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Migliori la gestione del magazzino

La Sua guida in 6 passaggi per ottimizzare la gestione del magazzino in SAP EWM.
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Migliori la gestione del magazzino
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Ottimizzi il magazzino SAP EWM per la massima efficienza

La gestione delle operazioni di magazzino spesso nasconde inefficienze occulte che causano bottleneck e fanno lievitare i costi. La nostra piattaforma aiuta a individuare i punti critici esatti, dall'entrata merci iniziale alla spedizione finale. Vi guidiamo nella semplificazione del flusso dei materiali, nell'ottimizzazione dell'uso delle risorse e nell'accelerazione dell'evasione degli ordini.

Scarichi il nostro template dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la Guida al Template Dati per trasformare le sue operazioni.

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Perché ottimizzare la gestione del magazzino è fondamentale per il business

Una gestione del magazzino efficace è la spina dorsale di una supply chain di successo e influisce direttamente sui costi operativi, sulla soddisfazione del cliente e sulle performance aziendali complessive. Nel mercato dinamico di oggi, un'operatività di magazzino ottimizzata non è solo un vantaggio, ma una necessità. Tuttavia, data la complessità intrinseca dei magazzini moderni, specialmente quelli che utilizzano sistemi avanzati come SAP Extended Warehouse Management (SAP EWM), le inefficienze possono facilmente nascondersi nelle attività quotidiane. Questi bottleneck occulti, le deviazioni di processo e l'allocazione errata delle risorse portano a tempi di ciclo più lunghi, costi di manodopera più elevati, inefficienze di stoccaggio e, infine, consegne ritardate o errate. La sfida consiste nell'ottenere una visione chiara e imparziale dei processi reali così come si svolgono tra le numerose transazioni e interazioni degli utenti all'interno di SAP EWM, rendendo i metodi di analisi manuale tradizionali spesso insufficienti e dispendiosi in termini di tempo.

Come il Process Mining sblocca l'efficienza del magazzino in SAP EWM

Il Process Mining offre un approccio potente e basato sui dati per sviscerare e comprendere i complessi meccanismi delle operazioni di gestione del magazzino. Sfruttando gli event log del sistema SAP EWM, gli strumenti di Process Mining ricostruiscono il percorso completo end-to-end di ogni ordine di magazzino. Ciò include ogni attività dal momento in cui viene ricevuta una notifica di consegna in entrata, attraverso l'entrata merci, lo stoccaggio, i vari movimenti interni, il picking, l'imballaggio e, infine, la spedizione. Questa prospettiva completa consente di visualizzare il flusso reale del processo, identificare tutte le varianti e individuare esattamente dove si verificano i ritardi, dove le risorse sono sovra o sottoutilizzate e dove avvengono rilavorazioni o deviazioni dalle procedure operative standard. È possibile valutare oggettivamente il tempo effettivo impiegato per ogni fase, scoprire le cause alla radice dei bottleneck e vedere come i diversi tipi di ordini di magazzino o movimenti di materiale influenzino le performance globali. Il Process Mining fornisce le prove fattuali necessarie per prendere decisioni informate per l'ottimizzazione dei processi, passando dalle supposizioni a insight basati sui dati.

Aree chiave di miglioramento identificate tramite il Process Mining

L'applicazione del Process Mining alla gestione del magazzino SAP EWM può rivelare aree critiche pronte per il miglioramento. Ad esempio, si potrebbe scoprire che specifiche strategie di stoccaggio portano a tempi di ciclo più lunghi del previsto, o che i percorsi di picking sono pianificati in modo inefficiente per certe categorie di prodotti. Ritardi nelle ispezioni di qualità, tempi di imballaggio prolungati in stazioni specifiche o tempi di attesa imprevisti durante l'approntamento per la spedizione possono essere quantificati e localizzati. Il Process Mining aiuta a identificare l'impatto delle diverse azioni degli utenti, dell'uso delle attrezzature o delle posizioni di stoccaggio sull'evasione complessiva degli ordini di magazzino. Consente di indagare sulle variazioni dei lead time, identificare percorsi di processo non conformi e valutare l'impatto della qualità dei master data sull'esecuzione del processo. Questa visibilità granulare è fondamentale per comprendere e migliorare realmente il funzionamento del magazzino.

Raggiungere risultati misurabili e benefici sostenibili

Ottimizzare i processi di gestione del magazzino con gli insight derivanti dal Process Mining si traduce in benefici aziendali tangibili. Ci si può aspettare una riduzione significativa del tempo di ciclo globale degli ordini di magazzino, con una conseguente evasione più rapida e un miglioramento delle performance di consegna. Semplificando il flusso dei materiali e ottimizzando l'utilizzo delle risorse, è possibile ridurre sensibilmente i costi operativi, compresi quelli per la manodopera e per il mantenimento delle scorte. Una maggiore efficienza dei processi contribuisce direttamente ad aumentare la produttività e la precisione nell'elaborazione degli ordini, riducendo al minimo gli errori e le relative rilavorazioni. Inoltre, una migliore aderenza ai processi pianificati e agli accordi sui livelli di servizio (SLA) aumenta la conformità e la soddisfazione del cliente. In definitiva, il Process Mining aiuta a trasformare SAP Extended Warehouse Management da un semplice sistema di gestione operativa a un asset strategico che guida continuamente l'efficienza e il vantaggio competitivo.

Iniziate il vostro percorso di ottimizzazione della gestione del magazzino

Intraprendere un percorso di ottimizzazione della gestione del magazzino con il Process Mining non richiede competenze pregresse. Questo approccio è progettato per guidarvi nell'analisi dei dati SAP EWM, identificando le inefficienze e implementando miglioramenti efficaci. Sfruttando template predefiniti e metodologie strutturate, potrete ottenere rapidamente insight preziosi sulle vostre operazioni e iniziare a prendere decisioni basate sui dati. Fate il primo passo verso un'operatività di magazzino più efficiente, conveniente e reattiva comprendendo la reale esecuzione dei vostri processi.

Gestione del magazzino Ricevimento Merce Stoccaggio Prelievo e imballaggio Spedizione Operazioni logistiche Ottimizzazione dell'Inventario Evasione dell'ordine

Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

La gestione inefficiente delle merci in entrata causa congestione nelle banchine, ritardando la disponibilità dell'inventario e impattando sui processi di produzione o vendita a monte. Ciò comporta un aumento dei costi di stoccaggio e potenziali stockout.
ProcessMind analizza gli event log di SAP EWM per individuare i ritardi esatti tra le attività di "Merce arrivata in banchina" e "Merce stoccata a magazzino". Identificando bottleneck specifici, riveliamo le cause alla radice, consentendo miglioramenti mirati per accelerare il flusso dei materiali.

Gli operatori percorrono spesso percorsi più lunghi del necessario per le attività di picking, con conseguente perdita di tempo, aumento dei costi di manodopera e riduzione della capacità di prelievo giornaliera. Ciò influisce direttamente sui tempi di evasione degli ordini e sulla produttività complessiva del magazzino.
ProcessMind visualizza i percorsi di picking reali all'interno di SAP EWM, confrontandoli con i tragitti ottimali. Evidenziamo le deviazioni, identifichiamo i movimenti senza valore aggiunto e suggeriamo modifiche al layout o ai processi per ottimizzare le operazioni di picking e ridurre le distanze percorse.

Le merci si accumulano nelle aree di imballaggio o approntamento, creando ritardi e congestione prima della spedizione. Questo backlog impedisce il carico e l'invio tempestivi, mettendo a rischio gli SLA e la soddisfazione del cliente.
Utilizzando i dati di SAP EWM, ProcessMind mappa il flusso delle attività di "Merce imballata" e "Approntamento per la spedizione". Identifichiamo specifici colli di bottiglia e vincoli di risorse nella gestione del magazzino, aiutando a ottimizzare l'allocazione delle risorse e la produttività in queste fasi critiche per accelerare le spedizioni.

Le discrepanze tra le quantità pianificate ed effettive per le merci ricevute, prelevate o stoccate portano a imprecisioni nell'inventario. Ciò si traduce in errori di picking, stockout, inventario fantasma e un aumento degli sforzi di riconciliazione, facendo lievitare i costi operativi.
ProcessMind sfrutta gli attributi di quantità effettiva e pianificata dai dati SAP EWM. Rileviamo e quantifichiamo automaticamente queste discrepanze nelle attività di magazzino, rivelando dove e perché si verificano gli errori e consentendo azioni correttive precise per migliorare la precisione dell'inventario.

I lead time prolungati per le ispezioni di qualità causano fermi significativi nel flusso dei materiali, ritardando le successive attività di stoccaggio o spedizione. Ciò influisce sull'efficienza complessiva del magazzino e può causare arresti della produzione o il mancato rispetto delle finestre di consegna.
ProcessMind analizza il tempo impiegato per l'attività "Ispezione qualità eseguita" all'interno dei processi di magazzino in SAP EWM. Individuiamo le fasi e le risorse specifiche che causano ritardi, aiutando a ottimizzare i workflow di ispezione e a ridurre i tempi di attesa senza valore aggiunto.

Gli ordini di magazzino ad alta priorità vengono talvolta elaborati dopo gli ordini standard, causando il mancato rispetto delle scadenze e l'insoddisfazione del cliente. Questo mancato rispetto degli SLA influisce negativamente sulle relazioni con i clienti e sui ricavi.
ProcessMind utilizza l'attributo "Livello di priorità" nei dati degli eventi di SAP EWM. Identifichiamo i casi in cui gli ordini prioritari non vengono elaborati in base alla loro urgenza, evidenziando le deviazioni di processo e consentendo di applicare un'aderenza più rigorosa agli SLA.

Il tempo di elaborazione end-to-end degli ordini di magazzino, dalla creazione al completamento, è troppo lungo. Questo influisce sulla soddisfazione del cliente e aumenta i costi operativi. ProcessMind offre una visione completa dell'intero processo in SAP Extended Warehouse Management, dal momento in cui l'ordine viene creato a quando viene completato. Individuiamo le attività che allungano i tempi, consentendo un'ottimizzazione olistica del processo.

Risorse come carrelli elevatori, attrezzature di picking o il personale stesso sono sottoutilizzate o distribuite in modo non uniforme, causando tempi morti e colli di bottiglia. Ciò comporta costi operativi più elevati e un throughput ridotto.
Tracciando gli attributi "ID utente/operatore" e "Attrezzatura utilizzata" nelle attività di SAP Extended Warehouse Management, ProcessMind rivela i pattern di utilizzo delle risorse nella gestione del magazzino. Identifichiamo le risorse sovra o sottoutilizzate, consentendo una migliore pianificazione per massimizzare l'efficienza.

Errori frequenti durante il processo di picking, come il prelievo di articoli o quantità errate, portano a costose rilavorazioni, reclami e un aumento dei resi. Ciò influisce direttamente sull'efficienza operativa e sulla soddisfazione del cliente.
ProcessMind correla le attività di "Task di picking creato" e "Merce prelevata dal magazzino" con gli attributi "Quantità pianificata" e "Quantità effettiva" in SAP EWM. Identifichiamo pattern e cause alla radice degli errori di picking, agevolando la formazione mirata o i miglioramenti del sistema.

Gli ordini spesso deviano dal flusso standard, causando incoerenze. ProcessMind scopre automaticamente tutte le varianti reali dai log SAP EWM, evidenziando deviazioni inefficienti e aiutando a far rispettare le procedure operative standard.

Nonostante le merci siano approntate, si verificano costanti ritardi nel carico sui mezzi e nella spedizione finale. Ciò influisce sulle scadenze di consegna, causa penali per ritardato carico e riduce la soddisfazione del cliente.
ProcessMind analizza il tempo intercorrente tra le attività di "Approntamento per la spedizione", "Carico sul trasportatore" e "Spedizione effettuata" in SAP EWM. Identifichiamo le cause specifiche dei ritardi, consentendo l'ottimizzazione delle operazioni nelle baie di carico e della programmazione dei trasportatori.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Un processo rapido di entrata merci e stoccaggio è fondamentale per mantenere livelli di inventario accurati e garantire che i materiali siano disponibili per le operazioni successive. Eventuali ritardi in questa fase possono causare stockout, fermi di produzione e un aumento dei costi di magazzino, compromettendo l'efficienza e la reattività dell'intera supply chain. ProcessMind offre una visione completa e trasparente dei processi di gestione del magazzino in SAP EWM, svelando le fasi esatte che causano ritardi nell'entrata merci e nello stoccaggio. Identifica bottleneck, rilavorazioni e tempi di inattività delle risorse, consentendo interventi mirati per ottimizzare il flusso dei materiali e ridurre i lead time.

I percorsi di picking inefficienti si traducono direttamente in un aumento dei costi di manodopera, tempi di evasione degli ordini più lunghi e maggiori spese operative. L'ottimizzazione di questi percorsi garantisce che il personale di magazzino si muova nella struttura nel modo più efficace, aumentando sensibilmente la produttività e accelerando la spedizione degli ordini. Con ProcessMind è possibile visualizzare i percorsi di picking reali effettuati dagli operatori in SAP EWM, confrontandoli con i percorsi ottimali. Vengono evidenziate le deviazioni, identificati i giri viziosi comuni e rivelate le opportunità per riconfigurare il layout del magazzino o le strategie di picking, portando a guadagni di efficienza misurabili.

I bottleneck nelle fasi di imballaggio (packing) e approntamento (staging) possono ostacolare seriamente la produttività, causando ritardi nelle spedizioni e compromettendo la soddisfazione del cliente. Un flusso scorrevole in queste aree critiche garantisce che le merci siano preparate e pronte per la spedizione in modo efficiente, rispettando gli SLA. ProcessMind mappa i complessi flussi di attività all'interno delle aree di packing e staging in SAP EWM, rivelando code nascoste, conflitti di risorse e tempi di attesa improduttivi. Consente di individuare le cause alla radice dei ritardi e simulare miglioramenti dei processi, garantendo un flusso continuo di merci verso le banchine di carico.

Un'elevata precisione dell'inventario è fondamentale per l'efficienza delle operazioni di magazzino, poiché previene gli stockout, riduce i requisiti di scorte di sicurezza e minimizza le svalutazioni dovute ad articoli obsoleti o smarriti. Le imprecisioni portano a interruzioni operative, vendite perse e un maggiore sforzo amministrativo per risolvere le discrepanze. ProcessMind analizza le differenze tra le quantità pianificate ed effettive, identificando le fasi esatte del processo e gli eventi in SAP EWM in cui i dati dell'inventario divergono. Aiuta a scoprire le cause profonde come scansioni errate, registrazioni ritardate o movimenti non autorizzati, consentendo di implementare controlli robusti e raggiungere una precisione dell'inventario superiore.

Processi di controllo qualità prolungati possono ritardare significativamente la disponibilità dei materiali, con ripercussioni sulla produzione o sulle spedizioni. Semplificare queste ispezioni garantisce che i materiali siano approvati tempestivamente, mantenendo il flusso delle merci ed evitando rallentamenti operativi. ProcessMind traccia l'intero percorso dei materiali attraverso il controllo qualità in SAP Extended Warehouse Management, identificando loop, tempi di attesa inutili e colli di bottiglia delle risorse. Fornisce insight sull'aderenza agli SLA e aiuta a ottimizzare le sequenze di ispezione o l'allocazione delle risorse per ridurre i lead time.

Il mancato rispetto delle priorità e dell'elaborazione efficace degli ordini urgenti può comportare disservizi per il cliente, penali e danni d'immagine. Garantire che gli ordini ad alta priorità siano elaborati in base alla loro urgenza è fondamentale per la soddisfazione del cliente e la reputazione operativa. ProcessMind confronta le sequenze di elaborazione effettive degli ordini di magazzino in SAP EWM con i livelli di priorità definiti, evidenziando i casi in cui le priorità non vengono rispettate. Identifica problemi sistemici o allocazioni errate delle risorse che portano alla non conformità, consentendo di applicare controlli più rigorosi e migliorare l'evasione degli ordini critici.

Un tempo di ciclo di magazzino eccessivo, dall'entrata merci alla spedizione, influisce sulla soddisfazione del cliente, aumenta i costi di mantenimento e riduce l'agilità della supply chain. Ridurre questo tempo è fondamentale per migliorare l'efficienza operativa e la reattività in un contesto competitivo. ProcessMind fornisce una visione completa e dettagliata dell'intero processo di gestione del magazzino in SAP EWM, individuando le attività che richiedono molto tempo, i loop di rilavorazione e i tempi morti che allungano il ciclo. Rivela l'esatta sequenza degli eventi e la loro durata, aiutando a identificare i percorsi critici e le opportunità per una riduzione sostanziale dei tempi.

L'utilizzo inefficiente delle risorse, inclusi personale e attrezzature, porta a costosi tempi di inattività o a bottleneck dovuti a capacità eccessivamente sollecitate. Ottimizzare il loro impiego è fondamentale per bilanciare i costi operativi con i requisiti di produttività e massimizzare il valore degli asset. ProcessMind traccia meticolosamente le assegnazioni delle risorse in tutte le attività di gestione del magazzino in SAP EWM, identificando periodi di sottoutilizzo, punti di conflitto e passaggi di consegne inefficienti. Fornisce insight basati sui dati per il riequilibrio del carico di lavoro, la programmazione delle attrezzature e la pianificazione della forza lavoro, garantendo che le risorse siano impiegate in modo efficace.

Elevati tassi di errore nel picking si traducono direttamente in un aumento dei costi operativi a causa di rilavorazioni, reclami, resi e nuove spedizioni. Ridurre questi errori migliora sensibilmente la soddisfazione del cliente, aumenta la precisione operativa e riduce l'onere finanziario associato alle azioni correttive. ProcessMind individua le fasi esatte, le condizioni e le interazioni degli operatori all'interno di SAP EWM che portano più frequentemente a errori di picking. Analizza i loop di rilavorazione e aiuta a identificare le cause alla radice, consentendo l'attuazione di formazione mirata, miglioramenti del sistema o modifiche dei processi per ridurre drasticamente i tassi di errore.

Le deviazioni dalle procedure operative standard introducono incoerenze operative, aumentano il rischio di errori e possono portare alla non conformità con i requisiti normativi o di audit interno. Garantire la rigorosa aderenza ai processi definiti è fondamentale per mantenere la qualità, la sicurezza e l'integrità operativa. ProcessMind rileva automaticamente il modello di processo reale delle operazioni di magazzino in SAP EWM e lo confronta rigorosamente con i blueprint di processo desiderati o conformi. Evidenzia tutte le deviazioni non autorizzate, la loro frequenza e il loro impatto, consentendo l'applicazione proattiva delle best practice e della conformità.

I ritardi nel carico e nell'invio delle spedizioni influiscono direttamente sulle promesse di consegna e sulla soddisfazione del cliente, potendo inoltre generare costi di sosta per i trasportatori. Una fase finale rapida ed efficiente garantisce che i prodotti raggiungano i clienti in tempo, rafforzando l'affidabilità e la qualità del servizio. ProcessMind analizza il percorso critico dall'approntamento alla spedizione effettiva all'interno dei processi SAP EWM, identificando bottleneck nella documentazione, nelle sequenze di carico o nel passaggio al trasportatore. Aiuta a individuare i tempi di attesa esatti e le inefficienze, consentendo di ottimizzare la logistica in uscita e accelerare le consegne.

I 6 passi per ottimizzare la gestione del magazzino

1

Scarica il Modello
2

Esporta i Tuoi Dati
3

Carica il Tuo Dataset
4

Analizza il Tuo Processo
5

Implementa Miglioramenti
6

Monitora il Tuo Processo
1

Scarica il Modello

Cosa fare

Acceda al template Excel predefinito, progettato specificamente per l'estrazione dei dati di gestione del magazzino da SAP EWM. Ciò garantisce che i dati siano strutturati correttamente.

Visualizza Guida al Template Dati Scarica Template
Perché è importante

Un template standardizzato semplifica la preparazione dei dati, riducendo gli errori e garantendo la compatibilità per un'analisi accurata dei processi.

Risultato atteso

Un template dati pronto all'uso, progettato per gli ordini di magazzino di SAP EWM.

COSA OTTERRAI

Scopra i segreti della gestione magazzino in SAP EWM

ProcessMind visualizza l'intera gestione del magazzino, dalla ricezione della merce alla spedizione, rivelando inefficienze e colli di bottiglia nascosti con dati precisi.
  • Visualizzi il flusso dei processi SAP EWM
  • Individui i colli di bottiglia nel flusso dei materiali
  • Ottimizzi l'allocazione delle risorse in EWM
  • Velocizzare l'evasione degli ordini e ridurre i costi
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RISULTATI TIPICI

Raggiungere l'eccellenza operativa nel magazzino

Questi risultati dimostrano le efficienze operative e le riduzioni di costo ottenibili ottimizzando la gestione del magazzino tramite gli insight del Process Mining.

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Tempi di Ciclo più Rapidi

Dall'entrata merci allo stoccaggio

Semplifichi le operazioni in entrata identificando e risolvendo i ritardi dalla ricezione merci allo stoccaggio finale, garantendo una disponibilità più rapida dello stock e costi di gestione ridotti.
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Percorsi di picking ottimizzati

Maggiore aderenza ai percorsi

Analizzi i movimenti effettivi degli addetti al picking rispetto ai percorsi ottimali pianificati per identificare le deviazioni e ottimizzare i tragitti, riducendo sensibilmente i tempi di spostamento e i costi operativi.
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Maggiore precisione dell'inventario

Riduzione delle discrepanze di stock

Raggiunga una maggiore precisione dell'inventario individuando le cause alla radice delle discrepanze nelle varie fasi, riducendo al minimo stockout ed errori di evasione e migliorando la pianificazione.
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Conformità di Processo Migliorata

Aderenza ai workflow definiti

Assicuri che le operazioni di magazzino seguano costantemente le best practice e le linee guida normative predefinite, riducendo i rischi di non conformità e le incongruenze operative.
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Errori di picking ridotti al minimo

Riduzione di rielaborazioni e nuove spedizioni

Identifichi ed elimini le fonti degli errori di picking e delle successive rilavorazioni, ottenendo risparmi significativi e una maggiore soddisfazione del cliente.
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Ordini prioritari ottimizzati

Migliore aderenza ai tempi di evasione

Velocizzi l'evasione degli ordini di magazzino ad alta priorità, assicurando che le spedizioni critiche rispettino le scadenze e aumentando sensibilmente la soddisfazione del cliente.

I risultati variano naturalmente in base a fattori come la complessità dei processi, la qualità dei dati e gli obiettivi aziendali. I miglioramenti qui evidenziati riflettono i guadagni tipici osservati in implementazioni di successo.

Dati Consigliati

Inizia con gli attributi e le attività più importanti, poi espandi secondo necessità.
È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

L'identificativo univoco di un ordine di magazzino, che raggruppa un set di task da eseguire.

Perché è importante

Identificativo principale che collega le attività, permettendo l'analisi end-to-end per ogni unità di lavoro.

Il timestamp che indica quando un'attività o un event è stato completato.

Perché è importante

Consente il calcolo preciso della durata delle singole attività, il che è fondamentale per identificare le fasi più lunghe e i task ad alta intensità di risorse.

L'identificativo univoco del prodotto o materiale gestito nel task di magazzino.

Perché è importante

Consente di filtrare e segmentare i dati di processo per prodotto, il che è fondamentale per identificare problemi specifici legati alla movimentazione, allo stoccaggio o al controllo qualità.

L'identificativo dell'operatore di magazzino o dell'utente che ha confermato o eseguito l'attività.

Perché è importante

Attribuisce il lavoro a una persona specifica, consentendo l'analisi delle performance per utente o team e supportando la gestione delle risorse e il bilanciamento del carico di lavoro.

Classifica l'ordine di magazzino in base al suo scopo, come Stoccaggio, Picking o Rifornimento interno.

Perché è importante

Consente di segmentare l'analisi in base alla categoria di processo (es. inbound vs outbound), permettendo confronti e insight più pertinenti.

Lo stato attuale o finale dell'ordine di magazzino, come "Completato" o "Annullato".

Perché è importante

Indica l'esito di un case, consentendo di filtrare gli ordini completati rispetto a quelli annullati, il che è fondamentale per un'analisi accurata del tempo di ciclo e della produttività.

Il livello di priorità assegnato all'ordine di magazzino, che ne indica l'urgenza (es. Alta, Media, Bassa).

Perché è importante

Consente di dare priorità all'analisi e al monitoraggio per garantire che gli ordini urgenti rispettino i livelli di servizio, con un impatto diretto sulla soddisfazione del cliente.

Il tempo effettivo trascorso lavorando su una specifica attività.

Perché è importante

Misura la durata del lavoro attivo di un'attività, aiutando a identificare i task più lunghi e costituendo una base per l'analisi della capacità delle risorse.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Segna la creazione di un ordine di magazzino (WO), che raggruppa più task per organizzare il lavoro degli operatori in base ad area, coda o prodotto.

Perché è importante

Evento di inizio principale. Analizzare il tempo dalla creazione alla prima azione aiuta a individuare ritardi nell'assegnazione del lavoro.

Un operatore di magazzino conferma che il task di stoccaggio è stato completato, il che significa che la merce è stata fisicamente collocata nel vano di stoccaggio designato. Questa conferma aggiorna la posizione dell'inventario in tempo reale.

Perché è importante

Attività chiave per l'inbound, che conferma la disponibilità dello stock per il picking. Eventuali ritardi influenzano direttamente il KPI del cycle time dalla ricezione allo stoccaggio.

Un operatore di magazzino conferma il completamento di un task di picking, indicando che la merce è stata prelevata fisicamente dalla sua posizione di stoccaggio. Questa operazione viene solitamente eseguita tramite uno scanner RF.

Perché è importante

Milestone critica che influenza il cycle time order-to-ship. Analizzarla aiuta a misurare la produttività degli operatori.

Indica che tutti gli articoli sono stati imballati in un'unità di movimentazione chiusa ed etichettata, pronta per il carico.

Perché è importante

Conclude la fase di imballaggio. Eventuali ritardi influenzano direttamente il lead time complessivo di imballaggio e approntamento.

Passaggio finale che rimuove le merci dall'inventario, segnando il trasferimento di proprietà e la partenza ufficiale.

Perché è importante

Un punto finale cruciale per il flusso in uscita, che attiva la fatturazione e l'aggiornamento dell'inventario. È un componente chiave per misurare la puntualità delle spedizioni e il KPI relativo ai tempi di carico e invio.

Lo stato dell'ordine di magazzino è impostato su "Completato" dopo la conferma di tutti i relativi task, chiudendo il pacchetto di lavoro.

Perché è importante

Evento finale di successo, essenziale per calcolare il cycle time end-to-end e misurare il throughput.

FAQ

Domande frequenti

Il Process Mining analizza i dati delle transazioni EWM per visualizzare il flusso reale delle operazioni di magazzino. Aiuta a identificare colli di bottiglia, deviazioni dai processi standard e aree di inefficienza, come la ricezione lenta delle merci, percorsi di picking non ottimali o ritardi nei controlli qualità. Rivelandone l'effettivo funzionamento, offre insight basati sui dati per miglioramenti mirati.

Per il Process Mining in EWM servono gli event log del sistema (ordini, movimenti, conferme) con Case ID, attività e timestamp. I dati vengono estratti tramite tool SAP come report ABAP o OData e trasformati per l'analisi.

L'impostazione iniziale e l'estrazione dei dati per SAP EWM richiedono solitamente alcune settimane. Una volta pronti i dati, la discovery dei processi e l'identificazione dei colli di bottiglia avvengono solitamente in 2-4 settimane. Approfondimenti successivi possono estendersi su più mesi per cicli di miglioramento continuo.

Può aspettarsi miglioramenti nell'accelerazione dei cicli di ricezione e stoccaggio, nell'efficienza del picking e nella riduzione del cycle time totale. Il Process Mining aumenta anche l'accuratezza dell'inventario e riduce gli errori, ottimizzando l'uso delle risorse.

Sì, assolutamente. Il Process Mining visualizza il flusso reale, permettendo il confronto con i modelli di conformità. Ogni deviazione o passaggio saltato diventa subito evidente, aiutando a far rispettare le procedure standard.

Anche se una certa familiarità con SAP EWM aiuta, le piattaforme moderne offrono connettori e template intuitivi che riducono la necessità di competenze di programmazione, con dashboard già pronte per il magazzino.

In SAP EWM, l'"Ordine di magazzino" funge da identificatore principale (case ID) per il Process Mining. Rappresenta un task logistico specifico all'interno del magazzino, come un prelievo, uno stoccaggio o un movimento interno, raggruppando vari task di magazzino. Tracciando tutti gli eventi relativi a un singolo ordine di magazzino, il Process Mining può ricostruire il percorso di esecuzione completo e analizzarne l'efficienza dall'inizio alla fine.

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