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Améliorez votre processus de commande à encaissement, traitement des commandes clients

Votre guide en 6 étapes pour optimiser le processus de commande à encaissement dans SAP S/4HANA
Améliorez votre processus de commande à encaissement, traitement des commandes clients
Commande à encaissement, traitement des commandes clients
SAP S/4HANA

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Processus disponibles
Processus générique 1 Achats au paiement : traitement des factures 8 Clôture comptable, de l’enregistrement au reporting : écritures comptables 7 Comptes clients 7 Cycle de vie des employés, de l’embauche au départ à la retraite 8 Cycle de vie du développement logiciel 6 De la commande à l’encaissement : facturation et émission des factures 8 De la prospection à l’encaissement 7 Du processus d’achat au paiement : bon de commande 8 Gestion de la chaîne logistique 7 Gestion de la qualité 6 Gestion des contrats 6 Gestion des demandes de service 7 Gestion des dépenses 6 Gestion des entrepôts 6 Gestion des incidents 6 Gestion des problèmes 6 Gestion des stocks 7 Gestion du changement 6 Gestion du crédit et recouvrement 7 Gestion du cycle de revenus 6 Gestion du transport 6 Intégration des clients KYC 6 Intégration des employés 6 Maintenance des équipements 6 Modèle de données : Planification de la production 6 Octroi de prêts 6 Order to Cash : traitement des commandes clients 8 Parcours de l’embauche au départ à la retraite : gestion des postes 4 Parcours du patient 6 Purchase to Pay - Demande d’achat 8 Record to Report : clôture de période et rapprochements 7 Recrutement et acquisition de talents 6 Service client 7 Traitement de la paie 7 Traitement des factures fournisseurs 7 Traitement des paiements 7 Traitement des paiements fournisseurs 7 Traitement des retours et remboursements 7 Traitement des sinistres 6
Systèmes disponibles
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Optimisez le processus de commande à encaissement dans SAP S/4HANA : améliorez le traitement des commandes clients

Notre plateforme vous aide à repérer les inefficacités et les goulots d’étranglement qui passent inaperçus dans vos opérations essentielles. Vous pouvez localiser les retards dans le traitement des commandes, repérer les boucles de reprises et comprendre les causes des temps de cycle prolongés. Cette visibilité vous permet d’optimiser vos flux de travail, de réduire les tâches manuelles et d’améliorer les performances opérationnelles dans leur ensemble.

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 le processus de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement ?

Le processus de la commande à l’encaissement, et plus particulièrement le traitement des commandes client, est au cœur de l’activité de toute organisation : il relie directement les efforts commerciaux au chiffre d’affaires et à la satisfaction client. Dans un environnement SAP S/4HANA complexe, les inefficacités de ce processus essentiel peuvent se répercuter à chaque étape, entraînant des retards de livraison, une hausse des coûts opérationnels et, à terme, une baisse de la rentabilité et une dégradation des relations client. Les transmissions manuelles, les goulots d’étranglement non résolus et les écarts par rapport au processus standard allongent les cycles de vente, immobilisent le fonds de roulement et compliquent la prévision et la satisfaction de la demande. Optimiser le processus de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement, ne consiste pas seulement à gagner du temps. Il s’agit d’améliorer l’ensemble du parcours client, du passage de la commande à la réception du paiement, tout en assurant le bon fonctionnement des opérations dans SAP S/4HANA.

Comment le Process Mining transforme l’analyse du traitement des commandes client

Le Process Mining offre une visibilité inédite sur le déroulement réel du traitement des commandes client dans SAP S/4HANA. Contrairement aux rapports classiques et aux audits manuels, ses algorithmes reconstituent le parcours complet de chaque commande client, de bout en bout, à partir des journaux d’événements de votre système SAP S/4HANA. Ils prennent en compte des activités telles que la création de la commande client, la vérification de solvabilité, le prélèvement des marchandises, leur expédition, la création de la facture et la réception du paiement. Cette vue d’ensemble montre les écarts par rapport au processus prévu, met au jour les boucles de reprise cachées et localise précisément les retards. Vous disposez d’analyses objectives fondées sur les données pour savoir combien de temps prend réellement chaque étape, quels parcours suivent les commandes et où du temps et des ressources sont inutilement mobilisés. Vous pouvez ainsi comprendre l’ensemble du cycle de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement, et en déterminer les causes profondes plutôt que d’en constater les seuls symptômes.

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

Le Process Mining appliqué au processus de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement, dans SAP S/4HANA fait apparaître de nombreuses possibilités d’amélioration dans plusieurs domaines essentiels :

  • Repérage des goulots d’étranglement : localisez les étapes où les commandes client sont souvent bloquées, par exemple les vérifications de solvabilité trop longues, les ruptures de stock qui retardent le prélèvement des marchandises ou les retards dans la préparation des documents d’expédition. Comprendre ces points de blocage est la première étape pour les résoudre.
  • Réduction du temps de cycle : mesurez précisément la durée de chaque étape et le temps de cycle global des commandes client. Repérez les activités qui provoquent des retards injustifiés et étudiez comment réduire le temps de cycle du processus de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement, afin d’accélérer la conversion des ventes en trésorerie.
  • Reprises et écarts : repérez les commandes qui reviennent à une étape précédente, signe d’erreurs de saisie, de prix incorrects ou de refus de crédit. Identifiez les parcours non standard qui ajoutent de la complexité et des coûts.
  • Potentiel d’automatisation : repérez les activités manuelles répétées et standardisées, qui se prêtent particulièrement bien à l’automatisation robotisée des processus (RPA) ou à d’autres formes d’automatisation dans SAP S/4HANA.
  • Conformité et contrôle : vérifiez que toutes les commandes client respectent les règles métier définies et les exigences réglementaires. Repérez les cas de non-conformité, les modifications non autorisées et les contournements des contrôles internes, particulièrement importants dans un environnement réglementé.

Résultats attendus de l’optimisation du processus de la commande à l’encaissement

En appliquant le Process Mining au traitement des commandes client, vous pouvez obtenir des améliorations concrètes et mesurables qui ont un effet direct sur les performances de votre organisation :

  • Efficacité opérationnelle accrue : simplifiez le traitement des commandes client, réduisez les tâches manuelles et limitez les erreurs pour réaliser des économies de temps et de coûts.
  • Encaissements plus rapides : en réduisant le temps de cycle du processus de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement, vous convertissez plus rapidement les ventes en trésorerie, ce qui améliore la gestion du fonds de roulement et la liquidité.
  • Satisfaction client améliorée : livrez les commandes plus rapidement et de manière plus fiable, pour améliorer l’expérience client et renforcer les relations.
  • Conformité renforcée et risques réduits : veillez au respect constant des politiques internes et des réglementations externes afin de limiter les risques financiers et les atteintes à la réputation liés aux processus non conformes.
  • Décisions fondées sur les données : donnez à vos équipes des analyses précises et à jour pour éclairer leurs décisions concernant l’amélioration des processus, l’affectation des ressources et la planification stratégique dans votre environnement SAP S/4HANA.

Premiers pas pour optimiser le traitement des commandes client

Vous n’avez pas besoin d’une expertise technique approfondie pour commencer à optimiser le traitement des commandes client dans SAP S/4HANA. Avec les outils et l’accompagnement adaptés, vous pouvez rapidement vous connecter aux données SAP S/4HANA, visualiser le processus réel et repérer les pistes d’amélioration. Obtenez une visibilité inédite sur vos opérations commerciales et transformez la façon dont votre organisation traite les commandes et gère sa trésorerie. Découvrez dès aujourd’hui comment améliorer le traitement des commandes client en mettant au jour ce que révèlent vos données.

Commande à encaissement, traitement des commandes clients Exécution des commandes clients Cycle de revenus Gestion des commandes clients Opérations commerciales Performance des livraisons Optimisation de la trésorerie Temps de cycle des commandes Expérience client O2C Commande client Gestion des commandes

Problèmes et difficultés courants

Repérez les difficultés qui vous concernent

Les retards entre la création et la confirmation d’une commande client peuvent allonger le cycle global et nuire à la satisfaction client ainsi qu’au respect des délais de livraison annoncés. Ils réduisent directement votre capacité à respecter les dates de livraison demandées et à encaisser rapidement le chiffre d’affaires. ProcessMind vous aide à repérer les causes profondes de ces retards de confirmation dans le processus de la commande à l’encaissement, de la commande client à son traitement, dans SAP S/4HANA. Vous pouvez ainsi localiser les goulots d’étranglement liés aux vérifications de solvabilité ou aux étapes d’approbation manuelles et accélérer le processus.

Des vérifications de solvabilité trop longues peuvent bloquer le processus de la commande à l’encaissement et retarder les étapes suivantes, comme l’affectation des stocks et l’expédition des marchandises. Elles nuisent aux délais de livraison et retardent les encaissements. ProcessMind analyse l’ensemble des vérifications de solvabilité dans SAP S/4HANA, en révèle la durée moyenne et repère les cas ou les étapes d’approbation qui retardent indûment le traitement des commandes client.

Les modifications répétées des commandes client après leur confirmation entraînent de nombreuses reprises, augmentent les coûts opérationnels et peuvent provoquer des erreurs de livraison. Elles perturbent le bon déroulement du processus de la commande à l’encaissement. ProcessMind visualise tous les écarts et les boucles de reprise dans le traitement des commandes client de SAP S/4HANA. Vous voyez où et pourquoi les commandes sont souvent modifiées, ce qui vous permet d’améliorer les données saisies et de réduire les erreurs.

Les goulots d’étranglement lors du prélèvement, de l’emballage ou de l’expédition des marchandises entraînent directement des retards de livraison et l’insatisfaction des clients. Ces inefficacités nuisent à la fiabilité du processus de la commande à l’encaissement. ProcessMind cartographie le déroulement réel des expéditions dans SAP S/4HANA et repère les retards ainsi que les parcours non standard qui empêchent de livrer les marchandises à temps dans le cadre du traitement des commandes client.

Les écarts répétés entre les dates de livraison demandées et confirmées érodent la confiance des clients et peuvent entraîner des annulations ou des pénalités. Ils révèlent des lacunes dans la planification des capacités ou dans l’exécution du processus de la commande à l’encaissement. Dans SAP S/4HANA, ProcessMind repère les commandes client pour lesquelles les dates confirmées s’écartent régulièrement des dates demandées et met au jour les causes profondes de ces écarts dans le traitement des commandes.

Un délai important entre la livraison des marchandises et la création de la facture pèse directement sur la trésorerie de votre organisation, retarde la comptabilisation du chiffre d’affaires et augmente le délai moyen de paiement client. C’est un enjeu majeur du processus de la commande à l’encaissement. Dans SAP S/4HANA, ProcessMind mesure précisément le délai entre la livraison et la création de la facture, repère les goulots d’étranglement et vous aide à facturer à temps dans le cadre du traitement des commandes client.

Les interventions manuelles trop nombreuses dans le traitement des commandes client, comme l’affectation manuelle des stocks ou les confirmations, créent des retards et augmentent le risque d’erreur humaine. Elles limitent la capacité à développer les opérations et leur efficacité. Dans SAP S/4HANA, ProcessMind repère les contournements manuels et les parcours non standard du processus de la commande à l’encaissement, en mesure les effets et met en évidence les possibilités d’automatisation.

Les écarts de durée moyenne de traitement entre les organisations commerciales, les canaux ou les gammes de produits révèlent des inefficacités et des pratiques inégales. Ils empêchent d’obtenir des performances élevées et homogènes dans le processus de la commande à l’encaissement. Dans SAP S/4HANA, ProcessMind vous permet de segmenter les données de traitement des commandes client selon ces attributs, afin de repérer les segments les moins performants et de reproduire les bonnes pratiques.

Les erreurs de traitement des commandes client, comme un prix incorrect ou une date de livraison manquée, entraînent souvent des remises, des abandons de créances ou des indemnisations. Elles nuisent directement à la rentabilité et à l’exactitude du chiffre d’affaires. Dans SAP S/4HANA, ProcessMind repère les écarts du processus de la commande à l’encaissement qui précèdent ces ajustements financiers. Vous pouvez ainsi prévenir les erreurs et réduire les coûts.

Un délai prolongé entre l’envoi d’une facture et la réception du paiement immobilise une part importante du fonds de roulement et pèse sur la trésorerie. C’est un axe d’amélioration important du processus de la commande à l’encaissement. Dans SAP S/4HANA, ProcessMind visualise le comportement réel des paiements après facturation dans le traitement des commandes client. Vous pouvez repérer les causes fréquentes de retard et améliorer vos stratégies de recouvrement.

Un grand nombre de commandes client créées mais jamais entièrement traitées, ou finalement annulées, révèle des problèmes sous-jacents : indisponibilité des stocks, difficultés de crédit ou communication insuffisante avec les clients, par exemple. Ces situations mobilisent inutilement des ressources. ProcessMind retrace le parcours des commandes annulées dans le processus de la commande à l’encaissement de SAP S/4HANA et met au jour les étapes et les raisons précises de leur abandon, afin d’améliorer le taux de conversion.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

La confirmation rapide des commandes contribue à la satisfaction client et à l’efficacité du traitement des commandes dans SAP S/4HANA. Les retards à cette étape peuvent se répercuter sur les délais de livraison et le chiffre d’affaires réalisé. Un cycle de confirmation plus court permet de s’engager plus rapidement auprès des clients et donne le ton pour la suite du processus de la commande à l’encaissement. ProcessMind repère les activités et les ressources qui retardent la confirmation des commandes client. En visualisant le processus réel, y compris les activités parallèles et les reprises, vous pouvez identifier des moyens de réduire le délai de confirmation, potentiellement de 15 à 20 %, et d’améliorer la réactivité ainsi que le déroulement des opérations.

Des vérifications de solvabilité trop longues retardent considérablement le traitement des commandes client, nuisent à l’expérience client et allongent le cycle de la commande à l’encaissement dans SAP S/4HANA. Les raccourcir permet aux commandes d’avancer plus vite dans le système, sans blocages inutiles, et améliore la rapidité globale des opérations. ProcessMind cartographie en détail les sous-processus de vérification de solvabilité et met en évidence les goulots d’étranglement ainsi que les écarts par rapport aux parcours standard. Vous pouvez repérer les contrôles automatisés contournés ou les examens manuels qui s’éternisent, puis intervenir de façon ciblée pour réduire leur durée, potentiellement de 20 à 30 %, sans compromettre la gestion des risques.

Les modifications fréquentes des commandes client après leur création entraînent de nombreuses reprises, augmentent les coûts opérationnels et retardent la livraison finale dans SAP S/4HANA. Les limiter simplifie le processus de la commande à l’encaissement, augmente la proportion de commandes correctes dès la première fois et réduit le travail manuel. ProcessMind visualise toutes les modifications des commandes client et en révèle les causes, la fréquence et les effets sur les temps de cycle. L’analyse des tendances vous aide à comprendre pourquoi elles surviennent, qu’il s’agisse d’erreurs de saisie initiale ou de demandes récurrentes des clients. Vous pouvez ainsi réduire les reprises jusqu’à 25 % et stabiliser le processus.

Les inefficacités des processus d’expédition retardent directement les livraisons, nuisent à la satisfaction client et augmentent les coûts logistiques dans le cycle de la commande à l’encaissement. Optimiser l’expédition des marchandises permet de livrer à temps, de renforcer la confiance des clients et de mieux prévoir les opérations. ProcessMind vous donne une visibilité de bout en bout sur le processus d’expédition, du prélèvement des marchandises à leur livraison. Dans SAP S/4HANA, il met au jour les goulots d’étranglement liés aux contraintes de ressources, aux itinéraires inefficaces ou aux retards de documentation. Vous pouvez ainsi réduire le temps de cycle des expéditions de 10 à 15 % et améliorer le taux de livraison à temps.

Les écarts entre les dates de livraison annoncées et réelles érodent la confiance des clients, entraînent davantage de demandes de renseignements et peuvent donner lieu à des pénalités. Dans SAP S/4HANA, la fiabilité des dates de livraison est essentielle à la satisfaction client et au bon déroulement du processus de la commande à l’encaissement. ProcessMind analyse le parcours de chaque commande client et compare les dates de livraison demandées, confirmées et réelles. Il repère les causes profondes des écarts, comme les retards de production ou les problèmes logistiques, afin de vous aider à prendre des mesures qui peuvent améliorer la fiabilité des dates de livraison jusqu’à 20 %.

Les retards de création des factures pèsent directement sur la trésorerie et la santé financière globale des organisations qui gèrent le processus de la commande à l’encaissement dans SAP S/4HANA. Accélérer cette étape essentielle permet de raccourcir les cycles de paiement et d’améliorer la gestion du fonds de roulement. ProcessMind localise précisément les étapes qui retardent la création des factures après la livraison des marchandises. Il peut révéler des dépendances, des blocages manuels ou des problèmes d’intégration dans SAP S/4HANA. Vous pouvez ainsi réduire le délai de création des factures de 20 à 30 % et accélérer considérablement le recouvrement.

Les interventions manuelles dans le traitement des commandes client, comme la saisie de données ou la mise à jour des statuts, créent des retards et augmentent le risque d’erreur, ce qui ralentit le processus de la commande à l’encaissement dans SAP S/4HANA. L’automatisation améliore l’efficacité et la qualité des données. ProcessMind repère les activités manuelles répétitives et mesure leur fréquence ainsi que leurs effets sur le temps de cycle global et les coûts. Il met en évidence les possibilités d’automatisation, par exemple l’utilisation de la RPA pour certaines saisies de données. Vous pouvez ainsi réduire le travail manuel de 30 à 40 % et libérer des ressources pour des tâches plus stratégiques.

Les écarts de durée de traitement entre les segments commerciaux ou les gammes de produits rendent les résultats imprévisibles et compliquent le service client dans le processus de la commande à l’encaissement de SAP S/4HANA. Harmoniser ces durées rend les performances plus prévisibles et améliore la cohérence des opérations. ProcessMind segmente les commandes client selon des attributs tels que le type de client ou la gamme de produits et révèle les variations des temps de cycle. Il en repère les causes profondes, comme les différences de parcours ou d’affectation des ressources, afin de vous aider à mettre en place des mesures d’harmonisation qui peuvent réduire les écarts de 20 à 25 %.

Les erreurs de processus, qu’il s’agisse de détails de commande incorrects ou d’écarts de prix, entraînent des pertes financières importantes, l’insatisfaction des clients et des reprises dans le cycle de la commande à l’encaissement de SAP S/4HANA. Les éliminer améliore l’intégrité des données et la rentabilité. ProcessMind détecte les écarts et les parcours non conformes qui provoquent des erreurs, comme l’absence de vérification de solvabilité ou l’affectation incorrecte des articles. En repérant ces points sensibles, vous pouvez prendre des mesures préventives pour réduire le taux d’erreur de 10 à 15 %, protéger le chiffre d’affaires et améliorer la conformité.

Les retards de paiement après facturation pèsent directement sur la trésorerie et la liquidité d’une organisation. Accélérer cette dernière étape du processus de la commande à l’encaissement est essentiel à la stabilité financière et à une bonne gestion du fonds de roulement dans SAP S/4HANA. ProcessMind analyse le délai entre l’envoi de la facture et la réception du paiement, et repère les retards de traitement des paiements ou les lacunes des stratégies de relance. Vous pouvez ainsi localiser les goulots d’étranglement et prendre des mesures ciblées pour réduire le délai moyen de paiement client de 5 à 10 %, améliorant ainsi la gestion de la trésorerie.

Un taux élevé d’annulation des commandes client révèle des problèmes sous-jacents dans le processus de la commande à l’encaissement, qui nuisent aux prévisions de chiffre d’affaires et à la satisfaction client. Réduire les annulations stabilise le chiffre d’affaires et améliore l’efficacité opérationnelle dans SAP S/4HANA. ProcessMind suit les commandes client qui finissent par être annulées et analyse les événements qui précèdent leur annulation. Il repère les causes fréquentes, comme des délais trop longs ou des modifications répétées, afin de vous aider à réduire le taux d’annulation de 5 à 10 % et à conserver davantage de clients.

Les 6 étapes pour améliorer le traitement des commandes client dans le processus de la commande à l’encaissement

1
Télécharger le modèle de données
2
Exporter vos données SAP S/4HANA
3
Importer les données de votre processus
4
Analyser le parcours de vos commandes client
5
Mettre en œuvre les principales améliorations
6
Suivre les performances dans le temps
1

Télécharger le modèle de données

Que faire

Accédez au modèle Excel préconfiguré pour le traitement des commandes client dans le processus de la commande à l’encaissement et téléchargez-le. Vous pourrez ainsi structurer correctement vos données pour l’analyse.

Consulter le guide du modèle de données Télécharger le modèle

Pourquoi est-ce important ?

Vous assurez ainsi la cohérence et la compatibilité des données, posez les bases d’une analyse précise des processus et évitez les problèmes lors de l’importation.

Résultat attendu

Un modèle Excel prêt à l’emploi, adapté aux données de traitement de vos commandes client dans le processus de la commande à l’encaissement.

CE QUE VOUS ALLEZ OBTENIR

Repérez les goulots d’étranglement des commandes clients dans SAP S/4HANA

ProcessMind met en évidence le déroulement réel de votre processus de commande à encaissement et les inefficacités qui le freinent. Des visualisations détaillées vous permettent de repérer les retards cachés dans le traitement des commandes clients sous SAP S/4HANA.
  • Visualisez le parcours complet des commandes clients
  • Localisez précisément les goulots d’étranglement du traitement
  • Repérez les causes des retards de livraison
  • Optimisez le traitement des commandes pour accélérer les encaissements
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

Améliorations concrètes du traitement des commandes client

Ces résultats illustrent les bénéfices concrets que les organisations obtiennent en appliquant le Process Mining au traitement des commandes client dans le processus de la commande à l’encaissement sous SAP S/4HANA. En repérant précisément les goulots d’étranglement et les écarts tout au long du cycle de vie des commandes, elles peuvent réaliser ces améliorations grâce à une optimisation fondée sur les données.

0 %
Accélérer la confirmation des commandes

Réduction du temps de cycle moyen

Le Process Mining repère et élimine les goulots d’étranglement liés à la confirmation des commandes et aux vérifications de solvabilité, ce qui réduit considérablement la durée de traitement. Le traitement des commandes peut ainsi commencer plus tôt, au bénéfice de la satisfaction client.
0 %
Réduire les reprises liées aux commandes client

Réduction des modifications manuelles

En repérant les causes profondes des modifications fréquentes et des erreurs dans les commandes client, les organisations réduisent considérablement les reprises. La qualité des données s’améliore, les coûts opérationnels diminuent et le traitement des commandes est simplifié.
0 days
Réduire le délai de création des factures

Accélération de la conversion en trésorerie

Réduire le délai entre la livraison des marchandises, la création des factures et le recouvrement est essentiel à la trésorerie. Le Process Mining vous aide à y parvenir, à améliorer le fonds de roulement et à réduire le délai moyen de paiement client.
0 %
Améliorer le taux de livraison à temps

Satisfaction client améliorée

En repérant et en résolvant les retards du processus qui affectent les expéditions, les entreprises améliorent considérablement leur taux de livraison à temps. Elles renforcent ainsi la confiance et la satisfaction des clients, tout en optimisant l’efficacité logistique.
0 %
Réduire la saisie manuelle des commandes

Automatisation accrue

Le Process Mining repère les possibilités d’automatiser les tâches manuelles de saisie des commandes client, ce qui réduit les erreurs et accélère le traitement. Le personnel peut ainsi se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée, et l’exactitude des données s’améliore.

Les résultats varient selon la complexité du processus et la qualité des données. Ces chiffres correspondent aux améliorations généralement observées dans le cadre des déploiements.

Données recommandées

Commencez par les attributs et les activités les plus importants, puis complétez-les selon vos besoins.
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’un document de vente, utilisé comme identifiant principal du cas dans le processus de la commande à l’encaissement.

Pourquoi est-ce important ?

Cet identifiant central relie tous les événements associés au processus et permet d’obtenir une vue complète du cycle de vie de chaque commande.

Nom de l’activité métier réalisée à une étape précise du processus de commande client.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut définit les étapes du processus. Il permet de construire la carte de processus et d’analyser le flux des activités ainsi que les goulots d’étranglement.

Horodatage indiquant quand une activité ou un événement précis a eu lieu.

Pourquoi est-ce important ?

Cet horodatage est indispensable au calcul des durées, des temps de cycle et des temps d’attente, qui sont essentiels à l’analyse de la performance.

Identifiant SAP de l’utilisateur qui a créé ou modifié le document en dernier.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut permet d’analyser la performance du processus par utilisateur ou par équipe, de repérer les personnes les plus performantes, les besoins de formation et la répartition de la charge de travail.

Classification qui distingue les différents types de documents de vente, comme les commandes standard, les retours ou les avoirs.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut permet de répartir les commandes client en différentes catégories et de comparer le traitement de chaque type de commande.

Unité organisationnelle responsable de la vente de produits ou de services précis.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut permet de comparer la performance et les résultats entre différentes unités opérationnelles, régions ou entreprises d’un même groupe.

Identifiant unique d’un compte client.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut permet d’analyser les processus du point de vue du client, de repérer les problèmes qui touchent certains clients ou groupes de clients et de mesurer les indicateurs propres à chaque client.

Identifiant unique d’un produit ou d’un article vendu.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut facilite l’analyse par produit et permet de repérer les articles ou les gammes associés à des retards, à des reprises ou à d’autres inefficacités.

Valeur nette du poste ou du document de commande client dans la devise du document.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut apporte un contexte financier à chaque cas. Il permet de prioriser les améliorations concernant les commandes à forte incidence et de quantifier le coût des retards.

Date de livraison demandée par le client pour les biens ou les services.

Pourquoi est-ce important ?

Cette date sert principalement à mesurer la performance des livraisons dans les délais, un indicateur clé de la satisfaction client et de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque le début du processus de vente, lorsqu’une nouvelle commande client est officiellement créée dans le système. L’événement est enregistré explicitement lorsqu’un utilisateur enregistre un nouveau document de commande client, par exemple avec la transaction VA01, ce qui crée une nouvelle entrée dans la table VBAK.

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit de l’événement de début principal du processus de la commande à l’encaissement. Analyser le temps écoulé entre cette activité et les étapes suivantes est essentiel pour mesurer le temps de cycle global et repérer les premiers retards de traitement.

Cette étape marque la fin du contrôle de disponibilité des articles et la confirmation des quantités et des dates de livraison pour les postes de la commande. Elle est déduite de la création de lignes d’échéancier comportant des quantités confirmées.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape marque un engagement envers le client. Le temps nécessaire pour l’atteindre (temps de cycle de confirmation de la commande) est un indicateur important de l’efficacité du traitement interne.

Cette activité correspond à la création d’un document de livraison sortante, qui marque le début du processus d’expédition et de logistique. Il s’agit d’un événement explicite : un document de livraison est créé en référence à la commande client.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape marque le passage du traitement commercial à la logistique. Analyser le temps écoulé entre la confirmation de la commande et la création de la livraison permet de repérer les goulots d’étranglement dans la planification de l’exécution.

Cette étape correspond au transfert juridique et financier des marchandises et marque leur sortie officielle du stock de l’entreprise. Cet événement explicite réduit les niveaux de stock et constitue un préalable à la facturation.

Pourquoi est-ce important ?

La comptabilisation de la sortie de marchandises est une étape importante sur les plans financier et logistique. Elle correspond souvent au moment de l’expédition et a une incidence directe sur la valorisation des stocks et la comptabilisation du chiffre d’affaires.

Cette activité correspond à la création du document de facturation client, qui détaille les produits, les quantités et les prix à payer. Il s’agit d’un événement explicite : un document de facture est généré en référence à la livraison ou à la commande client.

Pourquoi est-ce important ?

Cette activité marque le début du cycle de recouvrement des paiements. Le temps écoulé entre la sortie de marchandises et la création de la facture est un indicateur clé de l’efficacité du processus de facturation.

Cette activité marque la fin du processus : le paiement du client a été reçu et lettré avec la facture ouverte. Il s’agit d’une comptabilisation financière explicite qui solde le poste client.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape finale concrétise la valeur du cycle de la commande à l’encaissement. Analyser le temps écoulé entre la facture et le paiement est essentiel pour gérer la trésorerie et le délai moyen de paiement client (DSO).

Cette étape marque le statut final d’une commande client et indique que tous les processus associés, notamment la livraison, la facturation et le paiement, sont terminés. Elle est déduite du statut global du document de vente.

Pourquoi est-ce important ?

Cette activité marque la fin des commandes traitées avec succès dans l’analyse du processus. Elle permet de mesurer avec précision le temps de cycle de bout en bout des commandes exécutées.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining visualise le parcours réel de vos commandes client dans SAP S/4HANA, au-delà de ce que montrent les rapports standard. Il repère les écarts, les goulots d’étranglement, comme les confirmations de commande ou les vérifications de solvabilité trop lentes, ainsi que les lacunes de conformité. Cette vue d’ensemble vous aide à localiser les inefficacités qui allongent les temps de cycle et pèsent sur la trésorerie.

Il faut principalement un journal d’événements contenant l’ID de cas, l’activité et l’horodatage de chaque étape du traitement des commandes client. Les tables clés des documents commerciaux, notamment VBAK, VBAP, VBUK et VBUP, ainsi que les tables associées aux livraisons et aux factures, sont essentielles. Ces données permettent de reconstituer le processus de bout en bout.

Après l’extraction des données et la modélisation initiale, qui peuvent prendre quelques semaines selon la complexité des données et l’accès au système, vous pouvez obtenir rapidement les premières analyses. Des constats importants sur les variations du processus et les goulots d’étranglement apparaissent souvent dès les premiers jours d’analyse. Vous pouvez ainsi repérer rapidement les problèmes.

Le Process Mining aide à accélérer les cycles de confirmation des commandes, à réduire les reprises liées aux modifications des commandes client et à améliorer la fiabilité des dates de livraison annoncées. Il permet aussi de raccourcir les délais de création des factures et de réduire le taux d’annulation des commandes client. Au final, il contribue à améliorer l’efficacité opérationnelle et la gestion de la trésorerie.

Oui. Le Process Mining peut retracer l’ensemble du cycle, de la création de la commande à la réception du paiement. En analysant les horodatages et les activités, il met en évidence les retards en amont qui contribuent aux retards de paiement, comme une facturation tardive ou des conditions de paiement mal définies. Il fournit des éléments factuels sur les problèmes sous-jacents.

Le Process Mining est utile aux organisations de toutes tailles, quelle que soit la complexité de leurs processus. Même les petites entreprises qui traitent moins de commandes client peuvent repérer des inefficacités importantes, notamment si elles sont confrontées à des interventions manuelles ou à une exécution inégale des processus. L’objectif est toujours d’optimiser et d’harmoniser les pratiques.

Vous aurez généralement besoin d’une plateforme logicielle de Process Mining et de personnel qualifié pour extraire et analyser les données. La connaissance des modèles de données SAP S/4HANA, en particulier du module de la commande à l’encaissement, est essentielle pour préparer correctement les données. Les solutions cloud peuvent simplifier les besoins en infrastructure.

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