Process Mining im Bereich Logistik

Verstehen & umsetzen

An untidy room with pieces of paper flying around.

Process Mining in der Logistik – Potenziale ausschöpfen

Logistikdienstleister sehen sich mit hohen Erwartungen zunehmend komplizierten Lieferketten und steigenden Kosten konfrontiert. Kunden verlangen kurzfristige Lieferzeiten, Flexibilität und eine lückenlose Transparenz – über den gesamten Lieferprozess hinweg. Gleichzeitig führen E-Commerce und Globalisierung zu immer komplexeren und umfangreicheren Logistikketten . Dazu treiben steigende Treibstoffpreise, Personalkosten und wachsende Anforderungen im Bereich Nachhaltigkeit die Kosten in die Höhe. Auch ins Gewicht fallen Kostentreiber wie Lagergeld, Umfuhrkosten und Entsorgungskosten – diese entstehen im Zuge einer ineffizienten Verwaltung von Lagerbeständen und ziehen Überbestände bzw. Altbestände nach sich.
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Die vielen Schnittstellen machen eine Prozessoptimierung für Logistikunternehmen unabdingbar – genau hier setzen die Lösungen von process.science an. Mittels unserer Process Mining Lösungen für die Logistik können Sie Abläufe objektiv analysieren und Verbesserungspotenziale identifizieren. Process Mining macht die realen Abläufe in Unternehmen sichtbar und deckt Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen vom Soll-Prozess auf. Als Unternehmen in der Logistikbranche hängt Ihr Erfolg maßgeblich von der Effizienz und der Flexibilität Ihrer Prozesse  ab. Ein Process Mining von process.science unterstützt Sie bei der Implementierung glatter Prozesse und bietet deshalb enormes Potenzial.

INTERAKTIVE DEMO
A tidy space showing the integration of process.science with Power BI and Qlik Sense.

Process Mining in der Logistik nutzen

Process Mining  befindet sich an der Schnittstelle von Data Science und Prozessmanagement. Das Verfahren ermöglicht es Unternehmen, Geschäftsprozesse datenbasiert zu analysieren und diese Prozesse zu visualisieren. Zentral ist dabei die Prozessentdeckung (Process Discovery). Hierbei werden Daten aus sogenannten Event-Logs extrahiert und Prozessmodelle erstellt, die alle Varianten und Abweichungen des realen Prozesses aufzeigen. Unternehmen gewinnen hierüber ein objektives Bild über ihre Prozessrealität und können im nächsten Schritt – der Konformitätsprüfung (Conformance Checking) – Schritte zur Prozessoptimierung  ableiten. Dabei wird der tatsächliche Prozessablauf mit dem vordefinierten Soll-Prozess verglichen.

Relevant ist Process Mining für die Logistik vor allen Dingen deshalb, weil sich logistische Prozesse oft über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg erstrecken. Von der Bestellannahme über die Lagerhaltung bis hin zur Auslieferung durchläuft jede Sendung zahlreiche Stationen, die jeweils eigene IT-Systeme und Datenstrukturen aufweisen. Process Mining führt die unterschiedlichen Datenquellen zusammen, was eine ganzheitliche Sicht auf die Lieferkette ermöglicht.

Unsere Lösungen integrieren Daten aus ERP-Systemen, Warehouse-Management-Systemen (WMS), Transportmanagementsystemen (TMS) und IoT-Geräten und schaffen so über den gesamten Logistikprozess hinweg Transparenz. Das offenbart Abhängigkeiten und Wechselwirkungen, die bei isolierter Betrachtung verborgen bleiben würden.

Der Einsatz von Process Mining trägt im Bereich Logistik dazu bei, Lagerbestände zu optimieren, Lieferzeiten zu verkürzen und zieht auch bei Routenplanung und Sendungsverfolgung weitreichende Verbesserungen nach sich. Durch die nahtlose Integration in führende BI-Plattformen ermöglicht process.science eine ganzheitliche Analyse, mittels welcher Sie Engpässe an Schnittstellen identifizieren und gezielte Optimierungsmaßnahmen ableiten können. Das Ergebnis: Effizienzsteigerungen entlang der gesamten Lieferkette.

A room which shows the topic of process mining.

Deshalb lohnt sich Process Mining im Bereich Logistik

Eine der Hauptstärken unserer Process Mining Lösungen für die Logistik liegt in der Schaffung von Transparenz. Power BI und Qlik Sense erlauben es Ihnen, Ihre Lieferketten ganzheitlich in den Blick zu nehmen. Die Zusammenführung verschiedener Daten aus IT-Systemen wie ERP, WMS oder TMS ermöglichen ein End-to-End-Monitoring logistischer Abläufe, wobei Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen einzelnen Prozessschritten sichtbar werden. Diese umfassende Transparenz bildet die Grundlage für eine effektive Lieferkettenanalyse und -optimierung.
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Besonders effektiv ist die Identifikation von Ineffizienzen und Engpässen. Unsere Tools zeigen Schwachstellen in logistischen Prozessen auf, die mit bloßem Auge oft nicht erkennbar sind. Das ist gerade im Umgang mit komplexen Systemen wie automatischen Hochregallagern wichtig, bei denen eine präzise Analyse entscheidend ist, um Lagerplätze effizient zu nutzen und Leerstände zu minimieren. Mithilfe der Daten, die Sie aus Event-Logs erheben, können Verzögerungen im Warenfluss, ineffiziente Lagernutzung oder suboptimale Transportrouten identifiziert werden. Gleichzeitig ermöglicht process.science dank Echtzeit-Monitoring eine fortlaufende Verbesserung logistischer Prozesse. So können Sie Abweichungen vom Soll-Prozess frühzeitig erkennen und korrigieren. Mithilfe einer Konformitätsprüfung können Sie Prozessvarianten unkompliziert vergleichen, sodass Best Practices herausgearbeitet werden können. Selbst bei Nischenprozessen wie der Zollabwicklung kann eine Optimierung nötig sein.
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Ein weiterer Vorteil unserer Lösungen liegt in der Aufdeckung von Automatisierungspotenzialen. Über detaillierte Prozessanalysen  können Abläufe erkannt werden, die sich für eine Automatisierung eignen. Dies führt nicht nur zu einer Beschleunigung der entsprechenden Abläufe, sondern auch zu einer Entlastung Ihrer Mitarbeiter, die sich dadurch auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.

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A room that demonstrates the process transparency that process.science creates.

Process Mining in der Logistik – Use Cases im Überblick

Unsere Process Mining Lösungen bieten für die Logistikbranche vielfältige Anwendungsmöglichkeiten und enormes Potenzial zur Prozessoptimierung. Die datenbasierte Analyse erlaubt es Ihnen als Logistikunternehmen, Abläufe ganzheitlich zu erfassen, Ineffizienzen aufzudecken und gezielte Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten.

Transportrouten-Optimierung

Mit unserem Process Mining für die Logistik können Logistikdienstleister die gesamte Lieferkette effizienter gestalten. Mithilfe von Event-Logs können Sie Supply-Chain-Prozesse rekonstruieren und visualisieren. So können beispielsweise Wartezeiten zwischen einzelnen Prozessschritten aufgedeckt oder die Lieferantenperformance analysiert werden. Besonders wertvoll ist die Möglichkeit, Diskrepanzen zwischen Systembeständen und tatsächlichen Lagerbeständen zu identifizieren. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich gezielte Optimierungsmaßnahmen ableiten, um die Effizienz und Zuverlässigkeit der Lieferkette zu steigern und schlussendlich eine Kostenreduktion im Transport herbeizuführen.

Lagerhaltungseffizienz-Steigerung

Im Bereich der Lagerlogistik unterstützen Lösungen von process.science Sie dabei, Lagerbestände zu optimieren und Durchlaufzeiten zu verkürzen . Durch die Analyse von Lagerbewegungen und Bestandsdaten können Sie beispielsweise Langsamdreher identifizieren, Über- und Altbestände  abbauen und den verfügbaren Platz effizienter nutzen. Process Mining ermöglicht im Bereich Logistik eine nahtlose Umsetzung von „First In – First Out“ (FIFO), was besonders hinsichtlich verderblicher oder schnell alternder Güter von Bedeutung ist. Auch die üblicherweise zeitaufwendige Jahresinventur wird mit einer Process Mining Lösung von process.science zum Kinderspiel. Picking-Prozesse lassen sich mithilfe von Process Mining in der Logistik ebenfalls optimieren, indem beispielsweise ineffiziente Laufwege oder Engpässe im Kommissionierungsprozess aufgedeckt werden.

Kundenliefererfahrung-Analyse

Unser Process Mining unterstützt Logistikunternehmen dabei, ihre Serviceleistungen zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Durch die Analyse von Kundenbeschwerden und Reklamationsprozessen können Sie systematische Probleme identifizieren und beheben. Auch lässt sich die On-Time-In-Full (OTIF) Performance verbessern, indem Ursachen für verspätete oder unvollständige Lieferungen aufgedeckt werden. Mit einem Process Mining in der Logistik analysieren Sie Durchlaufzeiten von Kundenanfragen und optimieren Prozesse zur Auftragsabwicklung.

Compliance & Risikomanagement in der Lieferkette

Die Logistikbranche ist von vielfältigen Regulationen und Standards geprägt, die Sie als Dienstleister einhalten müssen. Wir unterstützen Sie mittels Process Mining dabei, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und Risiken zu minimieren. Dank der Analyse von Prozessdaten lassen sich Abweichungen von definierten Standardprozessen frühzeitig erkennen, was potenziellen Compliance-Verstößen vorbeugt. Auch die steigenden Anforderungen im Bereich Umweltschutz lassen sich mithilfe einer Nachhaltigkeitsstrategie für die Logistik angehen.
A room that shows the unlimited application possibilities of process.science.

Process Mining im Bereich Logistik implementieren – mit process.science

Viele Unternehmen zögern – trotz der vielen Vorteile – bei der Beschaffung einer Process Mining Lösung. Grund dafür ist der komplizierte Einstieg – die Integration in bestehende IT-Landschaften gestaltet sich oft als komplex und zeitaufwendig. Das Ergebnis sind lange Einführungszeiten und hohe Kosten.
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process.science wartet mit einem innovativen Ansatz auf, der diese Hindernisse überwindet und eine schnelle, unkomplizierte Einführung von Process Mining in der Logistik ermöglicht. Unsere Process Mining Lösung lässt sich nahtlos in bestehende Business Intelligence (BI) Plattformen integrieren. Als Logistikunternehmen profitieren Sie von einer schnellen Implementierung, Kosteneffizienz und einem unkomplizierten Einstieg und höchsten Sicherheitsstandards.  Unsere Lösungen gewährleisten absolute Datensicherheit, sowohl On-Premise als auch in Cloud-Umgebungen.

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