Está luchando con errores frecuentes de selección de pedidos. ¿Cómo se puede utilizar la analítica de datos para prevenirlos?

1 Análisis de errores

El primer paso para reducir los errores de preparación de pedidos a través del análisis de datos es realizar un análisis exhaustivo de los errores. Esto implica recopilar datos sobre cada error cometido durante un período determinado y categorizarlos por tipo, como un artículo seleccionado incorrecto, una cantidad incorrecta o errores en la documentación. Al analizar estos datos, puede identificar los errores más comunes e identificar qué áreas de su operación necesitan atención inmediata. Este enfoque específico permite una asignación más eficaz de recursos para abordar áreas problemáticas específicas.

2 Información sobre el flujo de trabajo

Una vez que haya identificado los tipos de errores y dónde ocurren con más frecuencia, el siguiente paso es obtener información sobre el flujo de trabajo de su almacén. El análisis de datos puede ayudarlo a realizar un seguimiento del movimiento de los recolectores en toda la instalación, el tiempo dedicado a cada selección y la secuencia de selecciones. Al analizar esta información, puede identificar cuellos de botella o ineficiencias en su flujo de trabajo que pueden estar contribuyendo a errores. Por ejemplo, si los recolectores retroceden con frecuencia o si ciertos artículos suelen estar involucrados en errores, puede considerar reorganizar el diseño de su almacén o revisar sus métodos de selección.

3 Necesidades de formación

El análisis de datos también puede poner de manifiesto las necesidades de formación dentro de su equipo de almacén. Al correlacionar las tasas de error con los seleccionadores o turnos individuales, puede descubrir que ciertos empleados requieren capacitación adicional o que los errores aumentan en momentos específicos, lo que indica fatiga o problemas de personal. Este enfoque basado en datos le permite adaptar los programas de capacitación a las necesidades de su equipo, asegurándose de que todos estén equipados con el conocimiento y las habilidades necesarias para realizar sus tareas con precisión.

5 Análisis predictivo

El análisis predictivo lleva el análisis de datos un paso más allá mediante el uso de datos históricos para pronosticar tendencias y comportamientos futuros. Al analizar los errores de selección anteriores, puede predecir qué artículos tienen más probabilidades de estar involucrados en errores y durante qué momentos es más probable que ocurran errores. Esta previsión le permite ajustar de forma proactiva la ubicación de su inventario, los niveles de personal y los horarios de selección para evitar errores antes de que ocurran.

6 Mejora Continua

Por último, el análisis de datos no es una solución puntual, sino una herramienta para la mejora continua de las operaciones de su almacén. La revisión periódica de los datos y las tendencias le permite supervisar la eficacia de los cambios que ha realizado e identificar nuevas áreas de mejora. Este proceso continuo garantiza que su almacén se adapte continuamente a las demandas cambiantes y mantenga un alto nivel de precisión en la preparación de pedidos.