Votre modèle de données pour la gestion des entrepôts

L’horodatage de la dernière mise à jour des données indique le moment où le jeu de données utilisé pour l’analyse a été actualisé pour la dernière fois à partir des systèmes sources. Il renseigne clairement sur la fraîcheur et la pertinence des données et permet aux utilisateurs de connaître la période couverte par l’analyse.

Cet attribut est essentiel pour maintenir la confiance dans les Dashboards et les analyses de Process Mining. Il permet de savoir si les informations consultées sont quasi temps réel ou historiques. L’affichage bien visible de cet horodatage dans les Dashboards aide à gérer les attentes des utilisateurs et à éviter les interprétations fondées sur des informations obsolètes. Il constitue un élément important de la gouvernance et de la transparence des données.

Cet horodatage permet aux utilisateurs de connaître la fraîcheur des données, ce qui est indispensable pour prendre des décisions éclairées et rapides à partir des analyses de Process Mining.

Il est généralement généré et enregistré lors du processus d’extraction des données (ETL), au moment où les données sont chargées dans la plateforme de Process Mining.

L’heure de début de l’événement est un horodatage précis qui enregistre le moment où commence une activité d’entrepôt. Cette donnée est essentielle pour comprendre le moment et la durée des étapes du processus. Lorsqu’elle est associée à un horodatage de fin, elle permet de calculer précisément le temps nécessaire à l’exécution de chaque activité.

Dans le Process Mining, cet horodatage est fondamental pour classer les événements par ordre chronologique et construire un flux de processus fidèle. Il sert de base à toutes les analyses temporelles, notamment au calcul des temps de cycle entre les activités, à l’identification des temps d’attente et au repérage des goulots d’étranglement où le travail prend du retard. Des heures de début précises sont indispensables aux Dashboards de performance et aux KPI liés à l’efficacité des processus.

Cet horodatage est essentiel pour classer correctement les événements et calculer les temps de cycle, qui sont importants pour identifier les goulots d’étranglement et les retards des processus.

Présent dans les journaux d’événements système ou les enregistrements de transactions qui capturent le début d’une tâche précise ou d’une modification de statut.

Le Warehouse Order ID est une clé unique attribuée à chaque ordre de travail logistique dans le système de gestion d’entrepôt. Il relie toutes les activités associées, telles que la réception, la mise en stock, le prélèvement, l’emballage et l’expédition, au sein d’une seule instance de processus de bout en bout.

Dans le Process Mining, cet attribut est fondamental pour reconstituer le cycle de vie de chaque commande d’entrepôt. En utilisant le Warehouse Order ID comme identifiant de cas, les analystes peuvent visualiser le flux complet d’une commande, identifier les parcours fréquents, repérer les écarts par rapport au processus standard et mesurer le temps total écoulé entre le début et la fin. Il permet d’analyser de manière complète le processus d’exécution d’une commande d’entrepôt donnée.

Il s’agit du Case ID essentiel qui relie toutes les activités associées de l’entrepôt et permet d’analyser le processus d’exécution des commandes de bout en bout.

Généralement présent dans les tables d’en-tête des documents de commande d’entrepôt ou dans les journaux de transactions liés aux tâches logistiques.

Le nom de l’activité décrit une étape ou un événement distinct du processus de gestion d’entrepôt. Ces activités représentent les tâches individuelles réalisées pour traiter une commande d’entrepôt et offrent une vue détaillée du flux de processus. Elles peuvent notamment inclure la création d’une commande, la réception des marchandises, les contrôles qualité, la préparation des articles et l’expédition.

Dans une analyse de Process Mining, cet attribut est essentiel à la construction de la cartographie du processus. Il définit les nœuds du graphe du processus et permet aux analystes de visualiser la séquence des événements, de comprendre la fréquence des différentes tâches et d’identifier les goulots d’étranglement ou les transitions inefficaces entre les activités. Une convention de nommage claire et cohérente est indispensable pour obtenir une découverte et une analyse pertinentes des processus.

Cet attribut définit les étapes de la cartographie du processus, qui constitue la base de toute analyse de Process Mining visant à identifier les goulots d’étranglement et les écarts.

Généralement présent dans les journaux d’événements, les tables de gestion des tâches ou les données de transaction qui enregistrent les opérations individuelles de l’entrepôt.

L’attribut Système source indique l’origine des données d’événements, par exemple un système de gestion d’entrepôt (WMS), un système de planification des ressources de l’entreprise (ERP) ou une application existante. Dans les environnements informatiques complexes, un même processus métier peut s’étendre sur plusieurs systèmes. Ce champ permet de distinguer l’origine de chaque élément de données.

Cette information est utile pour la validation et la gouvernance des données, car elle garantit que les données utilisées pour le Process Mining peuvent être rattachées à leur source correcte. Elle facilite également l’analyse des causes racines lorsque des problèmes de qualité des données sont détectés. Elle peut servir à comparer les variations de processus ou les indicateurs de performance entre différents systèmes ou versions d’un système au sein d’une même organisation.

Il fournit le contexte sur l’origine des données, ce qui est important pour leur validation, le dépannage et la compréhension des variations de processus entre différents systèmes.

Cette information est souvent ajoutée lors du processus d’extraction des données (ETL) ou constitue un champ standard des entrepôts de données et des plateformes d’intégration.

La date d’achèvement demandée correspond à la date limite cible pour finaliser une commande d’entrepôt, généralement dans le cadre d’une expédition sortante. Cette date dépend souvent des engagements pris envers les clients, des horaires d’enlèvement des transporteurs ou des accords de niveau de service internes (SLA). Elle constitue la principale référence pour mesurer la performance dans les délais.

Dans le Process Mining, cet attribut est essentiel à l’analyse de la performance des expéditions à l’heure. En comparant la date d’achèvement réelle à la date d’achèvement demandée, les entreprises peuvent calculer leur taux de respect des délais et identifier les causes profondes des retards. L’analyse des commandes dont la date demandée n’a pas été respectée peut révéler des goulots d’étranglement précis, des contraintes de ressources ou des étapes de processus qui contribuent régulièrement aux retards, afin de cibler les actions d’amélioration.

Elle sert de référence pour mesurer la performance dans les délais. Sa comparaison avec la date d’achèvement réelle est essentielle au calcul du KPI de taux d’expédition à temps.

Généralement présente dans les données d’en-tête de la commande d’entrepôt, souvent héritée de la commande client associée ou de la demande du client.

L’emplacement de stockage désigne le lieu physique de l’entrepôt associé à une activité. Il peut s’agir de l’emplacement source d’une tâche de prélèvement ou de l’emplacement de destination d’une tâche de mise en stock. Le niveau de détail peut aller d’une zone générale à un rayonnage, une étagère ou un emplacement précis.

L’analyse des données par emplacement de stockage fournit des informations sur l’organisation et l’efficacité de l’entrepôt. Le Process Mining peut révéler les temps de déplacement entre différents emplacements, identifier les zones à forte activité et mettre en évidence les parcours inefficaces de mise en stock ou de prélèvement. Ces informations sont très utiles pour optimiser les stratégies d’affectation des emplacements : les articles fréquemment prélevés peuvent être placés dans des zones facilement accessibles afin de réduire les déplacements et d’améliorer l’efficacité globale du prélèvement. Elles peuvent également contribuer à réorganiser l’entrepôt pour réduire les encombrements et améliorer les flux.

Il permet d’analyser l’organisation de l’entrepôt et l’efficacité des déplacements, afin d’optimiser les parcours de prélèvement et les stratégies de stockage et de réduire les temps de cycle.

Présent dans le détail des tâches d’entrepôt, les enregistrements de stock et les transactions de mouvements de marchandises.

L’heure de fin de l’événement indique le moment précis où une tâche ou une activité d’entrepôt est terminée. Cet horodatage complète l’heure de début de l’événement et est indispensable pour mesurer la durée des activités individuelles. Tous les événements n’ont pas une durée distincte, mais pour ceux qui en ont une, comme la préparation ou l’emballage, cette donnée est particulièrement précieuse.

Dans le Process Mining, disposer des heures de début et de fin permet une analyse plus approfondie de la performance des processus. Vous pouvez distinguer les durées de traitement, c’est-à-dire le temps consacré activement à une tâche, des temps d’attente, qui correspondent au temps entre deux tâches. Cette distinction est essentielle pour différencier les véritables goulots d’étranglement opérationnels des problèmes de disponibilité des ressources. L’analyse de la durée des activités aide à comparer les performances, à planifier les ressources et à repérer les possibilités d’amélioration opérationnelle.

Elle permet de calculer précisément la durée des activités et de distinguer le temps de traitement actif du temps d’attente, afin d’améliorer l’analyse des goulots d’étranglement.

Présent dans les journaux d’événements système ou les enregistrements de transactions qui capturent l’achèvement d’une tâche précise ou une modification de statut.

L’identifiant utilisateur désigne de manière unique la personne ou la ressource responsable de l’exécution d’une tâche précise dans l’entrepôt. Il peut s’agir d’un opérateur, d’un responsable d’équipe ou même d’un système automatisé, comme un robot ou le contrôleur d’un convoyeur. Le suivi de l’auteur de chaque activité est essentiel pour comprendre l’affectation des ressources et la performance.

Cet attribut permet de réaliser des analyses détaillées de la gestion des équipes et des ressources. Il peut servir à comparer la productivité de différents utilisateurs ou équipes, à identifier les besoins de formation et à vérifier le respect des procédures opérationnelles standard. En filtrant la carte de processus par identifiant utilisateur, les analystes peuvent comparer la manière dont différentes personnes ou équipes exécutent un même processus et repérer les bonnes pratiques ou les points à améliorer. Cet attribut est également essentiel à des fins de conformité et d’audit.

Cet attribut est essentiel à l’analyse de la performance des ressources. Il permet de comparer l’efficacité et la qualité de différents employés, équipes ou équipes de travail.

Généralement disponible dans les journaux de transactions ou les enregistrements d’exécution des tâches, où l’utilisateur ayant confirmé ou achevé l’opération est indiqué.

La quantité planifiée représente le nombre cible d’unités pour une tâche précise dans l’entrepôt. Pour une commande entrante, il s’agit de la quantité attendue à la réception. Pour une commande sortante, il s’agit de la quantité à prélever et à expédier. Cette valeur provient généralement du document métier d’origine, tel qu’un bon de commande fournisseur ou une commande client.

Cet attribut sert de référence pour analyser la performance et la précision. En comparant la quantité planifiée à la quantité réelle, les entreprises peuvent mesurer la précision du prélèvement, les écarts de réception et l’exactitude des enregistrements de stock. L’analyse des écarts peut révéler des problèmes systémiques chez les fournisseurs, dans les processus internes ou dans les données de stock, et contribuer ainsi à améliorer l’efficacité opérationnelle et la satisfaction client.

Elle fournit la référence nécessaire à la mesure de la précision. Sa comparaison avec la quantité réelle est essentielle pour calculer des KPI tels que la précision du prélèvement et identifier les écarts.

Présente dans le détail des lignes d’une commande ou d’une tâche d’entrepôt, souvent issue d’une commande client, d’un bon de commande fournisseur ou d’un ordre de transfert associé.

La quantité réelle correspond au nombre d’unités physiquement traitées, comptées et confirmées par un opérateur d’entrepôt ou par le système pendant une activité. Elle reflète l’exécution concrète d’une tâche, comme le nombre d’articles reçus d’un fournisseur ou la quantité prélevée dans un emplacement pour exécuter une commande.

Cet attribut est essentiel à l’analyse des écarts lorsqu’il est comparé à la quantité planifiée. Les différences entre les quantités planifiées et réelles indiquent directement des problèmes de processus, tels que des livraisons incomplètes des fournisseurs, des erreurs de prélèvement ou des inexactitudes de stock. Le Process Mining peut utiliser ces données pour repérer les produits, emplacements ou employés le plus souvent associés à ces écarts et permettre ainsi des mesures ciblées visant à améliorer la précision et à réduire les erreurs coûteuses.

Elle mesure le résultat réel d’une tâche. Sa comparaison avec la quantité planifiée permet d’identifier les erreurs et les inefficacités lors du prélèvement, de la réception ou du comptage.

Enregistrée dans les données de confirmation de la tâche, lorsque l’opérateur ou le système saisit la quantité d’articles effectivement traités.

Le type de commande classe les commandes d’entrepôt selon leur finalité métier. Les types courants comprennent les commandes entrantes pour réceptionner les marchandises des fournisseurs, les commandes sortantes pour expédier les produits aux clients et les commandes internes pour des mouvements tels que le réapprovisionnement ou les ajustements de stock.

Cet attribut est fondamental pour segmenter et comparer les différents processus de l’entrepôt. Le flux d’une commande entrante est très différent de celui d’une commande sortante. En utilisant le type de commande comme filtre, les analystes peuvent créer des cartes de processus et des Dashboards distincts pour chaque flux et obtenir une analyse plus précise et pertinente. La comparaison de KPI tels que le temps de cycle entre différents types de commandes peut contribuer à mieux affecter les ressources et à adapter les processus aux besoins spécifiques.

Il permet de distinguer et de comparer des processus différents, tels que les mouvements entrants, sortants et internes, qui suivent des flux et répondent à des objectifs de performance distincts.

Généralement présent dans les données d’en-tête du document de commande d’entrepôt.

La date d’achèvement réelle est l’horodatage qui marque la finalisation de toutes les activités liées à une commande d’entrepôt. Pour les commandes sortantes, elle correspond généralement au moment où l’expédition quitte l’entrepôt. Pour les commandes entrantes, elle peut correspondre au moment où toutes les marchandises sont mises en stock et disponibles dans l’inventaire.

Cet attribut constitue le pendant factuel de la date d’achèvement demandée et joue un rôle essentiel dans la mesure de la performance. Il est utilisé directement pour calculer les taux de livraison à temps et le temps de cycle global d’exécution des commandes. Dans l’analyse des causes racines, le filtrage des cas dont la date d’achèvement réelle est tardive permet aux analystes d’examiner les flux de processus des commandes en retard et d’identifier les schémas ou les causes récurrents.

Cela fournit le résultat réel nécessaire à l’analyse du respect des délais. Cette information sert à calculer le temps de cycle total et à déterminer si une commande a été traitée en avance, dans les délais ou en retard.

Il s’agit de l’horodatage du dernier événement du cycle de vie de la commande, par exemple « Expédition envoyée » ou « Commande d’entrepôt terminée ».

L’ID de l’entrepôt est un code unique qui identifie le site physique, tel qu’un centre de distribution ou un entrepôt, où les activités enregistrées ont eu lieu. Cet attribut est particulièrement important pour les organisations qui exploitent un réseau de plusieurs sites logistiques.

Il permet de comparer les performances entre différents sites. En filtrant ou en segmentant les données par ID de l’entrepôt, les entreprises peuvent comparer leurs résultats, évaluer l’efficacité de leurs processus et repérer les bonnes pratiques des sites les plus performants afin de les reproduire ailleurs. Il aide également à comprendre les variations régionales de la demande, l’utilisation des ressources et les difficultés opérationnelles, fournissant ainsi une base pour les décisions stratégiques à l’échelle du réseau.

Il permet de comparer les performances et les processus entre différents centres de distribution, afin d’identifier les bonnes pratiques et les problèmes propres à chaque région.

Il s’agit d’un champ de données organisationnel essentiel, généralement disponible dans l’en-tête de presque tous les documents de transaction liés à l’entrepôt.

L’identifiant de l’équipement précise quel équipement de manutention (MHE) a été utilisé pour réaliser une tâche d’entrepôt. Il peut s’agir de chariots élévateurs, de transpalettes, de scanners portables, de casques de préparation vocale ou de systèmes automatisés comme les convoyeurs et les machines de tri.

L’analyse des données de processus par identifiant d’équipement est essentielle pour évaluer l’utilisation des actifs et planifier la maintenance. Elle permet de répondre à des questions telles que : quels équipements sont utilisés le plus fréquemment, existe-t-il des goulots d’étranglement liés aux équipements et quel est l’impact de leurs performances sur la durée globale des tâches ? Ces informations peuvent guider les décisions d’achat, l’équilibrage du parc dans l’entrepôt et la planification de la maintenance préventive afin de réduire les temps d’arrêt.

Cet attribut aide à analyser l’utilisation des ressources matérielles, à identifier les goulots d’étranglement liés aux équipements et à orienter les décisions de maintenance ou d’achat.

Il est souvent enregistré dans les données de confirmation des tâches, lorsqu’un opérateur consigne l’équipement utilisé, ou dans les journaux des systèmes automatisés.

L’ID de l’expédition est une clé unique qui regroupe une ou plusieurs commandes d’entrepôt au sein d’une même livraison sortante. Une expédition peut contenir plusieurs commandes destinées à la même adresse ou prises en charge par le même transporteur. Cet identifiant relie les activités de l’entrepôt à la phase de transport et de logistique.

Cet attribut permet d’analyser les expéditions regroupées plutôt que les seules commandes individuelles. Il peut servir à évaluer l’efficacité des processus de mise en attente et de chargement, à mesurer le temps total entre la préparation du premier article d’une expédition et le départ du camion, ainsi qu’à mettre en relation les performances de l’entrepôt avec les données de transport. Cette vision élargie aide à optimiser l’ensemble de la chaîne logistique sortante, et pas uniquement les étapes réalisées dans l’entrepôt.

Il regroupe plusieurs commandes d’entrepôt au sein d’une même livraison et permet d’analyser le processus sortant consolidé, notamment l’efficacité de la mise en attente et du chargement.

Il figure dans les documents d’expédition ou de transport et est souvent associé aux commandes d’entrepôt lors de la planification des vagues ou de l’étape d’affectation.

L’identifiant produit, souvent appelé SKU ou numéro d’article, est le code unique attribué à chaque article distinct stocké dans l’entrepôt. Cet identifiant relie les activités aux produits concernés et permet d’analyser précisément la manière dont les différents articles sont traités.

L’analyse du processus par identifiant produit peut révéler des éléments importants. Vous pouvez par exemple comparer les temps de traitement des articles volumineux et des petits articles, identifier les produits fréquemment associés à des écarts de processus, comme des blocages qualité, ou analyser l’exécution des commandes de produits très demandés par rapport à celle de produits moins demandés. Ce niveau de détail est essentiel pour optimiser la gestion des stocks, planifier l’organisation de l’entrepôt et adapter les processus logistiques aux caractéristiques des produits.

Elle permet d’analyser les produits individuellement, afin de mettre au jour les variations de processus et les goulots d’étranglement liés à certains articles ou catégories de produits.

Cette information se trouve dans le détail des articles des commandes d’entrepôt, des tâches et des enregistrements de stock.

La priorité de la commande est une classification qui indique l’importance relative ou le degré d’urgence d’une commande d’entrepôt. Elle détermine souvent la rapidité et l’ordre d’affectation et d’exécution des tâches. Par exemple, une commande « urgente » ou « haute priorité » peut être traitée avant des commandes de priorité « standard », même si elle est arrivée plus tard.

L’analyse du processus selon la priorité de la commande est essentielle pour évaluer le respect des accords de niveau de service (SLA). Le Process Mining permet de vérifier si les commandes prioritaires sont effectivement traitées plus rapidement que les commandes standard. Il peut également révéler si la priorité accordée à certaines commandes crée des retards ou des goulots d’étranglement importants pour les autres. Cette analyse vous aide à affiner les règles de priorisation et les stratégies d’affectation des ressources, afin de concilier la rapidité des commandes urgentes et l’efficacité globale de l’entrepôt.

Elle permet de vérifier le respect des accords de niveau de service en confirmant que les commandes prioritaires sont traitées plus rapidement que celles de priorité inférieure.

Généralement présente dans les données d’en-tête d’une commande d’entrepôt, souvent déterminée par la commande client source ou les exigences métier.