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Verbessern Sie Ihr Supply-Chain-Management

Optimieren Sie Ihre Lieferketten mit Kinaxis RapidResponse: eine Anleitung in 6 Schritten.
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Optimieren Sie Ihre Lieferkette mit Daten aus Kinaxis RapidResponse

Unsere Plattform hilft Ihnen, verborgene Ineffizienzen und Compliance-Risiken in Ihren Lieferkettenprozessen aufzudecken. Ermitteln Sie Engpässe, verkürzen Sie Durchlaufzeiten und verbessern Sie die Leistung Ihrer Lieferanten. So stärken Sie die Widerstandsfähigkeit Ihrer Abläufe und senken Ihre Kosten deutlich.

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 Supply-Chain-Management mit Kinaxis RapidResponse optimieren?

Das Supply-Chain-Management (SCM) ist das Rückgrat jedes produktorientierten Unternehmens. Es wirkt sich unmittelbar auf die Rentabilität, die Kundenzufriedenheit und die Wettbewerbsfähigkeit aus. In der dynamischen globalen Wirtschaft ist eine effiziente und widerstandsfähige Lieferkette längst kein bloßer Vorteil mehr, sondern eine Notwendigkeit. Doch selbst mit fortschrittlichen Planungstools wie Kinaxis RapidResponse, das gleichzeitige Planung und Leitstandfunktionen bietet, weicht die tatsächliche Ausführung logistischer Aufträge häufig von den sorgfältig erstellten Plänen ab.

Diese Abweichungen zeigen sich etwa in verborgenen Engpässen, längeren Durchlaufzeiten, überhöhten Lagerbeständen oder häufigen Fehlbeständen. Solche Ineffizienzen erhöhen die Betriebskosten, führen zu verpassten Lieferterminen und unzufriedenen Kunden und können Compliance-Risiken mit sich bringen. Um das Potenzial Ihrer Planung mit Kinaxis RapidResponse voll auszuschöpfen und strategische Pläne zuverlässig umzusetzen, müssen Sie den tatsächlichen Ablauf logistischer Aufträge verstehen, von der ersten Bedarfsprognose bis zur endgültigen Lieferung.

Wie Process Mining die Lieferkettenanalyse verändert

Process Mining nutzt Ereignisdaten, die direkt aus Systemen wie Kinaxis RapidResponse stammen, um die tatsächlichen Abläufe im Supply-Chain-Management sichtbar zu machen. Statt sich auf Annahmen oder Einzelfallberichte zu verlassen, erhalten Sie eine objektive, datengetriebene Sicht darauf, wie sich Logistikaufträge tatsächlich durch Ihr Unternehmen bewegen. Wenn Sie jeden Schritt analysieren, von „Bedarfsprognose erstellt“ bis „Liefernachweis unterzeichnet“, gewinnen Sie einen bisher nicht möglichen Einblick.

Mit diesem Ansatz lässt sich der vollständige, durchgängige Ablauf jedes Logistikauftrags automatisch visualisieren. Sie können alle vorhandenen Prozessvarianten erkennen, auch bislang unbekannte, und feststellen, an welchen Stellen die tatsächliche Ausführung von den geplanten Workflows in Kinaxis RapidResponse abweicht. Process Mining quantifiziert diese Abweichungen und zeigt, welche Aktivitäten, Ressourcen oder Prozessphasen Verzögerungen, Nacharbeit oder Compliance-Verstöße verursachen. So erhalten Sie die entscheidende

Supply-Chain-Management Logistikoptimierung Bestandsmanagement Lieferantenleistung Termingerechte Lieferung Auftragsabwicklung Transporteffizienz Durchlaufzeiten verkürzen SCM Optimierung der Lieferkette Bedarfsplanung Lieferantenprozesse

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Häufige verspätete Lieferungen beeinträchtigen die Kundenzufriedenheit unmittelbar und können zu Umsatzeinbußen und einem Imageschaden führen. Außerdem drohen Vertragsstrafen und zusätzlicher Verwaltungsaufwand durch die Bearbeitung von Beschwerden. Process Mining analysiert Logistikaufträge aus Kinaxis RapidResponse und zeigt genau, wo Verzögerungen entstehen, etwa durch lange Zeiten bei „Waren produziert“ oder „Waren unterwegs“. So werden die Ursachen in Ihrer Lieferkette sichtbar.

Überlange Durchlaufzeiten binden Betriebskapital, erhöhen die Lagerhaltungskosten und verringern die Reaktionsfähigkeit Ihrer Lieferkette. Dadurch wird es schwieriger, auf Marktveränderungen zu reagieren und Kundenerwartungen zu erfüllen. Process Mining visualisiert den gesamten Ablauf eines Logistikauftrags und misst die Dauer jeder Aktivität und Übergabe, etwa zwischen „Produktion eingeplant“ und „Waren kommissioniert und verpackt“. So lassen sich konkrete Engpässe und Ineffizienzen ermitteln, die in Kinaxis RapidResponse die Durchlaufzeiten verlängern.

Sowohl Fehlbestände als auch überhöhte Lagerbestände verursachen erhebliche Probleme: Fehlbestände führen zu Umsatzeinbußen und Produktionsausfällen, während überschüssige Bestände hohe Lagerkosten verursachen und veralten können. Das beeinträchtigt die Rentabilität und den Kundenservice. Process Mining setzt Aktivitäten wie „Bedarfsprognose erstellt“, „Bestandsverfügbarkeit geprüft“ und „Waren produziert“ für Logistikaufträge zueinander in Beziehung. So werden Prozessprobleme sichtbar, die in Ihren Kinaxis-RapidResponse-Daten zu einer ungünstigen Bestandspositionierung und Planung führen.

Unzuverlässige Lieferanten beeinträchtigen unmittelbar Ihre Produktionspläne, verzögern die Erfüllung von Kundenaufträgen und machen häufig kostspielige Eilmaßnahmen erforderlich. Das wirkt sich auf die betriebliche Effizienz und Ihren Ruf aus. Process Mining verfolgt den Ablauf von Logistikaufträgen und analysiert je Lieferant die Zeit zwischen „Bestellung aufgegeben“ und „Rohmaterialien eingegangen“. So erkennen Sie, welche Lieferanten ihre Ziele verfehlen und wie sich das auf Ihre mit Kinaxis RapidResponse verwaltete Lieferkette auswirkt.

Eine ineffiziente Wahl der Transportmittel oder ungünstige Routen erhöhen die Versandkosten. Das schmälert unmittelbar Ihre Gewinnmargen und treibt die gesamten Logistikkosten in die Höhe. Dadurch können Ihre Produkte an Wettbewerbsfähigkeit verlieren. Process Mining analysiert den Ablauf von „Waren unterwegs“ bei Logistikaufträgen und setzt Herkunft, Ziel, Spediteur und Transportmittel mit den tatsächlichen Kosten und Zeiten in Beziehung. So werden Möglichkeiten sichtbar, Ihr Transportnetz zu optimieren und die Ausgaben in Kinaxis RapidResponse zu senken.

Verstöße gegen gesetzliche Anforderungen oder interne Richtlinien können erhebliche Geldstrafen, Reputationsschäden und Betriebsstörungen nach sich ziehen, insbesondere in einer komplexen globalen Lieferkette. Process Mining zeigt die tatsächliche Ausführung von Logistikaufträgen und vergleicht Reihenfolge und Zeitpunkt von Aktivitäten wie „Qualitätskontrolle durchgeführt“ sowie erforderlichen Dokumentationsschritten mit den festgelegten Compliance-Regeln. Abweichungen, die auf mögliche Risiken in Ihren Kinaxis-RapidResponse-Prozessen hindeuten, werden so sichtbar.

Häufige Nacharbeit erhöht die Betriebskosten erheblich, bindet wertvolle Ressourcen, verlängert Durchlaufzeiten und kann die Produktqualität sowie die Kundenzufriedenheit stark beeinträchtigen. Wiederholte Korrekturen verringern die Effizienz. Process Mining erkennt Schleifen und wiederholte Aktivitäten, insbesondere rund um „Waren produziert“ und „Qualitätskontrolle durchgeführt“ bei Logistikaufträgen. So werden wiederkehrende Qualitätsprobleme, ineffiziente Prüfprozesse oder Konstruktionsfehler sichtbar, die in Ihrer Lieferkette Nacharbeit erforderlich machen.

Ungenaue Bedarfsprognosen führen zu einer Reihe von Problemen: Überschüssige Bestände verursachen Lagerkosten, während Fehlbestände Umsatzeinbußen und unzufriedene Kunden zur Folge haben. Das wirkt sich unmittelbar auf Umsatz und Betriebsplanung aus. Process Mining setzt „Bedarfsprognose erstellt“ mit den tatsächlichen Aktivitäten „Kundenauftrag eingegangen“ und „Waren produziert“ bei Logistikaufträgen in Beziehung. So erkennen Sie, wie genau Ihre Planung ist und welche Folgen sie für die von Kinaxis RapidResponse verwaltete Lieferkette hat.

Bestimmte Phasen der Auftragsabwicklung verlangsamen regelmäßig den gesamten Ablauf. Die Folge sind längere Durchlaufzeiten, verpasste Lieferzusagen und unzufriedene Kunden. Diese verborgenen Engpässe können den Durchsatz stark beeinträchtigen. Process Mining visualisiert jeden Schritt eines Logistikauftrags und zeigt, bei welchen Aktivitäten oder Übergaben, etwa „Bestandsverfügbarkeit geprüft“ oder „Waren kommissioniert und verpackt“, sich Aufträge in Ihrer mit Kinaxis RapidResponse gesteuerten Lieferkette stauen oder übermäßig lange dauern.

Fehlt der umfassende Überblick über die gesamte Lieferkette, lassen sich Probleme nur schwer vorausschauend lösen und Optimierungen kaum gezielt umsetzen. Auch die Reaktion auf Störungen oder veränderte Marktbedingungen wird erschwert. Das beeinträchtigt strategische Entscheidungen. Process Mining erstellt eine vollständige Echtzeitübersicht über jeden Logistikauftrag, von „Bedarfsprognose erstellt“ bis „Liefernachweis unterzeichnet“. So werden der tatsächliche Ablauf, seine Varianten und Verzögerungen im gesamten Prozess sichtbar, die in Kinaxis RapidResponse möglicherweise verborgen bleiben.

Häufig erforderliche Eilmaßnahmen, oft aufgrund vorgelagerter Verzögerungen oder mangelhafter Planung, treiben Transport- und Betriebskosten erheblich in die Höhe. Das schmälert die Gewinnmargen und bindet Ressourcen. Zugleich deutet es auf grundlegende Prozessprobleme hin. Process Mining erkennt Logistikaufträge, die vom Standardprozess abweichen oder kritische Verzögerungen aufweisen und deshalb eine vorgezogene „Versand eingeplant“-Aktivität oder eine Änderung des „Transportmittels“ erfordern. So lassen sich Häufigkeit und Kosten solcher reaktiven Maßnahmen in Ihren Kinaxis-RapidResponse-Daten beziffern.

Werden Ressourcen wie Lagerpersonal, Produktionslinien oder Transportfahrzeuge ineffizient zugeteilt oder eingesetzt, entstehen entweder Leerlauf und ungenutzte Kapazitäten oder überlastete Teams und Engpässe. Das wirkt sich unmittelbar auf Betriebskosten und Effizienz aus. Process Mining analysiert die Dauer und Warteschlangen von Aktivitäten wie „Produktion eingeplant“ oder „Waren kommissioniert und verpackt“ über zahlreiche Logistikaufträge hinweg. Daraus lassen sich die Ressourcenverfügbarkeit und Ungleichgewichte bei der Auslastung in Ihren Lieferkettenabläufen erkennen.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, den Anteil der Kundenaufträge zu erhöhen, die bis zum gewünschten Termin geliefert werden. Eine höhere Termintreue steigert die Kundenzufriedenheit und stärkt den Ruf Ihrer Marke im wettbewerbsintensiven Lieferkettenumfeld. Zuverlässige Lieferungen sind eine zentrale Voraussetzung für hervorragende Abläufe. ProcessMind liefert detaillierte Erkenntnisse zum durchgängigen Logistikauftragsprozess in Kinaxis RapidResponse und zeigt, welche Phasen und Aktivitäten Verzögerungen verursachen. Durch den Vergleich tatsächlicher Liefertermine mit den gewünschten Terminen können Unternehmen die Ursachen verspäteter Lieferungen ermitteln, etwa wiederkehrende Engpässe oder ineffiziente Übergaben. So lässt sich die Termintreue beispielsweise um 15–20 % steigern.

Eine kürzere Zeitspanne vom Eingang des Kundenauftrags bis zur endgültigen Lieferung ist entscheidend für Reaktionsfähigkeit und Flexibilität am Markt. Ein effizienter Auftrags- und Lieferprozess senkt den Bedarf an Betriebskapital und ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren. Das verschafft einen deutlichen Wettbewerbsvorteil. ProcessMind zeigt die tatsächliche Dauer jedes Schritts im Lebenszyklus eines Logistikauftrags in Kinaxis RapidResponse. Durch die Visualisierung des realen Prozessablaufs und die Ermittlung der längsten Aktivitäten oder häufigsten Nacharbeitsschleifen können Unternehmen gezielt eingreifen und die Durchlaufzeit um Tage oder sogar Wochen verkürzen, insgesamt um 20–30 %.

Ziel ist ein ausgewogenes Verhältnis zwischen ausreichenden Beständen zur Deckung der Nachfrage und möglichst niedrigen Lagerkosten. So lassen sich sowohl Fehlbestände als auch überschüssige Bestände vermeiden. Ein effizientes Bestandsmanagement wirkt sich unmittelbar auf die Rentabilität und den reibungslosen Ablauf der Lieferkette aus. ProcessMind zeigt, wie Bestandsentscheidungen den Ablauf von Logistikaufträgen in der mit Kinaxis RapidResponse verwalteten Lieferkette beeinflussen. Durch die Verknüpfung von Bestandsaktivitäten mit Auftragsabwicklungszyklen und der tatsächlichen Nachfrage lassen sich Möglichkeiten erkennen, Überbestände abzubauen und Fehlbestände zu vermeiden. So können die Lagerhaltungskosten um 10–15 % sinken, ohne das Serviceniveau zu beeinträchtigen.

Zuverlässige Lieferungen der Lieferanten sind entscheidend, um Produktionspläne einzuhalten, Kundenaufträge termingerecht zu erfüllen und kostspielige Eilmaßnahmen zu vermeiden. Verlässliche Lieferanten tragen zu einer stabilen und planbaren Lieferkette bei. ProcessMind nutzt Daten aus Kinaxis RapidResponse, um den Eingang von Rohmaterialien und Waren nachzuverfolgen und die Lieferantenleistung mit dem Logistikauftragsprozess in Beziehung zu setzen. Durch die Analyse der Aktivität „Rohmaterialien eingegangen“ im Vergleich zu den Bestelldaten erkennen Unternehmen regelmäßig verspätete oder nicht konforme Lieferanten. So lässt sich die Liefertreue um 10–20 % verbessern und die strategische Zusammenarbeit stärken.

Ziel ist es, die Kosten für den Warentransport entlang der Lieferkette zu senken, darunter Fracht-, Lager- und Umschlagskosten. Niedrigere Kosten verbessern unmittelbar die Gewinnmargen und steigern die betriebliche Effizienz. ProcessMind analysiert die Aktivitäten „Waren für den Transport verladen“, „Waren unterwegs“ und „Waren am Zielort entladen“ im Logistikauftragsprozess in Kinaxis RapidResponse. Ineffiziente Routen, ungünstige Transportmittel oder übermäßig häufige Eilmaßnahmen werden sichtbar. So lassen sich die gesamten Logistikkosten um 5–10 % senken, ohne den Service zu beeinträchtigen.

Alle Logistikprozesse müssen gesetzliche Anforderungen, interne Richtlinien und vertragliche Verpflichtungen erfüllen. Das ist entscheidend, um rechtliche Risiken zu mindern, Strafen zu vermeiden und ethische Standards einzuhalten. Vorausschauende Compliance schafft Vertrauen und stärkt die Widerstandsfähigkeit. ProcessMind visualisiert die tatsächliche Abfolge der Aktivitäten für jeden Logistikauftrag aus Kinaxis RapidResponse und vergleicht sie mit vorab definierten konformen Abläufen. Abweichungen wie ausgelassene Qualitätsprüfungen oder nicht autorisierte Prozessschritte werden sichtbar. So können Unternehmen in kritischen Bereichen eine Compliance-Quote von 100 % erreichen und Compliance-Lücken frühzeitig angehen.

Ziel ist es, Fehler, Mängel und Abweichungen zu verringern, die von der Produktion bis zur Lieferung eine erneute Bearbeitung oder Korrektur erfordern. Weniger Nacharbeit spart Ressourcen, reduziert Verschwendung und verbessert die Qualität der gelieferten Waren und Dienstleistungen. ProcessMind zeigt, an welcher Stelle die Aktivität „Qualitätskontrolle durchgeführt“ im Verhältnis zu „Waren produziert“ und „Waren kommissioniert und verpackt“ in Kinaxis RapidResponse stattfindet. Durch die Analyse von Abweichungen und wiederkehrenden Mustern, die zu Mängeln oder Nacharbeitsschleifen führen, lässt sich die Nacharbeit um 15–25 % reduzieren und die Produktqualität verbessern.

Präzisere Bedarfsprognosen ermöglichen eine bessere Planung von Produktion, Beständen und Ressourceneinsatz. Genauere Prognosen führen zu optimierten Beständen, weniger Fehlbeständen und geringeren Überschüssen. Das wirkt sich unmittelbar auf die Rentabilität aus. ProcessMind analysiert in den Kinaxis-RapidResponse-Daten den Zusammenhang zwischen „Bedarfsprognose erstellt“ und nachfolgenden Aktivitäten wie „Kundenauftrag eingegangen“ und „Waren produziert“. Unternehmen erkennen, an welchen Stellen Prognosen regelmäßig von der tatsächlichen Nachfrage abweichen, und können ihre Prognosemodelle anpassen. So lässt sich die Genauigkeit um 5–10 % verbessern und das Angebot besser auf die Nachfrage abstimmen.

Ziel ist es, bestimmte Stellen in der Auftragsabwicklung zu ermitteln und zu beseitigen, an denen sich Arbeit staut und dadurch Verzögerungen entstehen und der Durchsatz sinkt. Werden Engpässe beseitigt, laufen die Abläufe reibungsloser und Kunden erhalten ihre Lieferungen schneller. ProcessMind erstellt anhand der Daten aus Kinaxis RapidResponse eine visuelle Darstellung des gesamten Ablaufs eines „Logistikauftrags“. So wird sichtbar, wo sich Aufträge stauen oder übermäßig lange Bearbeitungszeiten aufweisen, insbesondere bei „Produktion eingeplant“, „Waren kommissioniert und verpackt“ und „Versand eingeplant“. Diese Übersicht ermöglicht es, Engpässe gezielt zu ermitteln und zu beseitigen. Der Durchsatz kann dadurch um 10–20 % steigen.

Ein umfassender Überblick über die gesamte Lieferkette, von der ersten Bedarfsermittlung bis zur endgültigen Lieferung, gibt Beteiligten aktuelle Erkenntnisse zum Prozessstatus und zur Leistung. So können sie vorausschauend entscheiden und Probleme schnell lösen. ProcessMind führt unterschiedliche Ereignisdaten aus Kinaxis RapidResponse in einer einheitlichen Ansicht für den gesamten Lebenszyklus jedes „Logistikauftrags“ zusammen. Unternehmen können dadurch jederzeit den genauen Status und Standort eines Auftrags verfolgen. Intransparente Abläufe werden nachvollziehbar und steuerbar, was fundierte Entscheidungen erleichtert.

Ziel ist es, teure Eilversandmethoden seltener einzusetzen, indem die zugrunde liegenden Prozessineffizienzen behoben werden, die dringende Lieferungen erforderlich machen. Weniger Eilversand senkt unmittelbar die Betriebskosten und verbessert die finanzielle Lage. ProcessMind analysiert in Kinaxis RapidResponse den Zusammenhang zwischen Verzögerungen in früheren Phasen, etwa bei „Bestandsverfügbarkeit geprüft“ oder „Produktion eingeplant“, und späteren Aktivitäten wie „Versand eingeplant“ für Eiltransporte. Unternehmen können so die Ursachen für Verzögerungen ermitteln, die Eilversand erforderlich machen, diese Kosten um 15–25 % senken und die Planung verbessern.

Ziel ist es, Personal, Ausrüstung und Einrichtungen während des gesamten Logistikprozesses effizient einzusetzen. Eine bessere Ressourcennutzung senkt Kosten, steigert die Produktivität und erhöht die verfügbare Betriebskapazität. ProcessMind bildet Aktivitäten zur Ressourcenzuteilung im Logistikauftragsablauf ab, die in Kinaxis RapidResponse erfasst sind, etwa „Waren kommissioniert und verpackt“ und „Waren für den Transport verladen“. So lassen sich unzureichend genutzte Ressourcen und durch Ressourcenmangel verursachte Engpässe erkennen. Unternehmen können Ressourcen gezielter zuteilen und die Auslastung möglicherweise um 10–15 % steigern.

Der Verbesserungsprozess in 6 Schritten für das Supply-Chain-Management

1

Template herunterladen
2

Daten exportieren
3

Datensatz hochladen
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Ihren Prozess überwachen
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Was zu tun ist

Rufen Sie das vorkonfigurierte Excel-Template für das Supply-Chain-Management auf und laden Sie es herunter. Es zeigt, wie Sie Ihre Kinaxis-RapidResponse-Daten für eine aussagekräftige Analyse strukturieren.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Mit der richtigen Datenstruktur von Anfang an schaffen Sie die Grundlage für eine genaue und umfassende Prozessanalyse und aussagekräftige Erkenntnisse.

Erwartetes Ergebnis

Ein sofort einsetzbares Datentemplate, passend strukturiert für Ihre Lieferkettendaten aus Kinaxis RapidResponse.

DAS ERWARTET SIE

Entdecken Sie jetzt verborgene Effizienzpotenziale in Ihrer Lieferkette

ProcessMind macht den tatsächlichen Ablauf Ihrer Lieferkettenprozesse in anschaulichen Visualisierungen sichtbar. So erkennen Sie verborgene Ineffizienzen und Möglichkeiten zur Optimierung.
  • Visualisieren Sie Lieferkettenprozesse vom Anfang bis zum Ende
  • Ermitteln Sie kritische Engpässe und Verzögerungen
  • Verkürzen Sie Durchlaufzeiten und senken Sie Kosten
  • Verbessern Sie die Leistung Ihrer Lieferanten und die Compliance
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
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Mit Process Mining zu einer leistungsfähigen Lieferkette

Diese Ergebnisse zeigen die messbaren Verbesserungen, die Unternehmen typischerweise durch Process Mining in ihren Supply-Chain-Management-Prozessen erzielen, insbesondere bei Logistikaufträgen in Kinaxis RapidResponse. Wenn Unternehmen Ineffizienzen und Engpässe aufdecken, können sie ihre Abläufe optimieren und einen erheblichen geschäftlichen Mehrwert erzielen.

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Mehr termingerechte Lieferungen

Höhere Zuverlässigkeit bei Kundenlieferungen

Process Mining identifiziert und beseitigt Engpässe, die Liefertermine beeinträchtigen. Dadurch steigt der Anteil der Aufträge, die pünktlich geliefert werden. Das verbessert die Kundenzufriedenheit und stärkt den Ruf Ihrer Marke.
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Schnellere Auftragserfüllung

Kürzere durchschnittliche Zeit vom Auftrag bis zur Lieferung

Wenn Unternehmen Ineffizienzen in ihren Prozessen gezielt erkennen und beseitigen, können sie den gesamten Zeitraum vom Auftrag bis zur Lieferung deutlich verkürzen. Das ermöglicht einen schnelleren Kundenservice und reibungslosere Abläufe.
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Weniger Expresslieferungen

Weniger kostenintensive Eillieferungen

Process Mining deckt die Ursachen für Expresslieferungen auf und ermöglicht frühzeitige Anpassungen in Planung und Logistik. So sinken unnötige Transportkosten deutlich und die Kosteneffizienz steigt.
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Weniger Nacharbeit

Weniger qualitätsbedingte Prozessschleifen

Wer wiederkehrende Nacharbeitsschleifen und ihre Ursachen erkennt, kann Prozesse gezielt verbessern und Materialverschwendung sowie Arbeitskosten senken. Das führt zu höherer Produktqualität und effizienteren Produktionsabläufen.
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Höhere Prozesskonformität

Bessere Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen

Process Mining macht Abweichungen von den vorgesehenen Prozessabläufen sichtbar. So lassen sich Compliance-Vorgaben besser einhalten und Betriebsrisiken verringern. Das stärkt die Governance und verbessert die Auditfähigkeit.
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Optimierter Bestandsfluss

Kürzere Lagerdauer von Waren

Durch die Analyse von Bestandsbewegungen hilft Process Mining, die durchschnittliche Lagerdauer von Fertigerzeugnissen zu verkürzen. Dadurch wird Kapital freigesetzt und die Lagerhaltung wird günstiger. Das ermöglicht eine flexiblere Bestandsverwaltung.

Die Ergebnisse hängen von der Komplexität Ihrer Lieferkettenprozesse und der Qualität Ihrer Daten ab. Die Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen, die bei verschiedenen Process-Mining-Einführungen im Supply Chain Management beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

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

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die eindeutige Kennung eines bestimmten Logistikauftrags. Sie verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten von der Bedarfsplanung bis zur endgültigen Lieferung.

Warum das wichtig ist

Diese Kennung ist unerlässlich, um den gesamten Lebenszyklus eines Auftrags nachzuverfolgen. So lassen sich Prozessvarianten, Effizienz und Compliance von Anfang bis Ende analysieren.

Der Name des konkreten Geschäftsvorfalls oder Prozessschritts im Logistikprozess, zum Beispiel „Waren versandt“ oder „Bestellung ausgestellt“.

Warum das wichtig ist

Das Attribut legt die Prozessschritte fest und ermöglicht es, den tatsächlichen durchgängigen Ablauf der Lieferkette zu ermitteln und darzustellen.

Der Timestamp mit Datum und Uhrzeit, zu dem eine bestimmte Aktivität oder ein Ereignis stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp gibt die chronologische Reihenfolge der Ereignisse vor und bildet die Grundlage für alle Berechnungen von Dauer und Leistung. So werden Engpässe und Verzögerungen sichtbar.

Die Benutzer-ID oder der Name der Person, die die Aktivität ausgeführt hat.

Warum das wichtig ist

Das Attribut ordnet die Verantwortung für Prozessschritte Benutzern zu. So lassen sich Teamleistung, Arbeitsverteilung und die Einhaltung von Vorgehensweisen analysieren.

Die eindeutige Kennung des Produkts, das dem Logistikauftrag zugeordnet ist, zum Beispiel eine SKU oder Materialnummer.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse einzelner Produktlinien oder Kategorien und hilft dabei, Produkte mit ineffizienten oder problematischen Erfüllungswegen zu identifizieren.

Eindeutige Kennung des Kunden, der den Auftrag erteilt hat.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht eine kundenorientierte Prozessanalyse, mit der sich Servicelevel, Lieferleistung und die Komplexität der Auftragsabwicklung für wichtige Kunden bewerten lassen.

Das vom Kunden gewünschte Lieferdatum des Auftrags.

Warum das wichtig ist

Dieser Wert ist der zentrale Maßstab für die Termintreue und ein wichtiger Bestandteil der KPIs zur Kundenzufriedenheit.

Das tatsächliche Datum, an dem der Auftrag dem Kunden zugestellt wurde, bestätigt durch einen Zustellnachweis.

Warum das wichtig ist

Es bestätigt den Abschluss der Lieferung und ist unerlässlich, um die tatsächliche Lieferleistung mit den Erwartungen des Kunden zu vergleichen.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Dieses Ereignis markiert den offiziellen Beginn des Lebenszyklus eines Logistikauftrags. Es tritt ein, wenn ein Kundenauftrag erstellt oder in das System übernommen wird. Üblicherweise wird es ausdrücklich in einem integrierten ERP- oder Auftragsverwaltungssystem erfasst.

Warum das wichtig ist

Dies ist der zentrale Startpunkt des Cases. Er ist entscheidend, um die gesamte Durchlaufzeit vom Auftrag bis zur Lieferung zu messen und das Auftragsvolumen zu verstehen.

Eine Bestellung für die benötigten Materialien wird an einen externen Lieferanten gesendet. Dieser wichtige Meilenstein dokumentiert eine verbindliche Zusage und markiert den Beginn der Lieferzeit des Lieferanten.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität ist entscheidend, um die Lieferleistung von Lieferanten zu messen und Verzögerungen in der Beschaffungsphase zu erkennen, die sich auf die gesamte Lieferkette auswirken.

Diese Aktivität bezeichnet den Zeitpunkt, an dem der Logistikauftrag verbindlich für die Produktion eingeplant und mit einem Termin sowie den benötigten Ressourcen versehen wird. Sie ist ein zentrales Planungsergebnis von Kinaxis RapidResponse.

Warum das wichtig ist

Damit geht der Prozess von der Planung in die Ausführung über. Die Analyse der Zeit zwischen diesem Zeitpunkt und dem tatsächlichen Produktionsbeginn kann Ineffizienzen bei der Terminplanung oder Ressourcenengpässe aufdecken.

Dieses Ereignis tritt ein, wenn die verpackten Waren auf ein Transportfahrzeug geladen werden und das Lager oder die Produktionsstätte verlassen. Damit beginnt der Transport zum Zielort.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein dient dazu, die Leistung bei termingerechter Lieferung und die Dauer der Transportabschnitte zu verfolgen. Für viele KPI-Berechnungen liefert er das tatsächliche Versanddatum.

Die abschließende Bestätigung, dass der Kunde die Waren in einwandfreiem Zustand erhalten hat. Dieses wichtige Ereignis schließt den Logistikauftrag offiziell ab.

Warum das wichtig ist

Dies ist der endgültige Endpunkt für die KPI zur Durchlaufzeit vom Auftrag bis zur Lieferung. Er bestätigt die erfolgreiche Auftragserfüllung und löst häufig die Rechnungsstellung aus.

Bezeichnet die Beendigung eines Logistikauftrags, bevor die Auftragserfüllung abgeschlossen ist. Diese ausdrücklich erfasste Aktion ist ein endgültiger, nicht erfolgreicher Endzustand des Prozesses.

Warum das wichtig ist

Die Erfassung von Stornierungen ist wichtig, um den Rückgang der Nachfrage und Prozessfehler zu verstehen. Die Analyse der Stornierungsgründe kann Probleme mit Produkten, Preisen oder dem Service aufdecken.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining hilft, Engpässe, Compliance-Risiken und Ineffizienzen in Ihren Lieferkettenprozessen zu erkennen, indem Event Logs aus Systemen wie Kinaxis RapidResponse analysiert werden. Die datengetriebene Sicht auf den tatsächlichen Prozessablauf macht Abweichungen und Optimierungsmöglichkeiten sichtbar. Das kann zu mehr termingerechten Lieferungen, kürzeren Zykluszeiten und optimierten Beständen führen.

Für Process Mining benötigen Sie in erster Linie Event-Log-Daten. Im Supply Chain Management umfassen diese Informationen zu Logistikaufträgen, etwa Case-Kennungen, Aktivitätsnamen und genaue Timestamps für jeden Schritt. Zusätzliche Attribute wie Auftragswert, Lieferanten-ID oder die verantwortliche Ressource können die Analyse ergänzen.

Für die Datenextraktion aus Kinaxis RapidResponse werden in der Regel die Reporting-Funktionen oder der API-Zugriff verwendet, um relevante Event-Log-Daten abzurufen. Anschließend werden die Rohdaten umgewandelt und in ein standardisiertes Event-Log-Format überführt. Dieses enthält für jedes Ereignis eine Case-ID, eine Aktivität und einen Timestamp. Danach können die aufbereiteten Daten in ein Process-Mining-Tool geladen werden.

Zu den erwarteten Ergebnissen gehört ein klareres Verständnis der tatsächlichen Leistung Ihrer Lieferkette, das gezielte Verbesserungen ermöglicht. Sie können mit kürzeren Durchlaufzeiten vom Auftrag bis zur Lieferung, geringeren Transportkosten und einer besseren Bestandsoptimierung rechnen. Außerdem lassen sich die Lieferleistung von Lieferanten und die Transparenz in der gesamten Lieferkette verbessern.

Erste Erkenntnisse lassen sich oft innerhalb weniger Wochen nach der Datenextraktion und -aufbereitung gewinnen. Eine umfassende Analyse mit Ursachenanalyse und konkreten Empfehlungen kann je nach Komplexität Ihrer Prozesse und Datenqualität mehrere Wochen bis einige Monate dauern. Eine kontinuierliche Überwachung bringt fortlaufend Vorteile.

Ja. Process Mining eignet sich sehr gut, um Abweichungen von vorgeschriebenen Prozessabläufen und Compliance-Regeln zu erkennen. Durch den Abgleich der tatsächlichen Prozessausführung mit vordefinierten Modellen lassen sich Fälle automatisch kennzeichnen, in denen bestimmte Schritte übersprungen, in falscher Reihenfolge ausgeführt oder zeitliche Grenzwerte überschritten wurden. Das liefert klare Nachweise für Verstöße und ermöglicht eine frühzeitige Gegensteuerung.

Process-Mining-Tools werden zwar immer benutzerfreundlicher, doch Grundkenntnisse in der Datenmodellierung und die Fähigkeit, Prozessmodelle zu interpretieren, sind hilfreich. Für die Ersteinrichtung und komplexe Datentransformationen können technische Kenntnisse erforderlich sein, häufig in SQL oder Datenskripten. Für eine erfolgreiche Einführung ist die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen entscheidend.

Herkömmliche SCM-Analysen konzentrieren sich häufig auf aggregierte Kennzahlen und vordefinierte Dashboards. Sie zeigen, „was“ passiert ist. Process Mining rekonstruiert dagegen anhand von Ereignisdaten den durchgängigen Prozessablauf und macht sichtbar, „wie“ Prozesse tatsächlich ablaufen, einschließlich aller Varianten und Abweichungen. So lassen sich die Ursachen von Leistungsproblemen besser verstehen, statt nur oberflächliche Kennzahlen zu betrachten.

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