Batching: Ist die Bündelung von Arbeit immer gut?

Willkommen zur diesmonatigen Ausgabe von Feature Highlights, unserem monatlichen Segment, das dir einen Einblick gibt, was wir entwickeln und wie du es nutzen kannst, um dein Geschäft schlanker und schärfer zu machen. Heute tauchen wir in ein Kernfeature des Causal Process Mining-Ansatzes von Noreja Process Intelligence ein – Batching. Sein einzigartiger Vorteil liegt darin, dir zu helfen, verborgene Ineffizienzen in deinen Prozessen zu entdecken und Engpässe sowie Wartezeiten zu identifizieren, die unbemerkt deine Ressourcen verschlingen und die Umsetzung deiner Order-to-Cash-Prozesse verzögern.

Das Feature

In unserem bewährten Testdatensatz können wir sehen, dass der Picking-Schritt ein Hochvolumen-Bündlungsknoten ist. Die Thema Knotenindikatoren haben wir in unserem früheren Artikel zu Kardinalitäten gesprochen haben, aber diesen Art damals ausgelassen. Dies ist ein eindeutiges Zeichen für Batching – ein Szenario, in dem mehrere Aufträge oder Artikel in einem Schritt verarbeitet werden. Obwohl Batching auf den ersten Blick effizient erscheint, ist es wesentlich, genau hinzuschauen, welche Auswirkungen es auf den gesamten Prozess haben könnte.

Hier haben wir etwas Entdeckungsarbeit gespart und uns auf einen Fall konzentriert, wo Batching stattfindet, indem wir den eingebauten Batching-Filter genutzt haben, der in jeder Dimension von Noreja Process Intelligence verfügbar ist. Batching bedeutet, dass einige Einzelne Fälle in einem Gemeinsamen Schritt zusammenlaufen und gleichzeitig behandelt werden. Eine genauere Untersuchung enthüllt eine deutliche Diskrepanz in der Dauer der Artikel, die in dem Plan-for-Picking-Schritt eintreten – etwas, was genauer betrachtet werden muss.

Beim Zoomen auf die Übergänge finden wir Artikel innerhalb des gebatchten Prozesses, deren Bearbeitungszeit andere um vier Tage übersteigt. Diese Diskrepanz ist nicht nur ein Betriebsstocken; es ist ein Engpass, der den Fortschritt eines gesamten Auftrags aufhält. Wo wir möglicherweise mit dem Picking für den Auftrag beginnen und ihn vielleicht sogar fast eine Woche früher in den Händen des Kunden haben könnten mit Teilversand, müssen wir stattdessen warten, bis jede Position gleichzeitig geplant ist. Für einen Kunden, dessen Geschäft zeitkritisch ist oder Lean-Ansätze verfolgt, könnten solche Verzögerungen zu einem Vertrauens- und Zufriedenheitsverlust führen.

Eine weitere Erkundung des Prozesses enthüllt eine anschließende Aufteilung für das individuelle Picken von Artikeln. Hier stellen wir fest, dass einige Schritte nahezu augenblicklich abgeschlossen werden, obwohl sie physische Interaktion erfordern. Diese Anomalie deutet darauf hin, dass die Picker bereits über die Probleme mit dieser Art von Batching Bescheid wissen und im Voraus arbeiten, um vorherige Verzögerungen zu mildern. Obwohl dies wahrscheinlich positiv ist, bedeutet dies, dass der Prozess in der Praxis nicht eingehalten wird und diese präventive Aktion, da sie nicht verfolgt wird, bestimmten Qualitätsschritten entgehen, zu einer unsachgemäßen Dokumentation führen und einen Verlust an Datenfeinheit verursachen könnte. Daher gibt es hier einen starken Indikator, dass das Batching um diese Aktivität herum angegangen und verwaltet werden muss.

Optimierung von gebatchter Arbeit im Auftragsmanagement

Die Erkenntnisse aus dem Batching-Feature sind nicht nur diagnostisch; sie sind präskriptiv. Sie leiten uns dazu an, gebatchte Arbeit im Auftragsmanagement zu optimieren, um sicherzustellen, dass jeder Schritt im Prozess so effizient wie möglich ist. Durch das Identifizieren und Ansprechen dieser Engpässe kann deine Organisation die Abläufe straffen, Wartezeiten reduzieren und die Gesamtproduktivität erhöhen.

Denk daran, dass Batching, wie jeder Prozess, sorgfältige Überlegung und ständige Bewertung erfordert. Auf der Suche nach Effizienz, Transparenz und Zuverlässigkeit ist es entscheidend, leidenschaftlich darum bemüht zu sein, die Nuancen deiner Operationen aufzudecken und anzusprechen. Vertraue auf die Kraft der Daten, die Einsichten, die sie bieten, und die transformative Wirkung, die sie auf dein Geschäft haben können. Wie immer müssen jedoch Interventionen nicht nur durch die Linse der Daten, sondern auch die der beteiligten Personen betrachtet werden.

Reale Anwendungsfälle für die Optimierung von Batching

Hier sind einige greifbare Anwendungsfälle, in denen die Optimierung von gebatchter Arbeit einen signifikanten Unterschied in der Effizienz und dem Erfolg machen kann, besonders im KMU-Industriebereich:

• Effizienz der Fertigungslinie: In einem Fertigungsumfeld kann die Optimierung von gebatchter Arbeit zu einer straffer organisierten Produktionslinie führen. Das Identifizieren von Engpässen im Montageprozess kann beispielsweise helfen, Aufgaben umzuorganisieren oder Arbeitslasten anzupassen, um einen reibungsloseren Ablauf und eine schnellere Fertigstellung von Produkten zu gewährleisten.
• Bestandsmanagement: Batching kann auch im Bereich Bestandsmanagement optimiert werden. Durch das Erkennen von Mustern in Bestellung und Lagerhaltung können Unternehmen ihre Bestellvorgänge straffen und Lagerkosten senken, indem sie Überbestände vermeiden und gleichzeitig sicherstellen, dass genügend Bestand für die Nachfrage vorhanden ist.
• Kundenbetreuung: Im Kundendienst kann die Optimierung von gebatchter Arbeit dazu beitragen, Antwortzeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Indem man beispielsweise Kundenanfragen intelligent batcht und priorisiert, können Support-Teams effizienter arbeiten und sicherstellen, dass dringende Anliegen schnell adressiert werden.
• Logistik und Versand: In der Logistik kann die Optimierung des Batchings von Lieferaufträgen zu effizienteren Routenplanungen und geringeren Versandkosten führen. Durch das Analysieren von Liefermustern und die Anpassung der Batching-Strategien können Unternehmen die Anzahl der Fahrten minimieren und gleichzeitig die Lieferzeiten optimieren.
• Softwareentwicklung: Selbst in der Softwareentwicklung kann Batching optimiert werden. Indem man Tasks und Bugs intelligent batcht, können Entwicklerteams ihre Zeit effektiver nutzen, schneller auf kritische Bugs reagieren und gleichzeitig die Entwicklung neuer Features vorantreiben.

Fazit

Das Batching-Feature von Noreja Process Intelligence bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, verborgene Ineffizienzen in deinen Geschäftsprozessen zu entdecken und zu beheben. Indem du lernst, wie du gebatchte Arbeit in deinen Auftragsmanagementprozessen optimierst, kannst du nicht nur Engpässe beseitigen und Wartezeiten reduzieren, sondern auch die Gesamtproduktivität und Kundenzufriedenheit verbessern. Es ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur Erreichung einer schlankeren, effizienteren und wettbewerbsfähigeren Organisation.

Indem du diese Einblicke annimmst und in Handlungen umsetzt, können Unternehmen die Komplexitäten ihrer Abläufe mit größerer Klarheit und Vertrauen navigieren. Die Reise zur operativen Exzellenz ist ein fortlaufender Prozess, aber mit den richtigen Werkzeugen und einem Engagement für kontinuierliche Verbesserung ist das Erreichen deiner Geschäftsziele in greifbarer Nähe. Lass Noreja Process Intelligence den Weg erhellen, und zögere nicht, dich mit uns in Verbindung zu setzen – ob es darum geht, wie du Process Mining am besten in dein Geschäft integrieren kannst oder um eine Live-Demo zu arrangieren.