Top 5 Process Mining Order to Cash Tests

Top 5 Process Mining Order to Cash Tests

Order to Cash Optimierung

Dark Data ist ein Synonym für ungenutzte betriebliche Daten – ein Buzzword, das derzeit die Runde macht. Das weltweit führende Marktforschungsunternehmen Gartner beschreibt Dark Data als: „Informations-Betriebsmittel, die Firmen bei Ausführung des Tagesgeschäfts sammeln, verarbeiten und speichern, aber nicht wirklich für andere Zwecke benutzen.“ Dark Data befinden sich häufig in klassischen Datenbanken wie SAP und anderen Warenwirtschaftssystemen. In diesem Kurzartikel möchten wir am Beispiel eines Order-to-Cash-Prozesses eine konkrete Möglichkeit aufzeigen, das Potenzial von Dark Data mittels Process Analytics Methoden auszuschöpfen.

Der Order to Cash Prozess hat durch seinen direkten Einfluss auf Kundenzufriedenheit, Umsatzwachstum und Cashflow einen hohen Stellenwert im Unternehmen. Er umfasst alle Aktivitäten rund um das Auftragsmanagement – von der Kunden-Bestellung, über die Auftragsabwicklung, Warenauslieferung und Rechnungsstellung bis zum Zahlungseingang. Im Folgenden zeigen wir Ihnen fünf konkrete Möglichkeiten, um aus Ihrem Order to Cash Prozess neue Erkenntnisse zu gewinnen.

 

1. Optimierung der Durchlaufzeiten von Kundenaufträgen

Ein Order to Cash Prozess hat die Aufgabe, Kundenaufträge möglichst effizient und standardisiert abzuwickeln. Die Prozesseffizienz hat daher direkten Einfluss auf den Cash Flow eines Unternehmens, die entstehenden Prozesskosten, sowie die Kundenzufriedenheit. Analysiert man die Durchlaufzeiten des Order to Cash Prozesses kann man beispielsweise Informationen über die Lieferzuverlässigkeit eines Unternehmens gewinnen. Sie beschreibt die Abweichung zwischen dem Zeitpunkt der geplanten und der tatsächlichen Lieferung. Neben der rein quantitativen Analyse der Lieferverzögerungen bezüglich Häufigkeit und Höhe der Änderungen kann mit Hilfe von Process Mining Methoden auch die tatsächliche Ursache identifiziert werden. Im Falle von Lieferverzögerungen kann somit diagnostiziert werden, in welchen Teilprozessen die Ursachen für verspätete Kundenlieferungen liegen und wie man diese beseitigen kann.

 

2. Time to Cash Optimierung

Hauptziel von Investitions- und Order to Cash Prozessen in Unternehmen ist die Minimierung der Kapitalbindungsdauer. Wächst diese Kennzahl, sinkt die Flexibilität von Unternehmen. Durch eine gezielte Prozessoptimierung kann Liquidität freigesetzt werden. Die Kennzahl DSO (Days Sales Outstanding) spielt im O2C-Prozess dabei eine wichtige Rolle. Eine stichtagsbezogene Kennzahl ist jedoch oft verzerrt, da sie einen, über alle offenen Forderungen aggregierten und durchschnittlichen Wert über ein komplettes Geschäftsjahr angibt. Innovative Verfahren in der Analyse digitaler Prozesse machen es dagegen möglich, das DSO tagesgenau zu ermitteln. Zusätzlich zu Trendaussagen werden auch Indikatoren wie Zahlungskonditionen der Kunden, Steuerung der Ausgangszahlungen, Mahnprozesse, Zahlungsverhalten und andere Merkmale berücksichtigt.

 

3. Verbesserung des Forderungsmanagements

Funktioniert der Abrechnungs- und Mahnungsprozess nicht reibungslos, kann es zu Zahlungsausfällen kommen, die sich in Umsatz und Liquidität eines Unternehmens niederschlagen. Fehlerhaft hinterlegte Zahlungsbedingungenen im System können darüber hinaus zu Missverständnissen mit den Kunden, Klärungsbedarf und damit zusätzlichen internen Aufwand führen. Eine Überprüfung der Prozessleistung im Accounts Receivable trägt dazu bei, potenzielle Prozessstörungen zu identifizieren und den Prozess qualitativ zu verbessern.

 

4. Standardisierung und Harmonisierung

Mithilfe von Process Mining Tools kann unter anderem herausgefunden werden, wie viele und welche Prozessvarianten es in einem Unternehmen tatsächlich gibt. Einzigartige Prozessvarianten, welche nur für das Routing eines einzigen Auftrags durch den Order to Cash Prozess zuständig sind, können ein potenzielles Risiko darstellen und die Frage aufwerfen, ob es selbst bei Losgröße 1 notwendig ist, Kundenaufträge so individuell abzuwickeln. Durch Ursachen-Wirkungs-Analysen können mittels Process Mining Verfahren einzelne Kunden, Produktgruppen oder Vertriebsregionen identifiziert werden, die durch die Einzigartigkeit der durch sie verursachten Prozessvarianten, einen internen überdurchschnittlichen Mehraufwand verursachen. Zugleich können Kennzahlen über Prozessvarianten dazu beitragen, die Standardisierung und Harmonisierung von Geschäftsprozessen voranzutreiben.

 

5. Right First Time bzw. First-Pass-Yield

Eines der typischen Ergebnisse mit Process Mining Tools ist die Visualisierung der häufigsten Prozessmuster. Allerdings ist es für die qualitative Optimierung von Geschäftsprozessen wichtiger zu erkennen, welche Kundenaufträge von Beginn an richtig durch das Unternehmen gesteuert werden, und welche nicht. Jede manuelle Korrektur oder Nacharbeit im Prozess führt zu Verzögerungen. Nachträgliche Korrekturen könnten beispielsweise ein Risiko im Hinblick auf einen gegenüber dem Kunden versprochenen Liefertermin darstellen. Process Mining Verfahren können dazu beitragen, den Aufwand für die Beseitigung von Störungen im Prozessablauf zu messen, deren Ursachen zu erkennen sowie zu beseitigen.

 


Sonstiges zur Order to Cash Optimierung:

Informationen zu unserem O2C Schnelltest: Order to Cash Schnelltest für SAP

Informationen zu unserem P2P Schnelltest: Procure to Pay Schnelltest für SAP

Live-Webinar zum Thema Process Mining: Der Process Mining Business Case

 



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