改进您的仓储管理

优化 Blue Yonder WMS:提升效率的 6 步指南。
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优化 Blue Yonder WMS 仓储管理以达到最高效率

仓库运营从收货到最终发货经常会遇到瓶颈。我们的平台可帮助您精确锁定物料流中的低效环节,从而优化资源利用率。通过转型您的仓库运营,实现更快、更准确的订单履约。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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为什么优化 Blue Yonder WMS 中的仓储管理至关重要

高效的仓储管理是成功供应链的基石,直接影响运营成本、交货周期以及最终的客户满意度。在当今快节奏的环境下,仅仅依靠 Blue Yonder WMS 这样的系统进行日常运作往往是不够的。即便使用了以先进履行优化能力著称的 Blue Yonder WMS,企业在实际运营中仍面临诸多复杂挑战。如果不及时解决,这些问题会导致严重的效率低下,如收货延迟、上架缓慢、拣货路径不合理、打包瓶颈以及发货周期延长。每一个环节的滞后都意味着利润的流失和竞争优势的减弱。从仓库订单创建到最终发货,深刻理解货物和信息在仓库内的真实流向,是实现业务持续增长和卓越运营的关键。

Process Mining 如何解锁 Blue Yonder WMS 的深度洞察

Process Mining 为理解和改进 Blue Yonder WMS 中的仓储管理流程提供了一种革命性方法。与传统报表或手动观察不同,Process Mining 直接利用来自 Blue Yonder WMS 的事件日志数据来重构“真实”的端到端流程流。这种数据驱动的可视化精准展示了仓库订单如何流经“收货并计数”、“创建上架任务”、“从库位拣货”以及“发货完毕”等活动。

通过分析成千上万个仓库订单 cases,您可以客观地识别出可能拖慢进度或增加成本的流程偏差、返工循环和非标准路径。Process Mining 让您能够精准定位瓶颈位置,分析根本原因,并衡量其对整体周转时间的影响。例如,您可能会发现某些库位总是导致拣货延迟,或者特定用户组的打包时间更长。这种客观的洞察力使您能够摆脱主观臆断,基于数据在 Blue Yonder WMS 环境中做出明智的流程优化决策。

通过 Process Mining 识别的关键改进领域

将 Process Mining 应用于您的 Blue Yonder WMS 仓储管理数据,可以揭示以下关键改进领域:

  • 瓶颈识别与解决:快速定位持续导致延迟并增加整体订单周转时间的特定活动或资源,如收货码头、上架团队、拣货区或打包站。
  • 缩短周转时间:分析每个流程步骤的耗时,从
仓储管理 库存控制 物流 供应链优化 订单履行 订单处理中 物料流 分销 运营管理

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

收货延迟意味着产品无法及时上架或销售,从而导致缺货并无法兑现客户承诺。这会影响订单履行率,并因仓储管理中的入库拥堵而增加持有成本。
ProcessMind 分析来自 Blue Yonder WMS 的事件日志,识别收货活动(如“货物到达码头”或“收货并计数”)在何处耗时过长或偏离了标准路径,从而发现资源分配不当或流程步骤低效等根本原因。

货物经常被存放在非最优库位,导致拣货行程变长并增加了运营成本。这种低效直接影响了拣货员的生产力和仓储管理中的空间利用率。
ProcessMind 利用 Blue Yonder WMS 的数据(特别是“创建上架任务”和“货品上架入库”活动),将实际上架路径与最优策略进行对比映射。它会突出显示偏差并建议存储逻辑改进,从而缩短行走距离并提升空间利用率。

频繁的拣货错误会导致发货错误,进而引发退货、二次发货和客户不满。仓储管理中的这些失误会浪费劳动力、增加运输成本并损害品牌声誉。
ProcessMind 审查 Blue Yonder WMS 中的“创建拣货任务”和“从库位拣货”事件,识别与高错误率相关的模式或操作员。它能发现导致这些流程偏差或培训缺口的根本原因,从而实现针对性干预。

打包站或暂存区的拥堵经常导致订单履行严重延误,影响交货时间和客户服务水平。这可能导致已完成拣货的任务堆积,占用宝贵空间并拖慢整个仓库的运作。
ProcessMind 分析 Blue Yonder WMS 中“开始打包”、“货品打包完成”和“待运暂存”活动的顺序和持续时间。它将流程可视化,精准定位排队积压发生的环节,并建议资源重新分配或流程调整,以实现物料流转顺畅。

订单已完成拣货和打包,但由于装车或发货延迟,导致错过了承运商的截单时间,引发交货逾期和客户索赔。这会直接损害客户信任,并因未达成服务水平协议 (SLA) 而面临经济罚款。
ProcessMind 追踪 Blue Yonder WMS 中的“装载至承运工具”和“发货完毕”事件,将实际时间与计划时间进行对比。它能识别延迟发货的情况,调查前置活动的根本原因,并指出加速出库流程的优化空间。

劳动力或设备(如叉车或 AGV)分配不当会导致闲置或加班,在未按比例增加吞吐量的情况下推高了运营成本。这直接影响仓储管理运营的盈利能力。
ProcessMind 在 Blue Yonder WMS 事件日志中将“用户/操作员 ID”和“所用设备”属性与活动时长关联起来。它能揭示资源利用不足的环节,或因过度依赖特定资源而导致的瓶颈,从而实现优化的调度与部署。

与标准操作程序不符的非预期或频繁质量检验会严重干扰收货后的物料流,延迟上架和货物的可用性。这增加了入库流程中的非增值时间和不确定性。
ProcessMind 分析了 Blue Yonder WMS 中“执行质量检验”活动的发生情况。它能识别这些检验意外发生或耗时过长的实例,从而帮助标准化质量控制流程并减少干扰。

在仓储管理中,员工经常采取捷径或非标准路径,导致绩效不稳、合规风险以及难以通过手动追踪发现的隐藏效率低下问题。这些偏差损害了流程的完整性和可预测性。
ProcessMind 从 Blue Yonder WMS 的仓库订单事件日志中自动发现所有实际流程变体,并将它们与设计的“标准路径”进行对比。它会突出显示频繁发生的偏差、对提前期的影响以及相关的成本。

尽管被标记为高优先级,某些关键仓库订单仍经常在不同阶段遇到延迟,导致无法达成服务水平协议 (SLA) 并产生严重的业务后果。这表明优先级处理机制失效。
ProcessMind 在 Blue Yonder WMS 事件数据中按“优先级”过滤仓库订单 cases。它专门分析高优先级订单的流向和瓶颈,找出它们卡住的原因,以及流程中哪里需要重新确定优先级或投入专属资源。

处理“仓库订单”从创建到完成所需的时间具有不可预测的波动性,这使得设定现实的客户预期和优化人员配置变得困难。这种波动性影响了运营规划和客户满意度。
ProcessMind 根据 Blue Yonder WMS 数据测量端到端和活动级别的持续时间,重点关注从“仓库订单已创建”到“仓库订单已完成”的过程。它能锁定导致波动最大的活动,并可视化这些活动对不同订单类型或班次的影响。

收货、拣货或打包过程中频繁出现的计划与实际数量不符会导致库存不准,需要大量手动调整和调查。这会影响库存可见性,并可能导致错误的再订货或缺货。
ProcessMind 在 Blue Yonder WMS 事件日志中对比相关活动(如“收货并计数”或“从库位拣货”)的“计划数量”与“实际数量”。它能突出显示差异发生的地点和时间,帮助识别数据录入或实物处理中的根本原因。

特定的存储位置要么被过度使用导致拥堵,要么利用不足浪费了宝贵的仓库空间。这会导致仓储管理中的物料流效率低下并增加运营成本。
ProcessMind 分析了 Blue Yonder WMS 中“货物上架”和“货物拣选”活动中的“存储位置”属性。它能识别热点和冷点区域,揭示重新平衡库存放置并优化空间利用率的机会。

典型目标

定义成功的标准

加速收货对于维持准确库存、降低持货成本以及确保产品在仓储管理系统中快速进入履行阶段至关重要。此环节的延迟会波及整个供应链,影响交货承诺和客户满意度。ProcessMind 分析从“收到入库交付通知”到“收货并计数”的各项活动,识别具体的瓶颈及其根源。它能帮您精准定位意料之外的延迟,从而针对 Blue Yonder WMS 流程(如码头调度或资源分配)进行改进,显著缩短提前期。

低效的上架会直接导致运营成本升高、员工行走距离增加以及库存周转减慢。优化仓储管理中这一关键步骤可确保产品得到有效存储,从而最大限度提升空间利用率并减少工时。ProcessMind 映射实际的上架路径,分析从“收货并计数”到“货品上架入库”的事件。它会突出显示非标准路由,并识别完善存储策略和 Blue Yonder WMS 上架规则的机会,从而最大限度缩短行走时间并提升整体搬运效率。

高拣货错误率会导致昂贵的退货、客户不满以及额外的重拣和重发劳动力。提高拣货准确性对于满足客户期望和维持仓储管理运营效率至关重要。ProcessMind 将从“创建拣货任务”到“从库位拣货”的完整流程可视化,识别最容易发生错误的环节。通过分析 Blue Yonder WMS 中的变体和常见偏差,它有助于发现根本原因并实施纠正措施,显著提升订单准确率。

打包和暂存环节的瓶颈会直接延误订单履行,影响发货计划并可能导致延期交货罚款。精简这些最后步骤对于在仓储管理中保持顺畅、高效的出库流至关重要。ProcessMind 能精准揭示“开始打包”、“货品打包完成”与“待运暂存”之间哪里发生了延迟。它有助于识别 Blue Yonder WMS 中导致减速的资源限制、异常流程循环或异常情况,从而实现针对性的流程重组和资源优化。

履行承诺的交货日期对于客户满意度和避免罚金至关重要。准时发货是仓储管理的一项关键绩效指标,反映了高效的内部流程和可靠的物流协同。ProcessMind 提供从“待运暂存”到“发货完毕”整个运输过程的清晰视图。它能识别发生延迟的精确环节(如装车或承运商交接期间),帮助您优化工作流并增强 Blue Yonder WMS 内的协同,从而稳定达成发货目标。

劳动力和设备利用率不足会增加运营成本并降低吞吐量。最大限度地提高资源效率对于成本效益高的仓储管理策略至关重要,能够确保所有资产都为订单履约做出有效贡献。ProcessMind 分析活动持续时间和资源分配(用户/操作员 ID、使用的设备),以识别由于资源竞争而导致的利用不足时段或瓶颈。它有助于可视化 Blue Yonder WMS 中的资源分配模式,从而实现更平衡的工作负载和改进的调度。

非计划质量检验会给仓储管理流程带来重大延误并增加意外成本。减少这些情况可以提高流程的可预测性,加速物料流,并为核心活动腾出资源。ProcessMind 通过分析“执行质量检验”周围的事件日志,帮助识别非计划质量检验的触发因素和频率。它揭示了根本原因(例如特定的供应商或产品类型),从而能够在 Blue Yonder WMS 中采取主动措施和流程调整,以最大限度地减少干扰。

流程偏差会导致效率低下、培训成本增加,并使业务难以扩展或确保仓储管理中的质量一致性。标准化的核心流程是实现卓越运营和可预测性的基础。ProcessMind 能够自动发现所有实际的流程变体,突出显示从“仓库订单已创建”到“仓库订单已完成”这一理想路径中的偏差。它量化了 Blue Yonder WMS 中非标准路径的影响,从而实现有针对性的培训和系统强化,推动对最佳实践的遵循。

高优先级订单履行的延误可能导致巨额经济罚款、损害客户关系并削弱信任。确保这些订单得到快速准确处理是仓储管理的核心环节。ProcessMind 根据“优先级”追踪订单从“仓库订单创建”到“发货完毕”的全过程。它能揭示高优先级订单是否以及在何处卡住或偏离路径,让您能针对紧急货件优化 Blue Yonder WMS 路由和资源分配。

订单履行提前期不一致导致难以设定客户期望并管理下游物流。实现可预测且标准化的提前期对于可靠的仓储管理运营和提高计划准确性至关重要。ProcessMind 分析所有“仓库订单”cases 的端到端时长,并按“订单类型”或“客户/供应商名称”进行细分。它识别 Blue Yonder WMS 各阶段处理时间的波动,精准找对提前期波动影响最大的活动。

计划数量与实际数量之间的差异会导致库存不准、缺货或库存积压,并增加对账工作量。提高这种准确性对于仓储管理中的高效库存控制和采购计划至关重要。ProcessMind 在收货和拣货等各个阶段对比“计划数量”与“实际数量”。它能发现 Blue Yonder WMS 流程中产生这些差异的环节及原因,帮助改进计量、计数或系统录入程序,从而提升准确性。

库位利用率低下会导致空间浪费、寻货时间增加,并可能迫使企业进行昂贵的设施扩建。优化空间利用是实现高成本效益仓储管理的基础。ProcessMind 分析与“库位”和“物料/产品 ID”相关的事件数据,以了解实际的空间使用模式。它能突出显示 Blue Yonder WMS 中利用不足的区域或低效的放置策略,为更好的库位优化和存储整合提供参考洞察。

仓储管理改进的 6 个步骤

1

下载模板

操作指南

获取专门为仓储管理流程数据设计的预建 Excel 模板。该模板为您的 Blue Yonder WMS 数据提供了正确的结构。

为何重要

从一开始就使用正确的数据格式对于准确分析至关重要。它能简化数据准备工作,并确保与 ProcessMind 的兼容性。

预期成果

一份现成的数据模板,结构与您的 Blue Yonder WMS 仓储流程数据完美匹配。

您将获得

释放效率:洞察仓库实时运作

ProcessMind 将您的 Blue Yonder WMS 数据转化为清晰的可视化图表。发现仓库运营的真实状态,并精准锁定改进领域。
  • 可视化端到端仓库物料流
  • 精准定位收货或发货环节的瓶颈
  • 优化资源利用和劳动分配
  • 实现更快、更准的订单履行
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

可量化的仓储效率提升

这些成果突显了企业通过流程挖掘优化 Blue Yonder WMS 运营所获得的实实在在的利益。通过深度分析仓库订单流程,公司可以发现隐藏的低效环节并简化关键工作流。

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更快收货

处理入库交付的平均时间

缩短从入库通知到物理收货的时间,确保库存更早可用并防止上游延误。

0 %
降低上架成本

优化上架操作带来的成本节约

识别并消除从收货到入库过程中的低效环节,从而显著降低搬运和人工成本。

0 %
减少拣货错误

减少数量差异

找准拣货错误的根本原因并实施针对性改进,从而提高订单准确率并提升客户满意度。

0 %
更高的资源利用率

提高操作员生产力

分析操作员闲置时间和任务交接,优化劳动力部署,确保仓库内的各项资源得到有效利用。

0 %
紧急暂存

缩短包装到暂存的等待时间

识别并解决打包与暂存区之间的瓶颈,从而显著缩短等待时间,加速货件准备和发出。

结果因具体的流程复杂度、数据质量和实施范围而异。所示数字反映了在成功部署中观察到的常见改进。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

仓库订单的唯一标识符,作为跟踪从创建到完成的所有相关物流活动的主要 case。

为何重要

这是核心 case 标识符,它连接了所有相关的仓库活动,从而能够对订单履约或收货流程进行完整的端到端分析。

发生的特定仓库任务或事件的名称,例如“货物已拣取”或“货件已派发”。

为何重要

此属性对于构建流程图至关重要,因为它定义了各个步骤,并允许对流程流进行可视化和分析。

表示特定仓库活动或事件开始的时间戳。

为何重要

开始时间戳对于按时间顺序排列事件以及计算所有性能指标(如周期时间和等待时间)是必不可少的。

表示特定仓库活动或事件完成的时间戳。

为何重要

它能精准计算活动的实际处理时间,将其与等待时间区分开来,这是进行针对性性能改进的关键。

执行该活动的仓库员工或操作员的标识符。

为何重要

此属性将流程步骤与执行这些步骤的个人联系起来,从而能够分析资源绩效、工作负载和培训需求。

给定任务的预期物品数量,例如要拣取或接收的数量。

为何重要

它作为衡量准确性的基准,支持检测收货和拣货活动中的数量差异。

在任务期间处理的物品实际数量,例如实际清点或拣取的数量。

为何重要

将其与计划数量进行对比,对于识别流程错误和计算差异率等关键质量 KPI 至关重要。

仓库内的特定位置,例如存放或拣选货物的货位或过道。

为何重要

它为分析仓库布局、库位优化策略的有效性以及识别移动瓶颈提供了关键背景。

计划或要求仓库订单完成并派发的日期和时间。

为何重要

此属性是衡量准时绩效的基准,对于计算“准时发货率”KPI 至关重要。

仓库订单的优先级,例如“高”、“标准”或“低”。

为何重要

这样可以分析高优先级订单是否比标准订单处理得更快,从而验证优先级规则的有效性。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此事件标志着仓库订单的创建,仓库订单是管理入库、出库或内部仓库任务的核心文档。当新订单输入 Blue Yonder WMS 时(无论是手动输入还是通过集成),通常将其捕获为显式事务。

为何重要

这是流程的明确开始。分析从该事件到完成的时间可得出总订单履约提前期,这对于衡量整体效率和对服务水平协议的遵循情况至关重要。

此事件表示货物已卸载、扫描,并已根据交货单据验证了数量。通常在收货员在系统中确认入库订单上每件物品的接收数量时捕获。

为何重要

这是一个关键里程碑,使库存在系统中正式可用,尽管尚未准备好履约。此步骤的持续时间和准确性直接影响库存可见性和上架流程的开始。

此事件确认货物已成功移动并扫描到其指定的存储货位。当操作员确认上架任务完成时(通常使用手持 RF 设备)捕获。

为何重要

这标志着入库流程的结束,使库存可用于履约。分析从收货到这一时刻的时间对于“收货至上架周期时间”仪表板至关重要。

此事件表示创建了一个任务,供操作员从存储位置提取货物以履行出库订单。当出库订单被释放以进行拣货时,由 WMS 生成此显式事件。

为何重要

这是物理出库流程的开始。分析从订单创建到拣货任务创建的时间,可以揭示订单处理和分配中的延迟。

此事件表示包装好的货物已装载到承运人的卡车上,且卡车已离开仓库。通常在系统中发布“发货过账”时记录,标志着发货的最终完成。

为何重要

这是一个关键里程碑,标志着仓库对订单责任的结束。它是衡量准时发货绩效和端到端履约提前期的最终数据点。

这是仓库订单的最终状态,表示所有相关活动(包括发货)均已完成且订单已关闭。当订单的生命周期状态更新为“已完成”或“已关闭”时捕获。

为何重要

此活动标志着流程 case 的明确结束。它确保流程分析能够捕获每个订单从开始到结束的完整生命周期。

常见问题

常见问题

流程挖掘有助于识别 Blue Yonder WMS 流程中的关键瓶颈,例如收货慢或包装延迟。它提供实际流程流的数据驱动视图,突出显示与标准程序的偏差以及可提高效率的领域。这使得有针对性的优化成为可能,从而降低成本并提高整体运营绩效。

要启动流程挖掘,我们主要需要来自 Blue Yonder WMS 的事件日志。这包括仓库订单 ID、活动名称、每项活动的时间戳以及涉及的资源等数据点。目标是捕获每个仓库订单通过各个阶段的完整历程。

初始数据提取和模型建立通常需要几周时间,具体取决于数据的可用性和复杂性。模型一旦建立,您就可以立即获得仓储流程的深度洞察。基于这些洞察进行的重大改进措施通常会在 2-3 个月内显现成效。

当然可以。Process Mining 正是为了解决这类特定目标而设计的。通过将实际流程流可视化并识别高拣货错误率或收货缓慢等问题的根本原因,它能提供具有参考价值的见解。您可以据此采取针对性措施,实现可量化的改进,例如将拣货错误减少 30% 或将收货速度提升 20%。

虽然一些初期的技术支持对数据连接和设置很有帮助,但流程挖掘工具是为业务用户设计的。它们提供直观的界面,用于分析流程流、识别偏差并监控关键绩效指标。我们还提供培训和持续支持,以确保您的团队取得成功。

常见的挑战通常在于如何识别包含每个仓库订单完整事件历史的正确表和字段。数据质量问题(如时间戳不一致或活动记录缺失)也可能在初期造成障碍。不过,通过细致的数据映射和校验,这些问题通常都能得到解决。

与通常只展示“发生了什么”的传统 BI 不同,流程挖掘揭示了流程是“如何”以及“为什么”展开的,包括所有的偏差和返工。它绘制了每个仓库订单的实际端到端流程,提供了流程执行的全景视图,而不仅仅是汇总指标或静态报告。

是的,通过分析活动的顺序和时间,流程挖掘可以突出显示低效问题,例如由于存储利用率低而导致的过度物料移动。它还可以识别非计划质量检验的实例,让您可以调查其触发因素和频率,并最终减少其发生。

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