Prozessoptimierung in der Logistik: 3 Tipps, wie Process Mining die Lieferketten-Performance steigert

„Stellen Sie sich vor: „1 von 5 Paketen kommt nicht an“[1].

Das ist eine beunruhigende Realität, mit der viele B2B-Unternehmen konfrontiert sind. Oft liegt der Ursprung dieses Dilemmas in manuellen Logistikprozessen, weil diese fehleranfällig sind. Diese Situation erfordert teure Korrekturen, nimmt wertvolle Zeit in Anspruch und kann Kundenvertrauen und Unternehmensloyalität schädigen. Zu häufig aber enden Versuche zur Prozessoptimierung in einer Kette von Hindernissen und Schuldzuweisungen, die auf ein grundlegendes Missverständnis der Supply Chain zurückzuführen sind. Die Supply Chain ist ein komplexes Netzwerk aus vielen kleineren Prozessen, die als Solches verstanden werden müssen.

Genau hier kommt Process Mining ins Spiel. Es ermöglicht eine Analyse der Lieferkette aus einer frischen Perspektive – der Prozessperspektive – mit dem klaren Ziel, das passende Produkt, zur richtigen Zeit, an das geeignete Unternehmen oder Kunde zu liefern.

Aber was genau ist Process Mining?

Es ist eine Technik, die betriebliche Effizienz und Kundenerfahrung optimiert. Durch die Analyse digitaler Spuren, die in bestehenden IT-Systemen hinterlegt sind, bietet Process Mining ein genaues Bild der aktuellen Prozesse. Seine Anwendung kann zu bemerkenswerten Verbesserungen führen – wie der Senkung der Lagerkosten um bis zu 40% und der Steigerung der Lieferzuverlässigkeit um 18%.[2]

Drei Tipps für die Anwendungen für Process Mining in der Logistik:

  1. Verstehen und Kontrollieren von Prozessen: Process Mining agiert wie eine hochauflösende Kamera für Ihre Logistikprozesse. Sie bietet einen detaillierten Einblick in Arbeitsabläufe und die Leistungsfähigkeit. Es ist vergleichbar mit der Erstellung einer detaillierten Prozesslandkarte, die Aufschluss darüber gibt, wo alles reibungslos läuft und wo Engpässe existieren. Dies unterstützt dabei, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
  2. Automatisierung manueller Prozesse: Process Mining kann auch als Automatisierungs-berater angesehen werden. Es hilft, Prozesse und Aufgaben in Unternehmen zu identifizieren, welche noch manuell ausgeführt werden, sich regelmäßig wiederholen und daher potenziell automatisiert werden könnten. Dadurch können Arbeitsressourcen einspart und die Effizienz der Prozesse erhöht werden.
  3. Vorhersage zukünftiger Herausforderungen: Process Mining fungiert als persönlicher Logistik-Prognostiker. Es analysiert historische Daten, erkennt Muster und Trends und formuliert darauf basierend mögliche zukünftige Szenarien. Diese helfen dabei, vorausschauend zu planen, Logistikstrategie anzupassen, Kosten zu minimieren und den Kundenanforderungen gerecht zu werden.

Die Nutzung von Process Mining in der Logistik kann folgende Vorteile bieten:

  • Die durch Process Mining verkürzte Lieferzeit könnte zu einer Zeitersparnis führen und die Transparenz der gesamten Lieferkette erhöhen.
  • Die Optimierung der Logistikprozesse kann Lagerkosten senken, während die Verbesserung der Liefertreue durch Process Mining die Kundenzufriedenheit steigern kann.
  • Fehler und Ausfälle können durch die Verwendung von Echtzeitdaten und die Identifizierung von Problembereichen reduziert werden.
  • Durch optimierte Logistikprozesse kann der Bedarf an Lagerflächen reduziert und die Transportwege verringert werden.

In der dynamischen Welt der Logistik ist eine schnelle Reaktion auf unerwartete Ereignisse unerlässlich. Zum Beispiel eine plötzliche Wetteränderung – starker Schneefall blockiert die Straßen oder ein drohender Tornado in einem Liefergebiete. Solche unvorhersehbaren Ereignisse können den regulären Betrieb erheblich stören. Hier zeigt sich der Wert von Echtzeitdaten: Sensoren auf den Straßen, Wetterdaten aus Online-Quellen, Updates von Logistiküberwachungszentrum und sogar Informationen aus sozialen Medien können wertvolle Daten liefern, die helfen, mit diesen unerwarteten Situationen umzugehen.

Diese unterschiedlichen Datenquellen bieten ein ständig aktualisiertes Bild der Situation in der Logistikkette. Durch die Zusammenführung dieser Daten in Echtzeit wird ein umfassendes und genaues Bild der aktuellen Lage erzeugt, was eine schnelle und informierte Entscheidungsfindung ermöglicht. Zudem können Sie für die Zielregionen relevante Daten aus dem Internet zu extrahieren. Diese Informationen können dann in Process-Mining-Tools integriert werden, um präzise Vorhersagen zu treffen, damit entsprechende Maßnahmen getroffen werden können.

Zusammenfassend ist Process Mining in der Logistik ein leistungsstarkes Werkzeug, das in einer immer digitalen werdenden Welt einen wesentlichen Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit leisten kann.

Markus Remhof ist Mitbegründer, CTO und Key Note Speaker. Er ist Process Mining Experte in den Bereichen Logistik und Produktion. Er leitet Logistikplanungs-, Implementierungs- und Analyseprojekte. Logatik richtet sich an kleine und mittelständische Unternehmen, die schnelle Werte, genaue Planung und KMU-freundliche Modelle für datengesteuerte Prozesse benötigen.


[1] Celonis SE (2023) Celonis on LinkedIn: #celonisworldtour #processminingroadshow. Available at: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7062412474737651712?utm_source=share&utm_medium=member_desktop.

[2] AIMultiple (2019) 33 Use Cases / Applications of Process Mining in 2021, research.aimultiple.com. Available at: https://research.aimultiple.com/process-mining-use-cases/.

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