Process Mining – Prawdziwe oblicze procesów biznesowych

E.ON SE, jeden z największych graczy na europejskim rynku energetycznym, stanął przed wyzwaniem związanym z analizą i optymalizacją procesu zakupów oraz płatności (Purchase-to-Pay). Proces ten obejmuje wiele skomplikowanych etapów, takich jak wnioski zakupowe, zatwierdzanie faktur czy realizacja płatności, a każda z tych czynności może stanowić potencjalne źródło opóźnień i nieprawidłowości.

Dzięki wdrożeniu mpmX w E.ON SE możliwe było uzyskanie pełnej transparentności procesów oraz szybka identyfikacja ewentualnych problemów. Najważniejsze korzyści, jakie osiągnęła firma, to:

• Pełna widoczność rzeczywistych procesów – mpmX dostarczył pełny obraz tego, jak faktycznie przebiega proces od zakupu do płatności, umożliwiając identyfikację miejsc, w których występowały opóźnienia.
• Automatyczne wykrywanie ryzyk i nieprawidłowości – mpmX umożliwił automatyczne wykrywanie krytycznych sekwencji procesów, takich jak zmiany danych bankowych przed płatnościami czy konflikty w zakresie funkcjonalnej separacji zadań. To pozwoliło na szybkie działania naprawcze, co zwiększyło zgodność z zasadami ładu korporacyjnego.
• Samoobsługowa analityka – Dzięki integracji z platformą Qlik, użytkownicy mogli samodzielnie przeprowadzać analizy, tworzyć wskaźniki KPI oraz generować raporty, co znacząco przyspieszyło proces audytu.
• Redukcja fałszywych alarmów – mpmX, w połączeniu z funkcjami analizy danych, pozwoliło na redukcję liczby fałszywych pozytywów, co zwiększyło precyzję i efektywność procesów kontrolnych.

Implementacja Process Mining w E.ON SE przyniosła szybsze wykrywanie potencjalnych zagrożeń, zmniejszyła czas potrzebny na analizę procesów oraz usprawniła całościowe zarządzanie procesem Purchase-to-Pay.

Siemens Healthineers, lider w branży technologii medycznych, w ramach swojej strategii cyfryzacji postanowił wdrożyć mpmX Process Mining w dziale tomografii komputerowej. Firma zmagała się z problemami związanymi z długimi czasami realizacji zamówień oraz odchyleniami od standardów procesów produkcyjnych. Procesy te miały kluczowe znaczenie, ponieważ każdy przestój lub nieefektywność bezpośrednio wpływały na wydajność i koszty.

Dzięki wdrożeniu mpmX Siemens Healthineers mógł osiągnąć:

• Szybką analizę procesów produkcyjnych – mpmX umożliwił błyskawiczne analizowanie dzienników zdarzeń i informacji kontekstowych, co pozwoliło na identyfikację przyczyn długich czasów realizacji zamówień oraz miejsc, gdzie procesy nie przebiegały zgodnie z założeniami.
• Standaryzację i harmonizację procesów – Dzięki transparentności zapewnionej przez mpmX firma mogła zidentyfikować odchylenia od standardowych procesów oraz wdrożyć działania mające na celu ich standaryzację, co przyspieszyło realizację zamówień i poprawiło ogólną wydajność.
• Integracja z IoT i Qlik Sense – Unikalne połączenie mpmX z danymi z urządzeń IoT pozwoliło na monitorowanie kluczowych etapów produkcji w czasie rzeczywistym, co znacząco wpłynęło na skrócenie czasu przestoju i zwiększenie wydajności operacyjnej.
• Zwiększenie akceptacji algorytmów AI – mpmX pomógł firmie zrozumieć, jak algorytmy sztucznej inteligencji wpływają na automatyzację procesów, co umożliwiło dalszy rozwój systemów automatyzacyjnych w fabrykach.

Dzięki wdrożeniu mpmX Siemens Healthineers znacząco poprawił efektywność swoich procesów produkcyjnych, zredukował koszty i skrócił czas dostawy produktów do klientów, jednocześnie zwiększając zgodność z wewnętrznymi standardami produkcji​.