> Continu verbeteren van processen > Magazijnbeheer > Manhattan SCALE

Verbeter het magazijnbeheer

6-stappengids voor het optimaliseren van bedrijfsvoering met Manhattan SCALE
Verbeter het magazijnbeheer
Magazijnbeheer
Manhattan SCALE

Selecteer een proces

Kies een proces om verder te werken in de gekoppelde workspace.

Beschikbare processen
Beschikbare systemen
259 Processen
Uitdagingen (11) Doelen (11) 6 stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (5)

Optimaliseer het magazijnbeheer in Manhattan SCALE

Inefficiënt magazijnbeheer kan leiden tot knelpunten, verspilling van middelen en complianceproblemen. Ons platform laat precies zien waar het in de bedrijfsvoering misgaat, van goederenontvangst tot verzending. Zo kun je verbeteringen doorvoeren op basis van data, de goederenstroom verbeteren en het magazijn efficiënter laten werken.

Download onze vooraf ingestelde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntie-doelen te bereiken. Volg ons verbeterplan in zes stappen en raadpleeg de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

Waarom het magazijnbeheer in Manhattan SCALE verbeteren?

Efficiënt magazijnbeheer is de basis voor een goed werkende toeleveringsketen. In de complexe omgeving van Manhattan SCALE kunnen inefficiënties zich echter opstapelen en voor flinke problemen zorgen. Vertragingen bij de goederenontvangst, bottlenecks bij het wegzetten, onhandige pickroutes en fouten bij het verpakken of verzenden verhogen de kosten. Ook duurt het langer om orders af te handelen en neemt de klanttevredenheid af. Zonder helder, datagedreven inzicht in de werkelijke processtromen is het lastig om deze problemen te vinden en op te lossen. Je processen in Manhattan SCALE continu verbeteren is dan ook nodig om concurrerend te blijven, kosten te beheersen en klanten betrouwbaar te bedienen in een markt die snel verandert.

Hoe process mining de efficiëntie in Manhattan SCALE verbetert

Met process mining krijg je inzicht in de magazijnprocessen in Manhattan SCALE en kun je ze verbeteren. Door event logs uit het systeem te analyseren, brengt process mining op basis van data in beeld welke route elke magazijnorder aflegt, van aanmaak tot verzending. Zo kijk je verder dan aannames en indrukken. Je ziet welke routes goederen werkelijk volgen, hoelang elke activiteit duurt en waar vertragingen ontstaan. Ook ontdek je verborgen varianten in processen, afwijkingen van standaardprocedures en situaties waarin bronnen elkaar in de weg zitten. Dit totaalbeeld laat zien hoe activiteiten zoals kwaliteitscontrole, wegzetten, picken en laden elkaar beïnvloeden en wat dat betekent voor de totale doorlooptijd. Daarmee kun je gericht verbeteringen aanbrengen.

Belangrijke verbeterpunten voor magazijnprocessen

Met process mining op basis van Manhattan SCALE-data kun je verbeteringen op specifieke punten aanpakken:

  • Bottlenecks vinden en oplossen: Ontdek precies waar en waarom vertragingen ontstaan. Denk aan een overbelaste loskade, een onhandige inslagstrategie, een bepaalde pickzone of een druk inpakstation. Inzicht in deze bottlenecks is de eerste stap naar betere processen.
  • Doorlooptijden verkorten: Analyseer hoelang elke fase duurt, van de melding van een inkomende levering tot de verzending. Vind activiteiten die onverwacht lang duren en pas processen aan om de totale doorlooptijd van het magazijnbeheer te verkorten.
  • Bronnen beter inzetten: Bekijk hoe je personeel, materieel en opslagruimte gebruikt. Ontdek waar je bronnen anders kunt verdelen en de werkdruk beter kunt spreiden, zodat je meer kunt verwerken zonder extra investeringen.
  • Compliance bewaken en fouten verminderen: Controleer of processen de standaardprocedures volgen. Vind gevallen waarin goederen verkeerd worden behandeld, pickfouten ontstaan of medewerkers een afwijkende route volgen. Zo verbeter je de nauwkeurigheid en naleving van regels.
  • De doorvoer verhogen: Door processen efficiënter te maken en bottlenecks op te lossen, kun je dagelijks meer magazijnorders verwerken en de capaciteit verhogen.

Resultaten die je kunt meten

Procesverbeteringen die je met process mining in Manhattan SCALE vindt, leveren concrete, meetbare resultaten op:

  • Lagere bedrijfskosten: Zet personeel efficiënter in, beperk stilstand van materieel en verminder fouten die tot herstelwerk leiden. Zo dalen de verwerkingskosten per eenheid.
  • Snellere orderafhandeling: Verkort de gemiddelde doorlooptijd van magazijnorders aanzienlijk. Orders komen sneller bij klanten aan en je kunt serviceniveauafspraken beter nakomen.
  • Nauwkeurigere voorraad: Minder fouten bij het wegzetten en picken geven je een betrouwbaarder beeld van de voorraad. Dat beperkt verschillen en verbetert de planning.
  • Hogere klanttevredenheid: Orders op tijd en correct afhandelen leidt tot tevreden klanten en sterkere zakelijke relaties.
  • Betere strategische planning: Met inzicht in de werkelijke procesprestaties kun je beter beslissen over personeelsbezetting, investeringen in materieel en de indeling van het magazijn.

Begin vandaag met het verbeteren van je magazijn

Om het magazijnbeheer in Manhattan SCALE te verbeteren, moet je eerst weten hoe processen in de praktijk verlopen. Process mining geeft je het overzicht en de data-inzichten om gericht veranderingen aan te brengen. Vervang giswerk door inzicht en ontdek waar je de doorlooptijd kunt verkorten, bottlenecks kunt oplossen en processen continu kunt verbeteren. Werk vandaag toe naar een efficiënter magazijn, met lagere kosten en betere compliance.

Magazijnbeheer Materiaalstroom Logistiek Voorraadoptimalisatie Efficiëntie van de toeleveringsketen Orderafhandeling Distributiecentrum Bedrijfsvoering beheren WMS Magazijnprocessen Picken, verpakken en verzenden Distributie

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bekijk welke uitdagingen voor jou spelen

Veel magazijnorders worden later verzonden dan verwacht. Dat leidt tot vertraagde leveringen en ontevreden klanten. Het zet service level agreements onder druk, verhoogt de voorraadkosten en kan de reputatie van je merk als betrouwbare leverancier schaden.
ProcessMind laat in de Manhattan SCALE-data zien welke activiteiten of procespaden voor vertraging zorgen. Door het verloop van elke magazijnorder te analyseren, wordt duidelijk waar tijd verloren gaat, bijvoorbeeld bij het verzamelen, verpakken of klaarzetten van goederen. Zo kun je gericht verbeteringen doorvoeren.

Je team moet artikelen vaak opnieuw verzamelen of orders opnieuw verpakken. Dat komt door fouten of afwijkingen die pas laat in het proces aan het licht komen. Dit herstelwerk kost tijd, verhoogt de operationele kosten en vertraagt de workflow voor magazijnbeheer. Dat gaat ten koste van de efficiëntie.
ProcessMind brengt de oorzaken van herstelwerk aan het licht door de route van elke magazijnorder in Manhattan SCALE te volgen. Je ziet waar fouten ontstaan en welke activiteiten vaak opnieuw worden uitgevoerd. Ook wordt duidelijk of bepaalde medewerkers, materialen of opslaglocaties bijdragen aan deze inefficiëntie.

Goederen liggen niet altijd op de meest geschikte plek. Daardoor kost het verzamelen en verplaatsen ervan later meer tijd. Inefficiënte inslag in het warehouse management-systeem kan de benutting van de opslagruimte verlagen en de bedrijfsvoering vertragen.
ProcessMind brengt de werkelijke inslagroutes in Manhattan SCALE in beeld, van "Goederen ontvangen" tot "Goederen opgeslagen". Je ziet routes die niet optimaal zijn, afwijkingen van de standaardwerkwijze en mogelijkheden om opslaglocaties zo toe te wijzen dat goederen later minder ver hoeven te worden verplaatst.

Vertraging bij het ontvangen, tellen en controleren van binnenkomende goederen leidt tot opstoppingen bij het dock. Artikelen zijn daardoor niet op tijd beschikbaar voor orderafhandeling. Dit raakt de voorraadnauwkeurigheid, houdt kostbare dockruimte bezet en heeft gevolgen voor de hele magazijnoperatie.
ProcessMind analyseert in Manhattan SCALE het proces van "Melding van inkomende levering ontvangen" tot "Goederen opgeslagen". Je ziet waar de doorvoer vertraagt en welke bottlenecks de ontvangst ophouden. Zo kun je de personeelsbezetting of inspectieprocedures aanpassen om de verwerking te versnellen.

Orders wachten vaak lang in de verpakkingszone of op de klaarzetbanen voordat ze worden geladen. Dat veroorzaakt opstoppingen, belemmert het gebruik van de uitgaande docks en leidt ertoe dat zendingen de deadline voor klanten missen.
ProcessMind volgt in de event data van Manhattan SCALE de wachttijden en wachtrijen vóór "Verpakken gestart" en "Laden op vervoerder". Je ziet precies waar orders zich ophopen. Zo kun je capaciteitsproblemen, een ongelijke personeelsbezetting of inefficiënte overdrachten tussen processtappen opsporen.

Belangrijke kwaliteitscontroles worden soms overgeslagen, in de verkeerde volgorde uitgevoerd of niet goed vastgelegd. Dat brengt de productkwaliteit en compliance in gevaar. Een gemiste controle kan later leiden tot fouten, kostbare retouren en reputatieschade.
ProcessMind laat voor specifieke magazijnorders in Manhattan SCALE zien wanneer de activiteit "Kwaliteitscontrole uitgevoerd" ontbreekt of in een onverwachte volgorde plaatsvindt. Je krijgt zicht op afwijkingen van de standaardwerkwijze en kunt gericht trainen of de naleving verbeteren.

Magazijnmedewerkers en apparatuur worden niet altijd efficiënt ingezet. Daardoor is er in sommige zones sprake van stilstand, terwijl het elders te druk is. Een ondoelmatige inzet van middelen kan leiden tot hogere personeelskosten, langere verwerkingstijden en een minder efficiënte bedrijfsvoering.
ProcessMind analyseert de attributen "Gebruikers-/medewerkers-ID" en "Gebruikte apparatuur" voor activiteiten in Manhattan SCALE. Je ziet waar middelen onder- of overbelast zijn en waar ze onnodig bezet blijven. Met die informatie kun je roosters en de inzet van apparatuur verbeteren.

Orders worden vaak niet op de gevraagde datum afgerond of verzonden. Dat kan leiden tot boetes, klachten en reputatieschade. Ook wordt het moeilijker om service level agreements na te komen en goede relaties met klanten en partners te onderhouden.
ProcessMind vergelijkt in Manhattan SCALE voor elke magazijnorder de "Werkelijke afrondingsdatum" met de "Gevraagde afrondingsdatum". Je ziet welke orders herhaaldelijk te laat zijn en welke processtappen of eerdere vertragingen daaraan bijdragen.

Magazijnorders volgen vaak een afwijkende route of maken onverwachte omwegen. Daardoor wijkt het werkelijke proces sterk af van de beoogde goederenstroom. Zulke variaties maken de magazijnoperatie ingewikkelder, verlengen de verwerkingstijd en bemoeilijken de planning.
ProcessMind brengt met data uit Manhattan SCALE de volledige route van elke magazijnorder in kaart. Je ziet alle procesvarianten, ontdekt veelvoorkomende afwijkingen en ziet hoe vaak ze voorkomen en wat hun impact is. Zo kun je processen standaardiseren of beter inrichten voor veelvoorkomende uitzonderingen.

De geplande en werkelijke aantallen ontvangen, verzamelde of verpakte goederen komen regelmatig niet overeen. Dat leidt tot handmatige correcties en onnauwkeurige voorraadgegevens. De verschillen veroorzaken herstelwerk, vertragen de orderafhandeling en verminderen het vertrouwen in de voorraaddata.
ProcessMind vergelijkt in Manhattan SCALE de attributen "Geplande hoeveelheid" en "Werkelijke hoeveelheid" op verschillende momenten in het proces. Je ziet waar en wanneer de verschillen het vaakst ontstaan. Zo kun je problemen bij ontvangst, verzamelen of tellen gericht onderzoeken.

Bij de magazijnprocessen worden goederen en producten vaker dan nodig verplaatst. Dat verhoogt de personeelskosten en zorgt voor extra slijtage aan apparatuur. Deze inefficiënte verplaatsingen verlengen de doorlooptijden en verlagen de totale doorvoer.
ProcessMind volgt in Manhattan SCALE de opslaglocaties en bijbehorende activiteiten voor elke magazijnorder. Je ziet inefficiënte routes bij inslag en verzamelen, ontdekt onnodige verplaatsingen en vindt mogelijkheden om de indeling en taakverdeling te verbeteren.

Veelvoorkomende doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

Het doel is om de tijd tussen het aanmaken van een magazijnorder en het verzenden ervan te verkorten. Dat verbetert de klanttevredenheid en de efficiëntie van de bedrijfsvoering. Met snellere orderafhandeling in Manhattan SCALE ontvangen klanten hun producten eerder, verbeteren de serviceniveaus en dalen de voorraadkosten. ProcessMind laat zien waar de bottlenecks zitten en welke activiteiten de meeste tijd kosten. Door event logs te analyseren, zie je waar orders blijven liggen, bijvoorbeeld door lange wachttijden bij het klaarzetten of vertragingen bij het verzamelen. Zo kun je gericht het proces aanpassen en het effect van verbeteringen meten.

Dit doel draait om het terugdringen van verkeerd verzamelde artikelen en verpakkingsfouten die in Manhattan SCALE leiden tot herstelwerk, retouren en hogere operationele kosten. Minder fouten zorgen voor correcte orders, meer vertrouwen bij klanten en minder verspilling. ProcessMind brengt patronen in herstelwerk en afwijkingen van de standaardwerkwijze voor verzamelen en verpakken aan het licht. Je ziet bijvoorbeeld welke gebruikers-ID’s, apparatuur of producttypen vaker met fouten te maken hebben. Zo kun je gericht trainen of het systeem aanpassen om de nauwkeurigheid te verbeteren.

Dit doel richt zich op een efficiëntere manier om goederen na ontvangst op te slaan en ze in Manhattan SCALE weer op te halen voor het verzamelen van orders. Betere routes zorgen voor een efficiënter gebruik van de ruimte, minder reistijd en snellere toegang tot de voorraad. ProcessMind analyseert de werkelijke routes en tijden voor inslag en ophalen. Je ziet inefficiënte routes en onnodige herhaalde verplaatsingen. Ook wordt duidelijk waar je de opslagstrategie of systeemregels kunt aanpassen om afstanden te verkorten en de doorvoer te verhogen.

Het doel is om de tijd tussen de melding van een inkomende levering en het opslaan van de goederen te verkorten. Zo verdwijnen bottlenecks aan het begin van de magazijnprocessen in Manhattan SCALE. Goederen zijn sneller beschikbaar voor verkoop en er ontstaat minder drukte bij de docks. ProcessMind brengt het ontvangstproces in beeld en laat zien waar vertraging ontstaat, bijvoorbeeld bij kwaliteitscontroles of het eerste telmoment. Je ziet wat de impact is en kunt de oorzaken aanpakken zodat voorraad sneller beschikbaar komt.

Dit doel richt zich op het verminderen van onnodige wachttijden en inefficiëntie in de laatste stappen voordat orders het magazijn verlaten. Daarbij maak je gebruik van de mogelijkheden van Manhattan SCALE. Als verpakken en klaarzetten op tijd gebeuren, zijn orders op tijd gereed en worden levermomenten niet gemist. ProcessMind laat zien waar orders zich ophopen of lang wachten tussen het begin van het verpakken en de verzending. Je ontdekt welke procesvarianten vertraging veroorzaken en krijgt zicht op verbeteringen in de inzet van middelen of de indeling van werkplekken.

Dit doel zorgt ervoor dat alle vereiste kwaliteitscontroles voor binnenkomende goederen en uitgaande orders in Manhattan SCALE consequent worden uitgevoerd. Dat verbetert de productkwaliteit, vermindert retouren en helpt om aan compliance-eisen te voldoen. ProcessMind brengt de werkelijke goederenstroom door het magazijn in kaart en signaleert wanneer kwaliteitscontroles worden overgeslagen, vertraagd of in de verkeerde volgorde uitgevoerd. Je krijgt meetbaar bewijs van afwijkingen en kunt corrigerende maatregelen nemen en de naleving verbeteren.

Het doel is om medewerkers, apparatuur en opslagruimte in de magazijnprocessen van Manhattan SCALE zo efficiënt mogelijk in te zetten. Dat verhoogt de productiviteit, beperkt de kosten voor overwerk en verlaagt de operationele uitgaven. ProcessMind analyseert de duur van activiteiten en de toewijzing van middelen. Je ziet welke middelen onderbenut of overbelast zijn en waar stilstand of bottlenecks door beperkte capaciteit ontstaan. Zo kun je roosters en werkverdeling verbeteren.

Dit doel richt zich op een groter aandeel magazijnorders dat uiterlijk op de gevraagde afrondingsdatum aan de vervoerder wordt meegegeven, zoals vastgelegd in Manhattan SCALE. Dat verhoogt de klanttevredenheid en vermindert boetes voor te late leveringen. ProcessMind vergelijkt verzendtijden met de gevraagde afrondingsdatums. Je ziet welke ordertypen of procesroutes vaak tot gemiste deadlines leiden. Ook worden vertragingen vóór verzending zichtbaar, zodat je op tijd kunt ingrijpen.

Het doel is om variatie en onverwachte afwijkingen in de goederenstroom door het magazijn te verminderen, van ontvangst tot verzending. Zo blijven de processen in Manhattan SCALE consistent. Gestandaardiseerde routes maken de planning voorspelbaarder, verminderen fouten en vereenvoudigen het inwerken van medewerkers. ProcessMind ontdekt automatisch alle werkelijke varianten van de goederenstroom en vergelijkt die met de gewenste of geplande route. Je ziet hoe vaak afwijkingen voorkomen en wat hun impact is. Zo kun je de werkwijze beter naleven of de huidige standaarden opnieuw beoordelen.

Dit doel richt zich op het verkleinen van verschillen tussen geplande en werkelijke aantallen bij ontvangst, inslag en verzamelen in Manhattan SCALE. Minder verschillen verbeteren de voorraadnauwkeurigheid, voorkomen voorraadtekorten en maken afstemming achteraf overbodig. ProcessMind vergelijkt geplande en werkelijke aantallen op verschillende procesmomenten. Je ziet waar en waarom verschillen ontstaan en welke materialen, opslaglocaties of medewerkers vaker met fouten in aantallen te maken hebben. Zo kun je gericht onderzoek doen.

Het doel is om onnodige of inefficiënte verplaatsingen van goederen in het magazijn op te sporen en te voorkomen. Zo voeg je waarde toe aan de magazijnprocessen in Manhattan SCALE. Minder overbodige verplaatsingen besparen tijd, verlagen de personeelskosten en beperken slijtage aan apparatuur. ProcessMind brengt de volledige route van een handling unit of materiaal visueel in kaart. Je ziet rondgaande routes, onnodige overdrachten en herhaalde handelingen. Ook zie je hoe vaak deze stappen voorkomen en hoeveel tijd ze kosten, zodat je de indeling of het proces kunt aanpassen.

In 6 stappen naar betere magazijnprocessen

1

Template downloaden
2

Data uit Manhattan SCALE exporteren
3

Data uploaden naar ProcessMind
4

Magazijnprocessen analyseren
5

Gerichte verbeteringen doorvoeren
6

Blijven volgen en verbeteren
1

Template downloaden

Wat je moet doen

Gebruik de kant-en-klare ProcessMind Excel-template voor magazijndata uit Manhattan SCALE. Met deze template leg je alle benodigde informatie uit het event log vast.

Handleiding voor de datatemplate bekijken Template downloaden
Waarom dit belangrijk is

Een vaste structuur in de template maakt de datavoorbereiding eenvoudiger en helpt om gegevens consistent en nauwkeurig vast te leggen. De template laat zien welke informatie je nodig hebt voor een goede analyse.

Verwacht resultaat

Een direct te gebruiken Excel-template, ingericht voor magazijndata uit Manhattan SCALE.

DIT KRIJG JE

Ontdek verborgen efficiëntieproblemen in het magazijn

ProcessMind brengt de volledige bedrijfsvoering van het magazijn in beeld, van goederenontvangst tot verzending. Je ziet meteen waar de knelpunten zitten en waar verbetering mogelijk is.
  • Breng magazijnprocessen van begin tot eind in beeld
  • Vind precies waar knelpunten in de goederenstroom zitten
  • Verbeter de doorlooptijd van goederenontvangst tot verzending
  • Spoor inefficiënt gebruik van middelen op
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

TYPISCHE RESULTATEN

Concrete verbeteringen in magazijnprocessen

Deze resultaten laten zien welke meetbare voordelen organisaties vaak behalen door magazijnprocessen te verbeteren. Door gedetailleerde procesdata uit Manhattan SCALE te analyseren, krijgen bedrijven zicht op inefficiëntie en kunnen ze de bedrijfsvoering merkbaar verbeteren.

0 %
Orders sneller afhandelen

Gemiddelde verkorting van de totale doorlooptijd

Verkort de tijd tussen het aanmaken en verzenden van een order. Dat verhoogt de klanttevredenheid en de omloopsnelheid van de voorraad. Spoor bottlenecks op die de afronding van orders vertragen en pak ze aan.
0 %
Meer zendingen op tijd

Vaker leveren op de afgesproken datum

Vergroot de kans dat zendingen op de gevraagde datum vertrekken. Dat verhoogt de klanttevredenheid en vermindert boetes. Breng terugkerende oorzaken van gemiste deadlines in kaart.
0 %
Minder herstelwerk bij verzamelen

Minder herhaalde verzamelactiviteiten

Beperk kostbare fouten bij het verzamelen en het bijbehorende herstelwerk. Zo dalen de operationele kosten en verbetert de voorraadnauwkeurigheid. Spoor de oorzaken van terugkerende verzamelproblemen op.
0 %
Goederen sneller opslaan

Kortere tijd tussen ontvangst en opslag

Verplaats ontvangen goederen sneller naar de opslag. Zo is de voorraad eerder beschikbaar en wordt de magazijnruimte beter benut. Voorkom vertragingen bij de verwerking van binnenkomende goederen.
0 %
Processen beter volgens de standaard uitvoeren

Vaker de optimale procesroutes volgen

Zorg dat goederen volgens vaste, efficiënte routes worden verplaatst. Zo voorkom je onnodige bewegingen en wordt de bedrijfsvoering voorspelbaarder. Stimuleer het volgen van de beste werkwijzen.

Resultaten verschillen per organisatie en hangen onder meer af van de complexiteit van het proces, de datakwaliteit en de omvang van de verbeteringen. De cijfers zijn gebaseerd op gebruikelijke resultaten bij vergelijkbare process mining-implementaties.

Aanbevolen data

Begin met de belangrijkste attributen en activiteiten. Breid de selectie daarna zo nodig uit.
Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Attributen

Belangrijke datapunten voor de analyse

De unieke identificatiecode voor een specifieke logistieke werkeenheid, zoals een inkomende goederenontvangst of een uitgaande zending.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de sleutel waarmee je alle bijbehorende magazijnactiviteiten koppelt tot één samenhangende procesinstantie, zodat je het proces van begin tot eind kunt analyseren.

De naam van de specifieke magazijnbeheertaak of gebeurtenis.

Waarom dit belangrijk is

Dit attribuut bepaalt de processtappen en vormt de basis voor de proceskaart. Zo kun je de processtroom en afwijkingen analyseren.

Het timestamp dat aangeeft wanneer de magazijnactiviteit of gebeurtenis plaatsvond.

Waarom dit belangrijk is

Dit timestamp is belangrijk om gebeurtenissen in de juiste volgorde te zetten en alle tijdsgebonden maatstaven te berekenen, zoals doorlooptijden.

Het timestamp dat aangeeft wanneer een activiteit met een meetbare duur is afgerond.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je de verwerkingstijd van afzonderlijke activiteiten nauwkeurig berekenen en zien welke taken de meeste tijd en middelen kosten.

De unieke identificatiecode van de magazijnmedewerker die de activiteit heeft uitgevoerd.

Waarom dit belangrijk is

Dit koppelt procesprestaties aan specifieke medewerkers of teams, zodat je werkdruk, productiviteit en de verdeling van middelen kunt analyseren.

De categorie van de magazijnorder, bijvoorbeeld inkomend, uitgaand of interne verplaatsing.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je verschillende processen, zoals inkomend en uitgaand, afzonderlijk analyseren en vergelijken. Ze hebben immers andere processtromen en prestatiedoelen.

De unieke identificatiecode van het product of materiaal dat wordt verwerkt.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je per product analyseren of bepaalde artikelen samenhangen met procesvertragingen, fouten of herstelwerk.

De werkelijke hoeveelheid materiaal die is geteld, gepickt of verzonden.

Waarom dit belangrijk is

Dit attribuut helpt verschillen tussen geplande en werkelijke hoeveelheden op te sporen en mogelijke problemen met voorraadnauwkeurigheid of fouten in de bedrijfsvoering aan het licht te brengen.

De datum waarop de klant of interne belanghebbende de order uiterlijk verzonden wil hebben.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de belangrijkste maatstaf om te bepalen of zendingen op tijd vertrekken en of de afspraken over het serviceniveau met klanten worden nagekomen.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Deze activiteit markeert het aanmaken van een order in het warehouse management-systeem. Het kan gaan om een inkomende ontvangst of een uitgaande order. Meestal wordt dit expliciet vastgelegd met een aanmaaktimestamp wanneer een nieuwe orderregel in het systeem wordt aangemaakt, vaak via een koppeling met een ERP-systeem.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de belangrijkste startgebeurtenis van het magazijnproces. De tijd tussen dit moment en de afronding is belangrijk om de totale doorlooptijd van de orderafhandeling te meten.

Dit markeert het einde van de fysieke ontvangst. De goederen zijn gelost en geïdentificeerd, en de aantallen zijn vergeleken met de leveringsmelding. Meestal wordt dit expliciet vastgelegd wanneer een medewerker de definitieve ontvangen aantallen per artikel bevestigt op een handheld apparaat of terminal.

Waarom dit belangrijk is

Dit is een belangrijk moment voor de voorraadnauwkeurigheid en het begin van de inslag. Je kunt hiermee verschillen in aantallen analyseren en de efficiëntie van het ontvangstteam beoordelen.

Deze activiteit bevestigt dat goederen op de toegewezen opslaglocatie zijn geplaatst. De activiteit wordt expliciet vastgelegd wanneer de medewerker de opslaglocatie scant en de inslag bevestigt. Daarmee wordt de taak in het systeem afgerond.

Waarom dit belangrijk is

Met deze gebeurtenis is het inkomende proces afgerond en komt de voorraad beschikbaar voor orderafhandeling. Dit is het eindpunt voor de KPI ‘Tijd tussen goederenontvangst en inslag’.

Deze activiteit bevestigt dat een medewerker een artikel fysiek van de opslaglocatie heeft gehaald. De gebeurtenis wordt expliciet vastgelegd wanneer de medewerker het artikel en/of de locatie scant om het picken op het handheld apparaat te bevestigen.

Waarom dit belangrijk is

Dit is een belangrijke mijlpaal in de orderafhandeling. De gebeurtenis is nodig om de pickdoorvoer, het aantal gevallen van herstelwerk en de inzet van middelen te meten.

Deze activiteit geeft aan dat alle artikelen voor een zending in de uiteindelijke verpakking zitten en dat de verpakking is verzegeld. De gebeurtenis wordt expliciet geregistreerd wanneer de inpakkers in het systeem bevestigen dat de doos of zending klaar is.

Waarom dit belangrijk is

Deze mijlpaal rondt het inpakken af en maakt de zending klaar om naar de verzendzone te gaan en te worden verzonden. Dit is een belangrijk datapunt voor de analyse van de doorvoer en efficiëntie van het inpakproces.

Dit markeert het moment waarop de vervoerder met de goederen het magazijn verlaat. De gebeurtenis wordt expliciet gestart wanneer een gebruiker in het systeem de transactie ‘Ship Confirm’ of ‘Dispatch’ uitvoert en de zending daarmee afrondt.

Waarom dit belangrijk is

Dit is een belangrijke mijlpaal om te meten of zendingen op tijd vertrekken ten opzichte van de gevraagde leverdatums. Vaak worden hiermee ook klantmeldingen en facturering gestart.

Geeft aan dat de magazijnorder administratief wordt afgesloten nadat alle fysieke activiteiten zijn afgerond. Dit is meestal een afgeleide gebeurtenis, gebaseerd op een laatste statusupdate van de order, zoals ‘Voltooid’ of ‘Gesloten’.

Waarom dit belangrijk is

Deze activiteit markeert het definitieve einde van de volledige levenscyclus van de magazijnorder. De gebeurtenis is nodig om de totale doorlooptijd en doorvoer van de orderafhandeling te berekenen.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining analyseert event logs uit Manhattan SCALE en brengt de werkelijke magazijnprocessen in beeld. Je ziet bottlenecks bij goederenontvangst, verzamelen, verpakken en verzenden, en ontdekt afwijkingen van de standaardwerkwijze. Met die informatie kun je onderbouwde beslissingen nemen over de inzet van middelen en de doorlooptijd van orderafhandeling verkorten.

Om te beginnen heb je event log-data nodig met voor elke gebeurtenis een case-ID, een activiteitsnaam en een timestamp. Bij magazijnbeheer is de magazijnorder-ID vaak de case-ID. Relevante activiteiten zijn onder meer inslag, verzamelen, verpakken en verzenden, met de bijbehorende exacte timestamps.

Je kunt onder meer de orderafhandeling versnellen en fouten bij verzamelen en verpakken verminderen. Process mining helpt om inslag- en opslagroutes te verbeteren, goederen sneller te ontvangen en verpakken en klaarzetten efficiënter te maken. Uiteindelijk kunnen meer zendingen op tijd vertrekken en worden middelen beter ingezet.

De eerste data-extractie en inrichting van het model zijn meestal binnen enkele weken klaar. De precieze duur hangt af van de beschikbaarheid van data en toegang tot het systeem. Vaak komen de eerste bruikbare inzichten binnen 4 tot 6 weken na het inladen van de data naar voren. Door de processen te blijven volgen, zie je ook later waar verdere verbeteringen mogelijk zijn.

Je hebt vooral toegang nodig tot de database of het datawarehouse van Manhattan SCALE om event log-data op te halen. Process mining-tools kunnen daarnaast eigen platformvereisten hebben. Een stabiele dataverbinding en de juiste rechten voor data-extractie zijn in elk geval nodig. Meestal heeft dit weinig invloed op het live systeem.

Process mining grijpt nauwelijks in en vereist vooral alleen-lezen toegang tot historische data. De analyse draait los van het live systeem van Manhattan SCALE en verstoort de dagelijkse processen dus nauwelijks of helemaal niet. IT is in het begin vooral betrokken bij het inrichten van de data-extractie. Daarna is er weinig ondersteuning nodig.

Ja. Process mining brengt afwijkingen van standaard- of voorgeschreven procesroutes aan het licht. Je ziet bijvoorbeeld wanneer kwaliteitscontroles worden overgeslagen of goederen onverwachte routes volgen. Zo kun je vaststellen waar complianceproblemen ontstaan en corrigerende maatregelen nemen.

Process mining analyseert de timestamps van procesactiviteiten en meet zo de duur van elke stap en de wachttijd ertussen. Je ziet waar werk zich ophoopt of processen stilvallen, bijvoorbeeld door lange wachttijden bij verpakken of klaarzetten, of door een trage goederenontvangst. Zo wordt duidelijk waar de bottlenecks zitten.

Haal meer uit het magazijn. Start vandaag gratis.

Voorkom fouten bij het orderpicken en bereik eenvoudig een voorraadnauwkeurigheid van 99,5%.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. Binnen enkele minuten gratis aan de slag.