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Verbessern Sie Ihre Bestandsverwaltung

Ihr Leitfaden in 6 Schritten zur Optimierung des Bestands in Manhattan Active Inventory
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Optimieren Sie die Bestandsverwaltung in Manhattan Active Inventory

Viele Unternehmen kämpfen in der Bestandsverwaltung mit häufigen Fehlbeständen, überhöhten Lagerbeständen und einem langsamen Warenumschlag. Unsere Plattform hilft Ihnen, die Ursachen dieser Ineffizienzen in Ihren Prozessen genau zu ermitteln. Sie erhalten konkrete Hinweise zur Umsetzung praktikabler Verbesserungen. So senken Sie die Betriebskosten, optimieren die Bestände und verbessern die Auftragsabwicklung.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Warum die Bestandsverwaltung in Manhattan Active Inventory optimieren?

Auch mit fortschrittlichen Systemen wie Manhattan Active Inventory stehen Unternehmen vor erheblichen Herausforderungen, wenn sie ihre Bestände effizient verwalten wollen. Komplexe globale Lieferketten, schwankende Nachfrage und die erforderliche Genauigkeit bei unzähligen SKUs können unbemerkte Ineffizienzen verursachen, die die Rentabilität schmälern. Lagerhaltungskosten, Fehlbestände, Überbestände und ineffiziente interne Warenbewegungen sind keine geringfügigen Unannehmlichkeiten. Sie wirken sich direkt auf Ihr Geschäftsergebnis und die Kundenzufriedenheit aus.
Bei der Optimierung Ihrer Bestandsprozesse geht es nicht nur darum, Kosten zu senken. Sie stärkt auch die Widerstandsfähigkeit, verbessert das Servicelevel und verhindert, dass Kapital in ungenutzten Beständen gebunden ist. Um Ineffizienzen zu erkennen und sich im dynamischen Markt zu behaupten, müssen Sie wissen, wie sich Bestände tatsächlich durch Manhattan Active Inventory bewegen.

Mit Process Mining die Effizienz steigern

Process Mining bietet einen datengetriebenen Ansatz, um Ihre tatsächlichen Bestandsprozesse in Manhattan Active Inventory zu untersuchen und zu verstehen. Wenn Sie „Inventory Batch/Lot“ als Case-ID verwenden, erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den Weg jeder Charge, vom ersten Wareneingang bis zur Entnahme oder zum Verbrauch. Anders als theoretische Prozessmodelle zeigt diese Sicht den tatsächlichen Ablauf mit allen Aktivitäten, Entscheidungspunkten und Verzögerungen.
So erkennen Sie wichtige Abweichungen, etwa unerwartete Abweichungen von den üblichen Einlagerungsverfahren, lange Qualitätsprüfungen, die die Verfügbarkeit verzögern, oder ineffiziente interne Umlagerungen, die die Zykluszeit unnötig verlängern. Process Mining zeigt, wo häufig manuell eingegriffen wird, wo regelmäßig Engpässe auftreten und wo Prozesse von Compliance-Vorgaben abweichen. Damit können Sie die tatsächlichen Ursachen ermitteln, statt Vermutungen anzustellen. Vielleicht stellen Sie fest, dass die Einlagerung an bestimmten Lagerorten regelmäßig verspätet abgeschlossen wird oder dass bei bestimmten SKU-Kategorien aufgrund wiederkehrender Abweichungen häufig Bestandskorrekturen nötig sind.

Wichtige Ansatzpunkte für Verbesserungen und Optimierungen

Mit Process Mining lassen sich in Ihren Daten aus Manhattan Active Inventory zahlreiche Verbesserungsmöglichkeiten entlang des Bestandslebenszyklus erkennen:

  • Effiziente Einlagerung: Analysieren Sie, wie viel Zeit zwischen Wareneingang und vollständiger Verfügbarkeit am vorgesehenen Lagerort vergeht. Ermitteln Sie Verzögerungen, unnötige Bewegungen und nicht konforme Lagerpraktiken.
  • Durchlaufzeiten interner Umlagerungen: Optimieren Sie den Warenfluss innerhalb Ihres Lagers. Finden Sie heraus, warum Umlagerungen zwischen Lagerplätzen oder Zonen lange dauern, damit Produkte schneller ihre Kommissionierplätze erreichen.
  • Leistung bei Kommissionierung und Verpackung: Verbessern Sie die Auftragsabwicklung, indem Sie Engpässe auf Kommissionierwegen, an Packstationen oder beim Versand ermitteln. Verkürzen Sie die Zykluszeit für Aufträge.
  • Bestandsgenauigkeit und -korrekturen: Untersuchen Sie, wodurch Inventurzählungen und Bestandskorrekturen ausgelöst werden und wie häufig sie vorkommen. Ermitteln Sie wiederkehrende Abweichungen und deren Ursachen, etwa mangelhafte Wareneingangsprozesse oder fehlerhafte Systemeinträge.
  • Bearbeitung von Rücksendungen: Bewerten Sie die Effizienz der Retourenbearbeitung. Verkürzen Sie die Zeit, die Ware in Quarantäne oder bis zur Wiedereinlagerung verbringt, damit sie schneller weiterverkauft oder entsorgt werden kann.
    Mit diesen Erkenntnissen können Sie gezielte Änderungen vornehmen, die den Betrieb spürbar verbessern und die Bestandsverwaltung kontinuierlich voranbringen.

Konkrete Ergebnisse erzielen

Wenn Sie Process Mining einsetzen, um die Bestandsverwaltung in Manhattan Active Inventory zu optimieren, können Sie mit konkreten Vorteilen für Ihre Geschäftsergebnisse rechnen:

  • Niedrigere Lagerhaltungskosten: Optimieren Sie Bestandsmengen, vermeiden Sie Überbestände und beschleunigen Sie den Lagerumschlag.
  • Weniger Fehlbestände: Eine höhere Bestandsgenauigkeit und effizientere Auftragsabwicklung verbessern die Warenverfügbarkeit.
  • Schnellere Auftragsabwicklung: Beseitigen Sie Engpässe bei Kommissionierung, Verpackung und Versand und verkürzen Sie so die Lieferzeiten für Kunden. Damit lässt sich auch die Frage beantworten, wie Sie die Zykluszeit der Bestandsverwaltung verkürzen können.
  • Höhere betriebliche Effizienz: Effizientere Workflows verringern den manuellen Aufwand, verbessern den Personaleinsatz und nutzen die Lagerfläche besser aus.
  • Bessere Compliance: Stellen Sie sicher, dass interne Richtlinien und externe Vorschriften eingehalten werden, insbesondere bei Qualitätsprüfungen, dem Umgang mit Gefahrstoffen und der Verwaltung von Verfallsdaten.
  • Datengetriebene Entscheidungen: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf Basis tatsächlicher Prozessdaten statt auf Grundlage bloßer Vermutungen.

Starten Sie mit der Optimierung Ihrer Bestände

Mit Process Mining können Sie Ihre Bestandsoptimierung gezielt angehen und Ihre Abläufe verändern. Sie müssen nicht länger raten, wo Ineffizienzen liegen. Stattdessen liefern Ihnen tatsächliche Prozessdaten eine verlässliche Grundlage für Verbesserungen. So gewinnen Sie Klarheit, konkrete Erkenntnisse und einen Rahmen für kontinuierliche Optimierung. Machen Sie den ersten Schritt zu einer effizienteren, kostengünstigeren und regelkonformen Bestandsverwaltung auf Basis der Daten aus Ihrer Manhattan-Active-Inventory-Umgebung. Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Lieferkette und erfahren Sie noch heute, wie Sie Ihre Bestandsverwaltung verbessern können.

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Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Waren bleiben länger als nötig im Wareneingang. Dadurch stehen sie später für die Kommissionierung bereit und die Wareneingangsbereiche werden stärker ausgelastet. Das erhöht die Lagerhaltungskosten, kann zu Beschädigungen führen und verlängert die Auftragsabwicklung in Manhattan Active Inventory. ProcessMind misst die genaue Zeit zwischen „Wareneingang erfasst“ und „Einlagerung abgeschlossen“ und zeigt Engpässe bei der Ressourcenzuteilung, im Lagerlayout oder bei bestimmten Benutzeraktivitäten auf. So erkennen Sie ineffiziente Schritte und Bereiche, die Verzögerungen verursachen, und können gezielt Prozesse neu gestalten, damit Bestände schneller verfügbar sind.

Regelmäßige Abweichungen zwischen den Systemdaten und dem tatsächlichen Bestand machen Bestandsdaten unzuverlässig. Das kann zu Fehlbeständen, Überbeständen und ungenauen Lieferzusagen führen. In Manhattan Active Inventory beeinträchtigt dies die Kundenzufriedenheit und bindet Kapital in unnötigen Beständen. ProcessMind analysiert Ereignisse wie „Inventur durchgeführt“ und „Bestandsabweichung korrigiert“, um Muster, Häufigkeit und Ursachen der Ungenauigkeiten aufzudecken, etwa bestimmte Lagerorte, Produkttypen oder Zählteams. Die Analyse zeigt Prozessabweichungen, die zu Fehlern beitragen. So können Sie Zählverfahren verbessern und die Bestandsgenauigkeit erhöhen.

Zu hohe Bestände binden viel Kapital, verursachen hohe Lagerkosten und erhöhen das Risiko, dass Waren veralten oder beschädigt werden. Das kann Rentabilität und Cashflow erheblich beeinträchtigen, selbst bei fortschrittlichen Systemen wie Manhattan Active Inventory. ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus einzelner Chargen und setzt Bestandsmengen, Bewegungshäufigkeit und endgültige Verwendung zueinander in Beziehung. So lassen sich Artikel mit ungewöhnlich langen Liegezeiten oder geringem Umschlag ermitteln. Die Analyse macht ineffiziente Beschaffung, Überproduktion oder langsame interne Prozesse sichtbar, die zu Überbeständen beitragen.

Ungünstige Kommissionierwege und -prozesse verursachen unnötigen Arbeitsaufwand, verlängern die Kommissionierzeit und verzögern die Auftragsabwicklung. Das wirkt sich direkt auf Kundenzufriedenheit und Betriebskosten aus. Auch in Manhattan Active Inventory können manuelle Planung oder falsche Systemeinstellungen Ineffizienzen verursachen. ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Kommissionierwege und -zeiten anhand der Ereignisse „Kommissionierung gestartet“ und „Kommissionierung abgeschlossen“. So werden unnötige Bewegungen, Engpässe und Möglichkeiten zur Routenoptimierung oder zur Verbesserung der Sammelkommissionierung sichtbar. Damit können Sie die Kommissionierung effizienter gestalten und Aufträge schneller und kostengünstiger abwickeln.

Kritische Fehlbestände treten auf, obwohl Ware physisch vorhanden ist. Häufig fehlt der Überblick über Lagerort, Status oder Zugänglichkeit der Bestände. Das führt zu Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden und kann die Wirksamkeit von Systemen wie Manhattan Active Inventory beeinträchtigen. ProcessMind analysiert den Weg einzelner Chargen und setzt Ereignisse wie „Warenausgang erfasst“ mit den verfügbaren Bestandsdaten in Beziehung. So werden Ursachen für scheinbare Fehlbestände sichtbar, etwa falsch eingelagerte Artikel, ein nicht verfügbarer Status oder Prozesssperren. Die Analyse zeigt Engpässe auf, die verhindern, dass verfügbare Ware kommissioniert und verpackt wird.

Verzögerungen beim Umlagern von Beständen zwischen Lagerorten oder Lagerplätzen können nachgelagerte Prozesse ausbremsen, Durchlaufzeiten verlängern und die betriebliche Flexibilität verringern. Das kann den Durchsatz in einem Lager, das mit Manhattan Active Inventory arbeitet, beeinträchtigen. ProcessMind misst die Zeit zwischen Ereignissen wie „Bestand intern umgelagert“ und macht langwierige Umlagerungen, häufige Umlagerungen sowie ineffiziente Transportwege sichtbar. Die Analyse zeigt Ursachen wie fehlende Ausrüstung, mangelhafte Planung oder überlastete Wege auf und ermöglicht eine Optimierung der internen Logistik.

Ineffiziente Retourenprozesse verlängern die Bearbeitungszeit und verzögern die Wiedereinlagerung oder weitere Verwendung der Ware. Das beeinträchtigt die Bestandsgenauigkeit und bindet wertvolle Lagerfläche. Selbst mit zuverlässigen Systemen wie Manhattan Active Inventory kann dies die Kosten erhöhen und die Kundenzufriedenheit senken. ProcessMind bildet den gesamten Workflow „Retoure bearbeitet“ ab und zeigt Engpässe, wiederholte Prüfungen und unnötige Schritte auf, die den Prozess verlängern. So können Sie die Retourenbearbeitung optimieren, Durchlaufzeiten verkürzen und Ressourcen besser einsetzen.

Ungünstige Einlagerungsstrategien oder fehlende Einblicke in Bestandsbewegungen können dazu führen, dass Lagerfläche ineffizient genutzt wird. Das erhöht die Betriebskosten und verlängert Transportwege. Auch in Manhattan Active Inventory hängen Effizienz und Prozessdisziplin von den tatsächlichen Lagerbedingungen ab. ProcessMind analysiert die Ereignisse „Einlagerung abgeschlossen“ und „Bestand intern umgelagert“ zusammen mit den Attributen der Lagerplätze. So lässt sich die tatsächliche Bestandsplatzierung mit optimalen Strategien vergleichen. Die Analyse zeigt ungenutzte Flächen und häufiges Umlagern, die auf ungünstige Lagerpraktiken hindeuten.

Häufige manuelle Korrekturen von Bestandsabweichungen deuten auf grundlegende Probleme bei der Bestandskontrolle hin, etwa mangelhafte Wareneingangsprozesse, fehlerhafte Kommissionierung oder unzureichende Inventurzählungen. Das verursacht zusätzlichen Aufwand, mindert das Vertrauen in die Bestandsdaten und kann größere Probleme in Manhattan Active Inventory verdecken. ProcessMind ermittelt Häufigkeit, Art und Ursprung der Korrekturen und zeigt, welche Aktivitäten oder Benutzer sie besonders oft auslösen. So erkennen Sie, an welchen Stellen Prozessfehler zu falschen Bestandsmengen führen.

Engpässe bei der Qualitätsprüfung zwischen „Wareneingang erfasst“ und „Qualitätsprüfung durchgeführt“ können die Verfügbarkeit neuer Bestände für die Einlagerung und anschließende Kommissionierung erheblich verzögern. Das verlängert Durchlaufzeiten und kann die Auftragsabwicklung beeinträchtigen, selbst in einem fortschrittlichen System wie Manhattan Active Inventory. ProcessMind visualisiert Ablauf und Dauer der Prüfphase und zeigt bestimmte Schritte, Ressourcen oder Produktkategorien auf, die für Verzögerungen sorgen. So können Sie die Prüfung effizienter gestalten und Bestände schneller verfügbar machen.

Die übermäßige Verschrottung oder Entsorgung von Beständen aufgrund von Beschädigung, Veralterung oder abgelaufenem Haltbarkeitsdatum verursacht direkte finanzielle Verluste. Sie deutet außerdem auf Probleme bei der Bestandsrotation, den Lagerbedingungen oder der Bedarfsplanung hin. Das ist ein erheblicher Kostenfaktor in jedem Lagerbetrieb, auch bei der Nutzung von Manhattan Active Inventory. ProcessMind verfolgt Chargen über ihren gesamten Lebenszyklus und setzt Attribute wie Verfallsdatum und Bestandsstatus mit Ereignissen wie „Bestand verschrottet/entsorgt“ in Beziehung. So werden Muster und Ursachen wie lange Lagerzeiten oder eine unzureichende Einhaltung des FIFO-Prinzips sichtbar.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, die Zeit vom Eintreffen der Ware bis zu ihrer ordnungsgemäßen Einlagerung und Verfügbarkeit im Lager deutlich zu verkürzen. Eine schnellere Einlagerung verbessert die Bestandsverfügbarkeit, verkürzt Durchlaufzeiten in nachgelagerten Prozessen und erhöht letztlich die Auftragsabwicklungsquote in Manhattan Active Inventory. Außerdem entlastet sie die Wareneingangsbereiche und sorgt dafür, dass Bestände schneller zugänglich sind. ProcessMind analysiert Event Logs vom Ereignis „Wareneingang erfasst“ bis „Einlagerung abgeschlossen“ und zeigt Engpässe sowie Abweichungen im Einlagerungsprozess auf. Die Plattform ermittelt durchschnittliche und ungewöhnlich lange Durchlaufzeiten und weist auf Ressourcen, Lagerorte oder SKU-Kategorien hin, die Verzögerungen verursachen. Auf dieser Grundlage können Sie gezielte Verbesserungen umsetzen und die Einlagerungszeit möglicherweise um 15–20 % senken.

Dieses Ziel bedeutet, dass Bestandsdaten seltener manuell korrigiert werden müssen, weil der physische Bestand von den Systemdaten abweicht. Weniger Korrekturen erhöhen die Bestandsgenauigkeit, senken den Arbeitsaufwand für Untersuchungen und verbessern die Zuverlässigkeit der Angaben zur Warenverfügbarkeit. Das ist entscheidend für eine wirksame Bestandsverwaltung in Manhattan Active Inventory. ProcessMind verfolgt den gesamten Ablauf vom Ereignis „Inventurzählung gestartet“ bis „Bestandsabweichung korrigiert“ und macht Muster sowie Fehlerursachen sichtbar. Durch die Analyse der Attribute „Mengenänderung“, „Transaktionstyp“ und „Benutzer, der die Aktion ausgeführt hat“ erkennen Sie fehleranfällige Aktivitäten und Prozessschritte. So lassen sich Abweichungen um 20–30 % verringern und die Datenintegrität insgesamt verbessern.

Ziel ist es, die Bestandsmengen an allen Lagerorten bedarfsgerecht festzulegen. Eine Optimierung senkt Lagerhaltungskosten, setzt Betriebskapital frei und verringert das Risiko veralteter Ware. Gleichzeitig bleibt genügend Bestand vorhanden, um die Nachfrage zu decken. Dieses Gleichgewicht ist entscheidend für Rentabilität und Effizienz in Manhattan Active Inventory. ProcessMind analysiert den Lebenszyklus von „Inventory Batch/Lot“ und zeigt Bestandsbewegungen sowie Lagerzeiten im Detail. Anhand der Attribute „Bestandswert“ und „SKU-Kategorie“ lassen sich langsam drehende oder überschüssige Bestände ermitteln. So erkennen Sie Möglichkeiten, Bestellungen und Lagerstrategien zu optimieren und die Lagerhaltungskosten um 10–15 % zu senken.

Ziel ist es, Artikel für Aufträge möglichst effizient aus dem Lager zu entnehmen und dabei Transportwege und manuellen Aufwand zu minimieren. Optimierte Kommissionierwege beschleunigen die Auftragsabwicklung, senken Personalkosten und steigern die Produktivität der Kommissionierenden. Das verbessert Kundenzufriedenheit und betriebliche Effizienz in Manhattan Active Inventory. ProcessMind bildet die tatsächlichen Prozessabläufe von „Kommissionierung gestartet“ bis „Kommissionierung abgeschlossen“ ab und vergleicht sie mit optimalen Wegen. Durch die Analyse der Attribute „Lagerort“, „Lagerplatz“ und „Benutzer, der die Aktion ausgeführt hat“ werden unnötige Bewegungen, Umwege und ineffiziente Abläufe sichtbar. So lässt sich die Kommissioniergeschwindigkeit um 10–25 % steigern.

Dieses Ziel betrifft Situationen, in denen Waren physisch vorhanden sind, im System jedoch als nicht verfügbar gelten. Das führt zu entgangenen Verkäufen oder verspäteten Bestellungen. Werden Fehlbestände vermieden, ist der tatsächliche Lagerbestand in Echtzeit korrekt sichtbar. So lassen sich unnötige Eiltransporte verhindern, die Kundenzufriedenheit verbessern und die Verkaufschancen in Manhattan Active Inventory besser ausschöpfen. ProcessMind ermittelt die Ursachen solcher Fehlbestände, indem die Ereignisfolge vor „Warenausgang gebucht“ analysiert wird, wenn der Bestand eigentlich verfügbar sein sollte. Änderungen an „Bestandsstatus“ und „Lagerort“ werden mit den tatsächlichen Warenbewegungen abgeglichen. So werden Probleme wie falsche Einlagerung, Systemverzögerungen oder nicht erfasste Umlagerungen sichtbar. Die Analyse kann dazu beitragen, solche Vorfälle um mehr als 50 % zu reduzieren.

Dieses Ziel besteht darin, die Zeit für Umlagerungen zwischen Lagerorten oder Lagerplätzen innerhalb eines Lagers oder zwischen verschiedenen Lagern zu verkürzen. Schnellere interne Umlagerungen sorgen dafür, dass der Bestand am richtigen Ort verfügbar ist, verhindern interne Engpässe, verbessern die Nachschubeffizienz und halten den Warenfluss in Manhattan Active Inventory aufrecht. ProcessMind erfasst Dauer und Wege aller Ereignisse vom Typ „Bestand intern bewegt“ und macht Verzögerungen, unnötige Schritte und fehlende Ressourcen sichtbar. Durch die Analyse der Attribute „Lagerort“, „Lagerplatz“ und „Bewegungsgrundcode“ lassen sich Ineffizienzen gezielt erkennen. So können Unternehmen die Dauer interner Umlagerungen um 15–30 % senken.

Ziel ist es, die Durchlaufzeit für die Bearbeitung von Retouren deutlich zu verkürzen, vom Wareneingang bis zur endgültigen Entscheidung, etwa Wiedereinlagerung, Reparatur oder Verschrottung. Eine schnellere Bearbeitung verbessert die Customer Experience durch zügigere Erstattungen oder Umtausch, senkt die Lagerkosten für Retouren und beschleunigt die Rückführung in den Bestand oder die ordnungsgemäße Entsorgung in Manhattan Active Inventory. ProcessMind visualisiert den Workflow „Retouren bearbeitet“ und zeigt Verzögerungen sowie Schleifen durch Nacharbeit auf. Anhand der Attribute „Transaktionstyp“, „Bestandsstatus“ und „Benutzer, der die Aktion ausgeführt hat“ werden Engpässe bei Prüfungen, Qualitätskontrollen oder Systemaktualisierungen sichtbar. So lässt sich die Durchlaufzeit der Retourenbearbeitung um 20–35 % senken.

Dieses Ziel soll sicherstellen, dass jeder Quadratmeter und Kubikmeter Lagerfläche möglichst effizient genutzt wird. Eine bessere Flächenauslastung verringert den Bedarf an kostspieligen Erweiterungen, erleichtert den Zugriff auf Waren und senkt die Betriebskosten in Umgebungen mit Manhattan Active Inventory. ProcessMind analysiert Ereignisse vom Typ „Einlagerung abgeschlossen“ zusammen mit den Attributen „Lagerort“ und „Lagerplatz“. So werden ungenutzte Flächen und ineffiziente Einlagerungsstrategien erkennbar. Häufige Warenbewegungen können auf ungünstige Entscheidungen bei der ursprünglichen Einlagerung hinweisen. Die Flächenauslastung lässt sich dadurch um 10–20 % verbessern.

Dieses Ziel besteht darin, den manuellen Aufwand zur Korrektur von Bestandsdaten zu verringern. Weniger manuelle Korrekturen verbessern die Datenqualität, reduzieren menschliche Fehler, unterstützen die Compliance und sparen Mitarbeitenden Zeit. Das erhöht die Zuverlässigkeit der Bestandsdaten in Manhattan Active Inventory. ProcessMind zeigt, welche Aktivitäten und Bedingungen zu Ereignissen vom Typ „Bestandsabweichung korrigiert“ führen. Durch den Abgleich mit vorhergehenden Aktivitäten wie „Bestandszählung durchgeführt“ oder „Wareneingang gebucht“ sowie mit Attributen wie „Bewegungsgrundcode“ lassen sich die Ursachen ermitteln. So können manuelle Korrekturen um 25–40 % reduziert werden.

Ziel ist es, die Zeitspanne vom Wareneingang bis zum Abschluss der Qualitätsprüfung und der Freigabe zur Einlagerung zu verkürzen. Eine kürzere Prüfzeit verringert den Bestand, der nicht verkauft werden kann, verbessert den Warenfluss und sorgt dafür, dass Produkte in Manhattan Active Inventory schneller für Kunden verfügbar sind. ProcessMind erfasst die genaue Zeit zwischen „Wareneingang gebucht“ und „Qualitätsprüfung durchgeführt“ sowie den nachfolgenden Aktivitäten. Engpässe, fehlende Ressourcen und Verzögerungen im Zusammenhang mit bestimmten Attributen wie „Lieferant“ oder „SKU-Kategorie“ werden sichtbar. So lässt sich die Prüfzeit um 10–25 % reduzieren.

Dieses Ziel soll Menge und Wert der Bestände deutlich senken, die wegen Beschädigung, Überalterung oder Ablauf entsorgt werden müssen. Weniger Verschrottung reduziert finanzielle Verluste, verbessert die Ressourcennutzung und unterstützt nachhaltigere Bestandsprozesse in Manhattan Active Inventory. ProcessMind analysiert alle Ereignisse vom Typ „Bestand verschrottet/entsorgt“ und erkennt Muster in Bezug auf „Ablaufdatum“, „SKU-Kategorie“, „Lieferant“ und „Bewegungsgrundcode“. So werden Ursachen wie ineffiziente Lagerung, lange Liegezeiten oder ungenaue Prognosen sichtbar. Die Erkenntnisse können dazu beitragen, die Verschrottung um 15–25 % zu senken.

Der 6-Schritte-Pfad zur Verbesserung des Bestandsmanagements

1

Template herunterladen
2

Daten exportieren
3

Datensatz hochladen
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Prozess überwachen
1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Rufen Sie das vorbereitete Excel-Template für Bestandsmanagementdaten ab. Damit erfassen Sie Ihre Ausgangsdaten in einer geeigneten Struktur für ProcessMind.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Ein standardisiertes Template vereinfacht die Datenaufbereitung, reduziert Fehler und spart Zeit. Das ist entscheidend, damit die Prozessanalyse von Anfang an auf verlässlichen Daten basiert.

Erwartetes Ergebnis

Ein strukturiertes Excel-Template, das Sie mit Ihren Daten aus Manhattan Active Inventory befüllen können.

DAS ERWARTET SIE

Ineffizienzen in der Bestandsverwaltung erkennen und den Warenfluss verbessern

ProcessMind visualisiert den gesamten Ablauf Ihrer Bestandsverwaltung. So erkennen Sie Engpässe, Probleme bei Meldebeständen und langsam drehende Bestände. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen, Bestände zu optimieren und Betriebskosten zu senken.
  • Tatsächliche Abläufe der Bestandsverwaltung visualisieren
  • Risiken für Fehlbestände und Überbestände erkennen
  • Ineffiziente Bestandsbewegungen aufdecken
  • Bestände optimieren und Kosten senken
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

Bestandsmanagement gezielt verbessern

Diese Ergebnisse zeigen, welche deutlichen Verbesserungen Unternehmen typischerweise erzielen, wenn sie Process Mining einsetzen, um ihre Bestandsmanagementprozesse in Manhattan Active Inventory zu optimieren.

0 %
Waren schneller einlagern

Durchschnittliche Verkürzung der Durchlaufzeit

Unternehmen bringen eingegangene Waren schneller an ihre Lagerplätze. Das entlastet Bereitstellungsflächen und verbessert die Verfügbarkeit für die Kommissionierung.
0 %
Weniger Bestandsabweichungen

Weniger manuelle Korrekturen

Werden die Ursachen von Bestandsfehlern ermittelt, sinkt der Bedarf an manuellen Korrekturen deutlich. Das führt zu genaueren Bestandsdaten und weniger Betriebsunterbrechungen.
0 %
Bestände optimal steuern

Durchschnittliche Verkürzung der Lagerliegezeit

Wenn langsam drehende oder überschüssige Bestände erkannt werden, können Unternehmen Lagerhaltungskosten senken, Lagerfläche freigeben und durch optimierte Lagerdauer ihren Cashflow verbessern.
0 %
Kommissionierung effizienter gestalten

Durchschnittliche Verkürzung der Kommissionierzeit

Die Analyse von Kommissionierwegen und -prozessen beschleunigt die Auftragsabwicklung, senkt Personalkosten und verbessert durch kürzere Lieferzeiten die Kundenzufriedenheit.
0 %
Weniger Bestände verschrotten

Weniger Ausschuss

Werden die Ursachen für beschädigte oder abgelaufene Waren verstanden, können Unternehmen vorbeugende Maßnahmen ergreifen. So sinken kostspielige Bestandsabschreibungen und die Rentabilität verbessert sich.
0 %
Fehlbestände vermeiden

Weniger abgelehnte Kommissionierungen

Werden Abweichungen zwischen Systembestand und tatsächlichem Bestand erkannt, lässt sich verhindern, dass Artikel als verfügbar gelten, obwohl sie nicht vorhanden sind. Das macht die Auftragsabwicklung zuverlässiger und stärkt das Vertrauen der Kunden.

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

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und ergänzen Sie weitere Daten nach Bedarf.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Eindeutige Kennung einer bestimmten Bestandscharge oder eines Loses, die als primäre Case-ID dient.

Warum das wichtig ist

Diese zentrale Kennung verknüpft alle zugehörigen Bestandsereignisse zu einer einzigen Prozessinstanz und ermöglicht so die durchgängige Analyse des Bestandslebenszyklus.

Bezeichnung des Bestandsereignisses, das stattgefunden hat, zum Beispiel „Wareneingang gebucht“ oder „Kommissionierung abgeschlossen“.

Warum das wichtig ist

Das Attribut legt die Prozessschritte fest und ermöglicht es, den Weg des Bestands vom Anfang bis zum Ende zu visualisieren und zu analysieren.

Der Timestamp, der angibt, wann die Bestandsaktivität begonnen hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse korrekt zu ordnen und alle zeitbasierten Leistungskennzahlen zu berechnen.

Der Timestamp, der angibt, wann die Lageraktivität abgeschlossen wurde.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Berechnung der Dauer einzelner Aktivitäten und hilft, genau die Aufgaben zu ermitteln, die den Prozess verzögern.

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

Warum das wichtig ist

Ordnet Prozessaktivitäten bestimmten Benutzern zu. So lassen sich Leistung und Arbeitslastverteilung analysieren und Schulungsbedarf erkennen.

Der konkrete physische Ort im Lager, an dem die Aktivität stattgefunden hat, zum Beispiel ein Lagerplatz oder eine Packstation.

Warum das wichtig ist

Liefert den räumlichen Kontext zu Bestandsereignissen und ermöglicht die Analyse von Engpässen, Effizienz und Problemen an bestimmten physischen Standorten.

Die eindeutige Kennung eines bestimmten Produkts oder Artikels im Bestand.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht Analysen auf Produktebene und zeigt, ob Prozessprobleme bestimmte Artikel oder Produktkategorien betreffen.

Die Anzahl der Einheiten des Artikels, die an der Aktivität beteiligt sind.

Warum das wichtig ist

Gibt den Umfang jeder Aktivität an und ist damit eine wichtige Grundlage für Durchsatz, Quoten und weitere mengenbezogene Leistungskennzahlen.

Ein Code, der den Grund für eine Bestandsbewegung oder -korrektur angibt.

Warum das wichtig ist

Erklärt die Gründe für Bestandsbewegungen und -korrekturen und ermöglicht eine fundierte Ursachenanalyse von Abweichungen, Verschrottungen und Umlagerungen.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Kennzeichnet den offiziellen Eingang und die Registrierung einer Bestandscharge im System. Dieses Ereignis wird üblicherweise erfasst, wenn ein Benutzer Artikel scannt oder den Wareneingang anhand einer Bestellung oder einer Vorab-Lieferankündigung (ASN) in Manhattan Active Inventory bestätigt.

Warum das wichtig ist

Dies ist das zentrale Start-Event im Bestandslebenszyklus. Die Zeit zwischen diesem Ereignis und den nachfolgenden Aktivitäten ist entscheidend, um die Effizienz des Wareneingangs und die Lieferantenleistung zu messen.

Bestätigt, dass die Bestandscharge erfolgreich an ihrem endgültigen Lagerplatz eingelagert wurde. Das Ereignis wird üblicherweise erfasst, wenn ein Lagerist den Lagerplatz scannt und den Abschluss der Einlagerungsaufgabe bestätigt.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein markiert das Ende des Wareneingangsprozesses und macht den Bestand für die Auftragsabwicklung verfügbar. Er ist entscheidend für die Berechnung der KPIs „Einlagerungszeit“ und „Pünktliche Einlagerungsquote“.

Eine explizite Korrektur der Bestandsmenge einer Charge im System, nachdem eine Abweichung festgestellt wurde, zum Beispiel bei einer Inventur. Die Korrektur kann den Bestand erhöhen oder verringern.

Warum das wichtig ist

Dieses Ereignis weist direkt auf eine ungenaue Bestandsführung hin. Die Analyse solcher Korrekturen ist entscheidend für das Dashboard „Übersicht der Bestandsabweichungen“ und die KPI „Bestandsabweichungsquote“.

Bestätigt, dass ein Lagerist den Bestand am Lagerort entnommen und in einen Bereitstellungs- oder Verpackungsbereich gebracht hat. Das Ereignis wird erfasst, wenn der Lagerist die Kommissionierung auf seinem mobilen Gerät bestätigt.

Warum das wichtig ist

Dieser Meilenstein markiert das Ende der Kommissionierung und den Beginn der Verpackung. Er ist wichtig, um die Leistung der Kommissionierenden und die KPI im Dashboard „Kommissionier- und Verpackungsleistung“ zu messen.

Kennzeichnet den Zeitpunkt, an dem die Bestandscharge das Lager offiziell verlässt und der verfügbare Bestand sinkt. Ausgelöst wird das Ereignis üblicherweise durch einen Scan bei der Abfahrt des Lkw oder eine Versandbestätigung.

Warum das wichtig ist

Dies ist das zentrale erfolgreiche End-Event im Bestandslebenszyklus. Es schließt den Versandprozess ab und dient zur Berechnung der gesamten Lagerliegezeit.

Kennzeichnet die endgültige Ausbuchung und physische Entsorgung einer Bestandscharge als Ausschuss. Dies kann beschädigte, abgelaufene oder veraltete Bestände betreffen.

Warum das wichtig ist

Dieses Ereignis markiert einen kritischen Verlust oder einen alternativen Endpunkt und steht für einen finanziellen Schaden. Es ist wichtig für das Dashboard „Entwicklung der Bestandsverschrottung“ und die KPI „Verschrottungsquote“.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Ablauf Ihrer Bestandsprozesse und macht verborgene Engpässe und Ineffizienzen sichtbar. Es zeigt, wo Verzögerungen auftreten, etwa bei der Einlagerung oder Qualitätsprüfung, und weist auf Abweichungen vom Sollprozess hin. Auf dieser datenbasierten Grundlage können Sie gezielte Verbesserungen umsetzen, Abläufe beschleunigen und Kosten senken.

In der Regel benötigen Sie Event Logs mit einer Case-ID, einer Aktivität und einem Timestamp für jedes Bestandsereignis. Im Bestandsmanagement kann „Bestandscharge/-los“ als Case-ID dienen. Relevante Daten umfassen Warenbewegungen, Korrekturen, Einlagerungen, Kommissionierungen und Qualitätsprüfungen.

Mögliche Verbesserungen sind eine schnellere Einlagerung, weniger Korrekturen bei Bestandsabweichungen und optimierte Bestandsmengen. Process Mining hilft, Kommissionierwege zu verbessern, Fehlbestände zu vermeiden und kostspielige Verschrottungen zu reduzieren. Das steigert die betriebliche Effizienz und senkt die Kosten.

Die Ersteinrichtung und Datenanbindung können je nach Verfügbarkeit und Komplexität der Daten einige Wochen dauern. Sobald die Daten vorliegen, lassen sich erste Erkenntnisse und konkrete Empfehlungen oft innerhalb von 1–2 Monaten gewinnen. Die kontinuierliche Überwachung zeigt anschließend weitere Optimierungsmöglichkeiten auf.

Voraussetzung ist vor allem der Zugriff auf Ihre Daten aus Manhattan Active Inventory, in der Regel über Datenbankexporte, APIs oder eine Anbindung an ein Data Warehouse. Sie benötigen eine Möglichkeit, die Event Logs in einem strukturierten Format für Process-Mining-Tools zu exportieren. Für die Analyse ist normalerweise keine direkte Integration mit Manhattan Active Inventory erforderlich.

Ja. Process Mining zeigt die tatsächlichen Prozesspfade und Abweichungen, die zu Problemen führen. Durch die Analyse der Ereignisdaten lassen sich konkrete Prozessschritte oder Abläufe ermitteln, die Bestandsabweichungen, Fehlbestände oder Verzögerungen verursachen. Das liefert eine sachliche Grundlage für die Ursachenanalyse und gezielte Maßnahmen.

Ja. Process Mining kann den gesamten Weg einer Bestandscharge oder eines Loses durch alle Prozessschritte verfolgen. Dazu gehören Einlagerung, Kommissionierung, interne Umlagerungen, Retourenbearbeitung und Qualitätsprüfungen. Die Analyse des durchgängigen Ablaufs hilft Ihnen, miteinander verbundene Prozesse zu optimieren.

Neben der Erkennung von Engpässen unterstützt Process Mining die Einhaltung betrieblicher Vorgaben und hilft, betrügerische Aktivitäten aufzudecken. Außerdem liefert es objektive Daten für Leistungsvergleiche und unterstützt kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen. Sie erhalten einen transparenten Überblick über Prozessabweichungen und deren Auswirkungen.

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