在美国,卫生保健、道路维护和教育等公共服务由州政府提供。对于这些服务,各州采用四步采购到付款流程:服务选择、合规、接收和对账、付款。如果实施得当,这个流程确保政府部门即不增加政府支出,又能提高公共服务的质量和可用性。
2020 年,美国某大型州政府发现自己需要新的流程分析解决方案。该州刚刚将一套新管理系统集成到采购流程中,需要 SAP SRM 和 SAP ECC 这两个系统实时交换数据。
SAP SRM 系统生成采购合同、购物车和采购订单。接着,采购订单被复制到 SAP ECC 系统上,SAP EEC 负责管理采购订单完成和发票等会计事务。
由于数据传输发生在不同的系统和流程活动之间,传统商业智能无法正确扫描数据,以发现低效情况。由于无法分析采集的数据,政府无法监视新集成的 SAP SRM 系统的影响或检测采购流程中的偏差,从而导致成本极高的问题。
州政府请 IBM 来实施流程挖掘解决方案,发现并修复代价高昂的流程问题。
完成发送付款任务后,流程提前时间从 5 天缩短至 15 小时
更正发票处理顺序后,杂费减少 140 万美元
流程挖掘是一种将专门的数据挖掘算法应用于系统流程的技术,旨在更好地了解工作流程、发现瓶颈并获得可行的流程管理洞察。
IBM® Process Mining 工具是一种软件解决方案,可以自动发现、监视和优化业务流程,从而提高运营效率。Process Mining 解决方案作为基础功能嵌入所有 IBM Cloud Pak® for Automation 产品,包括 IBM Cloud Pak for Business Automation。
该州政府使用 IBM Process Mining 安排当前工作流程并跟踪 SAP SRM 系统集成的进度。该软件的发现工具能优化来自这两个管理系统的数据,从而创建一个单一的、全面的流程模型。安排好端到端流程后,州政府能够监视其所有流程活动并审查具体部门的表现。
这一流程分析暴露了若干关键机会领域。
首先,州政府期望采购订单数据能即时传输到 SAP ECC。IBM Process Mining 发现,多数情况下,各部门约需 7 天才能完成数据传输。这导致流程提前时间延长并阻碍政府提供新公共服务的能力。
接下来,政府了解到一些部门在采购订单活动期间创建了反向数据传输流。A 部门 70% 的采购订单直接在 SAP ECC 上创建,然后复制到 SAP SRM,而 B 部门 100% 的采购订单以这种方式执行。后者导致了意外的数据传输流,造成流程偏差、提前时间延长与合规性问题。
最后,政府发现有两个部门的发票步骤顺序有误。付款的正确程序是:登记发票、发送付款、结算发票。
部门 C 未执行发送付款活动。他们还在登记之前结算发票,这一偏差导致州政府在 6000 余万美元的支出中损失了 120 万美元。在结算前登记发票会大幅降低此类支出。
D 部门首先发送付款,然后登记发票,最后进行结算。错误的顺序又使州政府在 1000 万支出中损失 20 万美元。按照正确顺序完成就能避免不合规及其相关费用。
IBM Process Mining 让州政府全面看清其端到端采购流程。这种新的可见性水平帮助州政府消除差距,管理和监视系统间的流程活动,并建立供所有部门遵循的成功治理结构。
州政府还利用自定义仪表板,直观地验证部门统计数据并对比不同部门的流程变体。IBM Process Mining 仪表板提供:
借助 IBM Process Mining 仪表板上的详细分析,州政府能够全面分析新 SAP SRM 系统对流程提前时间、变体检测和流程差距的影响,增强变更管理能力。
有了这些数据驱动的洞察,州政府最终有能力改进采购流程,为公民提供更好、更快、更低成本的服务。
该州政府负责管理有助于公民成功和福祉的公共服务,使用 IBM Process Mining 在不增加支出的情况下提供更多公共服务。
*该个案研究中的客户最初与 myInvenio 合作,myInvenio 于 2021 年 8 月 1 日开始以 IBM 名义开展业务。该个案研究中的产品 myInvenio Process Mining 现为 IBM Process Mining。
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美国出品,2022 年 3 月。
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