El equipo de TI planeaba migrar de este sistema heredado a una nueva solución ERP basada en la nube. Sin embargo, tenía que hacerlo sin perder ninguna funcionalidad de lo que se había convertido en la columna vertebral de las comunicaciones de la empresa. Más de 500 usuarios de la sede central, la red de concesionarios y las filiales de la organización confiaban en el software para realizar tareas de ventas, gestión de piezas de repuesto y asistencia posventa.

Para facilitar la transición, el equipo trató de mejorar los procesos empresariales clave antes de integrarlos en el nuevo sistema. Uno de estos procesos era el de entrada de servicio, que contiene varios puntos de comprobación de diagnóstico que los concesionarios deben seguir al realizar el mantenimiento del vehículo. El proceso conllevaba su propio conjunto de retos de flujo de trabajo que, si no se abordaban, ponían en peligro el éxito de la migración. En concreto, varios usuarios del sistema ERP seguían pasos del proceso que se habían convertido en conocimiento común pero no documentado.

Para analizar su proceso de entrada de servicio, 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 los actuales. La solución Process Mining se incluye como una capacidad fundamental en todas las ofertas de IBM Cloud Paks for Automation, incluida la oferta de IBM® Cloud Pak for Business Automation.

"Ya habíamos establecido una sólida relación comercial con IBM, pero desde el punto de vista técnico la solución Process Mining ofrecía unas posibilidades que otras soluciones no podían ofrecer", afirma el responsable de procesos TIC. "La solución de IBM nos permitió racionalizar de forma sencilla y rentable el proceso de análisis de lagunas utilizando datos de nuestro sistema ERP tradicional y, a continuación, realizar análisis hipotéticos. También pudimos implementar la solución desde la nube con rapidez".

En cuanto la empresa cargó los datos del proceso de entrada de servicio en la solución, se generó automáticamente un modelo de procesos actual a partir de los datos, incluidas todas las variantes del proceso. Finalmente, los pasos no documentados se capturaron y registraron en el modelo de procesos para evitar que se convirtieran en información aislada o pasos olvidados.

A continuación, el equipo de TI realizó un análisis de lagunas para comparar visualmente el modelo de procesos derivado de los datos y el modelo de referencia proporcionado por el cliente. Al comparar el modelo de referencia con el proceso real, el cliente detectó inmediatamente un problema de conformidad en las actividades de entrada y salida de documentos. Durante la actividad de escaneado, los trabajadores conectan el vehículo a una herramienta de diagnóstico. También deben realizar la actividad de escaneado, una práctica recomendada en la que comprueban si hay indicadores de advertencia en la unidad de control del vehículo. El análisis mostró que en el 15% de los casos, los trabajadores no realizaban la actividad de escaneado.

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 inconformidad.