> Folyamatos folyamatfejlesztés > Készletgazdálkodás > Manhattan Active Inventory

Fejlessze készletgazdálkodását

Hat lépés a Manhattan Active Inventory készletgazdálkodásának optimalizálásához

Adatsablon letöltése

Készletgazdálkodás

Manhattan Active Inventory

Válasszon folyamatot

Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.

Elérhető folyamatok

Elérhető rendszerek

Kihívások(11)Célok(11)6 lépés Előnézet Eredmények Adatok GYIK(4)

Optimalizálja a készletgazdálkodást a Manhattan Active Inventory rendszerben

Sok készletgazdálkodási folyamatban visszatérő gond a gyakori készlethiány, a túlzott készletezés és az áruk lassú mozgása. Platformunk segít pontosan feltárni, hogy a folyamatok mely pontjain keletkeznek ezek a problémák. Gyakorlati javaslatokat ad a fejlesztéshez, így csökkentheti a működési költségeket, optimalizálhatja a készletszintet és javíthatja a rendelések teljesítését.

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 a készletgazdálkodást a Manhattan Active Inventory rendszerben?

A fejlett rendszerek, például a Manhattan Active Inventory használata mellett is komoly kihívást jelent a hatékony készletgazdálkodás. A globális ellátási láncok összetettsége, a változó kereslet és a számtalan SKU pontos kezelése rejtett hatékonysági problémákhoz vezethet, amelyek csökkentik a nyereséget. A készlettartási költségek, a készlethiány, a túlzott készlet és a nem hatékony belső árumozgatás nem pusztán kisebb kellemetlenségek. Közvetlenül befolyásolják az eredményt és az ügyfelek elégedettségét.
A készletgazdálkodási folyamatok fejlesztése nem csak a költségek csökkentéséről szól. Növeli a működés ellenálló képességét, javítja a kiszolgálási szintet, és segít elkerülni, hogy a tőke kihasználatlan készletben álljon. A Manhattan Active Inventory rendszerben zajló készletmozgások tényleges menetének megértése segít feltárni a hatékonysági problémákat, és megőrizni a versenyelőnyt a gyorsan változó piacon.

Hatékonyabb működés process mining segítségével

A process mining adatvezérelt módon tárja fel és elemzi a Manhattan Active Inventory rendszerben ténylegesen zajló készletgazdálkodási folyamatokat. Ha az „Inventory Batch/Lot” az esetazonosító, minden batch útja elejétől a végéig követhető, az áru beérkezésétől a kiadásig vagy felhasználásig. Ez nem elméleti folyamattérképet ad, hanem pontos képet mutat a valós tevékenységekről, döntési pontokról és késedelmekről.
Feltárhatók például a betárolási eljárástól való váratlan eltérések, a készlet rendelkezésre állását késleltető, elhúzódó minőségellenőrzések, illetve a felesleges átfutási időt okozó, nem hatékony belső áthelyezések. A process mining megmutatja, hol van szükség gyakori kézi beavatkozásra, hol alakul ki rendszeresen szűk keresztmetszet, és hol tér el a folyamat a megfelelési előírásoktól. Így feltételezések helyett a problémák tényleges kiváltó okai azonosíthatók. Kiderülhet például, hogy bizonyos raktári helyeken rendszeresen késik a betárolás, vagy egyes SKU-kategóriáknál visszatérő eltérések miatt gyakoriak a készletkorrekciók.

Fejlesztési és optimalizálási lehetőségek

A Manhattan Active Inventory adatok process mining elemzése számos fejlesztési lehetőséget tárhat fel a készlet teljes életciklusa során:

Betárolás hatékonysága: Elemezze, mennyi idő telik el az áru beérkezése és a kijelölt helyen történő teljes rendelkezésre állása között. Azonosítsa a késedelmeket, a felesleges árumozgatást és az előírásoknak nem megfelelő tárolási gyakorlatot.
Belső áthelyezések átfutási ideje: Optimalizálja az áruk raktáron belüli mozgását. Tárja fel, miért tart sokáig az áthelyezés a tárolóhelyek vagy zónák között, hogy a termékek gyorsabban eljussanak a komissiózás helyére.
Komissiózás és csomagolás teljesítménye: Tegye hatékonyabbá a rendelések teljesítését a komissiózási útvonalak, csomagolóállomások és feladási folyamatok szűk keresztmetszeteinek feltárásával. Csökkentse a rendelések teljes átfutási idejét.
Készletpontosság és korrekciók: Ismerje meg, mi váltja ki és milyen gyakran történik leltározás és készletkorrekció. Tárja fel a visszatérő eltéréseket és azok kiváltó okait, például a nem megfelelő áruátvételt vagy a hibás rendszerbejegyzéseket.
Visszáru-feldolgozás: Mérje fel a visszáruk kezelésének hatékonyságát. Csökkentse a karanténban vagy újrabetárolásra várva töltött időt, hogy a termékek gyorsabban újra értékesíthetők vagy selejtezhetők legyenek.
Ezek az elemzések segítenek célzott változtatásokat bevezetni, javítani a működést, és folyamatosan fejleszteni a készletgazdálkodást.

Mérhető eredmények

A Manhattan Active Inventory rendszerben végzett készletgazdálkodás process mining segítségével történő fejlesztése közvetlenül javíthatja az üzleti teljesítményt:

Alacsonyabb készlettartási költségek: A készletszintek optimalizálásával, a túlzott készlet mérséklésével és a készletforgás gyorsításával.
Kevesebb készlethiány: A pontosabb készletnyilvántartás és a gördülékenyebb rendelésteljesítés javítja a készlet rendelkezésre állását.
Gyorsabb rendelésteljesítés: A komissiózás, csomagolás és feladás szűk keresztmetszeteinek megszüntetésével jelentősen csökkentheti az ügyfelek várakozási idejét. Ezzel közvetlenül rövidíthető a készletgazdálkodási folyamat átfutási ideje.
Hatékonyabb működés: A munkafolyamatok egyszerűsítése csökkenti a kézi munkát, javítja a munkaerő kihasználását és optimalizálja a raktárterület használatát.
Jobb megfelelés: Biztosítsa a belső szabályzatok és a külső előírások betartását, különösen a minőségellenőrzés, a veszélyes anyagok kezelése és a lejárati idők nyomon követése terén.
Adatokra alapozott döntések: Megérzések helyett a folyamatok tényleges végrehajtásáról szóló adatok alapján döntsön.

Így kezdheti el a készletgazdálkodás fejlesztését

A process mining világos kiindulópontot ad a készletgazdálkodás fejlesztéséhez. Nem kell találgatnia, hol vannak a hatékonysági problémák: a fejlesztéseket tényszerű folyamatadatokra alapozhatja. Ez a megközelítés átláthatóvá teszi a működést, konkrét elemzéseket ad, és keretet biztosít a folyamatos fejlesztéshez. Tegye meg az első lépést egy hatékonyabb, költségtakarékosabb és a követelményeknek megfelelő készletgazdálkodási rendszer felé, a Manhattan Active Inventory környezetből származó adatok felhasználásával. Használja ki jobban az ellátási lánc lehetőségeit, és kezdje el még ma fejleszteni készletgazdálkodását.

Készletgazdálkodás Készletoptimalizálás Raktári működés Ellátási lánc Logisztika Készletellenőrzés Anyagmozgatás Készletpontosság Készletgazdálkodás Anyaggazdálkodás Készletszintek

Gyakori problémák és kihívások

Azonosítsa, mely kihívások érintik Önt

Az áru a szükségesnél tovább várakozik az átvételi területen, így később válik elérhetővé komissiózásra, és zsúfoltságot okoz az áruátvételnél. Ez növeli a készlettartási költségeket, az áru sérülésének kockázatát, és meghosszabbítja a rendelések teljesítési idejét a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind megmutatja a „Goods Receipt Recorded” és a „Put-away Completed” közötti pontos időt, és feltárja az erőforrás-elosztásból, a raktár elrendezéséből vagy egyes felhasználók tevékenységéből eredő szűk keresztmetszeteket. Azonosítja a késedelmet okozó nem hatékony lépéseket és zónákat, így célzott folyamat-újratervezéssel gyorsabban elérhetővé tehető a készlet.

A rendszer nyilvántartása és a tényleges készlet közötti rendszeres eltérések megbízhatatlanná teszik a készletadatokat. Ennek készlethiány, túlzott készlet és pontatlan teljesítési ígéretek lehetnek a következményei. Ez rontja az ügyfelek elégedettségét, és szükségtelen készletben köti le a tőkét a Manhattan Active Inventory működésében. A ProcessMind elemzi az „Inventory Count” és „Discrepancy Adjustment” eseményeket, és feltárja a pontatlanságok mintázatait, gyakoriságát és kiváltó okait, például az érintett helyeket, terméktípusokat vagy leltározó csapatokat. Megmutatja a hibákhoz vezető folyamateltéréseket, így javíthatók a leltározási eljárások és növelhető a készletpontosság.

A túl nagy készlet jelentős tőkét köt le, magas tárolási költségekkel jár, és növeli az elavulás vagy a sérülés kockázatát. Ez a Manhattan Active Inventory fejlett rendszerének használata mellett is komolyan ronthatja a nyereségességet és a pénzforgalmat. A ProcessMind végigköveti a készletbatch-ek életciklusát, és a készletszinteket, a mozgások gyakoriságát, valamint a végső felhasználást összekapcsolva azonosítja a szokatlanul sokáig tárolt vagy lassan forgó tételeket. Feltárja a túlzott készlethez vezető nem hatékony beszerzést, túltermelést vagy lassú belső folyamatokat.

A nem megfelelő komissiózási útvonalak és folyamatok felesleges munkaidőt, hosszabb komissiózást és késedelmes rendelésteljesítést okoznak, ami rontja az ügyfelek elégedettségét és növeli a működési költségeket. A Manhattan Active Inventory rendszerben is előfordulhatnak hatékonysági problémák a kézi tervezés vagy a hibás rendszerbeállítások miatt. A ProcessMind a „Picking Initiated” és „Picking Completed” események elemzésével megjeleníti a tényleges útvonalakat és időtartamokat. Feltárja az értéket nem teremtő mozgásokat, a torlódási pontokat, valamint az útvonalak és a kötegelt komissiózás fejlesztési lehetőségeit. Segít hatékonyabbá tenni a komissiózást, így a rendelések gyorsabban és alacsonyabb költséggel teljesíthetők.

A tényleges készlet megléte ellenére is előfordulhat kritikus készlethiány, gyakran azért, mert nem látható pontosan a készlet helye, állapota vagy hozzáférhetősége. Ez elmaradt értékesítéshez és elégedetlen ügyfelekhez vezethet, és a Manhattan Active Inventory rendszer hatékonyságát is alááshatja. A ProcessMind elemzi a készletbatch-ek útját, és a „Goods Issue Recorded” eseményeket összeveti a rendelkezésre álló készletadatokkal. Így feltárhatók a „látszólagos” készlethiány okai, például a rossz helyre tett vagy nem hozzáférhető állapotú tételek, illetve a folyamatakadályok. Megmutatja, mi gátolja a rendelkezésre álló készlet komissiózását és csomagolását.

A készlet különböző raktári helyek vagy tárolóhelyek közötti mozgatásának késedelmei akadályozhatják a további folyamatokat, növelhetik az átfutási időt és csökkenthetik a működés rugalmasságát. Ez a Manhattan Active Inventory rendszerrel működő raktár teljesítményét is ronthatja. A ProcessMind méri a „Stock Moved Internally” események közötti időt, és feltárja az elhúzódó áthelyezéseket, a gyakori átrendezéseket, valamint a nem hatékony útvonalakat. Azonosítja a kiváltó okokat, például a nem megfelelő eszközöket, a gyenge tervezést vagy a zsúfolt útvonalakat, így fejleszthető a raktáron belüli logisztika.

A visszáruk nem hatékony kezelése elhúzza a feldolgozást, késlelteti a készletre vételt vagy a további felhasználásról szóló döntést, rontja a készletpontosságot, és értékes raktárterületet foglal le. Ez növelheti a költségeket és ronthatja az ügyfelek elégedettségét, még a Manhattan Active Inventory rendszer használata mellett is. A ProcessMind feltérképezi a teljes „Return Goods Processed” munkafolyamatot, és azonosítja a szűk keresztmetszeteket, az ismételt ellenőrzéseket és a felesleges lépéseket. Segít hatékonyabbá tenni a visszáru-kezelést, gyorsítani a feldolgozást és jobban kihasználni az erőforrásokat.

A nem megfelelő betárolási stratégia vagy a készletmozgások mintáinak ismerete nélkül a raktárterület kihasználása nem hatékony, ami növeli a működési költségeket és a megtett távolságokat. A Manhattan Active Inventory használata mellett is a fizikai elrendezés és az előírt folyamatok betartása határozza meg a hatékonyságot. A ProcessMind a „Put-away Completed” és „Stock Moved Internally” eseményeket a „Storage Bin” attribútummal együtt elemzi, így összevethető a tényleges készletelhelyezés az optimális stratégiával. Feltárja a kihasználatlan területeket és a gyakori átrendezéseket, amelyek nem megfelelő tárolási gyakorlatra utalnak.

A kézi „Inventory Discrepancy Adjustment” korrekciók gyakorisága a készletellenőrzés mögöttes problémáira utalhat, például a nem megfelelő áruátvételre, a pontatlan komissiózásra vagy a rendszeres leltározás hiányára. Ez többletmunkát okoz, csökkenti a készletadatokba vetett bizalmat, és elfedheti a Manhattan Active Inventory rendszer komolyabb problémáit. A ProcessMind azonosítja a korrekciók gyakoriságát, típusát és forrását, és megmutatja, mely tevékenységek vagy felhasználók váltják ki őket leggyakrabban. Feltárja, hol vezetnek a folyamat hibái pontatlan készletszintekhez.

A minőségellenőrzés szűk keresztmetszetei, a „Goods Receipt Recorded” eseménytől a „Quality Inspection Performed” eseményig, jelentősen késleltethetik az új készlet betárolását és komissiózását. Ez közvetlenül növeli az átfutási időt, és késedelmet okozhat a rendelések teljesítésében, még egy olyan fejlett rendszerben is, mint a Manhattan Active Inventory. A ProcessMind megjeleníti az ellenőrzési szakasz menetét és időtartamát, és azonosítja azokat a lépéseket, erőforrásokat vagy termékkategóriákat, amelyek jelentős késedelmet okoznak. Segít hatékonyabbá tenni az ellenőrzést, hogy a készlet hamarabb felhasználható legyen.

A sérülés, elavulás vagy lejárat miatti túlzott selejtezés közvetlen pénzügyi veszteséget jelent, és problémákra utalhat a készletforgásban, a tárolási körülményekben vagy a kereslet előrejelzésében. Ez minden készletgazdálkodási működésben jelentős költségtényező, így a Manhattan Active Inventory használata esetén is. A ProcessMind végigköveti a készletbatch-ek életciklusát, és a „Expiration Date” és „Inventory Status” attribútumokat a „Stock Scrapped/Disposed” eseményekkel összekapcsolva elemzi. Feltárja a mintázatokat és a kiváltó okokat, például a hosszú tárolási időt vagy a FIFO-elv nem megfelelő alkalmazását.

Jellemző célok

Határozza meg, mit jelent a siker

A cél az áru beérkezése és a megfelelő raktári helyre történő betárolása, illetve rendelkezésre állása között eltelt idő jelentős csökkentése. A gyorsabb betárolás növeli a készlet rendelkezésre állását, csökkenti a további folyamatok átfutási idejét, és javítja a rendelések teljesítési arányát a Manhattan Active Inventory rendszerben. Emellett csökkenti az áruátvételi terület torlódását, és biztosítja, hogy a készlet gyorsan hozzáférhető legyen. A ProcessMind a „Goods Receipt Recorded” és „Put-away Completed” közötti eseménynapló elemzésével azonosítja a betárolás szűk keresztmetszeteit és eltéréseit. Kiszámítja az átlagos és kiugró időtartamokat, és megmutatja, mely erőforrások, helyek vagy SKU-kategóriák okoznak késedelmet. Az adatok célzott fejlesztést tesznek lehetővé, amellyel a betárolási idő akár 15-20%-kal is csökkenthető.

A cél eléréséhez csökkenteni kell azoknak az eseteknek a számát, amikor a tényleges készlet és a rendszer adatai közötti eltérés miatt kézzel kell javítani a nyilvántartást. A kevesebb korrekció pontosabb készletadatokat, alacsonyabb kivizsgálási munkaerőköltséget és megbízhatóbb készletinformációt eredményez. Ez elengedhetetlen a hatékony készletgazdálkodáshoz a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind végigköveti a folyamatot az „Inventory Count Initiated” eseménytől az „Inventory Discrepancy Adjusted” eseményig, és feltárja a hibák mintázatait és kiváltó okait. A „Quantity Change”, „Transaction Type” és „User Performing Action” attribútumok elemzésével azonosítja a hibára hajlamos tevékenységeket és szakaszokat. Így az eltérések száma 20-30%-kal csökkenthető, az adatok megbízhatósága pedig javítható.

A cél a megfelelő készletmennyiség meghatározása minden helyszínen. Az optimális készletszint csökkenti a készlettartási költségeket, felszabadítja a működő tőkét, és mérsékli az elavulás kockázatát, miközben elegendő készletet biztosít a kereslet kielégítéséhez. Ez az egyensúly elengedhetetlen a nyereséges és hatékony működéshez a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind a „Inventory Batch/Lot” életciklusának elemzésével részletes képet ad a készletmozgásokról és a tárolási időkről. A „Stock Value” és „SKU Category” attribútumok alapján azonosítja a lassan forgó vagy túlzott készletet, és feltárja az optimálisabb rendelési és tárolási stratégia lehetőségeit. Ezzel a készlettartási költségek 10-15%-kal csökkenthetők.

A cél, hogy a rendelésekhez szükséges termékek raktári kivétele a lehető leghatékonyabb legyen, minimális utazási idővel és kézi munkával. A hatékonyabb útvonalak gyorsítják a rendelések teljesítését, csökkentik a munkaerőköltséget, és növelik a komissiózók teljesítményét. Ez közvetlenül javítja az ügyfelek elégedettségét és a működés hatékonyságát a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind feltérképezi a tényleges folyamatot a „Picking Initiated” és „Picking Completed” esemény között, majd összeveti az optimális útvonalakkal. A „Warehouse Location”, „Storage Bin” és „User Performing Action” attribútumok elemzésével azonosítja az értéket nem teremtő mozgásokat, a visszafordulásokat és a nem hatékony sorrendeket. Így a komissiózás sebessége 10-25%-kal növelhető.

Ez a cél azokat az eseteket kezeli, amikor a készlet fizikailag rendelkezésre áll, a rendszer mégis hiányként tartja nyilván, ami elmaradt értékesítéshez vagy késedelmes rendelésekhez vezet. A téves készlethiányok megszüntetésével valós időben pontosan látható a készlet, elkerülhető a szükségtelen sürgősségi beszerzés, javul az ügyfél-elégedettség, és több értékesítési lehetőség használható ki a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind a „Goods Issue Recorded” eseményt megelőző eseménysor elemzésével feltárja a téves készlethiányok kiváltó okait, amikor a készletnek rendelkezésre kellett volna állnia. Összekapcsolja az „Inventory Status” és a „Warehouse Location” változásait a tényleges készletmozgásokkal, így azonosítja például a rossz helyre tett árut, a rendszer késését vagy a rögzítetlen áthelyezéseket. Ezzel több mint 50%-kal csökkenthető az ilyen esetek száma.

A cél a készlet raktáron belüli, különböző helyek vagy tárolóhelyek közötti, illetve raktárak közötti mozgatásához szükséges idő csökkentése. A gyorsabb áthelyezés biztosítja, hogy a készlet ott és akkor álljon rendelkezésre, ahol szükség van rá. Így elkerülhetők a belső szűk keresztmetszetek, hatékonyabbá válik az utánpótlás, és egyenletes marad a készletáramlás a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind nyomon követi az összes „Stock Moved Internally” esemény időtartamát és útvonalát, és megmutatja a késéseket, a felesleges lépéseket és az erőforráshiányt. A „Warehouse Location”, „Storage Bin” és „Movement Reason Code” attribútumok vizsgálatával feltárja a hatékonysági problémákat, így a szervezetek 15–30%-kal csökkenthetik a belső áthelyezések idejét.

A cél a visszaküldött áruk feldolgozási idejének jelentős csökkentése az átvételtől a végső döntésig, például a készletre vételig, javításig vagy selejtezésig. A gyorsabb feldolgozás javítja az ügyfélélményt, mert hamarabb történhet meg a visszatérítés vagy a csere. Emellett csökkenti a visszáru tárolási költségét, és felgyorsítja a készlet visszanyerését vagy megfelelő ártalmatlanítását a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind megjeleníti a „Return Goods Processed” munkafolyamatot, és feltárja a késéseket, valamint az újramunkálási köröket. A „Transaction Type”, „Inventory Status” és „User Performing Action” attribútumok elemzésével azonosítja az ellenőrzés, a minőségvizsgálat vagy a rendszerfrissítés szűk keresztmetszeteit. Így 20–35%-kal csökkenthető a visszáru feldolgozási ideje.

A cél, hogy a raktár minden négyzetméterét és köbméterét a lehető leghatékonyabban használja ki. A tárolókapacitás jobb kihasználása csökkenti a költséges bővítés szükségességét, megkönnyíti az áruk elérését, és javítja a működés hatékonyságát, valamint a költségmegtakarítást a Manhattan Active Inventory környezetében. A ProcessMind a „Put-away Completed” eseményeket a „Warehouse Location” és „Storage Bin” attribútumokkal együtt elemzi. Így feltárja a kihasználatlan területeket és a nem hatékony elhelyezési gyakorlatokat. A gyakori készletmozgatásokból arra is következtethet, hogy az eredeti betárolási döntések nem voltak megfelelőek. Ezzel 10–20%-kal javítható a területkihasználás.

A cél a készletnyilvántartás javításához szükséges manuális beavatkozások visszaszorítása. A kevesebb manuális korrekció pontosabb adatokat, kevesebb emberi hibát, jobb megfelelést és jelentős időmegtakarítást eredményez a munkatársaknak. Ez megbízhatóbbá teszi a készletadatokat a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind megmutatja, mely tevékenységek és körülmények vezetnek az „Inventory Discrepancy Adjusted” eseményekhez. Ezeket összeveti a korábbi tevékenységekkel, például az „Inventory Count Performed” vagy a „Goods Receipt Recorded” eseménnyel, valamint olyan attribútumokkal, mint a „Movement Reason Code”. Így feltárja a kiváltó okokat, és 25–40%-kal csökkentheti a manuális korrekciók számát.

A cél az áruátvételtől a minőségellenőrzés befejezéséig és a betárolásra való felszabadításig eltelt idő csökkentése. A rövidebb ellenőrzési idő mérsékli az értékesítésre nem alkalmas készlet tárolási idejét, javítja a készletáramlást, és hamarabb elérhetővé teszi a termékeket a vásárlók számára a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind méri a „Goods Receipt Recorded” és a „Quality Inspection Performed” események, valamint az ezeket követő tevékenységek közötti pontos időt. Feltárja a szűk keresztmetszeteket, az erőforráshiányt és az egyes „Supplier” vagy „SKU Category” attribútumokhoz kapcsolódó késéseket. Így 10–25%-kal csökkenthető az ellenőrzési idő.

A cél a sérülés, elavulás vagy lejárat miatt selejtezendő, illetve ártalmatlanítandó készlet mennyiségének és értékének jelentős csökkentése. A kevesebb selejtezés közvetlenül mérsékli a pénzügyi veszteséget, javítja az erőforrások kihasználását, és fenntarthatóbb készletgazdálkodást tesz lehetővé a Manhattan Active Inventory rendszerben. A ProcessMind elemzi az összes „Stock Scrapped/Disposed” eseményt, és összefüggéseket keres az „Expiration Date”, „SKU Category”, „Supplier” és „Movement Reason Code” attribútumokkal. Feltárja az olyan kiváltó okokat, mint a nem megfelelő tárolás, a túl hosszú tárolási idő vagy a pontatlan előrejelzés. Az elemzés alapján 15–25%-kal csökkenthető a selejtezés.

A készletgazdálkodás 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

Használja a készletgazdálkodási adatokhoz készült Excel-sablont, hogy az első adatgyűjtés már a ProcessMind számára megfelelő szerkezetben történjen.

Adatsablon-útmutató megtekintése Sablon letöltése

Miért fontos?

A szabványos sablon egyszerűsíti az adatok előkészítését, csökkenti a hibák számát és időt takarít meg. Ez már a kezdetektől pontos folyamatelemzést tesz lehetővé.

Várható eredmény

A Manhattan Active Inventory adataival kitölthető, strukturált Excel-sablon.

MIT NYERHET VELE

Tárja fel a készletgazdálkodás hiányosságait, és javítsa az áramlást

A ProcessMind megmutatja a készletgazdálkodás teljes folyamatát, és feltárja a szűk keresztmetszeteket, az újrarendelési pontok problémáit és a lassan forgó készleteket. A kapott információk alapján optimalizálhatja a készletszintet és csökkentheti a működési költségeket.

A tényleges készletgazdálkodási folyamatok megjelenítése
A készlethiány kockázatának és a túlzott készletezésnek a felismerése
A nem hatékony készletmozgások feltárása
A készletszint optimalizálása a költségek csökkentéséhez

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

JELLEMZŐ EREDMÉNYEK

Kiváló készletgazdálkodási eredmények

Ezek az eredmények azt mutatják, milyen jelentős javulást érhetnek el a szervezetek, ha process mininggal optimalizálják a Manhattan Active Inventory készletgazdálkodási folyamatait.

0 %

Gyorsabb betárolás

Az átlagos átfutási idő csökkenése

A beérkezett áruk hamarabb kerülnek a tárolóhelyükre, így csökken az átmeneti tárolóterületek zsúfoltsága, és több készlet áll rendelkezésre komissiózáshoz.

0 %

Kevesebb készleteltérés

A manuális korrekciók számának csökkenése

A készlethibák kiváltó okainak feltárásával jelentősen csökken a manuális korrekciók szükségessége. Pontosabb készletnyilvántartás és kevesebb fennakadás lesz a működésben.

0 %

Optimális készletszint

Az átlagos készlettárolási idő csökkenése

A lassan forgó vagy felesleges készlet azonosításával csökkenthetők a készlettartási költségek, felszabadítható a raktárterület, és javítható a pénzforgalom a tárolási idő optimalizálásával.

0 %

Hatékonyabb komissiózás

Az átlagos komissiózási idő csökkenése

A komissiózási útvonalak és folyamatok elemzése felgyorsítja a rendelések teljesítését. Ez csökkenti a munkaerőköltséget, és a gyorsabb kiszállítással javítja az ügyfél-elégedettséget.

0 %

Kevesebb készletselejtezés

A veszteség csökkenése

A sérült vagy lejárt áruk okainak megértésével megelőző intézkedések vezethetők be. Így jelentősen csökken a készlet leírásából eredő veszteség, és javul a jövedelmezőség.

0 %

Szüntesse meg a téves készlethiányokat

A komissiózási visszautasítások számának csökkenése

A rendszerben nyilvántartott és a fizikailag meglévő készlet közötti eltérések feltárásával elkerülhető, hogy a rendszer elérhetőnek mutasson olyan árut, amely valójában nincs készleten. Ez megbízhatóbb rendelésteljesítést és nagyobb ügyfélbizalmat eredményez.

Az eredmények a folyamat összetettségétől és az adatok minőségétől függően változnak. A feltüntetett értékek a bevezetések során jellemzően tapasztalt javulást mutatják.

Javasolt adatok

Kezdje a legfontosabb attribútumokkal és tevékenységekkel, majd szükség szerint bővítse az adatkört.

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

Attribútumok

Az elemzéshez szükséges főbb adatok

Egy adott készlettétel vagy -lot egyedi azonosítója, amely elsődleges esetazonosítóként szolgál.

Miért fontos?

Ez az alapvető azonosító kapcsolja össze az összes kapcsolódó készleteseményt egyetlen folyamatpéldánnyá, így a készlet-életciklus elejétől a végéig elemezhető.

A bekövetkezett készletgazdálkodási esemény neve, például „Goods Receipt Recorded” vagy „Picking Completed”.

Miért fontos?

Meghatározza a folyamat lépéseit, így a készlet útja az elejétől a végéig megjeleníthető és elemezhető.

Az időbélyeg, amely azt mutatja, mikor kezdődött a készletkezelési tevékenység.

Miért fontos?

Ez az időbélyeg alapvető az események helyes sorrendbe rendezéséhez, valamint az időalapú teljesítménymutatók és KPI-k kiszámításához.

Az az időbélyeg, amely megmutatja, mikor fejeződött be a készletkezelési tevékenység.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az egyes tevékenységek időtartamának kiszámítását, így pontosan azonosíthatók a folyamat késését okozó feladatok.

A tevékenységet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazott azonosítója.

Miért fontos?

Az egyes folyamattevékenységeket konkrét felhasználókhoz rendeli, így elemezhető a teljesítmény, kiegyensúlyozható a munkaterhelés és azonosíthatók a képzési igények.

A raktár azon konkrét fizikai helye, ahol a tevékenység zajlott, például egy tárolóhely vagy csomagolóállomás.

Miért fontos?

Térbeli kontextust ad a készleteseményekhez, így elemezhetők a szűk keresztmetszetek, a hatékonyság és az egyes fizikai helyekhez kapcsolódó problémák.

Egy adott termék vagy készletelem egyedi azonosítója.

Miért fontos?

Lehetővé teszi a termékszintű elemzést, így kiderülhet, hogy a folyamatproblémák egyes termékekre vagy termékkategóriákra összpontosulnak-e.

A tevékenységben érintett termék darabszáma.

Miért fontos?

Megmutatja az egyes tevékenységek volumenét, ami nélkülözhetetlen az átbocsátás, az arányszámok és más volumenalapú KPI-k kiszámításához.

A készletmozgás vagy -módosítás okát jelölő kód.

Miért fontos?

Megmutatja, miért történt a készletmozgás vagy -módosítás, így feltárhatók az eltérések, a selejtezések és az áthelyezések kiváltó okai.

Tevékenységek

Követendő és optimalizálandó folyamatlépések

Azt jelzi, hogy a készlettétel megérkezett a létesítménybe, és a rendszer rögzítette az átvételt. Az eseményt jellemzően akkor rögzítik a Manhattan Active Inventory rendszerben, amikor egy felhasználó beszkenneli az árut, vagy visszaigazolja a beszerzési rendeléshez, illetve az előzetes szállítási értesítéshez (ASN) tartozó átvételt.

Miért fontos?

Ez a készlet-életciklus elsődleges kezdő eseménye. Az esemény és a következő tevékenységek közötti idő elemzése alapvető a beérkeztetés hatékonyságának és a beszállítói teljesítménynek a méréséhez.

Megerősíti, hogy a készlettétel a végleges tárolóhelyére került. Az eseményt jellemzően akkor rögzítik, amikor a dolgozó beszkenneli a tárolóhelyet, és visszaigazolja a betárolási feladat befejezését.

Miért fontos?

Ez a fontos mérföldkő jelzi a beérkeztetési folyamat végét, és azt, hogy a készlet teljesítésre rendelkezésre áll. A betárolási ciklusidő és a határidőre történő betárolás arányát mérő KPI-k kiszámításához is szükséges.

A készleteltérés megállapítása után a rendszerben rögzített, kifejezett korrekció a készlettétel mennyiségére. Ilyen korrekcióra például ciklikus leltározás során kerülhet sor, és növelheti vagy csökkentheti a mennyiséget.

Miért fontos?

Ez az esemény közvetlenül jelzi a készlet pontatlanságát. A korrekciók elemzése elengedhetetlen a készleteltéréseket bemutató dashboard és a készleteltérési arány KPI kiszámításához.

Megerősíti, hogy a dolgozó kivette a készletet a tárolóhelyéről, és egy átmeneti tároló- vagy csomagolóterületre vitte. Az eseményt akkor rögzítik, amikor a dolgozó kézi eszközén visszaigazolja a komissiózást.

Miért fontos?

Ez a mérföldkő jelzi a komissiózás végét és a csomagolás kezdetét. Szükséges a komissiózói teljesítmény és a komissiózási, valamint csomagolási teljesítményt bemutató dashboard méréséhez.

Azt jelzi, hogy a készlettétel hivatalosan elhagyta a raktárt, így csökkent a rendelkezésre álló készlet. Az eseményt jellemzően a teherautó indulásakor végzett szkennelés vagy a szállítmány visszaigazolása váltja ki.

Miért fontos?

Ez a készlet-életciklus elsődleges, sikeres záró eseménye. Lezárja a kiszállítási folyamatot, és a teljes készlettárolási idő kiszámítására használható.

A készlettétel végleges selejtezését jelzi. A tételt leírják és fizikailag ártalmatlanítják. Erre sérült, lejárt vagy elavult készlet esetén kerülhet sor.

Miért fontos?

Ez a pénzügyi veszteséget jelző kritikus esemény vagy alternatív záró esemény. Nyomon követése elengedhetetlen a selejtezési trendeket bemutató dashboard és a selejtezési arány KPI szempontjából.

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

Hogyan javíthatja a process mining a Manhattan Active Inventory készletgazdálkodási folyamatait?

A process mining megmutatja, hogyan zajlik valójában a készletkezelés, és feltárja a rejtett szűk keresztmetszeteket, valamint a hatékonysági problémákat. Azonosítja a késések helyét, például a betárolásnál vagy a minőségellenőrzésnél, és jelzi az ideális folyamattól való eltéréseket. Az adatok alapján célzott fejlesztéseket vezethet be, felgyorsíthatja a működést és csökkentheti a költségeket.

Milyen adatokra van szükség a Manhattan Active Inventory rendszerből a process mining elindításához?

A kezdéshez általában olyan eseménynaplókra van szükség, amelyek minden készleteseményhez tartalmazzák az esetazonosítót, a tevékenységet és az időbélyeget. A készletgazdálkodásban az „Inventory Batch/Lot” szolgálhat esetazonosítóként. A releváns adatok közé tartoznak a készletmozgások, korrekciók, betárolások, komissiózások és minőségellenőrzések.

Milyen kézzelfogható javulást érhetünk el a készletgazdálkodásban process mininggal?

Jelentős javulás érhető el, például gyorsabb betárolás, kevesebb készleteltérés miatti korrekció és optimálisabb készletszint. A process mining segít hatékonyabbá tenni a komissiózási útvonalakat, megszüntetni a téves készlethiányokat és csökkenteni a költséges selejtezést. Mindez javítja a működés hatékonyságát és mérsékli a költségeket.

Mennyi ideig tart általában egy készletgazdálkodási process mining projekt bevezetése?

Az első beállítás és az adatkapcsolat kialakítása az adatok elérhetőségétől és összetettségétől függően néhány hetet vehet igénybe. Az adatok betöltése után az első elemzési eredmények és megvalósítható javaslatok gyakran 1–2 hónapon belül elkészülnek. A folyamatos nyomon követés további fejlesztési lehetőségeket tár fel.

Szükség van valamilyen technikai előfeltételre vagy integrációra a Manhattan Active Inventory adatok process mining elemzéséhez?

Elsősorban hozzá kell férnie a Manhattan Active Inventory adataihoz, jellemzően adatbázis-exporton, API-n vagy adattárházi kapcsolaton keresztül. Az eseménynaplókat a process mining eszközök számára megfelelő, strukturált formátumban kell kinyernie. Az elemzéshez általában nincs szükség közvetlen integrációra magával a Manhattan Active Inventory rendszerrel.

Feltárhatja a process mining az olyan készletproblémák kiváltó okait, mint a gyakori eltérések vagy készlethiányok?

Igen. A process mining megmutatja a problémákhoz vezető tényleges folyamatútvonalakat és eltéréseket. Az eseményadatok elemzésével azonosítja azokat a konkrét lépéseket vagy eseménysorokat, amelyek készleteltérést, készlethiányt vagy késést okoznak. Ez tényszerű alapot ad a kiváltó okok elemzéséhez és a célzott megoldásokhoz.

Elemezheti a process mining a teljes készlet-életciklust, beleértve a visszáru kezelését és a minőségellenőrzést?

Igen. A process mining nyomon követi egy készlettétel teljes útját az összes folyamatlépésen keresztül. Ide tartozik a betárolás, a komissiózás, a belső áthelyezés, a visszáru feldolgozása és a minőségellenőrzés. A teljes folyamat áttekintésével az egymáshoz kapcsolódó folyamatok is optimalizálhatók.

A szűk keresztmetszetek feltárásán kívül milyen előnyöket nyújt a process mining a készletgazdálkodásban?

A szűk keresztmetszetek feltárása mellett a process mining segít betartani a működési előírásokat és felismerni a csalárd tevékenységeket. Objektív adatokat ad a teljesítmény összehasonlításához, és támogatja a folyamatos fejlesztést. Átláthatóvá teszi a folyamat eltéréseit és azok hatását.

Optimalizálja a készletgazdálkodást, csökkentse a költségeket

Szüntesse meg a szűk keresztmetszeteket, és csökkentse 30%-kal az átfutási időt. Már ma láthatja az eredményeket.

Próbálja ki ingyen

Nincs szükség bankkártyára. A beállítás néhány percet vesz igénybe.