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Case Studies
Azienda manifatturiera globale
Il l'analisi dei processi guidata dall'IA per l'ottimizzazione del ciclo passivo
In che modo IBM Process Mining individua le fasi di processo ideali per l'automazione
Quando si tratta di processi di approvvigionamento interni, la conformità è una virtù. Per ridurre al minimo i costi e massimizzare l'efficienza, la maggior parte delle grandi organizzazioni crea politiche e flussi di lavoro standardizzati che guidano i dipendenti verso collegamenti prestabiliti con i fornitori.
Quando i dipendenti scelgono di fare a modo loro - una pratica nota come acquisto non conforme - rinunciano a tutti i vantaggi in termini di prezzo e ad altre efficienze che sono insite nei canali di acquisto standardizzati. Più diffusa è l’attività "anticonformista", maggiore è l’impatto sui profitti.
Per questa azienda manifatturiera globale, produttrice di cavi avanzati con filiali e interessi in 50 paesi, gli incentivi per frenare le pratiche di approvvigionamento non standard erano considerevoli. Come sottolinea il responsabile dei processi dell'azienda, ad essere considerevoli erano anche le problematiche. "Agli alti livelli abbiamo constatato che gli acquisti non conformi erano un fenomeno relativamente diffuso", afferma. “Ciò che ci non avevamo era un modo per individuare come, dove e in che misura ciò stava accadendo”.
Un impulso particolarmente forte all'azione è stato il desiderio di applicare strumenti di automazione dei processi robotici (RPA) al ciclo passivo (procure-to-pay, P2P). Nel campo dell'acquisto di beni e servizi, gli acquisti non conformi, come quando si emette una fattura priva del relativo ordine di acquisto (ODA), generano delle "eccezioni" che richiedono una lavorazione manuale. Poiché l'automazione si basa in gran parte su processi standardizzati, è evidente che i concetti di "eccezione" e "automazione" non vanno proprio d'accordo. La priorità diventa pertanto ridurre al massimo queste eccezioni.
Prima di ridurle, però, è necessario trovarle,e il modo più diretto per farlo è esaminando i flussi di dati SAP ERP dell'azienda.
Per il responsabile degli approvvigionamenti, infatti, la visione di cosa stia accadendo a livello granulare e con il supporto di dati fattuali è fondamentale per una reale ottimizzazione dei processi. "Nel contesto della nostra roadmap di trasformazione digitale a lungo termine", spiega, "riteniamo che l'acquisizione della piena trasparenza sui nostri flussi di processo sia un prerequisito essenziale per i nostri impegni in ambito di automazione".
Riduzione dei costi
Riduzione dell'incidenza degli acquisti fuori procedura, con un risparmio di 60.000 USD sui costi di rielaborazione degli ordini di approvvigionamento
Raggiungimento degli obiettivi di automazione
L'uso di tool RPA ha consentito il raggiungimento dell'obiettivo di automazione del 75% nella creazione delle righe d'ordine e delle attività di delivery
La modellazione dinamica dei processi favorisce la granularità delle informazioni
Dopo aver preso atto della necessità di dotarsi una soluzione di rilevamento dei processi, l'azienda ha preso in esame diverse opzioni. L'owner del processo di approvvigionamento racconta che l'azienda ha scelto la soluzione IBM® Process Mining sulla base della tecnologia DTO (Digital Twin of An Organization) attorno alla quale è costruita. "Ciò che ha contraddistinto IBM Process Mining è stata la flessibilità e la granularità del framework di modellazione dinamica dei processi", spiega. "Poiché il framework IBM ha come fulcro il gemello digitale di un'organizzazione, esso fornisce una vista più approfondita e fondata su dati sui nostri flussi di lavoro operativi. Questa caratteristica lo rende uno strumento assolutamente fondamentale per accelerare l’automazione”.
Ecco perché. L'elemento distintivo della tecnologia DTO, ovvero la capacità di rispecchiare accuratamente i processi analizzando i flussi di dati, non è prezioso solo per individuare i difetti nei processi, come l'acquisto di prodotti non convenzionali, ma fornisce un meccanismo di simulazione “what if” basato sull’intelligenza artificiale, che consente agli esperti di processo di visualizzare in che modo alcuni miglioramenti specifici, tra cui l’automazione, influiranno su parametri quali costi, produttività e durata del ciclo di processo.
Per questo motivo, afferma l'owner del processo, la soluzione IBM Process Mining rappresenta un prezioso strumento di pianificazione dell'automazione. “La decisione di investire nell’automazione dei processi concerne, in ultima analisi, il valore aziendale che abbiamo previsto di ricavarci. La cosa più difficile, però, è trovare un punto di equilibrio nelle risorse, limitate, da dedicare all'investimento, in modo tale che da massimizzare il ritorno riducendo al minimo il rischio. Questa è il punto nodale nella creazione di un business case", spiega. "È proprio la capacità di simulare questi risultati che contraddistingue IBM Process Mining".
IBM Process Mining è una funzionalità fondamentale in tutti gli IBM Cloud Paks for Automation, tra cui l'IBM Cloud Pak® for Business Automation.
Per mettere alla prova queste capacità, l'azienda ha lavorato a stretto contatto col proprio partner di trasformazione per implementare la soluzione IBM Process Mining come proof-of-concept (PoC). Utilizzando i dati in tempo reale del sistema ERP dell'azienda, gli algoritmi della soluzione hanno quasi istantaneamente messo in evidenza le deviazioni dei processi che minacciavano di complicare i suoi sforzi di automazione.
Osservando i grafici e i diagrammi di flusso generati dal modello, l'owner del processo e il suo team hanno constatato che metà dei processi fondamentali per la creazione degli ordini, come la generazione delle righe d'ordine e le attività relative al delivery, erano di tipo manuale e pertanto non conformi. Inoltre, la scansione dei processi ha rivelato un'elevata incidenza di rilavorazioni a causa di errori umani. Oltre ad allungare il ciclo di approvvigionamento, questi errori di processo aumentavano i costi di circa 250.000 dollari all'anno.
Sulla base di queste informazioni, l'azienda ha implementato degli strumenti di automazione per entrambe le attività. Automatizzando il 75% delle attività di delivery, l'azienda è riuscita a ridurre notevolmente la rielaborazione degli ordini, riducendo al contempo di circa 60.000 USD i costi associati. L'automazione delle attività di creazione delle righe d'ordine ha ridotto i tempi di consegna di tre giorni, con un risparmio sui costi dell'ordine di 50.000 dollari.
Come la gran parte delle imprese che si trovano nel bel mezzo della propria trasformazione digitale, l'agire di questa azienda è dettato da una visione di ampio respiro, ovvero rendere i propri processi più agili ed efficienti, e basarli sul cloud. Secondo l'owner del processo, il fatto che l'azienda stia adottando un approccio basato su dati per stabilire quali decisioni assumere circa l'automazione dei processi - ovvero capire quali sono i punti di attrito e come superarli nel modo migliore - fa un'enorme differenza in termini di efficacia. "La trasparenza sui processi che abbiamo ricavato grazie alla soluzione proposta da IBM ha avuto un impatto rivoluzionario sulle decisioni di automazione prese in merito alla gestione del ciclo passivo". “Man mano che la nostra trasformazione digitale prosegue, riteniamo che il processo decisionale basato su dati sia fondamentale per il nostro successo".
Fondata oltre 100 anni fa, questa società manifatturiera globale gestisce oltre 100 stabilimenti in 50 paesi e conta oltre 20.000 dipendenti. I mercati di riferimento dell'azienda comprendono i settori delle telecomunicazioni, della trasmissione di energia, delle costruzioni e dei trasporti.
Legale
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2022.
IBM, il logo IBM, ibm.com e IBM Cloud Pak sono marchi di International Business Machines Corp., registrati in diverse giurisdizioni del mondo. Altri nomi di prodotti e servizi potrebbero essere marchi registrati di IBM o di altre società. Un elenco aggiornato dei marchi IBM è disponibile sul web in "Copyright and trademark information" all'indirizzo ibm.com/trademark.
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Il cliente descritto in questo caso di studio aveva inizialmente preso contatto con myInvenio, che ha iniziato a operare come IBM il 1° agosto 2021. Il prodotto di myInvenio presentato in questo caso di studio, ovvero myInvenio Process Mining, ora è stato ribattezzato come IBM Process Mining.
Gli esempi citati relativi a dati di prestazione e clienti sono presentati unicamente a scopo illustrativo. Gli attuali risultati in termini di performance possono variare a seconda delle specifiche configurazioni e delle condizioni operative. LE INFORMAZIONI RIPORTATE NEL PRESENTE DOCUMENTO SONO DA CONSIDERARSI “NELLO STATO IN CUI SI TROVANO”, SENZA GARANZIE, ESPLICITE O IMPLICITE, IVI INCLUSE GARANZIE DI COMMERCIABILITÀ, DI IDONEITÀ A UN PARTICOLARE SCOPO E GARANZIE O CONDIZIONI DI NON VIOLAZIONE. I prodotti IBM sono coperti da garanzia in accordo con termini e condizioni dei contratti sulla base dei quali vengono forniti.
