원활한 ERP 마이그레이션 지원
IBM Process Mining 솔루션을 사용하여 위험을 완화하는 대형 자동차 회사
자동차 제조 공장에 서서 노트북을 사용하는 두 명의 엔지니어

디지털 혁신의 여정을 시작한 한 대형 자동차 회사는 기존 ERP 플랫폼을 개편해야 했습니다. 회사의 글로벌 운영에 매우 중요한 이 시스템은 견고했지만 지원이 제한적인 이전 세대 소프트웨어로서 분명히 단점이 있었습니다.

IT 팀은 이 기존 시스템에서 새로운 클라우드 기반 ERP 솔루션으로 마이그레이션할 계획을 세웠습니다. 하지만 회사의 커뮤니케이션 중추였던 기존 기능을 그대로 유지하면서 이를 실현할 수 있어야 했습니다. 조직의 본사, 딜러 네트워크 및 자회사 전체에서 500명 이상의 사용자가 이 소프트웨어를 사용하여 판매, 예비 부품 관리 및 판매 후 지원 기능을 수행했습니다.

원활한 전환을 위해 팀은 주요 비즈니스 프로세스를 새 시스템에 통합하기 전에 개선하는 방법을 모색했습니다. 이러한 프로세스 중 하나는 서비스 입력 프로세스로, 여기에는 딜러가 자동차 정비를 수행할 때 따라야 하는 몇 가지 진단 체크포인트가 포함되어 있었습니다. 이 프로세스에는 해결되지 않으면 마이그레이션 성공에 위협이 되는 일련의 워크플로 문제가 있었습니다. 다시 말해, 몇몇 ERP 시스템 사용자는 일반적이지만 문서화되지 않은 지식이 되어버린 프로세스 단계를 따르고 있었습니다.

더 빠른 분석

 

최대 70% 더 빠르게 기존 프로세스 분석 수행

개선된 정확도

 

딜러가 15%의 사례에서 모범 사례 진단 단계를 건너뛴 것으로 확인되었습니다.

우리는 IBM Process Mining 솔루션이 수행하는 분석의 속도와 정확성에 매우 만족합니다. ICT 프로세스 관리자 판매 및 판매 후 대형 자동차 회사

"우리는 몇몇 국가의 직원들을 인터뷰한 결과 문서화된 워크플로와 실제 워크플로 사이에 불일치가 있음을 발견했습니다."라고 자동차 회사의 정보통신기술(ICT) 프로세스 관리자 - 판매 및 판매 후 담당자는 설명합니다. "하지만 우리는 여러 국가에서 인터뷰를 진행할 수 있는 리소스가 없었고, 인터뷰한 사람들이 자신이 따랐던 단계를 정확하게 전달했는지 확신할 수 없었습니다."

사용자가 이를 잊어버리거나 누락할 가능성이 항상 존재했기 때문에 서비스 입력 프로세스에서 문서화되지 않은 단계는 잠재적인 책임이 될 수 있었습니다. 성공적인 마이그레이션을 보장하기 위해 회사는 프로세스 격차를 신속하게 식별할 수 있는 비용 효율적인 방법을 모색했습니다.

데이터 기반 프로세스 분석

회사는 서비스 입력 프로세스를 분석하기 위해 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하여 프로세스 흐름을 자동으로 발견하는 IBM Process Mining 솔루션을 선택했습니다. 또한 이 솔루션은 기존 프로세스에서 미래의 프로세스를 시뮬레이션합니다. 프로세스 마이닝 솔루션은 IBM Cloud Pak for Business Automation을 포함한 모든 IBM Cloud Pak for Automation 제품에 기본 기능으로 포함되어 있습니다.

"우리는 이미 IBM과 강력한 비즈니스 관계를 구축하고 있었지만, 기술적인 측면에서 Process Mining 솔루션은 다른 솔루션이 제공하지 못하는 기능을 제공했습니다."라고 ICT 프로세스 관리자는 말합니다. “IBM 솔루션을 통해 우리는 기존 ERP 시스템의 데이터를 사용하여 격차 분석 프로세스를 쉽고 효과적으로 간소화한 다음 가정 분석을 수행할 수 있었습니다. 또한 클라우드에서 솔루션을 신속하게 배포할 수도 있었습니다."

회사가 서비스 입력 프로세스 데이터를 솔루션에 로드하자마자 모든 프로세스 변형을 포함한 기존 프로세스 모델이 데이터에서 자동으로 생성되었습니다. 문서화되지 않은 단계가 마침내 캡처되고 프로세스 모델에 기록되어 이 프로세스가 사일로화된 정보나 누락된 단계가 되는 것을 방지했습니다.

다음으로 IT 팀은 데이터 기반 프로세스 모델과 고객이 업로드한 참조 모델을 시각적으로 비교하기 위해 격차 분석을 수행했습니다. 참조 모델을 실제 프로세스와 비교함으로써 고객은 스캔 인/스캔 아웃 활동에서 규정 준수 문제를 즉시 발견했습니다. 스캔 작업 중에 작업자는 자동차를 진단 도구에 연결합니다. 또한 작업자는 차량 제어 장치의 경고 표시기를 확인하는 모범 사례인 스캔 아웃 활동도 수행해야 합니다. 분석 결과, 15%의 사례에서 작업자가 스캔 아웃 활동을 수행하지 않은 것으로 나타났습니다.

또한 IT팀은 Process Mining 솔루션을 사용하여 75,000건 중 약 1/3에 해당하는 사례에서 해외 일부 대리점이 작업 시작 전이 아닌 작업 시작 활동 후에 서비스 입력 사례를 열어 부적합을 초래한 것을 발견했습니다.

IBM 솔루션을 통해 우리는 기존 ERP 시스템의 데이터를 사용하여 격차 분석 프로세스를 쉽고 비용 효율적으로 간소화한 다음 가정 분석을 수행할 수 있었습니다. ICT 프로세스 관리자 판매 및 판매 후 대형 자동차 회사
출시 위험 감소

IBM 솔루션을 사용하여 실제 서비스 입력 프로세스를 검색함으로써 회사는 이전 분석 방법에 비해 기존 프로세스 분석 시간을 70% 단축했습니다. 또한 부적합 활동에 대한 인사이트를 확보함으로써 문서화된 프로세스를 따르지 않는 직원들을 재교육하여 품질 관리를 개선할 수 있었습니다.

회사는 두 달 만에 자동화된 분석을 완료했습니다. 그런 다음 데이터에서 도출된 프로세스 모델을 새로운 ERP 시스템과 함께 전 세계적으로 사용할 통일된 서비스 입력 프로세스를 구축하기 위한 청사진으로 사용했습니다. 결과적으로 회사는 상당한 비용을 절약하는 동시에 새로운 시스템 출시 위험을 줄였습니다.

ICT 프로세스 관리자는 “우리는 Process Mining 솔루션이 수행하는 분석의 속도와 정확성에 매우 만족합니다.”라고 말합니다. "데이터는 거짓말을 하지 않습니다. 이제 우리는 사람들이 사용하고 따르고 싶어하는 서비스 입력 프로세스를 만들었음을 확신합니다."

대형 자동차 회사 소개 

오랜 역사를 자랑하는 자동차 회사인 이 기업은 혁신적인 디자인과 기술로 인정받는 자동차를 설계하고 제작합니다. 이 기업은 전 세계 고객에게 자동차를 공급하고 업계 전반에 고객 서비스 표준을 설정하는 데 도움을 줍니다. 이 기업에는 약 5,000명의 직원이 근무하고 있습니다.

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

다음 단계 안내

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2022년 3월 미국에서 제작.

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