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Melhore sua Gestão de Estoque

Seu guia de 6 etapas para otimizar o estoque no Manhattan Active Inventory
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Otimize a Gestão de Estoque no Manhattan Active Inventory

Muitas operações de estoque sofrem com rupturas frequentes, excessos e lentidão. Nossa plataforma ajuda a identificar as causas raiz dessas ineficiências em seus processos. Oferecemos orientações claras para implementar melhorias práticas, reduzindo custos operacionais, otimizando níveis de estoque e elevando a performance de atendimento.

Baixe nosso modelo de dados pré-configurado e aborde desafios comuns para alcançar seus objetivos de eficiência. Siga nosso plano de melhoria de seis etapas e consulte o Guia do Modelo de Dados para transformar suas operações.

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Por que otimizar a gestão de estoque no Manhattan Active Inventory?

Mesmo com sistemas avançados como o Manhattan Active Inventory, a gestão de estoque eficaz ainda impõe desafios significativos para empresas que buscam o máximo de eficiência operacional. Cadeias de suprimentos complexas, oscilações na demanda e a necessidade de precisão em milhares de SKUs podem ocultar gargalos que corroem a lucratividade. Custos de manutenção, rupturas de estoque e movimentações internas lentas não são apenas meros detalhes; eles impactam diretamente o seu resultado financeiro e a satisfação do cliente.
Otimizar seus processos de estoque vai além da redução de custos — trata-se de aumentar a resiliência, melhorar os níveis de serviço e garantir que o capital não fique parado em ativos estáticos. Compreender o fluxo real do inventário no Manhattan Active Inventory é crucial para identificar onde ocorrem as falhas e manter a competitividade no mercado atual.

Potencializando a eficiência com Process Mining

O Process Mining oferece uma abordagem poderosa e baseada em dados para dissecar e entender seus processos reais de inventário no Manhattan Active Inventory. Ao focar no "Lote de Inventário" como seu identificador de caso, você ganha uma visão completa e de ponta a ponta da jornada de cada lote, desde o recebimento até a saída ou consumo final. Essa perspectiva vai além dos fluxogramas teóricos, entregando uma representação visual precisa de cada atividade, ponto de decisão e atraso que ocorre na prática.
Você pode descobrir insights críticos, como desvios inesperados nos procedimentos padrão de armazenagem (put-away), inspeções de qualidade prolongadas que atrasam a disponibilidade do estoque ou transferências internas ineficientes que aumentam o tempo de ciclo. O Process Mining destaca onde as intervenções manuais são frequentes e onde os processos divergem das normas de conformidade. Isso permite identificar as causas raiz dos problemas em vez de trabalhar com suposições. Por exemplo, você pode descobrir que locais específicos do armazém sofrem atrasos constantes na conclusão da armazenagem, ou que certas categorias de SKU exigem ajustes frequentes por divergências recorrentes.

Áreas-chave para melhoria e otimização

Aplicar Process Mining aos seus dados do Manhattan Active Inventory revela inúmeras oportunidades de melhoria no ciclo de vida do estoque:

  • Eficiência de Armazenagem (Put-away): Analise o tempo entre o recebimento das mercadorias e a disponibilidade total no local designado. Identifique atrasos, movimentos desnecessários ou práticas de armazenamento não conformes.
  • Lead Times de Transferência Interna: Otimize o fluxo de mercadorias no armazém. Identifique por que as transferências entre posições ou zonas demoram e garanta que os produtos cheguem mais rápido às áreas de picking.
  • Desempenho de Picking e Packing: Agilize o atendimento de pedidos identificando gargalos nas rotas de separação, estações de embalagem ou processos de expedição.
  • Acuracidade e Ajustes de Inventário: Entenda a frequência e os gatilhos das contagens e ajustes. Identifique divergências recorrentes e suas causas, como falhas no recebimento ou erros de entrada no sistema.
  • Processamento de Devoluções: Avalie a eficiência no manuseio de retornos. Reduza o tempo que o estoque passa em quarentena ou aguardando reposição, acelerando a revenda ou o descarte.

Alcançando resultados tangíveis

Ao utilizar Process Mining para otimizar sua gestão de estoque no Manhattan Active Inventory, você pode esperar benefícios que impactam diretamente a performance do negócio:

  • Redução de custos de manutenção: Otimizando níveis de estoque e acelerando o giro de mercadorias.
  • Minimização de rupturas: Melhorando a precisão do inventário para garantir que o produto esteja disponível quando o cliente precisar.
  • Agilidade no atendimento de pedidos: Eliminando gargalos no picking, packing e despacho para reduzir os prazos de entrega.
  • Maior eficiência operacional: Fluxos de trabalho simplificados reduzem o esforço manual e otimizam o uso do espaço e da mão de obra.
  • Melhor conformidade: Garanta o cumprimento de políticas internas e regulamentações, especialmente em inspeções de qualidade e gestão de prazos de validade.
  • Decisões baseadas em dados: Saia do campo dos "achismos" e faça escolhas informadas com base na execução real dos processos.

Comece sua jornada de otimização agora

Iniciar a otimização do seu estoque com Process Mining é o caminho mais claro para transformar sua operação. Você não precisa mais adivinhar onde estão as falhas; agora, você conta com fatos e dados para guiar cada melhoria. Descubra hoje mesmo como aumentar a eficiência, reduzir custos e elevar o nível da sua gestão de estoque com os dados do Manhattan Active Inventory. Desbloqueie o potencial total da sua supply chain.

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Problemas e Desafios Comuns

Identifique quais desafios estão te impactando

Mercadorias paradas no recebimento atrasam a disponibilidade para picking e congestionam as docas. Isso eleva custos de manutenção e pode danificar itens, além de afetar o prazo de entrega no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind mapeia o tempo exato do recebimento até a armazenagem concluída, identificando gargalos na alocação de recursos, no layout do armazém ou em atividades específicas. Ele ajuda a localizar etapas ineficientes para redesenhar o processo e agilizar a prontidão do estoque.

Divergências regulares entre o sistema e o físico geram dados não confiáveis, causando rupturas e excessos. Isso afeta a satisfação do cliente e imobiliza capital no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind analisa eventos de contagem e ajuste para revelar padrões e causas raiz, como locais específicos ou equipes de contagem. Ele destaca as variações que contribuem para erros, permitindo melhorar os procedimentos e a acuracidade.

Estoque parado imobiliza capital, gera custos de armazenagem e aumenta o risco de perda. Isso impacta o lucro e o caixa, mesmo com sistemas como o Manhattan Active Inventory. O ProcessMind rastreia o ciclo de vida dos lotes, correlacionando níveis de estoque e frequência de giro para identificar itens com tempo de permanência excessivo. Ele revela compras ineficientes, excesso de produção ou processos internos lentos que geram estoque excedente.

Rotas de picking ineficientes causam desperdício de mão de obra e atrasos, afetando a satisfação do cliente. Mesmo no Manhattan Active Inventory, falhas de configuração podem gerar perdas. O ProcessMind visualiza rotas e tempos reais, analisando o início e fim da coleta para revelar movimentos sem valor, pontos de congestionamento e chances de otimizar trajetos ou picking em lote, agilizando o atendimento.

Rupturas críticas de estoque acontecem mesmo quando há produto físico, muitas vezes por falta de visibilidade da localização, status ou acessibilidade do item, gerando perdas de vendas. Esse problema comum pode prejudicar a eficácia do Manhattan Active Inventory. O ProcessMind analisa a jornada dos lotes, correlacionando eventos de saída com dados de disponibilidade para descobrir a causa dessas rupturas "fantasma", como itens mal localizados ou bloqueios de processo. Ele revela os gargalos que impedem que o estoque disponível seja separado e embalado.

Atrasos na movimentação de estoque entre locais do armazém podem travar processos posteriores, aumentar lead times e reduzir a agilidade operacional. Isso impacta o throughput em armazéns que operam com Manhattan Active Inventory. O ProcessMind monitora o tempo entre eventos de movimentação interna, destacando transferências lentas, relocações frequentes ou rotas ineficientes. Ele identifica causas como equipamentos insuficientes ou planejamento falho, permitindo otimizar a logística interna.

O manuseio ineficiente de devoluções prolonga o processamento, atrasa a reposição e ocupa espaço valioso. Isso eleva custos e reduz a satisfação do cliente, mesmo com sistemas robustos. O ProcessMind mapeia todo o fluxo de devoluções, identificando gargalos, inspeções duplicadas ou etapas inúteis que alongam o ciclo. Ele ajuda a otimizar o loop de retorno para garantir um giro mais rápido e melhor uso dos recursos.

Estratégias falhas de armazenagem ou falta de visibilidade sobre padrões de movimento podem levar ao uso ineficiente do espaço, elevando custos e distâncias percorridas. Mesmo no Manhattan Active Inventory, o layout e a execução ditam a eficiência. O ProcessMind analisa os eventos de armazenagem e movimentação interna junto aos atributos de posição para visualizar a alocação real versus a ideal, revelando espaços subutilizados ou re-arranjos excessivos.

A alta frequência de ajustes manuais por divergência de inventário indica problemas subjacentes no controle, como falhas no recebimento, separação imprecisa ou falta de contagem cíclica. Isso gera retrabalho, reduz a confiança nos dados e pode mascarar problemas graves no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind identifica a frequência, o tipo e a origem desses ajustes, revelando quais atividades ou usuários os provocam com mais frequência e onde as quebras de processo geram erros de estoque.

Gargalos na inspeção de qualidade, desde o registro do recebimento até a realização da inspeção, podem atrasar drasticamente a disponibilidade de novos itens para armazenagem e picking. Isso afeta os lead times e causa atrasos nos pedidos. O ProcessMind visualiza o fluxo e a duração da fase de inspeção, identificando etapas, recursos ou categorias de produtos que causam retenções. Ele ajuda a agilizar a inspeção para que o estoque fique pronto para venda mais rápido.

O descarte excessivo de estoque por avaria, obsolescência ou vencimento é uma perda financeira direta e indica problemas no giro de estoque, condições de armazenamento ou previsão de demanda. O ProcessMind rastreia os lotes em seu ciclo de vida, correlacionando data de validade e status com eventos de descarte. Ele identifica padrões e causas raiz, como tempo excessivo de armazenamento ou falhas na adesão ao FIFO (primeiro que entra, primeiro que sai).

Metas Típicas

Defina o que é sucesso

Este objetivo visa reduzir significativamente o tempo decorrido desde a chegada das mercadorias até que sejam devidamente armazenadas e fiquem disponíveis no armazém. Uma armazenagem mais rápida impacta diretamente a disponibilidade de estoque, reduzindo os prazos para processos posteriores e, por fim, melhorando as taxas de atendimento de pedidos no Manhattan Active Inventory. Isso evita gargalos nas docas de recebimento e garante que o estoque esteja acessível rapidamente. O ProcessMind identifica os gargalos e variações exatas no processo de armazenagem, analisando os logs de eventos de 'Recebimento de Mercadorias Registrado' até 'Armazenagem Concluída'. Ele quantifica durações médias e outliers, destacando recursos, locais ou categorias de SKU específicos que contribuem para atrasos. Esses dados permitem melhorias direcionadas, podendo reduzir os tempos de armazenagem em 15-20%.

Atingir este objetivo significa diminuir a frequência com que os registros precisam de correção manual por divergências entre o estoque físico e o sistema. Menos ajustes resultam em maior acuracidade, redução de custos de mão de obra em auditorias e maior confiabilidade na disponibilidade de produtos. O ProcessMind rastreia o ciclo completo, desde a 'Contagem de Inventário Iniciada' até o 'Ajuste de Divergência', revelando padrões de erro. Analisando atributos como 'Alteração de Quantidade' e 'Tipo de Transação', ele identifica etapas críticas, ajudando a reduzir divergências em até 30%.

Este objetivo foca no dimensionamento correto da quantidade de estoque mantida em todos os locais. Otimizar os níveis de retenção reduz os custos de manutenção, libera capital de giro e minimiza o risco de obsolescência, garantindo estoque suficiente para atender à demanda. Alcançar esse equilíbrio é fundamental para a lucratividade e eficiência nas operações do Manhattan Active Inventory. O ProcessMind fornece uma visão detalhada das movimentações de estoque e durações de retenção ao analisar os ciclos de vida do 'Lote/Batch de Inventário'. Ele identifica estoque parado ou em excesso com base nos atributos de 'Valor do Estoque' e 'Categoria de SKU', revelando oportunidades para estratégias otimizadas de pedido e armazenamento. Isso pode levar a uma redução de 10-15% nos custos de manutenção de estoque.

O objetivo é tornar o processo de retirada de itens do estoque para pedidos o mais eficiente possível, minimizando o tempo de deslocamento e o esforço manual. Rotas de separação (picking) otimizadas levam ao atendimento mais rápido dos pedidos, menores custos de mão de obra e maior produtividade dos separadores, impactando diretamente a satisfação do cliente e a eficiência operacional no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind mapeia os fluxos reais de processo, de 'Picking Initiated' a 'Picking Completed', comparando-os com os caminhos ideais. Ao analisar atributos como 'Warehouse Location', 'Storage Bin' e 'User Performing Action', ele identifica movimentos sem valor agregado, retrocessos e sequências ineficientes, permitindo uma melhoria de 10-25% na velocidade de separação.

Este objetivo visa situações em que o estoque está fisicamente presente, mas é relatado como indisponível, levando à perda de vendas ou atraso em pedidos. Eliminar falsos stockouts garante visibilidade precisa do estoque em tempo real, evitando agilizações desnecessárias, melhorando a satisfação do cliente e maximizando oportunidades de vendas no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind pode identificar as causas raiz dos falsos stockouts analisando a sequência de eventos que antecedem o 'Registro de Saída de Mercadorias' quando o estoque deveria estar disponível. Ele correlaciona mudanças no 'Status do Inventário' e 'Localização no Armazém' com a movimentação real, revelando problemas como extravios, lentidão no sistema ou transferências não registradas, ajudando a resolver esses incidentes em mais de 50%.

Este objetivo foca na redução do tempo necessário para mover o estoque entre diferentes locais ou endereços dentro de um armazém ou entre armazéns. Transferências internas mais rápidas garantem que o estoque esteja disponível onde e quando for necessário, evitando gargalos internos, melhorando a eficiência do reabastecimento e mantendo o fluxo ideal em todo o Manhattan Active Inventory. O ProcessMind rastreia a duração e os caminhos de todos os eventos de 'Estoque Movimentado Internamente', destacando atrasos, etapas desnecessárias ou restrições de recursos. Ao examinar atributos como 'Localização no Armazém', 'Endereço de Armazenagem' e 'Código de Motivo de Movimentação', ele identifica ineficiências, permitindo reduzir os tempos de transferência interna em 15-30%.

O objetivo é reduzir significativamente o tempo de ciclo do processamento de mercadorias devolvidas, desde o recebimento até a destinação final (ex: reestoque, reparo, descarte). Um processamento mais rápido melhora a experiência do cliente com reembolsos ou trocas mais ágeis, reduz os custos de manutenção do estoque de devolução e acelera a recuperação ou o descarte adequado dos itens no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind visualiza o workflow de 'Return Goods Processed', expondo atrasos e loops de retrabalho. Ao analisar atributos como 'Tipo de Transação', 'Status do Inventário' e 'Usuário que Realizou a Ação', ele identifica gargalos em inspeções, verificações de qualidade ou atualizações de sistema, permitindo uma redução de 20-35% nos prazos de processamento de devoluções.

Este objetivo visa garantir que cada metro quadrado e metro cúbico do armazém seja usado da forma mais eficaz possível. Otimizar a utilização do armazenamento reduz a necessidade de expansões caras, melhora a acessibilidade das mercadorias e contribui para a eficiência operacional geral e economia de custos em ambientes Manhattan Active Inventory. O ProcessMind analisa os eventos de 'Put-away Completed' em relação aos atributos 'Warehouse Location' e 'Storage Bin', identificando padrões de espaço subutilizado ou estratégias de posicionamento ineficientes. Ele pode revelar movimentações frequentes de estoque que indicam decisões ruins de armazenagem inicial, ajudando a melhorar a utilização do espaço em 10-20%.

Este objetivo foca na redução da dependência de intervenções manuais para corrigir registros de estoque. Menos ajustes manuais levam a uma melhor precisão dos dados, menos erros humanos, melhor conformidade e economia de tempo significativa para a equipe, aumentando a confiabilidade dos dados no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind aponta as atividades e condições específicas que exigem eventos de 'Inventory Discrepancy Adjusted'. Ao correlacionar esses eventos com atividades anteriores, como 'Contagem de Inventário Realizada' ou 'Recebimento de Mercadorias Registrado', e atributos como o 'Código de Motivo de Movimentação', ele identifica as causas raiz, permitindo uma redução de 25-40% nos ajustes manuais.

O objetivo é encurtar o tempo entre o recebimento das mercadorias e a conclusão da inspeção de qualidade para liberação de armazenagem. Um tempo de espera de inspeção reduzido minimiza o estoque retido em estado não comercializável, melhora o fluxo geral e garante que os produtos fiquem disponíveis mais rápido para os clientes no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind rastreia o tempo exato decorrido entre 'Goods Receipt Recorded' e 'Quality Inspection Performed' e as atividades subsequentes. Ele identifica gargalos, restrições de recursos ou atrasos associados a atributos específicos de 'Fornecedor' ou 'Categoria de SKU', permitindo uma redução de 10-25% nos tempos de inspeção.

Este objetivo visa reduzir significativamente o volume e o valor do estoque que deve ser descartado ou sucateado devido a danos, obsolescência ou vencimento. Minimizar o descarte reduz diretamente as perdas financeiras, melhora a utilização de recursos e reforça práticas de estoque sustentáveis no Manhattan Active Inventory. O ProcessMind analisa todos os eventos de 'Stock Scrapped/Disposed', identificando padrões relacionados a 'Data de Validade', 'Categoria de SKU', 'Fornecedor' e 'Código de Motivo de Movimentação'. Ele revela causas raiz como armazenamento ineficiente, tempos de retenção prolongados ou previsões falhas, fornecendo insights para reduzir o descarte em 15-25%.

O caminho de 6 etapas para a melhoria da Gestão de Estoque

1

Baixar o Modelo
2

Exportar os Seus Dados
3

Faça o Upload do Seu Dataset
4

Analise Seu Processo
5

Implementar Melhorias
6

Monitorizar o Seu Processo
1

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O que fazer

Acesse o template em Excel pré-configurado para dados de Gestão de Estoque, garantindo que sua coleta inicial esteja estruturada corretamente para o ProcessMind.

Ver Guia do Modelo de Dados Baixar Modelo
Por que é importante

Um template padronizado simplifica a preparação dos dados, reduzindo erros e economizando tempo, o que é crucial para uma análise precisa desde o início.

Resultado esperado

Um template em Excel estruturado, pronto para ser preenchido com seus dados do Manhattan Active Inventory.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Identifique ineficiências no estoque e aumente o fluxo

O ProcessMind visualiza toda a jornada da gestão de estoque, revelando gargalos, falhas em pontos de ressuprimento e itens de baixo giro. Ganhe insights práticos para otimizar níveis e reduzir custos.
  • Visualize fluxos reais de processos de estoque
  • Identificar riscos de ruptura e excesso de estoque
  • Identificar movimentações ineficientes de estoque
  • Otimizar níveis de estoque para redução de custos
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RESULTADOS TÍPICOS

Alcançando a excelência na Gestão de Estoque

Estes resultados ilustram as melhorias significativas que as organizações costumam alcançar ao utilizar o Process Mining para otimizar seus processos de Gestão de Estoque no Manhattan Active Inventory.

0 %
Armazenagem mais rápida

Redução média do tempo de ciclo

As empresas conseguem mover mercadorias recebidas para a armazenagem mais rápido, reduzindo o congestionamento nas docas e agilizando a disponibilidade para o picking.
0 %
Menos divergências de estoque

Redução em ajustes manuais

Localizar as causas raiz de erros de inventário reduz drasticamente a necessidade de ajustes manuais, gerando registros mais precisos e menos interrupções.
0 %
Níveis de estoque otimizados

Redução no tempo médio de permanência em estoque

Ao identificar itens de baixo giro ou excesso de estoque, as empresas reduzem custos de manutenção, liberam espaço no armazém e melhoram o fluxo de caixa otimizando os períodos de retenção.
0 %
Eficiência de picking otimizada

Redução média do tempo de ciclo de picking

Analisar rotas e processos de picking acelera o atendimento de pedidos, reduzindo custos operacionais e aumentando a satisfação do cliente com entregas mais rápidas.
0 %
Menor descarte de estoque

Redução de desperdício

Entender as causas de mercadorias danificadas ou vencidas permite que as organizações implementem medidas preventivas, reduzindo significativamente as baixas de estoque onerosas e melhorando a lucratividade.
0 %
Eliminar falsas faltas de estoque

Redução em rejeições de picking

Identificar divergências entre o estoque sistêmico e o físico evita situações em que o item consta como disponível mas não está, aumentando a confiabilidade nas entregas e a confiança do cliente.

Os resultados variam com base na complexidade do processo e na qualidade dos dados. Estes números representam melhorias típicas observadas em diferentes implementações.

Dados Recomendados

Comece pelos atributos e atividades mais importantes e expanda conforme necessário.
É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

Atributos

Pontos de dados essenciais para capturar para análise

O identificador exclusivo de um lote ou batch específico de inventário, servindo como o identificador de caso principal.

Por que é importante

Este é o identificador central que conecta todos os eventos de estoque relacionados em uma única instância de processo, permitindo a análise de ponta a ponta do ciclo de vida do inventário.

O nome do evento de gestão de estoque que ocorreu, como 'Recebimento de Mercadorias Registrado' ou 'Separação Concluída'.

Por que é importante

Define as etapas do processo, permitindo a visualização e análise da jornada do estoque do início ao fim.

O registro de data e hora (timestamp) que indica quando a atividade de estoque começou.

Por que é importante

Este registro de data e hora é fundamental para sequenciar os eventos corretamente e calcular todas as métricas de desempenho e KPIs baseados em tempo.

O registro de data e hora (timestamp) que indica quando a atividade de estoque foi concluída.

Por que é importante

Permite calcular a duração de atividades individuais, ajudando a identificar as tarefas exatas que causam atrasos.

O identificador do usuário ou colaborador que executou a atividade.

Por que é importante

Vincula atividades a usuários específicos, permitindo análise de desempenho, balanceamento de carga e identificação de necessidades de treinamento.

O local físico específico dentro do armazém onde a atividade ocorreu, como um endereço de estocagem ou estação de embalagem.

Por que é importante

Fornece contexto espacial aos eventos de estoque, permitindo analisar gargalos e eficiência vinculados a locais físicos específicos.

O identificador exclusivo de um produto ou item específico no estoque.

Por que é importante

Permite análises no nível do produto, ajudando a identificar se os problemas de processo estão concentrados em itens ou categorias específicas.

O número de unidades do item envolvidas na atividade.

Por que é importante

Fornece uma medida de volume para cada atividade, essencial para calcular o throughput, taxas e outros KPIs baseados em volume.

Um código que explica o motivo de uma movimentação ou ajuste de estoque.

Por que é importante

Explica o "porquê" das movimentações e ajustes, permitindo uma análise poderosa da causa raiz para divergências, descartes e transferências.

Atividades

Etapas do processo para monitorar e otimizar

Marca a chegada oficial e o registro sistêmico de um lote na unidade. Geralmente é capturado quando o usuário escaneia itens ou confirma o recebimento contra um pedido ou ASN no Manhattan Active Inventory.

Por que é importante

Este é o principal evento de início do ciclo de vida do inventário. Analisar o tempo desde este evento até as atividades subsequentes é crucial para medir a eficiência da entrada e o desempenho do fornecedor.

Confirma que o lote de estoque foi devidamente colocado em sua posição final de armazenagem. Geralmente é capturado quando o operador escaneia a posição e confirma a conclusão da tarefa.

Por que é importante

Este é um marco crítico que marca o fim do processo de entrada (inbound) e torna o estoque disponível para atendimento. É essencial para calcular os KPIs de Tempo de Ciclo de Armazenagem e Taxa de Armazenagem no Prazo.

Uma correção explícita feita na quantidade de estoque do sistema para um lote após a descoberta de uma divergência, como em uma contagem cíclica. Pode ser um ajuste positivo ou negativo.

Por que é importante

Este evento é um indicador direto de imprecisão no estoque. Analisar esses ajustes é fundamental para o dashboard de Visão Geral de Discrepância de Inventário e para o KPI de Taxa de Discrepância de Inventário.

Confirma que um operador retirou o item da posição de armazenagem e o moveu para a área de conferência ou embalagem. É registrado quando o operador confirma a coleta no coletor de dados.

Por que é importante

Este marco marca o fim da fase de separação (picking) e o início da embalagem (packing). É essencial para medir o desempenho do separador e para o dashboard de Desempenho de Picking e Packing.

Marca o ponto em que o lote sai oficialmente do armazém, reduzindo o estoque disponível. Geralmente é disparado pela confirmação de embarque ou saída do veículo.

Por que é importante

Este é o principal evento de término bem-sucedido do ciclo de vida do inventário. Ele finaliza o processo de saída (outbound) e é usado para calcular o tempo total de permanência em estoque.

Representa o destino final de um lote como sucata (baixa e descarte físico). Acontece com itens avariados, vencidos ou obsoletos.

Por que é importante

Este é uma falha crítica ou um evento de término alternativo que representa uma perda financeira. Rastrear essa atividade é essencial para o dashboard de Tendências de Descarte de Inventário e para o KPI de Taxa de Descarte.

Perguntas Frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining visualiza o fluxo real das suas operações de estoque, revelando gargalos e ineficiências ocultas. Ele identifica onde ocorrem atrasos, como na armazenagem ou na inspeção de qualidade, e destaca desvios dos processos ideais. Esses insights baseados em dados permitem melhorias focadas para acelerar as operações e cortar custos.

Para começar, você geralmente precisa de logs de eventos contendo um identificador de caso, atividade e registro de data e hora (timestamp) para cada evento de estoque. Para a Gestão de Estoque, o "Lote/Batch de Inventário" pode servir como o identificador de caso. Os dados relevantes incluem movimentações, ajustes, armazenagens (put-aways), separações (picks) e verificações de qualidade.

Você pode esperar melhorias significativas, como a aceleração da armazenagem de estoque, redução de ajustes por discrepância de inventário e níveis otimizados de retenção de estoque. O Process Mining ajuda a simplificar rotas de picking, eliminar incidentes de falsos stockouts e minimizar as onerosas taxas de descarte de estoque, resultando em eficiência operacional geral e economia de custos.

A fase inicial de configuração e conexão de dados pode levar algumas semanas, dependendo da disponibilidade e complexidade dos dados. Assim que os dados começam a fluir, os primeiros insights e recomendações acionáveis podem ser gerados em 1 a 2 meses. O monitoramento contínuo oferece oportunidades de otimização constantes.

O requisito principal é o acesso aos seus dados do Manhattan Active Inventory, geralmente via exportações de banco de dados, APIs ou conexões de data warehouse. Você precisará de uma forma de extrair os logs de eventos em um formato estruturado adequado para ferramentas de Process Mining. Normalmente, não é necessária uma integração direta com o sistema Manhattan Active Inventory propriamente dito para a fase de análise.

Sim, o Process Mining é excelente para identificar os caminhos reais e os desvios que levam a problemas. Ao analisar os dados dos eventos, ele pode apontar etapas ou sequências específicas do processo que contribuem para discrepâncias, rupturas (stockouts) ou atrasos. Isso fornece uma base factual para a análise de causa raiz e soluções direcionadas.

Com certeza. O Process Mining consegue rastrear toda a jornada de um lote de estoque por todas as etapas. Isso inclui armazenagem, picking, transferências internas, processamento de devoluções e inspeções de qualidade. Ao visualizar o fluxo de ponta a ponta, você pode otimizar processos que estão interligados.

Além de identificar gargalos, o Process Mining ajuda a garantir a conformidade com procedimentos operacionais e a detectar fraudes. Ele fornece dados objetivos para benchmarking e apoia melhorias contínuas, oferecendo uma visão transparente das variações de processo e seus impactos.

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