El proceso de adquisición es el punto de partida de numerosas cadenas de valor y desempeña un papel decisivo a la hora de determinar si los materiales, componentes o servicios están disponibles en el momento y el lugar correctos. Optimización de los procesos de adquisición por lo tanto, es extremadamente importante: garantizan la capacidad de producción y, por lo tanto, contribuyen a la competitividad de las empresas. Cuanto más fluido sea el proceso de adquisición, más flexible será la empresa para responder a los cambios en el mercado, entre los proveedores o en la demanda.
Sin embargo, en la práctica, la optimización de estos procesos suele ser más difícil de lo esperado. Las razones de esto suelen radicar en paisajes de sistemas fragmentados, pausas mediáticas y procesos poco transparentes. La Process Mining ofrece una solución en este caso: el método de análisis basado en datos hace visibles los flujos de procesos reales sobre la base de trazas digitales y proporciona objetivos información sobre los procesos de adquisición reales. Esto permite que el método optimice los procesos de adquisición basándose en hechos.
El proceso de adquisición abarca todas las actividades necesarias para adquirir los bienes y servicios requeridos de proveedores externos. Este proceso suele pasar por cinco fases clave:
Un proceso de adquisición abarca varios departamentos. Cada uno de estos departamentos trabaja con sus propios sistemas de TI, persigue diferentes objetivos y tiene flujos de trabajo específicos. Esto fragmentación organizacional provoca interrupciones en los medios de comunicación, falta de interfaces y transferencias manuales, lo que a su vez se traduce en una falta de transparencia, largos tiempos de procesamiento y un mayor esfuerzo de coordinación. Además, los procesos no siempre siguen el estándar definido: por ejemplo, los requisitos se cumplen fuera del proceso previsto («compra inconformista»).
Todo esto tiene un impacto negativo en la calidad de los procesos y hace que sea casi imposible evaluar objetivamente el rendimiento real o las causas de los retrasos. Los pasos del proceso no se documentan sistemáticamente, lo que genera lagunas en la trazabilidad. Herramientas de Process Mining ofrecen aquí un valor añadido decisivo. Analizan los rastros digitales creados en los sistemas de TI durante cada transacción y los compilan en un imagen completa del flujo real del proceso. Esta transparencia constituye la base para la optimización de los procesos de adquisición basada en datos.
La Process Mining es una método de análisis basado en datos que reconstruye y visualiza procesos empresariales reales basados en rastros digitales en los sistemas de TI. Cada paso del proceso en los sistemas empresariales como el ERP o el CRM deja una huella digital. Estos denominados registros de eventos contienen información sobre las marcas de tiempo, las acciones realizadas y las personas responsables. Process Mining evalúa estos rastros de datos y los combina para formar un imagen completa y objetiva de los flujos de proceso reales. Se hace una distinción entre el descubrimiento de procesos, la verificación de la conformidad y la mejora.
Process Mining reúne las fuentes de datos dispersas en el proceso de adquisición y, por primera vez, revela cómo los pasos individuales desde la solicitud de compra hasta el pago realmente se entrelazan.
Los procesos de adquisición implican numerosos flujos de trabajo, a veces detallados, con una amplia gama de interacciones. Process Mining crea la transparencia necesaria para hacer visibles esos procesos y mejorarlos de manera específica.
La compra inconformista es uno de los problemas más comunes y costosos de las adquisiciones. Estas compras suelen surgir debido a la falta de tiempo, a procesos poco claros o a la falta de integración de los sistemas, y suelen estar asociadas a aumento de los costos y riesgos de cumplimiento. Process Mining identifica automáticamente las compras inconformistas al reconocer patrones como los productos recibidos sin un pedido, las facturas sin un pedido previo o los tiempos de entrega inusualmente rápidos. La tecnología puede cuantificar estas desviaciones y rastrear su origen, razón por la cual La Process Mining proporciona valiosos impulsos de control en el comercio minorista.
La recepción de mercancías suele caracterizarse por largos tiempos de espera entre la entrega y el envío, comprobaciones de recepción de mercancías incompletas o entradas paralelas en varios sistemas. La Process Mining proporciona transparencia sobre cuánto tiempo permanecen realmente las mercancías en la recepción de las mercancías antes de ser revisadas, enviadas y almacenadas. Process Mining para logística identifica los cuellos de botella en la inspección de la recepción de mercancías y revela los casos en los que las interrupciones entre los distintos sistemas provocan retrasos.
Los pasos de aprobación manual, las entradas duplicadas y la falta de integración del sistema conducen a retrasos significativos en el proceso de pedido. La Process Mining revela dónde los procesos no funcionan correctamente, qué actividades se repiten y cuánto tiempo se pierde como resultado de estos bucles.
El procesamiento de pagos suele ser ineficiente debido a los complicados procesos de verificación de facturas, a los flujos de trabajo de aprobación poco claros o a la falta de coordinación entre las compras y la contabilidad. Process Mining visualiza el flujo de trabajo completo de procesamiento de facturas y muestra si la misma factura se comprueba varias veces o se aprueba por distintos canales.
La introducción de la Process Mining a menudo se percibe como un desafío. Muchas empresas evitan la esfuerzo implicado en integraciones de sistemas adicionales o temen implementaciones complicadas. Este es particularmente el caso de las adquisiciones, donde los procesos abarcan las compras, la logística, la contabilidad y la TI.
Con Process.Science, la implementación es sorprendentemente sencillo. La diferencia clave: nuestras soluciones se pueden integrar directamente en sus plataformas de inteligencia empresarial existentes. Esto le permite analizar sus procesos en los que sus datos ya convergen. La ventaja: sin plataforma adicional, sin desvíos, sin proyectos de implementación prolongados. En vez de eso, usted gana rápidamente información práctica sobre sus procesos del mundo real. Con nuestras soluciones listas para usar para Power BI y Qlik Sense, puede identificar directamente el potencial de optimización de sus procesos de adquisición.
Process.Science GmbH & Co. KG
Babette Schroth
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E-Mail: bs@process-science.com
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