Firmennachricht • 17.06.2013

Arla Foods geht mit OmPrompt konsequenter bei der Handhabung von Lieferfehlern vor

Manuelle Verarbeitung für die Dokumentation von Lieferfehlern wird automatisiert

Arla Foods, das grösste Molkereiunternehmen Grossbritanniens, gibt einen neuen Service von OmPrompt bekannt, der die manuelle Verarbeitung für die Dokumentation von Lieferfehlern automatisiert.

Arla führt täglich 4.000 Lieferungen an Geschäfte und Vertriebszentren durch. Diese Aktivität kann mehr als 2.500 elektronische Wareneingangsbelege (GRN) pro Kunde pro Woche erzeugen.

Ian Singleton, General Manager Logistics Support bei Arla, merkt an: "Normalerweise verbringt montags ein Mitglied des Kundenlogistikteams den ganzen Tag damit, Lieferfehler für nur einen einzigen Händler durchzugehen. Das gleiche geschieht dann für unsere Drittkunden, und anschliessend werden die Beanstandungen von unseren anderen Einzelhandelskunden bearbeitet."

Als Arla seine Fusion mit Milk Link ankündigte, einer weiteren grossen Molkereikooperative, engagierte es OmPrompt, um eine Lösung zu finden.

Der Beanstandungsprüfungsservice von OmPrompt setzt Logik ein, um riesige Mengen unnötiger Informationen herauszufiltern. Es ermöglicht auch einen Vergleich der GRN-Daten des Händlers mit den im ERP-System des Lieferanten gespeicherten Daten, um auf diese Weise Lieferfehler automatisch zu überprüfen.

Viele Händler setzen ihren Lieferanten Fristen zur Beantwortung von Beanstandungen. Während der Untersuchung geschieht es nicht selten, dass der Händler weitere Aktualisierungen an das GRN sendet. Der OmPrompt-Service arbeitet unterbrechungsfrei an der Aktualisierung der ursprünglichen Beanstandung, was dafür sorgt, dass die an Arla gemeldeten Beanstandungen wirklich diejenigen sind, die letztlich einer Untersuchung unterzogen werden müssen.

Dank des Projekts hat das Logistics Support Team von Arla nun mehr Zeit, sich um die Untersuchung und Klärung von Beanstandungen zu kümmern, und kann sich auf wertschöpfende Aktivitäten für Arla konzentrieren. Beispielsweise hat das Team herausgefunden, dass das Suchen nach Mustern und Trends in den Beanstandungsdaten bestimmte Probleme aufdecken kann, die jetzt identifiziert und angegangen werden können.

Quelle: Arla Foods

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