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X5：仓库的智能优化
亚历山大·基里克（Alexander Kirik
来源:OSP网站大数据新闻X5 Group 实施了一个使用流程挖掘和任务挖掘技术来优化仓库流程的项目。因此，可以以相当低的工艺研究成本将运营效率平均提高 20%。 X5 Tech 供应链分析和支持功能开发部门总监、数据奖提名者 Alexandra Kirik 谈论了该项目的进展及其对业务的意义。
数据奖- 出了什么问题？
零售商无法将合理的售价上涨转嫁给客户，这导致需要寻找新的方法来降低每个流程实例（即每个“盒子”）的成本。为了解决这些问题，我们专注于提高 Pyaterochka 零售连锁配送中心员工的生产力：订单拣选员和文档流员工、库存管理团队的专家、调度员和路线规划员。
- X5 的优化问题有多重要？
该公司的战略涉及零售设施的有机增长，而不增加开设零售设施所花费的资源。更具体地说，计划用相同的资源做两倍的事情。需要认真的流程优化。
- 选择了哪种方法？
我们应用了流程挖掘和任务挖掘技术：第一个用于拣货员，第二个用于其他员工。它们的主要优点是您可以根据需要分析任意数量的操作和流程，而不受任何限制。它们允许您研究工作日每个阶段的基本动作，恢复其顺序并评估其有效性。这不需要坐在秒表和笔记本旁边，而且在线交易的数量也没有限制。
工作期间，对 Pyaterochka 零售连锁店 39 个配送中心约 15000 名员工的运营效率进行了分析。
- 该项目的“特色”是什么？