Ранее мы уже рассказывали о совместном проекте внедрения Process Mining в компании Health & Nutrition, а сегодня хотим поделиться подробностями и взглядом на него со стороны наших партнеров H&N! Статья подробно освещает, как с помощью анализа цифровых следов сотрудников в WMS удалось повысить эффективность работы склада в условиях дефицита линейного персонала, актуального для складской логистики. Совместно с ИТ-командой и бизнес-заказчиком от департамента логистики Health & Nutrition были проанализированы большие объемы данных из WMS. В рамках пилотного проекта на одном из складов удалось выявить узкие места, такие как пересечение сборок разных приоритетов, длительное ожидание пополнения ячеек и неоптимальная приоритезация заданий для водителей погрузчиков. Применение Process Mining и последующая корректировка настроек WMS и регламентов работы позволили добиться значительных улучшений по ключевым метрикам: • Средняя длительность сборки: снижение на 30%, • Количество и длительность долгих переходов сотрудников: снижение на 15%, • Ожидание пополнения (простой сотрудника): снижение на 15%, • Количество возвратов сотрудника к ячейке: снижение на 29%, • Неоптимальность логики алгоритмов системы: снижение числа случаев на 20%, • Точность инвентаризации: улучшение на 25%. Этот проект демонстрирует, как глубокий анализ данных и кросс-функциональное взаимодействие помогают оптимизировать процессы и трудозатраты. По результатам пилота принято решение о масштабировании системы на все склады компании с WMS. #SuccessStory