Ein Fashion-Fulfillment-Unternehmen betreibt zwei Standorte auf die gleiche Weise. Doch während der eine gut funktioniert, kommt es beim anderen routinemäßig zu Engpässen und vollen Rutschen in bestimmten Bereichen, was zu Rückführungen führt und die Kapazität reduziert. Woran liegt das, und was kann dieses Fashion-Logistikunternehmen dagegen tun?
Hinweis: Dieser Text wurde ursprünglich auf Englisch verfasst und mithilfe von KI übersetzt.
Von Sebastian Tietze
In diesem Artikel untersuchen wir, wie Datenanalyse Einblicke in die Ursachen dieser Art von Problemen liefern kann, die genutzt werden können, um praktische Verbesserungen im täglichen Betrieb von Fashion-Lagern zu erzielen.
In der heutigen komplexen Fashion-Logistik stehen Unternehmen unter Druck, ihre Prozesse für mehr Effizienz und unterbrechungsfreie Leistung zu optimieren.
Gleichzeitig müssen sie sich mit der Komplexität von Omnichannel-Vertrieb, saisonalen Nachfrageschwankungen, Retouren, Überbeständen und arbeitsintensiven Prozessen wie Entladen, Kommissionieren und Verpacken auseinandersetzen.
Glücklicherweise sammeln die meisten Anlagen enorme Mengen an Informationen von ihren Geräten und Bedienern. Durch das Verständnis und die Nutzung dieser Daten verfügen sie über äußerst wertvolle Werkzeuge, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Leistung ihrer Fulfillment-Zentren zu verbessern. Sie können unschätzbare Einblicke gewinnen, was in ihren Anlagen geschieht, warum es geschieht und wie sie für die Zukunft reagieren können.
Fulfillment-Anlagen beschäftigen sich im täglichen Betrieb in der Regel mit einem von zwei Themen:
Auf der technischen oder mechanischen Seite der Anlage kann die Datenanalyse Einblicke in Komponentenausfälle oder drohende Ausfälle, Störungen und Ersatzteile liefern. Auf der Betriebsseite unterstützt die Datenanalyse die Überwachung von Beständen und Ressourcen sowie die gesamte Betriebsleistung.
Datenanalyse bietet Fashion-Fulfillment-Anlagen die einzigartige Möglichkeit, die Betriebseffizienz zu verbessern, ohne drastische Änderungen an ihren Systemen vornehmen zu müssen: Sie können die Leistung einfach steigern, indem sie ihren Betrieb und ihre Wartung auf Daten basieren.
Durch das Sammeln und Analysieren ihrer Daten werden Anlagenmanager im Laufe der Zeit Trends erkennen, die ihnen genaue Informationen über den Verschleiß ihrer Komponenten liefern können.
Dies ist wichtig, da die Lebensdauer jeder Komponente von Betriebs- und Umgebungsbedingungen beeinflusst wird und diese von Anlage zu Anlage variieren. Mit Datenanalyse können Manager jedoch mit größerer Sicherheit bestimmen, wann einzelne Komponenten ausgetauscht werden müssen und ob sie ihre Wartungszyklen verlängern können.
Denken Sie an die Ketten im Pouch-System. Mithilfe von Daten können Wartungsfachleute die Längung der Kette im Laufe der Zeit überwachen, um deren Verschleiß festzustellen und Zeitrahmen für den Austausch zu bestimmen.
Oder die Analyse der Vibrationsdaten eines Förder-Sortiersystems. Dies kann Rückschlüsse auf den Schmierungszustand der Kette und den Wartungsbedarf des Systems zulassen.
Oder Analysen, die einen Alarm senden, wenn bestimmte digitale Voraussetzungen erfüllt sind, wie z. B. eine Erhöhung der Antriebsleistung eines Systems. Die Daten können eindeutig auf ein Problem hinweisen, das untersucht werden muss.
Datenanalyse bietet Wartungsfachleuten klare Einblicke in die Systemleistung: Was passiert, warum und wie man reagiert.
Auf der operativen Seite des Fulfillment-Geschäfts bietet die Datenanalyse Transparenz über Auftragsvolumen und -strukturen. Dies ermöglicht es Managern, die Anzahl und Art der benötigten Ressourcen und Arbeitsplätze genau zu bestimmen sowie den Bedarf an weiterer Bedienerschulung zu identifizieren.
Nehmen Sie das Fashion-Lager, das typischerweise große Einzelhandelsaufträge abwickelt. Wie bereitet es sich dann auf Arbeitslasten vor, die sich von denen unterscheiden, für die sein System ursprünglich konzipiert wurde? Datenanalyse kann die beste Nutzung von Arbeitsplätzen in Bezug auf die Auftragsstruktur und die beste Zuweisung von Bedienern identifizieren. Mithilfe einer datenbasierten Strategie können Manager Ressourcen, Arbeitsplätze und Verpackungsmaterialien neu zuweisen.
Oder was, wenn das Lager, das das Pouch-System verwendet, sicherstellen möchte, dass immer genügend leere Pouches zur Bearbeitung seiner Aufträge verfügbar sind? Datenanalyse unterstützt Manager bei „Housekeeping“-Routinen und -Zyklen, indem sie beispielsweise Einblicke in die Verweildauer von in Puffern gelagerten Retouren bietet, was darauf hindeutet, dass diese möglicherweise geräumt werden müssen, um Platz für sofortige Aufträge zu schaffen.
Hier sind einige weitere, hilfreiche Anwendungen der Datenanalyse im Betrieb:
Wie beginnen Fashion-Fulfillment-Anlagen also mit der Implementierung von Datenanalyse?
Es ist eigentlich recht unkompliziert: Solange eine Anlage über eine ausreichende Datenerfassungsinfrastruktur – die elektrischen oder mechanischen Sensoren, die physikalische oder elektrische Werte messen – und ein IT-System verfügt, kann sie beginnen. Lesen Sie mehr darüber, wie Fashion-Fulfillment-Anlagen Daten sammeln.
Dann geht es darum, dass jede Organisationseinheit die gesammelten Daten nutzt:
Eine Anlage benötigt keine signifikante digitale Reife und fortschrittliche automatisierte Systeme, damit Datenanalyse von Vorteil ist. Es gibt Standard-KPIs und Daten, die für alle Anlagen von grundlegendem Interesse sind.
Vieles hängt davon ab, welche Art von Informationen die Anlage wissen möchte.
Datenanalyse kann angepasst werden, um spezifische Anfragen zu beantworten und individuelle Anlagenanforderungen zu erfüllen.
Datenanalysepakete sind typischerweise transaktionsbasiert und spiegeln das Datenvolumen und das Niveau der angebotenen Dienstleistungen wider. Eine Anlage, die 100.000 Artikel pro Tag sortiert, hat eine andere Preisspanne als eine, die 50.000 oder 20.000 Artikel pro Tag sortiert. Aber sowohl Volumen als auch Dienstleistungen sind skalierbare Werte in der Datenanalyse.
Der Einsatz von Datenanalyse-Tools kann Fashion-Logistikbetreibern helfen zu verstehen, was in ihren Anlagen geschieht, warum es geschieht und wie sie für die Zukunft reagieren können. Sie können einen einfachen und intuitiven Überblick über aktuelle Abläufe, bevorstehende Ereignisse und den Wartungsstatus bieten. Datenanalyse-Tools sind entscheidende Komponenten für jede Anlage, die Einblicke in ihren täglichen Betrieb sucht und die Leistung und Effizienz durch Optimierung der Nutzung der vorhandenen Ausrüstung verbessern möchte.
