Process Mining im Lager: Engpässe erkennen und beheben

Wie Process Mining Engpässe bei Wareneingang und Kommissionierung erkennen

Lagerprozesse müssen heute schneller, transparenter und wirtschaftlicher ablaufen als je zuvor. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Lieferzeiten, Bestandsgenauigkeit und Flexibilität. Viele Unternehmen investieren deshalb in moderne Lagerverwaltungssysteme, mobile Datenerfassung und Automatisierung. Dennoch bleiben Produktivitätseinbußen häufig bestehen. Die Ursache liegt oft nicht in fehlender Technik, sondern in ineffizienten Prozessabläufen, die im Tagesgeschäft kaum sichtbar sind.

Genau hier setzt Process Mining an. Die Technologie analysiert die tatsächlich durchlaufenen Lagerprozesse anhand vorhandener Prozessdaten und macht sichtbar, wo Engpässe, Wartezeiten oder unnötige Prozessschritte entstehen. Für IT-Verantwortliche, Lagerleiter und Logistikentscheider bietet Process Mining damit eine objektive Grundlage, um Wareneingang, Kommissionierung und weitere Lagerprozesse gezielt zu optimieren.

Warum Engpässe im Lager häufig unentdeckt bleiben

In vielen Lagern werden Leistungskennzahlen wie Kommissionierleistung, Durchlaufzeit oder Termintreue regelmäßig ausgewertet. Diese Kennzahlen zeigen zwar, dass ein Problem besteht, erklären jedoch selten dessen Ursache.

Ein Beispiel: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit im Wareneingang steigt innerhalb weniger Wochen deutlich an. Das Lagerverwaltungssystem liefert diese Information zuverlässig. Ob die Verzögerung durch fehlende Lagerplätze, lange Qualitätsprüfungen, ungleichmäßige Personalverteilung oder Wartezeiten zwischen einzelnen Prozessschritten verursacht wird, bleibt jedoch offen.

Hinzu kommt, dass Lagerprozesse selten vollständig standardisiert ablaufen. Eilige Kundenaufträge, Lieferengpässe, Nachschubanforderungen oder kurzfristige Umlagerungen führen zu zahlreichen Prozessvarianten. Diese Abweichungen summieren sich im Laufe des Tages zu erheblichen Produktivitätsverlusten, ohne dass sie im operativen Betrieb sofort auffallen.

Was Process Mining im Lager analysiert

Process Mining rekonstruiert den tatsächlichen Ablauf logistischer Prozesse anhand von Ereignisdaten aus Warehouse Management Systemen, ERP-Systemen und mobilen Datenerfassungsgeräten.

Jede Buchung, jeder Barcode-Scan und jede Statusänderung erzeugt einen Zeitstempel. Werden diese Ereignisse einem Auftrag oder einer Palette zugeordnet, entsteht ein vollständiges Prozessbild.

Dadurch lassen sich unter anderem analysieren:

Reihenfolge einzelner Prozessschritte
Bearbeitungs- und Wartezeiten
Prozessvarianten
Schleifen und Nachbearbeitungen
Ressourcenauslastung
Übergaben zwischen Lagerbereichen
Abweichungen vom definierten Standardprozess

Im Gegensatz zu klassischen Reports zeigt Process Mining nicht nur Kennzahlen, sondern den gesamten Prozessverlauf einschließlich aller Verzögerungen.

Engpässe im Wareneingang identifizieren

Der Wareneingang bildet den Startpunkt nahezu aller Lagerprozesse. Verzögerungen in diesem Bereich wirken sich unmittelbar auf Einlagerung, Kommissionierung und Versand aus.

Mit Process Mining lässt sich nachvollziehen, wie lange einzelne Lieferungen tatsächlich benötigen und an welchen Stellen Verzögerungen auftreten.

Typische Fragestellungen sind:

Wie lange verbleiben Paletten zwischen Entladung und Wareneingangsbuchung?
Welche Lieferanten verursachen besonders häufig Nachbearbeitungen?
Wo entstehen Wartezeiten zwischen Wareneingangsprüfung und Einlagerung?
Welche Prozessvarianten verlängern die gesamte Durchlaufzeit?

Die Analyse zeigt häufig, dass nicht die eigentliche Warenannahme den Engpass darstellt, sondern nachgelagerte Aktivitäten wie Qualitätskontrolle, Klärfälle oder fehlende Lagerkapazitäten.

Auf dieser Grundlage können Unternehmen Personal gezielt einsetzen, Arbeitsbereiche neu organisieren oder Lagerstrategien anpassen.

Kommissionierprozesse datenbasiert optimieren

Die Kommissionierung zählt zu den personalintensivsten und kostenkritischsten Lagerprozessen. Bereits wenige Sekunden Zeitverlust pro Pick führen bei mehreren tausend Positionen täglich zu erheblichen Mehrkosten.

Mit Process Mining lassen sich Kommissionierabläufe detailliert untersuchen.

Unternehmen erkennen beispielsweise:

welche Auftragsarten besonders lange Bearbeitungszeiten verursachen,
welche Lagerzonen regelmäßig Engpässe erzeugen,
an welchen Übergabepunkten Wartezeiten entstehen,
wie häufig Nachschubprozesse Kommissionierungen unterbrechen,
welche Prozessschritte unnötig wiederholt werden.

Dadurch wird sichtbar, welche organisatorischen Änderungen den größten Einfluss auf die Gesamtleistung besitzen.

Nicht selten zeigt sich, dass kleine Anpassungen bei Lagerplatzstrategien oder Pickreihenfolgen größere Effekte erzielen als zusätzliche Personalressourcen.

Materialflüsse transparent machen

Materialflüsse bestehen aus zahlreichen aufeinanderfolgenden Transport- und Lagerbewegungen. Zwischen Wareneingang, Einlagerung, Nachschub, Kommissionierung, Verpackung und Versand entstehen täglich tausende Prozessereignisse.

Ohne Process Mining lassen sich diese Abläufe meist nur abschnittsweise betrachten.

Die Technologie verbindet sämtliche Prozessschritte zu einer durchgängigen Prozesskette.

Dadurch wird beispielsweise sichtbar,

welche Transporte unnötig häufig stattfinden,
wo Leerfahrten entstehen,
welche Lagerbereiche besonders stark ausgelastet sind,
welche Übergaben den Materialfluss verzögern.

Diese Transparenz erleichtert sowohl organisatorische Optimierungen als auch Investitionsentscheidungen.

Praxisbeispiel: Ursachen statt Symptome analysieren

Ein Handelsunternehmen stellt fest, dass die Zahl termingerecht versendeter Kundenaufträge kontinuierlich sinkt.

Das Warehouse Management System liefert folgende Kennzahlen:

steigende Durchlaufzeiten,
sinkende Kommissionierleistung,
höhere Überstunden im Lager.

Die Kennzahlen zeigen das Problem, erklären jedoch nicht dessen Ursache.

Process Mining rekonstruiert sämtliche Lagerprozesse der vergangenen Wochen und identifiziert mehrere wiederkehrende Muster:

Nachschubaufträge blockieren regelmäßig Kommissionierwege.
Qualitätsprüfungen verzögern die Freigabe bestimmter Warengruppen.
Einige Lagerplätze verursachen aufgrund ihrer Position deutlich längere Laufwege.
Mehrere Aufträge werden vor dem Versand erneut bearbeitet.

Auf Basis dieser Erkenntnisse kann das Unternehmen Lagerstrategien anpassen, Laufwege optimieren und Arbeitsbereiche neu organisieren. Die Maßnahmen wirken direkt an den eigentlichen Ursachen und nicht lediglich an deren Auswirkungen.

Welche Vorteile bietet Process Mining für Lagerleiter?

Für Lagerleiter schafft Process Mining eine objektive Entscheidungsgrundlage.

Statt Vermutungen oder Einzelbeobachtungen zu diskutieren, stehen vollständige Prozessdaten zur Verfügung.

Dadurch lassen sich:

Engpässe schneller identifizieren,
Personal gezielter einsetzen,
Lagerbereiche besser auslasten,
Durchlaufzeiten reduzieren,
Produktivität nachhaltig steigern.

Gleichzeitig können Veränderungen nach ihrer Umsetzung objektiv bewertet werden.

Welche Vorteile bietet Process Mining für die IT?

Auch IT-Abteilungen profitieren erheblich von Process Mining.

Moderne Lager bestehen aus einer Vielzahl vernetzter Systeme. Warehouse Management Systeme, ERP-Anwendungen, mobile Scanner, Fördertechnik und Schnittstellen erzeugen kontinuierlich Prozessdaten.

Process Mining macht sichtbar,

an welchen Systemübergängen Daten verzögert verarbeitet werden,
wo Medienbrüche entstehen,
welche Schnittstellen Optimierungspotenzial besitzen,
ob definierte Soll-Prozesse technisch tatsächlich eingehalten werden.

Damit unterstützt die Technologie sowohl Digitalisierungsprojekte als auch die kontinuierliche Weiterentwicklung bestehender Systemlandschaften.

Erfolgsfaktoren für die Einführung

Die Qualität der Analyse hängt maßgeblich von der Qualität der Prozessdaten ab.

Unternehmen sollten zunächst prüfen, ob alle relevanten Prozessschritte mit eindeutigen Zeitstempeln und Prozesskennungen erfasst werden.

Ebenso wichtig ist ein klar definierter Projektumfang. Besonders erfolgreich sind Einführungen, die zunächst einzelne Kernprozesse wie Wareneingang oder Kommissionierung analysieren und anschließend schrittweise auf weitere Lagerbereiche ausgeweitet werden.

Die enge Zusammenarbeit zwischen Lagerleitung, Prozessverantwortlichen und IT stellt sicher, dass technische Analysen in konkrete organisatorische Verbesserungen überführt werden.

Die Zukunft: Process Mining, Business Intelligence und KI wachsen zusammen

Moderne Lager entwickeln sich zunehmend zu datengetriebenen Systemen. Business Intelligence liefert Kennzahlen zur operativen Leistung, während Process Mining die Ursachen hinter diesen Kennzahlen transparent macht.

Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz entstehen zusätzliche Möglichkeiten. KI kann Prozessmuster automatisch bewerten, ungewöhnliche Abweichungen erkennen und Optimierungsvorschläge priorisieren.

Dadurch entwickelt sich Process Mining von einem Analysewerkzeug zu einem intelligenten Assistenzsystem für die kontinuierliche Prozessverbesserung.

In Verbindung mit einer modernen Lagerverwaltungssoftware entsteht eine durchgängige Transparenz über sämtliche Lagerprozesse. Plattformen wie COSYS Process Mining und die COSYS Lagerverwaltungssoftware kombinieren operative Prozessdaten, Business Intelligence und Prozessanalysen in einer gemeinsamen Umgebung. Verantwortliche erhalten dadurch sowohl einen Überblick über ihre Lagerkennzahlen als auch detaillierte Einblicke in die tatsächlichen Abläufe hinter den Zahlen.

Fazit

Engpässe im Wareneingang und in der Kommissionierung gehören zu den häufigsten Ursachen für steigende Prozesskosten und sinkende Lieferperformance. Klassische Kennzahlen zeigen zwar, dass Probleme bestehen, liefern jedoch selten belastbare Hinweise auf deren Ursachen.

Process Mining schließt diese Lücke, indem es reale Lagerprozesse anhand vorhandener Prozessdaten rekonstruiert und transparent macht. Unternehmen erkennen Wartezeiten, Prozessvarianten, Schleifen und organisatorische Schwachstellen objektiv und können Optimierungsmaßnahmen gezielt dort ansetzen, wo der größte wirtschaftliche Nutzen entsteht.

Für Lagerleiter bedeutet dies eine fundierte Grundlage zur Verbesserung von Produktivität und Ressourceneinsatz. IT-Abteilungen profitieren von einer höheren Transparenz über Systemlandschaften und Datenflüsse. In Kombination mit Lagerverwaltungssoftware, Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz wird Process Mining damit zu einem zentralen Baustein moderner, datengetriebener Lagerlogistik.