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Améliorez la gestion de votre entrepôt

Votre guide en 6 étapes pour optimiser les opérations dans Manhattan SCALE
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Optimisez la gestion d’entrepôt dans Manhattan SCALE

Une gestion inefficace des entrepôts peut entraîner des goulots d’étranglement, un gaspillage de ressources et des problèmes de conformité. Notre plateforme vous aide à repérer précisément les points de friction dans vos opérations, de la réception des marchandises à l’expédition. Vous pouvez ainsi apporter des améliorations fondées sur les données, améliorer le flux de matières et accroître l’efficacité globale de votre entrepôt.

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 d'entrepôt dans Manhattan SCALE ?

Une gestion d'entrepôt efficace constitue le socle d'une chaîne d'approvisionnement performante. Dans l'environnement complexe de Manhattan SCALE, les inefficacités peuvent toutefois s'accumuler rapidement et entraîner d'importantes difficultés opérationnelles. Les retards à la réception des marchandises, les goulots d'étranglement lors du putaway, les itinéraires de picking mal optimisés et les erreurs de packing ou d'expédition augmentent les coûts d'exploitation, allongent les délais de traitement des commandes et finissent par réduire la satisfaction des clients. Sans vision claire et fondée sur les données de vos flux réels, il devient difficile d'identifier et de résoudre ces problèmes. L'optimisation continue des processus dans votre WMS Manhattan SCALE n'est pas seulement un avantage : elle est nécessaire pour rester compétitif, maîtriser les coûts et garantir un service fiable dans un marché où les délais sont de plus en plus courts.

Comment le Process Mining améliore l'efficacité dans Manhattan SCALE

Le Process Mining offre une nouvelle manière de comprendre et d'améliorer vos opérations de gestion d'entrepôt dans Manhattan SCALE. En analysant les journaux d'événements de votre système, il construit une représentation objective, fondée sur les données, du parcours de chaque commande d'entrepôt, de sa création à son expédition finale. Vous allez ainsi au-delà des hypothèses et des observations subjectives : vous visualisez les itinéraires réellement suivis par vos marchandises, la durée précise de chaque activité et les points exacts où se produisent les retards. Vous pouvez repérer les variations cachées de vos processus, détecter les écarts par rapport aux procédures opératoires standard et identifier les conflits de ressources susceptibles de ralentir l'ensemble de vos opérations. Cette vision de bout en bout vous aide à comprendre comment des activités telles que le contrôle qualité, le putaway, le picking ou le chargement interagissent et influencent le temps de cycle global. Vous disposez ainsi des éléments nécessaires pour cibler vos actions d'optimisation.

Principaux leviers d'amélioration des processus d'entrepôt

L'application du Process Mining à vos données Manhattan SCALE vous permet de cibler des domaines précis et d'obtenir des améliorations significatives :

  • Identification et résolution des goulots d'étranglement : découvrez exactement où et pourquoi les retards se produisent, qu'il s'agisse d'un quai de réception surchargé, d'une stratégie de putaway inefficace, d'une zone de picking particulière ou d'un poste de packing encombré. Comprendre ces goulots d'étranglement constitue la première étape d'une optimisation efficace des processus.
  • Réduction du temps de cycle : analysez le temps consacré à chaque étape, de la notification de livraison entrante à l'expédition. Repérez les activités dont la durée est anormalement longue et mettez en place des changements pour réduire le temps de cycle global de la gestion d'entrepôt.
  • Optimisation de l'utilisation des ressources : comprenez comment votre personnel, vos équipements et vos espaces de stockage sont utilisés. Repérez les possibilités de réaffecter les ressources, d'équilibrer les charges de travail et d'améliorer le débit sans investissement supplémentaire.
  • Conformité et réduction des erreurs : surveillez le respect des procédures opératoires standard. Détectez les cas de mauvaise manipulation des marchandises, les erreurs de picking et les itinéraires non conformes afin d'améliorer la précision globale et la conformité réglementaire.
  • Amélioration du débit : en optimisant les processus et en résolvant les goulots d'étranglement, vous pouvez augmenter sensiblement le nombre de commandes d'entrepôt traitées chaque jour et accroître votre capacité opérationnelle.

Des résultats mesurables

La mise en œuvre des améliorations identifiées grâce au Process Mining dans votre environnement Manhattan SCALE produit des bénéfices concrets et mesurables :

  • Réduction des coûts d'exploitation : optimisez l'affectation du personnel, réduisez les temps d'inactivité des équipements et limitez les erreurs qui entraînent des reprises, afin de diminuer les coûts de traitement par unité.
  • Traitement plus rapide des commandes : réduisez sensiblement le temps de cycle moyen des commandes d'entrepôt, accélérez les livraisons aux clients et améliorez le respect des engagements de service.
  • Meilleure précision des stocks : en réduisant les erreurs de putaway et de picking, vous obtenez une vision plus fiable de vos niveaux de stock, limitez les écarts et améliorez la planification.
  • Satisfaction client accrue : un traitement des commandes ponctuel et précis se traduit directement par des clients plus satisfaits et des relations commerciales plus solides.
  • Planification stratégique améliorée : grâce à une compréhension précise des performances réelles de vos processus, vous pouvez prendre de meilleures décisions concernant les effectifs, les investissements en équipements et l'aménagement de l'entrepôt.

Commencez dès aujourd'hui à optimiser votre entrepôt

Pour tirer le meilleur parti de votre gestion d'entrepôt dans Manhattan SCALE, commencez par comprendre vos processus tels qu'ils se déroulent réellement. En adoptant le Process Mining, vous obtenez la visibilité et les analyses fondées sur les données nécessaires pour transformer vos opérations. Ne vous fiez plus aux suppositions : repérez de manière proactive les possibilités de réduire le temps de cycle de la gestion d'entrepôt, d'éliminer les goulots d'étranglement et de progresser en continu. Commencez dès aujourd'hui à construire un entrepôt plus efficace, plus économique et conforme.

Gestion d’entrepôt Flux de matières Logistique Optimisation des stocks Efficacité de la chaîne d’approvisionnement Préparation des commandes Centre de distribution Gestion des opérations WMS Opérations d’entrepôt Préparation, emballage et expédition Distribution

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

De nombreuses commandes d'entrepôt mettent plus de temps que prévu à passer de la création à l'expédition, ce qui entraîne des livraisons tardives et l'insatisfaction des clients. Cette situation affecte les engagements de service, augmente les coûts de possession et peut nuire à la réputation de votre marque en matière de ponctualité.
ProcessMind identifie, dans les données de votre WMS Manhattan SCALE, les activités ou les itinéraires précis à l'origine de ces retards. En analysant le flux de chaque commande d'entrepôt, il repère les étapes où du temps est perdu, que ce soit lors du picking, du packing ou de la mise en attente, afin de vous permettre de cibler efficacement les améliorations.

Votre équipe doit souvent reprendre la préparation des articles ou réemballer les commandes en raison d’erreurs ou d’écarts détectés tardivement dans le processus. Ces reprises mobilisent inutilement la main-d’œuvre, augmentent les coûts opérationnels et entraînent de nouveaux retards dans le flux de travail de la gestion d’entrepôt, ce qui nuit à l’efficacité globale.
ProcessMind met au jour les causes profondes des reprises en retraçant le parcours de chaque commande d’entrepôt dans Manhattan SCALE. La plateforme indique où les erreurs apparaissent, quelles activités sont répétées fréquemment et si certains opérateurs, matériaux ou emplacements de stockage contribuent à ces inefficacités.

Les marchandises ne sont pas toujours stockées aux emplacements les plus efficaces, ce qui augmente les temps de déplacement lors du picking et des mouvements internes ultérieurs. Des pratiques de putaway inefficaces dans votre système de gestion d'entrepôt peuvent réduire l'utilisation de la capacité de stockage et ralentir l'ensemble des opérations.
ProcessMind visualise les itinéraires réels de putaway, de « Goods Received » à « Goods Put Away », dans Manhattan SCALE. Il repère les itinéraires sous-optimaux, les écarts fréquents par rapport aux procédures standard et les possibilités d'améliorer l'affectation des emplacements afin de réduire les déplacements et les manipulations ultérieurs.

Les retards dans la réception, le comptage et l’inspection des marchandises entrantes créent des arriérés au quai et empêchent les articles d’être rapidement disponibles pour la préparation des commandes. Cela nuit à la précision des stocks, mobilise un espace précieux au quai et entraîne des répercussions sur l’ensemble des opérations de gestion de l’entrepôt.
ProcessMind analyse la séquence allant de « Inbound Delivery Notification Received » à « Goods Put Away » dans Manhattan SCALE. La plateforme met en évidence les points où le débit ralentit, identifie les principaux goulots d’étranglement du processus de réception et vous aide à optimiser les effectifs ou les procédures d’inspection afin d’accélérer le traitement.

Les commandes restent fréquemment pendant de longues périodes dans la zone de conditionnement ou dans les voies de mise en attente avant leur chargement pour expédition. Ces retards créent de la congestion, empêchent une utilisation efficace des quais d’expédition et contribuent directement au non-respect des délais d’expédition de vos clients.
ProcessMind suit les temps d’attente et les files avant « Packing Initiated » et « Loading onto Carrier » dans les données d’événements de votre instance Manhattan SCALE. La plateforme localise précisément les points d’accumulation des commandes, afin de vous aider à identifier les problèmes de capacité, les déséquilibres d’effectifs ou les transmissions inefficaces entre les étapes.

Certaines activités essentielles d’inspection qualité sont parfois ignorées, réalisées dans le désordre ou insuffisamment documentées, ce qui met en danger l’intégrité des produits et la Conformité. Cette défaillance dans la gestion de l’entrepôt peut entraîner des erreurs en aval, des retours coûteux et une dégradation de l’image de marque.
ProcessMind identifie les cas où les activités « Quality Inspection Performed » sont absentes ou surviennent dans un ordre inattendu pour certaines commandes d’entrepôt dans Manhattan SCALE. La plateforme donne de la visibilité sur les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard, afin de permettre des formations ciblées ou un meilleur respect des processus.

Le personnel ou les équipements de votre entrepôt ne sont pas toujours utilisés efficacement : certaines zones restent inactives tandis que d’autres sont surchargées. Une affectation sous-optimale des Ressources dans la gestion de l’entrepôt peut entraîner une hausse des coûts de main-d’œuvre, un ralentissement du traitement et une baisse globale de l’efficacité opérationnelle.
ProcessMind analyse les Attributs « User/Operator ID » et « Equipment Used » pour les différentes activités de Manhattan SCALE. La plateforme révèle les schémas de sous-utilisation ou de surcharge, identifie les Ressources mobilisées inutilement et fournit des analyses fondées sur les données pour optimiser la planification des effectifs et l’affectation des équipements.

Les commandes ne respectent souvent pas leurs dates d’achèvement ou d’expédition demandées, ce qui entraîne des pénalités, des réclamations clients et une dégradation de votre réputation. Cela compromet votre capacité à respecter les accords de niveau de service et à entretenir de bonnes relations avec vos clients et partenaires.
ProcessMind compare la « Actual Completion Date » à la « Requested Completion Date » pour chaque commande d’entrepôt dans Manhattan SCALE. La plateforme identifie les commandes qui dépassent régulièrement les délais et, surtout, révèle les étapes du processus ou les retards en amont qui contribuent à ces écarts.

Les commandes de votre entrepôt suivent souvent des parcours non standard ou comportent des boucles inattendues, très différents du flux prévu. Ces variations non maîtrisées dans la gestion de l’entrepôt compliquent les opérations, allongent les délais de traitement et rendent les prévisions plus difficiles.
ProcessMind cartographie le parcours réel de bout en bout de chaque commande d’entrepôt à partir de vos données Manhattan SCALE. La plateforme met visuellement en évidence toutes les variantes de processus, identifie les écarts fréquents et quantifie leur fréquence ainsi que leur impact, afin de vous aider à standardiser les processus ou à optimiser la gestion des exceptions courantes.

Des écarts persistants apparaissent entre les quantités prévues et réelles des marchandises réceptionnées, prélevées ou conditionnées. Ils entraînent des ajustements manuels et des inexactitudes de stock. Ces écarts génèrent des reprises, retardent la préparation des commandes et réduisent la fiabilité de vos données de stock dans l’entrepôt.
ProcessMind analyse les Attributs « Planned Quantity » et « Actual Quantity » à différentes étapes de chaque commande d’entrepôt dans Manhattan SCALE. La plateforme identifie les moments et les étapes où ces écarts surviennent le plus souvent, afin de localiser les problèmes liés à la réception, au prélèvement ou au comptage qui nécessitent une intervention.

Les opérations de votre entrepôt impliquent des déplacements excessifs ou redondants de matières et de produits dans les installations, ce qui augmente les coûts de main-d’œuvre et l’usure des équipements. Ces déplacements inefficaces allongent les temps de cycle et réduisent le débit opérationnel global.
ProcessMind retrace la séquence des emplacements de stockage et des activités associées pour chaque commande d’entrepôt dans Manhattan SCALE. La plateforme révèle les itinéraires inefficaces lors de la mise en stock et du prélèvement, met en évidence les déplacements inutiles et suggère des possibilités d’optimisation de l’agencement et de l’affectation des tâches.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Cet objectif vise à réduire la durée totale entre la création d’une commande d’entrepôt et son expédition, avec un effet direct sur la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle. Dans Manhattan SCALE, une préparation plus rapide permet aux clients de recevoir leurs produits plus tôt, d’améliorer les niveaux de service et de réduire les coûts de stockage. ProcessMind identifie les goulots d’étranglement précis et les activités les plus longues du cycle de préparation. En analysant les journaux d’événements, la plateforme localise les points de blocage, comme les temps d’attente excessifs en mise en attente ou les retards de prélèvement, afin de permettre une réingénierie ciblée des processus et de mesurer les progrès.

Atteindre cet objectif signifie réduire sensiblement les erreurs de prélèvement ou de conditionnement qui entraînent des reprises, des retours et une hausse des coûts opérationnels dans Manhattan SCALE. La réduction des erreurs garantit l’exactitude des commandes, renforce la confiance des clients et limite le gaspillage. ProcessMind révèle les schémas de reprise ou les écarts par rapport aux procédures standard de prélèvement et de conditionnement. La plateforme peut mettre en évidence les identifiants utilisateurs, les équipements ou les types de produits associés aux taux d’erreur les plus élevés, afin de cibler les formations ou les ajustements du système et d’améliorer la précision.

Cet objectif consiste à améliorer l’efficacité et la performance du placement des marchandises en stockage après leur réception, ainsi que leur récupération pour le prélèvement dans Manhattan SCALE. Des flux optimisés permettent de mieux utiliser l’espace, de réduire les temps de déplacement et d’accéder plus rapidement aux stocks. ProcessMind analyse les parcours réels et les durées des activités de mise en stock et de récupération, afin d’identifier les itinéraires inefficaces ou les déplacements répétés. La plateforme révèle les possibilités de réorganisation des stratégies de stockage ou d’ajustement des règles du système pour réduire les distances parcourues et augmenter le débit.

L’objectif est de réduire le temps écoulé entre la notification d’une livraison entrante et la mise en stock des marchandises, en éliminant les goulots d’étranglement des premières étapes des opérations d’entrepôt dans Manhattan SCALE. Une réception plus rapide rend les marchandises disponibles à la vente plus tôt et réduit la congestion au quai. ProcessMind visualise le processus de réception des marchandises et met en évidence les points de retard, par exemple lors de l’inspection qualité ou du comptage initial. La plateforme quantifie l’impact de ces retards, afin d’aider les responsables à identifier les causes profondes et à mettre en œuvre des changements qui accélèrent la disponibilité des stocks.

Cet objectif vise à réduire les retards et les inefficacités inutiles lors des dernières étapes de préparation des commandes avant leur expédition depuis l’entrepôt, en tirant parti des fonctionnalités de Manhattan SCALE. Un conditionnement et une mise en attente mieux organisés garantissent que les commandes sont prêtes à temps et évitent les créneaux de livraison manqués. ProcessMind identifie les points précis où les commandes s’accumulent ou attendent trop longtemps entre le début du conditionnement et l’expédition. La plateforme révèle les variations de processus à l’origine des ralentissements et fournit des analyses pour améliorer l’affectation des Ressources ou l’agencement des postes de travail.

Cet objectif garantit que toutes les étapes d’inspection qualité requises sont réalisées systématiquement pour les marchandises entrantes ou les commandes sortantes dans l’environnement Manhattan SCALE. Le respect constant de ces étapes améliore la qualité des produits, réduit les retours et maintient les exigences de Conformité. ProcessMind cartographie le flux réel des marchandises dans l’entrepôt et détecte les cas où les activités d’inspection qualité sont ignorées, retardées ou réalisées dans le désordre. La plateforme fournit des éléments quantifiables attestant les non-conformités, afin de permettre des mesures correctives et un meilleur respect des processus.

L’objectif est de maximiser l’utilisation efficace des Ressources humaines, des équipements et de l’espace de stockage dans les opérations d’entrepôt de Manhattan SCALE. Une meilleure utilisation accroît la productivité, réduit les coûts d’heures supplémentaires et optimise les dépenses opérationnelles. ProcessMind analyse la durée des activités et l’affectation des Ressources pour révéler celles qui sont sous-utilisées ou surchargées. La plateforme identifie les temps d’inactivité et les goulots d’étranglement liés aux contraintes de Ressources, afin d’améliorer la planification et l’équilibrage de la charge.

Cet objectif vise à augmenter la proportion de commandes d’entrepôt expédiées aux transporteurs avant leur date d’achèvement demandée, conformément à la gestion dans Manhattan SCALE. Sa réalisation améliore la satisfaction client et réduit les pénalités liées aux livraisons tardives. ProcessMind met en relation les heures d’expédition et les dates d’achèvement demandées, afin d’identifier les types de commandes ou les parcours de processus qui entraînent fréquemment des dépassements de délai. La plateforme met en évidence les retards avant expédition et facilite une intervention préventive pour respecter les engagements.

L’objectif est de réduire les variations et les écarts inattendus dans le déplacement des matières à travers l’entrepôt, de la réception à l’expédition, tout en maintenant des processus cohérents dans Manhattan SCALE. Des parcours standardisés améliorent la prévisibilité, réduisent les erreurs et simplifient la formation. ProcessMind détecte automatiquement toutes les variantes réelles du flux des matières et les compare au parcours idéal ou prévu. La plateforme quantifie la fréquence et l’impact des écarts, afin de permettre l’application des processus ou la réévaluation des standards actuels.

Cet objectif vise à réduire les écarts entre les quantités prévues et réelles lors de la réception, de la mise en stock ou du prélèvement dans Manhattan SCALE. La réduction de ces écarts améliore la précision des stocks, évite les ruptures et élimine les opérations de rapprochement. ProcessMind compare les quantités prévues et réelles à différentes étapes du processus, afin d’identifier où et pourquoi les écarts apparaissent. La plateforme peut mettre en évidence les matières, les emplacements de stockage ou les opérateurs associés aux taux d’erreur de quantité les plus élevés, pour permettre des investigations ciblées.

L’objectif est d’identifier et de supprimer les manipulations inutiles ou inefficaces de matières dans l’entrepôt qui n’apportent aucune valeur, afin d’optimiser les opérations dans Manhattan SCALE. L’élimination des déplacements redondants permet de gagner du temps, de réduire les coûts de main-d’œuvre et de limiter l’usure des équipements. ProcessMind cartographie visuellement le parcours complet d’une unité de manutention ou d’une matière, en révélant les déplacements circulaires, les transferts inutiles et les manipulations multiples. La plateforme quantifie la fréquence et la durée de ces étapes sans valeur ajoutée, afin de fournir des données utiles à la modification de l’agencement ou à la refonte des processus.

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

1

Téléchargez le modèle
2

Exportez vos données Manhattan SCALE
3

Importez vos données dans ProcessMind
4

Analysez votre processus d’entrepôt
5

Mettez en œuvre des améliorations ciblées
6

Suivez et optimisez en continu
1

Téléchargez le modèle

Que faire

Accédez au modèle Excel ProcessMind préconfiguré, adapté aux données de gestion d’entrepôt de Manhattan SCALE. Ce modèle garantit la collecte de toutes les informations nécessaires du journal d’événements.

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Pourquoi c’est important

Un modèle structuré simplifie la préparation des données et garantit leur cohérence et leur exactitude. Il vous guide pour extraire les informations nécessaires à une analyse efficace.

Résultat attendu

Un modèle Excel prêt à l’emploi, préconfiguré pour vos données de gestion d’entrepôt Manhattan SCALE.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez les écarts d’efficacité invisibles de votre entrepôt

ProcessMind visualise l’ensemble de vos opérations d’entrepôt, de la réception des marchandises à l’expédition. Identifiez instantanément les goulots d’étranglement et les domaines offrant d’importantes possibilités d’amélioration.
  • Visualisez les processus d’entrepôt de bout en bout
  • Identifiez précisément les goulots d’étranglement du flux de matières
  • Optimisez le cycle entre la réception des marchandises et l’expédition
  • Identifiez les inefficacités dans l’utilisation des ressources
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS HABITUELS

Améliorations concrètes des opérations d’entrepôt

Ces résultats mettent en évidence les avantages mesurables que les organisations obtiennent généralement en optimisant leurs processus de gestion d’entrepôt. En analysant les données détaillées de processus provenant de Manhattan SCALE, les entreprises disposent d’analyses claires pour éliminer les inefficacités et améliorer sensiblement leurs opérations.

0 %
Préparation des commandes plus rapide

Réduction moyenne du délai de bout en bout

Réduisez la durée totale entre la création de la commande et son expédition, afin d’améliorer la satisfaction client et la rotation des stocks. Identifiez et éliminez les goulots d’étranglement qui retardent l’achèvement des commandes.
0 %
Amélioration des expéditions à temps

Augmentation du respect des dates de livraison promises

Améliorez votre capacité à respecter les dates d’expédition demandées, pour accroître la satisfaction client et réduire les pénalités. Identifiez les causes récurrentes des dépassements de délai.
0 %
Réduction du taux de reprise des prélèvements

Diminution des activités de prélèvement répétées

Réduisez les erreurs de prélèvement coûteuses et les reprises associées, afin de diminuer les dépenses opérationnelles et d’améliorer la précision des stocks. Identifiez les causes profondes des erreurs de prélèvement fréquentes.
0 %
Mise en stock plus rapide des marchandises

Réduction du délai entre la réception et la mise en stock

Accélérez le transfert des marchandises réceptionnées vers le stockage, afin de rendre les stocks disponibles plus rapidement et d’optimiser l’utilisation de l’espace de l’entrepôt. Éliminez les retards du traitement des marchandises entrantes.
0 %
Meilleure conformité des processus

Augmentation du respect des flux optimaux

Veillez à ce que la manutention des matières suive des parcours standardisés et efficaces, afin de réduire les déplacements inutiles et d’améliorer la prévisibilité des opérations. Renforcez le respect des bonnes pratiques.

Les résultats peuvent varier selon des facteurs tels que la complexité des processus, la qualité des données et le périmètre précis des efforts d’optimisation. Les chiffres présentés correspondent aux améliorations généralement observées dans des mises en œuvre similaires du Process Mining.

Données recommandées

Commencez par les attributs et les activités les plus importants, puis élargissez l’analyse selon vos besoins.
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Attributs

Données clés à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique d'une unité de travail logistique donnée, telle qu'une réception entrante ou une expédition sortante.

Pourquoi c’est important

Il s'agit de la clé essentielle qui relie toutes les activités d'entrepôt associées au sein d'une même instance de processus cohérente, permettant une analyse de bout en bout.

Nom de la tâche ou de l'événement précis de gestion d'entrepôt qui s'est produit.

Pourquoi c’est important

Il définit les étapes du processus, constitue la base de la cartographie du processus et permet d'analyser les flux opérationnels ainsi que leurs variations.

Horodatage indiquant le moment où l'activité ou l'événement d'entrepôt s'est produit.

Pourquoi c’est important

Cet horodatage est essentiel pour ordonner correctement les événements et calculer tous les indicateurs fondés sur la durée, tels que les délais de cycle et les délais d'exécution.

Horodatage indiquant le moment où une activité d'une durée mesurable a été terminée.

Pourquoi c’est important

Elle permet de calculer précisément le temps de traitement de chaque activité et d'identifier les tâches qui consomment le plus de temps et de ressources.

Identifiant unique de l'employé ou de l'opérateur d'entrepôt qui a effectué l'activité.

Pourquoi c’est important

Il relie la performance du processus à des personnes ou à des équipes précises et permet d'analyser la charge de travail, la productivité et l'affectation des ressources.

Catégorise la commande d'entrepôt, par exemple comme commande entrante, sortante ou transfert interne.

Pourquoi c’est important

Il permet de séparer et de comparer des processus distincts, comme les flux entrants et sortants, qui présentent des parcours et des objectifs de performance différents.

Identifiant unique du produit ou du matériel traité.

Pourquoi c’est important

Il permet une analyse au niveau du produit afin d'identifier les articles associés à des retards, des erreurs ou des reprises dans le processus.

Quantité réelle de matériel comptée, prélevée ou expédiée.

Pourquoi c’est important

Elle est essentielle pour identifier les écarts entre les quantités prévues et exécutées, et mettre en évidence d'éventuels problèmes d'exactitude des stocks ou des erreurs opérationnelles.

Date à laquelle le client ou le responsable interne a demandé que la commande soit expédiée.

Pourquoi c’est important

Elle constitue la principale référence pour mesurer la performance des expéditions à temps et le respect des accords de niveau de service client.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque la création d’une commande dans le Warehouse Management System, qui peut concerner une réception entrante ou une préparation sortante. Il s’agit généralement d’un événement explicite, enregistré avec un horodatage de création lors de l’insertion d’un nouvel enregistrement de commande dans le système, souvent par l’intermédiaire d’une intégration avec un ERP.

Pourquoi c’est important

Il s’agit de l’événement de début principal du processus d’entrepôt. L’analyse du temps écoulé entre ce point et l’achèvement de la commande est essentielle pour mesurer la durée totale du cycle de préparation.

Marque la fin du processus de réception physique, au cours duquel les marchandises sont déchargées, identifiées et comparées en quantité à la notification de livraison. Il s’agit d’un événement explicite, généralement enregistré lorsqu’un opérateur confirme les quantités finales reçues pour chaque article sur un appareil mobile ou un terminal.

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une étape essentielle pour la précision des stocks et du début du cycle de mise en stock. Elle permet d’analyser les écarts de quantité et l’efficacité de l’équipe de réception.

Cette activité confirme que les marchandises ont été placées avec succès dans leur emplacement de stockage attribué. Elle est enregistrée explicitement lorsque l’opérateur scanne l’emplacement de stockage et confirme la mise en stock, ce qui clôt la tâche dans le système.

Pourquoi c’est important

Cet événement clôt le processus des marchandises entrantes et rend les stocks disponibles pour la préparation des commandes. Il constitue le point final de mesure du KPI « Goods Receipt to Putaway Time ».

Cette activité confirme qu’un article a été physiquement récupéré dans son emplacement de stockage par un opérateur. Il s’agit d’un événement explicite, enregistré lorsque l’opérateur scanne l’article et/ou l’emplacement pour confirmer le prélèvement sur son appareil mobile.

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une étape essentielle du cycle de préparation des commandes. Elle est indispensable pour mesurer le débit de prélèvement, les taux de reprise et l’utilisation des Ressources.

Cette activité indique que tous les articles d'une expédition ont été placés dans leur contenant final et que celui-ci a été fermé. Il s'agit d'un événement explicite, enregistré lorsque l'opérateur confirme dans le système que le carton ou l'expédition est terminé.

Pourquoi c’est important

Cette étape marque la fin de l'emballage et indique que l'expédition est prête pour la mise en attente et l'expédition. Il s'agit d'un point de données important pour analyser le débit et l'efficacité de l'emballage.

Marque le moment où le transporteur quitte l'entrepôt avec les marchandises. Il s'agit d'un événement explicite, déclenché lorsqu'un utilisateur exécute une transaction « Ship Confirm » ou « Dispatch » dans le système, finalisant ainsi l'expédition.

Pourquoi c’est important

Il s'agit d'une étape importante pour mesurer la performance des expéditions à temps par rapport aux dates de livraison demandées. Elle déclenche souvent les notifications client et la facturation.

Représente la clôture logique finale de la commande d'entrepôt, une fois toutes les activités physiques terminées. Il s'agit généralement d'un événement déduit, obtenu à partir d'une mise à jour finale du statut de la commande, telle que « Completed » ou « Closed ».

Pourquoi c’est important

Cette activité constitue le point final de référence pour l'ensemble du cycle de vie de la commande d'entrepôt. Elle est essentielle pour calculer le délai global d'exécution de la commande et le débit.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining analyse les journaux d’événements de Manhattan SCALE afin de visualiser le flux réel des opérations d’entrepôt. Il aide à identifier les goulots d’étranglement lors de la réception, du picking, du conditionnement et de l’expédition, tout en révélant les écarts par rapport aux processus standard. Ces analyses permettent de prendre des décisions fondées sur les données pour optimiser la répartition des ressources et réduire les cycles de préparation des commandes.

Pour commencer, nous avons besoin de données de journal d’événements contenant un identifiant de cas, un nom d’activité et un horodatage pour chaque événement. Dans la gestion d’entrepôt, l’identifiant de commande d’entrepôt sert souvent d’identifiant de cas. Les activités pertinentes comprennent les événements de mise en stock, de picking, de conditionnement et d’expédition, avec leurs horodatages précis.

Vous pouvez attendre des améliorations importantes, notamment une réduction du temps de préparation des commandes et une diminution des erreurs de picking et de conditionnement. Le Process Mining aide à optimiser les flux de mise en stock et de stockage, à accélérer la réception des marchandises et à simplifier le conditionnement et la préparation. À terme, il améliore le taux d’expéditions à l’heure et l’utilisation des ressources.

L’extraction initiale des données et la configuration du modèle peuvent généralement être réalisées en quelques semaines, selon la disponibilité des données et l’accès au système. Les premières analyses concrètes apparaissent souvent dans les quatre à six semaines suivant l’ingestion des données. Un suivi continu offre ensuite de nouvelles possibilités d’optimisation.

La principale exigence est l’accès à votre base de données ou à votre entrepôt de données Manhattan SCALE afin d’extraire les données du journal d’événements. Les outils de Process Mining peuvent avoir leurs propres exigences de plateforme, mais une connexion stable aux données et les autorisations nécessaires à leur extraction sont indispensables. La mise en œuvre perturbe généralement très peu votre système opérationnel.

Le Process Mining est largement non intrusif et nécessite principalement un accès en lecture seule aux données historiques. Il fonctionne indépendamment de votre système Manhattan SCALE opérationnel, ce qui limite fortement, voire élimine, les perturbations des activités quotidiennes. L’intervention initiale de l’équipe informatique concerne surtout la configuration de l’extraction des données, puis les besoins restent limités.

Oui, le Process Mining est particulièrement efficace pour identifier les écarts par rapport aux flux de processus standard ou prescrits. Il peut mettre en évidence le non-respect des étapes de contrôle qualité ou des chemins inattendus suivis par les matières. Vous pouvez ainsi localiser les problèmes de conformité et prendre les mesures correctives nécessaires.

En analysant les horodatages entre les activités du processus, le Process Mining mesure précisément la durée de chaque étape et les temps d’attente entre elles. Il met visuellement en évidence les zones où le travail s’accumule ou où les processus ralentissent, par exemple en cas de délais excessifs au conditionnement ou en zone de préparation, ou de traitement lent de la réception des marchandises. Vous pouvez ainsi localiser précisément les goulots d’étranglement.

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