Ihr Warehouse Management Daten-Template

Der Aktivitätsname beschreibt einen einzelnen Schritt oder ein Ereignis innerhalb des Warehouse Management Prozesses. Diese Aktivitäten repräsentieren die individuellen Aufgaben, die zur Erfüllung eines Lagerauftrags ausgeführt werden und bieten eine detaillierte Ansicht des Prozessflusses. Beispiele sind das Erstellen eines Auftrags, der Wareneingang, die Durchführung von Qualitätsprüfungen, das Kommissionieren von Artikeln und der Versand von Sendungen.

Für die Process Mining-Analyse ist dieses Attribut entscheidend für den Aufbau der Prozesslandkarte. Es definiert die Knoten im Prozessgraph, sodass Analysten die Abfolge der Ereignisse visualisieren, die Häufigkeit verschiedener Aufgaben verstehen und Engpässe oder ineffiziente Übergänge zwischen Aktivitäten identifizieren können. Eine klare und konsistente Namenskonvention für Aktivitäten ist für eine aussagekräftige Prozesserfassung und -analyse unerlässlich.

Dieses Attribut definiert die Schritte in der Prozesskarte, die die Grundlage aller Process Mining Analysen zur Identifizierung von Engpässen und Abweichungen bildet.

Typischerweise in Event Logs, Aufgabenverwaltungstabellen oder Transaktionsdaten zu finden, wo einzelne Lageroperationen erfasst werden.

Die Event Start Time ist ein präziser Timestamp, der den Moment festhält, in dem eine Lageraktivität beginnt. Dieser Datenpunkt ist entscheidend für das Verständnis des Timings und der Dauer von Prozessschritten. In Kombination mit einem End-Timestamp ermöglicht er die exakte Berechnung, wie lange jede Aktivität zur Fertigstellung benötigte.

Im Process Mining ist dieser Timestamp fundamental für die chronologische Anordnung von Events, um einen genauen Prozessfluss aufzubauen. Er ist die Grundlage für alle zeitbasierten Analysen, einschließlich der Berechnung von Zykluszeiten zwischen Aktivitäten, der Identifizierung von Wartezeiten und der Lokalisierung von Engpässen, wo Arbeit verzögert wird. Genaue Startzeiten sind unerlässlich für Performance Dashboards und KPIs im Zusammenhang mit der Prozesseffizienz.

Dieser Timestamp ist essenziell für die korrekte Reihenfolge von Events und die Berechnung von Zykluszeiten, die entscheidend sind, um Prozess-Engpässe und Verzögerungen zu identifizieren.

In System-Event Logs oder Transaktionsaufzeichnungen gefunden, die den Beginn einer spezifischen Aufgabe oder Statusänderung erfassen.

Die Lagerauftrags-ID ist ein eindeutiger Schlüssel, der jedem logistischen Arbeitsauftrag innerhalb des Lagerverwaltungssystems zugewiesen wird. Sie verbindet alle zugehörigen Aktivitäten wie Wareneingang, Einlagerung, Kommissionierung, Verpackung und Versand zu einer einzigen, durchgängigen Prozessinstanz.

Im Process Mining ist dieses Attribut grundlegend für die Rekonstruktion des Lebenszyklus jedes Lagerauftrags. Durch die Verwendung der Lagerauftrags-ID als Case-Bezeichner können Analysten den vollständigen Fluss eines Auftrags visualisieren, gängige Pfade identifizieren, Abweichungen vom Standardprozess aufdecken und die Gesamtzeit von Anfang bis Ende messen. Dies ermöglicht eine umfassende Analyse des gesamten Lagerabwicklungsprozesses für einen spezifischen Auftrag.

Dies ist die essenzielle Case ID, die alle zugehörigen Lageraktivitäten miteinander verknüpft und so die Analyse des End-to-End-Auftragsabwicklungsprozesses ermöglicht.

Typischerweise in den Kopftabellen von Lagerauftragsdokumenten oder Transaktionsprotokollen im Zusammenhang mit logistischen Aufgaben zu finden.

Der Last Data Update-Timestamp gibt an, wann der für die Analyse verwendete Datensatz zuletzt aus den Quellsystemen aktualisiert wurde. Er liefert einen klaren Hinweis auf die Aktualität und Relevanz der Daten und stellt sicher, dass Benutzer über den von der Analyse abgedeckten Zeitraum informiert sind.

Dieses Attribut ist entscheidend, um das Vertrauen in die Process Mining-Dashboards und -Analysen zu erhalten. Es ermöglicht Benutzern zu verstehen, ob sie nahezu Echtzeitinformationen oder historische Daten betrachten. Die prominente Anzeige dieses Timestamps in Dashboards hilft, Benutzererwartungen zu managen und Fehlinterpretationen aufgrund veralteter Informationen zu vermeiden. Es ist eine Schlüsselkomponente der Data Governance und Transparenz.

Dieser Timestamp stellt sicher, dass Benutzer die Aktualität der Daten verstehen, was entscheidend ist, um fundierte, zeitnahe Entscheidungen auf Basis der Process Mining Erkenntnisse zu treffen.

Dies wird typischerweise während des Datenextraktionsprozesses (ETL) generiert und gespeichert, wenn Daten in die Process Mining Plattform geladen werden.

Das Attribut Quellsystem gibt den Ursprung der Event-Daten an, wie zum Beispiel ein spezifisches Warehouse Management System (WMS), ein Enterprise Resource Planning (ERP) System oder eine Altanwendung. In komplexen IT-Landschaften kann ein einzelner Geschäftsprozess mehrere Systeme umfassen, und dieses Feld hilft dabei, zu unterscheiden, woher jedes Datenelement stammt.

Diese Information ist wertvoll für die Datenvalidierung und -governance, da sie sicherstellt, dass die für Process Mining verwendeten Daten auf ihren korrekten Ursprung zurückgeführt werden können. Sie hilft auch bei der Ursachenanalyse, wenn Datenqualitätsprobleme entdeckt werden. Für die Analyse kann sie verwendet werden, um Prozessvarianten oder Leistungsmetriken zwischen verschiedenen Systemen oder Systemversionen innerhalb derselben Organisation zu vergleichen.

Es liefert Kontext über den Ursprung der Daten, was entscheidend für Datenvalidierung, Fehlerbehebung und das Verständnis von Prozessvarianten über verschiedene Systeme hinweg ist.

Diese Informationen werden oft während des Datenextraktionsprozesses (ETL) hinzugefügt oder können ein Standardfeld in Data Warehouses und Integrationsplattformen sein.

Das angeforderte Abschlussdatum repräsentiert den Zieltermin für die Fertigstellung eines Lagerauftrags, typischerweise für ausgehende Sendungen. Dieses Datum wird oft durch Kundenverpflichtungen, Abholpläne von Spediteuren oder interne Service Level Agreements (SLAs) bestimmt. Es dient als primärer Maßstab zur Messung der Termintreue.

Im Process Mining ist dieses Attribut essenziell für die Analyse der Termintreue von Lieferungen. Durch den Vergleich des tatsächlichen Abschlussdatums mit dem angeforderten Abschlussdatum können Unternehmen ihre pünktliche Lieferrate berechnen und die Ursachen von Verzögerungen identifizieren. Die Analyse von Aufträgen, die ihren angeforderten Termin überschritten haben, kann spezifische Engpässe, Ressourcenbeschränkungen oder Prozessschritte aufzeigen, die konstant zu Verspätungen führen, und so gezielte Verbesserungsmaßnahmen ermöglichen.

Dies ist der Benchmark für die Messung der Termintreue. Der Vergleich mit dem tatsächlichen Abschlussdatum ist entscheidend für die Berechnung des KPIs für die pünktliche Lieferrate.

Typischerweise in den Kopfdaten des Lagerauftrags zu finden, oft vom zugehörigen Kundenauftrag oder der Kundenanfrage übernommen.

Der Auftragstyp klassifiziert Lageraufträge basierend auf ihrem Geschäftszweck. Gängige Typen umfassen Wareneingangsaufträge für den Empfang von Waren von Lieferanten, Warenausgangsaufträge für den Versand von Produkten an Kunden und interne Aufträge für Bewegungen wie Nachschub oder Bestandsanpassungen.

Dieses Attribut ist grundlegend für die Segmentierung und den Vergleich verschiedener Lagerprozesse. Der Prozessfluss für einen Wareneingangsauftrag unterscheidet sich stark von dem eines Warenausgangsauftrags. Durch die Verwendung des Auftragstyps als Filter können Analysten separate Prozesslandkarten und Dashboards für jeden Fluss erstellen, was eine genauere und relevantere Analyse ermöglicht. Der Vergleich von KPIs wie der Zykluszeit über verschiedene Auftragstypen hinweg kann dazu beitragen, Ressourcen effektiver zuzuweisen und Prozesse an spezifische Anforderungen anzupassen.

Dies ermöglicht die Trennung und den Vergleich unterschiedlicher Prozesse wie Wareneingang, Warenausgang und interne Bewegungen, die unterschiedliche Abläufe und Leistungsziele aufweisen.

Typischerweise in den Kopfdaten des Lagerauftragsdokuments zu finden.

Die Benutzer-ID identifiziert eindeutig die Person oder Ressource, die für die Ausführung einer spezifischen Lageraufgabe verantwortlich ist. Dies kann ein Lagerarbeiter, ein Schichtleiter oder sogar ein automatisiertes System wie ein Roboter oder eine Förderbandsteuerung sein. Die Nachverfolgung, wer welche Aktivität durchgeführt hat, ist entscheidend für das Verständnis der Ressourcenallokation und Leistung.

Dieses Attribut ermöglicht aussagekräftige Analysen im Zusammenhang mit Personal- und Ressourcenmanagement. Es kann verwendet werden, um Produktivitätsniveaus über verschiedene Benutzer oder Teams hinweg zu analysieren, Schulungsbedarfe zu identifizieren und die Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen sicherzustellen. Durch das Filtern der Prozesskarte nach Benutzer-ID können Analysten vergleichen, wie verschiedene Personen oder Teams denselben Prozess ausführen, und so Best Practices oder verbesserungswürdige Bereiche aufdecken. Es ist auch für Compliance- und Audit-Zwecke von entscheidender Bedeutung.

Dieses Attribut ist entscheidend für die Analyse der Ressourcenleistung und ermöglicht Vergleiche der Effizienz und Qualität zwischen verschiedenen Mitarbeitern, Teams oder Schichten.

Typischerweise in Transaktionsprotokollen oder Aufgabenausführungsaufzeichnungen verfügbar, wo der Benutzer, der die Aktion bestätigt oder abgeschlossen hat, erfasst wird.

Die Event End Time markiert den präzisen Moment, in dem eine Lageraufgabe oder Aktivität beendet ist. Dieser Timestamp ist das Gegenstück zur Event Start Time und unerlässlich für die Messung der Dauer einzelner Aktivitäten. Nicht alle Events haben eine eindeutige Dauer, aber für diejenigen, die eine haben, wie Kommissionierung oder Verpackung, sind diese Daten von unschätzbarem Wert.

Im Process Mining ermöglicht das Vorhandensein von Start- und Endzeiten eine ausgefeiltere Analyse der Prozessleistung. Es ermöglicht die Berechnung von Bearbeitungszeiten (die Zeit, die aktiv an einer Aufgabe gearbeitet wird) im Vergleich zu Wartezeiten (die Zeit zwischen den Aufgaben). Diese Unterscheidung ist entscheidend, um echte operative Engpässe von Problemen bei der Ressourcenverfügbarkeit zu unterscheiden. Die Analyse von Aktivitätsdauern hilft beim Performance Benchmarking, der Ressourcenplanung und der Identifizierung von Möglichkeiten zur operativen Verbesserung.

Es ermöglicht die Berechnung präziser Aktivitätsdauern, wodurch zwischen aktiver Bearbeitungszeit und Leerlauf-Wartezeit für eine bessere Engpassanalyse unterschieden werden kann.

In System-Event Logs oder Transaktionsaufzeichnungen gefunden, die den Abschluss einer spezifischen Aufgabe oder eine Statusänderung erfassen.

Die geplante Menge repräsentiert die Zielanzahl von Einheiten für eine spezifische Lageraufgabe. Bei einem Wareneingangsauftrag ist dies die Menge, die voraussichtlich empfangen wird. Bei einem Warenausgangsauftrag ist dies die Menge, die kommissioniert und versendet werden muss. Dieser Wert wird typischerweise aus dem ursprünglichen Geschäftsbeleg, wie einem Bestellauftrag oder Kundenauftrag, abgeleitet.

Dieses Attribut dient als entscheidende Basis für Leistungs- und Genauigkeitsanalysen. Durch den Vergleich der geplanten Menge mit der tatsächlichen Menge können Unternehmen die Kommissioniergenauigkeit, Wareneingangsdiskrepanzen und die Genauigkeit der Bestandsaufzeichnungen messen. Die Analyse von Abweichungen kann helfen, systemische Probleme mit Lieferanten, internen Prozessen oder Bestandsdaten zu identifizieren, was zu Verbesserungen der operativen Effizienz und Kundenzufriedenheit führt.

Dies bildet die Basis für die Messung der Genauigkeit. Der Vergleich mit der tatsächlichen Menge ist entscheidend für die Berechnung von KPIs wie der Kommissioniergenauigkeit und der Identifizierung von Diskrepanzen.

In den Positionsdetails eines Lagerauftrags oder einer Aufgabe gefunden, oft aus einem zugehörigen Kundenauftrag, Bestellauftrag oder Transportauftrag stammend.

Der Lagerort identifiziert den physischen Platz innerhalb des Lagers, der mit einer Aktivität verbunden ist. Dies könnte ein Quellort für eine Kommissionieraufgabe oder ein Zielort für eine Einlagerungsaufgabe sein. Die Granularität kann von einer breiten Zone bis hin zu einem spezifischen Regal, Fach und Lagerplatznummer reichen.

Die Analyse von Daten nach Lagerort bietet Einblicke in das Lagerlayout und die Effizienz. Process Mining kann Reisezeiten zwischen verschiedenen Orten aufdecken, 'Hot Spots' mit hoher Aktivität identifizieren und ineffiziente Einlagerungs- oder Kommissionierwege aufzeigen. Diese Informationen sind von unschätzbarem Wert für die Optimierung von Slotting-Strategien, bei denen häufig kommissionierte Artikel an leicht zugänglichen Orten platziert werden, um die Reisezeit zu minimieren und die Kommissioniereffizienz insgesamt zu verbessern. Es kann auch helfen, das Lagerlayout neu zu gestalten, um Engpässe zu reduzieren und den Fluss zu verbessern.

Es ermöglicht die Analyse von Lagerlayout und Wegeeffizienz, was hilft, Kommissionierwege und Lagerstrategien zur Reduzierung der Zykluszeiten zu optimieren.

In den Details von Lageraufgaben, Bestandsaufzeichnungen und Materialbewegungs-Transaktionen gefunden.

Die tatsächliche Menge ist die Anzahl der Einheiten, die von einem Lagerarbeiter oder System während einer Aktivität physisch gehandhabt, gezählt und bestätigt werden. Dies spiegelt die reale Ausführung einer Aufgabe wider, wie z.B. die Anzahl der von einem Lieferanten erhaltenen Artikel oder die Menge, die aus einem Lagerplatz zur Erfüllung eines Auftrags entnommen wurde.

Dieses Attribut ist für die Varianzanalyse im Vergleich zur geplanten Menge unerlässlich. Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen sind direkte Indikatoren für Prozessprobleme, wie z.B. Teillieferungen von Lieferanten, Kommissionierfehler oder Bestandsungenauigkeiten. Process Mining kann diese Daten nutzen, um genau zu bestimmen, welche Produkte, Standorte oder Mitarbeiter am häufigsten mit diesen Abweichungen in Verbindung gebracht werden, und ermöglicht so gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Genauigkeit und zur Reduzierung kostspieliger Fehler.

Dies misst das tatsächliche Ergebnis einer Aufgabe. Die Analyse im Vergleich zur geplanten Menge hilft, Fehler und Ineffizienzen bei der Kommissionierung, dem Wareneingang oder der Zählung zu identifizieren.

In Aufgabenbestätigungsdaten erfasst, wo ein Bediener oder System die Menge der physisch gehandhabten Artikel eingibt.

Die Equipment ID spezifiziert das Stück Materialtransportausrüstung (MHE), das zur Ausführung einer Lageraufgabe verwendet wird. Dies kann Gabelstapler, Hubwagen, Handscanner, Voice-Picking-Headsets oder automatisierte Systeme wie Förderbänder und Sortiermaschinen umfassen.

Die Analyse von Prozessdaten nach Equipment ID ist entscheidend für die Asset-Auslastung und die Wartungsplanung. Sie hilft bei der Beantwortung von Fragen, welche Ausrüstung am häufigsten verwendet wird, ob es ausrüstungsbedingte Engpässe gibt und wie die Ausrüstungsleistung die gesamte Aufgabendauer beeinflusst. Diese Informationen können Entscheidungen über die Ausrüstungsbeschaffung, die Flottenauslastung im Lager und die Planung präventiver Wartung zur Minimierung von Ausfallzeiten leiten.

Dieses Attribut hilft bei der Analyse der Maschinenauslastung, der Identifizierung von Ausrüstungs-bezogenen Engpässen und der Information von Wartungs- oder Beschaffungsentscheidungen.

Oft in Aufgabenbestätigungsdaten erfasst, wo ein Bediener die für die Ausführung der Arbeit verwendete Ausrüstung protokolliert, oder aus automatisierten Systemprotokollen.

Die Auftragspriorität ist eine Klassifizierung, die die relative Bedeutung oder Dringlichkeit eines Lagerauftrags kennzeichnet. Dies bestimmt oft die Geschwindigkeit und Reihenfolge, in der Aufgaben zugewiesen und ausgeführt werden. Zum Beispiel kann ein 'eiliger' oder 'hochprioritärer' Auftrag vor 'Standard'-Prioritätsaufträgen bearbeitet werden, selbst wenn er später eingetroffen ist.

Die Analyse des Prozesses basierend auf der Auftragspriorität ist entscheidend für die Bewertung der Service Level Agreement (SLA)-Compliance. Process Mining kann überprüfen, ob hochprioritäre Aufträge tatsächlich schneller bearbeitet werden als Standardaufträge. Es kann auch aufzeigen, ob die Priorisierung bestimmter Aufträge zu erheblichen Verzögerungen oder Engpässen für andere führt. Diese Analyse hilft bei der Verfeinerung von Priorisierungsregeln und Ressourcenallokationsstrategien, um die Geschwindigkeit für eilige Aufträge mit der gesamten Lagereffizienz in Einklang zu bringen.

Dies hilft zu analysieren, ob Service Level Agreements eingehalten werden, indem überprüft wird, ob Aufträge mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden als solche mit niedrigerer Priorität.

Typischerweise in den Kopfdaten eines Lagerauftrags zu finden, oft durch den Quell-Verkaufsauftrag oder Geschäftsanforderungen bestimmt.

Die Lager-ID ist ein eindeutiger Code, der die physische Einrichtung, wie ein Distributionszentrum oder Lager, identifiziert, in der die protokollierten Aktivitäten stattgefunden haben. Dies ist besonders wichtig für Organisationen, die ein Netzwerk von mehreren Logistikstandorten betreiben.

Dieses Attribut ermöglicht eine vergleichende Analyse über verschiedene Standorte hinweg. Durch das Filtern oder Segmentieren der Daten nach Lager-ID können Unternehmen die Leistung benchmarken, die Prozesseffizienz vergleichen und Best Practices an leistungsstarken Standorten identifizieren, die anderswo repliziert werden können. Es hilft auch, regionale Unterschiede in Nachfrage, Ressourcennutzung und betrieblichen Herausforderungen zu verstehen und bietet eine Grundlage für netzwerkweite strategische Entscheidungen.

Es ermöglicht Leistungsbenchmarking und Prozessvergleiche über verschiedene Distributionszentren hinweg, was hilft, Best Practices und regionale Probleme zu identifizieren.

Dies ist ein wichtiges Organisationsdatenfeld, das typischerweise im Kopf fast aller lagerbezogenen Transaktionsdokumente verfügbar ist.

Die Produkt-ID, oft als SKU oder Materialnummer bezeichnet, ist der eindeutige Code, der jedem einzelnen im Lager gelagerten Artikel zugewiesen wird. Dieser Bezeichner verknüpft Aktivitäten mit spezifischen Produkten und ermöglicht eine detaillierte Analyse, wie verschiedene Arten von Artikeln gehandhabt werden.

Die Analyse des Prozesses nach Produkt-ID kann signifikante Einblicke liefern. Zum Beispiel können Sie die Bearbeitungszeiten für sperrige Artikel im Vergleich zu kleinen Artikeln vergleichen, Produkte identifizieren, die häufig mit Prozessabweichungen wie Qualitätssperren verbunden sind, oder den Fulfillment-Prozess für Produkte mit hoher versus geringer Nachfrage analysieren. Dieses Detailniveau ist unerlässlich für die Optimierung des Bestandsmanagements, die Lagerlayoutplanung und die Anpassung logistischer Prozesse an Produktmerkmale.

Es ermöglicht eine Analyse auf Produktebene, die hilft, Prozessvarianten und Engpässe in Bezug auf spezifische Artikel oder Produktkategorien aufzudecken.

Diese Informationen finden sich in den Artikeldetails von Lageraufträgen, Aufgaben und Bestandsaufzeichnungen.

Die Sendungs-ID ist ein eindeutiger Schlüssel, der einen oder mehrere Lageraufträge für eine einzelne ausgehende Lieferung zusammenfasst. Eine Sendung kann mehrere Aufträge enthalten, die an denselben Bestimmungsort gehen oder vom selben Spediteur bearbeitet werden. Dieser Bezeichner verknüpft die Lageraktivitäten mit der Transport- und Logistikphase.

Dieses Attribut ermöglicht Analysen auf konsolidierter Sendungsebene anstatt nur auf individueller Auftragsebene. Es kann verwendet werden, um die Effizienz der Bereitstellungs- und Verladeprozesse zu analysieren, die Gesamtzeit von der Kommissionierung des ersten Artikels für eine Sendung bis zur Abfahrt des LKWs zu messen und die Lagerleistung mit Transportdaten zu korrelieren. Diese umfassendere Sicht hilft bei der Optimierung der gesamten ausgehenden Logistikkette, nicht nur der Schritte innerhalb der Lagermauern.

Es gruppiert mehrere Lageraufträge zu einer einzigen Lieferung und ermöglicht so die Analyse des konsolidierten Warenausgangsprozesses, einschließlich der Bereitstellungs- und Ladeeffizienz.

In Versand- oder Transportdokumenten gefunden, oft mit Lageraufträgen während der Wellenplanung oder Allokationsphase verknüpft.

Das tatsächliche Abschlussdatum ist der Timestamp, der die Finalisierung aller Aktivitäten im Zusammenhang mit einem Lagerauftrag markiert. Bei Warenausgangsaufträgen ist dies in der Regel der Zeitpunkt, an dem die Sendung aus dem Lager versandt wird. Bei Wareneingangsaufträgen kann es der Zeitpunkt sein, an dem alle Waren eingelagert und im Bestand verfügbar sind.

Dieses Attribut ist das faktische Gegenstück zum angeforderten Abschlussdatum und entscheidend für die Leistungsmessung. Es wird direkt bei der Berechnung von pünktlichen Lieferraten und der gesamten Auftragsabwicklungszeit verwendet. Bei der Ursachenanalyse ermöglicht das Filtern nach Fällen mit einem späten tatsächlichen Abschlussdatum Analysten, tiefer in die Prozessabläufe verzögerter Aufträge einzutauchen und gemeinsame Muster oder Ursachen zu identifizieren.

Dies liefert das tatsächliche Ergebnis für die Pünktlichkeitsanalyse. Es wird verwendet, um die gesamte Zykluszeit zu berechnen und festzustellen, ob ein Auftrag zu früh, pünktlich oder verspätet war.

Dies ist der Timestamp des letzten Events im Lebenszyklus des Auftrags, wie z.B. 'Sendung versandt' oder 'Lagerauftrag abgeschlossen'.