Abteilung: Inventory Management mit Process Mining

Optimierung im Inventory Management

Einführung

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

Problemstellung

Der Inventory Management 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 Prozess-Transparenz: 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 Inventory Management Prozesses.
• Datenerhebung aus Inventory Management Systemen, Verkaufsdaten und Lagerlogbüchern für das Mapping des Ist-Prozesses.
• Engpässe, Abweichungen und Ineffizienzen im Warenfluss und Replenishment identifiziert.

2. Process Design:

• Workshops mit Stakeholdern zur Sammlung von Insights und Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten.
• Redesign der Inventory Workflows zur Prozess-Optimierung, mehr Genauigkeit und Einführung von Automation.
• Entwicklung eines standardisierten Prozess-Modells unter Einbezug von Best Practices und Compliance-Anforderungen.

3. Process Simulation:

• Simulation des neu gestalteten Inventory Management Prozesses mit spezialisierter Software, um Performance zu prognostizieren und Schwachstellen zu erkennen.
• Tests verschiedener Szenarien zur Bewertung der Auswirkungen auf KPIs wie Lagerbestand, Replenishment-Zeiten und Kosten.
• Feinschliff des Prozess-Modells auf Basis der Simulationsergebnisse für optimale Ergebnisse.

Ergebnisse

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.
• Mehr Transparenz: Process Mining Tools boten Echtzeit-Insights zu Warenflüssen und Beständen für bessere Entscheidungen.
• Kostenersparnis: Insgesamt sanken die operativen Kosten im Inventory Management um 20 %.

Der erfolgreiche Einsatz von Process Mining, Process Design und Process Simulation wandelte das Inventory Management nachhaltig, erhöhte die Effizienz und steigerte die Kundenzufriedenheit. Dieses Beispiel zeigt das Potenzial moderner Business Process Management Methoden für die Optimierung von Supply Chain Prozessen.