优化您的仓库管理

优化 Körber WMS 运营的 6 步指南。
优化您的仓库管理

使用 Körber WMS 优化仓库管理,实现巅峰效率

有效管理仓库运营可能非常复杂,往往会导致隐藏的效率低下和合规目标落空。我们的平台可帮助您精准定位瓶颈并优化资源利用率。它能确保物料流顺畅,将您的运营转化为高效且准确的流程。

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 Körber WMS 的仓库管理?

高效的仓库管理是供应链成功运营的核心支柱。在当今快节奏的市场中,仓库内的任何效率低下都会波及整个业务,导致运营成本增加、错过交付期限,并最终导致客户不满。即便拥有 Körber WMS 这样功能强大的系统,在管理海量库存、多样化产品类型和复杂的物料流时仍会面临挑战。手动报表和传统分析通常只能提供静态快照,无法揭示仓库流程真实、动态的行为。这种透明度的缺失可能掩盖关键的瓶颈,导致资源分配不当、周期时间延长,并使得满足服务水平协议 (SLA) 变得困难。

优化您的仓库管理,尤其是在 Körber WMS 环境中,不仅是为了削减成本,更是为了增强灵活性、准确性和整体客户满意度。了解每一笔仓库订单从创建到最终发货的完整历程至关重要。如果缺乏这种端到端的可见性,提高效率的努力可能会误入歧途,最终只能解决表象而非根本原因。

Process Mining 如何变革 Körber WMS 分析

Process Mining 提供了一种革命性的方法,通过对您的 Körber WMS data 进行“透视级”分析,帮助您了解并改进仓库管理运营。Process Mining 不再依赖假设或汇总报表,而是根据系统的 event logs 重构每一个流程实例。对于每一笔仓库订单,它都会细致地追踪各项活动,如“仓库订单已创建”、“入库交付通知已接收”、“货物已到达装卸口”、“货物已接收并计数”、“已执行质量检查”、“上架任务已创建”、“货物已存入仓库”、“拣货任务已创建”、“货物已从仓库拣出”、“开始包装”、“货物已包装”、“装运暂存”、“装上运输工具”以及“货物已发出”,直至“仓库订单已完成”。这种细粒度视图让您能够看到订单的“实际”路径,而非仅仅是计划路径。

这种强大的分析能力可帮助您可视化物料流中的瓶颈,识别与标准操作程序的偏差,并量化特定活动对整体周期时间的影响。通过利用 Körber WMS 数据,Process Mining 超越了单纯的报表功能,针对肉眼无法察觉的复杂流程模式和变体提供可操作的洞察。这对于提高仓库管理效率至关重要。

关键改进领域与洞察

通过 Process Mining,您可以精确找出 Körber WMS 流程中表现不佳的环节。您可能会发现:

  • 上架瓶颈:揭示“货物已接收并计数”与“货物已存入仓库”之间的延迟,这可能预示着资源可用性、存储位分配或任务优先级存在问题。
  • 拣货低效:识别次优的拣选路线或过长的行走时间,提示优化仓库布局或拣选策略的机会。您还可以分析基于不同操作员 ID 或所用设备的“货物已从仓库拣出”活动的差异。
  • 包装与暂存延迟:检测“货物已包装”与“装运暂存”之间过长的等待时间,凸显包装和暂存区域的产能限制或协调问题。
  • 返工与违规:可视化订单偏离理想路径的情况,例如额外的质量检查或重新包装,这表明前序步骤可能存在问题或缺乏合规性。

通过关注这些领域,您可以获得清晰的数据驱动型洞察,从而缩短仓库管理周期时间,优化资源利用率,并消除 Körber WMS 环境中的非增值活动。

预期成果与可衡量的收益

在 Körber WMS 中实施基于 Process Mining 的流程优化策略,可以带来显著且可衡量的收益:

  • 降低运营成本:通过消除浪费、优化资源分配和简化流程,可以在人力、设备和库存管理方面实现大幅成本节约。
  • 加快订单履行:识别并消除瓶颈,缩短仓库订单的端到端周期时间,从而实现更快的交付并提高客户满意度。
  • 提高准确性与合规性:洞察流程偏差,确保遵守标准操作程序和服务水平协议,最大限度地减少错误并提高整体 data 质量。
  • 优化资源利用率:更好地了解人力资源和设备的使用情况,从而实现更有效的调度和部署。
  • 改进决策制定:超越传闻证据,做出能带来可持续流程改进和更敏捷供应链的数据驱动型决策。

开启仓库优化之旅

释放 Körber WMS 运营的全部潜力。通过应用 Process Mining,您可以将仓库管理从被动应对转变为主动、高效且准确的运营模式。为您团队提供所需的深度洞察,以持续优化流程、降低成本并提供卓越服务,让您的仓库成为真正的竞争优势。

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常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

入库货物在装卸口或计数期间的等待时间过长,会严重拖累随后的上架任务,导致拥堵并影响仓库管理的整体物料流。这种连锁反应可能导致错过生产进度或客户承诺,增加 Körber WMS 内的运营成本。ProcessMind 识别导致这些延迟的精确瓶颈点,精准定位延长收货过程的特定到达时间、资源可用性或质检排队。我们的分析有助于优化调度和资源分配,从而简化入库运营。

不理想的上架决策会导致货物存储在非理想位置,从而增加拣货的移动时间并浪费仓库空间。这种低效会抬高劳动力成本并延长订单履行周期,降低仓库管理的整体生产力。ProcessMind 将实际的上架路径和储位与计划策略进行对比分析,识别偏差及其对 Körber WMS 后续拣货活动的影响。我们揭示了优化存储逻辑和上架任务分配的机会,以提高空间利用率并缩短移动时间。

拣货错误频繁(如货品错误或数量不符)会直接导致退货增加、客户投诉以及昂贵的返工流程。这些不准确性破坏了库存完整性,并迫使进行额外的质量检查,从而拖慢整个履行流程并影响仓库管理的盈利能力。ProcessMind 映射出每一项拣货任务及其后续活动,突出显示所拣货物与计划数量或物料不符的实例。这种洞察有助于识别根本原因,例如在 Körber WMS 中导致错误的特定操作员、设备或储位,从而实现有针对性的培训或流程调整。

包装站的拥堵会导致订单履行的最后阶段出现严重延迟,从而导致发货逾期并可能违反服务水平协议。这会影响客户满意度,并可能导致产生加急运输成本,以补偿仓库管理中损失的时间。ProcessMind 将流经包装站的过程可视化,识别导致包装时间延长的排队、资源限制或顺序依赖关系。我们的分析有助于优化工作站布局、资源分配和任务排序,确保在 Körber WMS 中从拣选到调度的平稳过渡。

仓库订单从创建到发货的端到端周期时间延长,表明多个阶段存在效率低下,这会导致客户不满和业务流失。这些过长的耗时掩盖了各种活动中的关键延迟,使得在仓库管理中难以精准定位改进领域。ProcessMind 提供整个仓库订单生命周期的全面视图,揭示每个流程步骤的平均时长和异常时长。通过分析 Körber WMS 中的流程流,我们识别出对总提前期影响最大的特定活动或路径,从而实现有针对性的优化。

偏离标准操作程序会导致绩效不一、错误增加以及合规风险。这些偏差使得维持质量标准变得困难,并影响仓库管理流程的可靠性。ProcessMind 自动发现仓库订单的所有实际流程路径,揭示流程在何处偏离标准。这种可见性有助于组织识别违规操作、强制执行最佳实践并减少运营变异性。

仓库人员、设备或存储空间的分配不当或利用不足会导致运营成本增加和吞吐量下降。这通常源于工作负载不平衡、规划不当或手动流程无法适应仓库管理中波动的需求。ProcessMind 分析每笔仓库订单在所有活动中特定用户、设备和储位的参与情况,识别资源过度利用或利用不足的环节。通过揭示 Körber WMS 中的实际使用模式,我们的解决方案有助于优化劳动力调度、设备部署和产能规划。

实物库存与系统记录之间的差异会导致缺货、超卖和订单履行延迟,从而造成重大财务损失和客户不满。这些不准确通常源于收货、上架或拣货流程不力,在整个仓库管理中产生连锁反应。ProcessMind 追踪仓库订单生命周期中物料的每一次移动和数量变化,突出显示计划数量与实际数量出现偏差的节点。这种在 Körber WMS 中的详细分析有助于识别导致库存差异的特定活动或操作员行为,从而提高数据完整性。

质量检查流程的延迟会严重阻碍货物上架及供应给客户订单。这不仅影响入库效率,还可能在整个订单履行周期中引发连锁延迟,增加仓库管理的持有成本。ProcessMind 分析货物进行质量检查的时长和频率,识别任务停滞或资源过载的具体节点。通过映射 Körber WMS 中的检查流程,我们协助优化人员配置、设备和 workflow,确保货物及时释放。

频繁需要加急发运表明仓库订单履行流程中存在潜在的低效率,这通常由拣货、包装或暂存逾期引起。这些额外成本会侵蚀利润率,反映出无法按标准交付时间线完成任务,从而影响仓库管理的整体财务健康。ProcessMind 追踪从创建到发货的整个订单历程,识别那些始终需要加速处理或后期干预的订单。通过分析 Körber WMS 中的周期时间和活动时长,我们能精准定位导致昂贵加急发运的延迟根源,从而实现主动的流程改进。

储位使用效率低下(如特定区域拥挤或利用不足)会导致搜索时间增加、行走距离延长以及货物潜在损坏。这直接影响上架效率和拣货速度,增加仓库管理的运营成本。ProcessMind 映射各种储位的实际使用模式并分析物料流,揭示利用不足的区域或拥挤区域。这种基于您的 Körber WMS 数据得出的洞察,有助于优化仓库布局、理货策略和上架逻辑,实现更好的空间管理。

典型目标

定义成功的标准

该目标旨在缩短从货物到达码头到在 Körber WMS 中完成上架的时间。这可以减少物料可用性的延迟、提高库存准确性,并确保产品更快进入订单履行环节。

优化上架意味着在 Körber WMS 中策略性地将收到的货物放置在存储位置,以最大化空间利用率并缩短取货时间。这一目标可确保仓库占地得到有效利用,减少杂乱,提高可及性,并简化未来的拣货操作,从而显著节省成本并加快处理速度。

减少拣货错误包括确保在 Körber WMS 中持续为每个订单拣选正确的物品和数量。实现这一目标将直接提高客户满意度、降低退货率,并消除高昂的重新拣货或发货成本,从而维护品牌声誉和利润空间。

该目标侧重于消除包装阶段的瓶颈,确保订单在 Körber WMS 中快速、准确地完成发货准备,从而缩短发货时间并提升客户满意度。

缩短端到端订单周期意味着缩短从仓库订单创建到发货的时间,所有这些均通过 Körber WMS 管理。这一综合目标涵盖了从收货到发货的所有阶段,有助于实现更快的交付、提高运营灵活性,并获得显著的市场竞争优势。

实现这一目标意味着在 Körber WMS 驱动的仓库管理中,所有活动都始终遵循预定义的运营程序和 workflow。高合规性可减少流程变异、最大限度降低错误、确保符合监管要求,并打造一个可预测、高效且易于扩展和优化的运营体系。

该目标旨在确保设备、人员和存储能力在 Körber WMS 中得到充分利用。最大化利用率可以减少闲置时间、降低运营成本并提高整体吞吐量,使您能够处理更高的业务量。

提高库存准确性意味着确保实物清点数量与 Körber WMS 中的数字记录完全一致。实现这一目标可以防止缺货、减少过剩库存、最大限度地减少差异,并支持更可靠的规划与预测,从而提升财务表现和客户服务。

该目标侧重于缩短在 Körber WMS 中进行质量检验所需的时间。加快这一关键步骤可以最大限度减少产品可用性延迟,并确保质检不会成为整体物流的瓶颈。

减少加急运输意味着尽量减少因仓库内部延迟或效率低下而不得不使用高成本快速运输方式的情况。实现这一目标可显著降低运输费用、提高盈利能力,并体现出由 Körber WMS 驱动的更具预见性且高效的仓库管理流程。

该目标旨在持续优化 Körber WMS 中的储位分配。通过加强优化,您可以提高拣货路径效率、减少移动时间,并确保高周转率物品易于取用,从而实现更快的履行并降低劳动力成本。

仓库管理改进的 6 个步骤

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下载模板

操作指南

获取专为从 Körber WMS 提取仓库管理数据而设计的专用 Excel template。此 template 可确保您的数据结构正确,便于分析。

为何重要

标准化的 template 简化了 data 准备工作,减少了错误,并确保从 WMS 中准确捕获所有必要的流程信息。

预期成果

专为 Körber WMS 仓库运营量身定制、开箱即用的数据 template。

您将获得

发掘 Körber WMS 中隐藏的效率潜力

ProcessMind 揭示了仓库运营的真实执行情况,提供详细的可视化和可操作见解。了解延迟发生的环节、资源分配不当的地方以及存在的合规性差距。
  • 可视化您真实的 Körber WMS 流程流
  • 精准定位瓶颈和延误
  • 优化资源和设备利用率
  • 确保顺畅的物料流与合规性
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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典型成果

优化仓库管理的切实成果

这些成果展示了组织通过将流程挖掘应用于仓库管理(尤其是在分析 Körber WMS 数据中的“仓库订单”案例时)所实现的显著运营提升。

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更短的订单周期

缩短端到端处理时间

流程挖掘可识别整个仓库订单流中的瓶颈,从而显著缩短从订单创建到完成的时间,提升客户满意度和运营效率。

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减少了拣货错误

降低差异率

通过分析拣货模式和差异,企业可以精确找出错误的根本原因,从而大幅减少拣货错误。这有助于提高库存准确性并降低退货成本。

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更快收货

加快入库处理速度

识别接收和上架流程中的延迟,可以简化运营,确保货物能更快用于拣选和发货。这有助于优化库存水平并改善供应链流。

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减少了流程偏差

减少非标准活动

通过识别并消除不合规的流程步骤和返工循环,企业可以显著减少与标准仓库运营的偏差。这能提高效率并确保符合监管要求。

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资源利用率已优化

提高操作员生产力

流程挖掘提供关于操作员工作量和空闲时间的见解,从而优化人员和设备分配。这能最大化人均吞吐量并降低运营成本。

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减少加急发运

减少了高成本交付

通过了解加急发运的根本原因,企业可以主动解决瓶颈并改进规划,从而大幅减少昂贵的最后时刻发运。

结果取决于初始流程成熟度、数据质量和特定运营环境。此处显示的数字反映了在使用 Körber WMS 的类似仓库管理实施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,作为跟踪所有相关物流活动的主要 Case Identifier。

为何重要

这是核心 Case ID,它连接了所有相关事件,从而可以针对每个特定订单进行完整的端到端仓库管理流程分析。

在仓库订单生命周期内某个时间点发生的特定事件或任务的名称。

为何重要

它定义了流程的各个步骤,构成了流程图的基础,并支持对流程流、变异和瓶颈的分析。

在源系统中记录活动或事件的精确日期和时间。

为何重要

此时间戳对于事件排序、计算周期和等待时间等指标以及了解流程绩效至关重要。

执行活动的员工或操作员的标识符。

为何重要

支持分析员工绩效、工作负载分布和资源效率,有助于识别培训需求和高绩效人员。

指示仓库订单的紧急程度或优先级,例如标准或加急。

为何重要

有助于分析紧急订单的处理情况、发生频率及其对整体流程绩效和成本的影响。

正在处理的物品的库存单位 (SKU) 或物料编号。

为何重要

支持基于特定产品分析流程绩效,揭示某些特定物品是否会导致延迟或错误。

在任务期间实际处理或记录的物品数量。

为何重要

提供实物处理的真实情况,使其对于计算差异率和确保库存准确性至关重要。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

系统中最初创建的仓库订单,代表货物流动的需求。当用户或集成系统(如 ERP)创建带有时间戳的订单记录时,通常会明确记录此事件。

为何重要

这标志着端到端流程的开始,对于衡量总订单周期以及了解整体需求和订单量至关重要。

仓库员工根据进货通知卸货、扫描并清点收到的物品。这一操作确认了特定数量的物料已正式进入仓库。

为何重要

这是一个关键的入库里程碑,用于计算“收货到上架时间”等 KPI,并有助于及早发现预期与实际收货数量之间的差异。

操作员确认上架任务完成,通常通过扫描储位以及托盘或物品。此操作会明确记录移动情况并更新系统中的库存位置。

为何重要

这一里程碑标志着入库流程的结束,用于计算“上架周期”和“从收货到上架时间”等 KPI。

操作员确认订单物品已从存储位置拣选。这通常通过扫描物品和位置来完成,从而减少储位库存并记录该操作。

为何重要

这是出库流程中的重要里程碑,允许分析拣货时间并识别拣货与包装之间潜在的延迟。

包装过程已完成,包裹已密封并贴上标签。此事件表示订单已准备好备货和发货,并会被明确记录。

为何重要

这一里程碑标志着发货准备工作的最终完成,用于计算包装吞吐量并识别装货前的延迟。

货物已装载,卡车从仓库出发。此事件由“确认发货”或“过账发货”操作触发,在系统中完成发货流程。

为何重要

这一关键里程碑标志着货物的实际发出。它通常是开票和更新客户状态的核心事件。

仓库订单在系统中关闭,表示所有相关的物理移动和操作均已完成。这通常根据订单头部的状态更改来推断。

为何重要

这是流程的主要终点,对于计算端到端周期时间和衡量整体流程完成率至关重要。

常见问题

常见问题

流程挖掘分析来自 Körber WMS 的事件日志,以可视化仓库操作的实际流向。它可以识别瓶颈、偏离标准流程的情况以及效率低下的领域(如收货缓慢或上架策略不佳)。这种可见性支持基于数据的决策,从而优化整个订单周期并提高整体效率。

要进行流程挖掘,您主要需要来自 Körber WMS 的事件日志。日志应包含 Case Identifier(如仓库订单)、活动名称(描述步骤)以及时间戳。资源信息或物料详情等额外属性可以丰富分析。

流程挖掘可以带来显著的改进,例如将收货周期缩短 20%,将上架储位利用率提高 15%,并将拣货错误减少 50%。它还有助于简化包装、缩短整体订单周期,并确保更高程度地符合标准流程。这些改进源于对流程效率低下的清晰、数据驱动的洞察。

在数据提取和摄取完成后,通常几周内即可产生初步洞察。更深入的分析和改进措施的实施自然需要更长时间。结果显现的速度取决于所识别问题的复杂程度以及组织的变革准备情况。

是的,流程挖掘在识别偏离标准操作程序的情况方面非常有效。它将基于事件日志生成的实际流程流与您的理想模型进行视觉对比,让您能够快速发现不合规活动或违规捷径,从而确保高水平的合规性。

实施 Process Mining 主要涉及从现有的 Körber WMS 中提取正确的数据。随后,分析工具会摄取并分析这些数据,这对您的在线 WMS 环境影响极小。大部分工作集中在初始数据的识别和提取上,而非系统修改。

主要技术要求是访问您的 Körber WMS 数据库或日志文件以提取事件数据。数据随后通常会被加载到专门的流程挖掘平台(云端或本地)。分析阶段通常不需要直接修改 WMS 系统本身。

流程挖掘精确地映射出每一步所花费的时间,突出显示收货过程中发生延迟的环节。它可以查明导致这些延迟的特定资源约束、顺序问题或数据输入错误,使您能够针对根本原因采取具体的纠正措施。

数据安全至关重要。执行 Process Mining 时,数据通常在提取后进行匿名化或去标识化处理,然后再加载到分析工具中。大多数知名的 Process Mining 平台都遵循严格的数据安全和隐私标准,确保您的敏感 WMS 信息得到妥善保护。

流程挖掘是传统 BI 和报告工具的补充,而非替代。BI 显示“发生了什么”,而流程挖掘通过关注事件的实际流动和顺序来解释“为什么会发生”。它提供了标准报告可能忽略的关于流程效率低下的深度、可操作见解。

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