AI 기반 프로세스 검색으로 그리드 부품 조달 가속화

기후 변화와 지속 가능성에 대한 관심이 높아져도 전력회사에 내재된 이러한 핵심 가치의 중요성이 희석되지 않았습니다. 그러나 이를 이행하는 데 따른 새로운 운영상의 문제가 발생했습니다. 그리고 그 중심에 자산 관리가 있습니다.

그리드를 가동 상태로 유지하려면 공급업체는 오래되었거나 고장난 장비의 영향을 최소화해야 합니다. 이러한 이유로 많은 조직들이 고급 분석을 채택하여 장애를 예측하고 사전 예방적 유지보수를 수행하여 장애를 예방합니다. 계획 여부에 관계없이 서비스 주문이 생성되면 조달 부서는 작업을 완료하는 데 필요한 부품(예: 변압기, 회로 차단기, 절연체)을 확보합니다. 리드 타임이 길수록 그리드 성능에 미치는 잠재적 위험이 커집니다. 이것이 전력 공급업체가 조달-지급(P2P) 프로세스의 효율성을 점점 더 중요하게 고려하는 이유 중 하나입니다.

또 다른 이유는 비용입니다. 규제가 철폐된 오늘날의 시장에서는 조달 제품의 총 비용을 최소화하는 것이 중요한 목표입니다. 직원이 "매버릭 구매", 즉 기존의 조달 프로세스 흐름에서 벗어난 구매에 관여하면 비용과 효율성에 부정적 영향을 미칩니다. 우선, 이러한 구매자는 기존 공급업체 계약에 포함된 비용 측면의 이점을 놓치게 되므로 결국 더 많은 비용을 지불하게 됩니다.

다른 종류의 프로세스 위반, 특히 구매 주문(PO) 없이 구매하거나 서비스 주문 없이 PO를 생성하는 경우에도 이를 분류하는 데 추가 작업이 필요하므로 비용이 증가합니다. 잘못되었거나 일치하지 않는 송장을 해결하는 데 소요되는 시간은 관리 오버헤드를 크게 증가시킬 뿐만 아니라 조달 직원이 보다 전략적인 업무에 집중하는 것을 방해할 수 있기 때문입니다.

일단 데이터가 IBM Process Mining에 입력되면 기본 AI 기반 모델은 각 LoB에 대해 요청 및 PO부터 수령 및 송장 발행에 이르기까지 P2P 프로세스의 각 단계에 대해 가시성이 높은 맵으로 모든 것을 세분화했습니다. 구매 담당자에게 이러한 모델의 가치는 전반적인 "현상태"의 흐름에서 문제를 정확히 찾아낼 수 있는 능력뿐만 아니라 이상적인 프로세스의 모습(올바른 경로라고도 함)에 대해 데이터를 기반으로 새로운 시각을 가질 수 있는 능력이었습니다. 그는 "우리는 P2P 프로세스 전반에서 실제로 일어나고 있는 변화에 대한 새로운 시각을 확보했습니다."라고 말하면서, "또한 프로세스 전문가가 아니라 데이터 자체에서 최적의 기본 프로세스가 어떤 모습이었는지에 대한 보다 객관적인 관점을 제공했습니다."라고 덧붙입니다.

이 모델의 주요 결과 중 하나는 자재 관련 구매 활동(예: 예비 부품 구매 등)의 20% 만이 최적의 조달 경로를 따랐다는 사실입니다. 올바른 경로를 따르지 않은 활동의 80%는 평균 주문 리드 타임이 30% 이상 더 길었는데, 이는 주로 송장 매칭과 주문 재작업에 추가 시간이 소요되었기 때문입니다.

서비스 조달은 약간 나았습니다. IBM Process Mining 모델은 최적의 프로세스 경로에서 단 10개 단계를 발견했지만, 평균 부적합 경로는 거의 30개에 달하는 것으로 나타났습니다. 구매 담당자에게 있어 이유를 알게 된 것은 뜻밖의 일이었습니다. 그는 "우리는 주문 재작업이 중요한 문제라는 것을 알고 있었습니다."라고 말하면서, "하지만 서비스 조달 주문의 50% 이상에 재작업이 필요하다는 사실은 정말 놀라운 일이었고, 데이터에 따르면 이것이 현실이었습니다."라고 덧붙입니다.