26.07.2020
Therese Meitinger
Die Analytics-Komponente der Software „Picavi Cockpit“ soll Anwendern ermöglichen, bei der Prozessanalyse ins Detail zu gehen. Beim Prozesstracking in der Business-Intelligence-Lösung des Herzogenrathers Anbieters Picavi wird der Gesamtprozess nach Firmenangaben in kleine Arbeitsschritte unterteilt – eine wichtige Grundlage für eine fundierte Optimierung der Lagerperformance.
Neben einem Mobile-Device-Management (MDM) und der Möglichkeit zum Screen-Customizing der Pick-by-Vision-Brillen zählt die Smart-Data-Funktion „Analytics“ laut Hersteller ein weiteres Feature der Applikation dar. Das Business-Intelligence-Tool soll auf der Ebene der Datenbrillenflotte eine detaillierte Analyse der einzelnen Prozessschritte ermöglichen. So würden etwa die Rüst- und Transportzeiten, der eigentliche Pick-Prozess, manuelle Mengenkorrekturen und das Entladen des Warenkorbs separat erfasst, gibt der Anbieter an. Anwender könnten so auf einen Blick erkennen, in welchem Prozessschritt noch Zeit- und Kosteneinsparungen möglich seien.
Optimierungspotenziale frühzeitig erkennen
Die Sensoren an den Datenbrillen decken laut Picavi nicht nur Optimierungspotenziale beim Kommissioniervorgang selbst auf, sondern ermöglichen auch Optimierungen an der Lagerinfrastruktur. Störfaktoren werden dem Anbieter zufolge frühzeitig erkannt und können direkt beseitigt werden. Ein Beispiel dafür sei die WiFi-Abdeckung, die im Zusammenspiel von Datenbrille und Picavi Cockpit für jeden Lagerplatz bestimmt werden kann. Anhand einer Heatmap würxen Bereiche mit schwacher Signalabdeckung lokalisiert, die den Kommissionierprozess unterbrechen könnten, hieß es.
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Mit dem Picavi Cockpit lassen sich demnach weitere grundlegende Daten erfassen, wie beispielsweise die Picks pro Stunde oder die Online-Zeit der einzelnen Datenbrillen. Darüber hinaus erstellt das Tool Picavi zufolge eine ABC-Analyse, mit der der Logistikleiter jede Ebene im Lager einzeln betrachten und Optimierungspotenziale identifizieren kann. Dazu werde jeder Scan mit einem Produkt und einem Lagerplatz verknüpft. So entstehe eine Heatmap, die visualisiere, welche Bereiche im Lager besonders frequentiert würden.
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