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.

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.