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Verbessern Sie Ihr Lagermanagement

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung Ihrer Manhattan SCALE Abläufe
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Optimieren Sie Ihr Lagermanagement in Manhattan SCALE für maximale Effizienz

Ineffizientes Lagermanagement kann zu Engpässen, Ressourcenverschwendung und Compliance-Problemen führen. Unsere Plattform hilft Ihnen, genaue Reibungspunkte in Ihren Abläufen zu identifizieren, vom Wareneingang bis zum Versand. Dies ermöglicht es Ihnen, datengestützte Verbesserungen vorzunehmen, den Materialfluss zu optimieren und die gesamte Lagereffizienz zu steigern.

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 Ihr Lagermanagement in Manhattan SCALE optimieren?

Ein effizientes Lagermanagement ist das Rückgrat erfolgreicher Lieferkettenprozesse. Doch in der komplexen Umgebung von Manhattan SCALE können sich leicht Ineffizienzen ansammeln, die zu erheblichen geschäftlichen Herausforderungen führen. Verzögerungen beim Wareneingang, Engpässe bei der Einlagerung, suboptimale Kommissionierwege und Fehler beim Verpacken oder Versand tragen alle zu erhöhten Betriebskosten, längeren Auftragsabwicklungszeiten und letztlich zu einer verminderten Kundenzufriedenheit bei. Ohne ein klares, datengestütztes Verständnis Ihrer tatsächlichen Prozessabläufe wird die Identifizierung und Behebung dieser Probleme zu einer gewaltigen Aufgabe. Eine kontinuierliche Prozessoptimierung innerhalb Ihres Manhattan SCALE WMS ist nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, Kosten zu kontrollieren und eine zuverlässige Servicebereitstellung im heutigen schnelllebigen Markt zu gewährleisten.

Wie Process Mining die Effizienz in Manhattan SCALE freisetzt

Process Mining bietet einen revolutionären Ansatz zum Verständnis und zur Verbesserung Ihrer Lagermanagement-Operationen innerhalb von Manhattan SCALE. Durch die Analyse von Event Logs aus Ihrem System erstellt es eine objektive, datengestützte Visualisierung des Weges jedes einzelnen Lagerauftrags, von seiner Erstellung bis zu seinem endgültigen Versand. Diese Fähigkeit ermöglicht es Ihnen, Annahmen und subjektive Beobachtungen hinter sich zu lassen und die tatsächlichen Wege Ihrer Waren, die genauen Dauern jeder Aktivität und die exakten Punkte, an denen Verzögerungen auftreten, aufzudecken. Sie können verborgene Prozessvarianten identifizieren, Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen aufdecken und Ressourcenengpässe genau lokalisieren, die Ihren gesamten Betrieb verlangsamen könnten. Diese End-to-End-Perspektive hilft Ihnen zu verstehen, wie verschiedene Aktivitäten wie Qualitätsprüfung, Einlagerung, Kommissionierung oder Verladung interagieren und die gesamte Durchlaufzeit beeinflussen, wodurch die für eine gezielte Prozessoptimierung notwendigen Erkenntnisse gewonnen werden.

Schlüsselbereiche für die Verbesserung des Lagerprozesses

Durch den Einsatz von Process Mining auf Ihren Manhattan SCALE-Daten können Sie spezifische Bereiche für erhebliche Verbesserungen anvisieren:

  • Engpasserkennung und -behebung: Entdecken Sie genau, wo und warum Verzögerungen auftreten, sei es an einer überlasteten Wareneingangsdock, einer ineffizienten Einlagerungsstrategie, einer bestimmten Kommissionierzone oder einer überlasteten Packstation. Das Verständnis dieser Engpässe ist der erste Schritt zu einer effektiven Prozessoptimierung.
  • Reduzierung der Durchlaufzeit: Analysieren Sie die Zeit, die für jede Phase benötigt wird, von der Benachrichtigung über den Wareneingang bis zum Versand. Identifizieren Sie Aktivitäten mit unerwartet langen Dauern und implementieren Sie Änderungen, um die gesamte Lagermanagement-Durchlaufzeit zu reduzieren.
  • Optimierung der Ressourcenauslastung: Erhalten Sie Einblicke in die Nutzung Ihrer Arbeitskräfte, Ausrüstung und Lagerfläche. Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Umverteilung von Ressourcen, zum Ausgleich von Arbeitslasten und zur Verbesserung des Durchsatzes ohne zusätzliche Investitionen.
  • Compliance und Fehlerreduzierung: Überwachen Sie die Prozesseinhaltung von Standardarbeitsanweisungen. Erkennen Sie Fälle, in denen Waren falsch gehandhabt, Kommissionierfehler auftreten oder nicht-standardmäßige Routen gewählt werden, um die Gesamtgenauigkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu verbessern.
  • Durchsatzsteigerung: Durch die Straffung von Prozessen und die Beseitigung von Engpässen können Sie das Volumen der pro Tag verarbeiteten Lageraufträge erheblich steigern und so Ihre operative Kapazität erhöhen.

Messbare Ergebnisse erzielen

Die Implementierung von Prozessverbesserungen, die durch Process Mining in Ihrer Manhattan SCALE-Umgebung identifiziert wurden, führt zu greifbaren, messbaren Vorteilen:

  • Reduzierte Betriebskosten: Optimieren Sie den Personaleinsatz, minimieren Sie Ausfallzeiten von Geräten und reduzieren Sie Fehler, die zu Nacharbeit führen – alles trägt zu niedrigeren pro-Einheit-Verarbeitungskosten bei.
  • Schnellere Auftragsabwicklung: Reduzieren Sie die durchschnittliche Durchlaufzeit für Lageraufträge erheblich, was eine schnellere Lieferung an Kunden ermöglicht und Service Level Agreements verbessert.
  • Erhöhte Bestandsgenauigkeit: Durch die Reduzierung von Fehlern bei der Einlagerung und Kommissionierung erhalten Sie eine zuverlässigere Sicht auf Ihre Lagerbestände, minimieren Abweichungen und verbessern die Planung.
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit: Eine pünktliche und genaue Auftragsabwicklung führt direkt zu zufriedeneren Kunden und stärkeren Geschäftsbeziehungen.
  • Bessere strategische Planung: Mit einem tiefen Verständnis Ihrer tatsächlichen Prozessleistung können Sie fundiertere Entscheidungen bezüglich Personalbesetzung, Ausrüstungsinvestitionen und Lagerlayout treffen.

Starten Sie noch heute Ihre Reise zur Lageroptimierung

Das volle Potenzial Ihres Lagermanagements in Manhattan SCALE auszuschöpfen, beginnt damit, Ihre Prozesse so zu verstehen, wie sie wirklich ablaufen. Durch den Einsatz von Process Mining gewinnen Sie die Klarheit und die datengestützten Erkenntnisse, die notwendig sind, um Ihre Abläufe zu transformieren. Gehen Sie über Vermutungen hinaus und identifizieren Sie proaktiv Möglichkeiten, die Durchlaufzeit im Lagermanagement zu reduzieren, Engpässe zu beseitigen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise zu einem effizienteren, kostengünstigeren und complianten Lager.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Viele Lageraufträge benötigen länger als erwartet, um von der Erstellung bis zum Versand bearbeitet zu werden, was zu Lieferverzögerungen und Kundenunzufriedenheit führt. Dies beeinträchtigt Service Level Agreements, erhöht die Lagerhaltungskosten und kann den Ruf Ihrer Marke für pünktliche Lieferungen schädigen.
ProcessMind identifiziert spezifische Aktivitäten oder Wege, die diese Verzögerungen in Ihren Manhattan SCALE WMS-Daten verursachen. Durch die Analyse des Flusses jedes Lagerauftrags werden genau die Stellen ermittelt, an denen Zeit verloren geht, sei es bei der Kommissionierung, Verpackung oder Bereitstellung, was eine effektive Zielsetzung für Verbesserungen ermöglicht.

Ihr Team muss Artikel oft erneut kommissionieren oder Aufträge neu verpacken, da Fehler oder Diskrepanzen spät im Prozess entdeckt werden. Diese Nacharbeit verschwendet Arbeitskraft, erhöht die Betriebskosten und führt zu weiteren Verzögerungen im Lagermanagement-Workflow, was die Gesamteffizienz beeinträchtigt.
ProcessMind deckt die Grundursachen für Nacharbeit auf, indem es den Weg jedes Lagerauftrags in Manhattan SCALE verfolgt. Es zeigt auf, wo Fehler entstehen, welche Aktivitäten häufig wiederholt werden, und hilft zu verstehen, ob spezifische Bediener, Materialien oder Lagerorte zu diesen Ineffizienzen beitragen.

Waren werden nicht immer an den effizientesten Orten gelagert, was zu erhöhten Laufzeiten für die spätere Kommissionierung und interne Bewegungen führt. Ineffiziente Einlagerungspraktiken in Ihrem Lagermanagementsystem können die Nutzung der Lagerkapazität reduzieren und den gesamten Betrieb verlangsamen.
ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Einlagerungswege von „Waren erhalten“ bis „Waren eingelagert“ innerhalb von Manhattan SCALE. Es identifiziert nicht-optimale Routen, gängige Abweichungen von Standardprozeduren und Möglichkeiten zur Optimierung der Lagerplatzzuordnungen, um zukünftige Fahrten und Handhabungen zu minimieren.

Verzögerungen beim Empfang, Zählen und Prüfen eingehender Waren verursachen Rückstände am Dock und verhindern, dass Artikel rechtzeitig für die Auftragsabwicklung verfügbar werden. Dies beeinträchtigt die Bestandsgenauigkeit, bindet wertvollen Dockplatz und erzeugt einen Welleneffekt über den gesamten Lagermanagementbetrieb.
ProcessMind analysiert die Sequenz „Lieferavis eingegangen“ bis „Waren eingelagert“ in Manhattan SCALE. Es zeigt auf, wo der Durchsatz verlangsamt wird, identifiziert spezifische Engpässe im Wareneingangsprozess und hilft bei der Optimierung der Personalbesetzung oder Inspektionsverfahren, um die Verarbeitung zu beschleunigen.

Aufträge warten häufig über längere Zeiträume im Verpackungsbereich oder an den Bereitstellungsbahnen, bevor sie für den Versand verladen werden. Diese Verzögerungen führen zu Staus, verhindern eine effiziente Nutzung der Verladedocks und tragen direkt zu verpassten Lieferfristen für Ihre Kunden bei.
ProcessMind verfolgt die Verweilzeiten und Warteschlangen vor „Verpackung initiiert“ und „Verladung auf Spediteur“ innerhalb Ihrer Manhattan SCALE Eventdaten. Es lokalisiert genau, wo sich Aufträge ansammeln, wodurch Sie Kapazitätsprobleme, Personalungleichgewichte oder ineffiziente Übergaben zwischen den Phasen identifizieren können.

Kritische Qualitätsprüfungsaktivitäten werden manchmal übersprungen, außer der Reihe durchgeführt oder nicht ordnungsgemäß dokumentiert, wodurch die Produktintegrität und Compliance gefährdet werden. Diese Nachlässigkeit im Lagermanagement kann zu nachgelagerten Fehlern, kostspieligen Retouren und einer Schädigung des Markenrufs führen.
ProcessMind identifiziert Fälle, in denen „Qualitätsprüfung durchgeführt“-Aktivitäten fehlen oder in einer unerwarteten Reihenfolge für bestimmte Lageraufträge in Manhattan SCALE auftreten. Es bietet Einblick in Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen und ermöglicht gezielte Schulungen oder Prozessdurchsetzung.

Ihr Lagerpersonal oder Ihre Ausrüstung werden nicht immer effektiv eingesetzt, was zu Leerlaufzeiten in einigen Bereichen führt, während andere überlastet sind. Eine suboptimale Ressourcenauslastung in Ihrem Lagermanagement kann höhere Personalkosten, langsamere Bearbeitungszeiten und eine allgemeine betriebliche Ineffizienz zur Folge haben.
ProcessMind analysiert die Attribute "User/Operator ID" und "Equipment Used" über alle Aktivitäten in Manhattan SCALE hinweg. Es deckt Muster der Unter- oder Überauslastung auf, identifiziert Engpässe bei der Ressourcennutzung und liefert datengestützte Erkenntnisse zur Optimierung der Personalplanung und des Geräteeinsatzes.

Aufträge verfehlen häufig die angeforderten Fertigstellungs- oder Versandtermine, was zu Strafen, Kundenbeschwerden und einem geschädigten Ruf führt. Dies beeinträchtigt Ihre Fähigkeit, Service Level Agreements einzuhalten und starke Beziehungen zu Ihren Kunden und Partnern aufrechtzuerhalten.
ProcessMind vergleicht das „Tatsächliche Fertigstellungsdatum“ mit dem „Angeforderten Fertigstellungsdatum“ für jeden Lagerauftrag in Manhattan SCALE. Es identifiziert, welche Aufträge durchweg Fristen verpassen und, noch wichtiger, offenbart die spezifischen Prozessschritte oder vorhergehenden Verzögerungen, die zu diesen verpassten Zielen beitragen.

Ihre Lageraufträge folgen häufig nicht-standardisierten Pfaden oder durchlaufen unerwartete Schleifen, wodurch sie erheblich vom vorgesehenen Prozessfluss abweichen. Diese unkontrollierten Variationen im Lagermanagement können Abläufe verkomplizieren, Bearbeitungszeiten verlängern und die Prognose erschweren.
ProcessMind bildet den tatsächlichen End-to-End-Verlauf jedes Lagerauftrags aus Ihren Manhattan SCALE-Daten ab. Es visualisiert alle Prozessvarianten, identifiziert häufige Abweichungen und quantifiziert deren Häufigkeit und Auswirkungen, wodurch Sie Prozesse standardisieren oder für gängige Ausnahmen optimieren können.

Es bestehen anhaltende Unterschiede zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen bei empfangenen, kommissionierten oder verpackten Waren, was zu manuellen Anpassungen und Bestandsungenauigkeiten führt. Diese Diskrepanzen verursachen Nacharbeit, verzögern die Auftragsabwicklung und untergraben das Vertrauen in Ihre Bestandsdaten im Lager.
ProcessMind analysiert die Attribute „Planned Quantity“ versus „Actual Quantity“ in verschiedenen Phasen für jeden Lagerauftrag in Manhattan SCALE. Es identifiziert, wo und wann diese Diskrepanzen am häufigsten auftreten, und hilft so, Probleme in den Wareneingangs-, Kommissionier- oder Zählprozessen zu lokalisieren, die Aufmerksamkeit erfordern.

Ihre Lagerabläufe sind von übermäßigen oder redundanten Bewegungen von Materialien und Produkten innerhalb des Lagers geprägt, was zu steigenden Arbeitskosten und erhöhtem Verschleiß der Ausrüstung führt. Diese ineffizienten Bewegungen tragen zu längeren Durchlaufzeiten bei und reduzieren den gesamten operativen Durchsatz.
ProcessMind verfolgt die Abfolge der Lagerorte und zugehörigen Aktivitäten für jeden Lagerauftrag in Manhattan SCALE. Es deckt ineffiziente Routen bei der Einlagerung und Kommissionierung auf, hebt Fälle unnötiger Artikelbewegungen hervor und schlägt Optimierungsmöglichkeiten für das Layout und die Aufgabenverteilung vor.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel zielt darauf ab, die Gesamtdauer von der Erstellung des Lagerauftrags bis zum Versand zu verkürzen, was sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und die Betriebseffizienz auswirkt. Eine schnellere Abwicklung in Manhattan SCALE bedeutet, dass Kunden Produkte früher erhalten, was den Service verbessert und Lagerkosten senkt. ProcessMind kann genaue Engpässe und die längsten Aktivitäten innerhalb des Abwicklungszyklus identifizieren. Durch die Analyse von Event Logs zeigt es auf, wo Aufträge hängen bleiben, wie z.B. übermäßige Bereitstellungszeiten oder Verzögerungen bei der Kommissionierung, und ermöglicht so ein gezieltes Process Re-engineering und die Messung von Verbesserungen.

Dieses Ziel zu erreichen bedeutet, falsche Kommissionierungen oder Verpackungsfehler, die zu Nacharbeit, Retouren und erhöhten Betriebskosten in Manhattan SCALE führen, erheblich zu reduzieren. Die Minimierung von Fehlern gewährleistet die Auftragsgenauigkeit, stärkt das Kundenvertrauen und reduziert Verschwendung. ProcessMind deckt Muster von Nacharbeit oder Abweichungen von Standard-Kommissionier- und Verpackungsprozeduren auf. Es kann spezifische Benutzer-IDs, Geräte oder Produkttypen hervorheben, die mit höheren Fehlerraten verbunden sind, was gezielte Schulungen oder Systemanpassungen zur Verbesserung der Genauigkeit ermöglicht.

Dieses Ziel konzentriert sich auf die Verbesserung der Effizienz und Effektivität, wie Waren nach dem Wareneingang eingelagert und zur Kommissionierung innerhalb von Manhattan SCALE entnommen werden. Optimierte Flüsse führen zu einer besseren Raumausnutzung, reduzierten Fahrzeiten und einem schnelleren Zugang zum Bestand. ProcessMind analysiert die tatsächlichen Wege und Zeiten für Einlagerungs- und Entnahmeaktivitäten, identifiziert ineffiziente Routen oder wiederholte Bewegungen. Es zeigt Möglichkeiten auf, Lagerstrategien neu zu konfigurieren oder Systemregeln anzupassen, um Fahrwege zu minimieren und den Durchsatz zu maximieren.

Ziel ist es, die Zeit von einer eingehenden Lieferbenachrichtigung bis zur Einlagerung der Waren zu verkürzen und Engpässe in den frühen Phasen des Lagerbetriebs in Manhattan SCALE zu beseitigen. Ein schnellerer Wareneingang bedeutet eine schnellere Verfügbarkeit der Waren zum Verkauf und eine reduzierte Überlastung der Laderampen. ProcessMind visualisiert den Wareneingangsprozess und zeigt auf, wo Verzögerungen auftreten, z.B. bei der Qualitätsprüfung oder der ersten Zählung. Es quantifiziert die Auswirkungen dieser Verzögerungen, sodass Manager die Ursachen identifizieren und Änderungen zur Beschleunigung der Bestandsverfügbarkeit implementieren können.

Dieses Ziel zielt darauf ab, unnötige Verzögerungen und Ineffizienzen in den letzten Phasen der Auftragsbereitstellung vor dem Versand aus dem Lager zu reduzieren, unter Nutzung der Manhattan SCALE-Funktionalitäten. Optimierte Verpackungs- und Bereitstellungsprozesse stellen sicher, dass Aufträge pünktlich fertig sind und verpasste Lieferfenster vermieden werden. ProcessMind identifiziert spezifische Punkte, an denen sich Aufträge ansammeln oder übermäßig lange zwischen Verpackungsbeginn und Versandbereitstellung warten. Es deckt Prozessvariationen auf, die zu Verlangsamungen führen, und liefert Einblicke in die Ressourcenallokation oder Verbesserungen des Arbeitsplatzlayouts.

Dieses Ziel stellt sicher, dass alle erforderlichen Qualitätsprüfungsschritte für eingehende Waren oder ausgehende Aufträge innerhalb der Manhattan SCALE Umgebung konsistent durchgeführt werden. Eine konsequente Einhaltung verbessert die Produktqualität, reduziert Retouren und hält Compliance-Standards aufrecht. ProcessMind bildet den tatsächlichen Warenfluss durch das Lager ab und erkennt Fälle, in denen Qualitätsprüfungsaktivitäten übersprungen, verzögert oder außer der Reihe durchgeführt werden. Es liefert quantifizierbare Beweise für Nicht-Compliance und ermöglicht Korrekturmaßnahmen und Prozessdurchsetzung.

Ziel ist es, den effektiven Einsatz von Personal, Equipment und Lagerplatz innerhalb der Manhattan SCALE Lagerabläufe zu maximieren. Eine bessere Auslastung führt zu höherer Produktivität, reduzierten Überstundenkosten und optimierten Betriebsausgaben. ProcessMind analysiert die Dauer von Aktivitäten und die Ressourcenzuweisungen, um unterausgelastete oder überlastete Ressourcen aufzudecken. Es identifiziert Leerlaufzeiten oder Engpässe, die durch Ressourcenbeschränkungen verursacht werden, und leitet zu einer besseren Terminplanung und Arbeitslastverteilung an.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass ein höherer Prozentsatz der Lageraufträge bis zum angeforderten Fertigstellungsdatum an die Spediteure versandt wird, wie es innerhalb von Manhattan SCALE verwaltet wird. Das Erreichen dieses Ziels steigert die Kundenzufriedenheit und reduziert Strafen für verspätete Lieferungen. ProcessMind korreliert die Versandzeiten mit den angeforderten Fertigstellungsdaten und identifiziert spezifische Auftragstypen oder Prozesspfade, die häufig zu versäumten Fristen führen. Es hebt Verzögerungen vor dem Versand hervor und hilft bei proaktiven Interventionen, um Zusagen einzuhalten.

Ziel ist es, Variationen und unerwartete Abweichungen im Materialfluss durch das Lager, vom Wareneingang bis zum Versand, zu reduzieren und konsistente Prozesse innerhalb von Manhattan SCALE beizubehalten. Standardisierte Wege verbessern die Vorhersehbarkeit, reduzieren Fehler und vereinfachen die Schulung. ProcessMind entdeckt automatisch alle tatsächlichen Prozessvarianten für den Materialfluss und vergleicht sie mit dem idealen oder geplanten Weg. Es quantifiziert die Häufigkeit und Auswirkungen von Abweichungen und ermöglicht so die Prozessdurchsetzung oder Neubewertung aktueller Standards.

Dieses Ziel zielt darauf ab, Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen während der Wareneingangs-, Einlagerungs- oder Kommissionierphasen innerhalb von Manhattan SCALE zu minimieren. Die Reduzierung von Diskrepanzen verbessert die Bestandsgenauigkeit, verhindert Fehlbestände und eliminiert Abstimmungsaufwände. ProcessMind vergleicht geplante mit tatsächlichen Mengen in verschiedenen Prozessschritten und identifiziert, wo und warum Diskrepanzen entstehen. Es kann spezifische Materialien, Lagerorte oder Bediener hervorheben, die mit höheren Raten von Mengenfehlern verbunden sind, was gezielte Untersuchungen ermöglicht.

Ziel ist es, unnötige oder ineffiziente Materialbewegungen innerhalb des Lagers zu identifizieren und zu beseitigen, die keinen Mehrwert schaffen, und so die Abläufe in Manhattan SCALE zu optimieren. Die Eliminierung redundanter Bewegungen spart Zeit, reduziert Arbeitskosten und minimiert den Verschleiß der Ausrüstung. ProcessMind visualisiert den gesamten Weg einer Handling Unit oder eines Materials, deckt kreisförmige Bewegungen, unnötige Transfers oder mehrfaches Berühren auf. Es quantifiziert die Häufigkeit und Dauer dieser nicht-wertschöpfenden Schritte und liefert Daten für Layoutänderungen oder Prozessneugestaltungen.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Lagermanagement

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Manhattan SCALE Daten
3

Ihre Daten zu ProcessMind hochladen
4

Analysieren Sie Ihren Lagerprozess
5

Gezielte Verbesserungen umsetzen
6

Kontinuierlich überwachen und optimieren
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Greifen Sie auf die vorgefertigte ProcessMind Excel-Vorlage zu, die speziell für Lagermanagementdaten aus Manhattan SCALE zugeschnitten ist. Diese Vorlage stellt sicher, dass Sie alle notwendigen Event Log-Informationen erfassen.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Eine strukturierte Vorlage vereinfacht die Datenaufbereitung und gewährleistet Konsistenz und Genauigkeit. Sie leitet Sie an, die richtigen Informationen für eine effektive Analyse zu extrahieren.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Excel-Vorlage, vorkonfiguriert für Ihre Manhattan SCALE Lagermanagement-Daten.

WAS SIE ERHALTEN

Entdecken Sie versteckte Effizienzlücken in Ihrem Lager

ProcessMind visualisiert Ihre gesamte Lageroperation, vom Wareneingang bis zum Versand. Identifizieren Sie sofort Engpässe und Bereiche mit erheblichem Verbesserungspotenzial.
  • End-to-End Lagerprozesse visualisieren
  • Genaue Engpässe im Materialfluss identifizieren
  • Wareneingang-bis-Versand-Zyklus optimieren
  • Ineffizienzen bei der Ressourcenauslastung identifizieren
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Praktische Verbesserungen in den Lagerabläufen

Diese Ergebnisse verdeutlichen die messbaren Vorteile, die Unternehmen typischerweise durch die Optimierung ihrer Warehouse Management Prozesse erzielen. Durch die Analyse granularer Prozessdaten aus Manhattan SCALE erhalten Unternehmen klare Einblicke, um Ineffizienzen zu beseitigen und erhebliche operative Verbesserungen voranzutreiben.

0 %
Schnellere Auftragsabwicklung

Durchschnittliche Verkürzung der Durchlaufzeit

Reduzieren Sie die Gesamtzeit von der Auftragserstellung bis zum Versand, um die Kundenzufriedenheit und den Lagerumschlag zu verbessern. Identifizieren und beseitigen Sie Engpässe, die die Auftragsabwicklung verzögern.
0 %
Verbesserte pünktliche Lieferungen

Erhöhung der Einhaltung zugesagter Liefertermine

Steigern Sie Ihre Fähigkeit, angeforderte Versandtermine einzuhalten, was zu höherer Kundenzufriedenheit und weniger Strafen führt. Identifizieren Sie wiederkehrende Gründe für verpasste Fristen.
0 %
Niedrigere Nacharbeitsrate bei der Kommissionierung

Verringerung wiederholter Kommissionieraktivitäten

Minimieren Sie kostspielige Kommissionierfehler und damit verbundene Nacharbeiten, senken Sie die Betriebskosten und verbessern Sie die Bestandsgenauigkeit. Identifizieren Sie die Hauptursachen für häufige Kommissionierfehler.
0 %
Schnellere Wareneinlagerung

Reduzierung der Durchlaufzeit vom Wareneingang bis zur Einlagerung

Beschleunigen Sie den Prozess der Einlagerung empfangener Waren, machen Sie den Bestand schneller verfügbar und optimieren Sie die Lagernutzung. Eliminieren Sie Verzögerungen in der Wareneingangsbearbeitung.
0 %
Höhere Prozesskonformität

Erhöhung der Einhaltung optimaler Abläufe

Stellen Sie sicher, dass der Materialfluss standardisierten, effizienten Pfaden folgt, unnötige Bewegungen reduziert und die operative Vorhersehbarkeit verbessert wird. Fördern Sie die Einhaltung von Best Practices.

Individuelle Ergebnisse können je nach Faktoren wie Prozesskomplexität, Datenqualität und dem spezifischen Umfang der Optimierungsbemühungen variieren. Die dargestellten Zahlen repräsentieren typische Verbesserungen, die in ähnlichen Process Mining-Implementierungen beobachtet wurden.

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

Die eindeutige Kennung für eine spezifische logistische Arbeitseinheit, wie einen Wareneingang oder einen Warenausgang.

Bedeutung

Sie ist der wesentliche Schlüssel zur Verknüpfung aller zusammengehörigen Lageraktivitäten zu einer einzigen, kohärenten Prozessinstanz, die eine End-to-End-Analyse ermöglicht.

Der Name der spezifischen Lagermanagement-Aufgabe oder des eingetretenen Events.

Bedeutung

Es definiert die Prozessschritte, bildet die Grundlage der Prozesslandkarte und ermöglicht die Analyse des operativen Ablaufs und von Abweichungen.

Der Timestamp, der angibt, wann die Lageraktivität oder das Event stattfand.

Bedeutung

Dieser Timestamp ist entscheidend für die korrekte Reihenfolge der Events und die Berechnung aller dauerbasierten Metriken, wie z.B. Zykluszeiten und Durchlaufzeiten.

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

Bedeutung

Es ermöglicht die präzise Berechnung der Bearbeitungszeit für einzelne Aktivitäten und hilft dabei, zu identifizieren, welche Aufgaben die meiste Zeit und Ressourcen verbrauchen.

Die eindeutige Kennung des Lager Mitarbeiters oder Bedieners, der die Aktivität durchgeführt hat.

Bedeutung

Es verknüpft die Prozessleistung mit spezifischen Personen oder Teams und ermöglicht die Analyse von Arbeitslast, Produktivität und Ressourcenallokation.

Kategorisiert den Lagerauftrag, z.B. als Wareneingang, Warenausgang oder interne Umbuchung.

Bedeutung

Es ermöglicht die Trennung und den Vergleich unterschiedlicher Prozesse, wie z.B. Wareneingang vs. Warenausgang, die unterschiedliche Abläufe und Leistungsanforderungen haben.

Der eindeutige Identifikator für das Produkt oder Material, das gehandhabt wird.

Bedeutung

Es ermöglicht eine Analyse auf Produktebene, um festzustellen, ob bestimmte Artikel mit Prozessverzögerungen, Fehlern oder Nacharbeit verbunden sind.

Die tatsächliche Menge eines Materials, das gezählt, kommissioniert oder versandt wurde.

Bedeutung

Sie ist entscheidend für die Identifizierung von Diskrepanzen zwischen geplanten und ausgeführten Mengen und hebt potenzielle Probleme bei der Bestandsgenauigkeit oder operative Fehler hervor.

Das Datum, bis zu dem der Kunde oder interne Stakeholder den Versand der Bestellung angefordert hat.

Bedeutung

Sie dient als primäre Benchmark zur Messung der pünktlichen Lieferleistung und der Einhaltung von Kunden-Service-Level-Agreements.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert die Erstellung eines Auftrags im Warehouse Management System, der für den Wareneingang oder die Warenausgangsabwicklung bestimmt sein kann. Es handelt sich typischerweise um ein explizites Event, das mit einem Erstellungs-Timestamp protokolliert wird, wenn ein neuer Auftragsdatensatz in das System eingefügt wird, oft über eine ERP-Integration.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Event für den Lagerprozess. Die Analyse der Zeit von diesem Punkt bis zum Abschluss ist entscheidend für die Messung der gesamten Auftragsabwicklungszeit.

Kennzeichnet den Abschluss des physischen Wareneingangsprozesses, bei dem Waren entladen, identifiziert und Mengen mit dem Lieferavis abgeglichen werden. Dies ist ein explizites Ereignis, das typischerweise erfasst wird, wenn ein Bediener die endgültig erhaltenen Mengen für jeden Artikel in einem Handheld-Gerät oder Terminal bestätigt.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein für die Bestandsgenauigkeit und den Beginn des Einlagerungszyklus. Er ermöglicht die Analyse von Mengenabweichungen und der Effizienz des Wareneingangsteams.

Diese Aktivität bestätigt, dass Waren erfolgreich in ihrem zugewiesenen Lagerplatz platziert wurden. Sie wird explizit erfasst, wenn der Bediener den Lagerort scannt und die Einlagerungsaktion bestätigt, wodurch die Aufgabe im System abgeschlossen wird.

Bedeutung

Dieses Event schließt den Wareneingangsprozess ab und stellt den Bestand für die Erfüllung bereit. Es ist der Endpunkt zur Messung des KPIs 'Goods Receipt to Putaway Time'.

Diese Aktivität bestätigt, dass ein Artikel von einem Bediener physisch von seinem Lagerort entnommen wurde. Es handelt sich um ein explizites Event, das erfasst wird, wenn der Bediener den Artikel und/oder den Standort scannt, um die Kommissionierung auf seinem Handheld-Gerät zu bestätigen.

Bedeutung

Dies ist ein wichtiger Meilenstein im Auftragsabwicklungszyklus. Er ist unerlässlich für die Messung des Kommissionierdurchsatzes, der Nacharbeitsquoten und der Ressourcenauslastung.

Diese Aktivität bedeutet, dass alle Artikel für eine Sendung in ihren endgültigen Behälter verpackt und der Behälter versiegelt wurde. Es handelt sich um ein explizites Event, das erfasst wird, wenn der Verpacker den Abschluss des Kartons oder der Sendung im System bestätigt.

Bedeutung

Dieser Meilenstein schließt die Verpackungsphase ab und macht die Sendung bereit für die Bereitstellung und den Versand. Er ist ein wichtiger Datenpunkt zur Analyse des Verpackungsdurchsatzes und der Effizienz.

Dies markiert den Zeitpunkt, zu dem der Spediteur das Lager mit den Waren verlässt. Es handelt sich um ein explizites Event, das ausgelöst wird, wenn ein Benutzer eine 'Ship Confirm' oder 'Dispatch' Transaktion im System ausführt und damit den Versand abschließt.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein zur Messung der pünktlichen Versandleistung gegenüber angeforderten Lieferterminen. Er löst oft Kundenbenachrichtigungen und Fakturierung aus.

Stellt den endgültigen logischen Abschluss des Lagerauftrags nach Beendigung aller physischen Aktivitäten dar. Dies ist typischerweise ein abgeleitetes Event, das aus einer finalen Statusaktualisierung des Auftragsdatensatzes, z.B. 'Abgeschlossen' oder 'Geschlossen', abgeleitet wird.

Bedeutung

Diese Aktivität dient als definitiver Endpunkt für den gesamten Lagerlebenszyklus. Sie ist unerlässlich für die Berechnung der gesamten Auftragsabwicklungszeit und des Durchsatzes.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Event Logs aus Manhattan SCALE, um den tatsächlichen Fluss der Lagerabläufe zu visualisieren. Es hilft, Engpässe im Wareneingang, bei der Kommissionierung, Verpackung und im Versand zu identifizieren und Abweichungen von Standardprozessen aufzudecken. Diese Erkenntnisse ermöglichen datengestützte Entscheidungen zur Optimierung der Ressourcenallokation und zur Verkürzung der Auftragsabwicklungszyklen.

Für den Anfang benötigen wir Event Log Daten, die einen Case-Identifikator, einen Aktivitätsnamen und einen Timestamp für jedes Event enthalten. Im Lagermanagement dient oft die Warehouse Order ID als Case-Identifikator. Relevante Aktivitäten umfassen Einlagerungs-, Kommissionier-, Verpackungs- und Versand-Events, zusammen mit ihren präzisen Timestamps.

Sie können erhebliche Verbesserungen in Schlüsselbereichen erwarten, wie z.B. eine reduzierte Auftragsabwicklungszeit und minimierte Kommissionier- und Verpackungsfehler. Process Mining hilft, Einlagerungs- und Lagerflüsse zu optimieren, den Wareneingang zu beschleunigen und Verpackung sowie Bereitstellung zu straffen. Letztendlich führt dies zu erhöhten pünktlichen Versandquoten und einer besseren Ressourcenauslastung.

Die anfängliche Datenextraktion und Modelleinrichtung kann typischerweise innerhalb weniger Wochen abgeschlossen werden, abhängig von der Datenverfügbarkeit und dem Systemzugriff. Die ersten umsetzbaren Erkenntnisse ergeben sich oft innerhalb von 4-6 Wochen nach der Datenaufnahme. Eine kontinuierliche Überwachung bietet fortlaufende Optimierungsmöglichkeiten über die Zeit.

Die primäre Anforderung ist der Zugriff auf Ihre Manhattan SCALE Datenbank oder Ihr Data Warehouse, um Event Log Daten zu extrahieren. Während spezifische Process Mining Tools eigene Plattformanforderungen haben können, sind eine stabile Datenverbindung und entsprechende Berechtigungen für die Datenextraktion unerlässlich. Die Beeinträchtigung Ihres Live-Systems ist dabei typischerweise minimal.

Process Mining ist weitgehend nicht-invasiv und erfordert hauptsächlich schreibgeschützten Zugriff auf historische Daten. Es läuft unabhängig von Ihrem Live-Manhattan SCALE System, sodass es zu minimalen oder gar keinen Störungen des Tagesgeschäfts kommt. Die anfängliche Beteiligung der IT beschränkt sich hauptsächlich auf die Einrichtung der Datenextraktion, wobei der laufende Aufwand gering ist.

Ja, Process Mining ist hervorragend geeignet, um Abweichungen von Standard- oder vorgeschriebenen Prozessflüssen zu identifizieren. Es kann Fälle hervorheben, in denen Qualitätskontrollschritte nicht eingehalten werden oder unerwartete Materialflusswege auftreten. Dies ermöglicht es Ihnen, Compliance-Probleme genau zu lokalisieren und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.

Durch die Analyse von Timestamps zwischen Prozessaktivitäten kann Process Mining die Dauer jedes Schrittes und die Wartezeiten dazwischen präzise messen. Es visualisiert Bereiche, in denen sich Arbeit staut oder Prozesse ins Stocken geraten, wie z.B. übermäßige Verzögerungen beim Verpacken oder Staging oder langsame Wareneingangsbearbeitung. Dies identifiziert die genauen Engpass-Orte.

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