La reconnaissance de processus à technologie IA permet d'optimiser le processus de l'achat au paiement.
Comment la solution IBM Process Mining identifie les « points forts » de l'automatisation
Lorsqu'il s'agit de processus d'approvisionnement internes, la conformité est une vertu. Pour minimiser les coûts et maximiser l'efficacité, la plupart des grandes entreprises créent des politiques et des flux de travaux normalisés qui orientent les employés vers des liens préétablis avec les fournisseurs.
Lorsque les employés choisissent de suivre leur propre voie, pratique connue sous le nom d'achat non-conformiste, ils renoncent à tous les avantages de tarification et autres économies qui sont intégrés aux canaux d'achat normalisés. Plus l'activité non-conformiste est répandue, plus l'impact sur le résultat net est important.
Pour cette entreprise de fabrication mondiale, un producteur de câbles avancés avec des opérations réparties dans 50 pays, les incitations à limiter les pratiques d'approvisionnement non standard étaient significatives. Comme le souligne la responsable des processus de l'entreprise, les défis étaient les mêmes. « Nous avons reconnu à un haut niveau que les achats non conformes étaient un phénomène relativement répandu », dit-elle. « Ce qui nous manquait, c'était un moyen de déterminer avec précision comment, où et dans quelle mesure cela se produisait. »
Le désir d'appliquer les outils RPA (Robotic Process Automation) au cycle P2P (procure-to-pay, de l'achat au paiement) a été un facteur d'incitation particulièrement puissant. Dans le domaine de l'approvisionnement, les achats non conformes, comme la création d'une facture sans bon de commande (PO) correspondant, génèrent des « exceptions » qui nécessitent un traitement manuel. Comme l'automatisation repose en grande partie sur des processus standardisés, il va de soi que les exceptions et l'automatisation ne font pas bon ménage. La minimisation des exceptions constitue donc une priorité.
Mais vous devez d'abord les trouver. Et la meilleure preuve à disposition est les flux de données SAP ERP de l'entreprise.
En effet, pour la responsable des achats, voir ce qui se passe à un niveau granulaire et basé sur les données est essentiel pour une véritable optimisation des processus. « Dans le contexte de notre feuille de route de transformation numérique à long terme », explique-t-elle, « nous pensons que la transparence de nos flux de processus est une condition préalable essentielle à nos efforts d'automatisation ».
La réduction de l'incidence des achats non-conformistes permet d'économiser
60 000 USD
sur les coûts de reprise des commandes d'approvisionnement
Permet l'automatisation ciblée de
75 %
des activités de création et de distribution de lignes à l'aide d'outils RPA
L'infrastructure IBM étant axée sur le jumeau numérique d'une organisation, elle offre un regard plus approfondi, fondé sur les données de nos flux de travaux opérationnels. Cela en fait un outil puissant pour accélérer l'automatisation.
Responsable du processus d'approvisionnement
Entreprise de fabrication mondiale
La modélisation dynamique des processus donne des informations granulaires
Reconnaissant le besoin d'une solution de découverte des processus, l'entreprise a examiné plusieurs options. Selon la responsable du processus d'approvisionnement, l'entreprise a finalement choisi la solution IBM® Process Mining en raison de la technologie du jumeau numérique d'une organisation (DTO) sur laquelle elle repose. « Ce qui a vraiment permis à l'offre IBM Process Mining de se démarquer, c'est la flexibilité et la granularité de son infrastructure de modélisation dynamique des processus », explique-t-elle. « Comme l'infrastructure IBM repose sur le jumeau numérique d'une organisation, elle offre un regard plus approfondi et fondé sur les données de nos flux de travaux opérationnels. Cela en fait un outil puissant pour accélérer l'automatisation. »
Voici pourquoi. L'attribut déterminant du DTO – la capacité à refléter les processus avec précision en analysant les flux de données – n'est pas seulement utile pour trouver les défauts de processus comme les achats non-conformistes. Il fournit également un mécanisme de simulation « what if » alimenté par l'IA qui permet aux experts en processus de visualiser comment des améliorations spécifiques, notamment l'automatisation, auront un impact sur des paramètres tels que le coût, la productivité ou la durée du cycle du processus.
Pour cette raison, explique la responsable de processus, la solution IBM Process Mining représente un outil de planification d'automatisation inestimable. « La décision d'investir dans l'automatisation des processus est en fin de compte une question de valeur commerciale anticipée. Mais le plus difficile est d'équilibrer les investissements en ressources limitées de manière à maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques, ce qui est l'essence même de l'étude de rentabilité », explique-t-elle. « C'est là que la capacité à simuler ces résultats permet à IBM Process Mining de se démarquer. »
IBM Process Mining est inclus en tant que fonctionnalité de base dans tous les IBM Cloud Paks for Automation, notamment IBM Cloud Pak® for Business Automation.
La transparence de processus que nous avons acquise grâce à la solution IBM a eu un impact décisif sur les décisions d'automatisation que nous avons prises en matière de procure-to-pay.
Responsable du processus d'approvisionnement
Entreprise de fabrication mondiale
Des points faibles à l'automatisation
Pour mettre ces capacités à l'épreuve, l'entreprise a travaillé avec son partenaire de transformation pour mettre en œuvre la solution IBM Process Mining en tant que preuve de concept (PoC). En utilisant les données réelles du système ERP de l'entreprise, les algorithmes de la solution ont presque instantanément mis à nu les écarts de processus qui menaçaient de compliquer ses efforts d'automatisation.
En examinant les graphiques et les organigrammes générés par le modèle, la responsable du processus et son équipe ont constaté que la moitié de ses processus clés de création de commandes, notamment les activités de création de lignes et de livraison, était des processus manuels et donc non conformes. L'analyse des processus a également révélé une incidence élevée de reprise de ces activités suite à une erreur humaine. Outre le prolongement du cycle d'approvisionnement, ces défauts de processus avaient augmenté les coûts d'environ 250 000 USD par an.
Forte de ces informations, l'entreprise a mis en place des outils d'automatisation dans les deux activités. En automatisant 75 % de l'activité de livraison, l'entreprise a pu réduire considérablement la reprise des commandes tout en réduisant les coûts associés d'environ 60 000 USD. Une automatisation comparable des activités de création de ligne a permis de réduire les délais de trois jours, soit une économie de 50 000 USD.
Comme la plupart des entreprises en pleine transformation numérique, cette entreprise est guidée par une vision globale visant à rendre ses processus plus agiles, efficaces et basés cloud. Pour la responsable du processus, le fait que son entreprise adopte une approche basée sur les données pour prendre des décisions spécifiques en matière d'automatisation des processus (en sachant où sont les points sensibles et comment les traiter au mieux) fait une grande différence en termes d'efficacité. « La transparence des processus que nous avons obtenue grâce à la solution IBM a eu un impact déterminant sur les décisions d'automatisation que nous avons prises en matière de procure-to-pay », note-t-elle. « À mesure que notre transformation plus large se poursuit, nous considérons que la prise de décision basée sur les données est essentielle à notre réussite. »
À propos de l'entreprise de fabrication mondiale
Fondée il y a plus de 100 ans, l'entreprise de fabrication mondiale exploite plus de 100 usines dans 50 pays et compte plus de 20 000 employés. Les marchés cible de l'entreprise incluent les secteurs des télécommunications, de la transmission d'énergie, de la construction et des transports.
Composants de la solution
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Produit aux États-Unis d'Amérique, mars 2022.
IBM, le logo IBM, ibm.com et IBM Cloud Pak sont des marques d'International Business Machines Corp. dans de nombreux pays. Les autres noms de produits et de services peuvent être des marques d'IBM ou d'autres sociétés. La liste actualisée de toutes les marques d'IBM est disponible sur la page Web « Copyright and trademark information » à l'adresse suivante : https://www.ibm.com/legal/copytrade.
Le présent document contient des informations qui étaient en vigueur et valides à la date de la première publication, et qu'IBM peut mettre à jour à tout moment. Toutes les offres mentionnées ne sont pas distribuées dans tous les pays où IBM exerce son activité.
Le client présenté dans cette étude de cas s'est initialement engagé auprès de myInvenio, qui a commencé à exercer ses activités sous le nom d'IBM le 1er août 2021. Le produit myInvenio dans cette étude de cas, myInvenio Process Mining, est désormais connu sous le nom d'IBM Process Mining.
Les données de performances et les exemples de clients ne sont présentés qu'à des fins d'illustration. Les performances réelles peuvent varier en fonction des configurations et des conditions d'exploitation spécifiques. LES INFORMATIONS CONTENUES DANS LE PRÉSENT DOCUMENT SONT FOURNIES « EN L'ÉTAT », SANS AUCUNE GARANTIE EXPLICITE OU IMPLICITE. IBM DÉCLINE NOTAMMENT TOUTE RESPONSABILITÉ RELATIVE À CES INFORMATIONS EN CAS DE CONTREFAÇON AINSI QU'EN CAS DE DÉFAUT D'APTITUDE À L'EXÉCUTION D'UN TRAVAIL DONNÉ. Les produits IBM sont garantis conformément aux dispositions des contrats au titre desquels ils sont fournis.