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Élever les services de restauration et de nettoyage au niveau supérieur. Optimisé par IBM Planning Analytics
Ausolan, Saima Solutions et IBM
Ausolan devait améliorer ses processus internes de planification et de budgétisation.
Dans un paysage aussi concurrentiel que celui de la restauration et du nettoyage industriel, des compétences en analyse et en planification sont essentielles pour améliorer non seulement la vie quotidienne dans les organisations, mais aussi leurs performances, un facteur crucial pour prendre des décisions rapides et obtenir un avantage concurrentiel.
Ausolan utilisait plusieurs systèmes déconnectés pour gérer ses données financières et opérationnelles, ce qui se traduisait par des processus inefficaces, l’absence d’analyse immédiate des données et une incapacité à réagir face aux besoins d’un secteur de plus en plus agile.
Cette façon de travailler nuisait à la visibilité et à l’analyse des données financières et opérationnelles de l’entreprise, elle compliquait la prise de décision et elle empêchait l’optimisation des ressources, la réduction des coûts et l’amélioration de l’efficacité globale. De ce fait, il fallait que l’entreprise prenne des mesures pour améliorer ses performances et le contrôle de ses processus opérationnels et financiers. Dans ce contexte, l’analyse des données pertinentes, ainsi que la modélisation et la planification des processus, sont apparues comme les options les plus convaincantes.
IBM Planning Analytics transforme les processus de planification financière d’Ausolan
Afin de transformer ses processus opérationnels et financiers, Ausolan choisit de mettre en œuvre dans son organisation un outil de planification basé sur l’analytique et l’intelligence artificielle. Pour ce faire, l’entreprise a pu compter sur les conseils et le soutien de SAIMA Solutions, un partenaire commercial d’IBM fort de plus de 15 ans d’expérience dans la mise en œuvre de projets d’analyse avancés avec IBM Planning Analytics et d’autres outils tels qu’IBM Cognos Analytics, nombre d’entre eux dans le secteur d’Ausolan.
IBM Planning Analytics, l’outil d’IBM axé sur la planification opérationnelle et la solution de choix pour la transformation d’Ausolan, a pu transformer les processus de planification financière de l’entreprise en se focalisant sur l’intégration des données, la planification, la budgétisation et la modélisation de scénarios.
D’une part, l’intégration des données a permis de consolider toutes les données financières et opérationnelles sur une plateforme unique, facilitant ainsi la consultation et l’analyse en temps réel des informations de l’entreprise. D’autre part, des tableaux de bord interactifs ont été élaborés pour donner à l’équipe de direction d’Ausolan une visibilité claire sur les performances de l’entreprise et faciliter la prise de décision fondée sur les données.
Afin d’améliorer la planification et la budgétisation, un système unifié a été mis en place pour permettre à l’entreprise de faire des prévisions plus précises et plus facilement modifiables dans ces domaines.
Enfin, la capacité d’anticipation et de prévision étant un facteur essentiel dans le secteur de l’entreprise, des fonctions de modélisation ont été mises en œuvre pour simuler différents scénarios de marché et évaluer leur impact potentiel sur l’activité.
Ausolan gagne en flexibilité opérationnelle et en efficacité tout en améliorant la prise de décision grâce à IBM Planning Analytics
La mise en œuvre d’IBM Planning Analytics a conduit à une amélioration substantielle des opérations de l’entreprise, générant des changements en termes d’efficacité, de précision et de réactivité face à un marché compétitif en constante évolution. Grâce à l’automatisation des processus, Ausolan a considérablement réduit le temps consacré par ses équipes à la consolidation des données et à la budgétisation.
De plus, les nouveaux tableaux de bord offrent une vision claire des performances financières et opérationnelles de l’entreprise, permettant à la direction de prendre des décisions stratégiques éclairées. La possibilité d’exploiter des informations pertinentes et actualisées en temps réel se reflète également de manière significative dans le compte de résultat d’Ausolan.
Enfin, avec la mise en œuvre d’IBM Planning Analytics, l’entreprise peut désormais modéliser et ajuster les prévisions. Cette flexibilité opérationnelle lui permet de s’adapter avec agilité aux fluctuations du marché concurrentiel de la restauration collective et du nettoyage industriel.
Ausolan est un groupe commercial 100 % national, leader dans les services de restauration collective et de nettoyage industriel. L’entreprise intègre des projets locaux sur l’ensemble du territoire, en restant proche du client et en respectant les coutumes locales : des valeurs qui la distinguent.
À propos de Saima Solutions
Saima Solutions est une entreprise spécialisée dans les solutions technologiques basées sur l’intelligence artificielle (IA) et la planification analytique. Elle se concentre sur l’optimisation des processus métier, avec pour objectif d’augmenter la rentabilité à l’aide d’outils d’IA, de capacités de planification analytique, de la business intelligence et de l’automatisation robotisée des processus (RPA). En tant que partenaire officiel d’IBM en Espagne, l’entreprise a plus de 15 ans d’expérience dans la conduite et la mise en œuvre de projets d’analyse avancés avec IBM Planning Analytics (TM1) et Cognos Analytics.
Saima Solutions aide les entreprises à améliorer leur performance grâce à des projets d’analytique métier et de gestion de la performance. En outre, l’entreprise propose des services de conseil, d’assistance et de formation dans ces domaines. Son approche repose sur l’application de l’analyse intelligente des données pour favoriser les économies de coûts et améliorer les résultats. L’entreprise a été reconnue comme partenaire IBM de l’année par CIO Review.
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Les exemples de clients sont présentés pour illustrer la façon dont ces clients ont utilisé les produits IBM et les résultats qu’ils ont obtenus. Les performances, les coûts, les économies ou autres résultats peuvent varier selon les contextes d’exploitation.
