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Améliorez votre gestion de la chaîne d'approvisionnement

Optimiser les chaînes d'approvisionnement Kinaxis RapidResponse, guide en 6 étapes.
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Défis (12) Objectifs (12) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)

Optimisez votre chaîne d'approvisionnement avec les données Kinaxis RapidResponse

Notre plateforme vous aide à découvrir les inefficacités cachées et les risques de conformité au sein de vos opérations de chaîne d'approvisionnement. Identifiez les goulots d'étranglement, réduisez les délais et améliorez la performance des fournisseurs dans vos processus. Cela vous permet d'améliorer la résilience opérationnelle et de réaliser des économies significatives.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser votre gestion de la chaîne d'approvisionnement avec Kinaxis RapidResponse ?

La gestion de la chaîne d'approvisionnement (GCA) est l'épine dorsale de toute entreprise axée sur les produits, influençant directement la rentabilité, la satisfaction client et la compétitivité du marché. Dans le paysage mondial dynamique actuel, une chaîne d'approvisionnement efficace et résiliente n'est plus un simple avantage, mais une nécessité. Même avec des outils de planification avancés comme Kinaxis RapidResponse, qui offre des capacités de planification simultanée et de tour de contrôle, l'exécution réelle des commandes logistiques s'écarte souvent des plans méticuleusement élaborés.

Ces écarts peuvent se manifester par des goulots d'étranglement cachés, des délais de livraison prolongés, des niveaux de stocks excessifs ou, à l'inverse, des ruptures de stock fréquentes. De telles inefficacités entraînent une augmentation des coûts opérationnels, des dates de livraison manquées, des clients insatisfaits et des risques potentiels de non-conformité. Comprendre le flux réel de vos commandes logistiques, de la prévision de la demande initiale à la livraison finale, est crucial pour exploiter tout le potentiel de votre planification Kinaxis RapidResponse et garantir que vos conceptions stratégiques se traduisent par une exécution sans faille.

Comment le Process Mining transforme l'analyse de la chaîne d'approvisionnement

Le Process Mining offre une méthodologie puissante pour découvrir les chemins d'exécution réels de vos processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement en utilisant les données d'événements extraites directement de systèmes comme Kinaxis RapidResponse. Plutôt que de s'appuyer sur des hypothèses ou des preuves anecdotiques, le Process Mining fournit une vue objective, basée sur les données, de la manière dont vos commandes logistiques se déplacent réellement au sein de votre organisation. En analysant chaque étape, de « Prévision de la demande générée » à « Preuve de livraison signée », vous obtenez une transparence sans précédent.

Cette approche vous permet de visualiser automatiquement le flux de processus complet, de bout en bout, de chaque commande logistique. Vous pouvez facilement identifier toutes les variantes de processus existantes, même celles dont vous ignoriez l'existence, et découvrir où l'exécution réelle s'écarte de vos workflows planifiés dans Kinaxis RapidResponse. Le Process Mining quantifie ensuite ces écarts, mettant en évidence les activités, les ressources ou les étapes spécifiques qui causent des retards, des reprises de travail ou des non-conformités. Il fournit les informations cruciales

Gestion de la chaîne d'approvisionnement Optimisation logistique Gestion des stocks Performance des fournisseurs Livraison à temps `Exécution de commande` Efficacité du transport Réduction du `lead time`

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les retards de livraison fréquents ont un impact direct sur la satisfaction client, pouvant entraîner des pertes commerciales et nuire à la réputation de la marque. Ils peuvent également occasionner des pénalités contractuelles et une charge administrative accrue pour la gestion des plaintes. Le Process Mining analyse les commandes logistiques de Kinaxis RapidResponse pour identifier précisément où les retards se produisent, comme des temps de « Marchandises produites » ou « Marchandises en transit » prolongés, révélant les causes profondes de ces problèmes dans votre chaîne d'approvisionnement.

Des temps de cycle excessifs immobilisent le fonds de roulement, augmentent les coûts de possession des stocks et réduisent la réactivité globale de votre chaîne d'approvisionnement. Cela rend plus difficile l'adaptation aux changements du marché et la satisfaction des attentes des clients. Le Process Mining visualise l'intégralité du parcours d'une commande logistique, mesurant la durée de chaque activité et de chaque transfert, comme entre « Production planifiée » et « Marchandises prélevées et emballées », afin d'identifier les goulots d'étranglement et les inefficacités spécifiques qui prolongent les temps de cycle dans Kinaxis RapidResponse.

Les ruptures de stock et les stocks excessifs créent des problèmes importants : les ruptures de stock entraînent des pertes de ventes et des temps d'arrêt de production, tandis que les stocks excessifs engendrent des coûts de possession élevés et des risques d'obsolescence. Cela a un impact sur la rentabilité et le service client. Le Process Mining connecte des activités telles que « Prévision de la demande générée », « Disponibilité des stocks vérifiée » et « Marchandises produites » pour les commandes logistiques, exposant les défaillances de processus sous-jacentes qui conduisent à un positionnement et une planification des stocks sous-optimaux dans vos données Kinaxis RapidResponse.

La performance peu fiable des fournisseurs perturbe directement vos plannings de production, entraîne des retards dans l'exécution des commandes clients et nécessite souvent des expéditions coûteuses. Cela impacte votre efficacité opérationnelle et votre réputation. Le Process Mining suit le parcours des commandes logistiques en analysant le temps entre "Bon de commande émis" et "Matières premières reçues" par fournisseur, identifiant clairement les fournisseurs sous-performants et l'impact sur votre chaîne logistique gérée via Kinaxis RapidResponse.

Une sélection inefficace des modes de transport ou un routage sous-optimal entraîne des frais d'expédition gonflés, réduisant directement vos marges bénéficiaires et augmentant les coûts logistiques globaux. Cela peut rendre vos produits moins compétitifs. Le Process Mining évalue le chemin des « Marchandises en transit » pour les commandes logistiques, corrélant l'origine, la destination, le transporteur et le mode de transport avec les coûts et les temps réels pour mettre en évidence les opportunités d'optimisation de votre réseau de transport et de réduction des dépenses dans Kinaxis RapidResponse.

La non-conformité aux exigences réglementaires ou aux politiques internes peut entraîner d'importantes pénalités financières, une atteinte à la réputation et des perturbations opérationnelles, en particulier dans une chaîne d'approvisionnement mondiale complexe. Le Process Mining révèle l'exécution réelle des processus de commandes logistiques, comparant la séquence et le calendrier des activités telles que « Contrôle qualité effectué » ou les étapes de documentation requises par rapport aux règles de conformité définies, signalant les déviations qui indiquent des risques potentiels dans vos processus Kinaxis RapidResponse.

Les reprises fréquentes augmentent considérablement les coûts opérationnels, consomment des ressources précieuses, prolongent les délais et peuvent gravement affecter la qualité des produits et la satisfaction client. Ce cycle de corrections réduit l'efficacité. Le Process Mining identifie les boucles de processus et les activités répétées, notamment autour de « Marchandises produites » et « Contrôle qualité effectué » pour les commandes logistiques, exposant les problèmes de qualité récurrents, les processus d'inspection inefficaces ou les défauts de conception qui nécessitent des reprises au sein de votre chaîne d'approvisionnement.

Des prévisions de la demande imprécises entraînent une cascade de problèmes, incluant soit un stock excessif qui engendre des coûts de possession, soit des ruptures de stock qui se traduisent par des ventes perdues et des clients frustrés. Cela a un impact direct sur les revenus et la planification opérationnelle. Le Process Mining corrèle les activités « Prévision de la demande générée » avec les activités réelles « Commande client reçue » et « Marchandises produites » pour les commandes logistiques, fournissant des informations claires sur la précision de votre planification et ses effets en aval sur la chaîne d'approvisionnement gérée par Kinaxis RapidResponse.

Des étapes spécifiques du processus d'exécution des commandes ralentissent constamment l'ensemble du flux, entraînant des délais de livraison accrus, des promesses de livraison non tenues et une insatisfaction client. Ces points d'étranglement cachés peuvent paralyser le débit. Le Process Mining offre une visualisation détaillée de chaque étape du parcours d'une commande logistique, identifiant les activités ou les transferts spécifiques, tels que « Disponibilité des stocks vérifiée » ou « Marchandises prélevées et emballées », où les commandes s'accumulent ou passent un temps disproportionné au sein de votre chaîne d'approvisionnement pilotée par Kinaxis RapidResponse.

Un manque de visibilité globale sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement entrave la résolution proactive des problèmes, les efforts d'optimisation et la capacité à réagir rapidement aux perturbations ou aux changements du marché. Cela nuit à la prise de décision stratégique. Le Process Mining construit une radiographie complète et en temps réel de chaque commande logistique, de « Prévision de la demande générée » à « Preuve de livraison signée », révélant la séquence réelle, les variations et les retards sur l'ensemble du processus de bout en bout qui pourraient être masqués dans Kinaxis RapidResponse.

Le besoin fréquent d'accélérer les commandes, souvent dû à des retards en amont ou à une mauvaise planification, gonfle considérablement les coûts de transport et opérationnels, érodant les marges bénéficiaires et mettant les ressources à rude épreuve. Cela indique des problèmes systémiques. Le Process Mining peut identifier les commandes logistiques qui s'écartent des processus standards ou subissent des retards critiques, entraînant une « Expédition planifiée » accélérée ou des changements de « Mode de transport », quantifiant la fréquence et l'impact financier de ces mesures réactives dans vos données Kinaxis RapidResponse.

Une allocation ou une utilisation inefficace des ressources, telles que le personnel d'entrepôt, les lignes de production ou les véhicules de transport, entraîne soit des temps d'inactivité et un gaspillage de capacité, soit des équipes surchargées et des goulots d'étranglement. Cela a un impact direct sur les coûts opérationnels et l'efficacité. Le Process Mining analyse les durées d'activité et les files d'attente pour des étapes comme « Production planifiée » ou « Marchandises prélevées et emballées » sur de nombreuses commandes logistiques, déduisant la disponibilité des ressources et identifiant les déséquilibres dans leur utilisation au sein de vos opérations de chaîne d'approvisionnement.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Cet objectif vise à augmenter le pourcentage de commandes clients livrées à la date demandée. Une meilleure livraison à temps améliore considérablement la satisfaction client et renforce la réputation de la marque dans le paysage concurrentiel de la chaîne logistique. Une livraison cohérente et fiable est la pierre angulaire de l'excellence opérationnelle.ProcessMind offre des aperçus granulaires sur le processus de commande logistique de bout en bout dans Kinaxis RapidResponse, identifiant les étapes et activités spécifiques qui contribuent aux retards. En analysant les dates de livraison réelles par rapport aux dates demandées, les organisations peuvent identifier les causes profondes des livraisons tardives, telles que les goulots d'étranglement récurrents ou les transferts inefficaces, afin d'atteindre des améliorations comme une augmentation de 15 à 20 % des taux de livraison à temps.

Réduire le temps global entre le placement d'une commande client et la livraison finale est crucial pour la réactivité et l'agilité du marché. Un cycle commande-livraison rationalisé réduit les besoins en fonds de roulement et permet aux entreprises de réagir plus rapidement aux changements du marché, offrant un avantage concurrentiel significatif. ProcessMind révèle la durée réelle de chaque étape du cycle de vie de la commande logistique dans Kinaxis RapidResponse. En visualisant le flux de processus réel et en identifiant les activités les plus longues ou les boucles de reprise les plus fréquentes, les entreprises peuvent cibler des interventions pour gagner des jours, voire des semaines, sur leurs temps de cycle, conduisant à une réduction de 20 à 30 %.

Cet objectif vise à atteindre l'équilibre idéal entre avoir suffisamment de stock pour répondre à la demande et minimiser les coûts de possession, évitant ainsi les ruptures de stock et les surplus d'inventaire. Une gestion efficace des stocks impacte directement la rentabilité et la fluidité opérationnelle tout au long de la chaîne logistique.ProcessMind révèle comment les décisions d'inventaire affectent le flux des commandes logistiques à travers la chaîne logistique gérée par Kinaxis RapidResponse. En corrélant les activités d'inventaire avec les cycles d'exécution des commandes et la demande réelle, il aide à identifier les opportunités de réduire le surstockage ou de prévenir les ruptures de stock, réduisant potentiellement les coûts de possession des stocks de 10 à 15 % tout en maintenant les niveaux de service.

Améliorer la fiabilité des livraisons des fournisseurs est vital pour maintenir les calendriers de production, assurer l'exécution des commandes clients à temps et réduire le besoin d'expéditions coûteuses. Des fournisseurs fiables sont essentiels à une chaîne d'approvisionnement stable et prévisible. ProcessMind utilise les données de Kinaxis RapidResponse pour tracer les matières premières et les marchandises entrantes, liant la performance des fournisseurs directement au processus de commande logistique. En analysant les activités de « Matières premières reçues » par rapport aux dates des bons de commande et en identifiant les fournisseurs constamment en retard ou non-conformes, les organisations peuvent améliorer le respect des livraisons des fournisseurs de 10 à 20 % et renforcer les partenariats stratégiques.

Cet objectif vise à réduire les dépenses associées au déplacement des marchandises tout au long de la chaîne logistique, y compris le fret, l'entreposage et la manutention. La réduction de ces coûts améliore directement les marges bénéficiaires et contribue à l'efficacité opérationnelle globale.ProcessMind analyse les activités 'Marchandises chargées pour le transport', 'Marchandises en transit' et 'Marchandises déchargées à destination' au sein du processus de commande logistique dans Kinaxis RapidResponse. En identifiant les itinéraires inefficaces, les modes de transport sous-optimaux ou les expéditions excessives, il aide à découvrir des opportunités de réduire les coûts logistiques globaux de 5 à 10 %, sans compromettre le service.

S'assurer que tous les processus logistiques respectent les exigences réglementaires, les politiques internes et les obligations contractuelles est essentiel pour atténuer les risques juridiques, éviter les pénalités et maintenir les normes éthiques. Une conformité proactive renforce la confiance et la résilience. ProcessMind visualise la séquence réelle des activités pour chaque commande logistique de Kinaxis RapidResponse, la comparant aux parcours conformes prédéfinis. Il met en évidence les déviations, telles que les contrôles qualité ignorés ou les étapes de processus non autorisées, permettant aux organisations d'atteindre une conformité à 100 % dans les domaines critiques et de combler de manière proactive les lacunes en matière de conformité.

Cet objectif vise à réduire la survenue d'erreurs, de défauts ou d'écarts nécessitant un retraitement ou une correction, de la production à la livraison. Minimiser le retravail économise des ressources, réduit les déchets et améliore la qualité globale des biens et services livrés.ProcessMind identifie où les activités de 'Contrôle Qualité Effectué' se produisent par rapport aux 'Marchandises Produites' et 'Marchandises Prélevées et Emballées' dans Kinaxis RapidResponse. En analysant les écarts et en identifiant les schémas menant à des défauts ou à des cycles de retravail ultérieurs, il aide à réduire les instances de retravail de 15 à 25 % et à améliorer la qualité globale des produits.

L'amélioration de la précision des prévisions de la demande permet une meilleure planification de la production, des stocks et de l'allocation des ressources. Des prévisions plus précises conduisent à des niveaux de stocks optimisés, à une réduction des ruptures de stock et à moins de cas de stocks excédentaires, ce qui a un impact direct sur la rentabilité. ProcessMind fournit des informations en analysant la connexion entre « Prévision de la demande générée » et les activités ultérieures comme « Commande client reçue » et « Marchandises produites » au sein des données Kinaxis RapidResponse. En identifiant où les prévisions s'écartent systématiquement de la demande réelle, les organisations peuvent affiner leurs modèles de prévision pour obtenir une amélioration de 5 à 10 % de la précision et mieux aligner l'offre sur la demande.

Cet objectif vise à identifier et à supprimer les points spécifiques du processus d'exécution des commandes où le travail s'accumule, provoquant des retards et entravant le débit. L'élimination des goulots d'étranglement assure des opérations plus fluides et une livraison plus rapide aux clients.ProcessMind construit une carte visuelle de l'ensemble du parcours de la 'Commande Logistique' à partir des données Kinaxis RapidResponse, révélant où les commandes s'accumulent excessivement ou subissent des temps de traitement prolongés, en particulier autour de 'Production planifiée', 'Marchandises prélevées et emballées' et 'Expédition planifiée'. Cette clarté visuelle permet une identification et une résolution précises des goulots d'étranglement, accélérant potentiellement le débit de 10 à 20 %.

Atteindre une visibilité complète sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, de la demande initiale à la livraison finale, offre aux parties prenantes des informations en temps réel sur l'état et la performance des processus. Cette vue holistique permet une prise de décision proactive et une résolution rapide des problèmes. ProcessMind consolide les données d'événements disparates de Kinaxis RapidResponse en une vue unique et cohérente de chaque cycle de vie de « Commande logistique ». Cela permet aux organisations de suivre le statut et l'emplacement exacts de toute commande à tout moment, transformant les processus opaques en workflows transparents et gérables, et améliorant les capacités de prise de décision.

Cet objectif vise à réduire la dépendance aux méthodes d'expédition accélérées coûteuses en s'attaquant aux inefficacités sous-jacentes des processus qui nécessitent des livraisons urgentes. La réduction des expéditions accélérées diminue directement les coûts opérationnels et améliore la santé financière.ProcessMind analyse la corrélation entre les retards aux étapes antérieures, telles que 'Disponibilité des stocks vérifiée' ou 'Production planifiée', et les instances ultérieures de 'Expédition planifiée' pour le transport accéléré dans Kinaxis RapidResponse. En identifiant les causes profondes des retards qui entraînent des expéditions accélérées, les entreprises peuvent réduire ces coûts de 15 à 25 % et améliorer leur planification.

Cet objectif vise à garantir que les ressources, y compris le personnel, l'équipement et les installations, sont utilisées efficacement tout au long du processus logistique. Une meilleure utilisation des ressources entraîne des économies de coûts, une productivité accrue et une meilleure capacité opérationnelle globale.ProcessMind cartographie les activités associées à l'allocation des ressources au sein du flux de commandes logistiques capturé dans Kinaxis RapidResponse, telles que 'Marchandises prélevées et emballées' et 'Marchandises chargées pour le transport'. En identifiant les actifs sous-utilisés ou les goulots d'étranglement causés par des contraintes de ressources, les organisations peuvent réaffecter les ressources plus efficacement, augmentant potentiellement l'utilisation de 10 à 15 %.

Le cheminement en 6 étapes pour l'amélioration de la gestion de la chaîne d'approvisionnement

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Télécharger le modèle
2

Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
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Mettre en œuvre des améliorations
6

Surveillez votre processus
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Que faire

Accédez et téléchargez le modèle Excel préconfiguré, adapté à la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ce modèle vous guide dans la structuration de vos données Kinaxis RapidResponse pour une analyse optimale.

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Pourquoi c'est important

Utiliser la bonne structure de données dès le départ assure une analyse de processus précise et complète, posant des bases solides pour des insights pertinents.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l'emploi, parfaitement structuré pour vos données de chaîne d'approvisionnement Kinaxis RapidResponse.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez dès maintenant les efficacités cachées de votre chaîne logistique

ProcessMind révèle le véritable flux de vos opérations de chaîne d'approvisionnement grâce à des visualisations intuitives, mettant en évidence chaque inefficacité cachée et chaque opportunité d'optimisation.
  • Visualisez les processus de bout en bout de la chaîne logistique
  • Identifier les goulots d'étranglement et les retards critiques
  • Optimiser les délais et réduire les coûts
  • Améliorer la performance et la conformité des fournisseurs
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS TYPIQUES

Atteindre l'excellence de la chaîne d'approvisionnement avec le Process Mining

Ces résultats représentent les améliorations mesurables que les organisations obtiennent généralement en appliquant le Process Mining à leurs processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement, en se concentrant particulièrement sur les workflows de commandes logistiques au sein de Kinaxis RapidResponse. En identifiant les inefficacités et les goulots d'étranglement, les organisations peuvent optimiser leurs opérations et générer une valeur commerciale significative.

0 %
Livraison à temps améliorée

Augmentation de la fiabilité des livraisons clients

Le Process Mining identifie et résout les goulots d'étranglement ayant un impact sur les délais de livraison, ce qui se traduit par un pourcentage plus élevé de commandes livrées à temps. Cela améliore directement la satisfaction client et renforce la réputation de la marque.
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Exécution des commandes plus rapide

Réduction du temps moyen de la commande à la livraison

En identifiant et en éliminant les inefficacités des processus, les organisations peuvent réduire considérablement l'ensemble du cycle de la commande à la livraison. Cela se traduit par un service client plus rapide et une meilleure fluidité opérationnelle.
0 %
Expédition accélérée réduite

Diminution des livraisons urgentes coûteuses

Le Process Mining découvre les causes profondes des expéditions accélérées, permettant des ajustements proactifs à la planification et à la logistique. Cela réduit considérablement les dépenses de transport inutiles et améliore l'efficacité des coûts.
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Taux de Retravail Inférieurs

Réduction des boucles de processus liées à la qualité

L'identification des boucles de reprise récurrentes et de leurs causes permet des améliorations de processus ciblées, réduisant le gaspillage de matériaux et les coûts de main-d'œuvre. Cela conduit à une meilleure qualité des produits et à des flux de production plus efficaces.
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`Conformité` des `processus` améliorée

Amélioration de l'adhésion aux procédures opérationnelles standard

Le Process Mining fournit des informations sur les écarts par rapport aux flux de processus souhaités, garantissant une meilleure adhésion aux normes de conformité et réduisant les risques opérationnels. Cela renforce la gouvernance et la préparation aux audits.
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Flux de stocks optimisé

Diminution du temps passé par les marchandises en stock

En analysant les schémas de mouvement des stocks, le Process Mining aide à réduire le temps moyen pendant lequel les produits finis restent en entrepôt, libérant ainsi des capitaux et réduisant les coûts de possession. Cela conduit à une gestion des stocks plus agile.

Les résultats individuels peuvent varier en fonction des complexités spécifiques de vos processus de chaîne d'approvisionnement et de la qualité de vos données. Ces chiffres illustrent les améliorations typiques observées dans diverses implémentations du Process Mining en gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis développez au besoin.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique d'une commande logistique spécifique, liant toutes les activités connexes de la planification de la demande à la livraison finale.

Pourquoi c'est important

C'est la clé essentielle pour tracer tout le cycle de vie d'une commande, permettant d'analyser les variations de processus, l'efficacité et la conformité du début à la fin.

Le nom de l'événement ou de l'étape commerciale spécifique qui s'est produit dans le processus logistique, tel que « Marchandises expédiées » ou « Bon de commande émis ».

Pourquoi c'est important

Il définit les étapes du processus, permettant la découverte et la visualisation du flux réel de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout.

L'horodatage indiquant quand une activité ou un événement spécifique s'est produit, avec des informations de date et d'heure.

Pourquoi c'est important

Cet horodatage fournit l'ordre chronologique des événements et constitue la base de tous les calculs de durée et de performance, révélant les goulots d'étranglement et les retards.

L'ID utilisateur ou le nom de la personne qui a exécuté l'activité.

Pourquoi c'est important

Attribue la responsabilité de l'utilisateur pour les étapes du processus, permettant l'analyse de la performance de l'équipe, de la répartition de la charge de travail et du respect des procédures.

L'identifiant unique du produit associé à la commande logistique, tel qu'un SKU ou un numéro de matériau.

Pourquoi c'est important

Permet une analyse de processus spécifique aux gammes ou catégories de produits, aidant à identifier quels produits ont des chemins d'exécution inefficaces ou problématiques.

L'identifiant unique du client qui a passé la commande.

Pourquoi c'est important

Permet une analyse de processus axée sur le client, aidant à évaluer les niveaux de service, la performance de livraison et la complexité de l'exécution pour les comptes clés.

La date de livraison de la commande telle que demandée par le client.

Pourquoi c'est important

C'est la référence principale pour mesurer la performance de livraison à temps et un élément essentiel des KPI de satisfaction client.

La date réelle à laquelle la commande a été livrée au client, confirmée par la preuve de livraison.

Pourquoi c'est important

Il confirme l'achèvement du processus de livraison et est essentiel pour calculer la performance réelle de livraison par rapport aux attentes du client.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque le début officiel du cycle de vie de la commande logistique lorsqu'une commande client est créée ou ingérée dans le système. Il s'agit généralement d'un événement explicite capturé à partir d'un ERP intégré ou d'un système de gestion des commandes.

Pourquoi c'est important

C'est le point de départ principal du cas. Il est essentiel pour mesurer le temps de cycle global de la commande à la livraison et comprendre les volumes de commandes reçues.

Un bon de commande pour les matériaux requis est envoyé à un fournisseur externe. Il s'agit d'une étape clé, représentant un engagement formel et le début du délai de livraison du fournisseur.

Pourquoi c'est important

Cette activité est essentielle pour mesurer la performance de livraison des fournisseurs et identifier les retards dans la phase d'approvisionnement qui impactent l'ensemble de la chaîne logistique.

Représente le moment où la commande logistique est officiellement planifiée pour la production avec une date et une allocation de ressources définies. C'est un résultat de planification clé de Kinaxis RapidResponse.

Pourquoi c'est important

Marque la transition de la planification à l'exécution. L'analyse du temps écoulé entre cette étape et le début réel de la production peut révéler des inefficacités de planification ou des contraintes de ressources.

Cet événement se produit lorsque les marchandises emballées sont chargées sur un véhicule de transport et quittent l'entrepôt ou l'installation de production. Cela marque le début du segment de transport du parcours.

Pourquoi c'est important

Il s'agit d'un jalon clé pour le suivi de la performance de livraison à temps et des délais de transport. Il fournit la 'date d'expédition réelle' pour de nombreux calculs de KPI.

La confirmation finale que le client a reçu les marchandises en parfait état. Il s'agit d'un événement critique qui clôture officiellement la commande logistique.

Pourquoi c'est important

Il s'agit du point final définitif pour le KPI du temps de cycle de la commande à la livraison. Il confirme l'exécution réussie et déclenche souvent la facturation.

Représente la résiliation d'une commande logistique avant que l'exécution ne soit complète. Il s'agit d'une action explicite qui sert de statut final et infructueux pour le processus.

Pourquoi c'est important

Le suivi des annulations est important pour comprendre l'attrition de la demande et les défaillances de processus. L'analyse des raisons d'annulation peut révéler des problèmes liés au produit, à la tarification ou au service.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining aide à identifier les goulots d'étranglement, les risques de conformité et les inefficacités au sein de vos processus de chaîne d'approvisionnement en analysant les journaux d'événements de systèmes comme Kinaxis RapidResponse. Il offre une vue basée sur les données du flux de processus réel, révélant les déviations et les zones d'optimisation. Cela peut conduire à une augmentation des livraisons à temps, à une réduction des temps de cycle et à des niveaux de stocks optimisés.

Pour réaliser du Process Mining, vous avez principalement besoin de données de journal d'événements. Pour la gestion de la chaîne logistique (Supply Chain Management), cela inclut des informations sur les commandes logistiques, telles que les identifiants de cas, les noms d'activités et des horodatages précis pour chaque étape. Des attributs supplémentaires comme la valeur de la commande, l'ID du fournisseur ou la ressource responsable peuvent enrichir l'analyse.

L'extraction de données de Kinaxis RapidResponse implique généralement l'utilisation de ses capacités de reporting ou de son accès API pour récupérer les données pertinentes du journal d'événements. Ces données brutes sont ensuite transformées et préparées dans un format de journal d'événements standardisé, qui comprend un ID de cas, une activité et un horodatage pour chaque événement. Ces données préparées peuvent ensuite être chargées dans un outil de Process Mining.

Les résultats attendus incluent une meilleure compréhension des performances réelles de votre chaîne d'approvisionnement, menant à des améliorations ciblées. Vous pouvez anticiper des temps de cycle de commande à livraison réduits, des coûts de transport inférieurs et une meilleure optimisation des stocks. Cela contribue également à améliorer la performance de livraison des fournisseurs et à renforcer la visibilité globale de la chaîne d'approvisionnement.

Les premières informations peuvent souvent être obtenues en quelques semaines après l'extraction et la préparation des données. Une analyse complète, incluant l'identification des causes profondes et des recommandations exploitables, peut prendre de quelques semaines à quelques mois, selon la complexité de vos processus et la qualité des données. Une surveillance continue offre des avantages durables.

Oui, le Process Mining est très efficace pour identifier les écarts par rapport aux parcours de processus prescrits et aux règles de conformité. En comparant l'exécution réelle du processus à des modèles prédéfinis, il peut automatiquement signaler les cas où des étapes spécifiques ont été ignorées, effectuées dans le désordre ou ont dépassé certaines limites de temps. Cela fournit une preuve claire de non-conformité et permet une atténuation proactive.

Bien que les outils de Process Mining deviennent plus conviviaux, une compréhension de base de la modélisation des données et la capacité à interpréter les cartes de processus sont bénéfiques. Pour la configuration initiale et les transformations de données complexes, certaines compétences techniques, impliquant souvent SQL ou des scripts de données, peuvent être requises. La collaboration entre l'informatique et les utilisateurs métiers est essentielle pour une mise en œuvre réussie.

L'analyse SCM traditionnelle se concentre souvent sur des métriques agrégées et des Dashboards prédéfinis, montrant "ce qui" s'est passé. Le Process Mining, quant à lui, reconstruit le flux de processus de bout en bout à partir des données d'événements, révélant "comment" les processus s'exécutent réellement, y compris toutes les variantes et les écarts. Cela fournit des insights plus approfondis sur les causes profondes des problèmes de performance, au-delà des simples indicateurs de surface.

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