СИБУР ускорил процесс заключения договоров поставки с помощью технологии Process Mining
СИБУР совместно с ИТ-интегратором GlowByte реализовал проект по ускорению процесса заключения договоров поставки с применением технологии Process Mining. Главной целью работы было увеличение скорости согласования договоров поставки путем выявления наиболее быстрого сценария согласования и использования его «принципов» (критериев маршрутизации) в прочих случаях. Данный подход позволил сократить срок согласования на 30% по части сценариев. Об этом CNews сообщили представители GlowByte.
Экспертная группа провела детальный анализ всех существующих сценариев согласования, уделив особое внимание специфике работы в разных странах, что было обусловлено различиями в законодательстве и сложившихся бизнес-практиках.
В результате был сформирован полный перечень факторов, влияющих на сроки выполнения каждого этапа. Благодаря Process Mining удалось детально отследить каждый шаг процесса, выявить скрытые зависимости и причины задержек.
Совместная работа специалистов привела к рефакторингу процесса. Были рассмотрены возможности отказа от некоторых этапов, их автоматизация, а также более эффективная интеграция действующих информационных систем – SAP, CRM и КИС ЕСМ (система для согласования договоров). Применение Process Mining помогло выявить неочевидные точки соприкосновения между этими системами и значительно улучшить взаимодействие и синхронизацию процессов.
Кроме того, Process Mining предоставил инструмент для объективной оценки скорости и качества выполнения задач каждым участником процесса, что позволило разработать конкретные меры для повышения исполнительской дисциплины.
В ходе проекта эксперты также выявили нетипичные сценарии, которые были обусловлены ручной актуализацией матрицы маршрутизации, например, внесением матрицы скидок по побочным продуктам, добавлением тимлида сотрудника в список согласующих по сделке. Process Mining позволил идентифицировать такие исключения и предотвратить их повторение в будущем.
Экспертная группа провела детальный анализ всех существующих сценариев согласования, уделив особое внимание специфике работы в разных странах, что было обусловлено различиями в законодательстве и сложившихся бизнес-практиках.
В результате был сформирован полный перечень факторов, влияющих на сроки выполнения каждого этапа. Благодаря Process Mining удалось детально отследить каждый шаг процесса, выявить скрытые зависимости и причины задержек.
Совместная работа специалистов привела к рефакторингу процесса. Были рассмотрены возможности отказа от некоторых этапов, их автоматизация, а также более эффективная интеграция действующих информационных систем – SAP, CRM и КИС ЕСМ (система для согласования договоров). Применение Process Mining помогло выявить неочевидные точки соприкосновения между этими системами и значительно улучшить взаимодействие и синхронизацию процессов.
Кроме того, Process Mining предоставил инструмент для объективной оценки скорости и качества выполнения задач каждым участником процесса, что позволило разработать конкретные меры для повышения исполнительской дисциплины.
В ходе проекта эксперты также выявили нетипичные сценарии, которые были обусловлены ручной актуализацией матрицы маршрутизации, например, внесением матрицы скидок по побочным продуктам, добавлением тимлида сотрудника в список согласующих по сделке. Process Mining позволил идентифицировать такие исключения и предотвратить их повторение в будущем.
“
Сегодня скорость важна для всех, и клиенты СИБУРа не исключение. Метрика скорости отслеживается при помощи BI-инструментов (дашборды), но они не могут разложить процесс на шаги и помочь изучить причины для дальнейшего влияния на корневые предпосылки. В мировой практике для изучения процессов используется Process Mining, в связи с чем СИБУР инициировал проведение эксперимента по применению данной технологии.
“
С помощью решения Process Mining была проведена детальная визуализация и анализ всех существующих сценариев. В отличие от традиционных методов, Process Mining позволил увидеть реальное состояние процесса в динамике и выявить узкие места, которые раньше оставались незамеченными. Такой подход обеспечил возможность целенаправленного улучшения процесса без необходимости длительных и трудозатратных исследований. В дальнейшем планируется расширить применение данной технологии, чтобы не только анализировать, но и оперативно мониторить процессы для повышения их эффективности.