Dopo aver intrapreso un percorso di trasformazione digitale, una grande azienda automobilistica aveva l'esigenza di rinnovare la sua tradizionale piattaforma ERP. Fondamentale per le operazioni globali dell'azienda, il sistema era solido ma presentava chiaramente difetti, poiché il software della generazione precedente aveva un'assistenza limitata.
Il team IT ha pianificato la migrazione da questo sistema tradizionale a una nuova soluzione ERP basata sul cloud. Ma doveva farlo senza perdere le funzionalità esistenti di quella che era diventata la spina dorsale delle comunicazioni dell'azienda. Più di 500 utenti tra la sede centrale, la rete di concessionari e le filiali dell'organizzazione si sono affidati al software per svolgere funzioni di vendita, gestione dei ricambi e assistenza post-vendita.
Per consentire una transizione fluida, il team ha cercato di migliorare i processi aziendali chiave prima di integrarli nel nuovo sistema. Uno di questi processi era il processo di accesso all'assistenza, che prevede diversi punti di controllo diagnostici che i concessionari devono seguire quando eseguono la manutenzione dell'auto. Il processo presentava una serie di sfide legate al workflow che, se non affrontate, minacciavano il successo della migrazione. In particolare, diversi utenti del sistema ERP hanno seguito fasi del processo che erano diventate conoscenze comuni ma non documentate.
Analisi più rapida
Analisi del processo condotta così com'è fino al 70% più veloce
Maggiore accuratezza
Ho scoperto che i rivenditori hanno saltato una fase diagnostica basata sulle best practice nel 15% dei casi
"Abbiamo intervistato i dipendenti in alcuni paesi e individuato una mancata corrispondenza tra workflow documentati ed effettivi", spiega l'Information and Communications Technology (ICT) Process Manager – Sales & After Sales dell'azienda automobilistica. "Tuttavia, non avevamo le risorse per condurre interviste in più paesi e non potevamo essere certi che le persone con cui abbiamo parlato ci avessero comunicato con precisione i passaggi seguiti".
Poiché è sempre esistita la possibilità che gli utenti li dimenticassero o omettessero, i passaggi non documentati nel processo di accesso all'assistenza rappresentavano una potenziale responsabilità. Per garantire una migrazione di successo, l'azienda ha cercato un modo efficiente in termini di costi per individuare rapidamente le lacune del processo.
Per analizzare il processo di accesso all'assistenza, l'azienda ha scelto la soluzione IBM® Process Mining, che applica algoritmi di data mining per rilevare automaticamente i flussi di processo. Simula inoltre i processi futuri dai processi "come è". La soluzione Process Mining è inclusa come funzionalità fondamentale in tutte le offerte di IBM Cloud Paks for Automation, tra cui l'offerta IBM Cloud Pak for Business Automation.
"Avevamo già stabilito un solido rapporto commerciale con IBM, ma da un punto di vista tecnico la soluzione Process Mining offriva funzionalità che altre soluzioni non avevano", afferma l'ICT Process Manager. “La soluzione IBM ci ha consentito di semplificare in modo agevole ed efficace il processo di analisi delle lacune, utilizzando i dati del nostro sistema ERP tradizionale e quindi di eseguire analisi what-if. Potremmo anche implementare rapidamente la soluzione dal cloud."
Non appena l'azienda ha caricato i dati del processo di accesso all'assistenza nella soluzione, è stato generato automaticamente un modello di processo "come è" comprese tutte le varianti del processo. I passaggi non documentati sono stati infine acquisiti e registrati nel modello di processo per evitare che diventassero informazioni isolate o passaggi dimenticati.
Il team IT ha quindi eseguito un'analisi delle lacune per ottenere un confronto visivo del modello di processo derivato dai dati e del modello di riferimento caricato dal cliente. Confrontando il modello di riferimento con il processo effettivo, il cliente ha immediatamente notato un problema di conformità nelle attività di scan-in e scan-out. Durante l'attività di scan-in, gli operatori collegano l'auto a uno strumento diagnostico. Dovrebbero anche eseguire l'attività di scan-out, una best practice che consiste nel verificare la presenza di indicatori di allarme sulla centralina dell'auto. L'analisi ha evidenziato che nel 15% dei casi i lavoratori non hanno svolto l'attività di scansione.
Inoltre, utilizzando la soluzione di Process Mining, il team IT ha scoperto che in circa un terzo dei 75.000 casi, alcune concessionarie all'estero avevano aperto il caso di assistenza iniziale dopo l'attività di avvio del lavoro invece che prima, determinando una non conformità.
Utilizzando la soluzione IBM per scoprire il reale processo di accesso all'assistenza, l'azienda ha ridotto i tempi di analisi "come è" del 70% rispetto ai metodi di analisi tradizionali. Inoltre, grazie a maggiori insight delle attività non conformi, l'azienda è riuscita a riqualificare i dipendenti che non seguivano processi documentati, migliorando la gestione della qualità.
L'azienda ha completato l'analisi automatizzata in due mesi. Ha poi utilizzato il modello di processo derivato dai dati come blueprint per stabilire un processo di accesso all'assistenza uniforme da utilizzare a livello globale con il nuovo sistema ERP. Di conseguenza, l'azienda ha ridotto i rischi legati all'implementazione di nuovi sistemi risparmiando al contempo molte risorse economiche.
"Siamo estremamente soddisfatti della velocità e della precisione delle analisi eseguite dalla soluzione Process Mining", afferma l'ICT Process Manager. "I dati non mentono e ora sappiamo di aver creato un processo di accesso all'assistenza apprezzato."
Azienda automobilistica di lunga tradizione, progetta e costruisce automobili apprezzate per il loro design innovativo e la loro tecnologia. L'azienda fornisce automobili a clienti in tutto il mondo e contribuisce a definire gli standard del servizio clienti in tutto il settore. Impiega circa 5.000 persone.
Il cliente presentato in questo case study ha inizialmente preso contatto con myInvenio, che ha iniziato a operare come IBM il 1° agosto 2021. Il prodotto di myInvenio di questo case study, ovvero myInvenio Process Mining, ora è stato ribattezzato IBM Process Mining.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2022.
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