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Wiederkehrende Fehler im Wareneingang mit Process Mining systematisch untersuchen

22.10.2026 - 09:18 | 2280420


PresseMitteilung von Cosys Ident GmbH

Fehlerursachen erkennen, Korrekturschleifen analysieren und Wareneingangsprozesse verbessern.

(PresseBox) - Eine Lieferung trifft im Wareneingang ein. Beim Erfassen der Artikel wird eine Mengenabweichung festgestellt, die Buchung korrigiert und der Vorgang erneut bearbeitet. Wenige Tage sp

In Industrieunternehmen mit hohem Warenaufkommen entstehen t

Process Mining im Wareneingang erm

Wenn Fehlerkorrekturen zum festen Prozessbestandteil werden

Mengenabweichungen, falsche Artikelzuordnungen oder unvollst

Problematisch wird es, wenn Mitarbeiter dieselben Vorg

Klassische Lagerkennzahlen zeigen zwar, wie viele Fehler oder Bestandskorrekturen auftreten. Sie erkl

Genau hier setzt Process Mining an.

Statt ausschlie

Wareneingangsbuchungen als Grundlage der Prozessanalyse

Die COSYS Lagerverwaltungssoftware unterst

Mitarbeiter k

F

COSYS Process Mining nutzt solche Ereignisdaten, um zusammengeh

Aus diesen Informationen lassen sich tats

So kann beispielsweise sichtbar werden, dass bestimmte Wareneingangspositionen mehrfach zwischen Artikelauswahl, Mengenpr

Voraussetzung ist, dass die entsprechenden Ereignisse vollst

Welche Fehler treten besonders h

Eine isolierte Fehlermeldung liefert h

Interessanter wird die Analyse, wenn mehrere Ereignisse im Zusammenhang betrachtet werden.

Tritt beispielsweise nach einer manuellen Artikelkorrektur regelm

Auch ungew

COSYS Process Mining erm

Dabei ist zwischen einem erkannten Muster und seiner tats

Die fachliche Bewertung bleibt deshalb ein wichtiger Bestandteil der Analyse.

Fehlerhafte Wareneing

Fehler im Wareneingang wirken sich h

Wird eine falsche Menge eingebucht, kann dies die Bestandsverf

Die Folgen zeigen sich dann erst bei der Einlagerung, Kommissionierung oder Produktionsversorgung.



Werden Wareneingangsereignisse mit den anschlie

Auch der COSYS Innerbetriebliche Transport kann zus

Dadurch l

Prozessverbesserungen anhand neuer Ereignisdaten

Die Identifikation wiederkehrender Fehler ist nur der erste Schritt.

Zeigt die Analyse beispielsweise, dass bestimmte Artikel besonders h

Treten Fehler

Nach der Umsetzung lassen sich die neuen Prozessdaten erneut auswerten.

So k

Damit wird Process Mining zu einem Werkzeug f

Fazit: Wareneingangsfehler an ihrer Ursache untersuchen

Wiederkehrende Fehler im Wareneingang verursachen zus

Mit COSYS Process Mining lassen sich tats

Die COSYS Lagerverwaltungssoftware und der Innerbetriebliche Transport liefern daf

Modulare Softwarel

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Die COSYS Ident GmbH mit Sitz in Grasdorf bei Hildesheim entwickelt seit 1982 L

Unternehmensinformation / Kurzprofil:

Die COSYS Ident GmbH mit Sitz in Grasdorf bei Hildesheim entwickelt seit 1982 Lösungen zur Digitalisierung und Optimierung von Logistik- und Geschäftsprozessen. Als mittelständischer Spezialist für Auto-ID, mobile Datenerfassung und Intralogistik bietet COSYS heute eine integrierte Plattform für die Digitalisierung von Waren-, Material- und Informationsflüssen. Das Portfolio umfasst unter anderem Lagerverwaltung, Bestandsführung, Lademittel- und Behältermanagement, Transport- und Werkslogistik, Inhouse-Logistik, Paketmanagement, Inventur, Asset Management und Business Intelligence. Mobile Apps, WebDesk sowie Cloud- und On-Premises-Lösungen verbinden operative Prozesse mit zentraler Verwaltung, Analyse und Optimierung. KI, Task Management, Process Mining und eigenes MDM erweitern die Plattform um intelligente Automatisierungs-, Analyse- und Verwaltungsfunktionen. COSYS begleitet Unternehmen von der Prozessanalyse und Konzeption über die Implementierung und Integration bis hin zu Support und langfristiger Betreuung. Ergänzend stehen passende MDE-Hardware, Auto-ID-Technologien, Reparaturservice und WLAN-Funkvermessung zur Verfügung.


Leseranfragen:

PresseKontakt / Agentur:

Anmerkungen:

2280420

Kontakt-Informationen:
Firma: Cosys Ident GmbH

Ansprechpartner: Vertrieb
Stadt: Linz
Telefon: +49 (5062) 900-0

Keywords (optional):


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