优化您的供应链管理

优化 Kinaxis RapidResponse 供应链:6 步指南。
优化您的供应链管理

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。

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

供应链管理 物流优化 库存管理 供应商绩效 准时交付 订单履行 运输效率 缩短交期

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

频繁的逾期交付直接影响客户满意度,可能导致业务流失并损害品牌声誉。此外,还可能导致合同罚款以及处理投诉带来的行政负担。流程挖掘分析 Kinaxis RapidResponse 中的物流订单,以精准锁定延迟发生的环节,例如“货物产出”或“货物运输中”时间过长,从而揭示整个供应链中的根本原因。

周期时间过长会占用流动资金,增加库存持有成本,并降低供应链的整体响应速度。这使得企业更难适应市场变化并满足客户期望。流程挖掘将物流订单的完整旅程可视化,衡量每项活动和移交的持续时间(例如在“生产已调度”和“货物拣选与包装”之间),以识别 Kinaxis RapidResponse 中延长周期时间的具体瓶颈和低效环节。

缺货和库存过剩都会产生重大问题:缺货导致销售损失和停工,而库存过剩则带来高昂的持有成本和滞销风险。这直接影响盈利能力和客户服务。流程挖掘将物流订单的“需求预测生成”、“库存可用性检查”和“货物产出”等活动联系起来,揭示了 Kinaxis RapidResponse 数据中导致库存定位和规划不佳的底层流程失效。

不可靠的供应商绩效会直接打乱您的生产计划,导致客户订单交付延迟,并往往迫使企业支付昂贵的加急费用。这会影响您的运营效率和声誉。Process Mining 通过分析每个供应商“采购订单已发布”与“原材料已收到”之间的时间,追踪物流订单的旅程,清晰识别表现不佳的供应商以及对通过 Kinaxis RapidResponse 管理的供应链产生的影响。

运输模式选择不当或路线不够优化会导致运输费用虚高,直接降低利润率并增加整体物流成本。这可能削弱产品的竞争力。流程挖掘评估物流订单的“货物运输中”路径,将起点、终点、承运商和运输方式与实际成本和时间相关联,从而发掘优化运输网络和降低 Kinaxis RapidResponse 中支出的机会。

不符合法规要求或内部政策可能会导致巨额罚款、声誉受损和运营中断,尤其是在复杂的全球供应链中。流程挖掘揭示了物流订单的实际流程执行情况,将“质量控制执行”或所需的单据步骤等活动的顺序和时间与定义的合规规则进行对比,标记出指示 Kinaxis RapidResponse 流程中潜在风险的偏离项。

频繁返工显著增加了运营成本,消耗宝贵资源,延长提前期,并可能严重影响产品质量和客户满意度。这种纠错循环降低了效率。流程挖掘可以识别物流订单中的流程循环和重复活动,尤其是围绕“货物产出”和“质量控制执行”的环节,揭示导致供应链内必须返工的循环质量问题、低效检验流程或设计缺陷。

不准确的需求预测会导致一系列问题,包括产生持有成本的库存过剩,或导致销售损失和客户不满的缺货。这直接影响收入和运营规划。流程挖掘将“需求预测生成”与物流订单的实际“收到客户订单”及“货物产出”活动关联起来,清晰洞察规划准确性及其对 Kinaxis RapidResponse 管理的供应链下游影响。

订单履行流程中的某些特定阶段始终拖慢整体进度,导致提前期延长、无法履行交付承诺以及客户不满。这些隐藏的阻塞点会严重削弱吞吐量。流程挖掘提供了物流订单旅程中每一步的详细可视化,识别出在您的 Kinaxis RapidResponse 驱动的供应链中,订单在哪些具体活动或交接环节(如“库存可用性检查”或“货物拣选与包装”)发生了积压,或耗费了不成比例的时间。

缺乏对整个供应链的全面可见性,会阻碍主动解决问题的能力,限制优化工作,并难以迅速应对突发中断或变化的市场环境。这会阻碍战略决策。流程挖掘为每个物流订单构建了一个完整的、实时的“X光透视”,从“需求预测生成”到“交付证明已签署”,揭示了整个端到端流程中的真实顺序、变体和延迟,而这些在 Kinaxis RapidResponse 中可能被掩盖。

经常需要加急订单(通常由于上游延迟或规划不佳)会大幅增加运输和运营成本,侵蚀利润并使资源紧张。这反映了系统性问题。流程挖掘可以识别偏离标准流程或经历严重延迟的物流订单(这些订单往往导致“发运调度”提前或“运输模式”变更),并量化 Kinaxis RapidResponse 数据中此类被动应对措施的频率和成本影响。

资源(如仓库人员、生产线或运输车辆)的分配或利用效率低下,会导致闲置时间、产能浪费,或者团队超负荷与瓶颈。这直接影响运营成本和效率。流程挖掘分析大量物流订单中“生产已调度”或“货物拣选与包装”等步骤的活动持续时间和队列,从而推断资源可用性,并识别整个供应链运营中资源利用的不平衡现象。

典型目标

定义成功的标准

此目标旨在提高客户要求日期前交付订单的百分比。在竞争激烈的供应链环境中,提高准时交付率能显著增强客户满意度并巩固品牌声誉。持续、可靠的交付是卓越运营的基石。ProcessMind 提供 Kinaxis RapidResponse 端到端物流订单流程的细致洞察,识别导致延迟的特定阶段和活动。通过分析实际交付日期与要求日期的差距,企业可以查明逾期交付的根本原因(如周期性瓶颈或低效交接),从而实现准时交付率提升 15-20% 等改进目标。

缩短从客户下单到最终交付的整体时间对于提升响应速度和市场敏捷性至关重要。精简的“订单到交付”周期可降低流动资金需求,使企业能更快应对市场变化,从而获得显著的竞争优势。ProcessMind 揭示了 Kinaxis RapidResponse 中物流订单生命周期内每一步的真实持续时间。通过将实际流程流可视化,并识别耗时最长的活动或最频繁的返工循环,企业可以有针对性地进行干预,从周期中缩减数天甚至数周的时间,从而实现 20-30% 的周期缩减。

此目标专注于在满足需求与最小化持有成本之间实现理想平衡,防止缺货和库存过剩。高效的库存管理直接影响整个供应链的盈利能力和运营流动性。ProcessMind 揭示了库存决策如何影响由 Kinaxis RapidResponse 管理的供应链物流订单流。通过将库存活动与订单履行周期和实际需求相关联,它有助于识别减少超额库存或防止缺货的机会,在保持服务水平的同时,潜在降低 10-15% 的库存持仓成本。

提高供应商交付的可靠性对于维护生产进度、确保客户及时履行以及减少昂贵的加急需求至关重要。可靠的供应商是供应链稳定和可预测的关键。ProcessMind 利用 Kinaxis RapidResponse 数据追踪入库原材料和货物,将供应商绩效直接与物流订单流程挂钩。通过对比采购订单日期分析“原材料收货”活动,并识别持续逾期或违规的供应商,企业可以将供应商交付达成率提高 10-20%,并加强战略合作伙伴关系。

此目标旨在降低整个供应链中与货物移动相关的费用,包括运费、仓储和搬运。降低这些成本能直接提高利润率,并有助于提升整体运营效率。ProcessMind 分析了 Kinaxis RapidResponse 物流订单流程中的“货物已装载运输”、“货物在途”和“货物在目的地卸载”等活动。通过识别低效路线、次优运输模式或过度加急,它有助于发掘在不影响服务水平的前提下降低 5-10% 整体物流成本的机会。

确保所有物流流程遵守法规要求、内部政策和合同义务,对于降低法律风险、避免处罚和维护道德标准至关重要。主动合规能建立信任和韧性。ProcessMind 将 Kinaxis RapidResponse 中每个物流订单的实际活动顺序可视化,并将其与预定义的合规路径进行比较。它会突出显示偏离情况,例如跳过质量检查或未经授权的流程步骤,使企业能够在关键领域实现 100% 合规并主动弥补合规漏洞。

此目标旨在减少从生产到交付过程中出现的错误、缺陷或需要重新处理或修正的偏差。最小化返工可以节省资源、减少浪费并提高交付货物和服务的整体质量。ProcessMind 精准定位了 Kinaxis RapidResponse 中“质量控制已执行”活动相对于“货物已生产”和“货物拣选与包装”发生的环节。通过分析偏差并识别导致缺陷或后续返工循环的模式,它有助于将返工实例减少 15-25% 并提升整体产品质量。

提高需求预测的精准度,可以更好地规划生产、库存和资源分配。更准确的预测能带来更优化的库存水平、更少的缺货以及更低的库存过剩,直接影响盈利能力。ProcessMind 通过分析 Kinaxis RapidResponse 数据中“需求预测生成”与后续活动(如“客户订单已接收”和“货物产出”)之间的联系来提供洞察。通过识别预测与实际需求持续偏离的环节,企业可以完善其预测模型,实现 5-10% 的准确率提升,使供应更好地匹配需求。

此目标旨在识别并消除订单履行流程中导致工作堆积、引发延迟并阻碍吞吐量的特定环节。消除瓶颈可确保运营更顺畅、向客户交付更快捷。ProcessMind 基于 Kinaxis RapidResponse data 构建了整个“物流订单”旅程的可视化图谱,揭示了订单在哪些环节过度排队或经历超长处理时间,特别是在“生产已排程”、“货物拣选与包装”和“货运已排程”周围。这种视觉清晰度允许精确识别并解决瓶颈,潜在将吞吐速度提高 10-20%。

实现从初始需求到最终交付的整个供应链全面可见性,使利益相关者能够实时洞察流程状态和绩效。这种全局视图有助于主动决策和快速解决问题。ProcessMind 将来自 Kinaxis RapidResponse 的分散事件数据整合到每个“物流订单”生命周期的统一视图中。这使企业能够随时跟踪任何订单的准确状态和位置,将不透明的流程转变为透明、可管理的工作流,并提升决策能力。

此目标旨在通过解决导致紧急交付的潜在流程低效问题,减少对昂贵加急运输方式的依赖。减少加急费用能直接降低运营成本并改善财务状况。ProcessMind 分析了 Kinaxis RapidResponse 中早期阶段(如“库存可用性已检查”或“生产已排程”)的延迟与后续“加急运输货运已排程”实例之间的相关性。通过识别导致加急的延迟根源,企业可以将此类成本降低 15-25% 并改进计划。

此目标侧重于确保在整个物流过程中高效使用资源,包括人员、设备和设施。提高资源利用率可实现成本节约、提升生产率并增强整体运营能力。ProcessMind 绘制了 Kinaxis RapidResponse 捕获的物流订单流中与资源分配相关的活动,如“货物拣选与包装”和“货物已装载运输”。通过识别未充分利用的资产或由资源受限导致的瓶颈,企业可以更有效地重新分配资源,潜在提高 10-15% 的利用率。

供应链管理优化的 6 个步骤

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下载模板

操作指南

获取并下载专为供应链管理定制的预配置 Excel 模板。该模板将指导您如何组织 Kinaxis RapidResponse 数据,以实现最佳分析效果。

为何重要

从一开始就使用正确的 data 结构可确保流程分析的准确性和全面性,为获得有意义的洞察奠定坚实基础。

预期成果

一个开箱即用的数据模板,其结构专为您的 Kinaxis RapidResponse 供应链数据设计。

您将获得

立即发掘隐藏的供应链效率

ProcessMind 通过直观的可视化展现供应链运营的真实流向,突出每一个隐藏的低效环节和优化机会。
  • 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
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
Design your optimized process

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。

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提升准时交付率

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。

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更快的订单履约

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。

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减少加急发运

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。

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更低的返工率

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。

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流程合规性提升

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。

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优化的库存流

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。

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

特定物流订单的唯一标识符,将从需求规划到最终交付的所有相关活动联系起来。

为何重要

这是追踪订单完整生命周期的核心主键,使从头到尾分析流程变体、效率和合规性成为可能。

物流流程中发生的特定业务事件或步骤的名称,例如“货物已发运”或“采购订单已下达”。

为何重要

它定义了流程步骤,从而支持发现并可视化真实的端到端供应链流。

指示特定活动或事件发生的时间戳,包含日期和时间信息。

为何重要

此 timestamp 提供了 event 的时间顺序,是所有时长和绩效计算的基础,可揭示瓶颈和延迟。

执行该活动的个人的用户 ID 或姓名。

为何重要

归属流程步骤的用户责任,支持分析团队绩效、工作负载分布以及流程操作的规范性。

与物流订单关联的产品的唯一标识符,例如 SKU 或物料编号。

为何重要

支持针对特定产品线或类别的流程分析,有助于识别哪些产品存在低效或有问题的履行路径。

下单客户的唯一标识符。

为何重要

支持以客户为中心的流程分析,有助于评估关键客户的服务水平、交付绩效和履行复杂度。

客户在订单中提出的期望交付日期。

为何重要

这是衡量准时交付绩效的主要基准,也是客户满意度 KPI 的关键组成部分。

订单交付给客户的实际日期,由交付证明确认。

为何重要

它确认了交付流程的完成,对于计算对比客户预期的实际交付绩效至关重要。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

当客户销售订单创建或被摄入系统时,标志着物流订单生命周期的正式开始。这通常是从集成的 ERP 或订单管理系统中捕获的显性事件。

为何重要

这是 case 的主要起点。它对于衡量整体“订单到交付”周期时间和了解订单接收量至关重要。

向外部供应商发送所需物料的采购订单。这是一个关键里程碑,代表了正式承诺以及供应商提前期的开始。

为何重要

该活动是衡量供应商交付绩效的关键,能够识别采购阶段中影响整个供应链的延迟。

代表物流订单正式列入生产计划的节点,具有明确的日期和资源分配。这是 Kinaxis RapidResponse 的核心规划产出。

为何重要

标志着从规划到执行的转变。分析此节点与实际生产开始之间的时间,可以揭示调度效率低下或资源约束。

该 event 发生在包装好的货物装载到运输工具并离开仓库或生产设施时。这标志着在途运输阶段的开始。

为何重要

这是跟踪准时交付绩效和运输段时长的关键里程碑。它为许多 KPI 计算提供了“实际发运日期”。

客户已收到状况良好货物的最终确认。这是一个关键事件,标志着物流订单的正式关闭。

为何重要

这是“订单到交付”周期时间 KPI 的最终终点。它确认了履行成功,并通常作为开票的触发信号。

代表物流订单在履行完成前终止。这是一个显性动作,作为流程最终的失败结束状态。

为何重要

跟踪取消订单对于了解需求流失和流程失败非常重要。分析取消原因可以揭示产品、定价或服务方面的问题。

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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