Automatizza l'abbinamento delle conferme d'ordine degli ordini di acquisto con Copilot Studio e SAP

Usa gli agenti di Microsoft Copilot Studio per automatizzare l’abbinamento end-to-end delle conferme d’ordine dei fornitori con gli ordini di acquisto aperti in un sistema ERP (Enterprise Resource Planning), ad esempio SAP.

Questo approccio consente a un'organizzazione di approvvigionamento di confermare automaticamente la maggior parte dei riconoscimenti degli ordini in ingresso, indirizzando al contempo solo le discrepanze effettive a uno specialista dell'approvvigionamento per la revisione. Un sistema multi-agente estrae i dati di conferma, li confronta con l'ordine d'acquisto registrato, applica le regole di tolleranza e scrive i risultati confermati nel sistema ERP con un intervento manuale minimo.

Tip

Questo articolo fornisce uno scenario di esempio e una rappresentazione visiva di come automatizzare la corrispondenza dei riconoscimenti degli ordini di approvvigionamento usando Microsoft Copilot Studio e SAP. Questa soluzione è un'architettura di esempio generalizzata che è possibile usare per molti scenari e settori diversi. Questo articolo si limita alle migliori pratiche.

Diagramma dell'architettura

Diagramma di un'architettura multi-agente con acquisizione, orchestrazione, fase di convalida ed esiti per l'abbinamento automatico delle conferme d'ordine.

Flusso di lavoro

Questa architettura automatizza il flusso di lavoro di abbinamento della conferma d’ordine:

  1. Ricezione delle conferme d’ordine: i fornitori inviano conferme d’ordine che arrivano tramite un canale monitorato, ad esempio una casella di posta condivisa o un flusso EDI (scambio elettronico di dati), contenenti i dettagli di conferma relativi a uno o più ordini di acquisto. Trigger dei flussi cloud di Power Automate per acquisire le conferme degli ordini.

  2. Archiviazione delle conferme d'ordine: i flussi cloud di Power Automate salvano le conferme d'ordine in arrivo in Dataverse.

  3. Trigger: un flusso cloud di Power Automate che utilizza un trigger Dataverse avvia l'agente di orchestrazione. Il flusso si attiva quando una conferma d'ordine viene salvata in Dataverse.

  4. Estrazione dei campi: un agente di estrazione creato in Copilot Studio legge la conferma d’ordine e normalizza i campi chiave (numero dell’ordine di acquisto, righe d’ordine, quantità, prezzi, unità di misura e date di consegna confermate) secondo uno schema interno coerente.

  5. Recupero degli ordini di acquisto: l'agente dell'agente di orchestrazione recupera l'ordine di acquisto corrispondente da SAP tramite il connettore SAP, usando il numero di ordine di acquisto come chiave.

  6. Abbinamento e convalida: un agente di abbinamento confronta la conferma d'ordine con l'ordine di acquisto, riga per riga, in termini di quantità, prezzi, date e altri campi configurati. L'agente applica quindi i criteri di corrispondenza dell'organizzazione, che possono includere requisiti di corrispondenza esatta, tolleranze definite dall'azienda o una combinazione di entrambi, per determinare se l'ordine può essere confermato automaticamente.

  7. Conferma automatica: quando il riconoscimento corrisponde alla tolleranza, l'agente conferma l'ordine e scrive automaticamente il risultato in SAP, senza alcun coinvolgimento umano.

  8. Escalation delle eccezioni: quando viene rilevata una discrepanza, l'agente coinvolge uno specialista degli approvvigionamenti tramite Microsoft Teams. L'agente fornisce il riconoscimento, l'ordine di acquisto e le differenze specifiche in modo che la persona possa risolvere rapidamente l'eccezione.

  9. Registrazione e controllo: Microsoft Dataverse registra ogni risultato, sia una conferma che un'escalation, e fornisce un audit trail unificato e un livello di rilevamento delle eccezioni per la creazione di report e il miglioramento continuo.

Components

Questi servizi e queste tecnologie acquisiscono le conferme d’ordine, estraggono i dati di conferma, li confrontano con gli ordini di acquisto in SAP, confermano gli ordini corrispondenti e gestiscono l’escalation e il monitoraggio delle eccezioni.

Component Ruolo nell'architettura
Copilot Studio Ospita il sistema multi-agente. Un agente di orchestrazione coordina un agente di estrazione specializzato e un agente corrispondente, gestisce le regole di tolleranza e decide tra conferma autonoma ed escalation umana.
SAP ERP Funge da sistema di record per gli ordini di acquisto. Gli agenti recuperano i dati degli ordini di acquisto e scrivono gli ordini confermati tramite il connettore SAP.
Flussi cloud di Power Automate Rilevare nuove conferme di ricezione nei canali di acquisizione e attivare la rete di agenti. I connettori forniscono i punti di integrazione alle origini di posta elettronica o EDI e a SAP.
Dataverse Utilizzato come fonte attendibile per la conferma degli ordini in entrata e consente l'orchestrazione basata sullo stato. Fornisce lo stato, il registro di audit e il livello di tracciamento delle eccezioni, offrendo un registro unificato di ogni conferma ed escalation ai fini del reporting e della governance.
Microsoft Teams Fornisce segnalazioni di eccezioni e notifiche agli specialisti dell'approvvigionamento, mostrando la conferma di ricezione, l'ordine d'acquisto e le discrepanze specifiche per una rapida risoluzione.
Microsoft Entra ID Fornisce il controllo delle identità e degli accessi, inclusi gli account del servizio con privilegi minimi per le operazioni di lettura e scrittura degli agenti in SAP e Dataverse.

Dettagli dello scenario

Questo caso d'uso si basa su un approccio aziendale alla creazione di un processo affidabile, automatizzato e controllabile per confermare i riconoscimenti degli ordini dei fornitori rispetto a un sistema ERP riducendo al minimo lo sforzo manuale.

Sfida aziendale

Le organizzazioni che acquistano su larga scala ricevono grandi volumi di riconoscimenti degli ordini dei fornitori. Storicamente, una quota significativa di queste conferme viene controllata e inserita manualmente: il personale addetto agli approvvigionamenti apre ogni conferma, individua in SAP il corrispondente ordine d’acquisto e confronta manualmente quantità, prezzi e date.

Questo processo manuale è lento, costoso e soggetto a errori. Si ridimensiona in modo inadeguato con la crescita, collega il personale di approvvigionamento qualificato al controllo ripetitivo anziché alla gestione delle eccezioni e rende difficile applicare le regole di corrispondenza e tolleranza in modo coerente in tutte le aree geografiche e i formati dei fornitori.

Soluzione

Implementare un'architettura multi-agente in Copilot Studio che automatizza l'elaborazione del riconoscimento degli ordini di approvvigionamento. La soluzione usa agenti specializzati per estrarre i dati di riconoscimento, recuperare gli ordini di acquisto da SAP, applicare criteri di corrispondenza definiti dall'azienda e determinare se i riconoscimenti possono essere confermati automaticamente o richiedono una revisione umana.

L'architettura combina l'orchestrazione dell'agente, l'integrazione SAP, i flussi cloud Power Automate e il rilevamento basato su Dataverse per creare un processo affidabile e controllabile. Gli specialisti dell'approvvigionamento si concentrano sulle eccezioni mentre i riconoscimenti di routine vengono elaborati automaticamente.

Funzionalità principali:

  • Automatizzare l'acquisizione e l'elaborazione delle conferme di ricezione.
  • Normalizzare i riconoscimenti dei fornitori in tutti i formati.
  • Convalida le conferme con gli ordini di acquisto applicando criteri di corrispondenza definiti dall'organizzazione, ad esempio requisiti di corrispondenza esatta o tolleranze configurabili.
  • Segnalare le eccezioni agli specialisti degli approvvigionamenti.
  • Gestire un audit trail per la governance e la creazione di report.

Risultato: con questo modello, un'organizzazione può spostare la maggior parte delle conferme degli ordini dalla gestione manuale all'elaborazione diretta, che consente agli specialisti dell'approvvigionamento di concentrarsi sulle eccezioni anziché sul controllo di routine. L'approccio fornisce un progetto riutilizzabile per altri processi basati su documenti e volumi elevati in domini come finanza e vendite.

Considerazioni

Queste considerazioni implementano i pilastri di Power Platform Well-Architected, un insieme di principi guida che migliorano la qualità di un carico di lavoro. Altre informazioni in Microsoft Power Platform Well-Architected.

Reliability

  • Isolamento degli errori: gestire gli errori di estrazione, gli errori di corrispondenza e i problemi di integrazione SAP separatamente, in modo che un riconoscimento non riuscito non blocchi mai il resto del batch.

  • Elaborazione Idempotente: usare il numero di ordine di acquisto e l'identificatore di riconoscimento per rilevare e ignorare i duplicati, impedendo le conferme ripetute se un messaggio viene recapitato di nuovo.

  • Meccanismi di fallback: instradare i riconoscimenti che non possono essere elaborati automaticamente in una coda di eccezioni umane in modo che non venga persa alcuna conferma.

  • Registrazione a doppio livello: registrare i risultati in Dataverse e inviare una notifica secondaria in caso di errore, quindi le eccezioni rimangono visibili anche se un passaggio di registrazione ha esito negativo.

Security

  • Controllo di accesso: limitare i canali di assunzione, le tabelle dataverse e l'account del servizio SAP solo alle identità autorizzate.

  • Privilegio minimo: concedere agli agenti l'accesso in lettura agli ordini di acquisto e all'accesso in scrittura solo alle operazioni di conferma dell'ordine richieste.

  • Protezione dei dati: elaborare in modo sicuro i dati di conferma, che possono includere prezzi commercialmente sensibili, e proteggere i campi sensibili in transito e a riposo.

  • Conformità: allineare le regole di convalida e controllo ai controlli finanziari dell'organizzazione e ai requisiti di conservazione dei record.

Eccellenza operativa

  • Standardizzazione: normalizzare formati di riconoscimento dei fornitori diversi in un unico schema interno per mantenere la logica di corrispondenza semplice e coerente.

  • Documentazione: gestire i runbook per tipi di eccezione comuni, problemi di formato fornitore e modifiche alla configurazione SAP. Documentare i criteri di corrispondenza, inclusi i requisiti di corrispondenza esatta, le tolleranze e le condizioni di escalation.

  • Processo di supporto: formare i team di approvvigionamento e di supporto IT a interpretare la cronologia di esecuzione dell'agente, diagnosticare i guasti ed eseguire il ripristino manuale.

  • Gestione delle modifiche: convalidare le modifiche apportate ai mapping di estrazione, corrispondenza e SAP in un ambiente non di produzione prima del rilascio e usare il controllo del codice sorgente per le definizioni di agente e flusso.

Efficienza prestazionale

  • Throughput: dimensionare la soluzione per volumi giornalieri elevati ed elaborare le conferme di ricezione in parallelo, ove consentito dai connettori.

  • Ottimizzazione: memorizzare nella cache i dati di riferimento usati di frequente, ad esempio ricerche fornitore e ordine di acquisto, per evitare query SAP ridondanti.

  • Limitazione dei connettori: tenere conto dei limiti della piattaforma e del connettore SAP e prevedere l'accodamento tramite Dataverse per i carichi di picco.

  • Scalabilità: estendere lo stesso modello di agente di orchestrazione a nuovi domini e tipi di documento senza riprogettare il flusso di corrispondenza principale.

Ottimizzazione dell'esperienza

  • Self-service: consente agli specialisti dell'approvvigionamento di risolvere e rielaborare direttamente i riconoscimenti inoltrati, senza dipendenze IT.

  • Trasparenza: Mostra lo stato di elaborazione e le code delle eccezioni tramite Dataverse, con analisi in Power BI per la reportistica su tendenze e prestazioni.

  • Escalation chiare: presenta ogni escalation con un riepilogo strutturato: il riconoscimento, l'ordine di acquisto, le differenze specifiche e un'azione consigliata.

  • Livello di servizio target: definire un obiettivo di elaborazione diretta, ad esempio confermare automaticamente la maggior parte delle conferme di ricezione, e monitorarne il raggiungimento.

Intelligenza Artificiale Responsabile

  • Affidabilità e sicurezza: monitorare continuamente gli output degli agenti per garantire l'accuratezza e mantenere un essere umano nel ciclo per esaminare anomalie ed eccezioni prima che influiscano sul sistema ERP.

  • Privacy e sicurezza: assicurarsi che i dati elaborati dagli agenti siano conformi ai criteri di privacy e gestione dei dati applicabili.

  • Trasparenza: rendere tracciabili le decisioni dell'agente, con log disponibili per l'audit di ogni conferma ed escalation.

  • Responsabilità: utilizza una revisione con supervisione umana per mantenere la responsabilità delle eccezioni e dei casi limite in capo al team di approvvigionamento.

Autori di contributi

Microsoft gestisce questo articolo. I seguenti collaboratori hanno scritto questo articolo.

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