使用 Microsoft Copilot Studio 代理程式，自動化供應商訂單確認與企業資源規劃（ERP）系統（如 SAP）中的未完成採購訂單的端對端比對。
此方法使採購組織能自動確認大多數進單確認，僅將真實的差異轉交採購專家審查。 多代理系統會擷取確認資料，與採購訂單紀錄比對，套用容忍度規則，並將確認結果寫回 ERP 系統，幾乎不需要人工介入。
Tip
本文提供了一個範例情境及視覺化展示，說明如何利用 Microsoft Copilot Studio 與 SAP 自動化採購訂單確認匹配。 此解決方案是一個通用的範例架構，可用於多種不同情境與產業。 本文僅限於最佳做法。
架構圖
Workflow
此架構自動化訂單確認匹配工作流程：
確認接收：供應商透過受監控管道（如共用信箱或電子資料交換（EDI）傳送訂單確認，並附有一份或多筆採購訂單的確認細節。 Power Automate 雲端流程會觸發擷取訂單確認。
確認資料儲存：Power Automate 雲端流程會將收到的訂單確認儲存至 Dataverse。
觸發器：使用 Dataverse 觸發器的 Power Automate 雲端流程啟動編排代理。 當訂單確認被儲存到 Dataverse 時，流程就會執行。
現場擷取：Copilot Studio內建的擷取代理程式會讀取確認，並將關鍵欄位（採購訂單號碼、項目項目、數量、價格、計量單位及確認交貨日期）標準化為一致的內部架構。
採購訂單檢索：編排代理透過 SAP 連接器從 SAP 取得對應的採購訂單，並以採購訂單號碼作為鍵。
配對與驗證：配對代理程式會將確認回覆與採購單逐行比對，針對數量、價格、日期及其他已設定的欄位進行比較。 客服人員接著套用組織的匹配標準，這些標準可能包括精確匹配要求、業務定義的公差，或兩者的組合，以判斷訂單是否能自動確認。
自動確認：當確認符合容差範圍時，客服人員會自動確認訂單並將結果寫回 SAP，無需人工介入。
例外升級：當偵測到差異時，代理會透過 Microsoft Teams 升級至採購專家。 代理人會提供確認單、採購單及具體差異，讓該人能迅速解決例外。
日誌與稽核：Microsoft Dataverse 記錄每一個結果，無論是確認還是升級，並提供統一的稽核追蹤與異常追蹤層，用於報告與持續改進。
元件
這些服務與技術會接收訂單確認、擷取確認資料、與 SAP 採購訂單比對、確認訂單匹配，並升級及追蹤例外。
| Component | 在架構中的角色 |
|---|---|
| Copilot Studio | 主機多代理系統。 協同調度代理會協調專門擷取代理與比對代理、管理容差規則，並決定是自主確認，還是升級為人工處理。 |
| SAP ERP | 作為採購訂單的記錄系統。 代理會擷取採購訂單資料，並透過 SAP 連接器寫回確認訂單。 |
| Power Automate 雲端工作流程 | 偵測接收管道中的新確認訊息，並觸發代理程式網路。 連接器提供與電子郵件或 EDI 來源及 SAP 的整合點。 |
| Dataverse | 作為傳入訂單確認的唯一真實資料來源，並支援基於狀態的流程編排。 提供狀態、稽核日誌及異常追蹤層，提供每一次確認與升級的統一紀錄，供報告與治理使用。 |
| Microsoft Teams | 向採購專員傳送異常升級處理與通知，並呈現確認單、採購單及具體不符之處，以利迅速處理。 |
| Microsoft Entra 身份識別 | 提供身分識別與存取控制，包括供代理程式對 SAP 和 Dataverse 執行讀取和寫入作業時使用、遵循最低權限原則的服務帳戶。 |
案例詳細資料
此應用案例基於企業方法，建立可靠、自動化且可稽核的流程，以確認供應商訂單確認與 ERP 系統對照，同時減少人工作業。
商業挑戰
大規模採購的組織會收到大量供應商訂單確認。 歷來，這類確認中有相當比例是手動檢查與輸入：採購人員會打開每一份確認，在 SAP 中找到匹配的採購單，並手動比較數量、價格與日期。
這種手動流程緩慢、成本高昂且容易出錯。 它隨成長擴展性差，將專業採購人員綁定在重複檢查而非例外處理上，且難以在不同地區及供應商格式間一致套用匹配與容差規則。
解決方案
在 Copilot Studio 中實作多代理架構，自動化採購訂單確認處理。 該解決方案利用專業代理來擷取確認資料、從 SAP 擷取採購訂單、套用企業定義的匹配標準，並判斷確認確認是否能自動確認或需人工審核。
該架構結合代理協調、SAP 整合、Power Automate 雲端流程及基於 Dataverse 的追蹤，打造可靠且可稽核的流程。 採購專家專注於例外情況，而例行確認則自動處理。
主要功能：
- 自動化確認回覆的接收與處理。
- 將各種格式中的供應商確認資訊標準化。
- 透過套用組織匹配標準（如精確匹配要求或可配置公差）來驗證確認與採購訂單的關聯。
- 將例外狀況提交給採購專家處理。
- 維持治理與報告的稽核追蹤。
結果：透過這種模式，組織可以將大部分訂單確認從人工處理轉為直通處理，讓採購專家能專注於例外情況，而非例行檢查。 此方法為財務與銷售等領域中，提供可重複使用的藍圖，適用於其他大量文件驅動流程。
Considerations
這些考慮因素體現了 Power Platform Well-Architected 的支柱，這是一套提高工作負載品質的指導原則。 更多資訊請參見 Microsoft Power Platform Well-Architected。
Reliability
錯誤隔離：分別處理擷取失敗、匹配錯誤及 SAP 整合問題，確保單一確認失敗不會阻塞批次其他部分。
冪等處理：使用採購訂單號碼與確認識別碼來偵測並跳過重複訊息，避免訊息重投時重複確認。
備援機制：將無法自動處理的確認訊息路由到人工例外佇列，確保確認不會遺失。
雙層日誌：在 Dataverse 中記錄結果，並在失敗時發送次級通知，即使日誌步驟失敗，例外仍可見。
安全性
存取控制：將擷取管道、Dataverse 資料表及 SAP 服務帳戶的存取限制為僅限已授權的身分。
最低權限：授予代理人購買訂單的讀取權限，並僅對其所需的訂單確認操作進行寫入權限。
資料保護：安全地處理確認資料（其中可能包含具商業敏感性的定價資訊），並保護傳輸中及靜態儲存時的敏感欄位。
合規性：將驗證與稽核規則與組織的財務控管及紀錄保存要求對齊。
卓越營運
標準化：將各種供應商確認格式統一為單一內部架構，以保持匹配邏輯簡單且一致。
文件說明：維護常見例外類型、供應商格式問題及 SAP 配置變更的運行手冊。 記錄匹配標準，包括任何精確匹配要求、容差及升級條件。
支援流程：訓練採購與 IT 支援團隊解讀代理執行歷史、診斷故障並執行手動復原。
變更管理：在非生產環境中驗證擷取、匹配及 SAP 映射的變更，並在發布前使用原始碼控制來定義代理程式與流程。
效能效率
吞吐量：針對高每日流量調整解決方案規模，並在連接器允許時平行處理確認。
優化：快取常用的參考資料，如供應商與採購訂單查詢，以避免重複的 SAP 查詢。
連接器節流：將平台和 SAP 連接器的限制納入考量，並透過 Dataverse 在尖峰負載期間導入佇列機制。
可擴展性：將相同的編排器模式擴展到新的領域與文件類型，而無需重新設計核心匹配流程。
體驗最佳化
自助服務：讓採購專家能直接處理升級確認，無需依賴 IT 資源。
透明度：透過 Dataverse 呈現處理狀態與例外佇列，並在 Power BI 中進行分析，以產出趨勢與效能報告。
明確的升級：每次升級都以結構化的摘要呈現：確認、採購單、具體差異及建議行動。
目標服務等級：設定一個直通目標，例如自動確認大多數確認，並以此進行監控。
負責任的人工智慧
可靠性與安全性：持續監控代理輸出的準確性，並保留人工審核機制，在異常情況與例外狀況影響 ERP 系統之前先進行審查。
隱私與安全：確保代理人處理的資料符合適用的隱私與資料處理政策。
透明度：讓客服決策可追溯，並有日誌可供每次確認與升級的審核。
問責制：利用人機參與審查，確保採購團隊對例外與邊緣案例的問責。
Contributors
本文由 Microsoft 維護。 以下貢獻者撰寫了這篇文章。
主要作者：
- Petros Feleskouras，資深專案經理