De verborgen goudmijn in je scannerdata

1. Waar loopt het proces vast?

Een van de interessantste inzichten uit scannerdata is waar vertragingen ontstaan. Een order kan bijvoorbeeld gemiddeld tien minuten nodig hebben om verwerkt te worden. Maar waar gaat die tijd precies naartoe? Door te kijken naar de tijd tussen verschillende scans, kunnen afwijkingen zichtbaar worden. Een bepaalde processtap kan structureel langer duren dan andere stappen.

De oorzaak kan technisch zijn, bijvoorbeeld een trage applicatie, slechte wifi of een scanner die niet goed reageert. Maar het kan ook aan de inrichting van het proces liggen. Scannerdata helpt om niet alleen te zien dat er vertraging is, maar ook waar deze ontstaat.

2. Waar verliezen medewerkers tijd?

In een magazijn zijn het vaak niet de grote problemen die de meeste tijd kosten. Een paar seconden wachten op een scanner. Een scan opnieuw uitvoeren. Handmatig een fout herstellen. Even wachten tot een applicatie reageert. Op zichzelf lijkt dat weinig.

Maar stel dat een medewerker bij iedere order 15 seconden extra kwijt is. Bij 1.000 orders per dag loopt dat al op tot ruim vier uur verloren tijd. Scannerdata kan helpen om dit soort kleine vertragingen zichtbaar te maken. Juist daar kan vaak relatief eenvoudig winst worden behaald.

3. Wanneer ontstaan piekbelastingen?

Niet ieder moment van de dag is hetzelfde. Scannerdata kan inzicht geven in de momenten waarop de meeste activiteiten plaatsvinden. Denk aan pieken aan het begin van een dienst, bepaalde dagen van de week of periodes waarin de ordervolumes hoger liggen. Dat kan helpen bij het plannen van:

• Medewerkers
• Mobiele devices
• Laad- en batterijcapaciteit
• Netwerkcapaciteit
• Ondersteuning vanuit IT

Door te kijken naar daadwerkelijke gebruikspatronen, kun je capaciteit beter afstemmen op de praktijk.

4. Welke devices veroorzaken problemen?

Scannerdata kan ook iets vertellen over de devices zelf. Een scanner die regelmatig vastloopt, verbinding verliest of opnieuw moet worden opgestart, heeft direct invloed op de medewerker die ermee werkt. Wanneer bepaalde devices opvallend veel problemen laten zien, is dat een reden om verder te kijken.

Is het device verouderd? Is de configuratie juist? Is er een probleem met de applicatie of connectiviteit? Of wordt het apparaat simpelweg zwaarder gebruikt dan andere devices? Door deze informatie bij te houden, kun je gerichter bepalen wanneer onderhoud, ondersteuning of vervanging nodig is. Dat sluit aan op Mobile Device Management en lifecycle management: niet alleen reageren wanneer een device uitvalt, maar problemen eerder herkennen.

5. Waar ontstaan scanproblemen?

Een mislukte scan lijkt misschien een klein incident. Maar wanneer hetzelfde probleem steeds terugkomt, is het interessant om de oorzaak te onderzoeken. Denk bijvoorbeeld aan:

• Beschadigde of slecht geprinte barcodes
• Onvoldoende contrast
• Een verkeerde scaninstelling
• Een ongeschikte scanner
• Slechte verlichting
• Verbindingsproblemen
• Een applicatie die niet goed reageert

Wanneer blijkt dat op één locatie of met één type device opvallend veel scans mislukken, heb je een concreet aanknopingspunt. Zo voorkom je dat iedere fout afzonderlijk wordt opgelost, terwijl de onderliggende oorzaak blijft bestaan.

6. Welke locaties zorgen voor knelpunten?

Een magazijn kan op papier logisch zijn ingericht, terwijl de praktijk iets anders laat zien. Door scannerdata te koppelen aan locaties, kun je bijvoorbeeld ontdekken dat bepaalde plekken structureel meer tijd kosten. Misschien moeten medewerkers daar vaker opnieuw scannen. Misschien is de wifi-dekking minder goed. Of misschien liggen veelgevraagde artikelen op een plek die zorgt voor onnodige loopbewegingen.

Data maakt dit soort patronen zichtbaar. Daarmee kun je magazijnprocessen verbeteren op basis van wat er daadwerkelijk gebeurt, in plaats van alleen op basis van aannames.

7. Wanneer is vervangen slimmer dan repareren?

Een scanner vervangen kost geld. Maar een scanner die regelmatig uitvalt, kan uiteindelijk meer kosten dan de aanschaf van een nieuw device. Kijk daarom niet alleen naar de reparatiekosten. Ook verloren werktijd, stilstand, extra reserveapparatuur en ondersteuning door IT hebben invloed op de totale kosten. Door gebruiksgegevens, storingen en reparatiehistorie te combineren, ontstaat een beter beeld van de werkelijke kosten per device.

Dat helpt bij een belangrijke vraag: Is dit device nog rendabel om te blijven gebruiken, of is vervangen inmiddels de betere keuze?