Uma grande e diversificada fornecedora de energia elétricas nos Estados Unidos sabia que tinha um problema com "maverick buying" e estava disposta resolver esse problema.Isso significava fazer o drill down dos dados históricos de compras para ter uma compreensão granular do ponto onde os desvios aconteciam e, a partir dali, avaliar o verdadeiro escopo do problema.A empresa buscou a myInvenio, uma empresa IBM, para trabalhar com a análise de processos.

Usando o IBM® Process Mining, uma ferramenta de descoberta e modelagem de processos que faz parte da solução IBM Cloud Pak® for Business Automation, a equipe trabalhou em estreita colaboração com o gerente de compras da empresa.Na primeira parte do projeto, a equipe capturou aproximadamente um ano do valor de fluxos de dados do Módulo de Compras do IBM Maximo® Utilities, a principal plataforma de gerenciamento de ativos da empresa. Os fluxos envolviam principalmente os departamentos de contabilidade de compras e de warehouse, abrangendo diversas linhas de negócios (LoB).

Após alimentar os dados no IBM Process Mining, seus modelos fundamentais baseados em IA dividiram tudo em mapas reveladores de cada etapa do processo P2P, desde requisição e OC até o recebimento e o faturamento, para cada LoB.Para o Gerente de Compras, o valor desses modelos não era apenas a sua capacidade de apontar problemas com os fluxos vigentes, mas também sua capacidade de proporcionar uma visão renovada e orientada por dados sobre o que poderia ser o processo ideal, muitas vezes chamado de happy path, ou caminho feliz."Conseguimos ver o que realmente estava acontecendo em nossos processos P2P, algo que nunca conseguimos ter antes", explica."Isso também nos deu uma perspectiva mais objetiva sobre o que seria o processo de referência ideal, vinda não dos especialistas em processos, mas sim dos próprios dados".

Entre as principais saídas do modelo, estava a constatação de que apenas 20% das atividades de compra relacionadas a materiais, como a compra de peças de reposição e afins, seguia o caminho ideal de compras.Para os 80% restante de atividades fora do caminho feliz, o tempo médio de processamento foi mais de 30% mais longo devido, em grande parte, ao tempo extra gasto na correspondência de faturas e retrabalho de ordens.

A contratação de serviços também precisava de ajuda.Enquanto o modelo do IBM Process Mining identificou que o caminho ideal do processo possuía apenas 10 etapas, foi descoberto que o caminho médio não conforme possuía quase 30.Para o Gerente de Compras, a descoberta do motivo causou um momento de revelação."Nós sabíamos que o retrabalho de ordens era uma problema considerável", diz."Mas o fato de que mais de 50% das ordens de compras de serviços passava por isso foi uma verdadeira surpresa, e os dados mostraram que realmente acontecia".

O projeto empreendido pelo fornecedor de energia elétrica alcançou o seu objetivo: mapear o processo real de compras, juntamente com o impacto em suas principais métricas de desempenho.De acordo com o Gerente de Compras, a verdadeira importância do projeto é a orientação dos esforços de transformação de processos da empresa."Ao usar dados reais e IA para mapear nossos fluxos de processos de compras, nós também adquirimos o que equivale a um roteiro em potencial para transformação", diz."Isso nos concede um modelo rigoroso sobre onde devemos nos concentrar para melhorar e onde possível, automatizar, os diferentes elementos do fluxo de processos".

E isso traz o assunto de volta ao que mais importa para os fornecedores de energia elétrica: fornecer energia segura e confiável aos seus clientes.Ou seja, boas práticas de compras, as que são eficientes, padronizadas e com custo reduzido, encaixam-se na estratégia geral de gerenciamento de ativos da empresa de serviços públicos.

Em um nível prático, o Gerente de Compras aponta, os insights de processos orientados por dados são um argumento a favor da continuação das iniciativas de transformação."Com uma estrutura de modelagem de processos dinâmico movido por IA, podemos simular como as reduções em processos não conformes podem reduzir o tempo médio de processamento de pedidos de peças", explica."Essa é uma mensagem forte em um business case e mostra por que a solução IBM Process Mining é uma ferramenta tão poderosa."

Com sede nos EUA, essa empresa de energia elétrica atende a milhões de clientes residenciais, comerciais e industriais em vários estados, incluindo alguns dos mercados de energia mais competitivos.

O cliente representado neste estudo de caso inicialmente possuía contrato com a myInvenio, que passou a realizar negócios como IBM em 1 de agosto de 2021.O produto myInvenio neste estudo de caso, o myInvenio Process Mining, passou a se chamar IBM Process Mining.