利用 Kinaxis RapidResponse 数据优化您的供应链
我们的平台可帮助您揭示供应链运营中隐藏的低效环节和合规风险。精准锁定瓶颈、缩短提前期,并提升整个流程中的供应商绩效。这使您能够增强运营韧性并实现显著的成本节约。
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为什么选择通过 Kinaxis RapidResponse 优化您的供应链管理?
供应链管理 (SCM) 是任何产品型企业的核心,直接影响着盈利能力、客户满意度和市场竞争力。在当今动态的全球环境下,高效且富有韧性的供应链已不再仅仅是竞争优势,而是生存必需。即使使用了像 Kinaxis RapidResponse 这样提供并发规划和控制塔能力的先进规划工具,物流订单在现实中的执行往往仍会偏离精心制定的计划。
这些偏差可能表现为隐藏的瓶颈、延长的提前期、库存积压,或者相反,频繁的缺货。这些低效行为会导致运营成本增加、错过交付日期、客户不满以及潜在的合规风险。深入了解物流订单从最初的“需求预测生成”到最终“交付”的实际流动情况,对于充分发挥 Kinaxis RapidResponse 规划潜力,并确保战略设计转化为完美执行至关重要。
流程挖掘如何变革供应链分析
流程挖掘提供了一种强大的方法论,通过直接从 Kinaxis RapidResponse 等系统中提取的事件数据,揭示供应链管理流程的真实执行路径。流程挖掘不依赖于假设或经验谈,而是为您提供关于物流订单在组织中实际流动情况的客观、数据驱动的视图。通过分析从“需求预测生成”到“交付证明签署”的每一个步骤,您将获得前所未有的透明度。
这种方法让您可以自动可视化每个物流订单完整的端到端流程。您可以轻松识别所有现有的流程变异(即使是您以前从未察觉的变异),并发现实际执行在何处偏离了预设的 Kinaxis RapidResponse 工作流。随后,流程挖掘会量化这些偏差,指出导致延迟、返工或违规的具体活动、资源或阶段。它提供了至关重要的
您将获得
立即发掘隐藏的供应链效率
- 端到端供应链流程可视化
- 识别关键瓶颈与延迟
- 优化交付周期并降低成本
- 提升供应商绩效与合规性
典型成果
利用流程挖掘实现卓越供应链管理
这些成果代表了企业通过将流程挖掘应用于供应链管理流程(尤其是 Kinaxis RapidResponse 中的物流订单工作流)通常可以实现的显著改进。通过揭示效率低下和瓶颈,企业可以优化运营并驱动重大的业务价值。
客户交付可靠性提升
流程挖掘可以识别并解决影响交付进度的瓶颈,从而提高订单准时交付比例。这直接增强了客户满意度并巩固了品牌声誉。
平均从订单到交付时间缩短
通过精准定位并消除流程中的低效环节,企业可以显著缩短整个从订单到交付的周期。这意味着更快速的客户服务和更佳的运营流畅度。
高成本加急配送减少
流程挖掘可以揭示加急运输的根源,支持对规划和物流进行主动调整。这显著降低了不必要的运输费用并提高了成本效率。
质量相关的流程循环减少
识别循环往复的返工循环及其原因,有助于进行针对性的流程改进,减少物料浪费和人工成本。从而实现更高的产品质量和更高效的生产流程。
标准作业程序 (SOP) 执行力提升
流程挖掘提供关于偏离理想流程流的洞察,确保更高程度地遵守合规标准并降低运营风险。这加强了治理和审计就绪性。
货物在库时间缩短
通过分析库存移动模式,流程挖掘有助于减少成品在仓库中的平均存放时间,从而释放资金并削减持有成本。这能实现更灵活的库存管理。
个人结果可能因供应链流程的具体复杂程度和数据质量而异。这些数字说明了流程挖掘在供应链管理各种实施案例中观察到的典型改进。
常见问题
常见问题
流程挖掘通过分析 Kinaxis RapidResponse 等系统的事件日志,帮助识别供应链流程中的瓶颈、合规风险和低效环节。它提供了实际流程流的数据驱动视图,揭示了偏差和优化空间。这可以带来准时交付率的提升、周期时间的缩短以及库存水平的优化。
要执行 Process Mining,您首先需要事件日志 data。对于供应链管理,这包括物流订单的相关信息,如 case 标识符、活动名称以及每个步骤的精确 timestamp。订单金额、供应商 ID 或负责资源等额外属性可以丰富分析内容。
从 Kinaxis RapidResponse 进行数据提取通常涉及使用其报表功能或 API 访问来获取相关的事件日志数据。这些原始数据随后被转换并准备成标准化的事件日志格式,其中包括每个事件的 case ID、活动和时间戳。准备好的数据随后可以加载到流程挖掘工具中。
预期成果包括更清晰地掌握实际供应链绩效,从而实现有针对性的改进。您可以期待缩短从订单到交付的周期时间、降低运输成本并优化库存。这也有助于提升供应商交付绩效,并增强整体供应链的可见性。
通常在数据提取和准备后的几周内即可获得初步洞察。全面的分析(包括根因识别和可落地的建议)可能需要几周到几个月的时间,具体取决于流程的复杂程度和数据质量。持续监控则能带来长期的效益。
是的,Process Mining 在识别偏离预定流程路径和合规规则的行为方面非常有效。通过将实际流程执行情况与预定义模型进行对比,它可以自动标记那些被跳过、顺序错误或超出特定时间限制的步骤。这为违规行为提供了清晰的证据,并允许进行主动干预。
虽然 Process Mining 工具正变得越来越易于使用,但具备基础的 data 建模知识并能够解读流程图依然大有裨益。对于初始设置和复杂的 data 转换,可能需要一些技术技能(通常涉及 SQL 或 data 脚本)。IT 部门与业务用户之间的协作是成功实施的关键。
传统的供应链管理 (SCM) 分析通常侧重于汇总指标和预定义的 dashboard,展示“发生了什么”。然而,Process Mining 通过 event data 还原端到端的流程流,揭示流程“如何”实际运行,包括所有变体和偏差。这能提供关于绩效问题根本原因的更深层见解,而不仅仅是表面的指标。
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