Nous venons de découvrir comment utiliser le process mining pour savoir où et comment appliquer la RPA afin de maximiser sa rentabilité.
Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement ?
Avant toute chose, il convient de rappeler les nombreux avantages qu’apporte la RPA en tant que solution autonome. Lorsqu’elle est utilisée pour automatiser des tâches routinières et répétitives telles que la saisie de données et le changement de nom des fichiers par lots, la RPA peut :
- Générer rapidement de la valeur : créer de la valeur à l’aide de la RPA ne prend que quelques jours, voire quelques heures, car les outils RPA low-code facilitent et accélèrent la création de bots.
- Éliminer l’erreur humaine : parce qu’ils accomplissent chaque tâche correctement, les bots permettent d’éliminer l’erreur humaine associée à la fonction de copier/coller et à la saisie manuelle des données.
- Augmenter la productivité : les bots intelligents sont capables d’accomplir des tâches laborieuses beaucoup plus vite que les humains, et ce 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans baisse de performance.
- Stimuler l’engagement des collaborateurs : l’automatisation alimentée par l’IA libère les humains des tâches routinières, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus agréables et à forte valeur ajoutée.
- Faire face à la pénurie de main-d’œuvre : en confiant certaines tâches aux robots, les entreprises évitent d’embaucher des effectifs supplémentaires, assurant ainsi la continuité de leur activité dans un contexte de pénurie de main-d’œuvre persistante.
Lorsque la RPA est couplée au process mining, ces avantages augmentent de manière exponentielle. En combinant ces deux solutions, les entreprises peuvent :
En identifiant les tâches éligibles à la RPA à l’échelle de l’entreprise, le process mining accroît massivement le potentiel stratégique de cette dernière.
Élément central du process mining, le task mining se charge d’identifier, à la place des salariés ou des différents services, toutes les tâches qui peuvent être automatisées à l’aide de la RPA.
Sans une vision complète des processus de l’entreprise, le choix des tâches à automatiser est souvent erroné. Le process mining met en évidence les tâches qu’il convient le plus d’automatiser.
L’automatisation ad hoc d’une partie du processus peut engendrer des problèmes ailleurs. Pensé pour fournir une vue d’ensemble, le process mining garantit une automatisation efficace des tâches.
Lorsque le process mining est intégré à la RPA, son outil est capable de générer des bots automatiquement, ce qui représente un gain de temps supplémentaire.
La RPA est souvent appliquée ponctuellement, puis oubliée. Le process mining recherche en permanence de nouvelles opportunités d’automatisation, maximisant ainsi la rentabilité de la RPA à long terme.
Le process mining surveille en permanence l’évolution des processus de l’entreprise et peut déterminer si les modifications apportées à un processus sont susceptibles d’interrompre une automatisation existante. Cela permet à l’entreprise de modifier l’automatisation afin d’éviter le risque de non-conformité lié aux processus défaillants.
Ensemble, le process mining et la RPA forment une base technologique solide pour une optimisation et une automatisation continues. Cette approche permet d’asseoir les bases d’un centre d’excellence dédié pour garantir que le potentiel du process mining et de la RPA est pleinement exploité à l’échelle de l’entreprise.
Voici quelques exemples d’entreprises qui ont optimisé la création de valeur en alliant process mining et RPA :
Amélioration des processus axée sur le ROI chez Max Mara Fashion Group
Chez Max Mara, groupe de prêt-à-porter de luxe international, le processus de traitement était freiné par des goulots d’étranglement qui affectaient les cycles order-to-cash, surtout lors des pics de vente saisonniers. La marque visait une compréhension granulaire de ces goulets d’étranglement pour pouvoir non seulement localiser les problèmes, mais aussi identifier les solutions susceptibles de générer le meilleur retour sur investissement.
Max Mara recherchait un outil de découverte des processus qui allie déploiement flexible et modélisation granulaire des processus. Parmi les outils évalués, IBM Process Mining s’est imposé comme étant le plus complet en matière d’optimisation des processus axée par les données. L’outil IBM a été mis en place pour visualiser les processus de gestion des commandes et identifier les opportunités d’optimisation.
Aujourd’hui, l’outil IBM est utilisé non seulement pour analyser des processus complexes à l’échelle de l’entreprise, mais aussi pour modéliser et comprendre le retour sur investissement associé à l’automatisation et à la modification des processus. À titre d’exemple, l’une des automatisations proposées par IBM Process Mining a permis à Max Mara de réduire de 90 % ses délais de résolution et de 46 % le coût moyen par résolution.
Lire l’article complet : Repenser le processus order-to-cash pour améliorer l’expérience d’achat
Plusieurs millions de dollars économisés par Credito Emiliano S.p.A
Soucieuse d’améliorer l’expérience de ses clients et de ses salariés, la banque régionale italienne Credito Emiliano (Credem) a entamé son parcours de transformation numérique en 2013.
Au départ, chaque service automatisait ses propres processus ou parties de processus, mais la banque a compris qu’une approche holistique lui permettrait d’optimiser la création de valeur. Credem a donc choisi d’allier IBM Process Mining et IBM RPA pour analyser et automatiser ses processus internes, notamment ses processus back-office et ses processus critiques liés au service client.
Par exemple, en identifiant l’opportunité d’automatiser partiellement ses processus de vérification et d’approbation des cartes bancaires, la banque a pu réduire le délai d’approbation de quatre jours à un jour et économiser environ 500 000 euros par an. Par ailleurs, elle a pu réduire de 70 % le temps consacré au traitement des prêts. La banque compte 91 automatisations en place à ce jour, qui lui ont permis d’économiser plusieurs millions d’euros en frais d’exploitation et de service.
Lire l’article complet : Transformer l’expérience client et l’expérience collaborateur
Rationaliser le processus order-to-cash d’une multinationale manufacturière
En raison de la complexité de ses opérations géographiquement dispersées, MMC peinait à identifier les causes premières des retards enregistrés dans son activité logistique, qui affectaient ses cycles order-to-cash. Les responsables logistiques ont maintes fois tenté de minimiser les retards, mais les mesures correctives ont à chaque fois échoué pour cause d’informations incomplètes et dissociées.
Après examen d’une preuve de concept (POC), MMC a choisi de mettre en œuvre IBM Process Mining afin de créer un jumeau numérique de l’entreprise et pouvoir identifier le problème. En associant process mining et RPA, MMC a pu s’attaquer aux goulets d’étranglement et aux inefficacités du processus order-to-cash pour économiser des centaines de milliers de dollars et réduire de plusieurs jours ses délais commande-livraison.