आपने अभी-अभी आइल 4, बिन C में आखिरी बॉक्स को स्कैन किया है। आपका सिस्टम कहता है कि वहां 147 यूनिट होने चाहिए। आपने 132 गिने। 15-यूनिट का अंतर है, और आपकी उंगली "एडजस्ट" बटन पर मंडरा रही है। बस नंबर अपडेट करना और आगे बढ़ना इतना आसान होगा।
लेकिन समस्या यह है: गिनती को समायोजित करना लक्षण को ठीक करता है, बीमारी को नहीं। वह गायब इन्वेंट्री हवा में गायब नहीं हुई। इसे गलत चुना गया, गलत प्राप्त किया गया, गलत लेबल किया गया, या गलत रिकॉर्ड किया गया। यदि आप यह नहीं पता लगाते हैं कि कौन सा, तो यह फिर से होगा। और फिर से। और अंततः, वे छोटे रिसाव जहाज को डुबो देते हैं।
यह गाइड आपको डेटा क्लर्क की तरह नहीं, बल्कि एक जासूस की तरह इन्वेंट्री विसंगतियों की जांच करना सिखाती है। आप सीखेंगे कि कब गहराई से खुदाई करनी है, कौन से प्रश्न पूछने हैं, और हर विसंगति को प्रक्रिया सुधार में कैसे बदलना है।
जांच क्यों मायने रखती है: लक्षण बनाम बीमारी
अधिकांश गोदाम टीमें विसंगतियों को टाइपो की तरह मानती हैं। वे उन्हें सही करते हैं और भूल जाते हैं। लेकिन हर विसंगति एक सुराग है। यह आपको बताती है कि आपकी प्रक्रिया कहाँ टूट रही है।
इस पर विचार करें: यदि एक ही SKU हर हफ्ते 10 यूनिट से भटकता है, तो आपको इन्वेंट्री समस्या नहीं है। आपके पास प्रक्रिया समस्या है। शायद बिन लेबल फीका पड़ गया है। शायद दो समान उत्पाद साथ-साथ रखे गए हैं। शायद एक पिकर लगातार गलत बॉक्स पकड़ता है। साप्ताहिक रूप से गिनती को समायोजित करना लक्षण का इलाज करता है। मूल कारण खोजना बीमारी का इलाज करता है।
शोध से पता चलता है कि खंडित डेटा और पुरानी प्रक्रियाओं के कारण 58 प्रतिशत वैश्विक खुदरा विक्रेताओं के पास गलत इन्वेंट्री है। इसका समाधान अधिक गिनती नहीं है। यह बेहतर जांच है।
विसंगति छंटनी: कब समायोजित करें बनाम कब जांच करें
हर विसंगति फोरेंसिक ऑडिट के लायक नहीं है। आपको एक छंटनी प्रणाली की आवश्यकता है जो शोर को सिग्नल से अलग करती है।
सहनशीलता सीमा निर्धारित करें
स्पष्ट नियम परिभाषित करें कि क्या ऑटो-एडजस्ट हो जाता है और क्या जांच की जाती है। एक सामान्य ढांचा है:
विसंगति ≤ 2 प्रतिशत या ≤ $50 मूल्य। पुनर्गणना स्वीकार करें, सिस्टम अपडेट करें, कारण कोड लॉग करें (जैसे, क्षतिग्रस्त, मिला स्टॉक), और आगे बढ़ें।
विसंगति > 2 प्रतिशत और ≤ 5 प्रतिशत, या $50 से $500 मूल्य। किसी अलग व्यक्ति द्वारा दूसरी पुनर्गणना को ट्रिगर करें। यदि पुनर्गणना विसंगति की पुष्टि करती है, तो जांच करें।
विसंगति > 5 प्रतिशत या > $500 मूल्य। रुकें। तुरंत पुनर्गणना करें। लेनदेन की समीक्षा करें। एक पर्यवेक्षक को शामिल करें। सब कुछ दस्तावेज़ करें।
ए-आइटम (उच्च-मूल्य वाले SKU) के लिए इन सीमाओं को कड़ा करें और सी-आइटम (कम-मूल्य वाले थोक) के लिए उन्हें ढीला करें। $2,000 के लैपटॉप पर 5 प्रतिशत विसंगति एक लाल झंडा है। $0.10 वाशर पर 5 प्रतिशत विसंगति सांख्यिकीय शोर है।
हमेशा अपनी डॉलर सीमा से अधिक किसी भी विसंगति की जांच करें, भले ही प्रतिशत छोटा हो। $10,000 के पैलेट पर 1 प्रतिशत विसंगति अभी भी $100 का नुकसान है।
जांच प्लेबुक: सच्चाई खोजने के 4 चरण
जब कोई विसंगति जांच क्षेत्र में प्रवेश करती है, तो इस वर्कफ़्लो का पालन करें। हर कदम सबूत बनाता है।
चरण 1: पहले पुनर्गणना करें, बाद में प्रश्न पूछें
लेनदेन लॉग में गोता लगाने से पहले, सत्यापित करें कि गिनती वास्तविक है। मानवीय त्रुटि विसंगतियों का सबसे आम कारण है।
पुनर्गणना प्रोटोकॉल
- एक अलग काउंटर का उपयोग करें:किसी ऐसे व्यक्ति को असाइन करें जिसने पुष्टि पूर्वाग्रह को खत्म करने के लिए पहली गिनती नहीं की थी।
- एक अंधा गिनती करें:दूसरे काउंटर को न बताएं कि सिस्टम क्या कहता है या पहले काउंटर को क्या मिला। उन्हें स्वतंत्र रूप से गिनने दें।
- पूरे स्थान की जाँच करें:सुनिश्चित करें कि कोई भी बॉक्स अन्य स्टॉक के पीछे छिपा नहीं है, पीछे धकेला नहीं गया है, या बिना लेबल के फर्श पर नहीं बैठा है।
- SKU सत्यापित करें:पुष्टि करें कि आप सही उत्पाद गिन रहे हैं। समान दिखने वाले SKU एक लगातार अपराधी हैं।
यदि पुनर्गणना मूल विसंगति से मेल खाती है, तो आपने वास्तविक विसंगति की पुष्टि की है। अब जासूसी का काम शुरू होता है।
चरण 2: हाल के लेनदेन की समीक्षा करें
SKU और स्थान के लिए लेनदेन इतिहास निकालें। पिछले 7 से 14 दिनों में सुराग खोजें।
लेनदेन समीक्षा चेकलिस्ट
- प्राप्त लॉग:क्या SKU हाल ही में प्राप्त हुआ था? क्या टीम ने मात्रा सत्यापित की थी, या क्या उन्होंने पैकिंग स्लिप को आँख बंद करके स्वीकार कर लिया था?
- पिकिंग रिकॉर्ड:क्या SKU को ऑर्डर के लिए चुना गया था? क्या पिक की पुष्टि बारकोड स्कैन या मैनुअल प्रविष्टि द्वारा की गई थी?
- स्थानांतरण:क्या स्टॉक को स्थानों के बीच ले जाया गया था? क्या स्थानांतरण को "से" और "को" दोनों डिब्बे में दर्ज किया गया था?
- रिटर्न:क्या किसी ग्राहक ने यह आइटम वापस कर दिया? क्या इसे सही स्थान पर फिर से स्टॉक किया गया था?
- समायोजन:क्या इस SKU को हाल ही में मैन्युअल रूप से समायोजित किया गया है? इसे किसने मंजूरी दी, और क्यों?
समय पैटर्न की तलाश करें। यदि विसंगति एक बड़ी प्राप्ति के समान दिन दिखाई देती है, तो मूल कारण संभवतः एक प्राप्ति त्रुटि है। यदि यह पिक्स की लहर के बाद दिखाई दिया, तो पिकिंग गलती पर संदेह करें।
चरण 3: 5 क्यों (मूल कारण विश्लेषण)
एक बार जब आपके पास लेनदेन डेटा होता है, तो 5 क्यों तकनीक का उपयोग करके मूल कारण तक ड्रिल करें। टोयोटा द्वारा विकसित यह विधि आपको सतह-स्तर की व्याख्याओं से आगे बढ़ने के लिए मजबूर करती है।
यहाँ एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण है:
गिनती 15 यूनिट से क्यों बंद है? क्योंकि भौतिक गिनती सिस्टम रिकॉर्ड से कम है। भौतिक गिनती कम क्यों है? क्योंकि 15 यूनिट गलत ग्राहक को भेज दी गईं। उन्हें गलत ग्राहक को क्यों भेजा गया? क्योंकि पिकर ने बिन C से गलत बॉक्स पकड़ा। पिकर ने गलत बॉक्स क्यों पकड़ा? क्योंकि दो समान दिखने वाले SKU एक-दूसरे के बगल में संग्रहीत हैं, और बिन लेबल आकार और रंग में समान हैं। बिन लेबल समान क्यों हैं? क्योंकि हमारी लेबलिंग प्रणाली समान SKU के बीच दृष्टिगत रूप से अंतर नहीं करती है। मूल कारण: समान दिखने वाले उत्पादों के लिए बिन लेबलिंग में अपर्याप्त दृश्य भेदभाव।
ध्यान दें कि जांच क्या हुआ (गलत बॉक्स भेजा गया) से सिस्टम ने ऐसा क्यों होने दिया (खराब लेबल डिज़ाइन) में कैसे चली गई। वह मूल कारण विश्लेषण की शक्ति है।
चरण 4: सब कुछ दस्तावेज़ करें
हर विसंगति जांच को एक ऑडिट ट्रेल बनाना चाहिए। आपका भविष्य (और आपके ऑडिटर) आपको धन्यवाद देंगे।
दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताएँ
- विसंगति विवरण:SKU, स्थान, अपेक्षित मात्रा, गिनी गई मात्रा, विसंगति राशि, विसंगति प्रतिशत, डॉलर मूल्य।
- कौन और कब:मूल काउंटर का नाम, रिकान्टर का नाम, प्रत्येक गिनती की तारीख और समय।
- मूल कारण:विसंगति क्यों हुई, इसका स्पष्ट, एक-वाक्य स्पष्टीकरण (जैसे, "प्राप्त करने वाली टीम ने भौतिक सत्यापन के बिना पैकिंग स्लिप मात्रा स्वीकार कर ली")।
- सुधारात्मक कार्रवाई:आपने इसे ठीक करने के लिए क्या किया (जैसे, "अंधा रसीद प्रोटोकॉल पर प्राप्त करने वाली टीम को फिर से प्रशिक्षित किया")।
- निवारक कार्रवाई:पुनरावृत्ति को रोकने के लिए आपने क्या बदला (जैसे, "50 से अधिक यूनिट की सभी रसीदों के लिए बारकोड स्कैन पुष्टि की आवश्यकता के लिए SOP अपडेट किया गया")।
इस दस्तावेज़ को अपने WMS या साझा विसंगति लॉग में संग्रहीत करें। यह पैटर्न पहचान की नींव बन जाता है।
सामान्य अपराधी: पहले कहाँ देखें
कुछ प्रकार की त्रुटियां अधिकांश इन्वेंट्री विसंगतियों के लिए जिम्मेदार हैं। जब आप जांच शुरू करते हैं, तो पहले इन सामान्य संदिग्धों की जांच करें।
आपूर्तिकर्ता ने 100 यूनिट भेजे, लेकिन आपकी प्राप्त करने वाली टीम ने 120 लॉग किए क्योंकि उन्होंने गिनती के बजाय पैकिंग स्लिप पर भरोसा किया। या उन्होंने कार्टन गिने लेकिन टुकड़े दर्ज किए। रसीदों को हमेशा भौतिक रूप से सत्यापित करें, विशेष रूप से पीक सीजन के दौरान जब अस्थायी कर्मचारी जल्दी में होते हैं।
एक पिकर ने उत्पाद B के बजाय उत्पाद A को पकड़ा क्योंकि वे समान दिखते हैं, या वे एक-दूसरे के बगल में स्थित हैं। आपका सिस्टम सोचता है कि उत्पाद B ने इमारत छोड़ दी है, लेकिन यह अभी भी शेल्फ पर है। मैनुअल चयन त्रुटियों को खत्म करने के लिए बारकोड स्कैनिंग का उपयोग करें।
स्टॉक को बिन C में रखा गया था, लेकिन सिस्टम बिन D कहता है। या सफाई के दौरान इसे स्थानांतरित कर दिया गया था और WMS में कभी स्थानांतरित नहीं किया गया। यह फैंटम इन्वेंट्री (सिस्टम कहता है कि यह वहां है, लेकिन यह नहीं है) और मिला स्टॉक (यह वहां है, लेकिन सिस्टम को पता नहीं है) बनाता है।
प्राप्त करने वाली टीम ने 10 कार्टन गिने और 10 टुकड़े दर्ज किए। या उन्होंने इच गिने जब सिस्टम ने पैलेट की उम्मीद की थी। UOM त्रुटियां भारी विसंगतियां पैदा करती हैं जो समय के साथ बढ़ती हैं। एक संदर्भ गाइड बनाएं और इसे लागू करें।
किसी ने 15 के बजाय 150 टाइप किया, या अंक स्थानांतरित किए (132 बनाम 123)। मैनुअल प्रविष्टि सटीकता की दुश्मन है। जहां संभव हो स्वचालित करें।
एक बॉक्स क्षतिग्रस्त हो गया, और टीम ने समायोजन लॉग किए बिना इसे त्याग दिया। या ग्राहक वापसी स्वीकार कर ली गई लेकिन कभी भी फिर से स्टॉक नहीं की गई। क्षति और रिटर्न को बिक्री के रूप में समान वर्कफ़्लो कठोरता की आवश्यकता होती है।
पैटर्न पहचान: असली जासूसी काम
व्यक्तिगत विसंगतियां डेटा पॉइंट हैं। पैटर्न अंतर्दृष्टि हैं। यह वह जगह है जहां आप प्रतिक्रियाशील अग्निशमन से सक्रिय रोकथाम की ओर बढ़ते हैं।
दोहराए जाने वाले ट्रिगर्स की तलाश करें
विसंगति रिपोर्ट चलाएं और फ़िल्टर करें:
- वही SKU बार-बार बंद: उत्पाद ही समस्या है। क्या पैकेजिंग भ्रमित करने वाली है? क्या बारकोड क्षतिग्रस्त है? क्या इसे अक्सर वापस किया जाता है?
- वही स्थान बार-बार बंद: बिन समस्या है। क्या लेबल फीका पड़ गया है? क्या स्पष्ट रूप से देखने के लिए यह बहुत ऊंचा या बहुत कम है? क्या यह उच्च-यातायात क्षेत्र में है जहां स्टॉक टकरा जाता है?
- वही पिकर बार-बार बंद: व्यक्ति समस्या है। क्या उन्हें फिर से प्रशिक्षण की आवश्यकता है? क्या वे जल्दी में हैं? क्या वे नए हैं और SKU स्थानों से अपरिचित हैं?
- दिन/सप्ताह का एक ही समय: प्रक्रिया समस्या है। क्या शिफ्ट परिवर्तन के दौरान विसंगतियां बढ़ रही हैं? पीक ऑर्डर वॉल्यूम के दौरान? जब अस्थायी कर्मचारी बिना पर्यवेक्षण के काम करते हैं?
यदि एक ही SKU महीने में दो बार भटकता है, तो गिनती करना बंद करें और हल करना शुरू करें। इसे प्रक्रिया विफलता के रूप में मानें, इन्वेंट्री गड़बड़ नहीं।
यदि कोई SKU, स्थान या पिकर 30 दिनों के भीतर दो बार विसंगति जांच को ट्रिगर करता है, तो CAPA (सुधारात्मक और निवारक कार्रवाई) समीक्षा तक बढ़ाएं। अंतर्निहित मुद्दे को ठीक करने के लिए एक मालिक और एक नियत तारीख असाइन करें।
विसंगति समाधान वर्कफ़्लो बनाना
एड-हॉक जांच विफल हो जाती है। आपको एक प्रलेखित वर्कफ़्लो की आवश्यकता है जिसका हर टीम सदस्य हर बार पालन करे।
मानक विसंगति समाधान वर्कफ़्लो
- विसंगति का पता चला:साइकिल काउंट या भौतिक ऑडिट सीमा से अधिक विसंगति की पहचान करता है।
- पुनर्गणना ट्रिगर:सिस्टम या पर्यवेक्षक अंधे पुनर्गणना के लिए दूसरा काउंटर असाइन करता है।
- विसंगति की पुष्टि:यदि पुनर्गणना मूल से मेल खाती है, तो विसंगति वास्तविक है। यदि नहीं, तो पुनर्गणना स्वीकार करें और बंद करें।
- जांच खुली:पर्यवेक्षक लेनदेन इतिहास की समीक्षा करता है और उपयुक्त टीम (प्राप्त करना, पिकिंग, आदि) को जांच सौंपता है।
- मूल कारण की पहचान:टीम 5 क्यों विश्लेषण पूरा करती है और निष्कर्षों का दस्तावेजीकरण करती है।
- सुधारात्मक कार्रवाई:तत्काल सुधार लागू किया जाता है (जैसे, रिट्रेन पिकर, रिलेबल बिन, मूव SKU)।
- निवारक कार्रवाई:प्रक्रिया परिवर्तन लागू किया जाता है (जैसे, अपडेट SOP, बारकोड स्कैन आवश्यकता जोड़ें)।
- समायोजन स्वीकृत:पर्यवेक्षक या प्रबंधक प्रलेखन की समीक्षा करता है और सिस्टम समायोजन को मंजूरी देता है।
- विसंगति बंद:समायोजन पोस्ट किया जाता है, और मामला पूर्ण ऑडिट ट्रेल के साथ संग्रहीत किया जाता है।
कई WMS प्लेटफ़ॉर्म अनुमोदन वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं। इस प्रक्रिया को स्वचालित रूप से लागू करने के लिए उन्हें कॉन्फ़िगर करें।
विसंगतियों को प्रक्रिया सुधार में बदलना
अंतिम लक्ष्य विसंगतियों की जांच करने में बेहतर होना नहीं है। यह पहली जगह में विसंगतियां होना बंद करना है।
अपने विसंगति लॉग को निरंतर सुधार इंजन के रूप में उपयोग करें:
- मासिक समीक्षा: सभी विसंगतियों की रिपोर्ट निकालें। शीर्ष 5 मूल कारण क्या हैं? शीर्ष 5 SKU क्या हैं? शीर्ष 5 स्थान क्या हैं?
- त्रैमासिक गहरा गोता: प्राप्त करने, पिकिंग और इन्वेंट्री टीमों को एक साथ लाएं। डेटा साझा करें। सुधारों पर मंथन करें।
- वार्षिक ऑडिट: साल-दर-साल अपनी विसंगति दर को मापें। एक स्वस्थ संचालन को समय के साथ विसंगति आवृत्ति घटते देखना चाहिए जैसे-जैसे प्रक्रियाएं परिपक्व होती हैं।
हर विसंगति जांच को दो प्रश्न पूछने चाहिए:
1. इस विसंगति को सही करने के लिए मुझे अभी क्या ठीक करने की आवश्यकता है? 2. मुझे स्थायी रूप से क्या बदलने की आवश्यकता है ताकि ऐसा दोबारा न हो?
पहला सवाल लक्षण को ठीक करता है। दूसरा सवाल बीमारी का इलाज करता है।
निष्कर्ष: अग्निशमन से रोकथाम तक
विसंगति खोजना आसान है। कोई भी सभ्य साइकिल काउंटिंग प्रोग्राम विसंगतियों को सतह पर लाएगा। लेकिन यह क्यों हुआ, यह पता लगाना और इसे दोबारा होने से रोकना विश्व स्तरीय संचालन को औसत दर्जे के संचालन से अलग करता है।
हर विसंगति को एक शिक्षण क्षण के रूप में मानें। क्यों पूछें। गहराई से खुदाई करें। अपने निष्कर्षों का दस्तावेजीकरण करें। पैटर्न खोजें। मूल कारण को ठीक करें, संख्या को नहीं।
समय के साथ, आपकी विसंगति दर गिर जाएगी। आपकी सटीकता चढ़ जाएगी। और आपकी टीम आग बुझाना बंद कर देगी और रोकथाम शुरू कर देगी। यही लक्ष्य है।