Process Mining im Einzelhandel | ProcessMind

Process Mining für den Einzelhandel

Im Einzelhandel bestimmen die Abläufe in Handel, Lager, Lieferung und Service, wie schnell Bestellungen abgewickelt werden und welche Kosten pro Auftrag entstehen. Process Mining verknüpft Bestellereignisse mit Timestamp und zeigt den gesamten Prozess: wo Bestellungen warten, welche Abwicklungswege länger dauern und wo Retouren Nacharbeit verursachen.

Warum sollten Sie einen Auftrag von Anfang bis Ende nachverfolgen?

Ein Omnichannel-Auftrag kann mehrere Systeme und Teams durchlaufen, bevor er den Kunden erreicht. Eine Retoure kann anschließend Prüfungen, Rückerstattungen, Wiedereinlagerung oder eine Rückfrage beim Kunden auslösen. Berichte aus einzelnen Systemen zeigen jeweils Teile des Ablaufs, aber nicht immer die Reihenfolge der Übergaben und Verzögerungen im Gesamtprozess.

Behandeln Sie jeden Auftrag als Case. Verfolgen Sie anhand seiner Ereignishistorie den Weg von der Auftragserteilung über die Abwicklung bis zur Lieferung und beziehen Sie Retourenereignisse ein, sobald sie auftreten. So erhält Ihr Team eine gemeinsame Sicht auf den tatsächlichen Prozess, statt sich auf einzelne Berichte oder Annahmen zu verlassen.

Was können Sie in der Auftragsabwicklung messen?

Beginnen Sie mit einer konkreten Frage, etwa wo Aufträge vor dem Versand am längsten warten oder bei welchen Abwicklungspfaden zusätzliche Übergaben auftreten. Mit Ereignisdaten, die eine Case-ID, eine Aktivität und einen Timestamp enthalten, können Sie Folgendes messen:

• Zykluszeit von der Auftragserteilung bis zu wichtigen Meilensteinen der Auftragsabwicklung
• Wartezeit zwischen Aktivitäten und Übergaben
• Die häufigsten Prozessvarianten, einschließlich Ausnahmen
• Nacharbeit und wiederholte Aktivitäten
• Unterschiede zwischen Aufträgen mit verschiedenen Prozesspfaden

Diese Kennzahlen beziehen sich auf Prozesse. Sie sind keine Zusagen zur Bestandsgenauigkeit, zum Umsatz oder zu Lieferergebnissen. Sie zeigen, wo weitere Untersuchungen sinnvoll sind, und bieten eine Ausgangsbasis für Vergleiche.

Wie erhöhen Retouren die Kosten pro Auftrag?

Retouren verursachen oft weit mehr Aufwand als die ursprüngliche Erstattung. Ein zurückgesendeter Artikel wird möglicherweise angenommen, geprüft, bewertet und wieder eingelagert. Dabei können Ausnahmen auftreten oder Schritte wiederholt werden. Verknüpfen Sie diese Ereignisse, sofern Ihre Daten es zulassen, mit der ursprünglichen Bestellung. Messen Sie anschließend, wie lange die einzelnen Abläufe dauern und an welchen Stellen Arbeit wiederholt wird.

So können Sie die Durchlaufzeit von Retouren, Wartezeiten und Nacharbeit quantifizieren. Vergleichen Sie die Retourenabläufe, um festzustellen, welche Aktivitäten oder Übergaben den größten Aufwand verursachen. Anhand dieser Erkenntnisse kann Ihr Team den Prozess überprüfen, ohne davon auszugehen, dass jede Retoure gleich abläuft.

Wie funktioniert Process Mining mit Daten aus dem Einzelhandel?

Handelsplattformen erfassen häufig Zeitstempel für Bestell- und Retourenereignisse. Exportieren Sie die relevanten Daten und bereiten Sie sie als Event Log mit Case-ID, Aktivität und Timestamp auf. Ergänzen Sie Attribute, die für Ihre Fragestellung hilfreich sind, etwa Vertriebskanal oder Fulfillment-Standort, sofern diese Felder verfügbar und relevant sind.

Verwenden Sie in ProcessMind Process Mining, um anhand Ihrer Ereignisdaten Prozessabläufe zu rekonstruieren und Varianten, Durchlaufzeiten, Engpässe und Nacharbeit zu untersuchen. Die Analyse bildet die bereitgestellten Ereignisse ab. Was Sie erkennen können, hängt daher vom Umfang und der Qualität Ihrer Daten ab. Hinweise zur Datenaufbereitung finden Sie in der Dokumentation zu Process-Mining-Daten.

Wie können Sie eine Prozessänderung vorab bewerten?

Sobald Sie eine gemessene Ausgangsbasis haben, dokumentieren Sie den aktuellen Ablauf und die geplante Änderung. Mit der BPMN-2.0-Modellierung machen Sie den Prozess und die vorgeschlagenen Änderungen für Ihre Teams aus Betrieb, Analytics und IT verständlich.

Vergleichen Sie anschließend mit Process Simulation verschiedene Szenarien, etwa eine geänderte Übergabe oder Routing-Regel. Die Simulation schätzt, wie sich ein vorgeschlagener Prozess auf Kennzahlen wie Durchlauf- und Wartezeit auswirken könnte. Sie setzt die Änderung nicht um und garantiert kein bestimmtes Ergebnis.

Wie gelingt der Einstieg?

Wählen Sie eine Fragestellung zu Fulfillment oder Retouren und prüfen Sie, ob Sie die relevanten Ereignisse exportieren können. Konzentrieren Sie sich bei Ihrer ersten Analyse auf das Wesentliche:

1. Legen Sie fest, ob die Bestellung oder die Retoure den Case bildet, und bestimmen Sie die einzubeziehenden Aktivitäten.
2. Prüfen Sie, ob jedes Ereignis einen verwendbaren Timestamp und eine Case-ID hat.
3. Erstellen Sie ein Event Log und prüfen Sie die darin sichtbaren Prozessabläufe.
4. Messen Sie Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Varianten und wiederholte Arbeit.
5. Nutzen Sie Ihre Erkenntnisse, um die nächste zu bewertende Änderung festzulegen.

Erweitern Sie Ihre Analyse, sobald Sie wissen, was das erste Event Log zeigt. Eine weitere Perspektive aus der Branche bietet der Anwendungsfall für Konsumgüter.

Wo kann Automatisierung helfen?

Prozessdaten zeigen, an welchen Stellen Arbeit wiederholt wird, auf eine Übergabe wartet oder manuelle Schritte erfordert. Diese Muster helfen Ihnen bei der Entscheidung, welche Aktivitäten Sie auf Automatisierung prüfen sollten. Sie belegen jedoch nicht, dass eine Automatisierung sinnvoll ist. Berücksichtigen Sie Ausnahmen, Kontrollen und die Auswirkungen auf den gesamten Prozess, bevor Sie sich für einen Ansatz entscheiden.

Erfahren Sie, wie Sie Automatisierungspotenziale finden und Process Mining Ihre Bewertung unterstützen kann. Wie Sie Prozessabläufe und Engpässe genauer untersuchen, erfahren Sie unter So analysieren Sie Ihren Prozess.

Analysieren Sie einen Fulfillment- oder Retourenablauf

Bestell- und Retourenereignisse sind auf Ihrer Handelsplattform bereits mit Zeitstempeln versehen. Möglicherweise genügt daher ein Export für Ihre erste Analyse. Beginnen Sie mit einem einzelnen Ablauf und untersuchen Sie anhand der Ereignisdaten, wo Durchlaufzeiten, Wartezeiten und Nacharbeit entstehen.