> Ciągłe doskonalenie procesów > Zarządzanie zapasami > Manhattan Active Inventory

Usprawnij zarządzanie zapasami

6 kroków do optymalizacji zapasów w Manhattan Active Inventory
Usprawnij zarządzanie zapasami
Zarządzanie zapasami
Manhattan Active Inventory

Wybierz proces

Wybierz proces, aby kontynuować pracę w połączonym obszarze roboczym.

Dostępne procesy
Proces ogólny 1 Cykl życia wytwarzania oprogramowania 6 Należności 7 Obsługa faktur w procesie od zakupu do płatności 8 Obsługa faktur zobowiązań 7 Obsługa klienta 7 Obsługa listy płac 7 Obsługa płatności 7 Obsługa płatności zobowiązań 7 Obsługa roszczeń 6 Obsługa wydatków 6 Obsługa zgłoszeń serwisowych 7 Obsługa zwrotów i zwrotów środków 7 Od leada do płatności 7 Od zakupu do płatności: zamówienie zakupu 8 Od zamówienia do płatności: fakturowanie i wystawianie faktur 8 Onboarding klientów KYC 6 Onboarding pracownika 6 Order to Cash: obsługa zleceń sprzedaży 8 Planowanie produkcji 6 Proces od zatrudnienia do odejścia pracownika 8 Proces od zatrudnienia do odejścia pracownika: zarządzanie stanowiskami 4 Purchase to Pay: zapotrzebowania 8 Record to Report, zapisy księgowe 7 Record to Report: zamknięcie okresu i uzgodnienia 7 Rekrutacja i pozyskiwanie talentów 6 Ścieżka pacjenta 6 Udzielanie kredytów 6 Utrzymanie majątku 6 Zarządzanie cyklem przychodów 6 Zarządzanie incydentami 6 Zarządzanie jakością 6 Zarządzanie kredytami i windykacja należności 7 Zarządzanie łańcuchem dostaw 7 Zarządzanie magazynem 6 Zarządzanie problemami 6 Zarządzanie transportem 6 Zarządzanie umowami 6 Zarządzanie zapasami 7 Zarządzanie zmianami 6
Dostępne systemy
Wyzwania(11)Cele(11)6 krokówPodglądWynikiDaneFAQ(4)

Optymalizacja zarządzania zapasami w Manhattan Active Inventory

Wiele firm zmaga się z typowymi problemami w zarządzaniu zapasami, takimi jak częste braki towarów, nadmierne zapasy i powolny przepływ produktów. Nasza platforma pomaga precyzyjnie ustalić, co w procesach powoduje te nieefektywności. Podpowiada też, jak wprowadzić praktyczne usprawnienia, które obniżą koszty operacyjne, pozwolą lepiej dopasować poziom zapasów i poprawią realizację zamówień.

Pobierz gotowy szablon danych i poznaj częste wyzwania, które utrudniają osiągnięcie celów efektywnościowych. Skorzystaj z planu doskonalenia w sześciu krokach oraz przewodnika po szablonie danych, aby usprawnić operacje.

Pokaż szczegółowy opis

Dlaczego warto optymalizować zarządzanie zapasami w Manhattan Active Inventory?

Nawet zaawansowane systemy, takie jak Manhattan Active Inventory, nie eliminują wyzwań związanych ze skutecznym zarządzaniem zapasami. Złożone globalne łańcuchy dostaw, zmienny popyt i konieczność precyzyjnego zarządzania tysiącami SKU mogą prowadzić do ukrytych nieefektywności, które obniżają rentowność. Koszty utrzymania zapasów, braki, nadmierne zapasy i nieefektywne przemieszczenia wewnętrzne to nie drobne niedogodności. Wpływają bezpośrednio na wynik finansowy i zadowolenie klientów.
Optymalizacja procesów zarządzania zapasami to nie tylko ograniczanie kosztów. Pozwala też zwiększyć odporność operacyjną, poprawić poziom obsługi i uniknąć zamrażania kapitału w zapasach. Zrozumienie rzeczywistego przepływu zapasów w Manhattan Active Inventory pomaga ustalić, gdzie pojawiają się nieefektywności, i utrzymać konkurencyjność na dynamicznym rynku.

Jak process mining pomaga zwiększyć efektywność

Process mining pozwala analizować rzeczywisty przebieg procesów zarządzania zapasami w Manhattan Active Inventory na podstawie danych. Przyjmując „Partię/serię zapasów” jako identyfikator sprawy, można prześledzić całą drogę każdej partii, od przyjęcia towaru po jego wydanie lub zużycie. Zamiast opierać się na teoretycznych mapach procesu, otrzymują Państwo dokładny obraz operacji, punktów decyzyjnych i opóźnień, które występują w praktyce.
Można wykryć między innymi odstępstwa od standardowych procedur składowania, długie kontrole jakości opóźniające dostępność zapasów oraz nieefektywne przesunięcia wewnętrzne wydłużające cykl. Process mining pokazuje, gdzie często potrzebna jest ręczna interwencja, gdzie regularnie występują wąskie gardła i na których etapach proces odbiega od wymogów zgodności. Dzięki temu można ustalić źródłowe przyczyny problemów, zamiast opierać się na przypuszczeniach. Może się na przykład okazać, że w określonych lokalizacjach magazynowych składowanie towaru regularnie się opóźnia albo że w wybranych kategoriach SKU często koryguje się zapasy z powodu powtarzających się rozbieżności.

Obszary, które można usprawnić

Zastosowanie process mining do danych z Manhattan Active Inventory może ujawnić wiele możliwości usprawnień na różnych etapach zarządzania zapasami:

  • Efektywność składowania: Analizujcie czas od przyjęcia towaru do udostępnienia go w wyznaczonej lokalizacji. Wykrywajcie opóźnienia, zbędne przemieszczenia i niezgodne z procedurami praktyki składowania.
  • Czas realizacji przesunięć wewnętrznych: Usprawnijcie przepływ towarów w magazynie. Ustalcie przyczyny długich przesunięć między miejscami składowania lub strefami, aby produkty szybciej trafiały do lokalizacji kompletacji.
  • Kompletacja i pakowanie: Usprawnijcie realizację zamówień, wykrywając wąskie gardła na trasach kompletacji, stanowiskach pakowania i podczas wysyłki. Skróćcie łączny czas realizacji zamówień.
  • Dokładność zapasów i korekty: Sprawdźcie, co powoduje inwentaryzacje i korekty oraz jak często są wykonywane. Ustalcie źródłowe przyczyny powtarzających się rozbieżności, takie jak nieprawidłowe przyjęcia lub błędne wpisy w systemie.
  • Obsługa zwrotów: Oceńcie efektywność obsługi zwracanych towarów. Skróćcie czas, przez który zapasy pozostają w kwarantannie lub czekają na ponowne składowanie, aby szybciej można było je odsprzedać lub zutylizować.
    Takie informacje pomagają wprowadzać konkretne zmiany, usprawniać operacje i stale doskonalić zarządzanie zapasami.

Konkretne efekty

Wykorzystanie process mining do optymalizacji zarządzania zapasami w Manhattan Active Inventory może przynieść wymierne korzyści dla działalności:

  • Niższe koszty utrzymania zapasów: Optymalizacja poziomów zapasów, ograniczenie nadwyżek i szybsza rotacja.
  • Mniej braków: Większa dokładność ewidencji i sprawniejsza realizacja zamówień poprawiają dostępność towarów.
  • Szybsza realizacja zamówień: Eliminacja wąskich gardeł w kompletacji, pakowaniu i wysyłce skraca czas oczekiwania klientów. To bezpośrednio pomaga skrócić cykl zarządzania zapasami.
  • Większa efektywność operacyjna: Usprawnienie workflow ogranicza pracę ręczną, poprawia wykorzystanie zasobów i pozwala lepiej zagospodarować przestrzeń magazynową.
  • Lepsza zgodność: Ułatwia przestrzeganie wewnętrznych zasad i zewnętrznych przepisów, zwłaszcza dotyczących kontroli jakości, obsługi materiałów niebezpiecznych i zarządzania datami ważności.
  • Decyzje oparte na danych: Zamiast polegać na intuicji, można podejmować decyzje na podstawie danych o rzeczywistym przebiegu procesu.

Jak rozpocząć optymalizację zapasów

Process mining wyznacza jasną drogę do usprawnienia operacji związanych z zapasami. Nie trzeba już zgadywać, gdzie występują nieefektywności. Można oprzeć działania na rzeczywistych danych o procesie. Takie podejście zapewnia przejrzysty obraz sytuacji, konkretne informacje i podstawę do ciągłego doskonalenia. Pierwszym krokiem może być usprawnienie zarządzania zapasami, ograniczenie kosztów i poprawa zgodności na podstawie danych z Manhattan Active Inventory. Wykorzystajcie pełniej możliwości łańcucha dostaw i sprawdźcie, jak już dziś usprawnić zarządzanie zapasami.

Zarządzanie zapasami Optymalizacja zapasów Operacje magazynowe Łańcuch dostaw Logistyka Kontrola zapasów Obsługa materiałów Dokładność ewidencji zapasów Zarządzanie zapasami Zarządzanie materiałami Poziomy zapasów

Typowe problemy i wyzwania

Wskaż wyzwania, które Państwa dotyczą

Towary zbyt długo pozostają w strefie przyjęć, przez co później trafiają do kompletacji, a strefa przyjęć staje się bardziej zatłoczona. Zwiększa to koszty utrzymania zapasów, ryzyko uszkodzeń i czas realizacji zamówień w Manhattan Active Inventory. ProcessMind mierzy dokładny czas od zdarzenia „Zarejestrowano przyjęcie towaru” do „Zakończono składowanie” i wskazuje wąskie gardła związane z przydziałem zasobów, układem magazynu lub działaniami konkretnych użytkowników. Pomaga znaleźć nieefektywne kroki i strefy powodujące opóźnienia, co ułatwia przeprojektowanie procesu i szybsze udostępnianie zapasów.

Powtarzające się różnice między danymi w systemie a stanem fizycznym obniżają wiarygodność ewidencji zapasów. Prowadzą do braków, nadmiernych zapasów i błędnych obietnic dotyczących realizacji zamówień. Wpływają na zadowolenie klientów i zamrażają kapitał w zbędnych zapasach w ramach operacji Manhattan Active Inventory. ProcessMind analizuje zdarzenia „Inwentaryzacja” i „Korekta rozbieżności w zapasach”, aby wykryć wzorce, częstotliwość i źródłowe przyczyny niezgodności, takie jak konkretne lokalizacje, rodzaje produktów lub zespoły inwentaryzacyjne. Pokazuje różnice w przebiegu procesu, które prowadzą do błędów, i pomaga usprawnić procedury liczenia oraz zwiększyć dokładność ewidencji.

Zbyt duże zapasy zamrażają znaczny kapitał, generują wysokie koszty składowania i zwiększają ryzyko utraty przydatności lub uszkodzenia towarów. Może to poważnie obniżyć rentowność i pogorszyć przepływy pieniężne, nawet przy użyciu zaawansowanego systemu Manhattan Active Inventory. ProcessMind śledzi cykl życia partii zapasów i zestawia poziomy oraz częstotliwość przemieszczeń z końcowym sposobem rozdysponowania towaru. Dzięki temu wskazuje produkty o wyjątkowo długim czasie składowania lub niskiej rotacji. Ujawnia też nieefektywne zakupy, nadprodukcję i powolne procesy wewnętrzne, które przyczyniają się do nadmiernych zapasów.

Nieoptymalne trasy i procedury kompletacji powodują straty czasu pracy, wydłużają kompletację i opóźniają realizację zamówień. Wpływa to na zadowolenie klientów i koszty operacyjne. Nawet w Manhattan Active Inventory ręczne planowanie lub błędna konfiguracja systemu mogą prowadzić do nieefektywności. ProcessMind wizualizuje rzeczywiste trasy i czasy kompletacji na podstawie zdarzeń „Rozpoczęto kompletację” i „Zakończono kompletację”. Pokazuje zbędne przemieszczenia, miejsca zatorów i możliwości optymalizacji tras lub kompletacji grupowej. Pomaga usprawnić kompletację, aby zamówienia realizować szybciej i niższym kosztem.

Do krytycznych braków dochodzi mimo fizycznej obecności towaru, często z powodu niewystarczającej wiedzy o jego lokalizacji, statusie lub dostępności. Prowadzi to do utraconej sprzedaży i niezadowolenia klientów. Ten częsty problem może ograniczać skuteczność systemów takich jak Manhattan Active Inventory. ProcessMind analizuje drogę partii zapasów i zestawia zdarzenia „Zarejestrowano wydanie towaru” z danymi o dostępnych zapasach. Pomaga wykryć przyczyny pozornych braków, takie jak błędna lokalizacja, niedostępny status lub blokady w procesie. Pokazuje wąskie gardła, które uniemożliwiają kompletację i pakowanie dostępnego towaru.

Opóźnienia w przemieszczaniu zapasów między lokalizacjami magazynowymi lub miejscami składowania mogą blokować kolejne etapy procesu, wydłużać czas realizacji i ograniczać elastyczność operacyjną. Mogą też obniżać przepustowość magazynu korzystającego z Manhattan Active Inventory. ProcessMind mierzy czas między zdarzeniami „Przemieszczono zapasy wewnętrznie” i wskazuje długie przesunięcia, częste zmiany lokalizacji oraz nieefektywne trasy. Pomaga ustalić źródłowe przyczyny, takie jak brak odpowiedniego sprzętu, słabe planowanie lub zatłoczone ciągi komunikacyjne, aby usprawnić logistykę wewnętrzną.

Nieefektywna obsługa zwracanych towarów wydłuża czas przetwarzania, opóźnia ponowne składowanie lub podjęcie decyzji o dalszym postępowaniu, obniża dokładność ewidencji i zajmuje cenną przestrzeń magazynową. Zwiększa koszty i może obniżać zadowolenie klientów, nawet przy użyciu rozbudowanego systemu Manhattan Active Inventory. ProcessMind mapuje cały workflow obsługi zwrotów i wskazuje wąskie gardła, wielokrotne kontrole oraz zbędne kroki wydłużające cykl. Pomaga usprawnić obsługę zwrotów, skrócić czas realizacji i lepiej wykorzystać zasoby.

Nieodpowiednie strategie składowania lub brak wiedzy o wzorcach przemieszczania zapasów mogą prowadzić do nieefektywnego wykorzystania przestrzeni magazynowej. Zwiększa to koszty operacyjne i wydłuża trasy. Nawet w Manhattan Active Inventory efektywność zależy od układu magazynu i przestrzegania procedur. ProcessMind analizuje zdarzenia „Zakończono składowanie” i „Przemieszczono zapasy wewnętrznie” wraz z atrybutami miejsc składowania. Pozwala porównać rzeczywiste rozmieszczenie zapasów z optymalnym. Ujawnia niewykorzystaną przestrzeń i częste zmiany lokalizacji, które wskazują na nieefektywne praktyki składowania.

Częste ręczne korekty rozbieżności w zapasach wskazują na problemy z kontrolą zapasów, takie jak nieprawidłowe przyjęcia, błędy kompletacji lub brak regularnych inwentaryzacji. Powodują dodatkową pracę, obniżają zaufanie do danych o zapasach i mogą maskować poważniejsze problemy w Manhattan Active Inventory. ProcessMind określa częstotliwość, rodzaj i źródło korekt, pokazując, które operacje lub osoby najczęściej je powodują. Wskazuje miejsca, w których błędy w procesie prowadzą do nieprawidłowych stanów zapasów.

Wąskie gardła w kontroli jakości, od zdarzenia „Zarejestrowano przyjęcie towaru” do „Przeprowadzono kontrolę jakości”, mogą znacznie opóźniać udostępnienie nowych zapasów do składowania i późniejszej kompletacji. Wydłuża to czas realizacji i może opóźniać dostawy do klientów, nawet w zaawansowanym systemie Manhattan Active Inventory. ProcessMind wizualizuje przebieg i czas kontroli, wskazując etapy, zasoby lub kategorie produktów powodujące największe opóźnienia. Pomaga usprawnić kontrolę i szybciej przygotować zapasy do użycia.

Nadmierne złomowanie lub utylizacja zapasów z powodu uszkodzeń, utraty przydatności albo upływu terminu ważności oznacza bezpośrednią stratę finansową. Wskazuje też na problemy z rotacją zapasów, warunkami składowania lub prognozowaniem popytu. To istotne źródło kosztów w każdej działalności magazynowej, również w systemie Manhattan Active Inventory. ProcessMind śledzi partie zapasów przez cały cykl życia i zestawia atrybuty, takie jak data ważności i status zapasów, ze zdarzeniami „Złomowano/utylizowano zapasy”. Wykrywa powtarzające się wzorce i źródłowe przyczyny, takie jak zbyt długie składowanie lub nieprzestrzeganie zasady FIFO.

Typowe cele

Określ, jak wygląda sukces

Celem jest znaczne skrócenie czasu od przyjęcia towaru do jego prawidłowego składowania i udostępnienia w magazynie. Szybsze składowanie bezpośrednio zwiększa dostępność zapasów, skraca czas realizacji kolejnych etapów i poprawia terminowość zamówień w Manhattan Active Inventory. Ogranicza zatory przy dokach przyjęć i pozwala szybciej udostępnić towar. ProcessMind analizuje dzienniki zdarzeń od „Zarejestrowano przyjęcie towaru” do „Zakończono składowanie”, aby wskazać wąskie gardła i różnice w przebiegu procesu. Oblicza średni czas i wykrywa wartości odstające, wskazując zasoby, lokalizacje lub kategorie SKU powodujące opóźnienia. Te dane pomagają zaplanować konkretne usprawnienia, które mogą skrócić czas składowania o 15-20%.

Osiągnięcie tego celu oznacza rzadsze ręczne poprawianie ewidencji z powodu różnic między stanem fizycznym a danymi w systemie. Mniej korekt zwiększa dokładność zapasów, ogranicza koszty pracy związanej z wyjaśnianiem rozbieżności i poprawia wiarygodność informacji o dostępności towarów. Ma to duże znaczenie dla skutecznego zarządzania zapasami w Manhattan Active Inventory. ProcessMind śledzi cały przebieg od „Rozpoczęto inwentaryzację” do „Skorygowano rozbieżność w zapasach”, ujawniając wzorce i źródłowe przyczyny błędów. Analiza atrybutów „Zmiana ilości”, „Rodzaj transakcji” i „Użytkownik wykonujący operację” pozwala wykryć działania lub etapy podatne na błędy. Może to pomóc ograniczyć rozbieżności o 20-30% i poprawić spójność danych.

Celem jest dostosowanie ilości zapasów utrzymywanych we wszystkich lokalizacjach. Optymalny poziom zapasów obniża koszty ich utrzymania, uwalnia kapitał obrotowy i ogranicza ryzyko utraty przydatności, a jednocześnie zapewnia wystarczającą ilość towaru do zaspokojenia popytu. Zachowanie tej równowagi ma duże znaczenie dla rentowności i efektywności operacji w Manhattan Active Inventory. ProcessMind analizuje cykl życia „Partii/serii zapasów”, aby szczegółowo pokazać przemieszczenia i czas składowania. Na podstawie atrybutów „Wartość zapasów” i „Kategoria SKU” wskazuje wolno rotujące lub nadmierne zapasy oraz możliwości optymalizacji zamówień i składowania. Może to obniżyć koszty utrzymania zapasów o 10-15%.

Celem jest jak najsprawniejsze pobieranie towarów z miejsc składowania na potrzeby zamówień, przy ograniczeniu czasu przemieszczania się i pracy ręcznej. Lepsze trasy kompletacji przyspieszają realizację zamówień, obniżają koszty pracy i zwiększają wydajność osób kompletujących. Wpływają bezpośrednio na zadowolenie klientów i efektywność operacji w Manhattan Active Inventory. ProcessMind mapuje rzeczywisty przebieg procesu od „Rozpoczęto kompletację” do „Zakończono kompletację” i porównuje go z optymalnymi trasami. Analiza atrybutów „Lokalizacja magazynowa”, „Miejsce składowania” i „Użytkownik wykonujący operację” pozwala wykryć zbędne przemieszczenia, cofanie się i nieefektywną kolejność działań. Dzięki temu można zwiększyć szybkość kompletacji o 10-25%.

Ten cel dotyczy sytuacji, w których towar znajduje się fizycznie w magazynie, ale system pokazuje go jako niedostępny. Skutkiem są utracone zamówienia lub opóźnienia w ich realizacji. Eliminacja błędnych braków magazynowych zapewnia rzetelny, bieżący obraz zapasów, ogranicza niepotrzebne przyspieszanie dostaw, poprawia obsługę klientów i pozwala lepiej wykorzystać możliwości sprzedaży w Manhattan Active Inventory. ProcessMind analizuje sekwencję zdarzeń poprzedzających „Goods Issue Recorded”, czyli moment, w którym zapas powinien być dostępny, aby wskazać przyczyny błędnych braków. Łączy zmiany „Inventory Status” i „Warehouse Location” z rzeczywistymi przemieszczeniami towarów, ujawniając problemy takie jak błędne rozmieszczenie, opóźnienia w systemie czy nieodnotowane przesunięcia. Dzięki temu można ograniczyć liczbę takich przypadków o ponad 50%.

Celem jest skrócenie czasu przenoszenia zapasów między lokalizacjami lub pojemnikami w obrębie jednego magazynu albo między magazynami. Szybsze przesunięcia wewnętrzne zapewniają dostępność towarów tam i wtedy, gdy są potrzebne. Ograniczają wąskie gardła, usprawniają uzupełnianie zapasów i pomagają utrzymać ich płynny przepływ w Manhattan Active Inventory. ProcessMind mierzy czas trwania i przebieg wszystkich zdarzeń „Stock Moved Internally”, wskazując opóźnienia, zbędne kroki i ograniczenia zasobów. Analiza atrybutów „Warehouse Location”, „Storage Bin” i „Movement Reason Code” pozwala wykryć nieefektywności i skrócić czas przesunięć wewnętrznych o 15–30%.

Celem jest znaczne skrócenie czasu obsługi zwróconych towarów, od ich przyjęcia po ostateczną decyzję, na przykład ponowne przyjęcie na stan, naprawę lub utylizację. Szybsza obsługa poprawia doświadczenia klientów dzięki sprawniejszym zwrotom pieniędzy lub wymianom, obniża koszty przechowywania zwrotów i przyspiesza odzyskanie zapasów lub ich właściwą utylizację w Manhattan Active Inventory. ProcessMind przedstawia przebieg workflow „Return Goods Processed” i ujawnia opóźnienia oraz pętle poprawek. Analiza atrybutów „Transaction Type”, „Inventory Status” i „User Performing Action” pozwala wykryć wąskie gardła podczas kontroli, oceny jakości lub aktualizacji systemu. Dzięki temu czas obsługi zwrotów można skrócić o 20–35%.

Celem jest jak najlepsze wykorzystanie każdego metra kwadratowego i sześciennego magazynu. Optymalizacja wykorzystania przestrzeni ogranicza potrzebę kosztownej rozbudowy, ułatwia dostęp do towarów i poprawia efektywność operacyjną oraz obniża koszty w środowisku Manhattan Active Inventory. ProcessMind analizuje zdarzenia „Put-away Completed” w powiązaniu z atrybutami „Warehouse Location” i „Storage Bin”, wskazując niewykorzystaną przestrzeń oraz nieefektywne sposoby rozmieszczania towarów. Częste przesunięcia zapasów mogą świadczyć o błędnych decyzjach przy ich początkowym rozmieszczeniu. Analiza pomaga poprawić wykorzystanie przestrzeni o 10–20%.

Celem jest ograniczenie ręcznych interwencji potrzebnych do poprawiania ewidencji zapasów. Mniej ręcznych korekt oznacza dokładniejsze dane, mniej błędów ludzkich, lepszą zgodność i oszczędność czasu pracowników. Zwiększa też wiarygodność danych o zapasach w Manhattan Active Inventory. ProcessMind wskazuje działania i okoliczności prowadzące do zdarzeń „Inventory Discrepancy Adjusted”. Łączy je z wcześniejszymi czynnościami, takimi jak „Inventory Count Performed” lub „Goods Receipt Recorded”, oraz atrybutami, na przykład „Movement Reason Code”, aby ustalić przyczyny problemów. Pozwala to ograniczyć liczbę ręcznych korekt o 25–40%.

Celem jest skrócenie czasu od przyjęcia towaru do zakończenia kontroli jakości i zwolnienia go do rozmieszczenia w magazynie. Krótsza kontrola ogranicza czas przechowywania zapasów, których nie można jeszcze sprzedać, usprawnia przepływ towarów i przyspiesza ich udostępnienie klientom w Manhattan Active Inventory. ProcessMind mierzy czas między zdarzeniami „Goods Receipt Recorded” i „Quality Inspection Performed” oraz kolejnymi czynnościami. Wskazuje wąskie gardła, ograniczenia zasobów i opóźnienia związane z konkretnymi atrybutami „Supplier” lub „SKU Category”. Dzięki temu czas kontroli można skrócić o 10–25%.

Celem jest znaczne ograniczenie ilości i wartości zapasów, które trzeba zutylizować z powodu uszkodzenia, przestarzałości lub upływu terminu ważności. Mniej utylizacji oznacza niższe straty finansowe, lepsze wykorzystanie zasobów i bardziej zrównoważone zarządzanie zapasami w Manhattan Active Inventory. ProcessMind analizuje wszystkie zdarzenia „Stock Scrapped/Disposed” i szuka zależności z atrybutami „Expiration Date”, „SKU Category”, „Supplier” i „Movement Reason Code”. Ujawnia przyczyny, takie jak nieodpowiednie warunki przechowywania, zbyt długi czas składowania lub niedokładne prognozy. Pozwala to ograniczyć straty z tytułu utylizacji o 15–25%.

Sześć kroków do usprawnienia zarządzania zapasami

1
Pobranie szablonu
2
Eksport danych
3
Przesłanie zbioru danych
4
Analiza procesu
5
Wdrożenie usprawnień
6
Monitorowanie procesu
1

Pobranie szablonu

Co zrobić

Pobierz gotowy szablon Excel przeznaczony do danych dotyczących zarządzania zapasami. Dzięki niemu od początku można prawidłowo uporządkować dane dla ProcessMind.

Zobacz przewodnik po szablonie danych Pobierz szablon

Dlaczego to ważne

Ustandaryzowany szablon ułatwia przygotowanie danych, ogranicza liczbę błędów i oszczędza czas. To ważne, by od początku rzetelnie analizować proces.

Oczekiwany rezultat

Ustrukturyzowany szablon Excel, gotowy do uzupełnienia danymi z Manhattan Active Inventory.

CO ZYSKAJĄ PAŃSTWO

Wykryj nieefektywności w zarządzaniu zapasami i usprawnij przepływ

ProcessMind przedstawia cały przebieg zarządzania zapasami i wskazuje wąskie gardła, problemy z punktami ponownego zamawiania oraz wolno rotujące zapasy. Dzięki konkretnym informacjom można lepiej dopasować poziom zapasów i obniżyć koszty operacyjne.
  • Zobacz rzeczywisty przebieg procesów zarządzania zapasami
  • Wykryj ryzyko braków i nadmierne zapasy
  • Wskaż nieefektywne przemieszczenia zapasów
  • Dopasuj poziom zapasów, aby obniżyć koszty
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

TYPOWE REZULTATY

Lepsze zarządzanie zapasami

Poniższe wyniki pokazują typowe usprawnienia, jakie organizacje osiągają dzięki wykorzystaniu process mining do optymalizacji zarządzania zapasami w Manhattan Active Inventory.

0 %
Szybsze rozmieszczanie towarów

Skrócenie średniego czasu cyklu

Towary po przyjęciu szybciej trafiają do miejsc składowania. Zmniejsza to zatory w strefie przyjęć i poprawia dostępność zapasów do kompletacji.
0 %
Mniej rozbieżności w zapasach

Ograniczenie liczby ręcznych korekt

Wskazanie przyczyn błędów w zapasach znacznie ogranicza potrzebę ręcznych korekt. Ewidencja staje się dokładniejsza, a zakłócenia w pracy magazynu rzadsze.
0 %
Lepszy poziom zapasów

Skrócenie średniego czasu składowania zapasów

Wykrycie wolno rotujących lub nadmiernych zapasów pozwala obniżyć koszty ich utrzymania, zwolnić miejsce w magazynie i poprawić przepływy pieniężne dzięki optymalizacji czasu składowania.
0 %
Sprawniejsza kompletacja

Skrócenie średniego czasu kompletacji

Analiza tras i przebiegu kompletacji przyspiesza realizację zamówień, obniża koszty pracy i poprawia zadowolenie klientów dzięki krótszemu czasowi dostawy.
0 %
Mniej zapasów przeznaczanych do utylizacji

Ograniczenie strat

Poznanie przyczyn uszkodzeń i przeterminowania towarów pozwala wdrożyć działania zapobiegawcze, ograniczyć kosztowne odpisy i poprawić rentowność.
0 %
Eliminacja błędnych braków magazynowych

Mniej odrzuceń podczas kompletacji

Wykrywanie rozbieżności między stanem systemowym a fizycznym zapobiega sytuacjom, w których towar widnieje jako dostępny, choć nie ma go w magazynie. Zwiększa to niezawodność realizacji zamówień i zaufanie klientów.

Wyniki zależą od złożoności procesu i jakości danych. Podane wartości przedstawiają typowe usprawnienia zaobserwowane podczas wdrożeń.

Zalecane dane

Zacznij od najważniejszych atrybutów i działań, a następnie w razie potrzeby rozszerz zakres analizy.
Pierwszy raz spotykają się Państwo z dziennikiem zdarzeń? Dowiedz się jak utworzyć dziennik zdarzeń na potrzeby process mining.

Atrybuty

Najważniejsze dane do zebrania na potrzeby analizy

Unikalny identyfikator konkretnej partii zapasów, pełniący funkcję głównego identyfikatora case.

Dlaczego to ważne

To podstawowy identyfikator łączący wszystkie powiązane zdarzenia dotyczące zapasów w jedną instancję procesu. Umożliwia analizę całego cyklu życia zapasów od początku do końca.

Nazwa zdarzenia dotyczącego zarządzania zapasami, na przykład „Goods Receipt Recorded” lub „Picking Completed”.

Dlaczego to ważne

Atrybut określa kroki procesu i pozwala wizualizować oraz analizować drogę zapasów od początku do końca.

Timestamp wskazujący, kiedy rozpoczęła się czynność dotycząca zapasów.

Dlaczego to ważne

Ten znacznik czasu pozwala prawidłowo uporządkować zdarzenia oraz obliczać wszystkie wskaźniki efektywności i KPI oparte na czasie.

Znacznik czasu wskazujący, kiedy zakończono czynność związaną z zapasami.

Dlaczego to ważne

Pozwala obliczyć czas trwania poszczególnych czynności i wskazać konkretne zadania powodujące opóźnienia w procesie.

Identyfikator użytkownika lub pracownika, który wykonał czynność.

Dlaczego to ważne

Łączy czynności w procesie z konkretnymi użytkownikami, co pozwala analizować wyniki pracy, równoważyć obciążenie i określać potrzeby szkoleniowe.

Konkretne miejsce w magazynie, w którym wykonano czynność, na przykład miejsce składowania lub stanowisko pakowania.

Dlaczego to ważne

Określa fizyczne miejsce zdarzeń dotyczących zapasów, co pozwala analizować wąskie gardła, efektywność i problemy związane z konkretnymi lokalizacjami.

Unikalny identyfikator konkretnego produktu lub artykułu w zapasach.

Dlaczego to ważne

Pozwala analizować procesy na poziomie produktów i sprawdzić, czy problemy dotyczą konkretnych artykułów lub kategorii.

Liczba jednostek artykułu objętych daną czynnością.

Dlaczego to ważne

Określa wielkość każdej czynności, co jest niezbędne do obliczania przepustowości, wskaźników i innych KPI opartych na wolumenie.

Kod wyjaśniający przyczynę przemieszczenia lub korekty zapasów.

Dlaczego to ważne

Wyjaśnia przyczyny przemieszczeń i korekt zapasów, ułatwiając analizę źródeł rozbieżności, złomowania i przesunięć.

Działania

Kroki procesu do monitorowania i optymalizacji

Oznacza oficjalne przyjęcie partii zapasów do obiektu i zarejestrowanie jej w systemie. Zdarzenie jest zwykle rejestrowane, gdy użytkownik skanuje towary lub potwierdza przyjęcie na podstawie zamówienia zakupu albo awiza wysyłki (ASN) w Manhattan Active Inventory.

Dlaczego to ważne

To główne zdarzenie rozpoczynające cykl życia zapasów. Analiza czasu od tego momentu do kolejnych czynności ma zasadnicze znaczenie dla pomiaru sprawności przyjęć i oceny dostawców.

Potwierdza, że partia zapasów została umieszczona w docelowym pojemniku magazynowym. Zdarzenie jest zwykle rejestrowane, gdy pracownik skanuje pojemnik i potwierdza wykonanie zadania rozmieszczenia.

Dlaczego to ważne

To ważny etap, który kończy proces przyjęcia i udostępnia zapasy do realizacji zamówień. Jest niezbędny do obliczenia KPI czasu cyklu rozmieszczenia i terminowości rozmieszczenia.

Jawna korekta ilości zapasów partii w systemie, wykonana po wykryciu rozbieżności, na przykład podczas przeliczenia. Korekta może zwiększać lub zmniejszać stan.

Dlaczego to ważne

To zdarzenie bezpośrednio wskazuje na niezgodność stanu zapasów. Analiza korekt ma zasadnicze znaczenie dla dashboardu przeglądu rozbieżności w zapasach i KPI wskaźnika rozbieżności.

Potwierdza, że pracownik pobrał zapasy z miejsca składowania i przeniósł je do strefy odkładczej lub pakowania. Zdarzenie jest rejestrowane, gdy pracownik potwierdza pobranie na urządzeniu przenośnym.

Dlaczego to ważne

Ten etap kończy kompletację i rozpoczyna pakowanie. Jest niezbędny do pomiaru wydajności pracowników kompletujących oraz do zasilania dashboardu wydajności kompletacji i pakowania.

Oznacza moment, w którym partia zapasów oficjalnie opuszcza magazyn, zmniejszając stan dostępny. Zdarzenie jest zwykle wywoływane skanem przy odjeździe ciężarówki lub potwierdzeniem wysyłki.

Dlaczego to ważne

To główne zdarzenie kończące cykl życia zapasów w przypadku prawidłowej realizacji. Kończy proces wydania towaru i służy do obliczania całkowitego czasu składowania.

Oznacza ostateczną decyzję o przeznaczeniu partii zapasów na złom, czyli jej odpisanie i fizyczną utylizację. Dotyczy towarów uszkodzonych, przeterminowanych lub przestarzałych.

Dlaczego to ważne

To zdarzenie oznacza poważną stratę lub alternatywne zakończenie procesu. Jego śledzenie jest niezbędne dla dashboardu trendów utylizacji zapasów i KPI wskaźnika utylizacji.

FAQ

Często zadawane pytania

Process mining pokazuje rzeczywisty przebieg operacji magazynowych i ujawnia ukryte wąskie gardła oraz nieefektywności. Wskazuje miejsca opóźnień, na przykład podczas rozmieszczania towarów lub kontroli jakości, a także odchylenia od zakładanego przebiegu procesu. Dzięki analizie danych można precyzyjnie zaplanować usprawnienia, przyspieszyć operacje i obniżyć koszty.

Na początek potrzebny jest zwykle dziennik zdarzeń zawierający identyfikator case, nazwę czynności i timestamp każdego zdarzenia dotyczącego zapasów. W zarządzaniu zapasami rolę identyfikatora case może pełnić „Inventory Batch/Lot”. Przydatne dane obejmują przesunięcia, korekty, rozmieszczenie towarów, kompletację i kontrole jakości.

Można oczekiwać między innymi szybszego rozmieszczania towarów, mniejszej liczby korekt wynikających z rozbieżności w zapasach i lepszego dostosowania poziomu zapasów. Process mining pomaga usprawnić trasy kompletacji, wyeliminować błędne braki magazynowe i ograniczyć kosztowną utylizację zapasów. Przekłada się to na sprawniejsze operacje i niższe koszty.

Wstępna konfiguracja i połączenie danych mogą zająć kilka tygodni, zależnie od dostępności i złożoności danych. Gdy dane zaczną napływać, pierwsze wnioski i rekomendacje możliwe do wdrożenia można często uzyskać w ciągu 1–2 miesięcy. Późniejsze monitorowanie pozwala stale szukać kolejnych możliwości usprawnień.

Przede wszystkim potrzebny jest dostęp do danych z Manhattan Active Inventory, zwykle przez eksport z bazy danych, API lub połączenie z hurtownią danych. Trzeba też móc wyodrębnić dzienniki zdarzeń w ustrukturyzowanym formacie odpowiednim dla narzędzi process mining. Na etapie analizy zazwyczaj nie jest potrzebna bezpośrednia integracja z samym systemem Manhattan Active Inventory.

Tak. Process mining pozwala ustalić rzeczywiste ścieżki procesu i odchylenia, które prowadzą do problemów. Analiza danych o zdarzeniach wskazuje konkretne kroki lub sekwencje czynności przyczyniające się do rozbieżności, braków magazynowych i opóźnień. Dzięki temu analizę przyczyn można oprzeć na faktach i dobrać ukierunkowane rozwiązania.

Tak. Process mining może śledzić pełną drogę partii zapasów przez wszystkie etapy. Obejmuje to rozmieszczenie towarów, kompletację, przesunięcia wewnętrzne, obsługę zwrotów i kontrole jakości. Obraz przepływu od początku do końca pomaga usprawniać powiązane procesy.

Oprócz wykrywania wąskich gardeł process mining pomaga kontrolować zgodność z procedurami operacyjnymi i wykrywać nadużycia. Dostarcza też obiektywnych danych do porównywania wyników i wspiera ciągłe doskonalenie. Pokazuje różnice w przebiegu procesu i ich wpływ na wyniki.

Usprawnij zarządzanie zapasami i obniż koszty

Usuń wąskie gardła i skróć czas cyklu o 30%. Pierwsze wyniki można zobaczyć już dziś.

Rozpocznij bezpłatny okres próbny

Karta kredytowa nie jest wymagana. Konfiguracja zajmuje kilka minut.