> Sürekli Süreç İyileştirme > Envanter Yönetimimi > Manhattan Active Inventory

Envanter Yönetimiminizi Optimize edin

Manhattan Active Inventory'de Envanter Optimizasyonu İçin 6 Adımlı Rehberiniz
Veri Template'inu İndirin
Envanter Yönetimiminizi Optimize edin
Envanter Yönetimimi
Manhattan Active Inventory
Süreçler
Sistemler
Lütfen bir süreç seçimi yapın.
259 Süreçler
Cancel
Seç
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Data SSS (4)

Manhattan Active Inventory'de Envanter Yönetimimini Optimize edin

Birçok envanter operasyonu, sık stok tükenmeleri, aşırı envanter ve malların yavaş hareketi gibi yaygın sorunlarla mücadele eder. Platformumuz, süreçlerinizdeki bu verimsizliklerin kök nedenlerini tam olarak belirlemenize yardımcı olur. Operasyonel maliyetleri azaltmaya, stok seviyelerini optimize etmeye ve karşılama performansını iyileştirmeye yol açan pratik iyileştirmeleri uygulamak için net rehberlik. sağlıyoruz.

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

Detaylı açıklamayı göster

Manhattan Active Inventory'de Stok Yönetimini Neden Optimize edinmelisiniz?

Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş sistemlerde bile, etkili stok yönetimi tam operasyonel verimlilik hedefleyen işletmeler için önemli zorluklar barındırır. Küresel tedarik zincirlerinin karmaşıklığı, dalgalanan talep ve sayısız SKU genelindeki hassasiyet ihtiyacı, kârlılığı azaltan gizli verimsizliklere yol açabilir. Stok taşıma maliyetleri, stok tükenmesi, fazla stok ve verimsiz dahili hareketler sadece küçük aksaklıklar değil; doğrudan net kârınızı ve müşteri memnuniyetini etkileyen unsurlardır.
Stok süreçlerinizi iyileştirmek yalnızca maliyetleri düşürmekle ilgili değildir; aynı zamanda dayanıklılığı artırmak, hizmet seviyelerini iyileştirmek ve sermayenin statik varlıklarda atıl kalmamasını güçlüaktır. Manhattan Active Inventory sisteminizdeki gerçek stok akışını anlamak, bu verimsizliklerin nerede oluştuğunu belirlemek ve günümüzün dinamik pazarında rekabet avantajını korumak için büyük önem taşır.

Process Mining ile Verimliliğin Kapılarını Aralayın

Process Mining, Manhattan Active Inventory içindeki gerçek stok süreçlerinizi incelemek ve anlamak için veri odaklı, güçlü bir yaklaşım sunar. "Stok Partisi/Lotu" (Inventory Batch/Lot) öğesine vaka tanımlayıcı (case tanımlayıcı) olarak odaklanarak, her partinin ilk mal kabulünden nihai çıkışına veya tüketimine kadar olan tüm sürecini detaylı bir şekilde görebilirsiniz. Bu bakış açısı, teorik süreç haritalarının ötesine geçerek gerçekte meydana gelen her aktivitenin, karar noktasının ve gecikmenin doğru bir görsel sunumunu sunar.
Standart yerleştirme prosedürlerinden beklenmedik sapmalar, stokun kullanılabilirliğini geciktiren uzamış kalite kontrol süreleri veya gereksiz döngü süresi ekleyen verimsiz dahili transferler gibi kritik öngörüler elde edebilirsiniz. Process Mining; manuel müdahalelerin nerede sıklaştığını, darboğazların nerede kronikleştiğini ve süreçlerin uyumluluk standartlarından nerede ayrıldığını vurgular. Bu sayede varsayımlarda bulunmak yerine, sorunların kesin kök nedenlerini saptayabilirsiniz. Örneğin, belirli depo lokasyonlarında yerleştirme işlemlerinin sürekli geciktiğini veya bazı SKU kategorilerinde tekrarlanan tutarsızlıklar nedeniyle sık sık stok düzeltmeleri yapıldığını keşfedebilirsiniz.

Optimize edinme ve Optimizasyon İçin Temel Alanlar

Manhattan Active Inventory verilerinize Process Mining uygulamak, stok yaşam döngünüz boyunca sayısız iyileştirme fırsatı sunabilir:

  • Yerleştirme (Put-away) Verimliliği: Mal kabulünden ürünün belirlenen lokasyonda tam olarak kullanılabilir hale gelmesine kadar geçen süreyi analiz edin. Gecikmeleri, gereksiz hareketleri veya uyumlu olmayan depolama uygulamalarını belirleyin.
  • Dahili Transfer Teslim Süreleri: Deponuzdaki mal akışını optimize edin. Bölmeler veya bölgeler arasındaki transferlerin uzama nedenlerini saptayarak ürünlerin toplama lokasyonlarına daha hızlı ulaşmasını sağlayın.
  • Toplama ve Paketleme Performansı: Toplama rotalarındaki, paketleme istasyonlarındaki veya sevkiyat süreçlerindeki darboğazları belirleyerek sipariş karşılamayı kolaylaştırın. Siparişlerin toplam döngü süresini azaltın.
  • Stok Doğruluğu ve Düzeltmeler: Stok sayımlarının ve düzeltmelerinin tetikleyicilerini ve sıklığını anlayın. Kötü mal kabul uygulamaları veya hatalı sistem girişleri gibi tekrarlanan tutarsızlıkları ve bunların kök nedenlerini belirleyin.
  • İade Ürün İşlemleri: İade süreçlerinin verimliliğini değerlendirin. Stokun karantinada veya yeniden rafa dizilme aşamasında geçirdiği süreyi azaltarak ürünleri hızlıca yeniden satma veya elden çıkarma yeteneğinizi geliştirin.
    Bu öngörüler, hedeflenen değişiklikler yapmanızı ve Stok Yönetimini sürekli olarak geliştirmenizi sunar.

Somut Sonuçlar Elde Etme

Stok Yönetiminizi iyileştirmek için Process Mining kullanarak işletme performansınızı doğrudan etkileyen bir dizi somut fayda elde edebilirsiniz:

  • Düşük Taşıma Maliyetleri: Stok seviyelerini optimize ederek, fazla stoku en aza indirerek ve stok devir hızını artırarak maliyetleri düşürün.
  • Minimize Edilmiş Stok Tükenmeleri: Stok doğruluğunu artırmak ve karşılama süreçlerini optimize etmek, daha iyi bir stok bulunabilirliği sunar.
  • Daha Hızlı Sipariş Karşılama: Toplama, paketleme ve sevkiyat aşamalarındaki darboğazları ortadan kaldırarak müşteri teslim sürelerini önemli ölçüde azaltın. Bu, doğrudan "stok yönetimi döngü süresi nasıl azaltılır" sorusunu yanıtlar.
  • Gelişmiş Operasyonel Verimlilik: İş akışlarını iyileştirmek manuel çabayı azaltır, iş gücü kullanımını iyileştirir ve depo alanını en verimli hale getirir.
  • Artan Uyumluluk: Özellikle kalite kontrolleri, tehlikeli madde yönetimi veya son kullanma tarihi takibi konularında iç politikalara ve dış düzenlemelere uyumu sağlayın.
  • Veri Odaklı Karar Verme: Sezgilerle hareket etmek yerine, gerçek süreç yürütme verilerine dayalı bilinçli seçimler yapın.

Stok Optimizasyonu Yolculuğunuza Başlayın

Process Mining ile stok optimizasyonu yolculuğuna çıkmak, operasyonlarınızı dönüştürmek için net bir yol sunar. Artık verimsizliklerin nerede olduğunu tahmin etmenize gerek yok; bunun yerine iyileştirmelerinize rehberlik. etmesi için gerçek süreç verilerine güvenebilirsiniz. Bu yaklaşım netlik, somut öngörüler ve sürekli iyileştirme için bir çerçeve sunar. Manhattan Active Inventory ortamınızdan gelen verilerle desteklenen; daha verimli, maliyet etkin ve uyumlu bir stok yönetim sistemine doğru ilk adımı atın. Tedarik zincirinizin tam potansiyelini keşfedin ve bugün Stok Yönetimini nasıl iyileştirebileceğinizi keşfedin.

Envanter Yönetimimi Stok Optimizasyonu Depo Operasyonları Tedarik Zinciri Lojistik Envanter Kontrolü Material Handling Envanter Doğruluğu Stok Yönetimi Malzeme Yönetimi Stok Seviyeleri

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Mallar, kabul alanlarında gereğinden uzun süre kalarak, toplama için bulunabilirliklerini geciktirir ve kabul alanlarındaki sıkışıklığı artırır. Bu durum, daha yüksek elde bulundurma maliyetlerine, potansiyel stok hasarına ve Manhattan Active Inventory içindeki genel sipariş karşılama sürelerini etkiler. ProcessMind, Mal Kabul Kaydı'ndan Yerleştirme Tamamlandı'ya kadar geçen süreyi tam olarak haritalandırarak kaynak tahsisindeki, depo düzenindeki veya belirli kullanıcı faaliyetlerindeki darboğazları belirler. Bu gecikmelere neden olan verimsiz adımları veya bölgeleri tespit etmeye yardımcı olur, daha hızlı stok hazırlığı için hedefe yönelik süreç yeniden tasarımını sunar.

Sistem kayıtları ile fiziksel stok arasındaki düzenli farklılıklar, güvenilmez envanter verilerine yol açar, bu da stok tükenmelerine, fazla envantere ve yanlış karşılama vaatlerine neden olur. Bu durum, müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler ve Manhattan Active Inventory operasyonları içinde gereksiz stok tutarak sermayeyi bağlar. ProcessMind, Envanter Sayımı ve Fark Ayarlama olaylarını analiz ederek, belirli konumlar, ürün türleri veya sayım ekipleri gibi yanlışlıkların kalıplarını, sıklığını ve kök nedenlerini ortaya çıkarır. Hatalara katkıda bulunan süreç varyasyonlarını vurgulayarak, iyileştirilmiş sayım prosedürleri ve daha iyi envanter doğruluğu sunar.

Çok fazla envanter tutmak, önemli miktarda sermayeyi bağlar, yüksek depolama maliyetlerine neden olur ve eskime veya hasar riskini artırır. Bu durum, Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş sistemler kullanılmasına rağmen kârlılığı ve nakit akışını ciddi şekilde etkileyebilir. ProcessMind, envanter partilerinin süreç döngüsünü izler, stok seviyelerini, hareket sıklığını ve nihai tasfiyeyi ilişkilendirerek alışılmadık derecede uzun bekleme süreleri veya düşük devir hızına sahip öğeleri belirler. Fazla stoğa katkıda bulunan verimsiz satın alma, aşırı üretim veya yavaş dahili süreçleri ortaya çıkarır.

Optimal olmayan toplama yolları ve süreçleri, işgücü kaybına, artan toplama sürelerine ve sipariş karşılamada gecikmelere yol açarak müşteri memnuniyetini ve operasyonel maliyetleri doğrudan etkiler. Manhattan Active Inventory'de bile manuel planlama veya sistem yanlış yapılandırmaları verimsizlikler yaratabilir. ProcessMind, Toplama Başlatıldı ve Toplama Tamamlandı olaylarını analiz ederek gerçek toplama rotalarını ve sürelerini görselleştirir, katma değeri olmayan hareketleri, sıkışıklık noktalarını ve rota optimizasyonu veya parti toplama iyileştirmeleri için fırsatları ortaya çıkarır. Daha hızlı ve daha uygun maliyetli karşılama için toplama sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Kritik stok tükenmeleri, fiziksel envanter mevcut olsa bile meydana gelir ve genellikle stok konumu, durumu veya erişilebilirliği hakkında yetersiz görünürlük nedeniyle satış kaybına ve müşteri memnuniyetsizliğine yol açar. Bu yaygın sorun, Manhattan Active Inventory gibi sistemlerin etkinliğini zayıflatabilir. ProcessMind, envanter partilerinin yolculuğunu analiz eder, Mal Çıkışı Kaydedildi olaylarını mevcut stok verileriyle ilişkilendirerek yanlış yerleştirilmiş öğeler, kullanılamaz durum veya süreç blokajları gibi "hayalet" stok tükenmelerinin nedenlerini ortaya çıkarır. Mevcut stoğun toplanmasını ve paketlenmesini engelleyen darboğazları ortaya koyar.

Stoğu farklı depo konumları veya depolama bölmeleri arasında taşıma gecikmeleri, sonraki süreçlerde darboğaz yaratabilir, teslim sürelerini artırabilir ve genel operasyonel çevikliği azaltabilir. Bu durum, Manhattan Active Inventory tabanlı bir depoda verimi olumsuz etkileyebilir. ProcessMind, Dahili Stok Taşındı olayları arasındaki süreyi izleyerek uzun süreli transferleri, sık yeniden konumlandırmaları veya verimsiz belirli transfer yollarını vurgular. Yetersiz ekipman, kötü planlama veya sıkışık yollar gibi kök nedenleri belirleyerek optimize edilmiş dahili lojistiği sunar.

İade edilen malların verimsiz bir şekilde ele alınması, işlem sürelerinin uzamasına, yeniden stoklama veya tasfiyenin gecikmesine, envanter doğruluğunun etkilenmesine ve değerli depo alanının bağlanmasına yol açar. Bu sorun, Manhattan Active Inventory gibi güçlü sistemlerde bile maliyetleri artırabilir ve müşteri memnuniyetini azaltabilir. ProcessMind, tüm İade Mal İşleme iş akışını haritalandırarak, döngüyü uzatan darboğazları, çoklu yeniden denetimleri veya gereksiz adımları belirler. Daha hızlı geri dönüş ve daha iyi kaynak kullanımı için iade döngüsünü optimize etmeye yardımcı olur.

Kötü yerleştirme stratejileri veya envanter hareket kalıplarına ilişkin önemli bilgi eksikliği, depo depolama alanının verimsiz kullanılmasına yol açabilir, bu da daha yüksek operasyonel maliyetlere ve artan seyahat mesafelerine neden olur. Manhattan Active Inventory ile bile fiziksel düzenler ve süreç uyumu verimliliği belirler. ProcessMind, Yerleştirme Tamamlandı ve Dahili Stok Taşındı olaylarını Depolama Bölmesi nitelikleriyle birlikte analiz ederek gerçek stok yerleşimini optimal stratejilerle karşılaştırır. Yetersiz kullanılan alan veya sık sık yeniden düzenlemelerin, optimal olmayan depolama uygulamalarını gösteren kalıplarını ortaya çıkarır.

Manuel Envanter Farkı Ayarlamalarının yüksek sıklığı, kötü kabul uygulamaları, hatalı toplama veya uygun döngü sayımı eksikliği gibi envanter kontrolündeki temel sorunlara işaret eder. Bu durum, ek iş yükü yaratır, envanter verilerine olan güveni azaltır ve Manhattan Active Inventory içinde daha önemli sorunları gizleyebilir. ProcessMind, bu ayarlamaların sıklığını, türünü ve kaynağını belirleyerek hangi faaliyetlerin veya kullanıcıların bunları en sık tetiklediğini ortaya çıkarır. Süreç aksaklıklarının yanlış stok seviyelerine yol açtığı noktaları tespit eder.

Mal Kabul Kaydı'ndan Kalite Kontrol Gerçekleştirildi'ye kadar olan kalite kontrol sürecindeki darboğazlar, yeni stoğun yerleştirme ve sonraki toplama için kullanılabilirliğini önemli ölçüde geciktirebilir. Bu durum, teslim sürelerini doğrudan etkiler ve Manhattan Active Inventory gibi sofistike bir sistemde bile müşteri karşılama gecikmelerine yol açabilir. ProcessMind, denetim aşamasının akışını ve süresini görselleştirerek önemli gecikmelere neden olan belirli aşamaları, kaynakları veya ürün kategorilerini tanımlar. Envanterin hazır olma süresini hızlandırmak için denetim sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Hasar, eskime veya son kullanma tarihi nedeniyle aşırı envanter hurdaya çıkarılması veya elden çıkarılması doğrudan finansal bir kayıp anlamına gelir ve envanter rotasyonu, depolama koşulları veya talep tahmini konularında sorunlar olduğunu gösterir. Bu, Manhattan Active Inventory kullananlar da dahil olmak üzere herhangi bir envanter operasyonunda kritik bir maliyet merkezidir. ProcessMind, envanter partilerini yaşam döngüleri boyunca izler, Sözleşme Bitiş Tarihi ve Envanter Durumu gibi nitelikleri Hurdaya Ayrılan/Elden Çıkarılan Stok olaylarıyla ilişkilendirir. Uzun süreli depolama veya verimsiz ilk giren ilk çıkar (FIFO) uyumu gibi kalıpları ve kök nedenleri belirler.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Bu hedef, malların varışından depoda uygun şekilde depolanıp hazır hale gelmesine kadar geçen süreyi önemli ölçüde azaltmayı amaçlamaktadır. Daha hızlı depolama, envanter kullanılabilirliğini doğrudan etkiler, sonraki süreçler için teslim sürelerini azaltır ve nihayetinde Manhattan Active Inventory'deki sipariş karşılama oranlarını iyileştirir. Mal kabul rıhtımlarındaki darboğazları önler ve stoğun hızla erişilebilir olmasını sunar. ProcessMind, 'Mal Kabul Kaydedildi'den 'Depoya Yerleştirme Tamamlandı'ya kadar olan olay günlüklerini analiz ederek depoya yerleştirme sürecindeki kesin darboğazları ve varyasyonları belirler. Ortalama ve aykırı süreleri nicel olarak belirler, gecikmelere katkıda bulunan belirli kaynakları, konumları veya SKU kategorilerini vurgular. Bu veriler, hedefe yönelik iyileştirmeleri sağlayarak depoya yerleştirme sürelerini potansiyel olarak %15-20 oranında azaltabilir.

Bu hedefe ulaşmak, fiziksel stok ile sistem verileri arasındaki farklılıklar nedeniyle envanter kayıtlarının manuel olarak düzeltilmesi gereken sayının azaltılması anlamına gelir. Daha az ayarlama, daha yüksek envanter doğruluğu, araştırmalarla ilişkili işgücü maliyetlerinin azalması ve Manhattan Active Inventory'de etkin envanter yönetimi için kritik olan stok bulunabilirlik bilgilerinin güvenilirliğinin artmasıyla sonuçlanır.ProcessMind, 'Envanter Sayımı Başlatıldı'dan 'Envanter Farkı Ayarlandı'ya kadar tüm süreç döngüsünü izleyerek hataların kalıplarını ve kök nedenlerini ortaya çıkarır. 'Miktar Değişikliği', 'İşlem Türü' ve 'Eylem Gerçekleştiren Kullanıcı' niteliklerini analiz ederek, hatalara eğilimli faaliyetleri veya aşamaları ortaya çıkarır, farklılıkları %20-30 oranında azaltmaya ve genel veri bütünlüğünü iyileştirmeye yardımcı olur.

Bu hedef, tüm konumlarda tutulan envanter miktarını doğru boyutlandırmaya odaklanmaktadır. Elde tutma seviyelerini iyileştirmek, taşıma maliyetlerini azaltır, işletme sermayesini serbest bırakır ve eskime riskini en aza indirirken, talebi karşılamak için yeterli stok sunar. Bu dengeyi güçlüak, Manhattan Active Inventory operasyonlarında karlılık ve verimlilik için büyük önem taşır. ProcessMind, 'Envanter Partisi/Lot' yaşam döngülerini analiz ederek envanter hareketleri ve elde tutma süreleri hakkında ayrıntılı bir görünüm sunar. 'Stok Değeri' ve 'SKU Kategorisi' niteliklerine dayanarak yavaş hareket eden veya fazla envanteri belirler, optimize edilmiş sipariş ve depolama stratejileri için fırsatları ortaya çıkarır. Bu, taşıma maliyetlerinde %10-15'lik bir azalmaya yol açabilir.

Depodan siparişler için ürün alma sürecini mümkün olduğunca verimli hale getirmek, seyahat süresini ve manuel çabayı en aza indirmek hedeflenmektedir. Optimize edilmiş toplama rotaları, daha hızlı sipariş karşılama, daha düşük işçilik maliyetleri ve artırılmış toplayıcı verimliliği sağlayarak Manhattan Active Inventory içindeki müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği doğrudan etkiler. ProcessMind, gerçek 'Toplama Başlatıldı'dan 'Toplama Tamamlandı'ya kadar olan süreç akışlarını haritalandırır ve bunları optimal yollarla karşılaştırır. 'Depo Konumu', 'Depolama Alanı' ve 'Eylemi Gerçekleştiren Kullanıcı' niteliklerini analiz ederek, katma değeri olmayan hareketleri, geri dönüşleri ve verimsiz sıralamaları tespit eder, bu da toplama hızında %10-25'lik bir iyileşme sunar.

Bu hedef, envanterin fiziksel olarak mevcut olduğu ancak kullanılamaz olarak rapor edildiği, bu da kaçırılan satışlara veya gecikmeli siparişlere yol açan durumları hedeflemektedir. Yanlış stok tükenmelerini ortadan kaldırmak, doğru gerçek zamanlı envanter görünürlüğü sunar, gereksiz hızlandırmayı önler, müşteri memnuniyetini artırır ve Manhattan Active Inventory'de satış fırsatlarını maksimize eder. ProcessMind, stokun mevcut olması gerektiği durumlarda 'Mal Çıkışı Kaydedildi' olayına yol açan olay dizisini analiz ederek yanlış stok tükenmelerinin kök nedenlerini belirleyebilir. 'Envanter Durumu' ve 'Depo Konumu' değişikliklerini gerçek stok hareketiyle ilişkilendirerek yanlış yerleştirme, sistem gecikmeleri veya kaydedilmeyen transferler gibi sorunları ortaya çıkarır ve bu tür olayları %50'den fazla çözmeye yardımcı olur.

Bu hedef, bir depo içinde veya depolar arasında envanteri farklı konumlar veya raflar arasında taşıma süresini azaltmaya odaklanmaktadır. Daha hızlı dahili transferler, stoğun gerektiği yerde ve zamanda mevcut olmasını sağlayarak dahili darboğazları önler, ikmal verimliliğini artırır ve Manhattan Active Inventory genelinde optimal envanter akışını sürdürür. ProcessMind, tüm 'Dahili Olarak Taşınan Stok' olaylarının süresini ve yollarını izler, gecikmeleri, gereksiz adımları veya kaynak kısıtlamalarını vurgular. 'Depo Konumu', 'Depolama Alanı' ve 'Hareket Neden Kodu' niteliklerini inceleyerek verimsizlikleri belirler, bu da kuruluşların dahili transfer sürelerini %15-30 oranında azaltmasına sunar.

Hedef, iade edilen malların işleme döngüsü süresini, teslim alınmasından nihai tasfiyeye (örn. stoklama, onarım, hurdaya ayırma) kadar önemli ölçüde azaltmaktır. Daha hızlı işleme, daha hızlı para iadesi veya değişim yoluyla müşteri deneyimini iyileştirir, iade envanteri için elde tutma maliyetlerini düşürür ve Manhattan Active Inventory'de envanter geri kazanımını veya uygun şekilde elden çıkarılmasını hızlandırır. ProcessMind, 'İade Edilen Mallar İşlendi' iş akışını görselleştirir, gecikmeleri ve yeniden işleme döngülerini ortaya çıkarır. 'İşlem Tipi', 'Envanter Durumu' ve 'Eylemi Gerçekleştiren Kullanıcı' niteliklerini analiz ederek denetim, kalite kontrolleri veya sistem güncellemelerindeki darboğazları belirler, bu da iade işleme sürelerinde %20-35'lik bir azalma sunar.

Bu hedef, depo alanının her metrekare ve metreküpünün mümkün olduğunca etkili kullanılmasını güçlüayı amaçlamaktadır. Depolama kullanımını iyileştirmek, pahalı genişleme ihtiyacını azaltır, mallara erişilebilirliği artırır ve Manhattan Active Inventory ortamlarında genel operasyonel verimliliğe ve maliyet tasarruflarına katkıda bulunur. ProcessMind, 'Yerleştirme Tamamlandı' olaylarını 'Depo Konumu' ve 'Depolama Alanı' nitelikleriyle ilişkili olarak analiz eder, yetersiz kullanılan alan veya verimsiz yerleştirme stratejileri kalıplarını belirler. Zayıf başlangıçtaki yerleştirme kararlarını gösteren sık stok hareketlerini ortaya çıkararak alan kullanımını %10-20 oranında iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Bu hedef, envanter kayıtlarını düzeltmek için manuel müdahaleye olan bağımlılığı azaltmaya odaklanmaktadır. Daha az manuel ayarlama, gelişmiş veri doğruluğuna, azaltılmış insan hatasına, daha iyi uyumluluğa ve personel için önemli zaman tasarruflarına yol açarak Manhattan Active Inventory'deki envanter verilerinin güvenilirliğini artırır. ProcessMind, 'Envanter Farkı Ayarlandı' olaylarını gerektiren belirli aktiviteleri ve koşulları tespit eder. Bunları 'Envanter Sayımı Gerçekleştirildi' veya 'Mal Kabul Kaydedildi' gibi önceki aktiviteler ve 'Hareket Neden Kodu' gibi öznitelikler.le ilişkilendirerek kök nedenleri belirler, bu da manuel ayarlamalarda %25-40'lık bir azalma sunar.

Hedef, malların teslim alınmasından kalite kontrolünün tamamlanmasına ve depoya yerleştirilmek üzere serbest bırakılmasına kadar geçen süreyi kısaltmaktır. Azaltılmış denetim süresi, satılabilir durumda olmayan envanter tutumunu en aza indirir, genel envanter akışını iyileştirir ve Manhattan Active Inventory'deki ürünlerin müşteriler için daha hızlı temin edilmesini sunar. ProcessMind, 'Mal Kabul Kaydedildi' ile 'Kalite Kontrol Gerçekleştirildi' arasındaki ve sonraki aktiviteler arasındaki kesin süreyi izler. Belirli 'Tedarikçi' veya 'SKU Kategorisi' nitelikleriyle ilişkili darboğazları, kaynak kısıtlamalarını veya gecikmeleri belirler, böylece denetim sürelerinde %10-25'lik bir azalma sunar.

Bu hedef, hasar, eskime veya son kullanma tarihi nedeniyle hurdaya ayrılması veya elden çıkarılması gereken envanterin hacmini ve değerini önemli ölçüde azaltmayı amaçlamaktadır. Hurda miktarını en aza indirmek, doğrudan finansal kayıpları azaltır, kaynak kullanımını iyileştirir ve Manhattan Active Inventory'deki sürdürülebilir envanter uygulamalarını geliştirir. ProcessMind, tüm 'Hurdaya Ayrılan/Elden Çıkarılan Stok' olaylarını analiz eder, 'Sözleşme Bitiş Tarihi', 'SKU Kategorisi', 'Tedarikçi' ve 'Hareket Neden Kodu' ile ilgili kalıpları belirler. Verimsiz depolama, uzun elde tutma süreleri veya zayıf tahmin gibi kök nedenleri ortaya çıkararak hurda miktarını %15-25 oranında azaltmak için stratejik bilgiler sunar.

Envanter Yönetimimi İçin 6 Adımlı İyileştirme Yolu

1

Template'i İndirin
2

Verilerinizi Dışa Aktarın
3

Veri Setinizi Yükleyin
4

Sürecinizi Analiz Edin
5

İyileştirmeleri Uygula
6

Sürecinizi İzleyin
1

Template'i İndirin

Ne yapmalı

Envanter Yönetimimi verileri için özel olarak tasarlanmış hazır Excel Template'ina erişin, böylece ilk veri toplamanızın ProcessMind için doğru şekilde yapılandırıldığından emin olun.

Veri Template'i Rehberini Görüntüle Template'i İndirin
Neden Önemli?dir?

Standartlaştırılmış bir şablon, veri hazırlığını kolaylaştırır, hataları azaltır ve zamandan tasarruf sunar; bu da süreç analizinin baştan itibaren doğru olması için büyük önem taşır.

Beklenen sonuç

Manhattan Active Inventory verilerinizle doldurulmaya hazır, yapılandırılmış bir Excel Template'i.

NE KAZANACAKSINIZ?

Envanter Verimsizliklerini Belirleyin ve Akışı Artırın

ProcessMind, tüm envanter yönetimi yolculuğunuzu görselleştirerek kesin darboğazları, yeniden sipariş noktası sorunlarını ve yavaş hareket eden stokları ortaya çıkarır. Stok seviyelerini iyileştirmek ve operasyonel maliyetleri azaltmak için eyleme dönüştürülebilir stratejik bilgiler edinin.
  • Gerçek envanter süreç akışlarını görselleştirin
  • Stok tükenme risklerini ve fazla envanteri belirleyin
  • Verimsiz envanter hareketlerini belirleyin
  • Maliyet azaltma için stok seviyelerini 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

Envanter Yönetimiminde Mükemmelliği Yakalamak

Bu sonuçlar, kuruluşların Process Mining'i kullanarak Manhattan Active Inventory'deki Envanter Yönetimimi süreçlerini optimize ederek elde ettikleri önemli iyileşmeleri göstermektedir.

0 %
Daha Hızlı Stok Yerleştirme

Ortalama çevrim süresi azaltma

Kuruluşlar, alınan malların depolama konumlarına daha hızlı hareket etmesini deneyimler, bu da hazırlık alanı sıkışıklığını azaltır ve toplama için stok bulunabilirliğini artırır.
0 %
Daha Az Envanter Farklılığı

Manuel ayarlamalarda azalma

Envanter hatalarının kök nedenlerini belirlemek, manuel ayarlama ihtiyacını önemli ölçüde azaltarak daha doğru stok kayıtları ve daha az operasyonel aksaklık sunar.
0 %
Optimize Edilmiş Envanter Seviyeleri

Ortalama stok bekleme süresi azalması

Şirketler, yavaş hareket eden veya fazla envanteri belirleyerek elde bulundurma maliyetlerini azaltabilir, depo alanını boşaltabilir ve stok tutma sürelerini optimize ederek nakit akışını iyileştirebilir.
0 %
Kolaylaştırılmış Toplama Verimliliği

Ortalama toplama döngü süresi azalması

Toplama rotalarını ve süreçlerini analiz etmek, daha hızlı sipariş karşılamasına yol açar, işgücü maliyetlerini azaltır ve daha hızlı teslimat süreleri sayesinde müşteri memnuniyetini artırır.
0 %
Daha Düşük Envanter Hurdaya Ayırma

İsrafda azalma

Hasarlı veya süresi dolmuş malların nedenlerini anlamak, kuruluşların önleyici tedbirler uygulayarak maliyetli envanter silinmelerini önemli ölçüde azaltmasını ve karlılığı artırmasını sunar.
0 %
Yanlış Stok Tükenmelerini Ortadan Kaldırın

Toplama retlerinde azalma

Sistem ve fiziksel stok arasındaki farklılıkları belirlemek, öğelerin mevcut olduğu sanıldığı ancak aslında olmadığı durumları önler, sipariş karşılama güvenilirliğini ve müşteri güvenini artırır.

Sonuçlar süreç karmaşıklığına ve veri kalitesine göre değişiklik gösterir. Bu rakamlar, uygulamalar genelinde gözlemlenen tipik iyileşmeleri temsil etmektedir.

Önerilen Veriler

En önemli nitelikler ve aktivitelerle başlayın, ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Olay günlüklerine (Event Log) yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Bir envanter partisinin veya lotunun benzersiz tanımlayıcısı, birincil vaka (case) tanımlayıcısı olarak olarak kullanılır.

Neden Önemli?dir?

Bu, ilgili tüm envanter olaylarını tek bir süreç örneğine bağlayan ve envanter süreç döngüsünün uçtan uca analizini sağlayan temel tanımlayıcıdır.

Gerçekleşen envanter yönetimi olayının adı, örneğin 'Mal Kabul Kaydedildi' veya 'Toplama Tamamlandı'.

Neden Önemli?dir?

Sürecin adımlarını tanımlar, envanter yolculuğunun baştan sona görselleştirilmesini ve analiz edilmesini sunar.

Envanter aktivitesinin ne zaman başladığını gösteren zaman damgası (zaman damgası)dır.

Neden Önemli?dir?

Bu zaman damgası (zaman damgası), olayları doğru bir şekilde sıralamak ve tüm zamana dayalı performans metrikleri ile KPI'ları hesaplanmasında temel rol oynar.

Envanter faaliyetinin ne zaman tamamlandığını gösteren zaman damgası (zaman damgası)dır.

Neden Önemli?dir?

Bireysel faaliyet sürelerinin hesaplanmasına sunar, süreç gecikmelerine neden olan kesin görevleri belirlemeye yardımcı olur.

Aktiviteyi gerçekleştiren kullanıcı veya çalışanın tanımlayıcısı.

Neden Önemli?dir?

Süreç faaliyetlerini belirli kullanıcılara bağlar, performans analizi, iş yükü dengeleme ve eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesini sunar.

Aktivitenin gerçekleştiği depo içindeki belirli fiziksel konum, örneğin bir depolama rafı veya paketleme istasyonu.

Neden Önemli?dir?

Envanter olaylarına uzamsal bağlam sunar, belirli fiziksel konumlarla bağlantılı darboğazların, verimliliğin ve sorunların analizine sunar.

Envanterdeki belirli bir ürün veya öğenin benzersiz tanımlayıcısı.

Neden Önemli?dir?

Ürün düzeyinde analizlere sunar, süreç sorunlarının belirli öğelerde veya ürün kategorilerinde yoğunlaşıp yoğunlaşmadığını belirlemeye yardımcı olur.

Aktiviteye dahil olan ürün birimlerinin sayısı.

Neden Önemli?dir?

Her faaliyet için bir hacim ölçüsü sunar, bu da verimlilik, oranlar ve diğer hacme dayalı KPI'ları hesaplanmasında temel rol oynar.

Bir envanter hareketinin veya ayarlamasının nedenini açıklayan bir kod.

Neden Önemli?dir?

Envanter hareketlerinin ve ayarlamalarının arkasındaki 'nedeni' açıklayarak, farklılıklar, hurdaya ayırmalar ve transferler için derinlemesine kök neden analizine sunar.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bir envanter partisinin tesiste resmi varışını ve sistem kaydını işaretler. Bu olay, genellikle bir kullanıcı öğeleri taradığında veya Manhattan Active Inventory'de bir satın alma siparişine veya ileri nakliye bildirimine (ASN) karşı bir makbuzu onayladığında yakalanır.

Neden Önemli?dir?

Bu, envanter süreç döngüsünün birincil başlangıç olayıdır. Bu olaydan sonraki aktivitelere kadar geçen süreyi analiz etmek, inbound verimliliğini ve tedarikçi performansını ölçmek için büyük önem taşır.

Envanter partisinin nihai depolama bölmesine başarıyla yerleştirildiğini doğrular. Bu genellikle bir operatör depolama bölmesini taradığında ve yerleştirme görevinin tamamlandığını onayladığında yakalanır.

Neden Önemli?dir?

Bu, inbound sürecinin sonunu işaret eden ve stoğu sipariş karşılamak için kullanılabilir hale getiren kritik bir kilometre taşıdır. Depoya Yerleştirme Döngü Süresi ve Zamanında Yerleştirme Oranı KPI'larını hesaplamak için gereklidir.

Örneğin, bir döngü sayımı sırasında bir farklılık bulunduktan sonra, bir parti için sistemin envanter miktarında yapılan açık bir düzeltme. Bu, pozitif veya negatif bir ayarlama olabilir.

Neden Önemli?dir?

Bu olay, envanterdeki yanlışlığın doğrudan bir göstergesidir. Bu ayarlamaları analiz etmek, Envanter Farkı Genel Bakış kontrol paneli'u ve Envanter Fark Oranı KPI'ı için büyük önem taşır.

Bir operatörün envanteri depolama konumundan alıp bir hazırlık veya paketleme alanına taşıdığını doğrular. Bu, operatörün el cihazında toplamayı onayladığında yakalanır.

Neden Önemli?dir?

Bu kilometre taşı, toplama aşamasının sonunu ve paketlemenin başlangıcını işaret eder. Toplayıcı performansını ve Toplama ve Paketleme Performansı kontrol paneli'unu ölçmek için gereklidir.

Envanter partisinin depodan resmi olarak ayrıldığı, mevcut stoğu azalttığı noktayı işaretler. Bu genellikle bir kamyon kalkış taraması veya sevkiyat onayı ile tetiklenir.

Neden Önemli?dir?

Bu, envanter süreç döngüsünün birincil başarılı bitiş olayıdır. Outbound sürecini tamamlar ve toplam stok bekleme süresini hesaplamak için kullanılır.

Bir envanter partisinin hurda olarak nihai tasfiyesini temsil eder, yani silinir ve fiziksel olarak elden çıkarılır. Bu, hasarlı, süresi dolmuş veya eskimiş stoklarda meydana gelebilir.

Neden Önemli?dir?

Bu, finansal bir kaybı temsil eden kritik bir başarısızlık veya alternatif son olaydır. Bu aktiviteyi izlemek, Envanter Hurda Eğilimleri kontrol paneli'u ve Hurda Oranı KPI'ı için büyük önem taşır.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process Mining, envanter operasyonlarınızın gerçek akışını görselleştirmenize yardımcı olarak gizli darboğazları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Stok yerleştirme veya kalite kontrol gibi gecikmelerin nerede meydana geldiğini belirleyebilir ve ideal süreçlerden sapmaları vurgulayabilir. Bu veri odaklı önemli bilgi, operasyonları hızlandırmak ve maliyetleri azaltmak için hedefe yönelik iyileştirmeleri sunar.

Başlamak için, genellikle her envanter olayı için bir vaka (case) tanımlayıcısı, aktivite ve zaman damgası (zaman damgası) içeren olay günlüklerine ihtiyacınız vardır. Envanter Yönetimimi için "Envanter Parti/Lot" vaka (case) tanımlayıcısı olarak hizmet edebilir. İlgili veriler; hareketleri, ayarlamaları, depoya yerleştirmeleri, toplamaları ve kalite kontrollerini içerir.

Hızlandırılmış stok yerleştirme, azaltılmış envanter tutarsızlığı ayarlamaları ve optimize edilmiş envanter elde tutma seviyeleri gibi önemli iyileşmeler bekleyebilirsiniz. Process Mining, toplama rotalarını optimize etmeye, yanlış stok tükenme olaylarını ortadan kaldırmaya ve maliyetli envanter hurda oranlarını en aza indirmeye yardımcı olarak genel operasyonel verimlilik ve maliyet tasarrufu sunar.

İlk kurulum ve veri bağlantı aşaması, verinin kullanılabilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak birkaç hafta sürebilir. Veri akışı başladıktan sonra, ilk stratejik bilgiler ve pratik öneriler genellikle 1-2 ay içinde oluşturulabilir. Sürekli izleme ise devam eden optimizasyon fırsatları sunar.

Temel gereklilik, Manhattan Active Inventory verilerinize genellikle veritabanı dışa aktarımları, API'ler veya veri ambarı bağlantıları aracılığıyla erişmektir. Olay kayıtlarını Process Mining araçları için uygun, yapılandırılmış bir biçimde çıkarmanız gerekecektir. Analiz aşaması için genellikle Manhattan Active Inventory sisteminin kendisiyle doğrudan bir entegrasyona ihtiyaç duyulmaz.

Evet, Process Mining sorunlara yol açan gerçek yolları ve sapmaları belirlemede üstündür. Olay verilerini analiz ederek, tutarsızlıklara, stok tükenmelerine veya gecikmelere katkıda bulunan belirli süreç adımlarını veya sıralamalarını tespit edebilir. Bu, kök neden analizi ve hedefe yönelik çözümler için gerçeklere dayalı bir temel sunar.

Kesinlikle, süreç madenciliği bir envanter partisinin veya lotunun tüm aşamalardaki tam yolculuğunu izleyebilir. Buna yerleştirme, toplama, dahili transferler, iade işlemleri ve kalite kontrolleri dahildir. Uçtan uca akışı görerek, birbirine bağlı süreçleri optimize edebilirsiniz.

Darboğaz tespiti yanı sıra, süreç madenciliği operasyonel prosedürlere uyumu güçlüaya ve hileli faaliyetleri tespit etmeye yardımcı olur. Ayrıca, performans karşılaştırması için objektif veriler sunar ve sürekli iyileştirme girişimlerini destekler. Süreç varyasyonları ve bunların etkileri hakkında şeffaf bir görünüm elde edersiniz.

Envanter Yönetimimini Optimize edin, Maliyetleri Şimdi Azaltın

Darboğazları ortadan kaldırın ve döngü süresini %30 azaltın. Sonuçları bugün görmeye başlayın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez. Dakikalar içinde kurulum.