> Cải tiến quy trình liên tục > Quản lý kho hàng > Manhattan SCALE

Cải thiện hoạt động quản lý kho

Hướng dẫn 6 bước để tối ưu vận hành Manhattan SCALE

Tải mẫu dữ liệu

Quản lý kho hàng

Manhattan SCALE

Chọn quy trình

Chọn quy trình để tiếp tục làm việc trong không gian làm việc đã kết nối.

Quy trình hiện có

Hệ thống hiện có

Thách thức(11)Mục tiêu(11)6 bước Xem trước Kết quả Dữ liệu Câu hỏi thường gặp(5)

Tối ưu quản lý kho hàng trong Manhattan SCALE

Quản lý kho kém hiệu quả có thể gây ra điểm nghẽn, lãng phí tài nguyên và vấn đề về tuân thủ. Nền tảng của chúng tôi giúp bạn xác định chính xác các khâu vướng mắc trong vận hành, từ lúc nhận hàng đến khi gửi hàng. Nhờ đó, bạn có thể cải tiến dựa trên dữ liệu, cải thiện luồng hàng hóa và nâng cao hiệu quả chung của kho.

Tải xuống mẫu dữ liệu đã cấu hình sẵn để xử lý các thách thức thường gặp và đạt mục tiêu về hiệu quả. Làm theo kế hoạch cải tiến 6 bước và xem hướng dẫn mẫu dữ liệu để cải thiện hoạt động vận hành.

Hiện mô tả chi tiết

Vì sao nên tối ưu quản lý kho hàng trong Manhattan SCALE?

Quản lý kho hàng hiệu quả là nền tảng cho chuỗi cung ứng hoạt động tốt. Tuy nhiên, trong môi trường phức tạp như Manhattan SCALE, những điểm chưa hiệu quả dễ tích tụ và gây ra nhiều vấn đề cho doanh nghiệp. Chậm trễ khi nhận hàng, điểm nghẽn khi đưa hàng vào vị trí lưu trữ, lộ trình lấy hàng chưa tối ưu và lỗi đóng gói hoặc giao hàng đều làm tăng chi phí vận hành, kéo dài thời gian hoàn tất đơn hàng và cuối cùng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Nếu không hiểu rõ luồng quy trình thực tế dựa trên dữ liệu, việc xác định và xử lý các vấn đề này sẽ rất khó. Cải tiến liên tục quy trình trong WMS Manhattan SCALE không chỉ tạo lợi thế, mà còn cần thiết để duy trì sức cạnh tranh, kiểm soát chi phí và đảm bảo dịch vụ đáng tin cậy trong thị trường thay đổi nhanh.

Process mining giúp Manhattan SCALE vận hành hiệu quả hơn

Process mining giúp bạn hiểu và cải thiện hoạt động quản lý kho hàng trong Manhattan SCALE theo một cách mới. Bằng cách phân tích nhật ký sự kiện từ hệ thống, công cụ tạo hình ảnh khách quan dựa trên dữ liệu về hành trình của từng đơn hàng kho, từ lúc tạo đến khi xuất hàng. Nhờ đó, bạn không còn phải dựa vào giả định hay quan sát chủ quan. Bạn có thể thấy hàng hóa thực sự đi theo những lộ trình nào, mỗi hoạt động mất bao lâu và chậm trễ xảy ra chính xác ở đâu. Bạn cũng có thể phát hiện những khác biệt khó nhận ra trong quy trình, tìm các trường hợp không theo quy trình vận hành chuẩn và xác định tình trạng tranh chấp tài nguyên có thể làm chậm toàn bộ hoạt động. Góc nhìn từ đầu đến cuối giúp bạn hiểu các hoạt động như kiểm tra chất lượng, đưa hàng vào vị trí lưu trữ, lấy hàng và bốc xếp tác động qua lại ra sao, cũng như ảnh hưởng thế nào đến tổng thời gian chu trình. Từ đó, bạn có cơ sở để cải tiến đúng trọng tâm.

Các lĩnh vực chính cần cải thiện trong quy trình kho hàng

Dùng process mining để phân tích dữ liệu Manhattan SCALE giúp bạn tập trung cải thiện những lĩnh vực cụ thể:

Xác định và xử lý điểm nghẽn: Tìm chính xác nơi xảy ra chậm trễ và nguyên nhân, dù đó là khu vực nhận hàng quá tải, cách đưa hàng vào vị trí lưu trữ chưa hiệu quả, một khu vực lấy hàng cụ thể hay trạm đóng gói bị ùn ứ. Hiểu rõ điểm nghẽn là bước đầu tiên để cải tiến quy trình hiệu quả.
Rút ngắn thời gian chu trình: Phân tích thời gian của từng giai đoạn, từ thông báo giao hàng đến khi lô hàng được xuất đi. Xác định hoạt động mất nhiều thời gian bất thường và điều chỉnh để rút ngắn tổng thời gian chu trình quản lý kho hàng.
Tối ưu việc sử dụng tài nguyên: Tìm hiểu cách nhân lực, thiết bị và không gian lưu trữ đang được sử dụng. Xác định cơ hội phân bổ lại tài nguyên, cân bằng khối lượng công việc và tăng năng suất mà không cần đầu tư thêm.
Tăng mức độ tuân thủ và giảm lỗi: Theo dõi việc thực hiện quy trình vận hành chuẩn. Phát hiện trường hợp hàng hóa bị xử lý sai, lỗi lấy hàng hoặc đi theo lộ trình không chuẩn để nâng cao độ chính xác và mức độ tuân thủ quy định.
Tăng năng suất xử lý: Bằng cách cải thiện quy trình và xử lý điểm nghẽn, bạn có thể tăng đáng kể số đơn hàng kho được xử lý mỗi ngày, qua đó nâng cao năng lực vận hành.

Đạt kết quả có thể đo lường

Cải tiến quy trình được xác định qua process mining trong môi trường Manhattan SCALE mang lại lợi ích cụ thể, có thể đo lường:

Giảm chi phí vận hành: Phân bổ nhân lực hợp lý, giảm thời gian thiết bị nhàn rỗi và hạn chế lỗi dẫn đến phải làm lại. Tất cả góp phần giảm chi phí xử lý trên mỗi đơn vị.
Hoàn tất đơn hàng nhanh hơn: Rút ngắn đáng kể thời gian chu trình trung bình của đơn hàng kho, giúp giao hàng cho khách nhanh hơn và cải thiện mức dịch vụ.
Tăng độ chính xác tồn kho: Giảm lỗi khi đưa hàng vào vị trí lưu trữ và lấy hàng giúp bạn nắm rõ lượng hàng tồn hơn, hạn chế sai lệch và cải thiện việc lập kế hoạch.
Nâng cao sự hài lòng của khách hàng: Hoàn tất đơn hàng đúng hạn và chính xác giúp khách hàng hài lòng hơn, đồng thời củng cố quan hệ kinh doanh.
Lập kế hoạch chiến lược tốt hơn: Khi hiểu rõ hiệu quả quy trình thực tế, bạn có thể đưa ra quyết định phù hợp hơn về nhân sự, đầu tư thiết bị và bố trí kho hàng.

Bắt đầu tối ưu kho hàng ngay hôm nay

Muốn khai thác tốt Manhattan SCALE cho quản lý kho hàng, trước hết bạn cần hiểu quy trình thực sự diễn ra như thế nào. Process mining cung cấp góc nhìn rõ ràng và thông tin dựa trên dữ liệu để bạn cải thiện vận hành. Thay vì phỏng đoán, hãy chủ động tìm cơ hội rút ngắn thời gian chu trình quản lý kho hàng, xử lý điểm nghẽn và cải tiến liên tục. Bắt đầu ngay hôm nay để xây dựng hoạt động kho hàng hiệu quả, tiết kiệm chi phí và tuân thủ hơn.

Quản lý kho hàng Luồng hàng hóa Logistics Tối ưu tồn kho Nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng Hoàn tất đơn hàng Trung tâm phân phối Quản lý vận hành WMS Vận hành kho hàng Lấy hàng, đóng gói, giao hàng Phân phối

Vấn đề và thách thức thường gặp

Xác định những thách thức đang ảnh hưởng đến bạn

Nhiều đơn hàng trong kho mất nhiều thời gian hơn dự kiến từ lúc tạo đến khi xuất hàng, khiến giao hàng trễ và khách hàng không hài lòng. Tình trạng này ảnh hưởng đến cam kết mức dịch vụ, làm tăng chi phí lưu kho và có thể gây tổn hại đến uy tín giao hàng đúng hẹn của bạn.
ProcessMind phân tích dữ liệu Manhattan SCALE WMS để tìm ra các hoạt động hoặc luồng gây chậm trễ. Bằng cách theo dõi hành trình của từng đơn hàng trong kho, nền tảng xác định thời gian bị mất ở khâu nào, chẳng hạn như lấy hàng, đóng gói hay tập kết. Nhờ đó, bạn có thể tập trung cải tiến đúng chỗ.

Nhân viên thường phải lấy lại mặt hàng hoặc đóng gói lại đơn hàng do phát hiện lỗi hoặc sai lệch ở giai đoạn cuối. Việc làm lại gây lãng phí nhân công, tăng chi phí vận hành và kéo dài quy trình quản lý kho, ảnh hưởng đến hiệu quả chung.
ProcessMind lần theo hành trình của từng đơn hàng trong Manhattan SCALE để tìm nguyên nhân gốc rễ của việc làm lại. Nền tảng cho thấy lỗi phát sinh ở đâu, hoạt động nào thường bị lặp lại, đồng thời giúp bạn xác định liệu nhân viên, vật tư hay vị trí lưu kho cụ thể có góp phần gây ra tình trạng kém hiệu quả này hay không.

Hàng hóa không phải lúc nào cũng được lưu ở vị trí phù hợp nhất, khiến quãng đường di chuyển khi lấy hàng hoặc luân chuyển nội bộ tăng lên. Cách nhập kho chưa hiệu quả trong hệ thống quản lý kho có thể làm giảm mức sử dụng sức chứa và chậm hoạt động chung.
ProcessMind trực quan hóa đường đi thực tế từ "Goods Received" đến "Goods Put Away" trong Manhattan SCALE. Nền tảng xác định các tuyến đường chưa tối ưu, những điểm thường lệch khỏi quy trình chuẩn và cơ hội sắp xếp lại vị trí lưu kho để giảm quãng đường di chuyển cũng như thao tác xử lý về sau.

Chậm trễ khi tiếp nhận, kiểm đếm và kiểm tra hàng nhập gây ùn ứ tại khu vực bốc dỡ, khiến hàng chưa sẵn sàng để xử lý đơn đúng lúc. Tình trạng này ảnh hưởng đến độ chính xác của tồn kho, chiếm dụng diện tích bốc dỡ quý giá và gây tác động dây chuyền đến toàn bộ hoạt động kho.
ProcessMind phân tích chuỗi từ "Inbound Delivery Notification Received" đến "Goods Put Away" trong Manhattan SCALE. Nền tảng cho thấy khâu nào làm giảm tốc độ xử lý, xác định điểm nghẽn cụ thể trong quy trình tiếp nhận và giúp bạn tối ưu nhân sự hoặc cách kiểm tra để xử lý nhanh hơn.

Đơn hàng thường phải chờ lâu tại khu vực đóng gói hoặc làn tập kết trước khi được đưa lên phương tiện vận chuyển. Việc chờ đợi gây ùn tắc, cản trở sử dụng hiệu quả khu vực xuất hàng và trực tiếp khiến đơn hàng lỡ hạn giao cho khách.
ProcessMind theo dõi thời gian chờ và hàng đợi trước các bước "Packing Initiated" và "Loading onto Carrier" trong dữ liệu sự kiện Manhattan SCALE. Nền tảng xác định chính xác nơi đơn hàng bị ùn lại, giúp bạn tìm ra vấn đề về sức chứa, phân bổ nhân sự chưa hợp lý hoặc bàn giao kém hiệu quả giữa các công đoạn.

Một số bước kiểm tra chất lượng quan trọng bị bỏ qua, thực hiện sai thứ tự hoặc không được ghi chép đầy đủ, gây rủi ro cho chất lượng sản phẩm và việc tuân thủ. Thiếu sót trong quản lý kho có thể dẫn đến lỗi ở các khâu sau, hàng trả lại tốn kém và ảnh hưởng đến uy tín thương hiệu.
ProcessMind phát hiện các đơn hàng trong Manhattan SCALE thiếu bước "Quality Inspection Performed" hoặc thực hiện bước này không đúng thứ tự. Nền tảng giúp bạn thấy rõ những điểm lệch khỏi quy trình vận hành chuẩn để có thể tập trung đào tạo hoặc chấn chỉnh việc tuân thủ quy trình.

Nhân viên hoặc thiết bị trong kho không phải lúc nào cũng được sử dụng hiệu quả. Một số khu vực có thời gian nhàn rỗi trong khi những khu vực khác quá tải. Phân bổ tài nguyên chưa hợp lý có thể làm tăng chi phí nhân công, kéo dài thời gian xử lý và giảm hiệu quả vận hành chung.
ProcessMind phân tích các thuộc tính "User/Operator ID" và "Equipment Used" trong những hoạt động của Manhattan SCALE. Nền tảng cho thấy tình trạng sử dụng thiếu hoặc quá mức, xác định nơi tài nguyên bị chiếm dụng và cung cấp dữ liệu để bạn tối ưu lịch làm việc cũng như phân bổ thiết bị.

Đơn hàng thường không hoàn tất hoặc không được xuất đi đúng ngày yêu cầu, dẫn đến khoản phạt, khiếu nại của khách hàng và tổn hại uy tín. Tình trạng này ảnh hưởng đến khả năng đáp ứng cam kết mức dịch vụ và duy trì quan hệ tốt với khách hàng, đối tác.
ProcessMind so sánh "Actual Completion Date" với "Requested Completion Date" của từng đơn hàng trong Manhattan SCALE. Nền tảng xác định những đơn hàng thường xuyên trễ hạn và cho thấy cụ thể các bước trong quy trình hoặc những lần chậm trễ trước đó góp phần khiến đơn hàng lỡ hạn.

Đơn hàng trong kho thường đi theo tuyến không chuẩn hoặc phát sinh vòng lặp ngoài dự kiến, khác đáng kể so với luồng quy trình mong muốn. Những biến thể khó kiểm soát này khiến vận hành phức tạp hơn, kéo dài thời gian xử lý và gây khó khăn cho việc dự báo.
ProcessMind lập bản đồ hành trình thực tế từ đầu đến cuối của từng đơn hàng dựa trên dữ liệu Manhattan SCALE. Nền tảng hiển thị các biến thể quy trình, xác định những điểm lệch thường gặp và đo tần suất cũng như tác động của chúng. Nhờ đó, bạn có thể chuẩn hóa quy trình hoặc tối ưu cách xử lý các trường hợp ngoại lệ phổ biến.

Số lượng hàng dự kiến và thực tế khi tiếp nhận, lấy hoặc đóng gói thường xuyên không khớp, dẫn đến phải điều chỉnh thủ công và làm giảm độ chính xác của tồn kho. Sai lệch khiến công việc phải làm lại, chậm xử lý đơn hàng và làm giảm độ tin cậy của dữ liệu tồn kho.
ProcessMind phân tích các thuộc tính "Planned Quantity" và "Actual Quantity" ở nhiều giai đoạn của từng đơn hàng trong Manhattan SCALE. Nền tảng xác định thời điểm và công đoạn thường xảy ra sai lệch nhất, giúp bạn tìm ra vấn đề trong khâu tiếp nhận, lấy hàng hoặc kiểm đếm cần được xử lý.

Hoạt động kho có quá nhiều lần di chuyển vật tư và sản phẩm trong cơ sở, làm tăng chi phí nhân công và khiến thiết bị hao mòn nhanh hơn. Những lần di chuyển kém hiệu quả này kéo dài thời gian xử lý và giảm năng suất vận hành chung.
ProcessMind lần theo các vị trí lưu kho và hoạt động liên quan của từng đơn hàng trong Manhattan SCALE. Nền tảng cho thấy các tuyến đường chưa hiệu quả khi nhập kho và lấy hàng, phát hiện những lần di chuyển không cần thiết, đồng thời gợi ý cách tối ưu bố trí kho và phân công công việc.

Mục tiêu thường gặp

Xác định thế nào là thành công

Mục tiêu này nhằm rút ngắn tổng thời gian từ lúc tạo đơn hàng trong kho đến khi xuất hàng, qua đó cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng và hiệu quả vận hành. Xử lý đơn nhanh hơn trong Manhattan SCALE giúp khách nhận hàng sớm hơn, cải thiện mức dịch vụ và giảm chi phí lưu kho. ProcessMind xác định các điểm nghẽn cụ thể và hoạt động kéo dài nhất trong chu kỳ xử lý đơn. Bằng cách phân tích nhật ký sự kiện, nền tảng cho thấy đơn hàng bị mắc lại ở đâu, chẳng hạn như chờ tập kết quá lâu hoặc chậm lấy hàng. Từ đó, bạn có thể điều chỉnh quy trình có trọng tâm và đo lường kết quả cải tiến.

Mục tiêu này là giảm đáng kể tình trạng lấy sai mặt hàng hoặc đóng gói sai, vốn dẫn đến phải làm lại, hàng trả lại và chi phí vận hành tăng trong Manhattan SCALE. Giảm lỗi giúp đơn hàng chính xác hơn, củng cố niềm tin của khách hàng và hạn chế lãng phí. ProcessMind phát hiện các trường hợp phải làm lại hoặc lệch khỏi quy trình lấy hàng và đóng gói chuẩn. Nền tảng có thể chỉ ra mã người dùng, thiết bị hoặc loại sản phẩm liên quan đến tỷ lệ lỗi cao hơn, giúp bạn tập trung đào tạo hoặc điều chỉnh hệ thống để tăng độ chính xác.

Mục tiêu này tập trung cải thiện hiệu quả đưa hàng vào kho sau khi tiếp nhận và lấy hàng ra để xử lý trong Manhattan SCALE. Luồng được tối ưu giúp sử dụng không gian tốt hơn, giảm quãng đường di chuyển và lấy hàng nhanh hơn. ProcessMind phân tích tuyến đường thực tế và thời gian của các hoạt động nhập kho, lấy hàng, qua đó xác định tuyến đường kém hiệu quả hoặc những lần di chuyển lặp lại. Nền tảng cho thấy cơ hội điều chỉnh cách bố trí hàng hóa hoặc quy tắc hệ thống để giảm quãng đường và tăng năng suất xử lý.

Mục tiêu là rút ngắn thời gian từ khi nhận thông báo giao hàng đến khi hàng được đưa vào kho, loại bỏ điểm nghẽn ở các công đoạn đầu của hoạt động kho trong Manhattan SCALE. Tiếp nhận nhanh hơn giúp hàng sẵn sàng bán sớm hơn và giảm ùn tắc tại khu vực bốc dỡ. ProcessMind trực quan hóa quy trình tiếp nhận hàng và cho thấy nơi xảy ra chậm trễ, chẳng hạn như khi kiểm tra chất lượng hoặc kiểm đếm ban đầu. Nền tảng đo lường tác động của những lần chậm trễ này, giúp quản lý tìm ra nguyên nhân gốc rễ và thay đổi quy trình để hàng sẵn sàng sử dụng sớm hơn.

Mục tiêu này là giảm thời gian chờ không cần thiết và tình trạng kém hiệu quả ở các công đoạn cuối trước khi hàng rời kho, dựa trên dữ liệu Manhattan SCALE. Đóng gói và tập kết gọn hơn giúp đơn hàng sẵn sàng đúng hạn, tránh lỡ khung giờ giao hàng. ProcessMind xác định nơi đơn hàng ùn lại hoặc phải chờ quá lâu giữa lúc bắt đầu đóng gói và khi xuất hàng. Nền tảng phát hiện các biến thể quy trình gây chậm trễ, giúp bạn điều chỉnh phân bổ tài nguyên hoặc bố trí khu vực làm việc.

Mục tiêu này là bảo đảm mọi bước kiểm tra chất lượng cần thiết đều được thực hiện nhất quán với hàng nhập hoặc đơn hàng xuất trong Manhattan SCALE. Tuân thủ nhất quán giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm hàng trả lại và đáp ứng yêu cầu tuân thủ. ProcessMind lập bản đồ luồng di chuyển thực tế của hàng hóa trong kho và phát hiện trường hợp bỏ qua, trì hoãn hoặc thực hiện sai thứ tự các bước kiểm tra chất lượng. Nền tảng cung cấp dữ liệu định lượng về những trường hợp không tuân thủ, giúp bạn đưa ra biện pháp khắc phục và chấn chỉnh quy trình.

Mục tiêu là sử dụng hiệu quả nhân lực, thiết bị và không gian lưu kho trong hoạt động kho trên Manhattan SCALE. Sử dụng tài nguyên tốt hơn giúp tăng năng suất, giảm chi phí làm thêm giờ và tối ưu chi phí vận hành. ProcessMind phân tích thời lượng hoạt động và cách phân công tài nguyên để tìm ra tài nguyên chưa được sử dụng hết hoặc đang quá tải. Nền tảng xác định thời gian nhàn rỗi và điểm nghẽn do thiếu tài nguyên, giúp bạn lập lịch tốt hơn và cân bằng khối lượng công việc.

Mục tiêu này là tăng tỷ lệ đơn hàng trong kho được bàn giao cho đơn vị vận chuyển đúng ngày hoàn tất yêu cầu trong Manhattan SCALE. Đạt được mục tiêu này giúp khách hàng hài lòng hơn và giảm khoản phạt do giao hàng trễ. ProcessMind đối chiếu thời điểm xuất hàng với ngày hoàn tất yêu cầu, xác định loại đơn hàng hoặc luồng quy trình thường dẫn đến trễ hạn. Nền tảng cho thấy các lần chậm trễ trước khi xuất hàng và giúp bạn chủ động xử lý để đáp ứng cam kết.

Mục tiêu là giảm biến thể và sai lệch ngoài dự kiến trong quá trình di chuyển hàng hóa từ lúc tiếp nhận đến khi xuất hàng, duy trì quy trình nhất quán trong Manhattan SCALE. Luồng chuẩn hóa giúp dễ dự đoán hơn, giảm lỗi và đơn giản hóa việc đào tạo. ProcessMind tự động phát hiện các biến thể thực tế của luồng di chuyển hàng hóa và đối chiếu với tuyến đường lý tưởng hoặc đã hoạch định. Nền tảng đo tần suất và tác động của các sai lệch, giúp bạn chấn chỉnh quy trình hoặc xem xét lại tiêu chuẩn hiện tại.

Mục tiêu này là giảm chênh lệch giữa số lượng dự kiến và thực tế trong các khâu tiếp nhận, nhập kho hoặc lấy hàng trên Manhattan SCALE. Giảm sai lệch giúp dữ liệu tồn kho chính xác hơn, tránh hết hàng và loại bỏ công việc đối chiếu. ProcessMind so sánh số lượng dự kiến với số lượng thực tế ở nhiều bước trong quy trình, xác định sai lệch phát sinh ở đâu và vì sao. Nền tảng có thể chỉ ra mặt hàng, vị trí lưu kho hoặc nhân viên liên quan đến tỷ lệ sai số lượng cao, giúp bạn tập trung điều tra.

Mục tiêu là tìm và loại bỏ các thao tác xử lý hàng hóa không cần thiết hoặc kém hiệu quả, không tạo thêm giá trị, để tối ưu vận hành trên Manhattan SCALE. Loại bỏ việc di chuyển thừa giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí nhân công và hạn chế hao mòn thiết bị. ProcessMind trực quan hóa toàn bộ hành trình của đơn vị hàng hóa hoặc vật tư, cho thấy các vòng di chuyển, lần chuyển hàng không cần thiết hoặc thao tác lặp lại. Nền tảng đo tần suất và thời lượng của những bước không tạo giá trị này, cung cấp dữ liệu để bạn điều chỉnh cách bố trí kho hoặc thiết kế lại quy trình.

Lộ trình cải tiến quản lý kho gồm 6 bước

Tải mẫu xuống

Xuất dữ liệu Manhattan SCALE

Tải dữ liệu lên ProcessMind

Phân tích quy trình kho

Thực hiện cải tiến có trọng tâm

Theo dõi và tối ưu liên tục

Tải mẫu xuống

Việc cần làm

Dùng mẫu Excel ProcessMind được thiết kế sẵn cho dữ liệu quản lý kho từ Manhattan SCALE. Mẫu này giúp bạn thu thập đầy đủ thông tin cần thiết trong nhật ký sự kiện.

Xem hướng dẫn mẫu dữ liệu Tải mẫu xuống

Vì sao điều này quan trọng

Mẫu có cấu trúc rõ ràng giúp chuẩn bị dữ liệu nhất quán và chính xác. Mẫu hướng dẫn bạn trích xuất đúng thông tin để phân tích hiệu quả.

Kết quả dự kiến

Mẫu Excel sẵn dùng, được cấu hình cho dữ liệu quản lý kho Manhattan SCALE của bạn.

BẠN SẼ NHẬN ĐƯỢC GÌ

Phát hiện những điểm kém hiệu quả tiềm ẩn trong kho

ProcessMind trực quan hóa toàn bộ hoạt động trong kho, từ lúc nhận hàng đến khi gửi hàng. Bạn có thể nhanh chóng xác định điểm nghẽn và những khâu cần cải thiện.

Trực quan hóa quy trình kho từ đầu đến cuối
Xác định chính xác điểm nghẽn trong luồng hàng hóa
Tối ưu chu kỳ từ nhận hàng đến gửi hàng
Phát hiện việc sử dụng tài nguyên chưa hiệu quả

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

KẾT QUẢ THƯỜNG ĐẠT ĐƯỢC

Cải thiện thực tế trong hoạt động kho

Những kết quả này cho thấy lợi ích có thể đo lường mà các tổ chức thường đạt được khi tối ưu quy trình quản lý kho. Phân tích dữ liệu quy trình chi tiết từ Manhattan SCALE giúp doanh nghiệp hiểu rõ vấn đề, loại bỏ khâu kém hiệu quả và cải thiện đáng kể hoạt động.

0 %

Xử lý đơn hàng nhanh hơn

Mức giảm trung bình của thời gian xử lý từ đầu đến cuối

Rút ngắn tổng thời gian từ lúc tạo đơn đến khi xuất hàng, cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng và vòng quay tồn kho. Xác định và loại bỏ điểm nghẽn làm chậm tiến độ hoàn tất đơn hàng.

0 %

Tăng tỷ lệ xuất hàng đúng hạn

Mức tăng tỷ lệ đáp ứng ngày giao hàng đã cam kết

Nâng cao khả năng đáp ứng ngày xuất hàng theo yêu cầu, giúp khách hàng hài lòng hơn và giảm khoản phạt. Xác định nguyên nhân thường xuyên khiến đơn hàng trễ hạn.

0 %

Giảm tỷ lệ phải lấy hàng lại

Mức giảm số lần lặp lại hoạt động lấy hàng

Giảm lỗi lấy hàng tốn kém và công việc phải làm lại, qua đó giảm chi phí vận hành và cải thiện độ chính xác của tồn kho. Xác định nguyên nhân gốc rễ của các lỗi lấy hàng thường gặp.

0 %

Nhập hàng vào kho nhanh hơn

Mức giảm thời gian từ khi tiếp nhận đến khi nhập kho

Đẩy nhanh việc chuyển hàng đã tiếp nhận vào kho, giúp hàng sẵn sàng sử dụng sớm hơn và tận dụng không gian kho hiệu quả hơn. Loại bỏ chậm trễ trong khâu xử lý hàng nhập.

0 %

Tăng mức độ tuân thủ quy trình

Mức tăng tỷ lệ tuân theo luồng tối ưu

Bảo đảm hàng hóa được xử lý theo các tuyến đường chuẩn và hiệu quả, giảm di chuyển không cần thiết và giúp hoạt động dễ dự đoán hơn. Thúc đẩy việc áp dụng các phương pháp tốt.

Kết quả thực tế có thể khác nhau tùy vào độ phức tạp của quy trình, chất lượng dữ liệu và phạm vi cải tiến. Các số liệu được nêu thể hiện mức cải thiện thường thấy trong những dự án process mining tương tự.

Dữ liệu nên dùng

Bắt đầu với các thuộc tính và hoạt động quan trọng nhất, sau đó bổ sung khi cần.

Chưa quen với nhật ký sự kiện? Tìm hiểu cách tạo nhật ký sự kiện cho process mining.

Thuộc tính

Các dữ liệu chính cần thu thập để phân tích

Mã định danh duy nhất cho một đơn vị công việc logistics cụ thể, chẳng hạn như phiếu nhận hàng nhập hoặc lô hàng xuất.

Vì sao điều này quan trọng

Đây là khóa thiết yếu để liên kết mọi hoạt động liên quan trong kho thành một trường hợp quy trình thống nhất, giúp phân tích từ đầu đến cuối.

Tên của tác vụ hoặc sự kiện quản lý kho cụ thể đã diễn ra.

Vì sao điều này quan trọng

Thuộc tính này xác định các bước của quy trình, làm cơ sở cho sơ đồ quy trình và giúp phân tích luồng vận hành cũng như các điểm khác biệt.

Dấu thời gian cho biết hoạt động hoặc sự kiện trong kho đã diễn ra khi nào.

Vì sao điều này quan trọng

Dấu thời gian này rất quan trọng để sắp xếp sự kiện đúng thứ tự và tính các chỉ số thời lượng, chẳng hạn như thời gian chu trình và thời gian xử lý.

Dấu thời gian cho biết một hoạt động có thời lượng đo được đã hoàn tất khi nào.

Vì sao điều này quan trọng

Thuộc tính này giúp tính chính xác thời gian xử lý của từng hoạt động, qua đó xác định tác vụ nào tiêu tốn nhiều thời gian và tài nguyên nhất.

Mã định danh duy nhất của nhân viên kho hoặc người vận hành thực hiện hoạt động.

Vì sao điều này quan trọng

Thuộc tính này liên kết hiệu suất quy trình với từng cá nhân hoặc nhóm, giúp phân tích khối lượng công việc, năng suất và cách phân bổ tài nguyên.

Phân loại đơn hàng trong kho, chẳng hạn như hàng nhập, hàng xuất hoặc điều chuyển nội bộ.

Vì sao điều này quan trọng

Thuộc tính này giúp tách riêng và so sánh các quy trình khác nhau, chẳng hạn như hàng nhập và hàng xuất, vốn có luồng xử lý và mục tiêu hiệu suất riêng.

Mã định danh duy nhất của sản phẩm hoặc nguyên vật liệu được xử lý.

Vì sao điều này quan trọng

Thuộc tính này cho phép phân tích ở cấp sản phẩm để xác định mặt hàng nào liên quan đến chậm trễ, lỗi hoặc công việc phải làm lại.

Số lượng thực tế của mặt hàng đã được kiểm đếm, lấy hoặc giao.

Vì sao điều này quan trọng

Thuộc tính này rất quan trọng để phát hiện chênh lệch giữa số lượng dự kiến và số lượng thực tế, qua đó chỉ ra vấn đề tiềm ẩn về độ chính xác của tồn kho hoặc lỗi vận hành.

Ngày khách hàng hoặc bên liên quan nội bộ yêu cầu đơn hàng được xuất đi.

Vì sao điều này quan trọng

Đây là mốc chính để đo hiệu suất xuất hàng đúng hạn và mức độ đáp ứng các thỏa thuận dịch vụ với khách hàng.

Các hoạt động

Các bước quy trình cần theo dõi và tối ưu

Hoạt động này ghi nhận thời điểm tạo đơn hàng trong hệ thống quản lý kho, có thể là đơn tiếp nhận hàng nhập hoặc xử lý hàng xuất. Đây thường là sự kiện được ghi nhận rõ ràng với dấu thời gian khi bản ghi đơn hàng mới được thêm vào hệ thống, thường thông qua kết nối với ERP.

Vì sao điều này quan trọng

Đây là sự kiện bắt đầu chính của quy trình kho. Phân tích thời gian từ thời điểm này đến khi hoàn tất là yếu tố quan trọng để đo tổng chu kỳ xử lý đơn hàng.

Ghi nhận việc hoàn tất tiếp nhận hàng thực tế, khi hàng được dỡ xuống, nhận diện và đối chiếu số lượng với thông báo giao hàng. Đây là sự kiện được ghi nhận rõ ràng, thường xảy ra khi nhân viên xác nhận số lượng cuối cùng của từng mặt hàng trên thiết bị cầm tay hoặc thiết bị đầu cuối.

Vì sao điều này quan trọng

Đây là mốc quan trọng để bảo đảm độ chính xác của tồn kho và bắt đầu chu kỳ nhập kho. Sự kiện này giúp phân tích sai lệch số lượng và hiệu quả của đội ngũ tiếp nhận hàng.

Hoạt động này xác nhận hàng đã được đưa vào đúng vị trí lưu trữ được chỉ định. Hệ thống ghi nhận sự kiện khi nhân viên quét vị trí lưu trữ và xác nhận thao tác, qua đó hoàn tất tác vụ.

Vì sao điều này quan trọng

Sự kiện này kết thúc quy trình nhập hàng và giúp hàng tồn kho sẵn sàng để xử lý đơn. Đây là mốc kết thúc để đo KPI “Thời gian từ khi nhận hàng đến khi đưa vào vị trí lưu trữ”.

Hoạt động này xác nhận nhân viên đã lấy hàng thực tế khỏi vị trí lưu trữ. Hệ thống ghi nhận sự kiện khi nhân viên quét mã hàng và/hoặc vị trí để xác nhận thao tác lấy hàng trên thiết bị cầm tay.

Vì sao điều này quan trọng

Đây là một mốc quan trọng trong chu trình xử lý đơn. Sự kiện này cần thiết để đo năng suất lấy hàng, tỷ lệ làm lại và mức sử dụng tài nguyên.

Hoạt động này cho biết tất cả mặt hàng trong lô hàng đã được đóng vào thùng chứa cuối cùng và thùng đã được niêm phong. Hệ thống ghi nhận sự kiện khi nhân viên đóng gói xác nhận hoàn tất thùng hàng hoặc lô hàng.

Vì sao điều này quan trọng

Mốc này kết thúc công đoạn đóng gói, giúp lô hàng sẵn sàng để tập kết và xuất đi. Đây là dữ liệu quan trọng để phân tích năng suất và hiệu quả đóng gói.

Đánh dấu thời điểm phương tiện vận chuyển rời kho cùng hàng hóa. Hệ thống ghi nhận sự kiện khi người dùng thực hiện giao dịch “Ship Confirm” hoặc “Dispatch”, qua đó hoàn tất lô hàng.

Vì sao điều này quan trọng

Đây là mốc quan trọng để đo tỷ lệ giao hàng đúng hạn so với ngày giao yêu cầu. Sự kiện này thường kích hoạt thông báo cho khách hàng và lập hóa đơn.

Cho biết đơn hàng trong kho đã được đóng về mặt hệ thống sau khi hoàn tất mọi hoạt động thực tế. Sự kiện này thường được suy ra từ lần cập nhật trạng thái cuối cùng của đơn hàng, chẳng hạn “Completed” hoặc “Closed”.

Vì sao điều này quan trọng

Hoạt động này đánh dấu điểm kết thúc chính thức của toàn bộ quy trình xử lý đơn trong kho. Đây là mốc cần thiết để tính tổng thời gian xử lý đơn và năng suất.

Câu hỏi thường gặp

Các câu hỏi thường gặp

process mining giúp cải thiện quy trình quản lý kho trên Manhattan SCALE như thế nào?

Process mining phân tích nhật ký sự kiện từ Manhattan SCALE để trực quan hóa luồng vận hành kho thực tế. Công cụ giúp xác định điểm nghẽn trong khâu tiếp nhận hàng, lấy hàng, đóng gói và xuất hàng, đồng thời cho thấy những điểm lệch khỏi quy trình chuẩn. Nhờ đó, bạn có thể dựa vào dữ liệu để phân bổ tài nguyên hợp lý hơn và rút ngắn chu kỳ xử lý đơn hàng.

Cần dữ liệu nào từ Manhattan SCALE để bắt đầu process mining?

Để bắt đầu, cần nhật ký sự kiện có mã định danh trường hợp, tên hoạt động và dấu thời gian cho mỗi sự kiện. Với quản lý kho, Warehouse Order ID thường được dùng làm mã định danh trường hợp. Các hoạt động liên quan gồm nhập kho, lấy hàng, đóng gói và xuất hàng, cùng dấu thời gian chính xác của từng hoạt động.

Khi áp dụng process mining vào hoạt động kho, chúng tôi có thể kỳ vọng những lợi ích hoặc kết quả nào?

Bạn có thể kỳ vọng cải thiện đáng kể ở những khía cạnh chính như rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng và giảm lỗi lấy hàng, đóng gói. Process mining giúp tối ưu luồng nhập kho và lưu trữ, đẩy nhanh khâu tiếp nhận hàng, tinh gọn việc đóng gói và tập kết. Nhờ đó, tỷ lệ xuất hàng đúng hạn và hiệu quả sử dụng tài nguyên được cải thiện.

Thông thường mất bao lâu để thiết lập và bắt đầu có thông tin phân tích từ process mining cho quản lý kho?

Việc trích xuất dữ liệu ban đầu và thiết lập mô hình thường hoàn tất trong vài tuần, tùy vào mức độ sẵn có của dữ liệu và quyền truy cập hệ thống. Những thông tin phân tích đầu tiên có thể áp dụng thường xuất hiện trong vòng 4-6 tuần sau khi nhập dữ liệu. Theo dõi liên tục giúp tìm thêm cơ hội tối ưu theo thời gian.

Cần hạ tầng kỹ thuật hoặc điều kiện tiên quyết nào để triển khai process mining cho Manhattan SCALE?

Yêu cầu chính là quyền truy cập cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu Manhattan SCALE để trích xuất nhật ký sự kiện. Tùy công cụ process mining, nền tảng có thể có yêu cầu riêng. Bạn cũng cần kết nối dữ liệu ổn định và quyền phù hợp để trích xuất dữ liệu. Thông thường, việc này ít gây gián đoạn cho hệ thống đang hoạt động.

Triển khai process mining có làm gián đoạn hoạt động kho hằng ngày hoặc cần nhiều tài nguyên CNTT không?

Process mining hầu như không can thiệp vào hệ thống, chủ yếu cần quyền chỉ đọc dữ liệu lịch sử. Công cụ hoạt động độc lập với hệ thống Manhattan SCALE đang chạy nên ít hoặc không gây gián đoạn hoạt động hằng ngày. Ban đầu, bộ phận CNTT chủ yếu cần hỗ trợ thiết lập trích xuất dữ liệu; sau đó, nhu cầu hỗ trợ thường thấp.

process mining có giúp bảo đảm tuân thủ và giảm sai lệch trong quy trình kho không?

Có. Process mining giúp phát hiện các điểm lệch khỏi luồng quy trình chuẩn hoặc quy định. Công cụ có thể chỉ ra trường hợp không tuân thủ các bước kiểm soát chất lượng hoặc luồng di chuyển hàng hóa bất thường. Nhờ đó, bạn xác định được vấn đề tuân thủ xảy ra ở đâu và có thể thực hiện biện pháp khắc phục.

process mining giúp xác định điểm nghẽn trong kho như thế nào?

Bằng cách phân tích dấu thời gian giữa các hoạt động, process mining đo chính xác thời lượng của từng bước và thời gian chờ giữa các bước. Công cụ trực quan hóa nơi công việc bị ùn lại hoặc quy trình bị đình trệ, chẳng hạn như chậm trễ kéo dài ở khâu đóng gói, tập kết hoặc tiếp nhận hàng. Nhờ đó, bạn xác định chính xác vị trí điểm nghẽn.

Nâng cao hiệu quả kho, bắt đầu miễn phí ngay hôm nay

Giảm lỗi lấy hàng và dễ dàng đạt độ chính xác tồn kho 99,5%.

Bắt đầu dùng thử miễn phí

Không cần thẻ tín dụng. Bắt đầu miễn phí chỉ trong vài phút.