Votre modèle de données pour la gestion des entrepôts

L’heure de l’événement est l’horodatage associé à chaque activité et indique le moment exact où celle-ci s’est produite. Ces données temporelles sont fondamentales pour calculer les durées, les temps de cycle et les temps d’attente entre les différentes étapes du processus.

Dans l’analyse des processus, cet attribut sert à classer les événements par ordre chronologique, à construire le flux du processus et à effectuer toute analyse fondée sur le temps. Il est essentiel pour les Dashboards de suivi de la performance, notamment l’analyse du temps de cycle, ainsi que pour calculer des KPI tels que « Average Order End-to-End Cycle Time ».

Cet horodatage est essentiel pour ordonner les événements, calculer toutes les métriques temporelles, comme les temps de cycle et d’attente, et comprendre la performance du processus.

Présent dans toutes les tables de transactions et de journaux d’événements de Körber WMS, généralement sous un nom tel que « CreationDate », « Timestamp » ou « EventDateTime ».

Cet attribut décrit une étape du processus de gestion d’entrepôt, comme « Goods Picked from Storage » ou « Shipment Dispatched ». Chaque activité représente un événement métier distinct enregistré dans le système et associé à un horodatage précis.

L’analyse des activités constitue le cœur du Process Mining. Elle permet de construire la cartographie du processus et de montrer comment le travail circule réellement dans l’entrepôt. Vous pouvez ainsi repérer les goulots d’étranglement, les boucles de reprise et les écarts par rapport à la procédure opérationnelle standard.

Il définit les étapes du processus, constitue la base de la cartographie du processus et permet d’analyser le flux, les variations et les goulots d’étranglement.

Tables des journaux d’événements ou de transactions de Körber WMS, dans lesquelles les événements métier sont enregistrés. Ces données sont souvent dérivées des codes de transaction ou des descriptions de changement de statut.

L’ordre d’entrepôt est l’identifiant central qui regroupe toutes les tâches et tous les événements liés à une demande logistique donnée, comme une réception entrante ou une expédition sortante. Il permet de suivre le cycle de vie complet d’une commande dans l’entrepôt, de sa création à son expédition finale ou à son annulation.

Dans le cadre du Process Mining, l’analyse par ordre d’entrepôt permet de visualiser l’ensemble du flux de processus pour chaque commande. Vous pouvez ainsi identifier les parcours fréquents, les écarts, les goulots d’étranglement et le temps de cycle global pour différents types de commandes, par exemple les commandes standard et urgentes.

Il s’agit du Case ID essentiel qui relie tous les événements associés et permet d’analyser de bout en bout le processus de gestion d’entrepôt pour chaque commande.

Cet identifiant se trouve généralement dans les tables principales de gestion des commandes de Körber WMS. Consultez la documentation de Körber WMS pour connaître les noms précis des tables et des champs, notamment ceux des en-têtes de commande.

Cet attribut indique la date et l’heure de l’extraction ou de la mise à jour la plus récente des données. Il renseigne sur leur fraîcheur et permet aux utilisateurs de savoir à quel point la vue du processus est actuelle.

Dans les Dashboards et les rapports, cette information est essentielle à la transparence. Elle permet de déterminer si les données consultées sont en temps réel, quotidiennes ou hebdomadaires, ce qui influence la prise de décision.

Il informe les utilisateurs de l’actualité des données, un élément essentiel pour prendre des décisions métier précises et pertinentes à partir de l’analyse.

Cette valeur est générée et enregistrée par le pipeline de données ou l’outil ETL à la fin de chaque cycle d’actualisation.

Cet attribut identifie le système à l’origine des données d’événements, qui est ici « Körber WMS ». Dans les environnements intégrant plusieurs systèmes, ce champ permet de distinguer les sources de données et d’en retracer la provenance.

Pour l’analyse, il fournit un contexte utile, notamment lorsque vous combinez des données provenant de plusieurs systèmes. Il contribue à garantir la qualité des données et peut servir à limiter l’analyse aux activités d’un système donné.

Il fournit un contexte essentiel sur l’origine des données et garantit leur clarté ainsi que leur traçabilité, notamment dans les environnements composés de plusieurs systèmes interconnectés.

Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction des données afin d’identifier le système source.

Cet attribut identifie l’employé de l’entrepôt ou l’utilisateur système responsable de l’exécution d’une tâche donnée, comme le picking, l’emballage ou la mise en stock. Il peut également désigner un système automatisé ou un robot dans certains cas.

Cette dimension est essentielle pour analyser la performance des ressources. Elle permet de comprendre la répartition de la charge de travail, d’identifier les employés les plus performants et de repérer les personnes qui pourraient avoir besoin d’une formation complémentaire. Elle constitue la base du Dashboard « Resource Utilization and Workload » et du KPI « Throughput per Operator ».

Il permet d’analyser la performance des équipes, la répartition de la charge de travail et l’efficacité des ressources, tout en identifiant les besoins de formation et les collaborateurs les plus performants.

Présent dans les tables de transactions ou de journaux où les actions des utilisateurs sont enregistrées. Recherchez des champs tels que « UserID », « UserName », « ExecutedBy » ou « OperatorID ».

Le niveau de priorité est une classification attribuée à un ordre d’entrepôt afin de définir l’urgence de son traitement. Une commande peut par exemple être marquée « Expedited » ou « High Priority », ce qui indique qu’elle doit être traitée avant les commandes standard.

Cet attribut est essentiel pour le Dashboard « Expedited Order Analysis » et le KPI « Expedited Shipment % ». Il permet de comprendre l’impact des commandes urgentes sur les opérations globales de l’entrepôt et leurs coûts associés, ainsi que de vérifier si leur temps de traitement est réellement inférieur à celui des commandes standard.

Il aide à analyser le traitement des commandes urgentes, leur fréquence et leur impact sur la performance globale du processus et les coûts.

Situé dans les données de l’en-tête de commande. Recherchez des champs tels que « Priority », « Urgency » ou un indicateur spécifique du niveau de service d’expédition.

La quantité réelle correspond au nombre d’unités physiquement comptées, prélevées, emballées ou réceptionnées par l’opérateur de l’entrepôt. Cette valeur est enregistrée à la fin de la tâche et peut différer de la « Planned Quantity » en raison de ruptures de stock, de dommages ou d’erreurs humaines.

La comparaison avec la « Planned Quantity » est fondamentale pour le Dashboard « Inventory Process Health and Accuracy ». Les écarts entre ces deux valeurs indiquent directement des défaillances du processus ou des inexactitudes dans les données qui doivent faire l’objet d’une analyse.

Elle fournit la référence de ce qui a réellement été traité et est donc essentielle pour calculer les taux d’écart et garantir la précision des stocks.

Présente dans les enregistrements de confirmation des transactions ou d’achèvement des tâches. Les noms de champs peuvent notamment être « ActualQty », « ConfirmedQuantity » ou « PickedQuantity ».

Le SKU produit est l’identifiant unique d’un produit ou d’un article donné associé à l’ordre d’entrepôt. Une commande peut contenir un ou plusieurs SKU.

L’analyse par SKU produit permet de déterminer si certains produits sont associés à des processus de traitement plus complexes ou plus problématiques. Vous pouvez par exemple constater que les articles fragiles nécessitent davantage de temps pour être emballés ou que certains SKU sont fréquemment associés à des écarts de picking. Ces résultats peuvent guider l’évolution de la stratégie de stockage ou des procédures de manutention.

Il permet d’analyser la performance du processus selon les produits et de déterminer si certains articles provoquent des retards ou des erreurs.

Présent dans les tables des lignes de commande, liées à l’en-tête principal de l’ordre d’entrepôt. Les noms de champs courants sont « SKU », « MaterialNumber » et « ItemCode ».

Il s’agit de la date cible d’achèvement ou d’expédition d’une commande sortante, souvent définie par les attentes du client ou les accords de niveau de service (SLA). Elle constitue l’échéance de référence pour mesurer la performance réelle.

Cette date est essentielle pour le Dashboard « Expedited Order Analysis ». La comparaison entre la « Requested Completion Date » et la « Actual Completion Date », c’est-à-dire l’horodatage de l’activité « Shipment Dispatched » ou « Warehouse Order Completed », permet d’évaluer la performance dans les délais et d’identifier les commandes susceptibles d’être livrées en retard.

Elle sert de référence pour mesurer la performance dans les délais et respecter les accords de niveau de service (SLA), tout en mettant en évidence les commandes potentiellement en retard.

Située dans la table des en-têtes de commande. Les noms de champs courants sont « RequiredDeliveryDate », « RequestedShipDate » ou « SLA ».

Il s’agit d’un attribut booléen dérivé, vrai lorsque la « Actual Quantity » diffère de la « Planned Quantity » pour une activité liée au picking. Il constitue un indicateur simple d’erreur de picking ou de problème de stock pour une tâche donnée.

Cet indicateur simplifie l’analyse en permettant de filtrer rapidement toutes les commandes ayant présenté un écart de picking. Il sert à calculer le KPI « Picking Discrepancy Rate » et contribue au Dashboard « Inventory Process Health and Accuracy » en mettant en évidence les points précis de défaillance.

Il fournit un indicateur binaire clair des erreurs de picking et simplifie l’analyse nécessaire pour identifier et quantifier les problèmes de précision des stocks.

Calculé lors de la transformation des données. La logique est la suivante : IF (ActualQuantity != PlannedQuantity) THEN true ELSE false pour les activités de picking concernées.

Cet attribut identifie la position physique dans l’entrepôt, par exemple un rayonnage, une étagère ou une case. Il est pertinent pour des activités telles que « Goods Put Away in Storage » et « Goods Picked from Storage ».

Ces données sont utilisées dans le Dashboard « Putaway Efficiency and Location Usage » pour analyser les temps de déplacement, l’utilisation des emplacements et l’efficacité des stratégies de stockage. Elles peuvent par exemple aider à déterminer si les articles à forte rotation sont stockés dans des emplacements facilement accessibles afin de réduire le temps de picking.

Il aide à optimiser l’agencement de l’entrepôt et la stratégie de stockage en analysant les temps de déplacement ainsi que l’efficacité des tâches de mise en stock et de picking pour chaque emplacement.

Présent dans les tables de stock, de tâches ou de données de référence des emplacements. Recherchez des champs tels que « BinCode », « LocationID » ou « StorageBin ».

Cet attribut précise l’équipement de manutention (MHE) ou la technologie utilisés pendant une tâche d’entrepôt. Il peut s’agir d’un chariot élévateur donné, d’un transpalette, d’un scanner portatif ou d’un véhicule à guidage automatique (AGV).

L’analyse par équipement permet de comprendre l’utilisation des ressources, les besoins de maintenance et l’impact des différents types d’équipement sur l’efficacité des tâches. Il s’agit d’une dimension clé du Dashboard « Resource Utilization and Workload », qui offre une vue complète des ressources humaines et matérielles.

Il permet d’analyser l’utilisation des équipements et leur impact sur la performance des tâches, afin d’optimiser la gestion du parc et d’identifier les goulots d’étranglement liés aux machines.

Consultez la documentation de Körber WMS. Ces données peuvent être enregistrées dans les enregistrements d’exécution des tâches, notamment lorsque les opérateurs se connectent à un équipement donné.

L’heure de fin correspond à l’horodatage d’achèvement d’une activité. Alors que StartTime (EventTime) marque le début, l’heure de fin indique la conclusion et permet de calculer directement la durée de cette activité. Tous les événements ne disposent pas d’une heure de fin distincte ; pour beaucoup d’entre eux, le StartTime de l’événement suivant sert à estimer la durée de l’événement précédent.

Cet attribut est particulièrement utile pour calculer précisément le temps de traitement des tâches individuelles. Il permet par exemple de déterminer l’« Average Quality Inspection Time » en mesurant le temps écoulé entre le début et la fin de l’inspection.

Il permet de calculer précisément le temps de traitement de chaque activité, ce qui est important pour repérer les tâches inefficaces et les goulots d’étranglement liés aux ressources.

Consultez la documentation de Körber WMS. Cette information peut se trouver dans les tables de transactions, à côté de l’heure de début, ou dans les tables associées à l’historique des statuts.

L’ID de l’entrepôt indique le site ou l’installation physique où l’ordre d’entrepôt est traité. Pour les organisations disposant de plusieurs centres de distribution, il s’agit d’une dimension d’analyse essentielle.

Cet attribut permet de comparer les performances entre différents sites. Vous pouvez par exemple comparer l’« Average Order End-to-End Cycle Time » entre l’entrepôt A et l’entrepôt B afin d’identifier les bonnes pratiques ou les problèmes opérationnels propres à un site.

Il permet de comparer et d’évaluer les performances de différents sites physiques, en mettant en évidence les problèmes régionaux ou propres à une installation.

Cette information est généralement disponible dans les tables des en-têtes de commande ou de configuration des sites. Elle peut être représentée par « Plant », « Site » ou « LocationCode ».

La quantité planifiée correspond au nombre cible d’unités défini pour une tâche donnée dans l’ordre d’entrepôt. Par exemple, si une commande nécessite de prélever 10 unités d’un SKU donné, la quantité planifiée pour cette tâche de picking est de 10.

Cet attribut est essentiel pour repérer les écarts lorsqu’il est comparé à la « Actual Quantity ». Il constitue une donnée clé pour calculer les KPI « Picking Discrepancy Rate » et « Inventory Discrepancy Rate », indispensables au maintien de la précision des stocks.

Elle sert de référence pour mesurer la précision des tâches telles que le picking et la réception, et permet de détecter les écarts de stock.

Disponible dans les tables des tâches ou des lignes de commande. Recherchez des champs tels que « OrderQuantity », « PlannedQty » ou « ExpectedQuantity ».

Le statut du SLA est un attribut calculé qui catégorise chaque commande selon son respect des délais par rapport à « RequestedCompletionDate ». Il peut prendre des valeurs telles que « On Time », « Late » ou « In Progress ».

Cet attribut fournit une vue immédiate de la performance du niveau de service. Il permet de filtrer et d’analyser rapidement toutes les commandes en retard afin d’en comprendre les causes profondes, comme certains goulots d’étranglement ou problèmes de ressources. Il constitue un élément essentiel de toute analyse axée sur la satisfaction client et la fiabilité opérationnelle.

Il mesure directement le respect des accords de niveau de service et permet d’identifier facilement les commandes en retard ainsi que d’en analyser les causes profondes.

Calculé dans la couche de transformation des données en comparant l’horodatage de l’événement « Warehouse Order Completed » à « RequestedCompletionDate ».

Le temps de cycle est une métrique calculée qui mesure le temps total écoulé pour un cas, du premier événement (« Warehouse Order Created ») au dernier (« Warehouse Order Completed »). Il représente le temps de traitement de bout en bout d’une commande.

Il s’agit d’un KPI majeur du Process Mining, qui répond directement à la question « Combien de temps cela prend-il ? ». Cette métrique constitue la base du Dashboard « Warehouse Order End-to-End Cycle Time » et du KPI « Average Order End-to-End Cycle Time ». Elle sert à suivre la santé globale du processus et à repérer les commandes dont le traitement est anormalement long.

Il s’agit d’un KPI essentiel qui mesure l’efficacité globale du processus d’entrepôt et influe directement sur la satisfaction client ainsi que sur les coûts opérationnels.

Cette métrique est calculée dans l’outil de Process Mining en soustrayant l’horodatage du premier événement de celui du dernier événement pour chaque ordre d’entrepôt.

Le transporteur est le prestataire logistique tiers, par exemple FedEx, UPS ou DHL, chargé d’acheminer les marchandises de l’entrepôt jusqu’à leur destination finale. Il est généralement attribué lors de la planification ou de l’expédition.

L’analyse par transporteur peut révéler des écarts de performance entre les partenaires d’expédition. Elle peut par exemple montrer que certains transporteurs sont associés à des temps de mise en attente plus longs ou à des retards plus fréquents, fournissant ainsi des éléments utiles pour négocier les contrats et sélectionner les transporteurs.

Elle permet d’analyser la performance des différents partenaires d’expédition, afin d’optimiser la logistique et d’améliorer la fiabilité des livraisons.

Présent dans les tables de planification des expéditions ou du transport de Körber WMS. Recherchez des champs tels que « CarrierCode », « ShippingAgent » ou « SCAC ».

Le type de commande définit la finalité métier de l’ordre d’entrepôt. Les types courants comprennent les expéditions client (sortantes), les réceptions fournisseur (entrantes), les transferts de stock entre sites de l’entrepôt (internes) et les retours.

Cet attribut est particulièrement utile pour filtrer les données et effectuer des comparaisons. Il permet d’analyser et de comparer les flux de processus et la performance de différents types d’opérations logistiques, par exemple pour déterminer si le processus entrant est plus ou moins efficace que le processus sortant.

Il permet de segmenter l’analyse selon la finalité de la commande et de mettre en évidence les écarts de performance entre des processus tels que les réceptions entrantes et les expéditions sortantes.

Généralement situé dans la table des en-têtes de commande de Körber WMS. Recherchez un champ nommé « OrderType », « TransactionType » ou un équivalent.