Amneal Pharmaceuticals
Mit Boomi sank die durchschnittliche Zeit bis zur Fehlererkennung von 30 Minuten auf weniger als 2 Minuten. Durch die automatisierte Diagnose konnte die Zeit für die Ursachenanalyse (RCA) um 85 % und die durchschnittliche Zeit bis zur Behebung (MTTR) um 75 % reduziert werden.
Geschäftliche Ziele
Amneal Pharmaceuticals hatte sich zum Ziel gesetzt, den IT-Betrieb in Richtung eines selbstverwaltenden Modells auf Basis künstlicher Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) weiterzuentwickeln. Das Unternehmen wollte:
- Sorgen Sie für ausfallsichere, leistungsstarke Integrationen, die geschäftskritische Funktionen unterstützen
- Biologische Reflexe des Menschen nachbilden – Probleme sofort erkennen und eine intelligente Selbstheilung oder Eskalation anstoßen
- Optimieren Sie bestehende Technologieinvestitionen unter Einhaltung strenger Compliance- und Governance-Standards.
Herausforderungen bei der Integration
Das Integrationsökosystem von Amneal war so komplex geworden, dass es die Möglichkeiten der manuellen Verwaltung überstieg. Bis das Support-Team die Protokolldaten manuell zuordnen und ein ServiceNow-Ticket eröffnen konnte, hatten sich die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb oft bereits verschärft. Das Unternehmen stand vor folgenden Herausforderungen:
- Verwaltung von mehr als 100 Boomi in ERP- und Finanzsystemen
- Fehler erkennen, bevor sie Auswirkungen auf die Geschäftsanwender haben
- Einsatz eines Offshore-Supportteams zur Überprüfung von Protokollen und Dashboards im Rahmen der Ursachenanalyse
Wie Boomi geholfen hat
Amneal nutzte die Boomi Platform und Boomi Agentstudio Entwicklung von „Amneal Reflex“, einem AI Support-Agenten, der:
- Fungiert als intelligenter „Zuhörer“, der die Prozessausführung kontinuierlich überwacht und Protokolldaten zur Echtzeitanalyse überträgt.
- Nutzt ein integriertes AI , um mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) Protokolle auszuwerten und wahrscheinliche Ursachen zu ermitteln.
- Umfasst wichtige Integrationen, darunter Coupa, JDE sowie verschiedene Schnittstellen für die Lohn- und Gehaltsabrechnung und den Rechtsbereich, mit einer proaktiven Überwachung rund um die Uhr.
Ergebnisse
Der Übergang zur autonomen Unternehmensführung führte zu messbaren Verbesserungen bei mehreren Schlüsselkennzahlen, darunter:
- Die durchschnittliche Zeit bis zur Fehlererkennung sank drastisch von 30 Minuten auf weniger als 2
- Durch die automatisierte Fehlerdiagnose konnte die Dauer der Fehlerursachenermittlung (RCA) um 85 % und die durchschnittliche Reparaturzeit (MTTR) insgesamt um 75 % reduziert werden.
- Durch den geringeren Support-Aufwand stieg die SLA-Einhaltungsquote von 85 % auf 98 %
