> Folyamatos folyamatfejlesztés > Ellátásilánc irányítás > Manhattan Associates

Fejlessze az ellátási lánc működését

Hat lépés a Manhattan Associates logisztikai folyamatainak optimalizálásához.

Adatsablon letöltése

Ellátásilánc-irányítás

Manhattan Associates

Válasszon folyamatot

Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.

Elérhető folyamatok

Elérhető rendszerek

Kihívások(12)Célok(12)6 lépés Előnézet Eredmények Adatok GYIK(5)

Javítsa az ellátási lánc teljesítményét a Manhattan Associates rendszerben

Az ellátási lánc működésében gyakran maradnak rejtve olyan hatékonysági problémák, amelyek növelik a költségeket és késéseket okoznak. Platformunkkal feltárhatja a logisztikai rendelések, a beszállítói teljesítmény és a készletmozgások szűk keresztmetszeteit. Az adatokra támaszkodva célzott fejlesztéseket végezhet, és ellenállóbb, a megfelelési elvárásoknak is eleget tevő ellátási láncot alakíthat ki.

Töltse le az előre beállított adatsablont, és kezelje a gyakori kihívásokat a hatékonysági célok eléréséhez. Kövesse a hatlépéses fejlesztési tervet, és használja az Adatsablon útmutatóját a működés fejlesztéséhez.

Részletes leírás megjelenítése

Miért érdemes fejleszteni az ellátási lánc működését?

Az ellátási lánc alapvetően befolyásolja vállalkozása működését: hatással van az ügyfelek elégedettségére és a működési költségekre is. A mai, gyorsan változó piacon az ellátásilánc-menedzsment fejlesztése, különösen az olyan összetett rendszerekben, mint a Manhattan Associates, már nem csupán előny, hanem szükségszerűség. A bonyolult működésben gyakran rejtve maradó hatékonysági problémák jelentős költségeket okozhatnak. Ilyen például a készletek magas tárolási költsége, a késedelmes szállítás, a sürgősségi fuvarozás felára és a termékminőség romlása. A nem hatékony ellátási lánc a beszállítói kapcsolatokat is megterhelheti, és megnehezítheti az egyre szigorúbb megfelelési követelmények teljesítését. Ha nem látja adatok alapján, hogyan zajlanak valójában a folyamatok, nehéz feltárni a problémák kiváltó okait és tartós javulást elérni. A logisztikai rendelések tényleges útjának megértése elengedhetetlen a költségek csökkentéséhez és a kiszámítható értékteremtéshez.

Hogyan segít a process mining hatékonyabbá tenni az ellátási láncot?

A process mining új módszert kínál az ellátásilánc-menedzsment folyamatainak megértésére és fejlesztésére. A Manhattan Associates rendszerből származó eseménynapló-adatok alapján rekonstruálja minden logisztikai rendelés teljes útját. Így tárgyilagos, adatokon alapuló képet kap arról, hogyan zajlanak a folyamatok a „Demand Forecast Generated” eseménytől a „Proof of Delivery Signed” eseményig. Feltételezések és egyedi tapasztalatok helyett pontos képet kap a folyamatváltozatokról, az ismételt munkáról és a teljesítményt visszafogó szűk keresztmetszetekről. Pontosan láthatja, hol keletkeznek késések, mely lépések kötik le a legtöbb erőforrást, és hol rontják a hatékonyságot az ideális folyamattól való eltérések. Az ellátási lánc egészére kiterjedő nézet segít túllépni a felszíni tüneteken, és kezelni a működést hátráltató alapvető problémákat.

Az ellátási lánc fejlesztésének fő területei

A process mining az ellátásilánc-menedzsment folyamataiban különösen az alábbi fejlesztési lehetőségekre világít rá:

Szűk keresztmetszetek feltárása: Pontosan azonosíthatja azokat a tevékenységeket és szakaszokat, ahol elakadnak a logisztikai rendelések. Ilyen lehet például a „Quality Control Performed” elhúzódása vagy a „Shipment Scheduled” késése, amelyek közvetlenül növelik a teljes átfutási időt. Így célzottan csökkentheti a rendelések átfutási idejét.
Az átfutási idő csökkentése: Elemezze a „Logistics Order” útjának egyes lépései között eltelt időt, és tárja fel, hogyan gyorsítható fel a rendelések teljesítése az alapanyagok beérkezésétől a végső kiszállításig. Ez az ügyfelek elégedettségének javításához is hozzájárul.
A beszállítói teljesítmény értékelése: Lássa, hogyan hatnak a „Raw Materials Received” eseményig eltelt beszállítói átfutási idők a gyártási ütemezésre és a készletszintekre. Ez segíti a beszállítók kiválasztását és kezelését.
Készletgazdálkodás fejlesztése: Tárja fel a folyamatok és a készletmozgások kapcsolatát, hogy csökkentse a túlzott készletezést és a készlethiányt, valamint a kapcsolódó költségeket.
A szállítás és a logisztika hatékonyabbá tétele: Értékelje a különböző „Mode of Transport” és „Carrier” lehetőségeket, és keresse meg, hogyan juttathatók el gyorsabban és kisebb költséggel az áruk.
Megfelelés és kockázatcsökkentés: Tárja fel, ha a folyamatok eltérnek a jogszabályi előírásoktól vagy a belső szabályzatoktól. Így időben kezelheti a kockázatokat, és javíthatja az ellátási lánc megfelelését.

Várható eredmények: mérhető üzleti előnyök

A Manhattan Associates rendszerben végzett ellátásilánc-menedzsment folyamatok process mining elemzése kézzelfogható eredményeket hozhat:

Jelentős költségcsökkentés: A veszteségek megszüntetésével, a készletek optimalizálásával és a logisztika egyszerűsítésével mérsékelheti a működési költségeket.
Hatékonyabb működés: Gyorsabb rendelésteljesítésre, nagyobb átbocsátóképességre és az erőforrások hatékonyabb felhasználására számíthat az ellátási lánc egészében.
Elégedettebb ügyfelek: A termékek megbízhatóbban és gyorsabban érkeznek meg, ami javítja az ügyfélélményt és erősíti az üzleti kapcsolatokat.
Jobb megfelelés és kisebb kockázat: Időben feltárhatja és kezelheti a megfelelési hiányosságokat, így csökkentheti a lehetséges bírságok kockázatát és óvhatja vállalkozása hírnevét.
Adatokra épülő döntéshozatal: Csapata pontos, naprakész információk alapján hozhat megalapozott stratégiai döntéseket, és folyamatosan fejlesztheti a folyamatokat.

Az ellátási lánc folyamatainak fejlesztése

A Manhattan Associates rendszerben végzett ellátásilánc-menedzsment folyamatok elemzéséhez nem szükséges kiterjedt process mining tapasztalat. A megoldás világos, megvalósítható útmutatást ad a működés fejlesztéséhez, hogy ellátási lánca ellenálló, hatékony és a jövőbeli igények kiszolgálására is alkalmas legyen. Tárja fel a logisztikai rendelésekben rejlő lehetőségeket, és alakítsa az ellátási láncot versenyelőnnyé. Ismerje meg pontosan, hogyan fejlesztheti az ellátásilánc-menedzsmentet és érhet el tartósan jobb teljesítményt.

Ellátásilánc-irányítás Logisztikai folyamatok optimalizálása Készletgazdálkodás Raktári működés Rendelések teljesítése Beszerzés Szállításirányítás SCM-megfelelés SCM Ellátási lánc optimalizálása Kereslettervezés Beszállítói működés

Gyakori problémák és kihívások

Azonosítsa, mely kihívások érintik Önt

Az ellátásilánc-menedzsment gyakori problémája, hogy a logisztikai rendelések feldolgozása a kezdeti igénytől a végső kiszállításig túl sokáig tart. Ez különösen összetett rendszerekben, például a Manhattan Associates használatakor jelent kihívást. A hosszú átfutási idő miatt elmaradhatnak a szállítási célok, nőhetnek a készlettartási költségek, és elégedetlenné válhatnak az ügyfelek. Ha a vállalat rendszeresen nem tudja tartani a vállalt határidőket, az gyengítheti az ügyfélhűséget és a versenyképességet. A ProcessMind a Manhattan Associates eseménynaplóiból megmutatja minden logisztikai rendelés tényleges útját. Pontosan feltárja, hol torlódnak fel a késések, és mely tevékenységek vagy átadások növelik leginkább az átfutási időt. Így célzottan fejlesztheti és egyszerűsítheti a kritikus folyamatlépéseket.

Az alapanyagok és késztermékek beszállítási idejének ingadozása az ellátási lánc egészére kihat. Ha a beszállítók rendszeresen nem tartják a vállalt határidőket, felborulhat a gyártás ütemezése, készlethiány alakulhat ki, és költséges sürgősségi szállításra lehet szükség. Mindez csökkenti az ellátásilánc-menedzsment jövedelmezőségét. A ProcessMind a Manhattan Associates eseményadatai alapján tárgyilagos képet ad az egyes beszállítók tényleges teljesítményéről, és összeveti azt a szerződéses vállalásokkal, valamint a korábbi eredményekkel. A logisztikai rendelések „Raw Materials Received” tevékenységét követve azonosítja a megbízhatatlan beszállítókat, és számszerűsíti a késések hatását. Így adatok alapján kezelheti a beszállítói kapcsolatokat és a kockázatokat.

A pontatlan készletadatok és a nem megfelelő készletgazdálkodás két problémát okoznak: a túl magas készletszint növeli a tárolási költségeket, a készlethiány pedig elmaradt értékesítéshez vezet. A Manhattan Associates rendszerben ez a raktárterület nem hatékony kihasználásában és a rendelések késedelmes teljesítésében is megmutatkozhat, ami rontja a jövedelmezőséget és az ügyfelek elégedettségét. A ProcessMind elemzi az „Inventory Availability Checked” tevékenységet és az azt követő rendelésteljesítési lépéseket, így feltárja a nyilvántartott és a tényleges készlet közötti eltéréseket. Megmutatja, mely folyamateltérések okoznak pontatlan készletadatokat, feltárja a készlethiány kiváltó okait, és segít hatékonyabb készletáramlást, valamint jobb erőforrás-elosztást kialakítani.

A raktári komissiózás és csomagolás szűk keresztmetszetei jelentősen lelassíthatják a teljes rendelésteljesítési folyamatot. A Manhattan Associates rendszerét használó, intenzív ellátásilánc-működésben ezek a késések késedelmes szállításhoz, túlórák miatti magasabb munkaerőköltséghez és kisebb átbocsátóképességhez vezethetnek. Ez rontja a működési hatékonyságot, és veszélyezteti a vállalt szállítási határidőket. A ProcessMind megjeleníti a logisztikai rendelések útját a „Goods Picked and Packed” tevékenységen keresztül, és feltárja a lassulást okozó sorban állást, erőforráshiányt vagy folyamateltéréseket. Segít azonosítani a kihasználatlan erőforrásokat és a nem megfelelő raktári elrendezést, hogy javíthassa a munkafolyamatot, kiegyensúlyozza a terhelést, és felgyorsítsa a Manhattan Associates rendszerben végzett működést.

A nem megfelelő szállítási mód vagy fuvarozó kiválasztása közvetlenül növeli a logisztikai költségeket, és veszélyeztetheti a szállítási határidőket. Az ellátásilánc-menedzsmentben, különösen a Manhattan Associates rendszerben kezelt, sokféle logisztikai rendelés esetén, a rossz fuvarozó vagy útvonal magasabb fuvardíjat, hosszabb szállítási időt és kisebb nyereséget eredményezhet. A ProcessMind elemzi a „Mode of Transport” és „Carrier” attribútumokat, valamint az egyes logisztikai rendelések „Goods In Transit” tevékenységeit. Összeveti a tervezett és a tényleges útvonalakat, illetve költségeket, így feltárja a nem hatékony választások mintázatait és az összevonási lehetőségeket. Az adatok alapján kedvezőbb díjakról tárgyalhat, és optimalizálhatja a fuvarozók kijelölését a költségek csökkentése és a gyorsabb kiszállítás érdekében.

A gyakori késedelmes kiszállítás gyengíti az ügyfelek bizalmát és elégedettségét, ami ügyfélvesztéshez és a márka hírnevének romlásához vezethet. A Manhattan Associates rendszer használata önmagában nem szünteti meg az ellátásilánc-menedzsment rejtett hatékonysági problémáit. Ezek miatt a tényleges kiszállítási dátum rendszeresen későbbre eshet a kért dátumnál, ami kötbért és elmaradó üzletet eredményezhet. A ProcessMind áttekinthetően megmutatja minden logisztikai rendelés útját, és feltárja, hol keletkeznek az ügyfeleknek késedelmes kiszállításhoz vezető csúszások. A „Requested Delivery Date” és az „Actual Delivery Date” összevetésével azonosítja a kiváltó okokat a rendelésfeldolgozásban, a raktári működésben vagy a szállításban. Így célzottan javíthatja a határidőre történő kiszállítás arányát.

Ha nincs rálátás a logisztikai rendelések teljes életciklusára, nehéz feltárni a problémák kiváltó okait, hatékonyan reagálni a fennakadásokra és előre gondolkodni. A Manhattan Associates használata mellett is előfordulhat, hogy az ellátásilánc-menedzsment átláthatatlansága miatt a vállalat csak utólag kezeli a problémákat, nem hatékonyan osztja el az erőforrásokat, és nem tud felkészülni a várható kihívásokra. A ProcessMind összekapcsolja a Manhattan Associates rendszer különböző részeiből származó eseményadatokat, és megszakítás nélküli képet ad minden logisztikai rendelés útjáról a „Demand Forecast Generated” eseménytől a „Proof of Delivery Signed” eseményig. Ez a nézet feltárja a vakfoltokat és az összetett összefüggéseket, így az érintettek megalapozottan irányíthatják és fejleszthetik az ellátási lánc egészét.

A jogszabályi követelményektől vagy a belső szabályoktól való eltérés kockázatot és bírságot vonhat maga után. A Manhattan Associates rendszerben kezelt összetett ellátásilánc-menedzsment folyamatokban az ilyen eltérések hibákhoz, auditmegállapításokhoz, bírságokhoz vagy a vállalat hírnevének romlásához vezethetnek. Különösen fontos ez a termékek nyomon követhetősége és a szállítási előírások szempontjából. A ProcessMind összeveti a logisztikai rendelések tényleges végrehajtását az előre meghatározott megfelelési modellekkel. Automatikusan jelzi, ha egy tevékenység kimarad, nem a megfelelő sorrendben történik, vagy egy attribútum, például a „Product Category” vagy az „Origin Location” értéke nem felel meg az előírásoknak. Így időben beavatkozhat, és javíthatja a Manhattan Associates munkafolyamatainak megfelelését.

Az ismételt munka, a javítások és a kivételek kézi kezelése jelentősen növeli a működési költségeket és meghosszabbítja az ellátásilánc-menedzsment folyamatainak átfutási idejét. A logisztikai rendelések szokásos útjától való eltérések, amelyek a Manhattan Associates rendszert használó vállalatoknál is előfordulhatnak, értékes erőforrásokat kötnek le, növelik az emberi hibák esélyét, és rontják a folyamatok hatékonyságát, valamint kiszámíthatóságát. A ProcessMind megjeleníti a logisztikai rendelések összes folyamatváltozatát, és feltárja az ismételt munkafolyamatok, illetve a kivételkezelés gyakoriságát és költségét. Azonosítja az eltérések kiváltó okait és jellemző mintáit, például a „Quality Control Performed” ismétlődését vagy a „Shipment Scheduled” nem tervezett módosításait. Így egyszerűsítheti a folyamatokat és csökkentheti a költséges kézi beavatkozások számát.

Az ellátási lánc korábbi késéseinek ellensúlyozására igénybe vett sürgősségi szállítás közvetlenül csökkenti a logisztikai működés jövedelmezőségét. A Manhattan Associates rendszerrel támogatott ellátásilánc-menedzsmentben ezek a nem tervezett költségek gyakran a hatékonysági problémák jelei. Csökkentik az árrést, és a tervezés vagy a végrehajtás olyan rendszerszintű hibáira utalnak, amelyekkel foglalkozni kell. A ProcessMind elemzi a logisztikai rendelések útját, és feltárja, hol keletkeznek olyan késések, amelyek miatt drágább „Mode of Transport” választására van szükség. Számszerűsíti a sürgősségi szállítások költségét, és visszavezeti azokat a kiváltó okokhoz, például a beszállítói késésekhez, a raktári szűk keresztmetszetekhez vagy a nem megfelelő tervezéshez. Így megelőző intézkedésekkel csökkentheti a jövőbeli, nem tervezett kiadásokat.

A logisztikai központokban és raktárakban a munkaerő, a berendezések vagy a rakodóhelyek nem megfelelő elosztása és kihasználása üresjáratot, szűk keresztmetszeteket és magasabb működési költségeket okoz. A Manhattan Associates rendszerre épülő ellátásilánc-menedzsmentben ez akadályozhatja a „Goods Loaded for Transport” vagy a „Goods Unloaded at Destination” folyamatát, csökkentve az átbocsátóképességet és a hatékonyságot. A ProcessMind a „Goods Picked and Packed” és a „Goods Loaded for Transport” tevékenységek időzítését és időtartamát elemezve feltárja, mikor alacsony a fontos erőforrások kihasználtsága, vagy mikor alakul ki túlzott sorban állás. Megmutatja a nem hatékony erőforrás-ütemezés és az egyenlőtlen munkaterhelés mintáit, így javíthatja a létszámbeosztást, a berendezések elosztását és a létesítmény elrendezését.

A kézbesítési igazolás (POD) pontatlansága vagy késedelmes beszerzése és ellenőrzése számlázási vitákhoz, ügyfélpanaszokhoz és az átvett árukért viselt felelősség tisztázatlanságához vezethet. Az ellátásilánc-menedzsmentben a Manhattan Associates folyamat „Proof of Delivery Signed” eseményével kapcsolatos problémák megnehezíthetik a pénzügyi egyeztetést, és gyengíthetik a partnerek, valamint az ügyfelek közötti bizalmat. A ProcessMind a logisztikai rendelések teljes útját követi a „Proof of Delivery Signed” tevékenységig és azon túl. Jelzi a POD benyújtásának késését, feltárja a kiszállított mennyiségek és a nyilvántartott értékek közötti eltéréseket, valamint azonosítja a hibára hajlamos folyamatlépéseket. Az adatok alapján egyszerűsítheti a POD folyamatát és javíthatja a pontosságot.

Jellemző célok

Határozza meg, mit jelent a siker

Az ellátásilánc-menedzsmentben a rövidebb átfutási idő gyorsabb piaci reagálást és elégedettebb ügyfeleket eredményez. Ha a kezdeti igénytől a végső kiszállításig tartó idő csökken, mérséklődnek a működési költségek, rövidebb ideig kell készletet tartani, és rugalmasabbá válik az ellátási lánc. Ez versenyelőnyt teremt és erősíti az ügyfélkapcsolatokat. A ProcessMind azonosítja a Manhattan Associates rendszerben a szűk keresztmetszeteket és késéseket, és megmutatja, hol akadnak el a logisztikai rendelések. Számszerűsíti az egyes késések hatását, így célzott fejlesztéseket vezethet be. Az eredmény a logisztikai rendelések átlagos átfutási idejének tartós csökkenésével mérhető, amelyet valós idejű dashboardokon és trendelemzéssel követhet.

A beszállítók következetes teljesítménye elengedhetetlen az ellátásilánc-menedzsment stabil működéséhez, valamint a készlethiány és a gyártási késések megelőzéséhez. A 95%-os határidőre szállítási arány biztosítja, hogy az alapanyagok és az áruk a tervezett időben érkezzenek meg, támogatva a zavartalan gyártást és a megbízható rendelésteljesítést. Ez közvetlenül javítja a hatékonyságot és az ügyfelek bizalmát. A ProcessMind elemzi a beszállítói szállítások mintáit a Manhattan Associates rendszerben, feltárja az ingadozásokat, és számszerűsíti a késések további folyamatokra gyakorolt hatását. Megmutatja, mely beszállítók vagy termékkategóriák okozzák a csúszásokat. Az eredmény a megállapodott határidőn belül teljesített logisztikai rendelések arányával mérhető, ami jobb tervezést és kevesebb sürgősségi szállítást tesz lehetővé.

Az ellátásilánc-menedzsment hatékony készletgazdálkodása csökkenti a készlettartási költségeket és az elavulás kockázatát, valamint megelőzi a készlethiányt. A 15%-os javulás kevesebb készletben lekötött tőkét jelent, miközben a termékek akkor is rendelkezésre állnak, amikor szükség van rájuk. Ez közvetlenül javítja a jövedelmezőséget és az ügyfélkiszolgálást. A ProcessMind megmutatja a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések készletmozgásait és tárolási idejét, így feltárja a lassan forgó vagy felesleges készleteket. Azonosítja a gyenge készletkihasználás okait, például a nem megfelelő tárolást vagy az előrejelzési hibákat. Az eredmény a készlettartási költségek csökkenésével és a készlethiány ritkább előfordulásával mérhető, például a készletforgási mutató alapján.

A raktári komissiózás és csomagolás hatékonyságának javítása elengedhetetlen a gyorsabb rendelésteljesítéshez és az alacsonyabb működési költségekhez. Az ellátásilánc-menedzsmentben e folyamatok 15%-os felgyorsítása óránként több feldolgozott rendelést, alacsonyabb munkaerőköltséget és gyorsabb kiszállítást jelent. Ez közvetlenül növeli az átbocsátóképességet és a jövedelmezőséget. A ProcessMind feltérképezi a komissiózás és csomagolás pontos útvonalait és időtartamát a Manhattan Associates rendszerben, így feltárja a raktári hatékonysági problémákat és szűk keresztmetszeteket. Számszerűsíti a különböző elrendezések és erőforrás-elosztások hatását. Az eredmény a logisztikai rendelések átlagos komissiózási és csomagolási idejének mérhető csökkenésével követhető, ami növeli a raktár átbocsátóképességét és mérsékli a túlórát.

A szállítás jelentős költségtétel az ellátásilánc-menedzsmentben. A költségek 10%-os csökkentése a szolgáltatási színvonal romlása nélkül javítja az eredményt és a versenyképességet. Ehhez optimalizálni kell az útvonalakat, össze kell vonni a szállítmányokat, és ki kell választani a logisztikai rendelésekhez legmegfelelőbb fuvarozókat. A ProcessMind elemzi a Manhattan Associates rendszerben tárolt korábbi szállítási adatokat, és összeveti a tényleges útvonalakat, fuvarozókat és költségeket az optimális lehetőségekkel. Feltárja az összevonási, kedvezőbb fuvarozói díjakról szóló tárgyalási és útvonal-optimalizálási lehetőségeket. Az eredmény a logisztikai rendelésenkénti átlagos szállítási költség mérhető csökkenésével követhető, a szállítási idő romlása nélkül.

A határidőre történő kiszállítás az ügyfél-elégedettség fontos mérőszáma és az ellátásilánc-menedzsment egyik fő KPI-ja. A 98%-os arány erősíti az ügyfelek hűségét, csökkenti az ügyfélszolgálati megkeresések számát, és javítja a márka hírnevét. Egyben a hatékony és megbízható szállítási hálózat jele. A ProcessMind követi a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések teljes kiszállítási útját, és feltárja a késések kiváltó okait a raktári feldolgozástól a szállításon át az utolsó kilométerig. Megmutatja a visszatérő késési mintákat, amelyek megelőző intézkedésekkel kezelhetők. Az eredmény a 98%-os határidőre történő kiszállítási arány tartós elérésével mérhető, a kért és a tényleges kiszállítási dátumok összevetésével.

Az ellátásilánc-menedzsment hatékony irányításához elengedhetetlen a teljes folyamat átlátása. Ez segíti az előrelátó döntéshozatalt és a kockázatok kezelését. A logisztikai rendelés minden lépése követhetővé válik az igény felmerülésétől a kézbesítés igazolásáig, így nem maradnak rejtve a teljesítményt hátráltató problémák. Ez jobb stratégiai tervezést és működési irányítást tesz lehetővé. A ProcessMind vizuális térképen jeleníti meg a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések folyamatait, feltárva a tevékenységek tényleges sorrendjét és függőségeit. Megmutatja a szokásos folyamattól való eltéréseket és az összes érintettet. Az eredmény azzal mérhető, hogy bármely logisztikai rendelés bármely szakaszban nyomon követhető, aktuális állapota és várható késései pedig megismerhetők, így megalapozottabb döntések hozhatók.

Az ellátásilánc-menedzsmentben a jogszabályok és a belső szabályzatok betartása segít elkerülni a bírságokat, megőrizni a jó hírnevet és biztosítani a felelős működést. A logisztikai munkafolyamatok 100%-os megfelelése azt jelenti, hogy minden lépés megfelel az előírásoknak, csökkentve a jogi és pénzügyi kockázatokat. Ez erősíti az érintettek és a hatóságok bizalmát. A ProcessMind automatikusan összeveti a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések tényleges útját az előre meghatározott megfelelési szabályokkal és ideális folyamatmodellekkel. Azonnal jelzi az eltéréseket és a nem engedélyezett lépéskihagyásokat. Az eredmény a folyamatban azonosított, előírásoknak nem megfelelő tevékenységek és lépések hiányával mérhető. Minden logisztikai rendelésről auditálható nyomvonal készül, amely igazolja az előírások betartását.

A rendelésekkel kapcsolatos utómunka és kivételkezelés költséges, időigényes, és az ellátásilánc-menedzsment folyamatainak mélyebb hibáira utal. Az utómunka 50%-os csökkentése jelentős megtakarítást eredményez a munkaerő, az anyagok és a sürgősségi szállítás terén, miközben javítja az ügyfelek elégedettségét és a folyamatok megbízhatóságát. Ez növeli a hatékonyságot és csökkenti a veszteségeket. A ProcessMind feltárja, hogy a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések mely szakaszai és kiváltó okai vezetnek utómunkához, például adatbeviteli hibák, téves komissiózás vagy minőségellenőrzési problémák. Számszerűsíti az egyes utómunka-típusok gyakoriságát és költségét. Az eredmény a kézi beavatkozást vagy újbóli feldolgozást igénylő logisztikai rendelések számának jelentős csökkenésével mérhető, ami egyszerűsíti a teljes rendelésteljesítési ciklust.

A sürgősségi szállítás költsége az ellátásilánc-menedzsment tervezési hibáira vagy hatékonysági problémáira utal. A 25%-os csökkenés jobb előrelátást, rövidebb átfutási időt és kevesebb utólagos intézkedést jelent. Ez közvetlenül javítja a jövedelmezőséget, és kiszámíthatóbb ellátási láncra utal. A ProcessMind elemzi a Manhattan Associates rendszerben a sürgősségi szállítást kiváltó okokat, és visszavezeti azokat a logisztikai rendelések korábbi folyamatszakaszaihoz, például a beszállítói késésekhez, a gyártási csúszásokhoz vagy a raktári szűk keresztmetszetekhez. Számszerűsíti az egyes okok költséghatását. Az eredmény a vészhelyzeti szállításra elkülönített és ténylegesen elköltött összeg mérhető csökkenésével követhető, ami stabilabb és hatékonyabb folyamatot jelez.

A munkaerő, a berendezések és a terület kihasználtságának 20%-os javítása jelentős költségmegtakarítást és nagyobb kapacitást eredményez az ellátásilánc-menedzsmentben. Így a meglévő eszközökkel nagyobb teljesítmény érhető el, javítva a termelékenységet és a logisztikai központok működési hatékonyságát. Ez növeli az eszközök értékét és csökkenti a működési költségeket. A ProcessMind megjeleníti a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések egyes lépéseinek erőforrás-elosztását és üresjáratait, így feltárja az alulhasznosított vagy túlterhelt erőforrásokat. Azonosítja a nem hatékony ütemezés és az egyenlőtlen munkaterhelés mintáit. Az eredmény az erőforrásegységenkénti átbocsátóképesség növekedésével és a logisztikai központok üresjáratának csökkenésével mérhető, ami gördülékenyebb működést és kevesebb szűk keresztmetszetet eredményez.

A kézbesítési igazolás (POD) eltérései számlázási hibákhoz, ügyfélvitákhoz és bevételkieséshez vezethetnek az ellátásilánc-menedzsmentben. A gyors és következetes rendezés pontos számlázást, jobb pénzforgalmat és tartós ügyfélkapcsolatokat tesz lehetővé. Ez erősíti a pénzügyi megbízhatóságot és az ügyfelek bizalmát. A ProcessMind követi a Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelések teljes kiszállítási folyamatát, és pontosan megmutatja, hol térnek el a POD-adatok a várttól. Segít feltárni, hogy az eltérést a fuvarozó, az átvevő vagy a belső nyilvántartás okozza-e. Az eredmény a kiszállítással kapcsolatos vitatott számlák és ügyfélpanaszok számának jelentős csökkenésével mérhető, ami javítja a pénzügyi egyeztetést és az átláthatóságot.

Az ellátásilánc-menedzsment fejlesztésének 6 lépése

Töltse le a sablont

Exportálja az adatokat

Töltse fel az adatkészletet

Elemezze a folyamatot

Vezesse be a fejlesztéseket

Kövesse nyomon a folyamatot

Töltse le a sablont

Teendők

Töltse le a Manhattan Associates Supply Chain Management rendszeréhez előre beállított Excel-adatkinyerési sablont.

Adatsablon-útmutató megtekintése Sablon letöltése

Miért fontos?

A sablon már kezdetben megfelelő szerkezetbe rendezi az adatokat. Így egyszerűbb a feltöltés, és kézi formázás nélkül végezhet pontos elemzést.

Várható eredmény

Előre beállított Excel-sablon, amelybe betöltheti a Manhattan Associates rendszerből származó ellátásilánc-adatokat.

FELTÁRT ÖSSZEFÜGGÉSEK

Tárja fel az ellátási lánc rejtett hatékonysági tartalékait

A ProcessMind megmutatja, hogyan működik valójában az ellátási lánc, és feltárja a hatékonysági problémákat, valamint a rejtett mintázatokat. Használható, világos elemzési eredményekkel fejlesztheti a logisztikát, a beszállítói teljesítményt és a készletgazdálkodást a Manhattan Associates rendszerében.

Az ellátási lánc tényleges folyamatainak megjelenítése
A logisztikai szűk keresztmetszetek és késések azonosítása
A készletgazdálkodás és a beszállítói teljesítmény fejlesztése
Ellenálló, a megfelelési elvárásoknak eleget tevő ellátási lánc kialakítása

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

JELLEMZŐ EREDMÉNYEK

Hatékonyabb ellátásilánc-működés

A Manhattan Associates rendszerben kezelt logisztikai rendelési folyamatok process mining elemzésével a vállalatok korábban nem látott részletességgel ismerhetik meg az ellátási lánc működését. Az elemzés feltárja a szűk keresztmetszeteket és a hatékonysági problémákat, így javítható a teljesítmény.

0 %

Gyorsabb rendelésteljesítés

A logisztikai rendelési ciklus átlagos rövidülése

Tegye gördülékenyebbé az ellátási láncot a szűk keresztmetszetek feltárásával és megszüntetésével. Így a termékek gyorsabban jutnak el a vevőkhöz, és hatékonyabbá válik a működés.

0 %

Alacsonyabb sürgősségi szállítási költség

A nem tervezett szállítási költségek csökkenése

Csökkentse a költséges sürgősségi szállítások számát: tárja fel és kezelje időben az ellátási lánc késéseit, mielőtt sürgős helyzetet okoznának.

0 %

Pontosabb kézbesítés

A sikeresen kézbesített rendelések arányának növekedése

Növelje a vevői elégedettséget és hűséget az ígért kézbesítési határidők következetes betartásával. Ezzel a szolgáltatás megbízhatósága és a vállalat hírneve is javul.

0 %

Kevesebb eltérés a folyamatoktól.

A szabályoknak nem megfelelő logisztikai lépések számának csökkenése

Tárja fel és javítsa ki a szabványos logisztikai folyamatoktól való eltéréseket, hogy a működés következetesen megfeleljen a jogszabályoknak és a belső szabályzatoknak.

0 %

Kevesebb utómunka a rendeléseknél

A váratlan rendelésmódosítások számának csökkenése

Tárja fel a logisztikai rendelések hibáinak és folyamattól való eltéréseinek okait, és szüntesse meg a költséges, időigényes utómunkát. Így már elsőre helyesen teljesítheti a rendeléseket.

0 %

Hatékonyabb készletgazdálkodás

A készlethiányok gyakoriságának csökkenése

A készletmozgás és a keresleti minták jobb megértésével hatékonyabbá teheti a készletgazdálkodást, és csökkentheti a készlethiányokat. Így elkerülhetők az elmaradt értékesítések és a késések.

Az eredmények a folyamatok összetettségétől, az adatok minőségétől és a stratégiai céloktól függnek. Az itt szereplő értékek különböző ellátásilánc-bevezetések során tapasztalt, jellemző javulást mutatják.

Javasolt adatok

Kezdje a legfontosabb attribútumokkal és tevékenységekkel, majd bővítse az elemzést az igényei szerint.

Most ismerkedik az eseménynaplókkal? Tudja meg, hogyan készíthet process mining eseménynaplót.

Attribútumok

Az elemzéshez szükséges főbb adatok

A logisztikai rendelés egyedi azonosítója, amely az ellátási lánc teljes folyamatának elsődleges esetazonosítójaként szolgál.

Miért fontos?

Ez az alapvető Case ID, amely az összetartozó eseményeket egy csoportba rendezi, így egy rendelés teljes útja az elejétől a végéig nyomon követhető.

A logisztikai folyamatban végrehajtott konkrét üzleti esemény vagy lépés neve.

Miért fontos?

Ez az attribútum határozza meg a folyamat lépéseit. Ezek adják a folyamattérkép alapját, és lehetővé teszik a folyamatmenet és a szűk keresztmetszetek elemzését.

A tevékenység pontos dátuma és időpontja.

Miért fontos?

Ez az attribútum mutatja az események időrendi sorrendjét, és nélkülözhetetlen az időalapú mutatók, például a ciklusidő és a késések kiszámításához.

A tevékenységet végrehajtó felhasználó neve vagy azonosítója.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az erőforrások teljesítményének és a munkaterhelés eloszlásának elemzését, valamint segít azonosítani, mely felhasználók vagy csapatok érintettek a folyamati kivételekben.

A logisztikai rendelés besorolása, például normál, expressz vagy készletfeltöltési rendelés.

Miért fontos?

Lehetővé teszi a különböző rendeléstípusok teljesítményének és folyamatainak összehasonlítását, mivel ezek útvonala és SLA-ja gyakran eltér.

Az ügyfél által kért vagy a belső tervben előírt kézbesítési dátum.

Miért fontos?

Ez a határidőre történő teljesítés mérésének alapja, amely az ügyfél-elégedettség és a beszállítók kezelése szempontjából fontos KPI.

A rendelésben szereplő termék készletnyilvántartási egysége (SKU) vagy azonosítója.

Miért fontos?

Lehetővé teszi a termékszintű elemzést, így feltárhatók az egyes termékekhez kapcsolódó készlethiányok, komissiózási késések és minőségi problémák.

A szállítmány szállítására használt mód, például közúti, légi vagy tengeri fuvarozás.

Miért fontos?

Segít elemezni a szállítási költségeket és hatékonyságot, valamint feltárni, milyen gyakran veszik igénybe a drága, gyorsított szállítási lehetőségeket.

Tevékenységek

Követendő és optimalizálandó folyamatlépések

Ez a tevékenység jelzi, hogy új logisztikai rendelés jött létre a rendszerben. A rendelést jellemzően a vevő kezdeményezi EDI-n, webes portálon vagy kézi rögzítéssel. Az esemény akkor kerül rögzítésre, amikor a Rendeléskezelés modulban létrejön az új, egyedi azonosítóval ellátott rendelési rekord.

Miért fontos?

Ez a teljes logisztikai folyamat elsődleges kezdőeseménye. Az időpont elemzésével kiszámítható a teljes rendelési ciklusidő, és jobban megérthetők a keresleti minták.

A WMS-ben létrehozott „wave” több rendelést vagy szállítmánytételt fog össze, hogy a komissiózás és a csomagolás összehangoltan, hatékonyan történjen. A wave létrehozása külön rendszeresemény, amely elindítja a rendeléscsoport fizikai teljesítését.

Miért fontos?

Ez a tevékenység fontos mérföldkő a raktári működésben. Ha elemzi, mennyit várnak a rendelések a wave-be sorolásra, feltárhatja a csoportosítási stratégia hiányosságait és az erőforrás-tervezés problémáit.

A raktári dolgozó fizikailag összegyűjti a rendelés tételeit a tárolási helyükről. A tevékenység általában akkor kerül rögzítésre, amikor a dolgozó megerősíti a komissiózást, például a termék és a tárolási hely vonalkódjának beolvasásával.

Miért fontos?

A komissiózási idő elemzése alapvető a raktári szűk keresztmetszetek feltárásához és a munkaerő hatékonyabb kihasználásához. Közvetlenül támogatja a raktári komissiózási ciklusidő KPI mérését.

Ez a tevékenység azt jelzi, hogy a szállítmány fizikailag elhagyta a raktárt vagy az elosztóközpontot. Ezt általában a WMS-ben rögzített végső „ship confirm” tranzakció jelzi, amikor lezárják és elindítják a pótkocsit.

Miért fontos?

Ez fontos mérföldkő: lezárja a raktári kezelést, és elindítja a szállítási idő mérését. A határidőre történő feladás és a raktári feldolgozási idő mérésének is alapvető eseménye.

A rendszer megkapja és rögzíti a sikeres kézbesítés végső igazolását, amely gyakran aláírást is tartalmaz. Ez érkezhet elektronikus visszaigazolásként a fuvarozótól, vagy beszkennelt, kézzel csatolt dokumentumként.

Miért fontos?

Ez a logisztikai folyamat sikeres befejezését jelző elsődleges esemény. Szükséges a teljes rendelési ciklusidő és a határidőre kézbesített rendelések arányának kiszámításához.

A vevői rendelést a teljesítés befejezése előtt hivatalosan törlik. Ez egy végállapot, amely leállítja a logisztikai rendelés további feldolgozását.

Miért fontos?

Ez a folyamat sikertelen lezárását jelző fontos esemény. A törlési okok és a törlések gyakoriságának elemzésével feltárhatók a rendelésrögzítés vagy a vevői elégedettség problémái.

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

Hogyan javíthatja a process mining a Manhattan Associates rendszerrel támogatott ellátásilánc-működést?

A process mining elemzi a Manhattan Associates rendszerből származó logisztikai rendelési adatokat, és megmutatja a tényleges folyamatmeneteket. Segít feltárni a szűk keresztmetszeteket, a hatékonysági problémákat és a szabályoktól való eltéréseket, így jelentősen javíthatók például az átfutási idők és a készletkihasználás.

Milyen konkrét ellátásilánc-problémák megoldásában segít a process mining?

A process mining feltárhatja a hosszú logisztikai rendelési átfutási idők, a beszállítói szállítások ingadozó teljesítménye és a gyenge készletkihasználás okait. Segít optimalizálni a raktári komissiózást és csomagolást, csökkenteni a szállítási költségeket, valamint mérsékelni a vevőkhöz késve érkező rendeléseket.

Milyen adatokra van szükségem a Manhattan Associates rendszerből a process mininghez?

Általában olyan eseménynaplókra van szükség, amelyek a logisztikai rendelési folyamat minden lépéséhez tartalmaznak egy esetazonosítót, tevékenységet és időbélyeget. A fontos táblák között szerepelhetnek a rendelési adatok, a szállítmánykövetés, a raktári tevékenységek és a kézbesítési igazolások. Az adatok rendszerint szabványos jelentésekkel vagy adatbázis-hozzáférési eszközökkel nyerhetők ki.

Mennyi idő alatt kezdhetem el a használatot, és mikor láthatók az első eredmények?

A kezdeti beállítás, az adatkinyeréssel és a modell konfigurálásával együtt, általában néhány hetet vesz igénybe. Az időtartam az adatok elérhetőségétől és összetettségétől függ. Az adatok betöltése után gyakran 4–6 héten belül megjelennek az első elemzési eredmények, és azonosíthatók a legnagyobb hatású fejlesztési lehetőségek.

Milyen eredményeket várhatok az ellátásilánc-működésben?

Rövidebb logisztikai rendelési átfutási időre, pontosabb beszállítói szállításokra és jobb készletkihasználásra számíthat. További eredmény lehet a gyorsabb raktári komissiózás, az alacsonyabb szállítási költség, valamint az ellátási lánc teljes folyamatának jobb átláthatósága és megfelelése.

Vannak konkrét műszaki követelményei a process mining bevezetésének?

Elsősorban hozzáférésre van szükség a Manhattan Associates adatbázisához vagy adattárházához, hogy kinyerhesse a releváns eseménynapló-adatokat. Sok process mining eszköz felhőalapú, de biztonságos adatkapcsolatot kell kialakítani, és az adatfolyam kezdeti beállításához belső informatikai támogatásra is szükség lehet.

Segíthet a process mining a logisztikai munkafolyamatok megfelelésének biztosításában?

Igen. A process mining összeveti a tényleges folyamatvégrehajtást az előre meghatározott megfelelési szabályokkal és az ideális folyamatmodellekkel. Megmutatja az eltéréseket és a szabályoknak nem megfelelő lépéseket, így segít biztosítani a logisztikai folyamatok teljes körű megfelelését, és kijelölni az auditálandó területeket.

Hogyan tárja fel a process mining az ellátási lánc szűk keresztmetszeteit?

A logisztikai rendelések tényleges útvonalainak és időzítésének megjelenítésével a process mining pontosan megmutatja, hol keletkeznek késések, és hol vannak túlterhelve az erőforrások. Azonosíthatja azokat a konkrét tevékenységeket vagy szakaszokat, például a raktári komissiózást vagy a szállítási csomópontokat, amelyek jelentősen lassítják a folyamatot.

Javítsa az ellátási lánc teljesítményét a Manhattan Associates rendszerében

Lásson rá a teljes folyamatra, és érjen el 90%-os előrejelzési pontosságot.

Indítsa el az ingyenes próbaverziót

Nincs szükség bankkártyára. A beállítás néhány percet vesz igénybe.