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Wie ein Fahrradhersteller Process Mining einsetzt

By Christoph Grossbaier
3 min read

Process Mining wird hรคufig als eine wegweisende Lรถsung fรผr GroรŸunternehmen gefeiert, doch wie steht es um den Einsatz in kleineren Unternehmen?

Das Szenario: Ein erfolgreicher Mountainbike-Hersteller verkauft maรŸgefertigte Mountainbikes in groรŸen Stรผckzahlen an Einzelhรคndler. Sobald ein Kundenauftrag eingeht, beantragt die Produktionsabteilung typischerweise den Kauf von Sitzrohren, Gabelkรถpfen, Lenkern und anderen Materialien, die zum Bau der Fahrrรคder benรถtigt werden.

Da Kunden oft kurzfristig bestellen, muss die Abteilung hohe Standards in der Produktionsplanung einhalten, damit die Materialien verfรผgbar sind, die Produktion nicht stockt und die Kunden auch weiterhin zufrieden sind. Dennoch gibt es Gerรผchte, dass Bestellungen zu spรคt ausgefรผhrt wurden. Wo kรถnnte es also schieflaufen?

Mit Process Mining Annahmen abklopfen

Die Chefetage lieรŸ sich bisher von ihrem โ€žBauchgefรผhlโ€œ und von Vermutungen leiten. Wahrscheinlich haben andere Abteilungen ihre Freigaben viel zu spรคt erteilt. Mรถglicherweise waren viele manuelle Eingriffe notwendig, die den Prozess verlangsamten. Vermutlich war es ein Lieferantenproblem. Doch ohne konkrete Fakten und Zahlen blieben die eigentlichen Ursachen im Dunkeln.

Hier kam Process Mining ins Spiel. Bald konnte das Unternehmen alle Einkรคufe durchgรคngig visualisieren. Das Unternehmen hatte nicht nur eine systematische รœbersicht, sondern konnte auch herausfinden, an welcher Stelle es im Prozess hakte und wo die tieferen Ursachen lagen.

Supply Chain

  • Positiv: Die meisten Lieferanten lieferten fristgerecht.
  • Weniger positiv: In vielen Fรคllen wurden die Bestellungen tatsรคchlich zu spรคt abgeschickt. Im Durchschnitt dauerte es 7 Tage, doch der Einkauf brauchte sie viel frรผher.
  • Die Ursache: Spรคte Freigaben durch die Produktionsabteilungen.
  • Die Lรถsung: Die Daten wurden den Abteilungen vorgelegt, und der Freigabeprozess erhielt eine hรถhere Prioritรคt. Das Unternehmen รผberwacht nun die Freigabezeiten und die Performance der Lieferanten, um fristgerechte Bestellungen und Lieferungen zu gewรคhrleisten.

Einkauf

  • Weniger positiv: An irgendeiner Stelle im Einkauf kam es zu Zeitverlusten.
  • Die Ursache: Viele Nachbesserungen, darunter fehlerhafte Stammdateneintrรคge und manuelle Preisรคnderungen, verzรถgerten den Prozess. Darรผber hinaus hatte es in einem Quartal viele Lieferantenรคnderungen gegeben, und andere hatten ihre aktuellen Preislisten nicht รผbermittelt.
  • Die Lรถsung: Das Unternehmen aktualisierte die Stammdatensรคtze und Preislisten und konnte dadurch die durchschnittliche Bearbeitungsdauer um 15% verkรผrzen.

Automatisierung

  • Weniger positiv: Das Unternehmen untersuchte kritische Verzรถgerungen und stellte รผberrascht fest, dass der Automatisierungsgrad bei sechs seiner Hauptlieferanten sehr schlecht war.
  • Die Ursache: Die Analyse zeigte, dass in 12.300 Fรคllen der Wareneingang nicht automatisch gescannt und bearbeitet werden konnte und Eingaben von Hand erforderlich waren.
  • Die Lรถsung: Nach Gesprรคchen mit den Lieferanten erklรคrte sich das Unternehmen bereit, ein neues Barcodesystem fรผr die elektronische Verarbeitung einzufรผhren.

Process Mining fรผhrte diesem Unternehmen klar vor Augen, wie seine Prozesse wirklich abliefen. Durch die genaue Abbildung der Prozessablรคufe konnte sich das Unternehmen auf Verbesserungen in Bereichen mit der grรถรŸten Wirkung konzentrieren. So konnte das Unternehmen sein Geschรคft nicht nur wieder auf Kurs bringen, sondern sich auch einen Vorsprung vor der Konkurrenz sichern.

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