Process.Science for Procurement

Transparencia total, máxima eficiencia, decisiones de compra más inteligentes

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A overview of a purchasing process showing deviations and time from requisition to order creation.
Showing a purchasing process withing a dashboard and root causes for price changes.
A Purchasing Process filtered with Changes in the process.
Showing two process graphs comparing the performance in 2014 with 2015.
Showing a table with details of all filtered purchase orders.
Showing details of a purchasing process in a swim lane chart.
A process graph showing maverick buying within a purchasing process.

¿Qué ofrece Process.Science for Procurement?

Más confiabilidad de los procesos, menos complejidad


Analice sus procesos de adquisición de forma rápida y con una visión profunda. Process.Science lo apoya específicamente en la optimización de los procesos de adquisición y ayuda a simplificar los flujos de trabajo complejos.

Process.Science le ayuda a optimizar los flujos de trabajo y reducir la complejidad

Amplía sus herramientas de BI existentes (p. ej., Power BI, Qlik Sense) con análisis inteligentes de compras — visualización de procesos, identificando las debilidades y apoyando la toma de mejores decisiones. Todo ello sin interrumpir sus flujos de trabajo actuales.

¿Cómo analiza Process.Science for Procurement los procesos existentes?

Análisis de procesos basado en datos — preciso y rastreable

Hechos en lugar de suposiciones

Hechos en lugar de suposiciones
El análisis del proceso de compras se basa en datos de transacciones reales de sus sistemas, no en opiniones o suposiciones subjetivas. Esto proporciona una base objetiva y confiable para tomar decisiones bien informadas.

Integración directa con su sistema ERP

Los datos estructurados de su ERP o sistema de gestión de inventario constituyen la base, incluidos los pedidos, las aprobaciones, los cambios, la recepción de mercancías y las facturas.

Reconstrucción automatizada de procesos

Las transacciones individuales se vinculan de forma inteligente y se traducen en actividades relevantes para la empresa. Esto crea una visión completa y rastreable de sus procesos de adquisición reales.

Transparencia contextual

La transparencia del proceso generado se enriquece con metadatos como proveedores, grupos de materiales, equipos de compras o categorías de productos. Esto le permite identificar las ineficiencias, los retrasos o las desviaciones, por ejemplo, por proveedor o grupo de productos.
Dashboard showing the detailed root causes of changes in the process.
rápido y fácil

Empieza con Process.Science!

Comenzar con Process Mining es más fácil de lo que piensa. Gracias a la perfecta integración con los sistemas de inteligencia empresarial existentes, como Power BI o Qlik Sense, puede trabajar con herramientas conocidas. Todo lo que necesita para obtener una «prueba de valor» rápida es

  • Datos de procesos básicos (registros de eventos) de sus sistemas, que nuestra solución puede extraer
  • Un proceso empresarial como punto de partida
  • 1-2 días para la configuración inicial y los primeros resultados
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¿Qué puede hacer Process.Science for Procurement?

Con Process.Science, transforma los procesos de adquisición complejos en flujos de trabajo claros y administrables. Así es como optimización exitosa del proceso de adquisición se logra.

Reduzca el esfuerzo manual

Minimice las intervenciones manuales y evite las demoras causadas por cambios tardíos en los pedidos o aprobaciones poco claras.

Acelere el análisis


La visualización simplificada facilita el análisis rápido de dónde se pierde tiempo en el proceso (por ejemplo, debido a la reelaboración manual o a ciclos de aprobación prolongados), lo que representa un paso crucial hacia la optimización eficaz del proceso de adquisición.

Visibilidad integral del proceso

Obtenga total transparencia desde la solicitud de compra hasta el pago.

Información sobre el desempeño de los proveedores

Evalúe objetivamente la confiabilidad de la entrega, la calidad y la consistencia de los precios.

Supervisión del cumplimiento

Detecte infracciones de políticas, como las compras inconformistas, por ejemplo, la falta de aprobaciones o facturas antes de realizar los pedidos.

Optimización de pagos

Mejore el flujo de caja aprovechando los descuentos y evitando costos innecesarios.

Integración perfecta del sistema

Compatible con sistemas como SAP, Microsoft Dynamics, Oracle ERP y otros mediante conectores estándar.
Process graph with purchasing KPIs.

¿Cómo mejora Process.Science for Procurement su trabajo?

Logre más con menos esfuerzo: Process.Science ofrece un valor cuantificable con una solución que puede estar en funcionamiento en tan solo unos días
A box with coins and a magnifying glass showing bars.

Mayor transparencia

Descubra al instante los costes ocultos y las ineficiencias de los procesos
A check list with a clock in the front.

Menos trabajo manual

Automatice las tareas manuales y reduzca los tiempos de aprobación
An check list with coins in the front.

Mejores decisiones

Base sus decisiones en información clara y basada en datos
A check list with a clock in the front.

Despliegue rápido

Listo para usarse en un plazo de 2 a 5 días, sin un proyecto de TI a gran escala

¿Por qué elegir Process.Science for Procurement?

Tecnología que se adapta a ti, no al revés

Con Process.Science, usted integra análisis potentes directamente en su entorno de sistemas existente, sentando las bases para una optimización sostenible de los procesos de adquisición.
Process Mining Implementation in BI-Systems.

Integración perfecta con sus sistemas actuales

Visualization of a compliance violation found.

Visualización clara de los procesos de adquisición digitales

Visualization of processes with a deviating process.

Flujos de trabajo de compra y pago más eficientes

Visualization of an open book.

Supervisión del rendimiento de los proveedores en tiempo real

Visualization of a process data analysis.

Seguimiento automatizado de los tiempos de procesamiento y el rendimiento de los procesos

Part of the Process.Science Team: Babette, André & Lucas M.

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