Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ВЫЯВЛЕНИЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ЦЕПИ ПОСТАВОК В КОМПАНИИ UNILEVER

Работа №136573

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

логистика

Объем работы97
Год сдачи2022
Стоимость4365 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
33
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 5
Глава 1. Функции и процессы цепи поставок Unilever 7
1.1 О компании 7
1.2 Структура процессов цепи поставок 9
1.3. Планирование 12
1.4. Закупки 15
1.5. Логистика 17
Выводы 21
Глава 2. Методы и инструменты трансформации рутинных процессов. Подход к исследованию процессов ООО «Юнилевер Русь». 22
2.1 Подходы к поиску и анализу процессов 22
2.2 Подходы к цифровой трансформации процессов 32
Выводы 36
Глава 3. Инструмент поиска и анализа рутинных процессов. оценка экономического эффекта. 37
3.1 Описание бизнес-процесса клиентского сервиса. 37
3.2 Инструмент поиска рутинных процессов. 38
3.3 Применение инструмента для исследования бизнес-процесса клиентского сервиса. 58
Выводы 67
Заключение 69
Список используемой литературы 70
Приложение 74
Приложение 1 74
Приложение 2 75
Приложение 3 91
Приложение 4 94
Приложение 6 96



Изучение и улучшение рутинных бизнес-процессов является актуальной темой, поскольку данное направление формирует новые возможности по повышению эффективности функционирования бизнеса. Одной из важных областей исследований является цепь поставок, что во многом обусловлено, во-первых, экономической значимостью этой составляющей бизнеса для крупных компаний рынка потребительских товаров и, во-вторых, значимыми академическими и практическими предпосылками методов построения эффективной цепи поставок и бережливого производства. Несмотря на то, что компании уже многие годы успешно занимаются трансформацией своего бизнеса, новые модели и подходы предлагают большие возможности в этом направлении. Особого внимания заслуживают инструменты, позволяющие исследовать и трансформировать бизнес-процессы, принимая решения на основе данных. Такие подходы особенно актуальны для крупных компаний и компаний-гигантов, размеры и число сотрудников которых уже не позволяют использовать классические подходы, а требуют централизованного управления на основе численных показателей.
Цель исследования: Разработка инструмента цифровой трансформации бизнес-процессов цепи поставок компании Unilever.
Объект исследования: Непроизводственные функции цепи поставок компании Unilever.
Предмет исследования: Бизнес-процессы непроизводственных функций цепи поставок компании Unilever.
Задачи исследования:
1. Изучить и определить бизнес-процессы и бизнес-функции цепи поставок компании Unilever.
2. Выявить бизнес-процесс с высоким потенциалом для совершенствования и цифровой трансформации.
3. Изучить и проанализировать научную литературу на тему подходов к анализу бизнес-процессов и цифровой трансформации.
4. Описать составляющие бизнес-процесса, выявленного во второй задаче.
5. Сформировать гибкую методологию ProcessMining, подходящую для анализа бизнес-процессов и выявления рутинных процессов цепи поставок Unilever.
6. Применить сформированную методологию для исследования определенного во второй задаче бизнес-процесса.
7. Представить анализ эффекта предложенных инструментов.
Данная работа разделена на три основных составляющих. В рамках первой главы предполагается выполнить первую и вторую поставленные задачи, эта часть посвящена изучению, описанию и анализа бизнес-процессов и бизнес-функций цепи поставок компании Unilever. В рамках второй главы предполагается выполнить третью поставленную задачу, эта часть посвящена исследованию теоретической и методологической базы. Также, во второй главе предполагается сформировать терминологическую базу исследования. В рамках третьей главы предполагается решить четвертую, пятую, шестую и седьмую поставленные задачи. Эта часть посвящена описанию выявленного ранее бизнес-процесса с высоким потенциалом для цифровой трансформации, детальному описанию сформированного подхода к анализу рутинных процессов и применению похода для анализа бизнес-процесса.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Вопрос использования лучших современных подходов к цифровой трансформации – управленческая проблема, значимость которой трудно переоценить. В особенности она важна для цепочки поставок, поскольку ее эффективность значимо и напрямую влияет на конкурентное положение бизнеса.
В рамках работы рассмотрен пример компании Unileverв регионе России, Украины, Беларуси, и достигнута цель работы, а именно разработан инструмент цифровой трансформации бизнес-процессов цепи поставок компании. Для достижения этой цели выполнены поставленные в начале задачи.
В рамках первой главы изучены и определены бизнес-функции и бизнес-процессы цепи поставок компании, а также дано краткое описание структуры процессов всей компании. Определенные процессы оценены методом многокритериального анализа, результатом которого стал выбор процесса клиентского сервиса для более глубокого изучения.
В рамках второй главы изучены традиционные подходы к анализу бизнес-процессов и выявлению рутинных процессов, описан подход, который использовала компания ранее. Кроме того, дана оценка таким методам, выявлены их ключевые недостатки. Также, изучена научная литература на тему подходов к анализу бизнес-процессов методом количественного анализа ProcessMining, определены недостатки существующих моделей, которые делают невозможным их применение для процессов цепи поставок.
В рамках третьей главы более глубоко изучен процесс клиентского сервиса, описаны его составляющие, зоны ответственности и численность задействованных сотрудников. Сформирована и подробным образом описана гибкая методология, в основе которой лежат изученные модели ProcessMining. Данная методология применена для исследования бизнес-процесса клиентского сервиса – это позволило обнаружить возможности цифровой трансформации с совокупным экономическим эффектом примерно 2,7 миллиона рублей ежегодной экономии. Этот эффект позволяет утверждать об успешности применения методологии и возможности ее дальнейшего применения.
Возможно выделить две рекомендации по дальнейшим действиям для компании:
1. Провести анализ других бизнес-процессов цепи поставок по сформированной методологии.
2. Воспользоваться выявленными возможностями цифровой трансформации для достижения указанного ранее экономического эффекта.



1. Ананьин В. И. и др. Цифровое предприятие: трансформация в новую реальность //Бизнес-информатика. – 2018. – №. 2 (44). – С. 45-54.
2. «Инмарко» примерз к Unilever [Электронный ресурс]: Коммерсантъ. - Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/849677 (дата обращения 29.05.2022).
3. Киямутдинова Д. Д. и др. Диаграмма Ганта и ее актуальность //Научный электронный журнал Меридиан. – 2020. – №. 4. – С. 96-98.
4. О нас [Электронный ресурс]: Официальный сайт Unilever. - Режим доступа: https://www.unilever.ru/our-company/ (дата обращения 29.05.2022).
5. ООО ЮНИЛЕВЕР РУСЬ [Электронный ресурс]: РБК Компании. - Режим доступа: https://companies.rbc.ru/id/1027739039240-ooo-yunilever-rus/#:~:text=%D0%97%D0%B0%202020%20%D0%B3%D0%BE%D0%B4%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%B1%D1%8B%D0%BB%D1%8C%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8,80%20965%20727%20000%20%E2%82%BD (дата обращения 29.05.2022).
6. Отчисления в социальные фонды [Электронный ресурс]: КонсультантПлюс. - Режим доступа:http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_15291/cbf5301417ad3d3d561077cb52f9a9eafd37e1cc/ (дата обращения 29.05.2022).
7. Попова И. А. Обнаружение аномалий в наборе данных с помощью алгоритмов машинного обучения без учителя IsolationForest и LocalOutlierFactor //StudNet. – 2020. – Т. 3. – №. 12. – С. 1460-1470.
8. Реальный эффективный курс рубля в 2020 году снизился на 14% [Электронный ресурс]: Интерфакс. - Режим доступа: https://www.interfax.ru/business/745185 (дата обращения 29.05.2022).
9. Спивак А. В. Методология применения системы грейдов //Управление персоналом: действительность и перспективы: материалы всероссийской заочной научно-практической конференции/под ред. ВК Потемкина, ОА Попазовой. – 2008. – С. 70.
10. Статистика зарплат в Санкт-Петербурге за 2022 год — «Менеджер по работе с клиентами» [Электронный ресурс]: Город Работ.ру. - Режим доступа: https://gorodrabot.ru/salary?p=менеджер+по+работе+с+клиентами&l=санкт-петербург (дата обращения 29.05.2022).

11. Application Development on AS ABAP [Электронный ресурс]: SAP Help Portal. - Режим доступа: https://help.sap.com/docs/ABAP_PLATFORM_2021/7bfe8cdcfbb040dcb6702dada8c3e2f0/2ff82a005ddd4f369b74bfda71f297c0.html?locale=en-US (дата обращения 29.05.2022).
12. Bratosin C., Sidorova N., van der Aalst W. Distributed genetic process mining //IEEE Congress on Evolutionary Computation. – IEEE, 2010. – С. 1-8.
13. Breunig M. M. et al. LOF: identifying density-based local outliers //Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data. – 2000. – С. 93-104.
14. Carvallo A. et al. Applying Process Mining for Loan Approvals in a Banking Institution //Computer Science Department, School of Engineering Pontificia Universidad Catolica de Chile, Santiago, Chile. – 2017.
15. CelonisWorldTour [Электронный ресурс]: Официальный сайт Celonis. - Режим доступа: https://www.celonis.com/ (дата обращения 29.05.2022).
16. De Cnudde S., Claes J., Poels G. Improving the quality of the Heuristics Miner in ProM 6.2 //Expert Systems with Applications. – 2014. – Т. 41. – №. 17. – С. 7678-7690.
17. dos Santos Garcia C. et al. Process mining techniques and applications–A systematic mapping study //Expert Systems with Applications. – 2019. – Т. 133. – С. 260-295.
18. EventLoggerDev [Электронный ресурс]: РепозиторийAzureDevOps. – Режим доступа: https://dev.azure.com/DSCRUB/Process%20Mining/_git/Event%20Logger%20Dev (дата обращения 29.05.2022).
19. Feld W. M. Lean manufacturing: tools, techniques, and how to use them. – CRC press, 2000.
20. Goldenson D. R., Herbsleb J. D. After the Appraisal: A Systematic Survey of Process Improvement, its Benefits, and Factors that Influence Success. – CARNEGIE-MELLON UNIV PITTSBURGH PA SOFTWARE ENGINEERING INST, 1995.
21. Guyon I. et al. (ed.). Feature extraction: foundations and applications. – Springer, 2008. – Т. 207.
22. Harrington H. J. et al. Business process improvement. – Association for Quality and Participation, 1994.
23. Hartigan J. A., Wong M. A. Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm //Journal of the royal statistical society. series c (applied statistics). – 1979. – Т. 28. – №. 1. – С. 100-108.
24. Hawkins D. M. Identification of outliers. – London : Chapman and Hall, 1980. – Т. 11.
25. Hines P., Rich N. The seven value stream mapping tools //International journal of operations & production management. – 1997.
26. IBM Process Mining [Электронный ресурс]: Официальный сайт IBM. - Режим доступа: https://www.ibm.com/cloud/cloud-pak-for-business-automation/process-mining?mhsrc=ibmsearch_a&mhq=process%20mining (дата обращения 29.05.2022).
27. Juszczak P., Tax D., Duin R. P. W. Feature scaling in support vector data description //Proc. asci. – Citeseer, 2002. – С. 95-102.
28. Liu F., Deng Y. Determine the number of unknown targets in Open World based on Elbow method //IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2020. – Т. 29. – №. 5. – С. 986-995.
29. Mans R. S. et al. Application of process mining in healthcare–a case study in a dutch hospital //International joint conference on biomedical engineering systems and technologies. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. – С. 425-438.
30. Marmolejo-Saucedo J. A., Hartmann S. Trends in digitization of the supply chain: A brief literature review //EAI Endorsed Transactions on Energy Web. – 2020. – Т. 7. – №. 29. – С. e8-e8.
31. Morakanyane R., Grace A. A., O'Reilly P. Conceptualizing Digital Transformation in Business Organizations: A Systematic Review of Literature //Bled eConference. – 2017. – Т. 21.
32. Nassi I., Shneiderman B. Flowchart techniques for structured programming //ACM Sigplan Notices. – 1973. – Т. 8. – №. 8. – С. 12-26.
33. Revenue of Unilever Group worldwide from 2007 to 2021 [Электронный ресурс]: Statista. - Режим доступа: https://www.statista.com/statistics/269190/global-revenue-of-the-unilever-group-since-2007/ (дата обращения 29.05.2022).
34. Rozinat A. et al. The need for a process mining evaluation framework in research and practice //International Conference on Business Process Management. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2007. – С. 84-89.
35. Song W. et al. Process discovery from dependence-complete event logs //IEEE Transactions on Services Computing. – 2015. – Т. 9. – №. 5. – С. 714-727.
36. The Current Epoch Unix Timestamp [Электронный ресурс] : Dan’s Tools. –Режим доступа: https://www.unixtimestamp.com(датаобращения 29.05.2022).
37. Total number of Unilever employees worldwide from 2003 to 2021 [Электронный ресурс]: Statista. - Режим доступа: https://www.statista.com/statistics/254366/total-number-of-unilever-employees-worldwide/ (дата обращения 29.05.2022).
38. Unilever признана FMCG-работодателем №1 для студентов бизнес-специальностей по версии Changellenge [Электронный ресурс]: Официальный сайт Unilever. - Режим доступа: https://www.unilever.ru/news/press-releases/2022/unilever-named-1-fmcg-employer-for-business-students-by-changellenge/ (дата обращения 29.05.2022).
39. Van der Aalst W. M. P., Weijters A. J. M. M. Process mining: a research agenda //Computers in industry. – 2004. – Т. 53. – №. 3. – С. 231-244.
40. Van der Aalst W., Weijters T., Maruster L. Workflow mining: Discovering process models from event logs //IEEE transactions on knowledge and data engineering. – 2004. – Т. 16. – №. 9. – С. 1128-1142.
41. Weijters A., van Der Aalst W. M. P., De Medeiros A. K. A. Process mining with the heuristics miner-algorithm //Technische Universiteit Eindhoven, Tech. Rep. WP. – 2006. – Т. 166. – №. July 2017. – С. 1-34.
42. Weijters A., van der Aalst W. M. P. Process mining: discovering workflow models from event-based data //Belgium-Netherlands Conf. on Artificial Intelligence. – 2001.
43. White S. A. Introduction to BPMN //Ibm Cooperation. – 2004. – Т. 2. – №. 0. – С. 0.
44. Zimek A., Filzmoser P. There and back again: Outlier detection between statistical reasoning and data mining algorithms //Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. – 2018. – Т. 8. – №. 6. – С. e1280.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ