オーダー・トゥ・キャッシュをマスター：プロセスマイニングで効率化

オーダー・トゥ・キャッシュプロセス（O2C）は、ビジネスを成功させるか失敗させるかを分ける、企業全体にまたがるプロセスの一つです。このミッションクリティカルなプロセスの成果は、顧客満足度、キャッシュフロー管理の良し悪し、従業員の幸福度に直接影響します。

しかし、O2Cプロセスの複雑さと広範さは、追跡と最適化が最も難しいプロセスの一つにしています。O2Cプロセスには大きな改善機会があると言えます。

この記事では、プロセスマイニングとオートメーションの戦略的な組み合わせで、O2Cプロセス改善を如何に達成できるかを見ていきます。

プロセスマイニングが初めての方は、プロセスマイニング入門ブログ記事から始めることをお勧めします。

O2Cの基本から始めましょう。

オーダー・トゥ・キャッシュプロセスとは？

O2Cプロセスの目的は、現金と引き換えに顧客に商品を届けることです。典型的な在庫販売シナリオでは、プロセスフローは以下の通りです：

1. 受注作成

2. 受注フルフィルメント

3. 出荷

4. 請求書発行

5. 入金

これらはプロセスの核心ステップですが、O2Cプロセスを少しでも知っていれば、これほど単純ではないことはご存知でしょう！ プロセスを構成する追加ステップを考えてみてください：出荷指示、納品作成、与信審査のクリアなど。部門とシステムを跨ぐ数百万のトランザクションがあり、プロセス全体の明確な概観を得るのはほぼ不可能です。

プロセスは二つの主要部分から成ります：受注管理と債権管理（売掛金管理）。 これらは少し異なる目標を持っています。

受注管理は、受注作成から出荷までの全ステップを含みます。出荷が請求書作成をトリガーします。受注管理の目標には、完全受注率、定時出荷率、受注フルフィルメントサイクルタイムの改善が含まれます。

債権管理は、請求書作成の瞬間から請求書決済までです。債権管理の目標には、滞留債権の削減とDSO（売上債権回転日数）の削減が含まれます。

課題

O2Cプロセスでは、この二つの側面（受注管理と債権管理）が互いに大きく依存しています。受注管理は債権管理の支援なしに真の効率を達成できず、その逆も然りです。しかし、これら二つのプロセス部分を推進するチームがサイロ化してしまうことがあり、効率的なプロセスにはなりません。

O2Cプロセスのその他の一般的な課題には：

• 手作業受注入力による高エラー率、コストと時間のかかる手戻りを招く

• 顧客マスタデータの不適切な維持、遅延と機会損失を招く

• 納品フルフィルメントの問題、顧客維持率に影響

• 高DSO率、キャッシュフローへの影響と他ビジネス領域への投資機会の損失

O2Cのような複雑なプロセスは、プロセスマイニングを使って自動化ポテンシャルを見つけるのに最適です。プロセスマイニングなしでは、O2Cの氷山の一角しか見えません。

まず、プロセスマイニングでO2Cプロセスを発見する

プロセスマイニングは、O2Cプロセスとインターフェースするシステム（SAPやその他のERP（企業資源計画）システムなど）に直接接続します。内蔵のデータ変換レイヤーを使用し、データをプロセスグラフに変換します。これはプロセスを開始から終了まで記録します。全プロセスバリエーション、ボトルネック、手戻り、例外を取得します。

プロセスグラフの例

プロセスマイニングで、プロセスで何が起きたかを正確に見、なぜ起きたかを突き止め、改善のためのアクションプランを立てられます。

オートメーションで迅速に前進

プロセスマイニングは、プロセスに眠る未開発の自動化ポテンシャルを見つけるガイドになります。O2Cでの変革を最速で推進するには、プロセスマイニングと共にロボティックプロセスオートメーション（RPA）を導入することです。例えば、プロセスマイニングで「出荷指示（ピッキング完了で出荷準備完了の時点）」が定時に行われないことを発見するかもしれません。これは顧客への納品遅延を招き、システム上で誤った在庫レベルが表示されることを意味します。

さらに深掘りすると、根本原因は単に出荷担当者が扱う出荷件数が多すぎるため、出荷指示が遅れていることだと分かります。効果的な解決策は、ソフトウェアロボットに出荷指示を処理させ、出荷担当者をその作業から解放し、出荷を定時に行えるようにすることです。

このインフォグラフィックで、なぜプロセスマイニングがオートメーションの新しいスーパーヒーローなのかをご確認ください。

全体プロセスを継続的に監視し改善する

しかしプロセスマイニングはそこで終わりません。

RPAでプロセスを自動化した後、プロセスマイニングを使って結果を追跡し、オートメーションが意図した効果を発揮しているか確認できます。自動化後、プロセスの他の部分への影響を知りたくなるのは自然です。例えば、プロセスサイクルタイムは改善しているか？ 定時出荷率は改善しているか？ これらは全てプロセスマイニングで追跡可能な指標であり、プロセスを継続的に監視し改善するのに役立ちます。

オートメーション導入前に、他の方法でプロセスを最適化することも理にかなっています。

例えば、ある顧客が常に「出荷が予定より遅れる」と不満を言っています。プロセスマイニングを使うと、確かにこの顧客への出荷は常に予定より1日遅れていることが検証できます。この例の根本原因は、システム上のリードタイムが実際のリードタイムより1日短く設定されており、顧客が期待する到着日と実際の到着日に食い違いがあることです。この場合、シンプルなマスタデータ調整で解決し、顧客を満足させられます。

プロセスを軌道に乗せ、予測可能に保つ

あらゆるものと同様、プロセスは変化します。だから、オートメーションもそれに合わせて変化させるのが理にかなっています。プロセスマイニングとRPAの組み合わせは、プロセスを監視し、法規制、競争、パンデミックなど、何らかの要因でプロセスが変化を強いられたときに迅速に対応するのに役立ちます。

UiPathでO2C改善を推進

O2Cプロセスを軌道に乗せるのに役立つ便利な機能には、UiPath Orchestratorでロボットにタスクを自動割り当てし、望ましくないアイドル状態や逸脱をニアリアルタイムで対処できる機能があります。UiPath Action Centerは、例外処理が必要なときに適切な人をループに呼び込みます。

プロセスマイニングとRPAを組み合わせると、効率、コスト削減、顧客満足度において大きな飛躍につながります。

UiPath Process Miningは、最高水準のプロセスマイニングとRPAを融合しています。その結果、O2Cプロセスの自動化ポテンシャルを発見するだけでなく、継続的にオートメーションを最適化・監視できます。

先進組織が如何にUiPath Process Miningを活用しているか知りたいですか？ Grupo AssaがプロセスマイニングとRPAでデジタルトランスフォーメーションをどう乗り越えたかをご覧ください。

自社でプロセスマイニングのメリットを実感する準備はできましたか？ SAP O2C向けのすぐに使えるUiPath Process Miningコネクタを使えば、O2Cプロセスの改善と自動化をほぼ即座に開始できます。お問い合わせください。