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Verbessern Sie Ihre Lagerverwaltung

Ihr Leitfaden in 6 Schritten zur Optimierung von Manhattan-SCALE-Abläufen
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Optimieren Sie das Lagermanagement in Manhattan SCALE

Eine ineffiziente Lagerverwaltung kann zu Engpässen, Ressourcenverschwendung und Compliance-Problemen führen. Unsere Plattform zeigt Ihnen genau, wo es in Ihren Abläufen hakt, vom Wareneingang bis zum Versand. So können Sie datengetrieben Verbesserungen umsetzen, den Materialfluss optimieren und die Effizienz Ihres Lagers steigern.

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 sollten Sie Ihr Lagermanagement in Manhattan SCALE optimieren?

Ein effizientes Lagermanagement ist die Grundlage für eine leistungsfähige Lieferkette. In der komplexen Umgebung von Manhattan SCALE können sich jedoch leicht Ineffizienzen ansammeln, die erhebliche geschäftliche Probleme verursachen. Verzögerungen beim Wareneingang, Engpässe bei der Einlagerung, ungünstige Kommissionierwege und Fehler beim Verpacken oder Versand erhöhen die Betriebskosten und verlängern die Auftragsabwicklung. Letztlich leidet auch die Kundenzufriedenheit. Ohne ein klares, datenbasiertes Bild der tatsächlichen Prozessabläufe ist es schwierig, solche Probleme zu erkennen und zu beheben. Die kontinuierliche Optimierung Ihrer Prozesse in Manhattan SCALE WMS ist daher nicht nur ein Vorteil. Sie ist notwendig, um wettbewerbsfähig zu bleiben, Kosten zu kontrollieren und in einem schnelllebigen Markt zuverlässig zu liefern.

Wie Process Mining die Effizienz in Manhattan SCALE verbessert

Process Mining bietet eine datenbasierte Möglichkeit, Ihre Lagermanagementprozesse in Manhattan SCALE zu verstehen und zu verbessern. Durch die Analyse der Event Logs Ihres Systems entsteht eine objektive Visualisierung des Weges jedes einzelnen Lagerauftrags, von der Erstellung bis zum Versand. So können Sie Annahmen und subjektive Einschätzungen durch konkrete Daten ersetzen: Sie sehen, welche Wege Ihre Waren tatsächlich nehmen, wie lange einzelne Aktivitäten dauern und an welchen Stellen Verzögerungen auftreten. Sie erkennen verborgene Prozessvarianten, Abweichungen von Standardvorgehensweisen und Engpässe bei Ressourcen, die den gesamten Betrieb verlangsamen können. Diese durchgängige Sicht zeigt auch, wie Aktivitäten wie Qualitätsprüfung, Einlagerung, Kommissionierung und Verladung zusammenwirken und die Zykluszeit beeinflussen. So erhalten Sie die Erkenntnisse, die Sie für gezielte Prozessverbesserungen benötigen.

Wichtige Ansatzpunkte für die Verbesserung von Lagerprozessen

Mit Process Mining auf Basis Ihrer Manhattan-SCALE-Daten können Sie gezielt Bereiche mit erheblichem Verbesserungspotenzial angehen:

  • Engpässe erkennen und beheben: Finden Sie genau heraus, wo und warum Verzögerungen auftreten, etwa an einem überlasteten Wareneingang, bei einer ineffizienten Einlagerungsstrategie, in einer bestimmten Kommissionierzone oder an einer überlasteten Packstation. Engpässe zu verstehen ist der erste Schritt zu wirksamen Prozessverbesserungen.
  • Zykluszeiten verkürzen: Analysieren Sie die Dauer jeder Phase, vom Lieferavis bis zum Versand. Ermitteln Sie Aktivitäten, die unerwartet lange dauern, und setzen Sie Änderungen um, um die Zykluszeit im Lagermanagement insgesamt zu verkürzen.
  • Ressourcen besser einsetzen: Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wie Arbeitskräfte, Anlagen und Lagerflächen eingesetzt werden. Ermitteln Sie Möglichkeiten, Ressourcen neu zu verteilen, Arbeitslasten auszugleichen und den Durchsatz ohne zusätzliche Investitionen zu steigern.
  • Compliance sichern und Fehler reduzieren: Überwachen Sie, ob die Standardvorgehensweisen eingehalten werden. Erkennen Sie Fälle, in denen Waren falsch behandelt werden, Kommissionierfehler auftreten oder von den vorgesehenen Wegen abgewichen wird. So verbessern Sie die Genauigkeit und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.
  • Durchsatz steigern: Wenn Sie Abläufe verbessern und Engpässe beseitigen, können Sie die Zahl der täglich bearbeiteten Lageraufträge deutlich erhöhen und Ihre Betriebskapazität ausbauen.

Messbare Ergebnisse erzielen

Prozessverbesserungen, die Sie mithilfe von Process Mining in Ihrer Manhattan-SCALE-Umgebung ermitteln, führen zu konkreten, messbaren Vorteilen:

  • Betriebskosten senken: Setzen Sie Arbeitskräfte gezielter ein, verringern Sie Leerlaufzeiten von Anlagen und vermeiden Sie Fehler, die Nacharbeit verursachen. So sinken die Bearbeitungskosten pro Einheit.
  • Aufträge schneller abwickeln: Verkürzen Sie die durchschnittliche Zykluszeit von Lageraufträgen deutlich. So können Sie Kunden schneller beliefern und vereinbarte Service-Level besser einhalten.
  • Bestandsgenauigkeit erhöhen: Weniger Fehler bei Einlagerung und Kommissionierung sorgen für einen zuverlässigeren Überblick über Ihre Bestände. Das verringert Abweichungen und verbessert die Planung.
  • Kundenzufriedenheit steigern: Pünktliche und korrekte Auftragsabwicklung sorgt für zufriedenere Kunden und stärkt die Geschäftsbeziehungen.
  • Strategische Planung verbessern: Wenn Sie die tatsächliche Prozessleistung genau kennen, können Sie fundiertere Entscheidungen zu Personal, Investitionen in Anlagen und Lagerlayout treffen.

Starten Sie noch heute mit der Optimierung Ihres Lagers

Um das Potenzial Ihres Lagermanagements in Manhattan SCALE auszuschöpfen, müssen Sie zunächst verstehen, wie Ihre Prozesse tatsächlich ablaufen. Process Mining liefert Ihnen die nötige Transparenz und datenbasierten Erkenntnisse, um Ihre Abläufe zu verbessern. Ersetzen Sie Vermutungen durch konkrete Analysen und ermitteln Sie gezielt Möglichkeiten, die Zykluszeit im Lagermanagement zu verkürzen, Engpässe zu beseitigen und Prozesse kontinuierlich zu verbessern. Machen Sie Ihr Lager noch heute effizienter, kostengünstiger und regelkonformer.

Lagermanagement Materialfluss Logistik Bestandsoptimierung Effizienz der Lieferkette Auftragsabwicklung Distributionszentrum Betriebsmanagement WMS Lagerabläufe Kommissionieren, Verpacken und Versenden Distribution

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Viele Lageraufträge benötigen von der Erstellung bis zum Versand länger als geplant. Das führt zu verspäteten Lieferungen und unzufriedenen Kunden. Dadurch geraten Service-Level-Vereinbarungen unter Druck, die Lagerhaltungskosten steigen und der Ruf Ihrer Marke für pünktliche Lieferungen kann leiden.
ProcessMind zeigt anhand Ihrer Manhattan-SCALE-WMS-Daten, welche Aktivitäten oder Prozesspfade die Verzögerungen verursachen. Die Analyse des Ablaufs jedes Lagerauftrags macht sichtbar, wo Zeit verloren geht, etwa beim Kommissionieren, Verpacken oder Bereitstellen. So können Sie gezielt Verbesserungen angehen.

Ihr Team muss Artikel häufig erneut kommissionieren oder Aufträge neu verpacken, weil Fehler oder Abweichungen erst spät im Prozess auffallen. Diese Nacharbeit bindet Arbeitszeit, erhöht die Betriebskosten und verzögert den Workflow im Lager. Das beeinträchtigt die Effizienz des gesamten Betriebs.
ProcessMind ermittelt die Ursachen der Nacharbeit, indem es den Weg jedes Lagerauftrags in Manhattan SCALE nachverfolgt. Die Analyse zeigt, wo Fehler entstehen und welche Aktivitäten häufig wiederholt werden. Außerdem können Sie erkennen, ob bestimmte Mitarbeitende, Materialien oder Lagerplätze zu diesen Ineffizienzen beitragen.

Waren werden nicht immer an den günstigsten Lagerplätzen eingelagert. Dadurch verlängern sich die Wege beim späteren Kommissionieren und bei internen Umlagerungen. Ineffiziente Einlagerungsabläufe in Ihrem Lagerverwaltungssystem können die Kapazitätsauslastung verringern und den gesamten Betrieb verlangsamen.
ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Einlagerungswege von „Wareneingang“ bis „Ware eingelagert“ in Manhattan SCALE. Die Analyse zeigt ungünstige Routen und häufige Abweichungen von den Standardvorgehensweisen. Zudem macht sie Möglichkeiten sichtbar, Lagerplatzzuweisungen zu verbessern und so künftige Wege und Handhabungsschritte zu reduzieren.

Verzögerungen bei der Annahme, Zählung und Prüfung eingehender Waren führen zu Rückstaus an der Rampe. Artikel stehen dadurch nicht rechtzeitig für die Auftragserfüllung zur Verfügung. Das beeinträchtigt die Bestandsgenauigkeit, blockiert wertvolle Rampenfläche und wirkt sich auf den gesamten Lagerbetrieb aus.
ProcessMind analysiert in Manhattan SCALE den Ablauf von „Eingang der Avisierung einer eingehenden Lieferung“ bis „Ware eingelagert“. Die Auswertung zeigt, wo der Durchsatz sinkt und an welchen Stellen der Warenannahme Engpässe entstehen. So können Sie Personalbesetzung oder Prüfabläufe gezielt anpassen und die Bearbeitung beschleunigen.

Aufträge warten häufig lange im Verpackungsbereich oder in Bereitstellspuren, bevor sie für den Versand verladen werden. Das führt zu Staus, erschwert die effiziente Nutzung der Versandrampen und trägt dazu bei, dass Versandtermine für Ihre Kunden verpasst werden.
ProcessMind erfasst anhand Ihrer Manhattan-SCALE-Ereignisdaten die Wartezeiten und Warteschlangen vor „Verpackung gestartet“ und „Verladung auf den Frachtführer“. So sehen Sie genau, wo sich Aufträge ansammeln, und können Kapazitätsprobleme, eine unausgewogene Personalbesetzung oder ineffiziente Übergaben zwischen Prozessschritten erkennen.

Wichtige Qualitätsprüfungen werden mitunter ausgelassen, in der falschen Reihenfolge durchgeführt oder nicht ordnungsgemäß dokumentiert. Das gefährdet die Produktintegrität und die Compliance. Versäumnisse im Lagerbetrieb können Folgefehler, kostspielige Retouren und einen Imageschaden verursachen.
ProcessMind zeigt für einzelne Lageraufträge in Manhattan SCALE, wenn die Aktivität „Qualitätsprüfung durchgeführt“ fehlt oder in einer unerwarteten Reihenfolge auftritt. So werden Abweichungen von den Standardvorgehensweisen sichtbar und gezielte Schulungen oder Maßnahmen zur Einhaltung der Abläufe möglich.

Lagerpersonal und Betriebsmittel sind nicht immer optimal ausgelastet. Während in manchen Bereichen Leerlauf entsteht, sind andere überlastet. Ein ungünstiger Ressourceneinsatz im Lager kann höhere Personalkosten, längere Bearbeitungszeiten und Ineffizienzen im gesamten Betrieb zur Folge haben.
ProcessMind analysiert die Attribute „Benutzer-/Mitarbeiter-ID“ und „Verwendetes Betriebsmittel“ über die Aktivitäten in Manhattan SCALE hinweg. Die Auswertung zeigt Muster einer zu geringen oder zu hohen Auslastung und macht sichtbar, wo Ressourcen gebunden sind. Auf dieser Grundlage können Sie Personaleinsatzpläne und den Einsatz von Betriebsmitteln datengetrieben optimieren.

Aufträge werden häufig nicht bis zum angeforderten Fertigstellungs- oder Versanddatum abgeschlossen. Das kann Vertragsstrafen und Kundenbeschwerden nach sich ziehen und Ihrem Ruf schaden. Zudem wird es schwieriger, Service-Level-Vereinbarungen einzuhalten und gute Beziehungen zu Kunden und Partnern zu pflegen.
ProcessMind vergleicht in Manhattan SCALE für jeden Lagerauftrag das „Tatsächliche Fertigstellungsdatum“ mit dem „Angeforderten Fertigstellungsdatum“. Die Analyse zeigt, bei welchen Aufträgen Termine regelmäßig verpasst werden und welche Prozessschritte oder vorherigen Verzögerungen dafür verantwortlich sind.

Lageraufträge folgen häufig nicht den vorgesehenen Abläufen oder durchlaufen unerwartete Schleifen. Der tatsächliche Prozess weicht dadurch deutlich vom geplanten Materialfluss ab. Solche unkontrollierten Abweichungen erschweren den Lagerbetrieb, verlängern die Bearbeitungszeiten und machen Prognosen schwieriger.
ProcessMind bildet anhand Ihrer Manhattan-SCALE-Daten den tatsächlichen Ablauf jedes Lagerauftrags von Anfang bis Ende ab. Die Visualisierung zeigt alle Prozessvarianten und häufige Abweichungen. Außerdem quantifiziert sie deren Häufigkeit und Auswirkungen. So können Sie Abläufe standardisieren oder häufige Ausnahmefälle gezielt verbessern.

Bei den angenommenen, kommissionierten oder verpackten Waren weichen die geplanten Mengen immer wieder von den tatsächlichen Mengen ab. Das führt zu manuellen Korrekturen und ungenauen Beständen. Die Abweichungen verursachen Nacharbeit, verzögern die Auftragserfüllung und beeinträchtigen das Vertrauen in Ihre Bestandsdaten.
ProcessMind vergleicht in Manhattan SCALE für jeden Lagerauftrag die Attribute „Geplante Menge“ und „Tatsächliche Menge“ in den verschiedenen Prozessschritten. Die Analyse zeigt, wo und wann Abweichungen besonders häufig auftreten. So können Sie Probleme bei der Warenannahme, beim Kommissionieren oder beim Zählen gezielt untersuchen.

In Ihrem Lager werden Materialien und Produkte übermäßig oft oder unnötig innerhalb der Anlage bewegt. Das erhöht die Personalkosten und den Verschleiß der Betriebsmittel. Ineffiziente Bewegungen verlängern außerdem die Zykluszeiten und verringern den Durchsatz des gesamten Betriebs.
ProcessMind verfolgt in Manhattan SCALE für jeden Lagerauftrag die Abfolge der Lagerplätze und zugehörigen Aktivitäten. So werden ineffiziente Wege beim Einlagern und Kommissionieren sowie unnötige Bewegungen von Artikeln sichtbar. Die Analyse zeigt außerdem, wie Sie Layout und Aufgabenverteilung verbessern können.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, die Zeit von der Erstellung eines Lagerauftrags bis zum Versand zu verkürzen. Das wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz aus. Werden Aufträge in Manhattan SCALE schneller erfüllt, erhalten Kunden ihre Produkte früher. Gleichzeitig verbessern sich die Service-Level und die Lagerhaltungskosten sinken. ProcessMind zeigt konkrete Engpässe und die Aktivitäten mit den längsten Bearbeitungszeiten im Auftragserfüllungsprozess. Die Analyse der Event Logs macht sichtbar, wo Aufträge ins Stocken geraten, etwa durch lange Bereitstellzeiten oder Verzögerungen beim Kommissionieren. So können Sie gezielte Prozessänderungen vornehmen und deren Wirkung messen.

Ziel ist es, in Manhattan SCALE falsche Artikelentnahmen und Verpackungsfehler deutlich zu verringern. Sie verursachen Nacharbeit, Retouren und höhere Betriebskosten. Weniger Fehler verbessern die Auftragsgenauigkeit, stärken das Vertrauen der Kunden und reduzieren Verschwendung. ProcessMind zeigt Muster bei der Nacharbeit und Abweichungen von den Standardabläufen beim Kommissionieren und Verpacken. Die Analyse kann Benutzer-IDs, Betriebsmittel oder Produkttypen hervorheben, die mit höheren Fehlerquoten verbunden sind. So können Sie gezielte Schulungen oder Systemanpassungen vornehmen und die Genauigkeit verbessern.

Ziel ist es, in Manhattan SCALE die Einlagerung nach dem Wareneingang und die Bereitstellung von Artikeln für das Kommissionieren effizienter zu gestalten. Optimierte Abläufe verbessern die Flächennutzung, verkürzen Wege und beschleunigen den Zugriff auf den Bestand. ProcessMind analysiert die tatsächlichen Wege und Bearbeitungszeiten beim Einlagern und Bereitstellen. So werden ineffiziente Routen und wiederholte Bewegungen sichtbar. Die Analyse zeigt, wie Sie Lagerstrategien anpassen oder Systemregeln ändern können, um Wege zu verkürzen und den Durchsatz zu erhöhen.

Ziel ist es, die Zeit zwischen dem Eingang einer Avisierung und der Einlagerung der Waren zu verkürzen. So lassen sich Engpässe in den ersten Phasen des Lagerbetriebs in Manhattan SCALE beseitigen. Eine schnellere Warenannahme macht Waren früher verfügbar und verringert Staus an den Rampen. ProcessMind visualisiert den Warenannahmeprozess und zeigt, wo Verzögerungen auftreten, etwa bei der Qualitätsprüfung oder der ersten Zählung. Die Analyse quantifiziert die Auswirkungen und hilft Verantwortlichen, Ursachen zu ermitteln und Maßnahmen für eine schnellere Bestandsverfügbarkeit umzusetzen.

Ziel ist es, in den letzten Phasen der Auftragsvorbereitung vor dem Versand unnötige Wartezeiten und Ineffizienzen zu verringern. Dafür kommen die Funktionen von Manhattan SCALE zum Einsatz. Effiziente Abläufe beim Verpacken und Bereitstellen sorgen dafür, dass Aufträge rechtzeitig versandfertig sind und Lieferzeitfenster eingehalten werden. ProcessMind zeigt, an welchen Stellen sich Aufträge ansammeln oder zwischen dem Start des Verpackens und dem Versand zu lange warten. Die Analyse macht Prozessvarianten sichtbar, die zu Verzögerungen führen, und liefert Erkenntnisse zur Personalverteilung und zur Gestaltung der Arbeitsplätze.

Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle erforderlichen Qualitätsprüfungen für eingehende Waren und ausgehende Aufträge in Manhattan SCALE konsequent durchgeführt werden. Die Einhaltung der Prüfabläufe verbessert die Produktqualität, verringert Retouren und unterstützt die Compliance. ProcessMind bildet den tatsächlichen Warenfluss im Lager ab und erkennt, wenn Qualitätsprüfungen ausgelassen, verspätet oder in der falschen Reihenfolge durchgeführt werden. Die Auswertung liefert messbare Belege für Abweichungen und unterstützt Korrekturmaßnahmen sowie die konsequente Umsetzung der Abläufe.

Ziel ist es, Personal, Betriebsmittel und Lagerfläche im Lagerbetrieb mit Manhattan SCALE möglichst effizient einzusetzen. Eine bessere Auslastung steigert die Produktivität, senkt Überstundenkosten und optimiert die Betriebsausgaben. ProcessMind analysiert Aktivitätsdauern und Ressourcenzuweisungen, um nicht ausgelastete oder überlastete Ressourcen sichtbar zu machen. Die Auswertung zeigt Leerlaufzeiten und Engpässe aufgrund begrenzter Ressourcen. So können Sie Einsatzpläne und Arbeitslasten besser abstimmen.

Ziel ist es, den Anteil der Lageraufträge zu erhöhen, die in Manhattan SCALE bis zum angeforderten Fertigstellungsdatum an Frachtführer übergeben werden. Das steigert die Kundenzufriedenheit und verringert Vertragsstrafen für verspätete Lieferungen. ProcessMind setzt Versandzeitpunkte mit den angeforderten Fertigstellungsdaten in Beziehung. So erkennen Sie Auftragsarten und Prozesspfade, bei denen Termine häufig verpasst werden. Die Analyse zeigt Verzögerungen vor dem Versand und hilft Ihnen, rechtzeitig gegenzusteuern.

Ziel ist es, Abweichungen und unerwartete Varianten beim Materialfluss vom Wareneingang bis zum Versand zu reduzieren und so in Manhattan SCALE einheitliche Abläufe zu schaffen. Standardisierte Wege machen Prozesse besser planbar, verringern Fehler und erleichtern die Einarbeitung. ProcessMind ermittelt automatisch alle tatsächlichen Varianten des Materialflusses und vergleicht sie mit dem vorgesehenen oder geplanten Ablauf. Die Analyse quantifiziert Häufigkeit und Auswirkungen der Abweichungen. So können Sie die Einhaltung der Abläufe verbessern oder bestehende Standards überprüfen.

Ziel ist es, in Manhattan SCALE Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen bei der Warenannahme, Einlagerung und Kommissionierung zu verringern. Genauere Bestände beugen Fehlbeständen vor und machen aufwendige Abstimmungen überflüssig. ProcessMind vergleicht geplante und tatsächliche Mengen in den verschiedenen Prozessschritten und zeigt, wo und warum Abweichungen auftreten. Die Analyse kann Materialien, Lagerplätze oder Mitarbeitende hervorheben, die mit häufigeren Mengenfehlern verbunden sind. So können Sie gezielt nach den Ursachen suchen.

Ziel ist es, unnötige oder ineffiziente Materialbewegungen ohne Mehrwert im Lager zu erkennen und zu beseitigen, um den Betrieb mit Manhattan SCALE zu verbessern. Weniger überflüssige Bewegungen sparen Zeit, senken Personalkosten und verringern den Verschleiß der Betriebsmittel. ProcessMind visualisiert den gesamten Weg einer Ladeeinheit oder eines Materials. Dabei werden Kreisbewegungen, unnötige Umlagerungen und mehrfaches Handling sichtbar. Die Analyse quantifiziert Häufigkeit und Dauer dieser Schritte ohne Mehrwert und liefert eine Datengrundlage für Layoutänderungen oder die Neugestaltung von Abläufen.

Der Verbesserungsprozess in 6 Schritten für die Lagerverwaltung

1

Template herunterladen
2

Daten aus Manhattan SCALE exportieren
3

Daten in ProcessMind hochladen
4

Lagerprozess analysieren
5

Gezielte Verbesserungen umsetzen
6

Fortlaufend überwachen und optimieren
1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Rufen Sie das vorbereitete ProcessMind-Excel-Template für Lagerverwaltungsdaten aus Manhattan SCALE ab. Damit erfassen Sie alle erforderlichen Informationen aus dem Event Log.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Ein strukturiertes Template vereinfacht die Datenaufbereitung und sorgt für einheitliche, genaue Daten. Es zeigt Ihnen, welche Informationen Sie für eine aussagekräftige Analyse extrahieren müssen.

Erwartetes Ergebnis

Ein sofort einsatzbereites Excel-Template, vorbereitet für Ihre Lagerverwaltungsdaten aus Manhattan SCALE.

DAS ERWARTET SIE

Entdecken Sie ungenutzte Effizienzpotenziale in Ihrem Lager

ProcessMind visualisiert Ihre gesamten Lagerabläufe, vom Wareneingang bis zum Versand. Erkennen Sie Engpässe und Bereiche mit erheblichem Verbesserungspotenzial.
  • Visualisieren Sie Lagerprozesse von Anfang bis Ende
  • Ermitteln Sie genau, wo Engpässe im Materialfluss entstehen
  • Optimieren Sie den Ablauf vom Wareneingang bis zum Versand
  • Erkennen Sie Ineffizienzen beim Ressourceneinsatz
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

Messbare Verbesserungen im Lagerbetrieb

Diese Ergebnisse zeigen, welche messbaren Vorteile Unternehmen häufig erzielen, wenn sie ihre Lagerverwaltungsprozesse optimieren. Die detaillierte Analyse von Prozessdaten aus Manhattan SCALE liefert klare Erkenntnisse, mit denen Unternehmen Ineffizienzen beseitigen und den Betrieb spürbar verbessern können.

0 %
Aufträge schneller erfüllen

Durchschnittliche Verkürzung der Durchlaufzeit von Anfang bis Ende

Verkürzen Sie die Zeit von der Auftragserstellung bis zum Versand, verbessern Sie die Kundenzufriedenheit und erhöhen Sie den Lagerumschlag. Ermitteln und beseitigen Sie Engpässe, die den Auftragsabschluss verzögern.
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Mehr Sendungen pünktlich versenden

Höherer Anteil eingehaltener Liefertermine

Erhöhen Sie den Anteil der Sendungen, die zum angeforderten Termin versandt werden. Das steigert die Kundenzufriedenheit und verringert Vertragsstrafen. Ermitteln Sie wiederkehrende Ursachen für verpasste Termine.
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Weniger Nacharbeit beim Kommissionieren

Rückgang wiederholter Kommissionieraktivitäten

Verringern Sie kostspielige Kommissionierfehler und die damit verbundene Nacharbeit. So senken Sie die Betriebskosten und verbessern die Bestandsgenauigkeit. Ermitteln Sie die Ursachen häufiger Fehler beim Kommissionieren.
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Waren schneller einlagern

Verkürzung der Zeit von der Warenannahme bis zur Einlagerung

Beschleunigen Sie die Einlagerung angenommener Waren. So steht der Bestand schneller zur Verfügung und die Lagerfläche wird besser genutzt. Beseitigen Sie Verzögerungen bei der Bearbeitung eingehender Waren.
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Höhere Prozesskonformität

Höhere Einhaltung optimaler Abläufe

Sorgen Sie dafür, dass Materialien standardisierten, effizienten Wegen folgen. So verringern Sie unnötige Bewegungen und machen den Betrieb besser planbar. Fördern Sie die Einhaltung bewährter Vorgehensweisen.

Die Ergebnisse können je nach Komplexität der Prozesse, Datenqualität und Umfang der Optimierungsmaßnahmen variieren. Die angegebenen Werte stehen für typische Verbesserungen, die bei vergleichbaren Process-Mining-Projekten beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

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

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die eindeutige Kennung einer bestimmten logistischen Arbeitseinheit, etwa eines Wareneingangs oder einer ausgehenden Sendung.

Warum das wichtig ist

Dieser Schlüssel führt alle zugehörigen Lageraktivitäten zu einer einzigen Prozessinstanz zusammen und ermöglicht so eine durchgängige Analyse.

Der Name der konkreten Lagerverwaltungsaufgabe oder des Ereignisses, das stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Es definiert die Prozessschritte, bildet die Grundlage der Prozessübersicht und ermöglicht die Analyse von Abläufen und Abweichungen.

Der Timestamp, der angibt, wann die Lageraktivität oder das Ereignis stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse korrekt zu ordnen und alle dauerbasierten Kennzahlen wie Zyklus- und Durchlaufzeiten zu berechnen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität mit messbarer Dauer abgeschlossen wurde.

Warum das wichtig ist

Sie ermöglicht die genaue Berechnung der Verarbeitungszeit einzelner Aktivitäten und hilft zu erkennen, welche Aufgaben die meisten Ressourcen und die meiste Zeit beanspruchen.

Die eindeutige Kennung des Lagermitarbeitenden oder Bedieners, der die Aktivität ausgeführt hat.

Warum das wichtig ist

Es verknüpft die Prozessleistung mit einzelnen Mitarbeitenden oder Teams und ermöglicht die Analyse von Arbeitslast, Produktivität und Ressourcenzuteilung.

Ordnet den Lagerauftrag einer Kategorie zu, zum Beispiel Wareneingang, Warenausgang oder interne Umlagerung.

Warum das wichtig ist

Es ermöglicht, unterschiedliche Prozesse wie Wareneingang und Warenausgang getrennt zu betrachten und zu vergleichen, da sie verschiedene Abläufe und Leistungserwartungen haben.

Die eindeutige Kennung des Produkts oder Materials, das bearbeitet wird.

Warum das wichtig ist

Sie ermöglicht Analysen auf Produktebene und zeigt, ob bestimmte Artikel mit Prozessverzögerungen, Fehlern oder Nacharbeit verbunden sind.

Die tatsächlich gezählte, kommissionierte oder versandte Menge eines Materials.

Warum das wichtig ist

Sie ist entscheidend, um Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlich bearbeiteten Mengen zu erkennen und mögliche Probleme mit der Bestandsgenauigkeit oder Fehler im Betrieb aufzudecken.

Das Datum, bis zu dem der Kunde oder ein interner Beteiligter den Versand des Auftrags angefordert hat.

Warum das wichtig ist

Es ist der wichtigste Maßstab, um die termingerechte Auslieferung und die Einhaltung der mit Kunden vereinbarten Service-Level zu messen.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Diese Aktivität kennzeichnet die Erstellung eines Auftrags im Lagerverwaltungssystem. Dabei kann es sich um einen Wareneingang oder einen ausgehenden Auftrag handeln. In der Regel wird das Ereignis ausdrücklich protokolliert, sobald ein neuer Auftragssatz im System angelegt wird. Der Erstellungs-Timestamp wird häufig über eine Integration mit einem ERP-System erfasst.

Warum das wichtig ist

Dies ist das zentrale Start-Event des Lagerprozesses. Die Zeit von diesem Zeitpunkt bis zum Abschluss ist entscheidend, um die gesamte Durchlaufzeit der Auftragserfüllung zu messen.

Dieses Ereignis markiert den Abschluss der physischen Warenannahme. Die Waren werden entladen und identifiziert, anschließend werden die Mengen mit der Lieferavisierung abgeglichen. Das Ereignis wird üblicherweise ausdrücklich erfasst, wenn ein Mitarbeiter die endgültig angenommene Menge jedes Artikels über ein mobiles Gerät oder Terminal bestätigt.

Warum das wichtig ist

Dies ist ein wichtiger Meilenstein für die Bestandsgenauigkeit und markiert den Beginn der Einlagerung. Anhand des Ereignisses lassen sich Mengenabweichungen und die Effizienz des Warenannahmeteams analysieren.

Diese Aktivität bestätigt, dass die Ware erfolgreich am vorgesehenen Lagerplatz eingelagert wurde. Sie wird ausdrücklich erfasst, wenn der Mitarbeitende den Lagerplatz scannt und die Einlagerung bestätigt. Damit wird die Aufgabe im System abgeschlossen.

Warum das wichtig ist

Dieses Ereignis schließt den Wareneingangsprozess ab und macht den Bestand für die Auftragsabwicklung verfügbar. Es bildet den Endpunkt für die Kennzahl „Wareneingang bis Einlagerung“.

Diese Aktivität bestätigt, dass ein Mitarbeitender einen Artikel physisch aus seinem Lagerplatz entnommen hat. Sie wird ausdrücklich erfasst, wenn der Mitarbeitende den Artikel und/oder den Lagerplatz mit seinem Handgerät scannt und die Entnahme bestätigt.

Warum das wichtig ist

Dies ist ein wichtiger Meilenstein im Auftragsabwicklungszyklus. Die Aktivität ist entscheidend, um Kommissionierleistung, Nacharbeitsquoten und Ressourcenauslastung zu messen.

Diese Aktivität zeigt an, dass alle Artikel einer Sendung in den endgültigen Versandbehälter verpackt und dieser verschlossen wurden. Das Ereignis wird ausdrücklich erfasst, wenn der Mitarbeitende den Abschluss des Kartons oder der Sendung im System bestätigt.

Warum das wichtig ist

Dieser Meilenstein schließt die Verpackung ab und macht die Sendung für Bereitstellung und Versand bereit. Er ist ein wichtiger Datenpunkt für die Analyse von Verpackungsleistung und Effizienz.

Markiert den Zeitpunkt, zu dem der Frachtführer das Lager mit der Ware verlässt. Das Ereignis wird ausdrücklich ausgelöst, wenn ein Benutzer im System eine Buchung wie „Versand bestätigen“ oder „Versenden“ ausführt und damit die Sendung abschließt.

Warum das wichtig ist

Dies ist ein entscheidender Meilenstein, um die termingerechte Auslieferung anhand der angeforderten Liefertermine zu messen. Häufig löst er Kundenbenachrichtigungen und die Rechnungsstellung aus.

Bezeichnet den endgültigen logischen Abschluss des Lagerauftrags, nachdem alle physischen Aktivitäten beendet sind. Dieses Ereignis wird in der Regel abgeleitet, etwa aus einer abschließenden Statusänderung des Auftragsdatensatzes auf „Abgeschlossen“ oder „Geschlossen“.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität bildet den endgültigen Endpunkt des gesamten Lagerprozesses. Sie ist entscheidend für die Berechnung der gesamten Durchlaufzeit der Auftragserfüllung und des Durchsatzes.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Event Logs aus Manhattan SCALE und visualisiert den tatsächlichen Ablauf der Lagerprozesse. So lassen sich Engpässe bei der Warenannahme, beim Kommissionieren, Verpacken und Versenden erkennen und Abweichungen von Standardabläufen aufdecken. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, mit denen Sie Ressourcen besser einsetzen und die Durchlaufzeit der Auftragserfüllung verkürzen können.

Für den Einstieg benötigen wir Event-Log-Daten mit einer Case-ID, einem Aktivitätsnamen und einem Timestamp für jedes Ereignis. In der Lagerverwaltung dient häufig die Lagerauftrags-ID als Case-ID. Relevante Aktivitäten sind beispielsweise Einlagern, Kommissionieren, Verpacken und Versenden, jeweils mit den zugehörigen genauen Timestamps.

Sie können mit deutlichen Verbesserungen in wichtigen Bereichen rechnen, etwa mit kürzeren Durchlaufzeiten bei der Auftragserfüllung und weniger Fehlern beim Kommissionieren und Verpacken. Process Mining hilft, Einlagerungs- und Lagerprozesse zu optimieren, die Warenannahme zu beschleunigen sowie Verpackung und Bereitstellung effizienter zu gestalten. Dadurch können mehr Sendungen pünktlich versandt und Ressourcen besser ausgelastet werden.

Die erste Datenextraktion und die Einrichtung des Modells lassen sich üblicherweise innerhalb weniger Wochen abschließen. Wie lange es dauert, hängt von der Datenverfügbarkeit und dem Systemzugriff ab. Erste umsetzbare Erkenntnisse liegen häufig 4 bis 6 Wochen nach dem Datenimport vor. Durch kontinuierliche Überwachung ergeben sich im Zeitverlauf weitere Optimierungsmöglichkeiten.

Voraussetzung ist der Zugriff auf Ihre Manhattan-SCALE-Datenbank oder Ihr Data Warehouse, um Event-Log-Daten zu extrahieren. Je nach Process-Mining-Tool können weitere Plattformanforderungen gelten. Erforderlich sind außerdem eine stabile Datenverbindung und die passenden Berechtigungen für den Datenexport. Der laufende Betrieb Ihres Systems wird dabei üblicherweise nur minimal beeinträchtigt.

Process Mining greift nur minimal in den Betrieb ein und benötigt vor allem Lesezugriff auf historische Daten. Die Analyse läuft unabhängig von Ihrem Produktivsystem Manhattan SCALE und beeinträchtigt den täglichen Betrieb daher kaum oder gar nicht. Die IT unterstützt hauptsächlich bei der Einrichtung des Datenexports. Der laufende Aufwand ist gering.

Ja. Process Mining erkennt Abweichungen von standardisierten oder vorgeschriebenen Prozessabläufen. Die Analyse zeigt beispielsweise, wenn Qualitätsprüfungen nicht eingehalten werden oder unerwartete Materialflüsse auftreten. So können Sie feststellen, wo Compliance-Probleme entstehen, und Korrekturmaßnahmen ergreifen.

Durch die Analyse der Timestamps zwischen Prozessaktivitäten misst Process Mining genau, wie lange einzelne Schritte und die Wartezeiten dazwischen dauern. Die Visualisierung zeigt, wo sich Arbeit ansammelt oder Abläufe ins Stocken geraten, etwa durch lange Wartezeiten beim Verpacken oder Bereitstellen oder durch eine langsame Warenannahme. So lassen sich Engpässe genau lokalisieren.

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