> Sürekli süreç iyileştirme > Envanter yönetimi > Manhattan Active Inventory

Envanter yönetiminizi iyileştirin

Manhattan Active Inventory'de envanteri optimize etmek için 6 adımlı rehberiniz
Veri Templateini indirin
Envanter yönetiminizi iyileştirin
Envanter yönetimi
Manhattan Active Inventory
Süreçler
Sistemler
Lütfen bir süreç seçin.
259 Süreçler
İptal edin
Seçin
Sorunlar (11) Hedefler (11) 6 adım Ön izleme Sonuçlar Veri SSS (4)

Manhattan Active Inventory’de envanter yönetimini optimize edin

Birçok envanter operasyonu sık stok tükenmesi, fazla envanter ve ürünlerin yavaş hareket etmesi gibi yaygın sorunlarla karşılaşır. Platformumuz, süreçlerinizdeki bu verimsizliklerin temel nedenlerini kesin biçimde belirlemenize yardımcı olur. Uygulanabilir iyileştirmeleri hayata geçirmeniz için net bir yol sunar. Böylece operasyon maliyetlerini azaltabilir, stok seviyelerini optimize edebilir ve sipariş karşılama performansını iyileştirebilirsiniz.

Önceden yapılandırılmış veri Templateimizi indirin, yaygın sorunları ele alarak verimlilik hedeflerinize ulaşın. Altı adımlı iyileştirme planımızı izleyin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Templatei Rehberine başvurun.

Ayrıntılı açıklamayı gösterin

Manhattan Active Inventory’de envanter yönetimini neden optimize etmelisiniz?

Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş sistemler kullanılsa bile en yüksek operasyonel verimliliğe ulaşmak isteyen işletmeler için etkili envanter yönetimi önemli zorluklar yaratır. Küresel tedarik zincirlerinin karmaşıklığı, talepteki dalgalanmalar ve sayısız SKU genelinde hassasiyet gereksinimi, kârlılığı aşındıran gizli verimsizliklere yol açabilir. Envanter taşıma maliyetleri, stok tükenmeleri, fazla envanter ve verimsiz iç hareketler yalnızca küçük aksaklıklar değildir. Bunlar doğrudan kârlılığınızı ve müşteri memnuniyetini etkiler.
Envanter süreçlerinizi optimize etmek yalnızca maliyetleri azaltmakla ilgili değildir. Aynı zamanda dayanıklılığı artırmak, hizmet düzeylerini iyileştirmek ve sermayenin hareketsiz varlıklara bağlanmasını önlemekle ilgilidir. Manhattan Active Inventory sisteminizde envanterin gerçekte nasıl hareket ettiğini anlamak, bu verimsizliklerin nerede oluştuğunu belirlemek ve dinamik pazarda rekabet avantajınızı korumak için büyük önem taşır.

Process Mining ile verimliliği keşfedin

Process Mining, Manhattan Active Inventory içindeki gerçek envanter süreçlerini ayrıntılı biçimde incelemek ve anlamak için veriye dayalı bir yaklaşım sunar. Vaka kimliği olarak "Inventory Batch/Lot" değerine odaklandığınızda her partinin ilk mal kabulünden nihai çıkışına veya tüketimine kadar tüm yolculuğunu uçtan uca görebilirsiniz. Bu bakış açısı teorik süreç haritalarının ötesine geçer ve gerçekte gerçekleşen her etkinliği, karar noktasını ve gecikmeyi doğru biçimde görselleştirir.
Standart yerleştirme prosedürlerinden beklenmeyen sapmalar, stok kullanılabilirliğini geciktiren uzun kalite kontrol süreleri veya gereksiz çevrim süresi yaratan verimsiz iç transferler gibi önemli bulguları ortaya çıkarabilirsiniz. Process Mining, manuel müdahalelerin sıklaştığı, darboğazların sürekli oluştuğu ve süreçlerin uyumluluk standartlarından saptığı noktaları gösterir. Böylece varsayımlarda bulunmak yerine sorunların kesin kök nedenlerini belirleyebilirsiniz. Örneğin belirli depo konumlarında yerleştirmenin tamamlanmasının sürekli geciktiğini veya bazı SKU kategorilerinde tekrarlanan tutarsızlıklar nedeniyle sık sık envanter düzeltmesi yapıldığını keşfedebilirsiniz.

İyileştirme ve optimizasyon için temel alanlar

Manhattan Active Inventory verilerinize Process Mining uyguladığınızda envanter yaşam döngünüzün farklı aşamalarında çok sayıda iyileştirme fırsatı ortaya çıkabilir:

  • Yerleştirme verimliliği: Mal kabulünden stokun belirlenen konumunda tamamen kullanılabilir hale gelmesine kadar geçen süreyi analiz edin. Gecikmeleri, gereksiz hareketleri veya uyumlu olmayan depolama uygulamalarını belirleyin.
  • İç transfer çevrim süreleri: Deponuzdaki mal akışını optimize edin. Ürünlerin toplama konumlarına daha hızlı ulaşmasını sağlamak için kutular veya bölgeler arasındaki transferlerin neden uzadığını belirleyin.
  • Toplama ve paketleme performansı: Toplama rotalarında, paketleme istasyonlarında veya sevkiyat süreçlerinde oluşan darboğazları belirleyerek sipariş karşılama sürecinizi akıcı hale getirin. Siparişlerin toplam çevrim süresini azaltın.
  • Envanter doğruluğu ve düzeltmeler: Envanter sayımlarını ve düzeltmelerini tetikleyen nedenleri ve bunların sıklığını anlayın. Hatalı mal kabul uygulamaları veya yanlış sistem kayıtları gibi tekrarlanan tutarsızlıkları ve kök nedenlerini belirleyin.
  • İade ürün işleme: İadelerin ele alınma verimliliğini değerlendirin. Stokun karantina alanında veya yeniden rafa yerleştirilmeyi bekleyerek geçirdiği süreyi azaltın, ürünleri daha hızlı yeniden satma veya elden çıkarma kapasitenizi artırın.
    Bu bulgular, operasyonel iyileştirmeler sağlayacak hedefli değişiklikler yapmanıza ve Envanter Yönetimini sürekli geliştirmenize yardımcı olur.

Somut sonuçlara ulaşın

Manhattan Active Inventory’de Envanter Yönetiminizi optimize etmek için Process Mining kullandığınızda işletme performansınızı doğrudan etkileyen somut faydalar elde edebilirsiniz:

  • Taşıma maliyetlerini azaltın: Stok düzeylerini optimize edin, fazla envanteri en aza indirin ve envanter devir hızını artırın.
  • Stok tükenmelerini en aza indirin: Envanter doğruluğunu artırın ve sipariş karşılama süreçlerini akıcı hale getirerek stok bulunabilirliğini iyileştirin.
  • Siparişleri daha hızlı karşılayın: Toplama, paketleme ve sevkiyattaki darboğazları ortadan kaldırarak müşteri çevrim sürelerini önemli ölçüde azaltın. Böylece "Envanter Yönetimi çevrim süresi nasıl azaltılır?" sorusuna doğrudan yanıt verin.
  • Operasyonel verimliliği artırın: İş akışlarını sadeleştirin, manuel çabayı azaltın, iş gücü kullanımını iyileştirin ve depo alanını optimize edin.
  • Uyumluluğu iyileştirin: Özellikle kalite kontrolleri, tehlikeli madde işlemleri veya son kullanma tarihi yönetimiyle ilgili iç politikalara ve dış düzenlemelere uyulmasını sağlayın.
  • Veriye dayalı kararlar alın: Sezgilere dayanmak yerine gerçek süreç yürütme verilerine göre bilinçli kararlar verin.

Envanter optimizasyonu yolculuğunuza başlayın

Envanter optimizasyonu yolculuğunuza Process Mining ile başlamak, operasyonlarınızı dönüştürmeniz için net bir yol sunar. Verimsizliklerin nerede olduğunu tahmin etmek zorunda kalmazsınız. Bunun yerine iyileştirmelerinize yön vermek için gerçek süreç verilerine güvenebilirsiniz. Bu yaklaşım netlik, uygulanabilir içgörüler ve sürekli iyileştirme için bir çerçeve sağlar. Manhattan Active Inventory ortamınızdaki verilerle çalışan daha verimli, maliyetleri daha düşük ve uyumlu bir envanter yönetimi sistemine geçiş için ilk adımı atın. Tedarik zincirinizin tüm potansiyelini keşfedin ve Envanter Yönetimini bugün nasıl iyileştirebileceğinizi görün.

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

Yaygın sorunlar ve zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Mallar kabul alanında gereğinden uzun süre bekler. Bu durum, toplama için kullanılabilir hale gelmelerini geciktirir ve kabul alanlarındaki yoğunluğu artırır. Sonuç olarak elde bulundurma maliyetleri yükselir, stok hasar görebilir ve Manhattan Active Inventory içindeki genel sipariş karşılama süreleri uzar. ProcessMind, Goods Receipt Recorded ile Put-away Completed arasındaki tam süreyi haritalayarak kaynak tahsisi, depo düzeni veya belirli kullanıcı aktivitelerindeki darboğazları belirler. Gecikmelere neden olan verimsiz adımları veya bölgeleri ortaya çıkarır ve stokun daha hızlı hazır hale gelmesi için hedefli süreç yeniden tasarımına imkan verir.

Sistem kayıtları ile fiziksel stok arasındaki düzenli tutarsızlıklar güvenilmez stok verilerine yol açar. Bu durum stok tükenmelerine, fazla stoğa ve hatalı sipariş karşılama taahhütlerine neden olur. Manhattan Active Inventory operasyonlarında müşteri memnuniyeti doğrudan etkilenir ve gereksiz stok için sermaye bağlanır. ProcessMind, Inventory Count ve Discrepancy Adjustment olaylarını analiz ederek konum, ürün türü veya sayım ekipleri gibi etkenlere bağlı hata örüntülerini, sıklığını ve kök nedenlerini ortaya çıkarır. Hatalara katkıda bulunan süreç farklılıklarını göstererek sayım prosedürlerinin iyileştirilmesine ve stok doğruluğunun artırılmasına yardımcı olur.

Gereğinden fazla stok tutmak önemli miktarda sermayeyi bağlar, yüksek depolama maliyetleri doğurur ve eskime veya hasar 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 seviyelerini, hareket sıklığını ve nihai durumu ilişkilendirerek olağandışı uzun bekleme sürelerine veya düşük devir hızına sahip ürünleri belirler. Fazla stoğa katkıda bulunan verimsiz satın alma, aşırı üretim veya yavaş iç süreçleri ortaya çıkarır.

Optimum olmayan toplama yolları ve süreçleri iş gücünün boşa harcanmasına, toplama sürelerinin uzamasına ve sipariş karşılamada gecikmelere yol açar. Bu durum müşteri memnuniyetini ve operasyonel maliyetleri doğrudan etkiler. Manhattan Active Inventory'de bile manuel planlama veya yanlış sistem yapılandırmaları verimsizlik yaratabilir. ProcessMind, Picking Initiated ve Picking Completed olaylarını analiz ederek gerçek toplama rotalarını ve sürelerini görselleştirir; katma değer yaratmayan hareketleri, yoğunluk noktalarını ve rota optimizasyonu veya toplu toplama fırsatlarını ortaya çıkarır. Daha hızlı ve düşük maliyetli sipariş karşılama için toplama sürecini kolaylaştırmanıza yardımcı olur.

Fiziksel stok mevcut olsa bile kritik stok tükenmeleri yaşanabilir. Bunun nedeni çoğu zaman stokun konumu, durumu veya erişilebilirliği hakkında yetersiz görünürlüktür. Sonuç olarak satışlar kaybedilir ve müşteri memnuniyeti düşer. Bu yaygın sorun, Manhattan Active Inventory gibi sistemlerin etkinliğini azaltabilir. ProcessMind, stok partilerinin yolculuğunu analiz eder ve Goods Issue Recorded olaylarını kullanılabilir stok verileriyle ilişkilendirerek yanlış konumlandırma, kullanılamaz durum veya süreç blokajları gibi "hayali" stok tükenmelerinin nedenlerini ortaya çıkarır. Kullanılabilir stokun toplanmasını ve paketlenmesini engelleyen darboğazları gösterir.

Stokun farklı depo konumları veya depolama gözleri arasında taşınmasındaki gecikmeler sonraki süreçlerde darboğaz yaratabilir, çevrim sürelerini uzatabilir ve genel operasyonel çevikliği azaltabilir. Bu durum Manhattan Active Inventory kullanan bir deponun işlem hacmini olumsuz etkileyebilir. ProcessMind, Stock Moved Internally olayları arasındaki süreyi izleyerek uzun süren transferleri, sık yeniden konumlandırmaları veya verimsiz belirli transfer rotalarını gösterir. Yetersiz ekipman, zayıf planlama veya yoğun geçiş yolları gibi kök nedenleri belirleyerek iç lojistiğin optimize edilmesini sağlar.

İade edilen ürünlerin verimsiz işlenmesi, işlem sürelerinin uzamasına neden olur. Bu durum stokların yeniden depolanmasını veya elden çıkarılmasını geciktirir, envanter doğruluğunu etkiler ve değerli depo alanını kullanılamaz hale getirir. Manhattan Active Inventory gibi güvenilir sistemler kullanılsa bile bu sorun maliyetleri artırabilir ve müşteri memnuniyetini azaltabilir. ProcessMind, iade ürün işleme iş akışının tamamını haritalayarak çevrimi uzatan darboğazları, tekrarlanan kalite kontrollerini veya gereksiz adımları belirler. İade döngüsünü optimize ederek daha hızlı sonuç alınmasına ve kaynakların daha iyi kullanılmasına yardımcı olur.

Zayıf yerleştirme stratejileri veya stok hareket örüntülerine ilişkin görünürlük eksikliği, depo alanının verimsiz kullanılmasına, operasyonel maliyetlerin yükselmesine ve kat edilen mesafelerin artmasına neden olabilir. Manhattan Active Inventory kullanılsa bile fiziksel düzen ve süreçlere uyum verimliliği belirler. ProcessMind, Put-away Completed ve Stock Moved Internally olaylarını Storage Bin öznitelikleriyle birlikte analiz ederek gerçek stok yerleşimini optimum stratejilerle karşılaştırmalı olarak görselleştirir. Kullanılmayan alan veya sık yeniden düzenleme örüntülerini ortaya çıkararak optimum olmayan depolama uygulamalarını gösterir.

Manuel Inventory Discrepancy Adjustments işlemlerinin sık yapılması; hatalı mal kabul uygulamaları, yanlış toplama veya uygun çevrimsel sayım eksikliği gibi stok kontrolü sorunlarına işaret eder. Bu durum ek iş yaratır, stok verilerine duyulan güveni azaltır ve Manhattan Active Inventory içindeki daha büyük sorunları gizleyebilir. ProcessMind, bu düzeltmelerin sıklığını, türünü ve kaynağını belirleyerek hangi aktivitelerin veya kullanıcıların bunları en sık tetiklediğini gösterir. Süreçteki kopmaların yanlış stok seviyelerine yol açtığı noktaları ortaya çıkarır.

Goods Receipt Recorded ile Quality Inspection Performed arasındaki kalite kontrol sürecinde oluşan darboğazlar, yeni stokun yerleştirme ve sonraki toplama işlemleri için kullanılabilir hale gelmesini önemli ölçüde geciktirebilir. Bu durum, Manhattan Active Inventory gibi gelişmiş bir sistemde bile çevrim sürelerini etkiler ve müşteri siparişlerinin karşılanmasında gecikmelere yol açabilir. ProcessMind, kontrol aşamasının akışını ve süresini görselleştirerek önemli beklemelere neden olan belirli aşamaları, kaynakları veya ürün kategorilerini belirler. Stokun hazır hale gelmesini hızlandırmak için kontrol sürecini kolaylaştırmanıza yardımcı olur.

Hasar, eskime veya son kullanma tarihi nedeniyle stokun aşırı miktarda hurdaya ayrılması ya da elden çıkarılması doğrudan finansal kayıp yaratır. Ayrıca stok devir hızı, depolama koşulları veya talep tahminindeki sorunlara işaret eder. Manhattan Active Inventory kullananlar dahil her stok operasyonunda bu önemli bir maliyet alanıdır. ProcessMind, stok partilerini yaşam döngüleri boyunca izler ve Son Kullanma Tarihi ile Stok Durumu gibi öznitelikleri Stock Scrapped/Disposed olaylarıyla ilişkilendirir. Uzun depolama, kök nedenler veya ilk giren ilk çıkar (FIFO) ilkesine uyulmaması gibi örüntüleri belirler.

Tipik hedefler

Başarının sizin için ne anlama geldiğini tanımlayın

Bu hedef, ürünlerin depoya ulaşmasından uygun biçimde depolanıp kullanılabilir hale gelmesine kadar geçen süreyi önemli ölçüde azaltmayı amaçlar. Daha hızlı yerleştirme, envanter bulunabilirliğini doğrudan etkiler, sonraki süreçlerin çevrim sürelerini kısaltır ve Manhattan Active Inventory içindeki sipariş karşılama oranlarını iyileştirir. Mal kabul rampalarında darboğaz oluşmasını önler ve stokun hızla erişilebilir olmasını sağlar. ProcessMind, 'Goods Receipt Recorded' ile 'Put-away Completed' arasındaki olay günlüklerini analiz ederek yerleştirme sürecindeki kesin darboğazları ve farklılıkları belirler. Ortalama ve aykırı süreleri ölçerek gecikmelere katkıda bulunan belirli kaynakları, konumları veya SKU kategorilerini gösterir. Bu veri, hedefli iyileştirmeler yapmanızı ve yerleştirme sürelerini potansiyel olarak %15-20 oranında azaltmanızı sağlar.

Bu hedefe ulaşmak, fiziksel stok ile sistem verileri arasındaki tutarsızlıklar nedeniyle stok kayıtlarının manuel olarak düzeltilmesi gereken durumların sayısını azaltmak anlamına gelir. Daha az düzeltme, stok doğruluğunu artırır, incelemelerle ilgili iş gücü maliyetlerini azaltır ve Manhattan Active Inventory'de etkili stok yönetimi için önemli olan stok bulunabilirliği bilgilerinin güvenilirliğini yükseltir. ProcessMind, Inventory Count Initiated ile Inventory Discrepancy Adjusted arasındaki tüm yaşam döngüsünü izleyerek hata örüntülerini ve kök nedenlerini ortaya çıkarır. Quantity Change, Transaction Type ve User Performing Action özniteliklerini analiz ederek hataya açık aktiviteleri veya aşamaları belirler; tutarsızlıkları %20-30 azaltmanıza ve genel veri bütünlüğünü iyileştirmenize yardımcı olur.

Bu hedef, tüm konumlarda tutulan stok miktarını doğru seviyeye getirmeye odaklanır. Elde bulundurma seviyelerini optimize etmek, elde bulundurma maliyetlerini azaltır, işletme sermayesini serbest bırakır ve yeterli stokla talebi karşılarken eskime riskini en aza indirir. Bu dengeyi kurmak, Manhattan Active Inventory operasyonlarında kârlılık ve verimlilik için önemlidir. ProcessMind, Inventory Batch/Lot yaşam döngülerini analiz ederek stok hareketlerini ve bekleme sürelerini ayrıntılı biçimde gösterir. Stock Value ve SKU Category özniteliklerine göre yavaş hareket eden veya fazla stokları belirler ve sipariş ile depolama stratejilerini optimize edebileceğiniz fırsatları ortaya çıkarır. Bu yaklaşım, elde bulundurma maliyetlerinde %10-15 azalma sağlayabilir.

Amaç, siparişler için ürünleri depodan alma sürecini mümkün olduğunca verimli hale getirerek seyahat süresini ve manuel emeği azaltmaktır. Kolaylaştırılmış toplama rotaları, siparişlerin daha hızlı karşılanmasını, iş gücü maliyetlerinin düşmesini ve toplayıcı verimliliğinin artmasını sağlar. Böylece Manhattan Active Inventory içindeki müşteri memnuniyeti ve operasyonel verimlilik doğrudan iyileşir. ProcessMind, Picking Initiated ile Picking Completed arasındaki gerçek süreç akışlarını haritalar ve bunları optimum rotalarla karşılaştırır. Warehouse Location, Storage Bin ve User Performing Action özniteliklerini analiz ederek katma değer yaratmayan hareketleri, geri dönüşleri ve verimsiz sıralamaları belirler; toplama hızında %10-25 iyileşme sağlayabilir.

Bu hedef, stok fiziksel olarak mevcut olduğu halde kullanılamaz olarak raporlanan durumları ele alır. Yanlış stok tükenmelerini ortadan kaldırmak, gerçek zamanlı stok görünürlüğünü doğru hale getirir, gereksiz acil tedariki önler, müşteri memnuniyetini artırır ve Manhattan Active Inventory içinde satış fırsatlarını en üst düzeye çıkarır. ProcessMind, stokun mevcut olması gereken durumlarda Goods Issue Recorded öncesindeki olay sırasını analiz ederek yanlış stok tükenmelerinin kök nedenlerini belirleyebilir. Inventory Status ve Warehouse Location değişikliklerini gerçek stok hareketleriyle ilişkilendirerek yanlış konumlandırma, sistem gecikmeleri veya kaydedilmemiş transferler gibi sorunları ortaya çıkarır ve bu olayları %50'den fazla azaltmanıza yardımcı olur.

Bu hedef, bir depo içindeki veya depolar arasındaki farklı konumlar ya da gözler arasında stok taşıma süresini azaltmaya odaklanır. Daha hızlı iç transferler, stokun ihtiyaç duyulan yerde ve zamanda hazır olmasını sağlar; iç darboğazları önler, ikmal verimliliğini artırır ve Manhattan Active Inventory genelinde optimum stok akışını korur. ProcessMind, tüm Stock Moved Internally olaylarının sürelerini ve rotalarını izleyerek gecikmeleri, gereksiz adımları veya kaynak kısıtlarını gösterir. Warehouse Location, Storage Bin ve Movement Reason Code özniteliklerini inceleyerek verimsizlikleri belirler ve iç transfer sürelerini %15-30 azaltmanızı sağlar.

Amaç, iade edilen ürünlerin teslim alınmasından nihai durumuna, örneğin yeniden stoklama, onarım veya hurdaya ayırma aşamasına kadar geçen işlem çevrim süresini önemli ölçüde azaltmaktır. Daha hızlı işlem, daha kısa iade veya değişim süreleri sayesinde müşteri deneyimini iyileştirir, iade envanteri için bekletme maliyetlerini azaltır ve Manhattan Active Inventory içinde envanterin geri kazanılmasını veya uygun biçimde elden çıkarılmasını hızlandırır. ProcessMind, 'Return Goods Processed' iş akışını görselleştirerek gecikmeleri ve yeniden çalışma döngülerini ortaya çıkarır. 'Transaction Type', 'Inventory Status' ve 'User Performing Action' özniteliklerini analiz ederek kontrol, kalite incelemesi veya sistem güncellemelerindeki darboğazları belirler ve iade işleme çevrim sürelerinde %20-35 oranında azalma sağlar.

Bu hedef, depo alanının her metrekaresinin ve metreküpünün mümkün olduğunca verimli kullanılmasını sağlamayı amaçlar. Depo kapasitesinin kullanımını optimize etmek, maliyetli genişleme ihtiyacını azaltır, ürünlere erişimi kolaylaştırır ve Manhattan Active Inventory ortamlarında genel operasyonel verimliliğe ve maliyet tasarrufuna katkı sağlar. ProcessMind, 'Put-away Completed' olaylarını 'Warehouse Location' ve 'Storage Bin' öznitelikleriyle ilişkilendirerek kullanılmayan alan veya verimsiz yerleştirme stratejilerine dair kalıpları belirler. İlk yerleştirme kararlarının hatalı olduğunu gösteren sık stok hareketlerini ortaya çıkarabilir ve alan kullanımını %10-20 oranında iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Bu hedef, stok kayıtlarını düzeltmek için manuel müdahaleye olan ihtiyacı azaltmaya odaklanır. Daha az manuel düzeltme, veri doğruluğunu artırır, insan hatasını azaltır, uyumluluğu iyileştirir ve çalışanlara önemli ölçüde zaman kazandırır. Böylece Manhattan Active Inventory içindeki stok verilerinin güvenilirliği artar. ProcessMind, 'Inventory Discrepancy Adjusted' olaylarını gerektiren belirli faaliyetleri ve koşulları belirler. Bunları 'Inventory Count Performed' veya 'Goods Receipt Recorded' gibi önceki faaliyetlerle ve 'Movement Reason Code' gibi özniteliklerle ilişkilendirerek temel nedenleri ortaya çıkarır ve manuel düzeltmelerde %25-40 oranında azalma sağlayabilir.

Amaç, ürünlerin teslim alınmasından kalite kontrolünün tamamlanıp yerleştirme için serbest bırakılmasına kadar geçen süreyi kısaltmaktır. Daha kısa kontrol süresi, satılamaz durumdaki stokların bekleme süresini azaltır, genel stok akışını iyileştirir ve ürünlerin Manhattan Active Inventory içinde müşterilere daha hızlı sunulmasını sağlar. ProcessMind, 'Goods Receipt Recorded' ile 'Quality Inspection Performed' arasındaki ve sonraki faaliyetlere kadar geçen süreyi hassas biçimde izler. Belirli 'Supplier' veya 'SKU Category' öznitelikleriyle ilişkili darboğazları, kaynak kısıtlarını ve gecikmeleri belirleyerek kontrol sürelerinde %10-25 oranında azalma sağlayabilir.

Bu hedef, hasar, kullanım dışı kalma veya son kullanma tarihi nedeniyle hurdaya ayrılması ya da imha edilmesi gereken stokların hacmini ve değerini önemli ölçüde azaltmayı amaçlar. Hurdaya ayırmayı azaltmak, finansal kayıpları doğrudan düşürür, kaynak kullanımını iyileştirir ve Manhattan Active Inventory içindeki sürdürülebilir stok uygulamalarına katkı sağlar. ProcessMind, tüm 'Stock Scrapped/Disposed' olaylarını analiz ederek 'Expiration Date', 'SKU Category', 'Supplier' ve 'Movement Reason Code' ile ilişkili kalıpları belirler. Verimsiz depolama, uzun bekleme süreleri veya hatalı tahmin gibi temel nedenleri ortaya çıkararak hurdaya ayırmayı %15-25 oranında azaltmaya yardımcı olur.

Envanter Yönetimi için 6 adımlı iyileştirme yolu

1

Templatei indirin
2

Verilerinizi dışa aktarın
3

Veri Setinizi yükleyin
4

Sürecinizi analiz edin
5

İyileştirmeleri uygulayın
6

Sürecinizi izleyin
1

Templatei indirin

Yapılacaklar

Envanter Yönetimi verileri için özel olarak hazırlanmış Excel Templateine erişin. Böylece ilk veri toplama işleminiz ProcessMind için doğru şekilde yapılandırılır.

Veri Templatei Rehberini görüntüleyin Templatei indirin
Neden önemli?

Standartlaştırılmış bir Template, veri hazırlığını kolaylaştırır, hataları azaltır ve zaman kazandırır. Bu, en baştan doğru süreç analizi yapmak için önemlidir.

Beklenen sonuç

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

ELDE EDECEKLERİNİZ

Stok verimsizliklerini belirleyin, akışı iyileştirin

ProcessMind, stok yönetimi yolculuğunuzun tamamını görselleştirerek belirgin darboğazları, yeniden sipariş noktası sorunlarını ve yavaş hareket eden stokları ortaya çıkarır. Stok seviyelerini optimize etmek ve operasyonel maliyetleri azaltmak için uygulanabilir içgörüler elde edin.
  • Gerçek stok süreç akışlarını görselleştirin
  • Stok tükenmesi risklerini ve fazla stoğu belirleyin
  • Verimsiz stok hareketlerini belirleyin
  • Maliyetleri azaltmak 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

TIPIK SONUÇLAR

Stok Yönetiminde mükemmelliğe ulaşın

Bu sonuçlar, kuruluşların Manhattan Active Inventory içindeki Stok Yönetimi süreçlerini optimize etmek için Process Mining'den yararlanarak genellikle elde ettiği önemli iyileştirmeleri gösterir.

0 %
Daha hızlı stok yerleştirme

Ortalama çevrim süresinde azalma

Kuruluşlar, teslim alınan ürünleri depolama konumlarına daha hızlı taşıyarak hazırlık alanındaki yoğunluğu azaltır ve toplama için stok bulunabilirliğini artırır.
0 %
Daha az stok farkı

Manuel düzeltmelerde azalma

Stok hatalarının temel nedenlerini belirlemek, manuel düzeltme ihtiyacını büyük ölçüde azaltır. Böylece stok kayıtları daha doğru hale gelir ve operasyonel kesintiler azalır.
0 %
Optimize edilmiş stok seviyeleri

Ortalama stok bekleme süresinde azalma

Şirketler yavaş hareket eden veya fazla stokları belirleyerek stok taşıma maliyetlerini azaltabilir, depo alanı açabilir ve stokta tutma sürelerini optimize ederek nakit akışını iyileştirebilir.
0 %
Kolaylaştırılmış toplama verimliliği

Ortalama toplama çevrim süresinde azalma

Toplama rotalarını ve süreçlerini analiz etmek, siparişlerin daha hızlı karşılanmasını sağlar. Böylece iş gücü maliyetleri azalır ve daha kısa teslimat süreleri sayesinde müşteri memnuniyeti artar.
0 %
Daha az stok hurdaya ayırma

Atıkta azalma

Hasarlı veya son kullanma tarihi geçmiş ürünlerin nedenlerini anlamak, kuruluşların önleyici tedbirler almasını sağlar. Bu, maliyetli stok değer düşüşlerini önemli ölçüde azaltır ve kârlılığı iyileştirir.
0 %
Hatalı stok tükenmelerini ortadan kaldırın

Toplama reddedilmelerinde azalma

Sistem stokuyla fiziksel stok arasındaki farkları belirlemek, ürünler mevcut sanıldığı halde bulunamadığı durumları önler. Böylece sipariş karşılama güvenilirliği ve müşteri güveni artar.

Sonuçlar süreç karmaşıklığına ve veri kalitesine göre değişir. Bu rakamlar, uygulamalarda gözlemlenen tipik iyileştirmeleri temsil eder.

Önerilen veri

En önemli öznitelikler ve faaliyetlerle başlayın, ardından ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Event Loglarına yeni misiniz? Öğrenin Process Mining Event Logu oluşturmayı öğrenin.

Öznitelikler

Analiz için yakalanması gereken temel veri noktaları

Belirli bir stok partisi veya lotu için birincil vaka tanımlayıcısı olarak kullanılan benzersiz tanımlayıcıdır.

Neden önemli?

İlgili tüm stok olaylarını tek bir süreç örneğinde birleştiren temel tanımlayıcıdır. Böylece stok yaşam döngüsünü uçtan uca analiz edebilirsiniz.

'Goods Receipt Recorded' veya 'Picking Completed' gibi gerçekleşen stok yönetimi olayının adıdır.

Neden önemli?

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

Stok faaliyetinin ne zaman başladığını gösteren zaman damgasıdır.

Neden önemli?

Bu zaman damgası, olayları doğru sıraya koymak ve zamana dayalı tüm performans metrikleriyle KPI'ları hesaplamak için temel niteliktedir.

Envanter faaliyetinin tamamlandığı zamanı gösteren zaman damgası.

Neden önemli?

Tek tek faaliyetlerin sürelerini hesaplamanızı sağlar ve süreçteki gecikmelere neden olan görevleri kesin olarak belirlemenize yardımcı olur.

Faaliyeti gerçekleştiren kullanıcı veya çalışanın tanımlayıcısı.

Neden önemli?

Süreç faaliyetlerini belirli kullanıcılarla ilişkilendirerek performans analizine, iş yükü dengesine ve eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesine imkan verir.

Faaliyetin gerçekleştiği depo içindeki belirli fiziksel konum, örneğin stok bölmesi veya paketleme istasyonu.

Neden önemli?

Envanter olaylarına mekânsal bağlam kazandırarak darboğazları, verimliliği ve belirli fiziksel konumlarla ilişkili sorunları analiz etmenizi sağlar.

Envanterdeki belirli bir ürün veya kalem için kullanılan benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli?

Ürün düzeyinde analiz yapmanızı sağlar ve süreç sorunlarının belirli ürünlerde veya ürün kategorilerinde yoğunlaşıp yoğunlaşmadığını belirlemenize yardımcı olur.

Faaliyete konu olan ürünün birim sayısı.

Neden önemli?

Her faaliyet için hacim ölçümü sağlar. Bu ölçüm, hacme dayalı KPI'ların yanı sıra işlem hacmi ve oranları hesaplamak için gereklidir.

Bir envanter hareketinin veya ayarlamasının nedenini açıklayan kod.

Neden önemli?

Envanter hareketlerinin ve ayarlamalarının ardındaki nedeni açıklar; tutarsızlıklar, hurdaya ayırma ve transferler için ayrıntılı temel neden analizi yapmanızı sağlar.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bir stok partisinin tesise resmi olarak ulaştığını ve sisteme kaydedildiğini gösterir. Bu olay genellikle bir kullanıcının ürünleri taraması veya Manhattan Active Inventory içinde bir satın alma siparişi ya da ön sevkiyat bildirimi (ASN) üzerinden teslim almayı onaylamasıyla kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, stok yaşam döngüsünün temel başlangıç olayıdır. Bu olaydan sonraki faaliyetlere kadar geçen süreyi analiz etmek, giriş operasyonlarının verimliliğini ve tedarikçi performansını ölçmek için önemlidir.

Stok partisinin nihai depolama kutusuna başarıyla yerleştirildiğini doğrular. Bu bilgi genellikle operatörün depolama kutusunu tarayıp yerleştirme görevinin tamamlandığını onaylamasıyla kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, giriş sürecinin sonunu ve stokun sipariş karşılamaya hazır hale gelmesini gösteren önemli bir kilometre taşıdır. Put-away Cycle Time ve Put-away On-Time Rate KPI'larını hesaplamak için gereklidir.

Örneğin döngüsel sayım sırasında bir fark tespit edildikten sonra, bir parti için sistemdeki stok miktarına yapılan açık düzeltmedir. Düzeltme pozitif veya negatif olabilir.

Neden önemli?

Bu olay, envanter doğruluğunun düşük olduğunun doğrudan göstergesidir. Bu düzeltmeleri analiz etmek, Envanter Tutarsızlığı Genel Bakış Dashboardu ve Envanter Tutarsızlık Oranı KPI için büyük önem taşır.

Operatörün stoku depolama konumundan alıp hazırlık veya paketleme alanına taşıdığını doğrular. Bu bilgi, operatörün el terminalinde toplama işlemini onaylamasıyla kaydedilir.

Neden önemli?

Bu dönüm noktası, toplama aşamasının sonunu ve paketleme aşamasının başlangıcını gösterir. Toplayıcı performansını ve Toplama ve Paketleme Performansı Dashboardunu ölçmek için gereklidir.

Stok partisinin depodan resmi olarak çıktığı ve eldeki stok miktarının azaldığı noktayı gösterir. Bu işlem genellikle kamyon çıkış taraması veya sevkiyat onayıyla tetiklenir.

Neden önemli?

Stok yaşam döngüsündeki temel başarılı son olayıdır. Çıkış sürecini tamamlar ve toplam stok bekleme süresini hesaplamak için kullanılır.

Bir stok partisinin hurda olarak nihai tasfiyesini ifade eder. Bu durumda stokun değeri kayıtlardan düşülür ve fiziksel olarak imha edilir. Hasarlı, son kullanma tarihi geçmiş veya kullanım dışı kalmış stoklarda gerçekleşebilir.

Neden önemli?

Bu, finansal kaybı temsil eden kritik bir hata veya alternatif Son Olaydır. Bu etkinliği izlemek, Envanter Hurdaya Ayırma Eğilimleri Dashboardu ve Hurdaya Ayırma Oranı KPI için gereklidir.

SSS

Sık sorulan sorular

Process Mining, envanter operasyonlarınızın gerçek akışını görselleştirerek gizli darboğazları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Stok yerleştirme veya kalite kontrolü gibi alanlarda gecikmelerin nerede yaşandığını belirleyebilir ve ideal süreçlerden sapmaları gösterebilir. Bu veriye dayalı içgörü, operasyonları hızlandırmak ve maliyetleri azaltmak için hedefli iyileştirmeler yapmanızı sağlar.

Başlamak için genellikle her envanter olayı için vaka tanımlayıcısı, etkinlik ve zaman damgası içeren Event Loglara ihtiyacınız vardır. Envanter Yönetiminde "Inventory Batch/Lot" vaka tanımlayıcısı olarak kullanılabilir. İlgili veriler arasında hareketler, düzeltmeler, yerleştirmeler, toplamalar ve kalite kontrolleri bulunur.

Stok yerleştirmenin hızlanması, envanter farkı düzeltmelerinin azalması ve envanter elde bulundurma seviyelerinin optimize edilmesi gibi önemli iyileştirmeler bekleyebilirsiniz. Process Mining, toplama rotalarını sadeleştirmeye, hatalı stok tükenmesi olaylarını ortadan kaldırmaya ve maliyetli envanter hurda oranlarını en aza indirmeye yardımcı olur. Böylece genel operasyonel verimlilik ve maliyet tasarrufu sağlanır.

İlk kurulum ve veri bağlantısı aşaması, veri kullanılabilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak birkaç hafta sürebilir. Veriler akmaya başladıktan sonra ilk içgörüler ve uygulanabilir öneriler çoğu zaman 1-2 ay içinde oluşturulabilir. Sürekli izleme, devam eden optimizasyon fırsatları sağlar.

Temel gereklilik, genellikle veritabanı dışa aktarımları, API’ler veya veri ambarı bağlantıları üzerinden Manhattan Active Inventory verilerinize erişim sağlamaktır. Event Logları Process Mining araçlarına uygun yapılandırılmış bir formatta çıkarabilmeniz gerekir. Analiz aşamasında Manhattan Active Inventory sistemiyle doğrudan entegrasyon genellikle gerekmez.

Evet, Process Mining sorunlara yol açan gerçek yolları ve sapmaları belirlemede oldukça etkilidir. Olay verilerini analiz ederek farklara, stok tükenmesine veya gecikmelere katkıda bulunan belirli süreç adımlarını ya da dizilerini ortaya çıkarabilir. Bu, kök neden analizi ve hedefli çözümler için somut bir temel sağlar.

Evet, Process Mining bir envanter partisinin veya lotunun tüm aşamalardaki yolculuğunu izleyebilir. Bu aşamalar yerleştirme, toplama, iç transferler, iadelerin işlenmesi ve kalite kontrollerini içerir. Uçtan uca akışı görerek birbiriyle bağlantılı süreçleri optimize edebilirsiniz.

Darboğazları belirlemenin yanı sıra Process Mining, operasyonel prosedürlere uyumu sağlamaya ve hileli faaliyetleri belirlemeye yardımcı olur. Ayrıca performans karşılaştırmaları için nesnel veriler sunar ve sürekli iyileştirme çalışmalarını destekler. Süreç farklılıklarını ve bunların etkisini şeffaf şekilde görebilirsiniz.

Stok yönetimini optimize edin, maliyetleri şimdi azaltın

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

Ücretsiz denemeyi başlatın

Kredi kartı gerekmez. Kurulum birkaç dakika sürer.