EEW Energy from Waste setzt auf Automated Process Insights mit PAFnow

EEW Case Study

EEW Energy from Waste setzt auf Automated Process Insights mit PAFnow

EEW Energy from Waste (EEW) ist Deutschlands führendes Unternehmen in der Erzeugung umweltschonender Energie aus der thermischen Abfallverwertung. EEW entwickelt, errichtet und betreibt thermische Abfallverwertungsanlagen. In den derzeit 18 Anlagen der Unternehmensgruppe in Deutschland und im benachbarten Ausland können jährlich rund 4,7 Millionen Tonnen Abfall energetisch verwertet werden. Durch die Nutzung der im Abfall enthaltenen Energie erzeugt EEW Prozessdampf für Industriebetriebe, Fernwärme für Wohngebiete sowie umweltschonenden Strom für umgerechnet rund 700.000 Haushalte. EEW beschäftigt an allen Standorten sowie in seiner Unternehmenszentrale in Helmstedt insgesamt rund 1.050 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.

Ziel von EEW ist es, durch Harmonisierung und Prozessoptimierungsprojekte die Prozesse effizienter zu gestalten und Durchlaufzeiten zu minimieren. Im Rahmen dieser Zielsetzung wurde im vergangenen Jahr erstmals auf die sogenannte Process-Mining-Methode gesetzt.

Gemeinsam mit der Process Analytics Factory wurden 14 Buchungskreise, 2 Jahre, 22.000 Banfen, 50.000 Bestellungen, 100.000 Bestellpositionen und 100.000 Rechnungen überprüft.

Der Purchase-to-Pay Prozess ist in den meisten Unternehmen ein strategisch wichtiger Geschäftsprozess, der direkte Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens hat und dem daher besondere Aufmerksamkeit gebührt. Auch EEW hat im vergangenen Jahr erkannt, wie wichtig ein guter Ablauf dieses Prozesses für sie ist. Bei der Suche nach einem geeigneten Process-Mining-Anbieter lag der Fokus auf einer rentablen Lösung, die direkte Erfolge verspricht. Die Wahl der Verantwortlichen viel auf die Process Analytics Factory GmbH, die mit ihrem projektorientierten Vorgehen innerhalb von wenigen Wochen gezielte Handlungsempfehlungen auf Basis der Prozessdaten liefern konnte.

„Die PAF hat eine ausführliche Analyse des Purchase-to-Pay-Prozesses auf Basis unserer Daten durchgeführt und uns so eine fachlich fundierte Grundlage für weitere Aktivitäten gegeben. Die Ergebnisse wurden uns innerhalb kürzester Zeit anhand von interaktiven Dashboards zur Verfügung gestellt“, beschreibt  EEW-Projektleiter Nils Borgolte seine Zufriedenheit mit dem Projekt.

Process Mining ist grundsätzlich immer in die Datenextraktion, die Datentransformation, die Datenvisualisierung und die Datenanalyse gegliedert. Im Fall von EEW wurden die Prozessdaten aus den SAP-Systemen exportiert, mit einer Technologie des Anbieters automatisch transformiert und mit Hilfe der Microsoft-Power-Bi-Lösung visualisiert. EEW entschied sich dazu die Datenanalyse durch die Prozessanalysten des Anbieters durchführen zu lassen.

Die fachlich fundierte Zusammenarbeit sowie die ergebnisorientierte Herangehensweise führte zu schnellen Ergebnissen.

Von Datenabzug bis zur Abschlusspräsentation vergingen nur drei Wochen, nach denen EEW eine klare Analyse und anwendbare Handlungsempfehlungen zur Verfügung standen.

EEW weiß heute beispielsweise, dass die Verantwortlichkeiten in bestimmten Prozessschritten noch klarer definiert werden müssen und eine regelmäßige Überprüfung der Prozesseinhaltung notwendig ist. Die Ergebnisse liefern eine gute Grundlage für Prozessoptimierungs- sowie -Automatisierungsprojekte.

Momentan prüft EEW, weitere Kernprozesse durch Process Mining zu analysieren, um auf dieser auf Basis dieser Ist-Daten Anhaltspunkte für die weitere Prozess- und Systemoptimierung zu erhalten. „Ein weiteres Projekt mit der PAF können wir uns sehr gut vorstellen. Die partnerschaftliche Zusammenarbeit hat uns allen Spaß gemacht und die präzisen und wertvollen Ergebnisse sprechen für sich.“, so der Leiter des IT-Managements bei EEW, Christian Hoppe, über die gemeinsame Arbeit.

[Die Case Study kann hier als PDF heruntergeladen werden.]


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