Votre modèle de données de gestion des stocks

Cet attribut fournit la date et l'heure de début de chaque activité enregistrée. Il est essentiel pour ordonner les événements chronologiquement et pour calculer les durées entre les différentes étapes du processus.

Dans l'analyse, l'heure de début est utilisée pour calculer des indicateurs clés de performance tels que le temps de cycle de mise en stock, le délai d'inspection qualité et le temps total d'immobilisation des stocks. En analysant les timestamps, les organisations peuvent identifier quand le travail est effectué, mesurer les performances par rapport aux plannings et découvrir les inefficacités basées sur le temps dans l'entrepôt.

Ce timestamp est fondamental pour séquencer correctement les événements et calculer toutes les métriques de performance et les KPI basés sur le temps.

Chaque enregistrement de transaction ou d'événement dans Manhattan Active Inventory doit avoir un champ d'horodatage associé, souvent nommé 'CREATE_DTTM' ou 'EVENT_TIMESTAMP'.

Le numéro de lot d'inventaire regroupe toutes les activités liées à une quantité spécifique d'un produit. Cela permet de suivre le cycle de vie complet d'une quantité de stock distincte, de sa réception en inventaire à ses divers mouvements et à son émission ou consommation finale.

Dans le process mining, cet attribut est crucial pour reconstituer le parcours de bout en bout de chaque unité d'inventaire. Il permet d'analyser les variantes de processus, les temps de cycle et les goulots d'étranglement affectant des lots spécifiques, comme l'identification des lots qui subissent de longs retards d'inspection qualité ou des mouvements internes fréquents avant d'être expédiés.

C'est l'identifiant principal qui relie tous les événements d'inventaire connexes en une seule instance de processus, permettant une analyse de bout en bout du cycle de vie des stocks.

Cet identifiant se trouve généralement dans les tables de détails d'inventaire ou les données de base de lot au sein de Manhattan Active Inventory. Consultez la documentation du système pour les noms spécifiques de tables et de champs.

Cet attribut décrit une étape ou un jalon spécifique dans le processus de gestion des stocks. Chaque activité représente une action distincte effectuée sur le lot d'inventaire, comme sa réception, son inspection, son déplacement ou son expédition.

L'analyse de la séquence et de la fréquence de ces activités est le fondement du process mining. Elle aide à visualiser le flux de processus, à identifier les écarts par rapport à la procédure standard et à localiser les activités qui causent des retards ou du retravail. Par exemple, l'analyse peut révéler si un « Inventaire cyclique effectué » se produit fréquemment après un échec de prélèvement.

Il définit les étapes du processus, permettant la visualisation et l'analyse du parcours des stocks du début à la fin.

Ceci est généralement dérivé des event logs, des codes de transaction ou des enregistrements de changement de statut au sein de Manhattan Active Inventory. Cela peut nécessiter un mappage des codes techniques vers des noms plus conviviaux.

Cet attribut enregistre la date et l'heure auxquelles les données ont été extraites du système source. C'est un champ de metadata crucial pour comprendre la fraîcheur de l'analyse.

Dans les dashboards et les rapports, ce timestamp informe les utilisateurs de l'actualité des données sous-jacentes. Il aide à gérer les attentes concernant la latence des données et est essentiel pour planifier les actualisations du pipeline de données.

Garantit que les utilisateurs sont conscients de l'actualité des données, ce qui est essentiel pour prendre des décisions opérationnelles opportunes et éclairées.

Ce timestamp est généré et ajouté à l'ensemble de données par l'outil ou le script d'extraction, de transformation et de chargement des données (ETL).

Cet attribut identifie l'application ou le module source qui a généré les données d'événement. Dans un environnement logistique moderne, les données peuvent provenir du WMS central, d'un système de gestion de cour ou d'un système de gestion des transports.

La spécification du système source est importante pour la gouvernance des données et pour comprendre le contexte des données. Par exemple, savoir qu'un événement provient d'un système automatisé plutôt que d'un portail de saisie manuelle peut être crucial pour l'analyse de l'automatisation.

Fournit un contexte essentiel sur l'origine des données, ce qui est critique pour la validation des données, la gouvernance et la compréhension des interactions du système.

Il s'agit généralement d'une valeur statique ajoutée lors du processus d'extraction de données pour identifier l'origine de l'ensemble de données.

Cet attribut enregistre l'identifiant utilisateur ou le nom de la personne responsable de l'exécution d'une tâche donnée, telle que le prélèvement, l'emballage ou l'ajustement des stocks. Il peut également représenter un système automatisé ou un identifiant de bot pour les tâches automatisées.

L'analyse des performances par utilisateur est essentielle pour identifier les opportunités de formation, reconnaître les individus très performants et comprendre la répartition de la charge de travail. C'est une dimension clé dans les dashboards liés aux performances de prélèvement et d'emballage et pour l'investigation des points chauds d'ajustement manuel.

Lie les activités de processus à des utilisateurs spécifiques, permettant l'analyse des performances, l'équilibrage de la charge de travail et l'identification des besoins en formation.

Ces informations sont généralement stockées avec les données de transaction dans des champs tels que « USER_ID », « EXECUTED_BY » ou « RESOURCE_ID ». Consultez la documentation de Manhattan Active Inventory.

Le Code de motif de mouvement fournit le contexte de la survenue d'un événement d'inventaire. Il est particulièrement important pour les activités non standard telles que les transferts internes, les ajustements, les retours ou la mise au rebut.

Cet attribut est crucial pour l'analyse des causes profondes. Par exemple, dans le dashboard Vue d'ensemble des écarts d'inventaire, ce code expliquerait pourquoi des ajustements ont été effectués (par exemple, « Articles endommagés », « Correction d'inventaire cyclique », « Vol »). Il est également utilisé pour analyser les facteurs à l'origine des transferts de stock internes et de la mise au rebut.

Explique le « pourquoi » des mouvements et ajustements de stock, permettant une analyse puissante des causes profondes des écarts, des déclassements et des transferts.

Il s'agit souvent d'un champ dans les tables de transactions associé à des types de mouvement spécifiques. Recherchez des champs comme « REASON_CODE » ou « MOVEMENT_TYPE » dans Manhattan Active Inventory.

Cet attribut spécifie l'emplacement, par exemple une zone, une allée ou un casier, associé à un événement d'inventaire. Il fournit le contexte géographique des mouvements et activités de stock au sein de l'entrepôt.

C'est une dimension vitale pour l'analyse, utilisée dans presque tous les dashboards. Elle aide à identifier les zones de goulot d'étranglement, à comparer les performances entre différents emplacements et à enquêter sur les causes profondes des écarts d'inventaire. Par exemple, elle peut montrer si une zone particulière présente un taux élevé d'erreurs de prélèvement ou des temps de mise en stock lents.

Fournit un contexte spatial aux événements de stock, permettant l'analyse des goulets d'étranglement, de l'efficacité et des problèmes liés à des emplacements physiques spécifiques.

Les données de localisation sont un élément essentiel de tout WMS et devraient être disponibles dans les tables de transactions de stock, souvent dans des champs comme 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' ou 'ZONE'. Consultez la documentation de Manhattan Active Inventory.

Cet attribut fournit la date et l'heure d'achèvement de chaque activité enregistrée. Alors que certains événements sont instantanés (StartTime égale EndTime), d'autres ont une durée, comme une inspection qualité ou une tâche de prélèvement.

L'heure de fin est nécessaire pour calculer le temps de traitement des activités individuelles. Cela permet une analyse détaillée des tâches spécifiques qui consomment le plus de temps dans le processus global, facilitant ainsi des efforts d'amélioration ciblés.

Permet le calcul des durées d'activité individuelles, aidant à identifier précisément les tâches qui causent des retards de processus.

Il peut s'agir d'un champ distinct dans le système source (par exemple, « END_DTTM ») ou il peut être identique à l'heure de début pour les événements instantanés. Consultez la documentation de Manhattan Active Inventory pour la structure des données d'événement.

Cet attribut représente la quantité du produit associée à un événement d'inventaire, tel que le nombre d'articles reçus, déplacés, prélevés ou ajustés.

La quantité est une mesure essentielle pour comprendre l'échelle des opérations et pour calculer plusieurs KPI clés. Elle est utilisée pour déterminer le Ratio de volume d'ajustements manuels, le Taux de mise au rebut par quantité et le Débit de prélèvement. L'analyse de la quantité peut révéler si les commandes importantes ou petites ont des caractéristiques de processus différentes.

Fournit une mesure de volume pour chaque activité, ce qui est essentiel pour calculer le débit, les taux et d'autres KPI basés sur le volume.

Les tables de transactions de Manhattan Active Inventory contiendront un champ de quantité associé à chaque mouvement ou événement. Il peut être nommé « QTY », « QUANTITY » ou « UNITS ».

L'Unité de Gestion des Stocks, ou SKU, est un code distinct utilisé pour suivre un produit. Il permet de différencier les articles en fonction de leurs caractéristiques, telles que la taille, la couleur et la marque.

Dans le process mining, l'analyse par SKU aide à identifier les problèmes spécifiques aux produits. Par exemple, elle peut révéler si certains SKU ont des temps d'inspection qualité plus longs, sont plus sujets aux dommages et à la mise au rebut, ou sont fréquemment impliqués dans des ajustements d'inventaire. C'est un attribut clé pour les dashboards comme l'Analyse du temps de cycle de mise en stock et les Tendances de mise au rebut de l'inventaire.

Permet une analyse au niveau du produit, aidant à identifier si les problèmes de processus sont concentrés sur des articles ou des catégories de produits spécifiques.

Le SKU est un champ fondamental dans les données de base des articles et les tables de transactions d'inventaire. Recherchez les champs nommés « SKU », « ITEM_ID » ou « PRODUCT_CODE ».

La catégorie de SKU offre un moyen de regrouper des produits similaires pour une analyse agrégée. Cela peut être basé sur le type de produit, les exigences de stockage (par exemple, réfrigéré) ou la vitesse des ventes (par exemple, articles A, B, C).

Cet attribut permet des informations de niveau supérieur à l'analyse individuelle des SKU. Il aide à répondre à des questions telles que : « L'électronique prend-elle plus de temps à être mise en stock que d'autres catégories ? » ou « La mise au rebut est-elle concentrée dans notre catégorie de produits saisonniers ? ». Il est utilisé dans les dashboards Temps de cycle de mise en stock et Délai d'inspection qualité.

Facilite l'analyse agrégée en regroupant les produits, aidant à révéler les tendances de processus et les problèmes communs à des familles de produits entières.

Cela fait généralement partie des données de base des articles, lié au SKU. Consultez la configuration du produit ou des articles maîtres de Manhattan Active Inventory.

Cet attribut identifie l'installation spécifique, telle qu'un centre de distribution ou un entrepôt, où l'activité d'inventaire a lieu. Il offre un regroupement de niveau supérieur à l'emplacement d'entrepôt spécifique (casier, allée).

L'analyse par entrepôt est essentielle pour les entreprises disposant de plusieurs installations. Elle permet de comparer les performances entre les sites, aidant à identifier les meilleures pratiques dans les entrepôts les plus performants et les domaines à améliorer dans d'autres. C'est une dimension clé pour le dashboard du débit d'activité de l'entrepôt.

Permet une comparaison de haut niveau de la performance des processus de stock entre différents sites physiques ou centres de distribution.

Ces informations font généralement partie des données de base des emplacements ou peuvent être dérivées du code d'emplacement d'entrepôt. Recherchez des champs comme « WH_ID » ou « SITE_CODE ».

Alors que le Lot d'inventaire suit l'article, l'Identifiant de tâche suit l'instruction de travail spécifique donnée à un utilisateur ou à un système. Par exemple, un seul lot de 100 articles pourrait être mis en stock via deux tâches distinctes de 50 articles chacune.

Cet attribut permet une analyse plus granulaire de l'efficacité opérationnelle. Il peut relier un événement « Tâche de prélèvement créée » à son événement correspondant « Prélèvement terminé », permettant une mesure précise du temps d'exécution des tâches. Ceci est utile pour analyser la performance de prélèvement et de mise en stock au niveau de la tâche individuelle.

Fournit un lien granulaire entre les événements de création et d'achèvement de tâches, permettant une mesure précise des affectations de travail discrètes.

Les tables de gestion des tâches ou d'exécution dans Manhattan Active Inventory contiendront un ID unique pour chaque tâche. Recherchez 'TASK_ID' ou 'WORK_ORDER_ID'.

Cet attribut booléen indique si une tâche de mise en stock a respecté son délai d'exécution cible. Il est calculé en comparant le temps de cycle réel de mise en stock (de « Mise en stock initiée » à « Mise en stock terminée ») à un objectif métier prédéfini, par exemple, 4 heures.

Cet attribut est utilisé pour calculer le KPI du taux de mise en stock à temps. Il simplifie l'analyse en permettant aux utilisateurs de filtrer facilement les mises en stock tardives et d'en rechercher les causes profondes, telles que l'emplacement de l'entrepôt, la catégorie de SKU ou l'utilisateur impliqué. Cela aide à surveiller et à appliquer les normes d'efficacité opérationnelle.

Mesure directement le respect des niveaux de service internes pour la mise en stock, aidant à identifier et analyser rapidement les défaillances de processus.

Il s'agit d'un champ calculé. Il nécessite qu'une règle métier ou une définition de SLA (par exemple, « Temps cible de mise en stock = 4 heures ») soit appliquée au temps de cycle calculé.

Cet attribut identifie le fournisseur auprès duquel le lot d'inventaire a été reçu. Cette information est la plus pertinente au début du cycle de vie des stocks, en particulier pendant la réception des marchandises et l'inspection qualité.

L'analyse des processus par fournisseur est essentielle pour gérer la performance des fournisseurs. Par exemple, le dashboard du délai d'inspection qualité utilise cet attribut pour déterminer si l'inventaire provenant de certains fournisseurs subit constamment des retards d'inspection plus longs, ce qui pourrait indiquer des problèmes de qualité ou de documentation.

Lie les processus de stock à des fournisseurs spécifiques, permettant l'analyse de la performance liée aux fournisseurs, tels que les retards d'inspection qualité.

Ces informations sont généralement disponibles sur le bon de commande ou l'avis d'expédition préalable associé à l'événement de réception des marchandises. Cela peut nécessiter une jointure avec les données d'achat.

Cet attribut décrit l'état de l'inventaire à un moment donné. Il indique si le stock est disponible pour l'affectation aux commandes, en contrôle qualité, bloqué pour d'autres raisons, ou en transit.

Le suivi des changements de statut d'inventaire peut fournir des informations précieuses. Par exemple, l'analyse du temps passé dans un statut « En attente » ou « En inspection » aide à quantifier les retards de disponibilité des stocks. Cet attribut est utile pour comprendre les raisons des longs temps d'immobilisation des stocks.

Indique la disponibilité des stocks pour l'exécution, aidant à analyser les retards causés par des statuts non disponibles tels que l'inspection qualité ou les mises en attente.

Il s'agit d'un champ clé dans les tables de solde d'inventaire ou de niveau de stock au sein de Manhattan Active Inventory. Recherchez « STATUS_CODE » ou « INVENTORY_STATUS ».

Le temps de séjour du stock est un indicateur clé de performance qui mesure le temps pendant lequel le stock reste inactif dans l'entreposage. Il est calculé comme la différence de temps entre l'événement « Mise en stock terminée » et l'événement « Sortie de marchandises enregistrée » pour un lot de stock spécifique.

Le suivi de ce KPI aide les entreprises à optimiser les niveaux de stock et à améliorer la trésorerie. Des temps de séjour longs peuvent indiquer un surstockage, des produits à faible rotation ou des inefficacités dans l'exécution des commandes. La réduction du temps de séjour est souvent un objectif principal de la gestion des stocks.

Mesure le temps de détention des stocks, soutenant directement l'objectif stratégique d'optimisation des niveaux de stock et de réduction des coûts de possession.

Il s'agit d'un champ calculé, dérivé en trouvant les événements « Mise en stock terminée » et « Émission de marchandises enregistrée » pour un cas donné et en soustrayant leurs timestamps.

Cette métrique mesure le temps passé à travailler activement sur une tâche spécifique. Elle est calculée en soustrayant l'Event Start Time de l'Event End Time pour une seule activité. Pour les événements instantanés, cette durée est de zéro.

L'analyse du temps de traitement aide à identifier les étapes spécifiques du processus qui consomment le plus de temps. Par exemple, elle peut différencier un long temps de cycle de prélèvement causé par le déplacement d'un long temps passé à la face de prélèvement. Cela aide à cibler plus précisément les efforts d'amélioration.

Mesure la durée des tâches individuelles, aidant à isoler et analyser les étapes les plus chronophages au sein du processus global.

Il s'agit d'un champ calculé, dérivé à l'aide des attributs EventStartTime et EventEndTime des données brutes.

L'Unité de Mesure (UdM) fournit le contexte de l'attribut Quantité d'Article. Elle spécifie si la quantité fait référence à des articles individuels, des caisses contenant plusieurs articles ou des palettes entières.

Comprendre l'UdM est crucial pour une analyse précise, en particulier lors de la comparaison de différents produits ou transactions. Cela garantit que les KPI comme le débit de prélèvement sont calculés correctement et de manière cohérente, évitant ainsi l'interprétation erronée des données lorsque les quantités peuvent être enregistrées dans différentes unités.

Fournit un contexte essentiel aux champs de quantité, garantissant que les métriques et les comparaisons sont précises et significatives.

Il s'agit d'un champ standard dans les données de base des articles et est généralement reporté dans les tables de transactions. Recherchez des champs comme « UOM » ou « UNIT ».

Cet attribut représente la valeur financière de l'inventaire associée à un événement, calculée comme la Quantité d'Article multipliée par le coût unitaire. Il est particulièrement pertinent pour l'analyse d'impact financier.

La Valeur de l'Article est essentielle pour le dashboard des Tendances de mise au rebut de l'inventaire, car elle permet de quantifier la perte financière associée aux marchandises mises au rebut. Elle aide à prioriser les efforts de réduction des coûts en se concentrant sur les articles de grande valeur qui sont fréquemment passés en pertes. Elle ajoute également une dimension financière aux ajustements et écarts d'inventaire.

Traduit les mouvements d'inventaire en impact financier, ce qui est essentiel pour quantifier le coût de la mise au rebut, des écarts et des stocks excédentaires.

Ceci est souvent dérivé en multipliant la Quantité d'Article de la table de transactions par le coût unitaire des données de base d'article ou financières. Le coût unitaire peut être stocké dans des champs comme « STANDARD_COST » ou « UNIT_PRICE ».