Su Plantilla de Datos de Gestión de Inventario

Este atributo proporciona la fecha y hora de inicio de cada actividad registrada. Es esencial para ordenar los eventos cronológicamente y para calcular las duraciones entre los diferentes pasos del proceso. En el análisis, la hora de inicio se utiliza para calcular indicadores clave de rendimiento como el tiempo de ciclo de almacenamiento, el tiempo de entrega de la inspección de calidad y el tiempo total de permanencia del stock. Al analizar los timestamps, las organizaciones pueden identificar cuándo se está realizando el trabajo, medir el rendimiento frente a los cronogramas y descubrir ineficiencias basadas en el tiempo en el almacén.

Este timestamp es fundamental para secuenciar los eventos correctamente y calcular todas las métricas de rendimiento y KPIs basadas en el tiempo.

Cada transacción o registro de evento en Manhattan Active Inventory debe tener un campo de marca de tiempo asociado, a menudo llamado 'CREATE_DTTM' o 'EVENT_TIMESTAMP'.

El número de Lote o Partida de Inventario agrupa todas las actividades relacionadas con una cantidad específica de un producto. Esto permite rastrear el ciclo de vida completo de una cantidad de stock distinta, desde su recepción en el inventario hasta sus diversos movimientos y eventual emisión o consumo. En Process Mining, este atributo es crucial para reconstruir el recorrido de principio a fin de cada unidad de inventario. Permite el análisis de variantes de proceso, tiempos de ciclo y cuellos de botella que afectan a lotes específicos, como la identificación de lotes que experimentan largos retrasos en la inspección de calidad o movimientos internos frecuentes antes de ser enviados.

Este es el identificador central que conecta todos los eventos de inventario relacionados en una única instancia de proceso, permitiendo un análisis de principio a fin del ciclo de vida del inventario.

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

Este atributo describe un paso o hito específico en el proceso de gestión de inventario. Cada actividad representa una acción distinta realizada sobre el lote de inventario, como recibir, inspeccionar, mover o enviar. Analizar la secuencia y frecuencia de estas actividades es la base de Process Mining. Ayuda a visualizar el flujo del proceso, identificar desviaciones del procedimiento estándar y señalar actividades que están causando retrasos o retrabajos. Por ejemplo, el análisis puede revelar si un 'Recuento Cíclico Realizado' ocurre con frecuencia después de un intento de picking fallido.

Define los pasos del proceso, permitiendo la visualización y el análisis del recorrido del inventario de principio a fin.

Esto se deriva típicamente de registros de eventos, códigos de transacción o registros de cambio de estado dentro de Manhattan Active Inventory. Puede requerir un mapeo de códigos técnicos a nombres fáciles de usar.

Este atributo identifica la aplicación o módulo de origen que generó los datos del evento. En un entorno logístico moderno, los datos pueden provenir del WMS central, un sistema de gestión de patio o un sistema de gestión de transporte. Especificar el sistema de origen es importante para la gobernanza de datos y para comprender el contexto de los datos. Por ejemplo, saber que un evento se originó en un sistema automatizado versus un portal de entrada manual puede ser crucial para el análisis de la automatización.

Proporciona un contexto esencial sobre el origen de los datos, lo cual es crítico para la validación de datos, la gobernanza y la comprensión de las interacciones del sistema.

Este es típicamente un valor estático añadido durante el proceso de 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 crucial para comprender la frescura del análisis. En dashboards y reportes, este timestamp informa 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 del pipeline de datos.

Garantiza que los usuarios conozcan la frescura de los datos, lo cual es fundamental para tomar decisiones operativas oportunas e informadas.

Este timestamp es generado y añadido al dataset por la herramienta o script de extracción, transformación y carga (ETL) de datos.

Este atributo captura la ID de usuario o el nombre de la persona responsable de realizar una tarea determinada, como picking, empaque o ajuste de inventario. También puede representar una ID de sistema automatizado o bot para tareas automatizadas. Analizar el rendimiento por usuario es fundamental para identificar oportunidades de capacitación, reconocer a los individuos de alto rendimiento y comprender la distribución de la carga de trabajo. Es una dimensión clave en los dashboards relacionados con el rendimiento de picking y empaque, y para investigar los puntos críticos de ajuste manual.

Vincula las actividades del proceso a usuarios específicos, lo que permite el análisis del rendimiento, el equilibrio de la carga de trabajo y la identificación de necesidades de formación.

Esta información se almacena típicamente junto con los datos de transacción en campos como 'USER_ID', 'EXECUTED_BY' o 'RESOURCE_ID'. Consulte la documentación de Manhattan Active Inventory.

Este atributo representa la cantidad del producto asociada a un evento de inventario, como el número de artículos recibidos, movidos, preparados o ajustados. La Cantidad es una medida crítica para comprender la escala de las operaciones y para calcular varios KPIs clave. Se utiliza para determinar la Ratio de Volumen de Ajuste Manual, la Tasa de Desguace por Cantidad y el Rendimiento de Picking. El análisis de la cantidad puede revelar si los pedidos grandes o pequeños tienen diferentes características de proceso.

Proporciona una medida de volumen para cada actividad, lo cual es esencial para calcular el rendimiento, las tasas y otros KPI basados en el volumen.

Las tablas de transacciones en Manhattan Active Inventory contendrán un campo de cantidad asociado con cada movimiento o evento. Podría llamarse 'QTY', 'QUANTITY' o 'UNITS'.

El Código de Motivo de Movimiento proporciona contexto sobre por qué ocurrió un evento de inventario. Es particularmente importante para actividades no estándar como transferencias internas, ajustes, devoluciones o desguace. Este atributo es crucial para el análisis de causa raíz. Por ejemplo, en el dashboard de Visión General de Discrepancias de Inventario, este código explicaría por qué se realizaron ajustes (ej., 'Artículos Dañados', 'Corrección de Recuento Cíclico', 'Robo'). También se utiliza para analizar los impulsores detrás de las transferencias de stock internas y el desguace.

Explica el 'porqué' de los movimientos y ajustes de inventario, permitiendo un potente análisis de la causa raíz de discrepancias, desguaces y transferencias.

Este es a menudo un campo en las tablas de transacciones asociado con tipos de movimiento específicos. Busque campos como 'REASON_CODE' o 'MOVEMENT_TYPE' en Manhattan Active Inventory.

Este atributo proporciona la fecha y hora de finalización de cada actividad registrada. Si bien algunos eventos son instantáneos (StartTime es igual a EndTime), 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 las actividades individuales. Esto permite un análisis detallado de qué tareas específicas están consumiendo más tiempo dentro del proceso general, posibilitando esfuerzos de mejora dirigidos.

Permite el cálculo de las duraciones de las actividades individuales, ayudando a identificar las tareas exactas que están causando retrasos en el proceso.

Este puede ser un campo separado en el sistema de origen (ej., 'END_DTTM') o podría ser igual a la hora de inicio para eventos instantáneos. Consulte la documentación de Manhattan Active Inventory para la estructura de datos de eventos.

Este atributo especifica la ubicación, por ejemplo una zona, pasillo o hueco, asociada a un evento de inventario. Proporciona el contexto geográfico para los movimientos de stock y las actividades dentro del almacén. Esta es una dimensión vital para el análisis, utilizada en casi todos los dashboards. Ayuda a identificar áreas de cuello de botella, comparar el rendimiento entre diferentes ubicaciones e investigar las causas raíz de las discrepancias de inventario. Por ejemplo, puede mostrar si una zona particular tiene una alta tasa de errores de picking o tiempos de almacenamiento lentos.

Proporciona un contexto espacial a los eventos de inventario, lo que permite el análisis de cuellos de botella, eficiencia y problemas vinculados a ubicaciones físicas específicas.

Los datos de ubicación son una parte fundamental de 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.

La Unidad de Mantenimiento de Stock, o SKU, es un código distintivo utilizado para rastrear un producto. Permite la diferenciación de artículos basada en sus características, como tamaño, color y marca. En Process Mining, analizar por SKU ayuda a identificar problemas específicos del producto. Por ejemplo, puede revelar si ciertos SKU tienen tiempos de inspección de calidad más largos, son más propensos a daños y desguace, o están frecuentemente involucrados en ajustes de inventario. Este es un atributo clave para dashboards como Análisis del Tiempo de Ciclo de Almacenamiento y Tendencias de Desguace de Inventario.

Permite el análisis a nivel de producto, ayudando a identificar si los problemas del proceso se concentran en artículos o categorías de productos específicos.

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

Este atributo identifica la instalación específica, como un centro de distribución o almacén, donde se realiza la actividad de inventario. Proporciona una agrupación de nivel superior que la Ubicación de Almacén específica (hueco, pasillo). El análisis por almacén es esencial para empresas con múltiples instalaciones. Permite comparar el rendimiento entre sitios, ayudando a identificar las mejores prácticas en almacenes de alto rendimiento y áreas de mejora en otros. Es una dimensión clave para el dashboard de Rendimiento de Actividad de Almacén.

Permite una comparación de alto nivel del rendimiento del proceso de inventario en diferentes ubicaciones físicas o centros de distribución.

Esta información suele formar parte de los datos maestros de ubicación o puede derivarse del código de Ubicación de Almacén. Busque campos como 'WH_ID' o 'SITE_CODE'.

La Categoría de SKU permite agrupar productos similares para un análisis agregado. Esto podría basarse en el tipo de producto, los requisitos de almacenamiento (ej., refrigerados) o la velocidad de ventas (ej., artículos A, B, C). Este atributo permite obtener información de nivel superior que el análisis individual de SKU. Ayuda a responder preguntas como: '¿Los productos electrónicos tardan más en almacenarse que otras categorías?' o '¿El desguace se concentra en nuestra categoría de productos de temporada?'. Se utiliza en los dashboards de Tiempo de Ciclo de Almacenamiento y Tiempo de Entrega de Inspección de Calidad.

Facilita el análisis agregado al agrupar productos, ayudando a revelar tendencias y problemas de procesos que son comunes a familias de productos enteras.

Esto es típicamente parte de los datos maestros de artículos, vinculado al SKU. Consulte la configuración maestra de producto o artículo de Manhattan Active Inventory.

Este atributo describe el estado del inventario en un momento dado. Indica si el stock está disponible para asignación a pedidos, en control de calidad, bloqueado por otras razones o en tránsito. El seguimiento de los cambios en el estado del inventario puede proporcionar información valiosa. Por ejemplo, analizar el tiempo transcurrido en un estado de 'En Espera' o 'En Inspección' ayuda a cuantificar los retrasos en la disponibilidad del inventario. Este atributo es útil para comprender las razones detrás de los largos tiempos de permanencia del stock.

Indica la disponibilidad de stock para el cumplimiento, ayudando a analizar los retrasos causados por estados no disponibles como la inspección de calidad o las retenciones.

Este es un campo clave en las tablas de balance de inventario o de nivel de stock dentro de Manhattan Active Inventory. Busque 'STATUS_CODE' o 'INVENTORY_STATUS'.

Mientras que el Lote/Partida de Inventario rastrea el artículo, el Identificador de Tarea rastrea la instrucción de trabajo específica dada a un usuario o sistema. Por ejemplo, un solo lote de 100 artículos podría almacenarse mediante dos tareas separadas de 50 artículos cada una. Este atributo permite un análisis más granular de la eficiencia operativa. Puede vincular un evento de 'Tarea de Picking Creada' con su evento correspondiente de 'Picking Completado', permitiendo una medición precisa del tiempo de ejecución de la tarea. Esto es útil para analizar el rendimiento de picking y almacenamiento a nivel de tarea individual.

Proporciona un vínculo granular entre los eventos de creación y finalización de tareas, lo que permite una medición precisa de las asignaciones de trabajo discretas.

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

Este atributo identifica al proveedor de quien se recibió el lote de inventario. Esta información es más relevante al inicio del ciclo de vida del inventario, específicamente durante la recepción de mercancías y la inspección de calidad. Analizar los procesos por proveedor es clave para gestionar el rendimiento del proveedor. Por ejemplo, el dashboard de Tiempo de Entrega de Inspección de Calidad utiliza este atributo para determinar si el inventario de ciertos proveedores experimenta constantemente retrasos más largos en la inspección, lo que podría indicar problemas de calidad o de documentación.

Vincula los procesos de inventario a proveedores específicos, permitiendo el análisis del rendimiento relacionado con el proveedor, como los retrasos en la inspección de calidad.

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

El Tiempo de Permanencia del Stock es un indicador clave de rendimiento que mide cuánto tiempo el inventario permanece inactivo en el almacén. Se calcula como la diferencia de tiempo entre el evento de 'Ubicación Completada' y el evento de 'Salida de Mercancías Registrada' para un lote de inventario específico.

El monitoreo de este KPI ayuda a las empresas a optimizar los niveles de inventario y mejorar el flujo de caja. Los largos tiempos de permanencia pueden indicar exceso de existencias, productos de movimiento lento o ineficiencias en el cumplimiento de los pedidos. Reducir el tiempo de permanencia es a menudo un objetivo principal de la gestión de inventario.

Mide el tiempo de retención de inventario, apoyando directamente el objetivo estratégico de optimizar los niveles de inventario y reducir los costos de mantenimiento.

Este es un campo calculado, derivado al encontrar los eventos de 'Almacenamiento Completado' y 'Salida de Mercancía Registrada' para un caso dado y restando sus timestamps.

Esta métrica mide el tiempo dedicado activamente a una tarea específica. Se calcula restando el Event Start Time del Event End Time para una sola actividad. Para eventos instantáneos, esta duración es cero. Analizar el tiempo de procesamiento ayuda a identificar qué pasos específicos en el proceso son los que consumen más tiempo. Por ejemplo, puede diferenciar entre un tiempo de ciclo de picking largo causado por el desplazamiento versus un tiempo prolongado en la zona de picking. Esto ayuda a enfocar los esfuerzos de mejora con mayor precisión.

Mide la duración de las tareas individuales, ayudando a aislar y analizar los pasos más lentos dentro del proceso general.

Este es un campo calculado, derivado utilizando los atributos EventStartTime y EventEndTime de los datos brutos.

Este atributo booleano indica si una tarea de almacenamiento cumplió con su tiempo objetivo de finalización. Se calcula comparando el tiempo de ciclo de almacenamiento real (desde 'Almacenamiento Iniciado' hasta 'Almacenamiento Completado') con un objetivo de negocio predefinido, por ejemplo, 4 horas. Este atributo se utiliza para calcular el KPI de Tasa de Almacenamiento a Tiempo. Simplifica el análisis al permitir a los usuarios filtrar fácilmente los almacenamientos tardíos e investigar sus causas raíz, como la ubicación del almacén, la categoría de SKU o el usuario involucrado. Esto ayuda a monitorear y hacer cumplir los estándares de eficiencia operativa.

Mide directamente el cumplimiento de los niveles de servicio internos para la ubicación de stock, ayudando a identificar y analizar rápidamente las fallas del proceso.

Este es un campo calculado. Requiere que se aplique una regla de negocio o definición de SLA (ej., 'Tiempo Objetivo de Almacenamiento = 4 horas') al tiempo de ciclo calculado.

La Unidad de Medida (UdM) proporciona contexto para el atributo de Cantidad del Artículo. Especifica si la cantidad se refiere a artículos individuales, cajas que contienen varios artículos o palets enteros. Comprender la UdM es crucial para un análisis preciso, especialmente al comparar diferentes productos o transacciones. Asegura que los KPIs como el rendimiento de picking se calculen de manera correcta y consistente, evitando la mala interpretación de datos donde las cantidades podrían registrarse en diferentes unidades.

Proporciona un contexto esencial a los campos de cantidad, asegurando que las métricas y comparaciones sean precisas y significativas.

Este es un campo estándar en los datos maestros de artículos y suele trasladarse a las tablas de transacciones. Busque campos como 'UOM' o 'UNIT'.

Este atributo representa el valor financiero del inventario asociado a un evento, calculado como la Cantidad del Artículo multiplicada por el costo unitario. Es particularmente relevante para el análisis del impacto financiero. El Valor del Artículo es esencial para el dashboard de Tendencias de Desguace de Inventario, ya que permite cuantificar la pérdida financiera asociada con los bienes desguazados. Ayuda a priorizar los esfuerzos de reducción de costos al centrarse en artículos de alto valor que se amortizan con frecuencia. También añade una dimensión financiera a los ajustes y discrepancias de inventario.

Traduce los movimientos de inventario en impacto financiero, lo cual es crítico para cuantificar el costo del desguace, las discrepancias y el exceso de stock.

Este valor se deriva a menudo multiplicando la Cantidad del Artículo de la tabla de transacciones por el costo unitario de los datos maestros del artículo o financieros. El costo unitario puede almacenarse en campos como 'STANDARD_COST' o 'UNIT_PRICE'.