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  • Verkauf: Order-to-Cash

    Verkauf: Order-to-Cash

    Use Case Process Mining

    Identifizieren Sie Ihre Geschäftsmöglichkeiten in Ihren Prozessen

    Der Order-to-Cash (O2C) Prozess umfasst alle Aktivitäten von Auftrags- bis Zahlungseingang. Der O2C Prozess streckt sich über verschiedene Abteilungen wie Vertrieb, Logistik, Management, Buchhaltung und Kundenservice und wird in der Organisation in Silos bearbeitet. Dadurch steht dem O2C Prozess eine große Herausforderung gegenüber in Bezug auf Transparenz und effizientes kollaboratives Arbeiten, was einen massiven Einfluss auf interne Kosten und die Kundenzufriedenheit hat.

    Mit Scheer Process Mining sind Sie besser in der Lage, Ihren wahrheitsgetreuen Prozessablauf mit relevanten Kennzahlen zu allen Prozessschritten zu durchleuchten, um bessere operative Entscheidungen zu treffen. Sie werden in der Lage sein, Geschäftsmöglichkeiten in Ihren Prozessen zu identifizieren und Reibungspunkte aufzudecken, die wichtige Ergebnisse wie pünktliche Lieferung und Kundenzufriedenheit verhindern. Die Transparenz der Geschäftsvorgänge erlaubt eine umfangreiche Ursachenanalyse: 

    • Verringern der Durchlaufzeiten

      Eine zu hohe Durchlaufzeit wirkt sich negativ auf die Prozesskosten und den Cashflow aus.

      Analysieren Sie die unterschiedlichen Durchlaufzeiten ihres End-to-End Prozesses nach beispielsweise Kunde oder Produktgruppe und identifizieren Sie die potentiellen Auswirkungen auf den Cashflow. Einzelne Fälle können genau analysiert und allgemeine Engpässe identifiziert werden, welche Schwankungen in der Durchlaufzeit verursachen. Weitere Kennzahlen unterstützen Sie bei einer noch spezifischeren Analyse, um Transparenz über entstandene Kosten sowie den involvierten Cashflow zu erhalten.

    • Termingerechte Lieferungen maximieren

      Verspätete Lieferungen können einschneidende Folgen nach sich ziehen.

      Process Mining identifiziert solche Fälle, bei denen Lieferungen verzögert eintreffen. Identifizieren Sie unzuverlässige Spediteure oder spezifisch betroffene Materialgruppen, die mit einer verspäteten Lieferung in Verbindung stehen. Bauen Sie auf diesen Erkenntnissen auf und ergreifen Sie entsprechende Maßnahmen. Diese unterstützten Sie bei der Planung, Messung und Verbesserung Ihres Order Managements.

    • Erhöhung des Automatisierungsgrads

      Ein großer Teil der Arbeit wird immer noch manuell erledigt, was die Kosten in die Höhe treibt.

      Erhalten Sie die notwendige Transparenz über den Automatisierungsgrad einzelner Prozessschritte.

      Finden Sie damit Optimierungspotentiale zur Vermeidung manueller Tätigkeiten bei z.B. der Anlage von Bestellungen, der Erfassung des Wareneineingangs oder der Bearbeitung von Rechnungen. So können Sie Durchlaufzeiten und Kosten deutlich reduzieren. 

    • Beschleunigen von Kreditprüfungen

      Die manuelle Prüfung von Kreditsperren wirkt sich negativ auf Betriebskapital und Prozesskosten aus.

      Erkennen Sie langlaufende Kreditprüfungen oder entfernen Sie automatisch Kreditsperren für Kunden mit hoher Zahlungspünktlichkeit.

    • Reduzieren von Änderungsanfragen und Nachbesserungen

      Ständige Änderungen von Kundenbestellungen und Nachbesserungen sind zeitaufwändig und teuer

      Process Mining ermöglicht Ihnen die Analyse darüber, welche Bestelländerungen von welchen Kunden häufig ausgeführt werden. Identifizieren Sie die Ursachen wiederkehrender Auftragsänderungen oder Nachbesserungen, die Ihre Auftragsverarbeitung negativ beeinflussen.

    • Steigern Sie Ihre Kundenzufriedenheit

      Verspätete oder nicht vollständige Lieferungen sind oftmals ärgerlich für den Kunden

      Process Mining hilft Ihnen dabei, genau die Kundenbestellungen zu analysieren, bei denen Lieferzeiten nicht eingehalten oder nur Teillieferungen ausgeführt wurden. Damit sind Sie in der Lage, Ihre On-Time-In-Full (OTIF) Rate zu erhöhen und damit langfristig Ihre Kundenzufriedenheit nachhaltig zu verbessern. 

    • Nutzen von Machine Learning basierter Optimierung

      Menschliche Ursachenanalysen benötigen Zeit, sind kostenintensiv und oftmals subjektiv

      Die Kombination von Process-Mining-Technologie und Machine Learning bedeutet, dass die digitalen Daten eines Betriebs forensisch analysiert werden können, um Erkenntnisse zu liefern, die eine menschliche Analyse derselben Daten unmöglich erreichen könnte. Risikoanalysen und frühe Maßnahmenempfehlungen können anhand des Produkts oder der Dienstleistung, des Landes, des historischen Zahlungsverhaltens des Kunden und der jüngsten Abweichungen gegeben werden.

    Ihr Ansprechpartner

    Portrait von Scheer Mitarbeiter Andreas Kronz

    Dr. Andreas Kronz

    Expert Process & Management Consulting