Datenvorlage: Order to Cash – Kundenauftragsbearbeitung

Der Aktivitätsname beschreibt einen Schritt oder Meilenstein im Lebenszyklus eines Verkaufsauftrags, wie beispielsweise 'Verkaufsauftrag erstellt', 'Kreditprüfung durchgeführt' oder 'Waren versandt'. Jede Aktivität steht für eine spezifische Aktion, die am Verkaufsauftrag vorgenommen wird, und bildet die Grundbausteine der Prozesslandkarte.

Die Analyse stützt sich stark auf dieses Attribut, um den Prozessfluss zu visualisieren, gängige Pfade zu identifizieren und Abweichungen vom Standardverfahren aufzudecken. Durch die Analyse der Abfolge von Aktivitäten können Analysten Engpässe, Nacharbeitsschleifen (z. B. wiederholte 'Verkaufsauftrag geändert' Aktivitäten) und nicht konforme Prozessvarianten genau bestimmen. Es ist grundlegend für Dashboards wie 'Prozesskonformität und Abweichungen' und KPIs wie 'Nacharbeitsquote Verkaufsaufträge'.

Es definiert die Schritte im Prozess, wodurch es möglich wird, die Prozesslandkarte zu visualisieren, Prozessabläufe zu analysieren und Nacharbeit oder Abweichungen zu identifizieren.

Wird oft von Dokumentenstatusänderungen, Event Logs oder Transaktionscodes innerhalb der Vertriebs-, Liefer- und Fakturierungsmodule des Quellsystems abgeleitet.

Die Event Time ist ein Timestamp, der den genauen Zeitpunkt aufzeichnet, zu dem eine Aktivität stattgefunden hat. Dieses Attribut liefert den zeitlichen Kontext für den Prozess und ermöglicht die chronologische Anordnung aller Events, die mit einem Verkaufsauftrag verbunden sind.

Dieser Timestamp ist entscheidend für alle zeitbasierten Analysen. Er wird verwendet, um Durchlaufzeiten zwischen zwei beliebigen Aktivitäten zu berechnen, die Dauer spezifischer Schritte zu identifizieren und Verzögerungen oder Engpässe genau zu bestimmen. Zum Beispiel wird die KPI 'Durchlaufzeit der Auftragsabwicklung' als Differenz zwischen der Event Time der letzten Lieferaktivität und der initialen Auftragserstellungsaktivität berechnet. Dashboards wie 'Übersicht der Verkaufsauftrags-Durchlaufzeiten' sind vollständig von diesem Attribut abhängig, um zu funktionieren.

Dieser Timestamp ist entscheidend für die Berechnung aller Performance-Metriken, wie Durchlaufzeiten und Dauern, die für die Identifizierung von Bottlenecks (Engpässen) unerlässlich sind.

Typischerweise finden sich diese Informationen neben jedem Transaktions- oder Statusaktualisierungsdatensatz, oft als Erstellungsdatum, Änderungsdatum oder Buchungsdatum bezeichnet.

Die Verkaufsauftrags-ID ist der Eckpfeiler des Process Mining im Auftrag-zu-Kasse-Prozess. Sie identifiziert eindeutig jede Instanz des Prozesses von der Erstellung bis zum Abschluss. Sie fungiert als Primärschlüssel, der alle zugehörigen Aktivitäten, Events und Datenpunkte miteinander verbindet und so eine vollständige End-to-End-Reise für einen einzelnen Auftrag bildet.

In der Analyse ermöglicht dieses Attribut die Rekonstruktion des Lebenszyklus jedes Verkaufsauftrags. Es wird verwendet, um die Abfolge der Events nachzuvollziehen, Dauern zwischen Aktivitäten zu messen und Metriken auf Auftragsebene zu aggregieren. Zum Beispiel erfordert die Berechnung der KPI 'Durchlaufzeit der Auftragsabwicklung' das Gruppieren aller Aktivitäten nach ihrer Verkaufsauftrags-ID und das Ermitteln der Zeitdifferenz zwischen dem ersten und letzten Event.

Diese ID ist entscheidend für die Verfolgung individueller Aufträge durch den Prozess, was eine Case-Level-Analyse von Durchlaufzeiten, Engpässen und Abweichungen ermöglicht.

Typischerweise in der Kopfzeilentabelle von Kundenauftragsdokumenten im Quell-ERP- oder CRM-System zu finden.

Dieses Attribut liefert einen Timestamp dafür, wann die Daten zuletzt in die Process Mining Umgebung geladen wurden. Es spiegelt die Aktualität der analysierten Daten wider und unterscheidet sich von der Event Time, die aufzeichnet, wann die Geschäftsaktivität tatsächlich stattfand.

Obwohl es typischerweise nicht für die direkte Prozessflussanalyse verwendet wird, sind diese Informationen entscheidend für die Data Governance und die Sicherstellung der Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Es ermöglicht Analysten und Business Usern, die Aktualität der generierten Erkenntnisse zu verstehen. Wenn zum Beispiel das Last Data Update vor einer Woche war, müssen alle Rückschlüsse auf die aktuelle Leistung mit dieser Tatsache qualifiziert werden.

Dies zeigt die Datenaktualität an, wodurch sichergestellt wird, dass Analysen auf aktuellen Informationen basieren und die Schlussfolgerungen relevant sind.

Dies wird typischerweise vom Datenextraktions-(ETL)-Tool oder der Process Mining-Plattform während der Datenaufnahme generiert und gespeichert.

Das Attribut Quellsystem spezifiziert das führende System, in dem die Event-Daten generiert wurden. In modernen Unternehmen erstreckt sich ein End-to-End-Prozess wie Auftrag zu Kasse oft über mehrere Anwendungen, zum Beispiel ein CRM für die Auftragserstellung und ein ERP für Fulfillment und Rechnungsstellung.

In der Analyse ist dieses Attribut wertvoll, um die technologische Landschaft des Prozesses zu verstehen. Es hilft bei der Identifizierung von Integrationspunkten und potenziellen Datenkonsistenzproblemen zwischen verschiedenen Systemen. Die Analyse von Aktivitäten nach Quellsystem kann aufzeigen, ob bestimmte Prozessschritte unterschiedlich gehandhabt werden oder mehr Verzögerungen erfahren, abhängig davon, in welchem System sie ausgeführt werden.

Es bietet Kontext zur Datenherkunft, was in Umgebungen mit mehreren Systemen entscheidend ist, um diese nachzuverfolgen und systemspezifische Prozessvarianten zu identifizieren.

Diese Information wird oft während des Datenextraktionsprozesses (ETL) hinzugefügt oder kann ein Standardfeld in Data Warehouses sein.

Auftragswert repräsentiert den gesamten finanziellen Wert des Verkaufsauftrags. Dies ist eine kritische Finanzkennzahl, die das Ausmaß jeder Case-Instanz quantifiziert.\n\nDieses Attribut ist für die wertbasierte Prozessanalyse von unschätzbarem Wert. Es ermöglicht die Priorisierung von Problemen durch den Fokus auf hochwertige Aufträge. Zum Beispiel können Analysten untersuchen, ob hochwertige Aufträge längere Durchlaufzeiten oder mehr Nacharbeit erfahren als niedrigwertige Aufträge. Es wird auch verwendet, um die finanziellen Auswirkungen von Prozessineffizienzen zu berechnen, wie z. B. den Gesamtwert von Aufträgen, die durch einen spezifischen Engpass verzögert werden. Dies schafft einen starken Business Case für Prozessverbesserungsinitiativen.

Ermöglicht eine wertbasierte Analyse, die hilft, Prozessverbesserungen zu priorisieren, indem sie sich auf hochwertige Aufträge konzentriert und die finanziellen Auswirkungen von Verzögerungen quantifiziert.

Verfügbar in den Vertriebsauftragskopfdaten, oft berechnet als Summe aller Nettowerte der Positionen.

Das Attribut Benutzername identifiziert den Einzelnen oder den automatisierten Agenten, der für die Ausführung einer bestimmten Aktivität verantwortlich ist. Dies könnte ein Vertriebsmitarbeiter sein, der den Auftrag erstellt hat, ein Kreditmanager, der ihn genehmigt hat, oder ein Systembenutzer, der automatisch eine Zahlung gebucht hat.

Dieses Attribut ermöglicht eine menschenzentrierte Analyse des Prozesses. Es wird verwendet, um die Arbeitslastverteilung zu analysieren, die Leistung zwischen Teams oder Einzelpersonen zu vergleichen und Schulungsmöglichkeiten zu identifizieren. Es ist auch entscheidend für Compliance- und Audit-Trail-Zwecke. Die Analyse von Aktivitäten nach Benutzer hilft aufzudecken, wer an Nacharbeitsschleifen oder nicht konformem Verhalten beteiligt ist, und ist grundlegend für die Berechnung der KPI 'Quote der manuellen Eingriffe'.

Identifiziert die Person oder das System, welche(s) eine Aktivität ausführt, und ermöglicht so die Analyse von Arbeitslast, Teamleistung, Automatisierungsgraden und Compliance.

Häufig in Transaktionsprotokollen oder Dokumentenhistorien zu finden, oft als "Erstellt von" oder "Geändert von" bezeichnet.

Dieses Attribut identifiziert die externe Partei, für die der Kundenauftrag bearbeitet wird. Es kann eine eindeutige Kundennummer, ein Firmenname oder ein anderer Schlüssel sein, der einen Kunden von einem anderen unterscheidet.

Im Process Mining ist der Kunden-Identifikator eine leistungsstarke Dimension zur Segmentierung der Daten. Analysten können die Prozesslandkarte filtern, um zu sehen, wie sich der Prozess für einen spezifischen Kunden verhält, oder Prozessflüsse zwischen verschiedenen Kundengruppen, wie z.B. strategischen Konten versus Gelegenheitskäufern, vergleichen. Dies kann maßgeschneiderte Prozesse aufdecken oder Kunden hervorheben, die häufig Prozessabweichungen oder Verzögerungen verursachen, und liefert so wertvolle Einblicke für das Customer Relationship Management.

Ermöglicht das Filtern und Vergleichen von Prozessen über verschiedene Kunden oder Kundengruppen hinweg, um maßgeschneiderte Prozesse oder problematische Konten zu identifizieren.

Befindet sich in den Kundenauftragskopfdaten, verknüpft mit den Kundenstammdaten im Quell-ERP- oder CRM-System.

Der Produktidentifikator, wie z. B. eine Materialnummer oder SKU, gibt an, was verkauft wird. Obwohl ein Verkaufsauftrag mehrere Produkte enthalten kann, stellt dieses Attribut oft das Hauptprodukt dar oder kann für eine übergeordnete Analyse zu einer Produktkategorie zusammengefasst werden.

Dieses Attribut ermöglicht eine produktzentrierte Sichtweise des Auftrag-zu-Kasse-Prozesses. Die Analyse kann aufzeigen, ob bestimmte Produkte mit längeren Abwicklungszeiten, häufigeren Lieferproblemen oder höheren Stornierungsraten verbunden sind. Diese Erkenntnis ist entscheidend für die Lieferkettenplanung, das Bestandsmanagement und die Produktportfoliostrategie. Wenn beispielsweise festgestellt wird, dass eine spezifische Produktlinie durchgängig Verzögerungen im Schritt 'An Lager freigegeben' aufweist, kann dies eine Untersuchung der Lagerbestände oder der Lagerplatzierung auslösen.

Ermöglicht die Analyse der Prozessperformance für verschiedene Produkte oder Produktgruppen und hilft dabei, produktspezifische Bottlenecks oder Probleme zu identifizieren.

Befindet sich auf Positionsebene eines Kundenauftrags. Für die Case-Level-Analyse kann es durch die wichtigste Position oder eine abgeleitete Produktkategorie dargestellt werden.

Der Vertriebskanal gibt den Ursprung oder die Methode an, über die eine Bestellung aufgegeben wurde. Dies könnte ein Online-Portal, ein Direktvertriebsteam, eine EDI-Verbindung mit einem Partner oder ein Einzelhandelsgeschäft sein.

Die Analyse des Prozesses nach Vertriebskanal kann erhebliche Unterschiede in Bezug auf Effizienz und Konformität aufzeigen. Zum Beispiel könnten Bestellungen über den Webkanal hoch automatisiert und schnell sein, während Bestellungen vom Direktvertrieb mehr manuelle Änderungen und längere Genehmigungszyklen erfordern können. Diese Analyse hilft Unternehmen, den spezifischen Prozessfluss jedes Kanals zu optimieren und Ressourcen effektiver zuzuweisen. Es bietet eine Schlüsseldimension für Dashboards wie 'Engpässe bei der Auftragsabwicklung'.

Ermöglicht den Vergleich der Prozessleistung über verschiedene Kanäle hinweg und deckt Variationen in Effizienz, Automatisierung und Konformität auf.

Diese Information wird üblicherweise in den Kopfdaten des Kundenauftrags gespeichert und ist oft ein Pflichtfeld bei der Auftragserfassung.

Wenn ein Verkaufsauftrag storniert oder ein Artikel abgelehnt wird, liefert der Ablehnungsgrund den geschäftlichen Kontext für dieses negative Ergebnis. Gründe können von 'Kunde storniert' und 'Falscher Preis' bis zu 'Nicht auf Lager' reichen.

Dieses Attribut ist essenziell für die Ursachenanalyse von Prozessfehlern. Durch die Analyse der Häufigkeit verschiedener Ablehnungsgründe kann ein Unternehmen systemische Probleme identifizieren. Eine hohe Anzahl von Stornierungen aufgrund von 'Falscher Preis' könnte beispielsweise auf Probleme in den Angebots- oder Stammdatenprozessen hinweisen. Diese Analyse unterstützt direkt Bemühungen, die First-Time Right Rate zu verbessern und Prozessverschwendung zu reduzieren.

Erklärt, warum Aufträge fehlschlagen, und ermöglicht eine Ursachenanalyse, um zugrunde liegende Probleme bei Preisen, Lagerbestand oder Kundenkommunikation zu beheben.

Typischerweise auf der Positionsebene des Kundenauftrags zu finden und wird aus einer vordefinierten Codeliste ausgewählt, wenn ein Artikel storniert wird.

Das tatsächliche Lieferdatum ist der Timestamp, der die erfolgreiche Lieferung der Waren an den Kunden aufzeichnet. Dies basiert oft auf einem Liefernachweis des Versanddienstleisters.

Dieses Attribut ist das entscheidende Maß für den Liefererfolg. Es ist der finale Datenpunkt, der zur Berechnung der 'Pünktlichen Lieferquote' herangezogen wird, indem es mit dem angefragten und dem bestätigten Liefertermin verglichen wird. Die Analyse der Zeitspanne zwischen der Aktivität 'Waren versandt' und dem tatsächlichen Lieferdatum kann zudem Einblicke in die Leistung von Logistikpartnern und Versandmethoden geben.

Dies ist der endgültige Nachweis der Erfüllung und ist wesentlich für die genaue Berechnung der Termintreue und der gesamten Durchlaufzeit der Auftragserfüllung.

Stammt oft aus einem externen Logistik- oder Versandsystem und wird wieder ins ERP integriert. Es kann vom Timestamp der Aktivität 'Ware ausgeliefert' abgeleitet werden.

Dieses Datum repräsentiert den gewünschten Liefertermin des Kunden. Es ist eine entscheidende Information, die zu Beginn des Prozesses erfasst wird und als primärer Maßstab für die Kundenzufriedenheit hinsichtlich der Lieferpünktlichkeit dient.

In der Prozessanalyse wird der angefragte Liefertermin mit anderen Schlüsseldaten, wie dem bestätigten und tatsächlichen Liefertermin, verglichen, um Servicelevel zu messen. Er ist ein wichtiger Input für das Dashboard zur Pünktlichkeit der Lieferung und wird verwendet, um zu berechnen, ob eine Lieferung aus Kundensicht pünktlich war. Die Analyse von Diskrepanzen zwischen angefragten und bestätigten Terminen kann auch Probleme in der Planung und Terminierung aufzeigen.

Dient als Liefererwartung des Kunden und bildet eine Basis für die Messung der pünktlichen Lieferperformance und Kundenzufriedenheit.

Typischerweise in der Kopfzeile des Kundenauftrags oder den Positionsdetails zu finden und wird während des Auftragserstellungsprozesses eingegeben.

Der Auftragsstatus liefert eine Momentaufnahme darüber, wo sich der Verkaufsauftrag in seinem Lebenszyklus zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet. Es ist eine kategorische Bezeichnung, die den aktuellen Zustand des Auftrags zusammenfasst.

Während die Abfolge der Aktivitäten eine detaillierte Prozesslandkarte bietet, ist das Attribut Auftragsstatus nützlich, um eine vereinfachte, übergeordnete Ansicht des Prozesses zu erstellen. Es kann verwendet werden, um alle Aufträge zu filtern, die sich derzeit in einem bestimmten Zustand befinden, zum Beispiel alle Aufträge 'unter Kreditprüfung'. Die Analyse der in verschiedenen Status verbrachten Zeit kann auch Engpässe aufzeigen, beispielsweise Aufträge, die zu viel Zeit im Status 'wartet auf Genehmigung' verbringen.

Bietet eine übergeordnete Zusammenfassung des Auftragsstatus, nützlich für das Filtern, die Statusanalyse und die Identifizierung von Aufträgen, die in einer bestimmten Phase feststecken.

Dies ist ein Standardfeld in der Kopfzeile der meisten Kundenauftragsdokumente in ERP- und CRM-Systemen.

Nach Überprüfung der Lagerbestände und Produktionspläne stellt das Unternehmen ein Bestätigtes Lieferdatum bereit. Dies stellt die Verpflichtung der Organisation gegenüber dem Kunden dar und dient als interne Benchmark zur Messung der Erfüllungsleistung.

Dieses Attribut ist entscheidend für die Bewertung der internen operativen Effizienz. Es wird im KPI "Termintreue-Rate" verwendet, wo es mit dem Aktuellen Lieferdatum verglichen wird, um festzustellen, ob das Unternehmen seiner eigenen Zusage nachgekommen ist. Erhebliche Abweichungen zwischen den Angefragten und Bestätigten Lieferdaten über viele Aufträge hinweg können auf systemische Probleme mit Available-to-Promise (ATP)-Berechnungen oder der Kapazitätsplanung hindeuten.

Stellt die Zusage des Unternehmens an den Kunden dar und ist der interne Maßstab für die Messung der pünktlichen Lieferung und der Zuverlässigkeit der Auftragserfüllung.

Befindet sich in den Kundenauftragseinteilungsdaten, die oft nach einer Verfügbarkeitsprüfung oder einem Produktionsplanungslauf aktualisiert werden.

Dieses boolesche Attribut unterscheidet zwischen Aufgaben, die von menschlichen Benutzern ausgeführt werden, und solchen, die durch Systemautomatisierung erfolgen, wie z.B. Background Jobs, APIs oder RPA Bots. Zum Beispiel könnte eine Bonitätsprüfung ein automatisierter Schritt sein, während die Lösung einer Kreditblockade typischerweise manuell ist.

Die Analyse des Prozesses durch die Brille der Automatisierung ist entscheidend für Initiativen zur digitalen Transformation. Dieses Flag ist der primäre Datenpunkt zur Berechnung der KPI 'Manuelle Interventionsrate'. Es hilft zu identifizieren, welche Teile des Prozesses hoch automatisiert sind und welche noch auf manuelle Arbeit angewiesen sind. Diese Analyse kann Chancen für weitere Automatisierung aufzeigen, um Kosten zu senken, Fehler zu minimieren und Durchlaufzeiten zu beschleunigen.

Unterscheidet zwischen manuellen und automatisierten Aufgaben, was entscheidend für die Messung des Automatisierungsgrades und die Identifizierung von Potenzialen zur Prozessverbesserung ist.

Diese Informationen können aus dem Attribut 'User Name' (z.B. Identifizierung von Systembenutzern wie 'BATCH_USER') oder aus spezifischen Feldern in Event Logs abgeleitet werden, die den Ausführungskontext verfolgen.

Das Zahlungsfälligkeitsdatum wird basierend auf dem Rechnungsdatum und den vereinbarten Zahlungsbedingungen des Kunden berechnet. Es legt die Frist für eine pünktliche Zahlung fest und ist ein Schlüsselelement des Debitorenbuchhaltungsprozesses.

Dieses Attribut ist grundlegend für die Analyse des finanziellen Teils des Auftrag-zu-Kasse-Zyklus. Es ist der Maßstab, der verwendet wird, um festzustellen, ob eine Zahlung pünktlich erfolgte, was ein direkter Input für die KPI 'Pünktliche Zahlungsquote' ist. Das Dashboard 'Rechnung-zu-Zahlung-Zyklus' stützt sich stark auf dieses Datum, um das Zahlungsverhalten zu analysieren und das Betriebskapital effektiv zu verwalten. Verzögerungen zwischen der Rechnungserstellung und der Zahlung können anhand dieses Datums bewertet werden, um säumige Kunden zu identifizieren.

Dieses Datum ist entscheidend für die Finanzanalyse und dient als Grundlage für die Berechnung der termingerechten Zahlungsquote sowie für das Forderungsmanagement.

Typischerweise auf dem Kundenrechnungsdokument zu finden und wird aus dem Rechnungsdatum und den Zahlungsbedingungen abgeleitet, die in den Kundenstammdaten oder dem Kundenauftrag festgelegt sind.