O2C Deployment Workbench

Eine vollständige, eindeutlich synthetische Kundenimplementierung für ERP-Forderungen: Quellen-Onboarding, kanonische Daten, Zahlungsverrechnung, Abzüge, Inkasso, Kontrollen, KPI-Benchmarking, MCP-Zugriff, Multi-Agenten-Ausnahmeprüfung, Beobachtbarkeit, UAT, Cutover und Hypercare.

Alle SAP-S/4HANA-artigen, Oracle-Fusion-artigen und NetSuite-artigen Dateien in diesem Repository sind generierte Simulationen. Sie sind keine echten Exporte oder Live-Integrationen. Die KPI-Bewegung ist ein kontrollierter Implementierungs-Benchmark auf synthetischen Daten und keine Kundenwirkung.

Warum dies ein Implementierungsprojekt ist

Das Workbench beginnt mit der Kundenkonfiguration und drei inkompatiblen Quell-Layouts, nicht mit einer sauberen Analysetabelle. Es wendet Validierungs-Gates an, bewahrt Zahlungsreste, leitet Ausnahmen weiter, priorisiert Inkasso, zeigt unerreichte Ziele und erzeugt die Artefakte, die ein Deployment-Team von der Discovery bis zum Go-Live verwenden würde.

Die Architektur hält den finanziellen Abgleich bewusst deterministisch und prüfbar. Agenten übernehmen urteilsintensive Aufgaben: Ausnahmeuntersuchung, Datenqualitätsdiagnose, Inkassoplanung und Go-Live-Überwachung. Sie können keine Buchungen in einem ERP vornehmen, keine Rückerstattung ausstellen, keine Schulden abschreiben oder Stammdaten verändern.

flowchart LR
    A["Three simulated ERP export sets"] --> B["Configuration-driven adapters"]
    B --> C["Seven canonical receivables tables"]
    C --> D["Validation control gate"]
    D --> E["Deterministic cash matching"]
    E --> F["Exception and collections queues"]
    F --> G["MCP evidence tools"]
    G --> H["Supervisor agent"]
    H --> I["Cash Application Agent"]
    H --> J["Data Quality Agent"]
    H --> K["Collections Agent"]
    I --> L["Human approval gate"]
    J --> L
    K --> L
    E --> M["Controlled KPI benchmark"]
    M --> N["Go Live Monitor Agent"]
    O["OpenTelemetry traces"] -.-> B
    O -.-> E
    O -.-> H
    O -.-> N

Ausführen

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
o2c-workbench --project-root .
streamlit run app.py

Der reproduzierbare Seed-42-Lauf erzeugt 1.908 kanonische Datensätze, erkennt 18 absichtliche doppelte Banktransaktionen als Warnungen und hinterlässt null Validierungsfehler. Öffnen Sie das statische Dashboard oder verwenden Sie die Streamlit-App.

MCP-Server

Der Server verwendet das aktuelle MCP-Python-SDK und stellt strukturierte Tools, Ressourcen und Prompts bereit. Lokale Clients sollten stdio verwenden; bereitgestellte Clients können Streamable HTTP verwenden.

o2c-mcp --transport stdio
o2c-mcp --transport streamable-http --port 8000

Tools: get_implementation_summary, investigate_payment, get_collection_priority und run_controlled_benchmark. Ressourcen: o2c://configuration, o2c://benchmark und o2c://observability.

Multi-Agenten-Pfade

Der Standardpfad ist offline und deterministisch, sodass ein Prüfer Übergaben und Kontrollen ohne Konto oder API-Schlüssel reproduzieren kann. Er erzeugt output/agent_decisions.csv, output/agent_control_summary.json und OpenTelemetry-Spans.

Eine optionale modellgestützte Überprüfung verwendet das OpenAI Agents SDK mit spezialisierten Übergaben und strukturierter Ausgabe:

pip install -e ".[ai]"
export OPENAI_API_KEY="..."
o2c-agent-review SAP-P001-09 --project-root .

Der Modellpfad ist für Benchmark-KPIs bewusst nicht erforderlich. Er kann empfehlen, aber keine kontrollierten finanziellen Aktionen ausführen.

Repository-Übersicht

• config/ — Implementierungskonfiguration, Zuordnungen, Toleranzen, Gewichte, Routen, Kontrollen, KPI-Ziele, Agentengrenzen.

• data/raw/ — generierte, sichtbar gekennzeichnete simulierte ERP-Exporte.

• data/canonical/ — normalisierte Kunden, Rechnungen, Zahlungen, Zahlungsavis, Abzüge, Zahlungszusagen und Aktivitäten.

• src/o2c_workbench/ — Adapter, Abgleich, Inkasso, Kontrollen, Agenten, MCP, Beobachtbarkeit, KPI-Logik.

• output/ — Benchmark-Nachweise, Warteschlangen, Traces und Dashboards.

• docs/ — Prozessdesigns, Zuordnung, Kontrollen, RTM, 28 UAT-Fälle, Cutover, Monitoring, Schulung und Forschungsbasis.

• deliverables/ — Implementierungs-Arbeitsmappe.

• demo/ — ein fünfminütiger kommentierter Implementierungs-Walkthrough und ein Skript.

Seed-42-Benchmark

Vier anspruchsvolle Ziele bleiben unerreicht, daher empfiehlt der Monitor einen bedingten Go, keine Siegesrunde. Das ist beabsichtigter Implementierungsrealismus: Nur mit Kontrollen zur menschlichen Genehmigung und fokussiertem Hypercare für nicht verrechnete Zahlungen und Restüberzahlungen fortfahren.

Verifizierung

pytest -q

Siehe Forschungsbasis für die Primärquellen, die die Zahlungsfälle, die MCP-Transportwahl, die Agentenübergaben und die Telemetriekonventionen beeinflusst haben.