Ayudamos a garantizar una migración fluida de ERP
Una gran compañía automovilística reduce los riesgos con la solución IBM Process Mining
Dos ingenieros utilizan ordenadores portátiles en una fábrica de automóviles

Tras embarcarse en un viaje de transformación digital, una gran empresa automovilística necesitaba renovar su plataforma ERP tradicional. El sistema, crucial para las operaciones globales de la empresa, era sólido, pero presentaba claras deficiencias al tratarse de software de generaciones anteriores con un soporte limitado.

El equipo de TI planeaba migrar de este sistema heredado a una nueva solución ERP basada en la nube. Sin embargo, tenía que hacerlo sin perder ninguna funcionalidad de lo que se había convertido en la columna vertebral de las comunicaciones de la empresa. Más de 500 usuarios de la sede central, la red de concesionarios y las filiales de la organización confiaban en el software para realizar tareas de ventas, gestión de piezas de repuesto y asistencia posventa.

Para facilitar la transición, el equipo trató de mejorar los procesos empresariales clave antes de integrarlos en el nuevo sistema. Uno de estos procesos era el de entrada de servicio, que contiene varios puntos de comprobación de diagnóstico que los concesionarios deben seguir al realizar el mantenimiento del vehículo. El proceso conllevaba su propio conjunto de retos de flujo de trabajo que, si no se abordaban, ponían en peligro el éxito de la migración. En concreto, varios usuarios del sistema ERP seguían pasos del proceso que se habían convertido en conocimiento común pero no documentado.

Un análisis más rápido

 

Se llevó a cabo un análisis de procesos en su estado actual hasta un 70% más rápido

Exactitud mejorada

 

Se descubrió que los concesionarios omitían un paso de diagnóstico basado en buenas prácticas en el 15% de los casos

Estamos muy satisfechos con la velocidad y la precisión de los análisis realizados por la solución IBM Process Mining. Responsable de procesos TIC Ventas y posventa Gran compañía automovilística

"Entrevistamos a empleados de algunos países y descubrimos un desajuste entre los flujos de trabajo documentados y los reales", explica el Director de Procesos de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), Ventas y Posventa de la compañía automovilística. "Sin embargo, no disponíamos de los recursos necesarios para realizar entrevistas en múltiples países, y no podíamos estar seguros de que las personas con las que hablamos nos hubieran trasladado con exactitud los pasos que siguieron".

Como siempre existía la posibilidad de que los usuarios los olvidaran u omitieran, los pasos no documentados en el proceso de entrada de servicio planteaban una responsabilidad potencial. Para garantizar el éxito de la migración, la empresa buscó una forma rentable de detectar rápidamente las lagunas en los procesos.

Análisis de procesos basados en datos

Para analizar su proceso de entrada de servicio, la empresa seleccionó la solución IBM® Process Mining, que aplica algoritmos de minería de datos para descubrir automáticamente los flujos de procesos. También simula procesos futuros a partir de los actuales. La solución Process Mining se incluye como una capacidad fundamental en todas las ofertas de IBM Cloud Paks for Automation, incluida la oferta de IBM® Cloud Pak for Business Automation.

"Ya habíamos establecido una sólida relación comercial con IBM, pero desde el punto de vista técnico la solución Process Mining ofrecía unas posibilidades que otras soluciones no podían ofrecer", afirma el responsable de procesos TIC. "La solución de IBM nos permitió racionalizar de forma sencilla y rentable el proceso de análisis de lagunas utilizando datos de nuestro sistema ERP tradicional y, a continuación, realizar análisis hipotéticos. También pudimos implementar la solución desde la nube con rapidez".

En cuanto la empresa cargó los datos del proceso de entrada de servicio en la solución, se generó automáticamente un modelo de procesos actual a partir de los datos, incluidas todas las variantes del proceso. Finalmente, los pasos no documentados se capturaron y registraron en el modelo de procesos para evitar que se convirtieran en información aislada o pasos olvidados.

A continuación, el equipo de TI realizó un análisis de lagunas para comparar visualmente el modelo de procesos derivado de los datos y el modelo de referencia proporcionado por el cliente. Al comparar el modelo de referencia con el proceso real, el cliente detectó inmediatamente un problema de conformidad en las actividades de entrada y salida de documentos. Durante la actividad de escaneado, los trabajadores conectan el vehículo a una herramienta de diagnóstico. También deben realizar la actividad de escaneado, una práctica recomendada en la que comprueban si hay indicadores de advertencia en la unidad de control del vehículo. El análisis mostró que en el 15% de los casos, los trabajadores no realizaban la actividad de escaneado.

Además, gracias a la solución Process Mining, el equipo de TI descubrió que, en aproximadamente un tercio de los 75.000 casos, algunos concesionarios extranjeros habían abierto el caso de entrada de servicio después de la actividad de inicio del trabajo, en lugar de antes, lo que provocaba inconformidad.

La solución de IBM nos permitió racionalizar de forma sencilla y rentable el proceso de análisis de lagunas utilizando datos de nuestro sistema ERP tradicional y, a continuación, realizar análisis hipotéticos. Responsable de procesos TIC Ventas y posventa Gran compañía automovilística
Reducir los riesgos de la implementación

Al utilizar la solución de IBM para descubrir el proceso real de entrada de servicio, la empresa redujo el tiempo de análisis en un 70% en comparación con los métodos de análisis tradicionales. Además, al conocer mejor las actividades no conformes, la empresa pudo volver a formar a los empleados que no seguían los procesos documentados, lo que mejoró la gestión de la calidad.

La empresa completó el análisis automatizado en dos meses. A continuación, utilizó el modelo de proceso derivado de los datos como modelo para establecer un proceso uniforme de entrada de servicio que se utilizaría globalmente con el nuevo sistema ERP. De este modo, la empresa redujo los riesgos de la implantación de nuevos sistemas y ahorró una importante cantidad de dinero.

"Estamos muy satisfechos con la rapidez y precisión de los análisis realizados por la solución Process Mining", afirma el responsable de procesos de TIC. "Los datos no mienten, y ahora podemos afirmar que hemos creado un proceso de entrada de servicio que a la gente le gusta utilizar y seguir".

Acerca de la gran compañía automovilística 

Compañía automovilística de larga tradición que diseña y fabrica automóviles famosos por su diseño innovador y su tecnología. La empresa entrega coches a clientes de todo el mundo y contribuye a establecer normas de servicio al cliente en todo el sector. Da empleo a unas 5.000 personas.

El cliente que aparece en este caso práctico contrató inicialmente a myInvenio, que comenzó a operar como IBM el 1 de agosto de 2021. El producto myInvenio en este caso práctico, myInvenio Process Mining, ahora se conoce como IBM Process Mining.

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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.

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