IT 团队计划从此传统系统迁移到基于云的全新 ERP 解决方案。然而，它需要在不损失已成为公司通信骨干的任何现有功能的情况下做到这一点。该组织的总部、经销商网络和子公司超过 500 个用户依靠该软件执行销售、备件管理和售后协助功能。

为了实现平稳过渡，团队在将关键业务流程集成到新系统之前寻求改进。其中一个流程是服务输入流程，包含经销商在进行汽车维护时必须遵循的几个诊断检查点。该流程面临着一系列工作流程挑战，如果不加以解决，就会影响成功迁移。也就是说，一些 ERP 系统用户遵循的流程步骤已成为常见步骤，但未记录。

为了分析其服务切入流程，该公司选择 IBM® Process Mining 解决方案，通过应用数据挖掘算法来自动发掘流程。该解决方案还根据原样流程模拟了未来流程。Process Mining 解决方案作为基础功能纳入所有 IBM Cloud Paks for Automation 服务产品，包括 IBM Cloud Pak® for Business Automation。

“我们已经与 IBM 建立了牢固的业务关系，但从技术角度来看，Process Mining 解决方案提供了其他解决方案无法提供的功能，”ICT 流程经理说道，“IBM 解决方案使我们能够使用传统 ERP 系统中的数据轻松有效地简化差距分析流程，然后执行假设分析。我们还可以从云端快速部署该解决方案。”

公司将服务切入流程数据加载到解决方案后，就会根据数据自动生成包含所有流程变体的原样流程模型。未记录的步骤最终将被捕获并记录在流程模型中，以防止其成为孤岛信息或被遗忘的步骤。

IT 团队接下来执行了差距分析，以对数据派生的流程模型和客户上传的参考模型进行直观比较。通过将参考模型与实际流程进行比较，客户立即注意到扫描输入/扫描输出活动中存在合规问题。在扫描输入活动期间，工作人员将汽车连接到诊断工具。他们还应该执行扫描输出活动，这是检查汽车控制单元警告指示器的最佳实践。分析显示，在 15％ 的请求中，工作人员没有执行扫描输出活动。

此外，通过使用 Process Mining 解决方案，IT 团队发现，在 75,000 个请求中，大约有三分之一的海外经销商在开始工作活动之后而不是之前提出了服务输入请求，从而导致不合规。