Votre modèle de données pour la gestion des stocks

Cet attribut indique la date et l’heure de début de chaque activité enregistrée. Il est indispensable pour classer les événements par ordre chronologique et calculer la durée entre les différentes étapes du processus.

Lors de l’analyse, l’heure de début sert à calculer des indicateurs clés de performance, comme le temps de cycle de mise en stock, le délai de contrôle qualité et le temps total de séjour des stocks. L’analyse des horodatages permet aux organisations de déterminer quand les tâches sont effectuées, de comparer les résultats aux calendriers prévus et de repérer les pertes de temps dans l’entrepôt.

Cet horodatage est indispensable pour ordonner correctement les événements et calculer les indicateurs de performance liés au temps.

Chaque transaction ou enregistrement d’événement dans Manhattan Active Inventory doit comporter un champ d’horodatage, souvent nommé « CREATE_DTTM » ou « EVENT_TIMESTAMP ».

Le numéro de lot de stock regroupe toutes les activités liées à une quantité précise d’un produit. Il permet de suivre le cycle de vie complet d’une quantité de stock donnée, depuis sa réception jusqu’à ses différents déplacements, puis sa sortie ou sa consommation éventuelle.

En process mining, cet attribut est essentiel pour reconstituer le parcours de bout en bout de chaque unité de stock. Il permet d’analyser les variantes de processus, les temps de cycle et les goulots d’étranglement qui touchent certains lots, par exemple pour repérer ceux qui subissent de longs délais de contrôle qualité ou des déplacements internes fréquents avant leur expédition.

Cet identifiant central relie tous les événements associés au stock au sein d’une même instance de processus et permet d’analyser l’ensemble de son cycle de vie.

Cet identifiant se trouve généralement dans les tables de détail des stocks ou dans les données de référence des lots de Manhattan Active Inventory. Consultez la documentation du système pour connaître les noms précis des tables et des champs.

Cet attribut décrit une étape ou un jalon précis du processus de gestion des stocks. Chaque activité correspond à une action distincte effectuée sur le lot, comme le recevoir, l’inspecter, le déplacer ou l’expédier.

L’analyse de la séquence et de la fréquence de ces activités est à la base du process mining. Elle permet de visualiser le flux du processus, de repérer les écarts par rapport à la procédure standard et d’identifier les activités qui entraînent des retards ou des reprises. L’analyse peut, par exemple, révéler que l’activité « Inventaire tournant effectué » survient souvent après une tentative de prélèvement infructueuse.

Il définit les étapes du processus et permet de visualiser et d’analyser le parcours du stock du début à la fin.

Cet attribut est généralement issu des journaux d’événements, des codes de transaction ou des enregistrements de changement de statut dans Manhattan Active Inventory. Il peut être nécessaire d’associer les codes techniques à des noms faciles à comprendre.

Cet attribut enregistre la date et l’heure auxquelles les données ont été extraites du système source. Ce champ de métadonnées est essentiel pour évaluer leur fraîcheur.

Dans les Dashboards et les rapports, cet horodatage indique aux utilisateurs si les données sous-jacentes sont à jour. Il permet de tenir compte du délai de mise à disposition des données et de planifier l’actualisation des pipelines de données.

Les utilisateurs savent ainsi si les données sont à jour, ce qui est essentiel pour prendre des décisions opérationnelles éclairées au bon moment.

Cet horodatage est généré et ajouté au jeu 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 à l’origine des données d’événement. Dans un environnement logistique moderne, les données peuvent provenir du WMS principal, d’un système de gestion de cour ou d’un système de gestion du transport.

Préciser le système source est important pour la gouvernance des données et pour comprendre leur contexte. Par exemple, savoir si un événement provient d’un système automatisé ou d’un portail de saisie manuelle peut être déterminant pour analyser l’automatisation.

Cet attribut précise l’origine des données, un élément essentiel pour leur validation, leur gouvernance et la compréhension des interactions entre systèmes.

Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction des données pour en indiquer l’origine.

Le code motif du mouvement précise la raison d’un événement de stock. Il est particulièrement utile pour les activités inhabituelles, comme les transferts internes, les ajustements, les retours ou la mise au rebut.

Cet attribut est essentiel à l’analyse des causes. Dans le Dashboard de synthèse des écarts de stock, par exemple, ce code peut expliquer les ajustements effectués, comme « Marchandises endommagées », « Correction après inventaire tournant » ou « Vol ». Il sert également à analyser les raisons des transferts internes et des mises au rebut.

Explique les raisons des mouvements et des ajustements de stock, et permet d’analyser les causes des écarts, des mises au rebut et des transferts.

Ce champ figure souvent dans les tables de transactions et est associé à des types de mouvements précis. Dans Manhattan Active Inventory, recherchez des champs tels que « REASON_CODE » ou « MOVEMENT_TYPE ».

Cet attribut indique l’emplacement associé à un événement de stock, par exemple une zone, une allée ou une case. Il situe les mouvements et les activités liés aux stocks dans l’entrepôt.

Cette dimension est essentielle à l’analyse et figure dans presque tous les Dashboards. Elle permet de repérer les zones où se trouvent les goulots d’étranglement, de comparer les résultats entre différents emplacements et d’étudier les causes des écarts de stock. Elle peut, par exemple, révéler un taux élevé d’erreurs de préparation ou des délais de mise en stock importants dans une zone donnée.

Situe les événements de stock dans l’espace et permet d’analyser les goulots d’étranglement, l’efficacité et les problèmes liés à des emplacements physiques précis.

Les données d’emplacement sont au cœur de tout WMS et devraient figurer dans les tables de transactions de stock, souvent dans des champs tels que « LOCATION_ID », « BIN_CODE » ou « ZONE ». Consultez la documentation de Manhattan Active Inventory.

Cet attribut indique la date et l’heure de fin de chaque activité enregistrée. Certains événements sont instantanés (l’heure de début est identique à l’heure de fin), tandis que d’autres ont une durée, comme un contrôle qualité ou une tâche de préparation de commande.

L’heure de fin est nécessaire pour calculer la durée de traitement de chaque activité. Cette mesure permet d’identifier précisément les tâches qui prennent le plus de temps dans le processus et de cibler les améliorations.

Permet de calculer la durée de chaque activité et de repérer précisément les tâches à l’origine des retards dans le processus.

Il peut s’agir d’un champ distinct dans le système source, par exemple « END_DTTM », ou de la même valeur que l’heure de début pour les événements instantanés. Consultez la documentation de Manhattan Active Inventory pour connaître la structure des données d’événement.

Cet attribut indique la quantité de produits associée à un événement de stock, par exemple le nombre d’articles reçus, déplacés, préparés ou ajustés.

La quantité permet de mesurer le volume des opérations et de calculer plusieurs indicateurs clés de performance. Elle sert à déterminer le ratio de volume des ajustements manuels, le taux de mise au rebut par quantité et le débit de préparation de commandes. Son analyse peut révéler des différences de processus entre les commandes importantes et les petites commandes.

Mesure le volume de chaque activité, une donnée essentielle pour calculer le débit, les taux et d’autres indicateurs de performance fondés sur les volumes.

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

La référence article, ou SKU, est un code distinct qui sert à suivre un produit. Elle permet de différencier les articles selon leurs caractéristiques, comme la taille, la couleur ou la marque.

Dans le Process Mining, l’analyse par SKU permet de repérer les problèmes propres à certains produits. Elle peut, par exemple, révéler que certains SKU nécessitent des contrôles qualité plus longs, sont davantage sujets aux dommages et à la mise au rebut, ou font souvent l’objet d’ajustements de stock. Cet attribut est essentiel aux Dashboards d’analyse du temps de cycle de mise en stock et des tendances de mise au rebut des stocks.

Permet d’analyser les processus par produit et de déterminer si certains problèmes concernent des articles ou des catégories de produits spécifiques.

Le SKU est un champ fondamental des données de référence des articles et des tables de transactions de stock. Recherchez des champs nommés « SKU », « ITEM_ID » ou « PRODUCT_CODE ».

Cet attribut indique l’identifiant ou le nom de la personne chargée d’une tâche, comme la préparation de commande, l’emballage ou l’ajustement des stocks. Pour les tâches automatisées, il peut aussi correspondre à l’identifiant d’un système ou d’un robot logiciel.

L’analyse des résultats par utilisateur permet de repérer les besoins de formation, de reconnaître les personnes les plus performantes et de comprendre la répartition de la charge de travail. Cet attribut est essentiel aux Dashboards consacrés aux performances de préparation et d’emballage, ainsi qu’à l’analyse des ajustements manuels récurrents.

Relie les activités du processus aux utilisateurs concernés pour analyser les performances, équilibrer la charge de travail et repérer les besoins de 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.

La catégorie de SKU permet de regrouper des produits similaires pour réaliser des analyses agrégées. Le regroupement peut s’appuyer sur le type de produit, les conditions de stockage requises, par exemple la réfrigération, ou la vitesse de vente, par exemple les articles de catégorie A, B ou C.

Cet attribut permet d’analyser les données à un niveau plus général qu’à l’échelle d’un SKU. Il aide à répondre à des questions telles que : « La mise en stock des produits électroniques prend-elle plus de temps que celle des autres catégories ? » ou « Les mises au rebut concernent-elles surtout les produits saisonniers ? ». Il est utilisé dans les Dashboards consacrés au temps de cycle de mise en stock et au délai de contrôle qualité.

Le regroupement des produits facilite les analyses agrégées et met en évidence les tendances et les problèmes communs à des familles entières de produits.

Cet attribut figure généralement dans les données de référence des articles et est associé au SKU. Consultez la configuration des données de référence des produits ou des articles dans Manhattan Active Inventory.

Cet attribut identifie le site concerné par l’activité de gestion des stocks, par exemple un centre de distribution ou un entrepôt. Il permet de regrouper les données à un niveau plus général que l’emplacement précis dans l’entrepôt, comme une case ou une allée.

L’analyse par entrepôt est essentielle pour les entreprises qui disposent de plusieurs sites. Elle permet de comparer leurs performances, de repérer les bonnes pratiques dans les entrepôts les plus performants et de déterminer les points à améliorer ailleurs. Cet attribut est une dimension clé du Dashboard de débit des activités de l’entrepôt.

Permet de comparer les performances des processus de gestion des stocks entre différents sites physiques ou centres de distribution.

Ces informations figurent généralement dans les données de référence des emplacements ou peuvent être déduites du code d’emplacement de l’entrepôt. Recherchez des champs tels que « WH_ID » ou « SITE_CODE ».

Le lot de stock identifie l’article, tandis que l’identifiant de tâche désigne le travail précis confié à un utilisateur ou à un système. Par exemple, la mise en stock d’un lot de 100 articles peut être répartie entre deux tâches distinctes de 50 articles chacune.

Cet attribut permet d’analyser plus finement l’efficacité opérationnelle. Il peut relier un événement « Création d’une tâche de préparation » à l’événement « Préparation terminée » correspondant, afin de mesurer précisément le temps d’exécution. Il est utile pour analyser les performances de préparation et de mise en stock à l’échelle de chaque tâche.

Relie précisément les événements de création et de fin d’une tâche, ce qui permet de mesurer la durée de chaque affectation de travail.

Les tables de gestion ou d’exécution des tâches de Manhattan Active Inventory comportent un identifiant unique pour chaque tâche. Recherchez « TASK_ID » ou « WORK_ORDER_ID ».

Cet attribut booléen indique si une tâche de mise en stock a été terminée dans le délai prévu. Il est calculé en comparant le temps de cycle réel de mise en stock, de « Mise en stock lancée » à « Mise en stock terminée », à un objectif défini par l’entreprise, par exemple 4 heures.

Cet attribut sert à calculer le taux de mise en stock dans les délais. Il facilite l’analyse : les utilisateurs peuvent filtrer les mises en stock tardives et en rechercher les causes, comme l’emplacement dans l’entrepôt, la catégorie de SKU ou l’utilisateur concerné. Il aide ainsi à suivre et à faire respecter les normes d’efficacité opérationnelle.

Mesure directement le respect des délais de service internes pour la mise en stock et permet de repérer et d’analyser rapidement les défaillances du processus.

Il s’agit d’un champ calculé. Son calcul nécessite une règle métier ou une définition de SLA, par exemple « Délai cible de mise en stock = 4 heures », appliquée au temps de cycle calculé.

Cet attribut identifie le fournisseur auprès duquel le lot de stock a été reçu. Il est surtout pertinent au début du cycle de vie des stocks, notamment lors de la réception des marchandises et du contrôle qualité.

L’analyse des processus par fournisseur est essentielle au suivi de leurs performances. Par exemple, le Dashboard des délais de contrôle qualité utilise cet attribut pour déterminer si les stocks de certains fournisseurs subissent régulièrement des retards de contrôle, ce qui peut signaler des problèmes de qualité ou de documentation.

Relie les processus de gestion des stocks aux fournisseurs concernés et permet d’analyser leurs performances, notamment les retards de contrôle qualité.

Ces informations figurent généralement sur le bon de commande ou l’avis d’expédition préalable associé à la réception des marchandises. Il peut être nécessaire de les rapprocher des données d’achat.

Cet attribut décrit l’état du stock à un moment donné. Il indique si le stock peut être affecté à des commandes, s’il fait l’objet d’un contrôle qualité, s’il est bloqué pour une autre raison ou s’il est en transit.

Le suivi des changements de statut du stock peut apporter des informations utiles. Par exemple, l’analyse du temps passé au statut « En attente » ou « En cours de contrôle » permet de mesurer les retards avant la mise à disposition des stocks. Cet attribut aide à comprendre les causes d’un temps de séjour prolongé.

Indique si les stocks sont disponibles pour répondre aux commandes et permet d’analyser les retards liés aux statuts d’indisponibilité, comme le contrôle qualité ou la mise en attente.

Ce champ clé figure dans les tables de soldes ou de niveaux de stock de Manhattan Active Inventory. Recherchez « STATUS_CODE » ou « INVENTORY_STATUS ».

Le temps de séjour des stocks est un indicateur clé de performance qui mesure la durée pendant laquelle les stocks restent inactifs dans l’entrepôt. Il correspond à l’intervalle entre l’événement « Mise en stock terminée » et l’événement « Sortie de marchandises enregistrée » pour un lot donné.

Le suivi de cet indicateur aide les entreprises à optimiser leurs niveaux de stock et à améliorer leur trésorerie. Un temps de séjour élevé peut signaler un surstockage, des produits à faible rotation ou des inefficacités dans le traitement des commandes. La réduction de ce délai est souvent un objectif prioritaire de la gestion des stocks.

Mesure la durée de stockage des stocks et contribue directement à l’objectif stratégique d’optimisation des niveaux de stock et de réduction des coûts de possession.

Il s’agit d’un champ calculé : pour un cas donné, repérez les événements « Mise en stock terminée » et « Sortie de marchandises enregistrée », puis soustrayez leurs horodatages.

L’unité de mesure précise la signification de l’attribut « Quantité d’articles ». Elle indique si la quantité correspond à des articles individuels, à des cartons contenant plusieurs articles ou à des palettes entières.

Il est essentiel de connaître l’unité de mesure pour obtenir des analyses exactes, notamment lors de la comparaison de produits ou de transactions différents. Elle garantit le calcul cohérent d’indicateurs tels que le débit de préparation de commandes et évite les erreurs d’interprétation lorsque les quantités sont exprimées dans des unités différentes.

Précise le sens des champs de quantité et garantit la pertinence des indicateurs et des comparaisons.

Ce champ standard des données de référence des articles est généralement repris dans les tables de transactions. Recherchez des champs tels que « UOM » ou « UNIT ».

Cet attribut représente la valeur financière des stocks associés à un événement. Elle se calcule en multipliant la quantité d’articles par le coût unitaire et sert notamment à analyser l’impact financier.

La valeur des articles est essentielle au Dashboard des tendances de mise au rebut des stocks, car elle permet de chiffrer les pertes liées aux marchandises mises au rebut. Elle aide à prioriser les réductions de coûts en ciblant les articles de grande valeur fréquemment passés en perte. Elle apporte également une dimension financière à l’analyse des ajustements et des écarts de stock.

Traduit les mouvements de stock en impact financier et permet de chiffrer les coûts liés aux mises au rebut, aux écarts et aux stocks excédentaires.

Cette valeur est souvent calculée en multipliant la quantité d’articles de la table de transactions par le coût unitaire figurant dans les données de référence des articles ou les données financières. Le coût unitaire peut être stocké dans des champs tels que « STANDARD_COST » ou « UNIT_PRICE ».