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Blue Yonder WMS를 최적화하세요. 효율성을 높이는 6단계 가이드입니다.

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Blue Yonder WMS 창고 운영 최적화

창고 운영에서는 입고부터 최종 출하까지 병목이 발생할 수 있습니다. ProcessMind는 자재 흐름의 비효율이 어디서 생기는지 정확히 파악하고, 리소스를 더 효과적으로 활용하도록 지원합니다. 창고 운영을 개선해 주문을 더 빠르고 정확하게 처리하세요.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

Blue Yonder WMS 창고 관리 최적화가 중요한 이유

효율적인 창고 관리는 성공적인 공급망의 기반이며, 운영 비용과 배송 시간은 물론 고객 만족도에도 직접적인 영향을 줍니다. 빠르게 변화하는 오늘날의 환경에서는 Blue Yonder WMS와 같은 시스템으로 창고 운영을 관리하는 것만으로 충분하지 않은 경우가 많습니다. 고급 주문 처리 최적화 기능으로 알려진 Blue Yonder WMS를 사용하는 조직도 일상적인 운영 과정에서 여러 복잡한 문제에 직면합니다. 이를 해결하지 않으면 입고 지연, 느린 적치 작업, 비효율적인 피킹 경로, 포장 병목, 길어진 출하 주기 시간 등 심각한 비효율로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제는 각각 숨은 비용을 발생시켜 수익성을 낮추고 경쟁력을 약화시킵니다. 창고 주문이 생성되는 순간부터 최종 출하까지 창고 안에서 상품과 정보가 실제로 어떻게 이동하는지 파악하는 일은 지속적인 성장과 운영 효율성을 위해 매우 중요합니다.

Process mining으로 Blue Yonder WMS를 더 깊이 이해하기

process mining은 Blue Yonder WMS의 창고 관리 프로세스를 파악하고 개선하는 새로운 방법을 제공합니다. 기존 보고서나 수동 관찰과 달리, process mining은 Blue Yonder WMS의 이벤트 로그 데이터를 직접 활용해 실제 엔드투엔드 프로세스 흐름을 재구성합니다. 데이터 기반 시각화를 통해 창고 주문이 '상품 입고 및 수량 확인', '적치 작업 생성', '보관 위치에서 상품 피킹', '출하 발송'과 같은 활동을 거치는 방식을 정확히 확인할 수 있습니다.

수천 건의 창고 주문 케이스를 분석하면 운영을 지연시키거나 비용을 높이는 프로세스 편차, 재작업 반복, 표준에서 벗어난 경로를 객관적으로 파악할 수 있습니다. process mining을 활용하면 병목이 발생하는 위치와 근본 원인을 찾아내고 전체 주기 시간에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다. 예를 들어 특정 보관 위치에서 피킹이 반복적으로 지연되거나, 특정 사용자 그룹의 포장 시간이 더 길다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이러한 객관적인 분석 결과를 바탕으로 추측이 아닌 데이터에 근거해 Blue Yonder WMS 환경의 프로세스 최적화 방안을 결정할 수 있습니다.

Process mining으로 찾는 주요 개선 영역

Blue Yonder WMS의 창고 관리 데이터를 process mining으로 분석하면 다음과 같은 개선 영역을 확인할 수 있습니다.

병목 파악 및 해결: 입고 도크, 적치 팀, 피킹 구역, 포장 스테이션 등 지연을 반복적으로 일으켜 창고 주문의 전체 주기 시간을 늘리는 활동이나 리소스를 빠르게 찾아냅니다.
주기 시간 단축: 각 프로세스 단계의 소요 시간을 분석합니다.

창고 관리 재고 관리 물류 공급망 최적화 주문 처리 주문 처리 자재 흐름 유통 운영 관리 WMS 창고 운영 피킹, 포장, 출하

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

입고가 늦어지면 상품을 적치하거나 판매할 수 있는 시점도 늦어져 재고 부족과 고객 약속 미이행으로 이어집니다. 창고 관리의 입고 구역이 혼잡해지면 주문 처리율이 떨어지고 재고 보유 비용도 증가합니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 이벤트 로그를 분석해 'Goods Arrived at Dock' 또는 'Goods Received and Counted'와 같은 입고 활동이 오래 걸리거나 표준 경로에서 벗어나는 지점을 찾습니다. 리소스 배분 문제나 비효율적인 프로세스 단계와 같은 원인도 파악합니다.

상품이 적합하지 않은 위치에 적치되면 피킹 이동 시간이 길어지고 운영 비용이 증가합니다. 이러한 비효율은 창고 관리의 피커 생산성과 보관 공간 활용률에 직접적인 영향을 줍니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 데이터, 특히 '적치 작업 생성' 및 '상품을 보관 위치에 적치' 활동을 활용해 실제 적치 경로를 최적 경로와 비교합니다. 편차를 찾아내고 보관 로직 개선 방안을 제시해 이동 거리를 줄이고 공간 활용률을 높입니다.

피킹 오류가 잦으면 잘못된 상품이 출하되어 반품과 재배송이 발생하고 고객 만족도가 낮아집니다. 창고 관리 과정의 이러한 오류는 인력을 낭비하고 운송 비용을 높이며 브랜드 평판을 훼손합니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 '피킹 작업 생성' 및 '보관 위치에서 상품 피킹' 이벤트를 분석해 오류율이 높은 패턴이나 작업자를 찾아냅니다. 오류를 일으키는 프로세스 편차나 교육 부족을 밝혀내므로 필요한 곳에 맞춤형 개선 조치를 적용할 수 있습니다.

포장 작업대나 출하 대기 구역의 혼잡은 주문 처리를 크게 지연시켜 배송 시간과 고객 서비스 수준에 영향을 줍니다. 피킹을 마친 주문이 쌓여 공간을 차지하고 창고 운영 전반을 늦출 수도 있습니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 'Packing Initiated', 'Goods Packed', 'Staging for Shipment' 활동 순서와 소요 시간을 분석합니다. 흐름을 시각화해 대기열이 쌓이는 지점을 찾고, 리소스 재배치나 프로세스 조정으로 자재 흐름을 원활하게 할 방안을 제시합니다.

주문을 피킹하고 포장했더라도 상차나 출하가 늦어 운송사의 마감 시간을 놓치면 배송이 지연되고 고객에게 보상해야 할 수 있습니다. 서비스 수준 계약을 지키지 못하면 고객 신뢰가 떨어지고 금전적 불이익이 발생할 수 있습니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 'Loading onto Carrier' 및 'Shipment Dispatched' 이벤트를 추적해 실제 시간과 계획 일정을 비교합니다. 늦은 출하를 찾아 이전 활동의 원인을 조사하고 출고 프로세스를 앞당길 기회를 파악합니다.

지게차나 무인 운반 차량 같은 인력과 장비를 비효율적으로 배분하면 유휴 시간이나 초과 근무가 늘어납니다. 처리량이 늘지 않아도 운영 비용은 증가하며 창고 관리의 수익성에 영향을 줍니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS 이벤트 로그의 활동 소요 시간과 'User/Operator ID', 'Equipment Used' 속성을 연계해 분석합니다. 리소스가 충분히 활용되지 않는 지점이나 특정 리소스에 의존해 병목이 생기는 지점을 찾아 일정과 배치를 최적화할 수 있도록 지원합니다.

표준 운영 절차에 포함되지 않은 품질 검사가 갑자기 진행되거나 자주 반복되면 입고 후 자재 흐름이 끊겨 적치와 상품 공급이 늦어질 수 있습니다. 부가가치를 만들지 않는 시간이 늘고 입고 프로세스의 불확실성도 커집니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 'Quality Inspection Performed' 활동 발생 내역을 분석합니다. 검사가 예상치 못한 시점에 진행되거나 지나치게 오래 걸리는 사례를 찾아 품질 관리 프로세스를 표준화하고 운영 차질을 줄일 수 있도록 지원합니다.

창고 관리에서는 직원이 정해진 절차를 따르지 않고 지름길이나 비표준 경로를 이용하는 경우가 많습니다. 그 결과 성과가 일관되지 않고 규정 준수 위험과 수작업으로 파악하기 어려운 비효율이 발생합니다. 이러한 편차는 프로세스의 안정성과 예측 가능성을 떨어뜨립니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 ‘창고 주문’ 이벤트 로그를 분석해 실제 프로세스 변형을 모두 파악하고, 설계된 ‘정상 경로’와 비교합니다. 자주 발생하는 편차와 리드 타임 및 비용에 미치는 영향을 보여줍니다.

우선순위가 높게 지정된 일부 중요 창고 주문이 여러 단계에서 자주 지연되어 서비스 수준 협약을 지키지 못하고 심각한 사업상 문제로 이어질 수 있습니다. 이는 우선순위 처리에 문제가 있음을 보여줍니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS 이벤트 데이터에서 ‘우선순위’별로 ‘창고 주문’ 케이스를 필터링합니다. 우선순위가 높은 주문의 흐름과 병목을 분석해 지연이 발생하는 지점과 우선순위 재조정 또는 전담 리소스가 필요한 부분을 파악합니다.

‘창고 주문’ 생성부터 완료까지 걸리는 시간이 일정하지 않아 고객에게 현실적인 일정을 안내하고 인력을 효율적으로 배치하기 어렵습니다. 이러한 편차는 운영 계획과 고객 만족도에 영향을 줍니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS 데이터에서 ‘창고 주문 생성’부터 ‘창고 주문 완료’까지의 전체 및 활동별 소요 시간을 측정합니다. 소요 시간 편차를 가장 크게 만드는 활동을 찾아내고, 주문 유형이나 교대조별 영향을 시각화합니다.

입고, 피킹 또는 포장 과정에서 계획 수량과 실제 수량이 자주 달라지면 재고 정보가 부정확해지고 수작업 조정과 조사가 필요합니다. 이로 인해 재고 현황을 정확히 파악하기 어려워지고 잘못된 재주문이나 재고 부족으로 이어질 수 있습니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS 이벤트 로그에서 ‘계획 수량’과 ‘실제 수량’ 속성을 ‘입고 및 수량 확인’ 또는 ‘보관 위치에서 상품 피킹’과 같은 관련 활동과 비교합니다. 불일치가 발생한 시점과 위치를 보여주어 데이터 입력이나 실제 취급 과정의 원인을 파악하도록 돕습니다.

일부 보관 위치는 과도하게 사용되어 혼잡이 발생하고, 다른 위치는 충분히 활용되지 않아 귀중한 창고 공간이 낭비됩니다. 이로 인해 창고 관리의 자재 흐름이 비효율적으로 바뀌고 운영 비용이 증가합니다.
ProcessMind는 Blue Yonder WMS의 ‘보관 위치’ 속성을 ‘상품 보관’ 및 ‘보관 위치에서 상품 피킹’ 활동과 함께 분석합니다. 사용량이 많은 곳과 적은 곳을 찾아 재고 배치를 조정하고 공간 활용도를 높일 기회를 보여줍니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

입고를 신속하게 처리하면 재고 정확도를 유지하고 보유 비용을 줄이며 창고 관리 시스템에서 주문 이행에 필요한 상품을 빠르게 확보할 수 있습니다. 입고 지연은 공급망 전반으로 이어져 배송 약속과 고객 만족도에 영향을 줍니다. ProcessMind는 ‘입고 예정 통지 수신’부터 ‘입고 및 수량 확인’까지의 활동을 분석해 병목과 원인을 파악합니다. 예상치 못한 지연이 발생하는 지점을 찾아 도크 일정 관리나 리소스 배정 등 Blue Yonder WMS 프로세스를 개선하고 리드 타임을 줄일 수 있도록 지원합니다.

적치가 비효율적이면 운영 비용이 늘고 창고 직원의 이동 거리가 길어지며 재고 회전이 느려집니다. 창고 관리에서 중요한 적치 단계를 개선하면 상품을 효율적으로 보관하고 공간 활용도를 높이는 동시에 작업 시간을 줄일 수 있습니다. ProcessMind는 ‘입고 및 수량 확인’부터 ‘상품 보관’까지 실제 적치 경로를 분석합니다. 비표준 경로를 찾아 보관 전략과 Blue Yonder WMS 적치 규칙을 개선할 기회를 보여주어 이동 시간을 줄이고 전반적인 취급 효율을 높입니다.

피킹 오류율이 높으면 반품 비용과 고객 불만이 늘고, 재피킹과 재배송에 추가 인력이 필요합니다. 창고 관리의 운영 효율을 유지하고 고객의 기대에 부응하려면 피킹 정확도를 높여야 합니다. ProcessMind는 ‘피킹 작업 생성’부터 ‘보관 위치에서 상품 피킹’까지 전체 피킹 프로세스를 시각화해 오류가 발생하기 쉬운 지점을 찾습니다. Blue Yonder WMS의 프로세스 변형과 반복되는 편차를 분석해 원인을 파악하고 시정 조치를 마련함으로써 주문 정확도를 높입니다.

포장과 출고 대기 단계의 병목은 주문 이행을 지연시켜 배송 일정에 영향을 주고 지연 배송에 따른 비용을 발생시킬 수 있습니다. 창고 관리 운영에서 원활한 출고 흐름을 유지하려면 마지막 단계를 효율화해야 합니다. ProcessMind는 ‘포장 시작’, ‘상품 포장 완료’, ‘출고 대기’ 사이에서 지연이 발생하는 지점을 보여줍니다. 리소스 부족, 비정상적인 반복 경로, Blue Yonder WMS의 예외 상황 등 지연 원인을 찾아 프로세스 재설계와 리소스 최적화를 지원합니다.

고객 만족도를 높이고 위약금을 피하려면 약속한 배송일을 지켜야 합니다. 창고 관리의 주요 성과 지표인 정시 출고율은 내부 프로세스의 효율성과 물류 조정의 신뢰도를 보여줍니다. ProcessMind는 ‘출고 대기’부터 ‘배송 출발’까지 전체 배송 프로세스를 보여줍니다. 상차나 운송업체 인계 등 지연이 발생하는 지점을 찾아 Blue Yonder WMS의 워크플로와 조정 방식을 개선하고 출고 목표를 꾸준히 달성하도록 지원합니다.

인력과 장비를 효율적으로 활용하지 못하면 운영 비용이 늘고 처리량이 줄어듭니다. 비용 효율적인 창고 관리 전략을 위해서는 모든 자산이 주문 이행에 효과적으로 기여하도록 리소스 활용도를 높여야 합니다. ProcessMind는 활동별 소요 시간과 리소스 배정(사용자/작업자 ID, 사용 장비)을 분석해 유휴 시간과 리소스 경합으로 인한 병목을 찾습니다. Blue Yonder WMS의 리소스 배정 패턴을 시각화해 업무량을 균형 있게 나누고 일정을 개선하도록 돕습니다.

비계획 품질 검사는 창고 관리 프로세스를 크게 지연시키고 예상치 못한 비용을 발생시킵니다. 이러한 검사를 줄이면 프로세스의 예측 가능성이 높아지고 자재 흐름이 빨라지며 주요 업무에 리소스를 더 투입할 수 있습니다. ProcessMind는 ‘품질 검사 수행’ 전후의 이벤트 로그를 분석해 비계획 품질 검사의 발생 조건과 빈도를 파악합니다. 특정 공급업체나 제품 유형 등 원인을 찾아 Blue Yonder WMS 프로세스를 사전에 조정하고 업무 중단을 줄일 수 있도록 지원합니다.

프로세스 편차는 비효율을 초래하고 교육 비용을 늘리며 창고 관리 운영의 확장과 일관된 품질 유지를 어렵게 합니다. 주요 프로세스 흐름을 표준화하면 운영의 효율성과 예측 가능성을 높일 수 있습니다. ProcessMind는 ‘창고 주문 생성’부터 ‘창고 주문 완료’까지의 이상 경로에서 벗어난 실제 프로세스 변형을 모두 찾아냅니다. Blue Yonder WMS에서 비표준 경로가 미치는 영향을 수치화해 맞춤형 교육과 시스템 적용을 통해 모범 절차 준수를 유도할 수 있습니다.

우선순위가 높은 주문이 지연되면 상당한 금전적 손실과 고객 관계 악화, 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다. 이러한 주문을 신속하고 정확하게 처리하는 것은 효과적인 창고 관리에 중요합니다. ProcessMind는 ‘우선순위’에 따라 ‘창고 주문 생성’부터 ‘배송 출발’까지 주문을 추적합니다. 우선순위가 높은 주문이 지연되거나 다른 경로로 빠지는 지점을 찾아 긴급 출고에 맞게 Blue Yonder WMS의 경로와 리소스 배정을 개선할 수 있습니다.

주문 이행 리드 타임이 일정하지 않으면 고객에게 일정을 안내하고 후속 물류를 관리하기 어렵습니다. 신뢰할 수 있는 창고 운영과 정확한 계획을 위해 리드 타임을 예측 가능하고 일관되게 관리해야 합니다. ProcessMind는 모든 ‘창고 주문’ 케이스의 전체 소요 시간을 분석하고 ‘창고 주문 유형’ 또는 ‘고객/공급업체명’별로 구분합니다. Blue Yonder WMS의 단계별 처리 시간 편차를 파악하고 리드 타임 변동에 가장 크게 영향을 주는 활동을 찾아냅니다.

계획 수량과 실제 수량이 다르면 재고 정보가 부정확해지고 재고 부족이나 과잉, 수량 조정 작업이 발생합니다. 창고 관리에서 효율적인 재고 관리와 조달 계획을 세우려면 수량 정확도를 높여야 합니다. ProcessMind는 입고와 피킹 등 여러 단계에서 ‘계획 수량’과 ‘실제 수량’을 비교합니다. Blue Yonder WMS 프로세스에서 불일치가 발생하는 지점과 원인을 찾아 측정, 수량 확인 또는 시스템 입력 절차를 개선하고 정확도를 높일 수 있도록 지원합니다.

보관 위치를 제대로 활용하지 못하면 공간이 낭비되고 상품 검색 시간이 늘어나며 비용이 많이 드는 시설 확장이 필요할 수 있습니다. 비용 효율적인 창고 관리를 위해 공간 활용 방식을 개선해야 합니다. ProcessMind는 ‘보관 위치’와 ‘자재/제품 ID’ 관련 이벤트 데이터를 분석해 실제 공간 사용 패턴을 파악합니다. Blue Yonder WMS에서 활용도가 낮은 구역이나 비효율적인 배치 방식을 찾아 적치 위치와 보관 공간 통합을 개선할 수 있도록 정보를 제공합니다.

창고 관리 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

창고 관리 프로세스 데이터에 맞춰 미리 구성된 Excel 템플릿을 다운로드합니다. 이 템플릿은 Blue Yonder WMS 데이터에 적합한 구조로 되어 있습니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

정확한 분석을 위해서는 처음부터 올바른 데이터 형식을 사용하는 것이 중요합니다. 데이터 준비를 간소화하고 ProcessMind와의 호환성을 보장합니다.

기대 효과

Blue Yonder WMS 창고 프로세스 데이터에 맞게 구성된 즉시 사용 가능한 데이터 템플릿입니다.

제공 내용

창고 운영을 시각화해 효율을 높이세요

ProcessMind는 Blue Yonder WMS 데이터를 이해하기 쉬운 시각화로 보여줍니다. 창고 운영의 실제 현황을 파악하고 개선이 필요한 지점을 찾아보세요.

창고 자재 흐름을 처음부터 끝까지 시각화합니다
입고 또는 출하 과정의 병목을 찾아냅니다
리소스 활용과 인력 배치를 최적화합니다
주문을 더 빠르고 정확하게 처리합니다

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

창고 효율 개선 성과

이러한 성과는 process mining으로 Blue Yonder WMS 운영을 최적화한 조직이 얻을 수 있는 실질적인 효과를 보여줍니다. 창고 주문 프로세스를 자세히 분석하면 숨겨진 비효율을 찾아 주요 워크플로를 개선할 수 있습니다.

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입고 처리 속도 향상

입고 배송 처리 평균 시간

입고 예정 통지를 받은 시점부터 상품을 실제로 입고할 때까지 걸리는 시간을 줄여 재고를 더 빨리 사용할 수 있게 하고 상위 단계의 지연을 방지합니다.

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적치 비용 절감

적치 운영 최적화에 따른 비용 절감

입고장에서 보관 위치까지 상품을 옮기는 과정의 비효율을 찾아 개선해 취급 비용과 인건비를 크게 줄입니다.

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피킹 오류 감소

수량 불일치 감소

피킹 오류의 원인을 찾아 개선 조치를 적용해 주문 정확도와 고객 만족도를 높입니다.

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리소스 활용도 향상

작업자 생산성 향상

작업자의 유휴 시간과 업무 인계 현황을 분석해 인력 배치를 최적화하고 창고 전반에서 리소스를 효율적으로 활용합니다.

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출고 대기 단계 단축

포장 완료 후 출고 대기 시간 감소

포장 구역과 출고 대기 구역 사이의 병목을 찾아 해소해 대기 시간을 줄이고 배송 준비와 출고를 앞당깁니다.

결과는 프로세스의 복잡도, 데이터 품질, 도입 범위에 따라 달라집니다. 제시된 수치는 성공적으로 도입한 사례에서 흔히 확인된 개선 수준입니다.

권장 데이터

먼저 중요한 속성과 활동부터 수집하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

창고 주문을 식별하는 고유 ID입니다. 주문 생성부터 완료까지 관련된 모든 물류 활동을 추적하는 기본 케이스로 사용됩니다.

중요한 이유

관련된 모든 창고 활동을 연결하는 필수 케이스 식별자입니다. 이를 통해 주문 이행 또는 상품 입고 프로세스를 처음부터 끝까지 분석할 수 있습니다.

'상품 피킹' 또는 '배송 출고'와 같이 발생한 특정 창고 작업이나 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스 맵을 구성하는 개별 단계를 정의하고 프로세스 흐름을 시각화·분석하는 데 필요한 속성입니다.

특정 창고 활동이나 이벤트가 시작된 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

이벤트를 시간순으로 정렬하고 처리 시간과 대기 시간 등 성과 지표를 계산하려면 시작 타임스탬프가 필요합니다.

특정 창고 활동이나 이벤트가 완료된 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

활동의 처리 시간을 정확히 계산하고 대기 시간과 구분할 수 있어, 성과를 개선할 지점을 구체적으로 찾는 데 도움이 됩니다.

활동을 수행한 창고 직원 또는 작업자의 식별자입니다.

중요한 이유

프로세스 단계와 작업자를 연결해 리소스 성과와 업무량, 교육 필요성을 분석할 수 있습니다.

피킹하거나 입고할 수량 등 특정 작업에서 처리할 것으로 예상되는 품목 수량입니다.

중요한 이유

정확도를 측정하는 기준으로, 입고 및 피킹 작업에서 수량 차이를 파악할 수 있습니다.

실제로 수량을 세거나 피킹하는 등 작업 중 처리한 품목 수량입니다.

중요한 이유

계획 수량과 비교하면 프로세스 오류를 파악하고 불일치율과 같은 주요 품질 KPI를 계산할 수 있습니다.

상품을 보관하거나 피킹하는 창고 내의 구체적인 위치입니다. 보관 칸이나 통로 등이 이에 해당합니다.

중요한 이유

창고 배치와 로케이션 배정 전략의 효과를 분석하고 이동 과정의 병목을 찾는 데 필요한 정보를 제공합니다.

창고 주문을 완료하고 출고하기로 예정했거나 요청한 날짜와 시각입니다.

중요한 이유

정시 배송 성과를 측정하는 기준이며 정시 배송률 KPI를 계산하는 데 필요합니다.

'높음', '일반', '낮음' 등 창고 주문의 우선순위입니다.

중요한 이유

고우선순위 주문이 일반 주문보다 빠르게 처리되는지 분석해 우선순위 규칙의 효과를 확인할 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

이 이벤트는 창고 주문이 생성된 시점을 나타냅니다. 창고 주문은 입고, 출고 또는 창고 내부 작업을 관리하는 기준 문서입니다. 일반적으로 Blue Yonder WMS에 신규 주문을 수동으로 입력하거나 연동 시스템을 통해 등록할 때 명시적인 트랜잭션으로 기록됩니다.

중요한 이유

이 이벤트는 프로세스의 시작을 명확히 나타냅니다. 이 시점부터 완료까지 걸리는 시간을 분석하면 전체 주문 이행 리드 타임을 확인할 수 있으며, 이는 전반적인 효율성과 서비스 수준 협약 준수 여부를 측정하는 데 중요합니다.

상품을 하역하고 스캔한 뒤 배송 문서와 대조해 수량을 확인한 시점을 나타냅니다. 일반적으로 입고 담당자가 입고 주문의 각 품목 수량을 시스템에서 확인할 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 단계는 재고가 시스템상 공식적으로 사용 가능한 상태가 되는 중요한 시점입니다. 다만 주문 이행에 바로 사용할 수 있는 상태는 아닙니다. 이 단계의 소요 시간과 정확도는 재고 가시성과 적치 작업 시작 시점에 직접 영향을 줍니다.

상품을 지정된 보관 위치로 옮겨 스캔한 작업이 완료되었음을 확인하는 이벤트입니다. 일반적으로 작업자가 휴대용 RF 단말기로 적치 작업 완료를 확인할 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 이벤트는 입고 프로세스의 종료를 나타내며, 재고를 주문 이행에 사용할 수 있게 합니다. 입고부터 이 시점까지 걸리는 시간을 분석하는 것은 ‘입고부터 적치까지의 주기 시간’ 대시보드에 중요합니다.

출고 주문을 처리하기 위해 작업자가 보관 위치에서 상품을 가져오는 작업이 생성된 시점을 나타냅니다. 출고 주문이 피킹 대상으로 배정될 때 WMS가 생성하는 명시적인 이벤트입니다.

중요한 이유

실제 출고 프로세스의 시작입니다. 주문 생성부터 피킹 작업 생성까지 걸리는 시간을 분석하면 주문 처리와 할당 과정의 지연을 파악할 수 있습니다.

포장된 상품을 운송업체의 트럭에 싣고 트럭이 창고를 출발했음을 나타내는 이벤트입니다. 일반적으로 시스템에 '상품 출고'가 전기되어 배송이 최종 확정될 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 시점은 해당 주문에 대한 창고의 책임이 끝나는 중요한 기준점입니다. 정시 배송 실적과 주문 접수부터 이행 완료까지의 전체 리드 타임을 측정하는 마지막 데이터 지점입니다.

배송을 비롯한 관련 작업이 모두 끝나 주문이 종료되었음을 나타내는 창고 주문의 최종 상태입니다. 주문의 수명 주기 상태가 '완료' 또는 '종료'로 변경될 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 활동은 프로세스 케이스가 완전히 종료되는 시점을 나타냅니다. 모든 주문의 시작부터 완료까지 전체 수명 주기를 프로세스 분석에 포함할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Blue Yonder WMS 창고 관리에 process mining을 적용하면 어떤 이점이 있나요?

process mining을 활용하면 입고 처리 지연이나 포장 지연 등 Blue Yonder WMS 프로세스의 주요 병목을 파악할 수 있습니다. 실제 프로세스 흐름을 데이터에 기반해 확인하고 표준 절차에서 벗어난 부분과 효율을 높일 영역을 찾습니다. 이를 바탕으로 개선 대상을 구체화해 비용을 줄이고 전반적인 운영 성과를 높일 수 있습니다.

process mining을 시작하려면 Blue Yonder WMS에서 어떤 데이터가 필요한가요?

process mining을 시작하려면 주로 Blue Yonder WMS의 이벤트 로그가 필요합니다. 여기에는 창고 주문 ID, 활동명, 각 활동의 타임스탬프, 관련 리소스 등의 데이터가 포함됩니다. 각 창고 주문이 여러 단계를 거치는 전체 과정을 파악할 수 있어야 합니다.

process mining을 도입하고 창고 운영 분석 결과를 확인하기까지 얼마나 걸리나요?

초기 데이터 추출과 모델 설정에는 일반적으로 몇 주가 걸리며, 데이터 가용성과 복잡도에 따라 달라질 수 있습니다. 모델을 구축하면 창고 프로세스에 대한 분석 결과를 바로 확인할 수 있습니다. 분석 결과를 바탕으로 한 주요 개선 활동은 보통 2~3개월 안에 구체화됩니다.

피킹 오류 감소나 입고 처리 속도 향상처럼 구체적인 개선 목표를 달성하는 데 process mining이 도움이 되나요?

네. process mining은 이러한 구체적인 목표를 달성하는 데 활용할 수 있습니다. 실제 프로세스 흐름을 시각화하고 피킹 오류 증가나 입고 지연의 원인을 파악해 실행 가능한 분석 결과를 제공합니다. 이를 바탕으로 개선 조치를 집중적으로 적용해 피킹 오류 30% 감소나 입고 처리 속도 20% 향상과 같은 측정 가능한 성과를 목표로 할 수 있습니다.

process mining 솔루션을 운영하려면 팀에 높은 수준의 기술 전문성이 필요한가요?

데이터 연결과 초기 설정에는 기술 지원이 도움이 되지만, process mining 도구는 현업 사용자를 고려해 설계되었습니다. 직관적인 인터페이스에서 프로세스 흐름을 분석하고 편차를 파악하며 주요 성과 지표를 모니터링할 수 있습니다. 팀이 원활하게 활용할 수 있도록 교육과 지속적인 지원도 제공합니다.

process mining을 위해 Blue Yonder WMS에서 데이터를 추출할 때 흔히 겪는 어려움은 무엇인가요?

창고 주문별 전체 이벤트 이력이 담긴 테이블과 필드를 찾는 일이 흔한 어려움입니다. 타임스탬프가 일관되지 않거나 활동 기록이 누락되는 등 데이터 품질 문제도 초기 단계에서 발생할 수 있습니다. 다만 데이터 매핑과 검증을 꼼꼼히 진행하면 대체로 해결할 수 있습니다.

창고 관리에서 process mining은 기존 비즈니스 인텔리전스나 보고 도구와 어떻게 다른가요?

기존 BI가 주로 발생한 결과를 보여주는 데 비해, process mining은 편차와 재작업을 포함해 프로세스가 어떻게 진행되고 왜 그런 결과가 나왔는지 보여줍니다. 각 창고 주문의 실제 전체 흐름을 매핑하므로 집계 지표나 정적인 보고서만으로는 알기 어려운 프로세스 실행 현황을 파악할 수 있습니다.

process mining으로 보관 위치 활용도 저하나 비계획 품질 검사 같은 문제를 파악할 수 있나요?

네. 활동 순서와 시점을 분석해 보관 위치 활용도가 낮아 자재 이동이 지나치게 많아지는 등 비효율을 파악할 수 있습니다. 비계획 품질 검사가 발생한 사례도 찾아 발생 조건과 빈도를 조사하고, 궁극적으로 발생 횟수를 줄일 수 있습니다.

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