Röntgenblick für die Beschaffung

Process Mining mit process.science erweitert Business Intelligence um die Dimension der Prozessabläufe. In dem hier beschriebenen Fall startete der Kunde ein zentrales Pilotprojekt, um die Möglichkeiten der Kombination von Process Mining und Business Intelligence für den Beschaffungsprozess (P2P) auszuloten.
Zu seiner Überraschung ergaben sich von Anfang an Verbesserungspotenziale.

Schnelle Umsetzung

process.science setzt auf die schnelle Umsetzung von PoCs oder Initialprojekten, um allen Beteiligten das Potenzial von process mining durch konkrete und schnelle Verbesserungen der vorhandenen Tools zu vermitteln. In diesem Fall bot sich die Möglichkeit, bestehende Dashboards und bestehende Anbindungen an Quellsysteme, die dem Kunden bekannt waren, zu erweitern.
Das Projekt wurde in weniger als 4 Wochen umgesetzt und führte zu mehreren Folgeprojekten, in denen weitere Aufgaben aus Controlling und Prozessplanung umgesetzt werden.

Die Ziele der Analyse in diesem Fall waren:

• Identifizierung von Einsparpotenzialen durch rechtzeitige Zahlung (z.B. Rabatt)
• Identifizierung der aktuellen Fälle, bei denen die Gefahr besteht, dass dieses Ziel verfehlt wird
• Vergleich der Ausgaben für die Rechnungsprüfung und Verhinderung falscher Zahlungen
• zusätzlichen Kosten durch Korrektur von (Stamm-)Daten

Ergebnisse:

• Im betrachteten Vorjahr wurde ein hoher möglicher Rabattbetrag nicht realisiert
• Im Durchschnitt liegt ein zweistelliger Prozentsatz des Zahlungsverkehrs wenige Werktage vor dem letztmöglichen Termin, an dem noch ein Skonto gezogen werden kann
• Die Prozesse wurden von den Teilnehmern im Nachhinein oft korrigiert
• Unmögliche Ereigniskombinationen aufgrund von bestehenden Exportfehlern im BI
• unsinnige Sequenzen aufgrund von Konfigurationsfehlern in den Quellsystemen

Maßnahmen:

• Eine tägliche Auflistung aller Zahlungsvorgänge, bei denen die Gefahr besteht, dass sie nicht rechtzeitig abgeschlossen werden, hat dazu geführt, dass in den ersten 3 Monaten seit Einführung des Systems alle nicht realisierten Skonti auf fast 0 € reduziert werden konnten.
• Korrektur von Exportfehlern zur Verbesserung der Daten- und Prognosequalität
• Änderung der Reihenfolge und Änderung der zulässigen Datentypen einiger Formularfelder, um Mehraufwand durch Fehleingaben zu vermeiden
• Diskussion der Prozessabweichung mit den Verantwortlichen, um die bestehenden Prozesse zu ändern oder diese Schattenprozesse zu beseitigen