Su Template de datos para la gestión de almacenes

Este atributo proporciona la fecha y hora exactas de cada actividad registrada en el proceso. Es la base cronológica del registro de eventos, ya que establece la secuencia y el momento de todas las operaciones del almacén para un pedido determinado.

La hora del evento es esencial para cualquier análisis de Process Mining basado en el tiempo. Se utiliza para calcular los tiempos de ciclo entre actividades, medir la duración total de un proceso, detectar demoras y analizar el rendimiento del proceso en distintos periodos. Las marcas de tiempo precisas son fundamentales para crear un mapa del proceso fiable y obtener métricas de rendimiento útiles.

Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar correctamente los eventos y calcular todas las métricas basadas en la duración, como los tiempos de ciclo y los tiempos de entrega.

Se encuentra en las tablas de registros de eventos o en los registros de transacciones, junto con la información de la actividad en Manhattan SCALE. Los campos suelen llamarse «created_ts», «event_timestamp» o «status_change_date».

Este atributo registra los pasos o hitos concretos del proceso de gestión del almacén. Algunos ejemplos son «Mercancía recogida del almacén», «Inicio del embalaje» y «Envío despachado». Cada actividad representa una acción específica realizada en el pedido de almacén.

Este atributo es fundamental para Process Mining, ya que define los nodos del mapa del proceso. Analizar la secuencia, la frecuencia y la duración de estas actividades permite visualizar los flujos del proceso, detectar desviaciones respecto al procedimiento estándar e identificar los cuellos de botella que retrasan el trabajo.

Define los pasos del proceso, constituye la base del mapa del proceso y permite analizar el flujo operativo y sus variaciones.

Se obtiene de los códigos de transacción, los registros de eventos o las tablas de actualización de estado de Manhattan SCALE, que registran el avance de los pedidos de almacén.

El pedido de almacén es el identificador principal del caso y agrupa todas las actividades relacionadas con un único proceso logístico, de principio a fin. Esto permite hacer un seguimiento integral del ciclo de vida de un pedido en el almacén, ya sea que incluya la recepción de mercancía, su ubicación, la preparación, el embalaje o el envío.

En el análisis de Process Mining, este atributo es fundamental para reconstruir el recorrido de cada pedido. Al vincular todos los eventos a un pedido de almacén específico, los equipos de análisis pueden visualizar los flujos del proceso, medir los tiempos de ciclo de cada pedido e identificar variaciones o cuellos de botella que afectan la eficiencia del cumplimiento.

Es la clave esencial para vincular todas las actividades relacionadas del almacén en una única instancia de proceso coherente y permitir el análisis integral.

Este identificador suele encontrarse en las tablas principales de gestión de pedidos de Manhattan SCALE, como la tabla de cabecera del pedido.

Este atributo identifica la aplicación de origen en la que se generaron los datos del evento. Para este proceso, el valor suele ser «Manhattan SCALE».

En un entorno con varios sistemas integrados, este campo ayuda a distinguir las fuentes de datos. Aporta contexto sobre el origen de los datos, lo que puede ser importante para la gobernanza de datos, la resolución de problemas y la comprensión de posibles diferencias en la captura de datos entre distintas plataformas.

Aporta contexto esencial sobre el origen de los datos, fundamental para la gobernanza, la validación y la integración de datos en entornos de TI complejos.

A menudo, se añade un valor estático durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) para identificar el conjunto de datos.

Este atributo indica la fecha y hora en que se extrajeron por última vez los datos de Manhattan SCALE y se cargaron en la herramienta de Process Mining. Refleja la actualidad de los datos analizados.

Esta información es fundamental para que las personas usuarias sepan si el análisis utiliza datos en tiempo real o una instantánea de un momento concreto. Esto les permite tomar decisiones operativas fundamentadas y elaborar informes con el contexto adecuado.

Informa sobre la actualidad de los datos y permite conocer el periodo que abarcan el análisis y los informes.

Esta marca de tiempo suele generarla y almacenarla la herramienta ETL o la canalización de datos durante la carga.

Este atributo registra la cantidad medida de mercancía en un punto de control clave, como la recepción o la preparación. Representa lo que se manipuló físicamente, que puede diferir de lo previsto.

Comparar la cantidad real con la cantidad planificada es esencial para detectar discrepancias. Esta comparación constituye la base del Dashboard «Tendencias de discrepancias en la cantidad de pedidos» y del KPI relacionado. El seguimiento de estas diferencias ayuda a localizar problemas de precisión de los proveedores, de los registros de inventario o de la preparación, fundamentales para mantener la integridad del inventario.

Es fundamental para detectar discrepancias entre las cantidades planificadas y las ejecutadas, y señalar posibles problemas de precisión del inventario o errores operativos.

Se encuentra en los registros detallados de transacciones de actividades como la recepción, el recuento o la preparación en Manhattan SCALE.

Este atributo representa el acuerdo de nivel de servicio (SLA) o la fecha de entrega objetivo de un pedido de almacén saliente. Es la fecha límite con la que se mide el cumplimiento de las operaciones del almacén.

Esta fecha es un punto de referencia fundamental para evaluar el rendimiento. Se utiliza en el Dashboard «Cumplimiento de los envíos a tiempo» y en el KPI «Tasa de envíos a tiempo» para determinar si un pedido se completó a tiempo. Analizar los pedidos que no cumplen esta fecha ayuda a identificar las causas sistémicas de las demoras y a mejorar la satisfacción del cliente.

Es el principal punto de referencia para medir el cumplimiento de los envíos a tiempo y de los acuerdos de nivel de servicio al cliente.

Suele almacenarse en la tabla de cabecera del pedido de Manhattan SCALE y, a menudo, procede de un sistema ERP o de gestión de pedidos.

La hora de finalización marca el cierre de una actividad. Al combinarla con una hora de inicio (EventTime), permite calcular con precisión el tiempo de procesamiento de cada tarea. No todos los eventos tienen una hora de finalización diferenciada, pero este dato es muy valioso para actividades como la preparación o el embalaje.

En el análisis, la hora de finalización se utiliza para calcular la métrica «ProcessingTime», fundamental para comprender la eficiencia de los recursos y la duración de las tareas. Esto ayuda a identificar las actividades que más tiempo consumen y que contribuyen al tiempo de ciclo total y a posibles demoras.

Permite calcular con precisión el tiempo de procesamiento de cada actividad e identificar las tareas que consumen más tiempo y recursos.

Puede estar disponible en los mismos registros de transacciones que la hora de inicio, en un campo independiente como «completed_ts» o «end_time». Si no está disponible directamente, a veces puede inferirse a partir de la hora de inicio de la actividad siguiente.

Este atributo registra el ID de la persona usuaria responsable de ejecutar una tarea específica del almacén, como la preparación, el embalaje o la ubicación de mercancía. Vincula las actividades del proceso con las personas que las realizan.

Analizar el rendimiento por ID de usuario o persona operadora es esencial para comprender el uso de los recursos y la eficiencia individual o del equipo. Ayuda a identificar a quienes obtienen mejores resultados, las necesidades de formación y la distribución de la carga de trabajo. Estos datos son clave para el Dashboard «Uso de recursos por persona operadora» y los KPI relacionados, ya que permiten a los equipos directivos optimizar la dotación de personal y la asignación de tareas.

Vincula el rendimiento del proceso con personas o equipos específicos y permite analizar la carga de trabajo, la productividad y la asignación de recursos.

Esta información suele registrarse en los registros de transacciones de Manhattan SCALE, a menudo en campos como «user_id», «operator» o «executed_by».

Este atributo, conocido a menudo como SKU (unidad de mantenimiento de existencias), identifica el artículo específico que interviene en una actividad del almacén. Un pedido de almacén puede incluir varios materiales, cada uno gestionado en líneas de pedido o tareas independientes.

Analizar el proceso por ID del material puede revelar problemas específicos de ciertos productos. Por ejemplo, algunos artículos pueden tener más probabilidades de no superar las inspecciones de calidad, generar errores de preparación o requerir más tiempo de manipulación debido a su tamaño, peso o requisitos de almacenamiento. Esto ayuda a optimizar las estrategias de almacenamiento y los procedimientos de manipulación para cada tipo de producto.

Permite analizar los productos para identificar si ciertos artículos están relacionados con demoras, errores o retrabajos en el proceso.

Se encuentra en las tablas de líneas de pedido de Manhattan SCALE, vinculadas al pedido de almacén principal.

El tipo de pedido define el propósito general del pedido de almacén. Entre los tipos habituales se incluyen los envíos a clientes (salida), las recepciones de proveedores (entrada), los traslados de existencias entre ubicaciones (internos) y las devoluciones.

Este atributo permite segmentar el análisis del proceso. Al filtrar por tipo de pedido, se puede comparar el rendimiento de distintos procesos, como la recepción y el envío. Esto es fundamental porque sus pasos, recursos y objetivos de rendimiento suelen ser muy diferentes, y analizarlos en conjunto puede llevar a conclusiones engañosas.

Permite separar y comparar procesos distintos, como los de entrada y salida, que tienen flujos y expectativas de rendimiento diferentes.

Se encuentra en los datos de la cabecera del pedido en Manhattan SCALE. El campo puede llamarse «order_type», «transaction_type» o algo similar.

Este atributo indica la cantidad de un artículo que se esperaba recibir, recoger o manipular según el pedido de almacén original o las instrucciones de la tarea. Es la referencia con la que se mide la operación real.

Este valor se utiliza junto con la «Cantidad real» para calcular las discrepancias. Las diferencias frecuentes entre las cantidades planificadas y reales pueden indicar problemas con los envíos de proveedores, la precisión del inventario o los procesos de preparación. Por eso, es un atributo clave para analizar la calidad y la precisión.

Sirve como referencia para medir la precisión de las cantidades y detectar discrepancias que afectan al inventario y al cumplimiento de pedidos.

Se encuentra en las tablas de líneas de pedido o de detalles de tareas de Manhattan SCALE.

Esta métrica se calcula restando la «Cantidad prevista» de la «Cantidad real». Un valor distinto de cero indica una diferencia entre la cantidad de mercancías manipuladas y la esperada. El valor puede ser positivo (exceso) o negativo (faltante).

Este atributo sirve de base para el KPI «Porcentaje de diferencias en la cantidad de los pedidos». Cuantifica la magnitud de los errores en la recepción o la preparación de pedidos y ofrece una métrica clara para los Dashboards que permiten hacer seguimiento de la precisión del inventario. Analizar las tendencias y las causas de estas diferencias es fundamental para mejorar la precisión operativa.

Cuantifica directamente los errores de inventario y de preparación de pedidos, y ofrece una métrica clara para hacer seguimiento de la precisión y del impacto financiero de las diferencias.

Es un campo calculado en la herramienta de Process Mining mediante la fórmula: ActualQuantity - PlannedQuantity.

Este atributo booleano se obtiene al comparar la «Fecha de finalización real» con la «Fecha de finalización solicitada». Su valor es verdadero si el pedido se completó a tiempo y falso si se completó tarde.

Este atributo facilita el análisis del rendimiento, ya que permite filtrar y agregar datos fácilmente. Sirve de base para calcular el KPI «Porcentaje de envíos a tiempo» y alimenta los Dashboards que permiten hacer seguimiento del cumplimiento de los SLA acordados con los clientes. Además, permite distinguir rápidamente los pedidos que cumplen los plazos de los que no, para analizar las causas de los retrasos.

Facilita los informes de rendimiento al convertir la comparación de fechas en un indicador sencillo de verdadero o falso, lo que permite calcular fácilmente el porcentaje de envíos a tiempo.

Se calcula comparando «ActualCompletionDate» <= «RequestedCompletionDate». Esta lógica se aplica en la herramienta de Process Mining.

Este atributo especifica el equipo de manipulación de materiales (MHE) o la tecnología utilizados para realizar una tarea del almacén. Puede incluir identificadores de carretillas elevadoras, números de transpaletas o identificadores de escáneres de radiofrecuencia portátiles.

Estos datos son útiles para analizar el uso de recursos más allá del personal. Ayudan a comprender los patrones de uso de equipos costosos, planificar su mantenimiento y garantizar que las herramientas adecuadas estén disponibles cuando se necesiten. También respaldan directamente KPI como «Uso de recursos (preparación)», al aportar otra dimensión de análisis.

Permite analizar el uso de los equipos y su impacto en la eficiencia del proceso, y ayuda a gestionar los calendarios de mantenimiento y la inversión en equipos de manipulación de materiales.

Consulte la documentación de Manhattan SCALE o los registros del sistema. Si el sistema está configurado para capturar este dato, puede aparecer en los registros de ejecución de tareas.

Este atributo booleano identifica casos de retrabajo, como cuando la actividad «Mercancías recogidas del almacén» se realiza más de una vez para el mismo material dentro de una orden. Se obtiene mediante el análisis de patrones en el flujo del proceso.

Detectar el retrabajo es fundamental para identificar ineficiencias y errores en los procesos. Permite cuantificar el KPI «Porcentaje de retrabajo en la preparación de pedidos» y ayuda a los analistas a aislar e investigar los casos con pasos repetidos. Comprender las causas del retrabajo es clave para reducir los costes operativos y mejorar la calidad del proceso.

Detecta ciclos ineficientes y tareas repetidas en el proceso, que suelen ser causas ocultas de retrasos y del aumento de los costes operativos.

Es un atributo calculado que suele obtenerse en la herramienta de Process Mining mediante reglas que detectan patrones específicos de actividades repetidas, como ciclos de una actividad o ciclos cortos.

Este atributo es la marca de tiempo que señala el último paso del proceso de almacén de un pedido, como «Envío despachado». Representa la hora real en que finalizó el proceso de cumplimiento.

Esta fecha se compara directamente con la «Fecha de finalización solicitada» para calcular el cumplimiento de los envíos a tiempo. Es el dato que confirma cuándo terminó la responsabilidad del almacén sobre el pedido. Analizar este atributo ayuda a medir con precisión los tiempos de ciclo de cumplimiento y el rendimiento respecto a los SLA.

Proporciona la marca de tiempo real de finalización del pedido, que se utiliza para calcular los tiempos de ciclo reales y medir el rendimiento respecto a las fechas solicitadas.

Corresponde a la marca de tiempo de la última actividad del proceso, como «Envío despachado» o «Pedido de almacén completado».

El ID del envío es un identificador de nivel superior que agrupa uno o varios pedidos de almacén transportados juntos en el mismo vehículo o como parte del mismo envío. Vincula los pedidos individuales con un evento de transporte específico.

En el análisis, el ID del envío ofrece una visión más amplia de las operaciones logísticas. Puede utilizarse para analizar la eficiencia de la consolidación durante la preparación y la carga, medir el cumplimiento a tiempo por envío y comprender cómo la consolidación de pedidos afecta a los tiempos de entrega generales.

Agrupa varios pedidos en un único envío y permite analizar los procesos de consolidación, preparación y carga.

Se encuentra en las tablas de transporte o de gestión de envíos de Manhattan SCALE. Este ID suele vincularse con varios pedidos de almacén.

Este atributo identifica al socio logístico o a la empresa transportista, como FedEx, UPS o DHL, asignada a un envío saliente. Vincula el proceso del almacén con la etapa posterior de transporte.

Analizar el rendimiento por empresa transportista puede revelar información importante sobre la cadena de suministro. Ayuda a determinar si algunas empresas están relacionadas con tiempos de preparación más largos, demoras frecuentes o requisitos de manipulación específicos. Esta información puede utilizarse para evaluar el rendimiento de las empresas transportistas y optimizar las alianzas logísticas.

Vincula las operaciones del almacén con los socios logísticos y permite analizar el rendimiento por empresa transportista para identificar posibles cuellos de botella relacionados con el transporte.

Se encuentra en las tablas de planificación del transporte o de gestión de envíos de Manhattan SCALE, a menudo vinculado a la cabecera del pedido.

Este atributo registra el resultado de la actividad «Control de calidad realizado». Indica si la mercancía recibida cumplió los estándares de calidad requeridos o si es necesario tomar medidas adicionales.

Este atributo es fundamental para analizar la gestión de la calidad. Permite hacer un seguimiento de la «Tasa de cumplimiento del control de calidad», tanto en términos de cumplimiento como de resultados. Analizar las tasas de rechazo por proveedor o material puede ayudar a mejorar las decisiones de compra y reducir los costes posteriores asociados a la mercancía de baja calidad.

Proporciona el resultado de los controles de calidad y permite analizar la calidad de los proveedores, los problemas de los productos y la eficacia del proceso de inspección.

Consulte la documentación de Manhattan SCALE. Es probable que este dato se almacene en tablas relacionadas con la gestión de calidad o las tareas de recepción.

Esta métrica calcula la duración total de cada orden de almacén, desde el evento «Orden de almacén creada» hasta «Orden de almacén completada». Es un indicador clave de rendimiento que mide la eficiencia integral del proceso de preparación y envío de pedidos del almacén.

En los Dashboards y los análisis, este atributo ofrece una visión general del rendimiento. Permite seguir tendencias, detectar valores atípicos (tiempos de ciclo prolongados) y comparar el rendimiento a lo largo del tiempo. También sirve de base para el Dashboard «Tiempo total de ciclo del cumplimiento de pedidos» y el KPI correspondiente.

Este KPI crítico mide la velocidad y la eficiencia del almacén de principio a fin, y repercute directamente en la satisfacción del cliente y los costes operativos.

Es un campo calculado que se obtiene restando la marca de tiempo del primer evento a la del último evento de cada orden de almacén.

Esta métrica calculada mide la duración de una etapa crítica del proceso de entrada: el tiempo entre la actividad «Mercancías recibidas y contabilizadas» y «Mercancías ubicadas en el almacén». Cuantifica la eficiencia de las operaciones de recepción y almacenamiento.

Esta duración es un dato clave para el Dashboard «Ciclo desde la recepción de mercancías hasta su almacenamiento» y el KPI correspondiente. Los valores altos pueden indicar cuellos de botella en el muelle de recepción, retrasos en la creación de tareas de almacenamiento o recorridos poco eficientes. Todo ello retrasa la disponibilidad del inventario.

Aísla y mide la eficiencia de una etapa crítica del proceso de entrada, y permite detectar cuellos de botella que retrasan la disponibilidad del inventario.

Es un campo calculado que se obtiene midiendo la diferencia de tiempo entre los eventos «Mercancías recibidas y contabilizadas» y «Mercancías ubicadas en el almacén» de cada caso.

Este atributo identifica la ubicación física, por ejemplo, el pasillo 5, el estante 3 o el nivel C, donde se realiza una actividad de almacenamiento o recogida. Aporta contexto espacial al proceso del almacén.

Analizar las actividades por ubicación de almacenamiento es fundamental para optimizar la disposición del almacén y el flujo de materiales. Puede ayudar a identificar las ubicaciones de acceso frecuente, las rutas de desplazamiento ineficientes durante la preparación o las zonas propensas a la congestión. Estos datos permiten analizar la eficiencia de la ubicación y la preparación, y detectar oportunidades para mejorar las estrategias de almacenamiento.

Aporta contexto espacial a los movimientos del almacén y permite analizar la eficiencia de la disposición, los tiempos de desplazamiento y la optimización de las rutas de preparación.

Se incluye en los datos de tareas de ubicación y preparación de Manhattan SCALE, en campos como «location_id», «bin_code» o «source_location».