Cómo Renault Group usa Celonis para recuperar €15M en Procure-to-Pay
Renault Group, fabricante de automóviles global con 98.000 empleados en 36 países, implantó la plataforma Celonis Process Intelligence para eliminar ineficiencias en sus operaciones de Procure-to-Pay. Combinando rápidas victorias en Cuentas por Pagar con una estrategia de transformación basada en DMAIC, la compañía recuperó €1 millón en tres meses y €15 millones en el primer año.
Impacto
€1 million
Valor recuperado en los primeros 3 meses
€15 million
Valor recuperado en el primer año
2 months
Tiempo hasta los primeros resultados
Desafío
El proceso de Procure-to-Pay de Renault sufría pagos tardíos, sobrepagos y facturas duplicadas difíciles de aislar mediante el análisis tradicional, bloqueando tanto la recuperación inmediata de efectivo como la mejora sostenida de procesos.
Solución
Renault implantó la plataforma Celonis Process Intelligence con aplicaciones del Marketplace para recuperar efectivo de facturas duplicadas y pagos tardíos, co-desarrollando un modelo de predicción con el Machine Learning Workbench y el Prediction Builder de Celonis, y habilitando a los usuarios de negocio para interactuar con datos de proceso a través de Celonis Process Copilot.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“Nuestro éxito se basa en una combinación de victorias rápidas en P2P para demostrar un ROI ágil y un enfoque transformador a largo plazo que integra DMAIC e IA para mejorar los procesos.”
“Cada euro de valor que generamos, podemos rastrearlo hasta la factura o el albarán de entrega. Así es como demostramos un ROI positivo desde el primer día.”
“Para beneficiarse de la IA se necesitan datos de buena calidad y bien estructurados, y ahí es donde entran en juego Process Intelligence y Celonis.”
Regístrate para leer casos de estudio completos, acceder a métricas detalladas y recibir todos los reportes.
Historia completa
Renault Group es uno de los fabricantes de automóviles con más historia del mundo—125 años de trayectoria, presencia en 36 países, 98.000 empleados y 2,265 millones de vehículos vendidos en 2024. A medida que la empresa avanza hacia la movilidad de nueva generación, la eficiencia operativa a escala ya no es opcional. Su proceso de Procure-to-Pay, que abarca miles de proveedores globales, se había convertido en una fuente de pérdidas financieras y fricciones que exigían un enfoque más inteligente.
El reto era doble. Las operaciones P2P de Renault sufrían problemas persistentes—pagos tardíos a proveedores, sobrepagos y facturas duplicadas—difíciles de rastrear hasta su causa raíz con las herramientas existentes. Julien Nauroy, responsable de doméstico IS/IT para Process Intelligence, necesitaba mostrar un ROI rápido y medible mientras construye una metodología duradera para la mejora de procesos a largo plazo. Esos dos objetivos a menudo tiran en direcciones opuestas, y el equipo tuvo que resolver la tensión de forma deliberada.
Tras evaluar el mercado, Renault eligió Celonis por su velocidad de implementación, la productividad del equipo, la escalabilidad de la plataforma y un marketplace de aplicaciones prediseñadas que podían generar valor de inmediato. El equipo usó las apps del Celonis Marketplace para rastrear notas de crédito y facturas duplicadas, recuperando efectivo desde el primer día. En paralelo, Celonis alimentó datos cuantitativos estructurados al marco DMAIC, proporcionando al equipo de Nauroy las fases de “Medición” y “Análisis” con precisión real. Renault también adoptó el Machine Learning Workbench y el Prediction Builder de Celonis para anticipar pagos tardíos, y desplegó Process Copilot para que los usuarios de negocio pudieran consultar datos de procesos en tiempo real con lenguaje natural.
Los resultados fueron inmediatos y acumulativos. Renault recuperó su primer millón de euros en los tres primeros meses de funcionamiento. Al finalizar el primer año, esa cifra alcanzó los €15 millones. Nauroy atribuye la velocidad de entrega a un Centro de Excelencia híbrido que combina experiencia en TI, metodología Lean/DMAIC y conocimiento del dominio financiero. “Cada euro de valor que generamos, podemos rastrearlo hasta la factura o el albarán de entrega”, explica. Ese nivel de trazabilidad fue decisivo para asegurar la inversión continuada.
De cara al futuro, la ambición de Renault es una torre de control para la alta dirección que proporcione visibilidad en tiempo real de todos los procesos operativos centrales de la empresa. Nauroy está especialmente enfocado en la convergencia de Process Intelligence e inteligencia artificial: los datos de proceso estructurados alimentan entradas de mayor calidad en los modelos predictivos, haciendo el AI más preciso y las mejoras de proceso más duraderas. “Utilizando la minería de procesos centrada en objetos podemos pasar de tener los datos tal como están en el sistema original a un modelo bien estructurado que tenga sentido para la IA”, afirma. El éxito en P2P es un punto de partida, no un techo.
Amazon Bedrock