Automatização da correspondência de confirmações de ordens de compra com o Copilot Studio e SAP

Utilize agentes do Microsoft Copilot Studio para automatizar a correspondência de ponta a ponta entre confirmações de encomendas de fornecedores e ordens de compra em aberto num sistema de planeamento de recursos empresariais (ERP) como o SAP.

Esta abordagem permite a uma organização de compras confirmar automaticamente a grande maioria das confirmações de encomendas recebidas, encaminhando apenas discrepâncias genuínas para um especialista em compras para revisão. Um sistema multiagente extrai os dados de confirmação, compara-os com a ordem de compra registada, aplica regras de tolerância e escreve os resultados confirmados no sistema ERP com intervenção manual mínima.

Tip

Este artigo apresenta um exemplo de cenário e uma representação visual de como automatizar a correspondência das confirmações de ordens de compra através do Microsoft Copilot Studio e do SAP. Esta solução é uma arquitetura de exemplo generalizada que pode ser usada para muitos cenários e indústrias diferentes. Este artigo limita-se às melhores práticas.

Diagrama de arquitetura

Workflow

Esta arquitetura automatiza o fluxo de trabalho de correspondência das confirmações de encomenda:

Receção de confirmações: Os fornecedores enviam confirmações de encomenda (confirmações de encomenda) que chegam através de um canal monitorizado, como uma caixa de correio partilhada ou um feed de intercâmbio eletrónico de dados (EDI), com os detalhes de confirmação de uma ou mais encomendas de compra. Acionador de fluxos de cloud do Power Automate para capturar confirmações de encomendas.
Armazenamento de confirmações: Os fluxos na cloud do Power Automate armazenam as confirmações de encomenda recebidas no Dataverse.
Trigger: Um fluxo cloud do Power Automate que utiliza um trigger do Dataverse inicia o agente orquestrador. O fluxo é acionado quando uma confirmação de encomenda é guardada no Dataverse.
Extração de campos: Um agente de extração criado no Copilot Studio lê a confirmação e normaliza os campos-chave (número da encomenda, linhas, quantidades, preços, unidade de medida e datas de entrega confirmadas) num esquema interno coerente.
Recuperação da ordem de compra: O agente orquestrador recupera a ordem correspondente da SAP através do conector SAP, usando o número da ordem como chave.
Correspondência e validação: um agente de correspondência compara a confirmação com a nota de encomenda linha a linha, com base em quantidades, preços, datas e outros campos configurados. O agente aplica então os critérios de correspondência da organização, que podem incluir requisitos de correspondência exata, tolerâncias definidas pelo negócio ou uma combinação de ambos, para determinar se a encomenda pode ser confirmada automaticamente.
Confirmação automática: Quando o reconhecimento corresponde à tolerância, o agente confirma a ordem e escreve automaticamente o resultado na SAP, sem intervenção humana.
Escalonamento de exceções: Quando é detetada uma discrepância, o agente escala para um especialista em compras através do Microsoft Teams. O agente fornece o reconhecimento, a ordem de compra e as diferenças específicas para que a pessoa possa resolver a exceção rapidamente.
Registo e auditoria: O Microsoft Dataverse regista todos os resultados, seja confirmação ou escalonamento, e fornece uma camada unificada de rastreio de auditoria e acompanhamento de exceções para relatórios e melhoria contínua.

Components

Estes serviços e tecnologias ingerem confirmações de encomenda, extraem dados de confirmação, comparam-nas com ordens de compra em SAP, confirmam encomendas correspondentes e escalam e acompanham exceções.

Component	Papel na arquitetura
Estúdio Copiloto	Hospeda o sistema multi-agente. Um agente orquestrador coordena um agente de extração especializado e um agente correspondente, gere as regras de tolerância e decide entre confirmação autónoma e escalada humana.
SAP ERP	Serve como sistema de registo para as ordens de compra. Os agentes obtêm os dados das ordens de compra e devolvem as encomendas confirmadas através do conector SAP.
Fluxos de cloud do Power Automate	Detetar novas confirmações nos canais de entrada e acionar a rede de agentes. Os conectores fornecem os pontos de integração para fontes de email ou EDI e para a SAP.
Dataverse	Utilizado como fonte de verdade para a confirmação de encomendas recebidas e permite orquestração baseada em estados. Fornece a camada de estado, o registo de auditoria e a camada de rastreio de exceções, criando um registo unificado de cada confirmação e escalada para efeitos de relatórios e governação.
Microsoft Teams	Entrega escalonamentos de exceções e notificações aos especialistas em compras, apresentando o reconhecimento, a ordem de compra e as discrepâncias específicas para uma resolução rápida.
Microsoft Entra ID	Fornece controlo de identidade e acesso, incluindo contas de serviço de menor privilégio para as operações de leitura e escrita dos agentes contra SAP e Dataverse.

Detalhes do cenário

Este caso de uso baseia-se numa abordagem empresarial para construir um processo fiável, automatizado e auditável para confirmar reconhecimentos de encomendas de fornecedores num sistema ERP, minimizando o esforço manual.

Desafio empresarial

As organizações que compram em grande escala recebem grandes volumes de confirmações de encomendas de fornecedores. Historicamente, uma parte significativa destas confirmações é verificada e codificada manualmente: a equipa de compras abre cada reconhecimento, localiza a ordem correspondente no SAP e compara quantidades, preços e datas manualmente.

Este processo manual é lento, dispendioso e propenso a erros. Não escala bem à medida que a atividade cresce, prende os profissionais de compras qualificados a verificações repetitivas em vez do tratamento de exceções e dificulta a aplicação, de forma consistente, de regras de correspondência e de tolerância em várias regiões e entre diferentes formatos de fornecedores.

Solução

Implemente uma arquitetura multi-agente no Copilot Studio que automatize o processamento de reconhecimento de encomendas de aquisição. A solução utiliza agentes especializados para extrair dados de confirmação, recuperar ordens de compra do SAP, aplicar critérios de correspondência definidos pelo negócio e determinar se os reconhecimentos podem ser confirmados automaticamente ou requerem revisão humana.

A arquitetura combina orquestração de agentes, integração com SAP, fluxos cloud do Power Automate e rastreamento baseado no Dataverse para criar um processo fiável e auditável. Os especialistas em compras focam-se nas exceções, enquanto os reconhecimentos rotineiros são processados automaticamente.

Principais capacidades:

Automatizar a receção e o processamento de confirmações.
Normalizar os reconhecimentos de fornecedores em vários formatos.
Valide as confirmações em relação às ordens de compra, aplicando critérios de correspondência da organização, como requisitos de correspondência exata ou tolerâncias configuráveis.
Escalar exceções para os especialistas em aprovisionamento.
Manter um registo de auditoria para a governação e a elaboração de relatórios.

Resultado: Com este padrão, uma organização pode transferir a maioria das confirmações de encomendas do tratamento manual para o processamento direto, o que liberta os especialistas de compras para se focarem nas exceções em vez da verificação rotineira. Esta abordagem fornece um plano reutilizável para outros processos de grande volume e orientados por documentos em domínios como finanças e vendas.

Considerations

Essas considerações implementam os pilares do Power Platform Well-Architected, um conjunto de princípios orientadores que melhoram a qualidade de uma carga de trabalho. Saiba mais em Microsoft Power Platform Well-Architected.

Reliability

Isolamento de erros: Trate separadamente das falhas de extração, erros de correspondência e problemas de integração com o SAP para que um reconhecimento falhado nunca bloqueie o resto do lote.
Processamento idempotente: Use o número da ordem de compra e o identificador de confirmação para detetar e ignorar duplicados, impedindo confirmações repetidas caso uma mensagem seja reentregue.
Mecanismos de contingência: Encaminhe as confirmações que não possam ser processadas automaticamente para uma fila de exceções para intervenção humana, para que nenhuma confirmação se perca.
Registo de duas camadas: Registar resultados no Dataverse e enviar uma notificação secundária em caso de falha, para que as exceções permaneçam visíveis mesmo que um passo de registo falhe.

Segurança

Controlo de acesso: Restringa os canais de admissão, as tabelas Dataverse e a conta de serviço SAP apenas a identidades autorizadas.
Princípio do menor privilégio: Conceda aos agentes acesso de leitura às ordens de compra e acesso de escrita apenas às operações de confirmação de ordens de compra de que necessitam.
Proteção de dados: processar dados de confirmação, que podem incluir preços comercialmente confidenciais, de forma segura, e proteger campos confidenciais de dados em circulação e inativos.
Conformidade: Alinhar as regras de validação e auditoria com os requisitos de controlo financeiro e retenção de registos da organização.

Excelência Operacional

Padronização: Normalizar vários formatos de reconhecimento de fornecedores num único esquema interno para manter a lógica correspondente simples e consistente.
Documentação: Manter guias de procedimentos para tipos comuns de exceção, problemas de formato dos fornecedores e alterações na configuração do SAP. Documente os critérios de correspondência, incluindo quaisquer requisitos de correspondência exata, tolerâncias e condições de escalonamento.
Processo de suporte: Formar equipas de aquisições e suporte de TI para interpretar o histórico de execução de agentes, diagnosticar falhas e realizar recuperação manual.
Gestão de alterações: Validar alterações em extração, correspondência e mapeamentos SAP num ambiente não de produção antes do lançamento, e usar controlo de versões para definições de agentes e fluxos.

Eficiência de desempenho

Débito: dimensione a solução para volumes diários elevados e processe as confirmações em paralelo sempre que os conectores o permitam.
Otimização: Cache utiliza frequentemente dados de referência, como consultas de fornecedores e ordens de compra, para evitar consultas redundantes ao SAP.
Limitação dos conectores: Tenha em conta os limites da plataforma e dos conectores SAP e introduza enfileiramento através do Dataverse para picos de carga.
Escalabilidade: Estender o mesmo padrão de orquestrador para novos domínios e tipos de documentos sem redesenhar o fluxo de correspondência do núcleo.

Otimização da Experiência

Autosserviço: Permite que os especialistas em compras resolvam e reprocessem diretamente confirmações escaladas, sem depender da TI.
Transparência: disponibilize o estado de processamento e as filas de exceções através do Dataverse, com análise no Power BI para relatórios sobre tendências e desempenho.
Escalonamentos claros: Apresente cada escalonamento com um resumo estruturado: o reconhecimento, a ordem de compra, as diferenças específicas e uma ação recomendada.
Objetivo de nível de serviço: defina um objetivo de processamento automático, como confirmar automaticamente a maioria das confirmações, e monitorize o desempenho face a esse objetivo.

IA Responsável

Fiabilidade e segurança: Monitorizar continuamente as saídas dos agentes para garantir a precisão e manter um humano informado para rever anomalias e exceções antes que afetem o sistema ERP.
Privacidade e segurança: Garanta que os dados processados pelos agentes cumprem as políticas de privacidade e tratamento de dados aplicáveis.
Transparência: Tornar as decisões dos agentes rastreáveis, com registos disponíveis para auditoria de cada confirmação e escalonamento.
Responsabilização: utilize a revisão com intervenção humana para manter a responsabilização relativamente a exceções e casos limite na equipa de aprovisionamento.

Contributors

A Microsoft mantém este artigo. Os seguintes colaboradores escreveram este artigo.

Principais autores:

Petros Feleskouras, Gestor Sénior de Programas

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Last updated on 2026-09-03