El equipo de TI planeó migrar de este sistema heredado a una nueva solución ERP basada en la nube. Sin embargo, necesitaba hacerlo sin perder ninguna funcionalidad existente de lo que se había convertido en la columna vertebral de las comunicaciones de la empresa. Más de 500 usuarios en la sede central de la organización, la red de distribuidores y las subsidiarias confiaron en el software para realizar funciones para ventas, gestión de repuestos y asistencia posventa.

Para permitir una transición sin problemas, el equipo buscó mejorar los procesos comerciales clave antes de integrarlos en el nuevo sistema. Uno de estos procesos fue el proceso de ingreso al servicio, que contiene varios puntos de control de diagnóstico que los distribuidores deben seguir al realizar el mantenimiento del auto. El proceso tenía su propio conjunto de desafíos de flujo de trabajo que, si no se abordaban, amenazaban el éxito de la migración. Es decir, varios usuarios del sistema ERP siguieron pasos del proceso que se habían convertido en conocimiento común, pero no documentado.

Para analizar su proceso de entrada de servicios, la empresa seleccionó la solución IBM® Process Mining, que aplica algoritmos de minería de datos para descubrir automáticamente los flujos de procesos. También simula procesos futuros a partir de procesos tal como están. La solución Process Mining se incluye como una capacidad fundamental en todas las ofertas de IBM Cloud Paks for Automation, incluida la oferta IBM Cloud Pak® for Business Automation.

“Ya había establecido una sólida relación comercial con IBM, pero desde una perspectiva técnica, la solución Process Mining ofreció capacidades que otras soluciones no podían”, dice el gerente de procesos de ICT. “La solución IBM nos permitió optimizar de manera fácil y eficaz el proceso de análisis de brechas utilizando datos de nuestro sistema ERP tradicional y luego realizar análisis hipotéticos. También podríamos implementar rápidamente la solución desde la nube”.

Tan pronto como la empresa cargó los datos del proceso de entrada de servicios en la solución, se generó automáticamente un modelo de proceso tal cual, incluidas todas las variantes del proceso, a partir de los datos. Los pasos no documentados finalmente se capturaron y registraron en el modelo de proceso para evitar que se conviertan en información aislada o en pasos olvidados.

Luego, el equipo de TI realizó un análisis de brechas para obtener una comparación visual del modelo de proceso derivado de datos y el modelo de referencia cargado por el cliente. Al comparar el modelo de referencia con el proceso real, el cliente notó inmediatamente un problema de cumplimiento en las actividades de escaneo de entrada y salida. Durante la actividad de escaneo, los trabajadores conectan el automóvil a una herramienta de diagnóstico. También deben realizar la actividad de escaneo, una mejor práctic en la que verifican si hay indicadores de advertencia en la unidad de control del automóvil. El análisis arrojó que en 15 % de los casos, los trabajadores no realizaron la actividad de escaneo.

Además, gracias a la solución Process Mining, el equipo de TI descubrió que, en aproximadamente un tercio de los 75.000 casos, algunos concesionarios extranjeros habían abierto el caso de entrada de servicio después de la actividad de inicio del trabajo, en lugar de antes, lo que provocaba incumplimientos.