> Perbaikan proses berkelanjutan > Pengelolaan persediaan > Manhattan Active Inventory

Tingkatkan pengelolaan persediaan Anda

Panduan 6 langkah untuk mengoptimalkan persediaan di Manhattan Active Inventory

Unduh templat data

Pengelolaan persediaan

Manhattan Active Inventory

Pilih proses

Pilih proses untuk melanjutkan pekerjaan di ruang kerja yang terhubung.

Proses yang tersedia

Sistem yang tersedia

Tantangan(11)Target(11)6 langkah Pratinjau Hasil Data FAQ(4)

Optimalkan pengelolaan persediaan di Manhattan Active Inventory

Banyak tim operasional persediaan menghadapi masalah seperti stok sering habis, persediaan berlebih, dan pergerakan barang yang lambat. Platform kami membantu Anda menemukan penyebab utama masalah ini dalam proses kerja. Anda mendapat panduan yang jelas untuk menerapkan perbaikan praktis, menekan biaya operasional, mengoptimalkan tingkat stok, dan meningkatkan kinerja pemenuhan pesanan.

Unduh templat data yang telah disiapkan dan atasi tantangan umum untuk mencapai target efisiensi Anda. Ikuti rencana perbaikan enam langkah dan lihat Panduan Templat Data untuk meningkatkan operasional Anda.

Tampilkan deskripsi lengkap

Mengapa mengoptimalkan pengelolaan persediaan di Manhattan Active Inventory?

Sistem canggih seperti Manhattan Active Inventory pun tidak menghilangkan tantangan dalam mengelola persediaan secara efisien. Rantai pasok global yang rumit, permintaan yang berubah-ubah, dan kebutuhan untuk mengelola ribuan SKU dengan akurat dapat memunculkan inefisiensi tersembunyi yang mengurangi keuntungan. Biaya penyimpanan, kehabisan stok, persediaan berlebih, dan pergerakan internal yang tidak efisien bukan sekadar gangguan kecil. Semua itu berdampak langsung pada laba dan kepuasan pelanggan.
Mengoptimalkan proses persediaan bukan hanya soal mengurangi biaya. Langkah ini juga memperkuat ketahanan, meningkatkan tingkat layanan, dan mencegah modal tertahan dalam aset yang tidak bergerak. Memahami aliran persediaan yang sebenarnya di Manhattan Active Inventory penting untuk menemukan sumber inefisiensi dan mempertahankan daya saing di pasar yang terus berubah.

Tingkatkan efisiensi dengan process mining

Process mining membantu Anda mengurai dan memahami proses persediaan yang benar-benar terjadi di Manhattan Active Inventory berdasarkan data. Dengan menggunakan "Batch/Lot Persediaan" sebagai ID kasus, Anda dapat melihat perjalanan setiap batch secara menyeluruh, dari penerimaan barang hingga barang dikeluarkan atau digunakan. Anda tidak hanya mengandalkan peta proses teoretis, tetapi memperoleh gambaran akurat tentang setiap aktivitas, titik keputusan, dan keterlambatan yang terjadi.
Anda dapat menemukan hal penting, seperti penyimpangan tak terduga dari prosedur penyimpanan standar, pemeriksaan kualitas yang terlalu lama sehingga stok terlambat tersedia, atau transfer internal yang tidak efisien dan menambah waktu siklus. Process mining menunjukkan aktivitas yang sering memerlukan campur tangan manual, lokasi hambatan yang berulang, dan proses yang menyimpang dari standar kepatuhan. Dengan begitu, Anda dapat menemukan akar masalah yang sebenarnya, bukan sekadar membuat dugaan. Misalnya, Anda mungkin mendapati bahwa proses penyimpanan di lokasi gudang tertentu selalu terlambat, atau kategori SKU tertentu sering mengalami penyesuaian persediaan karena selisih yang berulang.

Area utama untuk perbaikan dan optimalisasi

Process mining pada data Manhattan Active Inventory dapat menunjukkan berbagai peluang perbaikan di sepanjang siklus persediaan:

Efisiensi penyimpanan: Analisis waktu sejak barang diterima hingga tersedia sepenuhnya di lokasi yang ditentukan. Temukan keterlambatan, pergerakan yang tidak perlu, atau praktik penyimpanan yang tidak sesuai.
Waktu transfer internal: Optimalkan aliran barang di dalam gudang. Temukan penyebab transfer antarbin atau antarzona yang terlalu lama agar produk lebih cepat sampai ke lokasi pengambilan.
Kinerja pengambilan dan pengemasan: Sederhanakan pemenuhan pesanan dengan menemukan hambatan pada rute pengambilan, stasiun pengemasan, atau proses pengiriman. Kurangi waktu siklus pesanan secara keseluruhan.
Akurasi dan penyesuaian persediaan: Pahami pemicu dan frekuensi penghitungan serta penyesuaian persediaan. Temukan selisih yang berulang dan akar penyebabnya, seperti praktik penerimaan yang buruk atau kesalahan input ke sistem.
Pemrosesan barang retur: Evaluasi efisiensi penanganan retur. Kurangi waktu stok tertahan di area karantina atau menunggu untuk disimpan kembali agar barang dapat dijual kembali atau dibuang lebih cepat.
Wawasan ini membantu Anda melakukan perubahan yang tepat sasaran, meningkatkan operasional secara signifikan, dan terus menyempurnakan pengelolaan persediaan.

Hasil nyata yang dapat dicapai

Dengan menggunakan process mining untuk mengoptimalkan pengelolaan persediaan di Manhattan Active Inventory, Anda dapat memperoleh manfaat nyata yang berdampak langsung pada kinerja bisnis:

Biaya penyimpanan lebih rendah: Optimalkan tingkat stok, kurangi persediaan berlebih, dan percepat perputaran persediaan.
Kejadian kehabisan stok berkurang: Akurasi persediaan yang lebih baik dan proses pemenuhan yang lebih lancar meningkatkan ketersediaan stok.
Pemenuhan pesanan lebih cepat: Hilangkan hambatan dalam pengambilan, pengemasan, dan pengiriman untuk memangkas waktu tunggu pelanggan. Langkah ini menjawab pertanyaan "bagaimana cara mengurangi waktu siklus pengelolaan persediaan".
Efisiensi operasional meningkat: Alur kerja yang lebih sederhana mengurangi pekerjaan manual, meningkatkan pemanfaatan tenaga kerja, dan mengoptimalkan ruang gudang.
Kepatuhan meningkat: Pastikan proses mengikuti kebijakan internal dan peraturan eksternal, terutama untuk pemeriksaan kualitas, penanganan bahan berbahaya, atau pengelolaan tanggal kedaluwarsa.
Keputusan berbasis data: Tinggalkan keputusan berdasarkan perkiraan dan gunakan data pelaksanaan proses yang sebenarnya.

Mulai mengoptimalkan persediaan

Process mining memberi Anda langkah yang jelas untuk mulai mengoptimalkan persediaan dan meningkatkan operasional. Anda tidak perlu lagi menebak lokasi inefisiensi. Gunakan data proses yang nyata untuk menentukan perbaikan. Pendekatan ini memberikan kejelasan, wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan kerangka untuk perbaikan berkelanjutan. Mulailah membangun pengelolaan persediaan yang lebih efisien, hemat biaya, dan patuh dengan data dari lingkungan Manhattan Active Inventory Anda. Maksimalkan potensi rantai pasok dan cari tahu cara meningkatkan pengelolaan persediaan hari ini.

Pengelolaan persediaan Optimalisasi stok Operasional gudang Rantai pasok Logistik Pengendalian persediaan Penanganan material Akurasi persediaan Pengelolaan stok Pengelolaan material Tingkat stok

Masalah dan tantangan umum

Tentukan tantangan yang Anda hadapi

Barang terlalu lama berada di area penerimaan sehingga terlambat tersedia untuk diambil dan menambah kepadatan di area tersebut. Akibatnya, biaya penyimpanan meningkat, risiko kerusakan stok bertambah, dan waktu pemenuhan pesanan di Manhattan Active Inventory ikut terpengaruh. ProcessMind memetakan waktu persis dari Penerimaan Barang Dicatat hingga Penyimpanan Selesai, lalu menemukan hambatan dalam alokasi sumber daya, tata letak gudang, atau aktivitas pengguna tertentu. Anda dapat mengetahui langkah atau zona yang tidak efisien dan menyebabkan keterlambatan, lalu merancang ulang proses secara tepat agar stok lebih cepat siap digunakan.

Selisih yang berulang antara catatan sistem dan stok fisik membuat data persediaan tidak dapat diandalkan. Akibatnya, terjadi kehabisan stok, persediaan berlebih, dan janji pemenuhan yang tidak akurat. Hal ini berdampak langsung pada kepuasan pelanggan dan membuat modal tertahan dalam stok yang tidak diperlukan di operasional Manhattan Active Inventory. ProcessMind menganalisis peristiwa Penghitungan Persediaan dan Penyesuaian Selisih untuk menemukan pola, frekuensi, dan akar penyebab ketidakakuratan, seperti lokasi, jenis produk, atau tim penghitung tertentu. ProcessMind juga menunjukkan variasi proses yang memicu kesalahan sehingga prosedur penghitungan dapat diperbaiki dan akurasi persediaan meningkat.

Persediaan yang terlalu banyak menyerap modal, menambah biaya penyimpanan, dan meningkatkan risiko barang usang atau rusak. Kondisi ini dapat mengurangi keuntungan dan mengganggu arus kas, bahkan saat Anda menggunakan sistem canggih seperti Manhattan Active Inventory. ProcessMind menelusuri siklus hidup batch persediaan dan menghubungkan tingkat stok, frekuensi pergerakan, serta keputusan akhir untuk menemukan barang yang terlalu lama tersimpan atau jarang berputar. ProcessMind juga mengungkap praktik pembelian yang tidak efisien, produksi berlebih, atau proses internal yang lambat dan menyebabkan stok berlebih.

Rute dan proses pengambilan yang kurang optimal membuang waktu kerja, memperlama pengambilan, dan menunda pemenuhan pesanan. Dampaknya terasa pada kepuasan pelanggan dan biaya operasional. Di Manhattan Active Inventory, perencanaan manual atau konfigurasi sistem yang kurang tepat pun dapat menimbulkan inefisiensi. ProcessMind memvisualisasikan rute dan waktu pengambilan yang sebenarnya dengan menganalisis peristiwa Pengambilan Dimulai dan Pengambilan Selesai. Anda dapat melihat pergerakan yang tidak menambah nilai, titik kepadatan, serta peluang untuk mengoptimalkan rute atau pengambilan secara berkelompok. Dengan begitu, proses pengambilan dapat berjalan lebih cepat dan hemat biaya.

Stok penting dapat habis meski barang masih ada secara fisik. Penyebabnya sering kali adalah kurangnya visibilitas atas lokasi, status, atau aksesibilitas stok. Akibatnya, penjualan hilang dan pelanggan kecewa. Masalah yang umum ini dapat mengurangi efektivitas sistem seperti Manhattan Active Inventory. ProcessMind menganalisis perjalanan batch persediaan dan menghubungkan peristiwa Pengeluaran Barang Dicatat dengan data stok yang tersedia untuk menemukan penyebab kehabisan stok semu, seperti barang salah lokasi, status tidak tersedia, atau proses yang terhambat. Anda dapat melihat hambatan yang mencegah stok tersedia untuk diambil dan dikemas.

Keterlambatan memindahkan stok antar lokasi gudang atau bin penyimpanan dapat menghambat proses berikutnya, memperpanjang waktu tunggu, dan mengurangi kelincahan operasional. Hal ini dapat menurunkan kapasitas pemrosesan gudang yang menggunakan Manhattan Active Inventory. ProcessMind memantau waktu antarperistiwa Pemindahan Stok Internal untuk menemukan transfer yang terlalu lama, pemindahan lokasi yang berulang, atau rute transfer yang tidak efisien. ProcessMind membantu menemukan akar masalah, seperti peralatan yang tidak memadai, perencanaan yang buruk, atau jalur yang padat, sehingga logistik internal dapat dioptimalkan.

Penanganan barang retur yang tidak efisien memperlama pemrosesan, menunda penyetokan ulang atau penentuan tindakan selanjutnya, mengurangi akurasi persediaan, dan menyita ruang gudang yang berharga. Masalah ini dapat meningkatkan biaya dan mengurangi kepuasan pelanggan, bahkan dengan sistem andal seperti Manhattan Active Inventory. ProcessMind memetakan seluruh alur kerja Pemrosesan Barang Retur untuk menemukan hambatan, pemeriksaan ulang berulang, atau langkah yang tidak perlu sehingga siklus menjadi lebih lama. Anda dapat menyederhanakan proses retur agar lebih cepat dan memanfaatkan sumber daya dengan lebih baik.

Strategi penyimpanan yang kurang tepat atau minimnya pemahaman tentang pola pergerakan persediaan dapat membuat ruang gudang tidak digunakan secara efisien. Akibatnya, biaya operasional dan jarak tempuh meningkat. Di Manhattan Active Inventory sekalipun, tata letak fisik dan kepatuhan terhadap proses menentukan efisiensi. ProcessMind menganalisis peristiwa Penyimpanan Selesai dan Pemindahan Stok Internal bersama atribut Bin Penyimpanan untuk membandingkan penempatan stok yang sebenarnya dengan strategi optimal. Hasilnya menunjukkan ruang yang kurang dimanfaatkan atau pemindahan ulang yang sering terjadi, yang menandakan praktik penyimpanan belum optimal.

Penyesuaian Selisih Persediaan secara manual yang terlalu sering menunjukkan adanya masalah mendasar dalam pengendalian persediaan, seperti praktik penerimaan yang buruk, kesalahan pengambilan, atau penghitungan siklus yang tidak memadai. Hal ini menambah pekerjaan, mengurangi kepercayaan pada data persediaan, dan dapat menutupi masalah yang lebih besar di Manhattan Active Inventory. ProcessMind mengidentifikasi frekuensi, jenis, dan sumber penyesuaian untuk mengetahui aktivitas atau pengguna yang paling sering memicunya. Anda dapat menemukan titik kegagalan proses yang menyebabkan tingkat stok tidak akurat.

Hambatan dalam proses pemeriksaan kualitas, dari Penerimaan Barang Dicatat hingga Pemeriksaan Kualitas Dilakukan, dapat sangat menunda ketersediaan stok baru untuk disimpan dan diambil. Dampaknya langsung terasa pada waktu tunggu dan dapat menunda pemenuhan pesanan pelanggan, bahkan di sistem canggih seperti Manhattan Active Inventory. ProcessMind memvisualisasikan alur dan durasi pemeriksaan untuk menemukan tahap, sumber daya, atau kategori produk tertentu yang menyebabkan keterlambatan. Anda dapat menyederhanakan pemeriksaan agar persediaan lebih cepat siap digunakan.

Penghapusan atau pembuangan persediaan secara berlebihan akibat kerusakan, barang usang, atau kedaluwarsa menimbulkan kerugian finansial langsung. Kondisi ini juga menandakan masalah dalam perputaran persediaan, kondisi penyimpanan, atau perkiraan permintaan. Ini menjadi sumber biaya penting dalam setiap operasional persediaan, termasuk yang menggunakan Manhattan Active Inventory. ProcessMind melacak batch persediaan sepanjang siklus hidupnya dan menghubungkan atribut seperti Tanggal Kedaluwarsa dan Status Persediaan dengan peristiwa Stok Dihapus/Dibuang. ProcessMind menemukan pola dan akar masalah, seperti penyimpanan yang terlalu lama atau penerapan metode masuk pertama, keluar pertama (FIFO) yang tidak konsisten.

Tujuan umum

Tentukan seperti apa keberhasilan itu

Tujuan ini berfokus pada pengurangan waktu sejak barang tiba hingga disimpan dengan benar dan tersedia di gudang. Penyimpanan yang lebih cepat langsung meningkatkan ketersediaan persediaan, mengurangi waktu tunggu proses berikutnya, dan pada akhirnya meningkatkan tingkat pemenuhan pesanan di Manhattan Active Inventory. Langkah ini juga mencegah hambatan di area penerimaan dan memastikan stok cepat tersedia.ProcessMind menemukan hambatan dan variasi dalam proses penyimpanan dengan menganalisis log peristiwa dari 'Penerimaan Barang Dicatat' hingga 'Penyimpanan Selesai'. ProcessMind mengukur durasi rata-rata dan durasi yang menyimpang, serta menunjukkan sumber daya, lokasi, atau kategori SKU tertentu yang menyebabkan keterlambatan. Data ini membantu Anda melakukan perbaikan yang tepat sasaran dan berpotensi memangkas waktu penyimpanan sebesar 15-20%.

Tujuan ini tercapai ketika jumlah koreksi manual pada catatan persediaan berkurang karena selisih antara stok fisik dan data sistem. Penyesuaian yang lebih sedikit meningkatkan akurasi persediaan, mengurangi biaya tenaga kerja untuk penyelidikan, dan membuat informasi ketersediaan stok lebih dapat diandalkan. Hal ini penting untuk pengelolaan persediaan yang efektif di Manhattan Active Inventory.ProcessMind menelusuri seluruh siklus dari 'Penghitungan Persediaan Dimulai' hingga 'Selisih Persediaan Disesuaikan' untuk menemukan pola dan akar penyebab kesalahan. Dengan menganalisis atribut 'Perubahan Kuantitas', 'Jenis Transaksi', dan 'Pengguna Pelaku Tindakan', ProcessMind menemukan aktivitas atau tahap yang rentan terhadap kesalahan. Hasilnya dapat membantu mengurangi selisih sebesar 20-30% dan meningkatkan integritas data secara keseluruhan.

Tujuan ini berfokus pada penentuan jumlah persediaan yang tepat di setiap lokasi. Tingkat persediaan yang optimal mengurangi biaya penyimpanan, membebaskan modal kerja, dan menekan risiko barang usang, sekaligus memastikan stok cukup untuk memenuhi permintaan. Keseimbangan ini penting bagi keuntungan dan efisiensi operasional Manhattan Active Inventory.ProcessMind memberikan gambaran terperinci tentang pergerakan dan lama penyimpanan persediaan dengan menganalisis siklus hidup 'Batch/Lot Persediaan'. ProcessMind menemukan persediaan yang lambat bergerak atau berlebih berdasarkan atribut 'Nilai Stok' dan 'Kategori SKU', lalu menunjukkan peluang untuk mengoptimalkan strategi pemesanan dan penyimpanan. Langkah ini dapat mengurangi biaya penyimpanan sebesar 10-15%.

Tujuannya adalah membuat proses pengambilan barang dari penyimpanan untuk memenuhi pesanan seefisien mungkin, dengan mengurangi waktu tempuh dan pekerjaan manual. Rute pengambilan yang lebih efisien mempercepat pemenuhan pesanan, menekan biaya tenaga kerja, dan meningkatkan produktivitas petugas pengambilan. Dampaknya langsung terasa pada kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional di Manhattan Active Inventory.ProcessMind memetakan alur proses sebenarnya dari 'Pengambilan Dimulai' hingga 'Pengambilan Selesai', lalu membandingkannya dengan rute optimal. Dengan menganalisis atribut 'Lokasi Gudang', 'Bin Penyimpanan', dan 'Pengguna Pelaku Tindakan', ProcessMind menemukan pergerakan yang tidak menambah nilai, langkah mundur, dan urutan yang tidak efisien. Temuan ini dapat membantu meningkatkan kecepatan pengambilan sebesar 10-25%.

Tujuan ini berfokus pada kondisi ketika barang tersedia secara fisik, tetapi tercatat tidak tersedia. Akibatnya, penjualan hilang atau pesanan terlambat. Dengan mengatasi kekosongan stok yang keliru, Anda dapat melihat stok secara akurat dan real time, menghindari pengiriman ekspres yang tidak perlu, meningkatkan kepuasan pelanggan, serta memaksimalkan peluang penjualan di Manhattan Active Inventory. ProcessMind menganalisis rangkaian peristiwa sebelum 'Goods Issue Recorded' untuk menemukan penyebab utama kekosongan stok yang keliru, saat stok seharusnya tersedia. ProcessMind menghubungkan perubahan 'Inventory Status' dan 'Warehouse Location' dengan pergerakan stok yang sebenarnya. Analisis ini dapat mengungkap masalah seperti salah penempatan, keterlambatan pembaruan sistem, atau transfer yang tidak tercatat, sehingga membantu mengurangi insiden semacam ini hingga lebih dari 50%.

Tujuan ini berfokus pada pengurangan waktu yang dibutuhkan untuk memindahkan stok antar lokasi atau bin di dalam maupun antar gudang. Transfer internal yang lebih cepat memastikan stok tersedia di tempat dan waktu yang tepat, mencegah hambatan internal, meningkatkan efisiensi pengisian ulang, dan menjaga kelancaran arus stok di Manhattan Active Inventory. ProcessMind melacak durasi dan jalur semua peristiwa 'Stock Moved Internally' untuk menunjukkan keterlambatan, langkah yang tidak perlu, atau keterbatasan sumber daya. Dengan memeriksa atribut 'Warehouse Location', 'Storage Bin', dan 'Movement Reason Code', organisasi dapat menemukan inefisiensi dan memangkas waktu transfer internal sebesar 15-30%.

Tujuannya adalah memangkas waktu pemrosesan barang retur secara signifikan, mulai dari penerimaan hingga keputusan akhir, seperti dikembalikan ke stok, diperbaiki, atau dibuang. Pemrosesan yang lebih cepat meningkatkan pengalaman pelanggan melalui pengembalian dana atau penukaran yang lebih cepat, mengurangi biaya penyimpanan barang retur, serta mempercepat pemulihan stok atau pembuangan yang tepat di Manhattan Active Inventory. ProcessMind memvisualisasikan alur kerja 'Return Goods Processed' untuk menunjukkan keterlambatan dan pengulangan pekerjaan. Dengan menganalisis atribut 'Transaction Type', 'Inventory Status', dan 'User Performing Action', ProcessMind menemukan hambatan dalam pemeriksaan, pengecekan kualitas, atau pembaruan sistem. Hasilnya, waktu pemrosesan retur dapat dipangkas sebesar 20-35%.

Tujuan ini adalah memastikan setiap meter persegi dan meter kubik ruang gudang digunakan seefektif mungkin. Pemanfaatan ruang yang optimal mengurangi kebutuhan ekspansi yang mahal, memudahkan akses ke barang, serta meningkatkan efisiensi operasional dan menghemat biaya di lingkungan Manhattan Active Inventory. ProcessMind menganalisis peristiwa 'Put-away Completed' bersama atribut 'Warehouse Location' dan 'Storage Bin' untuk menemukan pola ruang yang kurang dimanfaatkan atau strategi penempatan yang tidak efisien. Pergerakan stok yang sering dapat menunjukkan keputusan penempatan awal yang kurang tepat. Temuan ini membantu meningkatkan pemanfaatan ruang sebesar 10-20%.

Tujuan ini berfokus pada pengurangan kebutuhan akan intervensi manual untuk memperbaiki catatan stok. Lebih sedikit penyesuaian manual meningkatkan akurasi data, mengurangi kesalahan manusia, memperkuat kepatuhan, dan menghemat banyak waktu staf. Hasilnya, data stok di Manhattan Active Inventory menjadi lebih andal. ProcessMind menunjukkan aktivitas dan kondisi spesifik yang memicu peristiwa 'Inventory Discrepancy Adjusted'. Dengan menghubungkannya ke aktivitas sebelumnya, seperti 'Inventory Count Performed' atau 'Goods Receipt Recorded', serta atribut seperti 'Movement Reason Code', ProcessMind menemukan penyebab utama dan membantu mengurangi penyesuaian manual sebesar 25-40%.

Tujuannya adalah mempersingkat waktu sejak barang diterima hingga pemeriksaan kualitas selesai dan barang siap disimpan. Waktu pemeriksaan yang lebih singkat mengurangi penumpukan stok dalam kondisi yang belum bisa dijual, memperlancar arus stok, dan membuat produk lebih cepat tersedia bagi pelanggan di Manhattan Active Inventory. ProcessMind melacak waktu antara 'Goods Receipt Recorded' dan 'Quality Inspection Performed', serta aktivitas setelahnya. ProcessMind menemukan hambatan, keterbatasan sumber daya, atau keterlambatan yang terkait dengan atribut 'Supplier' atau 'SKU Category'. Dengan begitu, waktu pemeriksaan dapat dipangkas sebesar 10-25%.

Tujuan ini adalah mengurangi secara signifikan jumlah dan nilai stok yang harus dibuang karena rusak, usang, atau kedaluwarsa. Mengurangi pembuangan stok secara langsung menekan kerugian finansial, meningkatkan pemanfaatan sumber daya, dan mendukung praktik pengelolaan stok yang lebih berkelanjutan di Manhattan Active Inventory. ProcessMind menganalisis semua peristiwa 'Stock Scrapped/Disposed' untuk menemukan pola terkait 'Expiration Date', 'SKU Category', 'Supplier', dan 'Movement Reason Code'. Analisis ini mengungkap penyebab seperti penyimpanan yang tidak efisien, waktu penyimpanan yang terlalu lama, atau perkiraan permintaan yang kurang akurat, sehingga membantu mengurangi pembuangan stok sebesar 15-25%.

6 langkah perbaikan untuk manajemen inventaris

Unduh templat

Yang perlu dilakukan

Gunakan templat Excel siap pakai yang dirancang khusus untuk data manajemen inventaris. Templat ini membantu Anda mengumpulkan data dengan struktur yang tepat untuk ProcessMind.

Lihat panduan template data Unduh template

Mengapa ini penting

Templat standar menyederhanakan persiapan data, mengurangi kesalahan, dan menghemat waktu. Ini penting agar analisis proses akurat sejak awal.

Hasil yang diharapkan

Templat Excel terstruktur yang siap diisi dengan data Manhattan Active Inventory Anda.

MANFAAT YANG AKAN ANDA DAPATKAN

Temukan inefisiensi persediaan dan lancarkan alur barang

ProcessMind memetakan seluruh proses pengelolaan persediaan Anda. Anda dapat melihat hambatan, masalah titik pemesanan ulang, dan stok yang lambat bergerak. Gunakan wawasan ini untuk mengoptimalkan tingkat stok dan menekan biaya operasional.

Lihat alur proses persediaan yang sebenarnya
Temukan risiko kehabisan stok dan persediaan berlebih
Temukan pergerakan persediaan yang tidak efisien
Optimalkan tingkat stok untuk menekan biaya

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

HASIL YANG UMUM DICAPAI

Meningkatkan manajemen inventaris

Hasil ini menunjukkan peningkatan yang umumnya dicapai organisasi dengan menggunakan process mining untuk mengoptimalkan proses manajemen inventaris di Manhattan Active Inventory.

0 %

Penyimpanan stok lebih cepat

Pengurangan rata-rata waktu siklus

Barang yang diterima lebih cepat dipindahkan ke lokasi penyimpanan. Hal ini mengurangi kepadatan area penampungan dan membuat stok lebih cepat tersedia untuk diambil.

0 %

Lebih sedikit selisih inventaris

Pengurangan penyesuaian manual

Dengan menemukan penyebab utama kesalahan inventaris, kebutuhan akan penyesuaian manual dapat dikurangi secara signifikan. Catatan stok menjadi lebih akurat dan gangguan operasional berkurang.

0 %

Tingkat stok yang optimal

Pengurangan rata-rata waktu stok tersimpan

Dengan menemukan stok yang lambat bergerak atau berlebih, perusahaan dapat mengurangi biaya penyimpanan, menyediakan lebih banyak ruang gudang, dan memperbaiki arus kas melalui pengelolaan lama penyimpanan stok yang lebih baik.

0 %

Proses pengambilan barang lebih efisien

Pengurangan rata-rata waktu siklus pengambilan

Analisis rute dan proses pengambilan barang membantu mempercepat pemenuhan pesanan, mengurangi biaya tenaga kerja, dan meningkatkan kepuasan pelanggan melalui pengiriman yang lebih cepat.

0 %

Kurangi pembuangan stok

Pengurangan limbah

Dengan memahami penyebab barang rusak atau kedaluwarsa, organisasi dapat menerapkan langkah pencegahan. Ini mengurangi penghapusan stok yang mahal dan meningkatkan profitabilitas.

0 %

Atasi kekosongan stok yang keliru

Pengurangan penolakan saat pengambilan

Dengan menemukan selisih antara stok di sistem dan stok fisik, Anda dapat mencegah kondisi ketika barang tercatat tersedia padahal sebenarnya tidak ada. Keandalan pemenuhan pesanan dan kepercayaan pelanggan pun meningkat.

Hasil dapat berbeda, bergantung pada kompleksitas proses dan kualitas data. Angka ini menunjukkan peningkatan yang umum terlihat dalam berbagai penerapan.

Data yang disarankan

Mulai dari atribut dan aktivitas terpenting, lalu tambahkan data lain sesuai kebutuhan.

Baru mengenal log peristiwa? Pelajari cara membuat log peristiwa process mining.

Atribut

Data penting untuk dikumpulkan saat analisis

ID unik untuk batch atau lot inventaris tertentu, yang berfungsi sebagai ID kasus utama.

Mengapa ini penting

ID utama ini menghubungkan semua peristiwa inventaris terkait ke dalam satu instans proses, sehingga seluruh siklus inventaris dapat dianalisis dari awal hingga akhir.

Nama peristiwa manajemen inventaris yang terjadi, seperti 'Goods Receipt Recorded' atau 'Picking Completed'.

Mengapa ini penting

Atribut ini menentukan langkah-langkah proses sehingga perjalanan inventaris dari awal hingga akhir dapat divisualisasikan dan dianalisis.

Stempel waktu yang menunjukkan kapan aktivitas inventaris dimulai.

Mengapa ini penting

Stempel waktu ini penting untuk mengurutkan peristiwa dengan benar serta menghitung semua metrik kinerja berbasis waktu dan KPI.

Stempel waktu yang menunjukkan kapan aktivitas persediaan selesai.

Mengapa ini penting

Memungkinkan penghitungan durasi setiap aktivitas dan membantu menemukan tugas tertentu yang menyebabkan keterlambatan proses.

ID pengguna atau karyawan yang menjalankan aktivitas.

Mengapa ini penting

Menghubungkan aktivitas proses dengan pengguna tertentu, sehingga Anda dapat menganalisis kinerja, menyeimbangkan beban kerja, dan mengetahui kebutuhan pelatihan.

Lokasi fisik tertentu di dalam gudang tempat aktivitas berlangsung, seperti rak penyimpanan atau stasiun pengemasan.

Mengapa ini penting

Memberikan konteks lokasi untuk peristiwa persediaan, sehingga Anda dapat menganalisis hambatan, efisiensi, dan masalah di lokasi fisik tertentu.

Kode unik untuk produk atau barang tertentu dalam persediaan.

Mengapa ini penting

Memungkinkan analisis pada tingkat produk untuk mengetahui apakah masalah proses hanya terjadi pada barang atau kategori produk tertentu.

Jumlah unit barang yang terlibat dalam aktivitas.

Mengapa ini penting

Menunjukkan volume setiap aktivitas. Informasi ini penting untuk menghitung produktivitas, tingkat, dan KPI lain berdasarkan volume.

Kode yang menjelaskan alasan perpindahan atau penyesuaian persediaan.

Mengapa ini penting

Menjelaskan alasan di balik perpindahan dan penyesuaian persediaan, sehingga Anda dapat menganalisis akar masalah selisih, barang yang dibuang, dan pemindahan stok.

Aktivitas

Langkah proses yang perlu dilacak dan dioptimalkan

Mencatat kedatangan resmi dan pendaftaran batch inventaris ke dalam sistem di fasilitas. Peristiwa ini biasanya tercatat saat pengguna memindai barang atau mengonfirmasi penerimaan berdasarkan pesanan pembelian atau pemberitahuan pengiriman awal (ASN) di Manhattan Active Inventory.

Mengapa ini penting

Ini adalah peristiwa awal utama dalam siklus inventaris. Analisis waktu dari peristiwa ini hingga aktivitas berikutnya penting untuk mengukur efisiensi barang masuk dan kinerja pemasok.

Mengonfirmasi bahwa batch inventaris telah ditempatkan di bin penyimpanan akhir. Peristiwa ini biasanya tercatat saat operator memindai bin penyimpanan dan mengonfirmasi penyelesaian tugas penyimpanan.

Mengapa ini penting

Ini adalah tonggak penting yang menandai akhir proses barang masuk dan membuat stok tersedia untuk pemenuhan pesanan. Peristiwa ini diperlukan untuk menghitung KPI waktu siklus penyimpanan dan tingkat penyimpanan tepat waktu.

Koreksi eksplisit pada jumlah inventaris batch di sistem setelah ditemukan selisih, misalnya saat penghitungan siklus. Penyesuaian dapat menambah atau mengurangi jumlah stok.

Mengapa ini penting

Peristiwa ini secara langsung menunjukkan ketidakakuratan inventaris. Analisis penyesuaian ini penting untuk dashboard ikhtisar selisih inventaris dan KPI tingkat selisih inventaris.

Mengonfirmasi bahwa operator telah mengambil inventaris dari lokasi penyimpanan dan memindahkannya ke area penampungan atau pengemasan. Peristiwa ini tercatat saat operator mengonfirmasi pengambilan melalui perangkat genggam.

Mengapa ini penting

Tonggak ini menandai akhir tahap pengambilan dan awal pengemasan. Peristiwa ini penting untuk mengukur kinerja petugas pengambilan dan dashboard kinerja pengambilan dan pengemasan.

Menandai saat batch inventaris resmi meninggalkan gudang sehingga jumlah stok yang tersedia berkurang. Peristiwa ini biasanya dipicu oleh pemindaian keberangkatan truk atau konfirmasi pengiriman.

Mengapa ini penting

Ini adalah peristiwa akhir utama yang menandai keberhasilan siklus inventaris. Peristiwa ini mengakhiri proses barang keluar dan digunakan untuk menghitung total waktu stok tersimpan.

Menandai keputusan akhir untuk membuang batch inventaris sebagai barang afkir. Stok dihapus dari pembukuan dan dibuang secara fisik. Hal ini dapat terjadi pada stok yang rusak, kedaluwarsa, atau usang.

Mengapa ini penting

Ini adalah peristiwa akhir yang menandai kegagalan atau jalur alternatif dan menunjukkan kerugian finansial. Melacak aktivitas ini penting untuk dashboard tren pembuangan stok dan KPI tingkat pembuangan stok.

FAQ

Pertanyaan yang sering diajukan

Bagaimana process mining dapat membantu meningkatkan proses manajemen inventaris di Manhattan Active Inventory?

Process mining memvisualisasikan alur operasional inventaris yang sebenarnya dan mengungkap hambatan serta inefisiensi yang tersembunyi. Anda dapat mengetahui lokasi keterlambatan, misalnya saat penyimpanan stok atau pemeriksaan kualitas, serta melihat penyimpangan dari proses yang diharapkan. Temuan berbasis data ini membantu Anda menentukan perbaikan yang tepat untuk mempercepat operasional dan menekan biaya.

Data apa yang diperlukan dari Manhattan Active Inventory untuk memulai process mining?

Biasanya, Anda memerlukan log peristiwa yang mencakup ID kasus, aktivitas, dan stempel waktu untuk setiap peristiwa inventaris. Untuk manajemen inventaris, "Inventory Batch/Lot" dapat digunakan sebagai ID kasus. Data yang relevan mencakup pergerakan, penyesuaian, penyimpanan, pengambilan, dan pemeriksaan kualitas.

Perbaikan nyata apa yang bisa diharapkan dari penggunaan process mining untuk operasional inventaris?

Anda dapat mempercepat penyimpanan stok, mengurangi penyesuaian akibat selisih inventaris, dan mengoptimalkan tingkat stok yang disimpan. Process mining juga membantu memperlancar rute pengambilan barang, mengatasi kekosongan stok yang keliru, dan mengurangi pembuangan stok yang mahal. Hasilnya, efisiensi operasional meningkat dan biaya berkurang.

Berapa lama biasanya penerapan proyek process mining untuk manajemen inventaris?

Penyiapan awal dan koneksi data dapat memakan waktu beberapa minggu, bergantung pada ketersediaan dan kompleksitas data. Setelah data mulai mengalir, temuan awal dan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti biasanya bisa diperoleh dalam 1-2 bulan. Pemantauan berkelanjutan kemudian membantu menemukan peluang optimalisasi berikutnya.

Apakah ada prasyarat teknis atau integrasi khusus untuk melakukan process mining pada data Manhattan Active Inventory?

Syarat utamanya adalah akses ke data Manhattan Active Inventory, biasanya melalui ekspor database, API, atau koneksi ke gudang data. Anda perlu cara untuk mengekstrak log peristiwa dalam format terstruktur yang sesuai untuk alat process mining. Untuk tahap analisis, biasanya tidak diperlukan integrasi langsung dengan sistem Manhattan Active Inventory.

Bisakah process mining menemukan penyebab utama masalah inventaris, seperti selisih stok yang sering terjadi atau kekosongan stok?

Ya. Process mining membantu menemukan jalur proses yang sebenarnya dan penyimpangan yang memicu masalah. Dengan menganalisis data peristiwa, Anda dapat mengetahui langkah atau rangkaian proses tertentu yang menyebabkan selisih stok, kekosongan stok, atau keterlambatan. Temuan ini memberi dasar faktual untuk analisis penyebab utama dan penentuan solusi yang tepat.

Bisakah process mining menganalisis seluruh siklus inventaris, termasuk retur dan pemeriksaan kualitas?

Ya. Process mining dapat melacak perjalanan satu batch atau lot inventaris melalui semua tahap, termasuk penyimpanan, pengambilan, transfer internal, pemrosesan retur, dan pemeriksaan kualitas. Dengan melihat alur dari awal hingga akhir, Anda dapat mengoptimalkan proses-proses yang saling berkaitan.

Selain menemukan hambatan, apa manfaat lain process mining untuk manajemen inventaris?

Selain menemukan hambatan, process mining membantu memastikan prosedur operasional dipatuhi dan mendeteksi aktivitas penipuan. Data objektifnya juga dapat digunakan untuk membandingkan kinerja dan mendukung inisiatif perbaikan berkelanjutan. Anda mendapat gambaran transparan tentang variasi proses dan dampaknya.

Optimalkan pengelolaan persediaan dan tekan biaya sekarang

Atasi hambatan dan pangkas waktu siklus hingga 30%. Mulai lihat hasilnya hari ini.

Mulai uji coba gratis

Tidak perlu kartu kredit. Penyiapan hanya beberapa menit.