Inicio Título de página Gran empresa automotriz Como a garantizar una migración de ERP fluida
Una gran empresa automotriz reduce los riesgos con la solución IBM Process Mining
Dos ingenieros utilizando computadoras portátiles en una fábrica de automóviles

Tras embarcarse en un viaje de transformación digital, una gran empresa automotriz necesitaba renovar su plataforma de ERP tradicional. Crítico para las operaciones globales de la empresa, el sistema era sólido, pero presentaba claras deficiencias al tratarse de un software de generación pasada con un soporte limitado.

El equipo de TI planeó migrar de este sistema heredado a una nueva solución ERP basada en la nube. Sin embargo, necesitaba hacerlo sin perder ninguna funcionalidad existente de lo que se había convertido en la columna vertebral de las comunicaciones de la empresa. Más de 500 usuarios en la sede central de la organización, la red de distribuidores y las subsidiarias confiaron en el software para realizar funciones para ventas, gestión de repuestos y asistencia posventa.

Para permitir una transición sin problemas, el equipo buscó mejorar los procesos comerciales clave antes de integrarlos en el nuevo sistema. Uno de estos procesos fue el proceso de ingreso al servicio, que contiene varios puntos de control de diagnóstico que los distribuidores deben seguir al realizar el mantenimiento del auto. El proceso tenía su propio conjunto de desafíos de flujo de trabajo que, si no se abordaban, amenazaban el éxito de la migración. Es decir, varios usuarios del sistema ERP siguieron pasos del proceso que se habían convertido en conocimiento común, pero no documentado.

Análisis más rápidos

 

Se llevó a cabo un análisis del proceso tal como está y fue hasta 70 % más rápido

Mayor precisión

 

Se descubrió que los distribuidores omitieron un paso de diagnóstico de mejores prácticas en el 15 % de los casos

Estamos muy contentos con la velocidad y precisión del análisis realizado por la solución IBM Process Mining. Gerente de procesos de ICT Ventas y posventa Gran empresa automotriz

“Entrevistamos a los empleados en algunos países y descubrimos una discrepancia entre los flujos de trabajo documentados y reales”, explica el gerente de procesos de Tecnología de la información y las comunicaciones (ICT) de la empresa automotriz. “Sin embargo, no teníamos los recursos para realizar entrevistas en varios países, y no podíamos estar seguros de que las personas con las que hablamos habían transmitido con precisión los pasos que siguieron”.

Dado que siempre existía la posibilidad de que los usuarios los olvidaran u omitieran, los pasos no documentados en el proceso de entrada de servicios suponían una responsabilidad potencial. Para ayudar a garantizar una migración exitosa, la empresa buscó una forma rentable de identificar rápidamente las brechas en los procesos.

Análisis de procesos basado en datos

Para analizar su proceso de entrada de servicios, la empresa seleccionó la solución IBM® Process Mining, que aplica algoritmos de minería de datos para descubrir automáticamente los flujos de procesos. También simula procesos futuros a partir de procesos tal como están. La solución Process Mining se incluye como una capacidad fundamental en todas las ofertas de IBM Cloud Paks for Automation, incluida la oferta IBM Cloud Pak® for Business Automation.

“Ya había establecido una sólida relación comercial con IBM, pero desde una perspectiva técnica, la solución Process Mining ofreció capacidades que otras soluciones no podían”, dice el gerente de procesos de ICT. “La solución IBM nos permitió optimizar de manera fácil y eficaz el proceso de análisis de brechas utilizando datos de nuestro sistema ERP tradicional y luego realizar análisis hipotéticos. También podríamos implementar rápidamente la solución desde la nube”.

Tan pronto como la empresa cargó los datos del proceso de entrada de servicios en la solución, se generó automáticamente un modelo de proceso tal cual, incluidas todas las variantes del proceso, a partir de los datos. Los pasos no documentados finalmente se capturaron y registraron en el modelo de proceso para evitar que se conviertan en información aislada o en pasos olvidados.

Luego, el equipo de TI realizó un análisis de brechas para obtener una comparación visual del modelo de proceso derivado de datos y el modelo de referencia cargado por el cliente. Al comparar el modelo de referencia con el proceso real, el cliente notó inmediatamente un problema de cumplimiento en las actividades de escaneo de entrada y salida. Durante la actividad de escaneo, los trabajadores conectan el automóvil a una herramienta de diagnóstico. También deben realizar la actividad de escaneo, una mejor práctic en la que verifican si hay indicadores de advertencia en la unidad de control del automóvil. El análisis arrojó que en 15 % de los casos, los trabajadores no realizaron la actividad de escaneo.

Además, gracias a la solución Process Mining, el equipo de TI descubrió que, en aproximadamente un tercio de los 75.000 casos, algunos concesionarios extranjeros habían abierto el caso de entrada de servicio después de la actividad de inicio del trabajo, en lugar de antes, lo que provocaba incumplimientos.

La solución de IBM nos permitió optimizar de manera fácil y rentable el proceso de análisis de brechas utilizando datos de nuestro sistema ERP tradicional y luego realizar análisis hipotéticos. Gerente de procesos de ICT Ventas y posventa Gran empresa automotriz
Reducir los riesgos de implementación

Al utilizar la solución de IBM para descubrir el proceso real de entrada de servicios, la empresa redujo el tiempo de análisis en un 70 % en comparación con los métodos de análisis tradicionales. Además, con una mayor comprensión de las actividades no conformes, la empresa pudo volver a capacitar a los empleados que no seguían los procesos documentados, mejorando la gestión de calidad.

La empresa completó el análisis automatizado en un plazo de dos meses. Luego, utilizó el modelo de proceso derivado de datos como un modelo para establecer un proceso uniforme de ingreso de servicios que se utilizará globalmente con el nuevo sistema ERP. En consecuencia, la empresa redujo los riesgos de implementación de nuevos sistemas y ahorró una cantidad significativa de dinero.

“Estamos muy contentos con la velocidad y precisión del análisis realizado por la solución Process Mining”, dice el gerente de procesos de ICT. “Los datos no mienten, y ahora sabemos que hemos creado un proceso de ingreso de servicios que a las personas les gusta usar y seguir”.

Acerca de la gran empresa automotriz 

Una empresa automotriz con muchos años, se encargan de diseñar y construir automóviles respetados por su diseño y tecnología innovadores. La empresa entrega automóviles a clientes de todo el mundo y ayuda a establecer estándares de servicio al cliente en toda la industria. Emplea aproximadamente a 5.000 personas.

El cliente presentado en este estudio de caso práctico inicialmente se involucró con myInvenio, que empezó a operar como IBM el 1 de agosto de 2021. El producto myInvenio en este estudio de caso, myInvenio Process Mining, ahora se conoce como IBM Process Mining.

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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.

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