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Améliorez votre gestion d'entrepôt

Votre guide en 6 étapes pour optimiser Oracle WMS Cloud
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Améliorez votre `gestion d'entrepôt`
Défis (11) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)

Optimiser la gestion d'entrepôt dans Oracle WMS Cloud pour une efficacité maximale

Découvrez comment identifier les goulots d'étranglement dans vos opérations d'entrepôt, de la réception des marchandises à l'expédition. Notre plateforme vous aide à identifier précisément les ralentissements de processus et les lacunes de conformité qui impactent l'efficacité et les délais de livraison. Mettez en évidence des opportunités d'optimisation claires pour rationaliser votre flux de matériaux et améliorer la précision.

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 l'optimisation de la gestion d'entrepôt dans Oracle WMS Cloud est cruciale

Une gestion d'entrepôt efficace est la pierre angulaire de toute chaîne d'approvisionnement réussie, impactant directement la satisfaction client, les coûts opérationnels et la rentabilité globale de l'entreprise. Dans l'environnement actuel, les organisations qui tirent parti de systèmes sophistiqués comme Oracle WMS Cloud sont soumises à une pression constante pour livrer plus rapidement, avec plus de précision et à moindre coût. Cependant, même avec une technologie avancée, des goulots d'étranglement et des inefficacités cachées peuvent apparaître au sein de processus complexes tels que la réception des marchandises, le rangement, le prélèvement, l'emballage et l'expédition. Ces ralentissements augmentent non seulement les dépenses opérationnelles, mais entraînent également des cycles d'exécution des commandes plus longs, des ruptures de stock potentielles et, in fine, des clients insatisfaits. Comprendre le flux réel de vos commandes d'entrepôt est primordial pour conserver un avantage concurrentiel et garantir que votre investissement dans Oracle WMS Cloud produise son plein potentiel.

Comment le Process Mining révèle des informations approfondies pour Oracle WMS Cloud

Le Process Mining offre une approche inégalée pour transformer votre compréhension de la manière dont les processus de commandes d'entrepôt s'exécutent réellement au sein d'Oracle WMS Cloud. Plutôt que de s'appuyer sur des hypothèses ou des preuves anecdotiques, le Process Mining analyse les données de journal d'événements directement depuis votre système, reconstituant le parcours complet, de bout en bout, de chaque commande d'entrepôt. Cette analyse axée sur les données révèle les flux de processus réels, identifie les déviations par rapport aux chemins idéaux, découvre les retards cachés et localise les activités exactes causant les goulots d'étranglement. Vous obtenez des preuves claires et objectives de l'endroit où le temps et les ressources sont mal alloués, des transitions lentes de Marchandises arrivées au quai à Marchandises reçues et comptées, aux durées inefficaces de Tâche de prélèvement créée à Marchandises prélevées du stockage. En visualisant chaque étape, vous pouvez voir précisément où le temps de cycle d'exécution de votre commande d'entrepôt est prolongé, fournissant la base factuelle nécessaire à une optimisation des processus efficace.

Principaux domaines d'amélioration identifiés grâce au Process Mining

L'application du Process Mining à vos données Oracle WMS Cloud met en lumière des domaines spécifiques propices à l'optimisation des processus :

  • Efficacité des opérations entrantes : Découvrez les retards entre Notification de livraison entrante reçue, Marchandises arrivées au quai et Marchandises reçues et comptées. Identifiez si l'Inspection qualité effectuée entraîne des retards indus avant la Tâche de rangement créée, et optimisez la phase Marchandises rangées en stockage pour réduire les délais et améliorer l'utilisation de l'espace de stockage.
  • Optimisation du prélèvement et de l'emballage : Identifiez les inefficacités dans la séquence Tâche de prélèvement créée à Marchandises prélevées du stockage. Analysez le temps nécessaire pour Emballage initié et Marchandises emballées, identifiant les opportunités de rationaliser ces activités à forte intensité de main-d'œuvre et de réduire les erreurs de prélèvement.
  • Accélération de la logistique sortante : Examinez le flux de Marchandises emballées via Mise en scène pour expédition et Chargement sur transporteur jusqu'à Expédition expédiée. Découvrez les retards dans ces activités critiques du dernier kilomètre qui ont un impact sur les engagements de livraison client et augmentent le temps de cycle des commandes d'entrepôt.
  • Utilisation des ressources et des équipements : Comprenez comment différents ID utilisateur/opérateur et Équipement utilisé influencent la durée du processus. Identifiez les ressources sous-utilisées ou les lacunes en matière de formation qui contribuent aux goulots d'étranglement.
  • Conformité et Adhésion : Vérifiez si les Types de commandes d'entrepôt ou les commandes de Niveau de priorité sont traités conformément aux accords de niveau de service (SLA) définis. Détectez les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard qui pourraient entraîner une non-conformité ou un risque accru.

Résultats mesurables de l'optimisation des processus

En tirant parti du Process Mining pour vos opérations de gestion d'entrepôt Oracle WMS Cloud, vous pouvez vous attendre à des améliorations significatives et mesurables :

  • Réduction des coûts opérationnels : Identifiez et éliminez les étapes redondantes, optimisez l'allocation des ressources et minimisez les heures supplémentaires, ce qui entraîne des économies substantielles.
  • Temps de cycle d'exécution des commandes plus rapide : Rationalisez le flux de matériaux, réduisez les temps d'attente et accélérez les activités clés comme le prélèvement et l'emballage, améliorant considérablement le temps de cycle global des commandes d'entrepôt.
  • Précision des stocks améliorée : Améliorez l'efficacité des processus de réception des marchandises et de rangement, conduisant à une meilleure visibilité des stocks et moins de divergences.
  • Satisfaction client accrue : Une exécution des commandes plus rapide et plus précise se traduit directement par des clients plus satisfaits et une fidélité accrue à la marque.
  • Résolution proactive des goulots d'étranglement : Surveillez en permanence les performances de la gestion d'entrepôt pour identifier les goulots d'étranglement émergents avant qu'ils n'affectent les opérations, garantissant une efficacité soutenue.

Démarrez avec une gestion d'entrepôt plus intelligente

Adoptez la puissance du Process Mining pour dépasser les conjectures et atteindre une véritable optimisation des processus dans votre environnement Oracle WMS Cloud. En comprenant les détails complexes de vos parcours de commandes d'entrepôt, vous obtenez les informations exploitables nécessaires pour mettre en œuvre des améliorations ciblées, réduire les goulots d'étranglement et réduire considérablement le temps de cycle de vos commandes d'entrepôt. Libérez tout le potentiel de vos opérations de gestion d'entrepôt et stimulez l'amélioration continue de votre chaîne d'approvisionnement. Commencez dès aujourd'hui votre parcours vers un entrepôt plus efficace, plus précis et plus rentable.

Warehouse Management Logistique Optimisation de la Chaîne d'Approvisionnement Flux de matériaux Gestion des stocks `Exécution de commande` Analyse des Goulots d'Étranglement Opérations d'entrepôt Compliance

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les retards dans le processus de réception des marchandises, de l'arrivée au quai à la comptabilisation et à la saisie dans le système, immobilisent l'espace de quai et reportent la disponibilité des stocks. Cela a un impact sur les plannings de production, les délais d'exécution des commandes et peut entraîner une augmentation des frais de surestarie et des opportunités de vente manquées.
ProcessMind analyse les journaux d'événements d'Oracle WMS Cloud pour identifier les goulots d'étranglement spécifiques dans le processus de réception des marchandises, déterminant pourquoi et où les retards se produisent entre des activités telles que « Marchandises arrivées au quai » et « Marchandises reçues et comptées ». Nous révélons les causes profondes, permettant des améliorations ciblées dans la gestion d'entrepôt.

Des stratégies de rangement (putaway) sous-optimales entraînent le stockage des marchandises dans des emplacements non idéaux, augmentant les temps de récupération et réduisant l'utilisation globale de la capacité de l'entrepôt. Cela gonfle directement les coûts opérationnels et complique la gestion des stocks, conduisant à un gaspillage d'espace et à des temps de déplacement plus longs.
ProcessMind utilise vos données Oracle WMS Cloud pour cartographier les chemins de rangement réels et identifier les écarts par rapport aux stratégies optimales. Nous mettons en évidence des activités comme "Putaway Task Created" et "Goods Put Away in Storage" pour découvrir les routages inefficaces ou les ressources mal allouées, guidant ainsi de meilleures pratiques de gestion d'entrepôt (Warehouse Management).

Les erreurs fréquentes de prélèvement entraînent des expéditions incorrectes, des plaintes de clients et des retours coûteux, tandis que des processus de prélèvement lents retardent l'exécution des commandes. Ces problèmes nuisent à la satisfaction client, augmentent les coûts de main-d'œuvre et perturbent les opérations en aval.
ProcessMind examine attentivement les activités « Tâche de prélèvement créée » et « Marchandises prélevées du stockage » dans Oracle WMS Cloud pour révéler les schémas d'erreurs, de retravaux et de retards. Notre analyse fournit des informations sur les causes profondes, aidant à optimiser les itinéraires de prélèvement, l'allocation du personnel et l'efficacité globale de la gestion d'entrepôt.

Les retards entre les activités de « Mise en scène pour expédition » et « Expédition expédiée » indiquent des goulots d'étranglement dans les dernières étapes du processus d'entrepôt. Cela peut entraîner le non-respect des délais des transporteurs, des coûts d'expédition plus élevés en raison du fret accéléré et des problèmes de service client importants.
ProcessMind analyse vos données Oracle WMS Cloud pour visualiser le flux à travers la mise en scène et le chargement. Nous identifions où et pourquoi les expéditions sont retardées, que ce soit en raison de contraintes de ressources, de congestion des quais ou de retards de documentation, permettant des améliorations ciblées dans la gestion d'entrepôt.

Les activités répétitives ou imprévues, telles que le réemballage d'articles ou la réinspection de marchandises, sont des signes de ruptures de processus et de gaspillage de ressources. Cela entraîne des coûts de main-d'œuvre plus élevés, des cycles plus longs, une productivité réduite et a un impact négatif sur l'efficacité globale de la gestion d'entrepôt (Warehouse Management).
ProcessMind révèle les cas de retravail en identifiant les séquences d'activités répétitives dans vos journaux Oracle WMS Cloud, comme les répétitions de "Goods Packed" ou "Quality Inspection Performed". Nous quantifions leur impact et aidons à identifier les causes profondes, permettant la standardisation des processus et la réduction des coûts.

Le non-respect des accords de niveau de service (SLA) définis par le client ou internes, en particulier concernant les délais d'exécution des commandes, entraîne des pénalités, l'insatisfaction des clients et une perte potentielle d'affaires. Cela impacte la réputation, les revenus et les opportunités futures.
ProcessMind utilise les attributs « Date d'achèvement demandée » et « Date d'achèvement réelle » conjointement avec les horodatages d'activité dans Oracle WMS Cloud pour mettre en évidence où et pourquoi les SLA ne sont pas respectés. Notre analyse offre une vue claire des lacunes de conformité dans vos processus de gestion d'entrepôt.

Une allocation ou une planification inefficace du personnel et de l'équipement, visible par des temps d'inactivité ou une dépendance excessive à des ressources spécifiques, entraîne des coûts opérationnels plus élevés par unité et une réduction du débit global de l'entrepôt. Cela impacte la rentabilité des opérations.
ProcessMind analyse les attributs « ID Utilisateur/Opérateur » et « Équipement Utilisé » par rapport aux temps d'activité dans Oracle WMS Cloud pour révéler les schémas d'utilisation des ressources. Nous exposons les inefficacités, permettant une optimisation de la planification du personnel et du déploiement de l'équipement en gestion d'entrepôt.

Des durées prolongées pour l'inspection qualité peuvent retarder considérablement la disponibilité des marchandises pour le rangement ou l'expédition, impactant la rotation des stocks et les temps de cycle de commande globaux. Cela peut entraîner des arrêts de production ou des commandes client retardées, réduisant l'agilité globale.
ProcessMind analyse le temps passé dans l'activité « Inspection qualité effectuée » dans Oracle WMS Cloud. Nous aidons à identifier si les retards sont dus à la dotation en personnel, à l'équipement ou à des inefficacités de processus, permettant des améliorations ciblées dans le contrôle qualité de la gestion d'entrepôt.

Les variations incontrôlées des procédures opérationnelles standard, telles que des séquences d'activités inattendues ou des sauts, introduisent de l'imprévisibilité, augmentent les taux d'erreur et rendent l'optimisation des processus difficile. Cela conduit à une performance incohérente et à des coûts de formation plus élevés.
ProcessMind visualise tous les flux de processus réels de vos journaux d'événements (event logs) Oracle WMS Cloud, mettant en évidence les écarts fréquents par rapport au "chemin d'or" idéal pour la gestion d'entrepôt (Warehouse Management). Nous exposons où et pourquoi ces variations se produisent, permettant la standardisation des processus.

Les écarts entre les quantités planifiées et réelles, identifiés lors de la réception des marchandises ou du prélèvement, entraînent des ruptures de stock, des excédents d'inventaire et des rapports financiers inexacts. Cela perturbe la planification et l'exécution, entraînant des coûts de possession importants et des pertes de ventes potentielles.
ProcessMind compare les attributs « Quantité planifiée » et « Quantité réelle » dans Oracle WMS Cloud, identifiant où et quand les écarts surviennent au sein d'activités telles que « Marchandises reçues et comptées » ou « Marchandises prélevées du stockage ». Cela identifie les causes profondes pour une précision améliorée de la gestion d'entrepôt.

Les commandes critiques ou à haute priorité qui ne sont pas traitées rapidement entraînent des délais non respectés, l'insatisfaction des clients et des pénalités contractuelles potentielles, sapant les objectifs commerciaux stratégiques. Cela impacte les revenus et la fidélité des clients.
ProcessMind suit l'attribut « Niveau de priorité » par rapport au temps de cycle des cas de « Commande d'entrepôt » dans Oracle WMS Cloud. Nous identifions les cas où les commandes à haute priorité prennent plus de temps que celles à priorité moindre, révélant des problèmes dans l'attribution des tâches ou la priorisation des workflows au sein de la gestion d'entrepôt.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Une réception lente des marchandises retarde la disponibilité de l'inventaire, impactant les plannings de production et l'exécution des commandes. Réduire le temps entre l'arrivée au quai et le stockage final améliore considérablement le flux opérationnel et diminue les coûts de possession. Cette amélioration garantit que les matériaux sont prêts à être utilisés ou expédiés plus tôt, augmentant ainsi la réactivité globale de la chaîne d'approvisionnement. ProcessMind identifie les retards dans le traitement entrant, de la notification à la création de la tâche de rangement (putaway), au sein d'Oracle WMS Cloud. La solution cible les goulots d'étranglement, permettant des améliorations ciblées pour réduire le temps de réception-stockage jusqu'à 20 % et assurer des mises à jour d'inventaire en temps voulu. En analysant le flux complet, elle aide à mesurer l'impact des changements.

Des processus de rangement inefficaces entraînent une utilisation sous-optimale de l'espace de stockage et des temps de recherche d'articles accrus. L'optimisation du rangement garantit que les marchandises sont stockées de manière logique et rapide, améliorant l'efficacité de l'espace et l'accessibilité. Cela conduit à une exécution des commandes plus rapide et à une meilleure utilisation de l'espace d'entrepôt précieux, impactant directement l'efficacité opérationnelle. ProcessMind analyse la création, l'exécution et l'achèvement des tâches de rangement au sein d'Oracle WMS Cloud. Il révèle les déviations par rapport aux règles de stockage optimales et identifie les retards, permettant des stratégies pour augmenter l'efficacité du rangement de 15 % et maximiser la capacité de l'entrepôt. Cette analyse fournit des métriques claires pour la performance avant et après l'optimisation.

Les erreurs de picking entraînent directement des expéditions incorrectes, l'insatisfaction des clients et des retours coûteux. Réduire ces erreurs et accélérer les cycles de picking sont essentiels pour une exécution efficace des commandes et le maintien de niveaux de service élevés. Minimiser les erreurs améliore la précision, tandis qu'un picking plus rapide augmente le débit et la vitesse de livraison.ProcessMind offre une vue détaillée des tâches de picking, identifiant les causes profondes des erreurs, telles que des emplacements ou des quantités incorrectes, au sein d'Oracle WMS Cloud. La solution aide à optimiser les chemins de picking et à réduire les temps de cycle jusqu'à 25 %, améliorant ainsi la précision des commandes. Le succès est mesuré par la réduction des taux d'erreur et des temps de cycle.

Les goulots d'étranglement dans les processus de mise en scène et de chargement des expéditions entraînent des retards dans l'expédition, affectant les délais de livraison et les relations avec les transporteurs. La rationalisation de ces étapes est vitale pour une livraison à temps et une logistique sortante efficace. Cela garantit que les produits parviennent aux clients comme prévu, améliorant la satisfaction client et la fiabilité de la chaîne d'approvisionnement. ProcessMind cartographie le parcours complet de l'emballage à l'expédition dans Oracle WMS Cloud. Il révèle les retards et les retravaux dans la mise en scène et le chargement, vous permettant d'optimiser l'allocation des ressources et de réduire les délais d'expédition de 10 à 15 %. L'outil aide à mesurer la réduction du temps total d'expédition et identifie les points d'amélioration spécifiques.

Les retravaux excessifs, tels que le re-prélèvement ou le re-conditionnement, augmentent considérablement les coûts opérationnels et consomment des ressources précieuses. L'élimination de ces cycles inutiles améliore directement l'efficacité et réduit les dépenses. Cela libère également du personnel et de l'équipement pour des tâches productives, augmentant la productivité globale et la rentabilité. ProcessMind visualise toutes les variantes de processus dans Oracle WMS Cloud, mettant clairement en évidence où et pourquoi les retravaux se produisent. Il identifie les causes profondes des tâches répétitives, permettant des interventions ciblées pour réduire les occurrences de retravail de plus de 30 %. Les indicateurs clés de performance (KPI) tels que la fréquence des retravaux et les coûts associés sont surveillés en permanence.

Le non-respect systématique des accords de niveau de service (SLA) nuit à la confiance des clients et peut entraîner des pénalités financières. L'amélioration de l'adhésion garantit la satisfaction client et renforce les relations commerciales. Le respect des SLA est une mesure critique de l'efficacité opérationnelle et de la fiabilité en gestion d'entrepôt. ProcessMind compare l'exécution réelle des processus aux SLA définis pour les commandes d'entrepôt dans Oracle WMS Cloud. Il révèle quelles étapes ou quels chemins mènent à des ruptures de SLA, fournissant des informations exploitables pour augmenter les taux d'exécution à temps de 10 à 20 %. L'impact direct sur la conformité aux SLA peut être précisément suivi et rapporté.

La sous-utilisation de la main-d'œuvre et des équipements représente des inefficacités opérationnelles significatives et un investissement gaspillé. Maximiser leur utilisation garantit que les ressources sont déployées efficacement et réduit le temps d'inactivité. Cela se traduit par des coûts opérationnels plus faibles et une capacité accrue sans dépenses d'investissement supplémentaires. ProcessMind analyse les durées d'activité et l'allocation des ressources pour les commandes d'entrepôt au sein d'Oracle WMS Cloud. Il identifie les périodes d'inactivité ou de surcharge, fournissant des données pour optimiser la planification des équipes et le déploiement des équipements jusqu'à 15 %. Cette capacité aide à identifier les utilisateurs ou équipements spécifiques causant des goulots d'étranglement ou une sous-utilisation.

Des processus d'inspection qualité longs peuvent créer des goulots d'étranglement, retardant la disponibilité des marchandises et le rangement ou l'expédition subséquents. L'accélération de ce cycle améliore le débit sans compromettre la qualité. Cela garantit que les produits sont rapidement vérifiés et acheminés dans l'entrepôt, réduisant les retards dans le flux global de matériaux. ProcessMind cartographie l'activité « Inspection qualité effectuée », identifiant les retards et les variations dans le processus d'inspection au sein d'Oracle WMS Cloud. Il aide à rationaliser les workflows d'inspection, réduisant les temps de cycle de 10 à 20 % et améliorant le flux de matériaux. Le succès est mesuré par la réduction de la durée moyenne d'inspection.

Les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard (POS) peuvent entraîner des inefficacités, des erreurs et des risques de conformité. Assurer le respect des chemins prédéfinis est essentiel pour des opérations cohérentes et de haute qualité. Cela crée des résultats prévisibles, réduit les coûts de formation et minimise les risques opérationnels. ProcessMind découvre toutes les variantes de processus réelles au sein d'Oracle WMS Cloud, les comparant à la norme idéale. Il met en évidence les activités et les itinéraires non conformes, vous permettant de faire respecter la standardisation et de réduire les écarts de 20 à 30 %. L'outil offre une vue claire de l'adhésion aux processus et des taux de non-conformité.

Les écarts dans les enregistrements d'inventaire entraînent des ruptures de stock, des surstocks et une exécution imprécise, impactant directement la satisfaction client et la santé financière. L'amélioration de la précision est fondamentale pour une gestion d'entrepôt efficace. Une précision élevée des stocks soutient une meilleure planification, réduit le gaspillage et prévient les ruptures de stock. ProcessMind suit tous les mouvements et transactions liés aux stocks pour les commandes d'entrepôt dans Oracle WMS Cloud. Il identifie où et quand les écarts surviennent, permettant des mesures proactives pour améliorer la précision des stocks de 5 à 10 %. Cette amélioration est directement mesurable par une réduction de la variance des stocks et des résultats de comptage cyclique améliorés.

Les retards dans l'exécution des commandes à haute priorité peuvent avoir des conséquences financières et de réputation importantes. Assurer le traitement et l'expédition rapides de ces commandes est vital pour les opérations commerciales stratégiques. Cela améliore les relations clients pour les comptes clés et soutient les initiatives commerciales critiques. ProcessMind analyse le flux de bout en bout des commandes d'entrepôt à haute priorité dans Oracle WMS Cloud, identifiant les goulots d'étranglement spécifiques qui causent les retards. Il fournit des informations pour optimiser le routage et l'allocation des ressources, réduisant les délais des commandes critiques de 15 à 20 %. Le système aide à suivre la vitesse d'exécution des commandes à haute priorité séparément des commandes standard.

Le parcours d'amélioration en 6 étapes pour la gestion d'entrepôt

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2

Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
5

Mettre en œuvre des améliorations
6

Surveillez votre processus
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Que faire

Accédez et téléchargez le modèle d'extraction de données Excel préconfiguré, adapté aux données de gestion d'entrepôt d'Oracle WMS Cloud. Ce modèle fournit la structure correcte pour vos données de processus.

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Pourquoi c'est important

L'utilisation du bon template garantit que vos données sont correctement formatées, simplifiant le processus de téléchargement et permettant une analyse précise sans retravail.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l'emploi, spécialement conçu pour vos opérations d'entrepôt Oracle WMS Cloud.

VOS APERÇUS CLÉS

Découvrez les efficacités cachées dans les opérations d'entrepôt

ProcessMind transforme vos données Oracle WMS Cloud en visualisations claires, révélant chaque étape de vos opérations d'entrepôt. Identifiez précisément les inefficacités et les lacunes en matière de conformité grâce à des informations exploitables.
  • Visualisez les processus d'entrepôt de bout en bout
  • Identifiez les `goulots d'étranglement`, de la réception à l'expédition
  • Découvrez instantanément les écarts de conformité
  • Optimiser le flux de matériaux et les délais de livraison
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

Améliorations mesurables des opérations d'entrepôt

Ces résultats soulignent les gains d'efficacité et les économies de coûts significatifs que les organisations réalisent généralement en optimisant leurs processus de gestion d'entrepôt (Warehouse Management) grâce au Process Mining. En identifiant les goulots d'étranglement et les inefficacités au sein des données Oracle WMS Cloud, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur les données pour améliorer leur performance globale et leur excellence opérationnelle.

0 %
Traitement entrant plus rapide

Réduction moyenne du temps de réception des marchandises jusqu'au stockage

Accélérez la disponibilité des stocks en identifiant et en résolvant les goulots d'étranglement dans les processus entrants, de l'arrivée au quai au rangement. Cela réduit les risques de ruptures de stock.
0 %
Coûts de retravail réduits

Diminution des activités d'entrepôt répétées ou correctives

Minimisez les boucles de retravail coûteuses comme le re-prélèvement ou le re-conditionnement en découvrant les causes profondes des problèmes de qualité et des déviations de processus. Cela réduit directement les dépenses opérationnelles.
0 %
Meilleur Respect des SLA

Augmentation de la conformité des expéditions à temps

Assurez un plus grand respect des délais de livraison en rationalisant la logistique sortante et en identifiant les retards dans la mise en scène et l'expédition. Cela améliore la satisfaction et la confiance des clients.
0 %
Meilleure utilisation des ressources

Meilleure utilisation de la main-d'œuvre et de l'équipement

Maximisez le temps productif du personnel et de l'équipement d'entrepôt en identifiant les périodes d'inactivité et l'allocation inefficace. Cela augmente le débit et réduit les coûts opérationnels.
0 %
Précision accrue de l'inventaire

Réduction des écarts dans les données d'inventaire

Diminuez les écarts entre les quantités planifiées et réelles lors de la réception des marchandises et du rangement. Cela conduit à des niveaux de stock plus fiables, prévenant les ruptures et les surstocks.

Les résultats varient en fonction de la complexité des processus, de la qualité des données et des objectifs organisationnels spécifiques. Les chiffres présentés illustrent les améliorations typiques observées dans diverses implémentations de gestion d'entrepôt.

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 d'entrepôt, qui sert de cas principal pour le suivi de toutes les activités logistiques connexes du début à la fin.

Pourquoi c'est important

C'est l'ID de cas (Case ID) essentiel qui connecte toutes les activités d'entrepôt connexes, permettant une vue de processus complète, de bout en bout, pour chaque commande logistique.

Le nom d'un événement ou d'une tâche métier spécifique qui s'est produit dans le processus de gestion d'entrepôt, tel que "Marchandises Prélevées" ou "Expédition Dispatched".

Pourquoi c'est important

Cet attribut définit les étapes de la carte des processus, rendant possible la visualisation, l'analyse et l'optimisation du workflow d'entrepôt.

Le timestamp indiquant quand une activité ou un événement d'entrepôt spécifique a commencé.

Pourquoi c'est important

Ce timestamp est crucial pour ordonner correctement les événements et calculer toutes les métriques de performance basées sur le temps, telles que les temps de cycle et les goulots d'étranglement.

Le timestamp indiquant quand une activité ou un événement d'entrepôt spécifique a été complété.

Pourquoi c'est important

Permet le calcul précis des durées d'activité individuelles, ce qui aide à différencier le temps de traitement actif du temps d'attente inactif.

L'identifiant de l'utilisateur, de l'opérateur ou de l'employé qui a effectué l'activité d'entrepôt.

Pourquoi c'est important

Cet attribut est essentiel pour analyser la performance de la main-d'œuvre, identifier les besoins en formation et assurer une répartition équitable de la charge de travail.

Catégorise la commande d'entrepôt, par exemple, comme un reçu entrant, une expédition sortante ou un transfert interne.

Pourquoi c'est important

Il permet la segmentation de l'analyse en processus distincts comme l'entrant, le sortant ou l'interne, qui ont des objectifs et des workflows différents.

La date cible à laquelle la commande d'entrepôt est censée être complétée ou expédiée.

Pourquoi c'est important

C'est l'attribut principal pour mesurer la performance à temps et la Conformité aux SLA, ce qui a un impact direct sur la satisfaction client.

La quantité réelle d'articles comptés ou manipulés lors d'une activité, comme la réception de marchandises ou le picking.

Pourquoi c'est important

Il est essentiel pour identifier les écarts d'inventaire en le comparant à la quantité planifiée, ce qui contribue à améliorer la précision des stocks.

Une classification de l'urgence de la commande d'entrepôt, telle que « Élevée », « Normale » ou « Faible ».

Pourquoi c'est important

Il permet d'analyser si les commandes urgentes sont traitées plus rapidement que les commandes standard, garantissant le respect des SLA critiques.

Un statut calculé indiquant si la commande d'entrepôt a été achevée à temps, en retard ou est à risque, basé sur la date d'achèvement demandée.

Pourquoi c'est important

Fournit un statut simple et rapide de la Conformité aux SLA, facilitant le suivi et l'analyse de la performance en matière de délais.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque la création d'une notification d'expédition avancée (ASN) ou d'un enregistrement de livraison entrante dans Oracle WMS Cloud. Elle signifie le début du processus entrant, représentant la notification formelle que des marchandises sont attendues à l'entrepôt.

Pourquoi c'est important

C'est l'événement de démarrage principal pour le processus d'entrepôt entrant. L'analyse du temps entre ce point et la réception réelle des marchandises aide à mesurer la fiabilité des fournisseurs et la précision de la planification.

Cette activité indique que les marchandises ont été déchargées, scannées et formellement acceptées dans la responsabilité de l'entrepôt. C'est un événement transactionnel où les quantités sont confirmées par rapport au document de livraison entrant.

Pourquoi c'est important

C'est un jalon critique qui marque la réception officielle de l'inventaire. Le temps nécessaire pour compléter cette activité a un impact direct sur la rapidité avec laquelle le stock devient disponible pour le rangement (putaway) et l'exécution.

Cette activité signifie l'achèvement réussi du processus de rangement (putaway). Un opérateur a physiquement déplacé les marchandises vers le bac de stockage et confirmé l'action dans le système, rendant l'inventaire disponible pour utilisation.

Pourquoi c'est important

C'est un jalon clé qui marque la fin du processus entrant. Il est essentiel pour calculer le KPI total "Temps de Réception des Marchandises au Stockage" et analyser l'efficacité du rangement (putaway).

Cette activité indique qu'un opérateur a physiquement prélevé les articles de leurs emplacements de stockage et confirmé le picking dans le système. Les marchandises sont maintenant prêtes à être déplacées vers la zone d'emballage ou de préparation.

Pourquoi c'est important

C'est un jalon majeur dans le processus d'exécution des commandes. L'analyse des temps de picking aide à identifier les goulots d'étranglement causés par l'agencement de l'entrepôt, les stratégies de picking ou la performance des opérateurs.

Représente l'achèvement du processus d'emballage pour un conteneur d'expédition ou une commande complète. L'opérateur confirme que tous les articles sont emballés, et que le conteneur est scellé et étiqueté pour l'expédition.

Pourquoi c'est important

Ce jalon marque la fin des activités à valeur ajoutée à l'intérieur de l'entrepôt pour une commande. Le temps entre le picking et l'achèvement de l'emballage est un indicateur clé de la vitesse d'exécution interne.

Cette activité marque la dernière étape où le camion chargé est expédié et quitte l'entrepôt. Cette transaction clôture financièrement et physiquement la commande sortante dans le WMS.

Pourquoi c'est important

C'est le dernier jalon sortant et un point de données KPI critique pour la conformité des expéditions à temps. Il signifie le transfert des marchandises au transporteur et la fin de la responsabilité de l'entrepôt.

Ceci représente la clôture finale de la commande d'entrepôt elle-même, qui peut avoir lieu au moment de l'expédition ou légèrement après, une fois toutes les mises à jour du système finalisées. C'est l'événement de fin réussi pour le processus.

Pourquoi c'est important

Cette activité définit la fin du cycle de vie complet du processus d'entrepôt. Elle est essentielle pour calculer le temps de cycle total et le débit de l'ensemble de l'opération d'entrepôt.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining aide à visualiser et à analyser l'ensemble de vos opérations d'entrepôt en utilisant les données d'Oracle WMS Cloud. Il identifie les goulots d'étranglement dans la réception des marchandises, le rangement (putaway), le picking et l'expédition, révélant les écarts par rapport aux processus standards et les zones d'amélioration de l'efficacité. Cette analyse détaillée permet des améliorations ciblées dans tout votre entrepôt. En fin de compte, cela se traduit par de meilleures performances et des économies de coûts.

En analysant les journaux d'événements d'Oracle WMS Cloud, le Process Mining reconstitue les chemins de processus réels de bout en bout. Il met en évidence les retards dans des étapes spécifiques, les boucles de retravail courantes et les cas de sous-utilisation des ressources. Cette représentation visuelle vous permet de localiser exactement où et pourquoi vos processus ralentissent. Vous obtenez des preuves claires pour des actions d'amélioration.

Vous aurez principalement besoin de données de journal d'événements, qui incluent généralement un identifiant de cas, comme l'ID de Commande d'Entrepôt, les noms d'activités et les horodatages pour chaque étape du processus. Des attributs supplémentaires, tels que l'ID de ressource, l'emplacement ou les détails des articles, peuvent enrichir considérablement l'analyse. La cohérence et l'exhaustivité des données sont essentielles pour obtenir des informations précises.

L'extraction initiale des données et la configuration prennent généralement de quelques jours à une semaine, selon la disponibilité des données et l'accès au système. Les premières informations exploitables peuvent souvent être générées en deux à quatre semaines. Ce délai rapide de rentabilisation permet une compréhension rapide et des efforts d'optimisation initiaux.

Vous pouvez vous attendre à des améliorations significatives dans des domaines clés tels que l'accélération de la réception des marchandises et la mise en œuvre de stratégies de rangement optimisées. Le Process Mining permet également de réduire les erreurs de prélèvement, de rationaliser la préparation des expéditions et d'accélérer les délais de traitement des commandes. L'ensemble de ces optimisations améliore le respect des accords de niveau de service et réduit les coûts opérationnels globaux, augmentant ainsi l'efficacité et la satisfaction client.

Oui, la sécurité des données est une priorité absolue. Les solutions de Process Mining utilisent généralement des connecteurs sécurisés et respectent des politiques de gouvernance des données rigoureuses, ainsi que les normes de l'industrie. Les données sont souvent anonymisées ou agrégées pendant la phase d'analyse afin de protéger les informations commerciales sensibles et de garantir la conformité.

Absolument, le Process Mining offre une visibilité claire sur toutes les déviations par rapport à vos procédures opérationnelles standard et aux exigences réglementaires. Cette capacité vous permet d'identifier les activités non conformes, de comprendre leurs causes profondes et d'appliquer efficacement les normes de conformité. Cela contribue à créer un environnement opérationnel plus standardisé et conforme.

Bien qu'une certaine compréhension technique des structures de données soit utile pour l'extraction initiale des données, la plupart des outils modernes de Process Mining proposent des interfaces conviviales. Les utilisateurs métier peuvent rapidement apprendre à interpréter les visualisations et les résultats des processus sans connaissances approfondies en programmation. Une formation est généralement fournie pour garantir une adoption réussie.

Pour une amélioration continue, il est très bénéfique d'effectuer des analyses de Process Mining régulièrement, peut-être mensuellement ou trimestriellement, selon votre rythme opérationnel. Cette analyse fréquente vous permet de suivre l'impact des changements mis en œuvre et d'identifier de nouvelles déviations ou des goulots d'étranglement émergents. Des informations régulières garantissent des efforts d'optimisation soutenus et une agilité.

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