Prozessanalyse für Unternehmen mit komplexen Logistikprozessen

COSYS verbindet dafür operative Supply Chain Software mit Business Intelligence und KI. Der wesentliche Unterschied zu einem isolierten Prozessanalyse Tool: Die benötigten Daten entstehen direkt in den digitalisierten Logistikprozessen und können anschließend für Process Mining, Process Intelligence, Forecasting und operative Steuerung verwendet werden.

COSYS schafft die Datenbasis direkt im Materialfluss

Eine aussagekräftige Prozessanalyse beginnt bereits bei der Datenerfassung. Mit der COSYS Supply Chain Software lassen sich beispielsweise Wareneingang, Ein- und Umlagerungen, Kommissionierung, Auslagerung und innerbetriebliche Transporte digital abbilden. Mobile Buchungen über MDE-Geräte oder Smartphones dokumentieren dabei reale Prozessereignisse unmittelbar am Entstehungsort.

Im Lager können neben Artikel und Menge unter anderem Lagerplätze, Chargen, Seriennummern, MHD oder NVE erfasst werden. Im innerbetrieblichen Transport entstehen wiederum Daten zu Transportaufträgen, Statuswechseln, Zuständigkeiten, Routen und Bearbeitungszeiten. Über Schnittstellen können zusätzlich Informationen aus ERP-, LVS- und anderen vorhandenen IT-Systemen eingebunden werden. Damit entsteht eine wesentlich detailliertere Datenbasis als bei einer nachträglichen Betrachtung aggregierter Monatskennzahlen.

Genau diese Granularität ist für Process Mining relevant. Denn erst wenn einzelne Ereignisse einem Vorgang und einem Zeitpunkt zugeordnet werden können, lässt sich nachvollziehen, welchen Weg ein Auftrag tatsächlich durch die Intralogistik genommen hat.

Process Mining untersucht den realen statt des geplanten Prozesses

Ein Sollprozess kann vorsehen, dass Material nach dem Wareneingang eingelagert, anschließend kommissioniert und direkt an die Produktion transportiert wird. Die Prozessdaten können jedoch zeigen, dass bestimmte Artikel mehrfach umgelagert werden, Transportaufträge ungewöhnlich lange in einem Status verbleiben oder einzelne Lagerbereiche regelmäßig Verzögerungen verursachen.

COSYS Business Intelligence greift dafür auf Daten aus Lagerbewegungen, Wareneingängen, Kommissionierungen, Transportaufträgen, Retouren und weiteren operativen Abläufen zurück. Warehouse-Analysen betrachten beispielsweise Buchungstypen, Durchlaufzeiten, Bestandsbewegungen sowie auffällige Lagerplätze. Transportanalysen ergänzen Informationen über Transportwege, Status- und Verweildauern sowie die Auslastung von Mitarbeitern und Transportmitteln.

Damit lässt sich eine Prozessanalyse über Bereichsgrenzen hinweg durchführen. Für einen Intralogistikleiter ist schließlich nicht nur interessant, dass die Kommissionierung ihre Zielzeit erreicht. Wenn fertige Aufträge anschließend auf den Weitertransport warten, liegt der Engpass möglicherweise außerhalb des vermeintlich auffälligen Prozessschrittes.

Process Intelligence macht aus Daten operative Steuerungsinformationen

Hier geht Process Intelligence über klassisches Reporting hinaus. COSYS führt operative Daten zentral zusammen und stellt sie über konfigurierbare Dashboards und detaillierte Auswertungen bereit. Kennzahlen lassen sich dadurch nicht nur beobachten, sondern in ihren Prozesskontext einordnen.

Ein Beispiel ist die Kommissionierperformance: Im COSYS BI Backend können Pick-Leistung, Fehler, zeitliche Entwicklungen und Verzögerungen einzelner Zonen analysiert werden. Heatmaps und KPI-Auswertungen helfen dabei, wiederkehrende Engpässe zu erkennen. Ähnliche Analysen sind für Lager, Transporte, Inventuren, Lademittel, Smart Locker oder AMR möglich.

Besonders relevant für die operative Steuerung ist das kennzahlenbasierte Alerting. Werden definierte Schwellenwerte erreicht, können Warnungen oder Aufgaben ausgelöst werden. Verantwortliche müssen damit nicht permanent sämtliche Kennzahlen beobachten, sondern können gezielt auf Abweichungen reagieren. Prozessanalyse wird dadurch vom rückblickenden Reporting zum Werkzeug für Management by Exception.

Forecasting ergänzt die Ursachenanalyse um zukünftige Entwicklungen

Während Process Mining beantwortet, wie ein Prozess tatsächlich verlaufen ist, richtet Forecasting den Blick nach vorn. COSYS BI kann historische Daten mit saisonalen Einflüssen und externen Faktoren verknüpfen, um zukünftige Bedarfe nach Artikel, Standort oder Zeitraum zu prognostizieren.

Das ist für die Intralogistik unmittelbar relevant. Steigt der erwartete Bedarf eines Artikels, betrifft das nicht nur den Einkauf. Die Entwicklung kann Auswirkungen auf Lagerreichweite, Nachschubzyklen, Kommissionieraufkommen, Transportvolumen und Personalbedarf haben. Über die COSYS Szenarienplanung lassen sich solche Zusammenhänge untersuchen und unterschiedliche Zukunftsverläufe gegenüberstellen.

Damit entsteht eine Verbindung aus Process Mining, Process Intelligence und Forecasting: vergangene Abläufe verstehen, aktuelle Abweichungen erkennen und zukünftige Belastungen frühzeitig berücksichtigen.

COSYS verbindet Prozessdigitalisierung und Prozessanalyse

Der praktische Vorteil des COSYS Ansatzes liegt deshalb weniger in einem einzelnen Dashboard als in der durchgängigen Systemarchitektur. Unternehmen können die benötigten Module entsprechend ihrer Prozesslandschaft zusammenstellen und beispielsweise Lagerverwaltung, Bestandsführung, Kommissionierung und innerbetriebliche Transporte miteinander verzahnen. COSYS Business Intelligence setzt anschließend auf den dabei entstehenden Daten auf.

Ergänzt wird dieser Ansatz durch passende MDE-Hardware, COSYS MDM zur Geräteverwaltung sowie MDE-Services für Rollout, Betrieb und Instandhaltung. Dadurch betrachtet COSYS nicht nur die Analyseebene, sondern die gesamte Kette von der mobilen Datenerfassung über die operative Supply Chain Software bis zur Prozessdatenanalyse.

Praxistipp: Suchen Sie keine schlechten KPIs – suchen Sie Prozessbrüche

Nehmen Sie für den Einstieg einen Auftrag, dessen Durchlaufzeit regelmäßig auffällig ist, und verfolgen Sie ihn vollständig durch Ihre Intralogistik. Entscheidend ist nicht nur die Gesamtzeit. Prüfen Sie Übergaben, Statuswechsel, Liegezeiten, Umlagerungen und wiederholte Buchungen zwischen den einzelnen Prozessschritten. Gerade an diesen Übergängen zwischen Lager, Kommissionierung und Transport entstehen Probleme, die in aggregierten Kennzahlen kaum auffallen. Erst danach lohnt es sich, genau für diese Stellen KPIs, Alerts oder Forecasts aufzubauen.

Sie möchten wissen, welche Prozessdaten in Ihrer Intralogistik bereits vorhanden sind und wie sich diese mit COSYS für Process Mining, Process Intelligence und Forecasting nutzen lassen? Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Beratung unter vertrieb@cosys.de oder telefonisch unter +49 5062 900 0.