Cuando se trata de procesos internos de contratación, la conformidad es una virtud. Para minimizar los costos y maximizar la eficiencia, la mayoría de las grandes organizaciones crean políticas y flujos de trabajo estandarizados que dirigen a los empleados hacia enlaces preorganizados con proveedores.
Cuando los empleados optan por seguir su propio camino, una práctica conocida como compra inconformista, renuncian a todas las ventajas de precios y otras eficiencias incorporadas a los canales de compra estandarizados. Cuanto mayor es la compra irregular, mayor es el impacto en los resultados finales.
Para esta empresa de fabricación global, un productor de cables avanzados con operaciones distribuidas en 50 países, los incentivos para curar prácticas de compras no estándar fueron significativos. Como señala el propietario del proceso de la empresa, también lo fueron los desafíos. "Reconocemos a un alto nivel que las compras que no cumplen con las normas eran un fenómeno relativamente generalizado", dice. "Lo que nos faltaba era una forma de determinar cómo, dónde y en qué medida estaba sucediendo".
Un impulso especialmente potente para la acción fue el deseo de aplicar herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA) al ciclo de adquisición a pago (P2P). En el ámbito de las adquisiciones, las compras que no cumplen con las normas (como cuando se crea una factura sin una orden de compra (PO) coincidente) generan “excepciones” que requieren manejo manual. Dado que la automatización depende en gran medida de procesos estandarizados, es evidente que las excepciones y la automatización no se mezclan. Minimizar las excepciones es una prioridad.
Pero primero tienes que encontrarlos. La mejor evidencia disponible son los flujos de datos de SAP ERP de la empresa.
De hecho, para el propietario de adquisiciones, ver lo que está sucediendo a un nivel granular y basado en datos es fundamental para la optimización real de procesos. “En el contexto de nuestra hoja de ruta de transformación digital a largo plazo”, explica, “creemos que ganar transparencia en nuestros flujos de procesos es un requisito previo esencial para nuestros esfuerzos de automatización”.
Ahorro de costos
Disminución de la incidencia de compra inconformista, ahorrando USD 60,000 en costos de reelaboración de órdenes de adquisición
Cumplir los objetivos de automatización
Habilitó la automatización dirigida del 75% de las actividades de creación y entrega de líneas utilizando herramientas RPA
Reconociendo la necesidad de una solución de descubrimiento de procesos, la compañía analizó varias opciones. Según el propietario del proceso de compras, la empresa finalmente eligió la solución IBM® Process Mining sobre la fortaleza del gemelo digital de la tecnología de una organización (DTO) en la que se basa. "Lo que hizo que la oferta de IBM Process Mining se destacara realmente fue la flexibilidad y granularidad de su marco de modelado de procesos dinámicos", explica. "Como el marco de IBM tiene como núcleo el gemelo digital de una organización, proporciona una visión más profunda y basada en datos de nuestros flujos de trabajo operativos. Y eso lo convierte en una herramienta poderosa para acelerar la automatización".
He aquí por qué. El atributo definitorio de DTO (la capacidad de reflejar con precisión los procesos mediante el análisis de los flujos de datos) no sólo es valioso para encontrar fallas en los procesos, como compras inconformistas. También ofrece un mecanismo de simulación "hipotética" basado en IA que permite a los expertos en procesos visualizar cómo afectarán las mejoras específicas, incluida la automatización, a parámetros como el coste, la productividad y la duración del ciclo del proceso.
Por esa razón, dice el propietario del proceso, la solución IBM Process Mining representa una invaluable herramienta de planificación de automatización. "La decisión de invertir en la automatización de procesos es, en última instancia, sobre el valor de negocio previsto. Pero lo más difícil es equilibrar las inversiones en recursos finitos de una manera que maximice la rentabilidad al tiempo que minimiza el riesgo, que es la esencia de hacer un caso de negocio”, explica. "Ahí es donde la capacidad de simular estos resultados hace que IBM Process Mining se destaque".
IBM Process Mining se incluye como una capacidad fundamental en todos los IBM Cloud Paks for Automation, incluido IBM Cloud Pak® for Business Automation.
Para poner a prueba estas capacidades, la empresa trabajó con su socio de transformación para implementar la solución IBM Process Mining como prueba de concepto (PoC). Utilizando datos en vivo del sistema de ERP de la compañía, los algoritmos de la solución casi muestran instantáneamente las desviaciones del proceso que amenazaron con complicar sus esfuerzos de automatización.
Al observar los gráficos y diagramas de flujo generados por el modelo, el propietario del proceso y su equipo vieron que la mitad de sus procesos clave de creación de pedidos, incluidas las actividades de creación y entrega de líneas, eran manuales y, por lo tanto, no conformaban. Es más, el escaneo del proceso reveló una alta incidencia de reelaboración en estas actividades resultante del error humano. Además de alargar el ciclo de adquisiciones, estas fallas de proceso habían incrementado los costos en aproximadamente USD 250,000 anuales.
Informada por estos conocimientos, la empresa implementó herramientas de automatización en ambas actividades. Al automatizar el 75% de la actividad de entrega, la empresa pudo reducir bruscamente la repetición de órdenes, al tiempo que redujo los costos asociados en aproximadamente USD 60,000. La automatización comparable en las actividades de creación de líneas redujo los plazos de entrega en tres días, lo que representa el ahorro de costos de USD 50,000.
Al igual que la mayoría de las empresas en medio de la transformación digital, esta empresa está guiada por una visión general de hacer que sus procesos sean más ágiles, eficientes y basados en la nube. Para el propietario del proceso, el hecho de que su empresa adopte un enfoque basado en datos para las decisiones específicas de automatización de procesos -saber dónde están los puntos débiles y cómo abordarlos mejor- supone una gran diferencia en términos de eficacia. "La transparencia del proceso que hemos obtenido a través de la solución IBM ha tenido un impacto revolucionario en las decisiones de automatización que hemos tomado en torno a la compra al pago", señala. "A medida que nuestra transformación más amplia continúa avanzando, vemos que la toma de decisiones basada en datos es fundamental para nuestro éxito".
Fundada hace más de 100 años, la empresa de fabricación global opera más de 100 plantas en 50 países y tiene más de 20,000 empleados. Los mercados objetivo de la empresa incluyen las industrias de telecomunicaciones, transmisión de energía, construcción y transporte.
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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.
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El cliente que aparece en este caso práctico contrató inicialmente a myInvenio, que comenzó a operar como IBM el 1 de agosto de 2021. El producto myInvenio en este estudio de caso, myInvenio Process Mining, ahora se conoce como IBM Process Mining.
Los datos de rendimiento y los ejemplos de clientes citados se presentan solo con fines ilustrativos. Los resultados de rendimiento reales pueden variar según las configuraciones específicas y las condiciones de funcionamiento. LA INFORMACIÓN CONTENIDA EN ESTE DOCUMENTO SE PROPORCIONA “TAL CUAL”, SIN NINGUNA GARANTÍA, EXPRESA O IMPLÍCITA, INCLUIDAS LAS GARANTÍAS DE COMERCIABILIDAD, IDONEIDAD PARA UN FIN DETERMINADO Y CUALQUIER GARANTÍA O CONDICIÓN DE NO INFRACCIÓN. Los productos de IBM están garantizados de conformidad con los términos y condiciones de los acuerdos bajo los cuales se proveen.