Ihr Daten-Template für das Supply-Chain-Management

Dieses Attribut beschreibt einen einzelnen Schritt oder Meilenstein im Lieferkettenprozess. Es erfasst wichtige Ereignisse wie Auftragserstellung, Bestandsprüfungen, Produktionsphasen und Lieferbestätigungen. Zusammen bilden sie die Abfolge der Vorgänge für jeden Logistikauftrag.

Bei der Process-Mining-Analyse dient die Abfolge der Aktivitäten dazu, die Prozessübersicht automatisch zu ermitteln, Abweichungen von der Standardvorgehensweise zu erkennen und Engpässe aufzudecken. Sie bildet die Grundlage für die Analyse des Prozessablaufs und der Konformität sowie für das Erkennen von Nacharbeitsschleifen, wie im Dashboard „Nacharbeitsanalyse der Qualitätskontrolle“.

Das Attribut legt die Prozessschritte fest und ermöglicht es, den tatsächlichen durchgängigen Ablauf der Lieferkette zu ermitteln und darzustellen.

Dieses Attribut wird üblicherweise aus Event Logs, Statusänderungsdatensätzen oder Transaktionscodes in verschiedenen Modulen von Kinaxis RapidResponse abgeleitet.

Die Ereigniszeit hält den genauen Zeitpunkt einer Aktivität fest. Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und die Dauer zwischen einzelnen Prozessschritten zu berechnen.

Die Analyse stützt sich maßgeblich auf dieses Attribut, um alle zeitbasierten Kennzahlen zu berechnen, darunter Zyklus-, Warte- und Durchlaufzeiten. Es ist unverzichtbar für Dashboards wie „Durchlaufzeit der Auftragserfüllung“ und KPIs wie „Durchschnittliche Durchlaufzeit vom Auftrag bis zur Lieferung“. Genaue Timestamps bilden die Grundlage, um die Prozessleistung zu verstehen und Verzögerungen zu erkennen.

Dieser Timestamp gibt die chronologische Reihenfolge der Ereignisse vor und bildet die Grundlage für alle Berechnungen von Dauer und Leistung. So werden Engpässe und Verzögerungen sichtbar.

Diese Information findet sich üblicherweise zusammen mit den Aktivitätsdaten in Transaktionsprotokollen oder Statusaktualisierungen der Kinaxis-RapidResponse-Module.

Der Logistikauftrag dient als primäre Case-Kennung und fasst alle Ereignisse einer einzelnen Auftragserfüllung zusammen. Damit lässt sich der Weg eines Produkts durch die gesamte Lieferkette verfolgen, von der ersten Prognose oder Kundenanfrage bis zum endgültigen Zustellnachweis.

Im Process Mining ist die Analyse der Aktivitäten nach Logistikauftrag grundlegend. Sie ermöglicht die Visualisierung vollständiger Prozessabläufe, die Berechnung von Zykluszeiten sowie die Erkennung von Varianten und Engpässen für jeden einzelnen Auftrag. Darauf bauen Dashboards wie „Durchlaufzeit der Auftragserfüllung“ und „Durchgängige Logistikvarianten“ auf.

Diese Kennung ist unerlässlich, um den gesamten Lebenszyklus eines Auftrags nachzuverfolgen. So lassen sich Prozessvarianten, Effizienz und Compliance von Anfang bis Ende analysieren.

Diese Kennung ist üblicherweise ein zentrales Feld in den Auftragsverwaltungs- oder Logistikplanungsmodulen von Kinaxis RapidResponse.

Dieses Attribut enthält Datum und Uhrzeit des letzten Datenabrufs. Als Metadatenfeld zeigt es Benutzern, wie aktuell die analysierten Daten sind.

Diese Information ist in jedem Process-Mining-Dashboard wichtig, denn sie gibt an, wie aktuell die Analyse ist und wann die nächste Datenaktualisierung erwartet wird. So können Entscheidungen auf Grundlage aktueller Informationen getroffen werden.

Informiert Benutzer darüber, wie aktuell die Daten sind und wann die Prozessanalyse zuletzt aktualisiert wurde.

Dieses Metadatenfeld wird während der Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL) erstellt und mit einem Timestamp versehen.

Dieses Attribut gibt für jeden Eintrag im Event Log das Ursprungssystem an. In einer komplexen Systemlandschaft können Ereignisse eines einzelnen Prozesses aus mehreren Systemen stammen, etwa aus einem ERP, einem WMS und Kinaxis selbst.

Bei der Analyse hilft das Attribut, Daten zu validieren und die technische Systemlandschaft des Prozesses zu verstehen. Außerdem lassen sich damit Probleme bei der Datenintegration oder Abweichungen zwischen den beteiligten Systemen der Lieferkette erkennen.

Das Attribut gibt Aufschluss über die Herkunft der Daten. Das ist entscheidend für die Datenvalidierung, die Fehlersuche und das Verständnis der Prozessfragmentierung über verschiedene IT-Systeme hinweg.

Dieser statische Wert wird häufig während der Datenextraktion hinzugefügt, um die Herkunft der Daten zu kennzeichnen.

Dieses Attribut gibt an, welche Person oder welcher Systembenutzer für einen bestimmten Prozessschritt verantwortlich war. Es hilft, die Arbeitsverteilung zu verstehen, Schulungsbedarf zu erkennen und die Leistung verschiedener Benutzer oder Teams zu analysieren.

Bei der Analyse lässt sich damit die Prozessübersicht nach bestimmten Benutzern filtern, um zu sehen, wie sie ihre Aufgaben ausführen. Außerdem können Aktivitäten sichtbar werden, die häufig von einer kleinen Gruppe von Spezialisten bearbeitet werden. Auch mögliche Automatisierungsmöglichkeiten für wiederkehrende manuelle Aufgaben lassen sich so erkennen.

Das Attribut ordnet die Verantwortung für Prozessschritte Benutzern zu. So lassen sich Teamleistung, Arbeitsverteilung und die Einhaltung von Vorgehensweisen analysieren.

Findet sich in Transaktionsprotokollen von Kinaxis RapidResponse üblicherweise in Feldern wie „Benutzername“, „Geändert von“ oder „Erstellt von“.

Dieses Attribut enthält das Datum, an dem der Kunde seine Bestellung erwartet. Es dient als Grundlage, um die Lieferleistung und Kundenzufriedenheit zu messen.

Das Datum wird direkt mit dem tatsächlichen Lieferdatum verglichen, um die KPI zur Termintreue zu berechnen und das Dashboard zur Leistung bei termingerechter Lieferung zu erstellen. Die Abweichung zwischen gewünschtem und tatsächlichem Lieferdatum zeigt systematische Verzögerungen auf und hilft, den Kundenservice zu verbessern.

Dieser Wert ist der zentrale Maßstab für die Termintreue und ein wichtiger Bestandteil der KPIs zur Kundenzufriedenheit.

Ein Standardfeld in Kundenaufträgen von Kinaxis RapidResponse.

Dieses Attribut kennzeichnet den Endkunden des Logistikauftrags. Es ist wichtig, um Prozesse aus Kundensicht zu analysieren und die Ergebnisse nach Kunden aufzuschlüsseln.

Anhand der Kunden-ID können Sie die Leistung bei termingerechter Lieferung für einzelne Kunden untersuchen, komplexe Auftragsabläufe erkennen und gezielte Serviceverbesserungen planen. So lassen sich besonders wichtige Kunden priorisieren und Kundenbeziehungen wirksamer gestalten.

Ermöglicht eine kundenorientierte Prozessanalyse, mit der sich Servicelevel, Lieferleistung und die Komplexität der Auftragsabwicklung für wichtige Kunden bewerten lassen.

In Kundentabellen oder Arbeitsmappen von Kinaxis RapidResponse zu finden, häufig mit „Customer Number“ oder „Sold-To Party“ bezeichnet.

Dieses Attribut gibt an, welches Produkt im Logistikauftrag bearbeitet wird. Damit lässt sich die Analyse nach Produkttyp, Kategorie oder einzelnen Artikeln aufschlüsseln.

Die Analyse nach Produkt ist entscheidend, um Artikel zu erkennen, bei denen es häufig zu Verzögerungen, Qualitätsproblemen oder komplexen Erfüllungswegen kommt. Sie ist eine wichtige Grundlage für die Dashboards zur Genauigkeit der Bedarfsprognose und zur Nacharbeitsanalyse in der Qualitätskontrolle. So lassen sich problematische Produktlinien oder Lieferketten gezielt ermitteln.

Ermöglicht die Analyse einzelner Produktlinien oder Kategorien und hilft dabei, Produkte mit ineffizienten oder problematischen Erfüllungswegen zu identifizieren.

Ein Standardfeld in Auftrags-, Versand- und Bestandsdaten von Kinaxis RapidResponse, häufig mit „SKU“, „Material Number“ oder „Product ID“ bezeichnet.

Dieses Attribut erfasst den Timestamp, zu dem der Kunde den Wareneingang offiziell bestätigt hat. Damit ist der letzte Schritt der Auftragsabwicklung erreicht.

Es ergänzt das gewünschte Lieferdatum und zeigt, ob eine Lieferung pünktlich oder verspätet war. Als zentrale Kennzahl im Dashboard zur Leistung bei termingerechter Lieferung ist es außerdem wichtig für die Berechnung von Service Level Agreements (SLAs) und die Bewertung der Zuverlässigkeit der gesamten Lieferkette.

Es bestätigt den Abschluss der Lieferung und ist unerlässlich, um die tatsächliche Lieferleistung mit den Erwartungen des Kunden zu vergleichen.

Diese Information stammt häufig aus einem Zustellnachweis. Das Ereignis wird möglicherweise in Kinaxis oder einem angebundenen Transportmanagementsystem (TMS) erfasst.

Dieses Attribut erfasst den konkreten Grund für einen Qualitätsmangel. Es liefert wichtige Informationen, wenn die Aktivität „Quality Control Passed“ ausbleibt und der Prozess stattdessen zur Nacharbeit in die Produktion zurückführt.

Im Dashboard zur Nacharbeitsanalyse in der Qualitätskontrolle erklären diese Daten die Ursachen der Nacharbeit. Die Analyse der Ablehnungsgründe hilft, die Ursachen von Qualitätsproblemen zu ermitteln, etwa Materialfehler, Gerätestörungen oder Bedienfehler. Darauf aufbauend können gezielte Verbesserungsmaßnahmen eingeleitet werden.

Liefert wichtige Informationen zu Qualitätsmängeln und Nacharbeitszyklen. So können Sie Ursachen analysieren, die Produktqualität verbessern und Ausschuss verringern.

Diese Information ist in Qualitätsmanagementmodulen oder -tabellen zu finden und mit Ereignissen der Qualitätsprüfung verknüpft.

Dieses Attribut gibt an, wie viele Einheiten eines bestimmten Produkts ein Kundenauftrag umfasst. Es gehört zu den grundlegenden Transaktionsdaten.

In der Analyse wird die Bestellmenge mit der prognostizierten Menge verglichen, um die Genauigkeit der Bedarfsprognose zu messen. Außerdem hilft sie dabei, Aufträge mit hohem Volumen zu priorisieren und den Umfang der erforderlichen Produktions- und Logistikabläufe einzuschätzen.

Wichtig, um die Genauigkeit der Bedarfsprognose durch den Vergleich mit prognostizierten Mengen zu messen und die maßgeblichen Volumentreiber in der Lieferkette zu verstehen.

Ein Standardfeld in den Positionsdaten von Kundenaufträgen in Kinaxis RapidResponse.

Dieses Attribut ist die zentrale Kennung für Beschaffungsvorgänge. Es verknüpft die Materialanforderung („Purchase Requisition Created“) mit der offiziellen Bestellung an den Lieferanten („Purchase Order Issued“) und dem anschließenden Wareneingang („Raw Materials Received“).

Die Bestellnummer ist nicht die Case-ID des Logistikauftrags, sondern eine wichtige Referenz auf den Geschäftsvorgang. Sie ermöglicht eine detaillierte Analyse einzelner Lieferantentransaktionen und ist unerlässlich, um das Dashboard zur Lieferleistung von Lieferanten genauer auszuwerten.

Dient als zentrale Referenz für Beschaffungsvorgänge und ermöglicht eine detaillierte Analyse des Teilprozesses Einkauf sowie der Lieferantenleistung.

Ein zentrales Feld in den Einkaufs- und Beschaffungsmodulen oder Arbeitsmappen von Kinaxis RapidResponse.

Diese Kennzahl wird auf Case-Ebene berechnet und misst die Gesamtdauer der Auftragsabwicklung von Anfang bis Ende. Dazu wird der Timestamp der letzten Aktivität („Proof Of Delivery Signed“) vom Timestamp der ersten relevanten Aktivität („Customer Order Received“) abgezogen.

Die Kennzahl bildet die Grundlage für das Dashboard zur Durchlaufzeit der Auftragserfüllung und die KPI zur durchschnittlichen Durchlaufzeit vom Auftrag bis zur Lieferung. Sie gibt einen Überblick über die Effizienz und Geschwindigkeit der gesamten Lieferkette und hilft, Verbesserungen nachzuverfolgen sowie systematische Verzögerungen im Zeitverlauf zu erkennen.

Gibt die gesamte Dauer der Auftragsabwicklung von Anfang bis Ende an und dient als wichtige KPI zur Messung der Geschwindigkeit und Effizienz der Lieferkette.

Dieses Feld ist im Quellsystem nicht vorhanden. Die Kennzahl wird in der Process-Mining-Software auf Case-Ebene berechnet.

Dieses Attribut gibt das Lager an, das an der Auftragsabwicklung beteiligt ist. Es ist wichtig, um Logistik und Bestandsverwaltung innerhalb der Lieferkette zu verstehen.

Durch die Analyse der Aktivitäten je Lager kann das Unternehmen die Effizienz seines Distributionsnetzes vergleichen. Das ist für Dashboards zu Engpässen im Bestand und zum Durchsatz der Auftragsabwicklung hilfreich. So lassen sich langsam drehende Bestände und ineffiziente Lagerabläufe erkennen.

Kennzeichnet das jeweilige Lager oder Distributionszentrum. So lassen sich Bestandsbewegungen, Kommissionierleistung und Geschwindigkeit der Auftragsabwicklung nach Standort analysieren.

In Bestandsverwaltungs- und Versanddaten zu finden, häufig im Zusammenhang mit Ereignissen zur Kommissionierung und zum Versand von Waren.

Dieses Attribut kennzeichnet den Lieferanten bei Beschaffungsvorgängen wie „Purchase Order Issued“ und „Raw Materials Received“.

Es ist eine wichtige Grundlage für das Dashboard zur Lieferleistung von Lieferanten. Damit kann das Unternehmen die Termintreue und Lieferzeiten verschiedener Lieferanten messen und vergleichen. Die Analyse unterstützt das Lieferantenmanagement, hilft zuverlässige Partner zu erkennen und Risiken in der vorgelagerten Lieferkette zu verringern.

Ermöglicht die Analyse der Lieferantenleistung. Das ist entscheidend, um Engpässe in der Beschaffung zu erkennen und eine zuverlässige vorgelagerte Lieferkette sicherzustellen.

In Einkaufsbelegen und Wareneingangsbuchungen von Kinaxis RapidResponse zu finden, meist als „Supplier ID“ oder „Vendor Number“ bezeichnet.

Dieses boolesche Attribut kennzeichnet Aktivitäten, die Teil eines Nacharbeitszyklus sind. Es wird üblicherweise auf „true“ gesetzt, wenn ein Produktions- oder Qualitätsprüfungsschritt für denselben Logistikauftrag nach einem ersten Versuch wiederholt wird.

Das Kennzeichen ist eine wichtige Grundlage für das Dashboard zur Nacharbeitsanalyse in der Qualitätskontrolle und die KPI zur Nacharbeitsquote. Damit können Analysten die Häufigkeit von Nacharbeit quantifizieren und Prozessabläufe ermitteln, die zu Ineffizienzen, höheren Kosten und längeren Zykluszeiten führen.

Kennzeichnet ineffiziente Nacharbeitszyklen direkt im Prozess. So lässt sich der Einfluss von Qualitätsproblemen auf Kosten und Zykluszeit einfach quantifizieren.

Dieses Attribut wird im Process-Mining-Tool berechnet, indem wiederholte Aktivitätsfolgen für einen bestimmten Case erkannt werden.

Dieses Attribut enthält die Menge eines Produkts, die voraussichtlich in einem bestimmten Zeitraum bestellt wird. Es bildet das Ergebnis der Bedarfsplanung ab.

Diese Daten sind eine wichtige Grundlage für das Dashboard zur Genauigkeit der Bedarfsprognose und die KPI zur Abweichung zwischen prognostizierten und tatsächlichen Bestellungen. Durch den Vergleich mit der tatsächlichen Bestellmenge kann das Unternehmen die Zuverlässigkeit seiner Prognosen bewerten. Das ist entscheidend, um Bestände und Produktionsplanung zu optimieren.

Dient als Grundlage für die Messung der Prognosegenauigkeit und hilft, die Bestandsverwaltung zu verbessern sowie Kosten durch Überbestände oder Fehlbestände zu senken.

Diese Daten stammen aus den Modulen für Bedarfsplanung oder Prognosen in Kinaxis RapidResponse.

Dieses boolesche Attribut wird durch den Vergleich des tatsächlichen mit dem gewünschten Lieferdatum berechnet. Es ordnet jeden abgeschlossenen Auftrag eindeutig als pünktlich oder verspätet ein.

Das Kennzeichen ist die zentrale Grundlage für das Dashboard zur Leistung bei termingerechter Lieferung und die KPI zur Termintreue. Damit lassen sich Lieferleistungen einfach filtern, aggregieren und nach Dimensionen wie Kunde, Produkt oder Region visualisieren.

Liefert ein eindeutiges Ergebnis zur Lieferleistung, vereinfacht die Berechnung von KPIs zur Termintreue und ermöglicht aussagekräftige Dashboard-Visualisierungen.

Dieses Attribut ist im Quellsystem nicht vorhanden. Es wird während der Datentransformation für Process Mining berechnet.

Dieses Attribut kennzeichnet die physische Ressource, die an einem Prozessschritt beteiligt ist, insbesondere in der Fertigung. Das kann eine bestimmte Maschine, eine Montagelinie oder eine Packstation sein.

Die Analyse nach Ressource ist eine zentrale Grundlage für das Dashboard zur Ressourcenauslastung in der Lieferkette. Sie zeigt die Auslastung und Leistung verschiedener Ressourcen, hilft Engpässe an Maschinen zu erkennen und unterstützt eine bessere Ressourcenverteilung für mehr Durchsatz und Effizienz.

Kennzeichnet die verwendete Anlage oder Produktionslinie. Das ist wichtig, um Ressourcenauslastung, Kapazitätsgrenzen und Produktionsengpässe zu analysieren.

Diese Daten finden sich häufig in Manufacturing-Execution-Systemen (MES), die an Kinaxis angebunden sind, oder in detaillierten Produktionsplanungsdaten.

Dieses Attribut gibt an, wie Waren von einem Ort zum anderen transportiert werden. Dazu zählen reguläre und beschleunigte Versandoptionen.

Es ist eine wichtige Grundlage für das Dashboard zur Übersicht beschleunigter Aufträge und die KPI zum Anteil beschleunigter Aufträge. Die Analyse zeigt, wie häufig kostspielige Expresslieferungen eingesetzt werden. Das kann auf Probleme bei der Planung oder Ausführung hinweisen. Außerdem lassen sich damit die Transportzeiten einzelner Streckenabschnitte vergleichen und die Effizienz verschiedener Transportarten bewerten.

Kennzeichnet die Transportarten und ist wichtig, um Logistikkosten, Transportzeiten und die Häufigkeit teurer Expresslieferungen zu analysieren.

Diese Information ist üblicherweise in Versand- oder Transportbelegen von Kinaxis RapidResponse oder einem angebundenen TMS gespeichert.

Dieses Attribut kennzeichnet den konkreten Standort, etwa ein Werk oder eine Produktionsstätte, der am Lieferkettenprozess beteiligt ist. Es ordnet produktionsbezogene Aktivitäten geografisch und organisatorisch ein.

Mit einer Analyse nach Werk lassen sich die Leistungen verschiedener Standorte vergleichen. So können Sie erkennen, welche Werke effizienter arbeiten, wo häufiger Nacharbeit anfällt und an welchen Standorten Produktionsengpässe auftreten. Das unterstützt auch die Analyse der Ressourcenauslastung.

Ordnet Produktionsaktivitäten einem Standort zu und ermöglicht so Leistungsvergleiche und Engpassanalysen zwischen verschiedenen Fertigungsstandorten.

Ein häufiges Attribut in Produktions-, Bestands- und Logistikdaten von Kinaxis RapidResponse.