Ihr Daten-Template für das Lieferkettenmanagement

Der Aktivitätsname beschreibt einen einzelnen Schritt im Lebenszyklus der Lieferkette, wie z.B. „Auftrag zugewiesen“, „Waren kommissioniert“ oder „Sendung versandt“. Diese Aktivitäten bilden die Knotenpunkte in der entdeckten Prozesslandkarte.

Die Analyse dieser Aktivitäten ermöglicht die Visualisierung des Prozessflusses, die Identifizierung häufiger Pfade und die Messung der in jeder Phase verbrachten Zeit. Sie ist grundlegend für das Verständnis, was während des Logistikauftragsverlaufs geschieht, und wird verwendet, um Nacharbeiten, Engpässe und Abweichungen vom Standardprozess zu identifizieren.

Dieses Attribut definiert die Schritte im Prozess, bildet die Grundlage der Prozesslandkarte und ermöglicht die Analyse des Prozessflusses und von Engpässen.

Dies wird typischerweise durch das Zuordnen von Ereigniscodes oder Statusänderungen aus verschiedenen Transaktionstabellen in Manhattan Associates zu benutzerfreundlichen Aktivitätsnamen abgeleitet.

Der Ereignis-Zeitstempel oder Startzeitpunkt erfasst den genauen Moment der Ausführung einer Aktivität. Dieser Zeitstempel ist entscheidend für die chronologische Reihenfolge der Ereignisse und die Berechnung der Dauern zwischen Aktivitäten.

Im Process Mining werden diese Daten verwendet, um die Zeitachse jedes Falls zu konstruieren, Zykluszeiten zu berechnen, Verzögerungen zu identifizieren und die Prozessleistung über die Zeit zu analysieren. Genaue Zeitstempel sind die Grundlage für nahezu alle zeitbasierten Prozessanalysen und KPI-Berechnungen, wie z.B. Durchlaufzeit und Termintreue.

Dieses Attribut liefert die chronologische Reihenfolge der Ereignisse und ist wesentlich für die Berechnung aller zeitbasierten Metriken, wie z.B. Zykluszeiten und Verzögerungen.

Diese Informationen finden sich in Transaktionsprotokoll-Tabellen zusammen mit dem entsprechenden Ereignis oder Status-Update in Manhattan Associates.

Der Logistikauftrag ist die zentrale Sendungsnummer, die alle zusammenhängenden Aktivitäten von der Kundenauftragserteilung bis zur endgültigen Lieferung miteinander verbindet. Jeder Logistikauftrag stellt eine einzelne Erfüllungsreise dar und ermöglicht eine vollständige Analyse des Lebenszyklus des Auftrags, einschließlich Beschaffung, Lagerhaltung, Versand und Lieferung.

Im Process Mining wird dieses Attribut verwendet, um alle zugehörigen Ereignisse zu einem einzigen Case zusammenzufassen. Die Analyse von Prozessen nach Logistikauftrag ermöglicht die Berechnung von End-to-End-Zykluszeiten, die Identifizierung gemeinsamer Prozessvarianten und die Erkennung von Engpässen oder Abweichungen, die bestimmte Aufträge betreffen.

Dies ist die essentielle Case-ID, die alle zugehörigen Ereignisse gruppiert und es ermöglicht, den gesamten Weg eines einzelnen Auftrags von Anfang bis Ende zu verfolgen.

Dies ist der Primärschlüssel in den Haupt-Auftragsverwaltungstabellen innerhalb von Manhattan Associates. Konsultieren Sie die Systemdokumentation für die spezifische Tabelle, die wahrscheinlich mit Auftrags-Headern zusammenhängt.

Dieses Attribut liefert Datum und Uhrzeit des letzten Datenabzugs aus dem Quellsystem. Es ist ein Metadatenfeld, das Benutzern hilft, die Aktualität der von ihnen analysierten Daten zu verstehen.

In Process Mining Dashboards sind diese Informationen entscheidend für die Kommunikation der Aktualität der Erkenntnisse. Es stellt sicher, dass Stakeholder über die Aktualität der Daten informiert sind und Entscheidungen entsprechend treffen können, wodurch Analysen auf der Grundlage veralteter Informationen vermieden werden.

Zeigt die Aktualität der Daten an und stellt sicher, dass Analysen und Entscheidungen auf aktuellen Informationen basieren.

Dieser Timestamp wird während des Daten-Extraktions-, Transformations- und Ladevorgangs (ETL-Prozess) generiert und hinzugefügt.

Dieses Attribut identifiziert das Quellinformationssystem, aus dem die Event-Daten stammen. In diesem Kontext wird es typischerweise „Manhattan Associates“ sein, kann aber auch zwischen verschiedenen Modulen oder integrierten Systemen unterscheiden.

Es ist wichtig für die Data Governance und das Verständnis des Datenkontextes, insbesondere wenn Daten aus mehreren Systemen kombiniert werden. Es hilft bei der Rückverfolgung der Datenherkunft und der Fehlerbehebung bei Datenqualitätsproblemen.

Identifiziert den Ursprung der Daten, was entscheidend für die Data Governance, Validierung und beim Zusammenführen von Daten aus mehreren Unternehmenssystemen ist.

Dies ist typischerweise ein statischer Wert, der während des Datenextraktionsprozesses hinzugefügt wird, um den Datensatz mit seinem Ursprung zu kennzeichnen.

Dieses Attribut speichert das Zieldatum, bis zu dem die Waren an den Kunden oder den Empfangsort geliefert werden sollen. Es dient als Benchmark für die Messung der pünktlichen Lieferleistung.

In der Analyse wird dieses Datum mit dem tatsächlichen Lieferzeitstempel („Liefernachweis empfangen“) verglichen, um festzustellen, ob eine Bestellung pünktlich, früh oder spät war. Es ist eine kritische Komponente für die Berechnung von KPIs wie „Kundentermintreue“ und „Lieferanten-Termintreue“ sowie für den Aufbau zugehöriger Performance-Dashboards.

Dies ist die Grundlage für die Messung der Termintreue, die ein kritischer KPI für Kundenzufriedenheit und Lieferantenmanagement ist.

Zu finden in den Auftragskopf- oder Auftragspositionstabellen in Manhattan Associates. Konsultieren Sie die Systemdokumentation.

Der Auftragstyp kategorisiert Logistikaufträge basierend auf ihrer Art oder Priorität. Gängige Typen umfassen Kundenaufträge, Umlagerungsaufträge oder Retourenaufträge. Jeder Typ kann einen unterschiedlichen erwarteten Prozessfluss und ein Service Level Agreement (SLA) haben.

Dieses Attribut ist entscheidend für die vergleichende Analyse. Durch das Filtern oder Segmentieren des Prozesses nach Auftragstyp können Analysten verstehen, wie verschiedene Auftragsarten behandelt werden, ihre Durchlaufzeiten vergleichen und identifizieren, ob bestimmte Auftragstypen anfälliger für Verzögerungen oder Ausnahmen sind. Es unterstützt direkt das Dashboard 'Order Type Cycle Time Comparison'.

Ermöglicht den Vergleich der Performance und der Prozessabläufe verschiedener Auftragsarten, die oft einzigartige Pfade und SLAs aufweisen.

Befindet sich in den Auftrags-Header-Daten innerhalb von Manhattan Associates. Konsultieren Sie die Systemdokumentation für den spezifischen Feldnamen.

Dieses Attribut identifiziert den spezifischen Mitarbeiter oder Systembenutzer, der für die Durchführung eines bestimmten Prozessschritts verantwortlich ist. Es kann eine eindeutige Benutzer-ID, ein Name oder ein Systemkontoname für automatisierte Aufgaben sein.

Die Analyse nach Benutzer hilft beim Verständnis der Arbeitslastverteilung, der Ressourcenleistung und der Identifizierung von Schulungsbedarfen. Sie ist entscheidend für Dashboards, die sich auf Ressourcenlast und Durchsatz beziehen, und für die Untersuchung von Prozessabweichungen, die benutzerspezifisch sein können.

Ermöglicht die Analyse der Ressourcen-Performance, der Arbeitslastverteilung und hilft zu identifizieren, welche Benutzer oder Teams an Prozessausnahmen beteiligt sind.

Üblicherweise in Transaktionstabellen neben den Event-Daten zu finden, oft als Feld „UserID“ oder „ChangedBy“. Konsultieren Sie die Manhattan Associates-Dokumentation.

Die Produkt-SKU ist ein einzigartiger Code, der ein bestimmtes Produkt identifiziert. Ein einziger Logistikauftrag kann mehrere SKUs enthalten.

Die Analyse des Prozesses auf Produktebene hilft zu identifizieren, ob bestimmte Artikel mit Prozesseffizienzen wie längeren Kommissionierzeiten, höheren Nacharbeitsquoten oder häufigen Fehlbeständen verbunden sind. Dieses Attribut ist entscheidend für das Dashboard „Bestandsauffüllung & Fehlbestandsrisiko“, um die Aktualität der Nachbestellung nach Produkt zu analysieren.

Ermöglicht eine produktbezogene Analyse, um Probleme wie Fehlbestände, Kommissionierungsverzögerungen oder Qualitätsprobleme, die an bestimmte Artikel gebunden sind, aufzudecken.

Zu finden in den Auftragspositionstabellen in Manhattan Associates. Dies erfordert eine Verknüpfung vom Auftragskopf zu den Positionsdetails.

Dieses Attribut gibt den Transportmodus an, der verwendet wird, um die Waren vom Lager zum Ziel zu bewegen. Beispiele sind Komplettladung (FTL), Teilladung (LTL), Luftfracht, Seefracht oder Paketversand.

Diese Dimension ist entscheidend für das Dashboard „Transportkosten- und Effizienzanalyse“. Sie ermöglicht den Vergleich von Kosten und Geschwindigkeit verschiedener Transportmodi und hilft bei der Berechnung des KPIs „Häufigkeit von Expressversand“, indem sie identifiziert, wann teurere, schnellere Modi verwendet werden.

Hilft bei der Analyse von Transportkosten und -effizienz und identifiziert die Abhängigkeit von teuren Expressversandoptionen.

Befindet sich in den Versand- oder Transportplanungstabellen innerhalb des Manhattan Associates TMS-Moduls.

Dieses Attribut stellt die Gesamtkosten dar, die für den Logistikauftrag angefallen sind. Es kann in Komponenten wie Transportkosten, Lagerkosten und Bearbeitungsgebühren unterteilt werden. Der Detaillierungsgrad hängt von den Quelldaten ab.

Kostendaten sind von unschätzbarem Wert für wertbasiertes Process Mining. Es unterstützt das Dashboard „Transportkosten- und Effizienzanalyse“, indem es den finanziellen Kontext zu Zykluszeiten liefert. Durch die Analyse von Kosten können Unternehmen kostspielige Prozessvarianten identifizieren und datengestützte Entscheidungen treffen, um sowohl Geschwindigkeit als auch Kosten zu optimieren.

Bietet eine finanzielle Dimension für den Prozess, die eine Analyse der Kostentreiber und der finanziellen Auswirkungen von Ineffizienzen ermöglicht.

Kostendaten können aus mehreren Tabellen in Manhattan Associates stammen oder eine Integration mit einem Finanzsystem erfordern. Konsultieren Sie die Dokumentation für Frachtkosten- oder Auftragskostentabellen.

Dieses boolesche Attribut wird durch den Vergleich des Ereignis-Zeitstempels „Liefernachweis empfangen“ mit dem „RequestedDeliveryDate“ abgeleitet. Es kennzeichnet jeden Auftrag als pünktlich (true) oder verspätet (false).

Dieses Attribut speist direkt den KPI und das Dashboard „Kundentermintreue“. Es vereinfacht die Analyse, indem es ein klares, binäres Ergebnis für jeden Case liefert, wodurch es einfach wird, verspätete Aufträge zu filtern und die Ursachen für Verzögerungen zu untersuchen.

Misst direkt die Kundenservice-Level und vereinfacht die Analyse der pünktlichen Performance, indem jeder Auftrag als pünktlich oder verspätet kategorisiert wird.

Dies ist kein Feld im Quellsystem. Es wird während der Datentransformation berechnet, indem der tatsächliche Lieferzeitstempel mit dem angeforderten Lieferdatum verglichen wird.

Dieses Attribut identifiziert den Endkunden, der die Sendung erhält. Dies kann eine Einzelperson oder ein Unternehmen sein.

Kundeninformationen sind entscheidend für die Analyse von Servicelevels und die Identifizierung spezifischer Muster bei bestimmten Kunden. Es unterstützt das Dashboard „Kundentermintreue“, indem es die Segmentierung der Lieferleistung nach Kunden ermöglicht, was aufzeigen kann, ob Verzögerungen bei bestimmten Konten oder Regionen konzentriert sind.

Ermöglicht die Segmentierung der Analyse nach Kunden, was entscheidend ist, um kundenspezifische Probleme zu verstehen und Servicelevel zu messen.

Befindet sich in den Auftrags-Header-Daten, oft über eine Kunden-ID verknüpft. Konsultieren Sie die Manhattan Associates Dokumentation.

Dieses Attribut identifiziert die spezifische Lagerstätte, die für die Auftragsabwicklung verantwortlich ist. Für Multi-Warehouse-Operationen ist dies eine kritische Dimension für die Analyse.

Es unterstützt direkt das Dashboard „Analyse von Kommissionier-Engpässen im Lager“, indem es den Leistungsvergleich zwischen verschiedenen Einrichtungen ermöglicht. Analysten können identifizieren, welche Lager effizienter sind, welche längere Kommissionierzykluszeiten aufweisen und wo Ressourcen umverteilt werden müssen.

Ermöglicht vergleichende Performance-Analysen über verschiedene Lager hinweg, um anlagenspezifische Engpässe und Best Practices zu identifizieren.

Dies ist typischerweise Teil der Auftrags- oder Sendungsdaten im Manhattan Associates WMS und gibt den erfüllenden Standort an.

Diese Metrik misst die verstrichene Zeit zwischen den Aktivitäten „Waren kommissioniert“ und „Waren verpackt“. Sie isoliert die Leistung eines kritischen Teils des Lagerabwicklungsprozesses.

Dieses berechnete Attribut ist die Grundlage für den KPI „Lager-Kommissionier-Zykluszeit“ und das Dashboard „Analyse von Kommissionier-Engpässen im Lager“. Es ermöglicht die direkte Messung und Überwachung der Kommissioniereffizienz und hilft, Engpässe und die Auswirkungen von Prozessverbesserungsinitiativen im Lager zu identifizieren.

Isoliert die Performance des Lagerkommissionierungsprozesses, wodurch es möglich wird, Verbesserungen in diesem kritischen Bereich gezielt anzustreben und zu messen.

Dies ist eine berechnete Metrik. Sie wird abgeleitet, indem die Zeitdifferenz zwischen den Zeitstempeln der Aktivitäten „Waren verpackt“ und „Waren kommissioniert“ für jeden Logistikauftrag ermittelt wird.

Dieses Attribut identifiziert den Anbieter oder Lieferanten, von dem Waren oder Rohmaterialien beschafft werden. Es ist relevant für Logistikaufträge, die durch eine Bestellung initiiert werden.

Die Analyse nach Lieferant ist entscheidend für die Bewertung der Lieferantenleistung. Sie ermöglicht die Erstellung von Lieferanten-Scorecards, die Überwachung der pünktlichen Lieferraten und die Identifizierung, welche Lieferanten häufig mit Verzögerungen im Schritt „Wareneingang“ verbunden sind. Dies unterstützt direkt das Dashboard „Lieferanten-Termintreue-Performance“.

Ermöglicht die Lieferanten-Performance-Analyse, die hilft, zuverlässige Partner zu identifizieren und die Ursachen für Verzögerungen in der Inbound-Lieferkette genau zu bestimmen.

Verknüpft aus den Bestelldatentabellen innerhalb von Manhattan Associates, oft erfordert dies einen Join vom Logistikauftrag zum Bestellkopf.

Die Sendungs-ID ist eine Referenznummer für eine konsolidierte Warengruppe, die zusammen transportiert wird. Eine einzelne Sendung kann mehrere Logistikaufträge enthalten, insbesondere wenn sie an denselben Bestimmungsort gehen.

Obwohl der Logistikauftrag die Case-ID ist, ist die Sendungs-ID ein wichtiges kontextbezogenes Attribut. Sie ermöglicht die Analyse von Aktivitäten auf Sendungsebene, wie z.B. „Frachtführer zugewiesen“ oder „Sendung versandt“, und hilft beim Verständnis der Konsolidierungseffizienz und der Transportplanung.

Verknüpft Aufträge, die zusammen versendet werden, und ermöglicht so die Analyse der Transporteffizienz und Konsolidierungsstrategien.

Generiert und gespeichert in den Transport- und Versandplanungstabellen innerhalb von Manhattan Associates.

Der Frachtführername identifiziert den Logistikpartner oder das Unternehmen, das die Waren physisch transportiert. Dies kann ein großes Versandunternehmen oder ein lokaler Kurierdienst sein.

Die Analyse nach Frachtführer ist entscheidend, um deren Leistung hinsichtlich pünktlicher Lieferung, Kosten und Effizienz zu bewerten. Es ist eine primäre Dimension für das Dashboard „Transportkosten- und Effizienzanalyse“, die den Vergleich von Zykluszeiten und Kosten verschiedener Frachtführer ermöglicht.

Ermöglicht die Performance-Bewertung von Transportpartnern, was hilft, die Spediteurauswahl basierend auf Kosten und Zuverlässigkeit zu optimieren.

Zu finden in den Versand- oder Frachtauftragstabellen, typischerweise innerhalb des TMS-Moduls von Manhattan Associates.

Dieses Attribut gibt den Startpunkt der Sendung an, z.B. ein Distributionszentrum, eine Produktionsstätte oder den Standort eines Lieferanten. Es wird typischerweise durch einen Standortcode oder -namen dargestellt.

Ursprungs- und Zieldaten sind grundlegend für die Logistiknetzwerkanalyse. Dieses Attribut unterstützt das Dashboard „Durchlaufzeitmatrix Ursprung-Ziel“ und hilft, Durchlaufzeiten für verschiedene Versandwege zu visualisieren und zu analysieren sowie regionale oder anlagenspezifische Engpässe zu identifizieren.

Entscheidend für die Optimierung des Logistiknetzwerks und die Identifizierung von Performance-Variationen zwischen verschiedenen Versandrouten oder Einrichtungen.

Diese Informationen sind typischerweise in den Versand- oder Auftrags-Header-Tabellen innerhalb von Manhattan Associates gespeichert.

Dieses Attribut gibt den endgültigen Lieferpunkt für die Waren an. Dies kann ein Distributionszentrum des Kunden, ein Einzelhandelsgeschäft oder die Adresse eines Endverbrauchers sein. Es wird oft durch eine Stadt, einen Bundesstaat oder eine Postleitzahl dargestellt.

Zusammen mit dem Ursprungsort ist dieses Attribut wesentlich für das Dashboard „Durchlaufzeitmatrix Ursprung-Ziel“. Die Analyse der Durchlaufzeiten nach Ziel hilft, Lieferengpässe in bestimmten Regionen zu identifizieren und die Effizienz des Vertriebsnetzes zu bewerten.

Hilft bei der Analyse der Liefer-Performance über verschiedene geografische Gebiete hinweg und bei der Identifizierung regionaler Engpässe oder Spediteurprobleme.

Dies sind die Versandadresse-Informationen, die im Auftrags-Header oder den Sendungsdetails in Manhattan Associates gefunden werden.