Создание инструмента мониторинга и непрерывного улучшения процессов на базе Process Mining

Создание инструмента цифрового анализа сквозного процесса обеспечения (в т.ч. трудозатрат на работу с потребностями, своевременности поставок и внутренних перемещений между заводами, своевременности списания потребностей), разработка рекомендаций и предложений по его оптимизации.

Особенности проекта:

• Развернуто хранилище данных на базе MS SQL Server, автоматизирована оркестрация потоками данных между слоями данных
• Настроен ETL-инструмент SAP Data services для загрузки «сырых» данных с уровня приложения SAP S4, SAP BW, SAP Ariba, 1C (> 90 таблиц)
• Настроен мониторинг качества данных и истории работы ETL-процедур
• Выполнена реконструкция искусственной связи потребности с заявкой на закупку/на перемещение на SAP ландшафте
• Внедрена модель машинного обучения по прогнозу отклонения от плановой даты поставки
• Разработано 10 аналитических дашбордов в инструменте Process Mining
• Результаты:
• Разработаны рекомендации по оптимизации процесса
• Снижение объема срочных потребностей до 14%
• Сокращение трудозатрат до 20% на работу по переносу планового срока поставки
• Повышение качества отчетности по своевременности внутренних перемещений

Создание платформы для обеспечения прозрачности процесса проведения торгов на тендерной площадке (SRM) и поддержки цикла его непрерывного улучшения. Разработка мероприятий по повышению эффективности процесса на базе созданной платформы.

Особенности проекта:

• Спроектирована уникальная модель данных процесса для реализации в SAP BW с объединением информации из трёх разных источников: SAP ERP, SAP SRM, SAP DFS
• Разработано 23 аналитических дашборда в инструменте Celonis для целей непрерывного выявления потенциала оптимизации, в т.ч. инструмент по контролю качества внедрения проекта автоторги
• Решение Celonis Process Mining по процессу SRM развернуто в ИТ инфраструктуре клиента, введено в промышленную эксплуатацию
• На базе созданной платформы специалистами ТеДо разработана карта инициатив по повышению эффективности процесса
• Результаты:
• 15 млн ₽ / год эффект от проведения второго этапа торгов по конкурсам, где целесообразно применять инструменты доп. снижения цен

• Построена модель данных сквозного процесса интернет-продаж на данных значительно кастомизированного SAP CRM и брокера сообщений Kafka
• Для сбора данных из сообщений Kafka использовалась обработка json файлов на MongoDB с трансформацией и последующей передачей в MS SQL Server
• Для работ по исследованию разработан прототип целевого инструмента в Celonis: 7 ключевых дашбордов (+9 вспомогательных) с итеративной доработкой
• Журнал событий содержал 1.5 млн кейсов и 19 млн. событий, объем "сырых" анализируемых данных составил 700 Гб

• 500 млн Ꝑ / год и снижение уровня отмененных заказов на 5% - потенциал экономии в результате исследования процесса через Process Mining
• 7,6% снижение уровня отмененных неидеальных заказов;
• до 808 млн Ꝑ / год эффект от повышения забираемости неидеальных заказов
• 4% увеличение уровня CSI для неидеальных доставленных заказов
• 72 - 252 млн Ꝑ / год предотвращено потерь от мошеннических схем

Создание инструмента цифрового анализа процессов технического обслуживания и ремонта оборудования, каскадный функционал которого позволяет выполнять top-down анализ сводных показателей о процессе ТОиР по ключевым направлениям, а также качества процессов планирования и выполнения ремонтных работ. Разработка рекомендаций и предложений по оптимизации процессов ТОиР.

Особенности проекта:

• Развернуто хранилище данных на базе MS SQL Server, автоматизирована оркестрация потоками между слоями данных
• Настроен ETL-инструмент SAP Data services для загрузки «сырых» данных с уровня приложения SAP S4 (> 70 таблиц)
• Настроен мониторинг качества данных и истории работы ETL-процедур
• Разработана логика для трёх журналов событий: по ремонтным заказам, по сообщениям, единый журнал по сообщениям и заказам (multi-eventlog)
• Реализована сквозная связь процессов ТОиР с процессом материально-технического обеспечения
• Разработано 12 аналитических дашбордов в инструменте Process Mining
•  Разработаны рекомендации по оптимизации процессов ТОиР с оценкой потенциального эффекта от внедрения

Результаты:

• Сокращение трудозатрат на планирование до 24%
• Снижение риска отказа оборудования и риска некорректного планирования КТГ будущих периодов
• Сокращение времени простоя оборудования до 9%

Создание аналитической платформы для обеспечения прозрачности процесса управления и планирования авто-перевозок (от формирования фрахтового заказа до получения счетов от экспедиторских компаний).

Выявление потенциала оптимизации процесса, разработка карты мероприятий.

Особенности проекта:

• Спроектирована модель данных сквозного процесса для реализации в SAP BW, системы-источники: SAP TM, SAP ERP, локальные системы (Проезд через КПП, Монитор приёма Лома)
• Разработано более 20 дашбордов в инструменте Celonis Process Mining
• Решение Celonis Process Mining по процессу логистики развернуто в ИТ инфраструктуре клиента, введено в промышленную эксплуатацию
• На базе созданной платформы специалистами ТеДо разработана карта инициатив по повышению эффективности процесса

Результаты:

• 50 млн ₽ / год подтвержденный минимальный эффект от мероприятий по снижению количества порожних пробегов;
• 97 млн ₽ ежегодного снижения рисков за счет оптимизации настроек SAP TM (контрольное событие до проведения счета перевозчика).

• Развернуто хранилище данных на базе MS SQL Server, автоматизирована оркестрация потоками данных между слоями данных
• Настроен ETL-инструмент SAP Data services для загрузки «сырых» данных с уровня приложения SAP S4, SAP BW, SAP Ariba, 1C (> 90 таблиц)
• Настроен мониторинг качества данных и истории работы ETL-процедур
• Выполнена реконструкция искусственной связи потребности с заявкой на закупку/на перемещение на SAP ландшафте
• Внедрена модель машинного обучения по прогнозу отклонения от плановой даты поставки
• Разработано 10 аналитических дашбордов в инструменте Process Mining
• Сформированы рекомендации по оптимизации процессов

• Оптимизация трудозатрат в пики нагрузки (период закрытия) и снижение рисков несвоевременного предоставления документов (по результатам внедрения рекомендаций - сокращение ручных операций сотрудников для 17% документов)
• Сокращение сроков обработки документов (до 6-12 дн.)
• Повышение эффективности маршрутов согласований (унификация и упрощение до 11% маршрутов согласований)
• Мониторинг отклонений процессных метрик

• Спроектирована модель данных процесса для реализации в SAP BW с объединением информации из двух разных источников - SAP ERP, SAP MDG
• Разработано 15 аналитических дашборда в инструменте Celonis Process Mining с различными фокусами сценариев анализа
• Решение Celonis Process Mining по процессу MDG развернуто в ИТ инфраструктуре клиента, введено в промышленную эксплуатацию
• Разработаны рекомендации по оптимизации процессов

• 4,2 млн ₽ / год эффект за счет сокращения трудозатрат на повторную обработку заявок MDG и на работу с невостребованными заявками
• 7 дн. сокращение времени на обработку MDG запросов по материалам за счет сокращения объемов повторной обработки заявок