Danone: как мы повысили эффективность работы складов на 19%

В Danone заметили, что иногда сборка заказов на складах занимает слишком много времени. Пропускная способность склада — важный показатель, когда речь идет о скоропортящихся продуктах. Поэтому для оптимизации работы в компании решили внедрить инструмент процессной аналитики. Проанализировав процессы при помощи платформы VK Process Mining, в Danone смогли повысить скорость сборки заказов на 33%. Подробнее о проекте рассказала Ирина Пашкова, менеджер по развитию бизнеса Process Intelligence в компании-интеграторе [GlowByte](https://clck.ru/3ByZ2Z).

В Danone есть отдельная команда, отвечающая за тестирование и внедрение новых технологий. Команда решила протестировать процессную аналитику: опираясь на цифровые следы, платформа позволяет воссоздать и проанализировать бизнес-процессы и найти в них точки роста. Тестировать решили на процессе сборки заказов. В Danone сборка заказов автоматизирована с помощью системы управления складом. Процесс устроен так: сотрудник получает заказ и маршрут перемещения по складу. Следуя инструкциям, он доставляет продукцию в зону погрузки. В отделе логистики заметили, что при сборке заказов возникают задержки. Поэтому с помощью инструмента для процессной аналитики мы планировали: - выявить отклонения от регламентов; - определить, где и почему возникают задержки; - увидеть end-to-end процесс сборки заказа; - понять, как обнаруженные проблемы влияют на ключевые KPI. ### WMS строил неоптимальные маршруты, а сотрудники долго ожидали недостающие товары Для внедрения процессной аналитики выбрали решение от зарубежного поставщика. Технологию протестировали на одном складе и выявили ключевые проблемы: 1. WMS иногда генерирует неоптимальные маршруты сборки заказов. 2. Для некоторых заказов время начала и завершения комплектования регистрируется некорректно. 3. Для 21% заказов время комплектования более чем в два раза превышает медиану. 4. У некоторых сотрудников объем сборки стабильно ниже среднего. 5. Работники ждут недостающие товары в 16% случаев. Расскажу поподробнее на двух примерах. _**WMS не всегда генерировала для сборщика оптимальный маршрут**. Сотрудникам приходилось забирать товар в одной ячейке, перемещаться к другой, а затем снова возвращаться к первой. Такая проблема возникла при сборке 427 заказов._ _**Комплектовщики тратили время, ожидая пополнения ячейки.** Часто возникала ситуация, когда в процессе сборки комплектовщик подходил к ячейке и видел, что товара не хватает. Он делал заявку на пополнение и ждал, пока водитель привезет продукцию. Когда товар оказывался в ячейке, комплектовщик забирал его и переходил к следующей ячейке. Простой по этой причине мог достигать 8 часов в смену на бригаду._

Весной 2022 года из России ушел поставщик зарубежного ПО для процессной аналитики. Мы начали искать отечественное решение и познакомились с платформой VK Process Mining. Она подошла нам по следующим параметрам: - готовый и зрелый продукт; - наглядные дашборды с данными по процессам; - возможность регулярно передавать данные из БД. Протестировав платформу, летом 2022 года мы начали внедрять VK Process Mining на 7 складах Danone. При внедрении важно было учесть несколько моментов. 1. Заранее обработать логи данных, которые мы собирались анализировать. Если их не подготовить, то аналитика могла показать неверные результаты. 2. Настроить регулярную передачу данных по всем складам из WMS в VK Process Mining. Важно было не нарушить работу всех систем при ежедневной выгрузке отчетов и в то же время предоставлять пользователям актуальные данные. 3. Обучить сотрудников на местах пользоваться новой технологией и ввести работу с системой в ежедневную рутину, чтобы получать ежедневные улучшения. Внедрение VK Process Mining и интеграция решения с внутренними системами Danone завершилась в конце 2022 года. С точки зрения архитектуры проект построен так: за работу WMS и выгрузку отчетов по процессам отвечает ИТ-команда Danone. На стороне интегратора [GlowByte](https://clck.ru/3ByZ2Z) построение витрины данных, накопление истории, инкрементальное обновление витрины и финальное обновление дашбордов в VK Process Mining. Сегодня мы продолжаем работать по нескольким направлениям: - расширяем и улучшаем дашборды для существующих процессов на 7 складах; - масштабируем всю систему еще на 6 складов в разных регионах страны; - переводим дашборды в новую систему WMS: поставщик старого решения уходит с российского рынка.  _Архитектура проекта_  _Дашборд в VK Process Mining_

Внедрение VK Process Mining позволило нам провести анализ процессов на складах и оптимизировать их работу. 1. **Количество заказов с оптимальным маршрутом сборки выросло на 29%.** Чтобы решить проблему с некорректной работой WMS, вендор внес необходимые изменения в код системы. 2. **Средняя скорость сборки заказов выросла на 33%.** Решить проблему помогла серия разъяснительных бесед с сотрудниками складов и регулярное отслеживание эффективности сотрудников. 3. **Количество заказов, при сборке которых комплектовщики не ждали пополнения ячейки, увеличилось на +14 p. p.** Чтобы наладить этот процесс, мы внедрили дашборды с операционными данными для регулярного мониторинга, а коллеги провели серию работ по оптимизации процессов, актуальных на конкретных складах. Например, оптимизировали расположение товаров в ячейках на складе. Мы продолжаем внедрять VK Process Mining на новых складах, развиваем и совершенствуем дашборды. В планах научиться анализировать перерывы между сборками заказов и оценивать долю полезного‎ времени в рабочем дне сотрудников. В перспективе хотим использовать VK Process Mining для анализа процессов производства, закупок и продаж.