위의 조직에서 알아낸 것처럼 IBM Process Mining과 IBM RPA는 놀라울 정도로 빠르게 시작하고 조직 내에서 쉽게 확장할 수 있습니다.

일반적으로 Process Mining 여정은 단일 사용 사례를 다루는 개념 증명으로 시작됩니다. 현재 문제를 일으키는 조직 내 모든 프로세스가 대상이 될 수 있지만, 대부분의 조직은 P2P 또는 O2C와 같이 단계와 접점이 많고 비효율성을 수동으로 식별하기 어려운 프로세스를 살펴보는 것부터 시작합니다.

다음 단계는 제안된 프로세스 최적화를 측정할 KPI를 식별하는 것입니다. 이는 특정 일수만큼의 리드 타임 단축, 프로세스 실행 비용 절감 또는 지표의 조합일 수 있습니다.

그런 다음 맞춤형 개념 증명을 통해 IBM Process Mining 도구를 실행하여 조직의 디지털 트윈을 구축하고, 프로세스와 관련된 활동을 매핑하고, 병목 현상을 식별합니다. 다음으로, 안내 시뮬레이션을 통해 어떤 자동화가 어떤 종류의 ROI를 제공하는지 알 수 있습니다.

정말 눈이 번쩍 뜨이는 순간이 될 수도 있습니다. 앞서 언급한 MMC가 처음으로 O2C 프로세스가 매핑된 것을 보았을 때 부사장의 첫 반응은 다음과 같았습니다. "직접 그린 거죠? 이게 데이터에서 자동으로 만들어졌을 리가 없어요." 그리고서는 "사실일 리가 없어요. 데이터가 잘못된 거겠죠."라고 덧붙입니다.

하지만 이들은 "시뮬레이션을 실행하자마자 ERP 플랫폼의 실제 데이터를 기반으로 이 모델이 얼마나 잘 구축되었는지 확인할 수 있었습니다. 정말 깜짝 놀랐어요."라고 말합니다.

그 다음부터는 버튼을 클릭하기만 하면 RPA를 사용하여 권장되는 자동화 기능 중 일부를 쉽게 생성할 수 있습니다. 다른 프로세스 재설계 및 자동화는 필연적으로 시간이 더 오래 걸리겠지만 예상 ROI를 제공할 것이라는 확신을 갖게 될 것입니다.