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Améliorez votre processus Purchase to Pay - Purchase Order

Optimisez le processus P2P dans Coupa : guide en 6 étapes pour gagner en efficacité
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Purchase to Pay, commande d’achat
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Optimisez les commandes d’achat Coupa pour améliorer l’efficacité du processus P2P

La gestion des commandes d’achat peut vite devenir complexe, entraînant des retards d’approbation et des livraisons hors délai. Notre plateforme vous aide à repérer précisément les inefficacités de votre processus. Elle vous permet de définir des améliorations à partir des données, afin d’optimiser les opérations et l’efficacité de vos achats.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et découvrez 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 vos bons de commande dans Coupa ?

Une gestion efficace du processus Purchase to Pay (P2P), et notamment du cycle de vie des bons de commande (PO), est essentielle à la santé financière et à l’efficacité opérationnelle de votre organisation. Dans un système comme Coupa, qui gère des dépenses importantes, un processus de commande inefficace peut entraîner des pertes financières, des goulots d’étranglement opérationnels et des relations fournisseurs tendues. Lorsque les bons de commande avancent lentement ou nécessitent de fréquentes reprises, votre organisation risque de recevoir tardivement les biens et services nécessaires, d’engager davantage de frais administratifs, de subir des pénalités de retard de paiement et de s’exposer à des risques de conformité.

Optimiser le processus des bons de commande dans Coupa ne consiste pas seulement à aller plus vite. Il s’agit aussi de mieux maîtriser les dépenses, de garantir le respect des délais et de donner à votre équipe achats les moyens d’agir. Comprendre le parcours réel d’un bon de commande, de la demande initiale à la réception des marchandises, permet de repérer les possibilités de simplifier les opérations, de réduire les tâches manuelles et d’améliorer l’efficacité globale des achats. Sans visibilité claire sur les performances du processus, trouver les causes profondes des retards ou des écarts dans le flux de travail des bons de commande peut sembler impossible. Cela nuit directement à la gestion du fonds de roulement et à votre capacité à négocier des conditions avantageuses avec les fournisseurs.

Comment le Process Mining améliore le processus des bons de commande

Le Process Mining s’appuie sur les données pour analyser et comprendre le parcours de chaque bon de commande dans votre système Coupa. Plutôt que de vous fier à des suppositions ou à des témoignages isolés, il reconstitue le chemin réellement suivi par chaque commande à partir du journal d’événements de Coupa. Vous pouvez ainsi visualiser le flux réel du processus, repérer toutes ses variantes et déterminer précisément où les commandes prennent du retard ou s’écartent du parcours prévu. Vous pouvez, par exemple, vérifier si l’activité « Purchase Requisition Approved » prend systématiquement trop de temps avant « Purchase Order Drafted », ou si « Goods Receipt Posted » est souvent retardée après « Goods Receipt Initiated ».

En prenant le bon de commande comme identifiant de cas, le Process Mining met en évidence des aspects essentiels, comme la durée des cycles d’approbation, la fréquence des modifications de commande ou le délai entre « Purchase Order Sent to Vendor » et « Purchase Order Confirmed by Vendor ». Ces constats objectifs sont indispensables pour optimiser efficacement le processus. Vous pouvez repérer des goulots d’étranglement cachés, détecter des activités non autorisées ou des événements « Purchase Order Changed », et mesurer les effets des écarts. Cette analyse fondée sur les faits permet de définir des améliorations ciblées et de mieux comprendre comment améliorer le processus Purchase to Pay, et plus particulièrement celui des bons de commande.

Principaux axes d’amélioration mis en évidence par le Process Mining

Le Process Mining appliqué aux bons de commande dans Coupa révèle des possibilités d’amélioration précises. Vous pourriez constater que certains services mettent systématiquement plus de temps à faire approuver leurs commandes, ce qui peut indiquer un besoin de formation ciblée ou de révision des circuits d’approbation. Autre constat fréquent : un grand nombre de modifications de bons de commande après leur approbation, souvent signe de demandes initiales imprécises ou d’un manque de communication entre les services et l’équipe achats. En repérant ces modifications récurrentes, vous pouvez en traiter les causes, par exemple en améliorant les modèles de demande ou en renforçant les contrôles de qualité des données dès la saisie.

Le Process Mining peut également révéler des inefficacités lors de la réception, comme des délais importants entre « Goods Receipt Initiated » et « Goods Receipt Posted », qui nuisent à la fiabilité des stocks et aux cycles de paiement. Il peut aussi mettre en évidence les écarts de délais entre fournisseurs, notamment entre « Purchase Order Sent to Vendor » et la réception effective des marchandises ou la saisie de la confirmation de service. Vous disposez ainsi d’éléments pour mieux choisir vos fournisseurs et négocier avec eux. En visualisant ces tendances, vous pouvez mettre en œuvre des changements concrets pour améliorer le parcours de bout en bout des bons de commande, gagner en efficacité dans vos achats et mieux maîtriser vos dépenses.

Résultats attendus de l’optimisation du processus P2P des bons de commande

L’optimisation du processus Purchase to Pay des bons de commande dans Coupa à l’aide du Process Mining apporte des bénéfices tangibles et mesurables. Vous pouvez réduire sensiblement le temps de cycle des commandes, de la création de la demande à la réception des marchandises, et ainsi accéder plus rapidement aux ressources nécessaires tout en améliorant la réactivité opérationnelle. Vous réduisez directement le temps de cycle du processus Purchase to Pay des bons de commande. Des cycles plus courts accélèrent également les paiements aux fournisseurs, ce qui peut vous permettre de bénéficier de remises pour paiement anticipé et de renforcer vos relations avec eux.

Au-delà des gains de temps, vous améliorez la conformité du processus : tous les bons de commande respectent les politiques internes et les réglementations externes, ce qui réduit les risques financiers et les atteintes à la réputation. Une meilleure qualité des données et moins de reprises diminuent les frais administratifs de votre équipe achats, qui peut alors se consacrer à des activités plus stratégiques. Enfin, en éliminant les goulots d’étranglement et en généralisant les bonnes pratiques dans le processus des bons de commande de Coupa, vous améliorez l’efficacité des achats, maîtrisez mieux les dépenses et contribuez directement aux résultats de votre organisation.

Premiers pas dans l’optimisation de vos bons de commande

Vous n’avez pas besoin d’une grande expérience préalable pour optimiser le processus des bons de commande dans Coupa avec le Process Mining. Cette approche vous fournit les outils et les analyses nécessaires pour étudier facilement votre flux de travail actuel, repérer les principaux axes d’amélioration et mettre en œuvre des solutions fondées sur les données. En vous appuyant sur les données d’exécution réelles de votre système Coupa, vous pouvez dépasser les suppositions et prendre des décisions éclairées qui auront un effet direct sur l’efficacité de vos achats. Commencez dès aujourd’hui à transformer votre processus Purchase to Pay des bons de commande et tirez le meilleur parti de votre investissement dans Coupa.

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Problèmes et difficultés courants

Repérez les difficultés qui vous concernent

Les retards d’approbation des bons de commande entraînent des livraisons hors délai et ralentissent les opérations. Ils créent un arriéré pour les équipes achats et peuvent nuire aux relations avec les fournisseurs, voire occasionner des frais de livraison express ou des arrêts de production.
ProcessMind repère les étapes d’approbation qui créent des goulots d’étranglement dans votre processus Purchase to Pay des bons de commande dans Coupa. Nous identifions les demandes d’approbation qui restent en attente et analysons les circuits suivis pour mettre en évidence les inefficacités et les possibilités d’automatisation.

Les bons de commande sont souvent modifiés à plusieurs reprises après leur création, parfois même après leur envoi aux fournisseurs. Ces reprises entraînent des erreurs, augmentent la charge administrative et peuvent créer des écarts entre les marchandises commandées et celles reçues, compliquant ainsi le rapprochement financier.
ProcessMind retrace chaque événement de modification au cours du cycle de vie des bons de commande dans votre processus Purchase to Pay et indique précisément quand et pourquoi les changements surviennent dans Coupa. Vous pouvez ainsi en identifier les causes, comme des demandes initiales incomplètes ou des spécifications imprécises, et réduire les reprises à l’avenir.

Les retards dans la confirmation de réception des marchandises ou des services peuvent nuire à la fiabilité des stocks, aux cycles de paiement et aux échéances des projets. Sans confirmation rapide, les entreprises peinent à produire des rapports financiers exacts et risquent de subir des pénalités de retard de paiement de la part des fournisseurs.
ProcessMind visualise le parcours complet, de la création du bon de commande à « Goods Receipt Posted » ou « Services Confirmation Entered » dans Coupa. Nous repérons les étapes où la réception ralentit afin de vous aider à optimiser les flux de travail et à mieux répartir les responsabilités dans le cycle Purchase to Pay des bons de commande.

Les bons de commande contournent parfois les circuits d’approbation habituels ou les règles internes, ce qui peut entraîner des dépenses non autorisées et accroître les risques financiers. Ce manque de conformité peut conduire à des échecs d’audit et exposer l’organisation à des sanctions juridiques ou financières.
ProcessMind détecte automatiquement les écarts par rapport aux flux définis pour votre processus Purchase to Pay des bons de commande dans Coupa. Nous signalons les commandes qui avancent sans les approbations requises ou qui omettent des étapes essentielles, afin de renforcer le respect de vos politiques d’achat internes.

Sans visibilité claire sur l’étape à laquelle se trouve un bon de commande, les équipes achats peinent à fournir des informations fiables aux parties prenantes. Elles doivent alors effectuer un suivi manuel et multiplier les échanges, ce qui retarde les décisions et nuit à l’efficacité opérationnelle.
ProcessMind offre une vue de bout en bout, en temps réel, de chaque bon de commande du processus Purchase to Pay dans Coupa. En cartographiant toutes les activités, vous suivez l’avancement de la demande jusqu’à la réception des marchandises, sans conjectures ni suivi manuel.

Des délais fournisseurs longs et irréguliers ont un effet direct sur les calendriers de production, les niveaux de stock et la satisfaction des clients. Les entreprises peuvent alors devoir recourir à des livraisons express ou faire face à des ruptures de stock, ce qui augmente les coûts opérationnels et risque de réduire les revenus.
ProcessMind analyse le délai entre « Purchase Order Sent to Vendor » et « Goods Receipt Posted », puis calcule les délais moyens et repère les valeurs atypiques pour chaque fournisseur dans Coupa. Ces données vous aident à négocier de meilleures conditions et à mieux sélectionner vos fournisseurs dans le cadre du processus Purchase to Pay.

Des dépenses mal optimisées dans certaines catégories d’achat peuvent révéler des occasions manquées de bénéficier de remises sur volume, un recours insuffisant aux fournisseurs privilégiés ou des achats dispersés. Il en résulte des coûts unitaires plus élevés et des économies globales moindres sur les achats.
ProcessMind utilise les attributs « Purchase Category » de Coupa pour analyser les dépenses et les variantes du processus par catégorie. Vous pouvez ainsi repérer les catégories de biens ou de services pour lesquelles le processus Purchase to Pay des bons de commande est inefficace et orienter vos initiatives d’achats stratégiques.

Des contrôles qualité inefficaces ou fréquemment retardés peuvent retarder la mise en stock des marchandises ou l’approbation des paiements de services. Les processus en aval sont alors perturbés, ce qui peut entraîner des retards de production ou de paiement aux fournisseurs.
ProcessMind isole l’activité « Quality Inspection Performed » dans votre processus Purchase to Pay des bons de commande dans Coupa. Nous pouvons mesurer sa durée moyenne, le taux de nouveaux contrôles et les goulots d’étranglement afin de vous aider à optimiser cette étape de contrôle qualité.

Un nombre important de retours de marchandises aux fournisseurs peut révéler des problèmes liés à l’exactitude des commandes, à la qualité ou à la livraison. Ces retours entraînent des frais d’expédition supplémentaires, alourdissent la charge administrative et peuvent nuire aux relations avec les fournisseurs, avec des conséquences sur les résultats financiers.
ProcessMind suit tous les événements « Goods Returned » au cours du cycle de vie des bons de commande dans Coupa. En reliant les retours aux activités précédentes et à des attributs comme le fournisseur ou le demandeur, nous en déterminons les causes profondes, qu’il s’agisse de problèmes de qualité ou d’exécution des commandes.

Le délai entre « Purchase Requisition Created » et « Purchase Order Approved » peut être excessif et retarder l’ensemble du cycle d’achat. Cela révèle souvent des processus internes complexes ou fragmentés qui empêchent de passer rapidement les commandes et compromettent les délais de livraison.
ProcessMind mesure précisément le temps de cycle entre la création d’une demande d’achat et l’approbation du bon de commande dans Coupa. Nous repérons les étapes et les rôles qui contribuent aux retards afin de simplifier les étapes amont du processus Purchase to Pay des bons de commande.

Un écart récurrent entre la date de livraison demandée et la date réelle de réception des marchandises révèle des problèmes de planification ou d’exécution. Il peut compliquer la gestion des stocks, perturber les lignes de production et empêcher de répondre à la demande interne ou aux engagements pris envers les clients.
ProcessMind compare l’attribut « Requested Delivery Date » à l’horodatage de l’activité « Goods Receipt Posted » dans Coupa. Cette analyse met en évidence les problèmes récurrents de fiabilité des fournisseurs ou des processus internes de réception et fournit des éléments concrets pour améliorer le processus Purchase to Pay des bons de commande.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Les délais d’approbation des bons de commande dans Coupa peuvent considérablement ralentir les achats et compromettre les échéances des projets. Pour atteindre cet objectif, il faut réduire le délai moyen entre la soumission d’un bon de commande et son approbation finale, afin d’obtenir plus rapidement les ressources nécessaires et d’assurer la continuité des opérations. Cela améliore directement la satisfaction des parties prenantes et réduit les coûts liés à l’attente.ProcessMind visualise les parcours et les durées de chaque bon de commande pour repérer les goulots d’étranglement dans les approbations. La solution met en évidence les approbateurs ou les étapes à l’origine des retards, ce qui permet de cibler les améliorations du processus, par exemple en automatisant les circuits d’approbation ou en définissant des procédures d’escalade claires. La réussite se mesure à la réduction significative du temps de cycle moyen d’approbation des bons de commande.

Les modifications fréquentes des bons de commande, courantes dans Coupa, compliquent le processus, alourdissent la charge administrative et peuvent entraîner des erreurs ou des litiges avec les fournisseurs. Réduire leur fréquence permet d’améliorer l’exactitude et la stabilité des commandes tout au long du processus Purchase to Pay, de renforcer les relations avec les fournisseurs et de limiter les reprises.ProcessMind met au jour les causes profondes des modifications, comme des erreurs de spécification en amont ou des demandes mal coordonnées. L’analyse du journal d’événements indique quand et pourquoi les changements surviennent et repère les services ou les types de demandes les plus concernés. Vous pouvez alors prendre des mesures préventives, comme améliorer les formulaires de demande ou renforcer les protocoles de communication. Le résultat se mesure à la baisse du pourcentage de bons de commande modifiés.

Dans Coupa, les retards de réception des marchandises nuisent directement à la fiabilité des stocks, aux cycles de paiement et à la disponibilité des biens ou services pour les équipes internes. Accélérer ce processus permet de vérifier et d’enregistrer rapidement les articles reçus, d’optimiser la trésorerie et de rendre les ressources achetées disponibles dans les délais.ProcessMind présente clairement le parcours complet de réception pour chaque bon de commande et repère les étapes ou les sites où les retards surviennent fréquemment. La solution peut mettre en évidence les dépendances, les contraintes de ressources ou les interventions manuelles qui ralentissent le processus. Ces constats fondés sur les données vous aident à revoir le processus, à améliorer la formation ou à envisager l’automatisation. La réussite se mesure à la réduction du temps de cycle moyen de réception des marchandises.

Dans Coupa, les parcours non conformes des bons de commande peuvent accroître les risques, entraîner des pertes financières et provoquer des échecs d’audit. Renforcer la conformité consiste à veiller au respect des politiques établies et des exigences réglementaires pour chaque commande, afin de consolider les contrôles internes et de réduire les risques de responsabilité. Vous contribuez ainsi à un environnement d’achat plus sûr, où les responsabilités sont clairement réparties.ProcessMind compare automatiquement les flux réels des bons de commande aux modèles de processus conformes définis au préalable, et signale chaque écart ou activité non conforme. La solution indique précisément où, quand et par qui les actions non conformes sont réalisées. Cette visibilité détaillée permet de cibler les mesures correctives, de rappeler les règles et d’ajuster la configuration du système. La réussite se mesure à la réduction significative des violations de conformité par bon de commande.

Une visibilité limitée sur l’état des bons de commande crée de l’incertitude pour les parties prenantes, qui multiplient les demandes d’information et doivent gérer les problèmes au fur et à mesure. Pour atteindre cet objectif, toutes les personnes concernées doivent disposer d’informations à jour sur l’avancement de leurs commandes dans Coupa. Vous réduisez ainsi les relances manuelles et facilitez les décisions prises en amont.ProcessMind offre une vue de bout en bout, au niveau des événements, de chaque bon de commande. Les organisations peuvent en suivre l’état exact, de la demande à la clôture. La solution révèle les temps d’attente habituels entre les activités et peut prévoir les retards éventuels. Cette visibilité facilite la mise en place de meilleurs protocoles de communication et la création de Dashboards. Le résultat se mesure à la baisse du nombre de demandes manuelles concernant l’état des commandes.

Des délais fournisseurs excessifs ont un effet direct sur les niveaux de stock, les calendriers de production et la réactivité opérationnelle globale pour les bons de commande. Les optimiser consiste à repérer les fournisseurs avec lesquels travailler pour réduire les délais de livraison, rendre la chaîne d’approvisionnement plus prévisible et limiter le recours coûteux aux livraisons express.ProcessMind analyse le délai entre l’envoi d’un bon de commande au fournisseur et la réception correspondante des marchandises ou la confirmation du service. Vous pouvez comparer en détail les résultats par fournisseur, catégorie ou service. Ces analyses facilitent les négociations fondées sur les données, la recherche de stratégies d’approvisionnement plus efficaces et la planification des stocks. Le résultat se mesure à la réduction du délai moyen des fournisseurs.

Dans Coupa, des dépenses inefficaces par catégorie d’achat peuvent réduire la rentabilité et révéler un manque d’approvisionnement stratégique. Cet objectif consiste à repérer et à réduire les dépenses qui ne correspondent pas aux stratégies d’achat, afin de mieux utiliser les budgets et d’optimiser la valeur de chaque bon de commande.ProcessMind classe les bons de commande selon les centres de coûts, les services et les catégories d’achat associés, ce qui permet d’analyser les dépenses en détail. La solution peut repérer les achats hors contrat ou les dépenses dispersées susceptibles d’être regroupées. En mettant ces inefficacités en évidence, ProcessMind vous aide à lancer des initiatives d’approvisionnement stratégique et à faire respecter les politiques d’achat. Le résultat se mesure à la baisse des dépenses non maîtrisées ou élevées dans certaines catégories.

Des contrôles qualité lents ou inefficaces peuvent retarder considérablement la mise à disposition des marchandises, perturber les processus en aval et nuire à l’efficacité globale des bons de commande. Accélérer leur traitement permet de terminer les contrôles dans les délais sans compromettre les normes de qualité et de rendre plus rapidement disponibles les articles approuvés.ProcessMind cartographie le parcours des bons de commande soumis à un contrôle qualité et repère les goulots d’étranglement propres à cette étape. La solution peut révéler des temps d’attente excessifs, des boucles de reprise ou des contraintes de ressources qui retardent la clôture des contrôles. Cette analyse vous aide à optimiser les flux de travail d’inspection, l’affectation des ressources et les possibilités d’automatisation. Le résultat se mesure à la réduction du temps de cycle des contrôles qualité.

Un taux élevé de retours de marchandises aux fournisseurs pour les bons de commande de Coupa peut révéler des problèmes d’exactitude des commandes, de qualité ou de performance des fournisseurs. Ces retours augmentent les coûts et l’insatisfaction. Les réduire améliore la qualité dès la première livraison, limite les reprises et renforce les relations avec les fournisseurs, pour des achats plus efficaces et moins coûteux.ProcessMind analyse l’ensemble du cycle de vie des bons de commande qui donnent lieu à des retours. La solution repère les activités précédentes récurrentes, les fournisseurs concernés et les catégories de produits les plus souvent impliquées. Elle peut révéler des tendances liées à des commandes inexactes, à la mauvaise qualité des fournisseurs ou à des erreurs de livraison. Ces constats vous aident à mieux gérer la performance des fournisseurs, à améliorer les procédures de commande et à renforcer le contrôle qualité. Le résultat se mesure à la baisse du pourcentage de bons de commande donnant lieu à un retour de marchandises.

Dans Coupa, une conversion lente des demandes en bons de commande retarde l’ensemble du processus d’achat, nuit à l’agilité opérationnelle et réduit la satisfaction des clients internes. Réduire ce délai permet de convertir rapidement les demandes approuvées en bons de commande et d’accélérer l’acquisition des biens et services nécessaires.ProcessMind visualise le parcours complet de chaque bon de commande, de « Purchase Requisition Created » à « Purchase Order Sent to Vendor ». La solution repère les retards de transmission, les goulots d’étranglement dans les approbations et les étapes manuelles qui prolongent cette phase importante. Cette analyse permet de cibler les améliorations, par exemple en automatisant la création des bons de commande à partir des demandes approuvées ou en simplifiant les processus de vérification. Le résultat se mesure à la réduction du délai moyen de conversion des demandes en commandes.

Les écarts entre les dates de livraison demandées et réelles pour les bons de commande compliquent la logistique, perturbent la planification et créent des inefficacités. Une meilleure concordance des dates rend l’exécution de la chaîne d’approvisionnement plus prévisible, limite les retards imprévus et facilite la planification des stocks et des projets dans Coupa.ProcessMind compare l’attribut « Requested Delivery Date » à la date réelle de l’activité « Goods Receipt Posted » pour chaque bon de commande et met en évidence les écarts. La solution peut repérer les tendances liées à certains fournisseurs, catégories d’achat ou processus logistiques internes. Ces constats fondés sur les données vous aident à renégocier les conditions avec les fournisseurs les moins performants, à améliorer la planification interne et à définir des attentes plus réalistes. Le résultat se mesure à la réduction de l’écart entre les dates de livraison demandées et réelles.

Les 6 étapes pour améliorer le processus Purchase to Pay des bons de commande

1

Obtenez votre modèle de données
2

Extrayez les données des bons de commande Coupa
3

Importez les données de vos bons de commande
4

Repérez les goulots d’étranglement des bons de commande
5

Optimisez les flux de travail des bons de commande
6

Suivez la performance des bons de commande
1

Obtenez votre modèle de données

Que faire

Téléchargez le modèle Excel préconfiguré pour les données de bons de commande de Coupa afin de garantir une structure adaptée et une analyse compatible.

Consulter le guide du modèle de données Télécharger le modèle
Pourquoi est-ce important ?

Un modèle standardisé garantit le bon formatage des données de bons de commande de Coupa, évite les erreurs d’association et accélère la préparation de l’analyse.

Résultat attendu

Un modèle Excel prêt à l’emploi, structuré pour vos données de bons de commande Coupa.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Repérez les retards cachés dans votre processus P2P sur Coupa

ProcessMind transforme vos données brutes de Coupa en visualisations interactives qui révèlent le parcours réel de chaque commande d’achat. Vous pouvez ainsi analyser précisément les variantes du processus, les écarts de conformité et les goulots d’étranglement.
  • Visualisez le parcours de bout en bout des commandes d’achat dans Coupa
  • Repérez précisément les retards d’approbation et les goulots d’étranglement
  • Identifiez les parcours de commande d’achat non conformes
  • Améliorez l’efficacité P2P grâce à des mesures fondées sur les données
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

RÉSULTATS TYPES

Améliorer l’efficacité des commandes d’achat

Ces résultats illustrent les améliorations mesurables que les organisations obtiennent généralement en optimisant leurs processus de commande d’achat. En s’appuyant sur les analyses issues des données Coupa, les entreprises peuvent repérer et éliminer les goulots d’étranglement, et améliorer sensiblement leurs opérations.

0 %
Approbation accélérée des commandes

Réduction du temps de cycle moyen

Les organisations accélèrent l’approbation des commandes d’achat, réduisent les goulots d’étranglement et raccourcissent l’ensemble du processus d’approvisionnement, de la demande à la commande.
0 %
Baisse du taux de modification des commandes

Moins de reprises après la rédaction

En identifiant les causes des modifications, les entreprises réduisent nettement le nombre de commandes d’achat à corriger après leur première rédaction, ce qui améliore l’efficacité et la précision.
0 %
Meilleur respect des règles d’achat

Réduction des commandes non conformes

Le Process Mining met au jour les écarts par rapport aux procédures d’achat standard. Les entreprises peuvent ainsi faire respecter leurs règles de conformité et réduire la proportion de commandes d’achat non conformes.
0 days
Optimisation du processus de la demande à la commande

Réduction du temps de cycle de bout en bout

Optimisez l’ensemble du processus, de la création de la demande initiale à l’envoi de la commande finale au fournisseur. Vous réduirez ainsi considérablement les délais et améliorerez la réactivité des opérations.
0 %
Amélioration des livraisons des fournisseurs

Hausse du taux de livraison à temps

Analysez les performances des fournisseurs pour vous assurer que les marchandises arrivent à la date demandée ou avant. Vous améliorerez ainsi la planification et réduirez les risques de rupture de stock.
0 %
Réduction des dépenses non stratégiques

Dépenses réorientées vers les fournisseurs privilégiés

Repérez et réduisez les dépenses auprès des fournisseurs non privilégiés. Vous renforcerez ainsi votre pouvoir de négociation et vos relations avec les fournisseurs, tout en réalisant des économies importantes.

Les résultats réels varient selon la structure de l’organisation, la complexité des processus et la qualité des données. Les chiffres présentés illustrent les améliorations généralement constatées dans différentes mises en œuvre.

Données recommandées

Commencez par les attributs et les activités les plus importants, puis complétez-les au besoin.
Vous découvrez les journaux d’événements ? Découvrez comment créer un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Les principales données à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique d’une commande d’achat, utilisé comme identifiant de cas principal du processus.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut est indispensable pour suivre le cycle de vie complet de chaque achat et reconstituer les instances individuelles du processus à des fins d’analyse détaillée.

Nom de l’événement ou de la tâche qui s’est produit à un moment donné du cycle de vie de la commande d’achat.

Pourquoi est-ce important ?

Il définit les étapes du processus et permet de visualiser son déroulement, ainsi que de repérer les goulots d’étranglement, les reprises et les écarts.

Horodatage exact indiquant le moment où une activité ou un événement s’est produit.

Pourquoi est-ce important ?

Il situe chaque événement dans le temps, ce qui est indispensable pour calculer les temps de cycle, analyser les performances et repérer les goulots d’étranglement.

Identifiant ou nom de la personne qui a effectué l’activité, par exemple un approbateur ou un demandeur.

Pourquoi est-ce important ?

Il permet d’analyser les performances du processus par personne ou par rôle, et de repérer les goulots d’étranglement, les besoins de formation et les problèmes de répartition des ressources.

Le service ou centre de coûts auquel la commande d’achat est imputée.

Pourquoi est-ce important ?

Elle permet de filtrer et de comparer les processus et les dépenses entre les différentes unités opérationnelles, afin de mettre en évidence les écarts d’efficacité et de conformité.

Nom du fournisseur auprès duquel les biens ou services sont achetés.

Pourquoi est-ce important ?

Permet d’analyser les performances des fournisseurs, afin d’optimiser leur sélection, de négocier de meilleures conditions et de repérer ceux dont les résultats sont les meilleurs ou les moins bons.

Valeur monétaire totale de la commande d’achat.

Pourquoi est-ce important ?

Fournit le contexte financier de chaque achat et permet d’analyser les dépenses, de prioriser les commandes de montant élevé et d’évaluer leur incidence financière.

Classification des biens ou services achetés, par exemple matériel informatique ou services professionnels.

Pourquoi est-ce important ?

Il permet d’analyser les dépenses et les processus par catégorie, afin de repérer les habitudes d’achat, de négocier avec les fournisseurs et d’adapter les contrôles des processus.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité correspond à la création d’une demande d’achat, c’est-à-dire à la demande officielle de biens ou de services qui précède une commande d’achat. Dans Coupa, un événement explicite est enregistré lorsqu’un utilisateur enregistre et soumet une nouvelle demande.

Pourquoi est-ce important ?

Cette activité marque généralement le début du processus d’approvisionnement. Elle est indispensable pour mesurer le temps de cycle complet entre la demande et la commande et évaluer l’efficacité des étapes en amont.

Cette étape indique que la commande d’achat a terminé son flux de travail d’approbation interne et que son envoi au fournisseur est autorisé. Il s’agit généralement de la dernière approbation d’un processus en plusieurs étapes.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape est essentielle pour calculer les temps de cycle d’approbation des commandes et repérer les goulots d’étranglement liés aux approbations. Elle constitue également un point de contrôle important en matière de conformité.

Cette activité marque l’envoi officiel de la commande d’achat approuvée au fournisseur, par exemple par courriel ou via le portail fournisseurs Coupa. La commande passe alors du statut de document interne à celui d’engagement externe.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape importante clôt le cycle interne entre la demande et la commande et marque le début du délai de livraison du fournisseur. Elle est indispensable pour mesurer l’efficacité interne et les performances des fournisseurs.

Cette étape confirme officiellement que les marchandises ont été reçues, inspectées et acceptées. Elle met à jour les données de stock et indique que le fournisseur a rempli son obligation pour cette livraison.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape importante marque la fin du délai de livraison du fournisseur et sert à mesurer le respect des dates de livraison. Un retard dans l’enregistrement des réceptions peut masquer le niveau réel des stocks.

Cette dernière activité indique que la commande d’achat est terminée. Elle est considérée comme clôturée lorsque toutes les marchandises ont été reçues et toutes les factures traitées, et qu’aucune autre transaction n’est attendue.

Pourquoi est-ce important ?

Cette activité met officiellement fin au cycle de vie de la commande. L’analyse du délai de clôture peut révéler des inefficacités dans le rapprochement final et la tenue des dossiers.

Cette activité correspond à l’annulation d’une commande d’achat avant son exécution complète. Elle peut survenir à différentes étapes, par exemple si la demande n’est plus valable ou si la commande a été créée par erreur.

Pourquoi est-ce important ?

En tant qu’issue alternative du processus, le suivi des annulations permet de comprendre les abandons et d’identifier les raisons pour lesquelles des demandes d’achat n’aboutissent pas.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining peut repérer les goulots d’étranglement dans les approbations, suivre les parcours non conformes et mettre en évidence les retards de réception des marchandises. Vous visualisez ainsi le flux réel du processus et repérez les possibilités d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts liés aux bons de commande dans Coupa.

Les données sont généralement extraites des fonctions de reporting ou des API de Coupa. Les principaux éléments comprennent les dates de création des bons de commande, les horodatages des approbations, les changements d’état et les dates de réception des marchandises. Il faut généralement un journal d’événements répertoriant toutes les activités associées à chaque bon de commande.

Pour chaque commande d’achat, il faut un identifiant de cas unique, le nom de l’activité et l’horodatage de chaque événement. Des attributs supplémentaires, comme le demandeur, l’approbateur, le montant et les détails des articles, enrichissent l’analyse. Ces données structurées constituent le journal d’événements indispensable à une découverte précise du processus.

L’extraction initiale des données et la configuration du modèle peuvent prendre quelques semaines, selon la disponibilité et la complexité des données. La phase de découverte et d’analyse peut ensuite commencer presque immédiatement, et les premières analyses apparaître dans les 2 à 4 semaines suivantes. Le suivi continu apporte des bénéfices dans la durée.

Vous pouvez vous attendre à des approbations de commandes plus rapides, à une baisse des dépenses non conformes et à des cycles plus courts entre la demande et la commande. Une meilleure visibilité sur les goulots d’étranglement et les écarts permet d’améliorer l’efficacité des opérations, la gestion des fournisseurs et les économies réalisées.

Oui. La sécurité des données est une priorité tout au long de l’analyse Process Mining. Nous appliquons des mesures strictes d’anonymisation et de pseudonymisation des données, ainsi que des contrôles d’accès rigoureux, afin de protéger les informations sensibles. Le traitement des données respecte la réglementation applicable en matière de protection de la vie privée, notamment le RGPD, ainsi que les bonnes pratiques du secteur.

La principale exigence technique est de disposer d’un accès sécurisé aux données de Coupa, généralement par ses fonctions de reporting natives ou ses API, afin d’exporter le journal d’événements nécessaire. Pour la phase d’analyse, une intégration directe ou des modifications complexes de Coupa ne sont généralement pas nécessaires. Les données doivent être fournies dans un format structuré, par exemple en CSV ou sous forme de tables de base de données.

Oui. Le Process Mining peut mettre en évidence les habitudes d’achat à l’origine de dépenses non stratégiques, comme les achats hors contrat ou les commandes fragmentées. En visualisant ces écarts, vous pouvez en déterminer les causes et mettre en place des mesures pour regrouper les fournisseurs, faire respecter les contrats et optimiser vos dépenses globales.

Les rapports de BI traditionnels indiquent généralement « ce qui » s’est passé, souvent sous forme de synthèses globales. Le Process Mining montre plutôt « comment » les choses se sont déroulées, en représentant le parcours réel de chaque commande d’achat, de bout en bout. Il révèle ainsi des variations et des écarts qui seraient autrement difficiles à repérer, et offre une vision détaillée du processus pour cibler les améliorations, au-delà des seuls indicateurs globaux.

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