Le bon fonctionnement de la logistique est un facteur concurrentiel important et détermine de manière significative l'efficacité d'une entreprise. Idéalement, la logistique est allégée, bien conçue et parfaitement intégrée à tous les processus. Cependant, la réalité brosse un tableau différent dans de nombreuses entreprises : des flux de travail historiquement développés, des données éparpillées et un paysage de systèmes fragmenté entraînent des retards, des coûts inutiles et une utilisation inefficace de ressources précieuses.
Optimisation de la logistique est donc une nécessité commerciale. C'est le levier par lequel les entreprises peuvent raccourcir les délais, réduire les sources d'erreur et retrouver une flexibilité opérationnelle. Nous examinons les processus centraux de la chaîne de valeur logistique et montrons comment ils peuvent être spécifiquement analysés et optimisés à l'aide du Process Mining.
Les processus logistiques relient les achats, la production, l'entreposage et la distribution dans un chaîne de valeur fonctionnelle. Il s'agit de flux de travail étroitement imbriqués qui s'influencent les uns les autres. Les retards dans la réception des marchandises affectent l'approvisionnement de production, les stratégies d'entrepôt inefficaces entraînent des goulots d'étranglement ou des stocks excédentaires, une préparation des commandes défectueuse retarde les livraisons et augmente le taux de retour.
Le principal problème ici est manque de transparence à propos des flux de travail réels. Dans la plupart des cas, les retards sont dus à de petites inefficacités qui sont à peine perceptibles dans les activités quotidiennes mais qui s'accumulent en même temps. Quiconque souhaite optimiser les processus doit savoir où se produisent ces pertes par friction, quelles sont les voies empruntées par les matériaux et les informations et dans quelle mesure chaque individu les variantes de processus diffèrent les unes des autres. Pour l'optimisation de la logistique, cette compréhension précise de la situation actuelle est cruciale. Outils de Process Mining peut apporter une valeur ajoutée précieuse à cet égard en dressant une image objective des flux de processus réels sur la base des traces de données existantes.
Le Process Mining est une méthode d'analyse basée sur les données qui rend visibles les flux de processus réels sur la base de traces numériques. Ces traces, appelées journaux d'événements, sont créées chaque fois qu'une action est effectuée dans un système informatique. Ils contiennent des informations précieuses telles que horodatages, activités exécutées et instances de processus qui permettent d'obtenir des informations détaillées sur le déroulement réel des processus métier. Le Process Mining évalue ces journaux d'événements, les relie entre les instances de processus et les assemble dans un modèle de processus complet et visuellement compréhensible. En principe, le Process Mining distingue 3 phases :
Le Process Mining offre d'énormes avantages valeur, en particulier pour la logistique optimisation. Parce que les processus ne sont pratiquement pas aussi fragmentés que celui de la logistique : la réception des marchandises, la gestion des entrepôts, le traitement des expéditions ou des retours sont généralement effectués via différents systèmes informatiques qui, considérés isolément, ne cartographient qu'une partie limitée du processus global. Process Mining dans la logistique rassemble les données éparpillées et montre ainsi comment les différents flux de travail logistiques s'imbriquent réellement. Cette vue d'ensemble permet de réaliser logistique holistique optimisation.
La chaîne logistique comprend différents sous-processus. Nous examinons les sous-domaines les plus importants et montrons comment le Process Mining permet d'optimiser la logistique.
La logistique des achats constitue le point de départ de la chaîne logistique et englobe toutes les activités visant à garantir la disponibilité des matériaux. Dans ce domaine, les problèmes d'efficacité sont souvent dus à des retards de commande, à des prévisions de demande peu claires ou à de longs temps de réaction face aux retards de livraison. L'absence de feedback ou les ruptures médiatiques entre le service d'achat, le fournisseur et l'entrepôt sont également des points faibles typiques.
Le Process Mining garantit l'optimisation de la logistique en reconstruisant complètement ces flux de travail. Cela permet d'identifier de manière transparente les délais entre la publication de la commande et l'expédition, les goulots d'étranglement avec certains fournisseurs ou les variantes de processus divergentes et de les optimiser de manière spécifique.
La réception des marchandises comprend l'acceptation, l'inspection et la réservation des livraisons entrantes ainsi que leur expédition vers l'entrepôt ou directement vers la production. Ici, les inefficiences se manifestent par de longs délais d'inactivité entre la livraison et la réservation, des contrôles de réception des marchandises incomplets ou des enregistrements parallèles dans de multiples systèmes.
Process Mining visualise les marchandises réelles flux de réception et identifie les goulots d'étranglement et les retards. La technologie crée de la transparence quant à la durée pendant laquelle les marchandises restent à la réception des marchandises avant qu'elles ne soient inspectées, réservées et stockées, ce qui permet une optimisation logistique ciblée. Process Mining en production crée ici une valeur ajoutée supplémentaire et découvre, par exemple, des sauvegardes potentielles à l'interface de fabrication.
La préparation des commandes englobe la compilation des articles en fonction des commandes des clients et représente une interface importante entre l'entrepôt et l'expédition. Les itinéraires de cueillette inefficaces entraînent des distances de marche inutiles et des pertes de temps considérables qui réduisent considérablement la productivité des employés.
Le Process Mining fournit une solution à ce problème en analyse des horaires de cueillette et les itinéraires, identifiant ainsi les goulots d'étranglement. Les informations obtenues permettent une optimisation logistique ciblée. Le Process Mining offre également un grand potentiel dans secteur des biens de consommation, où de grandes quantités de produits riches en variantes doivent souvent être cueillies.
L'expédition englobe le chargement, le transport et la livraison des marchandises aux clients ou aux intermédiaires. Les inefficacités sont dues, entre autres, à des problèmes de marchandises non réservées, à une mauvaise planification des itinéraires ou à des ruptures médiatiques entre l'entrepôt et le fournisseur de services de transport.
Process Mining visualise l'ensemble du processus d'expédition de la publication des commandes à livraison et identifie les retards et des goulots d'étranglement. Il montre combien de temps les expéditions restent dans les différentes étapes du processus et met en évidence les liens entre certaines variantes de processus et les retards de livraison. Les informations obtenues permettent de s'appuyer sur des données optimisation de la logistique.
Dans de nombreuses entreprises, l'utilisation du Process Mining n'échoue pas à cause de l'idée, mais à cause de sa mise en œuvre. La mise en œuvre du Process Mining est parfois entravée par des obstacles techniques, une qualité de données insuffisante ou un manque de savoir-faire. En particulier dans le domaine de la logistique, l'intégration de diverses sources de données représente un défi en raison de la fragmentation du paysage des systèmes.
Avec Process.Science, la mise en œuvre du Process Mining est étonnamment simple. La différence décisive : nos solutions sont intégrées directement à vos plateformes de Business Intelligence existantes, telles que Microsoft Power BI ou Qlik Sense. Vous pouvez donc utiliser le Process Mining là où vos données convergent déjà de toute façon. La mise en œuvre a lieu avec un minimum d'effort et fournit des résultats significatifs dans les plus brefs délais. Grâce à nos solutions, vous pouvez commencer immédiatement à optimiser votre logistique.
