Automatisation du traitement des commandes dans l’industrie manufacturière : un assistant commercial digital alimenté par l’IA sur SAP BTP

LeverX était responsable de l'ensemble de la réalisation du cas d'utilisation, depuis la conception de l'architecture jusqu'à la mise en œuvre et au déploiement final d'un assistant de vente numérique automatisé. L'implémentation de cette solution a permis de réduire le temps de traitement manuel des commandes de 60% pour une grande entreprise manufacturière, en éliminant les inefficacités causées par la multiplicité des formats de données.

Le client

Notre client est un conglomérat manufacturier américain de premier plan avec un portefeuille diversifié couvrant les composants automobiles, les machines industrielles et les biens de consommation spécialisés. Opérant dans des dizaines d'installations et de centres de distribution à travers le Midwest américain et la Sun Belt, ils traitent quotidiennement un volume élevé de commandes. Son modèle d'entreprise, qui repose sur une chaîne d'approvisionnement complexe et de nombreux canaux de vente - allant des contrats B2B directs aux réseaux de concessionnaires et aux plateformes de commerce électronique - a entraîné un flux de données chaotique et incohérent. Cela a gravement affecté leur efficacité opérationnelle, entraînant des goulots d'étranglement importants dans le traitement des commandes des clients, ce qui a finalement affecté la satisfaction des clients.

Défi à relever

Le principal défi pour l'équipe de support client de notre client était l'effort manuel excessif requis pour traiter les commandes et les factures entrantes. Ces problèmes provenaient de plusieurs domaines clés, exacerbés par le portefeuille diversifié et les opérations étendues du client :

• Des flux de données entrants fragmentés provenant de divers canaux :
  Les commandes et les factures provenaient de dizaines de sources, y compris des contrats B2B complexes, des réseaux de concessionnaires variés et des plateformes de commerce électronique en pleine croissance. Il en résulte de nombreux formats incohérents, allant des courriels standard et des PDF scannés aux versions disparates des messages EDI. Cette fragmentation rendait impossible l'obtention d'une vue unifiée de la demande des clients dans les divisions composants automobiles, machines industrielles et biens de consommation.
• Extraction manuelle de données à partir de structures documentaires uniques:
  Chaque format entrant possédait une structure unique et imprévisible. Cela obligeait le personnel du service clientèle à consacrer des heures à la recherche manuelle, à l'identification et à la réintroduction minutieuse des données de commande essentielles (par exemple, les numéros de pièces, les quantités, les dates de livraison, les détails de facturation complexes et les exigences d'emballage spécifiques) dans le système ERP central de l'entreprise. Ce processus constituait un goulot d'étranglement important dans leurs opérations multidivisionnelles à volume élevé.
• Risque élevé d'erreurs coûteuses et de perturbations de la chaîne d'approvisionnement:
  Ce processus lent et répétitif de saisie manuelle des données présentait un risque élevé d'erreurs coûteuses. Ces inexactitudes entraînaient directement des problèmes en aval, notamment des retards d'expédition pour les pièces automobiles sensibles au facteur temps, une facturation incorrecte pour les machines industrielles et des litiges entre différentes lignes de produits, ce qui nuisait finalement à la rentabilité et à la confiance des clients.
• Pression opérationnelle et détérioration de l'expérience client :
  L'importante charge administrative a créé une pression constante au sein des équipes d'assistance à la clientèle réparties dans les opérations du Midwest américain et de la Sun Belt. Des ressources précieuses ont été détournées de l'engagement proactif des clients au profit d'une gestion fastidieuse des données, ce qui a eu un impact négatif sur leur capacité à fournir la réactivité et la précision attendues par leur base de clients diversifiée. Cette situation était d'autant plus critique que la rapidité du service client a été désignée comme l'un des objectifs clés de l'entreprise par les responsables de la clientèle.

La solution

Nous avons conçu une solution complète et intégrée qui a transformé le paysage de données disparates du client en un écosystème d'entreprise véritablement unifié. Notre approche a consisté à exploiter la puissance de SAP Business Technology Platform pour connecter le système SAP S/4HANA On-Premise du client à tous les services tiers existants et aux canaux de données entrants.

Pour remédier directement à la manipulation manuelle des données et aux formats incohérents, nous avons mis en œuvre une automatisation intelligente des processus. Les principaux flux de travail ont été automatisés à l'aide de SAP Build Process Automation, ce qui a permis d'ingérer, d'analyser, d'acheminer, d'approuver et de notifier des données provenant de toutes les sources (courriers électroniques, PDF, EDI et portails Web) directement dans S/4HANA.

Pour une meilleure expérience utilisateur et une efficacité accrue de l'équipe, nous avons fourni une interface utilisateur moderne et intuitive. Cette interface comprenait des applications web et mobiles personnalisées créées avec SAP Build Apps, fournissant à l'équipe de support client des outils rationalisés pour gérer les commandes, quel que soit leur format d'origine.

La pierre angulaire de cette transformation a été l'intégration d'une intelligence artificielle (IA) de pointe. En tirant parti de SAP AI Core et de GenAI Hub, nous avons connecté la solution à des modèles d'IA personnalisés, y compris des intégrations avec divers grands modèles de langage (LLM). Ces capacités intelligentes permettent d'automatiser des tâches spécifiques et complexes :

• Analyse automatisée des documents:
  Extraction de points de données critiques (numéros de pièces, quantités, dates de livraison) à partir de documents non structurés tels que des courriels et diverses mises en page PDF.
• Saisie intelligente des données :
  Remplir automatiquement les champs dans S/4HANA, en minimisant la ressaisie manuelle et en validant les valeurs des champs.
• Rapprochement des données en temps réel :
  Recoupement d'informations provenant de différentes sources pour garantir l'exactitude et résoudre les incohérences avant qu'elles n'entraînent des problèmes en aval.

Cette fusion stratégique de l'automatisation des processus, des interfaces utilisateur intuitives et de l'IA avancée a permis au client de passer d'un traitement manuel réactif à un système de gestion des commandes proactif, automatisé et résistant aux erreurs.

Pile technologique

La solution a été construite sur une pile technologique robuste, évolutive et intégrée, en s'appuyant principalement sur l'écosystème SAP :

• Plate-forme principale et intégration : SAP BTP
  La solution est construite en utilisant le modèle d'extension côte à côte. Elle est conçue pour recevoir des données de différents systèmes et servir de passerelle vers SAP S/4HANA. SAP Business Technology Platform (SAP BTP) a servi de plateforme cloud fondamentale, permettant une intégration transparente entre SAP S/4HANA On-Premise et divers systèmes tiers.
• Automatisation des processus : SAP Build Process Automation
  SAP Build Process Automation pour l'orchestration et l'automatisation des principaux flux de travail, y compris l'ingestion et le routage des données.
• Développement d'applications : SAP Build Apps
  SAP Build Apps a été utilisé pour créer les applications web et mobiles personnalisées, garantissant une expérience utilisateur moderne et intuitive.
• IA et apprentissage automatique : SAP AI Core, GenAI Hub (pour l'intégration LLM)
  SAP AI Core a fourni le temps d'exécution et la gestion du cycle de vie des modèles d'IA, tandis que GenAI Hub (qui fait partie d'AI Core) a facilité les intégrations personnalisées avec divers grands modèles de langage (LLM) pour le traitement avancé du langage naturel et l'extraction de données.
• Base de données : SAP HANA Cloud
  SAP HANA Cloud a servi de base de données haute performance en mémoire pour un traitement et un stockage efficaces des données dans l'environnement SAP BTP.
• Système ERP central : SAP S/4HANA On-Premise
  La solution s'est intégrée de manière transparente au système SAP S/4HANA On-Premise existant du client pour les opérations commerciales de base via les API OData disponibles et les BAPI standard et personnalisées, le cas échéant.

Résultats

La mise en œuvre de l'assistant commercial numérique automatisé a apporté des avantages significatifs et mesurables au client :

• Réduction de 60 % du temps de traitement manuel des commandes : Grâce à l'automatisation complète de l'analyse des courriels, de la saisie des commandes et de l'extraction des données des factures.
• Réduction des erreurs de saisie de données : L'automatisation des processus a minimisé les erreurs humaines.
• Accélération de l'exécution des commandes: La réduction du temps de traitement des commandes a permis d'accélérer les expéditions, d'accroître l'efficacité opérationnelle et d'améliorer la satisfaction globale des clients grâce à un service rapide.