Engagée dans un parcours de transformation numérique, une grande entreprise automobile avait besoin de réorganiser sa plateforme ERP classique. Essentiel pour ses opérations mondiales, le système était fiable mais présentait des failles évidentes car il s'agissait d'un logiciel d'ancienne génération bénéficiant d'un support limité.
L'équipe informatique a prévu de migrer de ce système hérité vers une nouvelle solution ERP basée sur le cloud. Mais elle devait le faire sans perdre les fonctionnalités existantes de ce qui était devenu le pilier de la communication de l'entreprise. Plus de 500 utilisateurs répartis entre le siège de l'entreprise, le réseau de concessionnaires et les filiales s'appuyaient sur le logiciel pour assurer les fonctions de vente, de gestion des pièces détachées et de service après-vente.
Pour permettre une transition en douceur, l'équipe a cherché à améliorer les principaux processus opérationnels avant de les intégrer dans le nouveau système. L'un de ces processus était le processus d'entrée en service, qui contient plusieurs points de contrôle diagnostiques que les concessionnaires doivent suivre lorsqu'ils effectuent la maintenance d'un véhicule. Le processus comportait sa propre série de défis en matière de workflow qui, s'ils n'étaient pas relevés, menaçaient le succès de la migration. En particulier, plusieurs utilisateurs du système ERP appliquaient des étapes du processus qui étaient devenues des pratiques courantes, mais qui n'étaient pas documentées.
Une analyse plus rapide
Analyse des processus en l'état jusqu'à 70 % plus rapide
Amélioration de la précision
Découverte que les concessionnaires omettent une étape de diagnostic des bonnes pratiques dans 15 % des cas
« Nous avons demandé à des employés de plusieurs pays ce qu'ils en pensaient et nous avons constaté un déséquilibre entre les workflows documentés et les workflows réels », explique le responsable des processus des technologies de l'information et de la communication (TIC), ventes et après-vente, de la société automobile. « Cependant, nous n'avions pas les ressources nécessaires pour mener des entrevues dans plusieurs pays, et nous ne pouvions pas être sûrs que les personnes avec lesquelles nous nous étions entretenus nous avaient communiqué avec précision les étapes qu'elles avaient suivies. »
Étant donné qu'il est toujours possible que les utilisateurs les oublient ou les omettent, les étapes non documentées du processus d'entrée en service constituent une responsabilité potentielle. Pour garantir une migration réussie, l'entreprise a cherché un moyen rentable d'identifier rapidement les failles dans les processus.
Pour analyser son processus d'entrée en service, l'entreprise a choisi la solution IBM® Process Mining, qui applique des algorithmes d'exploration de données pour découvrir automatiquement les flux de processus.Elle permet également de simuler des processus futurs à partir de processus existants.La solution Process Mining est incluse en tant que fonctionnalité fondamentale dans toutes les offres IBM Cloud Paks for Automation, y compris l'offre IBM Cloud Pak® for Business Automation.
« Nous avions déjà établi une solide relation commerciale avec IBM, mais d'un point de vue technique, la solution Process Mining offrait des possibilités que d'autres solutions ne pouvaient pas offrir », explique le responsable de processus ICT. « La solution IBM nous a permis de rationaliser facilement et efficacement le processus d'analyse des écarts en utilisant les données de notre système ERP classique, puis d'effectuer des analyses par simulation. Nous pourrions également déployer rapidement la solution depuis le cloud. »
Dès que l'entreprise charge les données du processus d'entrée en service dans la solution, un modèle de processus en l'état, comprenant toutes les variantes du processus, est automatiquement généré à partir des données. Les étapes non documentées ont finalement été enregistrées dans le modèle de processus afin d'éviter qu'elles ne deviennent des informations isolées ou des étapes négligées.
L'équipe informatique a ensuite procédé à une analyse des écarts afin de comparer visuellement le modèle de processus dérivé des données et le modèle de référence téléchargé par le client. En comparant le modèle de référence au processus réel, le client a immédiatement remarqué un problème de conformité dans les activités d'entrée/sortie. Au cours de la procédure de vérification, les employés connectent la voiture à un outil de diagnostic. Ils doivent également procéder à une vérification de l'état de la voiture, une bonne pratique qui consiste à vérifier la présence d'indicateurs d'alerte sur son unité de contrôle. L'analyse a montré que, dans 15 % des cas, les employés n'ont pas effectué cette vérification.
En outre, en utilisant la solution Process Mining, l'équipe informatique a découvert que dans environ un tiers des 75 000 cas, certaines concessions à l'étranger avaient ouvert le dossier d'entrée en service après la phase de démarrage des opérations et non avant, ce qui entraînait une non-conformité.
En utilisant la solution IBM pour définir le véritable processus d'entrée en service, l'entreprise a réduit de 70 % le temps d'analyse en l'état par rapport aux méthodes d'analyse classiques. En outre, grâce à une meilleure connaissance des activités non conformes, l'entreprise a pu dispenser une nouvelle formation aux employés qui ne respectaient pas les processus documentés, ce qui a permis d'améliorer la gestion de la qualité.
L'entreprise a réalisé l'analyse automatisée en deux mois. Elle a ensuite utilisé le modèle de processus dérivé des données comme schéma de base pour établir un processus uniforme d'entrée en service à appliquer à l'échelle mondiale avec le nouveau système ERP. Par conséquent, l'entreprise a réduit les risques liés au déploiement de nouveaux systèmes tout en économisant beaucoup d'argent.
« Nous sommes extrêmement satisfaits de la rapidité et de la précision des analyses effectuées par la solution IBM Process Mining, » explique le responsable de processus ICT. « Les données ne mentent pas, et nous savons maintenant que nous avons créé un processus d'entrée en service que les gens aiment appliquer et suivre ».
Cette entreprise, connue depuis longtemps pour ses activités dans le secteur automobile, conçoit et construit des voitures réputées pour leur design et leur technologie novateurs. Elle livre des voitures à des clients du monde entier et contribue à définir les normes de service client pour l'ensemble du secteur. Elle emploie environ 5 000 personnes.
Le client présenté dans cette étude de cas a initialement collaboré avec myInvenio, qui a commencé à exercer ses activités sous le nom d’IBM le 1er août 2021. Le produit myInvenio présenté dans cette étude de cas, myInvenio Process Mining, est désormais connu sous le nom d'IBM Process Mining.
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