発電であれ配電であれ、電力事業者にとって、安全性と信頼性の価値は運用モデルの基礎であり、したがって彼らが下すほぼすべての決定に欠かせないものです。
気候変動と持続可能性への注目が高まっているにもかかわらず、電力会社にとってこれらの中核的価値の重要性は薄れていません。しかし、それを実現するには、新たな一連の運用上の課題が生じています。 資産管理はその中心です。
グリッドを稼働し続けるために、プロバイダーは機器の磨耗や故障による影響を最小限に抑える必要があります。これが、多くの企業が高度な分析を導入して障害を予測し、予防的なメンテナンスを実行して予防する大きな理由です。計画的であるか計画外であるかにかかわらず、サービス注文が生成されると、その作業を完了するために必要な部品 (変圧器、回路ブレーカー、絶縁体など) を調達することが決まります。リードタイムが長ければ長いほど、送電網のパフォーマンスに対する潜在的なリスクが大きくなります。これが、エネルギープロバイダーにとって、調達から支払い (P2P) プロセスの効率化の重要性が高まっている理由の 1 つです。
もう一つはコストです。今日の規制緩和された市場では、調達品の総コストを最小限に抑えることが重要な目標です。従業員が「異端的な購買」、つまり確立された調達プロセス フローの外に出ると、コストと効率が犠牲になります。まず、そのような購入者は、確立されたベンダー契約に組み込まれているコスト上の利点を逃すため、最終的により多くの金額を支払うことになります。
他の種類のプロセスの逸脱、特に注文書 (PO) なしでの購入やサービス注文なしの PO の作成なども、処理に余分な作業が必要となりコストが増加します。誤った請求書や不一致の請求書を解決するのに時間がかかると、管理上のオーバーヘッドが大幅に増加するだけでなく、調達担当者の仕事のより戦略的な側面から注意がそらされる可能性があるためです。
リードタイムの短縮
80% の機会を特定 平均注文リードタイムの短縮
最適化されたプロセスフロー
67% を削減する最適化されたプロセス フローを計画しました。 プロセスステップの
アメリカのある大手の多角的な電力会社は、破天荒な買い方の問題を抱えていることを知っており、その真相を究明しようと躍起になっていました。つまり、過去の購買データを掘り下げて、どこで乖離が起きているのかを詳細に把握し、そこから問題の真の範囲を測るということでした。同社はプロセス分析に取り組むため、IBM 関連会社であるmyInvenioを利用しました。
IBM Cloud Pak® for Business Automationソリューションの一部であるプロセスディスカバリーおよびモデリングツールであるIBM® Process Miningを使用して、チームは同社の調達担当マネージャーと緊密に連携しました。プロジェクトの前半では、同社の中核的な資産管理プラットフォームであるIBM Maximo® Utilitiesスイートの購買モジュールから、およそ1年分のデータフローを取得しました。 このフローには主に同社の購買部門と倉庫会計部門が関与し、複数の事業分野 (LoB) にまたがっています。
データが IBM Process Mining に入力されると、その基盤となる AI ベースのモデルは、データをすべて LoB ごとに、P2P プロセスの各ステップ (購買依頼、発注書から受領書発行まで) の明確なマップに分割しました。購買部長にとって、これらのモデルの価値は、一般的な "現状のまま "のフローの問題点を突き止める能力だけでなく、しばしばハッピーパスと呼ばれる理想的なプロセスのあり方を、データに基づいて新鮮に検討する能力でもありました。 「私たちは、これまでまったく見たことのない、P2P プロセス全体で実際に何が起こっているかを把握することができました」と彼は説明します。「また、プロセスの専門家からではなく、データ自体から、最適なベースラインプロセスがどのようなものであるかについて、より客観的な視点を得ることができました。」
このモデルの主な成果の 1 つは、材料関連の購入活動 (スペアパーツなどの購入) のわずか 20% が最適な調達経路に従っていたという発見でした。ハッピー パスに従わなかったアクティビティの 80% では、平均注文リード タイムが 30% 以上長くなりました。これは主に、請求書の照合と注文の手直しに余分な時間が費やされたためです。
サービス調達は改善しました。IBM Process Mining モデルでは、最適なプロセス パスには 10 ステップしかありませんでしたが、平均的な不適合パスには 30 近くのステップがあることが判明しました。購買担当マネージャーにとって、その理由を知って啓示を受けた瞬間でした。「注文の手直しが重要な問題であることは分かっていました」と彼は言います。「しかし、サービス調達注文の 50% 以上がそれを必要としていたという事実は本当に驚きであり、データはそれが現実であることを示しました。」
電力会社が実施したプロジェクトは、調達が実際にどのように行われているか、主要な業績指標への影響を明らかにするという目的を達成しました。購買担当マネージャーは、このプロジェクトの真の重要性は、会社のプロセス変革の取り組みに指針を提供できることにあると考えています。「実際のデータと AI を使用して調達プロセス フローを計画することで、プロセスを変革するための潜在的なロードマップとなるものも入手しました」と彼は言います。「これにより、プロセス フローのさまざまな要素の改善、そして可能であれば自動化にどこに重点を置くべきかを理解するための厳密なフレームワークが得られます。」
そして、電力会社にとって最も重要なこと、つまり顧客に安全で信頼性の高い電力を提供することに話題が戻ります。つまり、効率的で標準化され、費用対効果の高い優れた調達慣行は、電力会社のより広範な資産管理戦略に適合します。
実務レベルでは、データ駆動型のプロセスに関する洞察が、変革イニシアチブを追求する根拠を示すのに役立つと購買担当マネージャーは指摘します。「AI を活用した動的プロセス モデリング フレームワークを使用すると、非準拠プロセスの削減によって部品発注の平均リード タイムがどのように短縮されるかをシミュレーションできます」と彼は説明します。「これはビジネスケースにおける強力なメッセージであり、IBM Process Mining ソリューションが非常に強力なツールである理由はそこにあります。」
米国に本拠を置くこのエネルギー会社は、最も競争の激しい電力市場を含むいくつかの州で、何百万もの住宅、商業、産業の小売顧客にサービスを提供しています。
このケーススタディで紹介されているクライアントは、当初、2021 年 8 月 1 日に IBM として事業を開始した myInvenio と提携していました。このケーススタディに登場するmyInvenio製品、myInvenio Process Miningは、現在IBM Process Miningとして知られています。
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2022年3月、米国で作成。
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