Order-to-Cash meistern: Mit Process Mining optimieren

Der Order-to-Cash-Prozess (O2C) ist einer dieser unternehmensübergreifenden Prozesse, die Ihr Business entweder machen oder brechen können. Die Ergebnisse dieses geschäftskritischen Prozesses beeinflussen direkt die Kundenzufriedenheit, wie gut Sie Ihren Cashflow managen und wie zufrieden Ihre Mitarbeiter sind.

Doch die Komplexität und Breite des O2C-Prozesses machen ihn zu einem der schwierigsten Prozesse, um ihn zu verfolgen und zu optimieren. Man kann sicher sagen, dass es eine große Chance für Verbesserungen am O2C-Prozess gibt.

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

Neu bei Process Mining? Ich empfehle, mit unserem Einführungs-Blogpost zu Process Mining zu beginnen.

Lassen Sie uns mit den Grundlagen von O2C beginnen.

Was ist ein Order-to-Cash-Prozess?

Der Zweck des O2C-Prozesses ist es, Waren an einen Kunden gegen Bargeld zu liefern. In einem typischen Verkauf-aus-dem-Lager-Szenario lautet der Prozessablauf:

1. Auftragserstellung

2. Auftragsabwicklung

3. Auftragsversand

4. Rechnungsstellung

5. Zahlung

Das sind die Kernschritte im Prozess, aber wenn Sie etwas über den O2C-Prozess wissen, werden Sie wissen, dass er nie so geradlinig ist! Denken Sie an zusätzliche Schritte, die den Prozess ausmachen, wie Post-Goods-Issue, Lieferungserstellung oder Kreditprüfung. Es gibt Millionen von Transaktionen, die Abteilungen und Systeme überqueren, was es fast unmöglich macht, einen klaren Überblick über den gesamten Prozess zu gewinnen.

Der Prozess besteht aus zwei Hauptteilen: Auftragsmanagement und Debitorenmanagement (Accounts Receivable). Und sie haben leicht unterschiedliche Ziele.

Auftragsmanagement umfasst alle Schritte von der Auftragserstellung bis zum Versand. Der Auftragsversand löst dann die Rechnungserstellung aus. Ziele des Auftragsmanagements sind die Verbesserung der Perfect-Order-Rate, der On-Time-Shipping-Rate und der Order-Fulfillment-Cycle-Time.

Debitorenmanagement beginnt ab dem Moment der Rechnungserstellung und endet bei der Rechnungsbegleichung. Ziele des Debitorenmanagements sind die Reduzierung überfälliger Zahlungen und der Days Sales Outstanding (DSO).

Herausforderungen

Im O2C-Prozess sind diese beiden Seiten (Auftragsmanagement und Debitorenmanagement) stark voneinander abhängig. Auftragsmanagement kann ohne die Unterstützung des Debitorenmanagements keine echte Effizienz erreichen und umgekehrt. Doch die Teams, die diese beiden Teile des Prozesses steuern, arbeiten manchmal in Silos, was sich nicht auf einen effizienten Prozess auswirkt.

Weitere häufige Herausforderungen im O2C-Prozess sind:

• Hohe Fehlerquoten durch manuelle Auftragseingabe, was zu kostspieliger und zeitaufwändiger Nacharbeit führt

• Schlecht gepflegte Kundendaten, was zu Verzögerungen und Umsatzverlusten führt

• Probleme bei der Lieferabwicklung, die die Kundenbindungsraten beeinflussen

• Hohe DSO-Rate, die den Cashflow beeinträchtigt und Investitionsmöglichkeiten in andere Geschäftsbereiche verpasst

Ein komplexer Prozess wie O2C ist perfekt dafür, Process Mining einzusetzen, um Automatisierungspotenzial zu finden. Ohne Process Mining sehen Sie nur die Spitze des O2C-Eisbergs.

Zuerst Process Mining nutzen, um den O2C-Prozess zu entdecken

Process Mining verbindet sich direkt mit den Systemen, die mit dem O2C-Prozess interagieren, wie SAP und anderen Enterprise Resource Planning (ERP) Systemen. Mithilfe einer integrierten Datentransformationsschicht transformiert die Technologie Daten in einen Prozessgraphen, der den gesamten Prozess von Anfang bis Ende chronologisch darstellt. Er erfasst alle Prozessvarianten, Engpässe, Nacharbeit und Ausnahmen.

Beispiel Prozessgraph

Mit Process Mining können Sie genau sehen, was im Prozess passiert ist, herausfinden, warum es passiert ist, und einen Aktionsplan erarbeiten, um ihn zu verbessern.

Schnell Fortschritte mit Automatisierung machen

Process Mining leitet Sie dabei, das ungenutzte Automatisierungspotenzial in Ihren Prozessen zu finden. Der schnellste Weg, Transformation im O2C voranzutreiben, ist der Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) zusammen mit Process Mining. Beispielsweise können Sie mit Process Mining entdecken, dass ein Post-Goods-Issue (d. h. wenn die Bestellung gepickt und versandbereit ist, nie pünktlich stattfindet). Dies kann die Lieferung an den Kunden verzögern und bedeutet auch, dass im System falsche Bestandsstände angezeigt werden.

Geht man etwas tiefer, findet man die Ursache: Der Versandspezialist hat zu viele Sendungen zu bewältigen, was zu einem verzögerten Post-Goods-Issue führt. Eine effektive Lösung ist, einen Software-Roboter das Post-Goods-Issue übernehmen zu lassen, den Versandspezialisten von der Arbeit zu entlasten und sicherzustellen, dass Sendungen pünktlich geliefert werden.

Sehen Sie sich dieses Infografik an, um herauszufinden, warum Process Mining Automatisierungs neuen Superhelden ist.

Den Gesamtprozess kontinuierlich überwachen und verbessern

Aber Process Mining hört hier nicht auf.

Nach der Automatisierung Ihrer Prozesse via RPA können Sie Process Mining nutzen, um Ergebnisse zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Automatisierung die beabsichtigte Wirkung hat. Es ist logisch, dass Sie nach der Automatisierung Einblick in die Auswirkungen auf den Rest des Prozesses haben möchten. Verbessert sich die Prozesszykluszeit? Verbessert sich Ihre On-Time-Shipping-Rate? Das sind alles Metriken, die mit Process Mining verfolgt werden können und Ihnen helfen, den Prozess kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern.

Es kann auch Sinn ergeben, Ihren Prozess auf andere Weise zu optimieren, bevor Sie Automatisierung einführen.

Beispielsweise beschwert sich einer Ihrer Kunden konsequent, dass seine Sendungen später als erwartet eintreffen. Mit Process Mining können Sie verifizieren, dass Sendungen an diesen Kunden tatsächlich immer einen Tag später eintreffen als erwartet. Die Ursache in diesem Beispiel ist, dass die Lieferzeiten im System einen Tag kürzer sind als die tatsächlichen Lieferzeiten, was eine Diskrepanz zwischen dem Datum, an dem der Kunde seine Bestellung erwartet, und dem Tag, an dem er sie tatsächlich erhält, bedeutet. In diesem Beispiel löst eine einfache Stammdatenanpassung das Problem und sorgt für einen zufriedenen Kunden.

Prozesse auf Kurs und vorhersehbar halten

Wie bei allem unterliegen Prozesse Veränderungen. Daher ist es sinnvoll, dass sich Ihre Automatisierung damit ändert. Eine Kombination aus Process Mining und RPA hilft Ihnen, Ihren Prozess im Blick zu behalten, damit Sie schnell handeln können, wann immer etwas den Prozess zwingt, sich zu ändern – sei es Gesetzgebung, Wettbewerb oder sogar eine Pandemie.

O2C-Verbesserungen mit UiPath vorantreiben

Praktische Funktionen, die dabei helfen, Ihren O2C-Prozess auf Kurs zu halten, umfassen die Möglichkeit, Roboter in UiPath Orchestrator zuzuweisen, um Aufgaben automatisch zu bearbeiten, damit sie unerwünschte Leerlaufzeiten oder Abweichungen in Near-Real-Time adressieren können. UiPath Action Center stellt sicher, dass die richtigen Personen in den Loop geholt werden, wann immer Ausnahmen behandelt werden müssen.

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

UiPath Process Mining kombiniert erstklassiges Process Mining und RPA. Dadurch sind Sie in der Lage, nicht nur Automatisierungspotenzial in Ihrem O2C-Prozess zu entdecken, sondern auch Automatisierung kontinuierlich zu optimieren und zu überwachen.

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

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