Die Macht der Process Data Analysis (PDA)

Die Testphase, die Überprüfung, ob die Umstellung zu besseren Ergebnissen geführt hat, weitere Anpassungen und die wiederholte Überprüfung. Im schlimmsten Fall läuft man diese Schleife mehrmals. Hinzu kommt, dass die Mitarbeiter bei jeder Änderung informiert werden müssen, um die Umstellung der Arbeitsabläufe durchzuführen. Je häufiger es zu Anpassungen und Änderungen kommt, umso mehr steigt die Frustration. Hinzu kommen unnötige Kosten, ein hoher Ressourcenverbrauch und im schlimmsten Fall der Verlust von Kunden.

Hier kommt die Process Data Analysis ins Spiel, zu Deutsch Prozessdatenanalyse

Wie der Name bereits verrät, handelt es sich hierbei um eine Analyse der Prozessdaten. Die digital gespeicherten Daten werden mittels verschiedener Algorithmen zu Auswertungen verarbeitet und bieten so ein Höchstmaß an Transparenz.

Ein Beispiel für eine gelungene Process Data Analysis bietet die COSYS Ident GmbH. Innerhalb verschiedener Logistikbereiche wie der Bestandsführung, Inventuren, des Transports und der internen Postverteilung werden von dem Unternehmen Auswertungen geboten. Diese sind im übersichtlichen Diagrammformat gestaltet und bieten seinem Nutzer dank frei einstellbarer Zeiträume ein Maximum an Übersicht. Denn anders als bei der manuellen Auswertung sind die Daten tagesaktuell und zeigen innerhalb weniger Sekunden saisonale Unterschiede. Einschränkungen innerhalb von Prozessabläufen und Optimierungspotenziale deckt Process Data Analysis ebenfalls innerhalb kürzester Zeit auf.

Statt nun über Wochen hinweg verschiedene Anpassungen innerhalb der Arbeitsabläufe vorzunehmen, können gezielte Gegenmaßnahmen und Umstrukturierungen vorgenommen werden. Die Überprüfung, ob die Maßnahmen tatsächlich erfolgreich waren, lässt sich dank Process Data Analysis ebenfalls innerhalb von Sekunden nachvollziehen.

Process Data Analysis in Aktion

Wie nutzt man Process Data Analysis im Alltag? Ein Beispiel:

In einem Logistik-Unternehmen kommt es immer wieder zu Beschwerden der Mitarbeiter. Sie schaffen Ihre Touren nicht innerhalb der Arbeitszeit und bauen massiv Überstunden auf. Eine zweite Tour ist häufig gar nicht mehr möglich, was zu verzögerten Lieferungen führt.

Momentan gibt es keine erhöhte Auftragslage und der Krankenstand der Mitarbeiter liegt im normalen Rahmen. Ein Blick in die Prozess Data Analysis Auswertungen zeigt, dass vorwiegend bei einem Kunden mit mehreren zu beliefernden Filialen die Zeiten für die Tourstopps stark angestiegen sind. Nach Rücksprache mit den verantwortlichen Personen stellt sich heraus, dass diese verschiedenen Anpassungen innerhalb ihrer Prozesse vorgenommen haben. Dies führte wiederum zu Verzögerungen bei der Annahme der Sendungen.

So zeigt sich, dass Process Data Analysis Auswertungen nicht nur Prozessschwachstellen innerhalb des eigenen Unternehmens aufzeigen, sondern auch externe Änderungen nachvollziehbar machen.

Weitere Vorteile der Process Data Analysis

Wie bereits erwähnt, lassen sich mit der Process Data Analysis lange Zeiträume abrufen. Das hat den Vorteil, dass saisonale Ereignisse im Nachhinein betrachtet und Muster aufgedeckt werden können. Zudem lässt dies auch Prognosen für die zukünftige Saison zu (Predictive Analytics). Aus den verschiedenen Analysen lässt sich ableiten, wie viele Mitarbeiter benötigt wurden, wie lang die Arbeitsschritte gedauert haben, wie viel Material benötigt wurde und welche Bestände im nächsten Jahr reduziert werden können.

Process Data Analysis, die Zukunft der Prozessoptimierung

Process Data Analysis schafft Unternehmen die Möglichkeit, schnell und unkompliziert neue Anforderungen umzusetzen und so anzupassen, dass die Arbeitsleistung nicht darunter leidet. Sie deckt innerhalb von Sekunden Prozessschwächen auf und unterstützt Unternehmen bei zukünftigen Vorhaben. Sie erleichtert die Entscheidungsfindung und ermöglicht Logistik-Unternehmen, sich im Wettbewerb zu behaupten.

Mehr Informationen zu Process Data Analysis und den Möglichkeiten, die die COSYS Ident GmbH in diesem Fall bietet, besprechen wir gerne persönlich mit Ihnen.