Process Mining em logística

Entendendo e implementando

An untidy room with pieces of paper flying around.

Process Mining em logística — Aproveitando o potencial

Os prestadores de serviços de logística são cada vez mais confrontados com altas expectativas, cadeias de suprimentos complicadas e custos crescentes. Os clientes exigem prazos de entrega curtos, flexibilidade e total transparência — durante todo o processo de entrega. Ao mesmo tempo, o comércio eletrônico e a globalização estão levando a cadeias logísticas cada vez mais complexas e extensas. Além disso, o aumento dos preços dos combustíveis, os custos com pessoal e as crescentes demandas na área de sustentabilidade estão elevando os custos. Outros fatores de custo, como taxas de armazenamento, custos de transporte e custos de descarte, também desempenham um papel — eles surgem como resultado de um gerenciamento ineficiente de estoque e levam a estoques excessivos ou obsoletos.

As várias interfaces tornam a otimização de processos indispensável para empresas de logística — e é exatamente aí que entram as soluções da process.science. Nosso Soluções de Process Mining para logística permitir que você analise os processos objetivamente e identificar o potencial de melhoria. A Process Mining torna visíveis os processos reais das empresas e revela ineficiências, gargalos e desvios do processo alvo. Como empresa do setor de logística, seu sucesso depende muito da eficiência e flexibilidade de seus processos. Process Mining da process.science ajuda você na implementação de processos tranquilos e, portanto, oferece um enorme potencial.

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

Usando Process Mining em logística

Process Mining está na interface entre a ciência de dados e o gerenciamento de processos. O processo permite que as empresas analisar processos de negócios na base de dados e para visualizar esses processos. O elemento central aqui é a descoberta de processos. Isso envolve a extração de dados dos chamados registros de eventos e a criação de modelos de processo que mostre todas as variantes e desvios do processo real. Isso dá às empresas uma visão objetiva da realidade de seu processo e, na próxima etapa — verificação de conformidade — elas podem derivar etapas para otimizar o processo. Isso envolve comparar o fluxo real do processo com o processo de destino predefinido.

A Process Mining é particularmente relevante para a logística porque os processos logísticos geralmente se estendem por diferentes sistemas e departamentos. Da aceitação do pedido ao armazenamento e entrega, cada remessa passa por várias estações, cada uma com seus próprios sistemas de TI e estruturas de dados. O Process Mining reúne as diferentes fontes de dados, permitindo uma visão holística da cadeia de suprimentos.

Nossas soluções integram dados de sistemas ERP, sistemas de gerenciamento de armazéns (WMS), sistemas de gerenciamento de transporte (TMS) e dispositivos de IoT, criando transparência em todo o processo logístico. Isso revela dependências e interações que permaneceriam ocultas se vistas isoladamente.

No campo da logística, o uso da Process Mining ajuda a otimizar os níveis de estoque, reduzir os prazos de entrega e também traz um grande alcance melhorias no planejamento de rotas e rastreamento de remessas. Por meio da integração perfeita com as principais plataformas de BI, o process.science permite uma análise holística, que você pode usar para identificar gargalos nas interfaces e derivar medidas de otimização direcionadas. O resultado: maior eficiência em toda a cadeia de suprimentos.

A room which shows the topic of process mining.

É por isso que a Process Mining vale a pena no campo da logística

Um dos principais pontos fortes das nossas soluções de Process Mining para logística é a criação de transparência. O Power BI e o Qlik Sense permitem que você tenha uma visão holística de suas cadeias de suprimentos. A consolidação de vários dados de sistemas de TI, como ERP, WMS ou TMS, permite monitoramento de ponta a ponta dos processos logísticos, em que as dependências e interações entre as etapas individuais do processo se tornam visíveis. Essa transparência abrangente forma a base para uma análise e otimização eficazes da cadeia de suprimentos.

A identificação de ineficiências e gargalos é particularmente eficaz. Nossas ferramentas revelam fraquezas nos processos logísticos que muitas vezes não são visíveis a olho nu. Isso é particularmente importante ao lidar com sistemas complexos, como armazéns automatizados de alto compartimento, onde a análise precisa é crucial para utilizar eficientemente o espaço de armazenamento e minimizar o espaço vazio. Com o ajuda dos dados que você coletar dos registros de eventos, você pode identificar atrasos no fluxo de mercadorias, uso ineficiente do espaço de armazenamento ou rotas de transporte abaixo do ideal.
Ao mesmo tempo, process.science permite melhoria contínua de processos logísticos graças a monitoramento em tempo real. Isso significa que você pode identificar e corrigir os desvios do processo alvo em um estágio inicial. Uma verificação de conformidade permite que você facilmente comparar variantes de processo para que as melhores práticas podem ser identificadas. Até mesmo processos de nicho, como desembaraço aduaneiro, podem exigir otimização.

Outra vantagem de nossas soluções é que elas revelam potencial de automação. Análises detalhadas do processo podem identificar processos que são adequados para automação. Isso não apenas acelera os processos relevantes, mas também alivia a carga de seus funcionários, que podem então se concentrar em tarefas que agregam valor.

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Nossas ferramentas de Process Mining exibem cada etapa em tempo real, onde os valores discrepantes ocorrem atualmente, para corrigi-los antes que se estabeleçam. Melhore os prazos de entrega, os custos e a qualidade. Reduza os riscos comerciais por meio da otimização do processo.

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

Process Mining em logística — Visão geral dos casos de uso

Nossas soluções de Process Mining oferecem uma ampla gama de aplicações e enormes potencial para otimização de processos no setor de logística. Análise baseada em dados permite que você, como empresa de logística, capturar processos de captura holística, descubra ineficiências e derivar medidas de melhoria direcionadas.

Otimização de rotas de transporte

Com nossa Process Mining para logística, os prestadores de serviços logísticos podem tornar toda a cadeia de suprimentos mais eficiente. Os registros de eventos podem ser usados para reconstruir e visualizar os processos da cadeia de suprimentos. Isso possibilita, por exemplo, identificar os tempos de espera entre as etapas individuais do processo ou analisar o desempenho do fornecedor. A capacidade de identificar discrepâncias entre os estoques do sistema e os níveis reais de estoque é particularmente valiosa. Os insights obtidos podem ser usados para obter medidas de otimização direcionadas para aumentar a eficiência e a confiabilidade da cadeia de suprimentos e, finalmente, reduzir os custos de transporte.

Aumento da eficiência de armazenamento

Na área de logística de armazéns, as soluções da process.science ajudam você a otimizar os níveis de estoque e reduzir os tempos de produção. Ao analisar os movimentos de estoque e os dados de estoque, você pode, por exemplo, identificar itens de baixa movimentação, reduzir o excesso e o estoque obsoleto e usar o espaço disponível com mais eficiência. A Process Mining permite a implementação perfeita do “First In — First Out” (FIFO) na área de logística, o que é particularmente importante para produtos perecíveis ou que envelhecem rapidamente. Até mesmo o inventário anual geralmente demorado se torna fácil com uma solução de Process Mining da process.science. Os processos de coleta em logística também podem ser otimizados com a ajuda da Process Mining, por exemplo, descobrindo rotas ineficientes ou gargalos no processo de coleta.

Análise da experiência de entrega do cliente

Nossa Process Mining ajuda as empresas de logística a melhorar seus serviços e aumentar a satisfação do cliente. Ao analisar reclamações e processos de reclamações de clientes, você pode identificar e resolver problemas sistemáticos. Você também pode melhorar o desempenho do On-Time In-Full (OTIF) descobrindo as causas de entregas atrasadas ou incompletas. Com a Process Mining na logística, você pode analisar os tempos de processamento das consultas dos clientes e otimizar o processamento de pedidos.

Conformidade e gerenciamento de riscos na cadeia de suprimentos

O setor de logística é caracterizado por uma ampla variedade de regulamentações e padrões que você, como prestador de serviços, deve cumprir. Usamos o Process Mining para ajudar você a atender aos requisitos de conformidade e minimizar os riscos. Ao analisar os dados do processo, os desvios dos processos padrão definidos podem ser identificados em um estágio inicial, o que evita possíveis violações de conformidade. Os crescentes requisitos no campo da proteção ambiental também podem ser abordados com a ajuda de uma estratégia de sustentabilidade para logística.
A room that shows the unlimited application possibilities of process.science.

Implementando a Process Mining em logística — com process.science

Apesar das muitas vantagens, muitas empresas hesitam em adquirir uma solução de Process Mining. A razão para isso é a entrada complicada: a integração com os cenários de TI existentes geralmente é complexa e demorada. O resultado são longos tempos de implementação e altos custos.

process.science oferece uma abordagem inovadora que supera esses obstáculos e permite o rápido, introdução descomplicada da Process Mining em logística. Nossa solução de Process Mining pode ser perfeitamente integrada às plataformas de Business Intelligence (BI) existentes. Como empresa de logística, você se beneficia da rápida implementação, eficiência de custos e um entrada descomplicada, bem como os mais altos padrões de segurança. Nossas soluções garantem segurança absoluta de dados, tanto no local quanto em ambientes de nuvem.

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