Case Study Netuno

Jak zautomatyzować obsługę zamówień i odzyskać nawet 280 godzin pracy miesięcznie?

Branża: dystrybutor wyrobów papierowych

Zatrudnienie: poniżej 50 pracowników

O Kliencie

Netuno to producent i dystrybutor kopert, papierów ozdobnych oraz materiałów opakowaniowych, prowadzący sprzedaż internetową szerokiego asortymentu produktów. Oferta sklepu obejmuje m.in. koperty, papiery ozdobne, materiały do pakowania oraz produkty dostępne w wielu formatach, kolorach i wariantach.

Firma prowadzi sprzedaż wielokanałową, a obsługa zamówień łączy pracę działu sprzedaży, systemów e-commerce oraz magazynu. Netuno posiada biuro handlowe i magazyn w Poniatowie, a w strukturze organizacji funkcjonują m.in. działy handlowy, Amazon, IT oraz magazyn.

Przy szerokim asortymencie i rosnącej liczbie realizowanych zamówień coraz większego znaczenia nabierała sprawna wymiana danych pomiędzy systemami oraz ograniczenie ręcznych czynności wykonywanych przy przygotowaniu zamówień do wysyłki.

Sytuacja początkowa

W procesie obsługi zamówień Netuno wykorzystywało m.in. Apilo oraz Subiekt. Problem polegał jednak na tym, że pomimo wykorzystania systemów duża część pracy pomiędzy nimi nadal odbywała się ręcznie.

Przy każdym zamówieniu pracownik musiał odnaleźć je w Apilo, następnie przejść do Subiekta, wyszukać właściwy dokument, przekształcić go i przygotować wydruk dla magazynu. Następnie ponownie wracał do systemu obsługującego zamówienie, aby wykonać kolejne czynności związane z wysyłką. Proces był powtarzany dla kolejnych zamówień, generując dużą liczbę kliknięć, wyszukiwania i przełączania się pomiędzy systemami.

Nie wszystkie zamówienia były przy tym jednakowe. Część wymagała dodatkowej kontroli ze względu na wagę, gabaryt, liczbę paczek, sposób wysyłki, dostępność produktów czy poprawność danych adresowych. W efekcie pracownicy musieli przeglądać także prawidłowe zamówienia tylko po to, aby wychwycić przypadki rzeczywiście wymagające uwagi.

Podobna sytuacja występowała na magazynie. Po wydrukowaniu dokumentów pracownicy sami układali je według lokalizacji produktów, np. G1, G2 czy G3, a dopiero później rozpoczynali kompletację. Część pracy magazynowej była więc poświęcana nie na zbieranie produktów, ale na wcześniejsze przygotowanie i uporządkowanie kolejki zleceń.

Przy dalszym wzroście sprzedaży taki model był trudny do skalowania. Więcej zamówień oznaczałoby coraz więcej pracy administracyjnej i potrzebę dokładania kolejnych osób do wykonywania powtarzalnych czynności, zamiast wykorzystania zespołu do zadań wymagających wiedzy i decyzji.

Wyzwanie

Wraz ze wzrostem liczby zamówień coraz większym obciążeniem była ręczna obsługa każdego zlecenia w Apilo i Subiekcie, wymagająca wyszukiwania dokumentów, drukowania i przełączania się między systemami.

Dodatkowo pracownicy musieli samodzielnie wychwytywać zamówienia wymagające uwagi ze względu na błędny adres, wagę, gabaryt czy konieczność podziału przesyłki. Na magazynie wydruki były następnie ręcznie porządkowane według lokalizacji produktów.
Przy dalszym wzroście sprzedaży taki model oznaczałby coraz więcej pracy administracyjnej i konieczność angażowania kolejnych osób w powtarzalne czynności.

Cele

Celem było stworzenie procesu, w którym system wykonuje powtarzalne czynności, a człowiek zajmuje się przede wszystkim wyjątkami wymagającymi decyzji.

Nie chodziło więc wyłącznie o szybsze drukowanie dokumentów. Projekt miał połączyć informacje znajdujące się w różnych systemach, wykorzystać historię wcześniejszych zamówień oraz przygotować dane w taki sposób, aby możliwie duża część zleceń mogła przechodzić przez proces automatycznie.

Docelowo firma miała być przygotowana do obsługi większej liczby zamówień bez proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia w biurze i magazynie.

Rozwiązanie

Krok 1. Automatyzacja prostych zamówień

W pierwszej kolejności określiliśmy, które zamówienia nie wymagają dodatkowej decyzji pracownika i mogą zostać przygotowane automatycznie. Dzięki temu proste zlecenia mogą przechodzić przez proces bez ręcznego wyszukiwania dokumentów i ciągłego przełączania się między Apilo a Subiektem.

Krok 2. Automatyczne wychwytywanie wyjątków

Kolejnym obszarem było stworzenie mechanizmu, który oddziela standardowe zamówienia od tych wymagających dodatkowej uwagi. Alerty mogą wskazywać m.in. problemy z adresem, przekroczenie wagi, nietypowy gabaryt czy konieczność podziału zamówienia na kilka paczek. Dodatkowo historia wcześniejszych realizacji może wspierać automatyczny dobór sposobu pakowania i parametrów wysyłki.

Krok 3. Uporządkowanie przekazania zamówień na magazyn

Ostatnim elementem było uporządkowanie przepływu dokumentów pomiędzy biurem a magazynem. Docelowo dokument magazynowy i wysyłkowy mają być sparowane, a wydruki przygotowane w kolejności odpowiadającej lokalizacjom produktów. Dzięki temu magazyn otrzymuje bardziej uporządkowaną kolejkę pracy i nie musi ręcznie sortować zleceń przed rozpoczęciem kompletacji.

Podsumowanie

W tym przypadku problemem nie był brak systemów. Firma posiadała zarówno narzędzia do obsługi sprzedaży, jak i system magazynowo-sprzedażowy. Problem pojawiał się pomiędzy systemami – w miejscach, w których człowiek nadal musiał ręcznie wyszukiwać, przepisywać, kontrolować i łączyć informacje.

Zaprojektowane rozwiązanie ma przede wszystkim usunąć te czynności z codziennej pracy.

Automatyczne przygotowanie prostych zamówień, obsługa wyjątków poprzez alerty, wykorzystanie historii wysyłek, sparowanie dokumentów oraz uporządkowanie kolejności pracy magazynu tworzą proces, który jest łatwiejszy do skalowania wraz ze wzrostem sprzedaży.

Dzięki temu wzrost liczby zamówień nie musi oznaczać wzrostu liczby osób zajmujących się „klikaniem”. Zespół może poświęcić czas na przypadki, w których faktycznie potrzebny jest człowiek, a powtarzalną część procesu przejmuje system.

Case study