Ihr Daten-Template für das Lagermanagement

Dieses Attribut beschreibt einen einzelnen Schritt im Lagerverwaltungsprozess, zum Beispiel „Ware aus dem Lager entnommen“ oder „Sendung versandt“. Jede Aktivität steht für ein eigenes Geschäftsereignis, das mit einem bestimmten Timestamp im System erfasst wird.

Die Analyse von Aktivitäten bildet den Kern des Process Mining. Sie ermöglicht die Erstellung der Prozesslandkarte und zeigt, wie die Arbeit tatsächlich durch das Lager läuft. So lassen sich Engpässe, Schleifen durch Nacharbeit und Abweichungen von der Standardvorgehensweise erkennen.

Das Attribut legt die Prozessschritte fest. Damit bildet es die Grundlage für die Prozesslandkarte und ermöglicht die Analyse von Prozessabläufen, Abweichungen und Engpässen.

Ereignis- oder Transaktionsprotokolltabellen in Körber WMS, in denen Geschäftsereignisse erfasst werden. Die Aktivität wird häufig aus Transaktionscodes oder Beschreibungen von Statusänderungen abgeleitet.

Der Ereigniszeitpunkt ist der Timestamp jeder Aktivität und gibt den genauen Zeitpunkt ihres Auftretens an. Diese Zeitangabe ist die Grundlage für die Berechnung von Dauer, Zykluszeiten und Wartezeiten zwischen den einzelnen Prozessschritten.

Bei der Prozessanalyse dient dieses Attribut dazu, Ereignisse chronologisch zu ordnen, den Prozessablauf abzubilden und zeitbezogene Auswertungen durchzuführen. Es ist unverzichtbar für Dashboards zur Leistungsmessung, etwa zur Analyse der Zykluszeit, und für Kennzahlen wie „Durchschnittliche durchgängige Zykluszeit eines Auftrags“.

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse zu ordnen, zeitbezogene Kennzahlen wie Zyklus- und Wartezeiten zu berechnen und die Prozessleistung zu verstehen.

In allen Transaktions- und Ereignisprotokolltabellen von Körber WMS zu finden. Die Feldnamen lauten häufig etwa „CreationDate“, „Timestamp“ oder „EventDateTime“.

Der Lagerauftrag ist die zentrale Kennung, unter der alle Aufgaben und Ereignisse zu einem bestimmten logistischen Auftrag zusammengefasst werden, etwa zu einem Wareneingang oder einem ausgehenden Versand. Damit lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Auftrags im Lager nachverfolgen, von der Erstellung bis zum endgültigen Versand oder zur Stornierung.

Im Process Mining ermöglicht die Analyse nach Lagerauftrag, den gesamten Prozessablauf für jeden Auftrag darzustellen. So lassen sich häufige Abläufe, Abweichungen, Engpässe und die Zykluszeit verschiedener Auftragstypen erkennen, etwa bei Standard- und Eilaufträgen.

Dies ist die entscheidende Case-ID, die alle zugehörigen Ereignisse miteinander verknüpft. So lässt sich der Lagerverwaltungsprozess für jeden einzelnen Auftrag vollständig und durchgängig analysieren.

Diese Kennung findet sich üblicherweise in den zentralen Auftragsverwaltungstabellen von Körber WMS. Genaue Tabellen- und Feldnamen, etwa für Auftragsköpfe, entnehmen Sie der Dokumentation zu Körber WMS.

Dieses Attribut gibt Datum und Uhrzeit der letzten Datenextraktion oder Aktualisierung an. Es zeigt, wie aktuell die analysierte Prozessansicht ist.

In Dashboards und Berichten sorgt diese Information für Transparenz. Benutzer erkennen daran, ob die Daten in Echtzeit, täglich oder wöchentlich aktualisiert werden. Das ist für fundierte Entscheidungen wichtig.

Die Information zeigt, wie aktuell die Daten sind. Das ist entscheidend, damit Geschäftsentscheidungen auf Grundlage der Analyse präzise und relevant bleiben.

Dieser Wert wird von der Datenpipeline oder dem ETL-Tool am Ende jedes Aktualisierungszyklus erzeugt und erfasst.

Dieses Attribut gibt das Ursprungssystem der Ereignisdaten an, in diesem Fall „Körber WMS“. In Umgebungen mit mehreren integrierten Systemen hilft das Feld, Datenquellen zu unterscheiden und die Datenherkunft nachzuvollziehen.

Bei der Analyse liefert es wichtigen Kontext, insbesondere wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt werden. Es unterstützt die Sicherung der Datenqualität und ermöglicht es, die Analyse auf Aktivitäten eines bestimmten Systems zu beschränken.

Das Attribut liefert wichtigen Kontext zur Datenherkunft und sorgt für Klarheit und Nachvollziehbarkeit, insbesondere in Umgebungen mit mehreren vernetzten Systemen.

Üblicherweise wird während der Datenextraktion ein statischer Wert hinzugefügt, der das Quellsystem kennzeichnet.

Dieses Attribut kennzeichnet den Lagerbeschäftigten oder Systembenutzer, der für eine bestimmte Aufgabe verantwortlich ist, etwa für das Kommissionieren, Verpacken oder Einlagern von Waren. In manchen Fällen kann es sich auch um ein automatisiertes System oder einen Bot handeln.

Diese Dimension ist für die Analyse der Ressourcenleistung entscheidend. Sie zeigt, wie die Arbeitslast verteilt ist, welche Beschäftigten besonders gute Ergebnisse erzielen und wer möglicherweise zusätzliche Schulungen benötigt. Sie bildet die Grundlage für das Dashboard „Ressourcenauslastung und Arbeitslast“ sowie die Kennzahl „Durchsatz pro Bediener“.

Ermöglicht die Analyse der Mitarbeiterleistung, der Arbeitslastverteilung und der Ressourceneffizienz. So lassen sich Schulungsbedarf und besonders leistungsstarke Beschäftigte erkennen.

In Transaktions- oder Protokolltabellen mit erfassten Benutzeraktionen zu finden. Suchen Sie nach Feldern wie „UserID“, „UserName“, „ExecutedBy“ oder „OperatorID“.

Die Prioritätsstufe legt fest, wie dringend ein Lagerauftrag bearbeitet werden soll. Ein Auftrag kann beispielsweise als „Eilauftrag“ oder „Hohe Priorität“ gekennzeichnet sein und damit Vorrang vor Standardaufträgen erhalten.

Dieses Attribut ist wichtig für das Dashboard „Analyse von Eilaufträgen“ und die Kennzahl „Anteil der Eilsendungen“. Es zeigt, wie sich dringende Aufträge auf den Lagerbetrieb und die damit verbundenen Kosten auswirken und ob sie tatsächlich schneller bearbeitet werden als Standardaufträge.

Hilft dabei, die Bearbeitung dringender Aufträge, ihre Häufigkeit und ihre Auswirkungen auf die Gesamtleistung und Kosten des Prozesses zu analysieren.

In den Auftragskopfdaten zu finden. Suchen Sie nach Feldern wie „Priority“, „Urgency“ oder einer Kennzeichnung der Versandservice-Stufe.

Die Produkt-SKU ist die eindeutige Kennung eines bestimmten Produkts oder Materials im Lagerauftrag. Ein Auftrag kann eine oder mehrere SKUs enthalten.

Die Analyse nach Produkt-SKU zeigt, ob bestimmte Produkte aufwendiger oder problematischer zu bearbeiten sind. So können Sie beispielsweise feststellen, dass zerbrechliche Artikel längere Verpackungszeiten erfordern oder bestimmte SKUs häufig mit Fehlern beim Kommissionieren verbunden sind. Diese Erkenntnisse können Änderungen an der Lagerstrategie oder den Arbeitsabläufen unterstützen.

Ermöglicht die Analyse der Prozessleistung für bestimmte Produkte und zeigt, ob einzelne Artikel Verzögerungen oder Fehler verursachen.

In den Auftragspositionstabellen zu finden, die mit dem Auftragskopf des Lagerauftrags verknüpft sind. Gängige Feldnamen sind „SKU“, „MaterialNumber“ oder „ItemCode“.

Die tatsächliche Menge gibt die Anzahl der Einheiten an, die ein Lagerbeschäftigter physisch gezählt, kommissioniert, verpackt oder entgegengenommen hat. Dieser Wert wird nach Abschluss der Aufgabe erfasst und kann aufgrund von Fehlbeständen, Beschädigungen oder menschlichen Fehlern von der „Geplanten Menge“ abweichen.

Der Vergleich mit der „Geplanten Menge“ ist grundlegend für das Dashboard „Prozessgesundheit und Bestandsgenauigkeit“. Abweichungen zwischen den beiden Werten weisen direkt auf Prozessfehler oder ungenaue Daten hin, die untersucht werden sollten.

Gibt an, welche Menge tatsächlich bearbeitet wurde. Das ist entscheidend, um Abweichungsquoten zu berechnen und die Bestandsgenauigkeit sicherzustellen.

In Transaktionsbestätigungen oder Aufgabenabschlussdatensätzen zu finden. Mögliche Feldnamen sind „ActualQty“, „ConfirmedQuantity“ oder „PickedQuantity“.

Dies ist das angestrebte Abschluss- oder Versanddatum eines ausgehenden Auftrags. Es richtet sich häufig nach den Erwartungen des Kunden oder nach Service Level Agreements (SLAs). An diesem Termin wird die tatsächliche Leistung gemessen.

Das Datum ist für das Dashboard „Analyse von Eilaufträgen“ entscheidend. Der Vergleich des „Angeforderten Abschlussdatums“ mit dem „Tatsächlichen Abschlussdatum“, also dem Timestamp der Aktivität „Sendung versandt“ oder „Lagerauftrag abgeschlossen“, zeigt, ob Aufträge fristgerecht abgeschlossen wurden und welche verspätet eintreffen könnten.

Dient als Grundlage, um die fristgerechte Bearbeitung und die Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) zu messen und potenziell verspätete Aufträge zu erkennen.

In der Auftragskopftabelle zu finden. Gängige Feldnamen sind „RequiredDeliveryDate“, „RequestedShipDate“ oder „SLA“.

Der Auftragstyp gibt den geschäftlichen Zweck des Lagerauftrags an. Gängige Typen sind Kundensendungen (Warenausgang), Lieferanteneingänge (Wareneingang), Umlagerungen zwischen Lagerstandorten (intern) und Retouren.

Dieses Attribut eignet sich für Filter und Vergleichsanalysen. Damit können Sie Prozessabläufe und Leistung verschiedener logistischer Vorgänge vergleichen und beispielsweise feststellen, ob der Wareneingang effizienter abläuft als der Warenausgang.

Ermöglicht die Analyse nach Auftragszweck und macht Leistungsunterschiede zwischen Prozessen wie Wareneingängen und ausgehenden Sendungen sichtbar.

Üblicherweise in der Auftragskopftabelle von Körber WMS zu finden. Suchen Sie nach einem Feld namens „OrderType“, „TransactionType“ oder einer ähnlichen Bezeichnung.

Die Endzeit gibt den Abschluss-Timestamp einer Aktivität an. Während StartTime (EventTime) den Beginn markiert, kennzeichnet die Endzeit den Abschluss. So lässt sich die Dauer der einzelnen Aktivität direkt berechnen. Nicht für jedes Ereignis gibt es eine eigene Endzeit. Häufig wird die Dauer aus der StartTime des nächsten Ereignisses abgeleitet.

Dieses Attribut ist besonders wertvoll, um die Bearbeitungszeit einzelner Aufgaben genau zu berechnen. So lässt sich beispielsweise die „Durchschnittliche Dauer der Qualitätsprüfung“ ermitteln, indem die Zeit zwischen Beginn und Abschluss der Prüfung gemessen wird.

Damit lassen sich die Bearbeitungszeiten einzelner Aktivitäten genau berechnen. Das ist entscheidend, um ineffiziente Aufgaben und Engpässe bei Ressourcen zu erkennen.

Sehen Sie in der Dokumentation zu Körber WMS nach. Die Endzeit kann neben der Startzeit in Transaktionstabellen oder in zugehörigen Statushistorientabellen stehen.

Der Frachtführer ist der externe Logistikdienstleister, zum Beispiel FedEx, UPS oder DHL, der die Waren vom Lager zum Zielort transportiert. Er wird üblicherweise bei der Versandplanung oder beim Versand zugewiesen.

Die Analyse nach Frachtführer kann Leistungsunterschiede zwischen Versandpartnern aufzeigen. So lässt sich beispielsweise feststellen, ob bestimmte Frachtführer mit längeren Bereitstellungszeiten oder häufigeren Verzögerungen verbunden sind. Diese Daten unterstützen die Auswahl von Frachtführern und Vertragsverhandlungen.

Ermöglicht den Leistungsvergleich verschiedener Versandpartner und hilft, die Logistik zu optimieren und die Zuverlässigkeit der Zustellung zu verbessern.

In Versand- oder Transportplanungstabellen von Körber WMS zu finden. Suchen Sie nach Feldern wie „CarrierCode“, „ShippingAgent“ oder „SCAC“.

Die geplante Menge gibt die Zielanzahl der Einheiten für eine Aufgabe gemäß Lagerauftrag an. Erfordert ein Auftrag beispielsweise das Kommissionieren von 10 Einheiten einer bestimmten SKU, beträgt die geplante Menge für diese Kommissionieraufgabe 10.

Dieses Attribut ist entscheidend, um Abweichungen von der „Tatsächlichen Menge“ zu erkennen. Es dient als wichtige Eingangsgröße für die Kennzahlen „Abweichungsquote beim Kommissionieren“ und „Bestandsabweichungsquote“, die für eine genaue Bestandsführung unerlässlich sind.

Dient als Vergleichswert für die Genauigkeit von Aufgaben wie Kommissionierung und Wareneingang und hilft, Bestandsabweichungen zu erkennen.

In Aufgaben- oder Auftragspositionstabellen verfügbar. Suchen Sie nach Feldern wie „OrderQuantity“, „PlannedQty“ oder „ExpectedQuantity“.

Dieses abgeleitete boolesche Attribut ist wahr, wenn die „Tatsächliche Menge“ bei einer kommissionierbezogenen Aktivität von der „Geplanten Menge“ abweicht. Es dient als einfacher Hinweis auf einen Kommissionierfehler oder ein Bestandsproblem bei einer bestimmten Aufgabe.

Mit dieser Kennzeichnung können Benutzer schnell alle Aufträge mit einer Kommissionierabweichung filtern. Sie wird zur Berechnung der Kennzahl „Abweichungsquote beim Kommissionieren“ verwendet und unterstützt das Dashboard „Prozessgesundheit und Bestandsgenauigkeit“, indem sie konkrete Fehlerstellen hervorhebt.

Liefert einen eindeutigen Hinweis auf Kommissionierfehler und vereinfacht die Analyse, mit der sich Probleme bei der Bestandsgenauigkeit erkennen und quantifizieren lassen.

Wird während der Datentransformation berechnet. Die Logik lautet für relevante Kommissionieraktivitäten: IF (ActualQuantity != PlannedQuantity) THEN true ELSE false.

Die Lager-ID gibt den physischen Standort oder die Einrichtung an, an dem der Lagerauftrag bearbeitet wird. Für Unternehmen mit mehreren Distributionszentren ist sie eine wichtige Analysedimension.

Mit diesem Attribut können Sie die Leistung verschiedener Standorte vergleichen. So lässt sich beispielsweise die „Durchschnittliche durchgängige Zykluszeit eines Auftrags“ zwischen Lager A und Lager B vergleichen, um bewährte Vorgehensweisen oder standortspezifische betriebliche Probleme zu erkennen.

Ermöglicht Leistungsvergleiche und Benchmarking zwischen verschiedenen Lagerstandorten und macht regionale oder standortspezifische Probleme sichtbar.

Diese Information ist üblicherweise in Auftragskopftabellen oder Standortkonfigurationstabellen verfügbar. Sie kann als „Plant“, „Site“ oder „LocationCode“ geführt werden.

Dieses Attribut bezeichnet die physische Position im Lager, etwa ein Regal, ein Fachboden oder ein Lagerfach. Es ist für Aktivitäten wie „Ware im Lager einlagern“ und „Ware aus dem Lager entnehmen“ relevant.

Im Dashboard „Einlagerungseffizienz und Lagerplatznutzung“ dienen diese Daten zur Analyse von Transportzeiten, Lagerplatznutzung und der Wirksamkeit von Lagerstrategien. So lässt sich beispielsweise prüfen, ob häufig benötigte Artikel an gut zugänglichen Stellen gelagert werden, um die Kommissionierzeit zu verkürzen.

Hilft, Lagerlayout und Lagerstrategie zu optimieren, indem Transportzeiten sowie die Effizienz von Einlagerungs- und Kommissionieraufgaben an bestimmten Lagerplätzen analysiert werden.

In Bestands-, Aufgaben- oder Lagerplatzstammdatentabellen zu finden. Suchen Sie nach Feldern wie „BinCode“, „LocationID“ oder „StorageBin“.

Der SLA-Status ist ein berechnetes Attribut. Es ordnet jeden Auftrag anhand seiner fristgerechten Bearbeitung im Verhältnis zu „RequestedCompletionDate“ einer Kategorie zu. Mögliche Werte sind „Fristgerecht“, „Verspätet“ oder „In Bearbeitung“.

Dieses Attribut zeigt auf einen Blick, wie die Service Level eingehalten werden. Sie können verspätete Aufträge schnell filtern und die Ursachen untersuchen, etwa bestimmte Engpässe oder Ressourcenprobleme. Es ist ein wichtiger Bestandteil jeder Analyse zur Kundenzufriedenheit und betrieblichen Zuverlässigkeit.

Misst direkt die Einhaltung von Service Level Agreements und erleichtert es, verspätete Aufträge zu erkennen und ihre Ursachen zu analysieren.

Wird in der Datentransformationsschicht berechnet, indem der Timestamp des Ereignisses „Lagerauftrag abgeschlossen“ mit „RequestedCompletionDate“ verglichen wird.

Dieses Attribut gibt an, welches Flurförderzeug oder welche Technologie bei einer Lageraufgabe eingesetzt wurde. Dazu können ein bestimmter Gabelstapler, ein Hubwagen, ein Handscanner oder ein fahrerloses Transportfahrzeug (AGV) gehören.

Die Analyse nach Gerät zeigt, wie Ressourcen eingesetzt werden, welcher Wartungsbedarf besteht und wie sich verschiedene Gerätetypen auf die Aufgabeneffizienz auswirken. Als wichtige Dimension für das Dashboard „Ressourcenauslastung und Arbeitslast“ ermöglicht sie einen umfassenden Blick auf personelle und technische Ressourcen.

Ermöglicht die Analyse der Gerätenutzung und ihrer Auswirkungen auf die Aufgabenleistung. So lassen sich der Fuhrpark optimieren und gerätebedingte Engpässe erkennen.

Sehen Sie in der Dokumentation zu Körber WMS nach. Diese Daten können in den Aufgabenausführungsdatensätzen protokolliert sein, insbesondere wenn sich Bediener an bestimmten Geräten anmelden.

Die Zykluszeit ist eine berechnete Kennzahl. Sie misst die gesamte verstrichene Zeit eines Cases, vom ersten Ereignis („Lagerauftrag erstellt“) bis zum letzten Ereignis („Lagerauftrag abgeschlossen“). Sie gibt die durchgängige Bearbeitungszeit eines Auftrags an.

Diese zentrale Kennzahl im Process Mining beantwortet direkt die Frage: „Wie lange dauert es?“ Sie ist die wichtigste Kennzahl für das Dashboard „Durchgängige Zykluszeit von Lageraufträgen“ und die Kennzahl „Durchschnittliche durchgängige Zykluszeit eines Auftrags“. Damit lässt sich die Prozessgesundheit verfolgen und erkennen, welche Aufträge ungewöhnlich lange bis zur Abwicklung benötigen.

Diese wichtige Kennzahl misst die Effizienz des Lagerprozesses insgesamt und wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und die Betriebskosten aus.

Das Process-Mining-Tool berechnet diese Kennzahl für jeden Lagerauftrag als Differenz zwischen dem Timestamp des letzten und des ersten Ereignisses.