Process Mining Quick Scan für Logistik & Verkehr
In Kooperation mit dem Fraunhofer FIT und Process Intelligence Solutions bietet das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML in Prien einen speziell auf die Anforderungen der Logistikbranche zugeschnittenen Process Mining Quick Scan an. Ziel ist es, datenbasierte Optimierungspotenziale in komplexen Logistik- und Lieferkettenprozessen schnell und fundiert zu identifizieren.
Der Quick Scan ist als Einstiegsprojekt für Process Mining, mit einem Umfang von 15 Personentagen, konzipiert. Im Mittelpunkt steht die Analyse eines ausgewählten Prozesses auf Basis der unternehmensspezifischen Daten. Dabei wird eine professionelle Process-Mining-Software zur Verfügung gestellt, welche eine transparente und visuell gestützte Auswertung ermöglicht.
Unter Einbeziehung gängiger Datenquellen, wie Enterprise Resource Planning (ERP), Warehouse Management (WMS), Transport Management (TMS) und Cyber-Physische Systeme (CPS) werden Abweichungen, Engpässe, Ressourcenineffizienzen und strukturelle Schwachstellen systematisch aufgedeckt. Die Ergebnisse werden in Form konkreter, praxisorientierter Handlungsempfehlungen dokumentiert.
Durch die datengetriebene Betrachtung können Unternehmen ihre Supply-Chain-Prozesse effizienter gestalten, Reaktionsgeschwindigkeiten erhöhen und Kosteneinsparpotenziale erschließen. Der Quick Scan eignet sich insbesondere für Unternehmen, die einen schnellen Einstieg in die Welt des Process Mining suchen oder einen gezielten Blick auf kritische Prozessbereiche werfen möchten.
Der Process Mining Quick Scan wendet sich direkt an Unternehmen aus dem Bereich Transport, Logistik und Verkehr.
Unser Team extrahiert und analysiert Ihre Prozessausführungsdaten und bietet Einblicke in Ihre Prozesse.
Leistungen
- Kundenspezifische Process Intelligence-Analyse auf Basis von Rohdaten unter Einbindung des vorhandenen Geschäftswissens
- Identifikation und Extraktion relevanter Daten
- Analyse der Daten
- Beratung zu möglichen Verbesserungen
- Entdeckung des datengetriebenen Prozesses
- Konformitätsanalyse der Prozessausführung
- Performance-Analyse mit geschäftsrelevanten KPIs (Kosten, Nutzen, Reaktionszeit, etc.)
- Ergebnisbericht
Tools / Techniken
- PMtk, PM4Py, Cortado
- Nutzung von Wissen über Systemarchitekturen zur Extraktion
- Set von Process Intelligence- und Data Science-Wissen
Zu beantwortende Fragen
- Wie werden Prozesse tatsächlich durchgeführt?
- Wie unterstützt Process Intelligence mein Geschäft?
- Wo gibt es Optimierungspotenzial für eine nachhaltige Prozessverbesserung? Welche Art der Optimierung ist möglich?