Il corretto funzionamento della logistica è un importante fattore competitivo e determina in modo significativo l'efficienza di un'azienda. Idealmente, la logistica è snella, ben concepita e perfettamente integrata in tutti i processi. Tuttavia, la realtà dipinge un quadro diverso in molte aziende: flussi di lavoro storicamente cresciuti, dati sparsi e un panorama di sistema frammentato comportano ritardi, costi inutili e un uso inefficiente di risorse preziose.
Ottimizzazione della logistica è quindi una necessità aziendale. È la leva attraverso la quale le aziende possono abbreviare i tempi di consegna, ridurre le fonti di errore e riguadagnare flessibilità operativa. Esaminiamo i processi centrali lungo la catena del valore della logistica e mostriamo come questi possano essere analizzati e ottimizzati in modo specifico utilizzando il Process Mining.
I processi logistici collegano acquisti, produzione, magazzinaggio e distribuzione in un catena del valore funzionante. Si tratta di flussi di lavoro strettamente interconnessi che si influenzano a vicenda. I ritardi nella ricezione delle merci influiscono sull'approvvigionamento della produzione, strategie di magazzino inefficienti portano a strozzature o scorte in eccesso, una selezione errata degli ordini ritarda le consegne e aumenta il tasso di restituzione.
Il problema principale qui è mancanza di trasparenza sui flussi di lavoro effettivi. Nella maggior parte dei casi, i ritardi derivano da piccole inefficienze che sono appena percettibili nelle attività quotidiane ma che si accumulano in combinazione. Chiunque desideri ottimizzare i processi deve sapere dove si verificano queste perdite dovute all'attrito, quali percorsi effettivamente prendono materiali e informazioni e in che misura i singoli processi le varianti di processo differiscono l'una dall'altra. Per l'ottimizzazione della logistica, proprio questa comprensione dello stato attuale è fondamentale. Strumenti per il process mining può fornire un prezioso valore aggiunto in questo senso tracciando un quadro oggettivo dei flussi di processo effettivi sulla base delle tracce di dati esistenti.
Il Process Mining è un metodo di analisi basato sui dati che rende visibili i flussi di processo reali sulla base di tracce digitali. Queste tracce, denominate Event Logs, vengono create ogni volta che viene eseguita un'azione all'interno di un sistema IT. Contengono informazioni preziose come timestamp, attività eseguite e istanze di processo che consentono approfondimenti dettagliati sull'effettivo corso dei processi aziendali. Process Mining valuta questi registri degli eventi, li collega tra le istanze del processo e li assembla in un modello di processo completo e visivamente comprensibile. In linea di principio, Process Mining distingue tre fasi:
Process Mining offre enormi vantaggi valore soprattutto per la logistica ottimizzazione. Perché i processi sono frammentati in quasi nessun altro settore tanto quanto nella logistica: il ricevimento della merce, la gestione del magazzino, la spedizione o l'elaborazione dei resi di solito avviene tramite diversi sistemi IT che, considerati isolatamente, mappano solo una parte limitata dell'intero processo. Process Mining nella logistica riunisce i dati sparsi e rende così visibile il modo in cui i singoli flussi di lavoro logistici si interbloccano effettivamente. Questa visione d'insieme consente di realizzare logistica olistica ottimizzazione.
La catena logistica è costituita da vari sottoprocessi. Esaminiamo le sottoaree più importanti e mostriamo come il Process Mining consenta l'ottimizzazione della logistica.
La logistica degli acquisti costituisce il punto di partenza della catena logistica e comprende tutte le attività per garantire la disponibilità dei materiali. In questo caso, le inefficienze sono spesso dovute a ritardi negli ordini, previsioni poco chiare della domanda o lunghi tempi di reazione ai ritardi nelle consegne. Anche la mancanza di feedback o le interruzioni dei media tra acquisti, fornitore e magazzino sono tipici punti deboli.
Il Process Mining garantisce l'ottimizzazione della logistica in questo caso ricostruendo completamente questi flussi di lavoro. Ciò consente di identificare in modo trasparente e ottimizzare in modo specifico i ritardi tra il rilascio dell'ordine e la spedizione, le strozzature con determinati fornitori o le varianti di processo divergenti.
La ricezione della merce comprende l'accettazione, ispezione e prenotazione delle consegne in entrata e loro inoltro al magazzino o direttamente alla produzione. In questo caso, le inefficienze si manifestano in lunghi tempi di inattività tra la consegna e la prenotazione, controlli incompleti della ricezione della merce o registrazioni parallele in più sistemi.
Process Mining visualizza la merce effettiva flusso di ricezione e individua strozzature e ritardi. La tecnologia crea trasparenza sul tempo di permanenza delle merci in ricezione prima di essere ispezionate, prenotate e immagazzinate, il che consente un'ottimizzazione logistica mirata. Process Mining in produzione crea qui un valore aggiunto aggiuntivo e scopre, ad esempio, potenziali backup all'interfaccia con la produzione.
Il prelievo degli ordini comprende la raccolta degli articoli in base agli ordini dei clienti e rappresenta un'importante interfaccia tra magazzino e spedizione. Percorsi di prelievo inefficienti comportano inutili distanze a piedi e notevoli perdite di tempo che riducono significativamente la produttività dei dipendenti.
Process Mining fornisce una soluzione in questo caso: analisi dei tempi di prelievo e percorsi, identificando così le strozzature. Le informazioni acquisite consentono un'ottimizzazione mirata della logistica. Il Process Mining offre anche un grande potenziale nel settore dei beni di consumo, dove spesso è necessario raccogliere grandi quantità di prodotti ricchi di varianti.
La spedizione comprende il carico, il trasporto e la consegna di merci a clienti o intermediari. Le inefficienze derivano, tra l'altro, da problemi di merce non prenotata, da una pianificazione errata degli itinerari o da interruzioni mediatiche tra il magazzino e il fornitore di servizi di trasporto.
Process Mining visualizza l'intero processo di spedizione dal rilascio dell'ordine a consegna e identifica i ritardi e strozzature. Mostra per quanto tempo le spedizioni rimangono nelle singole fasi del processo e scopre le connessioni tra alcune varianti di processo e i ritardi di consegna. Le informazioni acquisite consentono di basarsi sui dati ottimizzazione della logistica.
In molte aziende, l'uso del Process Mining non fallisce a causa dell'idea, ma a causa dell'implementazione. L'implementazione del Process Mining è talvolta ostacolata da ostacoli tecnici, da una qualità dei dati insufficiente o dalla mancanza di know-how. Soprattutto nella logistica, l'integrazione di varie fonti di dati rappresenta una sfida a causa del panorama frammentato del sistema.
Con Process.Science, l'implementazione del Process Mining è sorprendentemente semplice. La differenza decisiva: le nostre soluzioni sono integrate direttamente nelle piattaforme di Business Intelligence esistenti come Microsoft Power BI o Qlik Sense. Puoi quindi utilizzare Process Mining laddove i tuoi dati convergono già. L'implementazione ha luogo con il minimo sforzo e fornisce risultati significativi nel più breve tempo possibile. Con le nostre soluzioni, puoi iniziare subito con l'ottimizzazione della logistica.
