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Améliorez votre Purchase to Pay - Commande d'achat

Votre guide en 6 étapes pour l'optimisation des Bons de Commande SAP Ariba.
Améliorez votre Purchase to Pay - Commande d'achat
Défis (11) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)
Processus: Achats au paiement - Commande d'achat
Système: SAP Ariba
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Optimisez votre processus de bon de commande dans SAP Ariba pour une efficacité maximale

Un traitement inefficace peut entraîner des retards de livraison et des coûts opérationnels plus élevés. Notre plateforme vous aide à identifier les inefficacités précises dans votre workflow. Découvrez comment améliorer la réactivité, optimiser l'allocation des ressources et garantir l'exécution ponctuelle de toutes vos opérations.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser votre processus Achats-Paiement – Bons de commande dans SAP Ariba ?

Dans le contexte commercial actuel, en constante évolution, un processus d'Achats-Paiement (P2P) efficace est essentiel à la réussite opérationnelle et à la santé financière. Plus précisément, la gestion des bons de commande (BC) au sein d'un système robuste tel que SAP Ariba peut s'avérer complexe. Bien que SAP Ariba offre des outils puissants, les organisations sont souvent confrontées à des inefficacités cachées. Celles-ci entraînent des retards d'approvisionnement, une augmentation des coûts opérationnels, des relations tendues avec les fournisseurs, voire des perturbations de production. Comprendre le véritable cycle de vie de vos bons de commande, de la demande d'achat initiale à la réception des marchandises, est primordial. Sans cette clarté, identifier les causes profondes des retards et des manquements à la conformité devient un jeu de devinettes, ce qui impacte tout, des niveaux de stocks à la trésorerie.

Les inefficacités du processus de bons de commande ne sont pas de simples inconvénients mineurs ; elles affectent directement votre rentabilité. Des cycles d'approbation lents peuvent entraîner le non-respect des délais de livraison, ce qui occasionne des frais d'expédition accélérés ou des ruptures de stock. Les retravaux dus à des commandes ou des approbations incorrectes consomment un temps précieux pour votre personnel. Une mauvaise visibilité sur l'état des commandes rend difficile la gestion des attentes des parties prenantes internes comme des fournisseurs externes. L'optimisation de ce processus clé dans SAP Ariba consiste à transformer ces défis en opportunités stratégiques, en garantissant une exécution rapide et en maximisant la valeur de vos dépenses d'approvisionnement.

Obtenez des informations plus approfondies grâce au Process Mining pour les bons de commande

Le Process Mining offre une approche révolutionnaire pour comprendre et améliorer votre processus de bons de commande. Au lieu de vous fier à des hypothèses ou à des preuves anecdotiques, il utilise les Event Logs (journaux d'événements) de votre système SAP Ariba pour reconstituer le flux réel de chaque bon de commande. Ainsi, vous pouvez visualiser le parcours complet, de bout en bout, de chaque BC, révélant comment le travail est réellement effectué, et non pas seulement comment il est censé l'être.

Cette perspective basée sur les données est inestimable pour identifier les Bottlenecks (goulots d'étranglement), découvrir les retravaux inattendus et cibler les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard. Vous pouvez voir précisément où les bons de commande passent le plus de temps, quelles étapes d'approbation causent des retards, et si certains fournisseurs ou départements rencontrent constamment des problèmes spécifiques. Le Process Mining va au-delà des rapports de haut niveau. Il fournit des informations granulaires sur les variations de temps de cycle, la prévalence des interventions manuelles, et les chemins spécifiques que prennent les bons de commande, y compris tous leurs détours et boucles de reprise. Ceci vous permet de répondre à des questions cruciales telles que « comment réduire le temps de cycle de votre processus d'Achats-Paiement – bons de commande » en identifiant les étapes exactes qui nécessitent une amélioration.

Principaux axes d'amélioration de votre Workflow de bons de commande dans SAP Ariba

L'application du Process Mining à votre processus de bons de commande SAP Ariba révèle plusieurs axes d'amélioration stratégique :

  • Réduction du temps de cycle : Identifiez les étapes précises où les bons de commande subissent les retards les plus longs. Est-ce lors de l'approbation de la demande d'achat, de la phase de rédaction du bon de commande, de la confirmation du fournisseur ou de la saisie de la réception des marchandises ? Comprendre ces points de blocage spécifiques vous permet de cibler efficacement les interventions et de réduire drastiquement le temps de cycle global.
  • Résolution des Bottlenecks (goulots d'étranglement) : Identifiez les ressources spécifiques, comme des approbateurs individuels ou des départements, qui deviennent systématiquement des Bottlenecks (goulots d'étranglement) dans le processus. Cette information permet des formations ciblées, une meilleure allocation des ressources ou des ajustements du Workflow afin de soulager les points de pression.
  • Conformité et détection des anomalies : Mettez en évidence les cas où les bons de commande s'écartent des politiques établies ou des exigences réglementaires. Cela inclut les modifications non autorisées des commandes après approbation, les commandes qui contournent les étapes d'approbation nécessaires, ou les schémas inhabituels dans la saisie des réceptions de marchandises. Maintenir un niveau élevé de conformité est crucial pour la gouvernance et la gestion des risques.
  • Opportunités d'automatisation : Découvrez les tâches manuelles et répétitives qui consomment des ressources importantes. Le Process Mining peut mettre en évidence les domaines propices à l'automatisation, tels que les notifications automatiques, la validation des données ou le routage basé sur des règles prédéfinies, améliorant ainsi l'efficacité au sein de SAP Ariba.
  • Évaluation de la performance des fournisseurs : Analysez les délais de livraison réels et la réactivité des différents fournisseurs en fonction du moment où les bons de commande sont confirmés et les marchandises reçues. Ces données permettent de prendre de meilleures décisions d'approvisionnement stratégique et de renforcer les relations avec les fournisseurs.

Des résultats tangibles grâce à l'optimisation des processus

L'optimisation de votre processus d'Achats-Paiement – bons de commande avec le Process Mining génère des avantages significatifs et mesurables :

  • Réduction des coûts opérationnels : En éliminant les retravaux, en réduisant l'effort manuel et en améliorant l'efficacité, vous diminuez les frais administratifs liés au traitement des bons de commande. Une meilleure gestion des stocks réduit également les coûts de possession et permet d'éviter les commandes urgentes coûteuses.
  • Efficacité et rapidité accrues : Obtenez des délais d'exécution plus rapides, de la demande d'achat initiale à la réception finale des biens ou services. Ceci se traduit directement par une satisfaction plus rapide des besoins internes et une meilleure réactivité au sein de votre organisation.
  • Amélioration de la conformité et de la gestion des risques : Identifiez et corrigez proactivement les processus non conformes, assurant une meilleure adhésion aux politiques d'approvisionnement, aux contrôles internes et aux réglementations externes, atténuant ainsi les risques financiers et de réputation.
  • Relations fournisseurs renforcées : Un traitement transparent et efficace des bons de commande conduit à des interactions plus fluides avec vos fournisseurs, favorisant la confiance et ouvrant potentiellement la voie à de meilleures conditions ou services.
  • Satisfaction accrue des parties prenantes : Les demandeurs internes bénéficient d'une livraison plus rapide des biens et services, tandis que les équipes financières obtiennent une meilleure visibilité et un meilleur contrôle des dépenses.

Démarrez votre parcours vers des bons de commande optimisés

S'engager dans l'optimisation de votre processus d'Achats-Paiement – bons de commande dans SAP Ariba peut sembler intimidant. Cependant, avec les bons outils et la bonne approche, c'est une entreprise accessible et très gratifiante. En tirant parti du Process Mining, vous obtenez une compréhension sans précédent et basée sur les données de vos opérations d'approvisionnement. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en Process Mining pour commencer ; une analyse structurée peut vous guider dans l'identification des principaux domaines à améliorer. Commencez par explorer comment le Process Mining peut mettre en lumière les inefficacités cachées de votre Workflow de bons de commande SAP Ariba et transformer votre paysage d'approvisionnement pour une efficacité maximale.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les bons de commande stagnent souvent dans les workflows d'approbation, entraînant des retards significatifs dans l'acquisition de biens et services. Cela peut se traduire par des dates de livraison non respectées, une augmentation des coûts opérationnels due aux traitements d'urgence, et une insatisfaction des parties prenantes internes en attente des articles ou services nécessaires. ProcessMind visualise les chemins d'approbation au sein de votre processus de bons de commande SAP Ariba, en soulignant où et pourquoi les retards surviennent. L'outil identifie précisément les approbateurs ou les étapes qui constituent des goulots d'étranglement, vous permettant de reconfigurer les workflows pour un traitement plus rapide et plus efficace, et d'assurer l'exécution des commandes dans les délais.

Le temps écoulé entre la création de la demande d'achat et la réception des marchandises peut être excessivement long, impactant les niveaux de stock, les délais de projet et la réactivité opérationnelle globale. Des temps de cycle longs peuvent entraîner des ruptures de stock, des retards de production et des coûts de possession des stocks plus élevés. ProcessMind cartographie le parcours complet de bout en bout de chaque commande d'achat dans SAP Ariba, de la demande initiale à la réception finale des marchandises. En analysant la durée de chaque étape et les transferts, il identifie les activités et les transitions départementales exactes qui contribuent le plus aux temps de cycle prolongés, révélant des opportunités d'optimisation des processus.

Les achats sauvages ou le contournement des politiques d'achat établies se produisent souvent dans le processus d'achat au paiement, entraînant des dépenses non autorisées, des occasions manquées de remises négociées et des risques de conformité accrus. Cela peut se traduire par des pertes financières et des constatations d'audit. ProcessMind détecte automatiquement les écarts par rapport à vos flux de processus de bon de commande SAP Ariba standard, identifiant les cas de non-conformité, tels que les commandes passées sans demandes ou approbations appropriées. Il offre une visibilité claire sur où et comment les comportements non conformes se produisent, permettant une application ciblée des politiques et des améliorations des contrôles.

Un volume élevé de modifications des commandes d'achat après leur création initiale génère un retravail considérable, consomme des ressources précieuses et peut entraîner des erreurs ou des malentendus avec les fournisseurs. Chaque modification ajoute une charge administrative et prolonge le cycle global d'approvisionnement.ProcessMind quantifie la fréquence et la nature des modifications des commandes d'achat au sein de SAP Ariba, identifiant à quel stade les changements sont les plus fréquents et qui les initie. Cette analyse aide à comprendre les causes profondes, telles que des exigences peu claires ou une vérification insuffisante, afin de réduire le retravail et de stabiliser le processus.

Les retards dans l'enregistrement des réceptions de marchandises peuvent créer une cascade de problèmes, notamment des écarts de facture, des paiements fournisseurs retardés et des registres d'inventaire imprécis. Cela conduit souvent à des efforts de rapprochement manuel accrus et à des relations fournisseurs tendues. ProcessMind suit le temps écoulé entre l'enregistrement de réception de marchandises prévu et réel pour chaque Commande d'achat dans SAP Ariba. Il identifie les retards spécifiques, les lieux ou les types d'articles sujets aux saisies de réception tardives, vous permettant d'optimiser les processus de réception et d'améliorer la précision des données.

La transition d'une demande d'achat à une commande d'achat confirmée peut être entravée par des transferts manuels, des erreurs de saisie de données ou des responsabilités peu claires. Ces inefficacités ralentissent le processus d'approvisionnement et augmentent les coûts opérationnels. ProcessMind visualise le flux de la création de la demande d'achat à l'approbation et l'envoi de la commande d'achat au sein de SAP Ariba. Il met en évidence toute étape manuelle imprévue, boucle de retraitement ou temps d'attente prolongé pendant cette phase de conversion critique, révélant des opportunités d'automatisation et d'attribution de tâches rationalisées.

De nombreux Bons de commande nécessitent encore une intervention manuelle importante, malgré l'utilisation de systèmes automatisés comme SAP Ariba. Cela entraîne des coûts de traitement plus élevés, un risque accru d'erreurs humaines et limite l'évolutivité et la rapidité de vos opérations d'approvisionnement. ProcessMind identifie les activités au sein du processus de bon de commande qui sont effectuées manuellement mais pourraient être automatisées ou rationalisées. En comparant les flux de processus réels aux parcours idéaux et automatisés, il met en évidence les zones où l'effort manuel est concentré, permettant d'identifier des cibles claires pour la numérisation et les gains d'efficacité.

La variabilité des délais des fournisseurs et la fiabilité des livraisons créent une imprévisibilité dans la chaîne d'approvisionnement, entraînant des défis en matière de gestion des stocks et des perturbations potentielles des opérations. Cela rend la planification difficile et peut nécessiter des stocks tampons coûteux.
ProcessMind analyse la durée entre l'envoi d'un Bon de Commande à un fournisseur et la réception des marchandises pour chaque fournisseur dans SAP Ariba. Il met en évidence les modèles de performance inconstante parmi les fournisseurs, vous permettant d'identifier les fournisseurs peu fiables et d'améliorer les décisions d'approvisionnement stratégiques basées sur les données de livraison réelles.

Les Bons de commande qui entrent fréquemment dans des boucles de retravail, par exemple en étant renvoyés pour ré-approbation ou correction, prolongent considérablement les temps de traitement et gaspillent des ressources. Cela indique souvent des problèmes sous-jacents liés à la qualité des données, aux critères d'approbation ou à la clarté de la demande initiale. ProcessMind affiche graphiquement toutes les boucles de retravail et leur fréquence au sein de votre processus de bon de commande SAP Ariba. Il quantifie l'impact de ces boucles sur les temps de cycle et les coûts, vous aidant à identifier les causes profondes du retravail et à mettre en œuvre des mesures préventives.

Les cas où les biens ou services sont reçus mais non formellement documentés dans SAP Ariba créent des défis de rapprochement et des risques de conformité importants. Cela peut entraîner des paiements pour des articles non livrés, des déficiences d'audit et un manque de visibilité réelle sur les dépenses. ProcessMind identifie les commandes d'achat qui avancent dans le processus sans événement de réception de marchandises ou de confirmation de service correspondant. Cela met en évidence les lacunes dans vos processus de suivi et vous permet d'appliquer un contrôle plus strict sur la documentation des réceptions, garantissant que toutes les commandes exécutées sont correctement enregistrées.

Des différences significatives dans les temps de traitement des bons de commande entre les services peuvent indiquer des incohérences dans la formation, l'allocation des ressources ou l'adhésion aux meilleures pratiques. Cela conduit à des niveaux de service inéquitables et à une inefficacité globale. ProcessMind segmente le processus des bons de commande par attributs tels que « Service » ou « Centre de coûts », révélant des variations de vitesse de traitement et des goulots d'étranglement entre les différentes unités organisationnelles. Cette analyse comparative aide à identifier les équipes performantes et les zones nécessitant une standardisation des processus ou un soutien supplémentaire dans SAP Ariba.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Cet objectif vise à réduire le temps nécessaire aux bons de commande pour franchir toutes les étapes d'approbation requises. Des approbations plus rapides évitent les retards d'approvisionnement, garantissent la livraison en temps voulu des biens et services et réduisent in fine les coûts opérationnels liés aux temps d'attente. Cela impacte directement les délais des projets et les niveaux de stock, améliorant ainsi la réactivité globale de l'entreprise. L'amélioration de ce processus peut entraîner de meilleures relations avec les fournisseurs et une planification opérationnelle plus prévisible au sein du processus Achat au Paiement de SAP Ariba.
ProcessMind s'appuie sur les event logs de SAP Ariba pour cartographier tous les parcours d'approbation et identifier les bottlenecks spécifiques, tels que des approbateurs surchargés ou un routage inefficace. En analysant les temps de traversée pour chaque étape d'approbation, ProcessMind aide à déterminer où apporter des améliorations, visant une réduction de 20 à 30 % de la durée moyenne d'approbation, mesurable par le cycle time moyen des bons de commande depuis leur initiation jusqu'à l'approbation finale.

L'objectif est de réduire considérablement le temps total entre la création ou la demande d'une commande d'achat et sa finalisation, y compris la réception des marchandises. La réduction de ce temps de cycle de bout en bout améliore l'efficacité opérationnelle, minimise les délais et garantit une acquisition plus rapide des ressources. Cela se traduit par une meilleure gestion des stocks et une chaîne d'approvisionnement plus agile, des éléments cruciaux pour l'avantage concurrentiel dans l'approvisionnement SAP Ariba.
ProcessMind analyse l'intégralité du cycle de vie de la commande d'achat, identifiant les retards à chaque activité, de la demande à la réception des marchandises. En visualisant le véritable flux de processus et ses variations, il identifie les activités ou séquences spécifiques qui provoquent des blocages. Les informations de ProcessMind permettent des optimisations ciblées, visant une accélération de 15 à 25 % du temps moyen de traitement des commandes d'achat, mesurable par la durée totale entre la création de la commande d'achat et l'enregistrement de la réception des marchandises.

Cet objectif vise à garantir que tous les bons de commande respectent systématiquement les politiques internes établies, les exigences réglementaires et les termes contractuels au sein du système SAP Ariba. Une conformité élevée réduit les risques liés aux audits, aux problèmes juridiques et aux pénalités financières, tout en favorisant des pratiques d'approvisionnement transparentes et éthiques. Cela assure l'intégrité financière et protège la réputation de l'organisation, ce qui est particulièrement crucial dans le processus Achat au Paiement.
ProcessMind détecte automatiquement les déviations par rapport aux happy paths prédéfinis et aux règles de conformité, telles que les achats directs non autorisés ou les approbations requises manquantes. En comparant le processus réel à un modèle cible, il met en évidence les bons de commande non conformes et leurs causes profondes. ProcessMind aide à atteindre un taux de conformité de 95 % ou plus, mesurable par le pourcentage de bons de commande adhérant aux matrices d'approbation et aux politiques d'approvisionnement définies.

L'objectif est de réduire la fréquence des changements, modifications ou annulations de bons de commande après leur approbation et leur envoi initiaux. Des taux de modification élevés indiquent des problèmes en amont, tels que des demandes d'achat imprécises, une mauvaise planification ou des ruptures de communication, entraînant des reprises, des retards et une augmentation des coûts administratifs. Stabiliser les bons de commande améliore la prévisibilité et les relations avec les fournisseurs dans SAP Ariba.
ProcessMind identifie quels bons de commande sont fréquemment modifiés, à quelles étapes et par qui, révélant des modèles et des causes profondes. Cela peut remonter à des problèmes tels que des spécifications peu claires dans la phase de demande d'achat ou des confirmations de fournisseur incohérentes. Grâce aux informations de ProcessMind, les organisations peuvent viser une réduction de 10 à 20% des taux de modification des bons de commande, mesurable en suivant le nombre de changements de bons de commande post-approbation.

Cet objectif vise à garantir que les biens et services reçus sont enregistrés rapidement et précisément dans SAP Ariba. Des enregistrements de réception de marchandises retardés ou incorrects peuvent entraîner des écarts entre l'inventaire physique et les registres du système, ce qui a un impact sur le rapprochement financier, les calendriers de paiement des fournisseurs et la planification des stocks. Un enregistrement rapide et précis est essentiel pour l'efficacité du processus Achat au Paiement.
ProcessMind analyse le décalage temporel entre l'arrivée réelle des marchandises et leur enregistrement dans le système, identifiant les bottlenecks dans les processus de réception et de saisie des données. Il aide à découvrir les raisons des retards, telles que les variations de processus ou les contraintes de ressources, permettant des améliorations ciblées. ProcessMind soutient l'atteinte d'un taux d'enregistrement des réceptions de marchandises à temps et précis de 90 % ou plus, mesurable par le temps moyen entre la réception physique et l'entrée dans le système, ainsi que par les taux d'erreur dans les enregistrements.

Cet objectif vise à optimiser le processus de conversion d'une demande d'achat initiale en un bon de commande final dans SAP Ariba. Une conversion efficace minimise les délais, réduit l'effort administratif et garantit que les besoins en approvisionnement sont traduits en commandes formelles rapidement et avec précision. Cela a un impact positif sur les délais de livraison des fournitures critiques et sur la réactivité opérationnelle globale.
ProcessMind visualise le parcours complet de la création de la demande à l'émission du Bon de Commande, en mettant en évidence les activités parallèles, les boucles de retravail et les étapes inutiles qui entravent l'efficacité. Il peut identifier où les demandes sont fréquemment rejetées ou nécessitent de multiples révisions. ProcessMind aide à simplifier le processus de conversion, visant une réduction de 15 à 25% du temps moyen nécessaire à la conversion d'une demande d'achat en bon de commande, mesurable par le temps de cycle entre la soumission de la demande et l'approbation du Bon de Commande.

L'objectif est d'identifier et d'automatiser les activités manuelles et répétitives au sein du processus de commande d'achat qui consomment un temps considérable et sont sujettes aux erreurs humaines. L'automatisation de ces étapes, en particulier dans SAP Ariba, libère le personnel des achats pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques, réduit les coûts opérationnels et augmente la vitesse et la précision de traitement. Cela favorise l'efficacité et la cohérence dans l'ensemble du workflow Achat-Paiement.
ProcessMind identifie les activités à fort volume et à faible valeur qui sont fréquemment exécutées manuellement et présentent des schémas cohérents, ce qui en fait des candidats idéaux pour l'automatisation. Il quantifie le temps et les ressources consacrés à ces tâches. ProcessMind aide à prioriser les initiatives d'automatisation, entraînant une réduction de 20 à 40 % des points de contact manuels pour les types de commandes d'achat courants, mesurable par le nombre d'activités automatisées par rapport aux activités manuelles.

Cet objectif vise à réduire la variabilité et à améliorer la prévisibilité des délais de livraison des fournisseurs pour les bons de commande. Des délais de livraison incohérents entraînent des perturbations dans les plannings de production, des ruptures ou des excédents de stock, et une augmentation des coûts d'accélération. Atteindre une plus grande cohérence améliore la fiabilité de la chaîne d'approvisionnement et la précision de la planification dans les achats SAP Ariba.
ProcessMind analyse les event logs des bons de commande pour comparer les dates de livraison demandées aux dates de réception réelles des marchandises chez différents fournisseurs, départements ou catégories de produits. Il révèle quels fournisseurs manquent constamment leurs objectifs ou présentent une forte variabilité. ProcessMind aide à identifier les causes profondes des incohérences, visant une réduction de 10 à 15 % de l'écart des délais de livraison (lead time), mesurable en comparant les dates de livraison prévues et réelles par bon de commande et par fournisseur.

L'objectif est d'identifier et d'éliminer les situations où les commandes d'achat ou les documents connexes doivent être révisés, corrigés ou retraités en raison d'erreurs, d'omissions ou d'informations incorrectes. Le retraitement consomme des ressources précieuses, allonge les temps de cycle et contribue aux inefficacités opérationnelles et à la frustration au sein du processus Achat-Paiement de SAP Ariba. La minimisation du retraitement améliore le traitement du premier coup.
ProcessMind visualise les déviations et les boucles de processus, montrant clairement où et pourquoi le retraitement se produit dans le flux de commande d'achat. Il peut retracer ces boucles jusqu'à des activités, des rôles ou des points d'entrée de données spécifiques, révélant les causes sous-jacentes. ProcessMind aide à atteindre une réduction de 50 % ou plus des boucles de retraitement, mesurable en suivant la fréquence et la durée des commandes d'achat entrant dans des activités de retraitement.

Cet objectif vise à améliorer la transparence et la traçabilité des biens et services une fois reçus, mais avant qu'ils ne soient formellement enregistrés dans le système. Un manque de visibilité durant cette phase cruciale peut entraîner des articles non suivis, des retards de paiement, des inexactitudes d'inventaire et des difficultés de rapprochement des commandes. Une visibilité accrue assure un meilleur contrôle et une plus grande responsabilisation dans la logistique SAP Ariba.
ProcessMind peut cartographier le parcours des biens reçus, même avant les entrées formelles dans le système, en corrélant différents types d'événements ou données externes. Il met en évidence les périodes où les biens sont physiquement présents mais non suivis, révélant ainsi les points aveugles du processus. ProcessMind permet une meilleure surveillance, visant un taux de réception traçable des biens et services de 99 %, mesurable en comparant les notifications de réception physique avec les enregistrements ultérieurs dans le système.

Cet objectif vise à réduire les disparités de performance dans le traitement des bons de commande entre les différents départements ou centres de coûts. Des niveaux d'efficacité variés peuvent entraîner une prestation de services incohérente, des frictions internes et une incapacité à étendre les meilleures pratiques. La standardisation des processus assure une charge de travail équitable et une utilisation optimisée des ressources dans tout l'environnement SAP Ariba Achat au Paiement.
ProcessMind fournit des analytics comparatives entre différentes unités organisationnelles, identifiant les départements les plus performants et ceux qui sont en retard en termes de cycle times des bons de commande, de taux de reprise ou de conformité. Il met en évidence les variations de processus entre les départements, permettant l'identification et l'adoption des meilleures pratiques. ProcessMind aide à atteindre une efficacité de traitement cohérente, visant une déviation maximale de 10 % dans les cycle times moyens entre les départements, mesurable par les métriques départementales des bons de commande.

Le parcours d'amélioration en 6 étapes pour les Achats au paiement - Commandes d'achat

1

Téléchargez votre Template

2

Exportez vos données P2P

3

Importez vos données

4

Analysez votre flux P2P

5

Mettre en œuvre des actions

6

Suivre les progrès en continu

1

Téléchargez votre Template

Que faire

Accédez au modèle Excel prédéfini conçu pour les données du processus De l'Achat au Paiement - Commande d'achat. Cela garantit que vos données ont la structure correcte pour l'analyse.

Consulter le Guide du modèle de données Télécharger le modèle
Pourquoi c'est important

Un format de données standardisé est crucial pour une modélisation et une analyse de processus précises, prévenant les erreurs d'importation de données et accélérant la production d'insights.

Résultat attendu

Un modèle Excel prêt à remplir pour les données de commande d'achat.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Détecter les inefficacités du processus de Bon de Commande SAP Ariba

ProcessMind révèle le véritable parcours de vos Bons de Commande, offrant des visualisations claires et des informations exploitables. Identifiez précisément les retards et les problèmes de conformité tout au long de votre workflow d'approvisionnement, de la demande d'achat à la réception des marchandises.
  • Visualiser le flux de Bon de Commande de bout en bout dans SAP Ariba
  • Identifier les délais exacts dans les cycles d'approbation
  • Repérer les bons de commande non conformes
  • Optimiser la réception des marchandises et le traitement des factures
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

IMPACT PROUVÉ

Améliorations quantifiables pour votre processus Achat-Paiement

Notre solution de Process Mining, appliquée aux processus de bon de commande au sein de SAP Ariba, révèle les inefficacités et les goulots d'étranglement. En fournissant des informations basées sur les données, les organisations peuvent rationaliser leurs opérations, réduire les temps de cycle et optimiser les dépenses.

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Approbations de commandes d'achat plus rapides

Réduction moyenne du temps d'approbation

Accélérez votre processus d'approbation des Commandes d'achat en identifiant et en éliminant les goulots d'étranglement dans les workflows à plusieurs étapes. Cela réduit considérablement les délais pour les achats critiques.

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Temps de cycle des bons de commande de bout en bout plus court

Diminution du temps de traitement global

Rationaliser l'ensemble du cycle de vie des bons de commande, de la demande d'achat au paiement, en découvrant les retards cachés et les passations inefficaces. Cela améliore la vitesse opérationnelle globale.

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Taux d'approbation au premier passage plus élevés

Augmentation des commandes d'achat conformes

Améliorez la conformité de vos commandes d'achat en veillant à ce qu'un plus grand nombre de commandes d'achat soient approuvées sans modifications ni retouches dès le premier essai. Cela renforce l'adhésion aux politiques d'achat.

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Moins de modifications de commandes d'achat

Réduction du taux de modification

Réduire le nombre de bons de commande qui nécessitent des modifications après leur création ou approbation initiale. Cela indique une meilleure collecte des exigences en amont et une meilleure adhésion au processus, permettant d'économiser des coûts de reprise.

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Réceptions de marchandises plus opportunes

Enregistrements plus rapides des réceptions de marchandises

Améliorez la rapidité et la précision des enregistrements de réception de biens et services au sein de votre système. Cela améliore la gestion des stocks et le traitement des paiements, réduisant ainsi les retards.

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Réduction des reprises sur les bons de commande

Diminution des cas de reprise

Identifiez et éliminez les cas où les commandes d'achat reprennent un statut précédent ou nécessitent une nouvelle approbation. Cela réduit considérablement l'effort manuel et les coûts opérationnels.

Les résultats varient en fonction de la complexité du processus, des configurations système existantes et de la qualité des données. Les chiffres présentés reflètent les améliorations courantes observées dans les implémentations de bons de commande SAP Ariba.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis développez au besoin.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique pour chaque document de commande d'achat, servant d'identifiant de cas central pour le processus.

Pourquoi c'est important

C'est le Case ID essentiel qui relie toutes les étapes du processus, permettant d'analyser le cycle de vie de bout en bout de chaque bon de commande individuel.

Le nom de l'événement ou de la tâche spécifique qui s'est produit à un moment donné du processus de commande d'achat.

Pourquoi c'est important

Cet attribut définit les étapes du processus, permettant la visualisation du flux de processus et l'identification des goulots d'étranglement, des reprises et des écarts.

La date et l'heure précises auxquelles une activité ou un événement spécifique s'est produit.

Pourquoi c'est important

Ce timestamp est fondamental pour séquencer correctement les événements et calculer toutes les métriques basées sur la durée, comme les temps de cycle et les temps d'attente.

Le nom ou l'ID de l'utilisateur qui a effectué l'activité.

Pourquoi c'est important

Assure la responsabilité et permet l'analyse des performances spécifiques aux utilisateurs, de la charge de travail et de la conformité, ce qui est essentiel pour identifier les besoins en formation ou les écarts de processus.

Le service ou centre de coûts associé au bon de commande.

Pourquoi c'est important

Permet la comparaison des performances entre différentes unités commerciales, aidant à identifier les goulots d'étranglement départementaux et à partager les meilleures pratiques.

Le nom du fournisseur auprès duquel les biens ou services sont achetés.

Pourquoi c'est important

Permet l'analyse de la performance des fournisseurs, aidant à identifier les partenaires fiables et à cibler les fournisseurs causant des retards ou d'autres problèmes.

La valeur monétaire totale du bon de commande.

Pourquoi c'est important

Apporte un contexte financier à chaque cas, permettant une analyse basée sur la valeur pour prioriser les améliorations et comprendre comment la valeur de la commande impacte le comportement du processus.

La date à laquelle la partie requérante s'attend à ce que les biens ou services soient livrés.

Pourquoi c'est important

Sert de référence pour mesurer la ponctualité des livraisons, ce qui est essentiel pour évaluer la fiabilité des fournisseurs et l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.

La date à laquelle la réception des marchandises ou l'achèvement des services a été officiellement enregistré dans le système.

Pourquoi c'est important

Représente la date de livraison réelle, essentielle pour calculer la performance de livraison et identifier les retards dans la chaîne d'approvisionnement.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque la création d'une demande d'achat, qui est la requête formelle de biens ou services qui précède une commande d'achat. Dans SAP Ariba, cela est généralement enregistré lorsqu'un utilisateur enregistre et soumet un nouveau document de demande, créant un enregistrement explicite avec un horodatage de création.

Pourquoi c'est important

C'est le point de départ principal du processus d'approvisionnement. L'analyse du temps écoulé entre cet événement et la création du bon de commande est cruciale pour comprendre le cycle time de la demande à la commande et identifier les bottlenecks en phase initiale.

Cette activité marque la création du bon de commande officiel dans SAP Ariba (depuis une demande approuvée ou directement). L'horodatage de création est enregistré, marquant le début formel du cycle de vie du bon de commande.

Pourquoi c'est important

Pour les commandes d'achat directes, c'est le début du processus. C'est un jalon clé pour mesurer le délai de conversion des demandes en commandes d'achat et le cycle de traitement global des commandes d'achat.

Indique que la commande d'achat a reçu toutes les approbations internes nécessaires et est prête à être envoyée au fournisseur. Cet événement est déduit du changement de statut du document de commande d'achat en 'Approuvé' après l'achèvement du workflow désigné.

Pourquoi c'est important

C'est une étape cruciale pour mesurer les cycle times d'approbation et identifier les bottlenecks dans l'examen par la direction. Les retards à ce niveau impactent directement les délais des fournisseurs et l'efficacité des achats.

Représente le moment où le bon de commande approuvé est officiellement transmis au fournisseur, généralement via le réseau Ariba. Cet événement est enregistré lorsque le statut du bon de commande passe à « Envoyé » ou « Commandé ».

Pourquoi c'est important

Cette étape marque la transition du traitement interne vers l'exécution externe. C'est le point de départ pour mesurer le délai fournisseur et la performance de livraison.

Représente la réception physique des marchandises, qui est enregistrée dans SAP Ariba. Ceci est un événement explicite enregistré lorsqu'un utilisateur crée et soumet un document de réception pour un poste de bon de commande.

Pourquoi c'est important

C'est une étape cruciale pour confirmer la livraison et c'est le point final pour mesurer la performance de livraison des fournisseurs. Cela autorise également le paiement de la facture dans un scénario de rapprochement à trois voies.

Cette activité marque la fin du cycle de vie du bon de commande une fois les biens ou services reçus et facturés. Son statut passe alors à 'Reçu', 'Facturé' ou un état terminal similaire.

Pourquoi c'est important

C'est le point de terminaison principal du processus en cas de succès. Mesurer le temps nécessaire pour atteindre cet état fournit le cycle time de bout en bout, une mesure clé de l'efficacité globale du processus.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining offre une radiographie basée sur les données de votre flux réel de bons de commande, identifiant les goulots d'étranglement, les activités non conformes et les inefficacités telles que des temps de cycle d'approbation excessifs. Il révèle où le processus s'écarte du chemin idéal, mettant en lumière les domaines d'optimisation et d'automatisation. En comprenant le véritable processus, les organisations peuvent mettre en œuvre des améliorations ciblées qui conduisent à des gains significatifs en efficacité et en conformité.

Pour analyser votre processus de Bon de Commande, le Process Mining requiert principalement des données de journal d'événements. Cela comprend généralement un identifiant de cas, tel que le numéro de Bon de Commande, un nom d'activité, comme « Bon de Commande Créé » ou « Bon de Commande Approuvé », et un timestamp précis pour chaque activité. Des attributs supplémentaires comme le fournisseur, le montant, l'approbateur ou le département peuvent être inclus pour fournir des informations plus riches et un contexte d'analyse.

Les bénéfices attendus incluent une réduction significative des délais d'approbation et des temps de cycle globaux des commandes d'achat, une meilleure conformité aux réglementations, et une diminution notable des taux de modification des commandes d'achat. Vous pouvez également vous attendre à des conversions de demandes en commandes d'achat plus fluides, une visibilité accrue sur l'enregistrement des réceptions de marchandises, et de meilleures opportunités d'automatisation des tâches. En fin de compte, le Process Mining mène à un processus Purchase to Pay plus efficace, conforme et transparent.

Oui, le Process Mining excelle à identifier les causes profondes sous-jacentes, et non seulement les symptômes, des goulots d'étranglement des Bons de Commande. En corrélant les déviations de processus avec des attributs spécifiques, tels que des groupes d'approbateurs particuliers, des types de commande ou des variations départementales, il peut déterminer pourquoi certaines étapes prennent plus de temps. Cette information granulaire permet des interventions ciblées qui résolvent les problèmes fondamentaux, conduisant à des améliorations de processus durables.

De nombreuses plateformes de Process Mining modernes proposent des connecteurs prédéfinis ou des capacités d'intégration simples pour les systèmes d'approvisionnement largement utilisés comme SAP Ariba. La complexité réside souvent moins dans la connexion technique que dans la cartographie et la transformation initiales des données, ainsi que dans la garantie de la qualité et de l'exhaustivité du journal d'événements extrait. Une fois configurées, l'extraction et l'analyse des données peuvent être hautement automatisées.

L'extraction de données de SAP Ariba pour le process mining peut généralement être effectuée via plusieurs méthodes. Celles-ci incluent souvent l'utilisation d'outils de rapport SAP Ariba standards, l'exploitation d'API pour un accès direct aux données, ou l'exportation de données vers des formats comme CSV ou Excel pour une conversion en un journal d'événements. Collaborer avec votre équipe informatique et votre fournisseur de process mining déterminera la stratégie d'extraction la plus efficace et la plus sécurisée pour votre configuration spécifique.

Le déploiement initial et les premières informations pour le Process Mining des commandes d'achat peuvent généralement être réalisés en quelques semaines à deux mois, selon la complexité de votre paysage de données et la préparation de vos données. Ce délai couvre l'extraction des données, la modélisation et la phase d'analyse initiale. La valeur réelle, cependant, provient d'une surveillance continue et d'améliorations itératives basées sur des informations actualisées.

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