> Sürekli süreç iyileştirme > Stok yönetimi > Manhattan Active Inventory

Envanter yönetiminizi iyileştirin

Manhattan Active Inventory’de envanteri optimize etmek için 6 adımlı rehberiniz
Envanter yönetiminizi iyileştirin
Stok yönetimi
Manhattan Active Inventory

Bir süreç seçin

Bağlı çalışma alanınızda çalışmaya devam etmek için bir süreç seçin.

Kullanılabilir süreçler
Kullanılabilir sistemler
259 Süreçler
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (4)

Manhattan Active Inventory’da stok yönetimini optimize edin

Birçok envanter operasyonunda sık sık stok tükenmesi, gereğinden fazla envanter ve ürünlerin yavaş hareket etmesi gibi sorunlar yaşanır. Platformumuz, süreçlerinizdeki bu verimsizliklerin temel nedenlerini net biçimde belirlemenize yardımcı olur. Uygulanabilir iyileştirmeler için yol göstererek operasyon maliyetlerini düşürmenizi, stok düzeylerini optimize etmenizi ve sipariş karşılama performansını artırmanızı sağlar.

Önceden yapılandırılmış veri Templateimizi indirin, yaygın sorunları ele alın ve verimlilik hedeflerinize ulaşın. Operasyonlarınızı iyileştirmek için altı adımlı iyileştirme planımızı izleyin ve Veri Templatei rehberine başvurun.

Ayrıntılı açıklamayı gösterin

Manhattan Active Inventory’da stok yönetimini neden optimize etmelisiniz?

Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş sistemler kullanılsa bile, operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarmak isteyen işletmeler stok yönetiminde önemli zorluklarla karşılaşır. Küresel tedarik zincirlerinin karmaşıklığı, değişken talep ve çok sayıda SKU’da hassasiyet gereksinimi, kârlılığı azaltan görünmeyen verimsizliklere yol açabilir. Stok taşıma maliyetleri, stok tükenmesi, fazla stok ve verimsiz iç hareketler küçük aksaklıklardan ibaret değildir; kârlılığınızı ve müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler.
Stok süreçlerini optimize etmek yalnızca maliyetleri düşürmekle ilgili değildir. Aynı zamanda dayanıklılığı artırmak, hizmet düzeylerini iyileştirmek ve sermayenin hareketsiz varlıklara bağlanmasını önlemek anlamına gelir. Bu verimsizliklerin nerede ortaya çıktığını belirlemek ve günümüzün dinamik pazarında rekabet gücünüzü korumak için Manhattan Active Inventory sisteminizdeki gerçek stok akışını anlamanız gerekir.

Process Mining ile verimliliği artırın

Process Mining, Manhattan Active Inventory’daki gerçek stok süreçlerinizi ayrıntılı biçimde incelemek ve anlamak için veriye dayalı bir yaklaşım sunar. Vaka kimliği olarak Stok Partisi/Lotu kullanarak her partinin mal kabulünden stok çıkışına veya tüketime kadar olan yolculuğunu baştan sona görebilirsiniz. Bu bakış, teorik süreç haritalarının ötesine geçerek gerçekte gerçekleşen her etkinliği, karar noktasını ve gecikmeyi doğru biçimde görselleştirir.
Standart yerleştirme prosedürlerinden beklenmedik sapmalar, stokun kullanılabilirliğini geciktiren uzun kalite kontrol süreleri veya çevrim süresini gereksiz yere artıran verimsiz iç transferler gibi önemli bulguları ortaya çıkarabilirsiniz. Process Mining, manuel müdahalelerin sıklaştığı noktaları, tekrarlayan darboğazları ve süreçlerin uyumluluk standartlarından saptığı yerleri gösterir. Böylece varsayımlarda bulunmak yerine sorunların kök nedenlerini tam olarak belirleyebilirsiniz. Örneğin, belirli depo konumlarında yerleştirmenin sürekli geciktiğini veya bazı SKU kategorilerinde tekrarlayan tutarsızlıklar nedeniyle sık sık stok düzeltmesi yapıldığını görebilirsiniz.

İyileştirme ve optimizasyon alanları

Manhattan Active Inventory verilerinize Process Mining uygulayarak stok yaşam döngüsünün birçok aşamasında iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarabilirsiniz:

  • Yerleştirme verimliliği: Ürünlerin teslim alınmasından belirlenen konumlarında tamamen kullanılabilir hale gelmesine kadar geçen süreyi analiz edin. Gecikmeleri, gereksiz hareketleri ve kurallara uymayan depolama uygulamalarını belirleyin.
  • İç transfer süreleri: Depodaki ürün akışını optimize edin. Ürünlerin raf gözleri veya bölgeler arasında taşınmasının neden uzadığını belirleyerek toplama konumlarına daha hızlı ulaşmalarını sağlayın.
  • Toplama ve paketleme performansı: Toplama rotalarındaki, paketleme istasyonlarındaki veya sevkiyat süreçlerindeki darboğazları belirleyerek sipariş karşılama sürecini iyileştirin. Siparişlerin toplam çevrim süresini azaltın.
  • Stok doğruluğu ve düzeltmeler: Stok sayımlarını ve düzeltmelerini tetikleyen nedenleri ve bunların sıklığını anlayın. Hatalı mal kabul uygulamaları veya yanlış sistem kayıtları gibi tekrarlayan tutarsızlıkları ve kök nedenlerini belirleyin.
  • İade ürünlerin işlenmesi: İadelerin ne kadar verimli işlendiğini değerlendirin. Stokun karantinada veya yeniden rafa yerleştirilmeyi beklerken geçirdiği süreyi azaltarak ürünleri daha hızlı yeniden satmanızı veya elden çıkarmanızı sağlayın.
    Bu içgörüler, operasyonlarda önemli iyileştirmeler sağlayacak hedefli değişiklikler yapmanıza ve stok yönetimini sürekli geliştirmenize yardımcı olur.

Somut sonuçlar elde edin

Manhattan Active Inventory’da stok yönetimini Process Mining ile optimize ederek iş performansınızı doğrudan etkileyen somut faydalar elde edebilirsiniz:

  • Stok taşıma maliyetlerini azaltın: Stok düzeylerini optimize edin, fazla stoku en aza indirin ve stok devir hızını artırın.
  • Stok tükenmesini azaltın: Stok doğruluğunu artırıp sipariş karşılama süreçlerini iyileştirerek stokun daha kolay bulunmasını sağlayın.
  • Siparişleri daha hızlı karşılayın: Toplama, paketleme ve sevkiyattaki darboğazları ortadan kaldırarak müşterilerin bekleme sürelerini önemli ölçüde kısaltın. Böylece stok yönetiminde çevrim süresini nasıl azaltabileceğinizi doğrudan ele alın.
  • Operasyonel verimliliği artırın: İş akışlarını iyileştirerek manuel işi azaltın, iş gücünden daha iyi yararlanın ve depo alanını optimize edin.
  • Uyumluluğu iyileştirin: Özellikle kalite kontrolleri, tehlikeli maddelerin elleçlenmesi ve son kullanma tarihi yönetimiyle ilgili iç politikalara ve dış düzenlemelere uyulmasını sağlayın.
  • Veriye dayalı kararlar alın: Sezgilere dayanmak yerine gerçek süreç verilerine göre bilinçli kararlar verin.

Stok optimizasyonuna başlayın

Stok optimizasyonu yolculuğunuza Process Mining ile başlamak, operasyonlarınızı dönüştürmek için net bir yol sunar. Verimsizliklerin nerede olduğunu tahmin etmeniz gerekmez; iyileştirmelerinize yön vermek için gerçek süreç verilerine güvenebilirsiniz. Bu yaklaşım, süreçlerinizi daha iyi anlamanızı, uygulanabilir içgörüler edinmenizi ve sürekli iyileştirme için bir çerçeve oluşturmanızı sağlar. Manhattan Active Inventory ortamınızdan alınan verilerle daha verimli, uygun maliyetli ve uyumlu bir stok yönetimi sistemi kurmak için ilk adımı atın. Tedarik zincirinizin potansiyelini keşfedin ve stok yönetimini bugün nasıl iyileştirebileceğinizi görün.

Stok yönetimi Stok optimizasyonu Depo operasyonları Tedarik zinciri Lojistik Stok kontrolü Malzeme elleçleme Stok doğruluğu Stok yönetimi Malzeme yönetimi Stok düzeyleri

Yaygın sorunlar ve zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Ürünler mal kabul alanında gereğinden uzun süre bekleyerek toplama için kullanılabilir hale gelmeyi geciktirir ve bu alandaki yoğunluğu artırır. Bu durum stok taşıma maliyetlerini yükseltir, ürünlerin zarar görme riskini artırır ve Manhattan Active Inventory’daki sipariş karşılama sürelerini uzatır. ProcessMind, Mal Kabulü Kaydedildi ile Rafa Yerleştirme Tamamlandı arasındaki süreyi ölçerek kaynak dağılımı, depo yerleşimi veya belirli kullanıcı etkinliklerinden kaynaklanan darboğazları belirler. Gecikmelere yol açan verimsiz adımları veya bölgeleri ortaya çıkararak stokun daha hızlı hazır hale gelmesi için süreçleri hedefli biçimde yeniden tasarlamanıza yardımcı olur.

Sistem kayıtları ile fiziksel stok arasındaki düzenli tutarsızlıklar, stok verilerinin güvenilirliğini azaltır; stok tükenmesine, fazla stoka ve hatalı teslimat taahhütlerine yol açar. Bu durum müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler ve Manhattan Active Inventory operasyonlarında gereksiz stok için sermaye bağlanmasına neden olur. ProcessMind, Stok Sayımı ve Tutarsızlık Düzeltmesi olaylarını analiz ederek konum, ürün türü veya sayım ekibi gibi etkenlere bağlı hata örüntülerini, sıklığını ve kök nedenlerini ortaya çıkarır. Hatalara yol açan süreç farklılıklarını göstererek sayım prosedürlerini iyileştirmenize ve stok doğruluğunu artırmanıza olanak tanır.

Gereğinden fazla stok tutmak önemli miktarda sermayeyi bağlar, depolama maliyetlerini yükseltir ve ürünlerin eskimesi ya da zarar görmesi riskini artırır. Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş sistemler kullanılsa bile bu durum kârlılığı ve nakit akışını ciddi biçimde etkileyebilir. ProcessMind, stok partilerinin yaşam döngüsünü izler; stok düzeylerini, hareket sıklığını ve nihai kullanım biçimini ilişkilendirerek olağandışı uzun süre bekleyen veya yavaş devreden ürünleri belirler. Fazla stoka yol açan verimsiz satın alma, aşırı üretim veya yavaş iç süreçleri ortaya çıkarır.

Uygun olmayan toplama rotaları ve süreçleri iş gücü kaybına, toplama sürelerinin uzamasına ve siparişlerin gecikmesine yol açarak müşteri memnuniyetini ve operasyon maliyetlerini doğrudan etkiler. Manhattan Active Inventory’da bile manuel planlama veya hatalı sistem yapılandırmaları verimsizlik yaratabilir. ProcessMind, Toplama Başlatıldı ve Toplama Tamamlandı olaylarını analiz ederek gerçek toplama rotalarını ve sürelerini görselleştirir; katma değer sağlamayan hareketleri, yoğunluk noktalarını ve rota optimizasyonu ya da toplu toplama fırsatlarını ortaya çıkarır. Toplama sürecini iyileştirerek siparişlerin daha hızlı ve düşük maliyetle karşılanmasına yardımcı olur.

Fiziksel stok mevcut olsa bile, stokun konumu, durumu veya erişilebilirliği yeterince görünür olmadığında önemli stok tükenmeleri yaşanabilir. Bu durum satış kaybına ve müşteri memnuniyetsizliğine yol açar. Bu yaygın sorun, Manhattan Active Inventory gibi sistemlerin etkinliğini azaltabilir. ProcessMind, stok partilerinin akışını analiz eder ve Kaydedilen Stok Çıkışı olaylarını mevcut stok verileriyle ilişkilendirerek yanlış stok tükenmesi bildirimlerinin nedenlerini, örneğin yanlış konumda bulunan ürünleri, kullanılamaz durumdaki stokları veya süreç engellerini ortaya çıkarır. Mevcut stokun toplanıp paketlenmesini engelleyen darboğazları gösterir.

Stokun farklı depo konumları veya raf gözleri arasında taşınmasındaki gecikmeler sonraki süreçlerde darboğaz yaratabilir, teslim sürelerini uzatabilir ve operasyonların çevikliğini azaltabilir. Bu durum, Manhattan Active Inventory kullanan depolardaki işlem hacmini olumsuz etkileyebilir. ProcessMind, Stok Depo İçinde Taşındı olayları arasındaki süreyi izleyerek uzayan transferleri, sık konum değişikliklerini veya verimsiz transfer rotalarını belirler. Yetersiz ekipman, kötü planlama veya yoğun geçiş yolları gibi kök nedenleri ortaya çıkararak depo içi lojistiği optimize etmenizi sağlar.

İade ürünlerin verimsiz işlenmesi, süreci uzatır; ürünlerin yeniden stoklanmasını veya elden çıkarılmasını geciktirir, stok doğruluğunu etkiler ve değerli depo alanını işgal eder. Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş sistemlerde bile bu sorun maliyetleri artırabilir ve müşteri memnuniyetini düşürebilir. ProcessMind, İade Ürün İşleme iş akışının tamamını haritalayarak döngüyü uzatan darboğazları, tekrarlanan kontrolleri ve gereksiz adımları belirler. Daha hızlı sonuç almak ve kaynakları daha iyi kullanmak için iade sürecini iyileştirmenize yardımcı olur.

Uygun olmayan yerleştirme stratejileri veya stok hareket örüntülerine ilişkin bilgi eksikliği, depo alanının verimsiz kullanılmasına yol açabilir. Bu da operasyon maliyetlerini ve ürünlerin taşınması için gereken mesafeyi artırır. Manhattan Active Inventory kullanılsa bile verimlilik, fiziksel yerleşime ve süreç kurallarına uyulmasına bağlıdır. ProcessMind, Rafa Yerleştirme Tamamlandı ve Stok Depo İçinde Taşındı olaylarını Raf Gözü öznitelikleriyle birlikte analiz ederek gerçek stok yerleşimini en uygun stratejilerle karşılaştırır. Az kullanılan alanları veya verimsiz depolama uygulamalarına işaret eden sık yeniden yerleştirme örüntülerini ortaya çıkarır.

Manuel Stok Tutarsızlığı Düzeltmelerinin sık yapılması; hatalı mal kabul uygulamaları, yanlış toplama veya düzenli sayım yapılmaması gibi stok kontrolü sorunlarına işaret eder. Bu durum ek iş yaratır, stok verilerine duyulan güveni azaltır ve Manhattan Active Inventory’daki daha büyük sorunları gizleyebilir. ProcessMind, bu düzeltmelerin sıklığını, türünü ve kaynağını belirleyerek hangi etkinliklerin veya kullanıcıların bunları en sık tetiklediğini gösterir. Süreçteki aksaklıkların hatalı stok düzeylerine yol açtığı noktaları ortaya çıkarır.

Mal Kabulü Kaydedildi ile Kalite Kontrolü Yapıldı arasındaki kalite kontrol sürecinde oluşan darboğazlar, yeni stokun rafa yerleştirilmesini ve ardından toplanmasını önemli ölçüde geciktirebilir. Bu durum, Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş bir sistemde bile teslim sürelerini doğrudan etkileyebilir ve siparişlerin müşterilere geç ulaşmasına neden olabilir. ProcessMind, kontrol aşamasının akışını ve süresini görselleştirerek önemli gecikmelere yol açan aşamaları, kaynakları veya ürün kategorilerini belirler. Stokun daha hızlı hazır hale gelmesi için kontrol sürecini iyileştirmenize yardımcı olur.

Hasar, eskime veya son kullanma tarihinin geçmesi nedeniyle stokun aşırı miktarda hurdaya ayrılması ya da imha edilmesi doğrudan mali kayba yol açar. Ayrıca stok devir hızı, depolama koşulları veya talep tahminindeki sorunlara işaret eder. Manhattan Active Inventory kullananlar da dahil olmak üzere tüm stok operasyonlarında bu önemli bir maliyet kalemidir. ProcessMind, stok partilerini yaşam döngüleri boyunca izler; Son Kullanma Tarihi ve Stok Durumu gibi öznitelikleri Stok Hurdaya Ayrıldı/İmha Edildi olaylarıyla ilişkilendirir. Uzun süre depoda kalma veya ilk giren ilk çıkar (FIFO) kuralına uyulmaması gibi örüntüleri ve kök nedenleri belirler.

Tipik hedefler

Başarının sizin için ne anlama geldiğini tanımlayın

Bu hedef, ürünlerin depoya ulaşmasından uygun şekilde depolanıp kullanılabilir hale gelmesine kadar geçen süreyi önemli ölçüde azaltmayı amaçlar. Ürünlerin daha hızlı rafa yerleştirilmesi stokun kullanılabilirliğini doğrudan artırır, sonraki süreçlerin teslim sürelerini kısaltır ve Manhattan Active Inventory’daki sipariş karşılama oranlarını yükseltir. Mal kabul alanındaki darboğazları önler ve stokun hızla erişilebilir olmasını sağlar. ProcessMind, Mal Kabulü Kaydedildi ile Rafa Yerleştirme Tamamlandı arasındaki Event Logları analiz ederek yerleştirme sürecindeki darboğazları ve farklılıkları tam olarak belirler. Ortalama süreleri ve olağandışı uzun süreleri ölçerek gecikmelere yol açan kaynakları, konumları veya SKU kategorilerini gösterir. Bu veriler, yerleştirme sürelerini %15-20 azaltabilecek hedefli iyileştirmeler yapmanızı sağlar.

Bu hedefe ulaşmak, fiziksel stok ile sistem verileri arasındaki tutarsızlıklar nedeniyle stok kayıtlarının manuel olarak düzeltilme sayısını azaltmak anlamına gelir. Daha az düzeltme, stok doğruluğunu artırır, incelemeler için gereken iş gücü maliyetlerini düşürür ve stokun kullanılabilirliğine ilişkin bilgilerin güvenilirliğini yükseltir. Bunlar, Manhattan Active Inventory’da etkili stok yönetimi için önemlidir. ProcessMind, Stok Sayımı Başlatıldı ile Stok Tutarsızlığı Düzeltildi arasındaki yaşam döngüsünün tamamını izleyerek hata örüntülerini ve kök nedenlerini ortaya çıkarır. Miktar Değişikliği, İşlem Türü ve İşlemi Yapan Kullanıcı özniteliklerini analiz ederek hataya açık etkinlikleri veya aşamaları belirler. Böylece tutarsızlıkları %20-30 azaltmanıza ve genel veri bütünlüğünü iyileştirmenize yardımcı olur.

Bu hedef, tüm konumlarda tutulan stok miktarını ihtiyaca uygun hale getirmeye odaklanır. Stok düzeylerini optimize etmek taşıma maliyetlerini azaltır, işletme sermayesini serbest bırakır ve ürünlerin eskime riskini düşürürken talebi karşılayacak yeterli stokun bulunmasını sağlar. Bu dengeyi kurmak, Manhattan Active Inventory operasyonlarında kârlılık ve verimlilik açısından önemlidir. ProcessMind, Stok Partisi/Lotu yaşam döngülerini analiz ederek stok hareketlerini ve stokta kalma sürelerini ayrıntılı biçimde gösterir. Stok Değeri ve SKU Kategorisi özniteliklerine göre yavaş devreden veya fazla stokları belirleyerek sipariş ve depolama stratejilerini optimize etme fırsatlarını ortaya çıkarır. Böylece stok taşıma maliyetlerini %10-15 azaltabilirsiniz.

Amaç, siparişler için ürünleri depodan toplama sürecini olabildiğince verimli hale getirerek yolculuk süresini ve manuel işi azaltmaktır. Daha verimli toplama rotaları siparişlerin daha hızlı karşılanmasını, iş gücü maliyetlerinin düşmesini ve çalışan verimliliğinin artmasını sağlar. Böylece Manhattan Active Inventory’daki müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği doğrudan etkiler. ProcessMind, Toplama Başlatıldı ile Toplama Tamamlandı arasındaki gerçek süreç akışlarını haritalar ve en uygun rotalarla karşılaştırır. Depo Konumu, Raf Gözü ve İşlemi Yapan Kullanıcı özniteliklerini analiz ederek katma değer sağlamayan hareketleri, geri dönüşleri ve verimsiz sıralamaları belirler. Böylece toplama hızını %10-25 artırabilirsiniz.

Bu hedef, stok fiziksel olarak mevcut olduğu hâlde sistemde yok görünmesi ve bunun satış kaybına ya da siparişlerin gecikmesine yol açtığı durumları ele alır. Yanlış stok tükenmesi kayıtlarını ortadan kaldırmak, stok durumunun gerçek zamanlı ve doğru biçimde görülmesini sağlar. Böylece gereksiz hızlandırma işlemlerinin önüne geçilir, müşteri memnuniyeti artar ve Manhattan Active Inventory ortamında satış fırsatları en iyi şekilde değerlendirilir. ProcessMind, stok mevcut olması gerekirken 'Mal çıkışı kaydedildi' etkinliğine kadar gerçekleşen olayları analiz ederek yanlış stok tükenmesinin temel nedenlerini belirleyebilir. 'Stok durumu' ve 'Depo konumu' değişikliklerini gerçek stok hareketleriyle ilişkilendirerek yanlış yerleştirme, sistem gecikmeleri veya kaydedilmemiş transferler gibi sorunları ortaya çıkarır. Bu sayede bu tür olayların çözüm süresi %50'den fazla kısaltılabilir.

Bu hedef, stokların depo içindeki farklı konumlar veya raf gözleri arasında ya da depolar arasında taşınma süresini kısaltmaya odaklanır. Depo içi transferlerin hızlanması, stokların ihtiyaç duyulan yerde ve zamanda hazır olmasını sağlar; iç süreçlerdeki darboğazları önler, ikmal verimliliğini artırır ve Manhattan Active Inventory genelinde stok akışını dengede tutar. ProcessMind, tüm 'Stok depo içinde taşındı' olaylarının süresini ve izlediği yolları takip ederek gecikmeleri, gereksiz adımları ve kaynak kısıtlarını gösterir. 'Depo konumu', 'Depo raf gözü' ve 'Hareket nedeni kodu' özniteliklerini inceleyerek verimsizlikleri belirler ve kuruluşların depo içi transfer sürelerini %15-30 oranında kısaltmasına yardımcı olur.

Amaç, iade edilen ürünlerin teslim alınmasından son kararın verilmesine kadar geçen çevrim süresini, örneğin yeniden stoğa alma, onarım veya hurdaya ayırma aşamalarını kapsayacak şekilde önemli ölçüde kısaltmaktır. İadelerin daha hızlı işlenmesi, geri ödeme veya değişim sürecini hızlandırarak müşteri deneyimini iyileştirir, iade stoklarının bekleme maliyetini düşürür ve Manhattan Active Inventory ortamında stokların daha çabuk geri kazanılmasını ya da uygun şekilde elden çıkarılmasını sağlar. ProcessMind, 'İade ürünler işlendi' iş akışını görselleştirerek gecikmeleri ve yeniden çalışma döngülerini ortaya çıkarır. 'İşlem türü', 'Stok durumu' ve 'İşlemi yapan kullanıcı' özniteliklerini analiz ederek inceleme, kalite kontrol veya sistem güncellemelerindeki darboğazları belirler. Böylece iadelerin işlenme süresi %20-35 oranında kısaltılabilir.

Bu hedef, depo alanının her metrekaresinin ve metreküpünün mümkün olduğunca verimli kullanılmasını amaçlar. Depolama alanının kullanımını iyileştirmek, maliyetli genişleme ihtiyacını azaltır, ürünlere erişimi kolaylaştırır ve Manhattan Active Inventory ortamlarında operasyonel verimliliğe ve maliyet tasarrufuna katkıda bulunur. ProcessMind, 'Rafa yerleştirme tamamlandı' olaylarını 'Depo konumu' ve 'Depo raf gözü' öznitelikleriyle birlikte analiz ederek az kullanılan alanları ve verimsiz yerleştirme yöntemlerini belirler. İlk yerleştirme kararlarının yetersiz olduğunu gösteren sık stok hareketlerini ortaya çıkararak alan kullanımının %10-20 oranında iyileştirilmesine yardımcı olur.

Bu hedef, stok kayıtlarını düzeltmek için manuel müdahaleye duyulan ihtiyacı azaltmaya odaklanır. Manuel düzeltmelerin azalması veri doğruluğunu artırır, insan hatalarını azaltır, uyumluluğu iyileştirir ve çalışanların zamanından tasarruf sağlar. Böylece Manhattan Active Inventory içindeki stok verileri daha güvenilir hâle gelir. ProcessMind, 'Stok tutarsızlığı düzeltildi' olaylarına yol açan etkinlikleri ve koşulları belirler. Bunları 'Stok sayımı yapıldı' veya 'Mal kabulü kaydedildi' gibi önceki etkinliklerle ve 'Hareket nedeni kodu' gibi özniteliklerle ilişkilendirerek temel nedenleri ortaya çıkarır. Böylece manuel düzeltmeler %25-40 oranında azaltılabilir.

Amaç, ürünlerin teslim alınmasından kalite kontrolünün tamamlanıp rafa yerleştirilmek üzere serbest bırakılmasına kadar geçen süreyi kısaltmaktır. Kontrol süresinin kısalması, satışa uygun olmayan stokların bekleme süresini azaltır, genel stok akışını iyileştirir ve Manhattan Active Inventory ortamında ürünlerin müşterilere daha hızlı ulaşmasını sağlar. ProcessMind, 'Mal kabulü kaydedildi' ile 'Kalite kontrolü yapıldı' arasındaki süreyi ve sonraki etkinlikleri takip eder. 'Tedarikçi' veya 'SKU kategorisi' gibi belirli özniteliklerle ilişkili darboğazları, kaynak kısıtlarını ve gecikmeleri belirleyerek kontrol sürelerinin %10-25 oranında kısaltılmasına yardımcı olur.

Bu hedef, hasar, eskime veya son kullanma tarihi nedeniyle hurdaya ayrılması ya da elden çıkarılması gereken stokların miktarını ve değerini önemli ölçüde azaltmayı amaçlar. Hurdaya ayırmanın azaltılması finansal kayıpları doğrudan düşürür, kaynak kullanımını iyileştirir ve Manhattan Active Inventory ortamında sürdürülebilir stok yönetimini destekler. ProcessMind, tüm 'Stok hurdaya ayrıldı/elinden çıkarıldı' olaylarını analiz ederek 'Son kullanma tarihi', 'SKU kategorisi', 'Tedarikçi' ve 'Hareket nedeni kodu' ile ilişkili örüntüleri belirler. Verimsiz depolama, uzun bekleme süreleri veya yetersiz tahmin gibi temel nedenleri ortaya çıkararak hurdaya ayrılan stokların %15-25 oranında azaltılmasına yardımcı olur.

Stok yönetimini iyileştirmek için 6 adım

1

Templatei indirin
2

Verilerinizi dışa aktarın
3

Veri Setinizi yükleyin
4

Sürecinizi analiz edin
5

İyileştirmeleri hayata geçirin
6

Sürecinizi izleyin
1

Templatei indirin

Yapılacaklar

Stok yönetimi verileri için özel olarak hazırlanmış Excel Templateini kullanın. Böylece ilk veri toplama işleminiz ProcessMind için doğru yapıda olur.

Veri Templatei rehberini görüntüleyin Templatei indirin
Neden önemli?

Standart bir Template, veri hazırlığını kolaylaştırır, hataları azaltır ve zaman kazandırır. Süreç analizinin en başından itibaren doğru sonuçlar almanız için bu önemlidir.

Beklenen sonuç

Manhattan Active Inventory verilerinizle doldurmaya hazır, yapılandırılmış bir Excel Template.

ELDE EDECEKLERİNİZ

Envanterdeki verimsizlikleri belirleyin, akışı iyileştirin

ProcessMind, envanter yönetimi sürecinizin tamamını görselleştirerek darboğazları, yeniden sipariş noktası sorunlarını ve yavaş hareket eden stokları net biçimde ortaya çıkarır. Stok düzeylerini optimize etmek ve operasyon maliyetlerini düşürmek için uygulanabilir içgörüler edinin.
  • Gerçek envanter süreç akışlarını görselleştirin
  • Stok tükenmesi risklerini ve fazla envanteri belirleyin
  • Verimsiz envanter hareketlerini tespit edin
  • Maliyetleri düşürmek için stok düzeylerini optimize edin
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

Stok yönetiminde mükemmelliğe ulaşın

Bu sonuçlar, kuruluşların Manhattan Active Inventory içindeki stok yönetimi süreçlerini Process Mining ile iyileştirerek genellikle elde ettiği önemli kazanımları gösterir.

0 %
Stokları rafa daha hızlı yerleştirin

Ortalama çevrim süresinde azalma

Kuruluşlar, teslim alınan ürünleri depolama alanlarına daha hızlı taşıyarak geçici bekletme alanlarındaki yoğunluğu azaltır ve toplama için stok bulunabilirliğini artırır.
0 %
Stok tutarsızlıklarını azaltın

Manuel düzeltmelerde azalma

Stok hatalarının temel nedenlerini belirlemek, manuel düzeltme ihtiyacını önemli ölçüde azaltır. Böylece stok kayıtları daha doğru olur ve operasyonlardaki aksaklıklar azalır.
0 %
Stok seviyelerini iyileştirin

Ortalama stok bekleme süresinde azalma

Şirketler, yavaş hareket eden veya fazla stokları belirleyerek elde bulundurma maliyetlerini düşürebilir, depo alanını boşaltabilir ve stokların bekleme süresini iyileştirerek nakit akışını artırabilir.
0 %
Toplama verimliliğini artırın

Ortalama toplama çevrim süresinde azalma

Toplama rotalarını ve süreçlerini analiz etmek, siparişlerin daha hızlı hazırlanmasını sağlar. Böylece iş gücü maliyetleri düşer ve teslimat sürelerinin kısalmasıyla müşteri memnuniyeti artar.
0 %
Stokların hurdaya ayrılmasını azaltın

Atık miktarında azalma

Hasarlı veya son kullanma tarihi geçmiş ürünlerin nedenlerini anlamak, kuruluşların önleyici tedbirler almasını sağlar. Böylece stokların maliyetli biçimde kayıtlardan silinmesi önemli ölçüde azalır ve kârlılık artar.
0 %
Yanlış stok tükenmesi kayıtlarını ortadan kaldırın

Toplama işlemi reddedilen vakalarda azalma

Sistemdeki stok ile fiziksel stok arasındaki tutarsızlıkları belirlemek, mevcut sanılan ürünlerin aslında bulunmadığı durumları önler. Böylece siparişlerin güvenilir biçimde hazırlanması ve müşteri güveni artar.

Sonuçlar, sürecin karmaşıklığına ve veri kalitesine göre değişir. Bu oranlar, uygulamalarda gözlemlenen tipik iyileşmeleri gösterir.

Önerilen veriler

En önemli öznitelik ve etkinliklerle başlayın, ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Olay günlüklerine yeni misiniz? Process Mining için nasıl Event Log oluşturacağınızı öğrenin.

Öznitelikler

Analiz için kaydedilmesi gereken temel veri noktaları

Belirli bir stok partisini veya lotunu tanımlayan benzersiz kimliktir ve temel vaka tanımlayıcısı olarak kullanılır.

Neden önemli?

İlgili tüm stok olaylarını tek bir süreç örneğinde bir araya getiren temel tanımlayıcıdır. Stok yaşam döngüsünü baştan sona analiz etmenizi sağlar.

Gerçekleşen stok yönetimi olayının adıdır. Örneğin 'Mal kabulü kaydedildi' veya 'Toplama tamamlandı'.

Neden önemli?

Sürecin adımlarını tanımlar ve stok yolculuğunu başlangıçtan sona görselleştirip analiz etmenizi sağlar.

Stok etkinliğinin ne zaman başladığını gösteren zaman damgası.

Neden önemli?

Bu zaman damgası, olayları doğru sıraya koymak ve zamana dayalı tüm performans metrikleriyle temel performans göstergelerini hesaplamak için gereklidir.

Envanter etkinliğinin ne zaman tamamlandığını gösteren zaman damgası.

Neden önemli?

Tek tek etkinliklerin sürelerini hesaplamayı ve süreçte gecikmeye yol açan görevleri tam olarak belirlemeyi sağlar.

Etkinliği gerçekleştiren kullanıcının veya çalışanın kimliği.

Neden önemli?

Süreç etkinliklerini belirli kullanıcılarla ilişkilendirerek performans analizine, iş yükü dengesine ve eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesine olanak tanır.

Etkinliğin gerçekleştiği depo içindeki belirli fiziksel konum; örneğin bir raf gözü veya paketleme istasyonu.

Neden önemli?

Envanter olaylarına konum bağlamı kazandırarak darboğazların, verimliliğin ve belirli fiziksel konumlarla ilişkili sorunların analizini sağlar.

Envanterdeki belirli bir ürün veya kalem için kullanılan benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli?

Ürün düzeyinde analiz yapılmasını sağlayarak süreç sorunlarının belirli ürünlerde veya ürün kategorilerinde yoğunlaşıp yoğunlaşmadığını ortaya çıkarır.

Etkinliğe konu olan ürünün birim sayısı.

Neden önemli?

Her etkinliğin hacmini göstererek işlem hacmini, oranları ve hacme dayalı diğer temel performans göstergelerini hesaplamak için gerekli veriyi sağlar.

Envanter hareketinin veya düzeltmesinin nedenini açıklayan kod.

Neden önemli?

Envanter hareketlerinin ve düzeltmelerinin nedenini açıklayarak tutarsızlıkların, hurdaya ayırmanın ve transferlerin temel nedenlerini ayrıntılı biçimde incelemeyi sağlar.

Etkinlikler

İzlenecek ve iyileştirilecek süreç adımları

Bir stok partisinin tesise resmen ulaştığını ve sisteme kaydedildiğini gösterir. Bu olay genellikle kullanıcı ürünleri taradığında veya Manhattan Active Inventory içinde bir satın alma siparişi ya da ön sevkiyat bildirimi (ASN) için mal kabulünü onayladığında kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, stok yaşam döngüsünün temel başlangıç olayıdır. Gelen ürünlerin verimliliğini ve tedarikçi performansını ölçmek için bu olaydan sonraki etkinliklere kadar geçen süreyi analiz etmek önemlidir.

Stok partisinin son depolama raf gözüne başarıyla yerleştirildiğini doğrular. Bu bilgi genellikle çalışan raf gözünü tarayıp rafa yerleştirme görevinin tamamlandığını onayladığında kaydedilir.

Neden önemli?

Bu önemli aşama, gelen ürün sürecinin sonunu belirtir ve stoğu siparişlerin karşılanması için kullanılabilir hâle getirir. Rafa yerleştirme çevrim süresi ve zamanında rafa yerleştirme oranı KPI’larını hesaplamak için gereklidir.

Örneğin döngüsel sayım sırasında bir tutarsızlık bulunduğunda, stok partisinin sistemdeki miktarına yapılan açık düzeltmedir. Düzeltme miktarı artırabilir veya azaltabilir.

Neden önemli?

Bu olay, stok doğruluğunun bozulduğunu doğrudan gösterir. Bu düzeltmeleri analiz etmek, stok tutarsızlıkları genel görünümü Dashboardı ve stok tutarsızlığı oranı KPI’ı için önemlidir.

Çalışanın stoğu depolama konumundan alıp geçici bekletme veya paketleme alanına taşıdığını doğrular. Çalışan el terminalinde toplamayı onayladığında kaydedilir.

Neden önemli?

Bu aşama, toplama sürecinin sonunu ve paketlemenin başlangıcını belirtir. Toplama performansını ve toplama ve paketleme performansı Dashboardını ölçmek için gereklidir.

Stok partisinin depodan resmen çıktığı ve eldeki stok miktarının azaldığı noktayı belirtir. Bu işlem genellikle kamyonun çıkış taraması veya sevkiyat onayıyla başlatılır.

Neden önemli?

Bu, stok yaşam döngüsünün başarıyla tamamlandığını gösteren temel son olaydır. Giden ürün sürecini tamamlar ve toplam stok bekleme süresini hesaplamak için kullanılır.

Bir stok partisinin hurda olarak son işlem görmesini ifade eder. Stok kayıtlardan silinir ve fiziksel olarak elden çıkarılır. Bu durum hasarlı, son kullanma tarihi geçmiş veya eskimiş stoklarda görülebilir.

Neden önemli?

Bu olay, finansal kayba yol açan önemli bir başarısızlığı veya alternatif son durumu gösterir. Bu etkinliği takip etmek, stokların hurdaya ayrılma eğilimleri Dashboardı ve hurdaya ayrılma oranı KPI’ı için önemlidir.

SSS

Sık sorulan sorular

Process Mining, stok operasyonlarınızın gerçek akışını görselleştirerek gizli darboğazları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Stokların rafa yerleştirilmesi veya kalite kontrolü gibi aşamalardaki gecikmeleri belirleyebilir ve ideal süreçlerden sapmaları gösterebilir. Veriye dayalı bu içgörüler, operasyonları hızlandırmak ve maliyetleri düşürmek için hedefli iyileştirmeler yapmanızı sağlar.

Başlamak için genellikle her stok olayına ait vaka tanımlayıcısını, etkinliği ve zaman damgasını içeren olay günlüklerine ihtiyacınız vardır. Stok yönetiminde 'Stok partisi/lotu' vaka tanımlayıcısı olarak kullanılabilir. İlgili veriler arasında hareketler, düzeltmeler, rafa yerleştirme, toplama ve kalite kontrolleri bulunur.

Stokların rafa daha hızlı yerleştirilmesi, stok tutarsızlıkları için daha az düzeltme yapılması ve stok seviyelerinin iyileştirilmesi gibi önemli sonuçlar elde edebilirsiniz. Process Mining, toplama rotalarını iyileştirmeye, yanlış stok tükenmesi olaylarını ortadan kaldırmaya ve maliyetli stok hurdaya ayırma oranlarını düşürmeye yardımcı olur. Böylece operasyonel verimlilik artar ve maliyetler azalır.

İlk kurulum ve veri bağlantısı aşaması, verilerin erişilebilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak birkaç hafta sürebilir. Veriler akmaya başladıktan sonra ilk içgörüler ve uygulanabilir öneriler çoğu zaman 1-2 ay içinde oluşturulabilir. Düzenli izleme ise sürekli iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Temel gereksinim, Manhattan Active Inventory verilerinize erişimdir. Bu erişim genellikle veri tabanı dışa aktarımları, API’ler veya veri ambarı bağlantıları üzerinden sağlanır. Olay günlüklerini Process Mining araçlarının kullanabileceği yapılandırılmış bir biçimde çıkarmanız gerekir. Analiz aşamasında Manhattan Active Inventory sistemiyle doğrudan entegrasyon genellikle gerekmez.

Evet. Process Mining, sorunlara yol açan gerçek süreç yollarını ve sapmaları belirlemede etkilidir. Olay verilerini analiz ederek tutarsızlıklara, stok tükenmelerine veya gecikmelere neden olan belirli süreç adımlarını ya da adım dizilerini saptayabilir. Bu bulgular, temel neden analizine ve hedefli çözümlere somut bir dayanak sağlar.

Evet. Process Mining, bir stok partisinin veya lotunun tüm aşamalardaki yolculuğunu takip edebilir. Bu aşamalar arasında rafa yerleştirme, toplama, depo içi transferler, iadelerin işlenmesi ve kalite kontrolleri bulunur. Sürecin baştan sona akışını görerek birbiriyle bağlantılı süreçleri iyileştirebilirsiniz.

Process Mining, darboğazları belirlemenin yanı sıra operasyonel prosedürlere uyumluluğu izlemeye ve hileli faaliyetleri tespit etmeye yardımcı olur. Performans karşılaştırmaları için nesnel veriler sunar ve sürekli iyileştirme çalışmalarını destekler. Süreç farklılıklarını ve bunların etkilerini şeffaf biçimde görmenizi sağlar.

Envanter yönetimini optimize edin, maliyetleri hemen düşürün

Darboğazları ortadan kaldırın, çevrim süresini %30 kısaltın. Sonuçları bugünden görmeye başlayın.

Ücretsiz denemenizi başlatın

Kredi kartı gerekmez. Kurulum birkaç dakika sürer.