Ihr Daten-Template für das Supply-Chain-Management

Die Aktivität bezeichnet einen einzelnen Schritt oder eine Aufgabe im Lieferkettenprozess. Jede Aktivität markiert einen bestimmten Punkt im Lebenszyklus eines Logistikauftrags und bildet einen Baustein der Prozesslandkarte.

Durch die Analyse der Aktivitäten erkennen Unternehmen, welche Schritte tatsächlich ausgeführt werden, in welcher Reihenfolge und wie häufig. So lassen sich Engpässe, überflüssige Schritte und Abweichungen von der Standardvorgehensweise erkennen. Typische Aktivitäten in der Lieferkette sind die Auftragserstellung, der Wareneingang, die Kommissionierung, das Verpacken, der Versand und die Rechnungsstellung.

Dieses Attribut bildet die Grundlage der Prozesslandkarte und ermöglicht es, die Abfolge der Schritte in der Lieferkette zu visualisieren und zu analysieren.

Wird häufig aus Event Logs, Statusänderungen, Dokumenttypen oder Transaktionscodes im Quellsystem abgeleitet.

Die Case-ID bezeichnet die eindeutige Instanz eines analysierten Prozesses. Im Supply Chain Management ist dies in der Regel die Nummer des Logistikauftrags. Sie verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten von der ersten Anlage bis zur endgültigen Lieferung.

Dieses Attribut ist entscheidend, um alle zusammengehörigen Ereignisse, etwa die Anlage einer Bestellung, den Warenversand und die Kundenfakturierung, zu einem durchgängigen Prozessablauf zusammenzufassen. Anhand dieser Kennung können Analysten den vollständigen Ablauf eines Auftrags visualisieren, seine gesamte Zykluszeit messen und Abweichungen zwischen verschiedenen Auftragsverläufen erkennen. Ohne eine einheitliche Case-ID lässt sich der Prozessablauf nicht zuverlässig rekonstruieren.

Dieses grundlegende Attribut des Process Mining führt alle zusammengehörigen Aktivitäten zu einem einzelnen Case zusammen und ermöglicht so die Analyse des durchgängigen Prozessablaufs.

Die Kennung findet sich meist in den Kopfdaten zentraler Geschäftsdokumente wie Kundenaufträgen und Lieferscheinen oder in übergeordneten Tabellen für Logistikaufträge.

Die Startzeit ist ein genauer Timestamp mit Datum und Uhrzeit, der den Beginn einer Aktivität markiert. Sie ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und die Prozessleistung zu analysieren.

Dieses Attribut ist grundlegend für die Berechnung von Zykluszeiten, das Erkennen von Verzögerungen zwischen Schritten und das Verständnis der gesamten Prozessdauer. Anhand der Timestamps können Unternehmen den Durchsatz messen, Engpässe erkennen, an denen Cases lange warten, und die Leistung mit Service Level Agreements vergleichen. Genaue Timestamps sind die Grundlage jeder zeitbasierten Process-Mining-Analyse.

Damit lassen sich Aktivitäten chronologisch ordnen. Außerdem ist das Attribut für alle zeitbasierten Berechnungen wie Zykluszeiten und Engpassanalysen unverzichtbar.

Findet sich üblicherweise in Event Logs, Transaktionsdatensätzen oder den Timestamps zur Dokumentenerstellung in den Transaktionstabellen des Quellsystems.

Dieses Attribut erfasst Datum und Uhrzeit der letzten Datenextraktion oder Aktualisierung eines Ereignisdatensatzes. Es handelt sich um ein technisches Attribut, mit dem sich Aktualität und Zuverlässigkeit der Daten sicherstellen lassen.

Die letzte Datenaktualisierung wird normalerweise nicht direkt für die Prozessanalyse verwendet, ist aber für die Überwachung von Dashboards und die Data Governance wichtig. Sie zeigt Benutzern, wie aktuell die angezeigten Informationen sind, und kann dazu dienen, Warnmeldungen bei Ausfällen der Datenpipeline einzurichten. So beruhen Geschäftsentscheidungen auf aktuellen und relevanten Daten.

Das Attribut ist für Data Governance und Monitoring unverzichtbar. Benutzer können damit die Aktualität der Analyse prüfen und den bereitgestellten Erkenntnissen vertrauen.

Dieser Timestamp wird während der Datenübernahme üblicherweise vom ETL-Tool (Extract, Transform, Load) oder von der Datenintegrationsplattform erzeugt und gespeichert.

Das Attribut Quellsystem bezeichnet die Anwendung oder Datenbank, aus der die Ereignisdaten stammen. In komplexen Lieferketten stammen die Daten oft aus mehreren Systemen, etwa einem ERP-System, einem Warehouse Management System (WMS) und einem Transportation Management System (TMS).

Die Erfassung des Quellsystems ist wichtig für die Data Governance, die Validierung und das Verständnis des Aktivitätskontexts. Sie erleichtert die Fehlersuche bei Problemen mit der Datenqualität. Außerdem können Prozesse verglichen werden, die sich über mehrere Systeme erstrecken, oder Aktivitäten identifiziert werden, die ausschließlich in einer bestimmten Anwendung bearbeitet werden. Diese Information liefert den technischen Kontext zum Geschäftsprozess.

Das Attribut liefert wichtigen Kontext zur Herkunft der Daten. Dieser ist für die Datenvalidierung und die Analyse von Prozessen über mehrere Unternehmenssysteme hinweg unverzichtbar.

Diese Information ist häufig Teil der Datenextraktionsschicht oder wird anhand der Datenquellenverbindung als statischer Wert zugewiesen.

Das angeforderte Lieferdatum ist der Zieltermin, zu dem die Ware voraussichtlich beim Kunden eintreffen soll. Der Kunde legt dieses Datum meist bei der Auftragserteilung fest; alternativ ergibt es sich aus der internen Planung.

Dieses Attribut dient als zentrale Vergleichsgröße für die Messung der termingerechten Lieferung, einer wichtigen Kennzahl im Supply Chain Management. Durch den Vergleich des angeforderten mit dem tatsächlichen Lieferdatum können Unternehmen ihre OTIF-Quote (On-Time In-Full) berechnen, Verzögerungsursachen ermitteln und Leistungstrends nach Region, Kunde oder Produkttyp analysieren. Das Attribut ist entscheidend, um Kundenzufriedenheit und Zuverlässigkeit der Lieferkette zu bewerten.

Das Attribut bildet die Grundlage für die Berechnung der Termintreue bei Lieferungen, einer der wichtigsten Kennzahlen zur Messung der Lieferkettenleistung und Kundenzufriedenheit.

Findet sich in den Kopfdaten von Kundenaufträgen oder in Planungsdokumenten des ERP- oder Auftragsverwaltungssystems.

Das Attribut Benutzername bezeichnet die Person, Abteilung oder den Systemagenten, der für eine bestimmte Aufgabe im Prozess verantwortlich ist. Das kann ein Lagerist sein, der die Kommissionierung abschließt, oder ein System-Bot, der automatisch eine Bestellung anlegt.

Die Analyse der Prozessleistung nach Benutzer oder Team macht Effizienzunterschiede sichtbar, zeigt Schulungsbedarf auf und hilft, bewährte Vorgehensweisen zu erkennen. So lässt sich beispielsweise feststellen, welche Teams die kürzesten Verarbeitungszeiten haben oder welche Benutzer am häufigsten vom Standardprozess abweichen. Auch für Compliance und Audits ist es hilfreich, nachzuverfolgen, wer kritische Aktionen ausgeführt hat.

Dieses Attribut ergänzt die Analyse um die Dimension der personellen oder technischen Ressourcen. So lassen sich Leistung vergleichen, Arbeitslasten ausgleichen und Compliance-Vorgaben nachverfolgen.

Verfügbar in Transaktionsprotokollen oder der Änderungshistorie von Dokumenten, häufig mit den Benutzerstammdaten verknüpft.

Die Endzeit ist ein genauer Timestamp, der den Abschluss einer Aktivität markiert. Liegen für ein Ereignis sowohl eine Start- als auch eine Endzeit vor, lässt sich die Verarbeitungszeit direkt messen.

Dieses Attribut ermöglicht eine detailliertere Leistungsanalyse. Statt nur die Wartezeit zwischen Aktivitäten zu messen, können Analysten zwischen aktiver Bearbeitungszeit und Leerlaufzeit unterscheiden. Das ist besonders hilfreich, um ineffiziente Aktivitäten zu erkennen, die viele Ressourcen beanspruchen, etwa langes Verpacken oder ausgedehnte Qualitätsprüfungen. Diese Detailtiefe unterstützt gezielte Verbesserungen im Betrieb.

Damit lässt sich die Verarbeitungszeit einer Aktivität berechnen. So können Sie wertschöpfende Zeit und Wartezeit unterscheiden und Engpässe genauer analysieren.

Findet sich in Event Logs oder Transaktionstabellen, in denen Start- und Abschluss-Timestamps für Aufgaben erfasst werden.

Die Kundenkennung ist ein eindeutiger Code oder eine Nummer, die jedem Kunden zugewiesen wird. Über dieses Attribut wird ein Logistikauftrag dem Unternehmen oder der Person zugeordnet, die die Ware erhält und bezahlt.

Dieses Attribut ist eine wichtige Dimension für die Segmentierung und Analyse des Order-to-Cash-Prozesses. Unternehmen können damit Kennzahlen wie Termintreue und Auftragszykluszeit für verschiedene Kundengruppen oder Schlüsselkunden auswerten. So wird sichtbar, bei welchen Kunden es besonders häufig zu Verzögerungen kommt oder welche Kunden besondere Prozessabläufe erfordern. Diese Erkenntnisse helfen, den Kundenservice zu verbessern und die Logistik an spezifische Anforderungen anzupassen.

Das Attribut ermöglicht eine kundenbezogene Analyse. Kennzahlen wie Zykluszeit und Termintreue lassen sich nach Kunden aufschlüsseln.

Findet sich in den Kopfdaten von Kundenaufträgen oder in den Kundenstammdaten eines ERP- oder CRM-Systems.

Die Lieferantenkennung ist ein Code oder eine Nummer, die einen an der Beschaffung beteiligten Anbieter eindeutig identifiziert. Über diese ID werden Bestellungen und Wareneingänge einem bestimmten Lieferanten zugeordnet.

Die Analyse der Prozessleistung nach Lieferant ist für ein wirksames Lieferantenmanagement entscheidend. Unternehmen können damit die Termintreue, Lieferzeiten und Bestehensquoten bei Qualitätsprüfungen messen. Diese Erkenntnisse fließen in Lieferantenbewertungen, Vertragsverhandlungen und Entscheidungen zur Diversifizierung der Lieferkette ein, mit denen sich Risiken mindern lassen. Durch die Aufschlüsselung des Prozesses nach Lieferant erkennen Unternehmen leistungsstarke Partner und Lieferanten, die Verzögerungen verursachen.

Damit lässt sich die Lieferantenleistung analysieren, etwa anhand von Lieferzeiten, Termintreue und Qualität. Das ist entscheidend, um die Beschaffung zu optimieren.

Findet sich in Bestelldokumenten oder Lieferantenstammdaten eines ERP- oder Beschaffungssystems.

Die Produktkennung, häufig eine SKU (Stock Keeping Unit) oder Materialnummer, identifiziert den beschafften, hergestellten und gelieferten Artikel eindeutig. Ein Logistikauftrag kann eine oder mehrere Produktkennungen enthalten.

Die Analyse des Lieferkettenprozesses nach Produkt zeigt, wie verschiedene Artikel das System durchlaufen. Sie kann Produkte mit längeren Produktionsvorlaufzeiten, höheren Fehlerquoten bei Qualitätsprüfungen oder häufigeren Versandverzögerungen sichtbar machen. Diese Betrachtung auf Produktebene ist wichtig für die Bestandsverwaltung, die Nachfrageprognose und die Optimierung von Produktions- und Logistikstrategien für verschiedene Produktfamilien.

Damit lässt sich der Prozess auf Produktebene analysieren. So erkennen Sie, welche Produkte längere Zykluszeiten haben oder häufiger mit Prozessausnahmen verbunden sind.

Findet sich in den Positionsdetails von Kundenaufträgen, Bestellungen oder Fertigungsaufträgen.

Das tatsächliche Lieferdatum markiert den letzten Timestamp im Lebenszyklus der Auftragsabwicklung. Es erfasst den Zeitpunkt, zu dem der Kunde die Ware erhalten hat. Dies wird häufig durch einen Zustellnachweis oder eine Statusmeldung des Frachtführers bestätigt.

Dieses Attribut ist entscheidend für die Berechnung der tatsächlichen durchgängigen Zykluszeit und die Leistungsmessung. Im Vergleich mit dem angeforderten Lieferdatum zeigt es direkt, ob ein Auftrag zu früh, pünktlich oder verspätet geliefert wurde. Die Analyse dieser Daten hilft, systemische Verzögerungsursachen in Beschaffung, Produktion oder Logistik zu erkennen und liefert eine sachliche Grundlage, um die Zuverlässigkeit der Lieferungen zu verbessern.

Das Attribut liefert den tatsächlichen Endpunkt für die Messung der Zykluszeiten. Zusammen mit dem angeforderten Lieferdatum zeigt es, ob die Lieferung termingerecht erfolgte.

Stammt aus Transportmanagementsystemen (TMS), Meldungen von Frachtführern oder Zustellnachweisen.

Die Auftragsart kategorisiert Logistikaufträge nach ihrer Art, Priorität oder Abwicklungsstrategie. Gängige Arten sind Standard-, Express-, Nachschub- und Sonderprojektaufträge.

Dieses Attribut eignet sich besonders für vergleichende Analysen. Vergleicht ein Unternehmen die Abläufe von Eilaufträgen mit denen von Standardaufträgen, kann es prüfen, ob die beschleunigte Bearbeitung tatsächlich schneller ist oder zu Ineffizienzen und höheren Kosten führt. Außerdem wird sichtbar, ob verschiedene Auftragsarten unterschiedlichen Prozesspfaden folgen. Jeder Pfad lässt sich so gezielt optimieren.

Damit lassen sich die Abläufe verschiedener Auftragsarten vergleichen und mögliche Unterschiede bei Verzögerungen oder Nacharbeit erkennen.

Wird üblicherweise in den Kopfdaten von Kunden- oder Logistikaufträgen gespeichert.

Der Auftragsstatus zeigt, an welchem Punkt im Lebenszyklus sich der Logistikauftrag am Prozessende oder zum Zeitpunkt der Datenextraktion befindet. In der Regel gibt er das endgültige Ergebnis des Cases wieder.

Dieses Attribut wird vor allem für die Ergebnisanalyse verwendet. Filtern Analysten beispielsweise nach Cases mit dem Status „Storniert“, können sie die Ursachen für Auftragsstornierungen untersuchen. Die Analyse von teilweise erfüllten Aufträgen kann wiederum Probleme bei der Bestandsgenauigkeit oder Zuverlässigkeit von Lieferanten aufdecken. Die Verteilung der endgültigen Status ist entscheidend, um den Gesamterfolg des Prozesses zu messen.

Das Attribut ist entscheidend für die Ergebnisanalyse. Damit lassen sich Cases nach ihrem Endstatus filtern und untersuchen, etwa nach abgeschlossen, storniert oder verspätet.

Verfügbar in den Kopfdaten des zentralen Auftragsdokuments, zum Beispiel eines Kunden- oder Logistikauftrags.

Der Ausgangsort bezeichnet den physischen Standort, etwa ein Verteilzentrum, ein Fertigungswerk oder ein Lieferantenlager, an dem die Waren ihren Weg beginnen. Er ist der Startpunkt eines wichtigen Logistikabschnitts in der Lieferkette.

Die Analyse des Prozesses nach Ausgangsort macht Leistungsunterschiede zwischen Standorten sichtbar. Sie zeigt beispielsweise, welche Werke längere Produktionsvorlaufzeiten haben oder welche Verteilzentren effizienter kommissionieren und verpacken. Diese geografische oder standortbezogene Analyse ist wichtig für die Netzwerkoptimierung, die Ressourcenverteilung und die Vereinheitlichung bewährter Vorgehensweisen im Unternehmen.

Damit lässt sich die Leistung verschiedener Werke und Lager vergleichen. So erkennen Sie betriebliche Engpässe und bewährte Vorgehensweisen an einzelnen Standorten.

Findet sich in Bestandsverwaltungs-, Lagerverwaltungs- oder Transportsystemen, häufig in Verbindung mit Versand- oder Fertigungsauftragsdaten.

Die Bestellnummer ist die eindeutige Kennung des Dokuments, mit dem Waren oder Dienstleistungen bei einem externen Lieferanten beschafft werden. Sie verknüpft den übergeordneten Logistikauftrag mit den konkreten Beschaffungsaktivitäten.

Mit diesem Attribut können Analysten den Beschaffungs-Subprozess genauer untersuchen. Es hilft, den Weg einer Bestellung von der Anforderung bis zum Wareneingang nachzuverfolgen, Lieferzeiten präzise zu messen und Engpässe bei der Bestellfreigabe oder Auftragsabwicklung zu erkennen. Außerdem lassen sich Beschaffungsprobleme mit nachgelagerten Verzögerungen in der Produktion oder bei der Kundenlieferung in Verbindung bringen.

Das Attribut verknüpft den durchgängigen Prozess mit konkreten Beschaffungsaktivitäten. So lassen sich der Procure-to-Pay-Subprozess und die Lieferantenleistung detailliert analysieren.

Wird in den Kopfdaten von Einkaufsbelegen gespeichert und in zugehörigen Dokumenten wie Wareneingängen und Lieferantenrechnungen referenziert.

Die Kundenauftragsnummer ist die eindeutige Kennung des Dokuments, mit dem die Auftragsabwicklung aufgrund einer Kundenanfrage beginnt. Sie dient als zentrale Referenz im gesamten Order-to-Cash-Zyklus.

Wenn die zentrale Case-ID einen zusammengefassten Logistikauftrag bezeichnet, stellt die Kundenauftragsnummer eine wichtige Verbindung zur konkreten Kundennachfrage her. Sie ermöglicht eine Analyse aus Vertriebssicht, etwa zur Messung der Auftragsbearbeitungszeit, der Erfüllungsquote und der Zeit von der Auftragserstellung bis zur endgültigen Lieferung. So lassen sich Lieferkettenabläufe direkt mit Kundentransaktionen verknüpfen.

Das Attribut verknüpft Logistikaktivitäten mit der ursprünglichen Kundennachfrage. So erhalten Sie einen klaren Überblick über den Order-to-Cash-Prozess und die Leistung bei der Auftragsabwicklung für Kunden.

Wird in den Kopfdaten von Verkaufsbelegen gespeichert und in nachfolgenden Dokumenten wie Lieferungen und Rechnungen referenziert.

Die Transportart bezeichnet, wie die Waren vom Ausgangs- zum Zielort befördert werden, etwa per Straße, Schiene, Luft- oder Seefracht.

Die Analyse des Prozesses nach Transportart hilft, Logistikkosten und Leistung zu optimieren. So lassen sich beispielsweise die tatsächlichen Laufzeiten von Luft- und Seefracht vergleichen und Kosten und Nutzen datenbasiert abwägen. Außerdem wird sichtbar, ob bestimmte Transportarten häufiger zu Verzögerungen oder Schäden führen. Das unterstützt eine bessere Auswahl von Frachtführern und Routen.

Das Attribut ist eine wichtige Dimension für die Analyse von Transportkosten und Lieferzeiten und hilft, Logistikstrategien zu optimieren.

Findet sich in Versanddokumenten, Lieferaufträgen oder Datensätzen eines Transportmanagementsystems (TMS).