Le processus d'approvisionnement est le point de départ de nombreuses chaînes de valeur et joue un rôle décisif pour déterminer si les matériaux, les composants ou les services sont disponibles au bon moment et au bon endroit. Optimisation des processus d'approvisionnement est donc extrêmement important: ils garantissent la capacité de production et contribuent ainsi à la compétitivité des entreprises. Plus le processus d'approvisionnement est fluide, plus l'entreprise peut réagir avec souplesse aux évolutions du marché, des fournisseurs ou de la demande.
Dans la pratique, toutefois, l'optimisation de ces processus est souvent plus difficile que prévu. Les raisons en sont généralement les suivantes: paysages de systèmes fragmentés, des ruptures médiatiques et des processus opaques. Le Process Mining apporte une solution à ce problème: la méthode d'analyse basée sur les données rend visibles les flux de processus réels sur la base de traces numériques et fournit des objectifs des informations sur les processus d'achat réels. Cela permet à la méthode d'optimiser les processus d'achat sur la base de faits.
Le processus d'approvisionnement englobe toutes les activités nécessaires pour acheter les biens et services requis auprès de fournisseurs externes. Ce processus passe généralement par cinq phases clés:
Un processus d'approvisionnement couvre plusieurs départements. Chacun de ces départements travaille avec ses propres systèmes informatiques, poursuit des objectifs différents et dispose de flux de travail spécifiques. Ce fragmentation organisationnelle entraîne des ruptures de contenu, des interfaces manquantes et des transferts manuels, ce qui entraîne à son tour un manque de transparence, de longs délais de traitement et un effort de coordination accru. En outre, les processus ne respectez pas toujours la norme définie: par exemple, les exigences sont respectées en dehors du processus prévu (« achats non-conformistes »).
Tout cela a un impact négatif sur la qualité des processus et rend quasiment impossible toute évaluation objective des performances réelles ou des causes des retards. Les étapes du processus ne sont pas systématiquement documentées, ce qui entraîne des lacunes en matière de traçabilité. Outils de Process Mining offrent ici une valeur ajoutée décisive. Ils analysent les traces numériques créées dans les systèmes informatiques lors de chaque transaction et les compilent dans un image complète du flux de processus réel. Cette transparence constitue la base de l'optimisation des processus d'achat basée sur les données.
Le Process Mining est un méthode d'analyse basée sur les données qui reconstruit et visualise des processus métier réels sur la base de traces numériques dans les systèmes informatiques. Chaque étape du processus dans les systèmes d'entreprise tels que l'ERP ou le CRM laisse une empreinte numérique. Ces soi-disant journaux d'événements contiennent des informations sur les horodatages, les actions effectuées et les personnes responsables. Le Process Mining évalue ces traces de données et les combine pour former un image complète et objective des flux de processus réels. Une distinction est faite entre la découverte de processus, la vérification de conformité et l'amélioration.
Process Mining regroupe les sources de données dispersées dans le processus d'achat et révèle pour la première fois comment les différentes étapes, de la demande d'achat au paiement, s'imbriquent réellement.
Les processus d'approvisionnement impliquent de nombreux flux de travail, parfois détaillés, avec un large éventail d'interactions. Process Mining crée la transparence nécessaire pour rendre ces processus visibles et les améliorer de manière ciblée.
Les achats non-conformistes constituent l'un des problèmes les plus courants et les plus coûteux en matière d'approvisionnement. Ces achats sont souvent dus à des contraintes de temps, à des processus peu clairs ou à un manque d'intégration du système, et sont souvent associés à augmentation des coûts et des risques de conformité. Process Mining identifie automatiquement les achats non conformistes en reconnaissant des modèles tels que les marchandises reçues sans commande, les factures sans commande préalable ou les délais de livraison exceptionnellement rapides. La technologie peut quantifier ces écarts et retracer leur origine, c'est pourquoi Le Process Mining fournit de précieuses impulsions de contrôle dans le commerce de détail.
La réception des marchandises se caractérise souvent par de longs délais d'attente entre la livraison et l'envoi, des contrôles de réception des marchandises incomplets ou des saisies parallèles dans plusieurs systèmes. Le Process Mining fournit de la transparence sur la durée pendant laquelle les marchandises restent réellement à la réception des marchandises avant d'être contrôlées, expédiées et stockées. Process Mining pour la logistique identifie les goulots d'étranglement lors de l'inspection des réceptions des marchandises et révèle où les ruptures de support entre les différents systèmes entraînent des retards.
Les étapes d'approbation manuelles, les saisies en double et le manque d'intégration du système entraînent des retards importants dans le processus de commande. Le Process Mining révèle où les processus ne fonctionnent pas correctement, quelles activités sont répétées et combien de temps est perdu en raison de ces boucles.
Le traitement des paiements est souvent inefficace en raison de processus compliqués de vérification des factures, de flux de travail d'approbation peu clairs ou d'un manque de coordination entre les achats et la comptabilité. Process Mining visualise les flux de travail complet de traitement des factures et indique si la même facture est vérifiée plusieurs fois ou approuvée via différents canaux.
L'introduction du Process Mining est souvent perçue comme un défi. De nombreuses entreprises hésitent à effort impliqué dans des intégrations de systèmes supplémentaires ou craignez des implémentations compliquées. C'est particulièrement le cas dans le domaine des achats, où les processus couvrent les achats, la logistique, la comptabilité et l'informatique.
Avec Process.Science, la mise en œuvre est étonnamment simple. La principale différence: nos solutions peuvent être intégrées directement à vos plateformes de business intelligence existantes. Cela vous permet d'analyser vos processus là où vos données convergent déjà. L'avantage: aucune plateforme supplémentaire, pas de détours, pas de longs projets de mise en œuvre. Au lieu de cela, vous gagnez rapidement des informations pratiques sur vos processus du monde réel. Grâce à nos solutions prêtes à l'emploi pour Power BI et Qlik Sense, vous pouvez identifier directement le potentiel d'optimisation de vos processus d'approvisionnement.
