Su Template de datos para la gestión de la cadena de suministro

La hora del evento registra el momento exacto en que tuvo lugar una actividad. Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar cronológicamente los eventos y calcular la duración entre los distintos pasos del proceso.

El análisis depende en gran medida de este atributo para calcular todas las métricas basadas en el tiempo, incluidos los tiempos de ciclo, de espera y de entrega. Es esencial para Dashboards como Tiempo de ciclo del cumplimiento de pedidos y KPI como el tiempo medio de ciclo desde el pedido hasta la entrega. Las marcas de tiempo precisas son la base para comprender el rendimiento del proceso e identificar retrasos.

Esta marca de tiempo establece el orden cronológico de los eventos y sirve de base para calcular duraciones y rendimiento, lo que permite detectar cuellos de botella y retrasos.

Esta información suele encontrarse junto a los datos de actividad en los registros de transacciones o de actualizaciones de estado de los módulos de Kinaxis RapidResponse.

Este atributo describe un paso o hito del proceso de la cadena de suministro. Registra eventos clave, como la creación de pedidos, las comprobaciones de inventario, las etapas de producción y las confirmaciones de entrega, y forma la secuencia de operaciones de cada pedido logístico.

En el análisis de Process Mining, la secuencia de actividades se utiliza para descubrir automáticamente el mapa del proceso, identificar desviaciones respecto al procedimiento estándar y localizar cuellos de botella. Es la base para analizar el flujo del proceso, la conformidad e identificar ciclos de retrabajo, como se muestra en el Dashboard Análisis de retrabajo del control de calidad.

Define los pasos del proceso y permite descubrir y visualizar el flujo real de extremo a extremo de la cadena de suministro.

Normalmente se obtiene de los registros de eventos, los registros de cambios de estado o los códigos de transacción de distintos módulos de Kinaxis RapidResponse.

El pedido logístico funciona como identificador principal del caso y agrupa todos los eventos relacionados con el recorrido de un pedido. Permite hacer un seguimiento integral del movimiento de un producto por la cadena de suministro, desde el pronóstico inicial o la solicitud del cliente hasta el comprobante de entrega final.

En Process Mining, analizar las actividades por pedido logístico es fundamental. Permite visualizar los flujos completos del proceso, calcular los tiempos de ciclo e identificar variaciones y cuellos de botella en cada pedido. Es la base de Dashboards como Tiempo de ciclo del cumplimiento de pedidos y Variantes logísticas de extremo a extremo.

Es la clave esencial para rastrear todo el ciclo de vida de un pedido y analizar las variaciones, la eficiencia y el cumplimiento del proceso de principio a fin.

Este identificador suele ser un campo básico de los módulos de gestión de pedidos o planificación logística de Kinaxis RapidResponse.

Este atributo identifica el sistema de origen de cada entrada del registro de eventos. En un entorno complejo, los eventos de un mismo proceso pueden proceder de varios sistemas, como un ERP, un WMS y el propio Kinaxis.

En el análisis, ayuda a validar los datos y a comprender el entorno tecnológico del proceso. También puede ayudar a identificar problemas de integración de datos o discrepancias entre los distintos sistemas que intervienen en la cadena de suministro.

Aporta contexto sobre el origen de los datos, algo fundamental para validarlos, resolver problemas y comprender la fragmentación del proceso entre distintos sistemas de TI.

A menudo, es un valor estático que se añade durante la extracción de datos para indicar su origen.

Este atributo indica la fecha y hora de la extracción de datos más reciente. Es un campo de metadatos que ayuda a comprender la actualidad de los datos analizados.

En cualquier Dashboard de Process Mining, esta información es fundamental para contextualizar el análisis. Indica hasta qué fecha están actualizados los datos y cuándo se espera la próxima actualización, para que las decisiones se basen en información oportuna.

Informa sobre la actualidad de los datos y permite saber hasta qué fecha está actualizado el análisis del proceso y cuándo se actualizó por última vez.

Este campo de metadatos se genera y se añade al conjunto de datos durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

Este atributo registra la fecha y hora en que el cliente recibió oficialmente la mercancía. Marca el último paso del proceso de cumplimiento del pedido.

Es el equivalente a la 'Requested Delivery Date' y se utiliza para determinar si la entrega se realizó a tiempo o con retraso. Es una métrica clave del Dashboard de Rendimiento de las entregas a tiempo y resulta esencial para calcular los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y la fiabilidad general de la cadena de suministro.

Confirma que el proceso de entrega ha finalizado y es esencial para calcular el rendimiento real de las entregas frente a las expectativas del cliente.

Esta información suele proceder de un evento de comprobante de entrega, que puede registrarse en Kinaxis o en un sistema de gestión del transporte (TMS) integrado.

Este atributo almacena la fecha en que el cliente espera recibir el pedido. Sirve como referencia para medir el rendimiento de las entregas y la satisfacción del cliente.

Esta fecha se compara directamente con la 'Actual Delivery Date' para calcular el KPI de entregas a tiempo y alimentar el Dashboard de Rendimiento de las entregas a tiempo. Conocer la diferencia entre las fechas de entrega solicitada y real es clave para identificar retrasos sistemáticos y mejorar el servicio al cliente.

Es la referencia principal para medir el rendimiento de las entregas a tiempo y un componente clave de los KPI de satisfacción del cliente.

Es un campo estándar de los pedidos de venta de clientes en Kinaxis RapidResponse.

Este atributo identifica al cliente final asociado al pedido logístico. Es fundamental para segmentar el análisis del proceso desde la perspectiva del cliente.

Con el ID del cliente, puede analizar el Rendimiento de las entregas a tiempo de clientes específicos, averiguar qué clientes tienen los flujos de pedidos más complejos y adaptar las mejoras del servicio. Esto ayuda a priorizar a los clientes de mayor valor y a gestionar mejor las relaciones con ellos.

Permite analizar los procesos desde la perspectiva del cliente y evaluar los niveles de servicio, el rendimiento de las entregas y la complejidad del cumplimiento para las cuentas clave.

Se encuentra en las tablas o libros de trabajo de pedidos de clientes de Kinaxis RapidResponse. Suele aparecer como 'Customer Number' o 'Sold-To Party'.

Este atributo especifica el producto que se gestiona en el pedido logístico. Permite segmentar el análisis por tipo de producto, categoría o artículo específico.

Analizar el proceso por producto es fundamental para identificar los artículos que sufren retrasos frecuentes, problemas de calidad o procesos de cumplimiento complejos. Esto resulta esencial para los Dashboards de Exactitud del pronóstico de demanda y Análisis de retrabajo del control de calidad, ya que ayuda a detectar las líneas de productos o cadenas de suministro problemáticas.

Permite analizar el proceso por línea de productos o categoría y ayuda a identificar qué productos siguen procesos de cumplimiento ineficientes o problemáticos.

Es un campo estándar en los datos de pedidos, envíos e inventario de Kinaxis RapidResponse. Suele aparecer como 'SKU', 'Material Number' o 'Product ID'.

Este atributo identifica a la persona o al usuario del sistema responsable de un paso concreto del proceso. Ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo, detectar necesidades de formación y analizar el rendimiento de distintos usuarios o equipos.

En el análisis, puede utilizarse para filtrar el mapa del proceso y ver cómo realizan sus tareas determinados usuarios, o para identificar actividades que suele gestionar un grupo reducido de especialistas. También puede revelar oportunidades para automatizar tareas manuales y repetitivas.

Atribuye la responsabilidad de los pasos del proceso a los usuarios y permite analizar el rendimiento de los equipos, la distribución de la carga de trabajo y el cumplimiento de los procedimientos.

Suele encontrarse en los registros de transacciones, en campos como «Nombre de usuario», «Modificado por» o «Creado por» de Kinaxis RapidResponse.

Este atributo especifica la instalación de almacenamiento que participa en las actividades de cumplimiento. Es clave para comprender los aspectos logísticos y de gestión del inventario de la cadena de suministro.

Al analizar las actividades por almacén, las empresas pueden comparar la eficiencia de su red de distribución. Esto resulta útil para los Dashboards sobre cuellos de botella en el inventario y rendimiento del cumplimiento, ya que ayuda a identificar inventario de baja rotación u operaciones de almacén ineficientes.

Identifica el almacén o centro de distribución específico y permite analizar por ubicación el movimiento del inventario, la eficiencia de la preparación de pedidos y la velocidad del cumplimiento.

Se encuentra en los datos de gestión del inventario y de envíos, a menudo asociado a eventos de preparación y envío de mercancías.

Este atributo especifica el número de unidades de un producto incluidas en un pedido de cliente. Es un dato transaccional fundamental.

En el análisis, la cantidad del pedido se compara con las cantidades previstas para medir la exactitud del pronóstico. También ayuda a priorizar los pedidos de gran volumen y a comprender la escala de las operaciones de producción y logística necesarias para cada pedido.

Es fundamental para medir la exactitud del pronóstico de demanda al compararla con las cantidades previstas y para comprender qué factores determinan el volumen de la cadena de suministro.

Es un campo estándar de los datos de las líneas de pedido de clientes en Kinaxis RapidResponse.

Este atributo contiene la cantidad de un producto que se previó que se pediría en un período determinado. Representa el resultado del proceso de planificación de la demanda.

Estos datos son esenciales para el Dashboard de Exactitud del pronóstico de demanda y el KPI de desviación entre el pronóstico y los pedidos reales. Al comparar este valor con la 'Order Quantity' real, las empresas pueden evaluar la fiabilidad de sus pronósticos, algo fundamental para optimizar los niveles de inventario y la planificación de la producción.

Sirve como referencia para medir la exactitud del pronóstico, mejorar la gestión del inventario y reducir los costes asociados al exceso de existencias o a la falta de stock.

Estos datos proceden de los módulos de planificación de la demanda o de pronóstico de Kinaxis RapidResponse.

Este atributo booleano se obtiene al comparar la 'Actual Delivery Date' con la 'Requested Delivery Date'. Simplifica el análisis del rendimiento al clasificar cada pedido completado como entregado a tiempo o con retraso.

Este indicador es la base del Dashboard de Rendimiento de las entregas a tiempo y del KPI de entregas a tiempo. Permite filtrar, agregar y visualizar fácilmente el rendimiento de las entregas según distintas dimensiones, como cliente, producto o región.

Ofrece un resultado claro y binario sobre el rendimiento de las entregas, simplifica el cálculo de los KPI de entregas a tiempo y permite crear visualizaciones útiles en los Dashboards.

Este atributo no se encuentra en el sistema de origen, sino que se calcula durante la transformación de los datos para Process Mining.

Este atributo booleano identifica las actividades que forman parte de un ciclo de retrabajo. Normalmente se marca como 'true' cuando se repite una actividad de producción o de control de calidad para el mismo pedido logístico después de un primer intento.

Este indicador es esencial para el Dashboard de Análisis de retrabajo del control de calidad y el KPI de tasa de retrabajo. Permite cuantificar fácilmente la frecuencia de los retrabajos y aislar los flujos de proceso que generan ineficiencias, mayores costes y tiempos de ciclo más largos.

Identifica directamente los ciclos de retrabajo ineficientes del proceso y facilita la cuantificación del impacto de los problemas de calidad en los costes y el tiempo de ciclo.

Este atributo se calcula en la herramienta de Process Mining mediante la detección de secuencias repetidas de actividades para un caso determinado.

Este atributo identifica al proveedor que participa en actividades de compras, como 'Purchase Order Issued' y 'Raw Materials Received'.

Es esencial para el Dashboard de Rendimiento de las entregas de proveedores, que permite a la empresa medir y comparar el cumplimiento de las fechas de entrega y los tiempos de entrega de distintos proveedores. Este análisis ayuda a gestionar las relaciones con los proveedores, identificar socios fiables y reducir los riesgos de la cadena de suministro de entrada.

Permite analizar el rendimiento de los proveedores, algo fundamental para identificar cuellos de botella en las compras y garantizar una cadena de suministro de entrada fiable.

Se encuentra en los documentos de compras y los registros de recepción de mercancías de Kinaxis RapidResponse. Suele llamarse 'Supplier ID' o 'Vendor Number'.

Este atributo especifica cómo se trasladan las mercancías de un lugar a otro. Puede incluir opciones estándar y urgentes.

Es clave para el Dashboard de Resumen de pedidos urgentes y el KPI de porcentaje de pedidos urgentes. Analizar este atributo ayuda a identificar con qué frecuencia se recurre al costoso transporte urgente, lo que puede indicar problemas subyacentes de planificación o ejecución. También permite analizar la duración de los tramos de transporte y comparar la eficiencia de los distintos medios.

Identifica los medios de transporte y es clave para analizar los costes logísticos, los tiempos de tránsito y la frecuencia de los envíos urgentes, que son más costosos.

Esta información suele almacenarse en los documentos de envío o transporte de Kinaxis RapidResponse o de un TMS integrado.

Este atributo registra el motivo específico de un fallo de calidad. Aporta contexto clave cuando no se produce la actividad 'Quality Control Passed' y, en su lugar, el proceso vuelve a producción para realizar un retrabajo.

En el Dashboard de Análisis de retrabajo del control de calidad, estos datos explican por qué se producen los retrabajos. Analizar los motivos del rechazo ayuda a identificar las causas raíz de los problemas de calidad, como defectos en los materiales, fallos de los equipos o errores de operación, y permite definir acciones de mejora específicas.

Aporta contexto clave sobre los fallos de calidad y los ciclos de retrabajo, y permite analizar las causas raíz para mejorar la calidad del producto y reducir los desperdicios.

Esta información se encontraría en los módulos o tablas de gestión de calidad, vinculada a los eventos de inspección de calidad.

Este atributo es el identificador clave de las actividades de compras. Vincula la solicitud de materiales ('Purchase Requisition Created') con la orden oficial enviada al proveedor ('Purchase Order Issued') y con la recepción posterior de esos materiales ('Raw Materials Received').

Aunque el pedido logístico es el ID del caso, el número de orden de compra es una referencia documental clave que permite consultar en detalle transacciones específicas con proveedores. Es esencial para analizar en profundidad el Dashboard de Rendimiento de las entregas de proveedores.

Es una referencia clave para todas las actividades de compras y permite analizar en detalle el subproceso de compras y el rendimiento de los proveedores.

Es un campo principal de los módulos o libros de trabajo de compras y aprovisionamiento de Kinaxis RapidResponse.

Este atributo identifica la ubicación física específica, como una fábrica o un centro de producción, que participa en el proceso de la cadena de suministro. Aporta contexto geográfico y organizativo a las actividades de producción.

Analizar el proceso por planta permite comparar el rendimiento de distintas instalaciones. Ayuda a identificar cuáles son más eficientes, dónde se registran más retrabajos y en qué lugares se producen con mayor frecuencia cuellos de botella en la producción. También facilita el análisis del uso de los recursos.

Aporta contexto sobre la ubicación de las actividades de producción y permite comparar el rendimiento y analizar los cuellos de botella en distintas plantas de fabricación.

Es un atributo habitual en los datos de producción, inventario y logística de Kinaxis RapidResponse.

Este atributo identifica el recurso físico que participa en un paso del proceso, especialmente en la fabricación. Puede ser una máquina concreta, una línea de montaje o una estación de empaquetado.

Analizar el proceso por recurso es fundamental para el Dashboard de Utilización de recursos de la cadena de suministro. Ayuda a comprender la carga de trabajo y el rendimiento de los distintos recursos, identificar qué máquinas son cuellos de botella y optimizar la asignación de recursos para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

Identifica el equipo o la línea específicos utilizados, algo esencial para analizar el uso de los recursos, las limitaciones de capacidad y los cuellos de botella en la producción.

Estos datos suelen encontrarse en sistemas de ejecución de fabricación (MES) integrados con Kinaxis o en datos detallados de planificación de la producción.

Esta métrica a nivel de caso mide la duración total, de principio a fin, del proceso de cumplimiento del pedido. Se calcula restando la fecha y hora de la primera actividad pertinente ('Customer Order Received') de la fecha y hora de la última actividad ('Proof Of Delivery Signed').

Esta métrica es la base del Dashboard de Tiempo de ciclo del cumplimiento de pedidos y del KPI de tiempo de ciclo promedio del pedido a la entrega. Ofrece una visión general de la eficiencia y la velocidad de la cadena de suministro, y ayuda a hacer seguimiento de las mejoras e identificar retrasos sistemáticos a lo largo del tiempo.

Representa la duración total del proceso de cumplimiento, de principio a fin, y es un KPI clave para medir la velocidad y la eficiencia generales de la cadena de suministro.

No es un campo del sistema de origen, sino una métrica que el software de Process Mining calcula a nivel de caso.