金属包装巨头Rasselstein将流程智能整合至供应链体系的实战经验

抖音推荐 2025年08月07日 18:11 1 admin

位于德国安德纳赫的蒂森克虏伯罗特艾德(ThyssenKrupp Rasselstein)公司是欧洲最大的包装用钢制造商之一。截至2023年，该公司拥有约2400名员工，所处的市场领域具有高度复杂性，且面临着巨大的成本和竞争压力。为解决复杂性问题并降低成本，该公司正积极推进数字化转型和流程优化，特别是开发数据支持的网络化供应链。为此，该钢铁制造商采用了德国供应商Celonis的流程智能平台。

该流程智能平台将工艺数据与业务背景相结合，为这家钢铁公司的供应链创建了一个数字孪生模型，这借助了流程挖掘和AI技术得以实现。目前，蒂森克虏伯罗特艾德公司在十多个流程中使用了Celonis，支持了50多个用例，这些流程包括采购到付款(P2P)、订单到现金(O2C)、库存和仓库管理以及应收账款管理。

实现流程的集中视图

“在实施Celonis之前，我们对供应链沿线的流程了解有限，这使得我们很难对瓶颈问题做出快速反应，”蒂森克虏伯罗特艾德公司的首席财务官迈克尔·普伦(Michael Pullen)解释道，“如今，我们可以实时查看流程，这使我们在出现问题时能够及时介入，减少库存过剩，提高交付可靠性，这让我们能够做出更明智的战略决策，确保生产计划无缝衔接。”

该数字孪生模型将母公司蒂森克虏伯钢铁欧洲公司的数据与蒂森克虏伯罗特艾德公司内部的生产计划系统相连接。在安德纳赫生产基地(全球同类中规模最大的生产基地)，有300多个系统协同工作，这种高度的复杂性带来了流程碎片化的风险，此外，许多核心流程与母公司紧密集成，而母公司是大部分原材料的供应商。数字孪生模型创建了一个中央数据库，为所有用户提供有充分依据且易于实施的行动建议。

优化销售，避免浪费

该平台的AI流程副驾驶(Process Copilot)功能使员工能够利用数据并更快地做出决策，即使他们没有深入的分析专业知识。例如，流程副驾驶功能可提供制造现场生产材料可用性的近实时信息。

此外，蒂森克虏伯罗特艾德公司还利用Celonis的流程编排(Process Orchestration)功能，最大限度地减少未售出材料造成的浪费。AI注释构建器(AI Annotation Builder)可自动识别过剩库存的潜在买家，同时由员工进行验证，然后，编排引擎会创建结构化的电子邮件报价，客户只需点击一下即可接受、拒绝或调整报价。客户的反馈会被自动捕获、分类和分析。

效益与下一步计划

借助Celonis，蒂森克虏伯罗特艾德公司能够实时监控物料流动，并尽早识别潜在风险。例如，这可以主动避免物料短缺，其他好处还包括提高了交付可靠性，提供了更精确的预测，这反过来又提高了客户满意度。由于能够实时查看供应链情况，该公司还可以在不影响生产可靠性的情况下减少物料库存积压。

由于采用了更高效的库存管理和简化的财务流程，该制造商成功节省了数千万欧元的营运资金。通过使用Celonis行动流(Action Flows)，创建采购订单等日常任务可以实现自动化。“Celonis将数字化从IT部门带到了业务部门——这正是它应该发挥作用的地方。”迈克尔·普伦总结道。

接下来，蒂森克虏伯罗特艾德公司正准备引入以对象为中心的流程挖掘(OCPM)，以实现对整个供应链的更紧密、端到端的视图，这反过来又将成为进一步措施的基础，使该钢铁生产商能够进一步提高透明度和运营效率。