Компания Ampelmann произвела революцию в транспортировке персонала и грузов между судами и морскими сооружениями. Ampelmann является мировым лидером в своей сфере, но быть впереди всех – значит задавать ритм движения. Проблема, с которой столкнулись управленцы, заключалась в том, что соблюдение требований безопасности не всегда способствовало повышению эффективности. То есть заостряя внимание на одном показателе, из вида упускали другой. 

У Ampelmann есть несколько судов, стоящих в море, и когда что-то выходит из строя, компания должна оперативно заказать единицу продукции и отправить ее в нужное место. До внедрения технологии process mining сотрудники Ampelmann делали закупки, полагаясь на свой опыт. Согласитесь, это не самый лучший подход, когда речь идет о многомиллионных затратах. Компания хотела внедрить систему, которая позволит делать закупки, основываясь на реальных фактах, а не на догадках. 

Для любого финансового отдела принятие решений на основе данных бесценно. Поэтому в Ampelmann стремились узнать больше об основных факторах, лежащих в основе их процесса от закупки до оплаты. Чтобы детально изучить процесс, выявить его слабые места, было принято решение о внедрении системы класса process mining от Celonis. 

Методология проекта

Процесс оплаты в Ampelmann проходит в основном через Microsoft Dynamics AX, не исключая применение других ИС. Логи были взяты из всех задействованных в работе информационных систем, данные обработали и загрузили в Celonis. Это позволило построить максимально точную копию реального процесса от закупки до оплаты. 

Стоит сказать, что большинство пользователей даже не осознают, что почти каждое их действие, выполняемое в IT-системах, записывается в базу данных. Каждый шаг, от подачи заявки на закупку до утверждения счета и даты расчета, можно отследить. Кроме того, Celonis позволяет добавлять контекстные данные, которые помогают искать первопричины, стоящие за низкой эффективностью.

Общие выводы

После проверки процесса экспертами были обнаружены нарушения, которые не предусмотрены регламентом, они влияют на увеличение количества вариантов процесса. Одна же из самых частых проблем – утверждение счета, операция может “зависать” на срок от нескольких часов до нескольких дней. Технология process mining в сочетании с контекстными данными позволила разработать эффективную стратегию преодоления нарушений. Кроме того, было определено, какие факторы наиболее негативно сказываются на скорости процесса, и было рассчитано оптимальное время прохождения процесса. 

Кроме того, удалось выяснить, что работа по устранению отклонений процесса проводилась вручную. При этом допускались ошибки, и работа переделывалась дважды в 65% случаев. Process mining – отличный инструмент для выявления таких моментов. Еще один пример: в Ampelmann счета-фактуры “зависали”, отменялись, переделывались и отправлялись повторно. Путем анализа и оптимизации процесса ситуацию удалось стабилизировать, сократить число счетов, которые переделывали или теряли. 

Применение систем класса process mining очень широкое. Технология позволяет:

• находить приоритетные операции для автоматизации и роботизации. Например, те, что отнимают больше всего времени;
• выявлять отклонения и вычислять самые эффективные сценарии выполнения процессов;
• искать операции, которые негативно сказываются на общей скорости процесса, а главное, определить причины;
• восстанавливать реальные процессы, основанные на данных; 
• прогнозировать развитие негативных сценариев, которые могут возникнуть в бизнес-процессах.

Process mining уже назвали лучшим “лекарством” для бизнеса. Реальные истории внедрения PM – тому доказательство. Насколько успешно технология будет применяться в России – пока вопрос открытый. Крупных проектов не так много, однако, по мнению экспертов, в ближайший год ситуация может существенно измениться. 

По материалам сайта: Celonic