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Cas client : Vodafone et Celonis

“Grâce au process mining, Vodafone garde une longueur d’avance en termes d’efficacité dans l’exécution de ses processus internes.”

Stefan Delater, Global Process Owner P2P, Vodafone
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Industrie - Telco & Media Process - Procure-to-Pay Region - Europe
"Celonis’ S/4HANA-based Process Mining technology reconstructs and visualizes Vodafone’s as-is Purchase-to-Pay process end-to-end from digital traces in SAP systems. It shows the big picture, allows drill-downs, and reveals root causes for problems."

En combinant la force de la plateforme in-memory de SAP avec la technologie révolutionnaire du Process Mining de Celonis, Vodafone est désormais en mesure d'exploiter ses données pour obtenir une transparence totale sur la façon dont les processus sont réellement exécutés.

Vodafone : Faire parler les données grâce à Celonis

Comment tirer pleinement profit des vos données ?

Vodafone cherchait un moyen de comprendre comment ses modèles de processus d'entreprise étaient exécutés dans la réalité. L'entreprise souhaitait ainsi combler le manque d'informations et relier les indicateurs clés de performance aux causes profondes.

En combinant la force de la plate-forme in-memory de SAP avec la technologie révolutionnaire du Process Mining de Celonis, Vodafone est désormais en mesure d'exploiter ses données pour obtenir une transparence totale sur la façon dont les processus sont réellement exécutés.

Le succès était au rendez-vous : peu de temps après la mise en place de la technologie du Process Mining, une amélioration nette des processus back-ends critiques fut constatée. Vodafone sait qu'il ne s'agit que d'un début.

Le défi : Du modèle de processus à la réalité

Avec 446 millions de clients, une offre de téléphonie mobile dans 26 pays et d'Internet à haut débit dans 17 pays, Vodafone est l'une des plus grandes entreprises de télécommunications au monde. Présente sur le marché depuis plus de 30 ans, Vodafone sait que ses clients ont besoin d'un partenaire de communication dont les solutions évoluent et s'adaptent aux changements de leurs activités.

Cela signifie que les processus de back-end comme le purchase-to-pay, qui jouent également un rôle clé dans la réussite commerciale et la satisfaction des clients, doivent être adaptés. Simplifier ces processus en les rendant plus rapides et plus flexibles pour répondre aux besoins des clients est essentiel pour le leadership de Vodafone sur le marché.

Cependant, avec des centaines de milliers de transactions accumulant une énorme quantité de "deep data", Vodafone ne disposait pas des informations nécessaires sur la façon dont les processus étaient exécutés et fonctionnaient dans la réalité, notamment par rapport aux modèles de processus et aux documentations.

Les indicateurs clés de performance (KPI) indiquaient que les processus ne fonctionnaient pas correctement, mais il fallait trop de temps pour s'attaquer aux causes profondes des faiblesses des processus. L'écart entre les pertes de performance et la détermination du plan d'action approprié pour améliorer la situation était trop important. Un temps précieux a été perdu, ce qui a eu un impact monétaire particulièrement important sur le processus Purchase-to-Pay, qui dépend du temps.

Il fallait une solution capable d'apporter de la transparence aux processus de Vodafone et de fournir des informations exploitables sur les causes profondes des problèmes.

La solution : Laisser les données parler d'elles-mêmes

Afin de combler le fossé de l'information, Vodafone a introduit une solution qui change la donne : Celonis Process Mining. Cette technologie tire parti des avantages de l'infrastructure SAP S/4HANA de Vodafone pour faire parler les "deep data" de l'entreprise de manière à obtenir des informations exploitables en :

  • Créant une transparence totale avec une visualisation des processus en temps réel

  • Identifiant toutes les variantes de processus et en mettant en évidence les déviations

  • Découvrant les goulots d'étranglement, des reprises, des retards, des facteurs de coûts et autres inefficacités

  • Évaluant les indicateurs clés de performance et d'autres paramètres en analysant les causes profondes des faiblesses des processus

  • Explorant tout le potentiel d'optimisation des processus (par exemple la normalisation, l'automatisation)

  • Fournissant des rapports exploitables pour que l'amélioration des processus opérationnels puisse être rapidement déployée et prêt pour l'entreprise

Le Process Mining de Celonis reconstruit et visualise le processus Purchase-to-Pay de Vodafone de bout en bout à partir de traces numériques laissées dans les systèmes SAP. Il offre une vue d'ensemble tout en permettant des analyses approfondies qui, à leur tour, révèlent les causes profondes des problèmes.

L'impact humain de SAP S/4HANA

Le Process Mining sur SAP S/4HANA change la façon dont les employés de Vodafone travaillent. Grâce à la simplification et à la transparence, ils n'ont plus à s'adapter à des processus rigides - ils peuvent concevoir des processus adaptés à leurs besoins et devenir beaucoup plus productifs. Si un processus devient inefficace, le process mining permet aux entreprises de passer moins de temps à deviner et à chercher le problème. Au contraire, le proess mining déclenche une discussion factuelle sur les solutions et la prise de contre-mesures immédiates pour améliorer la situation.

Résumé des avantages de S/4HANA :

  • Changer la perspective et travailler à l'amélioration du processus tel qu'il est réellement

  • Ne plus évoluer dans le flou et disposer d'une compréhension précise de la sitution afin de prendre des actions concrètes

  • Apprenez à connaître le "pourquoi" et prenez des décisions basées sur les faits avec un meilleur impact

  • Gagnez du temps et faites-en un meilleur usage grâce aux analyses et au suivi en temps réel

  • Augmentez la productivité en façonnant et en automatisant les processus

  • Améliorez la conformité globale

Le champ d'application

La solution Process Mining de Celonis sur SAP S/4HANA a été appliquée avec succès au processus global d'achat et de paiement de Vodafone, en créant de la transparence et en le standardisant pour qu'il fonctionne avec une efficacité considérablement accrue.

Chiffres clés (période d'un an) :

> 820 000 bons de commande > 2 millions de factures > 40 milliards de paiements > 3,5 millions d'ajouts d'actifs

Entre autres, les analyses suivantes ont été réalisées pour améliorer les processus :

  • Où et comment le processus "as-is" s'écarte-t-il du processus standard ? Peut-il être davantage normalisé et automatisé (robotique) ?

  • Quels processus pourraient être davantage automatisés ?

  • Où l'automatisation échoue-t-elle, entraînant un grand nombre de reprises manuelles ?

  • Quel est l'impact des processus individuels sur la chaîne de valeur, et comment pouvons-nous améliorer les délais de commercialisation ?

  • Où se trouvent les goulots d'étranglement dans les processus ?

  • Quels sont les bons de commande et les fournisseurs qui présentent des taux de reprise élevés ?

  • Quelles sont les activités de reprise les plus fréquentes (par exemple, la suppression des blocages de paiement et des commandes refusées) ?

  • Comment améliorer les correspondances à trois voies (détails des paiements sur les bons de commande, les réceptions de marchandises et les factures) ? Vérifier la conformité : Où et pourquoi des étapes d'approbation ont-elles été omises ?

Impact technique de la solution

Vodafone utilise SAP S/4HANA depuis 2013 - dans le cadre d'une stratégie de transformation numérique majeure, elle tire désormais ses informations d'un seul système d'entreprise global. Le Process Mining est un cas d'utilisation extraordinaire qui exploite toute la puissance de l'infrastructure S/4HANA de Vodafone.

  • La technologie Celonis est étroitement intégrée à SAP S/4HANA via la bibliothèque de fonctions applicatives (AFL) afin de tirer parti de toute la puissance de l'informatique en mémoire

  • Comme le moteur Celonis Process Analytics s'exécute directement dans SAP S/4HANA, les performances des grands ensembles de données sont considérablement améliorées.

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