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行政サービスの改善を支援！IBM Process Miningで調達から支払いまでのプロセスを分析

AOIchan@IBM

こちらの記事では、プロセス・マイニングの方法で調達から支払いまでのプロセスを分析して行政サービスの改善に繋げることに成功した、米国州政府の事例をご紹介します。

この事例は、IBM が提供しているプロセス・マイニング製品、IBM Process Mining で実現しています。

IBM Process Mining については↓こちらの記事でご紹介しています。
ぜひご覧になってみてください！

ここからは、米国州政府のIBM Process Mining 導入事例をご紹介します。

お客様の概要：

2020年、米国最大の州政府の 1 つが、行政サービスの管理において、プロセスの問題を特定することが可能なプロセス・マイニングソリューションの実装を検討していた。

2つの管理システムを統合し、この2つのSAP SRM と SAP ECC のシステム間でデータを連携する必要がある。

SAP SRM システムは、購入契約、ショッピング カート、および注文書を生成し、この発注書の内容を、発注書の確定や請求などの会計業務を管理する SAP ECC システムに複製していた。

課題：

  • 異なるシステム間でデータ転送が行われるようになり、データを正しくスキャンしてプロセスの非効率性を正確に把握できなくなっていた。

  • 収集したデータを分析する方法がないため、州は新しく統合された SAP SRM システムの影響を監視したり、調達プロセス中に逸脱を検出したりすることができず、費用が余分にかかる問題が生じていた。

ソリューション：

プロセス・マイニングを活用してワークフローの理解を深め、プロセス分析の結果をもとに、コストのかかるプロセスや問題を特定してワークフローの改善につなげる。

以下のIBM のソリューションで実装した。

IBM Process Mining 
IBM Cloud Pak for Business Automation

IBM Process Mining の機能
IBM Process Mining が提供するダッシュボードから、各アクティビティのパフォーマンス(時間、コストなど)、アクティビティ間の最も頻繁なパスの特定、実行中のプロセスの適合性のチェック(適切なプロセスとのギャップ)など詳細な分析が可能。

効果：

IBM Process Mining によって、調達プロセスの複雑な流れを正確に可視化、分析することで、以下の重要な問題が明らかになった。

１. 州は発注書データが即座に SAP ECC に転送されることを期待していたが、ほとんどの場合、データ転送が完了するまでに約 7 日かかることが明らかになった。この遅延により、プロセスのリードタイムが長くなり、新しい公共サービスの提供が妨げられていた。

２. 一部の機関が発注プロセスでデータ転送のフローを逆にしていたことが明らかになった。部門A では、発注書の 70% が SAP ECC で直接作成し、SAP SRM に複製していた。部門B では、発注書の 100% がこの方法で作成されていた。これにより、プロセスの逸脱、リードタイムの​​延長、およびコンプライアンスの問題を引き起こしていた。

３. 2 つの機関が間違ったプロセスで請求手順を完了していることが明らかになった。請求書を支払うための適切な手順は、請求書を登録し、請求書を支払いに送り、請求書を清算する流れ。
部門 C は送金アクティビティを実行していなかった。代理店は、請求書を登録する前に請求書を清算していた。このプロセスの逸脱により、州は 6,000 万を超える支出に対して 120 万米ドルの費用がかかっていた。清算前に請求書を登録することで支出が大幅に減少させることに成功した。
部門 D は、請求書の支払いを送信し、請求書を登録してから清算していた。プロセスを順不同で実行すると、州は 1,000 万の支出に対してさらに 20 万米ドルの費用がかかっていた。

IBM Process Mining を活用した結果、適切なプロセスとのギャップを理解し、すべての機関が従うべき適切なガバナンス構造の開発に繋げることに成功した。最終的に、市民に提供するサービスの調達プロセスを改善することに繋げることができた。
・送金タスク完了後のリードタイムが5日から15時間に
・請求処理シーケンスの修正後マーベリック費用をUSD 1.4 million削減

この記事のソースはこちら

IBM Process Mining はIBM Cloud Pak for Business Automation のライセンスでご利用いただけます。こちらの記事をご覧ください。

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