Ausgangssituation

Ausgangssituation

Nach einem erfolgreichen Pitch um ein bestehendes Projekt in der Medienlogistik konnten wir nach der Übernahme der Bestandsprozesse unsere Experten aus den Bereichen Data Science und Data Processing für eine genauere Analyse der Potenziale einsetzen, um so nicht nur den Projektablauf zu optimieren, sondern auch extreme Ressourceneinsparungen zu erzielen und zusätzlich noch für mehr Transparenz zu sorgen.

„Die Digitalisierung hat in vielen Abläufen Einzug gehalten. Meist kommen Datenbanklösungen zum Einsatz. Trotzdem ist das Zusammenführen der Daten ein Kernproblem und die Integration von heterogenen Daten birgt oft ungenutztes Potenzial.“
Erim Kansoy, netzwerk P GmbH

Ausgangssituation

Lösung

Zu Beginn galt es, die einzelnen Prozessschritte auf Ressourcenbedarf, Nutzen und Optimierungsaufwand zu bewerten, um eine Reihenfolge des Vorgehens planen zu können. Einzubeziehen waren hier auch Anforderungen, die sich aus mehreren Kundeninterviews herauskristallisiert haben. Eine weitere Herausforderung lag für uns darin, dass verschiede Abteilungen und Fachbereiche mit jeweils eigenen Anforderungen am Gesamtprozess beteiligt sind. Für alle Beteiligten war es entscheidend, eine transparente Darstellung der eigenen Logistikprojekte tagesaktuell auf Knopfdruck zu erhalten. Um dieses Ziel zu erreichen und für die Zukunft eine skalierbare Lösung zu haben, wurde eine Datenbank aufgesetzt, die einen Live-Zugang auf strukturierte Daten ermöglicht. Zur Anwendung kamen hier ein Cloud-Server, auf dem die individuell entwickelten Phyton-Skripte für die Kumulation und Bereitstellung der Daten laufen, sowie ein Data Warehouse für die Verwaltung der Daten. Die Visualisierung der Daten kann mit verschiedenen Tools umgesetzt werden. In diesem Fall kam Power BI von Microsoft zum Einsatz.

Durch unsere Herangehensweise konnten wir Wartezeiten auf Anfragen praktisch auf Null reduzieren. Die internen Ansprechpartner haben deutlich weniger Serviceaufwand und dadurch mehr Zeit für operative Themen. Das schafft eine deutlich höhere Qualität und weitere Ansätze zur Prozessoptimierung. Das Gesamtprojekt haben wir in einzelne Bausteine zerlegt und diese wiederum nach ihren Anforderungen analysiert. Darunter fallen vor allem wiederkehrende Doings, die für einen reibungslosen Projektverlauf unverzichtbar sind, z. B. Abrechnungen für verschiedene Ansprechpartner zu erstellen; Leistungsnachweise zu generieren, die deckungsgleich mit der Rechnung sind; Lieferschiene zu erstellen oder die Pflege von Produktstammdaten. Für eine transparente Projektabwicklung ist die Optimierung von Prozessschritten von hoher Relevanz. Die Nachvollziehbarkeit innerhalb des Projektverlaufs, sauber gepflegte Produktdaten und ein dadurch geringerer Korrekturaufwand erleichtern allen Prozessbeteiligten die Arbeit. Ein weiterer Fokus von uns lag auf der Optimierung der zeitintensivsten Aufgaben. Dies ermöglichte es uns, weitere Punkte im Prozess zu identifizieren und diese effizienter zu gestalten. Im realisierten Medienlogistik-Prozess können heute am Lager liegende Produkte, die nicht benötigt werden, schnell erfasst und zeitnah weitere Entscheidungen herbeigeführt werden. Durch die Anbindung von Lieferpartnern und Kunden können bei Mindestbeständen automatisch Bestellungen generiert werden. Lieferengpässe werden dadurch vermieden und kostenintensive Frachttransporte können umgangen werden.

90%
Ressourceneinsparung Sachbearbeitung
95%
Transparentere Warenbewegung und Bestände
80%
Zeitersparnis/geringere Reaktionsdauer
100%
Reduzierung von Fehlern bei optimierten Prozessen

Ausgangssituation

Resultat

Unser Fazit: In diesem Projekt hat sich einmal mehr bestätigt, dass die iterative Umsetzung in der partnerschaftlichen Zusammenarbeit mit unseren Ansprechpartnern und externen Partnern schneller zum Ziel führt. Es haben sich dadurch weitere Möglichkeiten zur Verbesserung des Medienlogistik-Prozesses herauskristallisiert, die wir im laufenden Projekt zielführend umgesetzt haben. Dank gezielt entwickelter Datenprozesse und einer ausgeklügelten Datenbankarchitektur konnten wir eine zukunftsfähige Lösung schaffen. Heterogene Daten und saubere Strukturen helfen nachhaltig Ressourcen einzusparen. Sie sind Grundlage für die wesentlichen Werkzeuge der Data Science wie z. B. die Entwicklung von Algorithmen durch maschinelles Lernen. Wir freuen uns, dass wir unserem Kunden im Bereich der Medienlogistik eine nachhaltige Lösung erarbeiten und diese erfolgreich implementieren konnten.

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Erim Kansoy

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