프로세스 발견 솔루션의 필요성을 인식한 이 회사는 몇 가지 옵션을 검토했습니다. 조달 소유자에 따르면, 기업은 궁극적으로 조직의 디지털 트윈 기술 강점을 기반으로 하며 이것이 구축되어 있는 IBM® Process Mining을 선택했다고 합니다. "IBM Process Mining 제품이 정말 돋보였던 것은 동적 프로세스 모델링 프레임워크의 유연성과 세분성 때문이었습니다."라고 그녀는 설명합니다. "IBM 프레임워크는 조직의 디지털 트윈을 핵심으로 하기 때문에 운영 워크플로우에 대한 보다 심층적인 데이터 기반 시각을 제공합니다. 따라서 자동화를 가속화할 수 있는 강력한 도구입니다."

그 이유는 다음과 같습니다. 데이터 흐름을 분석하여 프로세스를 정확하게 미러링하는 기능인 DTO의 본질적 특성은 독단적인 구매와 같은 프로세스 결함을 찾는 데만 유용한 게 아닙니다. 또한 AI 기반 '가정' 시뮬레이션 메커니즘을 제공하여 프로세스 전문가가 자동화를 비롯한 특정 개선 사항이 비용, 생산성 및 프로세스 주기 시간과 같은 메트릭에 어떤 영향을 미치는지 시각화할 수 있도록 합니다.

이러한 이유로 프로세스 소유자는 IBM Process Mining 솔루션이 매우 귀중한 자동화 계획 도구라고 말합니다. “프로세스 자동화에 대한 투자 결정은 궁극적으로 예상되는 비즈니스 가치에 관한 것입니다. 하지만 더 어려운 것은 비즈니스 사례의 본질인 리스크를 최소화하면서 수익을 극대화하는 방식으로 한정된 리소스 투자의 균형을 맞추는 것입니다."라고 그녀는 설명합니다. "이러한 결과를 시뮬레이션할 수 있는 기능이 바로 IBM Process Mining을 돋보이게 하는 부분입니다."

IBM Process Mining은 IBM Cloud Pak® for Business Automation을 포함해 모든 IBM Cloud Paks for Automation의 기본 기능으로 포함되어 있습니다.

이러한 기능을 테스트하기 위해 이 회사는 혁신 파트너와 협력하여 IBMProcess Mining 솔루션을 개념 증명(PoC)으로 구현했습니다. 이 솔루션의 알고리즘은 회사 ERP 시스템의 실시간 데이터를 사용하여 자동화 노력를 복잡하게 만들 수 있는 프로세스 편차를 거의 즉시 찾아냈습니다.

모델에서 생성된 그래프와 흐름도를 살펴본 프로세스 소유자와 그녀의 팀은 라인 생성 및 배송 활동을 포함한 주요 주문 생성 프로세스의 절반이 수작업으로 이루어지고 있어 규정을 준수하지 않는다는 사실을 확인했습니다. 게다가 프로세스 스캔을 통해 이러한 활동에서 인적 오류로 인해 재작업이 발생하는 비율이 높은 것으로 나타났습니다. 이러한 프로세스 결함으로 인해 조달 주기가 지연될 뿐만 아니라 연간 약 미화 25만 달러의 비용이 증가했습니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 회사는 두 활동 모두에 자동화 도구를 구현했습니다. 배송 활동의 75%를 자동화함으로써 회사는 주문 재작업을 대폭 줄이고 관련 비용을 미화 약 6만 달러 절감할 수 있었습니다. 라인 생성 활동에 대한 유사한 자동화로 리드 타임이 3일 단축되어 미화 5만 달러의 비용이 절감되었습니다.

디지털 혁신을 진행 중인 대부분의 기업과 마찬가지로 이 회사는 프로세스를 보다 민첩하고 효율적이며 클라우드 기반으로 만들겠다는 중요한 비전을 따릅니다. 프로세스 소유자에게는 회사가 프로세스 자동화 의사 결정의 세부 사항에 대해 데이터 기반 접근 방식을 취하고 있다는 사실, 즉 문제점이 어디에 있는지, 그리고 이를 가장 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 알고 있다는 사실이 효율성 측면에서 큰 차이를 만듭니다. “IBM 솔루션을 통해 얻은 프로세스 투명성은 조달에서 지불까지 관련된 자동화 결정에 획기적인 영향을 미쳤습니다.”라고 그녀는 말합니다. "우리의 광범위한 혁신이 계속됨에 따라 우리는 데이터 기반 의사 결정이 성공의 핵심이라고 생각합니다."

100년 전에 설립된 이 글로벌 제조 기업은 50개국에 100개 이상의 공장을 운영하고 있으며 2만 명 이상의 직원을 보유하고 있습니다. 회사의 목표 시장에는 통신, 에너지 전송, 건설 및 운송 산업이 포함됩니다.