Logistikoptimierung — für mehr Effizienz und Transparenz

Logistikoptimierung: Engpässe gezielt beseitigen

Eine reibungslos funktionierendeLogistik ist ein wichtiger Wettbewerbsfaktor und entscheidet maßgeblich über die Effizienz eines Unternehmens. Im besten Fall ist Logistik schlank, durchdacht und nahtlos in alle Prozesse eingebunden. Die Realität zeichnet in vielen Unternehmen allerdings ein anderes Bild: Historisch gewachsene Abläufe, verstreute Daten und eine fragmentierte Systemlandschaft führen zuVerzögerungen, unnötigen Kosten und einer ineffizienten Nutzung wertvollerRessourcen.

Eine Logistikoptimierung ist demnach eine betriebswirtschaftliche Notwendigkeit. Sie ist der Hebel, mittels welchem Unternehmen Durchlaufzeiten verkürzen, Fehlerquellen reduzieren und operative Spielräume zurückgewinnen. Wir werfen einen Blick auf zentrale Prozesse entlang der logistischen Wertschöpfungskette und zeigen auf, wie sich diese mithilfe von Process Mining gezielt analysieren und optimieren lassen.

Logistikprozesse verstehen und optimieren

Logistikprozesse verbinden Einkauf, Produktion, Lager und Distribution zu einer funktionierenden Wertschöpfungskette. Es handelt sich hierbei um eng verzahnte Abläufe, die sich gegenseitig beeinflussen. Verzögerungen im Wareneingang wirken sich auf die Produktionsversorgung aus, ineffiziente Lagerstrategien führen zu Engpässen oder Überbeständen, fehlerhafte Kommissionierung verzögert Auslieferungen und erhöht die Retourenquote.

Problematisch ist hier vor allem die mangelnde Transparenz über die tatsächlichen Abläufe. In den meisten Fällen entstehen Verzögerungen durch kleine Ineffizienzen, die im Tagesgeschäft kaum auffallen, sich imZusammenspiel aber summieren. Wer Prozesse optimieren will, muss wissen, wo diese Reibungsverluste auftreten, welche Wege Materialien und Informationen tatsächlich nehmen und wie stark einzelne Prozessvarianten voneinander abweichen. Für die Logistikoptimierung ist genau dieses Verständnis des Ist-Zustandes entscheidend. Process Mining Tools können hier wertvolle Mehrwerte liefern, indem sie auf Grundlage vorhandener Datenspuren ein objektives Bild der tatsächlichen Prozessabläufe zeichnen.

Logistikprozesse mit Process Mining optimieren - So funktioniert es

Process Mining ist ein datenbasiertes Analyseverfahren, das reale Prozessabläufe auf Basis digitalerSpuren sichtbar macht. Diese Spuren, sogenannte Event Logs, entstehen immer dann, wenn eine Aktion innerhalb eines IT-Systems durchgeführt wird. Sie enthalten wertvolle Informationen wie Zeitstempel, ausgeführte Aktivitäten und Prozessinstanzen, die detaillierte Einblicke in den tatsächlichenVerlauf von Geschäftsprozessen ermöglichen. Process Mining wertet diese EventLogs aus, verknüpft sie über Prozessinstanzen hinweg und setzt sie zu einem vollständigen, visuell nachvollziehbaren Prozessmodell zusammen. Prinzipiell unterscheidet man im Process Mining zwischen 3 Phasen:

Process Discovery (Prozessentdeckung): Bildet den Ausgangspunkt jeder Analyse und generiert aus den Event Logs automatisch Prozessmodelle, die den tatsächlichen Ist-Zustand abbilden. Diese Phase macht alle durchlaufenen Varianten, Abzweigungen und Wiederholungsschleifen transparent und schafft eine objektive Grundlage für die weitere Optimierung.
Conformance Checking (Konformitätsprüfung): Vergleicht die tatsächlichen Prozessabläufe mit definierten Soll-Prozessen oder Compliance-Vorgaben. Diese Phase deckt Abweichungen vom vorgesehenen Prozessablauf auf, quantifiziert deren Häufigkeit und Auswirkungen und liefert wertvolle Erkenntnisse für Qualitätssicherung und Compliance-Management.
Process Enhancement (Prozessverbesserung): Zielt auf die gezielteAnreicherung bestehender Modelle mit zusätzlichen Informationen und die Umsetzung konkreter Optimierungsmaßnahmen. In dieser Phase werden Engpässe beseitigt, manuelle Tätigkeiten automatisiert oder ineffiziente Prozessschritte neu gestaltet, um die Prozessleistung nachhaltig zu verbessern

Process Mining bietet gerade für die Logistikoptimierung enorme Mehrwerte. Denn Prozesse sind in kaum einem Bereich so fragmentiert wie in der Logistik: Wareneingang, Lagerverwaltung, Versand oder Retourenabwicklung laufen meist über unterschiedliche IT-Systeme, die isoliert betrachtet nur einen begrenzten Ausschnitt des Gesamtprozesses abbilden. Process Mining in der Logistik führt die verstreuten Daten zusammen und macht so sichtbar, wie die einzelnen logistischen Abläufe tatsächlich ineinandergreifen. Diese Gesamtsicht ermöglicht es, eine ganzheitliche Logistikoptimierung herbeizuführen.

Logistikoptimierung mit Process Mining: Anwendungsfälle im Überblick

Die Logistikkette besteht aus verschiedenen Teilprozessen. Wir betrachten die wichtigsten Teilbereiche und zeigen auf, inwiefern Process Mining eine Logistikoptimierung ermöglicht.

Beschaffungslogistik

Die Beschaffungslogistik bildet den Ausgangspunkt der logistischen Kette und umfasst alle Aktivitäten zur Sicherstellung der Materialverfügbarkeit. Hier entstehen Ineffizienzen oft durch verspätete Bestellungen, unklare Bedarfsprognosen oder lange Reaktionszeiten auf Lieferverzögerungen. Auch fehlende Rückmeldungen oder Medienbrüche zwischen Einkauf, Lieferant und Lager sind typische Schwachstellen.

Process Mining sorgt hier für eine Logistikoptimierung, indem es diese Abläufe vollständig rekonstruiert. Hierdurch lassen sich Verzögerungen zwischen Bestellfreigabe und Versand, Engpässe bei bestimmten Lieferanten oder abweichende Prozessvarianten transparent identifizieren und gezielt optimieren.

Wareneingang

Der Wareneingang umfasst die Annahme, Prüfung und Verbuchung eingehender Lieferungen sowie deren Weiterleitung ins Lager oder direkt in die Produktion. Hier äußern sich Ineffizienzen in langen Liegezeiten zwischen Anlieferung und Buchung, unvollständigen Wareneingangskontrollen oder parallelen Erfassungen in mehreren Systemen. Process Mining visualisiert den tatsächlichen Wareneingangsfluss und identifiziert Engpässe und Verzögerungen. Die Technologie schafft Transparenz darüber, wie lange Waren im Wareneingang verbleiben, bevor sie geprüft, gebucht und eingelagert werden, was eine gezielte Logistikoptimierung ermöglicht.

‍ Process Mining in der Produktion schafft hier zusätzliche Mehrwerte und deckt z. B. potenzielle Rückstaus an der Schnittstelle zur Fertigung auf

Kommissionierung

Die Kommissionierung umfasst dieZusammenstellung von Artikeln gemäß Kundenaufträgen und stellt eine wichtige Schnittstelle zwischen Lager und Versand dar. Ineffiziente Kommissionierwege führen zu unnötigen Laufwegen und erheblichen Zeitverlusten, die dieProduktivität der Mitarbeiter deutlich reduzieren.

Process Mining schafft hier Abhilfe, indem es Kommissionierzeiten sowie -wege analysiert und darüber Engpässe identifiziert. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine gezielte Logistikoptimierung. Process Mining bietet im Beriech Konsumgüter, wo häufig große Mengen variantenreicher Produkte kommissioniert werden müssen, ebenfalls großes Potenzial.

Versand und Auslieferung

Der Versand umfasst die Verladung, den Transport und die Auslieferung der Waren an Kunden oder Zwischenhändler. Ineffizienzen entstehen unter anderem durch nicht verbuchte Warenausgänge, fehlerhafte Tourenplanung oder Medienbrüche zwischen Lager und Transportdienstleister.

Process Mining visualisiert den gesamten Versandprozess von der Auftragsfreigabe bis zur Auslieferung und identifiziert Verzögerungen und Engpässe. Es zeigt auf, wie lange Sendungen in den einzelnen Prozessschritten verweilen und deckt Zusammenhänge zwischen bestimmten Prozessvarianten und Lieferverzögerungen auf. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine datenbasierte Logistikoptimierung.

Logistikoptimierung umsetzen - mit Process Mining von Process.Science

In vielen Unternehmen scheitert der Einsatz von Process Mining nicht an der Idee, sondern an der Umsetzung. Die Implementierung von Process Mining wird mitunter durch technische Hürden, unzureichende Datenqualität oder mangelndes Know-how erschwert. Gerade in der Logistik stellt die Integration verschiedener Datenquellen aufgrund der fragmentierten Systemlandschaft eine Herausforderung dar.

Mit Process.Science gestaltet sich die Implementierung von Process Mining überraschend unkompliziert. Der entscheidende Unterschied: Unsere Lösungen werden direkt in Ihre bestehenden Business Intelligence Plattformen wie Microsoft Power BI oder Qlik Sense integriert. Sie können Process Mining also dort nutzen, wo Ihre Daten ohnehin bereits zusammenlaufen. Die Implementierung erfolgt mit minimalem Aufwand und liefert innerhalb kürzester Zeit aussagekräftige Ergebnisse. Mit unseren Lösungen können Sie sofort mit der Logistikoptimierung beginnen.

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