Wie funktioniert Prozessanalyse im Lager?
Wie Prozessdaten Engpässe, Wartezeiten und ineffiziente Abläufe sichtbar machen.
Warum dauert die Kommissionierung in einem Lagerbereich deutlich länger als in einem anderen? An welcher Stelle entstehen regelmäßig Wartezeiten? Und weshalb benötigt derselbe Prozess an manchen Tagen zehn Minuten und an anderen eine halbe Stunde? Solche Unterschiede sind im laufenden Lagerbetrieb häufig schwer zu erkennen.
2026-09-28
Eine digitale Prozessanalyse setzt genau hier an. Sie nutzt die bei Lagerbewegungen entstehenden Daten, um reale Abläufe nachvollziehbar zu machen. Unternehmen sehen dadurch nicht nur, was im Lager passiert, sondern können untersuchen, wie Prozesse tatsächlich ablaufen und wo Optimierungspotenzial besteht.
Was bedeutet Prozessanalyse im Lager?
Bei einer Prozessanalyse werden einzelne Arbeitsschritte und deren Zusammenhang untersucht. Im Lager betrifft das beispielsweise Wareneingang, Einlagerung, Umlagerung, Kommissionierung, Verpackung und Versand.
Werden diese Vorgänge digital erfasst, entstehen automatisch Prozessdaten. Ein Scan kann beispielsweise dokumentieren, wann eine Ware angenommen wurde. Weitere Buchungen zeigen, wann sie eingelagert, kommissioniert oder für den Versand bereitgestellt wurde.
Aus vielen einzelnen Zeitstempeln und Buchungen entsteht so ein detailliertes Bild des tatsächlichen Material- und Prozessflusses. Statt sich ausschließlich auf subjektive Einschätzungen zu verlassen, können Lagerverantwortliche reale Abläufe anhand von Daten untersuchen.
Welche Daten werden für die Prozessanalyse benötigt?
Eine aussagekräftige Prozessanalyse benötigt vor allem strukturierte und möglichst lückenlose Daten. Mobile Datenerfassung mit MDE-Geräten oder Smartphones schafft dafür eine wichtige Grundlage.
Erfasst werden können beispielsweise Zeitpunkte, Artikel, Mengen, Lagerplätze, Mitarbeiter beziehungsweise Benutzer, Aufträge und Statusänderungen. Entscheidend ist dabei nicht nur die einzelne Buchung, sondern auch deren zeitliche Reihenfolge.
Wurde ein Auftrag um 9:05 Uhr gestartet, um 9:18 Uhr fertig kommissioniert und erst um 10:02 Uhr an die Verpackung übergeben, wird eine bislang möglicherweise unbemerkte Wartezeit sichtbar. Genau solche Zusammenhänge machen Prozessdaten für die Optimierung interessant.
Wie hilft Process Mining bei der Analyse?
Bei umfangreichen Prozessen reicht eine klassische Kennzahlenauswertung häufig nicht aus. Hier kommt Process Mining ins Spiel. Die Technologie rekonstruiert anhand digitaler Ereignisdaten, welchen Weg Prozesse tatsächlich genommen haben.
Das ist ein wesentlicher Unterschied zu einem theoretisch definierten Sollprozess. Auf dem Papier könnte ein Auftrag beispielsweise immer nach dem Schema Kommissionierung, Kontrolle, Verpackung und anschließend Versand ablaufen. Die Daten können jedoch zeigen, dass Aufträge regelmäßig zurückgestellt, erneut bearbeitet oder zwischen verschiedenen Prozessschritten verschoben werden.
Process Mining macht solche Varianten sichtbar. Unternehmen können dadurch erkennen, ob Prozesse wie vorgesehen ablaufen und an welchen Stellen Abweichungen auftreten.
Engpässe und Wartezeiten erkennen
Besonders wertvoll ist die Prozessanalyse bei wiederkehrenden Verzögerungen. Ein einzelner verspäteter Auftrag sagt wenig über die Ursache aus. Treten ähnliche Verzögerungen jedoch regelmäßig an derselben Stelle auf, entsteht ein erkennbares Muster.
So kann sich beispielsweise zeigen, dass kommissionierte Ware regelmäßig lange auf die Verpackung wartet oder bestimmte Lagerbereiche überdurchschnittlich lange Kommissionierzeiten verursachen.
Anschließend kann gezielt nach den Ursachen gesucht werden. Liegen Artikel ungünstig? Fehlen zu bestimmten Zeiten Ressourcen? Sind Laufwege unnötig lang? Oder sorgt ein bestimmter Prozessschritt regelmäßig für Rückstaus?
Die Prozessanalyse liefert damit nicht automatisch die Antwort auf jede operative Frage. Sie zeigt jedoch, wo genauer hingeschaut werden sollte.
Soll- und Ist-Prozesse miteinander vergleichen
Ein weiterer Vorteil liegt im Vergleich zwischen geplantem und tatsächlichem Ablauf. Viele Unternehmen wissen sehr genau, wie ihre Lagerprozesse funktionieren sollten. Ob dieser Ablauf im Alltag tatsächlich eingehalten wird, ist dagegen schwieriger zu beurteilen.
Digitale Prozessdaten schaffen hier Transparenz. Zusätzliche Prozessschritte, ungewöhnliche Reihenfolgen oder häufige Rücksprünge werden sichtbar.
Das ist insbesondere bei gewachsenen Lagerstrukturen interessant. Prozesse verändern sich im Laufe der Zeit, ohne dass dies zwingend dokumentiert wird. Eine datenbasierte Analyse zeigt, welche Abläufe sich tatsächlich etabliert haben.
Von der Analyse zur kontinuierlichen Optimierung
Eine Prozessanalyse ist keine einmalige Bestandsaufnahme. Werden Lagerprozesse dauerhaft digital erfasst, können Veränderungen über längere Zeiträume beobachtet werden.
Nach einer Optimierungsmaßnahme lässt sich beispielsweise prüfen, ob sich Durchlaufzeiten tatsächlich verkürzt haben. Gleichzeitig können neue Engpässe frühzeitig sichtbar werden.
Damit entsteht ein kontinuierlicher Kreislauf aus Datenerfassung, Analyse, Optimierung und erneuter Kontrolle. Entscheidungen über Lagerprozesse beruhen dadurch stärker auf messbaren Entwicklungen statt ausschließlich auf Momentaufnahmen.
Mit COSYS Lagerverwaltung, Business Intelligence und Process Mining lassen sich Lagerprozesse datenbasiert analysieren und Engpässe sowie Abweichungen erkennen. Testen Sie COSYS unverbindlich mit den kostenlosen Demo-Apps im Google Play Store oder Apple App Store.
FAQ
Bei der Prozessanalyse werden reale Lagerabläufe anhand von Prozessdaten untersucht. Dadurch können unter anderem Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Abweichungen und wiederkehrende Engpässe sichtbar gemacht werden.
Je nach vorhandener Datengrundlage können beispielsweise Wareneingang, Einlagerung, Umlagerung, Kommissionierung, Verpackung und Versand analysiert werden.
Process Mining rekonstruiert reale Prozessabläufe anhand digitaler Ereignisdaten. Dadurch lässt sich erkennen, welche Prozesswege tatsächlich vorkommen und wie sie von definierten Sollprozessen abweichen.
Werden Zeitstempel und Prozessschritte ausgewertet, können wiederkehrende Verzögerungen oder ungewöhnlich lange Durchlaufzeiten identifiziert werden. Anschließend lässt sich gezielt nach deren Ursachen suchen.
Benötigt werden strukturierte Daten zu den einzelnen Prozessereignissen. Dazu können Zeitstempel, Buchungen, Artikel, Mengen, Lagerplätze, Aufträge, Benutzer und Statusänderungen gehören.
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