Process Mining Praxisbeispiel: Wie Celonis die Liefertreue optimieren und Liquidität erhöhen kann
In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen ein konkretes Beispiel aus unserem Operational Excellence Projektalltag darstellen, um Process Mining auch für Sie direkt greifbar zu machen.
Optimierung der Lieferketten: Erfolgreiche Digitalisierung mit SAP S/4HANA und Process Mining – Ein Praxisbeispiel
Seit einer Ewigkeit ist die Digitalisierung eines der Trendthemen für jedes Unternehmen. Die Digitalisierung der Unternehmensprozesse ist Bestandteil von fast allen Unternehmensstrategien der kleinen und großen Unternehmen. Insbesondere in der Implementierung von SAP S/4HANA sehen viele Unternehmen die Möglichkeit, das Potenzial der Digitalisierung zu realisieren. Es gibt eine Vielzahl von Beispielen für Digitalisierungs- und Optimierungspotenziale im Rahmen einer S/4HANA Transformation – entlang aller Fachbereiche oder Ende-zu-Ende Prozesse (zum Beispiel die Optimierung und Digitalisierung der Lieferketten).
Spätestens seit den Lieferschwierigkeiten während der Corona-Pandemie ist die Bedeutung der Lieferzuverlässigkeit im Speziellen und die Lieferketten im Allgemeinen in ein vollkommen neues Licht gerückt. Doch welche Möglichkeiten zur Optimierung bieten sich Unternehmen und welcher Aufwand steht dem Gegenüber? Das Vorhalten von hohen Materiallagern bindet unnötiges Kapital und kann bei steigenden Zinsen keine Lösung sein. Auch die Hoffnung, dass sich die Welt weniger chaotisch, weniger volatil und weniger schnell entwickelt, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit keine Realität.
In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen ein konkretes Beispiel aus unserem Projektalltag darstellen, um Process Mining auch für Sie direkt greifbar zu machen.
Die Frage, die sich viele unserer Kunden- auch im Rahmen von S/4HANA Projekten stellen: Wo fangen wir mit den Optimierungen an und wo liegt das größte Potenzial?
▶ Ein aktuelles Beispiel aus unserem Projektalltag: Ein produzierendes Unternehmen in der Automobilbranche, Weltmarktführer in seinem Bereich, suchte nach einer Lösung, wie es die Liefertreue erhöhen kann, ohne zusätzliches Kapital zu binden.
Die Lösung?
Der Blick nach innen: auf die eigenen Prozesse. Process Mining war die logische Konsequenz – auch in Verbindung mit einem S/4HANA Projekt.
Teil 1: Das Unternehmen und seine Herausforderungen
Unser Kunde hat über die erfolgreiche Unternehmenshistorie zahlreiche namhafte Automobilhersteller und Tier 1 Zulieferer in seiner Kundenbasis. Für diese Kunden war das Unternehmen lange Zeit als Weltmarktführer der bevorzugte Lieferant – es gab es wenig Konkurrenz, gute Margen und gute Kundenbeziehungen.
Doch während der Pandemie gab es plötzlich Lieferschwierigkeiten. Der Handlungsdruck war so groß, dass sogar minderwertiges Material verbaut werden musste, um überhaupt produzieren zu können. Da alle Wettbewerber ähnliche Schwierigkeiten haben, wächst darüber hinaus auch noch die Nachfrage. Die Konsequenz: Die Lieferzuverlässigkeit sinkt und Kunden müssen alternative Produkte prüfen. Die Frage ist: Welche Ursachen lösen das Problem aus?
In unseren S/4HANA und Process Mining Projekten stellen wir oft fest, dass die Ursachen nicht an einem Ort zu finden sind. Viele kleine Teilaspekte, die unter der Oberfläche liegen, sind der Grund für Ungenauigkeiten, die in Summe zum Problem werden. Beispiele dafür?
- Der Vertrieb sichert Lieferdaten zu, die nicht realistisch sind oder Planlieferzeiten werden nicht aktualisiert, obwohl sich die Nachfrage der Produkte sowie die Lieferzeiten der eigenen Lieferanten stark verändert haben.
- Die Produktion erhält neue Informationen aus dem Vertrieb zu spät und ist mehr mit ad-hoc Aufgaben, als dem effizienten Abarbeiten von Produktionsaufträgen beschäftigt.
- In der Disposition ist bekannt, dass Lieferzeiten der Lieferanten nicht mehr eingehalten werden können. Die Konsequenz: Kaufen, was geht, bis das Lager voll ist.
Teil 2: Wie kann Process Mining in diesen Fällen unterstützen?
Im Rahmen von S/4HANA Projekten und darüber hinaus schafft Process Mining totale Transparenz über alle beteiligten Prozesse und die gesamte Lieferkette: Purchase to Pay, Order to Cash, Production Planning und Inventory Management.
In unserem Projektbeispiel hat die Transparenz durch Process Mining die erwarteten Herausforderungen aufgedeckt. Insbesondere die Details in den Daten lieferten Nuancen in den Analysen an das Tageslicht. Einzelne Materialien sind stärker betroffen als andere. In Bezug auf Volumen verhältnismäßig kleine Aspekte waren kritisch für die Produktion und hatte große Auswirkungen. Process Mining ist hier das Werkzeug zur Identifikation und Quantifizierung der Schwachstellen – der wichtige erste Schritt. Anschließend erfolgt die Optimierung.
Celonis, Marktführer für Process Mining Software, liefert als Plattform den Vorteil, mehr als nur Process Mining zu sein. Dank der Datenplattform sind neben Daten aus einem S/4HANA-System auch Daten aus dem MES und beispielsweise CRM-System vorhanden. Durch die Analyse mit Process Mining haben wir die Möglichkeit, kritischen Abweichungen zu identifizieren. Durch eine tiefgreifende „Root-Cause-Analyse“ können wir auch die konkreten Ursachen analysieren.
Ein Beispiel:
Im Process Explorer fanden wir speziell in den letzten Monaten eine höhere Anzahl von Verspätungen. Allerdings haben wir bei diesen Verspätungen auch gesehen, dass Auftragsbestätigungen der Lieferanten erst zu spät gepflegt wurden und bereits einen Hinweis darauf gaben, dass die Lieferung nicht rechtzeitig kommen wird. In einem Deep-Dive haben wir zwei Werke identifiziert, bei denen dieses Muster besonders häufig vorkam. Im Gespräch fanden wir heraus, dass Lieferscheine noch immer in Papierform ins System eingetippt werden müssen. Gerade in stressigen Phasen, in denen ohnehin alles Drunter und Drüber geht, steht das hinten an.
Teil 3: Wie kann Process Mining zu konkreten Verbesserungen führen?
Für die Lösung dieser Schwachstelle gibt es verschiedene Ansätze. Ein wichtiger erster Schritt: Es wurde erst einmal das Bewusstsein für die Bedeutung der Pflege dieser Auftragsbestätigungen geschärft.
Anschließend haben wir mit Hilfe von Celonis Prozessoptimierungen erreichen können. Durch eine erste Automatisierung in Celonis erhalten zuständige Personen (besonders bei kritischen Materialien) jetzt Erinnerungen, diese umgehend zu pflegen. Zeitgleich wird die zuständige Person automatisiert über Abweichungen in Menge, Preis oder Lieferzeit informiert.
Darüber hinaus wird mittelfristig über weitere Lösungen innerhalb des S/4HANA gearbeitet, die die Lieferscheine automatisiert einlesen kann, beziehungsweise über eine EDI-Schnittstelle der direkte Austausch mit wichtigen Lieferanten gesprochen.
Das langfristige Ziel ist die Reduktion des manuellen Aufwands und dadurch resultierende Verbesserung der Prozesse. Weniger manuelle Arbeiten. Weniger Stress in der Disposition. Glücklichere Kunden, da das Material zuverlässig pünktlich kommt.
Teil 4: Ausblick – Logatik x Convista
Dieses Anwendungsbeispiel zeigt das Potential in der Integration von Process Mining Aktivitäten allgemein und insbesondere auch in der Integration von Process Mining in S/4HANA Projekten. Es ist ein Beispiel von vielen, für erfolgreiche Prozessverbesserungen durch Process Mining entlang der Wertschöpfungskette. Das Wichtige: Durch Celonis können wir valide und objektive Informationen darüber geben, welche Schwachstellen es in den bisherigen SAP Systemen gibt und direkt in die Lösungsfindung einsteigen. Process Mining ist das Werkzeug, um Potentiale aufzuzeigen. Identifizierte Potentiale werden anschließend direkt in den SAP-Systemen umgesetzt. Hier kommt die Partnerschaft zwischen Convista und Logatik zum Tragen.
Als Celonis Gold Partner & Process-Mining Experte unterstützt Logatik dabei, Potentiale aufzuzeigen. Häufig ergibt sich aus der Analyse die Anpassung eines Arbeitsprozesses sowie der des ERP-Systems.
Convista ergänzt diese Kompetenz durch mehr als 25 Jahre SAP- sowie Industrieerfahrung. Die Kombination von Process-Mining Expertise und der Branchen- sowie SAP-Erfahrung ist der Schlüssel, um das Geschäftspotential Ihrer Prozesse zu entschlüsseln.
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Florian Schommer