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

La marca de tiempo del evento, o tiempo 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 construir la línea temporal 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 plazo de entrega y el rendimiento puntual.

Este atributo proporciona 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.

Esta información se encuentra en las tablas del registro de transacciones, junto al evento correspondiente o a la actualización de estado en Manhattan Associates.

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

Analizar estas actividades permite visualizar el flujo del proceso, identificar las rutas más frecuentes y medir el tiempo empleado en cada etapa. Es fundamental para comprender qué ocurre durante el recorrido del pedido logístico y se utiliza para identificar reprocesos, cuellos de botella y desviaciones respecto al 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 asignando códigos de evento o cambios de estado de distintas tablas de transacciones de Manhattan Associates a nombres de actividad fáciles de entender.

El pedido logístico es el número de seguimiento central que conecta todas las actividades relacionadas, desde la realización del pedido por parte del cliente hasta la entrega final. Cada pedido logístico representa un único recorrido de preparación, lo que permite analizar por completo 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 único caso. Analizar los procesos por pedido logístico permite calcular los tiempos de ciclo integrales, identificar variantes habituales del proceso y detectar cuellos de botella o desviaciones que afectan a pedidos concretos.

Este es el Case ID esencial que agrupa todos los eventos relacionados y permite rastrear el recorrido completo de un único pedido desde el inicio hasta el final.

Esta es la clave principal de las tablas principales de gestión de pedidos de Manhattan Associates. Consulte la documentación del sistema para identificar la tabla específica, probablemente relacionada con las cabeceras de pedidos.

Este atributo identifica el sistema de información de origen en el que se generaron los datos del evento. En este contexto, normalmente será «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, especialmente cuando se combinan datos de varios sistemas. Ayuda a rastrear el linaje de los datos y a resolver problemas de calidad de datos.

Identifica el origen de los datos, un aspecto fundamental para la gobernanza de datos, la validación y la combinación de datos procedentes de varios sistemas empresariales.

Normalmente es un valor estático que se añade durante el proceso de extracción de datos para indicar el origen del conjunto de datos.

Este atributo proporciona la fecha y hora de la extracción más reciente de datos del sistema de origen. Es un campo de metadatos que ayuda a los usuarios a comprender la actualidad de los datos que analizan.

En los Dashboards de Process Mining, esta información es fundamental para comunicar la vigencia de las conclusiones. Garantiza que las partes interesadas conozcan la antigüedad de los datos y puedan tomar decisiones en consecuencia, evitando análisis basados en información obsoleta.

Indica la actualidad de los datos y garantiza que el análisis y las decisiones se basen en información actualizada.

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

Este atributo almacena la fecha prevista en la que deben entregarse 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, «Proof of Delivery Received», para determinar si un pedido se entregó a tiempo, antes de lo previsto o tarde. Es un componente fundamental para calcular KPI como «Customer On-Time Delivery Rate» y «Supplier On-Time Delivery Rate», así como para crear Dashboards de rendimiento relacionados.

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 Full Truckload (FTL), Less Than Truckload (LTL), transporte aéreo, transporte marítimo o paquetería.

Esta dimensión es fundamental para el panel «Transport Cost & Efficiency Analysis». Permite comparar el coste y la velocidad de los distintos modos de transporte y ayuda a calcular el KPI «Expedited Shipping Frequency» al identificar cuándo se utilizan medios más rápidos y costosos.

Ayuda a analizar los costes y la eficiencia del transporte, así como a identificar 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 ejecutar un paso concreto del proceso. Puede ser un ID de usuario único, un nombre o el nombre de una cuenta del sistema para tareas automatizadas.

El análisis por usuario ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo, el rendimiento de los recursos y las necesidades de formación. Es clave para los Dashboards relacionados con la carga de recursos y el rendimiento, así como para investigar desviaciones del proceso que puedan estar relacionadas con un usuario específico.

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.

Normalmente se encuentra en las tablas de transacciones junto a los datos del evento, a menudo en un campo como «UserID» o «ChangedBy». Consulte la documentación de Manhattan Associates.

Product SKU es un código único que identifica un producto concreto. Un pedido logístico puede contener varios SKU.

El análisis del proceso a nivel de producto ayuda a identificar si determinados artículos están asociados a ineficiencias, como tiempos de picking más largos, mayores tasas de retrabajo o roturas de stock frecuentes. Este atributo es esencial para el panel «Inventory Replenishment & Stockout Risk», que permite analizar la puntualidad de las reposiciones por producto.

Permite analizar los productos para detectar problemas como roturas de stock, retrasos en el picking o problemas de calidad asociados a artículos concretos.

Se encuentra en las tablas de líneas del pedido de Manhattan Associates. Será necesario unir la cabecera del pedido con los detalles de las líneas.

Order Type clasifica los pedidos logísticos según su naturaleza o prioridad. Entre los tipos habituales se incluyen los pedidos de clientes, los pedidos de transferencia de inventario y los pedidos de devolución. Cada tipo puede tener un flujo de proceso y un acuerdo de nivel de servicio (SLA) esperado diferentes.

Este atributo es fundamental para el análisis comparativo. Al filtrar o segmentar el proceso por Order Type, los analistas pueden comprender cómo se gestionan los distintos tipos de pedidos, comparar sus tiempos de ciclo e identificar si algunos son más propensos a sufrir retrasos o excepciones. Es compatible directamente con el panel «Order Type Cycle Time Comparison».

Permite comparar el rendimiento y los flujos de proceso de distintos tipos de pedidos, que a menudo siguen rutas y tienen SLA específicos.

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

Este atributo booleano se obtiene comparando la marca de tiempo del evento «Proof of Delivery Received» con «RequestedDeliveryDate». Marca cada pedido como entregado a tiempo (true) o con retraso (false).

Este atributo alimenta directamente el KPI y el panel «Customer On-Time Delivery Rate». Simplifica el análisis al proporcionar un resultado binario claro para cada caso, lo que facilita filtrar los pedidos retrasados e investigar las causas raíz de los retrasos.

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

No es un campo del sistema de origen. Se calcula durante la transformación de datos comparando la marca de tiempo de entrega real con la fecha de entrega solicitada.

Este atributo representa el coste total incurrido por el pedido logístico. Puede desglosarse en componentes como el coste de 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. Son compatibles con el panel «Transport Cost & Efficiency Analysis», ya que aportan el contexto financiero de los tiempos de ciclo. Al analizar los costes, las empresas pueden identificar variantes de proceso costosas 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 impulsan los 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 cálculo de costes de pedidos.

Este atributo identifica la instalación de almacén concreta responsable de preparar el pedido. En operaciones con varios almacenes, es una dimensión fundamental para el análisis.

Es compatible directamente con el panel «Warehouse Picking Bottleneck Analysis», ya que permite comparar el rendimiento de distintas instalaciones. Los analistas pueden identificar qué almacenes son más eficientes, cuáles tienen tiempos de ciclo de picking más largos y dónde puede ser necesario reasignar recursos.

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

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

Shipment ID es el número de referencia de un grupo consolidado de productos que se transportan juntos. Un envío puede incluir varios pedidos logísticos, especialmente cuando tienen el mismo destino.

Mientras que Logistics Order es el ID del caso, Shipment ID es un atributo contextual importante. Permite analizar actividades a nivel de envío, como «Carrier Assigned» o «Shipment Dispatched», 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 entidad empresarial.

La información del cliente es esencial para analizar los niveles de servicio e identificar patrones específicos de determinados clientes. Es compatible con el panel «Customer On-Time Delivery Rate», ya que permite segmentar el rendimiento de las entregas por cliente y revelar si los retrasos se concentran en determinadas cuentas o regiones.

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

Se encuentra en los datos de 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 los productos o las materias primas. Es relevante para los pedidos logísticos iniciados mediante una orden de compra.

El análisis por proveedor es esencial para evaluar su rendimiento. Permite crear cuadros de evaluación de proveedores, supervisar las tasas de entrega a tiempo e identificar qué proveedores se asocian con frecuencia a retrasos en el paso «Goods Received». Es compatible directamente con el panel «Supplier On-Time Delivery Performance».

Permite analizar el rendimiento de los proveedores, identificar socios fiables y localizar las fuentes de los retrasos en el suministro entrante.

Se obtiene de las tablas de datos de órdenes de compra de Manhattan Associates y, a menudo, requiere unir el pedido logístico con la cabecera de la orden de compra.

Carrier Name identifica al socio logístico o 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 términos de entregas a tiempo, coste y eficiencia. Es una dimensión principal del panel «Transport Cost & Efficiency Analysis», ya 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 u órdenes de transporte, normalmente dentro del 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 del consumidor final. A menudo se representa mediante una ciudad, estado o código postal.

Junto con Origin Location, este atributo es esencial para el panel «Origin-Destination Lead Time Matrix». El análisis de los plazos de entrega por destino ayuda a identificar problemas de entrega 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 se encuentra 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 la ubicación de un proveedor. Normalmente se representa mediante un código o nombre de ubicación.

Los datos de origen y destino son fundamentales para analizar la red logística. Este atributo es compatible con el panel «Origin-Destination Lead Time Matrix», que ayuda a visualizar y analizar los plazos de entrega de distintas rutas de envío e identificar cuellos de botella regionales o específicos de determinadas instalaciones.

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

Normalmente, esta información se almacena en las tablas de cabecera del envío o del pedido de Manhattan Associates.