Cuando un negocio opera instalaciones en cinco continentes, con cadenas de suministro que se extienden por miles de millas, las interrupciones en cualquier paso del proceso de pedido a efectivo (O2C) pueden provocar retrasos en la entrega del producto. Sin embargo, debido a la complejidad de sus operaciones lejanas, una gran empresa de fabricación multinacional (MMC) tenía problemas para encontrar las causas raíz de los retrasos que se produjeron en su actividad logística.
"Observamos diferencias significativas en los plazos medios y los costes de entrega entre distintos clientes, y las razones de estas diferencias no se entendían bien". dice el VP de Logística de MMC. "También vimos que muchos pedidos quedaban en suspenso, pero no siempre podíamos determinar quién introducía los bloques o por qué no se ajustaban a los procesos estándar".
Aunque los gestores de logística de MMC intentaron reducir repetidamente los retrasos, la acción correctiva estaba obstruida por información incompleta y desconectada. Como no se controlaban las desviaciones de los procesos estándar, no había forma de entender cómo repercutían en los plazos de entrega y los costes.
"Hasta que no tuviéramos una mejor visión de dónde y por qué se estaban dando retrasos en el sistema, no podríamos tomar las medidas necesarias para corregir las desviaciones", dice el vicepresidente de MMC. "También creíamos que si tuviéramos una visión detallada y holística de los procesos reales que se utilizan, podríamos comenzar a automatizar más procesos y reducir el esfuerzo humano".
A través de entrevistas y métodos informales, los gerentes de logística de MMC intentaron mapear los procesos de O2C, identificar cuellos de botella y corregir anomalías, sin éxito. "Pero entonces, mientras desplegábamos nuestra plataforma ERP, nuestro socio de integración de sistemas nos recomendó una nueva herramienta", dice el vicepresidente de MMC. "Podía proporcionarnos una visión detallada de todos los procesos y personas implicados en la O2C y modelarse a partir de datos del mundo real derivados de nuestro sistema ERP. Estábamos intrigados por las posibilidades”.
Ahorro de costes
Número reducido de instancias de fecha de entrega modificada para un ahorro de costos de 50 000 USD y un plazo de entrega reducido en 3 días
Automatización de entrega
Adoptó una solución de RPA para reducir la reelaboración y automatizó el 75 % de la actividad de entrega para lograr un ahorro de costes de 60 000 USD
Después de revisar una prueba de concepto (POC), MMC eligió la solución IBM® Process Mining y la implementó a través del software IBM® Cloud Pak for Business Automation. IBM® Process Mining también se incluye como una capacidad fundamental en la cartera de soluciones IBM® Cloud Paks for Automation. "Queríamos ver un 'gemelo digital' de nuestra organización logística", dice el VP de MMC, "para poder identificar los cuellos de botella en nuestros procesos O2C y detectar oportunidades para la automatización".
Cuando los ejecutivos de MMC vieron su proceso O2C mapeado por primera vez, tuvieron la misma respuesta que muchos clientes tienen con la tecnología de simulación impulsada por IA. “Nuestra primera reacción fue: 'Usted dibujó esto. No creemos que se haya creado automáticamente a partir de los datos. La segunda reacción fue: 'No es cierto, los datos son incorrectos'”, dice el vicepresidente de MMC. “Pero tan pronto como profundizamos en la simulación, pudimos ver qué tan bien se construyó este modelo, según los datos del mundo real de nuestra plataforma ERP. Fue una verdadera revelación”.
Trabajando con la herramienta para estudiar todas las actividades, puntos de contacto y empleados involucrados en el proceso O2C, el equipo de logística de MMC pudo:
- Analizar el comportamiento de los procesos, encontrar actividades no conformes e identificar oportunidades de mejora
- Identificar actividades críticas en términos de impacto en los costes y variabilidad del plazo de entrega
- Descubrir los usuarios clave de los procesos y compruebe la segregación de las tareas
- Monitorizar el reacondicionamiento para descubrir dónde los errores y los procedimientos inadecuados afectan los cronogramas de entrega.
- Descubrir los costes relacionados con las actividades manuales y dónde había potencial para la automatización.
El análisis del comportamiento de los empleados proporcionó información reveladora. Por ejemplo, un gerente de logística estaba anulando manualmente los cronogramas en un intento de ayudar a su fábrica a cumplir los objetivos de producción. "Estaba intentando ayudar, pero en realidad lo estaba retrasando", dice el vicepresidente de MMC. "Hablamos con ella y le explicamos que su equipo estaba haciendo un trabajo mucho mejor sin su intervención".
Después de analizar el modelo de proceso O2C creado por la herramienta IBM® Process Mining, y utilizar los paneles de la herramienta para supervisar la actividad, los gerentes de logística de MMC pudieron:
- Reducir el número de instancias de la fecha de entrega modificada, ahorrando 50 000 USD en costes y acortando el plazo de entrega en tres días
- Supervise continuamente la variabilidad del plazo de entrega del cliente, lo que aumentó la alineación de KPI en un 25 % para las actividades de eliminación de bloques logísticos y fecha de entrega cambiada
- Rediseñar el proceso para reducir las actividades de remoción de bloques logísticos, lo que generó más de 100 000 dólares en ahorros de costos y redujo los tiempos de entrega promedio en dos días.
La plataforma IBM® Process Mining también permitió a MMC implementar herramientas de automatización robótica de procesos (RPA), un objetivo a largo plazo de la organización. Al monitorear el rendimiento de RPA, la empresa:
- Automaticé el 75 % de la actividad de entrega, lo que generó un ahorro de costos de 60 000 dólares y redujo significativamente la reelaboración.
- Automatización del 75 % de la actividad de creación de líneas para obtener ahorros de costes de 50 000 USD y reducir los plazos de entrega en tres días
"Automatizar los procesos en la medida de lo posible representa una gran oportunidad para nosotros", afirma el vicepresidente de MMC. "Debido al volumen de trabajo que tenemos en logística, a veces luchamos con los recursos humanos de que disponemos. Al reducir el número de veces que se bloquean o reprograman los pedidos, podemos liberar tiempo para que nuestro personal trabaje en otras tareas".
"Uno de los pasos que queremos dar en el futuro con IBM® Process Mining es comprender los comportamientos de los clientes y cómo éstos pueden añadir retrasos y costes relacionados al proceso", afirma el vicepresidente de MMC. "Creemos que esta herramienta nos ayudará a cambiar estos comportamientos para poder comprimir los plazos de entrega y ser más rentables".
Como gran empresa global, MMC se suscribe a una variedad de servicios de inteligencia empresarial para la supervisión y planificación del rendimiento. "Ya tenemos mucha información con la que trabajar, pero hay varios KPI críticos para el negocio que monitorizamos con IBM® Process Mining y que no podemos obtener en ningún otro sitio", afirma el vicepresidente de MMC. "Siempre hay que ir por delante de la competencia. Y al aumentar la automatización de nuestros procesos empresariales con IBM® Process Mining, tenemos la intención de ampliar la brecha entre nosotros y nuestros competidores".
Fundada hace más de 100 años, MMC opera más de 100 plantas en 50 países y tiene más de 20 000 empleados. Es un proveedor líder en las industrias de telecomunicaciones, transmisión de energía, construcción y transporte. El cliente que aparece en este caso práctico contrató inicialmente a myInvenio, que empezó a operar como IBM el 1 de agosto de 2021. El producto myInvenio en este caso práctico, myInvenio Process Mining, ahora se conoce como IBM® Process Mining.
Notas a pie de página
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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.
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