Ihr Supply Chain Management Daten-Template

Die Aktivität repräsentiert einen eigenständigen Schritt oder eine Aufgabe, die innerhalb des Lieferkettenprozesses ausgeführt wird. Jede Aktivität markiert einen spezifischen Punkt im Lebenszyklus eines Logistikauftrags und liefert die Bausteine für die Prozesslandkarte.

Die Analyse von Aktivitäten ermöglicht es Unternehmen zu verstehen, welche Schritte tatsächlich ausgeführt werden, in welcher Reihenfolge und wie häufig. Diese Sichtweise hilft, Engpässe, redundante Schritte und Abweichungen von der Standardarbeitsanweisung zu identifizieren. Gängige Aktivitäten in der Lieferkette umfassen Auftragserstellung, Wareneingang, Kommissionierung, Verpackung, Versand und Fakturierung.

Dieses Attribut bildet das Rückgrat der Prozesskarte und ermöglicht die Visualisierung und Analyse der Abfolge der Schritte in der Lieferkette.

Oft abgeleitet aus Event Logs, Statusänderungsdatensätzen, Dokumenttypen oder Transaktionscodes im Quellsystem.

Die Case ID repräsentiert die einzigartige Instanz eines analysierten Prozesses. Im Lieferkettenmanagement ist dies typischerweise die Logistikauftragsnummer, die alle zusammenhängenden Aktivitäten von der initialen Erstellung bis zur finalen Lieferung miteinander verbindet.

Dieses Attribut ist essenziell, um alle zugehörigen Events, wie die Erstellung einer Bestellung, den Warenversand und die Kundenrechnung, zu einem einzigen End-to-End-Prozessfluss zusammenzufassen. Durch die Verfolgung dieser Kennung können Analysten den gesamten Weg eines Auftrags visualisieren, dessen Gesamtzykluszeit messen und Variationen zwischen verschiedenen Auftragspfaden identifizieren. Ohne eine konsistente Case ID ist es unmöglich, den Prozessfluss präzise zu rekonstruieren.

Es ist das fundamentale Attribut für Process Mining, da es alle zusammenhängenden Aktivitäten zu einem einzigen Case verbindet und so die Analyse des End-to-End-Prozessflusses ermöglicht.

Typischerweise in den Kopfdaten primärer Geschäftsbelege wie Kundenaufträgen, Lieferscheinen oder übergeordneten Logistikauftragstabellen zu finden.

Die Startzeit ist ein präziser Timestamp, einschließlich Datum und Uhrzeit, der den Beginn einer Aktivität markiert. Er ist eine kritische Komponente für die chronologische Reihenfolge von Events und für die Performance-Analyse.

Dieses Attribut ist grundlegend für die Berechnung von Zykluszeiten, die Identifizierung von Verzögerungen zwischen Schritten und das Verständnis der Gesamtdauer des Prozesses. Durch die Analyse von Timestamps können Unternehmen den Durchsatz messen, Bottlenecks identifizieren, wo Cases lange Wartezeiten haben, und die Performance anhand von Service Level Agreements bewerten. Präzise Timestamps sind die Grundlage jeder zeitbasierten Process Mining Analyse.

Es ermöglicht die chronologische Abfolge von Aktivitäten und ist essenziell für alle zeitbasierten Berechnungen, wie Zykluszeiten und Engpassanalyse.

Üblicherweise in Event Logs, Transaktionsaufzeichnungen oder Dokumentenerstellungs-Timestamps in den Transaktionstabellen des Source System zu finden.

Dieses Attribut erfasst Datum und Uhrzeit der letzten Datenextraktion oder -aktualisierung für einen bestimmten Event Record. Es ist ein technisches Attribut, das verwendet wird, um die Datenaktualität und -zuverlässigkeit sicherzustellen.

Obwohl es typischerweise nicht für die direkte Prozessanalyse verwendet wird, ist Last Data Update entscheidend für das Dashboard-Monitoring und die Data Governance. Es hilft Benutzern zu verstehen, wie aktuell die angezeigten Informationen sind, und kann verwendet werden, um Warnungen für Datenpipeline-Fehler einzurichten. Dies stellt sicher, dass Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage zeitnaher und relevanter Daten getroffen werden.

Es ist essenziell für Data Governance und Monitoring, da es Benutzern ermöglicht, die Aktualität der Analyse zu überprüfen und den bereitgestellten Erkenntnissen zu vertrauen.

Dieser Timestamp wird typischerweise vom ETL-Tool (Extract, Transform, Load) oder der Datenintegrationsplattform während des Datenaufnahmeprozesses generiert und erfasst.

Das Attribut Source System identifiziert die Anwendung oder Datenbank, aus der die Ereignisdaten stammen. In komplexen Lieferkettenumgebungen stammen Daten oft aus mehreren Systemen, wie einem ERP, einem Warehouse Management System (WMS) und einem Transportation Management System (TMS).

Die Nachverfolgung des Quellsystems ist wichtig für die Data Governance, Validierung und das Verständnis des Kontexts einer Aktivität. Es hilft bei der Fehlerbehebung von Datenqualitätsproblemen und kann in der Analyse verwendet werden, um Prozesse zu vergleichen, die sich über verschiedene Systeme erstrecken, oder um Aktivitäten zu identifizieren, die ausschließlich von einer bestimmten Anwendung verarbeitet werden. Diese Informationen bieten einen technischen Kontext für den Geschäftsprozess.

Es bietet entscheidenden Kontext über die Datenherkunft, was für die Datenvalidierung und die Analyse von Prozessen, die sich über mehrere Unternehmenssysteme erstrecken, unerlässlich ist.

Diese Information ist oft Teil der Datenextraktionsschicht oder kann ein statischer Wert sein, der basierend auf der Datenquellenverbindung zugewiesen wird.

Das tatsächliche Lieferdatum markiert den finalen Zeitstempel im Lebenszyklus der Auftragserfüllung und erfasst den Moment, in dem die Waren vom Kunden empfangen wurden. Dies wird oft durch ein Liefernachweisdokument oder eine Statusaktualisierung des Spediteurs bestätigt.

Dieses Attribut ist essenziell für die Berechnung der tatsächlichen End-to-End-Zykluszeiten und für die Leistungsmessung. Im Vergleich zum angeforderten Lieferdatum bestimmt es direkt, ob ein Auftrag zu früh, pünktlich oder verspätet war. Die Analyse dieser Daten hilft, systemische Ursachen von Verzögerungen zu identifizieren, egal ob sie in der Beschaffung, Produktion oder Logistik ihren Ursprung haben, und liefert die faktische Grundlage für die Verbesserung der Lieferzuverlässigkeit.

Es liefert den faktischen Endpunkt zur Messung tatsächlicher Zykluszeiten und wird zusammen mit dem angeforderten Datum verwendet, um die pünktliche Lieferleistung zu bestimmen.

Stammt aus Transportmanagement-Systemen (TMS), Spediteur-Updates oder Liefernachweis-Datensätzen.

Das Wunschlieferdatum ist das Zieldatum, bis zu dem die Waren voraussichtlich beim Kunden eintreffen sollen. Dieses Datum wird typischerweise vom Kunden bei der Bestellung festgelegt oder durch interne Planungsprozesse bestimmt.

Dieses Attribut dient als primäre Basis zur Messung der Lieferpünktlichkeit, einer kritischen KPI im Supply Chain Management. Durch den Vergleich des Wunschlieferdatums mit dem tatsächlichen Lieferdatum können Unternehmen ihre On-Time In-Full (OTIF)-Rate berechnen, Gründe für Verzögerungen identifizieren und Leistungstrends über verschiedene Regionen, Kunden oder Produkttypen hinweg analysieren. Es ist grundlegend für die Bewertung der Kundenzufriedenheit und der Zuverlässigkeit der Lieferkette.

Es ist die Grundlage für die Berechnung der pünktlichen Lieferrate, einem der kritischsten KPIs zur Messung der Lieferkettenleistung und Kundenzufriedenheit.

In Kopfdaten von Kundenaufträgen oder Planungsdokumenten innerhalb des ERP- oder Auftragsverwaltungssystems gefunden.

Das Attribut User Name identifiziert die Person, Abteilung oder den Systemagenten, die für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe im Prozess verantwortlich ist. Dies könnte ein Lagerarbeiter sein, der die Kommissionierung abschließt, oder ein System-Bot, der automatisch eine Bestellung erstellt.

Die Analyse der Prozessperformance nach Benutzer oder Team hilft, Effizienzunterschiede aufzudecken, Schulungsbedarfe zu identifizieren und Best Practices hervorzuheben. Zum Beispiel kann sie aufzeigen, welche Teams die kürzesten Bearbeitungszeiten haben oder welche Benutzer am häufigsten vom Standardprozess abweichen. Sie ist auch wertvoll für Compliance- und Auditierungszwecke, um nachzuvollziehen, wer kritische Aktionen durchgeführt hat.

Dieses Attribut fügt der Analyse eine menschliche oder Systemressourcen-Dimension hinzu, was Leistungsvergleiche, Workload-Balancing und Compliance-Tracking ermöglicht.

Verfügbar in Transaktionsprotokollen oder der Belegänderungshistorie, oft verknüpft mit Benutzerstammdaten.

Die Endzeit ist ein präziser Timestamp, der den Abschluss einer Aktivität markiert. Wenn sowohl eine Startzeit als auch eine Endzeit für ein Event verfügbar sind, wird es möglich, dessen Verarbeitungszeit direkt zu messen.

Dieses Attribut ermöglicht eine granularere Leistungsanalyse. Anstatt nur die Wartezeit zwischen Aktivitäten zu messen, können Analysten zwischen aktiver Verarbeitungszeit und Leerlaufzeit unterscheiden. Dies ist besonders nützlich, um ineffiziente Aktivitäten zu identifizieren, die erhebliche Ressourcen verbrauchen, wie lange Verpackungsdauern oder ausgedehnte Qualitätsprüfzeiten. Dieses Detailniveau unterstützt gezielte operative Verbesserungen.

Es ermöglicht die Berechnung der Aktivitätenbearbeitungszeit, was hilft, zwischen wertschöpfender Zeit und Wartezeit für eine präzisere Engpassanalyse zu unterscheiden.

In Event Logs oder Transaktionstabellen gefunden, wo sowohl Start- als auch Abschluss-Zeitstempel für Aufgaben erfasst werden.

Der Kunden-Identifikator ist ein einzigartiger Code oder eine Nummer, die jedem Kunden zugewiesen wird. Dieses Attribut verknüpft einen Logistikauftrag mit der spezifischen Entität, die die Waren und die Zahlung erhalten wird.

Dieses Attribut ist eine Schlüsseldimension für die Segmentierung und Analyse des Order-to-Cash-Prozesses. Es ermöglicht Unternehmen, Leistungsmetriken, wie pünktliche Lieferung und Auftragszykluszeit, für verschiedene Kundengruppen oder Schlüsselkunden zu bewerten. Diese Analyse kann aufzeigen, welche Kunden die meisten Verzögerungen erleben oder welche einzigartige Prozessvariationen aufweisen. Diese Erkenntnisse sind wertvoll für die Verbesserung des Kundenservice und die Anpassung der Logistikabläufe an spezifische Bedürfnisse.

Es ermöglicht eine kundenzentrierte Analyse, die eine Segmentierung von Leistungsmetriken wie Zykluszeit und pünktlicher Lieferung nach Kunden ermöglicht.

In Kopfdaten von Kundenaufträgen oder Kundenstammdaten innerhalb eines ERP- oder CRM-Systems gefunden.

Die Lieferantenkennung ist ein Code oder eine Nummer, die einen Lieferanten oder Anbieter, der an der Beschaffungsphase der Lieferkette beteiligt ist, eindeutig identifiziert. Diese ID verknüpft Bestellungen und Wareneingangsaktivitäten mit einem spezifischen Lieferanten.

Die Analyse der Prozessperformance nach Lieferanten ist entscheidend für ein effektives Lieferantenmanagement. Sie ermöglicht es Unternehmen, Lieferquoten, Vorlaufzeiten und Erfolgsquoten bei der Qualitätsprüfung zu messen. Diese Erkenntnisse können in Lieferanten-Scorecards, Vertragsverhandlungen und Entscheidungen über die Diversifizierung der Lieferkette zur Risikominderung einfließen. Durch die Segmentierung des Prozesses nach Lieferanten können Unternehmen Top-Performing-Partner und solche, die Verzögerungen verursachen, identifizieren.

Es ermöglicht die Analyse der Lieferantenleistung und hilft, Durchlaufzeiten, pünktliche Lieferraten und Qualität zu messen, was für die Beschaffungsoptimierung entscheidend ist.

In Bestelldokumenten oder Lieferantenstammdaten innerhalb eines ERP- oder Beschaffungssystems gefunden.

Die Produktkennung, oft eine Stock Keeping Unit (SKU) oder Materialnummer, identifiziert eindeutig den Artikel, der beschafft, produziert und geliefert wird. Ein einzelner Logistikauftrag kann eine oder mehrere Produktkennungen umfassen.

Die Analyse des Lieferkettenprozesses nach Produkten zeigt auf, wie verschiedene Artikel durch das System fließen. Sie kann Produkte hervorheben, die längere Produktionsvorlaufzeiten, höhere Fehlerquoten bei der Qualitätsprüfung oder eine größere Anfälligkeit für Versandverzögerungen aufweisen. Diese produktspezifische Sicht ist wesentlich für die Bestandsverwaltung, Nachfrageprognose und die Optimierung von Produktions- und Logistikstrategien für verschiedene Produktfamilien.

Dies ermöglicht eine produktbezogene Analyse des Prozesses, die hilft zu identifizieren, welche Produkte längere Zykluszeiten haben oder mit mehr Prozessausnahmen verbunden sind.

In den Positionsdetails von Kundenaufträgen, Bestellungen oder Produktionsaufträgen gefunden.

Die Kundenauftragsnummer ist die eindeutige Kennung für das Dokument, das den Erfüllungsprozess basierend auf einer Kundenanfrage initiiert. Sie dient als primäre Referenz im gesamten Order-to-Cash-Zyklus.

In Szenarien, in denen die Haupt-Case ID ein konsolidierter Logistikauftrag ist, bietet die Kundenauftragsnummer eine entscheidende Verbindung zurück zur spezifischen Kundennachfrage. Sie ermöglicht die Analyse des Prozesses aus Vertriebssicht und hilft, Auftragsbearbeitungszeiten, Erfüllungsraten und die Zeit von der Auftragserstellung bis zur endgültigen Lieferung zu messen. Sie ist unerlässlich, um Lieferkettenoperationen direkt mit Kundentransaktionen zu verbinden.

Es verbindet Logistikaktivitäten mit der ursprünglichen Kundennachfrage und ermöglicht so eine klare Sicht auf den Order-to-Cash-Prozess und die Kundenerfüllungsleistung.

Gespeichert in den Kopfdaten von Verkaufsbelegen und referenziert in nachfolgenden Belegen wie Lieferungen und Rechnungen.

Der Auftragstyp kategorisiert Logistikaufträge basierend auf ihrer Art, Priorität oder Erfüllungsstrategie. Gängige Typen umfassen Standard-, Express-, Nachschub- oder Sonderprojektaufträge.

Dieses Attribut ist ein leistungsstarker Filter für die vergleichende Analyse. Durch den Vergleich der Prozessabläufe von Eilaufträgen mit Standardaufträgen kann ein Unternehmen beurteilen, ob beschleunigte Prozesse tatsächlich schneller sind oder ob sie Ineffizienzen und höhere Kosten verursachen. Es hilft auch zu verstehen, ob verschiedene Auftragstypen unterschiedliche Prozesspfade verfolgen, und ermöglicht die unabhängige Optimierung jedes Pfades.

Es ermöglicht den Prozessvergleich zwischen verschiedenen Auftragsarten und hilft zu verstehen, ob bestimmte Kategorien anfälliger für Verzögerungen oder Nacharbeiten sind.

Typischerweise in den Kopfdaten von Kundenaufträgen oder Logistikaufträgen gespeichert.

Der Auftragsstatus gibt einen Überblick darüber, wo sich der Logistikauftrag in seinem Lebenszyklus am Ende des Prozesses oder zum Zeitpunkt der Datenextraktion befindet. Er spiegelt typischerweise das Endergebnis des Case wider.

Dieses Attribut wird hauptsächlich für die Ergebnisanalyse verwendet. Indem beispielsweise nach Cases mit dem Status 'Storniert' gefiltert wird, können Analysten die Ursachen für Auftragsstornierungen untersuchen. In ähnlicher Weise kann die Analyse von 'Teillieferungen' Probleme mit der Bestandsgenauigkeit oder Lieferantenverlässigkeit aufzeigen. Das Verständnis der Verteilung der Endstatus ist entscheidend für die Messung des gesamten Prozesserfolgs.

Es ist entscheidend für die Ergebnis-Analyse, da es das Filtern und Untersuchen von Cases basierend auf ihrem Endzustand ermöglicht, z. B. abgeschlossen, storniert oder verzögert.

Verfügbar in den Kopfdaten des primären Auftragsdokuments (z. B. Kundenauftrag, Logistikauftrag).

Die Bestellnummer ist die eindeutige Kennung für das Dokument, das zur Beschaffung von Waren oder Dienstleistungen von einem externen Lieferanten verwendet wird. Sie ist eine wichtige Verbindung zwischen dem gesamten Logistikauftrag und den spezifischen Beschaffungsaktivitäten.

Dieses Attribut ermöglicht Analysten, in den Beschaffungsteillprozess einzutauchen. Es hilft, den Lebenszyklus eines Einkaufs von der Anforderung bis zum Wareneingang zu verfolgen, Lieferantenlieferzeiten genau zu messen und Bottlenecks im Beschaffungs- oder Erfüllungsprozess zu identifizieren. Es kann auch verwendet werden, um Beschaffungsprobleme mit nachgelagerten Verzögerungen in Produktion oder Kundenlieferung zu korrelieren.

Es verbindet den End-to-End-Prozess mit spezifischen Beschaffungsaktivitäten und ermöglicht eine detaillierte Analyse des Procure-to-Pay-Teilprozesses und der Lieferantenleistung.

Gespeichert in den Kopfdaten von Einkaufsbelegen und referenziert in verwandten Belegen wie Wareneingängen und Lieferantenrechnungen.

Das Transportmittel spezifiziert die Logistikmethode, die verwendet wird, um Waren vom Ursprung zum Ziel zu bewegen. Dies könnte Optionen wie Straßen-, Schienen-, Luft- oder Seefracht umfassen.

Die Analyse des Prozesses nach Transportmittel hilft bei der Optimierung von Logistikkosten und Leistung. Zum Beispiel kann sie die tatsächlichen Transitzeiten für Luftfracht im Vergleich zu Seefracht aufzeigen und so eine datengesteuerte Kosten-Nutzen-Analyse ermöglichen. Sie hilft auch zu identifizieren, ob bestimmte Transportmittel anfälliger für Verzögerungen oder Schäden sind, was eine bessere Spediteur- und Routenplanung unterstützt.

Es bietet eine Schlüsseldimension zur Analyse von Transportkosten und Lieferzeiten und hilft so, Logistikstrategien zu optimieren.

In Versanddokumenten, Lieferaufträgen oder Aufzeichnungen des Transportmanagement-Systems (TMS) gefunden.

Der Ursprungsort identifiziert den physischen Standort, wie ein Distributionszentrum, eine Produktionsanlage oder ein Lieferantenlager, von dem aus Güter ihre Reise beginnen. Er stellt den Startpunkt eines wichtigen Logistikabschnitts in der Lieferkette dar.

Die Analyse des Prozesses nach Ursprungsort hilft, Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Standorten zu identifizieren. Sie kann aufzeigen, welche Werke längere Produktionsvorlaufzeiten haben oder welche Distributionszentren effizienter beim Kommissionieren und Verpacken sind. Diese geografische oder standortspezifische Analyse ist entscheidend für die Netzwerkoptimierung, Ressourcenallokation und die Standardisierung von Best Practices innerhalb der Organisation.

Es ermöglicht den Leistungsvergleich zwischen verschiedenen Werken oder Lagern und hilft, operative Engpässe und Best Practices an spezifischen Standorten zu identifizieren.

In Bestandsmanagement-, Lagerverwaltung- oder Transportsystemen gefunden, oft verknüpft mit Versand- oder Produktionsauftragsdaten.