Abteilung: Bestandsverwaltung mit Process Mining

Optimierung im Bestandsverwaltung

Einführung

Retail Solutions Inc., ein führendes Einzelhandelsunternehmen aus Chicago, bietet ein breites Portfolio an Konsumgütern. Entscheidender Erfolgsfaktor ist ein effizientes Bestandsverwaltung zur Sicherstellung der Produktverfügbarkeit und Kundenzufriedenheit. Doch der aktuelle Bestandsverwaltung Prozess brachte Herausforderungen wie Stockouts, Überbestände und steigende Kosten mit sich. Daher startete Retail Solutions Inc. ein Optimierungsprojekt mit Process Mining, Prozessdesign und ProzessSimulation.

Problemstellung

Der Bestandsverwaltung Prozess bei Retail Solutions Inc. stand vor mehreren Herausforderungen:

• Häufige Stockouts: Wiederkehrende Fehlbestände führten zu Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden.
• Überbestände: Zu hohe Lagerbestände bestimmter Produkte verursachten höhere Lagerkosten und das Risiko von Veralterung.
• Ineffizientes Replenishment: Die Nachschubprozesse waren ineffizient und führten zu Verzögerungen sowie fehlerhaften Beständen.
• Geringe Prozesstransparenz: Unzureichende Transparenz über Warenbewegungen und Lagerbestände erschwerte Entscheidungen und Planung.

Methodik

Die Optimierungsinitiative folgte einem strukturierten Ansatz in diesen Schritten:

1. Process Mining:

• Einsatz moderner Process-Mining-Tools zur Analyse des bestehenden Bestandsverwaltung Prozesses.
• Datenerhebung aus Bestandsverwaltung Systemen, VerkaufsDaten und Lagerlogbüchern für das Mapping des Ist-Prozesses.
• Engpässe, Abweichungen und Ineffizienzen im Warenfluss und Replenishment identifiziert.

2. Prozessdesign:

• Workshops mit Stakeholdern zur Sammlung von Erkenntnissen und Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten.
• Redesign der Inventory Workflows zur Prozessoptimierung, mehr Genauigkeit und Einführung von Automatisierung.
• Entwicklung eines standardisierten Prozessmodells unter Einbeziehung von Best Practices und Compliance-Anforderungen.

3. ProzessSimulation:

• Simulation des neu gestalteten Bestandsverwaltung Prozesses mit spezialisierter Software, um Leistungsfähigkeit zu prognostizieren und Schwachstellen zu erkennen.
• Tests verschiedener Szenarien zur Bewertung der Auswirkungen auf KPIs wie Lagerbestand, Replenishment-Zeiten und Kosten.
• Feinschliff des Prozessmodells auf Basis der Simulationsergebnisse für optimale Resultate.

Resultate

Die Umsetzung der Optimierung brachte Retail Solutions Inc. signifikante Vorteile:

• Weniger Stockouts: Die Häufigkeit von Stockouts sank um 40 %: mehr Umsatz und bessere Kundenzufriedenheit.
• Weniger Überbestände: Überbestände wurden um 30 % reduziert, wodurch Lagerkosten und das Risiko von Veralterung sanken.
• Effizienteres Replenishment: Die durchschnittliche Nachschubzeit konnte um 50 % verkürzt werden; Bestände waren dadurch genauer und pünktlicher.
• Maximale Transparenz: Process-Mining-Tools boten Echtzeit-Transparenz zu Warenflüssen und Beständen für bessere Entscheidungen.
• Kostenersparnis: Insgesamt sanken die operativen Kosten im Bestandsverwaltung um 20 %.

Der erfolgreiche Einsatz von Process Mining, Prozessdesign und ProzessSimulation wandelte das Bestandsverwaltung nachhaltig, erhöhte die Effizienz und steigerte die Kundenzufriedenheit. Dieses Beispiel zeigt das Potenzial moderner Geschäftsprozessmanagement (BPM) Methoden für die Optimierung von Supply Chain Prozessen.