Schukat Provides Same-Day Deliveries with Celonis

So kann auch die nรคchste Herausforderung โ€œSame Day Deliveryโ€ gemeistert werden!

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Schukat liefert mit Celonis Process Mining noch am selben Tag

Termintreue und schnelle Auslieferung sind nicht nur ein Kundenversprechen, diese Kriterien sind ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Dieser Meinung ist Georg Schukat, Inhaber und Geschรคftsfรผhrer der Schukat Electronic in Monheim, einem Distributor elektronischer Bauteile mit รผber 25.000 Produkten im Portfolio. 24 Stunden Lieferservice bietet Schukat schon heute, doch die Anforderungen von Kundenseite gehen noch weiter: der Wunsch lautet Same-day-delivery. Ein Unterfangen, das sich nur mittels durchgehender Digitalisierung und hocheffizienten, transparenten Prozessen realisieren lรคsst.

Von HANA zu Celonis

SAP war schon seit 2009 bei Schukat im Einsatz. SAP HANA versprach mehr Gesch windigkeit und Analysemรถglichkeiten: der Anreiz fรผr Schukat, 2012 als einer ersten Kunden ein Business Warehouse auf Basis von HANA umzusetzen. Das Projekt hatte Erfolg, doch blieben Prozessablรคufe und deren Schwachstellen weiterhin grรถรŸtenteils intransparent. Gesucht wurde die Mรถglichkeit, Prozesse in Echtzeit zu visualisieren und auszuwerten, denn โ€žals GroรŸhรคndler differenzieren wir uns รผber unsere Prozesseโ€œ, erklรคrt Georg Schukat. Die Lรถsung versprach Celonis Process Mining, eine neuartige Big Data Analytics Technologie, die IST-Prozesse analysiert und Schwachstellen in diesen aufdeckt.

Ein Pilotprojekt auf HANA-Basis bewies schon 2014, dass hier alles passte: die Geschwindigkeit, die entstehende Transparenz und vor allem die Mรถglichkeit, schnell Rรผckschlรผsse auf die Ursachen von auftretenden Problemen ziehen und sogar die Wirkung von LรถsungsmaรŸnahmen zeitnah beobachten zu kรถnnen. Bei der Auswahl der Software waren das Management und die betroffenen Abteilungen mit im Boot. Das erste Pilotprojekt war schnell live: in nur zwei Wochen lagen die ersten Auswertungen auf dem Tisch von Georg Schukat und dem Projektleiter und Assistenten der Geschรคftsleitung Thomas Reichmann. Die erreichte Transparenz lieรŸ das Projektteam staunen. Die Basis dafรผr: die Analyse der Log-Dateien im SAP-System. Reichmann ging schnell in die Vollen: Gleich nach dem Piloten startete die Umsetzung in den Abteilungen.




Traditionell war der erste Ansatzpunkt fรผr Optimierung immer das Lager. Alle MaรŸnahmen zur Optimierung bei Schukat setzten dort an, denn 97 Prozent der Ware wird immer direkt ab Lager ausgeliefert. Hier findet die Wertschรถpfung statt und hier wurden auch die Verzรถgerungen vermutet. Doch die Vorstufe fรผr das Lager ist natรผrlich der Einkauf, denn Schukat produziert nicht selbst. Ist ein Artikel im Lager nicht verfรผgbar, muss dennoch eine zuverlรคssige Aussage รผber den Liefertermin mรถglich sein. Bevor also die Prozesse im Lager betrachtet wurden, konzentrierte sich Reichmann zunรคchst auf den Einkauf. Was, wenn ein Kunde fรผr seine Produktion grรถรŸere Mengen eines Artikels aus Fernost braucht? Welchen Vorlauf braucht ein Disponent, um das zu beschaffen?

Reichmann, zustรคndig fรผr die kontinuierliche Optimierung von Prozessen, nahm gemeinsam mit den Disponenten die Vorlieferanten unter die Lupe. Ziel war es, die Notwendigkeit von Zeitpuffern massiv zu reduzieren. Sie werden heute von einem expliziten Mahnwesen Richtung Lieferanten im ERP-System ersetzt. Ein System fรผr Lieferantenbewertung untersucht die Zuverlรคssigkeit der Lieferung und die durchschnittlichen Fristen โ€“ Daten, die den Einkรคufern und Disponenten helfen, รผber die Planlieferzeit hinaus zu schauen. Zehn oder dreiรŸig Tage โ€“ heute weiรŸ der Einkauf, womit er realistischerweise rechnen kann โ€“ und hat nicht nur eine Handhabe fรผr Verhandlungen, sondern kann langfristig auch die richtigen Partner finden.

Im nรคchsten Schritt kam die Analyse der Lagerdaten. Auf Basis der Daten aus einem SAP Extended Warehouse Management (EWM) System liefert Celonis Informationen รผber Auftrรคge von der Auslieferungserstellung im Lager bis zur Auslieferung โ€“ auf der kleinsten granularen Ebene. Jede Verpackung ist mit Barcodes eindeutig markiert, so dass nachvollzogen werden kann, wie lange ein Produkt im Lager bleibt oder wie lange ein eventuelles Umpacken fรผr kleinere Mengen dauert. Ziel war die Verbesserung des Warendurchlaufs, das Clustering der Materialien und die Bewertung dieser Cluster nach Zeitaufwand.



Die Ergebnisse halfen zwar bei der Lagerneuplanung, aber sie brachten auch eine รœberraschung: Hier geht kaum Zeit verloren, die Optimierungsschritte der letzten Jahre waren erfolgreich. Das Lager lรคuft mit einer durchschnittlichen Durchlaufzeit von zwei Stunden sehr gut. Was die Auswertung vielmehr zeigte: Nicht das Lager ist der Bremser, Verzรถgerungen entstehen auf Vertriebsseite.

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Entsprechend schnell wurde Process Mining auch im Sales eingesetzt. Schon die ersten Ergebnisse zeigten: Im Vertrieb gab es Medienbrรผche, die Auftrรคge waren nicht automatisiert durchprozessiert. Es gab selbstgemachte Hรผrden wie Liefersperren oder Kreditmanagement, die, einmal entdeckt, relativ leicht aufzulรถsen waren. Heute hat Schukat die gesamte Kette im รœberblick und kann nachvollziehen, wann der Auftrag im System erschienen ist und wann er das Lager verlassen hat. Derzeit ist in Arbeit, die Daten vom Paketdienstleister ebenfalls im System zu erfassen. Damit weiรŸ der Kundenservice, wann die Ware die Kunden tatsรคchlich erreicht.

โ€žWir hatten eine Vermutung, wo wir schwach sein kรถnnten. Mit Celonis haben wir gesehen, wo wir uns selbst unnรถtige Probleme in die Prozesse gebaut habenโ€œ, so Reichmann. โ€žDas ist fรผr uns รผberlebenswichtig, denn ein GroรŸhandelsunternehmen hat letztendlich nur seine Prozesse als Optimierungsschraube fรผr Wettbewerbsfรคhigkeit. Celonis hilft uns, diese Prozessoptimierung wirklich zielgenau und effektiv vornehmen zu kรถnnen.โ€œ

Der Aufwand dafรผr hรคlt sich in Grenzen. Ein Bericht wird einmalig aufgebaut, ab dann lรคuft die Datenaktualisierung im Hintergrund โ€“ dank HANA so schnell, dass ein Anwender nichts davon merkt, aber doch stets aktuelle Daten hat. Schukat hat heute Einblick, รœberblick und Transparenz in den Prozessen โ€“ รผberall.

Im nรคchsten Schritt ist eine Predictive Lรถsung angedacht. Dann zeigt eine Echtzeit-Analyse die Laufzeit der Auftrรคge und eine in die Zukunft gerichtete Analyse trifft im Hintergrund Aussagen รผber den genauen Liefertermin. Angedacht ist auch eine Harmonisierung mit den klassischen Prozessmodellierungsansรคtzen, um einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess durch den Soll-Ist-Vergleich aufbauen zu kรถnnen.



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Die Verantwortlichen kรถnnen innerhalb jedes Prozessschrittes bis auf Belegpositionsebene ganz genau analysieren, was im jeweiligen Fall passiert ist โ€“ gab es Verzรถgerungen durch Eingabefehler oder ist der Prozess an genau dieser Stelle nicht optimal designt? Erkenntnisse, die aus einem Zugriff auf alle Daten entstehen. Reichmann nennt das โ€žany dataโ€œ, denn im klassischen Mittelstand gibt es die immens groรŸen Datenmengen des Big Data eher selten. Doch damit ist er Vorreiter und lรถst in seinen Vortrรคgen bei Handelskammern oder beispielsweise dem Jahreskongress der deutschen SAP Anwendergruppe (DSAG) Staunen aus. โ€žDabei tun wir nur, was die Amazons dieser Welt ohnehin schon tunโ€œ, meint Reichmann.

โ€žAber wir sind nicht nur besser und performanter geworden, seitdem wir mit Celonis arbeiten, wir sind auch ehrlicher geworden. Wir haben ehrliche Informationen im System und analysieren sie auch. Damit kรถnnen wir unsere Vertriebsprozesse besser steuern und beschleunigen โ€“ und das danken uns die Kundenโ€œ, so Reichmann weiter. Gerade fรผr Same-day-delivery muss alles wie am Schnรผrchen laufen. โ€žOhne Celonis wรคre Same-day-delivery gar nicht mรถglich. Wir wรผrden nicht wissen, an welchen Stellen die Prozesse nicht optimal laufen. Ich glaube, dass in wenigen Jahren jedes Unternehmen eine Software wie Celonis brauchen wird um am Markt zu bestehenโ€œ, ergรคnzt Georg Schukat.

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