Automatisierte Rechnungserfassung mit n8n: Technische Referenz zum Workflow-Template

1. Überblick

Dieses n8n Workflow-Template automatisiert die gesamte Verarbeitung von PDF-Rechnungen in Google Drive. Es kombiniert strukturierte Ordnerverwaltung mit KI-basierter Datenerkennung und dokumentiert alle extrahierten Rechnungsdaten zentral in Google Sheets. Ziel ist eine wiederholbare, wartbare und klar nachvollziehbare Automatisierung der Rechnungserfassung.

Der Workflow adressiert zwei zentrale Aufgabenbereiche:

• Automatisierte Ordnerstruktur auf Google Drive für Jahres- und Monatsordner im Bereich Buchhaltung.
• Automatisierte Verarbeitung eingehender PDF-Rechnungen inklusive Textextraktion, KI-Auswertung, Verschieben und Umbenennen der Dateien sowie Protokollierung in Google Sheets.

2. Architektur des Workflows

Der Workflow ist logisch in zwei Teilprozesse gegliedert, die in einem n8n Workflow kombiniert werden können:

1. Ordnerstruktur-Erstellung
   Initiale oder wiederkehrende Anlage der Jahres- und Monatsordner auf Google Drive.
2. Rechnungseingang & Verarbeitung
   Ereignisgesteuerte Verarbeitung neu eingehender PDF-Dateien im Eingangsordner.

Technische Kernkomponenten:

• Trigger: Google Drive Trigger für neue Dateien.
• Dateioperationen: Nodes für Abruf, Verschieben und Umbenennen von Dateien auf Google Drive.
• Textextraktion: Node zur Extraktion von Text aus PDF-Dateien.
• KI-Verarbeitung: Information Extractor Node mit Google Gemini KI zur strukturierten Datenauswertung.
• Datenpersistenz: Node zum Schreiben der extrahierten Daten in ein Google Sheets Dokument.
• Steuerlogik: Loop-Mechanismen und Prüfungen auf vorhandene Ordner, um doppelte Strukturen zu vermeiden.

3. Node-by-Node Breakdown

3.1 Ordnerstruktur automatisiert erstellen

3.1.1 Eingabe und Iteration der Jahre

Der Workflow beginnt mit der Auswahl der Jahre, für die Ordner erstellt werden sollen. Dies kann typischerweise über eine feste Liste oder eine dynamische Eingabe im Workflow erfolgen.

• Die Liste der Jahre wird in einzelne Items aufgeteilt.
• Ein Loop Over Items-Schritt iteriert über jedes Jahr und führt die nachfolgenden Prüf- und Erstellungsprozesse für jedes Jahr separat aus.

3.1.2 Prüfung: Jahresordner schon vorhanden?

Der Node Jahresordner schon vorhanden? prüft, ob im Hauptordner Buchhaltung / Rechnungen auf Google Drive bereits ein Unterordner für das aktuelle Jahr existiert.

• Aktion: Suche im Hauptordner nach einem Unterordner mit dem Namen des jeweiligen Jahres.
• Ergebnisfall A – Ordner existiert: Der Workflow überspringt die Erstellung dieses Jahresordners und fährt mit dem nächsten Jahr fort.
• Ergebnisfall B – Ordner existiert nicht: Es wird ein neuer Jahresordner angelegt und anschließend die Monatsstruktur erzeugt.

3.1.3 Erstellung von Jahres- und Monatsordnern

Wenn kein Jahresordner vorhanden ist, wird dieser zunächst erstellt. Danach wird eine Liste aller Monate erzeugt, etwa in der Form “01”, “02”, …, “12” oder mit ausgeschriebenen Monatsnamen, je nach Implementierung im Template.

• Für jeden Monat in dieser Liste wird ein Monatsordner im entsprechenden Jahresordner erzeugt.
• Die Struktur folgt dem Muster:
  Buchhaltung / Rechnungen / <Jahr> / <Monat>

Diese automatisierte Struktur sorgt für konsistente Ablagepfade und erleichtert sowohl die manuelle als auch die automatisierte Weiterverarbeitung von Rechnungen.

3.2 Verarbeitung eingehender Rechnungen

3.2.1 Google Drive Trigger

Der Node Google Drive Trigger überwacht den definierten Eingangsordner, typischerweise Rechnungsablage, auf neue Dateien.

• Trigger-Bedingung: Eine neue Datei wird in den Ordner Rechnungsablage hochgeladen.
• Einschränkung: In der Praxis sollte der Trigger auf PDF-Dateien konfiguriert sein, da der Workflow auf PDF-Rechnungseingänge ausgelegt ist.
• Aktion: Bei Erkennung einer neuen PDF-Datei startet der Workflow die nachfolgenden Verarbeitungsschritte.

3.2.2 GetFile: Datei abrufen

Der Node GetFile lädt die neu eingegangene Datei aus Google Drive herunter.

• Verwendet die vom Trigger übergebene File ID oder andere Metadaten.
• Stellt sicher, dass der binäre Dateiinhalt im Workflow verfügbar ist, damit die PDF-Extraktion erfolgen kann.

3.2.3 ExtractFromPDF: Textinhalt extrahieren

Der Node ExtractFromPDF übernimmt die Textextraktion aus der heruntergeladenen PDF-Datei.

• Eingabe: Binärer PDF-Inhalt aus dem GetFile-Node.
• Ausgabe: Reiner Text, der den Rechnungsinhalt abbildet.
• Hinweis: Bei komplex formatierten PDFs oder gescannten Dokumenten kann die Qualität der Textextraktion variieren. Der Workflow ist jedoch so ausgelegt, dass auch komplexere Layouts durch nachgelagerte KI-Verarbeitung robust behandelt werden.

3.2.4 Information Extractor: KI-basierte Datenerkennung mit Google Gemini

Der Node Information Extractor verwendet Google Gemini KI, um aus dem extrahierten Text strukturierte Rechnungsdaten zu generieren.

• Eingabe: Vollständiger Rechnungstext aus dem ExtractFromPDF-Node.
• Verarbeitung: Der Text wird von der KI analysiert, um relevante Felder zu identifizieren.
• Typische extrahierte Felder:
  • Unternehmen (Rechnungsaussteller)
  • Kunde
  • Rechnungsnummer
  • Rechnungsdatum
  • Nettobetrag
  • Mehrwertsteuer (MwSt.)
  • Monat
  • Jahr
  • Artikelanzahl
  • Kundennummer

Diese strukturierte Ausgabe bildet die Grundlage für die nachfolgende Ordnerzuordnung, Dateibenennung und Eintragung in Google Sheets.

3.2.5 GetYearFolder und GetMonthFolder: Zielordner bestimmen

Anschließend werden die passenden Zielordner auf Google Drive ermittelt, in die die Rechnung verschoben werden soll.

• GetYearFolder:
  • Verwendet das aus der Rechnung extrahierte Jahr.
  • Sucht im Hauptordner Buchhaltung / Rechnungen nach dem entsprechenden Jahresordner.
• GetMonthFolder:
  • Verwendet den extrahierten Monat.
  • Sucht im gefundenen Jahresordner den passenden Monatsordner.

Die zuvor automatisiert erstellte Ordnerstruktur (siehe Abschnitt 3.1) stellt sicher, dass für das jeweilige Jahr und den Monat bereits ein Ordner vorhanden ist. Andernfalls sollte die Ordnerstruktur-Erstellung vorab ausgeführt werden.

3.2.6 MoveFile: Rechnung verschieben

Der Node MoveFile verschiebt die eingegangene PDF-Rechnung aus dem Eingangsordner Rechnungsablage in den ermittelten Jahres- und Monatsordner.

• Eingabe: File ID der ursprünglichen Datei und Zielordner-ID aus GetMonthFolder.
• Ergebnis: Die Datei liegt nicht mehr im Eingangsordner, sondern in der strukturierten Ablage unter
  Buchhaltung / Rechnungen / <Jahr> / <Monat>

3.2.7 UpdateFileName: Konsistente Dateibenennung

Der Node UpdateFileName sorgt für ein einheitliches und aussagekräftiges Benennungsschema der Rechnungsdateien.

• Typisches Muster: Kunde Monat Jahr
• Basis: Verwendet die durch die KI extrahierten Felder wie Kunde, Monat und Jahr.
• Zweck: Erleichtert die manuelle Suche, Sichtung und Zuordnung von Rechnungen in Google Drive.

3.2.8 AddToOverview: Zentrale Übersicht in Google Sheets

Zum Abschluss werden alle relevanten Rechnungsdaten in einem Google Sheets Dokument protokolliert.

• Der Node AddToOverview fügt eine neue Zeile in einem konfigurierten Google Sheet hinzu.
• Eingetragene Daten umfassen typischerweise:
  • Unternehmen
  • Kunde
  • Rechnungsnummer
  • Datum
  • Nettobetrag
  • MwSt.
  • Monat
  • Jahr
  • Artikelanzahl
  • Kundennummer
  • Optional Verweis auf den Dateipfad bzw. die File ID

Dieses Google Sheets Dokument dient als zentrale Übersicht für Auswertungen, Buchhaltung und Controlling.

4. Konfigurationshinweise

4.1 Google Drive Konfiguration

• Stellen Sie sicher, dass der Hauptordner Buchhaltung / Rechnungen in Google Drive vorhanden ist.
• Richten Sie den Eingangsordner Rechnungsablage ein, der vom Google Drive Trigger überwacht wird.
• Konfigurieren Sie im Google Drive Trigger die korrekten Pfade und Filter, vorzugsweise auf PDF-Dateien.

4.2 Google Sheets Konfiguration

• Erstellen Sie ein Google Sheets Dokument, das als zentrale Übersicht dient.
• Definieren Sie Spalten, die den extrahierten Feldern entsprechen, zum Beispiel:
  • Datum, Rechnungsnummer, Unternehmen, Kunde, Nettobetrag, MwSt., Monat, Jahr, Artikelanzahl, Kundennummer.
• Verknüpfen Sie das Sheet im Node AddToOverview und ordnen Sie die Felder den Spalten korrekt zu.

4.3 KI- und PDF-Extraktion

• Stellen Sie sicher, dass die Credentials für Google Gemini bzw. die verwendete KI-Integration korrekt eingerichtet sind.
• Prüfen Sie im Node Information Extractor, dass die Felder, die extrahiert werden sollen, mit den später verwendeten Feldern in den nachfolgenden Nodes übereinstimmen.
• Für PDFs mit ungewöhnlichem Layout oder gescannten Dokumenten kann die Erkennungsqualität schwanken. Testen Sie typische Rechnungsformate Ihres Unternehmens, um sicherzustellen, dass die wichtigsten Felder zuverlässig extrahiert werden.

4.4 Ordnerstruktur und Jahre

• Passen Sie die Liste der Jahre im Ordnererstellungs-Teil des Workflows an die benötigten Zeiträume an.
• Die Monatsordner können nach Bedarf numerisch oder mit Namen benannt werden, sollten jedoch konsistent mit der Logik in GetMonthFolder sein.
• Die Prüfung Jahresordner schon vorhanden? verhindert doppelte Jahresordner und ist daher für wiederholte Ausführungen geeignet.

5. Besondere Features, Edge Cases und Hinweise

5.1 Besondere Features

• KI-gestützte Extraktion: Die Nutzung von Google Gemini KI ermöglicht das Auslesen relevanter Rechnungsdaten auch aus komplex strukturierten PDFs.
• Dynamische Ordnererstellung: Vor der Erstellung neuer Ordner wird geprüft, ob die Struktur bereits existiert. Dadurch werden doppelte Jahres- und Monatsordner vermieden.
• Flexible Anpassbarkeit: Der Workflow kann unkompliziert auf andere Jahre, alternative Ordnerstrukturen oder zusätzliche Felder erweitert werden.
• Konsistente Dateibenennung: Einheitliche Dateinamen vereinfachen die Suche und reduzieren Verwechslungen in der Ablage.
• Zentrale Dokumentation: Die Google Sheets Übersicht unterstützt Auswertung, Buchhaltung und Reporting, ohne dass die eigentlichen PDF-Dateien geöffnet werden müssen.

5.2 Edge Cases und praktische Hinweise

• Fehlende oder unklare Felder: Wenn bestimmte Rechnungsinformationen im PDF nicht eindeutig erkennbar sind, kann die KI diese unter Umständen nicht korrekt extrahieren. In solchen Fällen sollten die Einträge im Google Sheet geprüft und bei Bedarf manuell korrigiert werden.
• Monats- und Jahreszuordnung: Die Zuordnung zum richtigen Jahres- und Monatsordner basiert auf den extrahierten Werten. Stimmt das Datumsformat in der Rechnung nicht mit den Erwartungen überein, kann die Zuordnung fehlerhaft sein. Testen Sie daher verschiedene Lieferantenrechnungen.
• Vorhandene Ordnerstruktur: Wenn bereits eine manuell angelegte Struktur existiert, prüft der Workflow diese zunächst. Es werden keine doppelten Jahresordner angelegt, vorhandene Strukturen können weiter genutzt werden.

6. Erweiterung und Anpassung

6.1 Anpassung der Dateibenennung

Das im Node UpdateFileName verwendete Benennungsschema kann einfach angepasst werden. Zum Beispiel können Sie zusätzlich die Rechnungsnummer oder den Nettobetrag in den Dateinamen aufnehmen, um die Wiedererkennbarkeit weiter zu erhöhen.

6.2 Anpassung der Ordnerlogik

• Sie können weitere Ebenen einführen, etwa nach Kunden oder Projekten, sofern die entsprechenden Felder zuverlässig extrahiert werden.
• Die bestehende Jahres- und Monatslogik bleibt dabei als Basis erhalten und kann um zusätzliche Hierarchieebenen ergänzt werden.

6.3 Erweiterung der Google Sheets Übersicht

• Fügen Sie zusätzliche Spalten hinzu, zum Beispiel für Zahlungsstatus oder interne Notizen.
• Ergänzen Sie im AddToOverview-Node die Zuordnung dieser neuen Felder, falls Sie im Workflow weitere Informationen ermitteln oder manuell hinzufügen.

7. Fazit & Nächste Schritte

Mit diesem n8n Workflow-Template automatisieren Sie die Verarbeitung von PDF-Rechnungen von der Ablage im Eingangsordner bis zur strukturierten Archivierung und zentralen Dokumentation in Google Sheets. Die Kombination aus KI-gestützter Informationsextraktion und klarer Ordnerstruktur reduziert manuelle Arbeit, senkt Fehlerquoten und schafft eine transparente