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

La marca de tiempo del evento, o la Hora de inicio, registra el momento exacto en que se ejecutó una actividad. Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar cronológicamente los eventos y calcular la duración entre actividades.

En Process Mining, estos datos se utilizan para crear la cronología de cada caso, calcular los tiempos de ciclo, identificar retrasos y analizar el rendimiento del proceso a lo largo del tiempo. Las marcas de tiempo precisas son la base de casi todos los análisis de procesos basados en el tiempo y de los cálculos de KPI, como el tiempo de entrega y el rendimiento de las entregas a tiempo.

Este atributo establece el orden cronológico de los eventos y es esencial para calcular todas las métricas basadas en el tiempo, como los tiempos de ciclo y los retrasos.

En Manhattan Associates, esta información se encuentra en las tablas de registro de transacciones, junto con el evento o la actualización de estado correspondiente.

El nombre de la actividad describe un paso concreto del ciclo de vida de la cadena de suministro, como «Pedido asignado», «Mercancía recogida» o «Envío despachado». Estas actividades forman los nodos del mapa de procesos descubierto.

Analizarlas permite visualizar el flujo del proceso, identificar las rutas más frecuentes y medir el tiempo dedicado a cada etapa. Es fundamental para comprender qué ocurre durante el recorrido de un pedido logístico y permite detectar retrabajos, cuellos de botella y desviaciones del proceso estándar.

Este atributo define los pasos del proceso, constituye la base del mapa de procesos y permite analizar el flujo del proceso y los cuellos de botella.

Normalmente, se obtiene al asignar nombres de actividad fáciles de entender a los códigos de evento o a los cambios de estado de distintas tablas de transacciones de Manhattan Associates.

El pedido logístico es el número central de seguimiento que conecta todas las actividades relacionadas, desde que el cliente realiza el pedido hasta la entrega final. Cada pedido logístico representa un único recorrido de preparación y entrega, lo que permite analizar todo el ciclo de vida del pedido, incluido el aprovisionamiento, el almacenamiento, el envío y la entrega.

En Process Mining, este atributo se utiliza para agrupar todos los eventos relacionados en un solo caso. Analizar los procesos por pedido logístico permite calcular los tiempos de ciclo de principio a fin, identificar variantes habituales del proceso y detectar cuellos de botella o desviaciones que afectan a pedidos concretos.

Este es el ID del caso esencial que agrupa todos los eventos relacionados y permite seguir el recorrido completo de un pedido, desde el inicio hasta el final.

Es la clave principal de las tablas de gestión de pedidos de Manhattan Associates. Consulte la documentación del sistema para identificar la tabla específica, que probablemente esté relacionada con las cabeceras de los pedidos.

Este atributo identifica el sistema de información de origen del que proceden los datos de los eventos. En este contexto, suele ser «Manhattan Associates», aunque también puede distinguir entre distintos módulos o sistemas integrados.

Es importante para la gobernanza de datos y para comprender el contexto de los datos, sobre todo cuando se combinan datos de varios sistemas. También ayuda a rastrear su linaje y a resolver problemas de calidad de los datos.

Identifica el origen de los datos, algo fundamental para la gobernanza y la validación de datos, así como para combinar datos de varios sistemas empresariales.

Por lo general, se trata de un valor estático que se añade durante la extracción de datos para indicar el origen del conjunto de datos.

Este atributo indica la fecha y hora de la extracción más reciente de datos del sistema de origen. Es un campo de metadatos que permite saber si los datos analizados están actualizados.

En los Dashboards de Process Mining, esta información es esencial para comunicar la actualidad de las conclusiones. Permite que las partes interesadas sepan cuándo se actualizaron los datos y tomen decisiones en consecuencia, sin basar el análisis en información obsoleta.

Indica si los datos están actualizados, para que el análisis y las decisiones se basen en información reciente.

Esta marca de tiempo se genera y se añade durante el proceso de extracción, transformación y carga de datos (ETL).

Este atributo almacena la fecha prevista para entregar los productos al cliente o al lugar de recepción. Sirve como referencia para medir el rendimiento de las entregas a tiempo.

En el análisis, esta fecha se compara con la marca de tiempo real de entrega («Comprobante de entrega recibido») para determinar si el pedido se entregó a tiempo, antes o después de lo previsto. Es fundamental para calcular KPI como «Porcentaje de entregas a tiempo al cliente» y «Porcentaje de entregas a tiempo del proveedor», y para crear los Dashboards de rendimiento correspondientes.

Es la referencia para medir el rendimiento de las entregas a tiempo, un KPI fundamental para la satisfacción del cliente y la gestión de proveedores.

Se encuentra en las tablas de cabecera del pedido o de líneas del pedido de Manhattan Associates. Consulte la documentación del sistema.

Este atributo especifica el modo de transporte utilizado para trasladar los productos desde el almacén hasta su destino. Algunos ejemplos son la carga completa de camión (FTL), la carga parcial de camión (LTL), el transporte aéreo, el transporte marítimo y la paquetería.

Esta dimensión es fundamental para el Dashboard «Análisis de costes y eficiencia del transporte». Permite comparar el coste y la velocidad de los distintos modos de transporte y ayuda a calcular el KPI «Frecuencia de envíos urgentes» al identificar cuándo se utilizan opciones más rápidas y costosas.

Ayuda a analizar los costes y la eficiencia del transporte, e identifica la dependencia de opciones de envío urgente más costosas.

Se encuentra en las tablas de planificación de envíos o transporte del módulo TMS de Manhattan Associates.

Este atributo identifica a la persona empleada o al usuario del sistema responsable de realizar un paso del proceso. Puede ser un ID de usuario único, un nombre o el nombre de una cuenta del sistema para las tareas automatizadas.

El análisis por usuario permite comprender cómo se distribuye la carga de trabajo, evaluar el rendimiento de los recursos e identificar necesidades de formación. Es clave para los Dashboards sobre carga de recursos y rendimiento, así como para investigar desviaciones del proceso que puedan estar relacionadas con usuarios concretos.

Permite analizar el rendimiento de los recursos y la distribución de la carga de trabajo, además de identificar qué usuarios o equipos intervienen en las excepciones del proceso.

Suele encontrarse en las tablas de transacciones junto con los datos de los eventos, a menudo en un campo llamado «UserID» o «ChangedBy». Consulte la documentación de Manhattan Associates.

El SKU del producto es un código único que identifica un producto concreto. Un pedido logístico puede incluir varios SKU.

Analizar el proceso por producto permite identificar si determinados artículos están relacionados con ineficiencias, como tiempos de preparación más largos, más retrabajo o roturas de existencias frecuentes. Este atributo es esencial para analizar por producto si los pedidos de reposición se realizan a tiempo en el Dashboard «Reposición de inventario y riesgo de rotura de existencias».

Permite analizar los datos por producto para detectar problemas como roturas de existencias, retrasos en la preparación de pedidos o problemas de calidad relacionados con artículos concretos.

Se encuentra en las tablas de líneas del pedido de Manhattan Associates. Para obtenerlo, hay que unir los datos de la cabecera del pedido con los detalles de las líneas.

El tipo de pedido clasifica los pedidos logísticos según su naturaleza o prioridad. Entre los tipos habituales se encuentran los pedidos de clientes, los pedidos de traslado de existencias y los pedidos de devolución. Cada tipo puede tener un flujo de proceso y un acuerdo de nivel de servicio (SLA) distintos.

Este atributo es fundamental para el análisis comparativo. Al filtrar o segmentar el proceso por tipo de pedido, los analistas pueden ver cómo se gestionan los distintos pedidos, comparar sus tiempos de ciclo e identificar si algunos tipos son más propensos a sufrir retrasos o excepciones. Este atributo sirve de base para el Dashboard «Comparación del tiempo de ciclo por tipo de pedido».

Permite comparar el rendimiento y los flujos de proceso de distintos tipos de pedidos, que suelen seguir rutas y tener SLA diferentes.

Se encuentra en los datos de la cabecera del pedido de Manhattan Associates. Consulte la documentación del sistema para conocer el nombre específico del campo.

Este atributo booleano se obtiene al comparar la marca de tiempo del evento «Comprobante de entrega recibido» con «RequestedDeliveryDate». Indica si cada pedido se entregó a tiempo (verdadero) o con retraso (falso).

Este atributo sirve directamente de base para el KPI y el Dashboard «Porcentaje de entregas a tiempo al cliente». Simplifica el análisis al ofrecer un resultado claro, de dos opciones, para cada caso. Así, es fácil filtrar los pedidos con retraso e investigar sus causas.

Mide directamente los niveles de servicio al cliente y simplifica el análisis del rendimiento de las entregas al clasificar cada pedido como entregado a tiempo o con retraso.

Este campo no existe en el sistema de origen. Se calcula durante la transformación de datos al comparar la marca de tiempo real de entrega con la fecha de entrega solicitada.

Este atributo representa el coste total del pedido logístico. Puede desglosarse en componentes como el coste del transporte, el coste de almacenamiento y las tarifas de manipulación. El nivel de detalle depende de los datos de origen.

Los datos de costes son muy valiosos para el Process Mining basado en el valor. Este atributo sirve de base para el Dashboard «Análisis de costes y eficiencia del transporte», ya que aporta el contexto financiero a los tiempos de ciclo. Al analizar los costes, las empresas pueden identificar variantes del proceso con costes elevados y tomar decisiones basadas en datos para optimizar tanto la velocidad como el gasto.

Aporta una dimensión financiera al proceso y permite analizar los factores que generan costes y el impacto económico de las ineficiencias.

Los datos de costes pueden proceder de varias tablas de Manhattan Associates o requerir la integración con un sistema financiero. Consulte la documentación de las tablas de costes de transporte o de costes de pedidos.

Este atributo identifica el almacén específico responsable de preparar el pedido. Es una dimensión fundamental para el análisis de operaciones con varios almacenes.

Sirve de base para el Dashboard «Análisis de Bottleneck en la preparación de pedidos del almacén», que permite comparar el rendimiento de distintas instalaciones. Los analistas pueden identificar qué almacenes son más eficientes, cuáles tienen tiempos de ciclo de preparación más largos y dónde puede ser necesario reasignar recursos.

Permite comparar el rendimiento de distintos almacenes e identificar cuellos de botella y buenas prácticas propios de cada instalación.

Suele formar parte de los datos del pedido o del envío en el WMS de Manhattan Associates e indica la ubicación que prepara el pedido.

El ID del envío es un número de referencia para un conjunto consolidado de productos que se transportan juntos. Un envío puede incluir varios pedidos logísticos, sobre todo si tienen el mismo destino.

El pedido logístico es el ID del caso, mientras que el ID del envío es un atributo contextual importante. Permite analizar actividades a nivel de envío, como «Transportista asignado» o «Envío despachado», y ayuda a comprender la eficiencia de la consolidación y la planificación del transporte.

Relaciona los pedidos que se envían juntos y permite analizar la eficiencia del transporte y las estrategias de consolidación.

Se genera y almacena en las tablas de planificación del transporte y los envíos de Manhattan Associates.

Este atributo identifica al cliente final que recibe el envío. Puede ser una persona o una empresa.

La información del cliente es esencial para analizar los niveles de servicio e identificar patrones propios de determinados clientes. Permite segmentar por cliente el rendimiento de las entregas en el Dashboard «Porcentaje de entregas a tiempo al cliente» y detectar si los retrasos se concentran en determinadas cuentas o regiones.

Permite segmentar el análisis por cliente, algo clave para comprender los problemas específicos de cada cliente y medir los niveles de servicio.

Se encuentra en los datos de la cabecera del pedido y suele estar vinculado mediante un ID de cliente. Consulte la documentación de Manhattan Associates.

Este atributo identifica al vendedor o proveedor al que se compran productos o materias primas. Es relevante para los pedidos logísticos que se originan a partir de una orden de compra.

El análisis por proveedor es esencial para evaluar su rendimiento. Permite crear fichas de evaluación de proveedores, supervisar los porcentajes de entregas a tiempo e identificar qué proveedores suelen estar relacionados con retrasos en el paso «Productos recibidos». Este atributo sirve de base para el Dashboard «Rendimiento de las entregas a tiempo de los proveedores».

Permite analizar el rendimiento de los proveedores, identificar socios fiables y localizar el origen de los retrasos en el abastecimiento de entrada.

Se obtiene de las tablas de datos de órdenes de compra de Manhattan Associates. A menudo es necesario unir los datos del pedido logístico con los de la cabecera de la orden de compra.

El nombre del transportista identifica al socio logístico o a la empresa que transporta físicamente los productos. Puede tratarse de una gran empresa de transporte o de un servicio de mensajería local.

El análisis por transportista es clave para evaluar su rendimiento en cuanto a entregas a tiempo, coste y eficiencia. Es una dimensión principal del Dashboard «Análisis de costes y eficiencia del transporte», que permite comparar los tiempos de ciclo y los costes de distintos transportistas.

Permite evaluar el rendimiento de los socios de transporte y optimizar la selección de transportistas según el coste y la fiabilidad.

Se encuentra en las tablas de envíos o de órdenes de transporte, normalmente en el módulo TMS de Manhattan Associates.

Este atributo especifica el punto final de entrega de los productos. Puede ser el centro de distribución de un cliente, una tienda minorista o la dirección de un consumidor final. A menudo se representa mediante una ciudad, un estado o un código postal.

Junto con la ubicación de origen, este atributo es esencial para el Dashboard «Matriz del tiempo de entrega entre origen y destino». Analizar los tiempos de entrega por destino ayuda a identificar dificultades en regiones concretas y a evaluar la eficiencia de la red de distribución.

Ayuda a analizar el rendimiento de las entregas en distintas zonas geográficas e identificar cuellos de botella regionales o problemas relacionados con los transportistas.

Es la información de la dirección de entrega que figura en la cabecera del pedido o en los detalles del envío de Manhattan Associates.

Este atributo especifica el punto de partida del envío, como un centro de distribución, una planta de fabricación o las instalaciones de un proveedor. Suele representarse mediante un código o el nombre de una ubicación.

Los datos de origen y destino son fundamentales para analizar la red logística. Este atributo sirve de base para el Dashboard «Matriz del tiempo de entrega entre origen y destino», que permite visualizar y analizar los tiempos de entrega de distintas rutas e identificar cuellos de botella regionales o propios de determinadas instalaciones.

Es fundamental para optimizar la red logística e identificar diferencias de rendimiento entre rutas o instalaciones.

Esta información suele almacenarse en las tablas de cabecera del envío o del pedido de Manhattan Associates.