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Procédés miniers innovants
Gagnez en agilité et optimisez les performances
En investissant dans de nouvelles solutions d'exploration de processus efficaces, les entreprises peuvent optimiser leurs processus, rester compétitives et réussir durablement dans un domaine concurrentiel basé sur les données
Quatre domaines d'innovation
Les solutions de process mining vont au-delà des capacités traditionnelles en intégrant de nouvelles technologies et fonctionnalités. Les experts de Reply ont identifié quatre domaines d'innovation clés : l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le process mining, le process mining centré sur l'objet, les plateformes de processus de bout en bout et les migrations S/4HANA.
Ces développements sont cruciaux pour les entreprises qui recherchent un avantage concurrentiel et une réussite opérationnelle, car ils permettent une analyse et une optimisation plus efficaces des processus. Comprendre leur impact et sélectionner les bons outils peuvent aider les responsables des processus et les responsables TIC à s'adapter à l'évolution des exigences en matière d'excellence des processus.
Un changement significatif dans l'analyse et l'optimisation des processus
Les outils d'exploration de processus traditionnels s'appuient sur des données d'événements historiques et nécessitent souvent un effort manuel important pour structurer et interpréter les informations, ce qui limite leur capacité à fournir des informations en temps réel. L'IA automatise les aspects clés de ce processus, notamment le nettoyage des données, l'intégration et la détection des anomalies, garantissant ainsi une précision et une efficacité accrues. Les outils pilotés par l'IA peuvent identifier les inefficacités, prévoir les perturbations potentielles et recommander des améliorations optimales des processus de manière dynamique, faisant ainsi passer les organisations d'une résolution réactive des problèmes à une gestion des processus proactive et stratégique. En tirant parti de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive, ils peuvent obtenir une vue plus complète de leurs opérations et affiner en permanence les flux de travail afin de maximiser l'efficacité et la conformité.
Le process mining basé sur l'IA introduit un large éventail d'applications dans tous les secteurs, permettant de relever les défis liés à l'optimisation des processus, à l'expérience client et à la gestion des risques. La surveillance de la conformité est améliorée dans les secteurs hautement réglementés tels que la finance et la santé, où l'IA peut détecter les écarts de flux de travail et garantir le respect des politiques internes et des cadres juridiques tels que le RGPD ou Sarbanes-Oxley. L'IA joue également un rôle crucial dans la détection des fraudes, en analysant les données transactionnelles à la recherche de modèles suspects et en minimisant les risques financiers. L'exploration des processus pilotée par l'IA pourrait également identifier les goulots d'étranglement dans la prestation de services, tels que les retards dans l'exécution des commandes ou l'inefficacité des processus bancaires, et suggérer des ajustements d'automatisation ou de flux de travail pour améliorer la satisfaction et la fidélisation des clients.
Les entreprises opérant dans des environnements gourmands en données ou dont les systèmes sont fragmentés peuvent bénéficier de manière significative de la capacité de l'IA à rationaliser la préparation des données et à améliorer la précision des processus. Les organisations qui donnent la priorité à l'amélioration continue, à l'automatisation et à la prise de décisions prédictives peuvent tirer parti des analyses avancées de l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel. L'intégration de l'IA dans le process mining pourrait faire passer les entreprises de l'analyse statique des processus à une approche dynamique axée sur les données qui favorise l'agilité, optimise l'allocation des ressources et garantit un succès opérationnel à long terme.
Déplacer l'attention des journaux d'événements vers les objets
Contrairement à l'exploration de processus classique, qui considère les processus comme une séquence d'événements liés à un seul identifiant de dossier, l'exploration de processus centrée sur les objets permet de représenter de manière plus réaliste et riche en données la manière dont différents objets, tels que des commandes, des factures ou des produits, interagissent au sein d'un processus métier. Ce changement corrige le décalage entre la façon dont les processus sont traditionnellement modélisés et la façon dont ils existent dans les systèmes informatiques, fournissant une analyse plus complète et dynamique. En capturant de multiples points de vue au sein d'un processus, le process mining centré sur les objets permet aux organisations de mieux comprendre les dépendances, les inefficacités et les opportunités d'optimisation, en particulier dans les environnements complexes où plusieurs objets interagissent simultanément.
Le principal impact de cette approche est sa capacité à améliorer les cas d'utilisation existants tout en permettant d'en créer de nouveaux qui étaient auparavant inaccessibles en raison des contraintes du process mining classique. En exploitant plusieurs types d'objets dans une analyse, les entreprises peuvent évaluer les processus sous différents angles, par exemple en évaluant un processus de commande à l'encaissement à la fois du point de vue de la commande et de la facturation. Les industries telles que la fabrication peuvent désormais obtenir une représentation plus granulaire des chaînes de production, en identifiant les goulots d'étranglement et les inefficacités avec une plus grande précision. Cette capacité analytique améliorée s'étend au concept de « jumeau de processus numérique », qui vise à cartographier l'ensemble du paysage des processus d'une organisation. En intégrant toutes les données relatives aux processus, les entreprises peuvent simuler les effets des changements dans tous les services, prévoir les résultats opérationnels et prendre des décisions fondées sur les données grâce à une compréhension globale des flux de travail interconnectés.
Cependant, l'exploration de processus centrée sur l'objet pose de nouveaux défis qui doivent être gérés avec soin. La complexité croissante de la collecte et de la préparation des données nécessite des efforts importants pour extraire, structurer et intégrer des informations pertinentes provenant de sources multiples. Cela peut entraîner des temps de configuration plus longs par rapport à l'exploration de processus traditionnelle. En outre, la grande quantité de données incorporées dans les analyses rend l'interprétation plus complexe, nécessitant un niveau d'expertise plus élevé pour obtenir des informations pertinentes. Pour les organisations déjà expérimentées dans le process mining classique, la transition vers cette approche peut apporter des avantages considérables en comblant les lacunes des analyses existantes. Pour les nouveaux venus, la complexité supplémentaire peut nécessiter une adoption progressive, en se concentrant d'abord sur les cas d'utilisation qui ne peuvent pas être traités efficacement avec le process mining traditionnel, avant de s'étendre à des applications plus larges.
Création d'un écosystème
Les plateformes de processus de bout en bout (E2E) intègrent l'ensemble du cycle de vie des processus, combinant le process mining avec la modélisation, la gestion, l'automatisation et la simulation au sein d'un écosystème unique. Contrairement aux outils d'exploration de processus traditionnels, qui fonctionnent indépendamment des solutions d'automatisation et de gestion des processus métier (BPM), les plateformes E2E comblent ces lacunes, permettant aux entreprises de passer en douceur de la découverte des processus à l'optimisation et à l'exécution. Cette intégration élimine les inefficacités causées par la fragmentation des outils et les silos de données, permettant aux entreprises d'améliorer continuellement leurs processus tout en garantissant un alignement stratégique. En tirant parti des informations en temps réel, ces plateformes facilitent la prise de décision basée sur les données, permettant aux organisations de rationaliser leurs opérations, d'améliorer la conformité et de mener la transformation numérique de manière plus efficace.
L'un des principaux avantages des plateformes E2E est leur capacité à accélérer l'amélioration des processus en éliminant les retards généralement associés à des outils distincts. Traditionnellement, les entreprises devaient extraire des informations du process mining, modéliser manuellement des flux de travail optimisés, puis mettre en œuvre des modifications à l'aide de solutions d'automatisation externes. Les plateformes E2E éliminent cette complexité en fournissant un environnement unifié dans lequel les entreprises peuvent identifier les inefficacités, simuler les améliorations potentielles et automatiser les flux de travail instantanément. Cette intégration améliore la collaboration entre les équipes commerciales, informatiques et opérationnelles, en garantissant que les modifications de processus sont à la fois techniquement réalisables et conformes aux objectifs organisationnels.
Les plateformes E2E prennent en charge divers cas d'utilisation dans tous les secteurs, qu'il s'agisse d'optimiser les flux de production, de faire respecter la conformité dans le secteur financier ou d'améliorer l'expérience client dans le commerce de détail et le secteur bancaire. En intégrant le process mining à l'automatisation et à la simulation, les entreprises peuvent résoudre de manière proactive les blocages opérationnels, appliquer les normes réglementaires et améliorer la prestation de services. Dans le domaine de la logistique et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, par exemple, ces plateformes permettent aux organisations de simuler des perturbations et d'optimiser les plans d'urgence, garantissant ainsi la résilience dans des environnements dynamiques. Les solutions E2E sont particulièrement utiles pour les entreprises en pleine transformation numérique, car elles fournissent une approche structurée pour moderniser les systèmes existants et optimiser les processus de bout en bout. Bien que ces plateformes présentent des avantages importants, leur adoption nécessite une prise en compte attentive de facteurs tels que la complexité de la mise en œuvre, les exigences en matière d'intégration des données et la maturité globale des processus de l'organisation.
Soutenir la transformation numérique
Le process mining pourrait jouer un rôle essentiel dans les migrations vers SAP S/4HANA, en fournissant aux entreprises des informations approfondies sur leurs processus métier existants afin de garantir une transition fluide et efficace. Contrairement aux migrations traditionnelles, qui reposent souvent sur des hypothèses ou une documentation incomplète, le process mining analyse les données de processus historiques et en temps réel afin de détecter les inefficacités, les goulots d'étranglement et les écarts dans les flux de travail. En identifiant ces problèmes avant la migration, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations et les aligner sur les meilleures pratiques prises en charge par SAP S/4HANA. Cette approche réduit la complexité, minimise les interruptions et garantit que les organisations ne reprennent pas des processus obsolètes ou inefficaces dans leur nouveau système. L'exploration des processus permet de cartographier l'état actuel des opérations, ce qui permet aux entreprises de le comparer à l'état futur souhaité et de prendre des décisions fondées sur des données en matière de réingénierie et d'automatisation des processus.
L'un des avantages les plus importants du process mining dans les migrations vers SAP S/4HANA est sa capacité à améliorer la préparation des données, un facteur crucial pour garantir une transition réussie. La migration vers S/4HANA nécessite des données structurées et dédupliquées de haute qualité, car les systèmes ERP modernes s'appuient sur des informations précises en temps réel pour l'efficacité opérationnelle. L'exploration des processus permet d'identifier les incohérences dans les données, telles que les doublons dans les dossiers des fournisseurs, les champs manquants ou les entrées obsolètes, ce qui permet aux entreprises de nettoyer et de standardiser les données avant la migration. En outre, la surveillance de la conformité est un autre aspect essentiel, car les cadres réglementaires et les normes du secteur doivent être respectés tout au long de la transition. Le process mining permet de voir dans quelle mesure les flux de travail existants sont conformes aux exigences de conformité, en mettant en évidence les risques tels que les approbations non autorisées ou les écarts par rapport aux politiques d'approvisionnement. En relevant ces défis de manière proactive, les entreprises peuvent s'assurer que leur nouveau système SAP répond aux normes opérationnelles et réglementaires dès le premier jour
Au-delà de la migration elle-même, l'exploration des processus prend en charge la surveillance des performances après la mise en œuvre, garantissant ainsi que les nouveaux flux de travail fonctionnent comme prévu dans S/4HANA. Les organisations peuvent suivre en permanence l'efficacité des processus, détecter les écarts et effectuer des ajustements sur la base de données en temps réel. Cette optimisation itérative est particulièrement utile pour les grandes entreprises qui doivent assurer une transition fluide entre plusieurs départements ou opérations mondiales. En outre, le process mining facilite l'adoption par les utilisateurs en identifiant les points de friction dans les systèmes existants et en orientant des stratégies de formation ciblées pour les employés en transition vers S/4HANA. Les entreprises peuvent simuler différents scénarios de migration, évaluer les perturbations potentielles et atténuer les risques de manière proactive, en réduisant les temps d'arrêt et en accélérant la valorisation du nouveau système. Qu'il s'agisse d'une approche Brownfield axée sur la continuité du système ou d'une transformation Greenfield qui réimagine les processus de A à Z, le process mining garantit que les migrations vers SAP S/4HANA sont stratégiques, efficaces et conformes aux objectifs commerciaux à long terme.
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