> Sürekli Süreç İyileştirme > Depo Yönetimi > Manhattan SCALE

Depo Yönetiminizi İyileştirin

Manhattan SCALE operasyonlarını optimize etmek için 6 adımlı rehberiniz
Veri Şablonunu İndir
Depo Yönetiminizi İyileştirin
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (5)

Manhattan SCALE'de Depo Yönetiminizi En Yüksek Verimlilik İçin Optimize Edin

Verimsiz depo yönetimi, darboğazlara, kaynak israfına ve uyumluluk sorunlarına yol açabilir. Platformumuz, mal kabulünden sevkiyata kadar operasyonlarınızdaki tam sürtünme noktalarını belirlemenize yardımcı olur. Bu sayede veriye dayalı iyileştirmeler yapabilir, malzeme akışını geliştirebilir ve genel depo verimliliğini artırabilirsiniz.

Önceden yapılandırılmış veri şablonumuzu indirin ve verimlilik hedeflerinize ulaşmak için yaygın zorlukların üstesinden gelin. Altı adımlı iyileştirme planımızı takip edin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Şablonu Rehberi'ne başvurun.

Detaylı açıklamayı göster

Manhattan SCALE'de Depo Yönetiminizi Neden Optimize Etmelisiniz?

Etkin Depo Yönetimi, başarılı tedarik zinciri operasyonlarının omurgasını oluşturur. Ancak Manhattan SCALE'in karmaşık ortamında verimsizlikler kolayca birikerek önemli iş zorluklarına yol açabilir. Mal kabulündeki gecikmeler, depolama (putaway) darboğazları, optimum olmayan toplama (picking) rotaları ve paketleme veya sevkiyat sırasındaki hatalar, artan operasyonel maliyetlere, uzayan sipariş karşılama sürelerine ve nihayetinde azalan müşteri memnuniyetine katkıda bulunur. Gerçek süreç akışlarınıza dair net, veriye dayalı bir anlayış olmadan bu sorunları tanımlamak ve çözmek zorlu bir görev haline gelir. Manhattan SCALE WMS'niz içinde sürekli süreç optimizasyonu sadece bir avantaj değil, günümüzün hızlı pazarında rekabet gücünü korumak, maliyetleri kontrol etmek ve güvenilir hizmet sunumunu sağlamak için bir zorunluluktur.

Process Mining Manhattan SCALE'de Verimliliği Nasıl Ortaya Çıkarır?

Process Mining, Manhattan SCALE'deki Depo Yönetimi operasyonlarınızı anlama ve iyileştirme konusunda devrim niteliğinde bir yaklaşım sunar. Sisteminizden gelen Event Log'ları analiz ederek, her bir depo siparişinin oluşturulmasından nihai sevkiyatına kadar olan yolculuğunun objektif, veriye dayalı bir görselleştirmesini oluşturur. Bu yetenek, varsayımların ve öznel gözlemlerin ötesine geçerek, ürünlerinizin izlediği gerçek yolları, her bir etkinliğin kesin sürelerini ve gecikmelerin tam olarak nerede meydana geldiğini ortaya çıkarmanızı sağlar. Süreçlerinizdeki gizli varyasyonları belirleyebilir, standart işletim prosedürlerinden sapmaları ortaya çıkarabilir ve tüm operasyonunuzu yavaşlatabilecek kaynak çekişmesini tespit edebilirsiniz. Bu uçtan uca bakış açısı, kalite kontrol, depolama, toplama veya yükleme gibi farklı etkinliklerin genel döngü süresini nasıl etkilediğini anlamanıza yardımcı olarak, hedeflenen süreç optimizasyonu için gerekli içgörüleri sağlar.

Depo Süreç İyileştirme İçin Temel Alanlar

Manhattan SCALE verileriniz üzerinde Process Mining kullanmak, önemli iyileştirmeler için belirli alanları hedeflemenizi sağlar:

  • Darboğaz Belirleme ve Çözümleme: Gecikmelerin tam olarak nerede ve neden meydana geldiğini, bunun aşırı yüklü bir kabul alanı, verimsiz bir depolama stratejisi, belirli bir toplama bölgesi veya tıkalı bir paketleme istasyonu olup olmadığını keşfedin. Bu darboğazları anlamak, etkili süreç optimizasyonunun ilk adımıdır.
  • Döngü Süresi Azaltma: Gelen teslimat bildiriminden sevk edilen sevkiyata kadar her aşama için geçen süreyi analiz edin. Beklenmedik şekilde uzun süreli etkinlikleri belirleyin ve genel Depo Yönetimi döngü süresini azaltmak için değişiklikler uygulayın.
  • Kaynak Kullanımını Optimize Etme: İşgücünüzün, ekipmanınızın ve depolama alanınızın nasıl kullanıldığına dair içgörü elde edin. Kaynakları yeniden tahsis etme, iş yüklerini dengeleme ve ek yatırım yapmadan verimi artırma fırsatlarını belirleyin.
  • Uyumluluk ve Hata Azaltma: Standart işletim prosedürlerine süreç uyumunu izleyin. Malların yanlış işlendiği, toplama hatalarının meydana geldiği veya standart dışı rotaların izlendiği durumları tespit ederek genel doğruluğu ve yasal uyumluluğu iyileştirin.
  • Verim Artırma: Süreçleri düzene sokarak ve darboğazları çözerek, günlük işlenen depo siparişlerinin hacmini önemli ölçüde artırabilir ve operasyonel kapasitenizi geliştirebilirsiniz.

Ölçülebilir Sonuçlar Elde Etme

Manhattan SCALE ortamınızda Process Mining aracılığıyla belirlenen süreç iyileştirmelerini uygulamak, somut, ölçülebilir faydalar sağlar:

  • Azaltılmış Operasyonel Maliyetler: İşgücü dağıtımını optimize edin, ekipman boşta kalma süresini en aza indirin ve yeniden işleme yol açan hataları azaltın; tüm bunlar birim başına işlem maliyetlerini düşürmeye katkıda bulunur.
  • Daha Hızlı Sipariş Karşılama: Depo siparişleri için ortalama döngü süresini önemli ölçüde azaltarak müşterilere daha hızlı teslimat yapılmasını sağlayın ve hizmet seviyesi anlaşmalarını iyileştirin.
  • Gelişmiş Envanter Doğruluğu: Yerleştirme ve toplama hatalarını azaltarak stok seviyeleriniz hakkında daha güvenilir bir görünüm elde eder, tutarsızlıkları en aza indirir ve planlamayı iyileştirirsiniz.
  • Artan Müşteri Memnuniyeti: Zamanında ve doğru sipariş karşılama, doğrudan daha mutlu müşterilere ve daha güçlü iş ilişkilerine dönüşür.
  • Daha İyi Stratejik Planlama: Gerçek süreç performansınız hakkında derinlemesine bir anlayışla, personel, ekipman yatırımı ve depo düzeni hakkında daha bilinçli kararlar verebilirsiniz.

Depo Optimizasyon Yolculuğunuza Bugün Başlayın

Manhattan SCALE'deki Depo Yönetiminizin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak, süreçlerinizi gerçekten olduğu gibi anlamakla başlar. Process Mining'i benimseyerek, operasyonlarınızı dönüştürmek için gereken netliği ve veriye dayalı içgörüleri elde edersiniz. Tahminlerin ötesine geçin ve Depo Yönetimi döngü süresini azaltma, darboğazları ortadan kaldırma ve sürekli iyileşmeyi sağlama fırsatlarını proaktif olarak belirleyin. Daha verimli, uygun maliyetli ve uyumlu bir depoya doğru yolculuğunuza bugün başlayın.

Depo Yönetimi Malzeme Akışı Lojistik Stok Optimizasyonu Tedarik Zinciri Verimliliği Sipariş Karşılama Dağıtım Merkezi Operasyon Yönetimi

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Birçok depo siparişi, oluşturulmasından sevkiyata kadar beklenenden daha uzun sürer, bu da gecikmeli teslimatlara ve müşteri memnuniyetsizliğine yol açar. Bu durum, hizmet düzeyi anlaşmalarını etkiler, taşıma maliyetlerini artırır ve markanızın zamanında teslimat itibarına zarar verebilir.
ProcessMind, Manhattan SCALE WMS verilerinizde bu gecikmelere neden olan belirli faaliyetleri veya yolları belirler. Her depo siparişinin akışını analiz ederek, zamanın nerede kaybedildiğini (toplama, paketleme veya hazırlık aşamasında olsun) tam olarak saptar ve böylece iyileştirmeleri etkili bir şekilde hedeflemenizi sağlar.

Ekibiniz genellikle süreçte geç keşfedilen hatalar veya tutarsızlıklar nedeniyle ürünleri yeniden toplamak veya siparişleri yeniden paketlemek zorunda kalır. Bu yeniden işleme, işgücünü boşa harcar, operasyonel maliyetleri artırır ve depo yönetimi workflow'una daha fazla gecikme sokarak genel verimliliği etkiler.
ProcessMind, her depo siparişinin Manhattan SCALE'deki yolculuğunu izleyerek yeniden işlemenin kök nedenlerini ortaya çıkarır. Hataların nerede başladığını, hangi aktivitelerin sıkça tekrarlandığını vurgular ve belirli operatörlerin, malzemelerin veya depolama konumlarının bu verimsizliklere katkıda bulunup bulunmadığını anlamaya yardımcı olur.

Mallar her zaman en verimli konumlarda depolanmaz, bu da sonraki toplama ve dahili hareketler için seyahat sürelerini artırır. Depo yönetimi sisteminizdeki verimsiz yerleştirme uygulamaları, depolama kapasitesi kullanımını azaltabilir ve genel operasyonları yavaşlatabilir.
ProcessMind, Manhattan SCALE içinde "Mal Kabul Edildi"den "Mallar Depoya Yerleştirildi"ye kadar olan gerçek yerleştirme yollarını görselleştirir. Optimum olmayan rotaları, standart prosedürlerden yaygın sapmaları ve gelecekteki seyahat ve elleçlemeyi en aza indirmek için depolama atamalarını düzene sokma fırsatlarını belirler.

Gelen malların kabul, sayım ve denetimindeki gecikmeler, rampada yığılmalara neden olur ve ürünlerin sipariş karşılaması için zamanında kullanılabilir olmasını engeller. Bu durum, envanter doğruluğunu etkiler, değerli rampa alanını meşgul eder ve tüm depo yönetimi operasyonunda domino etkisi yaratır.
ProcessMind, Manhattan SCALE'deki "Gelen Teslimat Bildirimi Alındı" ile "Mallar Depoya Yerleştirildi" arasındaki sırayı analiz eder. Verimin nerede yavaşladığını vurgular, kabul sürecindeki belirli tıkanıklık noktalarını belirler ve işleme hızını artırmak için personel veya denetim prosedürlerini optimize etmeye yardımcı olur.

Siparişler, sevkiyat için yüklenmeden önce paketleme alanında veya hazırlık şeritlerinde sıklıkla uzun süre beklemektedir. Bu gecikmeler tıkanıklık yaratır, giden rampaların verimli kullanılmasını engeller ve doğrudan müşterileriniz için kaçırılan sevkiyat son teslim tarihlerine katkıda bulunur.
ProcessMind, Manhattan SCALE olay verilerinizde "Paketleme Başlatıldı" ve "Taşıyıcıya Yükleme" öncesindeki bekleme sürelerini ve kuyrukları izler. Siparişlerin tam olarak nerede biriktiğini belirleyerek kapasite sorunlarını, personel dengesizliklerini veya aşamalar arasındaki verimsiz geçişleri tespit etmenizi sağlar.

Kritik kalite kontrol faaliyetleri bazen atlanmakta, sıra dışı gerçekleştirilmekte veya düzgün bir şekilde belgelenmemekte, bu da ürün bütünlüğünü ve uyumluluğu riske atmaktadır. Depo yönetimindeki bu eksiklik, sonraki hatalara, maliyetli iadelere ve marka itibarının zedelenmesine yol açabilir.
ProcessMind, Manhattan SCALE'deki belirli depo siparişleri için "Kalite Kontrol Gerçekleştirildi" faaliyetlerinin eksik olduğu veya beklenmeyen bir sırada meydana geldiği durumları belirler. Standart işletim prosedürlerinden sapmalara görünürlük sağlayarak hedeflenmiş eğitim veya süreç uygulamasını mümkün kılar.

Depo personeliniz veya ekipmanlarınız her zaman etkin bir şekilde kullanılmaz; bu da bazı alanlarda atıl süreye yol açarken, diğerleri aşırı yüklenir. Depo yönetiminizdeki yetersiz kaynak dağıtımı, daha yüksek işçilik maliyetlerine, daha yavaş işlem sürelerine ve genel operasyonel verimsizliğe neden olabilir.
ProcessMind, Manhattan SCALE'deki faaliyetler arasında "Kullanıcı/Operatör Kimliği" ve "Kullanılan Ekipman" niteliklerini analiz eder. Eksik veya fazla kullanım kalıplarını ortaya çıkarır, kaynakların nerede kilitlendiğini (atıl kaldığını) belirler ve iş gücü planlaması ile ekipman dağıtımını optimize etmek için veriye dayalı içgörüler sunar.

Siparişler, talep edilen tamamlama veya sevk tarihlerini sıklıkla karşılayamaz, bu da cezalara, müşteri şikayetlerine ve zedelenmiş bir itibara yol açar. Bu durum, hizmet seviyesi anlaşmalarınızı karşılama ve müşterilerinizle, ortaklarınızla güçlü ilişkiler sürdürme yeteneğinizi etkiler.
ProcessMind, Manhattan SCALE'deki her depo siparişi için "Gerçek Tamamlama Tarihi"ni "Talep Edilen Tamamlama Tarihi" ile karşılaştırır. Hangi siparişlerin sürekli olarak son teslim tarihlerini kaçırdığını ve daha da önemlisi, bu kaçırılan hedeflere katkıda bulunan belirli süreç adımlarını veya önceki gecikmeleri ortaya çıkarır.

Depo siparişleriniz genellikle standart dışı yolları takip eder veya beklenmedik döngülerle karşılaşır, bu da amaçlanan süreç akışından önemli ölçüde sapar. Depo yönetimindeki bu kontrolsüz varyasyonlar operasyonları karmaşıklaştırabilir, işlem sürelerini artırabilir ve tahmin yapmayı zorlaştırabilir.
ProcessMind, Manhattan SCALE verilerinizden alınan her bir depo siparişinin baştan sona gerçek yolculuğunu haritalandırır. Tüm süreç varyantlarını görsel olarak öne çıkarır, yaygın sapmaları belirler ve sıklıklarını ile etkilerini ölçer; böylece süreçleri standartlaştırmanıza veya yaygın istisnalar için optimize etmenize olanak tanır.

Teslim alınan, toplanan veya paketlenen mallar için planlanan ve fiili miktarlar arasında sürekli farklılıklar vardır, bu da manuel ayarlamalara ve envanter yanlışlıklarına yol açar. Bu tutarsızlıklar, yeniden işleme neden olur, sipariş karşılamayı geciktirir ve depo içindeki envanter verilerinize olan güveni zayıflatır.
ProcessMind, Manhattan SCALE'deki her depo siparişi için çeşitli aşamalardaki "Planlanan Miktar" ile "Fiili Miktar" özniteliklerini analiz eder. Bu tutarsızlıkların en sık nerede ve ne zaman meydana geldiğini belirleyerek, dikkat gerektiren mal kabul, toplama veya sayım süreçlerindeki sorunları tespit etmeye yardımcı olur.

Depo operasyonlarınız, tesis içinde malzeme ve ürünlerin aşırı veya gereksiz hareketlerini içerir; bu da işçilik maliyetlerini artırır ve ekipmanlarda aşınma ve yıpranmaya neden olur. Bu verimsiz hareketler, daha uzun döngü sürelerine yol açar ve genel operasyonel verimi düşürür.
ProcessMind, Manhattan SCALE'deki her bir depo siparişi için depolama konumlarının ve ilgili faaliyetlerin sırasını izler. Yerleştirmede ve toplamada verimsiz rotaları ortaya çıkarır, öğelerin gereksiz yere taşındığı durumları belirler ve yerleşimi ile görev atamalarını optimize etme fırsatları sunar.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Bu hedef, depo siparişinin oluşturulmasından sevkiyatın gönderilmesine kadar geçen toplam süreyi kısaltmayı amaçlar, bu da müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği doğrudan etkiler. Manhattan SCALE'de daha hızlı sipariş karşılama, müşterilerin ürünleri daha çabuk alması anlamına gelir, bu da hizmet seviyelerini iyileştirir ve elde tutma maliyetlerini azaltır. ProcessMind, sipariş karşılama döngüsü içindeki kesin bottleneck'leri (darboğazları) ve en uzun süren aktiviteleri belirleyebilir. Olay günlüklerini analiz ederek, siparişlerin aşırı hazırlık süreleri veya toplama gecikmeleri gibi nerede takılı kaldığını belirler, böylece hedeflenmiş süreç yeniden mühendisliği ve iyileştirmelerin ölçülmesi mümkün olur.

Bu hedefe ulaşmak, Manhattan SCALE'de yeniden işleme, iade ve artan operasyonel maliyetlere yol açan yanlış ürün toplama veya paketleme hatalarını önemli ölçüde azaltmak anlamına gelir. Hataları en aza indirmek, sipariş doğruluğunu sağlar, müşteri güvenini artırır ve israfı azaltır. ProcessMind, yeniden işleme kalıplarını veya standart toplama ve paketleme prosedürlerinden sapmaları ortaya çıkarır. Daha yüksek hata oranlarıyla ilişkili belirli kullanıcı kimliklerini, ekipmanı veya ürün türlerini vurgulayabilir, böylece doğruluğu artırmak için odaklanmış eğitimler veya sistem ayarlamaları yapılmasını sağlar.

Bu hedef, malların teslim alındıktan sonra depoya nasıl yerleştirildiği ve Manhattan SCALE içinde toplama için nasıl geri alındığının verimliliğini ve etkinliğini artırmaya odaklanır. Optimize edilmiş akışlar, daha iyi alan kullanımı, azaltılmış seyahat süreleri ve envantere daha hızlı erişim sağlar. ProcessMind, yerleştirme ve geri alma aktiviteleri için fiili yolları ve harcanan zamanları analiz eder, verimsiz rotaları veya tekrarlanan hareketleri belirler. Depolama stratejilerini yeniden yapılandırma veya sistem kurallarını seyahat mesafelerini en aza indirmek ve verimi maksimize etmek için ayarlama fırsatlarını ortaya çıkarır.

Buradaki amaç, Manhattan SCALE'deki depo operasyonlarının ilk aşamalarındaki bottleneck'leri (darboğazları) ortadan kaldırarak, gelen teslimat bildiriminden malların depoya yerleştirilmesine kadar geçen süreyi azaltmaktır. Daha hızlı mal kabul, malların satışa daha çabuk sunulması ve rıhtım tıkanıklığının azalması anlamına gelir. ProcessMind, kalite kontrol veya ilk sayım sırasında olduğu gibi gecikmelerin nerede meydana geldiğini vurgulayarak mal kabul sürecini görselleştirir. Bu gecikmelerin etkisini ölçer, yöneticilerin temel nedenleri belirlemesine ve envanter kullanılabilirliğini hızlandırmak için değişiklikler yapmasına olanak tanır.

Bu hedef, Manhattan SCALE yeteneklerinden yararlanarak, depodan sevkiyat öncesi sipariş hazırlığının son aşamalarındaki gereksiz gecikmeleri ve verimsizlikleri azaltmayı hedefler. İyileştirilmiş paketleme ve hazırlık, siparişlerin zamanında hazır olmasını sağlar ve kaçırılan teslimat pencerelerini önler. ProcessMind, paketleme başlangıcı ile sevkiyat gönderimi arasında siparişlerin biriktiği veya aşırı beklediği belirli noktaları belirler. Yavaşlamalara yol açan süreç varyasyonlarını ortaya çıkarır, kaynak tahsisi veya iş istasyonu yerleşim iyileştirmelerine dair içgörüler sağlar.

Bu hedef, Manhattan SCALE ortamında gelen mallar veya giden siparişler için gerekli tüm kalite inceleme adımlarının tutarlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar. Tutarlı uyum, ürün kalitesini artırır, iadeleri azaltır ve uyumluluk standartlarını korur. ProcessMind, malların depodaki gerçek akışını haritalar ve kalite inceleme faaliyetlerinin atlandığı, geciktiği veya sırasız yapıldığı durumları tespit eder. Uyumsuzluğun ölçülebilir kanıtını sağlar, bu da düzeltici eylemleri ve süreç uygulamasını mümkün kılar.

Amaç, Manhattan SCALE depo operasyonları içinde insan kaynaklarının, ekipmanların ve depolama alanının etkin kullanımını maksimize etmektir. Daha iyi kullanım, daha yüksek verimlilik, daha düşük fazla mesai maliyetleri ve optimize edilmiş işletme giderleri sağlar. ProcessMind, aktivite sürelerini ve kaynak atamalarını analiz ederek yetersiz kullanılan veya aşırı yüklenmiş kaynakları ortaya çıkarır. Kaynak kısıtlamalarından kaynaklanan boş zamanları veya bottleneck'leri (darboğazları) belirler, daha iyi çizelgeleme ve iş yükü dengeleme konusunda rehberlik eder.

Bu hedef, Manhattan SCALE içinde yönetildiği şekilde, depo siparişlerinin daha yüksek bir yüzdesinin talep edilen tamamlanma tarihine kadar taşıyıcılara gönderilmesini sağlamaya odaklanır. Bu, müşteri memnuniyetini artırır ve geç teslimatlar için cezaları azaltır. ProcessMind, sevkiyat gönderim sürelerini talep edilen tamamlanma tarihleriyle ilişkilendirir, sıkça kaçırılan teslim tarihlerine yol açan belirli sipariş türlerini veya süreç yollarını belirler. Sevkiyat öncesi gecikmeleri vurgular ve taahhütleri karşılamak için proaktif müdahaleye yardımcı olur.

Amaç, Manhattan SCALE içinde tutarlı süreçler sürdürerek, malzemelerin depoda mal kabulden sevkiyata kadar hareket etme şeklindeki varyasyonları ve beklenmedik sapmaları azaltmaktır. Standartlaştırılmış yollar, öngörülebilirliği artırır, hataları azaltır ve eğitimi basitleştirir. ProcessMind, malzeme akışı için tüm gerçek süreç varyantlarını otomatik olarak keşfeder ve bunları ideal veya planlanan yolla karşılaştırır. Sapmaların sıklığını ve etkisini ölçerek süreç uygulamasını veya mevcut standartların yeniden değerlendirilmesini sağlar.

Bu hedef, Manhattan SCALE içinde mal kabul, yerleştirme veya toplama aşamalarında planlanan ve fiili miktarlar arasındaki tutarsızlıkları en aza indirmeyi hedefler. Tutarsızlıkları azaltmak, envanter doğruluğunu artırır, stok tükenmelerini önler ve mutabakat çabalarını ortadan kaldırır. ProcessMind, çeşitli süreç adımlarında planlanan miktarları fiili miktarlarla karşılaştırır, tutarsızlıkların nerede ve neden ortaya çıktığını belirler. Daha yüksek miktar hatası oranlarıyla bağlantılı belirli malzemeleri, depolama konumlarını veya operatörleri vurgulayabilir, böylece hedeflenmiş araştırmalar yapılmasını sağlar.

Amaç, Manhattan SCALE'de operasyonları optimize ederek, depo içinde değer katmayan gereksiz veya verimsiz malzeme elleçlemeyi belirlemek ve ortadan kaldırmaktır. Yinelenen hareketleri ortadan kaldırmak zaman kazandırır, işgücü maliyetlerini azaltır ve ekipman aşınmasını minimize eder. ProcessMind, bir taşıma biriminin veya malzemenin tam yolculuğunu görsel olarak haritalandırır, dairesel hareketleri, gereksiz transferleri veya çoklu dokunuşları ortaya çıkarır. Bu değer katmayan adımların sıklığını ve süresini ölçerek yerleşim değişiklikleri veya süreç yeniden tasarımı için veri sağlar.

Depo Yönetimi için 6 Adımlı İyileştirme Yolu

1

Şablonu İndir
2

Manhattan SCALE Verilerinizi Dışa Aktarın
3

Verilerinizi ProcessMind'e Yükleyin
4

Depo Süreçlerinizi Analiz Edin
5

Hedeflenmiş İyileştirmeler Uygulayın
6

Sürekli İzleyin ve Optimize Edin
1

Şablonu İndir

Ne yapmalı

Manhattan SCALE'den gelen Depo Yönetimi verileri için özel olarak hazırlanmış ProcessMind Excel şablonuna erişin. Bu şablon, gerekli tüm Event Log bilgilerini yakalamanızı sağlar.

Veri Şablonu Rehberini Görüntüle Şablonu İndir
Neden önemli

Yapılandırılmış bir şablon, veri hazırlığını basitleştirerek tutarlılık ve doğruluk sağlar. Etkili analiz için doğru bilgiyi çıkarmanızda size rehberlik eder.

Beklenen sonuç

Manhattan SCALE depo yönetimi verileriniz için önceden yapılandırılmış, kullanıma hazır bir Excel şablonu.

NE KAZANACAKSINIZ?

Deponuzdaki Gizli Verimlilik Açıklarını Keşfedin

ProcessMind, mal kabulden sevkiyata kadar tüm depo operasyonlarınızı görselleştirir. Bottleneck'leri ve önemli iyileştirme alanlarını anında tespit edin.
  • Uçtan uca depo süreçlerini görselleştirin
  • Malzeme akışındaki kesin darboğazları belirleyin
  • Mal kabulden sevkiyata döngüsünü optimize edin
  • Kaynak kullanım verimsizliklerini belirleyin
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

BEKLENEN SONUÇLAR

Depo Operasyonlarında Gerçek Dünya İyileştirmeleri

Bu sonuçlar, kuruluşların Depo Yönetimi süreçlerini optimize ederek genellikle elde ettiği ölçülebilir faydaları vurgular. Manhattan SCALE'den gelen ayrıntılı süreç verilerini analiz ederek, işletmeler verimsizlikleri ortadan kaldırmak ve önemli operasyonel geliştirmeler sağlamak için net içgörüler elde eder.

0 %
Daha Hızlı Sipariş Karşılama

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Sipariş oluşturmadan sevkiyata kadar geçen toplam süreyi azaltarak müşteri memnuniyetini ve stok devir hızını artırın. Sipariş tamamlanmasını geciktiren bottleneck'leri (darboğazları) tespit edin ve ortadan kaldırın.
0 %
Geliştirilmiş Zamanında Sevkiyatlar

Vaat edilen teslimat tarihlerini karşılama oranında artış

Talep edilen sevkiyat tarihlerini karşılama yeteneğinizi artırarak daha yüksek müşteri memnuniyeti ve daha az ceza elde edin. Kaçırılan son teslim tarihlerinin tekrarlayan nedenlerini belirleyin.
0 %
Daha Düşük Toplama Yeniden İşleme Oranı

Tekrarlanan toplama faaliyetlerinde azalma

Maliyetli toplama hatalarını ve ilişkili yeniden işlemeleri en aza indirerek operasyonel giderleri azaltın ve envanter doğruluğunu iyileştirin. Sık görülen toplama hatalarının temel nedenlerini belirleyin.
0 %
Daha Hızlı Mal Yerleştirme

Mal kabulden yerleştirmeye kadar geçen teslim süresinde azalma

Kabul edilen malların depoya taşınması sürecini hızlandırarak envanteri daha hızlı kullanılabilir hale getirin ve depo alanı kullanımını optimize edin. Gelen işlemedeki gecikmeleri ortadan kaldırın.
0 %
Daha Yüksek Süreç Uygunluğu

Optimal akışlara bağlılıkta artış

Malzeme elleçlemesinin standartlaştırılmış, verimli yolları takip etmesini sağlayarak gereksiz hareketleri azaltın ve operasyonel öngörülebilirliği iyileştirin. En iyi uygulamalara bağlılığı teşvik edin.

Bireysel sonuçlar, süreç karmaşıklığı, veri kalitesi ve optimizasyon çabalarının belirli kapsamı gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir. Sunulan rakamlar, benzer Process Mining uygulamalarında gözlemlenen tipik iyileştirmeleri temsil etmektedir.

Önerilen Veriler

En önemli nitelikler ve aktivitelerle başlayın, ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Gelen bir mal kabul veya giden bir sevkiyat gibi belirli bir lojistik iş birimi için benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli

Tüm ilgili depo faaliyetlerini tek, tutarlı bir süreç örneğine bağlamak için temel anahtardır, uçtan uca analiz sağlar.

Meydana gelen belirli depo yönetimi görevinin veya olayının adı.

Neden önemli

Sürecin adımlarını tanımlar, süreç haritasının temelini oluşturur ve operasyonel akış ile varyasyonların analizini sağlar.

Depo aktivitesinin veya olayının ne zaman meydana geldiğini gösteren zaman damgası.

Neden önemli

Bu zaman damgası, olayları doğru bir şekilde sıralamak ve çevrim süreleri ve teslim süreleri gibi tüm süre tabanlı metrikleri hesaplamak için çok önemlidir.

Ölçülebilir bir süreye sahip bir aktivitenin ne zaman tamamlandığını gösteren zaman damgası.

Neden önemli

Bireysel etkinlikler için işlem süresinin hassas bir şekilde hesaplanmasını sağlayarak, hangi görevlerin en çok zaman ve kaynak tükettiğini belirlemeye yardımcı olur.

Aktiviteyi gerçekleştiren depo çalışanının veya operatörünün benzersiz tanımlayıcısı.

Neden önemli

Süreç performansını belirli bireylere veya ekiplere bağlayarak iş yükü, üretkenlik ve kaynak tahsisi analizini sağlar.

Depo siparişini, örneğin gelen, giden veya iç transfer olarak kategorize eder.

Neden önemli

Gelen ve giden gibi farklı akışlara ve performans beklentilerine sahip ayrı süreçlerin ayrılmasına ve karşılaştırılmasına olanak tanır.

İşlenen ürün veya malzeme için benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli

Belirli öğelerin süreç gecikmeleri, hatalar veya yeniden işleme ile ilişkili olup olmadığını belirlemek için ürün düzeyinde analiz sağlar.

Sayılan, toplanan veya sevk edilen bir malzemenin gerçek miktarı.

Neden önemli

Planlanan ve gerçekleştirilen miktarlar arasındaki tutarsızlıkları belirlemek, potansiyel envanter doğruluğu sorunlarını veya operasyonel hataları vurgulamak için çok önemlidir.

Müşterinin veya dahili paydaşın siparişin sevk edilmesini talep ettiği tarih.

Neden önemli

Zamanında sevkiyat performansını ve müşteri hizmet düzeyi anlaşmalarına uyumu ölçmek için birincil ölçüt görevi görür.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bu aktivite, gelen mal kabul veya giden sipariş karşılama için olabilen bir siparişin Depo Yönetim Sisteminde oluşturulmasını işaretler. Genellikle, genellikle bir ERP entegrasyonu aracılığıyla sisteme yeni bir sipariş kaydı eklendiğinde bir oluşturulma zaman damgasıyla kaydedilen açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu, depo süreci için birincil başlangıç olayıdır. Bu noktadan tamamlanmaya kadar geçen süreyi analiz etmek, toplam sipariş karşılama çevrim süresini ölçmek için çok önemlidir.

Malların boşaltıldığı, tanımlandığı ve miktarların teslimat bildirimine göre doğrulandığı fiziksel kabul sürecinin tamamlanmasını işaretler. Bu, genellikle bir operatörün bir el cihazında veya terminalde her bir öğe için nihai kabul edilen miktarları onayladığında yakalanan açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu, envanter doğruluğu ve yerleştirme döngüsünün başlangıcı için kritik bir kilometre taşıdır. Miktar tutarsızlıklarının ve mal kabul ekibinin verimliliğinin analizini sağlar.

Bu aktivite, malların belirlenen depolama bölmesine başarıyla yerleştirildiğini onaylar. Operatör depolama konumunu taradığında ve yerleştirme eylemini onayladığında, görevi sistemde tamamladığında açıkça yakalanır.

Neden önemli

Bu olay, gelen süreci sonlandırır ve envanteri sipariş karşılama için kullanılabilir hale getirir. 'Mal Kabulden Yerleştirmeye Süre' KPI'sını ölçmek için son noktadır.

Bu aktivite, bir öğenin bir operatör tarafından depolama konumundan fiziksel olarak alındığını onaylar. Operatörün el terminalinde toplamayı onaylamak için öğeyi ve/veya konumu taradığı zaman yakalanan açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu, sipariş karşılama döngüsünde önemli bir kilometre taşıdır. Toplama verimi, yeniden işleme oranları ve kaynak kullanımını ölçmek için gereklidir.

Bu aktivite, bir sevkiyat için tüm öğelerin nihai konteynere paketlendiğini ve konteynerin kapatıldığını gösterir. Bu, paketleyicinin sistemde karton veya sevkiyatın tamamlandığını onayladığında kaydedilen açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu kilometre taşı, paketleme aşamasını sonlandırır ve sevkiyatı hazırlık ve gönderim için hazır hale getirir. Paketleme verimi ve verimliliğini analiz etmek için önemli bir veri noktasıdır.

Bu, taşıyıcının mallarla depodan ayrıldığı anı işaretler. Bir kullanıcının sistemde bir 'Sevkiyat Onaylama' veya 'Gönderim' işlemi gerçekleştirerek sevkiyatı kesinleştirdiğinde tetiklenen açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu, talep edilen teslimat tarihlerine karşı zamanında sevkiyat performansını ölçmek için kritik bir kilometre taşıdır. Genellikle müşteri bildirimlerini ve faturalamayı tetikler.

Tüm fiziksel aktiviteler tamamlandıktan sonra depo siparişinin son mantıksal kapanışını temsil eder. Bu genellikle, sipariş kaydındaki 'Tamamlandı' veya 'Kapandı' gibi nihai bir durum güncellemesinden türetilen, çıkarımlanmış bir olaydır.

Neden önemli

Bu aktivite, tüm depo yaşam döngüsü için kesin son noktadır. Genel sipariş karşılama çevrim süresini ve verimi hesaplamak için gereklidir.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process mining, Manhattan SCALE'deki olay günlüklerini analiz ederek depo operasyonlarının gerçek akışını görselleştirir. Mal kabul, toplama, paketleme ve sevkiyat süreçlerindeki bottleneck'leri (darboğazları) tespit etmeye yardımcı olur, standart süreçlerden sapmaları ortaya çıkarır. Bu içgörü, kaynak tahsisini optimize etmek ve sipariş karşılama döngülerini kısaltmak için veri odaklı kararlar alınmasını sağlar.

Başlamak için, her olay için bir vaka tanımlayıcısı, bir aktivite adı ve bir zaman damgası içeren olay günlüğü verilerine ihtiyacımız var. Depo yönetimi için Depo Sipariş Kimliği genellikle vaka tanımlayıcısı olarak hizmet eder. İlgili aktiviteler arasında yerleştirme, toplama, paketleme ve sevkiyat olayları ve bunların kesin zaman damgaları bulunur.

Sipariş karşılama süresinin azaltılması ve toplama ile paketleme hatalarının minimize edilmesi gibi kilit alanlarda önemli iyileştirmeler bekleyebilirsiniz. Process mining, yerleştirme ve depolama akışlarını optimize etmeye, mal kabulünü hızlandırmaya ve paketleme ile hazırlığı iyileştirmeye yardımcı olur. Sonuç olarak, bu durum zamanında sevkiyat oranlarının artmasına ve daha iyi kaynak kullanımına yol açar.

İlk veri çıkarma ve model kurulumu, veri kullanılabilirliğine ve sistem erişimine bağlı olarak genellikle birkaç hafta içinde tamamlanabilir. Eyleme geçirilebilir ilk içgörüler genellikle veri alımından sonra 4-6 hafta içinde ortaya çıkar. Sürekli izleme, zaman içinde sürekli optimizasyon fırsatları sunar.

Birincil gereksinim, olay günlüğü verilerini çıkarmak için Manhattan SCALE veritabanınıza veya veri deponuza erişimdir. Belirli Process mining araçlarının kendi platform gereksinimleri olsa da, istikrarlı bir veri bağlantısı ve veri çıkarma için uygun izinler esastır. Canlı sisteminize genellikle minimum düzeyde kesinti söz konusudur.

Process mining, büyük ölçüde müdahalesizdir ve öncelikli olarak geçmiş verilere sadece okuma erişimi gerektirir. Canlı Manhattan SCALE sisteminizden bağımsız çalıştığı için günlük operasyonlarınızda minimum veya hiç kesinti olmaz. İlk BT katılımı temel olarak veri çıkarma kurulumu içindir ve devam eden ihtiyaçlar düşüktür.

Evet, Process mining, standart veya öngörülen süreç akışlarından sapmaları belirlemede üstündür. Kalite kontrol adımlarına uyumsuzluk veya beklenmedik malzeme akış yolları örneklerini vurgulayabilir. Bu, uyumluluk sorunlarının nerede meydana geldiğini belirlemenize ve düzeltici eylemler yapmanıza olanak tanır.

Süreç etkinlikleri arasındaki zaman damgalarını analiz ederek, Process Mining her adımın süresini ve aralarındaki bekleme sürelerini hassas bir şekilde ölçebilir. Paketleme veya hazırlık aşamasındaki aşırı gecikmeler veya yavaş mal kabul süreci gibi işin biriktiği veya süreçlerin durduğu alanları görsel olarak vurgular. Bu, tam darboğaz konumlarını belirler.

Depoda En Yüksek Verimliliğe Ulaşın, Bugün Ücretsiz Başlayın

Toplama hatalarını ortadan kaldırın ve %99,5 envanter doğruluğuna kolaylıkla ulaşın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez. Dakikalar içinde ücretsiz başlayın.