Ein großes Automobilunternehmen, das die digitale Transformation in Angriff genommen hatte, musste seine traditionelle ERP-Plattform überarbeiten. Das für die globale Geschäftstätigkeit des Unternehmens entscheidende System war solide, wies aber als Software der letzten Generation mit begrenztem Support eindeutig Mängel auf.
Das IT-Team plante die Migration von diesem alten System auf eine neue, cloudbasierte ERP-Lösung. Dies musste jedoch geschehen, ohne die bestehenden Funktionen des Kommunikationsrückgrats des Unternehmens zu verlieren. Mehr als 500 Benutzer in der Zentrale, im Händlernetz und in den Niederlassungen des Unternehmens verließen sich auf die Software, um Funktionen für den Vertrieb, das Ersatzteilmanagement und den Kundendienst auszuführen.
Um einen reibungslosen Übergang zu ermöglichen, versuchte das Team, die wichtigsten Geschäftsprozesse zu verbessern, bevor sie in das neue System integriert wurden. Einer dieser Prozesse war der Service-Eingabeprozess, der mehrere diagnostische Prüfpunkte enthält, die die Händler bei der Durchführung von Fahrzeugwartungen befolgen müssen. Der Prozess brachte seine eigenen Workflow-Herausforderungen mit sich, die, wenn sie nicht angegangen wurden, den Erfolg der Migration gefährdeten. Mehrere Benutzer von ERP-Systemen folgten nämlich Prozessschritten, die zwar allgemein bekannt, aber nicht dokumentiert waren.
Schnellere Analyse
Durchführung einer Ist-Prozessanalyse bis zu 70 % schneller
Höhere Genauigkeit
Es wurde festgestellt, dass Händler in 15 % der Fälle einen Best-Practices-Diagnoseschritt übersprungen haben
„Wir haben Mitarbeiter in einigen Ländern befragt und eine Diskrepanz zwischen dokumentiertem und tatsächlichem Workflow festgestellt“, erklärt der Prozessmanager für Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) – Vertrieb und Kundendienst des Automobilunternehmens. „Wir hatten jedoch nicht die Ressourcen, um Interviews in mehreren Ländern zu führen, und wir konnten nicht sicher sein, dass die Personen, mit denen wir gesprochen haben, die von ihnen befolgten Schritte korrekt wiedergegeben hatten.
Da immer die Möglichkeit bestand, dass Benutzer sie vergessen oder auslassen würden, stellten undokumentierte Schritte im Service-Eingabeprozess ein potenzielles Risiko dar. Um eine erfolgreiche Migration sicherzustellen, suchte das Unternehmen nach einer kostengünstigen Möglichkeit, Prozesslücken schnell zu identifizieren.
Zur Analyse seines Service-Eingabeprozesses entschied sich das Unternehmen für die IBM® Process Mining-Lösung, die Data-Mining-Algorithmen anwendet, um Prozessabläufe automatisch zu erkennen. Damit können auch zukünftige Prozesse aus Ist-Prozessen simuliert werden. Die Process Mining-Lösung ist in allen IBM Cloud Paks for Automation-Angeboten enthalten, einschließlich des IBM Cloud Pak® for Business Automation-Angebots.
„Wir hatten bereits eine starke Geschäftsbeziehung mit IBM aufgebaut, aber aus technischer Sicht bot die Process Mining-Lösung Funktionen, die andere Lösungen nicht bieten konnten“, sagt der IKT-Prozessmanager. „Die IBM Lösung ermöglichte es uns, den Prozess der Lückenanalyse mit Daten aus unserem traditionellen ERP-System einfach und effektiv zu rationalisieren und anschließend „Was-wäre-wenn“-Analysen durchzuführen. Wir konnten die Lösung auch schnell aus der Cloud bereitstellen.“
Sobald das Unternehmen Daten zum Service-Eingabeprozess in die Lösung geladen hat, wurde aus den Daten automatisch ein Ist-Prozessmodell inklusive aller Prozessvarianten generiert. Die nicht dokumentierten Schritte wurden schließlich im Prozessmodell erfasst und aufgezeichnet, um zu verhindern, dass sie zu Silo-Informationen oder vergessenen Schritten werden.
Als nächstes führte das IT-Team eine Lückenanalyse durch, um einen visuellen Vergleich des aus Daten abgeleiteten Prozessmodells und des vom Kunden hochgeladenen Referenzmodells zu erhalten. Beim Vergleich des Referenzmodells mit dem tatsächlichen Prozess fiel dem Kunden sofort ein Compliance-Problem bei den Scan-In/Scan-Out-Aktivitäten auf. Während des Scanvorgangs verbinden die Mitarbeiter das Auto mit einem Diagnosetool. Sie sollten auch die Scan-Out-Aktivität durchführen, eine Best Practices-Methode, bei der sie das Steuergerät des Fahrzeugs auf Warnanzeigen überprüfen. Die Analyse ergab, dass in 15 % der Fälle die Mitarbeiter die Scan-Out-Aktivität nicht durchführten.
Darüber hinaus stellte das IT-Team mithilfe der Process Mining-Lösung fest, dass in etwa einem Drittel von 75.000 Fällen einige Händler im Ausland den Serviceeingangsfall nach der Arbeitsbeginnaktivität und nicht vorher geöffnet hatten, was zu einer Nichtkonformität führte.
Durch den Einsatz der IBM Lösung zur Ermittlung des realen Service-Eingabeprozesses konnte das Unternehmen die Ist-Analysezeit im Vergleich zu herkömmlichen Analysemethoden um 70 % reduzieren. Da das Unternehmen nun einen besseren Einblick in nicht konforme Aktivitäten hat, konnte es auch die Mitarbeiter umschulen, die sich nicht an die dokumentierten Prozesse hielten, und so das Qualitätsmanagement verbessern.
Das Unternehmen hat die automatisierte Analyse innerhalb von zwei Monaten abgeschlossen. Das aus den Daten abgeleitete Prozessmodell diente dann als Blueprint für die Einführung eines einheitlichen Service-Eingabeprozesses, der weltweit mit dem neuen ERP-System verwendet werden sollte. Dadurch konnte das Unternehmen die Risiken bei der Einführung neuer Systeme reduzieren und gleichzeitig eine erhebliche Menge Geld einsparen.
„Wir sind sehr zufrieden mit der Geschwindigkeit und der Genauigkeit der von der Process Mining-Lösung durchgeführten Analysen“, sagt der IKT-Prozessmanager. „Die Daten sind eindeutig, und jetzt wissen wir, dass wir einen Service-Eingabeprozess geschaffen haben, den die Mitarbeiter gerne nutzen und befolgen.“
Als traditionsreiches Automobilunternehmen entwirft und baut das Unternehmen Autos, die für ihr innovatives Design und ihre Technologie geschätzt werden. Das Unternehmen liefert Autos an Kunden weltweit und trägt dazu bei, branchenweit Kundenservicestandards zu setzen. Es beschäftigt rund 5.000 Mitarbeiter.
Der in dieser Fallstudie vorgestellte Kunde arbeitete ursprünglich mit MyInvenio zusammen, das seit dem 1. August 2021 zu IBM gehört. Das in dieser Fallstudie dargestellte myInvenio-Produkt namens myInvenio Process Mining heißt jetzt IBM Process Mining.
Rechtshinweise
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, März 2022.
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