Process Mining in der Transportlogistik

Die Logistikbranche sieht sich mit steigenden Kundenanforderungen sowie Effizienzzielen bei Beschaffung und Lagerhaltung konfrontiert. Kunden fordern genaue und pünktliche Lieferungen, während Unternehmen nach geringeren Lagerbeständen und Kosteneffizienz streben. 

Transportlogistik
Transportlogistik

Ein oft noch ungenutztes Hilfsmittel bei der Optimierung von Logistik-Prozessen sind die umfangreichen, im Unternehmen und bei Partnern vorhandenen Daten aus Transport-Management-Systemen und Umsystemen, die einen Großteil eines Logistik-Vorganges vom Angebot über die Planung, Durchführung und den Abschluss beschreiben. 

Mit iVIEW.Process Mining wird die Prozess-Perspektive im Kontext bewährter BI-Tools wie Power BI und Qlik Sense verfügbar, so dass Mitarbeiter keine neuen Werkzeuge erlernen müssen und die Aufwände für die Anbindung von Quellsystemen niedrig gehalten werden.

Use Cases in der Transportlogistik

Mit Hilfe von Process Mining wird daraus jeder einzelne Auftragsablauf mit all seinen Ereignissen rekonstruiert und steht so zur Analyse zur Verfügung. Damit können u.a. folgende Fragen beantwortet werden:

  • Liefertreue

    • Welche Dienstleister halten zugesagte ETA / ETD ein?
    • Welche Prozessschritte sind zur Zeit besonders von COVID-bedingten Verzögerungen betroffen und welche Dienstleister sind hier gefährdet?

  • Hohe Lagerkosten

    • Welche "Cases" werden wie lange an welchem Ort zu welchem Zeitpunkt des Prozesses gelagert

  • Fehler bei der Sortierung und Inventarisierung

    • Welche Schleifen werden wo gedreht (Mehrfach-Arbeit)

  • Identifikation von Problemstellen

    • Welche Organisationseinheiten haben Prozessschritte verzögert? Welche Abhängigkeiten bestehen?

  • Fehlerhafte Kapazitätsplanung

    • Zu welchem Zeitpunkt muss umdisponiert werden und warum?

  • Hohe Transportkosten

    • Welche MOT-Changes gibt es im Prozess und warum?

  • Transportschäden

    • Gibt es Prozessschritte, die im Zusammenhang mit Transportschäden stehen?

  • Überwachung komplexer Lieferketten

    • Wo wird von einem vereinbarten/notwendigen Vorgehen abgewichen (Compliance)

iVIEW.PROCESS MINING

Mit iVIEW.process mining geben wir Ihnen nun eine Funktionsbibliothek an die Hand, um aus Ihrer bestehenden Business Intelligence Suite – Qlik Sense oder Microsoft Power BI – ein intuitives Werkzeug für eine professionelle Prozessanalyse zu machen. So ergänzen Sie Ihre geschäftlich relevanten Key Performance Indikatoren um die Prozessperspektive und können so den digitalen Wandel optimal zur Gestaltung Ihrer Wettbewerbsvorteile nutzen.

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Fazit

Werden aufgrund der Analysen Veränderungen am Vorgehen innerhalb des Unternehmens veranlasst, können die Auswirkungen unmittelbar in den aktualisierten Auswertungen visualisiert und mit dem Ausgangs- und Zielbild verglichen werden. 

Zusätzlich bietet Process Mining eine ideale Unterstützung für die Automatisierung der Prozesse über Robotic Process Automation (RPA). Hierzu werden mithilfe von Process Mining zunächst die für RPA geeigneten Prozesse und Prozessschritte identifiziert. Anschließend wird der optimale Umfang und Prozessablauf für eine Automatisierung, auch unter Berücksichtigung der bestehenden Systeme, festgelegt.  

Mit Process Mining wird nun eine kontinuierliche Erfolgskontrolle möglich, um ggf. auch kurzfristig nachzusteuern.

Process Mining – Wissen, wie was wirklich läuft

Unternehmen kennen ihre Geschäftsprozesse – meist jedoch eher theoretisch. Tatsächlich mangelt es häufig an voller Prozesstransparenz.

Die Gründe sind vielfältig – Arbeitsabläufe werden subjektiv wahrgenommen, Schritte unbewusst hinzugefügt. Und Kenntnis haben die Mitarbeitenden in der Regel nur über mit ihrer Arbeit verbundene Teilprozesse. Zudem ändern sich Prozesse, beispielsweise aufgrund neuer Compliance-Vorgaben oder veränderter Kundenbedürfnisse. Und schliesslich passt der vorgesehene Prozessablauf nicht immer, etwa bei besonderen, nicht dem Standard entsprechenden Produktionserfordernissen.

Und genau hier kommt Process Mining ins Spiel, die automatisierte Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. 

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