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Améliorez la gestion de vos stocks

Votre guide en 6 étapes pour optimiser les stocks dans Manhattan Active Inventory
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Optimisez la Gestion des stocks dans Manhattan Active Inventory

De nombreuses opérations d’inventaire rencontrent des problèmes courants, comme les ruptures de stock fréquentes, les stocks excessifs et la rotation lente des marchandises. Notre plateforme vous aide à identifier précisément les causes profondes de ces inefficacités dans vos processus. Elle vous fournit des recommandations claires pour mettre en œuvre des améliorations concrètes, réduire les coûts opérationnels, optimiser les niveaux de stock et améliorer les performances d’exécution des commandes.

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 la Gestion des stocks dans Manhattan Active Inventory ?

Même avec des systèmes avancés comme Manhattan Active Inventory, une Gestion des stocks efficace présente des difficultés importantes pour les entreprises qui cherchent à atteindre une efficacité opérationnelle maximale. La complexité des chaînes d’approvisionnement mondiales, les fluctuations de la demande et la nécessité d’une grande précision pour d’innombrables références peuvent créer des inefficacités cachées qui réduisent la rentabilité. Les coûts de possession des stocks, les ruptures, les stocks excédentaires et les mouvements internes inefficaces ne sont pas de simples désagréments. Ils ont une incidence directe sur vos résultats et sur la satisfaction des clients.
Optimiser vos processus de gestion des stocks ne consiste pas seulement à réduire les coûts. Il s’agit aussi de renforcer la résilience, d’améliorer les niveaux de service et d’éviter d’immobiliser des capitaux dans des actifs statiques. Comprendre le flux réel des stocks dans votre système Manhattan Active Inventory est essentiel pour identifier l’origine de ces inefficacités et préserver votre avantage concurrentiel dans un marché qui évolue rapidement.

Gagner en efficacité grâce au Process Mining

Le Process Mining offre une approche fondée sur les données pour examiner et comprendre vos processus réels de gestion des stocks dans Manhattan Active Inventory. En utilisant le « lot de stock » comme identifiant de cas, vous obtenez une vue complète, de bout en bout, du parcours de chaque lot, de la réception initiale des marchandises à leur sortie ou à leur consommation. Cette perspective va au-delà des cartes de processus théoriques et fournit une représentation fidèle de chaque activité, point de décision et délai qui se produit réellement.
Vous pouvez mettre au jour des éléments importants, comme des écarts inattendus par rapport aux procédures standard de mise en stock, des contrôles qualité prolongés qui retardent la disponibilité des stocks ou des transferts internes inefficaces qui ajoutent du temps de cycle. Le Process Mining met en évidence les situations où les interventions manuelles sont fréquentes, où les goulots d’étranglement se répètent et où les processus s’écartent des normes de conformité. Vous pouvez ainsi identifier les causes profondes exactes des problèmes au lieu de vous fier à des suppositions. Vous pourriez, par exemple, découvrir que certains emplacements d’entrepôt connaissent régulièrement des retards dans la mise en stock ou que certaines catégories de références font fréquemment l’objet d’ajustements en raison d’écarts récurrents.

Principaux domaines d’amélioration et d’optimisation

L’application du Process Mining à vos données Manhattan Active Inventory peut révéler de nombreuses possibilités d’amélioration tout au long du cycle de vie des stocks :

  • Efficacité de la mise en stock : analysez le temps écoulé entre la réception des marchandises et la disponibilité complète des stocks à leur emplacement désigné. Identifiez les délais, les déplacements inutiles ou les pratiques de stockage non conformes.
  • Délais des transferts internes : optimisez le déplacement des marchandises dans votre entrepôt. Identifiez les causes des transferts prolongés entre les emplacements ou les zones, afin que les produits atteignent plus rapidement leurs emplacements de prélèvement.
  • Performance du prélèvement et de l’emballage : simplifiez la préparation des commandes en identifiant les goulots d’étranglement sur les itinéraires de prélèvement, aux postes d’emballage ou dans les processus d’expédition. Réduisez le temps de cycle global des commandes.
  • Précision des stocks et ajustements : comprenez les déclencheurs et la fréquence des inventaires et des ajustements. Identifiez les écarts récurrents et leurs causes profondes, comme de mauvaises pratiques de réception ou des saisies incorrectes dans le système.
  • Traitement des marchandises retournées : évaluez l’efficacité du traitement des retours. Réduisez le temps passé par les stocks en quarantaine ou en attente de remise en rayon, afin d’améliorer votre capacité à revendre ou à éliminer rapidement les articles.
    Ces analyses vous permettent d’apporter des changements ciblés qui améliorent sensiblement les opérations et soutiennent l’amélioration continue de la Gestion des stocks.

Des résultats concrets

En utilisant le Process Mining pour optimiser votre Gestion des stocks dans Manhattan Active Inventory, vous pouvez obtenir des bénéfices concrets qui améliorent directement les performances de votre entreprise :

  • Réduction des coûts de possession : optimisez les niveaux de stock, limitez les stocks excédentaires et accélérez la rotation des stocks.
  • Réduction des ruptures : améliorez la précision des stocks et simplifiez les processus de préparation des commandes pour renforcer la disponibilité des produits.
  • Préparation plus rapide des commandes : éliminez les goulots d’étranglement du prélèvement, de l’emballage et de l’expédition afin de réduire sensiblement les délais clients. Cela répond directement à la question « comment réduire le temps de cycle de la Gestion des stocks ».
  • Efficacité opérationnelle accrue : simplifiez les flux de travail, réduisez les efforts manuels, améliorez l’utilisation de la main-d’œuvre et optimisez l’espace de l’entrepôt.
  • Meilleure conformité : veillez au respect des politiques internes et des réglementations externes, notamment pour les contrôles qualité, la manipulation des matières dangereuses ou la gestion des dates d’expiration.
  • Décisions fondées sur les données : abandonnez les décisions intuitives et appuyez-vous sur les données réelles d’exécution des processus.

Commencer votre démarche d’optimisation des stocks

Entamer une démarche d’optimisation des stocks avec le Process Mining vous offre une voie claire pour transformer vos opérations. Vous n’avez plus besoin de deviner où se trouvent les inefficacités. Vous pouvez vous appuyer sur des données factuelles pour orienter vos améliorations. Cette approche apporte de la visibilité, des analyses concrètes et un cadre d’amélioration continue. Faites le premier pas vers un système de Gestion des stocks plus efficace, plus économique et conforme, alimenté par les données de votre environnement Manhattan Active Inventory. Tirez le meilleur parti de votre chaîne d’approvisionnement et découvrez aujourd’hui comment améliorer la Gestion des stocks.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

Les marchandises restent en réception plus longtemps que nécessaire, ce qui retarde leur disponibilité pour le prélèvement et augmente la congestion dans les zones de réception. Cela entraîne des coûts de possession plus élevés, un risque accru de détérioration des stocks et une augmentation des délais globaux de préparation des commandes dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind cartographie précisément le temps écoulé entre l’enregistrement de la réception des marchandises et la fin de la mise en stock. Il identifie les goulots d’étranglement liés à la répartition des ressources, à l’aménagement de l’entrepôt ou à certaines activités des utilisateurs. Vous pouvez ainsi repérer les étapes ou les zones inefficaces et repenser le processus de manière ciblée pour accélérer la mise à disposition des stocks.

Les écarts récurrents entre les enregistrements du système et les stocks physiques rendent les données de stocks peu fiables. Ils provoquent des ruptures de stock, des stocks excédentaires et des promesses de livraison inexactes. Cela affecte directement la satisfaction des clients et immobilise des capitaux dans des stocks inutiles au sein des opérations Manhattan Active Inventory. ProcessMind analyse les événements Inventory Count et Discrepancy Adjustment pour révéler les tendances, la fréquence et les causes profondes des inexactitudes, notamment certains emplacements, types de produits ou équipes d’inventaire. La plateforme met en évidence les variations de processus qui contribuent aux erreurs, afin d’améliorer les procédures d’inventaire et l’exactitude des stocks.

La détention de stocks trop importants immobilise des capitaux considérables, entraîne des coûts de stockage élevés et augmente le risque d’obsolescence ou de détérioration. Elle peut fortement réduire la rentabilité et la trésorerie, même avec un système avancé comme Manhattan Active Inventory. ProcessMind suit le cycle de vie des lots de stocks et met en relation les niveaux de stocks, la fréquence des mouvements et la destination finale afin d’identifier les articles dont la durée d’immobilisation est anormalement longue ou dont la rotation est faible. La plateforme révèle les achats inefficaces, la surproduction ou les lenteurs internes qui contribuent à l’accumulation de stocks.

Des itinéraires et des processus de prélèvement mal optimisés entraînent une perte de temps de travail, allongent les délais de prélèvement et retardent la préparation des commandes, avec un impact direct sur la satisfaction des clients et les coûts opérationnels. Même dans Manhattan Active Inventory, une planification manuelle ou une mauvaise configuration du système peut créer des inefficacités. ProcessMind visualise les itinéraires et les durées réels de prélèvement en analysant les événements Picking Initiated et Picking Completed. La plateforme révèle les déplacements sans valeur ajoutée, les points de congestion et les possibilités d’optimiser les itinéraires ou le prélèvement par lots. Elle aide à simplifier le prélèvement pour préparer les commandes plus rapidement et à moindre coût.

Des ruptures critiques surviennent alors même que les stocks physiques sont disponibles, souvent en raison d’une visibilité insuffisante sur leur emplacement, leur statut ou leur accessibilité. Cela entraîne des ventes perdues et l’insatisfaction des clients. Ce problème courant peut réduire l’efficacité de systèmes comme Manhattan Active Inventory. ProcessMind analyse le parcours des lots de stock et met en relation les événements d’enregistrement des sorties de marchandises avec les données de stock disponible afin de révéler les causes des ruptures « fantômes », comme des articles mal placés, un statut indisponible ou des blocages du processus. Il met en évidence les goulots d’étranglement qui empêchent le prélèvement et l’emballage des stocks disponibles.

Les retards dans le déplacement des stocks entre différents emplacements d’entrepôt ou bacs de stockage peuvent ralentir les processus en aval, allonger les délais et réduire l’agilité opérationnelle globale. Ils peuvent également nuire au débit d’un entrepôt piloté par Manhattan Active Inventory. ProcessMind mesure le temps écoulé entre les événements Stock Moved Internally et met en évidence les transferts prolongés, les relocalisations fréquentes ou les itinéraires de transfert inefficaces. La plateforme identifie les causes profondes, comme un équipement inadapté, une planification insuffisante ou des voies encombrées, afin d’optimiser la logistique interne.

Le traitement inefficace des marchandises retournées prolonge les délais de traitement, retarde la remise en stock ou le traitement final, nuit à la précision des stocks et immobilise un espace précieux dans l’entrepôt. Ce problème peut augmenter les coûts et réduire la satisfaction client, même avec des systèmes performants comme Manhattan Active Inventory. ProcessMind cartographie l’intégralité du flux de travail de traitement des marchandises retournées et identifie les goulots d’étranglement, les inspections répétées ou les étapes inutiles qui prolongent le cycle. Il aide à optimiser la boucle des retours pour accélérer le traitement et améliorer l’utilisation des ressources.

De mauvaises stratégies de mise en stock ou une visibilité insuffisante sur les mouvements des stocks peuvent entraîner une utilisation inefficace de l’espace d’entreposage, avec des coûts opérationnels plus élevés et des distances de déplacement accrues. Même avec Manhattan Active Inventory, l’agencement physique et le respect des processus déterminent l’efficacité. ProcessMind analyse les événements Put-away Completed et Stock Moved Internally ainsi que les attributs Storage Bin pour visualiser l’emplacement réel des stocks par rapport aux stratégies optimales. La plateforme révèle les espaces sous-utilisés et les réorganisations fréquentes, signes de pratiques de stockage mal adaptées.

Une fréquence élevée d’événements Inventory Discrepancy Adjustments manuels révèle des problèmes sous-jacents de contrôle des stocks, tels que de mauvaises pratiques de réception, un prélèvement inexact ou l’absence d’un inventaire tournant adapté. Cela crée du travail supplémentaire, réduit la confiance dans les données de stocks et peut masquer des problèmes plus importants dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind identifie la fréquence, le type et l’origine de ces ajustements, et révèle les activités ou les utilisateurs qui les déclenchent le plus souvent. La plateforme localise les ruptures de processus à l’origine de niveaux de stocks incorrects.

Les goulots d’étranglement du processus de contrôle qualité, entre l’enregistrement de la réception des marchandises et la réalisation du contrôle qualité, peuvent retarder considérablement la disponibilité des nouveaux stocks pour la mise en stock puis le prélèvement. Cela affecte directement les délais et peut retarder la préparation des commandes clients, même dans un système sophistiqué comme Manhattan Active Inventory. ProcessMind visualise le déroulement et la durée de la phase de contrôle et identifie les étapes, les ressources ou les catégories de produits à l’origine des attentes les plus longues. Il aide à simplifier le processus de contrôle afin d’accélérer la mise à disposition des stocks.

La mise au rebut ou l’élimination excessive de stocks en raison de dommages, d’obsolescence ou de dates d’expiration représente une perte financière directe. Elle révèle également des problèmes de rotation des stocks, de conditions de stockage ou de prévision de la demande. Il s’agit d’un poste de coûts important dans toute activité de gestion des stocks, y compris avec Manhattan Active Inventory. ProcessMind suit les lots de stocks tout au long de leur cycle de vie et met en relation des attributs tels que Expiration Date et Inventory Status avec les événements Stock Scrapped/Disposed. La plateforme identifie les tendances et les causes profondes, comme un stockage prolongé ou le non-respect des règles du premier entré, premier sorti (FIFO).

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Cet objectif vise à réduire considérablement le temps écoulé entre l’arrivée des marchandises et leur stockage approprié, lorsqu’elles deviennent disponibles dans l’entrepôt. Une mise en stock plus rapide améliore directement la disponibilité des stocks, réduit les délais des processus en aval et augmente finalement le taux d’exécution des commandes dans Manhattan Active Inventory. Elle évite les goulots d’étranglement sur les quais de réception et garantit un accès rapide aux stocks. ProcessMind identifie les goulots d’étranglement et les variations précis du processus de mise en stock en analysant les journaux d’événements, de « Goods Receipt Recorded » à « Put-away Completed ». La plateforme quantifie les durées moyennes et atypiques, en mettant en évidence les ressources, les emplacements ou les catégories de SKU qui contribuent aux retards. Ces données permettent de cibler les améliorations et peuvent réduire les temps de mise en stock de 15 à 20 %.

Atteindre cet objectif signifie réduire le nombre de corrections manuelles des enregistrements de stocks dues aux écarts entre les stocks physiques et les données du système. Moins d’ajustements permettent d’améliorer l’exactitude des stocks, de réduire les coûts de main-d’œuvre liés aux recherches et d’accroître la fiabilité des informations de disponibilité, essentielle à une gestion efficace des stocks dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind suit le cycle de vie complet entre « Inventory Count Initiated » et « Inventory Discrepancy Adjusted », afin de révéler les tendances et les causes profondes des erreurs. En analysant les attributs « Quantity Change », « Transaction Type » et « User Performing Action », la plateforme identifie les activités ou les étapes sujettes aux erreurs, ce qui peut contribuer à réduire les écarts de 20 à 30 % et à améliorer l’intégrité globale des données.

Cet objectif consiste à ajuster la quantité de stocks détenue dans l’ensemble des emplacements. L’optimisation des niveaux de stocks réduit les coûts de possession, libère du fonds de roulement et limite le risque d’obsolescence, tout en garantissant un stock suffisant pour répondre à la demande. Atteindre cet équilibre est essentiel à la rentabilité et à l’efficacité des opérations Manhattan Active Inventory. ProcessMind fournit une vue détaillée des mouvements et des durées de détention des stocks en analysant les cycles de vie « Inventory Batch/Lot ». La plateforme identifie les stocks à rotation lente ou excédentaires à partir des attributs « Stock Value » et « SKU Category », et révèle les possibilités d’optimiser les stratégies d’approvisionnement et de stockage. Cela peut entraîner une réduction de 10 à 15 % des coûts de possession.

L’objectif est de rendre aussi efficace que possible le prélèvement des articles stockés pour préparer les commandes, en réduisant les déplacements et les efforts manuels. Des itinéraires de prélèvement optimisés accélèrent la préparation des commandes, réduisent les coûts de main-d’œuvre et améliorent la productivité des préparateurs, avec un effet direct sur la satisfaction des clients et l’efficacité opérationnelle dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind cartographie les flux réels entre « Picking Initiated » et « Picking Completed » et les compare aux itinéraires optimaux. En analysant les attributs « Warehouse Location », « Storage Bin » et « User Performing Action », la plateforme identifie les déplacements sans valeur ajoutée, les retours en arrière et les séquences inefficaces, permettant d’améliorer la vitesse de prélèvement de 10 à 25 %.

Cet objectif vise les situations dans lesquelles des stocks sont physiquement présents, mais signalés comme indisponibles, ce qui entraîne des ventes manquées ou des commandes retardées. Éliminer les fausses ruptures de stock garantit une visibilité précise et en temps réel des stocks, évite les expéditions urgentes inutiles, améliore la satisfaction des clients et maximise les possibilités de vente dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind identifie les causes profondes des fausses ruptures en analysant la séquence d’événements précédant « Goods Issue Recorded », alors que les stocks auraient dû être disponibles. La plateforme met en relation les changements d’« Inventory Status » et de « Warehouse Location » avec les mouvements réels des stocks, afin de révéler les problèmes de mauvais emplacement, de décalage du système ou de transferts non enregistrés. Elle peut contribuer à réduire ces incidents de plus de 50 %.

Cet objectif consiste à réduire le temps nécessaire pour déplacer les stocks entre différents emplacements ou bacs au sein d’un entrepôt, ou entre plusieurs entrepôts. Des transferts internes plus rapides garantissent la disponibilité des stocks au bon endroit et au bon moment, évitent les goulots d’étranglement internes, améliorent l’efficacité du réapprovisionnement et maintiennent un flux de stocks optimal dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind suit la durée et le parcours de tous les événements « Stock Moved Internally », en mettant en évidence les retards, les étapes inutiles ou les contraintes de ressources. L’examen des attributs « Warehouse Location », « Storage Bin » et « Movement Reason Code » permet de repérer les inefficacités et de réduire les temps de transfert interne de 15 à 30 %.

L’objectif est de réduire considérablement le temps de cycle du traitement des marchandises retournées, de leur réception à leur décision finale, par exemple la remise en stock, la réparation ou la mise au rebut. Un traitement plus rapide améliore l’expérience client grâce à des remboursements ou des échanges plus rapides, réduit les coûts de détention des stocks retournés et accélère la récupération ou l’élimination appropriée des stocks dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind visualise le flux de travail « Return Goods Processed », en révélant les retards et les boucles de reprise. L’analyse des attributs « Transaction Type », « Inventory Status » et « User Performing Action » permet d’identifier les goulots d’étranglement lors de l’inspection, des contrôles qualité ou des mises à jour du système, et de réduire les délais de traitement des retours de 20 à 35 %.

Cet objectif vise à garantir que chaque mètre carré et chaque mètre cube d’espace d’entreposage sont utilisés aussi efficacement que possible. L’optimisation de l’utilisation des espaces de stockage réduit le besoin d’agrandissements coûteux, améliore l’accessibilité des marchandises et contribue à l’efficacité opérationnelle globale ainsi qu’à la réduction des coûts dans les environnements Manhattan Active Inventory. ProcessMind analyse les événements « Put-away Completed » en relation avec les attributs « Warehouse Location » et « Storage Bin », afin d’identifier les espaces sous-utilisés et les stratégies de rangement inefficaces. La plateforme peut révéler des mouvements de stock fréquents, signe de décisions initiales de rangement inadaptées, et contribuer ainsi à améliorer l’utilisation des espaces de 10 à 20 %.

Cet objectif consiste à réduire le recours aux interventions manuelles pour corriger les enregistrements de stock. Un nombre moindre d’ajustements manuels améliore l’exactitude des données, réduit les erreurs humaines, renforce la conformité et permet au personnel de gagner un temps considérable, ce qui accroît la fiabilité des données d’inventaire dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind identifie précisément les activités et les conditions qui nécessitent des événements « Inventory Discrepancy Adjusted ». En les mettant en relation avec des activités antérieures telles que « Inventory Count Performed » ou « Goods Receipt Recorded », ainsi qu’avec des attributs comme « Movement Reason Code », la plateforme identifie les causes profondes et permet de réduire les ajustements manuels de 25 à 40 %.

L’objectif est de réduire le temps écoulé entre la réception des marchandises et la fin de leur inspection qualité, afin qu’elles puissent être libérées pour la mise en stock. Une inspection plus rapide limite la durée de détention des stocks dans un état non vendable, améliore le flux global des stocks et garantit une disponibilité plus rapide des produits pour les clients de Manhattan Active Inventory. ProcessMind suit précisément le temps écoulé entre « Goods Receipt Recorded » et « Quality Inspection Performed », ainsi que les activités suivantes. La plateforme identifie les goulots d’étranglement, les contraintes de ressources et les retards associés aux attributs « Supplier » ou « SKU Category », ce qui permet de réduire les temps d’inspection de 10 à 25 %.

Cet objectif vise à réduire considérablement le volume et la valeur des stocks qui doivent être mis au rebut ou éliminés en raison de dommages, d’obsolescence ou de leur date d’expiration. La réduction des mises au rebut diminue directement les pertes financières, améliore l’utilisation des ressources et soutient des pratiques de gestion des stocks plus durables dans Manhattan Active Inventory. ProcessMind analyse tous les événements « Stock Scrapped/Disposed » et identifie les tendances liées à « Expiration Date », « SKU Category », « Supplier » et « Movement Reason Code ». La plateforme met au jour des causes profondes telles qu’un stockage inefficace, des durées de conservation excessives ou des prévisions inadaptées, afin de réduire les mises au rebut de 15 à 25 %.

Le parcours d’amélioration de la Gestion des stocks en 6 étapes

1

Téléchargez le modèle
2

Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
5

Mettez en œuvre les améliorations
6

Suivez votre processus
1

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Que faire

Accédez au modèle Excel préconfiguré, spécialement conçu pour les données de Gestion des stocks, afin de structurer correctement votre collecte initiale de données pour ProcessMind.

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Pourquoi c’est important

Un modèle standardisé simplifie la préparation des données, réduit les erreurs et fait gagner du temps, ce qui est essentiel pour obtenir une analyse précise des processus dès le départ.

Résultat attendu

Un modèle Excel structuré, prêt à être renseigné avec vos données de stock Manhattan Active.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Identifiez les inefficacités de vos stocks et améliorez les flux

ProcessMind visualise l'ensemble de votre parcours de gestion des stocks et met en évidence les goulots d'étranglement, les problèmes liés aux points de commande et les stocks à faible rotation. Vous disposez ainsi d'analyses concrètes pour optimiser les niveaux de stock et réduire les coûts opérationnels.
  • Visualisez les flux réels de gestion des stocks
  • Identifiez les risques de rupture et les stocks excédentaires
  • Repérez les mouvements de stock inefficaces
  • Optimisez les niveaux de stock pour réduire les coûts
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS TYPES

Atteindre l’excellence en gestion des stocks

Ces résultats illustrent les améliorations significatives que les organisations obtiennent généralement en utilisant le Process Mining pour optimiser leurs processus de gestion des stocks dans Manhattan Active Inventory.

0 %
Rangement plus rapide des stocks

Réduction du temps de cycle moyen

Les organisations accélèrent le déplacement des marchandises reçues vers les emplacements de stockage, réduisent l’encombrement des zones de transit et améliorent la disponibilité des stocks pour le prélèvement.
0 %
Moins d’écarts d’inventaire

Réduction des ajustements manuels

L’identification des causes profondes des erreurs d’inventaire réduit considérablement le besoin d’ajustements manuels, améliore l’exactitude des enregistrements de stock et limite les perturbations opérationnelles.
0 %
Niveaux de stock optimisés

Réduction de la durée moyenne de stockage

En identifiant les stocks à faible rotation ou excédentaires, les entreprises peuvent réduire les coûts de possession, libérer de l’espace d’entreposage et améliorer leur trésorerie en optimisant les durées de détention.
0 %
Prélèvements plus efficaces

Réduction du temps de cycle moyen des prélèvements

L’analyse des itinéraires et des processus de prélèvement accélère la préparation des commandes, réduit les coûts de main-d’œuvre et améliore la satisfaction client grâce à des délais de livraison plus courts.
0 %
Réduction de la mise au rebut des stocks

Réduction des déchets

La compréhension des causes des marchandises endommagées ou périmées permet aux organisations de mettre en place des mesures préventives, de réduire considérablement les pertes de stock coûteuses et d’améliorer leur rentabilité.
0 %
Éliminer les fausses ruptures de stock

Réduction des rejets lors du prélèvement

L’identification des écarts entre les stocks enregistrés dans le système et les stocks physiques évite les situations où des articles sont considérés comme disponibles alors qu’ils ne le sont pas, ce qui améliore la fiabilité de la préparation des commandes et la confiance des clients.

Les résultats varient selon la complexité des processus et la qualité des données. Ces chiffres correspondent aux améliorations généralement observées lors des mises en œuvre.

Données recommandées

Commencez par les attributs et les activités les plus importants, puis élargissez l’analyse si nécessaire.
Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Données clés à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique d’un lot ou d’une série de stock donné, servant d’identifiant de cas principal.

Pourquoi c’est important

Il s’agit de l’identifiant central qui relie tous les événements d’inventaire associés à une même instance de processus et permet d’analyser le cycle de vie des stocks de bout en bout.

Nom de l’événement de gestion des stocks qui s’est produit, par exemple « Goods Receipt Recorded » ou « Picking Completed ».

Pourquoi c’est important

Il définit les étapes du processus et permet de visualiser et d’analyser le parcours des stocks du début à la fin.

Horodatage indiquant le début de l’activité d’inventaire.

Pourquoi c’est important

Cet horodatage est fondamental pour séquencer correctement les événements et calculer toutes les métriques de performance et tous les KPI liés au temps.

L’horodatage indiquant la date et l’heure auxquelles l’activité d’inventaire a été terminée.

Pourquoi c’est important

Permet de calculer la durée de chaque activité et de repérer précisément les tâches à l’origine des retards dans le processus.

L’identifiant de l’utilisateur ou du salarié qui a exécuté l’activité.

Pourquoi c’est important

Relie les activités du processus à des utilisateurs précis afin d’analyser les performances, d’équilibrer la charge de travail et d’identifier les besoins de formation.

L’emplacement physique précis dans l’entrepôt où l’activité a eu lieu, par exemple un emplacement de stockage ou une station de packing.

Pourquoi c’est important

Fournit le contexte spatial des événements d’inventaire afin d’analyser les goulots d’étranglement, l’efficacité et les problèmes liés à des emplacements physiques précis.

L’identifiant unique d’un produit ou d’un article précis dans l’inventaire.

Pourquoi c’est important

Permet une analyse au niveau du produit et aide à déterminer si les problèmes de processus se concentrent sur certains articles ou catégories de produits.

Le nombre d’unités de l’article concerné par l’activité.

Pourquoi c’est important

Fournit une mesure du volume de chaque activité, indispensable au calcul du débit, des taux et d’autres KPI fondés sur le volume.

Un code qui explique la raison d’un mouvement ou d’un ajustement d’inventaire.

Pourquoi c’est important

Explique la raison des mouvements et des ajustements d’inventaire et permet une analyse approfondie des causes des écarts, de la mise au rebut et des transferts.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Indique l’arrivée officielle et l’enregistrement dans le système d’un lot de stock sur le site. Cet événement est généralement enregistré lorsqu’un utilisateur scanne les articles ou confirme une réception associée à un bon de commande ou à un avis préalable d’expédition (ASN) dans Manhattan Active Inventory.

Pourquoi c’est important

Il s’agit du principal événement de début du cycle de vie des stocks. L’analyse du temps écoulé entre cet événement et les activités suivantes est essentielle pour mesurer l’efficacité des opérations entrantes et la performance des fournisseurs.

Confirme que le lot de stock a été placé avec succès dans son emplacement de stockage final. Cet événement est généralement enregistré lorsqu’un opérateur scanne l’emplacement et confirme l’achèvement de la tâche de rangement.

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une étape essentielle qui marque la fin du processus entrant et rend le stock disponible pour l’exécution des commandes. Elle est indispensable au calcul des KPI Put-away Cycle Time et Put-away On-Time Rate.

Correction explicite de la quantité de stock d’un lot dans le système après la découverte d’un écart, par exemple lors d’un comptage tournant. L’ajustement peut être positif ou négatif.

Pourquoi c’est important

Cet événement indique directement une inexactitude d’inventaire. L’analyse de ces ajustements est essentielle pour le Dashboard Inventory Discrepancy Overview et le KPI Inventory Discrepancy Rate.

Confirme qu’un opérateur a prélevé le stock dans son emplacement et l’a déplacé vers une zone de transit ou d’emballage. Cet événement est enregistré lorsque l’opérateur confirme le prélèvement sur son terminal mobile.

Pourquoi c’est important

Cette étape marque la fin de la phase de prélèvement et le début de l’emballage. Elle est essentielle pour mesurer la performance des préparateurs et alimenter le Dashboard Picking and Packing Performance.

Marque le moment où le lot de stock quitte officiellement l’entrepôt, ce qui diminue le stock disponible. Cet événement est généralement déclenché par le scan du départ d’un camion ou la confirmation de l’expédition.

Pourquoi c’est important

Il s’agit du principal événement de fin réussie du cycle de vie des stocks. Il clôt le processus sortant et sert à calculer la durée totale de stockage.

Représente la destination finale d’un lot de stock mis au rebut, c’est-à-dire passé en perte puis éliminé physiquement. Cela peut concerner des stocks endommagés, périmés ou obsolètes.

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’un événement de fin critique ou alternatif représentant une perte financière. Le suivi de cette activité est essentiel pour le Dashboard Inventory Scrappage Trends et le KPI Scrappage Rate.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining vous aide à visualiser le déroulement réel de vos opérations de stock, en révélant les goulots d’étranglement et les inefficacités cachés. Il peut identifier les étapes où surviennent les retards, par exemple lors de la mise en stock ou du contrôle qualité, et mettre en évidence les écarts par rapport aux processus cibles. Ces analyses fondées sur les données permettent de cibler les améliorations, d’accélérer les opérations et de réduire les coûts.

Pour commencer, vous avez généralement besoin de journaux d’événements contenant un identifiant de cas, une activité et un horodatage pour chaque événement de stock. Pour la Gestion des stocks, « Inventory Batch/Lot » peut servir d’identifiant de cas. Les données pertinentes comprennent les mouvements, les ajustements, les mises en stock, les prélèvements et les contrôles qualité.

Vous pouvez vous attendre à des améliorations importantes, notamment une mise en stock plus rapide, une réduction des ajustements liés aux écarts de stock et une optimisation des niveaux de stock détenus. Le Process Mining aide à optimiser les itinéraires de picking, à éliminer les fausses ruptures de stock et à réduire les taux de mise au rebut coûteuse, pour une meilleure efficacité opérationnelle et des économies.

La configuration initiale et la connexion aux données peuvent prendre quelques semaines, selon la disponibilité et la complexité des données. Une fois les données disponibles, les premières analyses et recommandations concrètes peuvent souvent être produites en un à deux mois. Le suivi continu offre ensuite des possibilités régulières d’optimisation.

Le principal prérequis est l’accès à vos données Manhattan Active Inventory, généralement via des exports de base de données, des API ou des connexions à un entrepôt de données. Vous devez pouvoir extraire les journaux d’événements dans un format structuré adapté aux outils de Process Mining. Une intégration directe au système Manhattan Active Inventory lui-même n’est généralement pas nécessaire pour la phase d’analyse.

Oui, le Process Mining excelle dans l’identification des parcours et des écarts réels qui conduisent aux problèmes. En analysant les données d’événements, il peut repérer les étapes ou les séquences de processus qui contribuent aux écarts, aux ruptures ou aux retards. Vous disposez ainsi d’une base factuelle pour analyser les causes profondes et mettre en œuvre des solutions ciblées.

Oui, le Process Mining peut suivre le parcours complet d’un lot de stock à travers toutes les étapes. Cela comprend la mise en stock, le picking, les transferts internes, le traitement des retours et les contrôles qualité. En visualisant le flux de bout en bout, vous pouvez optimiser les processus interdépendants.

En plus d’identifier les goulots d’étranglement, le Process Mining aide à faire respecter les procédures opérationnelles et à détecter les activités frauduleuses. Il fournit également des données objectives pour comparer les performances et soutient les démarches d’amélioration continue. Vous bénéficiez d’une vision transparente des variations du processus et de leur impact.

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