Su Template de datos para la gestión de inventario

Este atributo indica la fecha y hora de inicio de cada actividad registrada. Es esencial para ordenar los eventos cronológicamente y calcular la duración entre las distintas etapas del proceso.

En los análisis, la hora de inicio se utiliza para calcular KPI clave, como el tiempo de ciclo de ubicación en almacén, el tiempo de entrega de la inspección de calidad y el tiempo total que las existencias permanecen almacenadas. Al analizar las marcas de tiempo, las organizaciones pueden identificar cuándo se realiza el trabajo, medir el rendimiento frente a los horarios previstos y detectar ineficiencias relacionadas con el tiempo en el almacén.

Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar correctamente los eventos y calcular todas las métricas de rendimiento y los KPI basados en el tiempo.

Cada transacción o registro de evento de Manhattan Active Inventory debe tener un campo de marca de tiempo asociado, que suele llamarse algo como 'CREATE_DTTM' o 'EVENT_TIMESTAMP'.

El número de lote de inventario agrupa todas las actividades relacionadas con una cantidad específica de un producto. Esto permite seguir el ciclo de vida completo de una cantidad concreta de existencias, desde su recepción hasta los distintos movimientos y su salida o consumo final.

En Process Mining, este atributo es fundamental para reconstruir el recorrido completo de cada unidad de inventario. Permite analizar las variantes del proceso, los tiempos de ciclo y los cuellos de botella que afectan a lotes específicos, por ejemplo, para identificar los que sufren largas demoras en las inspecciones de calidad o movimientos internos frecuentes antes del envío.

Este es el identificador principal que conecta todos los eventos de inventario relacionados en una sola instancia del proceso y permite analizar de principio a fin el ciclo de vida del inventario.

Este identificador suele encontrarse en las tablas de detalles del inventario o en los datos maestros de lotes de Manhattan Active Inventory. Consulte la documentación del sistema para conocer los nombres específicos de las tablas y los campos.

Este atributo describe un paso o hito específico del proceso de gestión de inventario. Cada actividad representa una acción concreta realizada sobre el lote de inventario, como recibirlo, inspeccionarlo, trasladarlo o enviarlo.

Analizar la secuencia y la frecuencia de estas actividades es la base de Process Mining. Ayuda a visualizar el flujo del proceso, identificar desviaciones respecto del procedimiento estándar y detectar las actividades que provocan retrasos o retrabajo. Por ejemplo, el análisis puede revelar si «Cycle Count Performed» se produce con frecuencia después de un intento fallido de preparación de pedidos.

Define los pasos del proceso y permite visualizar y analizar el recorrido del inventario de principio a fin.

Normalmente, se obtiene de los registros de eventos, los códigos de transacción o los registros de cambios de estado de Manhattan Active Inventory. Puede ser necesario asignar nombres fáciles de entender a los códigos técnicos.

Este atributo identifica la aplicación o el módulo de origen que generó los datos del evento. En un entorno logístico moderno, los datos pueden proceder del WMS principal, de un sistema de gestión de patios o de un sistema de gestión del transporte.

Especificar el sistema de origen es importante para la gobernanza de datos y para comprender el contexto de los datos. Por ejemplo, saber si un evento se originó en un sistema automatizado o en un portal de entrada manual puede ser fundamental para el análisis de automatización.

Aporta contexto esencial sobre el origen de los datos, fundamental para validarlos, establecer su gobernanza y comprender las interacciones entre sistemas.

Suele ser un valor estático que se añade durante la extracción de datos para identificar el origen del conjunto de datos.

Este atributo registra la fecha y hora en que se extrajeron los datos del sistema de origen. Es un campo de metadatos fundamental para saber qué tan actualizados están los datos del análisis.

En los Dashboards y los informes, esta marca de tiempo indica a los usuarios qué tan actualizados están los datos subyacentes. Ayuda a gestionar las expectativas sobre la latencia de los datos y es esencial para programar las actualizaciones de las canalizaciones de datos.

Permite saber qué tan actualizados están los datos, algo fundamental para tomar decisiones operativas oportunas y bien fundamentadas.

Esta marca de tiempo la genera y la añade al conjunto de datos la herramienta o el script de extracción, transformación y carga de datos (ETL).

Este atributo representa la cantidad de producto asociada a un evento de inventario, como el número de artículos recibidos, trasladados, recogidos o ajustados.

La cantidad es una medida fundamental para comprender el volumen de las operaciones y calcular varios KPI clave. Se utiliza para determinar la proporción de ajustes manuales, la tasa de desecho por cantidad y el rendimiento de picking. Analizar las cantidades permite detectar si los pedidos grandes y pequeños presentan características distintas en el proceso.

Indica el volumen de cada actividad, algo esencial para calcular el rendimiento, las tasas y otros KPI basados en el volumen.

Las tablas de transacciones de Manhattan Active Inventory incluyen un campo de cantidad asociado a cada movimiento o evento. Puede llamarse 'QTY', 'QUANTITY' o 'UNITS'.

El código de artículo, o SKU, es un código único que se utiliza para hacer seguimiento de un producto. Permite distinguir los artículos según características como el tamaño, el color y la marca.

En Process Mining, analizar los datos por SKU ayuda a identificar problemas específicos de cada producto. Por ejemplo, permite detectar si ciertos SKU requieren más tiempo para la inspección de calidad, sufren más daños y desechos o aparecen con frecuencia en los ajustes de inventario. Es un atributo clave para Dashboards como Análisis del tiempo de ciclo de ubicación en almacén y Tendencias de desechos de inventario.

Permite analizar los datos por producto e identificar si los problemas del proceso se concentran en artículos o categorías de productos concretos.

El SKU es un campo fundamental en los datos maestros de artículos y en las tablas de transacciones de inventario. Busque campos llamados 'SKU', 'ITEM_ID' o 'PRODUCT_CODE'.

El código de motivo del movimiento explica por qué se produjo un evento de inventario. Es especialmente importante para actividades no habituales, como traslados internos, ajustes, devoluciones o desechos.

Este atributo es fundamental para analizar las causas raíz. Por ejemplo, en el Dashboard de resumen de discrepancias de inventario, el código explicaría por qué se hicieron los ajustes (por ejemplo, 'Damaged Goods', 'Cycle Count Correction' o 'Theft'). También se utiliza para analizar las causas de los traslados internos de existencias y los desechos.

Explica los motivos de los movimientos y ajustes de inventario, y permite analizar en profundidad las causas raíz de las discrepancias, los desechos y los traslados.

Suele ser un campo de las tablas de transacciones asociado a tipos de movimiento concretos. Busque campos como 'REASON_CODE' o 'MOVEMENT_TYPE' en Manhattan Active Inventory.

Este atributo indica la fecha y hora de finalización de cada actividad registrada. Algunos eventos son instantáneos (la hora de inicio coincide con la hora de finalización), mientras que otros tienen una duración, como una inspección de calidad o una tarea de picking.

La hora de finalización es necesaria para calcular el tiempo de procesamiento de cada actividad. Esto permite analizar en detalle qué tareas concretas consumen más tiempo en el proceso general y orientar las iniciativas de mejora.

Permite calcular la duración de cada actividad y localizar las tareas concretas que provocan retrasos en el proceso.

Puede ser un campo independiente del sistema de origen (por ejemplo, 'END_DTTM') o coincidir con la hora de inicio en los eventos instantáneos. Consulte la documentación de Manhattan Active Inventory para conocer la estructura de los datos de eventos.

Este atributo especifica la ubicación asociada a un evento de inventario, por ejemplo, una zona, un pasillo o una ubicación de almacenamiento. Aporta el contexto geográfico de los movimientos y las actividades de las existencias dentro del almacén.

Es una dimensión fundamental para el análisis y se utiliza en casi todos los Dashboards. Ayuda a identificar áreas con cuellos de botella, comparar el rendimiento entre distintas ubicaciones e investigar las causas de las discrepancias de inventario. Por ejemplo, permite detectar si una zona concreta registra muchos errores de picking o tiempos prolongados para ubicar las existencias.

Aporta contexto espacial a los eventos de inventario y permite analizar cuellos de botella, eficiencia y problemas relacionados con ubicaciones físicas concretas.

Los datos de ubicación son fundamentales en cualquier WMS y deberían estar disponibles en las tablas de transacciones de inventario, a menudo en campos como 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' o 'ZONE'. Consulte la documentación de Manhattan Active Inventory.

Este atributo registra el ID o el nombre de la persona responsable de realizar una tarea, como picking, embalaje o ajuste de inventario. También puede corresponder al ID de un sistema automatizado o bot que realiza tareas automáticamente.

Analizar el rendimiento por usuario es fundamental para detectar necesidades de formación, reconocer a quienes obtienen buenos resultados y comprender cómo se distribuye la carga de trabajo. Es una dimensión clave en los Dashboards sobre el rendimiento de picking y embalaje, así como para investigar las áreas con más ajustes manuales.

Vincula las actividades del proceso con usuarios concretos para analizar el rendimiento, equilibrar la carga de trabajo e identificar necesidades de formación.

Esta información suele almacenarse junto con los datos de las transacciones en campos como 'USER_ID', 'EXECUTED_BY' o 'RESOURCE_ID'. Consulte la documentación de Manhattan Active Inventory.

Este atributo identifica la instalación concreta, como un centro de distribución o un almacén, donde se realiza la actividad de inventario. Permite agrupar los datos a un nivel más general que la ubicación específica del almacén (ubicación de almacenamiento o pasillo).

Analizar los datos por almacén es esencial para las empresas con varias instalaciones. Permite comparar el rendimiento entre centros, identificar buenas prácticas en los almacenes con mejores resultados y detectar áreas de mejora en los demás. Es una dimensión clave para el Dashboard de rendimiento de las actividades del almacén.

Permite comparar, a grandes rasgos, el rendimiento de los procesos de inventario entre distintos centros físicos o de distribución.

Esta información suele formar parte de los datos maestros de ubicaciones o puede obtenerse a partir del código de ubicación del almacén. Busque campos como 'WH_ID' o 'SITE_CODE'.

La categoría de SKU permite agrupar productos similares para analizarlos en conjunto. La clasificación puede basarse en el tipo de producto, los requisitos de almacenamiento (por ejemplo, refrigerado) o la velocidad de venta (por ejemplo, artículos A, B y C).

Este atributo permite obtener conclusiones más generales que el análisis de cada SKU. Ayuda a responder preguntas como «¿Se tarda más en ubicar los productos electrónicos que los de otras categorías?» o «¿Se concentran los desechos en nuestra categoría de productos de temporada?». Se utiliza en los Dashboards de tiempo de ciclo de ubicación en almacén y tiempo de entrega de la inspección de calidad.

Facilita el análisis conjunto de productos y ayuda a detectar tendencias y problemas del proceso comunes a familias enteras de productos.

Suele formar parte de los datos maestros de artículos y estar vinculada al SKU. Consulte la configuración de productos o de datos maestros de artículos de Manhattan Active Inventory.

Este atributo describe el estado de las existencias en un momento determinado. Indica si están disponibles para asignarse a pedidos, en proceso de control de calidad, bloqueadas por otros motivos o en tránsito.

Hacer seguimiento de los cambios en el estado del inventario puede aportar información valiosa. Por ejemplo, analizar cuánto tiempo permanecen las existencias en estado 'On Hold' o 'In Inspection' ayuda a cuantificar las demoras que afectan a su disponibilidad. Este atributo permite comprender las causas de los largos tiempos de permanencia en almacén.

Indica si las existencias están disponibles para preparar pedidos y ayuda a analizar las demoras causadas por estados de no disponibilidad, como las inspecciones de calidad o los bloqueos.

Es un campo clave de las tablas de saldos o niveles de existencias de Manhattan Active Inventory. Busque 'STATUS_CODE' o 'INVENTORY_STATUS'.

Mientras que el lote de inventario identifica el artículo, el identificador de tarea identifica la instrucción de trabajo concreta asignada a un usuario o sistema. Por ejemplo, un lote de 100 artículos puede ubicarse mediante dos tareas independientes de 50 artículos cada una.

Este atributo permite analizar la eficiencia operativa con más detalle. Puede vincular un evento de creación de tarea de picking con el evento correspondiente de finalización, lo que permite medir con precisión el tiempo de ejecución. Resulta útil para analizar el rendimiento del picking y la ubicación en almacén al nivel de cada tarea.

Vincula con precisión los eventos de creación y finalización de tareas, y permite medir las asignaciones de trabajo individuales.

Las tablas de gestión o ejecución de tareas de Manhattan Active Inventory incluyen un ID único para cada tarea. Busque 'TASK_ID' o 'WORK_ORDER_ID'.

Este atributo identifica al proveedor del que se recibió el lote de existencias. Es más relevante al inicio del ciclo de vida del inventario, en particular durante la recepción de mercancías y la inspección de calidad.

Analizar los procesos por proveedor es clave para gestionar su rendimiento. Por ejemplo, el Dashboard de tiempo de entrega de la inspección de calidad utiliza este atributo para determinar si las existencias de ciertos proveedores suelen sufrir demoras más largas en la inspección, lo que podría indicar problemas de calidad o de documentación.

Vincula los procesos de inventario con proveedores concretos y permite analizar su rendimiento, por ejemplo, las demoras en las inspecciones de calidad.

Esta información suele estar disponible en la orden de compra o en el aviso anticipado de envío asociado al evento de recepción de mercancías. Puede ser necesario combinarla con datos de compras.

El tiempo de permanencia de las existencias es un indicador clave de rendimiento que mide cuánto tiempo permanece el inventario sin movimiento en el almacén. Se calcula como la diferencia entre el evento de finalización de la ubicación en almacén y el evento de registro de salida de mercancías de un lote concreto.

Controlar este KPI ayuda a las empresas a optimizar los niveles de inventario y mejorar el flujo de caja. Un tiempo de permanencia prolongado puede indicar exceso de existencias, productos de baja rotación o ineficiencias en la preparación de pedidos. Reducir este tiempo suele ser uno de los principales objetivos de la gestión de inventario.

Mide el tiempo que las existencias permanecen almacenadas y contribuye directamente al objetivo estratégico de optimizar los niveles de inventario y reducir los costes de mantenimiento.

Es un campo calculado: se identifican los eventos de finalización de la ubicación en almacén y de registro de salida de mercancías de un caso y se restan sus marcas de tiempo.

Este atributo booleano indica si una tarea de ubicación en almacén se completó dentro del tiempo previsto. Se calcula comparando el tiempo de ciclo real de la ubicación (desde el inicio hasta la finalización) con un objetivo empresarial predefinido, por ejemplo, 4 horas.

Este atributo se utiliza para calcular el KPI de tasa de ubicación en almacén a tiempo. Simplifica el análisis, ya que permite filtrar fácilmente las ubicaciones tardías e investigar sus causas raíz, como la ubicación del almacén, la categoría de SKU o el usuario implicado. Así se facilita el seguimiento y el cumplimiento de los estándares de eficiencia operativa.

Mide directamente el cumplimiento de los niveles de servicio internos para la ubicación de existencias y ayuda a identificar y analizar rápidamente los fallos del proceso.

Es un campo calculado. Requiere aplicar al tiempo de ciclo calculado una regla de negocio o una definición de SLA (por ejemplo, 'Tiempo objetivo de ubicación en almacén = 4 horas').

La unidad de medida (UoM) aporta contexto al atributo de cantidad del artículo. Indica si la cantidad corresponde a artículos individuales, cajas con varios artículos o palés completos.

Comprender la unidad de medida es fundamental para realizar análisis precisos, sobre todo al comparar distintos productos o transacciones. Así se garantiza que los KPI, como el rendimiento de picking, se calculen de forma correcta y coherente, y se evita interpretar mal los datos cuando las cantidades se registran en unidades diferentes.

Aporta contexto esencial a los campos de cantidad y garantiza que las métricas y comparaciones sean precisas y relevantes.

Es un campo estándar de los datos maestros de artículos y suele copiarse en las tablas de transacciones. Busque campos como 'UOM' o 'UNIT'.

Este atributo representa el valor financiero de las existencias asociadas a un evento. Se calcula multiplicando la cantidad del artículo por el coste unitario y es especialmente relevante para analizar el impacto financiero.

El valor del artículo es esencial para el Dashboard de tendencias de desechos de inventario, ya que permite cuantificar las pérdidas económicas asociadas a los productos desechados. Ayuda a priorizar las iniciativas de reducción de costes, centrándose en los artículos de alto valor que se dan de baja con frecuencia. También aporta una dimensión financiera al análisis de los ajustes y las discrepancias de inventario.

Traduce los movimientos de inventario en impacto financiero, algo fundamental para cuantificar el coste de los desechos, las discrepancias y el exceso de existencias.

A menudo se calcula multiplicando la cantidad del artículo de la tabla de transacciones por el coste unitario de los datos maestros de artículos o de los datos financieros. El coste unitario puede almacenarse en campos como 'STANDARD_COST' o 'UNIT_PRICE'.