AI 기반 프로세스 감지를 통해 그리드 부품 조달 속도 향상
IBM Process Mining 솔루션이 유틸리티의 혁신을 보완하는 방법
일몰 때 노트북 작업을 하면서 전봇대 옆에 서 있는 전기 기술자

발전이든 배전이든 전력 공급업체에게 안전과 신뢰성이라는 가치는 운영 모델의 근간이며, 따라서 거의 모든 의사 결정에 내재되어 있습니다.

기후 변화와 지속가능성에 대한 관심이 높아졌지만 전기 유틸리티에 대한 이러한 핵심 가치의 중요성은 줄어들지 않았습니다. 하지만 이를 구현하는 데 있어 새로운 운영 과제가 발생했습니다. 자산 관리가 그 핵심입니다.

그리드를 계속 가동하려면 공급자는 마모되거나 고장난 장비의 영향을 최소화해야 합니다. 많은 기업들이 장애를 예측하고 장애를 예방하기 위해 사전 예방적 유지 관리를 수행하고자 고급 분석을 도입하는 이유도 바로 이 때문입니다. 계획되었든 계획되지 않았든 서비스 주문이 생성되면 작업을 완료하는 데 필요한 변압기, 회로 차단기, 절연체 등의 부품을 조달하는 것은 조달 부서의 몫입니다. 리드 타임이 길어질수록 그리드 성능에 대한 잠재적 위험이 커집니다. 이는 P2P(procure-to-pay) 프로세스의 효율성이 에너지 공급업체에게 점점 더 중요해지는 이유 중 하나입니다.

또 하나는 비용입니다. 오늘날 규제가 완화된 시장에서는 조달 상품의 총 비용을 최소화하는 것이 중요한 목표입니다. 직원이 "독단적인 구매"를 단행할 경우, 즉 기존 조달 프로세스 흐름에서 벗어나는 경우, 비용과 효율성이 손실됩니다. 일단 이와 같은 구매자는 확립된 공급업체 계약에 따른 비용 이점을 놓치기 때문에 결국 더 많은 비용을 지불하게 됩니다.

구매 주문서(PO) 없이 구매하거나 서비스 주문서 없이 PO를 생성하는 등의 다른 종류의 프로세스 편차 또한 분류하는 데 추가 작업이 필요하기 때문에 비용을 증가시킵니다. 잘못되거나 일치하지 않는 인보이스를 해결하는 데 소요되는 시간은 관리 오버헤드를 크게 증가시킬 뿐만 아니라 조달 담당자가 업무의 보다 전략적인 측면에 집중하지 못하게 할 수 있기 때문입니다.

리드 타임 감소

 

평균 주문 리드 타임을 80% 단축할 수 있는 기회 파악

최적화된 프로세스 흐름

 

프로세스 단계를 67% 단축하는 최적화된 프로세스 흐름 매핑

실제 데이터와 AI를 사용하여 조달 프로세스 흐름을 계획하면서 이를 혁신하기 위한 잠재적 로드맵도 확보했습니다. 이를 통해 프로세스 흐름의 다양한 요소를 개선하고 가능한 경우 자동화하는 데 중점을 두어야 할 부분을 파악할 수 있는 엄격한 프레임워크를 제공합니다. Manager of Procurement Electric Power Provider
실제 프로세스 흐름을 파악하는 AI 모델

미국의 한 다각화된 대규모 전력 공급업체는 무단 구매에 문제가 있다는 것을 알게 되어 이 문제를 해결하려고 했습니다. 즉, 과거 구매 데이터를 드릴다운하여 편차가 발생하는 위치를 세밀하게 파악하고 이를 바탕으로 문제의 실제 범위를 측정해야 했습니다. 이 회사는 프로세스 분석을 실행하기 위해 IBM의 자회사인 myInvenio를 선택했습니다.

팀은 IBM Cloud Pak® for Business Automation 솔루션의 일부로서 프로세스 감지 및 모델링 도구인 IBM® Process Mining을 사용하여 회사의 조달 관리자와 긴밀하게 협력했습니다. 프로젝트의 첫 번째 부분에서 팀은 회사의 핵심 자산 관리 플랫폼인 IBM Maximo® Utilities 제품군의 구매 모듈에서 약 1년 분량의 데이터 흐름을 캡처했습니다. 이 흐름은 주로 회사의 구매 및 창고 회계 부서와 관련되어 있었으며 여러 사업부(LoB)에 걸쳐 있었습니다.

데이터가 IBM Process Mining에 입력되면 기본 AI 기반 모델은 모든 데이터를 각 LoB에 대해, 요청 및 PO에서 수신 및 송장 발행에 이르기까지, P2P 프로세스의 각 단계를 쉽게 파악할 수 있는 맵으로 분류했습니다. 이러한 모델은 구매 관리자에게 일반적인 “있는 그대로의” 흐름의 문제점을 정확히 찾아내는 능력뿐 아니라 이상적인 프로세스(종종 행복한 길이라고 함)가 무엇인지를 데이터 기반으로 새롭게 살펴볼 수 있는 능력을 제공했습니다.“P2P 프로세스 전반에서 실제로 어떤 일이 벌어지고 있는지 이전에는 전혀 경험하지 못했던 시각을 갖게 되었습니다.”라고 그는 설명합니다. “또한 공정 전문가가 아니라 데이터 자체에서 최적의 기준 공정이 어떤 모습인지에 대한 보다 객관적인 관점을 확보할 수 있었습니다.”

이 모델의 주요 결과에 따르면 자재 관련 구매 활동(예비 부품 구매 등) 중 단 20%만이 최적 조달 경로를 따른다는 사실이 밝혀졌습니다. 행복 경로를 따르지 않은 활동의 80%는 인보이스 매칭 및 주문 재작업에 소요되는 추가 시간으로 인해 평균 주문 리드 타임이 30% 이상 더 길었습니다.

서비스 조달은 조금 더 나았습니다.IBM Process Mining 모델의 경우 최적의 프로세스 경로에서 단 10개의 단계가 발견되었고, 이에 반해 평균 비준수 경로의 경우 30단계에 가까운 것으로 나타났습니다. 구매 관리자에게 있어 이러한 결과는 정말 놀라운 것이었습니다."우리는 주문 재작업이 중대한 문제라는 것을 이미 알고 있었지만서비스 조달 주문의 50% 이상이 이를 필요로 한다는 사실은 정말 놀라운 일이었고, 데이터는 이것이 진짜임을 보여주었습니다."

프로세스 혁신을 위한 로드맵으로서의 인사이트

전력 공급업체가 수행한 이 프로젝트는 목표를 달성했습니다. 주요 성과 지표에 미치는 영향과 함께 조달이 실제로 어떻게 이루어지고 있는지 파악했습니다.구매 관리자가 보았을 때 이 프로젝트의 진정한 의미는 회사의 프로세스 혁신 노력에 도움이 될 수 있는 지침을 확보했다는 것입니다."실제 데이터와 AI를 사용하여 조달 프로세스 흐름을 매핑하면서 이를 혁신하기 위한 잠재적인 로드맵도 확보했습니다."라고 그는 말합니다. "이를 통해 프로세스 흐름의 다양한 요소를 개선하고 가능한 경우 자동화하는 데 중점을 두어야 할 부분을 파악할 수 있는 엄격한 프레임워크를 제공합니다."

그리고 이것은 전력 공급업체에게 가장 중요한 것이 무엇인지 상기시킵니다. 바로 고객에게 안전하고 신뢰할 수 있는 전력을 공급하는 것입니다. 즉, 효율적이고 표준화되었으며 비용 효과적인 우수한 조달 관행은 유틸리티의 광범위한 자산 관리 전략에 적합합니다.

구매 관리자는 실질적인 수준에서 데이터 기반 프로세스 인사이트가 혁신 이니셔티브를 추구하는 데 도움이 된다고 지적합니다. "AI 기반 동적 프로세스 모델링 프레임워크를 사용하면 비준수 프로세스를 줄임으로써 부품 주문의 평균 리드 타임을 어떻게 줄일 수 있는지 시뮬레이션할 수 있습니다."라고 그는 설명합니다. "이는 비즈니스 케이스에서 의미가 상당하며 IBM Process Mining 솔루션이 강력한 도구라는 것을 입증합니다."

전력 공급업체 소개

미국에 본사를 둔 이 에너지 회사는 가장 경쟁이 치열한 전력 시장을 포함하여 여러 주에서 수백만 명의 주거, 상업 및 산업 소매 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다.

이 사례 연구에 소개된 고객은 2021년 8월 1일부터 IBM으로 비즈니스를 시작한 myInvenio와 처음 계약을 맺었습니다. 이 사례 연구의 myInvenio 제품인 myInvenio Process Mining은 현재 IBM Process Mining으로 알려져 있습니다.

다음 단계 안내

이 사례에 소개된 IBM 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 IBM 담당자 또는 IBM 비즈니스 파트너에게 문의하세요.

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법률

© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, Watson and Cloud Platform, New Orchard Road, Armonk, NY 10504

2022년 3월 미국에서 제작.

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