"Abbiamo notato differenze significative nei tempi medi di esecuzione e nei costi di consegna tra i diversi clienti e non riuscivamo a comprendere le ragioni di queste differenze",afferma il vicepresidente della logistica per la MMC."Abbiamo anche rilevato molti ordini sospesi, ma non siamo sempre riusciti a determinare la causa dei blocchi o perché non fossero conformi ai processi standard".
Sebbene i Logistics Manager della MMC abbiano cercato ripetutamente di ridurre al minimo i ritardi, l'azione correttiva è stata ostacolata da informazioni incomplete e scollegate.Poiché le deviazioni dai processi standard non venivano monitorate, non c'era modo di capire in che modo queste deviazioni influissero sui programmi previsti di consegna e sui relativi costi.
"Fino a quando non fossimo stati in grado di ottenere una visione migliore su dove e sul perché i ritardi nel sistema erano stati causati, non saremmo stati in grado di intraprendere le azioni necessarie per correggere le deviazioni", afferma il vicepresidente della MMC. "Credevamo inoltre che se avessimo avuto una visione dettagliata e olistica dei processi effettivamente utilizzati, avremmo potuto iniziare ad automatizzare più processi e ridurre lo sforzo umano".
Attraverso colloqui e con metodi informali, i Logistics Manager delle MMC hanno cercato, senza successo, di mappare i processi O2C, di identificare i colli di bottiglia e di correggere le anomalie."Ma poi, mentre stavamo implementando la nostra piattaforma ERP, il nostro partner di integrazione dei sistemi ha consigliato un nuovo strumento", afferma il vicepresidente della MMC. "Questo avrebbe potuto fornirci una visione dettagliata di tutti i processi e le persone coinvolte nell'O2C ed essere modellato su dati del mondo reale derivati dal nostro sistema ERP.Eravamo incuriositi dalle possibilità".