Su Plantilla de Datos de Gestión de Almacenes

El Tiempo de Evento es la marca de tiempo asociada con cada actividad, marcando el momento exacto en que ocurrió. Estos datos temporales son fundamentales para calcular duraciones, tiempos de ciclo y tiempos de espera entre diferentes pasos del proceso.

En el análisis de procesos, este atributo se utiliza para ordenar los eventos cronológicamente, construir el flujo del proceso y realizar cualquier análisis basado en el tiempo. Es esencial para los dashboards que miden el rendimiento, como el análisis del tiempo de ciclo, y para calcular KPIs como el 'Tiempo de Ciclo Promedio de Pedido de Principio a Fin'.

Esta marca de tiempo es crítica para ordenar eventos, calcular todas las métricas basadas en el tiempo como tiempos de ciclo y tiempos de espera, y comprender el rendimiento del proceso.

Ubicado en todas las tablas de registro de transacciones y eventos dentro de Körber WMS, típicamente con nombres como 'CreationDate', 'Timestamp' o 'EventDateTime'.

Este atributo describe un único paso en el proceso de gestión de almacenes, como 'Mercancías Recogidas del Almacén' o 'Envío Despachado'. Cada actividad representa un evento de negocio distinto registrado en el sistema, asociado con una marca de tiempo específica.

Analizar las actividades es el núcleo del Process Mining. Permite la construcción del mapa de procesos, mostrando cómo fluye realmente el trabajo a través del almacén. Esto ayuda a identificar cuellos de botella, bucles de reproceso y desviaciones del procedimiento operativo estándar.

Define los pasos del proceso, formando la base del mapa de procesos y permitiendo el análisis del flujo del proceso, sus variaciones y cuellos de botella.

Tablas de registro de eventos o transacciones en Körber WMS, donde se registran los eventos de negocio. Esto a menudo se deriva de códigos de transacción o descripciones de cambio de estado.

La Orden de Almacén es el identificador central que agrupa todas las tareas y eventos relacionados con una solicitud logística específica, como una recepción de entrada o un envío de salida. Permite el seguimiento de extremo a extremo del ciclo de vida de una orden dentro del almacén, desde su creación hasta su despacho final o cancelación.

En Process Mining, analizar por Orden de Almacén permite la visualización de todo el flujo de proceso para cada orden. Esto ayuda a identificar rutas comunes, desviaciones, cuellos de botella y el tiempo de ciclo general para diferentes tipos de pedidos, como estándar frente a urgente.

Este es el ID de Caso esencial que conecta todos los eventos relacionados, permitiendo un análisis completo de extremo a extremo del proceso de gestión de almacenes para cada pedido específico.

Este identificador se encuentra típicamente en las tablas centrales de gestión de pedidos dentro de Körber WMS. Consulte la documentación de Körber WMS para conocer los nombres específicos de tablas y campos, como los encabezados de pedidos.

Este atributo identifica el sistema de origen para los datos de eventos, que en este caso es 'Körber WMS'. En entornos con múltiples sistemas integrados, este campo ayuda a diferenciar las fuentes de datos y a rastrear el linaje de los datos.

Para el análisis, proporciona contexto, especialmente al combinar datos de múltiples sistemas. Ayuda a garantizar la calidad de los datos y puede utilizarse para filtrar el análisis a las actividades de un sistema específico.

Proporciona un contexto crucial sobre el origen de los datos, asegurando la claridad y trazabilidad, especialmente en entornos con múltiples sistemas interconectados.

Esto es típicamente un valor estático añadido durante el proceso de extracción de datos para identificar el sistema de origen.

Este atributo especifica la fecha y hora de la extracción o actualización de datos más reciente. Proporciona contexto sobre la frescura de los datos que se están analizando, asegurando que los usuarios sean conscientes de cuán actual es la vista del proceso.

En dashboards e informes, esta información es vital para la transparencia. Ayuda a los usuarios a comprender si están viendo datos en tiempo real, diarios o semanales, lo que impacta en la toma de decisiones.

Informa a los usuarios sobre la puntualidad de los datos, lo cual es crítico para tomar decisiones de negocio precisas y relevantes basadas en el análisis.

Este valor es generado y registrado por el pipeline de datos o la herramienta ETL al final de cada ciclo de actualización de datos.

La Cantidad Real es el número de unidades contadas físicamente, recogidas, empacadas o recibidas por el operador del almacén. Este valor se registra al completar la tarea y a veces puede diferir de la 'Cantidad Planificada' debido a escasez de existencias, daños o error humano.

Comparar este atributo con la 'Cantidad Planificada' es fundamental para el dashboard de 'Salud y Precisión del Proceso de Inventario'. Las discrepancias entre ambos valores son indicadores directos de fallas en el proceso o inexactitudes de datos que requieren investigación.

Proporciona la verdad fundamental de lo que se manejó físicamente, lo que lo hace esencial para calcular las tasas de discrepancia y asegurar la precisión del inventario.

Se encuentra en registros de confirmación de transacciones o de finalización de tareas. Los nombres de campo pueden incluir 'ActualQty', 'ConfirmedQuantity' o 'PickedQuantity'.

Este atributo identifica al empleado del almacén o usuario del sistema responsable de ejecutar una tarea específica, como picking, empaque o ubicación de mercancías. También puede referirse a un sistema automatizado o bot en algunos casos.

Esta dimensión es crítica para el análisis del rendimiento de los recursos. Ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo, identificar a los empleados de alto rendimiento y detectar a las personas que puedan requerir formación adicional. Es la base para el dashboard de 'Utilización y Carga de Trabajo de Recursos' y el KPI de 'Rendimiento por Operador'.

Permite el análisis del rendimiento de la fuerza laboral, la distribución de la carga de trabajo y la eficiencia de los recursos, ayudando a identificar necesidades de capacitación y empleados de alto rendimiento.

Se encuentra en tablas de transacciones o registros donde se registran las acciones del usuario. Busque campos como 'UserID', 'UserName', 'ExecutedBy' o 'OperatorID'.

El Nivel de Prioridad es una clasificación asignada a una orden de almacén para dictar la urgencia de su manejo. Por ejemplo, una orden podría estar marcada como 'Urgente' o 'Alta Prioridad', indicando que debe procesarse antes que los pedidos estándar.

Este atributo es esencial para el dashboard de 'Análisis de Pedidos Urgentes' y el KPI de '% de Envíos Urgentes'. Ayuda a comprender el impacto de los pedidos urgentes en las operaciones generales del almacén, sus costes asociados y si sus tiempos de procesamiento son realmente más rápidos que los pedidos estándar.

Ayuda a analizar el manejo de pedidos urgentes, su frecuencia y su impacto en el rendimiento general del proceso y los costos.

Ubicado en los datos de la cabecera del pedido. Busque campos como 'Priority', 'Urgency' o un indicador específico de nivel de servicio de envío.

El SKU del Producto es el identificador único para un producto o material específico involucrado en la orden de almacén. Una orden puede contener uno o más SKUs.

Analizar por SKU de Producto ayuda a comprender si ciertos productos tienen procesos de manejo más complejos o problemáticos. Por ejemplo, podría descubrir que los artículos frágiles tienen tiempos de empaque más largos o que ciertos SKUs están frecuentemente asociados con discrepancias de picking. Esto puede informar cambios en la estrategia de almacenamiento o en los procedimientos de manejo.

Permite el análisis del rendimiento del proceso basándose en productos específicos, revelando si ciertos artículos causan retrasos o errores.

Se encuentra en las tablas de líneas de pedido, vinculadas a la cabecera del pedido principal del almacén. Los nombres de campo comunes incluyen 'SKU', 'MaterialNumber' o 'ItemCode'.

Este es un atributo booleano derivado que es verdadero si la 'Cantidad Real' difiere de la 'Cantidad Planificada' para cualquier actividad relacionada con el picking. Sirve como un indicador simple de un error de picking o un problema de inventario para una tarea específica.

Esta bandera simplifica el análisis al permitir a los usuarios filtrar rápidamente todos los pedidos que experimentaron una discrepancia en el picking. Se utiliza para calcular el KPI de 'Tasa de Discrepancia de Picking' y ayuda a impulsar el dashboard de 'Salud y Precisión del Proceso de Inventario' al resaltar puntos específicos de fallo.

Proporciona un indicador binario claro de errores de picking, simplificando el análisis necesario para identificar y cuantificar los problemas de precisión del inventario.

Calculado durante la transformación de datos. La lógica es: IF (ActualQuantity != PlannedQuantity) THEN true ELSE false para actividades de picking relevantes.

La Cantidad Planificada representa el número objetivo de unidades para una tarea determinada, según lo especificado por la orden de almacén. Por ejemplo, si una orden requiere recoger 10 unidades de un SKU específico, la cantidad planificada para esa tarea de picking es 10.

Este atributo es crucial para identificar discrepancias al compararlo con la 'Cantidad Real'. Es un insumo clave para calcular los KPI de 'Tasa de Discrepancia de Picking' y 'Tasa de Discrepancia de Inventario', que son vitales para mantener la precisión del inventario.

Sirve como línea base para medir la precisión en tareas como el picking y la recepción, permitiendo la detección de discrepancias de inventario.

Disponible en tablas de tareas o de líneas de pedido. Busque campos como 'OrderQuantity', 'PlannedQty' o 'ExpectedQuantity'.

Esta métrica representa el tiempo de procesamiento para un solo evento, calculado como la diferencia entre su Hora de Fin y su Hora de Inicio. Si no hay una Hora de Fin disponible, puede inferirse del tiempo entre eventos consecutivos.

Analizar la duración de la actividad es clave para identificar qué tareas específicas están consumiendo más tiempo en el proceso general. Esto se utiliza en dashboards como 'Utilización y Carga de Trabajo de Recursos' para comprender el esfuerzo por tarea y es esencial para calcular KPIs como el 'Tiempo Promedio de Inspección de Calidad'.

Mide directamente el tiempo dedicado a tareas individuales, ayudando a identificar los pasos más largos e ineficientes en el proceso del almacén.

Esto se calcula típicamente durante la transformación de datos restando la marca de tiempo de inicio de la marca de tiempo de finalización de una actividad.

Este atributo especifica la pieza de equipo de manejo de materiales (MHE) o la tecnología utilizada durante una tarea de almacén. Esto podría ser una carretilla elevadora específica, una transpaleta, un escáner de mano o un vehículo guiado automatizado (AGV).

Analizar por equipo ayuda a comprender la utilización de recursos, las necesidades de mantenimiento y el impacto de diferentes tipos de equipos en la eficiencia de las tareas. Es una dimensión clave para el dashboard de 'Utilización y Carga de Trabajo de Recursos', permitiendo una visión holística de los recursos humanos y mecánicos.

Permite el análisis de la utilización del equipo y su impacto en el rendimiento de las tareas, ayudando a optimizar la gestión de flotas e identificar cuellos de botella relacionados con la maquinaria.

Consulte la documentación de Körber WMS. Estos datos pueden registrarse en los registros de ejecución de tareas, especialmente si los operadores inician sesión en equipos específicos.

El Estado del SLA es un atributo calculado que categoriza cada pedido en función de su puntualidad con respecto a la 'RequestedCompletionDate'. Puede tener valores como 'A Tiempo', 'Retrasado' o 'En Progreso'.

Este atributo proporciona una visión inmediata del rendimiento del nivel de servicio. Permite un filtrado y análisis rápido de todos los pedidos atrasados para comprender las causas raíz, como cuellos de botella específicos o problemas de recursos. Este es un elemento crucial para cualquier análisis centrado en la satisfacción del cliente y la fiabilidad operativa.

Mide directamente la adhesión a los acuerdos de nivel de servicio, permitiendo una fácil identificación y análisis de la causa raíz de los pedidos atrasados.

Esto se calcula en la capa de transformación de datos comparando la marca de tiempo del evento 'Orden de Almacén Completada' con la 'RequestedCompletionDate'.

Esta es la fecha objetivo de finalización o envío para un pedido de salida, a menudo dictada por las expectativas del cliente o los acuerdos de nivel de servicio (SLAs). Sirve como el plazo principal contra el cual se mide el rendimiento real.

Esta fecha es crucial para el dashboard de 'Análisis de Pedidos Urgentes'. Comparar la 'Requested Completion Date' con la 'Actual Completion Date' (la marca de tiempo de la actividad 'Envío Despachado' u 'Orden de Almacén Completada') ayuda a determinar el rendimiento a tiempo e identificar pedidos que corren el riesgo de retrasarse.

Proporciona la base para medir el rendimiento a tiempo y el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLAs), destacando los pedidos potencialmente atrasados.

Ubicado en la tabla de cabecera del pedido. Los nombres de campo comunes incluyen 'RequiredDeliveryDate', 'RequestedShipDate' o 'SLA'.

La Hora de Fin representa la marca de tiempo de finalización para una actividad. Mientras que StartTime (EventTime) marca el inicio, End Time marca la conclusión, lo que permite el cálculo directo de la duración de esa única actividad. No todos los eventos tienen una hora de fin distinta; para muchos, el StartTime del siguiente evento se utiliza para inferir la duración del anterior.

Este atributo es extremadamente valioso para calcular con precisión el tiempo de procesamiento de tareas individuales. Por ejemplo, se utiliza para determinar el 'Tiempo Promedio de Inspección de Calidad' midiendo el tiempo desde que comenzó la inspección hasta que finalizó.

Permite el cálculo preciso de los tiempos de procesamiento de actividades individuales, lo cual es crucial para identificar tareas ineficientes y cuellos de botella de recursos.

Consulte la documentación de Körber WMS. Esto puede encontrarse en tablas de transacciones junto con la hora de inicio o en tablas de historial de estado relacionadas.

El ID del Almacén especifica la ubicación física o la instalación donde se procesa la orden de almacén. Para organizaciones con múltiples centros de distribución, esta es una dimensión clave para el análisis.

Este atributo permite comparar el rendimiento entre diferentes sitios. Por ejemplo, puede comparar el 'Tiempo Promedio de Ciclo de Pedido de Extremo a Extremo' entre el Almacén A y el Almacén B para identificar mejores prácticas o problemas operativos específicos de una ubicación.

Permite la comparación de rendimiento y el benchmarking entre diferentes ubicaciones físicas de almacén, destacando problemas regionales o específicos de las instalaciones.

Esta información suele estar disponible en los encabezados de pedidos o en las tablas de configuración del sitio. Puede representarse como 'Planta', 'Sitio' o 'Código de Ubicación'.

El Tiempo de Ciclo es una métrica calculada que mide el tiempo total transcurrido para un caso, desde el primer evento ('Pedido de Almacén Creado') hasta el último evento ('Pedido de Almacén Completado'). Representa el tiempo de procesamiento de principio a fin para un pedido.

Este es un indicador clave de rendimiento principal en el Process Mining, que responde directamente a la pregunta '¿Cuánto tiempo lleva?'. Es la métrica central para el dashboard de 'Tiempo de Ciclo de Pedido de Almacén de Principio a Fin' y el KPI de 'Tiempo de Ciclo Promedio de Pedido de Principio a Fin', utilizado para rastrear la salud general del proceso e identificar pedidos que tardan un tiempo inusualmente largo en cumplirse.

Este es un KPI crítico que mide la eficiencia general del proceso de almacén, impactando directamente la satisfacción del cliente y los costes operativos.

Esta métrica se calcula en la herramienta de Process Mining tomando la diferencia entre la marca de tiempo del último evento y el primer evento para cada Orden de Almacén.

El Tipo de Pedido define el propósito comercial de la orden de almacén. Los tipos comunes incluyen envíos a clientes (salientes), recepciones de proveedores (entrantes), transferencias de stock entre ubicaciones de almacén (internas) o devoluciones.

Este es un atributo potente para el filtrado y el análisis comparativo. Le permite analizar y comparar los flujos de proceso y el rendimiento para diferentes tipos de operaciones logísticas, por ejemplo, para ver si el proceso de entrada es más o menos eficiente que el de salida.

Permite la segmentación del análisis por el propósito del pedido, revelando diferencias de rendimiento entre procesos como las recepciones de entrada y los envíos de salida.

Típicamente ubicado en la tabla del encabezado del pedido en Körber WMS. Busque un campo llamado 'OrderType', 'TransactionType' o similar.

El Transportista es el proveedor de logística externo (por ejemplo, FedEx, UPS, DHL) responsable de transportar las mercancías desde el almacén hasta el destino final. Esto suele asignarse durante la fase de planificación o expedición del envío.

Analizar por transportista puede revelar diferencias de rendimiento entre los socios de envío. Por ejemplo, puede ayudar a identificar si ciertos transportistas están asociados con tiempos de preparación más largos o retrasos más frecuentes, proporcionando datos valiosos para la negociación y selección de contratos con transportistas.

Permite el análisis de rendimiento de diferentes socios de envío, ayudando a optimizar la logística y mejorar la fiabilidad de las entregas.

Se encuentra en las tablas de planificación de envíos o transporte dentro de Körber WMS. Busque campos como 'CarrierCode', 'ShippingAgent' o 'SCAC'.

Este atributo identifica la coordenada física dentro del almacén, como un estante, una estantería o un compartimento. Es relevante para actividades como 'Mercancías Ubicadas en Almacén' y 'Mercancías Recogidas del Almacén'.

Estos datos se utilizan en el dashboard de 'Eficiencia de Ubicación y Uso de Ubicaciones' para analizar los tiempos de desplazamiento, la utilización de ubicaciones y la eficacia de las estrategias de almacenamiento. Por ejemplo, puede ayudar a determinar si los artículos de alta rotación se almacenan en ubicaciones de fácil acceso para minimizar el tiempo de picking.

Ayuda a optimizar la distribución del almacén y la estrategia de almacenamiento mediante el análisis de los tiempos de viaje y la eficiencia de las tareas de ubicación y picking para ubicaciones específicas.

Se encuentra en las tablas maestras de inventario, tareas o ubicación. Busque campos como 'BinCode', 'LocationID' o 'StorageBin'.