processi unici della vostra azienda sono probabilmente ciò che vi darà un vantaggio competitivo sul mercato. Tuttavia, proprio perché i processi sono unici o diversi non significa che non possono essere misurati, confrontati o ingegneria. Sentiamo questa affermazione più volte quando si lavora con i potenziali clienti. Il vero problema si riduce al costo della misura.
Abbiamo sviluppato un approccio che noi chiamiamo Analytics dipendenti che amplia notevolmente l'applicazione di standard di rendimento, sia nel tipo di settore e dimensione organizzativa, e per esperienza empirica, raggiunge lo stesso o migliori risultati rispetto a standard di ingegneria. Il nostro cliente medio ha aumentato la produttività di oltre il 40% entro i primi 7 mesi.
Il nostro approccio è relativamente semplice. Quando si guarda i dati di output da qualsiasi sistema di gestione del magazzino (WMS ), o qualsiasi modello di dati di base di un processo di magazzino, sarà avere tre cinque variabili intorno a ogni processo. Ad esempio, per devanning si possono avere casi # # SKU, il peso caso, e il cubo case. Per il prelievo, si può avere casi #, # scansioni, # luoghi, peso della borsa, ecc Abbiamo trovato 2 o 3 delle variabili di input incidere 80-90% del lavoro necessario per fare questo processo. Così, per devanning, # # SKU casi e in genere hanno il maggiore impatto su tale processo. Per il prelievo, si esegue la scansione, casi e luoghi. Dal vostro WMS o tramite tracking manuale, è possibile raccogliere i dati per ogni processo e il tempo impiegato per eseguire ciascun processo per ogni dipendente. Al minimo , si dovrebbe guardare a 100 punti dati più è meglio Quindi, utilizzando gli strumenti standard di regressione in un foglio di calcolo o database, è possibile costruire un modello di prestazione di ogni processo in cui:.. Tempo Previsto = AX + BY + CZ + D (A, B, C e D sono i coefficienti di calcolo: la tua analisi e di X, Y e Z sono gli ingressi effettivi) Per esempio, diamo un'occhiata al processo di devanning un contenitore in cui le due variabili di input principali sono casi (X) = 2500 e SKU (Y) = 25 Il contenitore è piano impilati e scaricati a mano sui carrelli I coefficienti sono in pochi minuti, A = 0.05;.. B = 5,00, C = 0; D = 15 dove D è il tempo di setup fisso per ogni container. Sulla base di tali numero poi, l'atteso Time = 2500 *. 05 + 5 * 25 + 15 = 265 minuti o 4 ore e 25 minuti. Ora, supponiamo di due team persona ha completato il progetto in 2 ore per un totale di 4 ore di lavoro. Le prestazioni standard del processo è quindi il 110%. La cosa fondamentale da capire è che l'analisi comparativa con la precisione dei vostri standard non è così importante la coerenza di approccio. Lei non è a confronto i processi per l'industria ipotetico o norme di ingegneria. Invece, si sono benchmarking ciascun dipendente rispetto alla media storica di tutti i dipendenti sui processi specifici e la performance relativa dei dipendenti attuali. Da questi dati prestazioni, si può vedere chi ha un buon rendimento e che non è performante e poi prendere i provvedimenti opportuni. È anche possibile generare accurati modelli di previsione del lavoro, i bilanci, pagare per i programmi di performance, ecc Questo approccio è anche molto flessibile e economico. In generale, meno di un mese per modellare tutti i processi e calibrare gli standard di prestazioni con un impegno di circa 4 ore alla settimana. Inoltre, il sistema è altamente adattabile in modo che quando un processo è cambiato, il modello per tale processo può essere rapidamente modificate per tener conto del cambiamento.