Ihr Daten-Template für das Supply-Chain-Management

Der Aktivitätsname bezeichnet einen einzelnen Schritt im Lebenszyklus der Lieferkette, zum Beispiel „Auftrag zugewiesen“, „Ware kommissioniert“ oder „Sendung versandt“. Diese Aktivitäten bilden die Knoten in der ermittelten Prozesskarte.

Durch die Analyse dieser Aktivitäten lässt sich der Prozessablauf visualisieren. Sie zeigt häufige Pfade und misst die Dauer der einzelnen Phasen. Das ist entscheidend, um zu verstehen, was während der Abwicklung eines Logistikauftrags geschieht und wo Nacharbeit, Engpässe oder Abweichungen vom Standardprozess auftreten.

Dieses Attribut legt die Prozessschritte fest. Es bildet die Grundlage der Prozesskarte und ermöglicht die Analyse des Prozessablaufs und von Engpässen.

Dieses Attribut wird üblicherweise abgeleitet, indem Ereigniscodes oder Statusänderungen aus verschiedenen Transaktionstabellen von Manhattan Associates verständlichen Aktivitätsnamen zugeordnet werden.

Der Event Timestamp, auch Startzeit genannt, erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem eine Aktivität ausgeführt wurde. Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und die Dauer zwischen Aktivitäten zu berechnen.

Beim Process Mining dienen diese Daten dazu, den zeitlichen Ablauf jedes Cases abzubilden, Zykluszeiten zu berechnen, Verzögerungen zu erkennen und die Prozessleistung im Zeitverlauf zu analysieren. Genaue Timestamps bilden die Grundlage für fast alle zeitbasierten Prozessanalysen und KPI-Berechnungen, etwa für die Durchlaufzeit und die Leistung bei termingerechter Lieferung.

Dieses Attribut gibt die chronologische Reihenfolge der Ereignisse an und ist für die Berechnung aller zeitbasierten Kennzahlen wie Zykluszeiten und Verzögerungen unverzichtbar.

Diese Information findet sich in den Transaktionsprotokolltabellen von Manhattan Associates neben dem zugehörigen Ereignis oder der Statusaktualisierung.

Der Logistikauftrag ist die zentrale Kennung, die alle zugehörigen Aktivitäten vom Eingang des Kundenauftrags bis zur endgültigen Zustellung miteinander verknüpft. Jeder Logistikauftrag steht für einen einzelnen Abwicklungsverlauf. So lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Auftrags analysieren, einschließlich Beschaffung, Lagerung, Versand und Zustellung.

Im Process Mining dient dieses Attribut dazu, alle zugehörigen Ereignisse zu einem einzelnen Case zusammenzufassen. Die Analyse nach Logistikauftrag ermöglicht es, durchgängige Durchlaufzeiten zu berechnen, häufige Prozessvarianten zu erkennen und Engpässe oder Abweichungen bei bestimmten Aufträgen aufzudecken.

Dies ist die zentrale Case-ID, die alle zugehörigen Ereignisse zusammenfasst. So lässt sich der gesamte Ablauf eines einzelnen Auftrags vom Anfang bis zum Ende nachvollziehen.

Dies ist der Primärschlüssel in den zentralen Auftragsverwaltungstabellen von Manhattan Associates. Die Systemdokumentation gibt Auskunft über die genaue Tabelle, wahrscheinlich handelt es sich um eine Tabelle mit Auftragskopfdaten.

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

In Process-Mining-Dashboards ist diese Information wichtig, um den Aktualitätsstand der Erkenntnisse zu vermitteln. So wissen die Beteiligten, wie neu die Daten sind, und können ihre Entscheidungen darauf abstimmen. Zugleich wird verhindert, dass Analysen auf veralteten Informationen beruhen.

Zeigt, wie aktuell die Daten sind, damit Analysen und Entscheidungen auf dem neuesten Informationsstand beruhen.

Dieser Timestamp wird während des ETL-Prozesses (Extraktion, Transformation und Laden) erzeugt und hinzugefügt.

Dieses Attribut gibt an, aus welchem Informationssystem die Ereignisdaten stammen. In diesem Zusammenhang ist das in der Regel „Manhattan Associates“. Das Attribut kann aber auch verschiedene Module oder integrierte Systeme voneinander unterscheiden.

Es ist wichtig für die Data Governance und hilft, den Datenkontext zu verstehen, insbesondere wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt werden. Außerdem lässt sich damit die Datenherkunft nachvollziehen und die Ursache von Datenqualitätsproblemen ermitteln.

Gibt die Herkunft der Daten an. Das ist wichtig für die Data Governance und Validierung sowie für das Zusammenführen von Daten aus mehreren Unternehmenssystemen.

Dieser statische Wert wird üblicherweise bei der Datenextraktion hinzugefügt, um den Ursprung des Datensatzes zu kennzeichnen.

Die Auftragsart kategorisiert Logistikaufträge nach ihrer Art oder Priorität. Gängige Typen sind Kundenaufträge, Umlagerungsaufträge und Retourenaufträge. Für jede Auftragsart können ein eigener erwarteter Prozessablauf und ein eigenes Service Level Agreement (SLA) gelten.

Dieses Attribut ist für Vergleichsanalysen wichtig. Wenn Analysten den Prozess nach Auftragsart filtern oder segmentieren, können sie nachvollziehen, wie die verschiedenen Auftragsarten bearbeitet werden, ihre Zykluszeiten vergleichen und feststellen, ob bestimmte Arten häufiger von Verzögerungen oder Ausnahmen betroffen sind. Das Attribut unterstützt direkt das Dashboard „Zykluszeitvergleich nach Auftragsart“.

Ermöglicht den Vergleich der Leistung und Prozessabläufe verschiedener Auftragsarten, die oft unterschiedliche Abläufe und SLAs haben.

Das Feld befindet sich in den Auftragskopfdaten von Manhattan Associates. Den genauen Feldnamen finden Sie in der Systemdokumentation.

Dieses Attribut gibt an, welcher Mitarbeitende oder Systembenutzer einen bestimmten Prozessschritt ausgeführt hat. Es kann sich um eine eindeutige Benutzer-ID, einen Namen oder bei automatisierten Aufgaben um den Namen eines Systemkontos handeln.

Die Analyse nach Benutzern zeigt, wie die Arbeitslast verteilt ist, wie sich die Ressourcenleistung entwickelt und wo Schulungsbedarf besteht. Das Attribut ist wichtig für Dashboards zur Ressourcenauslastung und zum Durchsatz sowie für die Untersuchung von Prozessabweichungen, die mit bestimmten Benutzern zusammenhängen.

Ermöglicht die Analyse der Ressourcenleistung und der Arbeitslastverteilung. Außerdem zeigt es, welche Benutzer oder Teams an Prozessausnahmen beteiligt sind.

Das Feld findet sich üblicherweise in Transaktionstabellen neben den Ereignisdaten, oft unter der Bezeichnung „UserID“ oder „ChangedBy“. Ziehen Sie die Dokumentation von Manhattan Associates zu Rate.

Dieses Attribut enthält das Zieldatum, bis zu dem die Waren an den Kunden oder den Empfangsort geliefert werden sollen. Es dient als Vergleichswert für die Messung der Leistung bei termingerechter Lieferung.

Bei der Analyse wird dieses Datum mit dem tatsächlichen Lieferzeitpunkt („Proof of Delivery Received“) verglichen. So lässt sich feststellen, ob ein Auftrag pünktlich, vorzeitig oder verspätet geliefert wurde. Das Attribut ist eine wichtige Grundlage für Kennzahlen wie „Termingerechte Lieferung an Kunden“ und „Termingerechte Lieferung durch Lieferanten“ sowie für die zugehörigen Leistungs-Dashboards.

Dient als Grundlage für die Messung der Termintreue, einer wichtigen Kennzahl für die Kundenzufriedenheit und das Lieferantenmanagement.

Das Feld befindet sich in den Auftragskopf- oder Auftragspositions-Tabellen von Manhattan Associates. Ziehen Sie die Systemdokumentation zu Rate.

Die Produkt-SKU ist ein eindeutiger Code zur Identifizierung eines bestimmten Produkts. Ein einzelner Logistikauftrag kann mehrere SKUs enthalten.

Die Analyse auf Produktebene zeigt, ob bestimmte Artikel mit Prozessineffizienzen verbunden sind, etwa längeren Kommissionierzeiten, häufigerer Nacharbeit oder wiederkehrenden Fehlbeständen. Dieses Attribut ist für das Dashboard „Bestandsauffüllung und Fehlbestandsrisiko“ wichtig, um die Rechtzeitigkeit von Nachbestellungen nach Produkt zu analysieren.

Ermöglicht Analysen auf Produktebene, um Probleme wie Fehlbestände, Verzögerungen bei der Kommissionierung oder Qualitätsmängel bestimmter Artikel aufzudecken.

Das Feld befindet sich in den Auftragspositions-Tabellen von Manhattan Associates. Dazu müssen die Auftragskopfdaten mit den Positionsdetails verknüpft werden.

Dieses Attribut gibt an, mit welcher Transportart die Waren vom Lager zum Zielort befördert werden. Beispiele sind Komplettladung (FTL), Teilladung (LTL), Luftfracht, Seefracht und Paketversand.

Diese Dimension ist für das Dashboard „Analyse von Transportkosten und Effizienz“ wichtig. Sie ermöglicht den Vergleich der Kosten und Geschwindigkeit verschiedener Transportarten. Außerdem hilft sie bei der Berechnung der Kennzahl „Häufigkeit von Expressversand“, indem sie zeigt, wann teurere, schnellere Transportarten zum Einsatz kommen.

Unterstützt die Analyse von Transportkosten und Effizienz und zeigt, wie häufig teure Expressversandoptionen eingesetzt werden.

Das Feld befindet sich in den Versand- oder Transportplanungstabellen des TMS-Moduls von Manhattan Associates.

Dieses Attribut gibt den Ausgangspunkt der Lieferung an, zum Beispiel ein Verteilzentrum, ein Produktionswerk oder den Standort eines Lieferanten. Üblicherweise wird dafür ein Standortcode oder -name verwendet.

Daten zu Abgangs- und Zielorten sind grundlegend für die Analyse des Logistiknetzwerks. Das Attribut unterstützt das Dashboard „Matrix der Durchlaufzeiten nach Abgangs- und Zielort“. Damit lassen sich Durchlaufzeiten auf verschiedenen Versandstrecken darstellen und analysieren sowie regionale oder standortspezifische Engpässe erkennen.

Wichtig für die Optimierung des Logistiknetzwerks und die Ermittlung von Leistungsunterschieden zwischen Versandstrecken und Standorten.

Diese Information ist üblicherweise in den Versand- oder Auftragskopftabellen von Manhattan Associates gespeichert.

Dieses Attribut enthält die Gesamtkosten des Logistikauftrags. Sie können sich aus Transportkosten, Lagerkosten und Bearbeitungsgebühren zusammensetzen. Wie detailliert die Aufschlüsselung ist, hängt von den Quelldaten ab.

Kostendaten sind für wertorientiertes Process Mining besonders nützlich. Sie ergänzen die Zykluszeiten im Dashboard „Analyse von Transportkosten und Effizienz“ um den finanziellen Kontext. Durch die Kostenanalyse können Unternehmen teure Prozessvarianten erkennen und datengetrieben entscheiden, wie sie Geschwindigkeit und Kosten optimieren.

Ergänzt den Prozess um eine finanzielle Dimension und ermöglicht die Analyse von Kostentreibern und der finanziellen Auswirkungen von Ineffizienzen.

Kostendaten können aus mehreren Tabellen in Manhattan Associates stammen oder eine Integration mit einem Finanzsystem erfordern. Informationen zu Frachtkosten- oder Auftragskostentabellen finden Sie in der Dokumentation.

Dieses Attribut gibt den Endkunden an, der die Lieferung erhält. Dabei kann es sich um eine Einzelperson oder ein Unternehmen handeln.

Kundeninformationen sind wichtig, um Servicelevel zu analysieren und Muster bei bestimmten Kunden zu erkennen. Das Attribut unterstützt das Dashboard „Termingerechte Lieferung an Kunden“, da sich die Lieferleistung nach Kunden aufschlüsseln lässt. So wird sichtbar, ob sich Verzögerungen auf bestimmte Kundenkonten oder Regionen konzentrieren.

Ermöglicht die Analyse nach Kunden. Das ist wichtig, um kundenspezifische Probleme zu verstehen und Servicelevel zu messen.

Das Feld befindet sich in den Auftragskopfdaten und ist häufig über eine Kunden-ID verknüpft. Ziehen Sie die Dokumentation von Manhattan Associates zu Rate.

Dieses Attribut gibt das Lager an, das für die Auftragsabwicklung zuständig ist. Bei mehreren Lagern ist es eine wichtige Analysedimension.

Es unterstützt direkt das Dashboard „Engpassanalyse bei der Lagerkommissionierung“, mit dem sich die Leistung verschiedener Standorte vergleichen lässt. Analysten können feststellen, welche Lager effizienter arbeiten, wo die Kommissionierzyklen länger dauern und an welchen Standorten Ressourcen neu verteilt werden sollten.

Ermöglicht den Leistungsvergleich verschiedener Lager, um standortspezifische Engpässe und bewährte Verfahren zu erkennen.

Das Feld ist üblicherweise Teil der Auftrags- oder Versanddaten im WMS von Manhattan Associates und gibt den ausführenden Standort an.

Dieses Attribut gibt den Händler oder Lieferanten an, bei dem Waren oder Rohstoffe beschafft werden. Es ist für Logistikaufträge relevant, die durch eine Bestellung ausgelöst werden.

Die Analyse nach Lieferanten ist wichtig, um deren Leistung zu bewerten. Sie ermöglicht Lieferantenbewertungen, die Überwachung der Termintreue und die Ermittlung von Lieferanten, bei denen es beim Schritt „Waren eingegangen“ häufig zu Verzögerungen kommt. Das Attribut unterstützt direkt das Dashboard „Leistung bei termingerechter Lieferung durch Lieferanten“.

Ermöglicht die Analyse der Lieferantenleistung. So lassen sich zuverlässige Partner erkennen und Ursachen für Verzögerungen in der vorgelagerten Lieferkette ermitteln.

Das Attribut wird aus den Bestelldatentabellen in Manhattan Associates übernommen. Dazu ist häufig eine Verknüpfung des Logistikauftrags mit dem Bestellkopf erforderlich.

Der Name des Frachtführers gibt an, welcher Logistikpartner oder welches Unternehmen die Waren tatsächlich transportiert. Das kann ein großes Transportunternehmen oder ein lokaler Kurierdienst sein.

Die Analyse nach Frachtführern ist wichtig, um deren Termintreue, Kosten und Effizienz zu bewerten. Als zentrale Dimension des Dashboards „Analyse von Transportkosten und Effizienz“ ermöglicht sie den Vergleich von Zykluszeiten und Kosten verschiedener Frachtführer.

Ermöglicht die Bewertung der Transportpartner und unterstützt die Auswahl von Frachtführern nach Kosten und Zuverlässigkeit.

Das Feld befindet sich in den Versand- oder Frachtauftragstabellen, üblicherweise im TMS-Modul von Manhattan Associates.

Die Sendungs-ID ist eine Referenznummer für eine zusammengefasste Gruppe von Waren, die gemeinsam transportiert werden. Eine Sendung kann mehrere Logistikaufträge umfassen, insbesondere wenn sie an denselben Zielort gehen.

Der Logistikauftrag ist die Case-ID, während die Sendungs-ID ein wichtiges Kontextattribut darstellt. Damit lassen sich Aktivitäten auf Sendungsebene analysieren, etwa „Frachtführer zugewiesen“ oder „Sendung versandt“. Außerdem hilft sie, die Effizienz der Zusammenfassung und die Transportplanung zu beurteilen.

Verknüpft gemeinsam versandte Aufträge und ermöglicht so die Analyse der Transporteffizienz und der Strategien zur Sendungszusammenfassung.

Wird in den Tabellen zur Transport- und Versandplanung von Manhattan Associates erzeugt und gespeichert.

Dieses boolesche Attribut wird berechnet, indem der Timestamp des Ereignisses „Proof of Delivery Received“ mit „RequestedDeliveryDate“ verglichen wird. Für jeden Auftrag wird angegeben, ob er pünktlich (true) oder verspätet (false) geliefert wurde.

Das Attribut bildet die Grundlage für die Kennzahl und das Dashboard „Termingerechte Lieferung an Kunden“. Es vereinfacht die Analyse durch ein eindeutiges Ergebnis für jeden Case. So lassen sich verspätete Aufträge leicht filtern und die Ursachen der Verzögerungen untersuchen.

Misst direkt das Servicelevel für Kunden und vereinfacht die Analyse der Termintreue, indem jeder Auftrag als pünktlich oder verspätet eingestuft wird.

Dieses Feld ist im Quellsystem nicht vorhanden. Es wird bei der Datentransformation berechnet, indem der tatsächliche Lieferzeitpunkt mit dem gewünschten Lieferdatum verglichen wird.

Dieses Attribut gibt den endgültigen Lieferort der Waren an. Das kann ein Verteilzentrum des Kunden, ein Einzelhandelsgeschäft oder die Adresse eines Endverbrauchers sein. Häufig wird der Ort durch Stadt, Bundesstaat oder Postleitzahl angegeben.

Zusammen mit dem Abgangsort ist dieses Attribut für das Dashboard „Matrix der Durchlaufzeiten nach Abgangs- und Zielort“ wichtig. Die Analyse der Durchlaufzeiten nach Zielort zeigt Herausforderungen bei der Lieferung in bestimmten Regionen und hilft, die Effizienz des Verteilnetzwerks zu bewerten.

Unterstützt die Analyse der Lieferleistung in verschiedenen Regionen und hilft, regionale Engpässe oder Probleme mit Frachtführern zu erkennen.

Dies sind die Lieferadressdaten aus den Auftragskopfdaten oder Versanddetails in Manhattan Associates.