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Ihr Warehouse Management verbessern

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung der Lagerverwaltung in SAP EWM.
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (4)

Lagerverwaltung in SAP EWM für höchste Effizienz optimieren

Die Verwaltung von Lagerabläufen birgt oft versteckte Ineffizienzen, die Engpässe (Bottlenecks) verursachen und Kosten in die Höhe treiben. Unsere Plattform hilft Ihnen, genaue Schwachstellen vom Wareneingang bis zum finalen Versand zu identifizieren. Wir leiten Sie an, den Materialfluss zu straffen, die Ressourcenauslastung zu optimieren und die Auftragserfüllung zu beschleunigen.

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 die Optimierung des Warehouse Managements für Ihr Unternehmen entscheidend ist

Ein effektives Warehouse Management ist das Rückgrat einer erfolgreichen Lieferkette. Es beeinflusst direkt die Betriebskosten, die Kundenzufriedenheit und die Gesamtleistung des Unternehmens. Im heutigen dynamischen Markt ist ein optimierter Lagerbetrieb nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit. Doch in den komplexen modernen Lagern, insbesondere jenen, die hochentwickelte Systeme wie SAP Extended Warehouse Management (SAP EWM) nutzen, können sich Ineffizienzen leicht im täglichen Betrieb verbergen. Diese versteckten Engpässe (Bottlenecks), Prozessabweichungen und Fehlallokationen von Ressourcen führen zu längeren Zykluszeiten, höheren Personalkosten, Ineffizienzen bei der Lagerung und letztlich zu verzögerten oder fehlerhaften Lieferungen. Die Herausforderung besteht darin, eine klare, unvoreingenommene Sicht auf die tatsächlichen Prozesse zu erhalten, wie sie sich über zahlreiche Transaktionen und Benutzerinteraktionen innerhalb von SAP EWM entfalten, wodurch traditionelle manuelle Analysemethoden oft unzureichend und zeitaufwändig sind.

Wie Process Mining die Lager-Effizienz in SAP EWM erschließt

Process Mining bietet einen leistungsstarken, datengesteuerten Ansatz, um die komplexen Abläufe Ihres Warehouse Managements zu analysieren und zu verstehen. Durch die Nutzung von Event Logs aus Ihrem SAP Extended Warehouse Management System rekonstruieren Process Mining Tools den vollständigen End-to-End-Weg jedes Lagerauftrags (Warehouse Order). Dies umfasst jede Activity vom Moment des Eingangs einer Anlieferbenachrichtigung über den Wareneingang, die Einlagerung, verschiedene interne Bewegungen, die Kommissionierung, das Verpacken und schließlich den Versand. Diese umfassende Perspektive ermöglicht es Ihnen, den tatsächlichen Prozessfluss zu visualisieren, alle Varianten zu identifizieren und genau zu bestimmen, wo Verzögerungen auftreten, Ressourcen über- oder unterausgelastet sind und wo Nacharbeiten oder Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen stattfinden. Sie können die tatsächliche Zeit für jeden Schritt objektiv bewerten, die Grundursachen von Engpässen (Bottlenecks) aufdecken und sehen, wie verschiedene Lagerauftragsarten (Warehouse Order Types) oder Materialbewegungen die Gesamtperformance beeinflussen. Process Mining liefert die faktischen Beweise, die für fundierte Entscheidungen zur Prozessoptimierung erforderlich sind, und geht über Annahmen hinaus zu datengestützten Erkenntnissen.

Schlüsselbereiche für Verbesserungen, identifiziert durch Process Mining

Die Anwendung von Process Mining auf Ihr SAP EWM Warehouse Management kann kritische Bereiche aufdecken, die reif für Verbesserungen sind. Zum Beispiel könnten Sie feststellen, dass spezifische Einlagerungsstrategien zu längeren Zykluszeiten führen als erwartet, oder dass Kommissionierrouten für bestimmte Produktkategorien ineffizient geplant sind. Verzögerungen bei der Qualitätsprüfung, längere Verpackungszeiten an bestimmten Stationen oder unerwartete Wartezeiten während der Bereitstellung für den Versand können quantifiziert und lokalisiert werden. Process Mining hilft Ihnen, den Einfluss unterschiedlicher Benutzeraktionen, Gerätenutzung oder Lagerorte auf Ihre gesamte Lagerauftragsabwicklung zu identifizieren. Es ermöglicht Ihnen, Variationen in den Durchlaufzeiten zu untersuchen, nicht-konforme Prozesspfade zu identifizieren und den Einfluss der Stammdatenqualität auf die Prozessausführung zu bewerten. Diese granulare Sichtbarkeit ist entscheidend, um die Funktionsweise Ihres Lagers wirklich zu verstehen und zu verbessern.

Messbare Ergebnisse und nachhaltige Vorteile erzielen

Die Optimierung Ihrer Warehouse Management Prozesse mit den durch Process Mining gewonnenen Erkenntnissen führt zu greifbaren Geschäftsvorteilen. Erwarten Sie erhebliche Reduzierungen der gesamten Zykluszeit von Lageraufträgen (Warehouse Order Cycle Time), was zu einer schnelleren Auftragsabwicklung und einer verbesserten Lieferperformance führt. Durch die Straffung des Materialflusses und die Optimierung der Ressourcenauslastung können Sie die Betriebskosten, einschließlich Personalausgaben und Lagerhaltungskosten, erheblich senken. Eine verbesserte Prozesseffizienz trägt direkt zu einem erhöhten Durchsatz und einer höheren Genauigkeit bei der Auftragsbearbeitung bei, wodurch Fehler und damit verbundene Nacharbeiten minimiert werden. Darüber hinaus fördert eine bessere Einhaltung geplanter Prozesse und Service Level Agreements (SLAs) die Compliance und erhöht die Kundenzufriedenheit. Letztendlich hilft Process Mining dabei, Ihr SAP Extended Warehouse Management von einem System, das Abläufe verwaltet, in ein strategisches Asset zu verwandeln, das kontinuierlich Effizienz und Wettbewerbsvorteile vorantreibt.

Starten Sie Ihre Warehouse Management Optimierungsreise

Der Beginn Ihrer Warehouse Management Optimierungsreise mit Process Mining erfordert keine Vorkenntnisse. Dieser Ansatz wurde entwickelt, um Sie bei der Analyse Ihrer SAP EWM Daten, der Identifizierung von Ineffizienzen und der Implementierung effektiver Verbesserungen zu unterstützen. Durch die Nutzung vorgefertigter Templates und strukturierter Methodologien können Sie schnell wertvolle Einblicke in Ihre Abläufe gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen treffen. Machen Sie den ersten Schritt zu einem effizienteren, kostengünstigeren und reaktionsschnelleren Lagerbetrieb, indem Sie die wahre Ausführung Ihrer Prozesse verstehen.

Lagerverwaltung Wareneingang Einlagerung Kommissionierung und Verpackung Sendung Logistikoperationen Bestandsoptimierung `Auftragserfüllung`

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Ineffizientes Handling eingehender Waren führt zu Staus an den Laderampen, verzögert die Bestandsverfügbarkeit und beeinträchtigt vor- oder nachgelagerte Produktions- oder Verkaufsprozesse. Dies führt zu erhöhten Lagerkosten und potenziellen Fehlbeständen (Stockouts).
ProcessMind analysiert Event Logs aus SAP Extended Warehouse Management, um genaue Verzögerungen zwischen den Activities "Goods Arrived at Dock" und "Goods Put Away in Storage" zu identifizieren. Durch die Ermittlung spezifischer Engpässe (Bottlenecks) im Warehouse Management decken wir die Grundursachen auf und ermöglichen gezielte Verbesserungen zur Beschleunigung des Materialflusses.

Bediener wählen häufig längere Wege als nötig für Kommissionieraufgaben, was zu verschwendeter Zeit, höheren Arbeitskosten und einer geringeren täglichen Kommissionierkapazität führt. Dies wirkt sich direkt auf die Auftragsabwicklungszeiten und die gesamte Lagerproduktivität aus.
ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Kommissionierwege in Ihren Lagerverwaltungsprozessen im SAP Extended Warehouse Management und vergleicht sie mit optimalen Routen. Wir decken Abweichungen auf, identifizieren nicht-wertschöpfende Bewegungen und schlagen Layout- oder Prozessänderungen vor, um Kommissionierabläufe zu optimieren und Fahrwege zu verkürzen.

Waren stauen sich in den Verpackungs- oder Bereitstellungsbereichen, was zu Verzögerungen und Engpässen vor dem Versand führt. Dieser Rückstand verhindert eine pünktliche Verladung und Versendung und gefährdet Service Level Agreements sowie die Kundenzufriedenheit aufgrund verspäteter Lieferungen.
Mit Daten aus SAP Extended Warehouse Management kartiert ProcessMind den Fluss der Activities "Goods Packed" und "Staging for Shipment". Wir identifizieren spezifische Engpässe und Ressourcenbeschränkungen im Warehouse Management, wodurch die Ressourcenallokation und der Durchsatz in diesen kritischen Phasen optimiert werden können, um den Versand zu beschleunigen.

Diskrepanzen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen bei Wareneingang, Kommissionierung oder Einlagerung führen zu Bestandsungenauigkeiten. Dies resultiert in Fehlkommissionierungen (Mispicks), Fehlbeständen (Stockouts), Phantom-Bestand und erhöhten Abstimmungsaufwänden, was die Betriebskosten steigen lässt.
ProcessMind nutzt Attribute für tatsächliche und geplante Mengen aus SAP Extended Warehouse Management-Daten. Wir erkennen und quantifizieren diese Diskrepanzen in Warehouse Management-Activities automatisch, decken auf, wo und warum Fehler auftreten, und ermöglichen präzise Korrekturmaßnahmen zur Verbesserung der Bestandsgenauigkeit.

Verlängerte Durchlaufzeiten für Qualitätsprüfungen verursachen erhebliche Verzögerungen im Materialfluss, was nachfolgende Einlagerungs- oder Versandaktivitäten verzögert. Dies beeinträchtigt die gesamte Lagereffizienz und kann zu Produktionsausfällen oder verpassten Lieferfenstern führen.
ProcessMind analysiert die für die Activity "Quality Inspection Performed" innerhalb der Warehouse Management-Prozesse in SAP Extended Warehouse Management benötigte Zeit. Wir identifizieren die spezifischen Phasen und Ressourcen, die Verzögerungen verursachen, und helfen so, Inspektions-Workflows zu optimieren und nicht-wertschöpfende Wartezeiten zu reduzieren.

Hochprioritäre Warehouse Orders werden manchmal später als Standardaufträge bearbeitet, was zu verpassten Fristen und Kundenunzufriedenheit führt. Dieses Nichterfüllen von Service Level Agreements beeinträchtigt Kundenbeziehungen und Umsatz negativ.
ProcessMind nutzt das Attribut "Priority Level" in den Event-Daten von SAP Extended Warehouse Management. Wir identifizieren Fälle, in denen priorisierte Aufträge im Warehouse Management nicht gemäß ihrer vorgesehenen Dringlichkeit bearbeitet werden, heben Prozessabweichungen hervor und ermöglichen eine strengere Einhaltung von Service Level Agreements.

Die End-to-End-Bearbeitungszeit für Lageraufträge, von der Erstellung bis zur Fertigstellung, ist durchweg zu lang. Dies beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit, bindet Kapital im Bestand und erhöht die Betriebskosten aufgrund von Ineffizienz.
ProcessMind bietet eine umfassende Ansicht des gesamten Lagerverwaltungsprozesses im SAP Extended Warehouse Management, von „Lagerauftrag erstellt“ bis „Lagerauftrag abgeschlossen“. Wir identifizieren Aktivitäten oder Sequenzen, die am wesentlichsten zu verlängerten Zykluszeiten beitragen, und ermöglichen so eine umfassende Prozessoptimierung.

Ressourcen wie Gabelstapler, Kommissioniergeräte oder auch Personal werden nicht ausgelastet oder ungleichmäßig verteilt, was zu Leerlaufzeiten in einigen Bereichen und Engpässen in anderen führt. Dies hat höhere Betriebskosten und einen reduzierten Durchsatz zur Folge.
Durch die Verfolgung der Attribute „Benutzer-/Bediener-ID“ und „Verwendete Geräte“ über Aktivitäten im SAP Extended Warehouse Management hinweg, zeigt ProcessMind die Ressourcenauslastungsmuster in der Lagerverwaltung auf. Wir identifizieren über- und unterausgelastete Ressourcen, was eine bessere Planung und Zuweisung zur Maximierung der Effizienz ermöglicht.

Häufige Fehler während des Kommissionierprozesses, wie das Kommissionieren falscher Artikel oder Mengen, führen zu kostspieligen Nacharbeiten (Rework), Kundenbeschwerden und erhöhten Retourenquoten. Dies wirkt sich direkt auf die operative Effizienz und die Kundenzufriedenheit aus.
ProcessMind korreliert die Activities "Picking Task Created" und "Goods Picked from Storage" mit den Attributen "Planned Quantity" und "Actual Quantity" in SAP Extended Warehouse Management. Wir identifizieren Muster und Grundursachen von Kommissionierfehlern im Warehouse Management und ermöglichen so gezielte Schulungen oder Systemverbesserungen.

Lageraufträge weichen oft vom standardisierten, definierten Prozessfluss ab, was zu Inkonsistenzen, potenziellen Compliance-Problemen und reduzierter Vorhersehbarkeit führt. Dies erschwert die Einhaltung von Qualitätsstandards und die Identifizierung von Best Practices.
ProcessMind entdeckt automatisch alle tatsächlichen Prozessvarianten innerhalb der Lagerverwaltung basierend auf Event Logs aus dem SAP Extended Warehouse Management. Wir zeigen unautorisierte oder ineffiziente Abweichungen vom Zielprozess auf und ermöglichen es Unternehmen, Standardarbeitsanweisungen durchzusetzen und die Prozessvariabilität zu reduzieren.

Obwohl Waren bereitgestellt sind, kommt es zu konstanten Verzögerungen bei der Verladung auf Spediteure und dem endgültigen Versand. Dies beeinträchtigt Lieferpläne, führt zu Liegegebühren (Demurrage Charges) und mindert die Kundenzufriedenheit aufgrund verspäteter Lieferungen.
ProcessMind analysiert die Zeit zwischen den Activities "Staging for Shipment", "Loading onto Carrier" und "Shipment Dispatched" in SAP Extended Warehouse Management. Wir identifizieren die spezifischen Ursachen für Verzögerungen im Warehouse Management, wodurch die Optimierung der Ladebuchtabläufe und der Speditionsplanung ermöglicht wird.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Ein schneller Wareneingangs- und Einlagerungsprozess ist entscheidend, um genaue Bestandsniveaus aufrechtzuerhalten und die Verfügbarkeit von Materialien für nachfolgende Operationen sicherzustellen. Verzögerungen an dieser Stelle können zu Fehlbeständen (Stockouts), Produktionsausfällen und erhöhten Lagerhaltungskosten führen, was die Effizienz und Reaktionsfähigkeit der gesamten Lieferkette beeinträchtigt. ProcessMind bietet eine Röntgenansicht Ihrer Warehouse Management-Prozesse in SAP Extended Warehouse Management, die die genauen Phasen aufdeckt, die Verzögerungen bei Wareneingang und Einlagerung verursachen. Es identifiziert Engpässe (Bottlenecks), Nacharbeiten und Ressourcen-Leerlaufzeiten und ermöglicht gezielte Interventionen zur Straffung des Materialflusses und zur Reduzierung der Durchlaufzeiten.

Ineffiziente Kommissionierrouten führen direkt zu erhöhten Personalkosten, längeren Auftragsabwicklungszeiten und höheren Betriebsausgaben. Die Optimierung dieser Routen stellt sicher, dass das Lagerpersonal die Anlage auf die effektivste Weise durchquert, wodurch die Produktivität erheblich gesteigert und der Versand beschleunigt wird. Mit ProcessMind können Sie die tatsächlich von Bedienern in SAP Extended Warehouse Management genommenen Kommissionierpfade visualisieren und diese mit optimalen Routen vergleichen. Es hebt Abweichungen hervor, identifiziert gängige Umwege und zeigt Möglichkeiten zur Neukonfiguration von Lagerlayouts oder Kommissionierstrategien auf, was zu messbaren Effizienzgewinnen führt.

Engpässe beim Verpacken und Bereitstellen können den Durchsatz erheblich behindern, Lieferverzögerungen verursachen und letztlich die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. Ein reibungsloser Fluss durch diese kritischen Bereiche stellt sicher, dass Waren effizient vorbereitet und versandbereit sind und Service Level Agreements eingehalten werden. ProcessMind kartiert die komplexen Activity-Flüsse in Ihren Verpackungs- und Bereitstellungsbereichen in SAP Extended Warehouse Management und deckt versteckte Warteschlangen, Ressourcenkonflikte und unproduktive Wartezeiten auf. Es ermöglicht Ihnen, die Grundursachen für Verzögerungen zu identifizieren und Prozessverbesserungen zu simulieren, wodurch ein kontinuierlicher Warenfluss zu den Laderampen sichergestellt wird.

Eine hohe Bestandsgenauigkeit ist grundlegend für effiziente Lagerabläufe. Sie verhindert Fehlbestände (Stockouts), reduziert Sicherheitsbestandsanforderungen und minimiert Abschreibungen aufgrund veralteter oder verlorener Artikel. Ungenauigkeiten führen zu operativen Störungen, Umsatzeinbußen und erhöhtem Verwaltungsaufwand bei der Behebung von Diskrepanzen. ProcessMind analysiert Diskrepanzen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen und identifiziert die präzisen Prozessschritte und Events in SAP Extended Warehouse Management, bei denen Bestandsdaten abweichen. Es hilft, Grundursachen wie fehlerhafte Scans, verzögerte Buchungen oder unautorisierte Bewegungen aufzudecken, wodurch Sie leistungsstarke Kontrollen implementieren und überlegene Bestandspräzision erreichen können.

Langwierige Qualitätsprüfungsprozesse können die Materialverfügbarkeit erheblich verzögern, was sich auf nachfolgende Produktionspläne oder ausgehende Lieferungen auswirkt. Die Optimierung dieser Prüfungen stellt sicher, dass Materialien umgehend freigegeben werden, den Warenfluss aufrechterhält und kostspielige Betriebsverzögerungen verhindert. ProcessMind verfolgt den gesamten Materialweg durch die Qualitätsprüfung im SAP Extended Warehouse Management, identifiziert Prozessschleifen, unnötige Wartezeiten und Ressourcenengpässe. Es liefert Einblicke in die Einhaltung von Inspektions-SLAs und hilft, Inspektionssequenzen oder die Ressourcenzuweisung zu optimieren, um die Gesamtlieferzeiten zu verkürzen.

Eine unzureichende Priorisierung und effektive Bearbeitung dringender Aufträge kann zu Nichterfüllung von Kundenverpflichtungen, Strafen und einer Schädigung der Kundenbeziehungen führen. Die Sicherstellung, dass hochprioritäre Aufträge gemäß ihrer vorgesehenen Dringlichkeit bearbeitet werden, ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit und den operativen Ruf. ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Bearbeitungssequenzen von Warehouse Orders in SAP Extended Warehouse Management mit den definierten Prioritätsstufen und hebt Fälle hervor, in denen Prioritäten nicht eingehalten werden. Es identifiziert systemische Probleme oder Ressourcenfehlallokationen, die zu Nichteinhaltung führen, und ermöglicht es Ihnen, eine strengere Compliance durchzusetzen und die Erfüllung kritischer Aufträge zu verbessern.

Eine übermäßige gesamte Lagerzykluszeit, vom Wareneingang bis zum Versand, beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit, erhöht die Lagerhaltungskosten und reduziert die Agilität der Lieferkette. Die Minimierung dieser Zykluszeit ist entscheidend, um die operative Effizienz und Reaktionsfähigkeit in einem wettbewerbsintensiven Umfeld zu verbessern. ProcessMind bietet eine End-to-End-Röntgenansicht Ihres gesamten Warehouse Management-Prozesses in SAP Extended Warehouse Management, die langlaufende Activities, Nacharbeitschleifen (Rework Loops) und Leerlaufzeiten, die den Zyklus verlängern, genau identifiziert. Es enthüllt die exakte Abfolge der Events und deren Dauern und hilft Ihnen, kritische Pfade und Möglichkeiten für eine erhebliche Zeitreduzierung zu erkennen.

Ineffiziente Nutzung von Ressourcen, einschließlich Personal und Ausrüstung, führt entweder zu kostspieligen Leerlaufzeiten oder Engpässen (Bottlenecks) aufgrund überlasteter Kapazitäten. Die Optimierung ihres Einsatzes ist entscheidend, um Betriebskosten mit Durchsatzanforderungen in Einklang zu bringen und den Anlagenwert zu maximieren. ProcessMind verfolgt die Ressourcenzuweisungen über alle Warehouse Management-Activities in SAP Extended Warehouse Management akribisch, identifiziert Perioden der Unterauslastung, Engstellen (Contention Points) und ineffiziente Übergaben. Es liefert datengesteuerte Erkenntnisse für den Arbeitslastausgleich, die Geräteeinsatzplanung und die Personalplanung, um sicherzustellen, dass Ressourcen effektiv eingesetzt werden.

Hohe Raten an Kommissionierfehlern führen direkt zu erhöhten Betriebskosten durch Nacharbeiten (Rework), Kundenbeschwerden, Retouren und erneuten Versand. Die Reduzierung dieser Fehler verbessert die Kundenzufriedenheit erheblich, steigert die operative Genauigkeit und senkt die finanzielle Belastung durch Korrekturmaßnahmen. ProcessMind identifiziert die genauen Phasen, Bedingungen und Bedienerinteraktionen innerhalb von SAP Extended Warehouse Management, die am häufigsten zu Kommissionierfehlern führen. Es analysiert Nacharbeitschleifen (Rework Loops) und hilft, Grundursachen zu identifizieren, wodurch die Implementierung gezielter Schulungen, Systemverbesserungen oder Prozessanpassungen zur drastischen Reduzierung der Fehlerraten ermöglicht wird.

Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen führen zu operativen Inkonsistenzen, erhöhen das Fehlerrisiko und können zu Nicht-Compliance mit regulatorischen oder internen Audit-Anforderungen führen. Die strikte Einhaltung definierter Prozesse ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Qualität, Sicherheit und operativer Integrität. ProcessMind entdeckt automatisch das tatsächliche Prozessmodell Ihrer Warehouse Management-Operationen in SAP Extended Warehouse Management und vergleicht es rigoros mit Ihren gewünschten oder Compliance-gerechten Prozess-Blueprints. Es hebt alle unautorisierten Abweichungen, deren Häufigkeit und deren Auswirkungen hervor und ermöglicht so die proaktive Durchsetzung von Best Practices und Compliance.

Verzögerungen bei der Verladung und dem Versand wirken sich direkt auf Lieferversprechen und Kundenzufriedenheit aus und können zu Liegegebühren (Demurrage Charges) seitens der Spediteure führen. Eine schnelle und effiziente Endphase stellt sicher, dass Produkte pünktlich beim Kunden ankommen und stärkt so Zuverlässigkeit und Servicequalität. ProcessMind analysiert den kritischen Pfad von 'Bereitstellung für den Versand' bis 'Versand abgeschlossen' innerhalb Ihrer SAP Extended Warehouse Management-Prozesse, identifiziert Engpässe (Bottlenecks) in der Dokumentation, den Ladereihenfolgen oder der Speditionsübergabe. Es hilft, genaue Wartezeiten und Ineffizienzen zu identifizieren, wodurch Sie die ausgehende Logistik optimieren und die Lieferung beschleunigen können.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für die Lagerverwaltung

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Greifen Sie auf die vorgefertigte Excel-Vorlage zu, die speziell für die Datenextraktion aus dem Warehouse Management von SAP Extended Warehouse Management entwickelt wurde. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten korrekt strukturiert sind.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Eine standardisierte Vorlage optimiert die Datenaufbereitung, reduziert Fehler und gewährleistet die Kompatibilität für eine präzise Prozessanalyse.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Datenvorlage, zugeschnitten auf SAP Extended Warehouse Management Warehouse Orders.

WAS SIE ERHALTEN

Entdecken Sie Ihre SAP EWM Lagerverwaltungsgeheimnisse

ProcessMind visualisiert Ihren gesamten Lagerbetrieb vom Wareneingang bis zum Versand und deckt verborgene Ineffizienzen und Engpässe mit präzisen Datenerkenntnissen auf.
  • Visualisieren Sie Ihren SAP EWM Prozessfluss
  • Engpässe im Materialfluss identifizieren
  • Ressourcenallokation im EWM optimieren
  • Auftragserfüllung beschleunigen, Kosten senken
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Operationale Exzellenz in Ihrem Lager erreichen

Diese Ergebnisse zeigen die erheblichen operativen Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen, die Unternehmen typischerweise erzielen, indem sie ihre Lagerverwaltungsprozesse, insbesondere im SAP Extended Warehouse Management, durch datengestützte Process Mining Erkenntnisse optimieren.

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Kürzere Durchlaufzeiten

Wareneingang bis Einlagerung

Optimieren Sie Ihre eingehenden Operationen, indem Sie Verzögerungen vom Wareneingang bis zur endgültigen Einlagerung identifizieren und beheben, um eine schnellere Bestandsverfügbarkeit und reduzierte Lagerkosten zu gewährleisten.
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Optimierte Kommissionierwege

Erhöhte Routenkonformität

Analysieren Sie die tatsächlichen Bewegungen der Kommissionierer im Vergleich zu geplanten optimalen Routen, um Abweichungen zu identifizieren und die Wege zu optimieren, wodurch Reisezeiten und Betriebskosten erheblich reduziert werden.
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Erhöhte Bestandsgenauigkeit

Reduzierte Lagerbestandsabweichungen

Erreichen Sie eine höhere Bestandsgenauigkeit, indem Sie die Grundursachen von Abweichungen in verschiedenen Phasen genau identifizieren, Fehlbestände (Stockouts) und Abwicklungsfehler minimieren sowie die Planung verbessern.
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Verbesserte Prozesskonformität

Einhaltung definierter Workflows

Stellen Sie sicher, dass die Lagerabläufe konsequent vordefinierten Best Practices und regulatorischen Richtlinien folgen, wodurch Non-Compliance-Risiken und operative Inkonsistenzen reduziert werden.
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Minimierte Kommissionierfehler

Reduzierte Nacharbeit und erneute Sendungen

Identifizieren und eliminieren Sie die Ursachen für Kommissionierfehler und nachfolgende Nacharbeiten (Rework), was zu erheblichen Kosteneinsparungen und verbesserter Kundenzufriedenheit führt.
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Verbesserte Prioritätsaufträge

Schnellere Einhaltung der Auftragserfüllung

Beschleunigen Sie die Abwicklung hochpriorer Warehouse Orders, um sicherzustellen, dass kritische Lieferungen Fristen einhalten und die Kundenzufriedenheit insgesamt erheblich gesteigert wird.

Die Ergebnisse variieren naturgemäß je nach Faktoren wie Prozesskomplexität, Datenqualität und spezifischen Geschäftszielen. Die hier hervorgehobenen Verbesserungen spiegeln typische Erfolge wider, die bei verschiedenen erfolgreichen Implementierungen erzielt 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 einen Lagerauftrag, der eine Reihe von Lageraufgaben bündelt, die von einer Ressource ausgeführt werden sollen.

Bedeutung

Dies ist der Kern-Identifier, der alle zusammenhängenden Lageraktivitäten verbindet und eine End-to-End-Prozessanalyse sowie die Messung der Zykluszeit für eine einzelne Arbeitseinheit ermöglicht.

Der Timestamp, der anzeigt, wann eine Aktivität oder ein Event abgeschlossen wurde.

Bedeutung

Ermöglicht die präzise Berechnung der Dauer individueller Activities, was entscheidend ist, um zeitaufwändige Schritte und ressourcenintensive Tasks zu identifizieren.

Die eindeutige Kennung für das Produkt oder Material, das in der Lageraufgabe bearbeitet wird.

Bedeutung

Ermöglicht die Filterung und Segmentierung von Prozessdaten nach Produkt, was entscheidend ist, um produktspezifische Probleme bei der Handhabung, Lagerung oder Qualitätskontrolle zu identifizieren.

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

Bedeutung

Ordnet Arbeiten einer bestimmten Person zu, was eine Leistungsanalyse nach Benutzer oder Team ermöglicht und das Ressourcenmanagement sowie den Arbeitslastausgleich unterstützt.

Klassifiziert den Warehouse Order nach seinem Zweck, wie Putaway, Picking oder Internal Replenishment.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung der Analyse basierend auf der Prozesskategorie (z.B. Inbound vs. Outbound), was relevantere Vergleiche und Erkenntnisse ermöglicht.

Der aktuelle oder endgültige Status des Lagerauftrags, wie z. B. 'Abgeschlossen' oder 'Storniert'.

Bedeutung

Zeigt das Ergebnis eines Case an, was die Filterung nach abgeschlossenen versus stornierten Aufträgen ermöglicht, was entscheidend für eine genaue Zykluszeit- und Durchsatzanalyse ist.

Die dem Lagerauftrag zugewiesene Prioritätsstufe, die seine Dringlichkeit anzeigt (z. B. Hoch, Mittel, Niedrig).

Bedeutung

Ermöglicht die Priorisierung von Analysen und Monitoring, um sicherzustellen, dass hochdringliche Aufträge ihre Service Levels einhalten, was sich direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.

Die Dauer der aktiven Bearbeitung einer spezifischen Activity.

Bedeutung

Misst die aktive Arbeitsdauer einer Activity und hilft dabei, die zeitaufwändigsten Tasks zu identifizieren und bildet eine Grundlage für die Ressourcenkapazitätsanalyse.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert die Erstellung eines Lagerauftrags (WO), der ein Arbeitspaket darstellt, das aus mehreren Lageraufgaben besteht. Das System generiert einen WO, um Arbeiten für Lagermitarbeiter zu bündeln und zu organisieren, basierend auf Kriterien wie Aktivitätsbereich, Warteschlange oder Produkt.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Ereignis für den Lagerabwicklungsprozess. Die Analyse der Zeit von der Erstellung bis zur ersten Aktion hilft, Verzögerungen bei der Arbeitszuweisung und Ressourcenallokation zu identifizieren.

Ein Lagerarbeiter bestätigt, dass die Einlagerungs-Warehouse Task abgeschlossen wurde, d.h. die Waren physisch im vorgesehenen Lagerplatz platziert wurden. Diese Bestätigung aktualisiert den Lagerort in Echtzeit.

Bedeutung

Diese Aktivität ist ein wichtiger Meilenstein für die Eingangsverarbeitung, die bestätigt, dass Bestand für die Kommissionierung verfügbar ist. Verzögerungen hier wirken sich direkt auf den KPI der Zykluszeit vom Wareneingang bis zur Einlagerung aus.

Ein Lagerarbeiter bestätigt den Abschluss einer Kommissionier-Warehouse Task, was bedeutet, dass die Waren physisch von ihrem Lagerort entnommen wurden. Dies geschieht typischerweise mittels eines RF-Scanners.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein in der Auftragsabwicklung, der sich direkt auf die Order-to-Ship-Zykluszeit auswirkt. Die Analyse dieser Aktivität hilft, die Kommissionierproduktivität zu messen und Kommissionier-Engpässe zu identifizieren.

Diese Aktivität bedeutet, dass alle Artikel für eine Sendung in eine Handling Unit verpackt wurden, die nun geschlossen und etikettiert ist. Die verpackten Waren sind bereit für die nächste Phase, wie z.B. Bereitstellung oder Verladung.

Bedeutung

Dieser Meilenstein schließt die Verpackungsphase ab. Er ist eine Voraussetzung für die Bereitstellung und den Versand, sodass Verzögerungen hier direkte Auswirkungen auf die gesamte Durchlaufzeit und den KPI der Pack- und Bereitstellungsdurchlaufzeit haben.

Dies ist der letzte logistische und finanzielle Schritt im System, der die Waren formell aus dem Lagerbestand entfernt. Er bedeutet, dass das Eigentum übertragen wurde und die Sendung offiziell versandt wurde.

Bedeutung

Ein entscheidender Endpunkt für den ausgehenden Warenfluss, der die Rechnungsstellung und Bestandsaktualisierungen auslöst. Er ist eine Schlüsselkomponente zur Messung der pünktlichen Lieferung und des KPIs für die Lade- und Versandzeit.

Der Status des Lagerauftrags wird auf 'Abgeschlossen' gesetzt, nachdem alle zugehörigen Lageraufgaben bestätigt wurden. Dies schließt das Arbeitspaket aus einer Ausführungsperspektive ab.

Bedeutung

Dies ist das primäre Erfolgs-Endereignis für den Prozess. Es ist wesentlich für die Berechnung der End-to-End Lager-Zykluszeit und die Messung des Gesamtdurchsatzes.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre EWM-Transaktionsdaten, um den tatsächlichen Ablauf Ihrer Lageroperationen zu visualisieren. Es hilft, Engpässe, Abweichungen von Standardprozessen und Ineffizienzbereiche zu identifizieren, wie langsamer Wareneingang, suboptimale Kommissionierwege oder Verzögerungen bei der Qualitätsprüfung. Indem es aufzeigt, wie Prozesse wirklich ablaufen, liefert es datengestützte Erkenntnisse für zielgerichtete Verbesserungen.

Um Process Mining für EWM durchzuführen, benötigen Sie primär Event Logs aus Ihrem System. Dies umfasst Daten zu Lageraufträgen, Bewegungen, Bestätigungen und anderen relevanten Transaktionen, wobei jedes Ereignis eine Case ID, Aktivität und einen Timestamp aufweist. Daten werden typischerweise mit Standard-SAP-Tools wie ABAP-Berichten, OData-Diensten oder direktem Tabellenzugriff extrahiert und anschließend in ein für Process Mining Tools geeignetes Format transformiert.

Die initiale Einrichtung und Datenextraktion für SAP EWM dauert in der Regel einige Wochen, abhängig vom Datenvolumen und der Systemkomplexität. Sobald die Daten aufbereitet sind, können die erste Process Discovery und die Identifizierung wichtiger Engpässe oft innerhalb von 2-4 Wochen erreicht werden. Nachfolgende Analysen und Detailuntersuchungen spezifischer Probleme können sich über mehrere Monate erstrecken und zu kontinuierlichen Verbesserungszyklen führen.

Sie können erhebliche Verbesserungen in Schlüsselbereichen erwarten, wie der Beschleunigung von Wareneingangs- und Einlagerungszyklen, der Optimierung der Kommissionierwegeffizienz und der Reduzierung der gesamten Lagerzykluszeit. Process Mining hilft auch, die Bestandsgenauigkeit zu erhöhen, Kommissionierfehler und Nacharbeit zu minimieren und eine bessere Compliance mit definierten Prozessen sicherzustellen. Diese Erkenntnisse führen zu einer effizienteren Ressourcennutzung und einem schnelleren Versand.

Ja, absolut. Process Mining visualisiert den tatsächlichen Prozessfluss, wodurch Sie ihn mit Ihren beabsichtigten oder konformen Prozessmodellen vergleichen können. Jegliche Abweichungen, wie z.B. übersprungene oder neu angeordnete Schritte oder durch unautorisierte Benutzer durchgeführte Aktionen, werden sofort ersichtlich. Dies hilft Ihnen, nicht-konforme Aktivitäten zu identifizieren und die Einhaltung Ihrer Standardarbeitsanweisungen durchzusetzen.

Während eine grundlegende Vertrautheit mit SAP EWM-Datenstrukturen für die Extraktion hilfreich ist, bieten viele moderne Process Mining Plattformen Konnektoren und Templates für SAP-Systeme. Die Plattformen selbst bieten intuitive Schnittstellen für die Analyse, was den Bedarf an tiefgehenden Programmierkenntnissen reduziert. Einige Lösungen bieten auch vorgefertigte Dashboards und Berichte, die auf Lagerverwaltungsprozesse zugeschnitten sind.

In SAP EWM dient ein "Warehouse Order" als primärer Case-Identifier für Process Mining. Er repräsentiert eine spezifische logistische Task innerhalb des Lagers, wie z.B. eine Kommissionierung (Pick), Einlagerung (Putaway) oder interne Bewegung, und gruppiert verschiedene Warehouse Tasks. Durch die Nachverfolgung aller Events, die sich auf einen einzelnen Warehouse Order beziehen, kann Process Mining den vollständigen Ausführungspfad rekonstruieren und dessen Effizienz von Anfang bis Ende analysieren.

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