So erreichen Sie mit Process Mining einen reibungslosen Order-to-Cash-Prozess

Der Order-to-Cash-Prozess (O2C) ist einer dieser unternehmensübergreifenden Prozesse, die Ihr Geschäft entweder zum Erfolg führen oder zum Scheitern bringen können. Die Ergebnisse dieses geschäftskritischen Prozesses wirken sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus, wie gut Sie den Cashflow verwalten und wie zufrieden Ihre Mitarbeiter sind.

Die Komplexität und Breite des O2C-Prozesses macht ihn jedoch zu einem der am schwierigsten zu verfolgenden und zu optimierenden Prozesse. Man kann mit Sicherheit sagen, dass es eine große Chance für Verbesserungen des O2C-Prozesses gibt.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie O2C-Prozessverbesserungen durch eine strategische Kombination aus Process Mining und Automatisierung erreicht werden können.

Neu beim Process Mining? Ich empfehle Ihnen, zunächst unseren Blogbeitrag zur Einführung in Process Mining zu lesen.

Beginnen wir mit den Grundlagen von O2C.

Was ist ein Order-to-Cash-Prozess?

Der Zweck des O2C-Prozesses besteht darin, Waren gegen Bargeld an einen Kunden zu liefern. In einem typischen Lagerverkaufsszenario ist der Prozessablauf:

1. Auftragserstellung

2. Auftragserfüllung

3. Versand bestellen

4. Rechnungsstellung

5. Zahlung

Dies sind die Kernschritte des Prozesses, aber wenn Sie sich ein wenig mit dem O2C-Prozess auskennen, wissen Sie, dass es nie so einfach ist! Denken Sie an zusätzliche Schritte, die den Prozess ausmachen, wie z. B. Warenausgang buchen, eine Lieferung erstellen oder eine Kreditprüfung abschließen. Es gibt Millionen von Transaktionen, die abteilungs- und systemübergreifend sind, was es fast unmöglich macht, einen klaren Überblick über den gesamten Prozess zu erhalten.

Der Prozess besteht aus zwei Hauptteilen:Auftragsverwaltung und Forderungen. Und sie haben leicht unterschiedliche Ziele.

Auftragsverwaltung umfasst alle Schritte von der Auftragserstellung bis zum Versand. Der Versand der Bestellung löst dann die Rechnungserstellung aus. Zu den Zielen des Auftragsmanagements gehören die Verbesserung der perfekten Auftragsrate, der pünktlichen Versandrate und der Auftragserfüllungszykluszeit.

Forderungen beginnt mit dem Zeitpunkt der Rechnungserstellung und endet mit der Rechnungsbegleichung. Zu den Zielen der Debitorenbuchhaltung gehört die Reduzierung überfälliger Zahlungen und ausstehender Tage (DSO).

Herausforderungen

Im O2C-Prozess sind diese beiden Seiten (Auftragsverwaltung und Debitorenbuchhaltung) des Prozesses stark aufeinander angewiesen. Das Auftragsmanagement kann ohne die Unterstützung der Debitorenbuchhaltung keine wahre Effizienz erreichen und umgekehrt. Die Teams, die diese beiden Teile des Prozesses vorantreiben, arbeiten jedoch manchmal isoliert, was sich nicht für einen effizienten Prozess eignet.

Weitere häufige Herausforderungen im O2C-Prozess sind:

• Hohe Fehlerquoten durch manuelle Auftragserfassung, dadurch kosten- und zeitintensive Nacharbeiten

• Schlecht gepflegte Kundenstammdaten, die zu Verzögerungen und Umsatzeinbußen führen

• Probleme mit der Liefererfüllung, die die Kundenbindungsraten beeinflussen

• Hohe DSO-Rate, die den Cashflow beeinträchtigt und Gelegenheiten für Investitionen in andere Bereiche des Unternehmens verpasst.

Ein komplexer Prozess wie O2C eignet sich perfekt, um mithilfe von Process Mining Automatisierungspotenziale zu finden. Ohne Process Mining sehen Sie nur die Spitze des O2C-Eisbergs.

Verwenden Sie zunächst Process Mining, um den O2C-Prozess zu entdecken

Process Mining stellt eine direkte Verbindung zu den Systemen her, die mit dem O2C-Prozess verbunden sind, wie z. B. SAP und andere ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning). Mithilfe einer integrierten Datentransformationsschicht wandelt die Technologie Daten in ein Prozessdiagramm um, das den gesamten Prozess von Anfang bis Ende aufzeichnet. Es erfasst alle Prozessvariationen, Engpässe, Nacharbeiten und Ausnahmen.

Beispielprozessdiagramm

Mit Process Mining sehen Sie genau was dabei passiert ist, finde heraus warum es passiert ist, und arbeiten Sie an einem Aktionsplan zur Verbesserung es.

Schneller Fortschritt durch Automatisierung

Process Mining hilft Ihnen dabei, ungenutzte Automatisierungspotenziale in Ihren Prozessen zu finden. Der schnellste Weg, die Transformation in O2C voranzutreiben, ist der Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) zusammen mit Process Mining. Beim Process Mining können Sie beispielsweise einen Post-Warenausgang entdecken (d. h. wenn die Bestellung kommissioniert wurde und versandbereit ist, geschieht dies nie rechtzeitig). Dies kann die Lieferung an den Kunden verzögern und führt auch dazu, dass falsche Lagerbestände im System angezeigt werden.

Wenn Sie etwas tiefer graben, stellen Sie fest, dass die Hauptursache dieses Problems einfach darin besteht, dass Ihr Versandspezialist zu viele Sendungen zu bearbeiten hat, was zu einer verzögerten Postausgabe der Ware führt. Eine effektive Lösung dafür ist, dass ein Software-Roboter die Post-Warenausgabe übernimmt, den Speditionsspezialisten entlastet und die termingerechte Zustellung der Sendungen sicherstellt.

Sehen Sie sich diese Infografik an, um herauszufinden, warum Process Mining der neue Superheld der Automatisierung ist.

Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung des Gesamtprozesses

Aber Process Mining hört hier nicht auf.

Nachdem Sie Ihre Prozesse über RPA automatisiert haben, können Sie Process Mining verwenden, um Ergebnisse zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Automatisierung den beabsichtigten Effekt hat. Es ist sinnvoll, dass Sie nach der Automatisierung einen Einblick in die Auswirkungen auf den Rest des Prozesses erhalten möchten. Verbessert sich beispielsweise die Prozesszykluszeit? Verbessert sich Ihre pünktliche Versandrate? Dies sind alles Metriken, die mit Process Mining nachverfolgt werden können und Ihnen helfen, den Prozess kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern.

Es kann auch sinnvoll sein, Ihren Prozess auf andere Weise zu optimieren, bevor Sie die Automatisierung einführen.

Beispielsweise beschwert sich einer Ihrer Kunden ständig darüber, dass seine Lieferungen später als erwartet ankommen. Mithilfe von Process Mining können Sie überprüfen, ob Lieferungen an diesen Kunden tatsächlich immer einen Tag später als erwartet ankommen. Die Hauptursache in diesem Beispiel ist, dass die Lieferzeiten im System einen Tag kürzer sind als die tatsächlichen Lieferzeiten, was bedeutet, dass es eine Diskrepanz zwischen dem Datum gibt, an dem der Kunde seine Bestellung erwartet, und dem Tag, an dem er sie tatsächlich erhält. In diesem Beispiel reicht eine einfache Stammdatenanpassung aus und sorgt für zufriedene Kunden.

Halten Sie Prozesse auf Kurs und vorhersehbar

Wie bei allem sind Prozesse Änderungen unterworfen. Es macht also Sinn, dass sich Ihre Automatisierung damit ändert. Eine Kombination aus Process Mining und RPA hilft Ihnen, Ihren Prozess im Auge zu behalten, damit Sie schnell handeln können, wenn etwas den Prozess zu einer Änderung zwingt, sei es durch Gesetzgebung, Wettbewerb oder sogar eine Pandemie.

O2C-Verbesserungen mit UiPath vorantreiben

Zu den praktischen Funktionen, die Sie dabei unterstützen, Ihren O2C-Prozess auf Kurs zu halten, gehört die Möglichkeit, Robotern die automatische Bearbeitung von Aufgaben in UiPath Orchestrator zuzuweisen, sodass sie unerwünschte Untätigkeit oder Abweichungen nahezu in Echtzeit beheben können. Das UiPath Action Center stellt sicher, dass die richtigen Personen auf dem Laufenden gehalten werden, wenn es Ausnahmen gibt, die behandelt werden müssen.

Wenn Sie Process Mining mit RPA kombinieren, kann dies zu enormen Sprüngen in Bezug auf Effizienz, Kosteneinsparungen und Kundenzufriedenheit führen.

UiPath Process Mining kombiniert erstklassiges Process Mining und RPA. Dadurch können Sie nicht nur Automatisierungspotenziale in Ihrem O2C-Prozess entdecken, sondern auch die Automatisierung kontinuierlich optimieren und überwachen.

Möchten Sie sehen, wie führende Organisationen UiPath Process Mining einsetzen? Erfahren Sie, wie Grupo Assa Process Mining und RPA nutzt, um die digitale Transformation zu steuern.

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