Ihr Datentemplate für die Auftragsabwicklung vom Auftrag bis zum Zahlungseingang

Der Aktivitätsname bezeichnet einen Schritt oder Meilenstein im Lebenszyklus eines Vertriebsauftrags, etwa „Vertriebsauftrag erstellt“, „Kreditprüfung durchgeführt“ oder „Waren versendet“. Jede Aktivität steht für eine konkrete Aktion am Vertriebsauftrag und bildet einen Baustein der Prozesslandkarte.

Für die Analyse ist dieses Attribut entscheidend: Es macht den Prozessfluss sichtbar, zeigt häufige Abläufe und hilft, Abweichungen von der Standardvorgehensweise zu erkennen. Anhand der Aktivitätsabfolge lassen sich Engpässe, Nacharbeitsschleifen, etwa wiederholte Änderungen am Vertriebsauftrag, und nicht konforme Prozessvarianten aufdecken. Das Attribut ist grundlegend für Dashboards wie „Prozesskonformität und Abweichungen“ sowie für Kennzahlen wie die „Nacharbeitsquote bei Vertriebsaufträgen“.

Das Attribut definiert die Prozessschritte. So lassen sich die Prozesslandkarte visualisieren, Prozessflüsse analysieren und Nacharbeit oder Abweichungen erkennen.

Oft wird das Attribut aus Statusänderungen von Belegen, Ereignisprotokollen oder Transaktionscodes in den Vertriebs-, Liefer- und Abrechnungsmodulen des Quellsystems abgeleitet.

Der Ereigniszeitpunkt ist ein Timestamp, der den genauen Zeitpunkt einer Aktivität festhält. Dieses Attribut liefert den zeitlichen Kontext des Prozesses und ermöglicht es, alle Ereignisse eines Vertriebsauftrags chronologisch zu ordnen.

Der Timestamp ist für alle zeitbasierten Analysen entscheidend. Er dient dazu, Durchlaufzeiten zwischen beliebigen Aktivitäten zu berechnen, die Dauer einzelner Schritte zu ermitteln und Verzögerungen oder Engpässe aufzudecken. Die Kennzahl „Durchlaufzeit der Auftragserfüllung“ ergibt sich beispielsweise aus der Differenz zwischen dem Ereigniszeitpunkt der abschließenden Lieferaktivität und dem der ursprünglichen Auftragserstellung. Dashboards wie „Übersicht zur Durchlaufzeit des Vertriebsauftrags“ sind vollständig auf dieses Attribut angewiesen.

Dieser Timestamp ist entscheidend für die Berechnung aller Leistungskennzahlen, etwa Durchlaufzeiten und Zeitspannen, die wiederum helfen, Engpässe zu erkennen.

Der Timestamp steht üblicherweise neben jedem Transaktions- oder Statusänderungsdatensatz und ist oft als Erstellungs-, Änderungs- oder Buchungsdatum gekennzeichnet.

Die Vertriebsauftrags-ID ist die Grundlage für Process Mining im Order-to-Cash-Prozess. Sie kennzeichnet jeden Prozessfall eindeutig von der Erstellung bis zum Abschluss. Als Primärschlüssel verknüpft sie alle zugehörigen Aktivitäten, Ereignisse und Datenpunkte und bildet so den vollständigen Ablauf eines einzelnen Auftrags ab.

Bei der Analyse ermöglicht dieses Attribut, den Lebenszyklus jedes Vertriebsauftrags nachzuvollziehen. Es dient dazu, die Ereignisabfolge nachzuverfolgen, Zeitspannen zwischen Aktivitäten zu messen und Kennzahlen auf Auftragsebene zusammenzufassen. Für die Berechnung der Kennzahl „Durchlaufzeit der Auftragserfüllung“ werden beispielsweise alle Aktivitäten nach Vertriebsauftrags-ID gruppiert und die Zeit zwischen dem ersten und dem letzten Ereignis ermittelt.

Diese ID ist unverzichtbar, um einzelne Aufträge im Prozess nachzuverfolgen und Durchlaufzeiten, Engpässe sowie Abweichungen auf Case-Ebene zu analysieren.

Sie ist üblicherweise in der Kopftabelle der Vertriebsauftragsbelege im Quell-ERP- oder CRM-System zu finden.

Dieses Attribut gibt an, wann die Daten zuletzt in die Process-Mining-Umgebung geladen wurden. Es zeigt, wie aktuell die analysierten Daten sind. Anders als der Ereigniszeitpunkt hält es nicht fest, wann die Geschäftsaktivität tatsächlich stattgefunden hat.

Für die direkte Analyse des Prozessflusses wird diese Information meist nicht verwendet. Sie ist jedoch wichtig für die Data Governance und die Verlässlichkeit der Ergebnisse. So können Analysten und Fachanwender einschätzen, wie aktuell die gewonnenen Erkenntnisse sind. Liegt die letzte Datenaktualisierung beispielsweise eine Woche zurück, müssen Schlussfolgerungen zur aktuellen Leistung entsprechend eingeordnet werden.

Das Attribut zeigt, wie aktuell die Daten sind. So können Sie sicherstellen, dass Analysen auf aktuellen Informationen beruhen und die Schlussfolgerungen relevant bleiben.

Dieses Attribut wird üblicherweise vom Datenextraktionswerkzeug (ETL) oder der Process-Mining-Plattform beim Laden der Daten erzeugt und gespeichert.

Das Attribut „Quellsystem“ bezeichnet das führende System, in dem die Ereignisdaten erzeugt wurden. In modernen Unternehmen erstreckt sich ein durchgängiger Prozess wie Order-to-Cash häufig über mehrere Anwendungen, zum Beispiel ein CRM für die Auftragserstellung und ein ERP für Auftragserfüllung und Rechnungsstellung.

Bei der Analyse hilft dieses Attribut, die Systemlandschaft des Prozesses zu verstehen. Es macht Integrationspunkte und mögliche Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Systemen sichtbar. Eine Auswertung der Aktivitäten nach Quellsystem kann zeigen, ob bestimmte Prozessschritte je nach System unterschiedlich ablaufen oder häufiger Verzögerungen aufweisen.

Das Attribut gibt Aufschluss über die Herkunft der Daten. In Umgebungen mit mehreren Systemen ist das wichtig, um die Datenherkunft nachzuverfolgen und systemspezifische Prozessvarianten zu erkennen.

Diese Information wird häufig während der Datenextraktion (ETL) ergänzt oder ist ein Standardfeld im Data Warehouse.

Der Auftragswert bezeichnet den Gesamtwert eines Vertriebsauftrags. Diese wichtige Finanzkennzahl gibt an, welchen Umfang ein einzelner Case hat.

Das Attribut ist besonders für wertbasierte Prozessanalysen hilfreich. Es ermöglicht, Probleme nach ihrer Bedeutung zu priorisieren und Aufträge mit hohem Wert in den Fokus zu nehmen. So können Analysten untersuchen, ob bei Aufträgen mit hohem Wert die Durchlaufzeiten länger sind oder häufiger Nacharbeit anfällt als bei Aufträgen mit geringem Wert. Außerdem lässt sich damit die finanzielle Auswirkung ineffizienter Prozesse berechnen, etwa der Gesamtwert der Aufträge, die durch einen bestimmten Engpass verzögert werden. Das liefert eine fundierte Grundlage für Verbesserungsmaßnahmen.

Das Attribut ermöglicht wertbasierte Analysen. So können Sie Verbesserungen priorisieren, Aufträge mit hohem Wert in den Fokus nehmen und die finanziellen Auswirkungen von Verzögerungen beziffern.

Der Auftragswert ist in den Kopfdaten des Vertriebsauftrags verfügbar und wird häufig als Summe der Nettowerte aller Positionen berechnet.

Das Attribut „Benutzername“ kennzeichnet die Person oder den automatisierten Agenten, der für eine Aktivität verantwortlich ist. Das kann ein Vertriebsmitarbeiter sein, der den Auftrag erstellt hat, ein Kreditmanager, der ihn genehmigt hat, oder ein Systembenutzer, der eine Zahlung automatisch gebucht hat.

Dieses Attribut ermöglicht eine Analyse aus Sicht der Mitarbeitenden. Es dient dazu, die Arbeitslastverteilung zu untersuchen, die Leistung von Teams oder einzelnen Personen zu vergleichen und Schulungsbedarf zu erkennen. Auch für Compliance und Prüfpfade ist es wichtig. Eine Auswertung der Aktivitäten nach Benutzer zeigt, wer an Nacharbeitsschleifen oder nicht konformem Verhalten beteiligt ist. Zudem ist das Attribut grundlegend für die Berechnung der Kennzahl „Manuelle Eingriffsquote“.

Das Attribut kennzeichnet die Person oder das System, das eine Aktivität ausführt. So lassen sich Arbeitslast, Teamleistung, Automatisierungsgrad und Compliance analysieren.

Das Attribut findet sich häufig in Transaktionsprotokollen oder Änderungshistorien von Belegen, oft unter der Bezeichnung „Erstellt von“ oder „Geändert von“.

Dieses Attribut kennzeichnet den externen Geschäftspartner, für den der Vertriebsauftrag bearbeitet wird. Es kann sich um eine eindeutige Kundennummer, einen Unternehmensnamen oder ein anderes Merkmal handeln, anhand dessen sich Kunden unterscheiden lassen.

Beim Process Mining dient die Kundenkennung als wichtige Dimension zur Segmentierung der Daten. Analysten können die Prozesslandkarte filtern, um den Ablauf für einen bestimmten Kunden zu untersuchen, oder Prozessflüsse verschiedener Kundengruppen vergleichen, etwa strategischer Kunden und Gelegenheitskäufer. So lassen sich kundenspezifische Abläufe erkennen oder Kunden identifizieren, bei denen es häufig zu Prozessabweichungen oder Verzögerungen kommt. Diese Erkenntnisse unterstützen das Kundenbeziehungsmanagement.

Das Attribut ermöglicht es, Prozesse für verschiedene Kunden oder Kundengruppen zu filtern und zu vergleichen. So lassen sich kundenspezifische Abläufe und problematische Kundenkonten erkennen.

Die Kundenkennung steht in den Kopfdaten des Vertriebsauftrags und ist mit den Kundenstammdaten im Quell-ERP- oder CRM-System verknüpft.

Die Produktkennung, etwa eine Materialnummer oder SKU, gibt an, welches Produkt verkauft wird. Ein Vertriebsauftrag kann mehrere Produkte enthalten. Dieses Attribut bezeichnet häufig das Hauptprodukt oder wird für übergeordnete Analysen zu einer Produktkategorie zusammengefasst.

Das Attribut ermöglicht eine produktbezogene Sicht auf den Order-to-Cash-Prozess. Die Analyse kann zeigen, ob bestimmte Produkte mit längeren Erfüllungszeiten, häufigeren Lieferproblemen oder höheren Stornierungsquoten verbunden sind. Diese Erkenntnisse sind wichtig für die Lieferkettenplanung, die Bestandsverwaltung und die Produktportfoliostrategie. Wird beispielsweise festgestellt, dass sich ein bestimmtes Produktsegment beim Schritt „Zur Auslieferung ans Lager freigegeben“ regelmäßig verzögert, kann das eine Prüfung der Bestände oder der Lagerplatzierung auslösen.

Das Attribut ermöglicht den Vergleich der Prozessleistung für verschiedene Produkte oder Produktgruppen und hilft, produktspezifische Engpässe und Probleme zu erkennen.

Die Produktkennung steht auf Positionsebene des Vertriebsauftrags. Für Analysen auf Case-Ebene kann sie durch die wichtigste Position oder eine abgeleitete Produktkategorie dargestellt werden.

Der Vertriebskanal gibt an, woher ein Auftrag stammt oder auf welchem Weg er erteilt wurde. Das kann ein Onlineportal, ein Direktvertriebsteam, eine EDI-Verbindung zu einem Partner oder ein Einzelhandelsgeschäft sein.

Eine Analyse nach Vertriebskanal kann deutliche Unterschiede bei Effizienz und Konformität aufzeigen. Aufträge aus dem Webkanal sind möglicherweise weitgehend automatisiert und werden schnell bearbeitet, während Aufträge aus dem Direktvertrieb mehr manuelle Änderungen und längere Genehmigungszyklen erfordern. Diese Analyse hilft Unternehmen, die Abläufe der einzelnen Kanäle zu verbessern und Ressourcen gezielter einzusetzen. Der Vertriebskanal ist eine wichtige Dimension für Dashboards wie „Engpässe bei der Auftragserfüllung“.

Das Attribut ermöglicht den Vergleich der Prozessleistung über verschiedene Kanäle hinweg und macht Unterschiede bei Effizienz, Automatisierung und Konformität sichtbar.

Diese Information ist üblicherweise in den Kopfdaten des Vertriebsauftrags gespeichert und wird bei der Auftragserfassung häufig als Pflichtfeld abgefragt.

Wird ein Kundenauftrag storniert oder eine Position abgelehnt, liefert der Ablehnungsgrund den geschäftlichen Kontext für dieses negative Ergebnis. Mögliche Gründe sind etwa „Vom Kunden storniert“, „Falscher Preis“ oder „Nicht auf Lager“.

Dieses Attribut ist für die Ursachenanalyse von Prozessfehlern unverzichtbar. Wenn ein Unternehmen die Häufigkeit der verschiedenen Ablehnungsgründe auswertet, kann es systematische Probleme erkennen. Eine hohe Zahl von Stornierungen wegen eines falschen Preises kann beispielsweise auf Probleme bei der Angebotserstellung oder in den Stammdatenprozessen hinweisen. Die Analyse unterstützt direkt Maßnahmen, um die Quote „Beim ersten Mal richtig“ zu verbessern und Prozessaufwand zu reduzieren.

Zeigt, warum Aufträge scheitern, und ermöglicht so eine Ursachenanalyse, um grundlegende Probleme bei Preisen, Beständen oder der Kundenkommunikation zu beheben.

Dieses Attribut findet sich in der Regel auf Positionsebene eines Kundenauftrags. Wird eine Position storniert, wird der Grund aus einer vordefinierten Codeliste ausgewählt.

Der Auftragsstatus zeigt, an welcher Stelle im Lebenszyklus sich der Vertriebsauftrag zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet. Diese Kategorie fasst den aktuellen Status des Auftrags zusammen.

Die Aktivitätsabfolge bildet den Prozess detailliert ab. Das Attribut „Auftragsstatus“ eignet sich dagegen für eine vereinfachte Übersicht auf hoher Ebene. Damit können Sie beispielsweise alle Aufträge filtern, die sich aktuell in einem bestimmten Status befinden, etwa „Kreditsperre“. Eine Analyse der Verweildauer in den einzelnen Status kann ebenfalls Engpässe aufdecken, zum Beispiel Aufträge, die zu lange auf eine Genehmigung warten.

Das Attribut fasst den Status eines Auftrags auf hoher Ebene zusammen. Es eignet sich zum Filtern und Analysieren von Status sowie zum Erkennen von Aufträgen, die in einer bestimmten Phase feststecken.

Dieses Standardfeld steht im Kopf der meisten Vertriebsauftragsbelege in ERP- und CRM-Systemen.

Dieses boolesche Attribut unterscheidet zwischen Aufgaben, die Benutzer ausführen, und solchen, die automatisiert vom System erledigt werden, etwa durch Hintergrundjobs, APIs oder RPA-Bots. Eine Bonitätsprüfung kann beispielsweise automatisiert ablaufen, während die Aufhebung einer Kreditsperre in der Regel manuell erfolgt.

Für Initiativen zur digitalen Transformation ist es entscheidend, den Prozess unter dem Gesichtspunkt der Automatisierung zu analysieren. Dieses Kennzeichen ist die wichtigste Datengrundlage für die Berechnung der KPI „Quote manueller Eingriffe“. Es zeigt, welche Prozessschritte weitgehend automatisiert sind und wo noch manuelle Arbeit erforderlich ist. So lassen sich weitere Automatisierungsmöglichkeiten erkennen, um Kosten zu senken, Fehler zu vermeiden und Durchlaufzeiten zu verkürzen.

Unterscheidet zwischen manuellen und automatisierten Aufgaben. Das ist entscheidend, um den Automatisierungsgrad zu messen und Verbesserungsmöglichkeiten im Prozess zu erkennen.

Diese Information lässt sich aus dem Attribut „Benutzername“ ableiten, etwa indem Systembenutzer wie „BATCH_USER“ erkannt werden. Alternativ können bestimmte Felder in Event Logs den Ausführungskontext erfassen.

Nachdem das Unternehmen Bestände und Produktionspläne geprüft hat, teilt es dem Kunden ein bestätigtes Lieferdatum mit. Dieses Datum steht für die Zusage des Unternehmens und dient intern als Vergleichsgröße für die Leistung bei der Auftragserfüllung.

Das Attribut ist wichtig, um die interne betriebliche Effizienz zu bewerten. Es fließt in die Kennzahl „Quote pünktlicher Lieferungen“ ein und wird mit dem tatsächlichen Lieferdatum verglichen, um festzustellen, ob das Unternehmen seine Zusage eingehalten hat. Größere Abweichungen zwischen gewünschtem und bestätigtem Lieferdatum bei vielen Aufträgen können auf systematische Probleme bei der Verfügbarkeitsprüfung (ATP) oder der Kapazitätsplanung hinweisen.

Das Datum bildet die Zusage des Unternehmens an den Kunden ab und dient intern als Vergleichsgröße für pünktliche Lieferungen und eine zuverlässige Auftragserfüllung.

Das bestätigte Lieferdatum steht in den Einteilungsdaten des Vertriebsauftrags. Es wird häufig nach einer Verfügbarkeitsprüfung oder einem Produktionsplanungslauf aktualisiert.

Dieses Datum gibt an, wann der Kunde die Lieferung erwartet. Es wird zu Beginn des Prozesses erfasst und dient als wichtigste Vergleichsgröße für die Kundenzufriedenheit mit der Pünktlichkeit der Lieferung.

Bei der Prozessanalyse wird das gewünschte Lieferdatum mit anderen wichtigen Daten wie dem bestätigten und dem tatsächlichen Lieferdatum verglichen, um den Servicegrad zu messen. Es ist eine zentrale Eingangsgröße für das Dashboard „Leistung bei termingerechter Lieferung“ und dient dazu, aus Kundensicht zu ermitteln, ob eine Lieferung pünktlich war. Abweichungen zwischen gewünschtem und bestätigtem Lieferdatum können außerdem auf Probleme bei Planung und Terminierung hinweisen.

Das Datum bildet die Liefererwartung des Kunden ab und dient als Grundlage für die Messung pünktlicher Lieferungen und der Kundenzufriedenheit.

Das Datum steht üblicherweise im Kopf des Vertriebsauftrags oder in den Positionsdetails und wird bei der Auftragserstellung eingetragen.

Das tatsächliche Lieferdatum hält fest, wann die Waren erfolgreich beim Kunden eingetroffen sind. Grundlage dafür ist häufig der Zustellnachweis des Versanddienstleisters.

Dieses Attribut ist der maßgebliche Nachweis für eine erfolgreiche Auftragserfüllung. Es dient als letzter Datenpunkt zur Berechnung der „Quote pünktlicher Lieferungen“, indem es mit dem gewünschten und dem bestätigten Lieferdatum verglichen wird. Die Zeitspanne zwischen der Aktivität „Waren versendet“ und dem tatsächlichen Lieferdatum kann außerdem Aufschluss über die Leistung von Logistikpartnern und Versandarten geben.

Dieses Datum ist der abschließende Nachweis der Auftragserfüllung. Es ist unverzichtbar, um die Quote pünktlicher Lieferungen und die gesamte Durchlaufzeit der Auftragserfüllung präzise zu berechnen.

Das Datum stammt häufig aus einem externen Logistik- oder Versandsystem und wird in das ERP zurückgespielt. Es kann auch aus dem Timestamp der Aktivität „Waren zugestellt“ abgeleitet werden.

Das Zahlungsziel wird anhand des Rechnungsdatums und der vereinbarten Zahlungsbedingungen des Kunden berechnet. Es legt die Frist für eine pünktliche Zahlung fest und ist ein wichtiger Bestandteil des Debitorenprozesses.

Dieses Attribut ist grundlegend für die Analyse des Finanzabschnitts im Order-to-Cash-Zyklus. Es dient als Vergleichsgröße, um festzustellen, ob eine Zahlung pünktlich eingegangen ist, und fließt direkt in die Kennzahl „Quote pünktlicher Zahlungen“ ein. Das Dashboard „Zyklus von der Rechnung bis zur Zahlung“ stützt sich maßgeblich auf dieses Datum, um das Zahlungsverhalten zu analysieren und das Betriebskapital gezielt zu steuern. Verzögerungen zwischen Rechnungserstellung und Zahlungseingang lassen sich mit diesem Datum vergleichen, um Kunden mit langsamer Zahlungsmoral zu erkennen.

Das Datum ist für die Finanzanalyse entscheidend. Es dient als Grundlage für die Berechnung der Quote pünktlicher Zahlungen und die Verwaltung der Debitorenbuchhaltung.

Das Zahlungsziel steht üblicherweise auf dem Kundenrechnungsbeleg. Es wird aus dem Rechnungsdatum und den Zahlungsbedingungen in den Kundenstammdaten oder im Vertriebsauftrag abgeleitet.