Ihr Daten-Template für das Lagermanagement

Der Aktivitätsname bezeichnet einen einzelnen Schritt oder ein Ereignis im Lagerverwaltungsprozess. Diese Aktivitäten bilden die einzelnen Aufgaben ab, die zur Bearbeitung eines Lagerauftrags ausgeführt werden, und ermöglichen einen detaillierten Einblick in den Prozessablauf. Beispiele sind das Erstellen eines Auftrags, die Warenannahme, Qualitätsprüfungen, die Kommissionierung und der Versand.

Für die Process-Mining-Analyse ist dieses Attribut entscheidend, um die Prozesslandkarte zu erstellen. Es definiert die Knoten im Prozessgraph und ermöglicht Analysten, die Ereignisabfolge zu visualisieren, die Häufigkeit verschiedener Aufgaben zu ermitteln und Engpässe oder ineffiziente Übergänge zwischen Aktivitäten zu erkennen. Eine klare und einheitliche Benennung der Aktivitäten ist wichtig, damit Prozessentdeckung und -analyse aussagekräftige Ergebnisse liefern.

Dieses Attribut legt die Schritte in der Prozesslandkarte fest. Sie bildet die Grundlage der Process-Mining-Analyse, mit der sich Engpässe und Abweichungen erkennen lassen.

Der Eintrag findet sich üblicherweise in Event Logs, Aufgabenverwaltungstabellen oder Transaktionsdaten, in denen einzelne Lagerabläufe erfasst werden.

Die Lagerauftrags-ID ist ein eindeutiger Schlüssel für jeden logistischen Arbeitsauftrag im Lagerverwaltungssystem. Sie verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten, etwa Warenannahme, Einlagerung, Kommissionierung, Verpackung und Versand, zu einer durchgängigen Prozessinstanz.

Im Process Mining ist dieses Attribut grundlegend, um den Lebenszyklus jedes Lagerauftrags zu rekonstruieren. Wird die Lagerauftrags-ID als Case-ID verwendet, können Analysten den vollständigen Ablauf eines Auftrags visualisieren, häufige Pfade erkennen, Abweichungen vom Sollprozess entdecken und die Gesamtdauer vom Start bis zum Abschluss messen. So lässt sich der gesamte Lagerabwicklungsprozess für einen bestimmten Auftrag umfassend analysieren.

Diese wichtige Case-ID verknüpft alle zugehörigen Lageraktivitäten und ermöglicht so die Analyse der durchgängigen Auftragsabwicklung.

Die Kennung findet sich üblicherweise in den Kopftabellen von Lagerauftragsdokumenten oder in Transaktionsprotokollen zu logistischen Aufgaben.

Der Timestamp der letzten Datenaktualisierung gibt an, wann der für die Analyse verwendete Datensatz zuletzt aus den Quellsystemen aktualisiert wurde. Er zeigt, wie aktuell und relevant die Daten sind, und macht deutlich, welchen Zeitraum die Analyse abdeckt.

Dieses Attribut ist wichtig, damit Benutzer den Process-Mining-Dashboards und -Analysen vertrauen können. Es zeigt, ob die Daten nahezu in Echtzeit vorliegen oder aus der Vergangenheit stammen. Wenn Sie den Timestamp gut sichtbar in Dashboards anzeigen, können Sie die Erwartungen der Benutzer steuern und Fehlinterpretationen aufgrund veralteter Informationen vermeiden. Er ist ein wichtiger Bestandteil von Data Governance und Transparenz.

Dieser Timestamp zeigt den Benutzern, wie aktuell die Daten sind. Das ist wichtig, um auf Grundlage der Process-Mining-Erkenntnisse fundierte und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.

Dieser Timestamp wird üblicherweise während der Datenextraktion (ETL) erzeugt und gespeichert, wenn Daten in die Process-Mining-Plattform geladen werden.

Das Attribut Quellsystem gibt an, woher die Ereignisdaten stammen, zum Beispiel aus einem bestimmten Warehouse Management System (WMS), Enterprise Resource Planning (ERP)-System oder einer älteren Anwendung. In komplexen IT-Landschaften kann sich ein Geschäftsprozess über mehrere Systeme erstrecken. Dieses Feld zeigt, aus welchem System die jeweiligen Daten stammen.

Diese Information ist für die Datenvalidierung und Governance wichtig, da sich damit die für Process Mining verwendeten Daten bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen lassen. Sie unterstützt auch die Ursachenanalyse, wenn Probleme mit der Datenqualität auftreten. In der Analyse können Sie damit Prozessvarianten oder Leistungskennzahlen verschiedener Systeme oder Systemversionen innerhalb derselben Organisation vergleichen.

Die Information gibt Aufschluss über die Herkunft der Daten. Das ist wichtig für die Datenvalidierung, die Fehlerbehebung und das Verständnis von Prozessvarianten in unterschiedlichen Systemen.

Diese Information wird häufig während der Datenextraktion (ETL) ergänzt oder ist ein Standardfeld in Data Warehouses und Integrationsplattformen.

Die Startzeit des Ereignisses ist ein präziser Timestamp, der den Beginn einer Lageraktivität festhält. Dieser Datenpunkt ist entscheidend, um Zeitpunkt und Dauer einzelner Prozessschritte zu verstehen. Zusammen mit einem Endzeitstempel lässt sich genau berechnen, wie lange eine Aktivität gedauert hat.

Im Process Mining ist dieser Timestamp grundlegend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und einen korrekten Prozessablauf abzubilden. Er bildet die Basis für alle zeitbezogenen Analysen, darunter die Berechnung von Zykluszeiten zwischen Aktivitäten, die Ermittlung von Wartezeiten und das Auffinden von Engpässen, an denen sich Arbeit verzögert. Genaue Startzeiten sind für Dashboards und KPIs zur Prozesseffizienz unverzichtbar.

Dieser Timestamp ist wichtig, um Ereignisse korrekt zu ordnen und Zykluszeiten zu berechnen. Beides ist entscheidend, um Engpässe und Verzögerungen im Prozess zu erkennen.

Der Eintrag findet sich in Systemprotokollen oder Transaktionsdatensätzen, die den Beginn einer bestimmten Aufgabe oder Statusänderung erfassen.

Die Auftragsart klassifiziert Lageraufträge nach ihrem Geschäftszweck. Zu den gängigen Arten gehören Wareneingangsaufträge für die Annahme von Lieferantenware, Auslieferungsaufträge für den Versand an Kunden und interne Aufträge für Bewegungen wie Nachschub oder Bestandskorrekturen.

Dieses Attribut ist grundlegend, um verschiedene Lagerprozesse zu segmentieren und miteinander zu vergleichen. Der Ablauf eines Wareneingangsauftrags unterscheidet sich deutlich von dem eines Auslieferungsauftrags. Mit der Auftragsart als Filter können Analysten separate Prozesslandkarten und Dashboards für die einzelnen Abläufe erstellen und so eine präzisere und relevantere Analyse durchführen. Der Vergleich von KPIs wie der Zykluszeit über verschiedene Auftragsarten hinweg kann helfen, Ressourcen gezielter einzusetzen und Prozesse an den jeweiligen Bedarf anzupassen.

Damit lassen sich unterschiedliche Prozesse wie Wareneingang, Warenausgang und interne Bewegungen getrennt betrachten und vergleichen. Sie haben jeweils eigene Abläufe und Leistungsziele.

Der Wert findet sich üblicherweise in den Kopfdaten des Lagerauftragsdokuments.

Die Benutzer-ID identifiziert eindeutig die Person oder Ressource, die für die Ausführung einer bestimmten Lageraufgabe verantwortlich ist. Das kann ein Lagerbeschäftigter, eine Schichtleitung oder auch ein automatisiertes System wie ein Roboter oder die Steuerung eines Förderbands sein. Zu erfassen, wer welche Aktivität ausgeführt hat, ist wichtig, um die Ressourcenzuteilung und Leistung zu verstehen.

Mit diesem Attribut lassen sich Analysen zur Personal- und Ressourcenplanung durchführen. Sie können damit die Produktivität verschiedener Benutzer oder Teams vergleichen, Schulungsbedarf erkennen und die Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen prüfen. Wenn Analysten die Prozesslandkarte nach Benutzer-ID filtern, können sie vergleichen, wie verschiedene Personen oder Teams denselben Prozess ausführen, und bewährte Vorgehensweisen sowie Verbesserungsbedarf erkennen. Auch für Compliance und Audits ist dieses Attribut wichtig.

Dieses Attribut ist wichtig für die Analyse der Ressourcenleistung. Es ermöglicht den Vergleich von Effizienz und Qualität zwischen Beschäftigten, Teams oder Schichten.

Die Information ist üblicherweise in Transaktionsprotokollen oder Aufgabenausführungsdatensätzen verfügbar, in denen der Benutzer erfasst wird, der eine Aktion bestätigt oder abgeschlossen hat.

Die Endzeit des Ereignisses bezeichnet den genauen Zeitpunkt, zu dem eine Lageraufgabe oder -aktivität abgeschlossen wurde. Dieser Timestamp ergänzt die Startzeit des Ereignisses und ist wichtig, um die Dauer einzelner Aktivitäten zu messen. Nicht jedes Ereignis hat eine eigene Dauer. Bei Aktivitäten wie Kommissionierung oder Verpackung sind diese Daten jedoch besonders wertvoll.

Im Process Mining ermöglichen Start- und Endzeiten eine differenzierte Analyse der Prozessleistung. Damit lassen sich Bearbeitungszeiten, also die aktive Arbeit an einer Aufgabe, von Wartezeiten zwischen Aufgaben unterscheiden. Diese Unterscheidung ist entscheidend, um tatsächliche betriebliche Engpässe von Problemen bei der Ressourcenverfügbarkeit abzugrenzen. Die Analyse der Aktivitätsdauer unterstützt Leistungsvergleiche und die Ressourcenplanung und zeigt Möglichkeiten zur Verbesserung der Abläufe auf.

Damit lassen sich Aktivitätsdauern genau berechnen und aktive Bearbeitungszeit von ungenutzter Wartezeit unterscheiden. Das verbessert die Engpassanalyse.

Der Eintrag findet sich in Systemprotokollen oder Transaktionsdatensätzen, die den Abschluss einer bestimmten Aufgabe oder eine Statusänderung erfassen.

Die geplante Menge bezeichnet die Zielmenge für eine bestimmte Lageraufgabe. Bei einem Wareneingangsauftrag ist dies die erwartete Eingangsmenge. Bei einem Auslieferungsauftrag ist es die Menge, die kommissioniert und versandt werden soll. Der Wert stammt üblicherweise aus dem ursprünglichen Geschäftsdokument, etwa einem Einkaufs- oder Verkaufsauftrag.

Dieses Attribut ist eine wichtige Grundlage für die Analyse von Leistung und Genauigkeit. Durch den Vergleich der geplanten mit der tatsächlichen Menge können Unternehmen die Kommissioniergenauigkeit, Abweichungen bei der Warenannahme und die Genauigkeit der Bestandsdaten messen. Die Analyse von Abweichungen kann systematische Probleme bei Lieferanten, internen Abläufen oder Bestandsdaten aufdecken. So lassen sich die betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Dieser Wert bildet die Grundlage für die Genauigkeitsmessung. Der Vergleich mit der tatsächlichen Menge ist entscheidend, um KPIs wie die Kommissioniergenauigkeit zu berechnen und Abweichungen zu erkennen.

Der Wert findet sich in den Positionsdetails eines Lagerauftrags oder einer Lageraufgabe und stammt häufig aus einem zugehörigen Verkaufs-, Einkaufs- oder Umlagerungsauftrag.

Der gewünschte Abschlusstermin gibt die Frist vor, bis zu der ein Lagerauftrag abgeschlossen sein soll, in der Regel bei ausgehenden Sendungen. Maßgeblich sind häufig Zusagen gegenüber Kunden, Abholzeiten der Spediteure oder interne Service Level Agreements (SLAs). Der Termin dient als wichtigste Vergleichsgröße für die Messung der Pünktlichkeit.

Für die Analyse der pünktlichen Versandabwicklung ist dieses Attribut im Process Mining unverzichtbar. Durch den Vergleich des tatsächlichen Abschlusstermins mit dem gewünschten Abschlusstermin können Unternehmen ihre Pünktlichkeitsquote berechnen und die Ursachen für Verzögerungen ermitteln. Bei Aufträgen, deren gewünschter Termin überschritten wurde, lassen sich konkrete Engpässe, fehlende Ressourcen oder Prozessschritte erkennen, die regelmäßig zu Verspätungen führen. So können Verbesserungen gezielt umgesetzt werden.

Dieser Termin dient als Vergleichsgröße für die Messung der Pünktlichkeit. Der Vergleich mit dem tatsächlichen Abschlusstermin ist entscheidend, um die KPI für die pünktliche Versandquote zu berechnen.

In der Regel in den Kopfdaten des Lagerauftrags zu finden. Der Termin wird häufig aus dem zugehörigen Kundenauftrag oder der Kundenanfrage übernommen.

Der Lagerort bezeichnet den physischen Ort im Lager, der mit einer Aktivität verknüpft ist. Bei einem Kommissionierauftrag kann dies der Entnahmeort sein, bei einem Einlagerungsauftrag der Zielort. Die Detailtiefe reicht von einem größeren Bereich bis hin zu einem bestimmten Regal, Fach oder Lagerplatz.

Die Analyse nach Lagerort gibt Aufschluss über Lagerlayout und Effizienz. Process Mining kann Laufzeiten zwischen verschiedenen Orten aufzeigen, stark frequentierte Bereiche erkennen und ineffiziente Einlagerungs- oder Kommissionierwege sichtbar machen. Diese Informationen sind wertvoll, um die Lagerplatzvergabe zu optimieren. Häufig kommissionierte Artikel können an gut erreichbaren Orten gelagert werden, um Laufwege zu verkürzen und die Kommissionierung effizienter zu gestalten. Außerdem können Sie damit das Lagerlayout neu planen, um Staus zu vermeiden und den Warenfluss zu verbessern.

Damit lassen sich Lagerlayout und Laufwege analysieren. So können Sie Kommissionierwege und Lagerstrategien optimieren und Zykluszeiten verkürzen.

Der Eintrag findet sich in den Details von Lageraufgaben, Bestandsdatensätzen und Materialbewegungen.

Die tatsächliche Menge ist die Anzahl der Einheiten, die ein Lageroperator oder ein System während einer Aktivität physisch bearbeitet, gezählt und bestätigt hat. Sie bildet die tatsächliche Ausführung einer Aufgabe ab, etwa die Anzahl der von einem Lieferanten erhaltenen Artikel oder die Menge, die zur Auftragsbearbeitung aus einem Lagerplatz entnommen wurde.

Dieses Attribut ist wichtig für die Abweichungsanalyse im Vergleich zur geplanten Menge. Unterschiede zwischen geplanter und tatsächlicher Menge weisen direkt auf Prozessprobleme hin, etwa unvollständige Lieferungen, Kommissionierfehler oder ungenaue Bestandsdaten. Process Mining kann zeigen, bei welchen Produkten, Lagerorten oder Beschäftigten diese Abweichungen besonders häufig auftreten. So lassen sich gezielte Maßnahmen ergreifen, um die Genauigkeit zu verbessern und kostspielige Fehler zu reduzieren.

Dieser Wert zeigt das tatsächliche Ergebnis einer Aufgabe. Der Vergleich mit der geplanten Menge hilft, Fehler und Ineffizienzen bei der Kommissionierung, Warenannahme oder Zählung zu erkennen.

Der Eintrag wird in den Auftragsbestätigungsdaten erfasst, wenn ein Operator oder System die physisch bearbeitete Artikelmenge eingibt.

Die Auftragspriorität gibt an, wie wichtig oder dringend ein Lagerauftrag im Vergleich zu anderen ist. Sie bestimmt häufig, in welcher Reihenfolge Aufgaben zugewiesen und ausgeführt werden. Ein Auftrag mit hoher Priorität oder Expressbearbeitung kann beispielsweise vor Aufträgen mit Standardpriorität bearbeitet werden, selbst wenn er später eingegangen ist.

Die Analyse nach Auftragspriorität ist wichtig, um die Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) zu bewerten. Process Mining zeigt, ob Aufträge mit hoher Priorität tatsächlich schneller bearbeitet werden als Aufträge mit Standardpriorität. Außerdem wird sichtbar, ob die bevorzugte Bearbeitung bestimmter Aufträge bei anderen zu erheblichen Verzögerungen oder Engpässen führt. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Priorisierungsregeln und die Ressourcenverteilung anzupassen, damit dringende Aufträge schnell bearbeitet werden und zugleich die Effizienz des gesamten Lagers erhalten bleibt.

So lässt sich prüfen, ob Service Level Agreements eingehalten werden, indem Sie feststellen, ob Aufträge mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden als Aufträge mit niedrigerer Priorität.

Meist in den Kopfdaten eines Lagerauftrags zu finden. Die Priorität ergibt sich häufig aus dem zugehörigen Kundenauftrag oder den betrieblichen Anforderungen.

Die Geräte-ID bezeichnet das Flurförderzeug oder Betriebsmittel (MHE), mit dem eine Lageraufgabe ausgeführt wurde. Dazu zählen Gabelstapler, Hubwagen, Handscanner, Headsets für die sprachgesteuerte Kommissionierung sowie automatisierte Anlagen wie Förderbänder und Sortiermaschinen.

Die Analyse der Prozessdaten nach Geräte-ID ist wichtig, um die Auslastung von Betriebsmitteln zu bewerten und die Wartung zu planen. Sie zeigt beispielsweise, welche Geräte am häufigsten eingesetzt werden, ob gerätebedingte Engpässe auftreten und wie sich die Geräteleistung auf die Dauer der Aufgaben auswirkt. Diese Informationen unterstützen Entscheidungen zur Beschaffung, zur Verteilung des Gerätebestands im Lager und zur Planung vorbeugender Wartung, damit Ausfallzeiten möglichst gering bleiben.

Mit diesem Attribut lässt sich die Auslastung von Maschinen analysieren. So erkennen Sie gerätebedingte Engpässe und erhalten eine Grundlage für Wartungs- oder Beschaffungsentscheidungen.

Wird häufig in den Bestätigungsdaten einer Aufgabe erfasst, wenn Mitarbeitende das verwendete Gerät protokollieren, oder aus automatisierten Systemprotokollen übernommen.

Die Lager-ID ist ein eindeutiger Code für den physischen Standort, etwa ein Distributionszentrum oder Lager, an dem die protokollierten Aktivitäten stattgefunden haben. Sie ist besonders wichtig für Unternehmen mit mehreren Logistikstandorten.

Mit diesem Attribut lassen sich verschiedene Standorte miteinander vergleichen. Wenn Unternehmen die Daten nach Lager-ID filtern oder segmentieren, können sie die Leistung bewerten, die Prozesseffizienz vergleichen und bewährte Vorgehensweisen an leistungsstarken Standorten erkennen und auf andere Standorte übertragen. Außerdem hilft die Analyse, regionale Unterschiede bei Nachfrage, Ressourcennutzung und betrieblichen Herausforderungen zu verstehen. Das schafft eine Grundlage für strategische Entscheidungen im gesamten Standortnetz.

Damit können Sie die Leistung verschiedener Distributionszentren vergleichen und bewerten. So lassen sich bewährte Vorgehensweisen und regionale Probleme erkennen.

Dieses wichtige Organisationsattribut ist in der Regel in den Kopfdaten fast aller lagerbezogenen Transaktionsdokumente enthalten.

Die Produkt-ID, auch als SKU oder Materialnummer bezeichnet, ist der eindeutige Code für jeden einzelnen Artikel im Lager. Über diese Kennung lassen sich Aktivitäten bestimmten Produkten zuordnen und die Bearbeitung verschiedener Artikel detailliert analysieren.

Eine Analyse nach Produkt-ID kann wichtige Erkenntnisse liefern. So können Sie etwa die Bearbeitungszeiten sperriger und kleiner Artikel vergleichen, Produkte ermitteln, bei denen häufig Prozessabweichungen wie Qualitätssperren auftreten, oder die Auftragsabwicklung für stark und wenig nachgefragte Produkte untersuchen. Diese Detailtiefe ist wichtig, um die Bestandsverwaltung zu verbessern, das Lagerlayout zu planen und logistische Abläufe an die Produkteigenschaften anzupassen.

Damit können Sie Produkte einzeln analysieren und Prozessvarianten sowie Engpässe bei bestimmten Artikeln oder Produktkategorien erkennen.

Diese Information findet sich in den Positionsdetails von Lageraufträgen und Aufgaben sowie in Bestandsdatensätzen.

Die Sendungs-ID ist ein eindeutiger Schlüssel, der einen oder mehrere Lageraufträge zu einer ausgehenden Lieferung zusammenfasst. Eine Sendung kann mehrere Aufträge enthalten, die an denselben Zielort gehen oder vom selben Spediteur transportiert werden. Die Kennung verknüpft die Lageraktivitäten mit dem Transport und der Logistik.

Mit diesem Attribut können Sie Sendungen als Ganzes statt nur einzelne Aufträge analysieren. So lässt sich die Effizienz der Bereitstellung und Verladung untersuchen, die Zeit vom Kommissionieren des ersten Artikels bis zur Abfahrt des Lkw messen und die Lagerleistung mit Transportdaten abgleichen. Diese umfassendere Sicht hilft, die gesamte ausgehende Logistikkette zu optimieren, nicht nur die Abläufe innerhalb des Lagers.

Die Kennung fasst mehrere Lageraufträge zu einer Lieferung zusammen. So lässt sich der gebündelte Versandprozess einschließlich der Effizienz von Bereitstellung und Verladung analysieren.

In Sendungs- oder Transportdokumenten zu finden und häufig während der Wellenplanung oder Zuteilung mit Lageraufträgen verknüpft.

Der tatsächliche Abschlusstermin ist der Timestamp, der den Abschluss aller Aktivitäten eines Lagerauftrags kennzeichnet. Bei ausgehenden Aufträgen ist dies meist der Zeitpunkt, zu dem die Sendung das Lager verlässt. Bei eingehenden Aufträgen kann es der Zeitpunkt sein, zu dem alle Waren eingelagert und im Bestand verfügbar sind.

Dieses Attribut bildet das tatsächliche Gegenstück zum gewünschten Abschlusstermin und ist für die Leistungsmessung entscheidend. Es fließt direkt in die Berechnung der pünktlichen Lieferquote und der gesamten Durchlaufzeit der Auftragserfüllung ein. Bei der Ursachenanalyse können Analysten nach Fällen mit verspätetem tatsächlichem Abschlusstermin filtern und die Prozessabläufe dieser Aufträge genauer untersuchen, um wiederkehrende Muster oder Ursachen zu erkennen.

Damit lässt sich das tatsächliche Ergebnis für die Pünktlichkeitsanalyse ermitteln. Der Wert dient zur Berechnung der gesamten Durchlaufzeit und zeigt, ob ein Auftrag vorzeitig, pünktlich oder verspätet abgeschlossen wurde.

Dies ist der Timestamp des letzten Ereignisses im Lebenszyklus des Auftrags, zum Beispiel „Sendung versandt“ oder „Lagerauftrag abgeschlossen“.