Johnson & Johnson’s grote inzet op intelligente automatisering

Drie jaar geleden begon Johnson & Johnson (J&J) om intelligente automatisering (IA) toe te passen op elk aspect van zijn bedrijf. Toen de wereldwijde COVID-19-pandemie zich begon te verspreiden, moest het bedrijf, een van ’s werelds grootste leveranciers van geneesmiddelen, medische hulpmiddelen en verpakte consumentengoederen, de kosten verlagen, taken versnellen en de nauwkeurigheid van zijn kernactiviteiten verbeteren. .

Robotic process automation (RPA) won al aan kracht toen organisaties software-robots wilden toepassen om op regels gebaseerde bedrijfsprocessen te automatiseren. Maar organisaties als J&J wilden verder gaan met automatisering. Door RPA te combineren met machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI), probeerden ze complexere taken te automatiseren. De kans bracht J&J’s Ajay Anand en Stephen Sorenson ertoe om in 2021 een zeer grote gok te plaatsen.

“De enige manier om aandacht te krijgen in J&J van uw zeer senior leiders is met de omvang van de impact die u zou kunnen hebben”, zegt Anand, de vice-president van de wereldwijde dienstenstrategie en transformatie van de farmaceutische sector. “Over het algemeen geeft J&J de voorkeur aan alles in miljarden.”

Anand en Sorenson, de senior vice-president van technologieservices, supply chain, data-integratie en betrouwbaarheidsengineering van het bedrijf, stelden de oprichting voor van een ondernemingsbrede Intelligent Automation Council die zij zouden voorzitten. En ze zeiden dat ze de komende drie jaar een half miljard dollar aan impact zouden opleveren. Het team heeft dat doel al bijna bereikt. Anand merkt op dat een lid van het uitvoerend comité hen in een recente beoordeling heeft gevraagd om dat aantal te verdubbelen op basis van het huidige tempo.

Vroege wegversperringen voor intelligente automatisering

Dankzij het werk van de Intelligent Automation Council past J&J IA nu toe op alles, van elementaire bedrijfsprocessen tot chatbots die werknemers en klanten kunnen helpen, tot algoritmen die de toeleveringsketen van het bedrijf kunnen bewaken en het kunnen helpen aanpassen aan veranderende omstandigheden – zoals een verdubbeling van de vraag naar Tylenol in de begindagen van de pandemie.

Maar toen Anand en Sorenson J&J hielpen bij het zetten van de eerste stappen op zijn automatiseringsreis, liepen ze al snel tegen obstakels aan.

“We waren offshoring en gebruikten goedkope arbeidskrachten en probeerden onze processen te vereenvoudigen, maar het was erg moeilijk op te schalen en de omzet was hoog”, zegt Sorenson. “We hadden dit scenario waarin we constant mensen aan het omscholen waren en uitzonderingsprocessen ons de das om deden.”

Het is moeilijk voor te stellen hoeveel uitzonderingen een proces heeft totdat je het daadwerkelijk uitvoert of mensen traint om het te doen, legt Sorenson uit. Uitzonderingen kunnen zelfs ogenschijnlijk eenvoudige taken, zoals het verzenden van bevestigingsformulieren, in de war sturen. Typefouten, een nieuwe functietitel – elk klein ding zou die formulieren rechtstreeks in de foutenwachtrij kunnen sturen, zegt Sorenson.

“We probeerden ze te automatiseren en we realiseerden ons dat mensen hun bedrijfsprocessen niet zo goed kenden als ze dachten”, legt hij uit. “Ze kenden hun werk en konden werk van punt A naar punt Z krijgen, maar als je dat probeerde te automatiseren, hadden maar heel weinig automatiseringen een gemakkelijke weg naar het einde.”

Het duurde niet lang voordat we ons realiseerden dat de traditionele benadering van het in kaart brengen van bedrijfsprocessen – met werknemers aan tafel zitten, begrijpen hoe ze hun werk doen en dat vastleggen – het automatiseringsteam niet zou geven wat ze nodig hadden. Om een ​​volledig beeld te krijgen van bedrijfsprocessen, heeft J&J een tool voor taakontginning ingezet.

“We hebben een handvol medewerkers uitgekozen die in een vroeg stadium met ons wilden samenwerken en we hebben al hun privacykwesties doorgenomen en getraind, waarna we deze tool op hun desktop hebben gezet om de daadwerkelijke activiteit vast te leggen”, legt Anand uit. “Als ze aan een specifiek proces begonnen, sloegen ze op record en dan legden we het vast op deze tool. Uiteindelijk hebben we de zwembaan en alle bijbehorende documentatie gemaakt.”

In plaats van de medewerkers vooraf te interviewen over het proces, nam het team de opnames en bekeek ze ze met medewerkers, waarbij ze vroegen of er nog niet-vastgelegde variaties waren die ze wilden delen.

Een digital-first mentaliteit aannemen

J&J begon RPA te gebruiken voor eenvoudige bedrijfsprocessen, zoals het verplaatsen van documenten, het invullen van spreadsheets, het verzenden van belangrijke berichten, e-mailintegraties en dergelijke. Van daaruit groeide het.

Johnson & Johnson

“Toen we naar al onze bedrijfsprocessen keken, waren we ook erg enthousiast over manieren waarop we ze opnieuw zouden kunnen bedenken met een digital-first lens”, zegt Anand, verwijzend naar factuur-naar-cash als een belangrijk voorbeeld van het nieuwe perspectief van het bedrijf. Zoals elk bedrijf had J&J bij het uitvoeren van dat proces soms fouten of geschillen met klanten.

“Door die processen opnieuw te bedenken met een digital-first mentaliteit, konden we de dingen end-to-end bekijken en zoeken naar plaatsen waar we niet alleen in staat zijn om te automatiseren, maar ook om wat intelligentie in te bouwen”, zegt hij. “Kunnen we voorspellen met welke klanten we mogelijk geschillen hebben, en kunnen we proactief stappen ondernemen?”

Door intelligente automatisering toe te passen op factuur-naar-cash, was J&J in staat om meer geld te innen, het foutenpercentage te verlagen en het aantal werkuren en dollars te verminderen om dezelfde resultaten te behalen.

Anand legt uit dat de kern van J&J’s digital-first mentaliteit rond intelligente automatisering 3E is: ervaring, effectiviteit en efficiëntie. Verandert de automatisering de beleving van medewerkers, klanten en leveranciers? Maakt het processen effectiever en efficiënter?

Succes vloeide voort uit kleine overwinningen

Sorenson zegt dat het team ontdekte dat de sleutel tot succesvolle automatisering, zoals bij veel IT-projecten, was klein beginnen, winst behalen en mensen informeren over de mogelijkheden.

“We hadden een gezegde: ‘Probeer geen homerun te krijgen.’ Ga gewoon op het honk, zet de spelers op het honk, en we verplaatsen ze, en beginnen wat treffers te krijgen. En dan beginnen we wat runs te krijgen’, zegt Sorenson. “Dat hielp mensen echt te denken dat ze zich niet overal zorgen over hoefden te maken, ze moesten deze paar stappen gewoon automatiseren en dan kunnen we zien waar we het vanaf daar kunnen doen.”

Sorenson merkt op dat de kleine overwinningen het automatiseringsteam konden helpen vertrouwen te winnen, maar ze genereerden ook gegevens waarmee ze konden aantonen dat de digital-first, machine-first mentaliteit tot nauwkeurigere resultaten leidde.

“Als je er anders over zou denken, zou je de stappen daadwerkelijk kunnen automatiseren zodat ze nauwkeuriger zijn en detectie kunnen inbouwen, zodat je problemen kunt vinden waar dingen in het verleden faalden, of zelfs verzoeningsstappen waarmee we konden bevestigen dat alles werkte. mee”, zegt Sorenson.

Al snel, toen het vertrouwen groeide, gingen de gesprekken niet langer over het overtuigen van stakeholders over de waarde van automatisering; ze gingen over wat het team nog meer kon doen.

Anand merkt op dat het van cruciaal belang was om met angsten om te gaan door voorbeelden te laten zien aan leeftijdsgenoten en partners.

“Toen mensen die voorbeelden zagen, inspireerde dat hen echt”, zegt Anand. “Er was altijd die kleine angst dat automatisering betekent dat mensen hun baan gaan verliezen. En ze konden zien dat het medewerkers daadwerkelijk verplaatste naar meer hoger-orde werk en hen de vrijheid gaf om meer te innoveren.”