> Folyamatos folyamatfejlesztés > Raktárirányítás > Manhattan SCALE

Fejlessze raktárirányítását

Útmutató a Manhattan SCALE működésének optimalizálásához, 6 lépésben
Fejlessze raktárirányítását
Raktárirányítás
Manhattan SCALE

Válasszon folyamatot

Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.

Elérhető folyamatok
Általános folyamat 1 Alkalmazottak beléptetése 6 Bérszámfejtés 7 Beszerzéstől a fizetésig, beszerzési rendelés 8 Beszerzéstől a fizetésig: kérelmek 8 Beszerzéstől a kifizetésig: számlafeldolgozás 8 Betegellátási folyamat 6 Bevételciklus-kezelés 6 Ellátásilánc-menedzsment 7 Érdeklődőtől a pénz beérkezéséig 7 Eszközkarbantartás 6 Felvételtől a kilépésig, az alkalmazotti életciklus 8 Felvételtől a kilépésig: munkakör-kezelés 4 Fizetésfeldolgozás 7 Hitelkezelés és követeléskezelés 7 Hitelkihelyezés 6 Incidenskezelés 6 Kárigények feldolgozása 6 Készletgazdálkodás 7 Költségelszámolás 6 KYC-ügyfélbeléptetés 6 Minőségirányítás 6 Problémakezelés 6 Raktárirányítás 6 Record to Report – naplóbejegyzés 7 Record to Report, időszaki zárás és egyeztetés 7 Rendeléstől a pénz beérkezéséig: számlázás és számlakiállítás 8 Rendeléstől a pénz beérkezéséig: vevői rendelések feldolgozása 8 Szállítmányozás 6 Szállítói számlák feldolgozása 7 Szállítói számlák kifizetésének feldolgozása 7 Szerződéskezelés 6 Szoftverfejlesztési életciklus 6 Szolgáltatási kérelmek kezelése 7 Termeléstervezés 6 Toborzás és tehetségszerzés 6 Ügyfélszolgálat 7 Változáskezelés 6 Vevőkövetelés-kezelés 7 Visszáru- és visszatérítés-feldolgozás 7
Elérhető rendszerek
Kihívások(11)Célok(11)6 lépésElőnézetEredményekAdatokGYIK(5)

Optimalizálja a raktárirányítást a Manhattan SCALE rendszerben

A nem hatékony raktárirányítás szűk keresztmetszetekhez, az erőforrások pazarlásához és megfelelési problémákhoz vezethet. Platformunk megmutatja, hol akad el a működés, az áruátvételtől a kiszállításig. Az adatok alapján célzottan fejlesztheti a folyamatokat, javíthatja az anyagáramlást és növelheti a raktár hatékonyságát.

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 optimalizálni a raktárirányítást a Manhattan SCALE rendszerben?

A hatékony raktárirányítás az eredményes ellátási lánc alapja. A Manhattan SCALE összetett környezetében azonban könnyen felhalmozódhatnak a hatékonysági problémák, amelyek komoly üzleti nehézségekhez vezetnek. Az áruátvétel késése, a betárolás szűk keresztmetszetei, a nem megfelelő komissiózási útvonalak, valamint a csomagolás vagy kiszállítás során előforduló hibák növelik a működési költségeket, meghosszabbítják a rendelések teljesítési idejét, és végső soron rontják az ügyfél-elégedettséget. Ha nem látja világosan, adatok alapján, hogyan zajlanak a tényleges folyamatok, nehéz felismerni és megoldani ezeket a problémákat. A Manhattan SCALE WMS folyamatainak folyamatos fejlesztése nem csupán előnyt jelent, hanem szükséges a versenyképesség megőrzéséhez, a költségek kézben tartásához és a megbízható kiszolgáláshoz a mai gyorsan változó piacon.

Hogyan segít a process mining hatékonyabbá tenni a Manhattan SCALE működését?

A process mining új megközelítést kínál a Manhattan SCALE raktárirányítási folyamatainak megértéséhez és fejlesztéséhez. A rendszer eseménynaplóinak elemzésével objektív, adatokra épülő képet ad minden egyes raktári rendelés útjáról, a létrehozástól a végső kiszállításig. Így feltételezések és szubjektív megfigyelések helyett láthatja, milyen útvonalon halad ténylegesen az áru, mennyi ideig tartanak az egyes tevékenységek, és pontosan hol keletkeznek késések. Feltárhatja a folyamatok rejtett eltéréseit, felismerheti a szabványos működési eljárásoktól való eltéréseket, és azonosíthatja azokat az erőforrás-konfliktusokat, amelyek lassíthatják a teljes működést. Ez a folyamat egészére kiterjedő kép segít megérteni, hogyan hatnak egymásra az olyan tevékenységek, mint a minőségellenőrzés, a betárolás, a komissiózás és a rakodás, és hogyan befolyásolják a teljes átfutási időt. Az így kapott információk célzott folyamatfejlesztést tesznek lehetővé.

A raktári folyamatok fejlesztésének fő területei

A Manhattan SCALE-adatok process mining elemzésével célzottan fejlesztheti a következő területeket:

  • A szűk keresztmetszetek feltárása és megszüntetése: Derítse ki, pontosan hol és miért keletkeznek késések, legyen szó túlterhelt áruátvételi dokkról, nem megfelelő betárolási stratégiáról, egy adott komissiózási zónáról vagy zsúfolt csomagolóállomásról. A szűk keresztmetszetek megértése a hatékony folyamatfejlesztés első lépése.
  • Az átfutási idő csökkentése: Elemezze az egyes szakaszok időigényét a beérkező szállítási értesítéstől a küldemény feladásáig. Keresse meg a vártnál hosszabb tevékenységeket, és vezessen be olyan változtatásokat, amelyek csökkentik a raktárirányítás teljes átfutási idejét.
  • Az erőforrások jobb kihasználása: Lássa, hogyan használja a munkaerőt, a berendezéseket és a raktárterületet. Keresse meg az erőforrások átcsoportosításának és a munkaterhelés kiegyensúlyozásának lehetőségeit, hogy további beruházás nélkül növelje az áteresztőképességet.
  • A megfelelés javítása és a hibák csökkentése: Kövesse nyomon, hogy a folyamatok megfelelnek-e a szabványos működési eljárásoknak. Tárja fel a hibás árumozgatást, a komissiózási hibákat és a nem szabványos útvonalakat, hogy javítsa a pontosságot és a szabályozási előírásoknak való megfelelést.
  • Az áteresztőképesség növelése: A folyamatok gördülékenyebbé tételével és a szűk keresztmetszetek megszüntetésével jelentősen növelheti a naponta feldolgozott raktári rendelések számát, vagyis a működési kapacitást.

Mérhető eredmények

A Manhattan SCALE környezetében process mining elemzéssel feltárt fejlesztések kézzelfogható, mérhető előnyöket hozhatnak:

  • Alacsonyabb működési költségek: Ossza be hatékonyabban a munkaerőt, csökkentse a berendezések üresjáratát és az utómunkát igénylő hibákat. Mindez mérsékli az egységenkénti feldolgozási költséget.
  • Gyorsabb rendelésteljesítés: Jelentősen csökkentheti a raktári rendelések átlagos átfutási idejét, így gyorsabban szállíthatja ki az árut, és javíthatja a szolgáltatási szintre vonatkozó vállalások teljesítését.
  • Pontosabb készletnyilvántartás: A betárolási és komissiózási hibák csökkentésével megbízhatóbban láthatja a készletszinteket, mérsékelheti az eltéréseket és javíthatja a tervezést.
  • Nagyobb ügyfél-elégedettség: A rendelések pontos és időben történő teljesítése elégedettebb ügyfeleket és erősebb üzleti kapcsolatokat eredményez.
  • Megalapozottabb stratégiai tervezés: A tényleges folyamatok teljesítményének ismeretében megalapozottabb döntéseket hozhat a létszámról, a berendezésekbe történő beruházásokról és a raktár elrendezéséről.

Kezdje el még ma a raktár optimalizálását

A Manhattan SCALE raktárirányítási lehetőségeinek jobb kihasználásához először meg kell értenie, hogyan zajlanak a folyamatok a valóságban. A process mining segítségével világos képet és adatokra épülő információkat kap a működés fejlesztéséhez. Ne találgatásokra hagyatkozzon: tárja fel előre a raktárirányítási átfutási idő csökkentésének, a szűk keresztmetszetek megszüntetésének és a folyamatos fejlesztésnek a lehetőségeit. Tegye raktárát hatékonyabbá, költségtakarékosabbá és a szabályozásoknak megfelelővé.

Raktárirányítás Anyagáramlás Logisztika Készletoptimalizálás Az ellátási lánc hatékonysága Rendelések teljesítése Elosztóközpont Működésirányítás WMS Raktári működés Komissiózás, csomagolás, kiszállítás Elosztás

Gyakori problémák és kihívások

Azonosítsa, mely kihívások érintik Önt

Sok raktári rendelés teljesítése a vártnál tovább tart a létrehozástól a kiszállításig. Ez késedelmes kézbesítéshez és elégedetlen ügyfelekhez vezet. A csúszás veszélyezteti a szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások teljesítését, növeli a készlettartási költségeket, és ronthatja a márka pontos szállításról kialakult hírnevét.
A ProcessMind a Manhattan SCALE WMS adataiban megmutatja, mely tevékenységek vagy útvonalak okozzák a késéseket. A raktári rendelések folyamatának elemzésével feltárja, hol vész el az idő, akár a komissiózás, a csomagolás vagy az átmeneti tárolás során. Így célzottan javíthatja a folyamatot.

A csapatnak gyakran újra kell komissióznia a tételeket vagy be kell csomagolnia a rendeléseket, mert a folyamat késői szakaszában hibákra vagy eltérésekre derül fény. Az újramunka munkaidőt pazarol, növeli a működési költségeket, és tovább késlelteti a raktári munkafolyamatot, rontva az általános hatékonyságot.
A ProcessMind a Manhattan SCALE-ben követi a raktári rendelések útját, és feltárja az újramunka kiváltó okait. Megmutatja, hol keletkeznek a hibák, mely tevékenységeket kell gyakran megismételni, és segít kideríteni, hogy bizonyos munkatársak, anyagok vagy tárolóhelyek hozzájárulnak-e a hatékonyságromláshoz.

Az áruk nem mindig a legmegfelelőbb helyre kerülnek, ezért a későbbi komissiózás és belső árumozgatás több időt vesz igénybe. A raktárirányítási rendszerben alkalmazott nem hatékony betárolási gyakorlat csökkentheti a tárolókapacitás kihasználtságát, és lassíthatja a raktár működését.
A ProcessMind megjeleníti az áruk tényleges útját az „Áru átvétele” és az „Áru betárolása” között a Manhattan SCALE-ben. Feltárja a nem optimális útvonalakat és a szabványos eljárásoktól való gyakori eltéréseket, valamint megmutatja, hogyan rendezheti át a tárolóhelyek kiosztását a későbbi árumozgatás és kezelés csökkentéséhez.

A beérkező áruk átvétele, megszámolása és ellenőrzése során fellépő késések feltorlódást okoznak a rakodónál, és hátráltatják, hogy a tételek időben elérhetővé váljanak a rendelések teljesítéséhez. Ez rontja a készletadatok pontosságát, értékes rakodóterületet foglal le, és a raktár egészének működésére kihat.
A ProcessMind elemzi a Manhattan SCALE-ben a „Beérkező szállítási értesítés fogadása” és az „Áru betárolása” közötti folyamatot. Megmutatja, hol lassul le az átfutás, azonosítja az áruátvétel konkrét szűk keresztmetszeteit, és segít a létszám vagy az ellenőrzési eljárások módosításával felgyorsítani a feldolgozást.

A rendelések gyakran hosszú ideig várakoznak a csomagolóterületen vagy az átmeneti tárolóhelyeken, mielőtt felrakodnák őket a szállítójárműre. A várakozás torlódást okoz, akadályozza a kiszállítási rakodóhelyek hatékony használatát, és közvetlenül hozzájárul ahhoz, hogy a rendelések ne induljanak el időben az ügyfelekhez.
A ProcessMind a Manhattan SCALE eseményadataiban méri a „Csomagolás megkezdése” és a „Felrakodás a fuvarozóra” előtti várakozási időt és sorban állást. Pontosan megmutatja, hol torlódnak fel a rendelések, így feltárhatja a kapacitásproblémákat, a létszám egyenetlen elosztását vagy a munkafázisok közötti nem hatékony átadásokat.

Előfordul, hogy a kritikus minőség-ellenőrzési tevékenységeket kihagyják, nem a megfelelő sorrendben végzik el, vagy nem dokumentálják megfelelően. Ez veszélyezteti a termékek épségét és a megfelelést. A raktári folyamatok ilyen hiányosságai további hibákhoz, költséges visszáruhoz és a márka hírnevének romlásához vezethetnek.
A ProcessMind azonosítja azokat a Manhattan SCALE-ben kezelt raktári rendeléseket, amelyeknél hiányzik a „Minőség-ellenőrzés elvégzése” tevékenység, vagy az nem a várt sorrendben történik. Láthatóvá teszi a szabványos működési eljárásoktól való eltéréseket, így célzott képzéssel vagy a folyamat betartatásával kezelheti őket.

A raktári dolgozók és eszközök kihasználtsága nem mindig megfelelő: egyes területeken állásidő keletkezik, míg máshol túlterheltek az erőforrások. A nem megfelelő erőforrás-elosztás növelheti a munkaerőköltséget, lassíthatja a feldolgozást, és rontja a raktár működésének hatékonyságát.
A ProcessMind elemzi a Manhattan SCALE tevékenységeihez tartozó „Felhasználó/operátor azonosítója” és „Használt eszköz” adatokat. Feltárja az alul- és túlterhelés mintázatait, megmutatja, hol kötődnek le az erőforrások, és adatokkal segíti a munkaerő-beosztás és az eszközök elosztásának javítását.

A rendelések gyakran nem készülnek el, vagy nem indulnak el a kért időpontra. Ez kötbérhez, ügyfélpanaszokhoz és a hírnév romlásához vezet. A késések veszélyeztetik a szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások teljesítését, és ronthatják az ügyfelekkel, illetve partnerekkel ápolt kapcsolatokat.
A ProcessMind összeveti a Manhattan SCALE-ben szereplő „Tényleges teljesítési dátumot” és a „Kért teljesítési dátumot” minden raktári rendelésnél. Megmutatja, mely rendelések késnek rendszeresen, és feltárja azokat a konkrét folyamatlépéseket vagy korábbi késéseket, amelyek miatt nem sikerül tartani a határidőt.

A raktári rendelések gyakran a szabványostól eltérő útvonalon haladnak, vagy váratlanul visszatérnek egy korábbi lépéshez. A tényleges folyamat így jelentősen eltér a tervezettől. A raktári működés ilyen ellenőrizetlen változatai bonyolítják a munkát, növelik a feldolgozási időt, és megnehezítik az előrejelzést.
A ProcessMind a Manhattan SCALE adataiból feltérképezi minden raktári rendelés tényleges útját a folyamat elejétől a végéig. Vizuálisan megmutatja a folyamatváltozatokat, azonosítja a gyakori eltéréseket, és számszerűsíti azok gyakoriságát és hatását. Így egységesítheti a folyamatokat, vagy javíthatja a gyakori kivételek kezelését.

A beérkező, komissiózott vagy becsomagolt áruk tervezett és tényleges mennyisége között rendszeresen eltérés van. Ez kézi korrekciókat és pontatlan készletadatokat eredményez. Az eltérések újramunkát okoznak, késleltetik a rendelések teljesítését, és csökkentik a raktári készletadatokba vetett bizalmat.
A ProcessMind a Manhattan SCALE-ben minden raktári rendelés különböző szakaszaiban összeveti a „Tervezett mennyiség” és a „Tényleges mennyiség” adatokat. Megmutatja, hol és mikor fordulnak elő leggyakrabban eltérések, így feltárhatja, mely áruátvételi, komissiózási vagy számlálási folyamatok igényelnek figyelmet.

A raktárban az anyagokat és termékeket a szükségesnél többször vagy feleslegesen mozgatják. Ez növeli a munkaerőköltséget és az eszközök kopását. A nem hatékony árumozgatás meghosszabbítja az átfutási időt, és csökkenti a raktár teljesítményét.
A ProcessMind követi a Manhattan SCALE-ben minden raktári rendeléshez tartozó tárolóhelyek és tevékenységek sorrendjét. Feltárja a betárolás és a komissiózás során használt nem hatékony útvonalakat, megmutatja a szükségtelen árumozgatásokat, és segít javítani az elrendezést, valamint a feladatok kiosztását.

Jellemző célok

Határozza meg, mit jelent a siker

A cél a raktári rendelés létrehozásától a kiszállításig eltelt teljes idő csökkentése, ami közvetlenül javítja az ügyfél-elégedettséget és a működés hatékonyságát. A Manhattan SCALE-ben a gyorsabb teljesítés azt jelenti, hogy az ügyfelek hamarabb kapják meg a termékeket, javul a szolgáltatási szint, és csökkennek a készlettartási költségek. A ProcessMind azonosítja a teljesítési folyamat szűk keresztmetszeteit és leghosszabb tevékenységeit. Az eseménynaplók elemzésével megmutatja, hol akadnak el a rendelések, például a túl hosszú átmeneti tárolás vagy a komissiózás késése miatt. Így célzottan átalakíthatja a folyamatot, és mérheti a javulást.

A cél a hibás komissiózások és csomagolások jelentős csökkentése, amelyek újramunkához, visszáruhoz és magasabb működési költségekhez vezetnek a Manhattan SCALE-ben. A kevesebb hiba pontosabb rendelést, nagyobb ügyfélbizalmat és kevesebb pazarlást eredményez. A ProcessMind feltárja az újramunka mintázatait és a szabványos komissiózási, illetve csomagolási eljárásoktól való eltéréseket. Megmutathatja, hogy mely felhasználói azonosítókhoz, eszközökhöz vagy terméktípusokhoz kapcsolódik több hiba, így célzott képzéssel vagy rendszerbeállítások módosításával javíthatja a pontosságot.

A cél az átvett áruk betárolásának és a komissiózáshoz szükséges kivételének hatékonyabbá tétele a Manhattan SCALE-ben. A jól szervezett folyamatok jobb helykihasználást, rövidebb útvonalakat és gyorsabb készlet-hozzáférést eredményeznek. A ProcessMind elemzi a betárolás és a kivétel tényleges útvonalait és időtartamát, és azonosítja a nem hatékony útvonalakat, illetve az ismételt árumozgatásokat. Megmutatja, hogyan alakíthatja át a tárolási stratégiát vagy módosíthatja a rendszer szabályait az útvonalak rövidítése és az áteresztőképesség növelése érdekében.

A cél a beérkező szállítási értesítés és az áru betárolása között eltelt idő csökkentése, valamint a Manhattan SCALE raktári működésének kezdeti szakaszában jelentkező szűk keresztmetszetek megszüntetése. A gyorsabb áruátvétel révén az áruk hamarabb értékesíthetővé válnak, és csökken a rakodóterületek zsúfoltsága. A ProcessMind megjeleníti az áruátvételi folyamatot, és megmutatja, hol keletkeznek késések, például a minőség-ellenőrzés vagy az első számlálás során. Számszerűsíti a késések hatását, így a vezetők feltárhatják a kiváltó okokat, és intézkedhetnek a készlet gyorsabb elérhetővé tételéről.

A cél a kiszállítás előtti utolsó előkészítési szakaszok szükségtelen késéseinek és hatékonysági problémáinak csökkentése a Manhattan SCALE lehetőségeire támaszkodva. A gördülékeny csomagolás és átmeneti tárolás segít időben előkészíteni a rendeléseket, így elkerülhetők az elmulasztott szállítási időablakok. A ProcessMind megmutatja, hol torlódnak fel vagy várakoznak túl sokáig a rendelések a csomagolás megkezdése és a kiszállítás között. Feltárja a lassulást okozó folyamatváltozatokat, és támpontot ad az erőforrások elosztásának vagy a munkaállomások elrendezésének javításához.

A cél annak biztosítása, hogy a Manhattan SCALE-ben minden szükséges minőség-ellenőrzési lépést következetesen elvégezzenek a beérkező áruknál és a kiszállítandó rendeléseknél. A következetes ellenőrzés javítja a termékminőséget, csökkenti a visszárut, és segíti a megfelelés fenntartását. A ProcessMind feltérképezi az áruk tényleges útját a raktárban, és észleli, ha a minőség-ellenőrzési tevékenységeket kihagyják, késve végzik el vagy nem a megfelelő sorrendben hajtják végre. Számszerűsíthető bizonyítékot ad a szabályok megsértéséről, így célzott intézkedéseket hozhat és betartathatja az előírt folyamatokat.

A cél az emberi erőforrások, az eszközök és a tárolóhelyek hatékonyabb kihasználása a Manhattan SCALE raktári működésében. A jobb kihasználtság növeli a termelékenységet, csökkenti a túlóraköltségeket és mérsékli a működési kiadásokat. A ProcessMind elemzi a tevékenységek időtartamát és az erőforrások hozzárendelését, így feltárja az alulhasznosított vagy túlterhelt erőforrásokat. Azonosítja az állásidőt és az erőforráshiány okozta szűk keresztmetszeteket, ezzel segítve a beosztás és a munkaterhelés kiegyensúlyozását.

A cél annak biztosítása, hogy a Manhattan SCALE-ben kezelt raktári rendelések nagyobb hányadát a kért teljesítési dátumig átadják a fuvarozóknak. Ez növeli az ügyfelek elégedettségét, és csökkenti a késedelmes szállítások miatti kötbéreket. A ProcessMind összeveti a kiszállítás időpontját a kért teljesítési dátummal, és azonosítja azokat a rendeléstípusokat vagy folyamatútvonalakat, amelyek gyakran határidő-mulasztáshoz vezetnek. Feltárja a kiszállítás előtti késéseket, így időben beavatkozhat a vállalások teljesítése érdekében.

A cél az anyagok raktáron belüli útjának egységesítése az átvételtől a kiszállításig, valamint a váratlan eltérések csökkentése a Manhattan SCALE-ben. Az egységes útvonalak kiszámíthatóbbá teszik a működést, csökkentik a hibákat és egyszerűsítik a betanítást. A ProcessMind automatikusan feltárja az anyagáramlás tényleges folyamatváltozatait, és összeveti őket az ideális vagy tervezett útvonallal. Számszerűsíti az eltérések gyakoriságát és hatását, így betartathatja a folyamatokat, vagy felülvizsgálhatja a jelenlegi szabványokat.

A cél a tervezett és tényleges mennyiségek közötti eltérések csökkentése az áruátvétel, a betárolás és a komissiózás során a Manhattan SCALE-ben. A kevesebb eltérés pontosabb készletadatokat eredményez, megelőzi a készlethiányt, és megszünteti az egyeztetés szükségességét. A ProcessMind összeveti a tervezett és tényleges mennyiségeket a folyamat különböző lépéseiben, és feltárja, hol, illetve miért keletkeznek eltérések. Megmutathatja, hogy mely anyagokhoz, tárolóhelyekhez vagy munkatársakhoz kapcsolódik több mennyiségi hiba, így célzottan vizsgálhatja ki az okokat.

A cél a raktárban végzett, értéket nem teremtő szükségtelen vagy nem hatékony anyagmozgatás feltárása és megszüntetése, valamint a Manhattan SCALE-ben kezelt működés javítása. A felesleges árumozgatás megszüntetése időt takarít meg, csökkenti a munkaerőköltséget és az eszközök kopását. A ProcessMind vizuálisan feltérképezi az egységrakomány vagy az anyag teljes útját, és megmutatja a körkörös mozgásokat, a szükségtelen áthelyezéseket és a többszöri kezelést. Számszerűsíti ezeknek az értéket nem teremtő lépéseknek a gyakoriságát és időtartamát, így adatokkal segíti az elrendezés módosítását vagy a folyamat újratervezését.

A raktárirányítás fejlesztésének 6 lépése

1
Töltse le a sablont
2
Exportálja a Manhattan SCALE adatait
3
Töltse fel az adatokat a ProcessMindba
4
Elemezze a raktári folyamatot
5
Vezessen be célzott fejlesztéseket
6
Kövesse nyomon és optimalizálja folyamatosan
1

Töltse le a sablont

Teendők

Töltse le a Manhattan SCALE raktári adataihoz előre elkészített ProcessMind Excel-sablont. A sablon segít összegyűjteni az eseménynapló elemzéséhez szükséges adatokat.

Adatsablon-útmutató megtekintése Sablon letöltése

Miért fontos?

A strukturált sablon egyszerűsíti az adatok előkészítését, és segít megőrizni azok egységességét és pontosságát. Útmutatást ad ahhoz, hogy a hatékony elemzéshez szükséges adatokat nyerje ki.

Várható eredmény

Azonnal használható Excel-sablon, előre beállítva a Manhattan SCALE raktárirányítási adataihoz.

MIT KAP

Tárja fel a raktár rejtett hatékonysági problémáit

A ProcessMind a teljes raktári működést megjeleníti az áruátvételtől a kiszállításig. Gyorsan felismerheti a szűk keresztmetszeteket és a fejlesztési lehetőségeket.
  • A raktári folyamatok végpontok közötti áttekintése
  • Az anyagáramlás szűk keresztmetszeteinek pontos feltárása
  • Az áruátvételtől a kiszállításig tartó folyamat fejlesztése
  • Az erőforrások nem hatékony felhasználásának feltárása
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

JELLEMZŐ EREDMÉNYEK

Kézzelfogható javulás a raktári működésben

Az alábbi eredmények azt mutatják, milyen mérhető előnyöket érhetnek el a szervezetek a raktárirányítási folyamatok optimalizálásával. A Manhattan SCALE részletes folyamataadatainak elemzésével a vállalatok világos képet kapnak arról, hogyan szüntethetik meg a hatékonysági problémákat és javíthatják a működést.

0 %
A rendelések gyorsabb teljesítése

Az elejétől a végéig tartó átfutási idő átlagos csökkenése

Csökkentse a rendelés létrehozásától a kiszállításig eltelt teljes időt, javítva az ügyfél-elégedettséget és a készlet forgási sebességét. Azonosítsa és szüntesse meg a rendelés teljesítését késleltető szűk keresztmetszeteket.
0 %
Több határidőre feladott szállítmány

A vállalt kézbesítési dátumok teljesítési arányának növekedése

Növelje annak esélyét, hogy a szállítmányok a kért időpontra elinduljanak. Ezzel javul az ügyfél-elégedettség, és kevesebb kötbért kell fizetni. Tárja fel a határidő-mulasztások visszatérő okait.
0 %
Kevesebb újrakomissiózás

Az ismételt komissiózási tevékenységek csökkenése

Csökkentse a költséges komissiózási hibákat és az ezek miatt szükséges újramunkát. Ezzel mérsékelheti a működési költségeket, és javíthatja a készletadatok pontosságát. Tárja fel a gyakori komissiózási hibák kiváltó okait.
0 %
Gyorsabb betárolás

Az áruátvételtől a betárolásig tartó idő csökkenése

Gyorsítsa fel az átvett áruk betárolását, hogy a készlet hamarabb elérhetővé váljon, és javuljon a raktárterület kihasználtsága. Szüntesse meg a beérkező áruk feldolgozásának késéseit.
0 %
A folyamatok következetesebb betartása

Az optimális folyamatok betartásának növekedése

Biztosítsa, hogy az anyagmozgatás egységes és hatékony útvonalakon történjen. Ezzel csökkentheti a szükségtelen árumozgatást, és kiszámíthatóbbá teheti a működést. Segítse elő a bevált gyakorlatok követését.

Az eredmények a folyamatok összetettségétől, az adatok minőségétől és a fejlesztés pontos hatókörétől függően eltérhetnek. A bemutatott értékek hasonló process mining bevezetések során megfigyelt, jellemző javulást szemléltetnek.

Javasolt adatok

Kezdje a legfontosabb attribútumokkal és tevékenységekkel, majd szükség szerint bővítse a kört.
Most ismerkedik az eseménynaplókkal? Tudja meg, hogyan készíthet process mining eseménynaplót.

Attribútumok

Az elemzéshez szükséges főbb adatok

Egy adott logisztikai munkafolyamat, például egy beérkező áru átvételének vagy egy kimenő küldeménynek az egyedi azonosítója.

Miért fontos?

Ez az azonosító kapcsolja össze az egy rendeléshez tartozó raktári tevékenységeket egyetlen folyamatpéldánnyá, így lehetővé teszi a teljes folyamat elemzését.

Az elvégzett raktárkezelési feladat vagy bekövetkezett esemény neve.

Miért fontos?

Meghatározza a folyamat lépéseit, így ez adja a folyamattérkép alapját, és lehetővé teszi a működés menetének és eltéréseinek elemzését.

Az időbélyeg, amely megmutatja, mikor történt a raktári tevékenység vagy esemény.

Miért fontos?

Ez az időbélyeg szükséges az események helyes sorrendbe állításához és az időtartam-alapú mutatók, például az átfutási és átfutási idő kiszámításához.

Az időbélyeg, amely megmutatja, mikor fejeződött be egy mérhető időtartamú tevékenység.

Miért fontos?

Segítségével pontosan kiszámítható az egyes tevékenységek feldolgozási ideje, így feltárható, mely feladatok igénylik a legtöbb időt és erőforrást.

A tevékenységet végző raktári dolgozó vagy kezelő egyedi azonosítója.

Miért fontos?

A folyamat teljesítményét konkrét dolgozókhoz vagy csapatokhoz kapcsolja, így elemezhető a munkaterhelés, a termelékenység és az erőforrások elosztása.

A raktári rendelés típusát jelöli, például beérkező, kimenő vagy belső áthelyezés.

Miért fontos?

Segít elkülöníteni és összehasonlítani az eltérő folyamatokat, például a beérkező és a kimenő árumozgást, amelyek menete és teljesítményelvárásai különböznek.

A kezelt termék vagy anyag egyedi azonosítója.

Miért fontos?

Termékszinten mutatja meg, hogy egyes árukhoz kapcsolódnak-e folyamatkésések, hibák vagy újramunka.

Egy anyag ténylegesen megszámolt, komissiózott vagy feladott mennyisége.

Miért fontos?

Segít feltárni a tervezett és a tényleges mennyiség közötti eltéréseket, amelyek készletpontossági problémára vagy működési hibára utalhatnak.

Az a dátum, amelyre az ügyfél vagy a belső érintett a rendelés feladását kéri.

Miért fontos?

Elsődleges viszonyítási alap a határidőre történő feladás és az ügyféllel egyeztetett szolgáltatási szint teljesítésének méréséhez.

Tevékenységek

Követendő és optimalizálandó folyamatlépések

Ez a tevékenység jelzi a rendelés létrehozását a raktárirányítási rendszerben. A rendelés vonatkozhat beérkező áru átvételére vagy kimenő rendelés teljesítésére. Ez általában külön eseményként jelenik meg: a rendszer rögzíti az időbélyeget, amikor új rendelési rekord kerül az adatbázisba, gyakran ERP-integráción keresztül.

Miért fontos?

Ez a raktári folyamat elsődleges kezdőeseménye. A teljes rendelésteljesítési idő méréséhez fontos elemezni, mennyi idő telik el ettől a ponttól a folyamat befejezéséig.

Az áru fizikai átvételének befejezését jelzi: az árut kirakodják, azonosítják, majd a mennyiséget összevetik a szállítási értesítés adataival. Ez külön eseményként rögzíthető, amikor a munkatárs kézi eszközön vagy terminálon megerősíti az egyes tételek végleges átvett mennyiségét.

Miért fontos?

Ez fontos mérföldkő a készletadatok pontossága szempontjából, és a betárolási folyamat kezdetét jelzi. Lehetővé teszi a mennyiségi eltérések és az áruátvételi csapat hatékonyságának elemzését.

Ez a tevékenység igazolja, hogy az árut a kijelölt tárhelyre tették. A rendszer akkor rögzíti külön eseményként, amikor a dolgozó beolvassa a tárhelyet, majd megerősíti a betárolást. Ezzel a feladat is lezárul a rendszerben.

Miért fontos?

Ez az esemény zárja le a beérkeztetési folyamatot, és ettől kezdve a készlet felhasználható a rendelések teljesítéséhez. Ez jelöli a „Goods Receipt to Putaway Time” KPI mérésének végpontját.

Ez a tevékenység igazolja, hogy a dolgozó fizikailag kivette a terméket a tárhelyéről. A rendszer akkor rögzíti külön eseményként, amikor a dolgozó a kézi eszközével beolvassa a terméket és/vagy a tárhelyet, majd megerősíti a komissiózást.

Miért fontos?

Ez fontos mérföldkő a rendelésteljesítési folyamatban. A komissiózási teljesítmény, az újramunka aránya és az erőforrások kihasználtsága is ezzel mérhető.

Ez a tevékenység azt jelzi, hogy a küldemény minden terméke a végleges csomagolásba került, és a csomagolást lezárták. A rendszer külön eseményként rögzíti, amikor a csomagoló megerősíti a doboz vagy a küldemény elkészültét.

Miért fontos?

Ez a mérföldkő zárja le a csomagolási szakaszt, és jelzi, hogy a küldemény készen áll az indulás előtti várakozóterületre helyezésre és a feladásra. Fontos adat a csomagolási teljesítmény és hatékonyság elemzéséhez.

Azt a pillanatot jelöli, amikor a fuvarozó az áruval elindul a raktárból. A rendszer külön eseményként rögzíti, amikor a felhasználó végrehajtja a „Ship Confirm” vagy „Dispatch” tranzakciót, és ezzel véglegesíti a küldeményt.

Miért fontos?

Ez fontos mérföldkő a kért szállítási dátumhoz viszonyított, határidőre történő feladás méréséhez. Gyakran ügyfélértesítést és számlázást is elindít.

A raktári rendelés végleges logikai lezárását jelöli, miután minden fizikai művelet befejeződött. Ez általában kikövetkeztetett esemény, amelyet a rendelési rekord végső állapotának, például „Completed” vagy „Closed” értékre változása alapján határoznak meg.

Miért fontos?

Ez a tevékenység jelöli a teljes raktári folyamat végpontját. Nélkülözhetetlen a rendelésteljesítés teljes átfutási idejének és teljesítményének kiszámításához.

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

A process mining a Manhattan SCALE eseménynaplóinak elemzésével megjeleníti a raktári működés tényleges menetét. Segít azonosítani az áruátvétel, a komissiózás, a csomagolás és a kiszállítás szűk keresztmetszeteit, valamint feltárja a szabványos folyamatoktól való eltéréseket. Az így nyert információk alapján adatokra támaszkodva javíthatja az erőforrások elosztását és csökkentheti a rendelések teljesítési idejét.

A kezdéshez olyan eseménynapló-adatokra van szükség, amelyek minden eseményhez tartalmazzák az eset azonosítóját, a tevékenység nevét és az időbélyeget. A raktárirányításban az eset azonosítója gyakran a raktári rendelés azonosítója. A releváns tevékenységek közé tartozik a betárolás, a komissiózás, a csomagolás és a kiszállítás, a pontos időbélyegeikkel együtt.

Jelentős javulást érhet el többek között a rendelések teljesítési idejének csökkentésében, valamint a komissiózási és csomagolási hibák visszaszorításában. A process mining segít optimalizálni a betárolási és tárolási folyamatokat, felgyorsítani az áruátvételt, valamint gördülékenyebbé tenni a csomagolást és az átmeneti tárolást. Mindez növelheti a határidőre feladott szállítmányok arányát és javíthatja az erőforrások kihasználását.

Az első adatok kinyerése és a modell beállítása általában néhány hét alatt elvégezhető, az adatok elérhetőségétől és a rendszerhez való hozzáféréstől függően. Az első, intézkedésre alkalmas megállapítások gyakran az adatok betöltését követő 4-6 héten belül születnek meg. A folyamatos nyomon követés idővel további optimalizálási lehetőségeket tár fel.

Elsősorban hozzáférésre van szükség a Manhattan SCALE adatbázisához vagy adattárházához, hogy kinyerhesse az eseménynapló adatait. Az egyes process mining eszközöknek lehetnek saját platformkövetelményeik, de elengedhetetlen a stabil adatkapcsolat és az adatok kinyeréséhez szükséges jogosultság. A bevezetés általában csak minimális mértékben érinti az éles rendszert.

A process mining jellemzően nem avatkozik be a működésbe, és elsősorban a korábbi adatokhoz való, csak olvasási jogosultságot igényel. A Manhattan SCALE éles rendszerétől függetlenül működik, ezért a napi munkát alig vagy egyáltalán nem zavarja. Kezdetben az IT-csapat főként az adatok kinyerésének beállításában vesz részt, később pedig kevés támogatásra van szükség.

Igen. A process mining hatékonyan azonosítja a szabványos vagy előírt folyamatoktól való eltéréseket. Megmutathatja, ha nem tartják be a minőség-ellenőrzési lépéseket, vagy ha az anyagok a várttól eltérő útvonalon haladnak. Így pontosan feltárhatja a megfelelési problémák helyét, és megteheti a szükséges korrekciós lépéseket.

A folyamatlépések időbélyegeinek elemzésével a process mining pontosan méri az egyes lépések időtartamát és a közöttük eltelt várakozási időt. Vizuálisan megmutatja, hol torlódik fel a munka vagy hol akad el a folyamat, például a csomagolásnál vagy az átmeneti tárolásnál jelentkező hosszú várakozás, illetve a lassú áruátvétel esetén. Így pontosan azonosíthatók a szűk keresztmetszetek.

Hozza ki a legtöbbet raktára működéséből, kezdje el ingyen még ma

Csökkentse a komissiózási hibákat, és érjen el akár 99,5%-os készletpontosságot.

Próbálja ki ingyen

Nincs szükség bankkártyára. Kezdje el ingyen néhány perc alatt.