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Verbessern Sie Ihr Bestandsmanagement

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Bestands in Manhattan Active Inventory
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (4)

Bestandsmanagement in Manhattan Active Inventory optimieren

Viele Bestandsoperationen kämpfen mit häufigen Problemen wie Fehlbeständen, Überbeständen und langsamen Warenbewegungen. Unsere Plattform hilft Ihnen, die Grundursachen dieser Ineffizienzen in Ihren Prozessen präzise zu identifizieren. Wir bieten klare Anleitungen zur Umsetzung praktischer Verbesserungen, die zu reduzierten Betriebskosten, optimierten Lagerbeständen und einer verbesserten Erfüllungsleistung führen.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum Bestandsmanagement in Manhattan Active Inventory optimieren?

Selbst mit fortschrittlichen Systemen wie Manhattan Active Inventory stellt ein effektives Bestandsmanagement Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen, wenn sie maximale betriebliche Effizienz anstreben. Die Komplexität globaler Lieferketten, schwankende Nachfrage und die Notwendigkeit präziser Abläufe bei unzähligen SKUs können zu versteckten Ineffizienzen führen, die die Rentabilität beeinträchtigen. Lagerhaltungskosten, Fehlbestände, Überbestände und ineffiziente interne Bewegungen sind nicht nur geringfügige Unannehmlichkeiten – sie wirken sich direkt auf Ihr Geschäftsergebnis und die Kundenzufriedenheit aus.
Die Optimierung Ihrer Bestandsprozesse ist nicht nur eine Frage der Kostenreduzierung, sondern auch der Steigerung der Widerstandsfähigkeit, der Verbesserung des Serviceniveaus und der Sicherstellung, dass Kapital nicht in statischen Vermögenswerten gebunden ist. Ein tiefgehendes Verständnis des tatsächlichen Bestandsflusses innerhalb Ihres Manhattan Active Inventory Systems ist entscheidend, um diese Ineffizienzen zu identifizieren und einen Wettbewerbsvorteil im heutigen dynamischen Markt zu wahren.

Effizienz freisetzen mit Process Mining

Process Mining bietet einen leistungsstarken, datengestützten Ansatz, um Ihre tatsächlichen Bestandsprozesse in Manhattan Active Inventory zu analysieren und zu verstehen. Indem Sie den "Inventory Batch/Lot" als Ihren Case-Identifier nutzen, erhalten Sie eine umfassende End-to-End-Sicht auf den Weg jeder Charge, vom Wareneingang bis zur Ausgabe oder zum Verbrauch. Diese Perspektive geht über theoretische Prozesskarten hinaus und liefert eine genaue visuelle Darstellung jeder Aktivität, jedes Entscheidungspunkts und jeder Verzögerung, die in der Realität auftreten.
Sie können kritische Erkenntnisse gewinnen, wie unerwartete Abweichungen von Standard-Einlagerungsverfahren, verlängerte Qualitätsprüfzeiten, die die Warenverfügbarkeit verzögern, oder ineffiziente interne Umlagerungen, die unnötige Zykluszeiten verursachen. Process Mining zeigt auf, wo manuelle Eingriffe häufig sind, wo Bottlenecks konsequent auftreten und wo Prozesse von Compliance-Standards abweichen. Dies ermöglicht es Ihnen, die genauen Ursachen von Problemen zu identifizieren, anstatt Annahmen zu treffen. Zum Beispiel könnten Sie feststellen, dass bestimmte Lagerorte wiederholt Verzögerungen bei der Einlagerung aufweisen oder dass bestimmte SKU-Kategorien aufgrund wiederkehrender Diskrepanzen häufig Bestandsanpassungen erfordern.

Schlüsselbereiche für Verbesserung und Optimierung

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre Manhattan Active Inventory Daten kann zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten über den gesamten Bestandslebenszyklus aufzeigen:

  • Effizienz der Einlagerung: Analysieren Sie die Zeit vom Wareneingang bis zur vollständigen Verfügbarkeit des Bestands am vorgesehenen Lagerort. Identifizieren Sie Verzögerungen, unnötige Bewegungen oder nicht Compliance-konforme Lagerpraktiken.
  • Interne Umlagerungszeiten: Optimieren Sie den Fluss der Waren innerhalb Ihres Lagers. Identifizieren Sie Gründe für verlängerte Umlagerungen zwischen Lagerplätzen oder Zonen, um sicherzustellen, dass Produkte schneller ihre Kommissionierplätze erreichen.
  • Kommissionier- und Verpackungsleistung: Optimieren Sie Ihre Auftragsabwicklung, indem Sie Bottlenecks in Kommissionierrouten, Packstationen oder Versandprozessen identifizieren. Reduzieren Sie die gesamte Zykluszeit für Aufträge.
  • Bestandsgenauigkeit und -anpassungen: Verstehen Sie die Auslöser und Häufigkeit von Inventuren und Bestandsanpassungen. Identifizieren Sie wiederkehrende Diskrepanzen und deren Grundursachen, wie schlechte Wareneingangspraktiken oder fehlerhafte Systemeingaben.
  • Retourenabwicklung: Bewerten Sie die Effizienz der Retourenabwicklung. Reduzieren Sie die Zeit, die der Bestand in Quarantäne oder auf die Wiedereinlagerung wartet, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, Artikel schnell wieder zu verkaufen oder zu entsorgen.
    Diese Erkenntnisse ermöglichen Ihnen gezielte Änderungen, die zu erheblichen betrieblichen Verbesserungen führen und Ihnen helfen, das Bestandsmanagement kontinuierlich zu optimieren.

Greifbare Ergebnisse erzielen

Durch den Einsatz von Process Mining zur Optimierung Ihres Bestandsmanagements in Manhattan Active Inventory können Sie eine Reihe von greifbaren Vorteilen erwarten, die sich direkt auf Ihre Geschäftsleistung auswirken:

  • Reduzierte Lagerhaltungskosten: Durch Optimierung der Lagerbestände, Minimierung von Überbeständen und Beschleunigung des Lagerumschlags.
  • Minimierte Fehlbestände: Verbesserung der Bestandsgenauigkeit und Straffung der Erfüllungsprozesse führt zu besserer Warenverfügbarkeit.
  • Schnellere Auftragsabwicklung: Durch die Beseitigung von Bottlenecks in Kommissionierung, Verpackung und Versand verkürzen Sie die Lieferzeiten für Kunden erheblich. Dies beantwortet direkt die Frage "wie man die Zykluszeit des Bestandsmanagements reduziert".
  • Erhöhte Betriebseffizienz: Die Straffung von Workflows reduziert den manuellen Aufwand, verbessert die Arbeitsauslastung und optimiert den Lagerraum.
  • Verbesserte Compliance: Sicherstellung der Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften, insbesondere bezüglich Qualitätskontrollen, Handhabung gefährlicher Materialien oder Verfallsdatummanagement.
  • Datengestützte Entscheidungsfindung: Weg von Bauchentscheidungen hin zu fundierten Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Prozessausführungsdaten.

Starten Sie Ihre Reise zur Bestandsoptimierung

Der Beginn Ihrer Reise zur Bestandsoptimierung mit Process Mining bietet einen klaren Weg zur Transformation Ihrer Abläufe. Sie müssen nicht länger raten, wo Ineffizienzen liegen; stattdessen können Sie sich auf faktische Prozessdaten verlassen, um Ihre Verbesserungen zu steuern. Dieser Ansatz bietet Klarheit, umsetzbare Erkenntnisse und einen Rahmen für kontinuierliche Verbesserung. Machen Sie den ersten Schritt zu einem effizienteren, kostengünstigeren und Compliance-konformen Bestandsmanagement-System, das durch Daten aus Ihrer Manhattan Active Inventory Umgebung angetrieben wird. Erschließen Sie das volle Potenzial Ihrer Lieferkette und entdecken Sie noch heute, wie Sie das Bestandsmanagement verbessern können.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Waren verweilen länger als nötig im Wareneingang, was ihre Verfügbarkeit für die Kommissionierung verzögert und zu einer erhöhten Überlastung in den Wareneingangsbereichen führt. Dies führt zu höheren Lagerhaltungskosten, potenziellen Schäden am Bestand und beeinträchtigt die gesamten Auftragsabwicklungszeiten innerhalb von Manhattan Active Inventory. ProcessMind kartiert die genaue Zeit vom 'Wareneingang erfasst' bis zur 'Einlagerung abgeschlossen' und identifiziert Bottlenecks bei der Ressourcenallokation, im Lagerlayout oder bei spezifischen Benutzeraktivitäten. Es hilft, ineffiziente Schritte oder Zonen zu lokalisieren, die diese Verzögerungen verursachen, und ermöglicht eine gezielte Prozessneugestaltung für eine schnellere Bestandsbereitschaft.

Regelmäßige Diskrepanzen zwischen Systemaufzeichnungen und physischem Bestand führen zu unzuverlässigen Bestandsdaten, verursachen Fehlbestände, Überbestände und ungenaue Lieferversprechen. Dies beeinträchtigt direkt die Kundenzufriedenheit und bindet Kapital in der Lagerung unnötiger Bestände innerhalb der Manhattan Active Inventory Operationen. ProcessMind analysiert 'Inventurzählungs'- und 'Diskrepanzanpassungs'-Events, um Muster, Häufigkeit und Grundursachen von Ungenauigkeiten aufzudecken, wie spezifische Lagerorte, Produkttypen oder Zählteams. Es hebt Prozessvarianten hervor, die zu Fehlern beitragen, und ermöglicht so verbesserte Zählverfahren und eine bessere Bestandsgenauigkeit.

Ein zu hoher Lagerbestand bindet erhebliches Kapital, verursacht hohe Lagerkosten und erhöht das Risiko von Veralterung oder Beschädigung. Dies kann die Rentabilität und den Cashflow erheblich beeinträchtigen, selbst bei der Nutzung fortschrittlicher Systeme wie Manhattan Active Inventory. ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus von Bestands-Batches und korreliert Lagerbestände, Bewegungshäufigkeit und endgültige Disposition, um Artikel mit ungewöhnlich langen Dwell Times oder niedrigen Umschlagraten zu identifizieren. Es deckt ineffiziente Einkäufe, Überproduktion oder langsame interne Prozesse auf, die zu Überbeständen beitragen.

Suboptimale Kommissionierwege und -prozesse führen zu Arbeitszeitverschwendung, erhöhten Kommissionierzeiten und Verzögerungen bei der Auftragsabwicklung, was sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und die Betriebskosten auswirkt. Selbst in Manhattan Active Inventory können manuelle Planung oder Systemfehlkonfigurationen Ineffizienzen verursachen. ProcessMind visualisiert tatsächliche Kommissionierrouten und -zeiten durch die Analyse der Events 'Kommissionierung initiiert' und 'Kommissionierung abgeschlossen' und deckt nicht-wertschöpfende Bewegungen, Bottlenecks und Möglichkeiten zur Routenoptimierung oder Batch-Kommissionierungsverbesserungen auf. Es hilft, den Kommissionierprozess für eine schnellere, kosteneffektivere Erfüllung zu optimieren.

Kritische Fehlbestände treten selbst bei physisch vorhandenem Bestand auf, oft aufgrund mangelnder Transparenz über den Lagerort, den Status oder die Zugänglichkeit des Bestands, was zu Umsatzverlusten und Kundenunzufriedenheit führt. Dieses häufige Problem kann die Effektivität von Systemen wie Manhattan Active Inventory untergraben. ProcessMind analysiert den Weg von Bestands-Batches und korreliert 'Warenausgang erfasst'-Events mit verfügbaren Bestandsdaten, um Gründe für „Phantom-Fehlbestände“ aufzudecken, wie falsch gelagerte Artikel, nicht verfügbarer Status oder Prozessblockaden. Es zeigt Bottlenecks auf, die verhindern, dass verfügbarer Bestand kommissioniert und verpackt wird.

Verzögerungen bei der Bewegung von Bestand zwischen verschiedenen Lagerorten oder Lagerplätzen können zu Bottlenecks in nachfolgenden Prozessen führen, Vorlaufzeiten verlängern und die gesamte operative Agilität verringern. Dies kann den Durchsatz in einem Manhattan Active Inventory-gesteuerten Lager negativ beeinflussen. ProcessMind überwacht die Zeitspanne zwischen 'Interne Bestandsbewegung'-Events und hebt verlängerte Umlagerungen, häufige Umplatzierungen oder spezifische, ineffiziente Transferwege hervor. Es identifiziert Grundursachen wie unzureichende Ausrüstung, schlechte Planung oder überlastete Wege und ermöglicht so eine optimierte interne Logistik.

Ineffiziente Retourenabwicklung führt zu verlängerten Bearbeitungszeiten, verzögert die Wiedereinlagerung oder Disposition, beeinträchtigt die Bestandsgenauigkeit und bindet wertvollen Lagerplatz. Dieses Problem kann Kosten eskalieren und die Kundenzufriedenheit mindern, selbst bei leistungsstarken Systemen wie Manhattan Active Inventory. ProcessMind kartiert den gesamten 'Retourenbearbeitung'-Workflow, identifiziert Bottlenecks, mehrfache Nachkontrollen oder unnötige Schritte, die den Zyklus verlängern. Es hilft, den Retourenprozess für einen schnelleren Durchlauf und eine bessere Ressourcennutzung zu optimieren.

Mangelhafte Einlagerungsstrategien oder fehlende Einblicke in Bestandsbewegungsmuster können zu einer ineffizienten Nutzung des Lagerraums führen, was höhere Betriebskosten und längere Wegstrecken zur Folge hat. Selbst mit Manhattan Active Inventory bestimmen physische Layouts und Prozesseinhaltung die Effizienz. ProcessMind analysiert 'Einlagerung abgeschlossen' und 'Interne Bestandsbewegung'-Events zusammen mit Storage Bin Attributes, um die tatsächliche Bestandsplatzierung im Vergleich zu optimalen Strategien zu visualisieren. Es deckt Muster von untergenutztem Raum oder häufigem Umlagern auf, die auf suboptimale Lagerpraktiken hinweisen.

Eine hohe Häufigkeit manueller Bestandsdifferenz-Anpassungen weist auf grundlegende Probleme in der Bestandskontrolle hin, wie schlechte Wareneingangspraktiken, ungenaue Kommissionierung oder das Fehlen einer ordnungsgemäßen permanenten Inventur. Dies führt zu Mehraufwand, verringert das Vertrauen in die Bestandsdaten und kann größere Probleme innerhalb von Manhattan Active Inventory verschleiern. ProcessMind identifiziert Häufigkeit, Art und Ursprung dieser Anpassungen und zeigt auf, welche Aktivitäten oder Benutzer sie am häufigsten auslösen. Es deckt auf, wo Prozessstörungen zu falschen Lagerbeständen führen.

Bottlenecks im Qualitätsprüfungsprozess, vom 'Wareneingang erfasst' bis zur 'Qualitätsprüfung durchgeführt', können die Verfügbarkeit neuer Ware für die Einlagerung und nachfolgende Kommissionierung erheblich verzögern. Dies wirkt sich direkt auf die Vorlaufzeiten aus und kann zu Verzögerungen bei der Kundenlieferung führen, selbst in einem hochentwickelten System wie Manhattan Active Inventory. ProcessMind visualisiert den Fluss und die Dauer der Inspektionsphase und identifiziert spezifische Phasen, Ressourcen oder Produktkategorien, die erhebliche Verzögerungen verursachen. Es hilft, den Inspektionsprozess zu optimieren, um die Bestandsbereitschaft zu beschleunigen.

Übermäßiges Verschrottung oder Entsorgung von Bestand aufgrund von Beschädigung, Veralterung oder Ablaufdatum stellt einen direkten finanziellen Verlust dar und weist auf Probleme bei der Bestandsrotation, Lagerbedingungen oder Nachfrageprognose hin. Dies ist ein kritisches Kostenzentrum in jedem Bestandsbetrieb, einschließlich derer, die Manhattan Active Inventory nutzen. ProcessMind verfolgt Bestands-Batches durch ihren Lebenszyklus und korreliert Attribute wie 'Ablaufdatum' und 'Bestandsstatus' mit 'Bestand verschrottet/entsorgt'-Events. Es identifiziert Muster, Grundursachen wie längere Lagerung oder ineffiziente FIFO-Einhaltung (First-In, First-Out).

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel zielt darauf ab, die Zeitspanne vom Wareneingang bis zur ordnungsgemäßen Einlagerung und Verfügbarkeit im Lager signifikant zu verkürzen. Eine schnellere Einlagerung wirkt sich direkt auf die Bestandsverfügbarkeit aus, reduziert die Durchlaufzeiten für nachgelagerte Prozesse und verbessert letztendlich die Auftragsabwicklungsraten innerhalb von Manhattan Active Inventory. Es verhindert Engpässe an den Wareneingangsrampen und stellt sicher, dass der Bestand schnell zugänglich ist. ProcessMind identifiziert die genauen Engpässe und Variationen im Einlagerungsprozess, indem es Event Logs von 'Goods Receipt Recorded' bis 'Put-away Completed' analysiert. Es quantifiziert durchschnittliche und Ausreißer-Dauern und hebt spezifische Ressourcen, Standorte oder SKU-Kategorien hervor, die zu Verzögerungen beitragen. Diese Daten ermöglichen gezielte Verbesserungen und können die Einlagerungszeiten potenziell um 15-20% senken.

Die Erreichung dieses Ziels bedeutet, die Häufigkeit manueller Korrekturen von Bestandsaufzeichnungen aufgrund von Diskrepanzen zwischen physischem Lagerbestand und Systemdaten zu reduzieren. Weniger Anpassungen führen zu einer höheren Bestandsgenauigkeit, geringeren Arbeitskosten für Untersuchungen und einer verbesserten Zuverlässigkeit der Informationen zur Warenverfügbarkeit, was für ein effektives Bestandsmanagement in Manhattan Active Inventory entscheidend ist. ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus von 'Bestandszählung initiiert' bis 'Bestandsdifferenz angepasst' und deckt Muster und Grundursachen von Fehlern auf. Durch die Analyse der Attribute 'Mengenänderung', 'Transaktionstyp' und 'Benutzer, der die Aktion ausführt' werden Aktivitäten oder Phasen identifiziert, die anfällig für Fehler sind, wodurch Diskrepanzen um 20-30% reduziert und die gesamte Datenintegrität verbessert werden kann.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Menge des an allen Standorten gehaltenen Bestands optimal zu dimensionieren. Die Optimierung der Lagerbestände reduziert die Lagerhaltungskosten, setzt Betriebskapital frei und minimiert das Risiko der Veralterung, während gleichzeitig ausreichend Bestand zur Deckung der Nachfrage sichergestellt wird. Das Erreichen dieses Gleichgewichts ist entscheidend für die Rentabilität und Effizienz in Manhattan Active Inventory Operationen. ProcessMind bietet eine detaillierte Ansicht der Bestandsbewegungen und Haltezeiten durch die Analyse von 'Inventory Batch/Lot'-Lebenszyklen. Es identifiziert langsam drehenden oder überschüssigen Bestand basierend auf den Attributen 'Stock Value' und 'SKU Category' und deckt Möglichkeiten für optimierte Bestell- und Lagerstrategien auf. Dies kann zu einer Reduzierung der Lagerhaltungskosten um 10-15% führen.

Ziel ist es, den Prozess der Artikelentnahme aus dem Lager für Bestellungen so effizient wie möglich zu gestalten und dabei Fahrzeiten sowie manuellen Aufwand zu minimieren. Optimierte Kommissionierwege führen zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, geringeren Arbeitskosten und einer verbesserten Produktivität der Kommissionierer. Dies wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und die Betriebseffizienz innerhalb von Manhattan Active Inventory aus. ProcessMind bildet die tatsächlichen Prozessflüsse von 'Picking Initiated' bis 'Picking Completed' ab und vergleicht sie mit optimalen Pfaden. Durch die Analyse der Attribute 'Warehouse Location', 'Storage Bin' und 'User Performing Action' identifiziert es nicht-wertschöpfende Bewegungen, unnötige Rückwege und ineffiziente Sequenzen, was eine Verbesserung der Kommissioniergeschwindigkeit um 10-25% ermöglicht.

Dieses Ziel befasst sich mit Situationen, in denen Bestand physisch vorhanden ist, aber als nicht verfügbar gemeldet wird, was zu Umsatzeinbußen oder verzögerten Bestellungen führt. Die Eliminierung falscher Fehlbestände gewährleistet eine genaue Echtzeit-Bestandstransparenz, verhindert unnötige Expresslieferungen, verbessert die Kundenzufriedenheit und maximiert Verkaufschancen innerhalb von Manhattan Active Inventory. ProcessMind kann die Ursachen für falsche Fehlbestände identifizieren, indem es die Abfolge von Events analysiert, die zum 'Goods Issue Recorded' führen, obwohl Bestand verfügbar sein sollte. Es korreliert Änderungen des 'Inventory Status' und der 'Warehouse Location' mit tatsächlichen Bestandsbewegungen und deckt Probleme wie Fehlplatzierungen, Systemverzögerungen oder nicht erfasste Transfers auf, wodurch solche Vorfälle um über 50% gelöst werden können.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Zeit zu reduzieren, die benötigt wird, um Bestand zwischen verschiedenen Lagerorten oder Lagerplätzen innerhalb eines Lagers oder über Lager hinweg zu bewegen. Schnellere interne Transfers stellen sicher, dass der Bestand dort und dann verfügbar ist, wo und wann er benötigt wird, verhindern interne Engpässe, verbessern die Nachschubeffizienz und erhalten einen optimalen Bestandsfluss über Manhattan Active Inventory hinweg. ProcessMind verfolgt die Dauer und Pfade aller 'Stock Moved Internally'-Events und hebt Verzögerungen, unnötige Schritte oder Ressourcenbeschränkungen hervor. Durch die Untersuchung der Attribute 'Warehouse Location', 'Storage Bin' und 'Movement Reason Code' identifiziert es Ineffizienzen und ermöglicht es Unternehmen, interne Transferzeiten um 15-30% zu senken.

Ziel ist es, die Zykluszeit für die Bearbeitung von Retouren – vom Wareneingang bis zur endgültigen Disposition, z.B. Wiedereinlagerung, Reparatur, Verschrottung – signifikant zu verkürzen. Eine schnellere Bearbeitung verbessert das Kundenerlebnis durch zügigere Rückerstattungen oder Umtausch, reduziert die Haltekosten für Retourenbestand und beschleunigt die Bestandsrückgewinnung oder ordnungsgemäße Entsorgung innerhalb von Manhattan Active Inventory. ProcessMind visualisiert den Workflow 'Return Goods Processed' und deckt Verzögerungen sowie Nacharbeitszyklen auf. Durch die Analyse der Attribute 'Transaction Type', 'Inventory Status' und 'User Performing Action' identifiziert es Engpässe bei Inspektion, Qualitätskontrollen oder Systemaktualisierungen, was eine Reduzierung der Bearbeitungszeiten für Retouren um 20-35% ermöglicht.

Dieses Ziel zielt darauf ab sicherzustellen, dass jeder Quadratmeter und Kubikmeter Lagerfläche so effektiv wie möglich genutzt wird. Die Optimierung der Lagerauslastung reduziert den Bedarf an teuren Erweiterungen, verbessert die Zugänglichkeit der Waren und trägt zur gesamten Betriebseffizienz und Kostenersparnis in Manhattan Active Inventory Umgebungen bei. ProcessMind analysiert 'Put-away Completed'-Events in Bezug auf die Attribute 'Warehouse Location' und 'Storage Bin', identifiziert Muster von untergenutztem Raum oder ineffizienten Platzierungsstrategien. Es kann häufige Bestandsbewegungen aufzeigen, die auf schlechte anfängliche Einlagerungsentscheidungen hinweisen, und so dazu beitragen, die Flächennutzung um 10-20% zu verbessern.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen zur Korrektur von Bestandsaufzeichnungen zu reduzieren. Weniger manuelle Anpassungen führen zu verbesserter Daten genauigkeit, reduzierten menschlichen Fehlern, besserer Compliance und erheblichen Zeiteinsparungen für das Personal, wodurch die Zuverlässigkeit der Bestandsdaten innerhalb von Manhattan Active Inventory erhöht wird. ProcessMind identifiziert die spezifischen Aktivitäten und Bedingungen, die 'Inventory Discrepancy Adjusted'-Events erforderlich machen. Durch die Korrelation dieser mit vorhergehenden Aktivitäten wie 'Inventory Count Performed' oder 'Goods Receipt Recorded' und Attributen wie 'Movement Reason Code' identifiziert es die Ursachen und ermöglicht eine Reduzierung manueller Anpassungen um 25-40%.

Ziel ist es, die Zeitspanne vom Wareneingang bis zur abgeschlossenen Qualitätsprüfung und Freigabe für die Einlagerung zu verkürzen. Eine reduzierte Inspektionsdurchlaufzeit minimiert die Lagerhaltung in einem nicht verkaufsfähigen Zustand, verbessert den gesamten Bestandsfluss und stellt sicher, dass Produkte für Kunden in Manhattan Active Inventory schneller verfügbar sind. ProcessMind verfolgt die genaue Zeitspanne zwischen 'Goods Receipt Recorded' und 'Quality Inspection Performed' sowie nachfolgende Aktivitäten. Es identifiziert Engpässe, Ressourcenbeschränkungen oder Verzögerungen, die mit bestimmten Attributen wie 'Supplier' oder 'SKU Category' verbunden sind, wodurch eine Reduzierung der Inspektionszeiten um 10-25% ermöglicht wird.

Dieses Ziel zielt darauf ab, das Volumen und den Wert des Bestands, der aufgrund von Beschädigung, Obsoleszenz oder Verfallsdatum verschrottet oder entsorgt werden muss, signifikant zu senken. Die Minimierung von Verschrottungen reduziert direkt finanzielle Verluste, verbessert die Ressourcennutzung und fördert nachhaltige Bestandspraktiken innerhalb von Manhattan Active Inventory. ProcessMind analysiert alle 'Stock Scrapped/Disposed'-Events und identifiziert Muster im Zusammenhang mit 'Expiration Date', 'SKU Category', 'Supplier' und 'Movement Reason Code'. Es deckt Ursachen wie ineffiziente Lagerung, verlängerte Haltezeiten oder schlechte Prognosen auf und liefert Erkenntnisse zur Reduzierung von Verschrottungen um 15-25%.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Bestandsmanagement

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Greifen Sie auf das vorgefertigte Excel-Template zu, das speziell für Bestandsmanagement-Daten entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass Ihre anfängliche Datenerfassung für ProcessMind korrekt strukturiert ist.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Ein standardisiertes Template optimiert die Datenaufbereitung, reduziert Fehler und spart Zeit, was für eine präzise Prozessanalyse von Anfang an entscheidend ist.

Erwartetes Ergebnis

Ein strukturiertes Excel-Template, bereit zur Befüllung mit Ihren Manhattan Active Inventory Daten.

WAS SIE ERHALTEN

Bestandsineffizienzen identifizieren und den Fluss steigern

ProcessMind visualisiert Ihre gesamte Bestandsmanagement-Reise und deckt präzise Bottlenecks, Nachbestellpunktprobleme und langsam drehenden Bestand auf. Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung der Lagerbestände und Reduzierung der Betriebskosten.
  • Visualisieren Sie aktuelle Bestands-Prozessflüsse
  • Fehlbestandsrisiken und Überbestände identifizieren
  • Ineffiziente Bestandsbewegungen identifizieren
  • Lagerbestände zur Kostenreduzierung optimieren
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Exzellenz im Bestandsmanagement erreichen

Diese Ergebnisse veranschaulichen die signifikanten Verbesserungen, die Unternehmen typischerweise erzielen, indem sie Process Mining zur Optimierung ihrer Bestandsverwaltungsprozesse innerhalb von Manhattan Active Inventory nutzen.

0 %
Schnellere Einlagerung

Durchschnittliche Durchlaufzeitreduzierung

Organisationen erleben eine schnellere Bewegung der Wareneingänge zu Lagerorten, wodurch die Überlastung der Bereitstellungsbereiche reduziert und die Bestandsverfügbarkeit für die Kommissionierung verbessert wird.
0 %
Weniger Bestandsdiskrepanzen

Reduzierung manueller Anpassungen

Die Ermittlung der Grundursachen für Bestandsfehler reduziert drastisch den Bedarf an manuellen Anpassungen, was zu genaueren Bestandsaufzeichnungen und weniger Betriebsunterbrechungen führt.
0 %
Optimierte Lagerbestände

Reduzierung der durchschnittlichen Bestandsverweildauer

Durch die Identifizierung von langsam drehendem oder überschüssigem Bestand können Unternehmen die Lagerhaltungskosten senken, Lagerplatz freimachen und den Cashflow verbessern, indem sie die Lagerzeiten optimieren.
0 %
Optimierte Kommissioniereffizienz

Durchschnittliche Reduzierung der Kommissionierzykluszeit

Die Analyse von Kommissionierrouten und -prozessen führt zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, reduziert die Arbeitskosten und verbessert die Kundenzufriedenheit durch kürzere Lieferzeiten.
0 %
Geringere Bestandsverschrottung

Abfallreduzierung

Das Verständnis der Ursachen von beschädigten oder abgelaufenen Waren ermöglicht es Organisationen, präventive Maßnahmen zu implementieren, wodurch kostspielige Bestandsabschreibungen signifikant reduziert und die Rentabilität verbessert werden.
0 %
Falsche Fehlbestände eliminieren

Reduzierung von Kommissionier-Ablehnungen

Die Identifizierung von Diskrepanzen zwischen System- und physischem Bestand verhindert Situationen, in denen Artikel fälschlicherweise als verfügbar gelten, aber nicht sind, was die Zuverlässigkeit der Auftragsabwicklung und das Kundenvertrauen verbessert.

Die Ergebnisse hängen von Prozesskomplexität und Datenqualität ab. Die Angaben zeigen typische Verbesserungen aus realen Implementierungen.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und erweitern Sie diese bei Bedarf.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der eindeutige Identifikator für eine spezifische Charge oder einen Posten Bestand, der als primärer Case-Identifikator dient.

Bedeutung

Dies ist der Kern-Identifikator, der alle verbundenen Bestandsereignisse zu einer einzigen Prozessinstanz verbindet und eine End-to-End-Analyse des Bestandslebenszyklus ermöglicht.

Der Name des Bestandsverwaltungsereignisses, das aufgetreten ist, wie zum Beispiel 'Goods Receipt Recorded' oder 'Picking Completed'.

Bedeutung

Es definiert die Prozessschritte und ermöglicht die Visualisierung und Analyse des Bestands-Weges von Anfang bis Ende.

Der Zeitstempel, der anzeigt, wann die Bestandsaktivität begonnen hat.

Bedeutung

Dieser Zeitstempel ist grundlegend für die korrekte Sequenzierung von Events und die Berechnung aller zeitbasierten Leistungsmetriken und KPIs.

Der Zeitstempel, der anzeigt, wann die Bestandsaktivität abgeschlossen wurde.

Bedeutung

Ermöglicht die Berechnung individueller Aktivitätsdauern und hilft, genaue Aufgaben zu identifizieren, die Prozessverzögerungen verursachen.

Die Kennung des Benutzers oder Mitarbeiters, der die Aktivität ausgeführt hat.

Bedeutung

Verknüpft Prozessaktivitäten mit spezifischen Benutzern und ermöglicht so Leistungsanalyse, Arbeitslastausgleich und die Identifizierung von Schulungsbedarfen.

Der spezifische physische Standort innerhalb des Lagers, an dem die Aktivität stattgefunden hat, wie zum Beispiel ein Lagerplatz oder eine Packstation.

Bedeutung

Liefert räumlichen Kontext zu Bestands-Events und ermöglicht die Analyse von Bottlenecks, Effizienz und Problemen, die an spezifische physische Standorte gebunden sind.

Der eindeutige Identifikator für ein spezifisches Produkt oder einen Artikel im Bestand.

Bedeutung

Ermöglicht eine Analyse auf Produktebene, um zu identifizieren, ob Prozessprobleme auf bestimmte Artikel oder Produktkategorien konzentriert sind.

Die Anzahl der Einheiten des Artikels, der an der Aktivität beteiligt ist.

Bedeutung

Bietet ein Maß für das Volumen jeder Aktivität, was für die Berechnung von Durchsatz, Raten und anderen volumenbasierten KPIs unerlässlich ist.

Ein Code, der den Grund für eine Bestandsbewegung oder -anpassung erklärt.

Bedeutung

Erklärt das 'Warum' hinter Bestandsbewegungen und -anpassungen und ermöglicht eine leistungsstarke Grundursachenanalyse für Diskrepanzen, Verschrottung und Umlagerungen.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Markiert die offizielle Ankunft und Systemregistrierung eines Bestands-Batchs in der Einrichtung. Dieses Event wird typischerweise erfasst, wenn ein Benutzer Artikel scannt oder einen Wareneingang gegen eine Bestellung oder eine vorab gesendete Lieferankündigung (ASN) in Manhattan Active Inventory bestätigt.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Event für den Bestandslebenszyklus. Die Analyse der Zeit von diesem Event zu nachfolgenden Aktivitäten ist entscheidend für die Messung der Inbound-Effizienz und der Lieferantenleistung.

Bestätigt, dass der Bestands-Batch erfolgreich in seinen endgültigen Lagerplatz eingelegt wurde. Dies wird typischerweise erfasst, wenn ein Bediener den Lagerplatz scannt und den Abschluss der Einlagerungsaufgabe bestätigt.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein, der das Ende des Inbound-Prozesses markiert und Bestand für die Erfüllung verfügbar macht. Es ist essenziell für die Berechnung der KPIs 'Put-away Cycle Time' und 'Put-away On-Time Rate'.

Eine explizite Korrektur der Bestandsmenge eines Batchs im System, nachdem eine Diskrepanz festgestellt wurde, zum Beispiel während einer Inventur. Dies kann eine positive oder negative Anpassung sein.

Bedeutung

Dieses Event ist ein direkter Indikator für Bestandsungenauigkeiten. Die Analyse dieser Korrekturen ist entscheidend für das Dashboard 'Inventory Discrepancy Overview' und den KPI 'Inventory Discrepancy Rate'.

Bestätigt, dass ein Bediener den Bestand von seinem Lagerort entnommen und in einen Bereitstellungs- oder Verpackungsbereich gebracht hat. Dies wird erfasst, wenn der Bediener die Kommissionierung auf seinem Handheld-Gerät bestätigt.

Bedeutung

Dieser Meilenstein markiert das Ende der Kommissionierphase und den Beginn des Verpackens. Er ist essenziell für die Messung der Kommissioniererleistung und das Dashboard 'Picking and Packing Performance'.

Markiert den Zeitpunkt, an dem der Bestands-Batch offiziell das Lager verlässt und der physische Bestand reduziert wird. Dies wird typischerweise durch einen LKW-Abfahrtsscan oder eine Versandbestätigung ausgelöst.

Bedeutung

Dies ist das primäre erfolgreiche End-Event für den Bestandslebenszyklus. Es schließt den Outbound-Prozess ab und wird zur Berechnung der gesamten Bestandsverweildauer verwendet.

Stellt die endgültige Entsorgung eines Bestands-Batchs als Ausschuss dar, d.h., er wird abgeschrieben und physisch entsorgt. Dies kann bei beschädigtem, abgelaufenem oder veraltetem Bestand geschehen.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Fehler oder ein alternatives End-Event, das einen finanziellen Verlust darstellt. Die Verfolgung dieser Aktivität ist essenziell für das Dashboard 'Inventory Scrappage Trends' und den KPI 'Scrappage Rate'.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining hilft Ihnen, den tatsächlichen Fluss Ihrer Bestandsoperationen zu visualisieren und verborgene Bottlenecks und Ineffizienzen aufzudecken. Es kann identifizieren, wo Verzögerungen auftreten, beispielsweise bei der Einlagerung oder Qualitätsprüfung, und Abweichungen von idealen Prozessen hervorheben. Diese datengestützte Einsicht ermöglicht gezielte Verbesserungen zur Beschleunigung der Abläufe und Kostensenkung.

Um zu beginnen, benötigen Sie typischerweise Event Logs, die einen Case-Identifikator, eine Aktivität und einen Zeitstempel für jedes Bestandsereignis enthalten. Für die Bestandsverwaltung kann der "Inventory Batch/Lot" als Case-Identifikator dienen. Relevante Daten umfassen Bewegungen, Korrekturen, Einlagerungen, Kommissionierungen und Qualitätsprüfungen.

Sie können signifikante Verbesserungen erwarten, wie beschleunigte Bestands-Einlagerung, reduzierte Anpassungen bei Bestandsabweichungen und optimierte Bestandshaltemengen. Process Mining hilft, Kommissionierwege zu optimieren, falsche Fehlbestandsereignisse zu eliminieren und kostspielige Bestandsverschrottungsraten zu minimieren, was zu einer insgesamt höheren Betriebseffizienz und Kosteneinsparungen führt.

Die anfängliche Einrichtung und Datenanbindungsphase kann je nach Datenverfügbarkeit und -komplexität einige Wochen in Anspruch nehmen. Sobald die Daten fließen, können erste Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen oft innerhalb von 1-2 Monaten generiert werden. Kontinuierliches Monitoring bietet dann fortlaufende Optimierungsmöglichkeiten.

Die primäre Anforderung ist der Zugang zu Ihren Manhattan Active Inventory Daten, typischerweise über Datenbankexporte, APIs oder Data-Warehouse-Verbindungen. Sie benötigen eine Möglichkeit, die Event Logs in einem strukturierten Format zu extrahieren, das für Process Mining Tools geeignet ist. Eine direkte Integration mit dem Manhattan Active Inventory System selbst ist für die Analysephase in der Regel nicht erforderlich.

Ja, Process Mining zeichnet sich dadurch aus, die tatsächlichen Pfade und Abweichungen zu identifizieren, die zu Problemen führen. Durch die Analyse von Event-Daten kann es spezifische Prozessschritte oder Sequenzen lokalisieren, die zu Abweichungen, Fehlbeständen oder Verzögerungen beitragen. Dies bietet eine faktenbasierte Grundlage für die Ursachenanalyse und gezielte Lösungen.

Absolut, Process Mining kann den gesamten Weg eines Bestands-Batch oder Loses durch alle Phasen verfolgen. Dies umfasst Einlagerung, Kommissionierung, interne Umlagerungen, Retourenabwicklung und Qualitätsprüfungen. Durch die End-to-End-Sicht können Sie miteinander verbundene Prozesse optimieren.

Neben der Bottleneck-Identifizierung hilft Process Mining, die Einhaltung operativer Verfahren sicherzustellen und betrügerische Aktivitäten aufzudecken. Es liefert zudem objektive Daten für Performance Benchmarking und unterstützt kontinuierliche Verbesserungsinitiativen. Sie erhalten eine transparente Sicht auf Prozessvarianten und deren Auswirkungen.

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