A equipe de TI planejou migrar desse sistema herdado para uma nova solução ERP na nuvem. No entanto, era necessário fazer isso sem perder nenhuma funcionalidade existente do que havia se tornado a espinha dorsal das comunicações da empresa. Mais de 500 usuários em toda a sede da organização, rede de concessionárias e subsidiárias contavam com o software para realizar funções de vendas, gestão de peças de reposição e assistência pós-vendas.

Para facilitar a transição, a equipe buscou melhorar os principais processos de negócios antes de integrá-los ao novo sistema. Um desses processos era o processo de entrada de serviços, que contém diversos pontos de verificação diagnóstica que os concessionários devem seguir ao realizar a manutenção de automóveis. O processo manteve seu próprio conjunto de desafios de fluxo de trabalho que, se não forem abordados, ameaçaram o sucesso da migração. Ou seja, vários usuários do sistema ERP seguiram etapas do processo que se tornaram conhecimento comum, mas não documentado.

Para analisar seu processo de entrada de serviços, a empresa selecionou a solução IBM® Process Mining, que aplica algoritmos de mineração de dados para descobrir automaticamente fluxos de processos. Ele também simula processos futuros a partir de processos como estão. A solução Process Mining está incluída como um recurso fundamental em todas as ofertas do IBM Cloud Paks for Automation, incluindo a oferta do IBM Cloud Pak® for Business Automation.

"Já tínhamos estabelecido uma sólida relação comercial com a IBM, mas do ponto de vista técnico, a solução de Mineração de Processos oferecia capacidades que outras soluções não tinham", afirma o Gerente de Processos de TIC. "A solução IBM nos permitiu simplificar de forma fácil e eficaz o processo de análise de lacunas usando dados de nosso sistema ERP tradicional e, em seguida, executar análises hipotéticas. Também poderíamos implantar rapidamente a solução a partir da nuvem.”

Assim que a empresa carregou os dados do processo de entrada de serviço na solução, um modelo de processo atual, incluindo todas as variantes do processo, foi gerado automaticamente a partir dos dados. As etapas não documentadas foram finalmente registradas e gravadas no modelo de processo para impedi-las de se tornar informações isoladas ou etapas esquecidas.

A equipe de TI em seguida realizou uma análise de lacunas para obter uma comparação visual entre o modelo de processo derivado dos dados e o modelo de referência carregado pelo cliente. Ao comparar o modelo de referência com o processo real, o cliente imediatamente identificou um problema de conformidade nas atividades de escaneamento de entrada/saída. Durante a atividade de digitalização, os trabalhadores conectam o carro a uma ferramenta de diagnóstico. Eles também devem realizar a atividade de escaneamento, uma prática recomendada na qual verificam se há indicadores de alerta na unidade de controle do carro. A análise mostrou que, em 15% dos casos, os trabalhadores não realizaram a atividade de digitalização.

Além disso, ao utilizar a solução de Mineração de Processos, a equipe de TI descobriu que em cerca de um terço dos 75.000 casos, algumas concessionárias no exterior haviam aberto o caso de entrada de serviço após a atividade de início do trabalho, em vez de antes, resultando em não conformidade.