Votre modèle de données pour la gestion d’entrepôt

L’horodatage de la dernière mise à jour des données indique à quel moment le jeu de données utilisé pour l’analyse a été actualisé pour la dernière fois à partir des systèmes sources. Il renseigne clairement sur l’actualité et la pertinence des données, et précise 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 presque en temps réel ou historiques. Afficher cet horodatage bien en évidence dans les Dashboards aide à définir les attentes et à éviter les interprétations erronées fondées sur des informations obsolètes. Il contribue également à la gouvernance et à la transparence des données.

Cet horodatage indique si les données sont à jour, une information essentielle pour prendre des décisions éclairées au bon moment à partir des analyses de Process Mining.

Il est généralement généré et enregistré lors de l’extraction des données (ETL), au moment de leur chargement dans la plateforme de Process Mining.

L’heure de début de l’événement est un horodatage précis qui indique le moment où une activité commence dans l’entrepôt. Cette information permet de comprendre le calendrier et la durée des étapes du processus. Associée à un horodatage de fin, elle permet de calculer précisément le temps nécessaire à chaque activité.

En Process Mining, cet horodatage est essentiel pour remettre les événements dans l’ordre chronologique et reconstituer le flux de processus. Il sert de base à toutes les analyses temporelles, notamment au calcul des temps de cycle entre les activités, à la mesure des temps d’attente et au repérage des goulots d’étranglement qui retardent le travail. 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 remettre les événements dans le bon ordre et calculer les temps de cycle, afin de repérer les goulots d’étranglement et les retards dans le processus.

Présent dans les journaux d’événements du système ou les enregistrements de transactions qui indiquent le début d’une tâche précise ou d’un changement de statut.

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

En Process Mining, cet attribut est essentiel pour reconstituer le cycle de vie de chaque commande d’entrepôt. En utilisant l’ID de commande d’entrepôt comme identifiant du cas, les analystes peuvent visualiser le parcours complet d’une commande, repérer les chemins fréquents, détecter les écarts par rapport au processus standard et mesurer le temps total écoulé entre le début et la fin. Il permet d’analyser en détail l’ensemble du processus de préparation d’une commande donnée dans l’entrepôt.

Cet ID de cas essentiel relie toutes les activités associées dans l’entrepôt et permet d’analyser le processus de préparation 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 correspondent aux tâches effectuées pour traiter une commande d’entrepôt et donnent une vue détaillée du flux de processus. Elles comprennent, par exemple, la création d’une commande, la réception des marchandises, les contrôles qualité, le prélèvement des articles et l’expédition des commandes.

Pour l’analyse en Process Mining, cet attribut est essentiel à la création de la carte du processus. Il définit les nœuds du graphe du processus et permet aux analystes de visualiser l’ordre des événements, de comprendre la fréquence des différentes tâches et de repérer les goulots d’étranglement ou les transitions inefficaces entre les activités. Une convention de nommage claire et cohérente est indispensable pour découvrir et analyser le processus de façon pertinente.

Cet attribut définit les étapes de la carte du processus, qui sert de base aux analyses en Process Mining visant à repérer 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 effectuées dans l’entrepôt.

L’attribut « Système source » indique l’origine des données d’événement, par exemple un système de gestion d’entrepôt (WMS), un progiciel de gestion intégré (ERP) ou une application ancienne. Dans un environnement informatique complexe, un même processus métier peut s’étendre sur plusieurs systèmes. Ce champ permet de distinguer l’origine de chaque donnée.

Cette information facilite la validation et la gouvernance des données, en permettant de remonter à leur source exacte. Elle aide également à rechercher les causes des problèmes de qualité des données. Pour l’analyse, elle permet de comparer les variantes du processus ou les indicateurs de performance entre différents systèmes ou versions d’un même système au sein d’une organisation.

Cette information précise l’origine des données. Elle est essentielle pour les valider, résoudre les problèmes et comprendre les différences de processus entre les systèmes.

Cette information est souvent ajoutée lors de l’extraction des données (ETL) ou figure déjà dans les entrepôts de données et les plateformes d’intégration.

La date d’achèvement demandée correspond à l’échéance cible pour finaliser une commande d’entrepôt, généralement destinée à une expédition sortante. Elle dépend souvent des engagements pris envers le client, des horaires d’enlèvement du transporteur ou des accords de niveau de service (SLA) internes. Elle sert de référence principale pour mesurer le respect des délais.

Dans le cadre du Process Mining, cet attribut est essentiel à l’analyse du respect des délais d’expédition. En comparant la date d’achèvement réelle à la date demandée, les entreprises peuvent calculer leur taux de respect des délais et déterminer les causes des retards. L’analyse des commandes dont la date demandée n’a pas été respectée peut mettre en évidence des goulots d’étranglement, des contraintes de ressources ou des étapes du processus qui contribuent régulièrement aux retards, et ainsi orienter les efforts d’amélioration.

Cette date sert de référence pour mesurer le respect des délais. La comparer à la date d’achèvement réelle est indispensable pour calculer l’indicateur de performance du taux d’expédition dans les délais.

Généralement présente dans les données d’en-tête de la commande d’entrepôt, cette date est souvent reprise 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 de départ 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 une étagère ou un casier précis.

L’analyse des données par emplacement de stockage renseigne sur l’agencement et l’efficacité de l’entrepôt. Le Process Mining peut révéler les temps de déplacement entre différents emplacements, repérer les zones très fréquentées et mettre en évidence des parcours inefficaces pour la mise en stock ou le prélèvement. Ces informations sont précieuses pour optimiser l’affectation des emplacements : les articles fréquemment prélevés peuvent être placés dans des zones faciles d’accès afin de réduire les déplacements et d’améliorer l’efficacité globale des prélèvements. Elles peuvent également aider à réorganiser l’entrepôt pour réduire l’encombrement et améliorer la circulation.

Cet attribut permet d’analyser l’agencement 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 mouvement de matériaux.

L’heure de fin de l’événement indique le moment précis où une tâche ou une activité de l’entrepôt s’achève. Complémentaire à l’heure de début de l’événement, elle est essentielle pour mesurer la durée de chaque activité. Tous les événements n’ont pas une durée distincte, mais cette information est précieuse pour ceux qui en ont une, comme le prélèvement ou l’emballage.

En Process Mining, disposer des heures de début et de fin permet d’analyser plus finement la performance des processus. Il devient possible de calculer les durées de traitement, c’est-à-dire le temps consacré à une tâche, et de les distinguer des temps d’attente entre les tâches. Cette distinction aide à différencier les véritables goulots d’étranglement opérationnels des problèmes de disponibilité des ressources. L’analyse de la durée des activités contribue à l’évaluation comparative des performances, à la planification des ressources et à la recherche de pistes d’amélioration opérationnelle.

Cet horodatage permet de calculer précisément la durée des activités et de distinguer le temps de traitement actif du temps d’attente, pour mieux analyser les goulots d’étranglement.

Présent dans les journaux d’événements du système ou les enregistrements de transactions qui indiquent la fin d’une tâche précise ou un changement de statut.

L’ID utilisateur identifie de manière unique la personne ou la ressource chargée d’exécuter une tâche précise dans l’entrepôt. Il peut s’agir d’un employé, d’un responsable d’équipe ou d’un système automatisé, comme un robot ou un contrôleur de convoyeur. Savoir qui a effectué chaque activité est essentiel pour comprendre la répartition des ressources et les performances.

Cet attribut permet d’analyser la gestion des équipes et des ressources. Il peut servir à comparer la productivité des utilisateurs ou des équipes, à repérer les besoins de formation et à vérifier le respect des procédures opérationnelles standard. En filtrant la carte du processus par ID utilisateur, les analystes peuvent comparer la façon dont différentes personnes ou équipes exécutent le même processus et repérer les bonnes pratiques ou les points à améliorer. Cet attribut est également important pour la conformité et les audits.

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

Généralement disponible dans les journaux de transactions ou les enregistrements d’exécution des tâches, où figure l’utilisateur qui a confirmé ou terminé l’opération.

La quantité prévue correspond au nombre d’unités attendu pour une tâche précise de l’entrepôt. Pour une commande entrante, il s’agit de la quantité à réceptionner. Pour une commande sortante, c’est la quantité à prélever et à expédier. Cette valeur provient généralement du document métier d’origine, comme une commande d’achat ou de vente.

Cet attribut sert de référence pour analyser la performance et la précision. En comparant la quantité prévue à la quantité réelle, les entreprises peuvent mesurer la précision des prélèvements, repérer les écarts à la réception et vérifier l’exactitude des données de stock. L’analyse des écarts peut mettre en évidence des problèmes récurrents liés aux fournisseurs, aux processus internes ou aux données de stock, et ainsi contribuer à améliorer l’efficacité opérationnelle et la satisfaction client.

Cette valeur sert de référence pour mesurer la précision. La comparer à la quantité réelle permet de calculer des KPI comme la précision des prélèvements et de repérer les écarts.

Présente dans le détail des lignes d’une commande ou d’une tâche d’entrepôt, cette quantité provient souvent d’une commande de vente, d’achat ou de transfert associée.

La quantité réelle correspond au nombre d’unités effectivement manipulées, comptées et confirmées par un opérateur ou un 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 préparer une commande.

Cet attribut est essentiel à l’analyse des écarts par rapport à la quantité prévue. Les différences entre les quantités prévues et réelles signalent directement des problèmes de processus, comme des livraisons incomplètes, des erreurs de prélèvement ou des inexactitudes dans les stocks. Le Process Mining peut utiliser ces données pour repérer les produits, les emplacements ou les employés le plus souvent associés à ces écarts, et ainsi cibler les mesures visant à améliorer la précision et à réduire les erreurs coûteuses.

Cette valeur mesure le résultat réel d’une tâche. La comparer à la quantité prévue aide à repérer les erreurs et les inefficacités lors du prélèvement, de la réception ou du comptage.

Enregistrée dans les données de confirmation de tâche, cette quantité est saisie par l’opérateur ou le système après la manutention physique des articles.

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

Cet attribut est essentiel pour segmenter et comparer les différents processus d’entrepôt. Le flux d’une commande entrante diffère considérablement de celui d’une commande sortante. En filtrant par type de commande, les analystes peuvent créer des cartes de processus et des Dashboards distincts pour chaque flux, afin d’obtenir une analyse plus précise et pertinente. La comparaison des KPI, comme le temps de cycle, entre les différents types de commande peut aider à mieux répartir les ressources et à adapter les processus aux besoins.

Cet attribut permet de distinguer et de comparer des processus différents, comme les flux entrants, sortants et les mouvements internes, qui suivent des parcours 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 fin de toutes les activités liées à une commande d’entrepôt. Pour les commandes sortantes, elle correspond généralement au départ de l’expédition de l’entrepôt. Pour les commandes entrantes, elle peut correspondre au moment où toutes les marchandises ont été rangées et sont disponibles en stock.

Cet attribut constitue le pendant factuel de la date d’achèvement demandée et joue un rôle essentiel dans la mesure de la performance. Il sert directement au calcul du taux de livraison dans les délais et de la durée totale du cycle d’exécution des commandes. Pour rechercher les causes des retards, les analystes peuvent filtrer les cas dont la date d’achèvement réelle est tardive, puis examiner les flux de processus des commandes concernées afin d’identifier les causes ou les tendances récurrentes.

Cette date indique le résultat réel pour l’analyse du respect des délais. Elle sert à calculer le temps de cycle total et à déterminer si une commande a été terminée 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 produit, souvent appelé SKU ou numéro de matériau, est le code unique attribué à chaque article distinct stocké dans l’entrepôt. Il relie les activités à des produits précis et permet d’analyser en détail la manutention de chaque type d’article.

L’analyse du processus par ID produit peut révéler des différences importantes. Vous pouvez, par exemple, comparer le temps de manutention des articles volumineux et des petits articles, repérer les produits souvent associés à des écarts de processus, comme les mises en attente pour contrôle qualité, ou comparer la préparation des produits très demandés à celle des produits moins demandés. Ce niveau de détail est essentiel pour optimiser la gestion des stocks, planifier l’agencement de l’entrepôt et adapter les processus logistiques aux caractéristiques des produits.

Cet attribut permet d’analyser les processus par produit et de repérer les variations et les goulots d’étranglement associés à certains articles ou catégories de produits.

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

L’identifiant de l’entrepôt est un code unique qui désigne le site physique, tel qu’un centre de distribution ou un entrepôt, où les activités enregistrées ont eu lieu. Il est particulièrement utile aux organisations qui exploitent plusieurs sites logistiques.

Cet attribut permet de comparer différents sites. En filtrant ou en segmentant les données par identifiant d’entrepôt, les entreprises peuvent comparer les performances et l’efficacité des processus, puis 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, de l’utilisation des ressources et des difficultés opérationnelles, et fournit ainsi des éléments pour prendre des décisions stratégiques à l’échelle du réseau.

Il permet de comparer les processus et les performances entre différents centres de distribution, afin de repérer les bonnes pratiques et les difficultés propres à chaque région.

Ce champ organisationnel essentiel figure généralement dans l’en-tête de presque tous les documents de transaction liés à l’entrepôt.

L’identifiant de l’équipement désigne le matériel de manutention utilisé pour effectuer une tâche dans l’entrepôt. Il peut s’agir de chariots élévateurs, de transpalettes, de scanners portatifs, de casques de préparation vocale ou de systèmes automatisés comme des convoyeurs et des machines de tri.

L’analyse des données de processus par identifiant d’équipement est essentielle pour suivre l’utilisation des actifs et planifier leur maintenance. Elle permet de répondre à des questions telles que : quels équipements sont les plus utilisés ? Certains équipements créent-ils des goulots d’étranglement ? Quel est leur effet sur la durée totale des tâches ? Ces informations peuvent guider les décisions d’achat, l’équilibrage du parc d’équipements dans l’entrepôt et la planification de la maintenance préventive afin de limiter les temps d’arrêt.

Cet attribut permet d’analyser l’utilisation des équipements, de repérer les goulots d’étranglement qui leur sont liés et d’éclairer les décisions de maintenance ou d’achat.

Souvent enregistré dans les données de confirmation des tâches, lorsque l’opérateur indique l’équipement utilisé, ou dans les journaux des systèmes automatisés.

L’identifiant 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 comprendre plusieurs commandes destinées à la même adresse ou prises en charge par le même transporteur. Cet identifiant relie les activités de l’entrepôt à l’étape du transport et de la logistique.

Cet attribut permet d’analyser les expéditions regroupées, plutôt que les seules commandes individuelles. Il sert à évaluer l’efficacité de la préparation et du chargement, à mesurer le temps écoulé entre la préparation du premier article d’une expédition et le départ du camion, et à rapprocher les performances de l’entrepôt des données de transport. Cette vue d’ensemble aide à optimiser toute la chaîne logistique sortante, et pas seulement les étapes réalisées dans l’entrepôt.

Il regroupe plusieurs commandes d’entrepôt dans une même livraison et permet d’analyser le processus sortant dans son ensemble, notamment l’efficacité de la préparation et du chargement.

Présent dans les documents d’expédition ou de transport, cet identifiant est souvent associé aux commandes d’entrepôt lors de la planification des vagues ou de l’affectation.

La priorité de la commande indique son importance relative ou son degré d’urgence. Elle détermine souvent la rapidité et l’ordre d’attribution et d’exécution des tâches. Par exemple, une commande urgente ou hautement prioritaire peut être traitée avant des commandes standard, même si elle est arrivée plus tard.

L’analyse du processus selon la priorité des commandes 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 aussi révéler si la priorité accordée à certaines commandes entraîne des retards importants ou des goulots d’étranglement pour les autres. Cette analyse aide à affiner les règles de priorisation et la répartition des ressources, afin de concilier le traitement rapide des commandes urgentes et l’efficacité globale de l’entrepôt.

Cela permet de vérifier le respect des accords de niveau de service en confirmant que les commandes prioritaires sont traitées plus rapidement que celles qui le sont moins.

Généralement présent dans les données d’en-tête d’une commande d’entrepôt, ce champ est souvent déterminé par la commande client d’origine ou les exigences métier.