AI의 이점 - 워크플로우의 시각화 및 최적화
IBM Process Mining 솔루션을 사용하여 주문-결제 프로세스 간소화
기업이 5개 대륙에서 시설을 운영하고 공급망이 수천 마일에 걸쳐 있는 경우 주문-결제(O2C) 프로세스의 어떤 단계에서든 중단이 발생하면 제품 배송이 지연될 수 있습니다. 그러나 한 대규모 다국적 제조 회사(MMC)는 광범위한 운영의 복잡성으로 인해 물류 활동에서 발생하는 지연의 근본 원인을 찾는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
MMC의 물류 부문 부사장은 "고객마다 평균 리드 타임과 배송 비용에 상당한 차이가 있음을 확인했지만 이러한 차이가 왜 발생하는지에 관해서는 잘 알려지지 않았습니다."라고 말하면서, "많은 주문이 보류되었지만 누가 블록을 삽입하고 있는지 또는 왜 표준 프로세스를 준수하지 않는지를 항상 확인할 수는 없었습니다."라고 덧붙입니다.
MMC 물류 관리자는 지연을 최소화하기 위해 계속 노력했지만 불완전하고 단절된 정보로 인해 시정 조치가 제대로 이행되지 않았습니다. 표준 프로세스 위반을 모니터링하지 않았기 때문에 이러한 위반이 배송 일정과 비용에 어떤 영향을 미치는지 이해할 방법이 없었습니다.
MMC의 부사장은 "시스템에서 지연이 발생하는 위치와 원인을 정확하게 파악할 때까지 위반 사항을 수정하는 데 필요한 조치를 취할 수 없었습니다."라고 말하면서, "또한 사용 중인 실제 프로세스를 포괄적으로 상세하게 파악했다면 더 많은 프로세스를 자동화하여 직원들의 업무 부담을 줄일 수 있다고 생각했습니다."라고 덧붙입니다.
MMC의 물류 관리자는 인터뷰와 비공식적인 방법을 통해 O2C 프로세스를 계획하고, 병목점을 식별하며, 이상치를 수정하려고 시도했지만 성공하지 못했습니다. MMC의 VP는 "하지만 ERP 플랫폼을 배포하는 동안 시스템 통합 파트너가 새로운 도구를 추천했습니다."라고 말하면서, "O2C와 관련된 모든 프로세스와 인력에 대한 상세한 뷰를 제공하고 ERP 시스템에서 파생된 실제 데이터를 모델링할 수 있습니다. 우리는 그 가능성에 흥미를 느꼈습니다."라고 덧붙입니다.
변경된 배송 날짜 인스턴스 수 감소로 절감한 비용
50,000 USD
리드 타임 3일 단축
RPA 솔루션을 도입하여 재작업을 줄이고 배송 활동을 자동화한 비율
75%
60,000 USD의 비용 절감 실현
항상 경쟁에서 앞서 나가야 합니다. 그리고 IBM Process Mining으로 비즈니스 프로세스의 자동화를 강화하여 경쟁업체와의 격차를 넓힐 계획입니다.
물류 부문 부사장
다국적 제조 회사
심도 있는 인사이트 확보를 위한 분석
개념 증명(POC)을 검토한 후 MMC는 IBM® Process Mining을 선택하고 이를 IBM Cloud Pak® for Business Automation 소프트웨어를 통해 배포했습니다. IBM Process Mining은 IBM Cloud Paks for Automation 솔루션 포트폴리오의 기본 기능으로도 제공됩니다. MMC의 VP는 "물류 조직의 '디지털 트윈'을 구현하고 싶었다"고 말하면서, "따라서 O2C 프로세스의 병목점을 식별하고 자동화 기회를 포착할 수 있었습니다."라고 덧붙입니다.
MMC 경영진은 처음 계획한 O2C 프로세스를 본 후 많은 고객이 AI 기반 시뮬레이션 기술에 대해 보인 반응과 동일한 반응을 보였습니다. MMC의 VP는 "우리의 첫 반응은 '직접 만든 게 아니라 데이터에서 자동 생성되었다는 것이 믿어지지 않는다'였습니다. 두 번째 반응은 '믿을 수 없다. 데이터가 정확하지 않을 것이다'였습니다."라고 말하면서, "그러나 시뮬레이션의 분석 결과를 확인한 후 이 모델이 ERP 플랫폼의 실제 데이터를 기반으로 얼마나 잘 구축되었는지 알 수 있었습니다. 정말 놀라웠습니다."라고 덧붙입니다.
그러나 시뮬레이션의 분석 결과를 확인한 후 이 모델이 ERP 플랫폼의 실제 데이터를 기반으로 얼마나 잘 구축되었는지 알 수 있었습니다. 정말 놀라웠습니다.
물류 부문 부사장
다국적 제조 회사
MMC 물류 팀은 O2C 프로세스와 관련된 모든 활동, 접점 및 직원을 연구하는 도구를 활용하여 다음을 수행했습니다.
- 프로세스 동작 분석, 부적합 활동 포착 및 개선 기회 식별
- 비용 영향 및 리드 타임의 변동성 측면에서 중요한 활동 식별
- 프로세스의 주요 사용자 도출 및 직무 분리 확인
- 재작업을 모니터링하여 실수와 부적절한 절차가 배송 일정에 영향을 미치는 부분 확인
- 수동 활동과 관련된 비용 및 자동화 가능성이 있는 영역 도출
직원 행동 분석은 흥미로운 인사이트를 제공했습니다. 예를 들어 물류 관리자는 공장에서 생산 목표를 달성하도록 지원하기 위해 일정을 재정의했습니다. MMC의 VP는 "이 관리자는 도와주려고 했지만 실제로는 일정을 지연시키고 있었다"고 말하면서, "팀이 관리자의 개입 없이도 훌륭하게 임무를 완수하고 있었다고 설명했다"고 덧붙입니다.
자동화를 위한 기회
IBM Process Mining 도구로 제작한 O2C 프로세스 모델을 분석하고 도구의 대시보드를 사용하여 활동을 모니터링한 후 MMC 물류 관리자는 다음을 수행했습니다.
- 변경된 배송 날짜 인스턴스 수를 줄여 50,000 USD의 비용을 절감하고 리드 타임 3일 단축
- 물류 블록 제거 및 배송 날짜 변경 활동에 대한 KPI를 25%까지 늘린 고객 리드 타임 변동성을 지속적으로 모니터링
- 물류 블록 제거 활동을 줄이기 위해 프로세스를 재설계하여 100,000 USD가 넘는 비용 절감을 실현하고 평균 리드 타임 2일 단축
또한 IBM Process Mining 플랫폼을 통해 MMC는 조직의 오랜 목표인 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 도구를 배포할 수 있었습니다. 회사는 RPA 성능을 모니터링하여 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
- 배송 활동의 75%를 자동화하여 60,000 USD의 비용 절감 및 재작업 대폭 감소
- 라인 구축 활동의 75%를 자동화하여 50,000 USD의 비용 절감 실현 및 리드 타임 3일 단축
MMC의 VP는 "가능한 경우 프로세스를 자동화하는 것은 우리에게 큰 기회를 의미한다"고 말하면서, "물류 분야의 작업량으로 인해 우리는 때때로 가용한 인적 자원을 확보하는 데 어려움을 겪습니다. 주문 차단 횟수나 일정 변경 횟수를 줄임으로써 직원이 다른 작업에 할애할 시간을 확보할 수 있습니다."라고 덧붙입니다.
MMC의 VP는 "향후 IBM Process Mining을 통해 취하고자 하는 조치 중 하나는 고객 행동, 그리고 이로 인해 프로세스에 지연이 발생하거나 관련 비용이 추가되는 방식을 이해하는 것입니다."라고 말하면서, "우리는 이 도구가 이러한 행동을 바꾸는 데 도움이 되며, 결과적으로 배송 일정을 단축하고 비용 효율성을 높일 것이라고 생각합니다."라고 덧붙입니다.
대규모 글로벌 기업인 MMC는 성능 모니터링 및 계획을 위해 다양한 비즈니스 인텔리전스 서비스를 구독합니다. MMV의 VP는 "우리는 이미 다양한 정보를 활용할 수 있지만, IBM Process Mining으로 어디에서도 구할 수 없는 몇 가지 비즈니스 크리티컬 KPI를 얻었습니다."라고 말하면서, "항상 경쟁에서 앞서 나가야 합니다. 그리고 IBM Process Mining으로 비즈니스 프로세스의 자동화를 강화하여 경쟁업체와의 격차를 넓힐 계획입니다."라고 덧붙입니다.
다국적 제조 회사(MMC) 소개
100년 전에 설립된 MMC는 50개국에서 100개가 넘는 공장을 운영하고 20,000명이 넘는 직원을 고용하고 있습니다. 이 MMC는 통신, 에너지 전송, 건설 및 운송 산업의 선도적인 공급업체입니다. 이 사례연구에 등장한 고객은 초기에 myInvenio와 계약을 체결했으나, myInvenio는 2021년 8월 1일부터 IBM으로 비즈니스를 수행하기 시작했습니다. 이 사례연구에서 myInvenio 제품인 myInvenio Process Mining은 현재 IBM Process Mining으로 알려져 있습니다.
솔루션 컴포넌트
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
2022년 3월 미국에서 제작.
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