is able to identify the customer and the relevant order details in unformatted orders and other business processes (e.g. letters or emails written in the body text) and to the company's own system of Forward the contractor.
  • This can be achieved through the use of a database that is based on an existing system (e.g. a bus ness warehouse system) with customer and / or material-specific information.
  • an existing system e.g. a bus ness warehouse system
  • This enables the information and data recognized in a received document to be compared and, if necessary, corrected or supplemented.
  • the data is compared based on master data and historical information that is stored in the warehouse system.
  • This flow logic enables the system, for example, to recognize the customer independently and to interpret the content of the order completely and without errors, and to automatically generate an order for the company's own ERP system.
  • master data systems and so-called data warehouses data warehouses; this designation is understood to mean large, structured, distributed data stocks which are of long-term value and are preferably used for query and analysis) with recognition systems.
  • the detection provided by the detection systems takes place in two stages.
  • a character recognition known per se, in which the information transmitted by a customer is converted into a format that is understandable for the company system. This is done, for example, using so-called OCR software (OCR: Optical Character Recognition), ie optical recognition of plain text.
  • OCR software OCR: Optical Character Recognition
  • the document statement ie the semantic content of the transmitted data and information, is recognized.
  • This level is preferably implemented by combining artificial intelligence, semantic text recognition or fuzzy comparisons and linking with master data systems and data warehouses (for historical information).
  • the obtained through the two steps of recognition "knowledge” is converted into an understandable for the company's internal system of the 'contractor format.
  • the sequence according to the invention described is in the gur 2 shown highly schematic functional diagram.
  • FIG. 3 shows a somewhat more detailed schematic functional diagram, in which the partial processes, in particular in the area of the detection system, are shown in more detail.
  • the recognition system (briefly referred to as "system” in the illustration in FIG. 3) receives a customer business process GP.
  • the customer can also transmit so-called setup data to the system.
  • This initial setup data is stored in the system in the knowledge base, which comprises learned / historical knowledge.
  • the business process received is examined by the system, in particular using the data available in the knowledge base, i.e. learned / historical knowledge and supplier ERP system information.
  • the customer business process is recognized
  • the recognized information is transferred in a format compatible with the company's internal ERP system.
  • the customer business process is not recognized
  • a business process recognized by the recognition system runs through a system confidence query after the transfer into an ERP-compatible format. This is particularly useful in the implementation or initial phase of operation of the system according to the invention when the detection rate is still below a predefinable threshold value. If the detection probability is insufficient (detection rate ⁇ x%), the identified business runs through process another check before it is released in the contractor's ERP system.
  • data and information obtained from the recognition process are stored in the knowledge base (represented by dashed lines in the functional diagram). This can be done by storing the forms or form features and the associated recognition results, in particular those supplemented by manual intervention, or by transferring the generated order data without resorting to order forms, i.e. a dynamic improvement of the knowledge base.
  • the invention naturally also extends to computer programs with program code means which are suitable for executing a method according to the invention when the computer program runs on a computer, as well as to computer-readable data carrier media with computer programs according to the invention stored thereon and to computer program products with such computer-readable data carrier media.
  • FIG. 1 shows a schematic illustration to illustrate the problem underlying the invention.
  • Figure 2 shows a highly schematic functional diagram of the invention.
  • FIG. 3 shows a more detailed illustration of the functional diagram of FIG. 2.
  • FIG. 4 shows an outline of the recognition steps according to the invention.
  • FIG. 5 shows, using a flow chart, the schematic sequence for the recognition of a business partner according to the invention in the case of an electronic message (email).
  • FIG. 6 uses a flow chart to show the schematic sequence for the recognition of the business partner according to the invention in the case of a fax message.
  • FIG. 7 shows, using a flow chart, the schematic sequence of the recognition of the document type or the business process according to the invention.
  • FIG. 8 shows a schematic representation of the detection or determination of the information requirement.
  • FIG. 9 shows a schematic flowchart representation of the inventive recognition of the information from the transmitted business process.
  • FIG. 10 shows a schematic overview of a system architecture according to the invention.
  • FIG. 11 shows a schematic representation of the structure of the recognition module (module 100).
  • FIG. 12 illustrates in a flow chart the sequence of dynamic recognition of a document content according to the invention.
  • FIG. 5 schematically shows an example of the process of recognizing the business partner / customer in the case of an electronic message (e-mail).
  • the exemplary description is based on the structure of an e-mail address according to the usual standard, namely [email protected], where 2ld is the 2nd level domain and tld is the top level domain.
  • 2ld is the 2nd level domain
  • tld is the top level domain.
  • the sender's (customer) email address is compared with the email addresses stored in the business partner database. For the example described, the sender's email address should be "[email protected]”. Is this email address saved in the business partner database the business partner is recognized immediately, and the second step "recognition of the document type / business process" (cf. FIG. 4) can be continued.
  • the 2nd level domain in the present case "schroeder" will be used using the business partner database and, if necessary, of the data in the company's internal ERP system (customer list) examined.
  • the next step is to examine the user name (in the present case "one"). If a customer with the name "Meier” is identified in the ERP system database, the company for which he works must be compared with the information known from the 2nd level domain. If the determined customer Meier works for a company with the name Schroeco AG, for example, it can be determined from the stored data that this is a holding company to which a company Schröder GmbH belongs.
  • the last option is to determine the business partner using a semantic / fuzzy search in the entire content of the electronic message.
  • the information to be recognized can therefore also refer to the information recognized in another recognition stage.
  • An analogous procedure takes place in the case of the transmission of a business process by fax.
  • the recognition process is carried out on the basis of the business partner's fax number (cf. FIG. 6).
  • FIG. 7 illustrates the second step “recognition of the document type / business process” in the recognition process according to the invention, as shown in FIG. 4.
  • this second step can also be exchanged with the first, that is to say before the business partner is recognized. This is particularly recommended if only a few business processes are supported by the process, for example in the initial phase of a system implementation. In the present exemplary embodiment, however, a procedure as shown in FIG. 4 is assumed, in which the recognition of the document type / the business process is the second step.
  • information is first retrieved from the business process database which business processes the identified customer has with the provider / contractor.
  • Schroeco AG which has already been given as an example, it follows that it has previously carried out the business processes "delivery schedule" and "order”. It is then checked whether there are corresponding sample documents in the document database. If this is the case, a comparison is made as to whether the documents received match the sample documents. If this is again the case or almost the case, then a semantic or fuzzy check is used to determine whether it is an order or a delivery schedule with a sufficiently high degree of certainty / probability. As a result, it can be stated, for example, that Mr. Meier von has sent an order electronically to Schroeco AG.
  • step 3 Determining the information requirement (cf. FIG. 4), according to the exemplary representation in FIG. 8, a table is used to determine which data are necessary for the complete recognition of the business process (in the example described an order) and where it is, for example, in the data warehouse appropriate relevant information is available.
  • the quantity and the delivery date are required for the complete recognition of an order.
  • Information from the customer's historical orders, i.e. from Schroeco AG, and product data available via database such as minimum order quantity etc. can be used for the quantity.
  • product data available via database such as minimum order quantity etc.
  • a calendar and product data such as manufacturing time, etc., which are also available via databases, are used. The information obtained is stored in the document database.
  • FIG. 9 schematically illustrates the sequence of the fourth and last step of the “recognition of information from the business process”.
  • the term date used here represents the singular of "data”, meaning single data information.
  • the first date to be extracted in the exemplary embodiment is the delivery quantity.
  • historical order data from Schroeco AG are researched and it is found, for example, that 90% of Schroeco AG orders 20 tons and only 10% orders 10 tons. From the ERP or other database, information is received that 10 tons represent the minimum order quantity.
  • the information that Schroeco AG orders 20 tons is extracted with the help of semantic recognition and / or artificial intelligence / fuzzy queries.
  • the second date to be extracted in this embodiment is the delivery date. Following the table previously created in the document database, orders prior to today are excluded and, given a manufacturing time (obtained from the database) of 10 days, an order for the period starting in 10 days is considered most likely. With the help of semantic recognition and / or artificial intelligence / fuzzy queries, the information is extracted on the basis of this knowledge that Schroeco AG wishes a delivery in three weeks.
  • an EDP and software system for the fully automatic recognition of customer orders and for the transfer of read and recognized orders to an ERP (Enterprise Resource Planning) system (for example of the type SAP R / 3).
  • the system according to the invention comprises the modules described in more detail below, namely a recognition module 100, a knowledge base 200, an enrichment module 300, a transmission module 400 and an ERP system 500.
  • the recognition module 100 is used to recognize the data necessary for generating a business process (for example an order) in an ERP system. It is assumed here that not all data that have to be entered in an ERP system to create a business process (e.g. an order) must be recognized, but that the data to be recognized can be completed, for example, by material master data and customer profile data.
  • the components of the detection module 100 are as follows:
  • System for character recognition e.g. Optical Character Recognition (OCR)
  • OCR Optical Character Recognition
  • Module 200 serves to support the activity of the recognition module 100.
  • the module 200 represents a knowledge base in the form of a database or a bidirectionally addressable ERP system.
  • the components of the knowledge base 200 are as follows:
  • Master data for materials that can be ordered i.e. data for an assortment of relevant articles
  • Master data for business partners i.e. profiles of possible customers (includes, for example, information on customer roles with associated unique identification numbers, addresses, ordering habits, special requests, etc.)
  • Enrichment module 300 is used for manual enrichment of output data records of module 200 that are not fully recognized.
  • the transmission module 400 is used for enrichment and reformatting into a format of the data record recognized from module 200 or module 300 that can be imported by the ERP system used.
  • business integration software of the type TSI Mercator is used for this.
  • the components of the known transmission module 400 are as follows:
  • Output component for transferring the formatted data record to an ERP system The module labeled 500 is an ERP system, for example of the type SAP R / 3.
  • the components of the ERP system 500 are as follows:
  • the recognition module 100 accesses a file in the “character recognition” component 110 and converts the information contained in this file into a text file (cf. FIG. 11).
  • Input formats form, for example, image files, for example of the types BMP, BW, DCX, DIB, EMF, GIB, GIF, TIF, ILBM, JFIF, JIF, JPEG, LBM, PCD, PCS, PIC, PIX, PNG, PSD, RGB, RLE, SGI, TGA, TIFF or WMA, Postscript and reader files, e.g.
  • the Types Postscript or Adobe Acrobat Reader File markup language files such as HTML or XML files, document files from a word processing system, eg Microsoft Word documents, text files, eg of the ASCII or Rieh Text Format type
  • the files are read in by known and commercially available Optical Character Recognition (OCR) systems, for example of the OCE Docustar type, and output or reformatted as an ASCII or Rieh Text format file.
  • OCR Optical Character Recognition
  • the “rules” component 130 provides a set of rules with two types of rules: on the one hand, rules for the format of the ones to be found Fields [example: order date has the format (dd / mm / yyyy) or (dd / mm / yy) or (dd-mm-yyyy) or ...] and on the other rules for the semantic context of the information relevant to hypothesis creation [example : "The order number is often close to the string (order no.)" Or "The order date is always before the desired delivery date”].
  • the hypotheses are passed on to the "dynamic recognition" component 140 for testing, which checks the hypotheses obtained from the "static recognition” 120 using criteria and rules from the "criteria / rules” component 150 and using the knowledge base 200 corresponding test algorithm is shown in Figure 12.
  • the elements in the algorithm shown are defined as follows:
  • the criteria in component 150 are divided into two classes: on the one hand, criteria that can be used exploratory (exploratory criteria j) and, on the other hand, those that cannot be used exploratory but only confirmatively (confirmatory criteria k).
  • the criteria are arranged hierarchically within their class, the sharpest criterion of the class is the first (j ⁇ (Ri) or ki (Ri)), as the index number increases, the criteria decrease.
  • the criteria can be checked by a sharp yes / no query (possible results would be mathematically designated 0 or 1 here) or by an unsharp query (fuzzy logic).
  • the affiliation of the hypothesis to be tested to a fuzzy set defined by the rule of the criterion and the possibly associated data from the knowledge base can be normalized by a value in the interval [0.1].
  • a confidence interval i.e. an area within the in- tervalls, for which the hypothesis withstands the criterion if the value of membership in the fuzzy set is within the range.
  • hypotheses If there are more than zero hypotheses [H m (R ⁇ )], the compatibility with the first exploratory criterion (j ⁇ (Ri)) is checked in succession for all available hypotheses. Hypotheses that are not compatible with the criterion are rejected. After checking all the hypotheses, the remaining hypotheses [H m (R ⁇ )] are counted. If the hypothesis count is more than 1 and there are other exploratory criteria, the test is repeated with the next hierarchically lower criterion. If there are no further exploratory criteria or if the hypothesis count was 0, the Ri detection failed. It is checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended.
  • R 2 next date
  • the compatibility of the hypothesis with the hierarchically highest confirmatory criterion (here: ki (R x )) is checked. If the compatibility is not given, the recognition of the date (here: R x ) has failed. It is checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended.
  • the content of the criteria used relates to the data in the knowledge base (component 200). For example, a criterion when searching for the client (example: read: "The company name mentioned in the hypothesis can be found in this or similar form in the customer list in the knowledge base”.
  • the data to be found as well as the criteria should be in a hierarchical order so that the results of previous sub-processes can be referred to during the recognition process, thus reducing the complexity and increasing the probability of recognizing a specific date.
  • a criterion for identifying the recipient of the goods could be: "The company address specified in the hypothesis can be found in this or similar form in the customer list in the knowledge base, if Ri was successfully found in the list of recipient addresses assigned to this customer ".
  • the output module 160 checks whether all the data to be found (Ri to R max ) have been found by the “dynamic detection” component 140. If so, the data found (Ri to R ma ⁇ ) are transferred to the transmission module 400, if so they are not passed to module 300 for manual enrichment.
  • module 130 states that this must be a sequence of letters that begins with a capital letter.
  • the first exploratory criterion is:
  • the client named in the hypothesis is available in the customer database in the knowledge base (module 200).
  • the test finds a "Meier GmbH” in the knowledge base.
  • the fuzzy test gives a value of, for example, 0.8 of the belonging to the value "Meier” from the hypothesis H ⁇ (R ⁇ ). Since the confidence interval for this criterion is 0.6 to 1, the hypothesis holds up to the test.
  • the second exploratory criterion would result in only the hypothesis H ⁇ (R ⁇ ) remaining. Meier GmbH would therefore be accepted as the client. Nevertheless, there is still an exploratory criterion. This would be applied to Meier GmbH. Meier GmbH also adheres to this criterion was standing. So the exploratory criterion was transformed into a confirmatory criterion, so to speak. Accordingly, other exploratory criteria would be used before the Meier GmbH test with the confirmatory criteria is continued. If the hypothesis also holds up, the detection of Ri is true, the result is the customer number of Meier GmbH, for example "4711".
  • a system design is also conceivable in which the confirmatory use of criteria does not immediately result in a negative test result Rejection of the hypothesis leads, but is correspondingly included in an assessment parameter of the hypothesis quality, which, after having gone through all the criteria, is compared with a corresponding confidence interval and only leads to rejection of the hypothesis below a confidence threshold.
  • the knowledge base can, for example, be limited to the consignees who are assigned to the customer 4711, i.e. Meier GmbH.
  • the work station module 300 receives from the output 160 of the module 100 the data records in which not all of the data has been completely recognized.
  • the clerk has the option of manually maintaining unrecognized data fields on a screen.
  • the system either provides it as a soft copy, i.e. on the image screen, the original document, or creates a hard copy, for example in the form of a paper printout.
  • the clerk thus has the opportunity to understand which value is to be assigned to the corresponding field and inserts the corresponding data into the module 300.
  • it can be offered optional options based on the hypotheses generated in component 120.
  • the work station module 300 transfers the data to the transmission module 400.
  • the clerk searches for it in the original document and adds it to the data record via the user interface in the work station module 300. If no further data are missing, the module then passes the data on to module 400 as described.
  • the transmission module 400 receives the complete data from module 100 or 300.
  • the data may be different. not complete enough to trigger a business transaction, in our example an order, in an ERP system.
  • Component 410 enriches the data record with information that is defined as inevitable when the data is combined as in the data record. This could be, for example, a warehouse that is mandatory for a certain customer-product combination to send the goods.
  • component 420 After the data record has been enriched, it must be converted in component 420 into a format that the ERP system can process in module 500. If a system of type SAP R / 3 is used in module 500, for example, component 420 converts the data record into a SAP intermediate document (IDoc). Component 430 transfers the result to the ERP system, so in the exemplary embodiment described it sends the IDoc to the SAP R / 3 system.
  • SAP R / 3 SAP intermediate document
  • the ERP system (module) 500 describes an ERP system that has at least the functions customary in the market.
  • An example of such a system is the R / 3 model from SAP.
  • the ERP system must be able to receive records that it receives from component 430 for processing. This requires an interface that processes the generated format, in the example described an interface that can process IDocs (component 510). Since the other functions are not part of the system described here, but are common in the market, we will not go into them here.
  • Component 520 is an exception:
  • the knowledge base (module 200) must have the ability to access the defined information from the ERP system. Depending on the system design, this is done by direct (online) access of the knowledge base to the data storage in the ERP system, for example to the SAP data warehouse, or via a periodic or event-related download of the relevant information directly into the database the knowledge base. The supply of the required data warehouse with the necessary data from module 500 must therefore be ensured.
  • the system according to the invention comprises a known interactive answering machine, which the customer at his Order call welcomed and accompanied by the order process.
  • the customer's information is entered using keys or voice input.
  • the customer provides his customer number and / or an identification and authorization number (PIN) in turn, it should be noted that the invention also works without such a PIN due to the above-described recognition system.
  • PIN identification and authorization number
  • the customer can then specify whether it is a new order or the processing of an already placed order (change / cancellation).
  • a new order the customer specifies the consignee number, customer order number, article number, desired quantity and desired delivery date.
  • the customer shall indicate the order number of the contractor already known to him at that time and whether it is a change or cancellation.
  • the customer then hears a summary of the information he has provided.
  • the answering machine "reads" the recorded voice inputs, that is, plays them back.
  • the customer is played a voice message generated electronically based on the key inputs.
  • the customer then has the option of making changes, making further orders and / or placing the order to confirm.
  • the customer details are transferred to the internal ordering system and, as explained in detail above, are transferred to the Plausibility of the order checked. After the check has been carried out, the customer receives an automatically generated order confirmation by electronic mail or by fax.
  • the telephone information of the customer is checked in parallel with his order, so that the customer can still receive automatic feedback during the telephone ordering process as to whether his order (or change / cancellation request) has been accepted and which order - number assigned to the order.
  • the customer can also query the status of his order over the phone by specifying the order number known to him at the time of the call and receiving an answer from the ordering system (ERP system) as to whether the Order is still open (ie has not yet been produced or sent), has been allocated (ie has been produced but not yet sent) or has already been sent.
  • ERP system ordering system
  • the invention thus makes it possible for customers to carry out business processes on the basis of a running text, other unformatted text, the telephone or even using their own order forms, which can be recognized and processed completely and correctly on the contractor side with little or no human intervention.

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Abstract

The invention relates to a method and a device for the computer-implemented evaluation of electronic business processes using a computer system. In order to check the business process-relevant data contained in a business process (GP) received by the computer system, a static examination of data on the basis of character recognition is carried out in a first step and hypotheses on the content of every examined date are established. In a second step, a dynamic examination of the established hypotheses is carried out. According to the invention, a synchronization of the electronically recognized data contents with client- and/or material-specific data contained in a data base (200) is performed.

Description

Verfahren und Vorrichtung zur computerimplementierten Auswertung von Kunden-Geschäf sprozessen Method and device for computer-implemented evaluation of customer business processes
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur computerimplementierten Auswertung von e- le tronischen Kunden-Geschäftsprozessen sowie ein Computerprogramm mit Programmcode, der bei Ablauf auf einem Computersystem zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens geeignet ist, und ein Speichermedium mit einem derartigen Computerprogramm.The present invention relates to a method and a device for computer-implemented evaluation of electronic customer business processes, as well as a computer program with program code that is suitable for executing the method according to the invention when it is run on a computer system, and a storage medium with such a computer program.
Der Begriff der "Auswertung" umfaßt im Rahmen dieser Erfindung das Erkennen, Strukturieren und Verarbeiten von Geschäftsprozessen. Unter Geschäftsprozessen werden bspw. Bestellungen, Lieferpläne, Fakturen, Bestelländerungen, Anfragen etc. verstanden. Dabei kann es sich genauso um firmeninterne Vorgänge zwischen einer den Kunden darstellenden Abteilung und einer den Lieferanten darstellenden Abteilung wie Vorgänge zwischen einzelnen Firmen und deren externen Kunden handeln. Die Vorgänge, die mit einem erfindungsgemäßen System bearbeitet werden können, .erstrecken sich auf alle möglichen Bereiche des geschäftlichen und industriellen Lebens. Insbesondere eignet sich das erfindungsgemäße System auch in Zusammenhang mit der Steuerung industrieller Fertigungs- und Herstellungsprozesse.In the context of this invention, the term “evaluation” encompasses the recognition, structuring and processing of business processes. Business processes are understood to mean, for example, orders, delivery plans, invoices, order changes, inquiries, etc. This can be just as much internal company processes between a department representing the customer and a department representing the supplier as processes between individual companies and their external customers. The processes that can be processed with a system according to the invention extend to all possible areas of business and industrial life. In particular, the system according to the invention is also suitable in connection with the control of industrial manufacturing and manufacturing processes.
Bei der Auswertung sogenannter Kunden-Geschäftsprozesse ist in der Regel zumindest auf einer der beiden eingebundenen Seiten ' (Kunde/Auftraggeber und Geschäftsempfänger/Auftragnehmer) eine menschliche Zwischenbearbeitung notwendig. Ausnahme hiervon sind die sogenannten System-to-System- Prozesse (S2S-Prozesse) , bei denen zwei aufeinander abge- stimmte Firmensysteme (ERP-Systeme; ERP: Enterprise Resour- ce Planning) direkt miteinander kommunizieren und Daten austauschen. Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung der Kommunikationswege bei typischen Kunden-Geschäfts- Prozessen. Auf der linken Seite des Schaubilds der Figur 1 ist der Kunde (Auftraggeber) dargestellt, auf der rechten Seite die den Auftrag empfangende Firma (Auftragnehmer) . Auf beiden Seiten ist bis auf den genannten Fall des S2S- Prozesses die Einbindung einer Bearbeitung durch einen Menschen in der Regel notwendig. Werden aufeinander abgestimmte ERP-Systeme auf beiden Seiten verwendet (was in der Regel nur bei Großkunden mit einem hohen Auftragsvolumen wirtschaftlich sinnvoll ist) , so können ggf. auch die per Internet oder per Telefax ablaufenden Geschäftsprozesse auf die Zwischenschaltung einer menschlichen Bearbeitung zumindest auf einer der beiden Seiten verzichten.When evaluating so-called customer business processes, human intermediate processing is usually necessary at least on one of the two integrated sides (customer / client and business recipient / contractor). The exception to this are the so-called system-to-system processes (S2S processes), in which two Coordinated company systems (ERP systems; ERP: Enterprise Resource Planning) communicate directly with each other and exchange data. Figure 1 shows a schematic representation of the communication channels in typical customer business processes. The customer (client) is shown on the left-hand side of the diagram in FIG. 1, and the company receiving the order (contractor) on the right-hand side. Except for the aforementioned case of the S2S process, the integration of processing by a person is usually necessary on both sides. If coordinated ERP systems are used on both sides (which is usually only economically feasible for large customers with a high order volume), the business processes running on the Internet or by fax can also be linked to the interposition of human processing at least on one of the waive on both sides.
Insbesondere bei den unter Nutzung von E-Mail (elektronischer Post) und Telefax ablaufenden Geschäftsprozesse wird die Problematik der menschlichen Zwischenschaltung deutlich. Typischerweise wird auf Kundenseite eine E-Mail oder eine Faxnachricht von einem Mitarbeiter (in der Regel unter Zuhilfenahme eines Computers, einer Arbeitsstation oder dergleichen) erstellt und an den Auftragnehmer übermittelt. Auf Auftragnehmerseite wird ebenfalls typischerweise die eingehende E-Mail bzw. das eingehende Telefax von einem Mitarbeiter bearbeitet und relevante Daten in das firmeneigene System eingespeist. Es werden somit ursprünglich e- lektronisch erstellte Daten erneut durch menschliche Zwischenschaltung in eine EDV-Anlage eingespeist . Lediglich in denjenigen Fällen, in denen auf Kundenseite ein vom Auftragnehmer bereitgestelltes, auf das ERP-System des Auftragnehmers abgestelltes elektronisches Formular verwendet wird, ist es möglich, eine eingehende E-Mail bzw. ein ein- gehendes Telefax direkt von dem ERP-System des Auftragnehmers weiterverarbeiten zu lassen.The problem of human intermediation becomes particularly clear when it comes to business processes using e-mail (electronic mail) and fax. Typically, an e-mail or a fax message is created on the customer side by an employee (usually with the aid of a computer, a workstation or the like) and transmitted to the contractor. On the contractor side, the incoming email or fax is typically processed by an employee and relevant data is fed into the company's own system. Data originally created electronically are thus fed back into an EDP system by human interposition. Only in those cases in which an electronic form provided by the contractor and placed on the contractor's ERP system is used on the customer side, is it possible to receive an incoming email or an incoming to have outgoing faxes processed directly by the contractor's ERP system.
Bei einer herkömmlichen Bestellung über das Telefon übermittelt der Kunde seine Bestellung mündlich an einen Mitarbeiter des Auftragnehmers, der diese Bestellung dann in das beim Auftragnehmer vorhandene hausinterne Auftragssystem eingibt . Je nach Struktur in dem auftragsentgegennehmenden Unternehmen muß der Auftrag vor der Eingabe in das System an eine zuständige Person weitergegeben werden, die den Auftrag dann eingibt. Eine offizielle Auftragsbestätigung erhält der Kunde dann erst nach Eingabe des Auftrags in das System.In the case of a conventional order by telephone, the customer transmits his order orally to an employee of the contractor, who then enters this order into the contractor's in-house order system. Depending on the structure in the company receiving the order, the order must be passed on to a responsible person before entering it into the system, who then enters the order. The customer then receives an official order confirmation only after the order has been entered into the system.
Bei einer Bestellung über das Internet (E-Commerce-Lösung) geben die Kunden manuell über einen Browser die zu übermittelnden Informationen ein. Diese Lösung ist für den Kunden mit zusätzlichem Aufwand verbunden, da der Kunde in der Regel bereits in seinem eigenen Bestellsystem eine Erfassung vorgenommen hat- und nun die bereits vorgenommene Erfassung nochmals manuell eingeben muß.When ordering via the Internet (e-commerce solution), customers enter the information to be transmitted manually using a browser. This solution involves additional effort for the customer, since the customer has usually already made an entry in his own ordering system - and now has to manually enter the entry already made.
In der Praxis erweist sich daher eine direkte Anbindung der EDV-Systeme von Kunden an die entsprechenden Systeme des Auftragnehmers als äußerst schwierig. Die Kunden sind in der Regel nicht ohne weiteres bereit, erforderliche Investitionen in ihre EDV-Hardware und -Software zu tätigen. Sie sind in der Regel auch nicht ohne weiteres bereit, ihre e- xistierenden, zumeist branchenspezifischen EDV-Standards an die beim Auftragnehmer gängigen Standards anzupassen. Insbesondere für potentielle Auftragnehmer mit heterogenem Kundenkreis ist es andererseits ebenfalls schwierig, firmenintern Standards einzuführen, die auf die Kundenbedürfnisse und die EDV-Systeme der Kunden abgestimmt sind. Aus der DE 197 06 419 AI ist ein Verfahren zur Steuerung von Geschäftsprozessen unter Verwendung einer Technologie zur maschinellen Sprachverarbeitung bekannt . In dem bekannten Verfahren erfolgt eine automatische Prüfung von mindestens einer der Bedingungen einer Aktivität des Geschäftsprozesses .In practice, therefore, it is extremely difficult to connect customers' IT systems directly to the relevant systems of the contractor. As a rule, customers are not readily willing to make the necessary investments in their IT hardware and software. As a rule, they are also not readily ready to adapt their existing, mostly industry-specific EDP standards to the standards commonly used by the contractor. On the other hand, especially for potential contractors with a heterogeneous customer base, it is also difficult to introduce company-internal standards that are tailored to customer needs and the IT systems of the customers. From DE 197 06 419 AI a method for controlling business processes using a technology for machine speech processing is known. In the known method, at least one of the conditions of an activity of the business process is checked automatically.
Des weiteren sind auf dem Markt befindliche Systeme bekannt, bei denen im Rahmen einer elektronischen Eingangspostbearbeitung eingehende Geschäftsdokumente eingescannt und hiernach automatisch erkannt, ausgewertet und an den zuständigen Sachbearbeiter zur weiteren Bearbeitung weitergeleitet werden.Furthermore, there are known systems on the market in which incoming business documents are scanned in the context of electronic inbound mail processing and then automatically recognized, evaluated and forwarded to the responsible clerk for further processing.
Demgegenüber werden erfindungsgemäß ein Verfahren und eine Vorrichtung zur computerimplementierten Auswertung von Kunden-Geschäftsprozessen mit den Merkmalen der Ansprüche 1 und 6 bzw. 9 und 14 vorgeschlagen, mit deren Hilfe eine Zwischenschaltung menschlicher Tätigkeit bei der Abarbeitung eingehender Aufträge auf der Seite des Auftragnehmers vermieden werden kann, ohne daß der Kunde sich an seitens des Auftragnehmers vorgegebene Datenstrukturen oder Formulare halten muß. Aufträge können per elektronischer Post (E-Mails) , Telefax oder auch telefonisch eingehen.In contrast, the invention proposes a method and a device for computer-implemented evaluation of customer business processes with the features of claims 1 and 6 or 9 and 14, with the aid of which an interposition of human activity in the processing of incoming orders on the part of the contractor can be avoided without the customer having to stick to the data structures or forms specified by the contractor. Orders can be received by electronic mail (email), fax or by telephone.
Demnach erfolgt wobei zur Prüfung von in einem in das Computersystem eingegangenen Geschäftsprozeß (GP) enthaltenen geschaftsprozeßrelevanten Daten in einem ersten Prüfschritt eine statische Prüfung der Daten auf der Grundlage einer Zeichenerkennung und ein Erstellen von Hypothesen zu dem Inhalt jedes geprüften Datums, und in einem zweiten Prüf- schritt eine dynamische Prüfung der erstellten Hypothesen. In anderer Ausgestaltung der Erfindung wird zur Prüfung von in einem in das Computersystem eingegangenen Geschäftsprozeß (GP) enthaltenen geschaftsprozeßrelevanten Daten ein Abgleich von elektronisch erkannten Dateninhalten mit in einer Wissensbasis (200) enthaltenen künden- und/oder materialspezifischen Daten vorgenommen.Accordingly, in order to check the business process-relevant data contained in a business process (GP) entered into the computer system, the data is checked statically on the basis of character recognition and hypotheses are created for the content of each checked date, and in a second check - a dynamic test of the hypotheses created. In another embodiment of the invention, data relevant to business process contained in a business process (GP) entered into the computer system is used Comparison of electronically recognized data content with customer and / or material-specific data contained in a knowledge base (200).
Erfindungsgemäß wird hierzu das beim Auftragnehmer vorhandene Bestellsystem (und ggf. weitere vorhandene EDV-Systeme einschließlich Datenbanken) mit einem Bild- und/oder TexterkennungsSystem kombiniert, das in der Lage ist, die benötigten Informationen und Daten aus den beim Auftragnehmer eingehenden Formularen der Kunden zu extrahieren und direkt und ohne menschliche Zwischenschaltung dem firmeneigenen ERP-System zur Verfügung zu stellen.According to the invention, the order system available at the contractor (and possibly other existing EDP systems including databases) is combined with an image and / or text recognition system that is able to provide the required information and data from the customer's incoming forms extract and make it available to the company's own ERP system directly and without human intervention.
In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird das vorhandene Bestellsystem mit einem Telefon- (Sprach-) er- kennungsSystem kombiniert, das telefonische Sprach- und/oder Tasteneingaben erkennt und ggf. in digitale Daten wandelt, die von dem internen Bestellsystem verarbeitet werden können.In an advantageous embodiment of the invention, the existing ordering system is combined with a telephone (voice) recognition system which recognizes voice and / or key inputs by telephone and, if necessary, converts them into digital data which can be processed by the internal ordering system.
Vorteilhafterweise findet zwischen dem EDV-System des Auftragnehmers und dem erfindungsgemäß zusätzlich vorgesehenen Erkennungssystem ein vorzugsweise regelmäßiger Datenaustausch und -abgleich statt, wodurch Fehlerquoten in der Erkennung der Kundendaten deutlich gesenkt werden und somit die Verarbeitungsgeschwindigkeit verbessert wird.Advantageously, there is preferably a regular data exchange and comparison between the contractor's IT system and the recognition system additionally provided according to the invention, as a result of which error rates in the recognition of customer data are significantly reduced and the processing speed is thus improved.
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist das Bild- und/oder Texterkennungssystem in der Lage, in unformatierten Bestellungen und anderen Geschäftsprozessen (bspw. im Fließtext geschriebenen Briefen oder E-Mails) den Kunden und die relevanten Bestellangaben zu identifizieren und an das firmeneigene System des Auftragnehmers weiterzuleiten. Dies kann durch Einsatz einer Datenbank erreicht werden, die aus einem vorhandenen System (bspw. ein Busi- ness-Warehouse-System) mit Kunden- und/oder materialspezifischen Angaben gespeist wird. Dadurch können die in einem eingegangenen Dokument erkannten Informationen und Daten abgeglichen und bei Bedarf korrigiert oder ergänzt werden. Das Abgleichen der Daten erfolgt anhand von Stammdaten und historischen Informationen, die in dem Warehouse-System abgelegt sind. Durch diese Ablauflogik ist das System in der Lage, bspw. den Kunden eigenständig zu erkennen und den Inhalt der Bestellung vollständig und fehlerfrei zu interpretieren und automatisch einen Auftrag für das firmeneigene ERP-System zu generieren. Erfindungsgemäß werden somit Stammdatensysteme und sogenannte Datawarehouses (Datenwarenhäuser; unter dieser Bezeichnung werden große, strukturierte, verteilte Datenbestände verstanden, die von Langzeitwert sind und vorzugsweise Abfrage und Analyse dienen) mit Erkennungssystemen verbunden.In a further advantageous embodiment of the invention, the image and / or text recognition system is able to identify the customer and the relevant order details in unformatted orders and other business processes (e.g. letters or emails written in the body text) and to the company's own system of Forward the contractor. This can be achieved through the use of a database that is based on an existing system (e.g. a bus ness warehouse system) with customer and / or material-specific information. This enables the information and data recognized in a received document to be compared and, if necessary, corrected or supplemented. The data is compared based on master data and historical information that is stored in the warehouse system. This flow logic enables the system, for example, to recognize the customer independently and to interpret the content of the order completely and without errors, and to automatically generate an order for the company's own ERP system. According to the invention, master data systems and so-called data warehouses (data warehouses; this designation is understood to mean large, structured, distributed data stocks which are of long-term value and are preferably used for query and analysis) with recognition systems.
Die durch die ErkennungsSysteme bereitgestellte Erkennung läuft erfindungsgemäß in zwei Stufen ab. In einer ersten Stufe erfolgt eine an sich bekannte Zeichenerkennung, bei der die von einem Kunden übermittelten Informationen in ein für das Firmensystem verständliches Format überführt werden. Dies erfolgt bspw. anhand sogenannter OCR-Software (OCR: Optical Character Recognition) , d.h. optisches Erkennen von Klarschrift . In einer zweiten Stufe erfolgt eine Erkennung der Dokumentaussage, d.h. des semantischen Inhalts der übermittelten Daten und Informationen. Diese Stufe wird vorzugsweise durch eine Verbindung von künstlicher Intelligenz, semantischer Texterkennung bzw. unscharfer Abgleiche und Verknüpfung mit Stammdatensystemen und Datenwarenhäusern (für historische Informationen) realisiert. Im Anschluß hieran wird das durch die beiden Schritte der Erkennung gewonnene "Wissen" in ein für das firmeninterne System des ' Auftragnehmers verständliches Format umgesetzt. Der beschriebene erfindungsgemäße Ablauf ist in dem in Fi- gur 2 gezeigten stark schematischen Funktionsschema dargestellt .According to the invention, the detection provided by the detection systems takes place in two stages. In a first stage there is a character recognition known per se, in which the information transmitted by a customer is converted into a format that is understandable for the company system. This is done, for example, using so-called OCR software (OCR: Optical Character Recognition), ie optical recognition of plain text. In a second stage, the document statement, ie the semantic content of the transmitted data and information, is recognized. This level is preferably implemented by combining artificial intelligence, semantic text recognition or fuzzy comparisons and linking with master data systems and data warehouses (for historical information). Following this, the obtained through the two steps of recognition "knowledge" is converted into an understandable for the company's internal system of the 'contractor format. The sequence according to the invention described is in the gur 2 shown highly schematic functional diagram.
Figur 3 zeigt ein etwas detaillierteres schematisches Funktionsschema, in dem die Teilabläufe, insbesondere im Bereich des Erkennungssystems, ausführlicher dargestellt sind. Das ErkennungsSystem (in der Darstellung der Figur 3 kurz mit "System" bezeichnet) erhält einen Kundengeschäftsprozeß GP. Optional mit dem (ersten) Kundengeschäftsprozeß kann der Kunde auch sogenannte Setup-Daten an das System übermitteln. Diese Initial-Setup-Daten werden in dem System in die Wissensbasis, die gelerntes/historisches Wissen umfaßt, abgespeichert. Der eingegangene Geschäftsprozeß wird von dem System untersucht, insbesondere unter Heranziehung der in der Wissensbasis verfügbaren Daten, d.h. gelerntes/historisches Wissen und Anbieter-ERP- Systeminformationen. Wird der Kundengeschäftsprozeß erkanntFIG. 3 shows a somewhat more detailed schematic functional diagram, in which the partial processes, in particular in the area of the detection system, are shown in more detail. The recognition system (briefly referred to as "system" in the illustration in FIG. 3) receives a customer business process GP. Optionally with the (first) customer business process, the customer can also transmit so-called setup data to the system. This initial setup data is stored in the system in the knowledge base, which comprises learned / historical knowledge. The business process received is examined by the system, in particular using the data available in the knowledge base, i.e. learned / historical knowledge and supplier ERP system information. The customer business process is recognized
(ja), dann erfolgt eine Übertragung der erkannten Informationen in ein mit dem firmeninternen ERP-System kompatibles Format. Wird der Kundengeschäftsprozeß nicht erkannt(yes), then the recognized information is transferred in a format compatible with the company's internal ERP system. The customer business process is not recognized
(nein) , dann kann insbesondere in der Implementierungsphase des erfindungsgemäßen Systems eine manuelle Durchsicht und Anreicherung des eingegangenen Geschäftsprozesses erfolgen. Die angereicherte Version wird dann erneut in das Erkennungssystem zum Durchlaufen des Erkennungsprozesses gegeben.(no), then in particular in the implementation phase of the system according to the invention a manual review and enrichment of the business process received can take place. The enriched version is then put into the recognition system again to go through the recognition process.
Ein von dem Erkennungssystem erkannter Geschäftsprozeß durchläuft nach der Übertragung in ein ERP-kompatibles Format eine Systemkonfidenz-Abfrage . Dies bietet sich insbesondere in der Implementierungs- bzw. Anfangsphase des Betriebs des erfindungsgemäßen Systems an, wenn die Erkennungsrate noch unterhalb eines vorgebbaren Schwellwertes liegt. Bei nicht ausreichender Erkennungswahrscheinlichkeit (Erkennungsrate < x %) durchläuft der erkannte Geschäfts- prozeß eine weitere Prüfung, bevor er in dem ERP-System des Auftragnehmers freigegeben wird.A business process recognized by the recognition system runs through a system confidence query after the transfer into an ERP-compatible format. This is particularly useful in the implementation or initial phase of operation of the system according to the invention when the detection rate is still below a predefinable threshold value. If the detection probability is insufficient (detection rate <x%), the identified business runs through process another check before it is released in the contractor's ERP system.
Zur Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen Systems werden aus dem Erkennungsprozeß gewonnene Daten und Informationen, insbesondere erkannte Geschäftsprozesse, in die Wissensbasis eingespeichert (anhand gestrichelter Linien im Funktionsschema dargestellt) . Dies kann durch eine Speicherung der Formulare oder von Formularmerkmalen und den zugeordneten Erkennungsergebnissen, insbesondere der durch manuelle Intervention ergänzten, oder durch eine Übertragung der erzeugten Bestelldaten ohne Rückgriffe auf Bestellformulare, also eine dynamische Verbesserung der Wissensbasis, geschehen.For the further development of the system according to the invention, data and information obtained from the recognition process, in particular recognized business processes, are stored in the knowledge base (represented by dashed lines in the functional diagram). This can be done by storing the forms or form features and the associated recognition results, in particular those supplemented by manual intervention, or by transferring the generated order data without resorting to order forms, i.e. a dynamic improvement of the knowledge base.
Die Erfindung erstreckt sich selbstverständlich auch auf Computerprogramme mit Programmcodemitteln, die dazu geeignet sind, bei Ablauf des Computerprogramms auf einem Computer ein erfindungsgemäßes Verfahren auszuführen, sowie auf computerlesbare Datenträgermedien mit darauf abgespeicherten erfindungsgemäßen Computerprogrammen und auf Computerprogrammprodukte mit derartigen computerlesbaren Datenträgermedien.The invention naturally also extends to computer programs with program code means which are suitable for executing a method according to the invention when the computer program runs on a computer, as well as to computer-readable data carrier media with computer programs according to the invention stored thereon and to computer program products with such computer-readable data carrier media.
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen beschrieben und ergeben sich aus der Beschreibung und der beiliegenden Zeichnung.Further advantages and refinements of the invention are described in the subclaims and result from the description and the accompanying drawing.
Es versteht sich, daß die vorstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen. Die Erfindung ist anhand weiterer Ausführungsbeispiele in der Zeichnung schematisch dargestellt und wird im folgenden unter Bezugnahme auf die Zeichnung ausführlich beschrieben.It goes without saying that the features mentioned above and those yet to be explained below can be used not only in the combination indicated in each case, but also in other combinations or on their own without departing from the scope of the present invention. The invention is shown schematically in the drawing using further exemplary embodiments and is described in detail below with reference to the drawing.
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung der der Erfindung zugrunde liegenden Problemstellung .FIG. 1 shows a schematic illustration to illustrate the problem underlying the invention.
Figur 2 zeigt ein stark schematisches Funktionsschema der Erfindung .Figure 2 shows a highly schematic functional diagram of the invention.
Figur 3 zeigt eine detailliertere Darstellung des Funktionsschemas der Figur 2.FIG. 3 shows a more detailed illustration of the functional diagram of FIG. 2.
Figur 4 zeigt eine Gliederung der erfindungsgemäßen Erkennungsschritte .FIG. 4 shows an outline of the recognition steps according to the invention.
Figur 5 zeigt anhand eines Flußdiagramms den schematischen Ablauf für die erfindungsgemäße Erkennung eines Geschäftspartners im Falle einer elektronischen Nachricht (E-Mail) .FIG. 5 shows, using a flow chart, the schematic sequence for the recognition of a business partner according to the invention in the case of an electronic message (email).
Figur 6 zeigt anhand eines Flußdiagramms den schematischen Ablauf für die erfindungsgemäße Erkennung des Geschäftspartners im Falle einer Telefaxnachricht .FIG. 6 uses a flow chart to show the schematic sequence for the recognition of the business partner according to the invention in the case of a fax message.
Figur 7 zeigt anhand eines Flußdiagramms den schematischen Ablauf der erfindungsgemäßen Erkennung der Dokumentart bzw. des Geschäftsprozesses.FIG. 7 shows, using a flow chart, the schematic sequence of the recognition of the document type or the business process according to the invention.
Figur 8 zeigt in schematischer Darstellung das Erkennen bzw. Feststellen des Informationsbedarfs. Figur 9 zeigt in schematischer Flußdiagramm-Darstellung die erfindungsgemäße Erkennung der Informationen aus dem übermittelten Geschäftsprozeß.Figure 8 shows a schematic representation of the detection or determination of the information requirement. FIG. 9 shows a schematic flowchart representation of the inventive recognition of the information from the transmitted business process.
Figur 10 zeigt einen schematischen Überblick über eine erfindungsgemäße Systemarchitektur .FIG. 10 shows a schematic overview of a system architecture according to the invention.
Figur 11 zeigt eine schematische Darstellung des Aufbaus des Erkennungsmoduls (Modul 100) .FIG. 11 shows a schematic representation of the structure of the recognition module (module 100).
Figur 12 veranschaulicht in Darstellung eines Flußdiagramms den erfindungsgemäßen Ablauf einer dynamischen Erkennung eines Schriftstückinhalts.FIG. 12 illustrates in a flow chart the sequence of dynamic recognition of a document content according to the invention.
In Figur 5 ist beispielhaft schematisch der Ablauf einer Erkennung des Geschäftspartners/Kunden im Falle einer e- lektronischen Nachricht (E-Mail) dargestellt. Die beispielhafte Beschreibung geht von einem Aufbau einer E-Mail- Adresse nach dem üblichen Standard, nämlich [email protected], aus, wobei 2ld die 2nd-Level-Domain und tld die Top-Level- Domain ist. (Die beschriebene Vorgehensweise ist natürlich in den Fällen angebracht, in denen nicht allen Auftraggebern eine individuelle E-Mail-Adresse vom Auftragnehmer zur Verfügung gestellt wird, an die Bestellungen zu versenden sind, da dann der Geschäftspartner an die Eingangsmailadresse gekoppelt ist und so die Erkennung trivial ist. Gleiches gilt auch bei der Vergabe individueller Faxnummern o- der Telefonnummern.)FIG. 5 schematically shows an example of the process of recognizing the business partner / customer in the case of an electronic message (e-mail). The exemplary description is based on the structure of an e-mail address according to the usual standard, namely [email protected], where 2ld is the 2nd level domain and tld is the top level domain. (The procedure described is of course appropriate in cases where the contractor does not provide an individual email address to all clients to whom orders must be sent, since the business partner is then linked to the incoming email address and thus the recognition The same also applies to the assignment of individual fax numbers or telephone numbers.)
Nach Eingang einer elektronischen Nachricht wird die E- Mail-Adresse des Absenders (Kunden) mit den in der Geschäftspartner-Datenbank abgespeicherten Mail-Adressen verglichen. Für das beschriebene Beispiel soll die Mail- Adresse des Absenders "[email protected]" heißen. Ist diese Mail-Adresse in der Geschäftspartner-Datenbank abgespei- chert, so wird der Geschäftspartner sofort erkannt, und es kann mit dem zweiten Schritt "Erkennung der Dokumentart/des Geschäftsprozesses" (vgl. Figur 4) fortgefahren werden.Upon receipt of an electronic message, the sender's (customer) email address is compared with the email addresses stored in the business partner database. For the example described, the sender's email address should be "[email protected]". Is this email address saved in the business partner database the business partner is recognized immediately, and the second step "recognition of the document type / business process" (cf. FIG. 4) can be continued.
Ist diese Mail-Adresse in der Geschäftspartner-Datenbank nicht vorhanden, so wird die 2nd-Level-Domain (im vorliegenden Falle "schroeder") unter Nutzung der Geschäftspartner-Datenbank und ggf . des Datenbestandes im firmeninternen ERP-System (Kundenliste) untersucht.If this email address is not available in the business partner database, the 2nd level domain (in the present case "schroeder") will be used using the business partner database and, if necessary, of the data in the company's internal ERP system (customer list) examined.
Wird keine Firma mit dem identischen oder ähnlichen Namen bzw. Namensbestandteil "Schroeder" ermittelt, so wird im nächsten Schritt der User-Name (im vorliegenden Falle " ei- er") untersucht. Wird im Datenbestand des ERP-Systems ein Kunde mit dem Namen "Meier" ermittelt, so muß die Firma, für die er arbeitet, mit den aus der 2nd-Level-Domain bekannten Angaben verglichen werden. Arbeitet der ermittelte Kunde Meier beispielsweise für eine Firma mit dem Namen Schroeco AG, so kann anhand der abgespeicherten Daten ermittelt werden, daß es sich hierbei um eine Holding handelt, zu der eine Firma Schröder GmbH gehört.If no company with the identical or similar name or part of the name "Schroeder" is identified, the next step is to examine the user name (in the present case "one"). If a customer with the name "Meier" is identified in the ERP system database, the company for which he works must be compared with the information known from the 2nd level domain. If the determined customer Meier works for a company with the name Schroeco AG, for example, it can be determined from the stored data that this is a holding company to which a company Schröder GmbH belongs.
Mit Hilfe einer nachgeschalteten semantischen Verifizierung bzw. unscharfen Analyse wird untersucht, ob Herr Meier von der Schroeco AG mit hoher Wahrscheinlichkeit tatsächlich der gesuchte Geschäftspartner ist.With the help of a subsequent semantic verification or fuzzy analysis, it is examined whether Mr. Meier from Schroeco AG is really the business partner he is looking for.
Sollte auch diese dritte Stufe der Überprüfung erfolglos bleiben, so wird als letzte Möglichkeit anhand einer semantischen/unscharfen Suche im gesamten Inhalt der elektronischen Nachricht der Geschäftspartner ermittelt. Die zu erkennenden Informationen können also auch auf die in einer anderen Erkennungsstufe erkannten Informationen Bezug nehmen. Ein analoges Vorgehen erfolgt im Falle der Übermittlung eines Geschäftsprozesses per Telefax. Hier wird der Erkennungsvorgang auf der Grundlage der Telefaxnummer des Geschäftspartners durchgeführt (vgl. Figur 6).If this third stage of the verification also remains unsuccessful, the last option is to determine the business partner using a semantic / fuzzy search in the entire content of the electronic message. The information to be recognized can therefore also refer to the information recognized in another recognition stage. An analogous procedure takes place in the case of the transmission of a business process by fax. Here, the recognition process is carried out on the basis of the business partner's fax number (cf. FIG. 6).
Figur 7 veranschaulicht den zweiten Schritt "Erkennung der Dokumentart/des Geschäftsprozesses" im erfindungsgemäßen Erkennungsablauf, wie er in Figur 4 dargestellt ist. Je nach Ausgestaltung kann dieser zweite Schritt auch mit dem ersten getauscht werden, also vor der Erkennung des Geschäftspartners statt finden. Dies empfiehlt sich insbesondere dann, wenn nur wenige Geschäftsprozesse durch das Verfahren unterstützt werden, also beispielsweise in der Anfangsphase einer Systemimplementierung. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird jedoch von einem Vorgehen wie in Figur 4 dargestellt ausgegangen, bei dem die Erkennung der Dokumentart/ des Geschäftsprozesses also der zweite Schritt ist .FIG. 7 illustrates the second step “recognition of the document type / business process” in the recognition process according to the invention, as shown in FIG. 4. Depending on the design, this second step can also be exchanged with the first, that is to say before the business partner is recognized. This is particularly recommended if only a few business processes are supported by the process, for example in the initial phase of a system implementation. In the present exemplary embodiment, however, a procedure as shown in FIG. 4 is assumed, in which the recognition of the document type / the business process is the second step.
Bei diesem zweiten Schritt wird zunächst aus der Geschäftsprozeß-Datenbank die Information abgerufen, welche Geschäftsprozesse der ermittelte Kunde mit dem Anbieter/Auftragnehmer hat. Für die bereits beispielhaft angeführte Schroeco AG ergibt sich, daß diese bisher die Geschäftsprozesse "Lieferplan" und "Bestellung" durchgeführt hat. Daraufhin wird geprüft, ob entsprechende Beispieldokumente in der Dokument-Datenbank vorliegen. Ist dies der Fall, so wird verglichen, ob die eingegangenen Dokumente mit den Beispieldokumenten übereinstimmen. Ist dies wiederum der Fall bzw. nahezu der Fall, so wird anhand einer semantischen bzw. unscharfen Prüfung ermittelt, ob es sich mit ausreichend hoher Sicherheit/Wahrscheinlichkeit um eine Bestellung oder einen Lieferplan handelt . Als Ergebnis kann dann beispielsweise festgestellt werden, daß Herr Meier von der Firma Schroeco AG elektronisch eine Bestellung übermittelt hat.In this second step, information is first retrieved from the business process database which business processes the identified customer has with the provider / contractor. For Schroeco AG, which has already been given as an example, it follows that it has previously carried out the business processes "delivery schedule" and "order". It is then checked whether there are corresponding sample documents in the document database. If this is the case, a comparison is made as to whether the documents received match the sample documents. If this is again the case or almost the case, then a semantic or fuzzy check is used to determine whether it is an order or a delivery schedule with a sufficiently high degree of certainty / probability. As a result, it can be stated, for example, that Mr. Meier von has sent an order electronically to Schroeco AG.
Sollten keine Beispieldokumente vorliegen bzw. ein Vergleich mit den vorliegenden Beispieldokumenten negativ verlaufen, so muß anhand einer semantischen/unscharfen Suche im Text der übermittelten Nachricht nach der Geschäftsprozeßart gesucht werden.If there are no sample documents or if a comparison with the available sample documents is negative, then a semantic / fuzzy search in the text of the transmitted message must be used to search for the business process type.
In Schritt 3 "Feststellen des Informationsbedarfs" (vgl. Figur 4) wird gemäß der beispielhaften Darstellung der Figur 8 anhand einer Tabelle ermittelt, welche Daten zur vollständigen Erkennung des Geschäftsprozesses (im beschriebenen Beispiel einer Bestellung) notwendig sind und wo es bspw. im Datawarehouse entsprechende heranziehbare Informationen gibt.In step 3 "Determining the information requirement" (cf. FIG. 4), according to the exemplary representation in FIG. 8, a table is used to determine which data are necessary for the complete recognition of the business process (in the example described an order) and where it is, for example, in the data warehouse appropriate relevant information is available.
Stark vereinf chend soll hier beispielhaft davon ausgegangen werden, daß zur vollständigen Erkennung einer Bestellung die Menge und der Liefertag benötigt werden. Zu der Menge können Informationen aus historischen Bestellungen des Kunden, also der Schroeco AG, und über Datenbank verfügbare Produktdaten wie Mindestbestellmenge etc. benutzt werden. Zur Ermittlung des Liefertags werden ein Kalender und ebenfalls über Datenbanken verfügbare Produktdaten wie bspw. Herstellzeit etc. herangezogen. Die ermittelten Informationen werden in der Dokument-Datenbank abgelegt.To simplify matters, it should be assumed here that the quantity and the delivery date are required for the complete recognition of an order. Information from the customer's historical orders, i.e. from Schroeco AG, and product data available via database such as minimum order quantity etc. can be used for the quantity. To determine the delivery day, a calendar and product data such as manufacturing time, etc., which are also available via databases, are used. The information obtained is stored in the document database.
Figur 9 veranschaulicht schematisch den Ablauf des vierten und letzten Schritts der "Erkennung der Informationen aus dem Geschäftsprozeß". Der hier verwendete Begriff des Datums stellt den Singular von "Daten" dar, bedeutet also eine einzelne Dateninformation. In diesem Erkennungsschritt werden aufeinanderfolgend die notwendigen Daten aus dem übermittelten Dokument extrahiert. Das erste zu extrahierende Datum im Ausführungsbeispiel sei die Liefermenge. Der zuvor in der Dokument- Datenbank erstellten Tabelle folgend wird in historischen Bestelldaten der Schroeco AG recherchiert und beispielsweise festgestellt, daß die Schroeco AG zu 90% eine Menge von 20 Tonnen und nur zu 10% eine Menge von 10 Tonnen bestellt. Aus der ERP- oder einer anderen Datenbank wird die Angabe erhalten, daß 10 Tonnen die Mindestbestellmenge darstellen. Auf der Grundlage dieser gewonnenen Erkenntnis wird mit Hilfe semantischer Erkennung und/oder künstlicher Intelligenz/unscharfer Abfragen die Information extrahiert, daß die Schroeco AG 20 Tonnen bestellt.FIG. 9 schematically illustrates the sequence of the fourth and last step of the “recognition of information from the business process”. The term date used here represents the singular of "data", meaning single data information. In this recognition step, the necessary data are extracted successively from the transmitted document. The first date to be extracted in the exemplary embodiment is the delivery quantity. Following the table previously created in the document database, historical order data from Schroeco AG are researched and it is found, for example, that 90% of Schroeco AG orders 20 tons and only 10% orders 10 tons. From the ERP or other database, information is received that 10 tons represent the minimum order quantity. On the basis of this knowledge, the information that Schroeco AG orders 20 tons is extracted with the help of semantic recognition and / or artificial intelligence / fuzzy queries.
Das zweite zu extrahierende Datum in diesem Ausführungsbeispiel ist das Lieferdatum. Der zuvor erstellten Tabelle in der Dokument-Datenbank folgend werden Bestellungen vor dem heutigen Tag ausgeschlossen und bei einer (aus der Datenbank gewonnenen) Herstellzeit von 10 Tagen eine Bestellung für den Zeitraum beginnend in 10 Tagen für am wahrscheinlichsten erachtet. Mit Hilfe semantischer Erkennung und/oder künstlicher Intelligenz/unscharfer Abfragen wird auf der Grundlage dieser Erkenntnis die Information extrahiert, daß die Schroeco AG eine Lieferung in drei Wochen wünscht .The second date to be extracted in this embodiment is the delivery date. Following the table previously created in the document database, orders prior to today are excluded and, given a manufacturing time (obtained from the database) of 10 days, an order for the period starting in 10 days is considered most likely. With the help of semantic recognition and / or artificial intelligence / fuzzy queries, the information is extracted on the basis of this knowledge that Schroeco AG wishes a delivery in three weeks.
Beispiel und AlgorithmusExample and algorithm
Anhand eines in Figur 10 dargestellten Ausführungsbeispiels zur Bestellerkennung wird nachfolgend ein erfindungsgemäßes EDV- und Software-System zur vollautomatischen Erkennung von Kundenbestellungen und zum Transfer gelesener und erkannter Bestellungen in ein ERP- (Enterprise Resource Plan- ning) System (bspw. vom Typ SAP R/3) beschrieben. Das erfindungsgemäße System umfaßt die nachstehend ausführlicher beschriebenen Module, nämlich ein Erkennungsmodul 100, eine Wissensbasis 200, ein Anreicherungsmodul 300, ein Übertragungsmodul 400 und ein ERP-System 500.Using an exemplary embodiment for order recognition shown in FIG. 10, an EDP and software system according to the invention for the fully automatic recognition of customer orders and for the transfer of read and recognized orders to an ERP (Enterprise Resource Planning) system (for example of the type SAP R / 3). The system according to the invention comprises the modules described in more detail below, namely a recognition module 100, a knowledge base 200, an enrichment module 300, a transmission module 400 and an ERP system 500.
Das Erkennungsmodul 100 dient zur Erkennung der notwendigen Daten zur Erzeugung eines Geschäftsprozesses (bspw. einer Bestellung) in einem ERP-System. Hierbei wird davon ausgegangen, daß nicht alle Daten, die zur Erzeugung eines Geschäftsprozesses (bspw. einer Bestellung) in einem ERP- System einzutragen sind, erkannt werden müssen, sondern daß die zu erkennenden Daten bspw. durch MaterialStammdaten und Kundenprofildaten vervollständigt werden können.The recognition module 100 is used to recognize the data necessary for generating a business process (for example an order) in an ERP system. It is assumed here that not all data that have to be entered in an ERP system to create a business process (e.g. an order) must be recognized, but that the data to be recognized can be completed, for example, by material master data and customer profile data.
Die Komponenten des Erkennungsmoduls 100 sind wie folgt:The components of the detection module 100 are as follows:
110: System zur Zeichenerkennung (bspw. Optical Character Recognition (OCR) ) auf Basis einer Inputdatei110: System for character recognition (e.g. Optical Character Recognition (OCR)) based on an input file
120: System zur statischen Datenerkennung bzw. zur Bildung von Hypothesen über bestimmte Dateiinhalte120: System for static data recognition or for forming hypotheses about certain file contents
130: Regeln zur Unterstützung der Tätigkeit von Komponente 120130: Rules to Support Component 120 Activity
140: System zur dynamischen Datenerkennung auf Basis einer Verifizierung der von Komponente 120 gebildeten Hypothesen.140: System for dynamic data recognition based on a verification of the hypotheses formed by component 120.
150: Kriterien und Regeln zur Unterstützung der Tätigkeit von Komponente 140150: Criteria and rules to support the work of component 140
160: Output Device160: Output device
Modul 200 (Wissensbasis) dient zur Unterstützung der Tätigkeit des Erkennungsmoduls 100. Das Modul 200 stellt eine Wissensbasis in Form einer Datenbank oder eines bidirektional ansprechbaren ERP-Systems dar. Die Komponenten der Wissensbasis 200 sind wie folgt:Module 200 (knowledge base) serves to support the activity of the recognition module 100. The module 200 represents a knowledge base in the form of a database or a bidirectionally addressable ERP system. The components of the knowledge base 200 are as follows:
210: Stammdaten zu bestellbaren Materialien, also Daten zu einem Sortiment relevanter Artikel210: Master data for materials that can be ordered, i.e. data for an assortment of relevant articles
220: Stammdaten zu Geschäftspartnern, also Profile möglicher Kunden (beinhaltet bspw. Informationen zu Kundenrollen mit zugehörigen eindeutigen Kennummern, Anschriften, Bestellgewohnheiten, Sonderwünschen etc.)220: Master data for business partners, i.e. profiles of possible customers (includes, for example, information on customer roles with associated unique identification numbers, addresses, ordering habits, special requests, etc.)
230: Daten über historische Aufträge relevanter Geschäftspartner (Auftragshistorie)230: Data on historical orders from relevant business partners (order history)
Das Anreicherungsmodul 300 dient zur manuellen Anreicherung nicht vollständig erkannter Ausgabedatensätze des Moduls 200.Enrichment module 300 is used for manual enrichment of output data records of module 200 that are not fully recognized.
Das Übertragungsmodul 400 dient zur Anreicherung und Umfor- matierung in ein vom genutzten ERP-System importierbares Format des aus Modul 200 oder Modul 300 erkannten Datensatzes. Hierzu dient beispielsweise eine Business-Integration- Software vom Typ TSI Mercator .The transmission module 400 is used for enrichment and reformatting into a format of the data record recognized from module 200 or module 300 that can be imported by the ERP system used. For example, business integration software of the type TSI Mercator is used for this.
Die Komponenten des an sich bekannten Übertragungsmoduls 400 sind wie folgt:The components of the known transmission module 400 are as follows:
410: System zur Anreicherung des aus Modul 200 bzw. 300 empfangenen Ausgangsdatensatz zu einem Datensatz mit allen Daten, die zur Erzeugung eines Geschäftsprozesses (bspw. einer Bestellung) in einem ERP-System eingetragen werden müssen.410: System for enriching the output data record received from module 200 or 300 into a data record with all the data that must be entered in an ERP system in order to generate a business process (for example an order).
420: Modul zur Umsetzung des vollständigen Datensatzes in ein vom genutzten ERP-System importierbares Format420: Module for converting the complete data record into a format that can be imported by the ERP system used
430: Ausgabekomponente zur Übergabe des formatierten Datensatzes an ein ERP-System Das mit 500 bezeichnete Modul ist ein ERP-System, bspw. vom Typ SAP R/3.430: Output component for transferring the formatted data record to an ERP system The module labeled 500 is an ERP system, for example of the type SAP R / 3.
Die Komponenten des ERP-Systems 500 sind wie folgt:The components of the ERP system 500 are as follows:
Zusätzlich zu den üblichen Funktionalitäten eines ERP- Systems sind folgende Komponenten unabdingbar:In addition to the usual functionalities of an ERP system, the following components are essential:
510: Schnittstelle zur Aufnahme eines Datensatzes, wie aus Modul 400 übergeben510: Interface for recording a data record, as transferred from module 400
520: Schnittstelle zur Ausgabe der unter Modul 200 beschriebenen Daten an eine Wissensbasis wie in Modul 200 beschrieben520: Interface for outputting the data described under module 200 to a knowledge base as described in module 200
Beschreibung der Funktion der ModuleDescription of the function of the modules
Im folgenden werden die einzelnen Module und ihre Komponenten sowie deren Aufgaben im Detail beschrieben. Für die Erkennung anderer Geschäftsprozesse wie bspw. Auftragsänderungen, Auftragsstornos, Rechnungsverarbeitung etc. kann das beschriebene System entsprechend modifiziert ebenfalls erfindungsgemäß eingesetzt werden.The individual modules and their components and their tasks are described in detail below. For the detection of other business processes such as, for example, order changes, order cancellations, invoice processing, etc., the system described can also be used in a modified manner in accordance with the invention.
Das Erkennungsmodul 100 greift in der Komponente „Zeichenerkennung" 110 auf eine Datei zu und wandelt die in dieser Datei enthaltenen Informationen in eine Textdatei um (vgl . Figur 11) . Eingangsformate bilden beispielsweise Bilddateien, z.B. der Typen BMP, BW, DCX, DIB, EMF, GIB, GIF, TIF, ILBM, JFIF, JIF, JPEG, LBM, PCD, PCS, PIC, PIX, PNG, PSD, RGB, RLE, SGI, TGA, TIFF oder WMA, Postscript und Reader- Dateien, z.B. der Typen Postscript oder Adobe Acrobat Reader File, Markup-Language-Dateien wie HTML- oder XML- Dateien, Dokumentdateien aus Textverarbeitungssystem, z.B. Microsoft Word Dokumente, Textdateien, z.B. vom Typ ASCII oder Rieh Text Format. Das Erkennungsmodul 100 erkennt bestmöglich in diesen Dateien inhaltlich enthaltene Texte und wandelt diese in ein Textformat, z.B. des Typs ASCII oder Rieh Text Format um. Hierzu werden die Dateien durch an sich bekannte und handelsübliche Optical Character Recognition (OCR) Systeme, z.B. vom Typ OCE Docustar, eingelesen und als ASCII- oder Rieh Text Format-Datei ausgegeben oder umformatiert.The recognition module 100 accesses a file in the “character recognition” component 110 and converts the information contained in this file into a text file (cf. FIG. 11). Input formats form, for example, image files, for example of the types BMP, BW, DCX, DIB, EMF, GIB, GIF, TIF, ILBM, JFIF, JIF, JPEG, LBM, PCD, PCS, PIC, PIX, PNG, PSD, RGB, RLE, SGI, TGA, TIFF or WMA, Postscript and reader files, e.g. the Types Postscript or Adobe Acrobat Reader File, markup language files such as HTML or XML files, document files from a word processing system, eg Microsoft Word documents, text files, eg of the ASCII or Rieh Text Format type The best possible content contained in these files and converts them into a text format, for example of the ASCII or Rieh Text Format type. For this purpose, the files are read in by known and commercially available Optical Character Recognition (OCR) systems, for example of the OCE Docustar type, and output or reformatted as an ASCII or Rieh Text format file.
In Komponente „Statische Erkennung" 120 werden aus der aus der Zeichenerkennung 110 resultierenden Datei Hypothesen zu den zu erkennenden Daten erstellt. Hierzu stellt die Komponente „Regeln" 130 ein Regelwerk mit zwei Arten von Regeln zur Verfügung: Zum einen Regeln zum Format der zu findenden Felder [Beispiel: Bestelldatum hat das Format (TT/MM/JJJJ) oder (TT/MM/JJ) oder (TT-MM-JJJJ) oder ...] und zum anderen Regeln zum semantischen Kontext der zur Hypothesenerstellung relevanten Informationen [Beispiel: „Die Bestellnummer befindet sich oft in der Nähe der Zeichenfolge (Best. -Nr.)" oder „Das Bestelldatum liegt immer vor dem gewünschten Lieferdatum"] . Daraus erstellt die Komponente „Statische Erkennung" 120 Hypothesen wie bspw. : „Gewünschte Bestellmenge = 10 kg". Für jedes von dem Modul 100 zu erkennende Datum können dabei mehrere - auch widersprüchliche - Hypothesen gebildet werden [Beispiel: Hypothese 1 (Bestellmenge): „Gewünschte Bestellmenge = 10 kg", Hypothese 2 (Bestellmenge): „Gewünschte Bestellmenge = 10000 kg"] .In the “static recognition” component 120, hypotheses regarding the data to be recognized are created from the file resulting from the character recognition 110. For this purpose, the “rules” component 130 provides a set of rules with two types of rules: on the one hand, rules for the format of the ones to be found Fields [example: order date has the format (dd / mm / yyyy) or (dd / mm / yy) or (dd-mm-yyyy) or ...] and on the other rules for the semantic context of the information relevant to hypothesis creation [example : "The order number is often close to the string (order no.)" Or "The order date is always before the desired delivery date"]. From this, the component "static detection" creates 120 hypotheses such as: "Desired order quantity = 10 kg". For each date to be recognized by module 100, several - also contradicting - hypotheses can be formed [Example: Hypothesis 1 (order quantity): "Desired order quantity = 10 kg", Hypothesis 2 (order quantity): "Desired order quantity = 10000 kg"] ,
Die Hypothesen werden zur Prüfung an die Komponente „Dynamische Erkennung" 140 übergeben, die die von der „Statischen Erkennung" 120 erhaltenen Hypothesen anhand von Kriterien und Regeln aus der Komponente „Kriterien/Regeln" 150 und unter Rückgriff auf die Wissensbasis 200 überprüft. Der entsprechende Prüfungsalgorithmus ist in Figur 12 dargestellt . Die Elemente in dem dargestellten Algorithmus sind dabei wie folgt definiert:The hypotheses are passed on to the "dynamic recognition" component 140 for testing, which checks the hypotheses obtained from the "static recognition" 120 using criteria and rules from the "criteria / rules" component 150 and using the knowledge base 200 corresponding test algorithm is shown in Figure 12. The elements in the algorithm shown are defined as follows:
• Erkennungsschritte (Resultieren in der Erkennung eines gesuchten Datums) : R• Recognition steps (resulting in the recognition of a searched date): R
-» Zählung: i; i C {l,..-,imax}- »Count: i; i C {l, ..-, imax}
• Hypothese für einen möglichen Wert von Ri aus dem vorherigen Prozeßschritt (Komponente 120): H(Ri)• Hypothesis for a possible value of Ri from the previous process step (component 120): H (Ri)
— Zählung: m; m C {l,.-., max}- Count: m; m C {l, .-., max}
• Exploratives Testkriterium für Hypothese Hm(Ri): j (Ri) -» Zählung: n; n C {l,...,nmaχ}• Exploratory test criterion for hypothesis Hm (Ri): j (Ri) - »count: n; n C {l, ..., n ma χ}
• Konfirmatorisches Testkriterium für Hypothese Hm(Ri) : k(Ri)• Confirmatory test criterion for hypothesis Hm (Ri): k (Ri)
→ Zählung: p; p C {l,...,Pmax}→ count: p; p C {l, ..., Pmax}
Die Kriterien in Komponente 150 sind in zwei Klassen eingeteilt: Zum einen in Kriterien, die explorativ genutzt werden können (explorative Kriterien j) und zum anderen in solche, die nicht explorativ sondern nur konfirmatorisch verwendet werden können (konfirmatorische Kriterien k) . Die Kriterien sind innerhalb ihrer Klasse hierarchisch geordnet, das schärfste Kriterium der Klasse ist das erste (jι(Ri) bzw. ki (Ri) ) , mit dem Steigen der Indexzahl nimmt die Kriterienschärfe ab.The criteria in component 150 are divided into two classes: on the one hand, criteria that can be used exploratory (exploratory criteria j) and, on the other hand, those that cannot be used exploratory but only confirmatively (confirmatory criteria k). The criteria are arranged hierarchically within their class, the sharpest criterion of the class is the first (jι (Ri) or ki (Ri)), as the index number increases, the criteria decrease.
Die Überprüfung der Kriterien kann je nach Modulausgestaltung oder Kriterium durch eine scharfe Ja/Nein-Abfrage (mögliche Ergebnisse wären hier mathematisch bezeichnet 0 oder 1) oder durch eine unscharfe Abfrage (Fuzzy-Logik) erfolgen. Im letzteren Fall kann die Zugehörigkeit der zu prüfenden Hypothese zu einer durch die Regel des Kriteriums und den evtl. zugehörigen Daten aus der Wissensbasis definierten Fuzzy-Menge normalisiert durch einen Wert im Intervall [0,1] angegeben werden. Für jedes Kriterium muß dann ein Konfidenzintervall , also ein Bereich innerhalb des In- tervalls, angegeben werden, für welches gilt, daß die Hypothese dem Kriterium standhält, wenn der Wert der Zugehörigkeit zur Fuzzy-Menge innerhalb des Bereiches liegt.Depending on the module design or criterion, the criteria can be checked by a sharp yes / no query (possible results would be mathematically designated 0 or 1 here) or by an unsharp query (fuzzy logic). In the latter case, the affiliation of the hypothesis to be tested to a fuzzy set defined by the rule of the criterion and the possibly associated data from the knowledge base can be normalized by a value in the interval [0.1]. For each criterion, a confidence interval, i.e. an area within the in- tervalls, for which the hypothesis withstands the criterion if the value of membership in the fuzzy set is within the range.
Für das erste (i=l) zu findende Datum (Rx) wird überprüft, ob mehr als null Hypothesen [Hm(Rι)] vorliegen. Ist dies nicht der Fall, ist die Erkennung von Rx fehlgeschlagen. Es wird überprüft, ob weitere zu findende Daten fehlen. Ist dies der Fall, wird der Prozeß mit dem nächsten Datum (hier: R2) fortgesetzt, ansonsten ist der Prozeß beendet.For the first (i = l) date (R x ) to be found, it is checked whether there are more than zero hypotheses [H m (Rι)]. If this is not the case, the detection of R x has failed. It is checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended.
Falls mehr als null Hypothesen [Hm(Rι)] vorliegen, wird für alle vorliegenden Hypothesen nacheinander die Verträglichkeit mit dem ersten explorativen Kriterium (jι(Ri)) geprüft. Nicht mit dem Kriterium verträgliche Hypothesen werden verworfen. Nach dem Prüfen aller Hypothesen werden die verbleibenden Hypothesen [Hm(Rι)] gezählt. Ergibt die Hypothesenzählung mehr als 1 und es sind weitere explorative Kriterien vorhanden, wird die Prüfung mit dem hierarchisch nächsttieferen Kriterium wiederholt. Sind keine weiteren explorative Kriterien vorhanden oder ergab die Hypothesenzählung 0, ist die Erkennung vom Ri fehlgeschlagen. Es wird überprüft, ob weitere zu findende Daten fehlen. Ist dies der Fall, wird der Prozeß mit dem nächsten Datum (hier: R2) fortgesetzt, ansonsten ist der Prozess beendet.If there are more than zero hypotheses [H m (Rι)], the compatibility with the first exploratory criterion (jι (Ri)) is checked in succession for all available hypotheses. Hypotheses that are not compatible with the criterion are rejected. After checking all the hypotheses, the remaining hypotheses [H m (Rι)] are counted. If the hypothesis count is more than 1 and there are other exploratory criteria, the test is repeated with the next hierarchically lower criterion. If there are no further exploratory criteria or if the hypothesis count was 0, the Ri detection failed. It is checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended.
Ergab die Hypothesenzählung 1, so bedeutet dies, daß eine potentielle Lösung gefunden wurde. Dies wird im folgenden mit den evtl. übrigen explorativen Kriterien und den kon- firmatorischen Kriterien geprüft. Hierzu wird geprüft, ob bereits alle explorativen Kriterien bisher gebraucht wurden. Wenn nicht, wird die Verträglichkeit mit dem hierarchisch nächsttieferen explorativen Kriterium geprüft. Ist die Verträglichkeit nicht gegeben, ist die Erkennung des Datums (hier: Rx) fehlgeschlagen. Es wird überprüft, ob weitere zu findende Daten fehlen. Ist dies der Fall, wird der Prozeß mit dem nächsten Datum (hier: R2) fortgesetzt, ansonsten ist der Prozeß beendet. Diese Schleife wird so lange durchlaufen, bis das hierarchisch tiefste explorative Kriterium genutzt wurde.If the hypothesis count was 1, this means that a potential solution has been found. This is checked in the following with any other exploratory criteria and the confirmatory criteria. For this purpose, it is checked whether all exploratory criteria have already been used. If not, the compatibility with the hierarchically next lower exploratory criterion is checked. If the compatibility is not given, the recognition of the date (here: R x ) has failed. It is checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended. This loop is continued until the lowest hierarchical exploratory criterion has been used.
Danach wird überprüft, ob ein konfirmatorisches Kriterium vorhanden ist. Ist dies nicht der Fall, ist die Erkennung von Ri gelungen. Der übrig gebliebenen Hypothese wird ein Lösungswert zugeordnet (Beispiel: Der Kunde Meier wurde eindeutig als Auftraggeber gefunden, der Hypothese Auftraggeber = Meier wird die Auftraggebernummer des Kunden Meier aus der Datenbasis zugeordnet) . Es wird dann überprüft, ob weitere zu findende Daten fehlen. Ist dies der Fall, wird der Prozess mit dem nächsten Datum (hier: R2) fortgesetzt, ansonsten ist der Prozeß beendet.Then it is checked whether a confirmatory criterion is present. If this is not the case, the detection of Ri has been successful. The remaining hypothesis is assigned a solution value (example: the customer Meier was clearly found as the client, the hypothesis client = Meier the client number of the client Meier is assigned from the database). It is then checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended.
Ist mindestens ein konfirmatorisches Kriterium vorhanden, wird die Verträglichkeit der Hypothese mit dem hierarchisch höchsten konfirmatorischen Kriterium (hier: ki (Rx) ) geprüft. Ist die Verträglichkeit nicht gegeben, ist die Erkennung des Datums (hier: Rx) fehlgeschlagen. Es wird überprüft, ob weitere zu findende Daten fehlen. Ist dies der Fall, wird der Prozeß mit dem nächsten Datum (hier: R2) fortgesetzt, ansonsten ist der Prozeß beendet.If there is at least one confirmatory criterion, the compatibility of the hypothesis with the hierarchically highest confirmatory criterion (here: ki (R x )) is checked. If the compatibility is not given, the recognition of the date (here: R x ) has failed. It is checked whether further data to be found are missing. If this is the case, the process is continued with the next date (here: R 2 ), otherwise the process is ended.
Ist die Verträglichkeit gegeben, wird überprüft, ob weitere konfirmatorische Kriterien existieren. Ist dies nicht der Fall, ist die Erkennung von Ri gelungen und es wird weiter wie voranstehend beschrieben verfahren. Existieren weitere konfirmatorische Kriterien wird die Verträglichkeit der Hypothese mit dem hierarchisch nächsttieferen konfirmatorischen Kriterium (hier: k2 (Ri) ) geprüft. Diese Schleife wird bis zu ihrem Ende weiter durchlaufen. Der anhand des ersten Durchlaufs geschilderte Prozeß wird für alle zu findenden Daten durchlaufen.If compatibility is given, a check is carried out to determine whether other confirmatory criteria exist. If this is not the case, the detection of Ri has been successful and the procedure continues as described above. If there are other confirmatory criteria, the compatibility of the hypothesis with the hierarchically next lower confirmatory criterion (here: k 2 (Ri)) is checked. This loop will continue to the end. The process described on the basis of the first pass is carried out for all data to be found.
Die verwendeten Kriterien beziehen sich inhaltlich auf die Daten in der Wissensbasis (Komponente 200) . So kann zum Beispiel ein Kriterium bei der Suche des Auftraggebers (Beispiel: lauten: „Der in der Hypothese genannte Firmenname findet sich in dieser oder ähnlicher Form in der Kundenliste in der Wissensbasis".The content of the criteria used relates to the data in the knowledge base (component 200). For example, a criterion when searching for the client (example: read: "The company name mentioned in the hypothesis can be found in this or similar form in the customer list in the knowledge base".
Die zu findenden Daten wie auch die Kriterien sollen in einer hierarchischen Ordnung stehen, damit bei der Erkennung jeweils auf die Ergebnisse vorheriger Teilprozesse Bezug genommen werden kann und so die Komplexität gesenkt und Wahrscheinlichkeit der Erkennung eines bestimmten Datums erhöht werden kann.The data to be found as well as the criteria should be in a hierarchical order so that the results of previous sub-processes can be referred to during the recognition process, thus reducing the complexity and increasing the probability of recognizing a specific date.
Wurde beispielsweise der Auftraggeber bereits gefunden, könnte ein Kriterium bei der Identifikation des Warenempfängers (Beispiel: R2=Warenempfänger) lauten: „Die in der Hypothese genannte Firmenadresse findet sich in dieser oder ähnlicher Form in der Kundenliste in der Wissensbasis und zwar, falls Ri erfolgreich gefunden wurde, in der Liste diesem Auftraggeber zugeordneter Warenempfängeradressen" .If, for example, the client has already been found, a criterion for identifying the recipient of the goods (example: R 2 = recipient of goods) could be: "The company address specified in the hypothesis can be found in this or similar form in the customer list in the knowledge base, if Ri was successfully found in the list of recipient addresses assigned to this customer ".
Das Output-Modul 160 prüft, ob alle zu findenden Daten (Ri bis Rmax) von der Komponente „Dynamischen Erkennung" 140 gefunden wurden. Falls ja, werden die gefundenen Daten (Ri bis Rmaχ) an das Übertragungsmodul 400 übergeben, falls nicht werden sie an das Modul 300 zur manuellen Anreicherung übergeben.The output module 160 checks whether all the data to be found (Ri to R max ) have been found by the “dynamic detection” component 140. If so, the data found (Ri to R ma χ) are transferred to the transmission module 400, if so they are not passed to module 300 for manual enrichment.
Zur Erläuterung sei ein Beispiel vereinfachend mit fiktiven Daten, Hypothesen, Kriterien etc. genauer dargestellt: Ri sei der Auftraggeber (sold-to) , R2 = Rmaχ sei der Warenempfänger (ship-to) .For the sake of clarification, an example is presented in more simplified form with fictitious data, hypotheses, criteria etc.: Ri is the customer (sold-to), R 2 = R ma χ is the goods recipient (ship-to).
Regeln in Modul 130 besagen, daß es sich hierbei um eine Buchstabenfolge, die mit einem Großbuchstaben beginnt, handeln muß. In dem durch Modul 110 in eine Datei umgewandelten Dokument findet Modul 120 die Begriffe „Meier", „Müller" und „Schulze", die dieser Regel entsprechen. Diese Begriffe bilden demnach die Hypothesen: Hx (Rx) : Auftraggeber = „Meier", H2(Rχ): Auftraggeber = „Müller", H3 (Rx) : Auftraggeber = „Schulze".Rules in module 130 state that this must be a sequence of letters that begins with a capital letter. In the document converted into a file by module 110, module 120 finds the terms "Meier", "Müller" and "Schulze" which correspond to this rule. These terms therefore form the hypotheses: H x (R x ): Client = "Meier ", H 2 (Rχ): client =" Müller ", H 3 (R x ): client =" Schulze ".
Das erste explorative Kriterium sei : Der in der Hypothese genannte Auftraggeber ist in der Kundendatenbank in der Wissensbasis (Modul 200) vorhanden. Für die erste Hypothese findet die Prüfung eine „Meier GmbH" in der Wissensbasis. Die unscharfe Prüfung ergibt einen Wert von bspw. 0,8 der Zugehörigkeit des Wertes „Meier" aus Hypothese Hχ(Rι). Da das Konfidenzintervall für diese Kriterium 0,6 bis 1 beträgt, hält die Hypothese der Prüfung stand.The first exploratory criterion is: The client named in the hypothesis is available in the customer database in the knowledge base (module 200). For the first hypothesis, the test finds a "Meier GmbH" in the knowledge base. The fuzzy test gives a value of, for example, 0.8 of the belonging to the value "Meier" from the hypothesis Hχ (Rι). Since the confidence interval for this criterion is 0.6 to 1, the hypothesis holds up to the test.
Bei H2 (Ri) wird nur der Wert „Obermüller AG" gefunden, dem eine Zugehörigkeit von 0,4 zugeordnet wird. Damit liegt das Ergebnis außerhalb des Konfidenzintervalls . Die Hypothese H2(Rι) wird demnach verworfen.In the case of H 2 (Ri), only the value “Obermüller AG” is found, to which a membership of 0.4 is assigned. The result is therefore outside the confidence interval. The hypothesis H 2 (Rι) is therefore rejected.
Bei H3 (Ri) halte die Hypothese ebenfalls stand, so daß 2 Hypothesen übrig bleiben.H 3 (Ri) also holds the hypothesis so that 2 hypotheses remain.
Das zweite explorative Kriterium würde analog zu dem voranstehend beschriebenen Vorgehen dazu führen, daß nur noch die Hypothese Hχ(Rι) übrig bliebe. Die Meier GmbH würde also als Auftraggeber angenommen. Trotzdem ist noch ein exploratives Kriterium übrig. Dieses würde auf die Meier GmbH angewendet. Die Meier GmbH hält auch diesem Kriterium stand. So wurde das explorative Kriterium sozusagen in ein konfirmatorisches Kriterium umgewandelt. Entsprechend würden übrige explorative Kriterien genutzt, ehe die Prüfung der Meier GmbH mit den konfirmatorischen Kriterien fortgesetzt wird. Hält die Hypothese auch diesen stand, ist die Erkennung von Ri wahr, das Ergebnis ist die Kundennummer der Meier GmbH, bspw. „4711". Es ist ebenfalls ein Systemdesign denkbar, in dem die konfirmatorische Verwendung von Kriterien bei einem negativen Prüfergebnis nicht gleich zum Verwerfen der Hypothese führt, sondern entsprechend in einen Bewertungsparameter der Hypothesenqualität eingeht, welcher nach Durchlaufen aller Kriterien mit einem entsprechenden Konfidenzintervall verglichen wird und erst unterhalb eines Konfidenzschwellenwertes zur Verwerfung der Hypothese führt.Analogously to the procedure described above, the second exploratory criterion would result in only the hypothesis Hχ (Rι) remaining. Meier GmbH would therefore be accepted as the client. Nevertheless, there is still an exploratory criterion. This would be applied to Meier GmbH. Meier GmbH also adheres to this criterion was standing. So the exploratory criterion was transformed into a confirmatory criterion, so to speak. Accordingly, other exploratory criteria would be used before the Meier GmbH test with the confirmatory criteria is continued. If the hypothesis also holds up, the detection of Ri is true, the result is the customer number of Meier GmbH, for example "4711". A system design is also conceivable in which the confirmatory use of criteria does not immediately result in a negative test result Rejection of the hypothesis leads, but is correspondingly included in an assessment parameter of the hypothesis quality, which, after having gone through all the criteria, is compared with a corresponding confidence interval and only leads to rejection of the hypothesis below a confidence threshold.
Für R2 wird genauso verfahren, nur kann hier die Information, daß die Meier GmbH Auftraggeber ist, genutzt werden. Bei der Suche des Warenempfängers kann beispielsweise die Wissensbasis auf die Warenempfänger, die dem Auftraggeber 4711, also der Meier GmbH, zugeordnet sind, beschränkt werden.The same procedure is followed for R 2 , except that the information that Meier GmbH is the client can be used here. When searching for the consignee, the knowledge base can, for example, be limited to the consignees who are assigned to the customer 4711, i.e. Meier GmbH.
Würde auch ein Auftraggeber gefunden, würde die. Outputkomponente 160 feststellen, daß alle beiden gesuchten Elemente gefunden wurden. Demnach würden die Informationen nicht an Modul 300 zur Nachbearbeitung, sondern an Modul 400 zu Weiterverarbeitung weitergegeben.If a client were also found, the. Output component 160 determine that all two elements searched for have been found. Accordingly, the information would not be passed on to module 300 for post-processing, but to module 400 for further processing.
Das Arbeitsplatz-Modul 300 erhält von dem Output 160 des Moduls 100 die Datensätze, in denen nicht alle Daten vollständig erkannt wurden. Der Sachbearbeiter hat hier an einem Bildschirm die Möglichkeit, nicht erkannte Datenfelder manuell nachzupflegen. Hierzu legt das System ihm nach Systemdesign entweder als weiche Kopie, also auf dem Bild- schirm, das Originaldokument vor, oder erstellt eine harte Kopie, bspw. in Form eines Papierausdrucks. Der Sachbearbeiter hat so die Möglichkeit, nachzuvollziehen, welcher Wert dem entsprechenden Feld zuzuweisen ist und fügt die entsprechenden Daten in das Modul 300 ein. Je nach Moduldesign können ihm hier fakultativ Auswahlmöglichkeiten auf Basis der in Komponente 120 erzeugten Hypothesen angeboten werden. Nach der erfolgreichen Nachbearbeitung übergibt das Arbeitsplatz-Modul 300 die Daten an das Übertragungsmodul 400.The work station module 300 receives from the output 160 of the module 100 the data records in which not all of the data has been completely recognized. Here, the clerk has the option of manually maintaining unrecognized data fields on a screen. According to the system design, the system either provides it as a soft copy, i.e. on the image screen, the original document, or creates a hard copy, for example in the form of a paper printout. The clerk thus has the opportunity to understand which value is to be assigned to the corresponding field and inserts the corresponding data into the module 300. Depending on the module design, it can be offered optional options based on the hypotheses generated in component 120. After the successful postprocessing, the work station module 300 transfers the data to the transmission module 400.
Sollte beispielsweise die Bestellmenge nicht ermittelt worden sein, sucht der Sachbearbeiter diese im Originaldokument und fügt sie über die Oberfläche im Arbeitsplatz-Modul 300 dem Datensatz zu. Falls keine weiteren Daten fehlen, übergibt das Modul danach die Daten wie beschrieben an Modul 400 weiter.If, for example, the order quantity has not been determined, the clerk searches for it in the original document and adds it to the data record via the user interface in the work station module 300. If no further data are missing, the module then passes the data on to module 400 as described.
Das Übertragungsmodul 400 empfängt die vollständigen Daten von Modul 100 oder 300. Die Daten sind je nach Systemdesign u.U. nicht vollständig genug, um einen Geschäftsvorgang, in unserem Beispiel eine Bestellung, in einem ERP-System auslösen zu können. Komponente 410 reichert den Datensatz mit Informationen an, die bei einer Kombination der Daten wie im Datensatz vorhanden als zwangsläufig definiert sind. Dies könnte beispielsweise ein Lagerhaus sein, das bei einer bestimmten Kunden-Produkt-Kombination zwingend genutzt wird, um die Ware zu versenden.The transmission module 400 receives the complete data from module 100 or 300. Depending on the system design, the data may be different. not complete enough to trigger a business transaction, in our example an order, in an ERP system. Component 410 enriches the data record with information that is defined as inevitable when the data is combined as in the data record. This could be, for example, a warehouse that is mandatory for a certain customer-product combination to send the goods.
Nach der Anreicherung des Datensatzes muß dieser in der Komponente 420 in ein Format umgewandelt werden, das das ERP-System in Modul 500 verarbeiten kann. Wird in Modul 500 z.B. ein System von Typ SAP R/3 verwendet, wandelt Komponente 420 den Datensatz beispielsweise in ein SAP Interme- diate Document (IDoc) um. Komponente 430 übergibt das Ergebnis an das ERP-System, in dem beschriebenen Ausführungsbeispiel sendet sie also das IDoc an das SAP R/3 -System.After the data record has been enriched, it must be converted in component 420 into a format that the ERP system can process in module 500. If a system of type SAP R / 3 is used in module 500, for example, component 420 converts the data record into a SAP intermediate document (IDoc). Component 430 transfers the result to the ERP system, so in the exemplary embodiment described it sends the IDoc to the SAP R / 3 system.
Das ERP-System (Modul) 500 beschreibt ein ERP-System, das mindestens die marktüblichen Funktionen aufweist. Beispiel für ein solches System ist das Modell R/3 von der Firma SAP.The ERP system (module) 500 describes an ERP system that has at least the functions customary in the market. An example of such a system is the R / 3 model from SAP.
Das ERP-System muß in der Lage sein, Datensätze, die es von der Komponente 430 erhält, zur Verarbeitung aufzunehmen. Hierzu bedarf es einer Schnittstelle, die das erzeugte Format verarbeitet, im beschriebenen Beispielfall also eine Schnittstelle, die IDocs verarbeiten kann (Komponente 510) . Da die weiteren Funktionen nicht Teil des hier beschriebenen Systems sind, sondern marktüblich sind, wird hier nicht weiter darauf eingegangen. Eine Ausnahme bildet Komponente 520: Die Wissensbasis (Modul 200) muß die Möglichkeit haben auf die definierten Informationen aus dem ERP-System zuzugreifen. Dies geschieht je nach Systemdesign durch einen direkten (Online-) Zugriff der Wissensbasis auf die Datenhaltung im ERP-System, also beispielsweise auf das Data- Warehouse von SAP, oder über einen periodischen oder durch einen Vorfall ausgelösten Download der relevanten Informationen direkt in die Datenbank der Wissensbasis. Die Versorgung des benötigten Datawarehouses mit den notwendigen Daten aus Modul 500 muß also sichergestellt werden.The ERP system must be able to receive records that it receives from component 430 for processing. This requires an interface that processes the generated format, in the example described an interface that can process IDocs (component 510). Since the other functions are not part of the system described here, but are common in the market, we will not go into them here. Component 520 is an exception: The knowledge base (module 200) must have the ability to access the defined information from the ERP system. Depending on the system design, this is done by direct (online) access of the knowledge base to the data storage in the ERP system, for example to the SAP data warehouse, or via a periodic or event-related download of the relevant information directly into the database the knowledge base. The supply of the required data warehouse with the necessary data from module 500 must therefore be ensured.
Bei einer erfindungsgemäßen Bestellung über das Telefon wird gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wie folgt vorgegangen :When ordering by telephone according to the invention, the procedure according to a preferred exemplary embodiment is as follows:
Das erfindungsgemäße System umfaßt einen an sich bekannten interaktiven Anrufbeantworter, der den Kunden bei seinem Auftragsanruf begrüßt und durch den Bestellablauf begleitet. Die Angaben des Kunden erfolgen dabei mittels Tastenoder Spracheingabe .The system according to the invention comprises a known interactive answering machine, which the customer at his Order call welcomed and accompanied by the order process. The customer's information is entered using keys or voice input.
Der Kunde gibt der Reihe nach seine Kundennummer und/oder eine Identifikations- und Berechtigungsnummer (PIN) an, wobei anzumerken ist, daß die Erfindung aufgrund des voranstehend geschilderten Erkennungssystems auch ohne eine derartige PIN-Angabe funktioniert.The customer provides his customer number and / or an identification and authorization number (PIN) in turn, it should be noted that the invention also works without such a PIN due to the above-described recognition system.
Anschließend kann der Kunde angeben, ob es sich um einen Neuauftrag oder die Bearbeitung eines bereits platzierten Auftrags (Änderung/Stornierung) handelt. Im Falle eines neuen Auftrags gibt der Kunde Warenempfängernummer, Kunden- Bestellungsnummer, Artikelnummer, gewünschte Menge und gewünschten Liefertermin an. Im Falle einer Auftragsänderung oder Stornierung gibt der Kunde die ihm zu diesem Zeitpunkt bereits bekannte Auftragsnummer des Auftragsnehmers an und ob es sich um eine Änderung oder Stornierung handelt. Im Falle der Änderung gibt er dann die neue Menge und/oder einen neuen Liefertermin an.The customer can then specify whether it is a new order or the processing of an already placed order (change / cancellation). In the case of a new order, the customer specifies the consignee number, customer order number, article number, desired quantity and desired delivery date. In the event of an order change or cancellation, the customer shall indicate the order number of the contractor already known to him at that time and whether it is a change or cancellation. In the event of a change, he then specifies the new quantity and / or a new delivery date.
Erfindungsgemäß hört der Kunde im Anschluß eine Zusammenfassung der von ihm gemachten Angaben. Bei Spracheingabe werden ihm von dem Anrufbeantworter seine aufgenommenen Spracheingaben „vorgelesen", also wiedergegeben, bei Tasteneingabe wird dem Kunden eine aufgrund der Tasteneingaben elektronisch erzeugtes Sprachmitteilung vorgespielt. Der Kunde hat daraufhin die Möglichkeit, Änderungen vorzunehmen, weitere Bestellungen vorzunehmen und/oder die Bestellung zu bestätigen.According to the invention, the customer then hears a summary of the information he has provided. In the case of voice input, the answering machine "reads" the recorded voice inputs, that is, plays them back. When the key is entered, the customer is played a voice message generated electronically based on the key inputs. The customer then has the option of making changes, making further orders and / or placing the order to confirm.
Nach Beendigung des telefonischen Bestellvorgangs werden die Kundenangaben in das interne Bestellsystem übernommen und dort wie voranstehend ausführlich erläutert auf die Plausibilitat des Auftrags hin überprüft. Nach erfolgter Prüfung erhalt der Kunde eine automatisch generierte Auftragsbestätigung per elektronischer Post oder per Telefax.After completing the telephone order process, the customer details are transferred to the internal ordering system and, as explained in detail above, are transferred to the Plausibility of the order checked. After the check has been carried out, the customer receives an automatically generated order confirmation by electronic mail or by fax.
In besonders vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt eine Überprüfung der telefonischen Angaben des Kunden parallel wahrende seiner Bestellung, so daß der Kunde noch wahrend dem telefonischen Bestellvorgang eine automatische Ruckmeldung erhalten kann, ob sein Auftrag (bzw. Anderungs- /Stornierungswunsch) angenommen wurde und welche Auftrags- nummer der Auftrag zugewiesen bekommen hat .In a particularly advantageous embodiment of the invention, the telephone information of the customer is checked in parallel with his order, so that the customer can still receive automatic feedback during the telephone ordering process as to whether his order (or change / cancellation request) has been accepted and which order - number assigned to the order.
Eine weitere mögliche Variante besteht darin, daß der Kunde auch eine telefonische Abfrage des Status seines Auftrags vornehmen kann, indem er beim Anruf die ihm zu diesem Zeitpunkt bekannte Auftragsnummer angibt und von dem Bestell- System (ERP-System) eine Antwort erhalt, ob der Auftrag noch offen ist (d.h. noch nicht produziert oder versendet), zugeteilt wurde (d.h. produziert, aber noch nicht versendet) oder bereits versendet wurde.Another possible variant is that the customer can also query the status of his order over the phone by specifying the order number known to him at the time of the call and receiving an answer from the ordering system (ERP system) as to whether the Order is still open (ie has not yet been produced or sent), has been allocated (ie has been produced but not yet sent) or has already been sent.
Die Erfindung ermöglicht es somit, daß Kunden anhand eines Fließtextes, eines sonstigen unformatierten Textes, des Telefons oder sogar unter Verwendung ihrer eigenen Bestellformulare Geschaftsprozesse vornehmen, die auf Auftragnehmerseite ohne bzw. mit nur geringer menschlicher Zwischenschaltung vollständig und richtig erkannt und weiterverarbeitet werden können. The invention thus makes it possible for customers to carry out business processes on the basis of a running text, other unformatted text, the telephone or even using their own order forms, which can be recognized and processed completely and correctly on the contractor side with little or no human intervention.

Claims

Patentansprüche claims
1. Verfahren zur computerimplementierten Auswertung von elektronischen Geschäftsprozessen mit Hilfe eines Computersystems, wobei zur Prüfung von in einem in das Computersystem eingegangenen Geschäftsprozeß (GP) enthaltenen geschaftsprozeßrelevanten Daten in einem ersten Prüfschritt eine statische Prüfung der Daten auf der Grundlage einer Zeichenerkennung und ein Erstellen von Hypothesen zu dem Inhalt jedes geprüften Datums, und in einem zweiten Prüf- schritt eine dynamische Prüfung der erstellten Hypothesen erfolgt .1. A method for computer-implemented evaluation of electronic business processes with the aid of a computer system, in which, in a first test step, a static test of the data on the basis of character recognition and the creation of hypotheses for testing business process-relevant data contained in a business process (GP) entered into the computer system to the content of each checked date, and in a second check step a dynamic check of the hypotheses is carried out.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die dynamische Prüfung anhand abgespeicherter Kriterien und Regeln erfolgt .2. The method according to claim 1, wherein the dynamic test is carried out on the basis of stored criteria and rules.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem die dynamische Prüfung unter Rückgriff auf eine Wissensbasis erfolgt.3. The method according to claim 1 or 2, wherein the dynamic test is carried out using a knowledge base.
4. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, bei dem die Eingabe von Geschäftsprozessen elektronisch per e- lektronischer Post, per Telefax, per OCR-Zeichenerkennung und/oder per Telefon erfolgt .4. The method as claimed in one of the preceding claims, in which the input of business processes takes place electronically by electronic mail, by fax, by OCR character recognition and / or by telephone.
5. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, bei dem erkannte geschäftsprozeßrelevante Daten automatisch an ein Ablaufpro'zeßsystem (500) weitergegeben werden, das auf der Grundlage dieser Daten den Geschäftsprozeß vollautomatisch abwickelt.5. The method according to any one of the preceding claims, wherein the business process-relevant data automatically recognized at a Ablaufpro 'zeßsystem (500) are passed, which processes on the basis of these data, the business process is fully automatic.
6. Verfahren zur computerimplementierten Auswertung von elektronischen Geschäftsprozessen mit Hilfe eines Computer- Systems, wobei zur Prüfung von in einem in das Computersystem eingegangenen Geschäftsprozeß (GP) enthaltenen geschaftsprozeßrelevanten Daten ein Abgleich von elektronisch erkannten Dateninhalten mit in einer Wissensbasis (200) enthaltenen künden- und/oder materialspezifischen Daten vorgenommen wird.6. Method for computer-implemented evaluation of electronic business processes with the help of a computer System, in order to check data relevant to business processes contained in a business process (GP) entered into the computer system, electronically recognized data contents are compared with customer and / or material-specific data contained in a knowledge base (200).
7. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem bei Nichtüberein- stimmen eines erkannten geschaftsprozeßrelevanten Datums mit Daten der Wissensbais (200) eine Korrektur des geschaftsprozeßrelevanten Datums auf der Grundlage des Inhalts der Wissensbasis (200) erfolgt.7. The method according to claim 6, wherein if a recognized business process-relevant date does not match the data of the knowledge base (200), the business process-relevant date is corrected on the basis of the content of the knowledge base (200).
8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem der Geschäftsprozeß (GP) an ein Anreicherungsmodul (300) zur manuellen Anreicherung gegeben wird, falls eine Korrektur auf der Grundlage des Inhalts der Wissensbasis (200) nicht erfolgen kann.8. The method as claimed in claim 7, in which the business process (GP) is passed to an enrichment module (300) for manual enrichment if a correction based on the content of the knowledge base (200) cannot be carried out.
9. Computersystem zur computerimplementierten Auswertung von elektronischen Geschäftsprozessen mit einer Eingabeschnittstelle, einem Erkennungsmodul (100) , einer Wissensbasis (200), einem Übertragungsmodul (400) und einem Ablaufprozeßsystem (500), wobei zur Prüfung von in einem über die Eingabeschnittstelle in das Computersystem eingegangenen Geschäftsprozeß (GP) enthaltenen geschaftsprozeßrelevanten Daten in dem Erkennungsmodul (100) in einem ersten Prüfschritt (120) eine statische Prüfung der Daten auf der Grundlage einer Zeichenerkennung und ein Erstellen von Hypothesen zu dem Inhalt jedes geprüften Datums, und in einem zweiten Prüfschritt (140) eine dynamische Prüfung der erstellten Hypothesen erfolgt.9. Computer system for computer-implemented evaluation of electronic business processes with an input interface, a recognition module (100), a knowledge base (200), a transmission module (400) and an execution process system (500), whereby for checking in received in the computer system via the input interface Business process (GP) contained business process-relevant data in the recognition module (100) in a first check step (120) a static check of the data based on character recognition and creation of hypotheses about the content of each checked date, and in a second check step (140) the hypotheses created are dynamically tested.
10. Computersystem nach Anspruch 9, in dem die dynamische Prüfung anhand abgespeicherter Kriterien und Regeln erfolgt . 10. Computer system according to claim 9, in which the dynamic test is carried out on the basis of stored criteria and rules.
11. Computersystem nach 9 oder 10, in dem die dynamische Prüfung unter Rückgriff auf die Wissensbasis (200) erfolgt.11. Computer system according to 9 or 10, in which the dynamic test is carried out using the knowledge base (200).
12. Computersystem nach einem der Ansprüche 9 bis 11, in dem die Eingabe von Geschäftsprozessen elektronisch per e- lektronischer Post, per Telefax, per OCR-Zeichenerkennung und/oder per Telefon erfolgt.12. Computer system according to one of claims 9 to 11, in which the input of business processes takes place electronically by electronic mail, by fax, by OCR character recognition and / or by telephone.
13. Computersystem nach einem der Ansprüche 9 bis 12, in dem durch das Erkennungsmodul (100) erkannte geschäftsprozeßrelevante Daten durch das Übertragungsmodul (400) automatisch an das Ablaufprozeßsystem (500) weitergegeben werden und das Ablaufprozeßsystem (500) auf der Grundlage dieser Daten den Geschäftsprozeß vollautomatisch abwickelt.13. Computer system according to one of claims 9 to 12, in which business process-relevant data recognized by the recognition module (100) are automatically passed on to the execution process system (500) by the transmission module (400) and the execution process system (500) the business process on the basis of this data handled fully automatically.
14. Computersystem zur computerimplementierten Auswertung von elektronischen Geschäftsprozessen mit Hilfe eines Computersystems, wobei zur Prüfung von in einem in das Computersystem eingegangenen Geschäftsprozeß (GP) enthaltenen geschaftsprozeßrelevanten Daten ein Abgleich von elektronisch erkannten Dateninhalten mit in einer Wissensbasis14. Computer system for computer-implemented evaluation of electronic business processes with the aid of a computer system, with a comparison of electronically recognized data contents with in a knowledge base for checking business process-relevant data contained in a business process (GP) received in the computer system
(200) enthaltenen künden- und/oder materialspezifischen Daten vorgenommen wird.(200) contained customer and / or material-specific data.
15. Computersystem nach Anspruch 14, bei dem bei Nicht- übereinstimmen eines erkannten geschaftsprozeßrelevanten Datums mit Daten der Wissensbasis (200) eine Korrektur des geschaftsprozeßrelevanten Datums auf der Grundlage des Inhalts der Wissensbasis (200) erfolgt.15. The computer system according to claim 14, in which, if a recognized business process-relevant date does not match data of the knowledge base (200), the business process-relevant date is corrected on the basis of the content of the knowledge base (200).
16. Computersystem nach Anspruch 15, das des weiteren ein Anreicherungsmodul (300) umfaßt, das zur manuellen Anreicherung von Geschäftsprozessdaten dient, falls keine Kor- rektur des geschaftsprozeßrelevanten Datums auf der Grundlage des Inhalts der Wissensbasis (200) erfolgen kann.16. The computer system of claim 15, further comprising an enrichment module (300) used for manual enrichment of business process data if no corrections are made. correction of the date relevant to the business process can take place on the basis of the content of the knowledge base (200).
17. Computerprogrammprodukt mit einem computerlesbaren Medium und einem auf dem computerlesbaren Medium gespeicherten Computerprogramm mit Programmcodemitteln, die dazu geeignet sind, bei Ablauf des Computerprogramms auf einem Computersystem ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen.17. Computer program product with a computer-readable medium and a computer program stored on the computer-readable medium with program code means which are suitable for executing a method according to one of claims 1 to 8 when the computer program runs on a computer system.
18. Computerprogramm mit Programmcodemitteln, die dazu geeignet sind, bei Ablauf des Computerprogramms auf einem Computersystem ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen. 18. Computer program with program code means which are suitable for executing a method according to one of claims 1 to 8 when the computer program runs on a computer system.
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