Votre modèle de données pour la gestion des stocks

Cet attribut fournit la date et l’heure de début de chaque activité enregistrée. Il est essentiel pour classer les événements dans l’ordre chronologique et calculer les durées entre les différentes étapes du processus.

Dans l’analyse, l’heure de début sert à calculer des indicateurs clés tels que le temps de cycle de rangement, le délai d’inspection qualité et la durée globale de stockage. En analysant les horodatages, les organisations peuvent déterminer quand le travail est effectué, mesurer les performances par rapport aux plannings et mettre au jour les inefficacités liées au temps dans l’entrepôt.

Cet horodatage est fondamental pour séquencer correctement les événements et calculer toutes les métriques de performance et tous les KPI liés au temps.

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

Le numéro de lot ou de série de stock regroupe toutes les activités liées à une quantité donnée d’un produit. Il permet de suivre le cycle de vie complet d’une quantité de stock distincte, depuis sa réception et son entrée en stock jusqu’à ses différents mouvements, puis à sa sortie ou à sa consommation.

Dans le 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 affectent certains lots, par exemple en identifiant ceux qui subissent de longs retards lors de l’inspection qualité ou de fréquents mouvements internes avant leur expédition.

Il s’agit de l’identifiant central qui relie tous les événements d’inventaire associés à une même instance de processus et permet d’analyser le cycle de vie des stocks de bout en bout.

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 représente une action distincte effectuée sur le lot de stock, comme sa réception, son inspection, son déplacement ou son expédition.

L’analyse de la séquence et de la fréquence de ces activités constitue le fondement du Process Mining. Elle aide à visualiser le flux du processus, à identifier les écarts par rapport à la procédure standard et à repérer les activités qui provoquent des retards ou des reprises. Par exemple, l’analyse peut révéler que « Cycle Count Performed » survient fréquemment après une tentative de prélèvement échouée.

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

Il est généralement dérivé des journaux d’événements, des codes de transaction ou des enregistrements de changement de statut dans Manhattan Active Inventory. Une correspondance entre les codes techniques et des noms compréhensibles par les utilisateurs peut être nécessaire.

Cet attribut enregistre la date et l’heure auxquelles les données ont été extraites du système source. Il s’agit d’un champ de métadonnées essentiel pour évaluer la fraîcheur de l’analyse.

Dans les Dashboards et les rapports, cet horodatage indique aux utilisateurs dans quelle mesure les données sous-jacentes sont à jour. Il aide à gérer les attentes concernant la latence des données et est indispensable à la planification de l’actualisation des pipelines de données.

Garantit que les utilisateurs connaissent la fraîcheur des données, une condition essentielle pour prendre des décisions opérationnelles éclairées au moment opportun.

Cet horodatage est généré et ajouté au jeu de données par l’outil ou le script d’extraction, de transformation et de chargement (ETL).

Cet attribut identifie l’application ou le module source qui a généré les données d’événements. Dans un environnement logistique moderne, les données peuvent provenir du WMS central, d’un système de gestion des cours ou d’un système de gestion du transport.

La spécification du système source est importante pour la gouvernance des données et la compréhension de leur contexte. Par exemple, savoir qu’un événement provient d’un système automatisé plutôt que d’un portail de saisie manuelle peut être essentiel pour analyser l’automatisation.

Fournit un contexte essentiel sur l’origine des données, indispensable à leur validation, à leur gouvernance et à la compréhension des interactions entre les systèmes.

Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction des données afin d’identifier l’origine du jeu de données.

Le code du motif de mouvement fournit le contexte expliquant pourquoi un événement d’inventaire s’est produit. Il est particulièrement important pour les activités non standard, comme les transferts internes, les ajustements, les retours ou la mise au rebut.

Cet attribut est essentiel à l’analyse des causes profondes. Par exemple, dans le Dashboard de synthèse des écarts d’inventaire, ce code expliquerait pourquoi des ajustements ont été effectués, par exemple « Produits endommagés », « Correction après inventaire tournant » ou « Vol ». Il sert également à analyser les facteurs à l’origine des transferts internes de stock et de la mise au rebut.

Explique la raison des mouvements et des ajustements d’inventaire et permet une analyse approfondie des causes des écarts, de la mise au rebut et des transferts.

Il s’agit souvent d’un champ des tables de transactions associé à des types de mouvements précis. Recherchez des champs tels que « REASON_CODE » ou « MOVEMENT_TYPE » dans Manhattan Active Inventory.

Cet attribut précise l’emplacement, par exemple une zone, une allée ou un emplacement de stockage, associé à un événement d’inventaire. Il fournit le contexte géographique des mouvements de stock et des activités dans l’entrepôt.

Il s’agit d’une dimension essentielle pour l’analyse, utilisée dans presque tous les Dashboards. Elle aide à repérer les zones où se trouvent les goulots d’étranglement, à comparer les performances entre différents emplacements et à rechercher les causes profondes des écarts d’inventaire. Elle peut notamment montrer si une zone présente un taux élevé d’erreurs de picking ou des délais de mise en stock importants.

Fournit le contexte spatial des événements d’inventaire afin d’analyser les goulots d’étranglement, l’efficacité et les problèmes liés à des emplacements physiques précis.

Les données d’emplacement constituent un élément central de tout WMS et devraient être disponibles dans les tables de transactions d’inventaire, souvent dans des champs tels que « LOCATION_ID », « BIN_CODE » ou « ZONE ». Consultez la documentation de Manhattan Active Inventory.

Cet attribut fournit la date et l’heure de fin de chaque activité enregistrée. Certains événements sont instantanés (StartTime est égal à EndTime), tandis que d’autres ont une durée, comme une inspection qualité ou une tâche de picking.

L’heure de fin est nécessaire pour calculer le temps de traitement de chaque activité. Elle permet d’analyser précisément les tâches qui consomment le plus de temps dans l’ensemble du processus et de cibler les actions d’amélioration.

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 sur la structure des données d’événements.

Cet attribut représente la quantité de produits associée à un événement d’inventaire, par exemple le nombre d’articles reçus, déplacés, prélevés ou ajustés.

La quantité est une mesure essentielle pour comprendre le volume des opérations et calculer plusieurs KPI importants. Elle sert à déterminer le ratio de volume des ajustements manuels, le taux de mise au rebut par quantité et le débit de picking. L’analyse des quantités peut révéler si les commandes importantes et les petites commandes présentent des caractéristiques de processus différentes.

Fournit une mesure du volume de chaque activité, indispensable au calcul du débit, des taux et d’autres KPI fondés 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 ».

Le Stock Keeping Unit, ou SKU, est un code distinct utilisé pour suivre un produit. Il permet de différencier les articles selon leurs caractéristiques, comme la taille, la couleur ou la marque.

Dans le Process Mining, l’analyse par SKU aide à repérer les problèmes propres à certains produits. Elle peut notamment révéler que certains SKU présentent des temps d’inspection qualité plus longs, sont davantage exposés aux dommages et à la mise au rebut, ou font plus souvent l’objet d’ajustements d’inventaire. Il s’agit d’un attribut important pour des Dashboards tels que l’analyse du temps de cycle de mise en stock et l’évolution de la mise au rebut des stocks.

Permet une analyse au niveau du produit et aide à déterminer si les problèmes de processus se concentrent sur certains articles ou catégories de produits.

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

Cet attribut enregistre l’identifiant ou le nom de la personne responsable d’une tâche donnée, comme le picking, le packing ou l’ajustement des stocks. Il peut également correspondre à l’identifiant d’un système automatisé ou d’un bot pour les tâches automatisées.

L’analyse des performances par utilisateur est essentielle pour repérer les besoins de formation, reconnaître les collaborateurs les plus performants et comprendre la répartition de la charge de travail. Il s’agit d’une dimension importante des Dashboards consacrés aux performances de picking et de packing, ainsi que de l’analyse des points où les ajustements manuels sont les plus fréquents.

Relie les activités du processus à des utilisateurs précis afin d’analyser les performances, d’équilibrer la charge de travail et d’identifier 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. Elle peut être fondée sur le type de produit, les exigences de stockage, par exemple réfrigéré, ou la vitesse de vente, par exemple les articles des catégories A, B et C.

Cet attribut permet d’obtenir une analyse de niveau supérieur à celle menée sur chaque SKU. Il aide à répondre à des questions telles que « Les produits électroniques nécessitent-ils plus de temps pour être mis en stock que les produits des autres catégories ? » ou « La mise au rebut se concentre-t-elle sur notre catégorie de produits saisonniers ? ». Il est utilisé dans les Dashboards consacrés au temps de cycle de mise en stock et au délai de traitement des inspections qualité.

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

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

Cet attribut identifie le site précis, par exemple un centre de distribution ou un entrepôt, où se déroule l’activité d’inventaire. Il fournit un regroupement de niveau supérieur par rapport à l’emplacement précis dans l’entrepôt, comme l’emplacement de stockage ou l’allée.

L’analyse par entrepôt est essentielle pour les entreprises qui disposent de plusieurs sites. Elle permet de comparer les performances entre les sites, de repérer les bonnes pratiques dans les entrepôts les plus performants et d’identifier les axes d’amélioration dans les autres. Il s’agit d’une dimension importante du Dashboard sur le débit des activités d’entrepôt.

Permet de comparer à un niveau global les performances des processus d’inventaire entre différents sites physiques ou centres de distribution.

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

Alors que le lot d’inventaire identifie l’article, l’identifiant de tâche identifie l’instruction de travail précise donnée à un utilisateur ou à un système. Par exemple, un lot unique de 100 articles peut être mis en stock au moyen de deux tâches distinctes de 50 articles chacune.

Cet attribut permet une analyse plus détaillée de l’efficacité opérationnelle. Il peut relier un événement « Tâche de picking créée » à l’événement « Picking terminé » correspondant et permettre ainsi de mesurer précisément le temps d’exécution de la tâche. Il est utile pour analyser les performances du picking et de la mise en stock au niveau de chaque tâche.

Établit un lien détaillé entre les événements de création et de fin des tâches afin de mesurer précisément les affectations de travail individuelles.

Les tables de gestion ou d’exécution des tâches de Manhattan Active Inventory contiendront 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 respecté son délai cible. Il est calculé en comparant le temps de cycle réel de mise en stock, entre « Mise en stock démarrée » et « Mise en stock terminée », à un objectif opérationnel prédéfini, par exemple 4 heures.

Cet attribut sert à calculer le KPI de taux de mise en stock dans les délais. Il simplifie l’analyse en permettant de filtrer facilement les mises en stock en retard et d’en rechercher les causes profondes, comme l’emplacement dans l’entrepôt, la catégorie de SKU ou l’utilisateur concerné. Il contribue ainsi au suivi et au respect des normes d’efficacité opérationnelle.

Mesure directement le respect des niveaux de service internes pour la mise en stock et aide à repérer et à analyser rapidement les défaillances du processus.

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

Cet attribut identifie le fournisseur auprès duquel le lot d’inventaire a été reçu. Cette information est particulièrement pertinente au début du cycle de vie de l’inventaire, notamment lors de la réception des marchandises et de l’inspection qualité.

L’analyse des processus par fournisseur est essentielle au suivi de leurs performances. Par exemple, le Dashboard sur le délai de traitement des inspections qualité utilise cet attribut pour déterminer si les stocks provenant de certains fournisseurs connaissent régulièrement des délais d’inspection plus longs, ce qui peut indiquer des problèmes de qualité ou de documentation.

Relie les processus d’inventaire à des fournisseurs précis afin d’analyser les performances qui leur sont associées, notamment les retards d’inspection qualité.

Ces informations sont généralement disponibles dans le bon de commande ou l’avis préalable d’expédition associé à l’événement de réception des marchandises. Une jointure avec les données d’achat peut être nécessaire.

Cet attribut décrit l’état de l’inventaire 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 d’autres raisons ou s’il est en transit.

Le suivi des changements de statut de l’inventaire peut fournir des informations utiles. Par exemple, l’analyse du temps passé dans un statut « En attente » ou « En inspection » aide à quantifier les retards qui affectent la disponibilité de l’inventaire. Cet attribut permet de comprendre les raisons des temps de séjour prolongés des stocks.

Indique la disponibilité du stock pour l’exécution des commandes et aide à analyser les retards causés par des statuts non disponibles, comme l’inspection qualité ou la mise en attente.

Il s’agit d’un champ important des tables de solde d’inventaire ou de niveau de stock dans Manhattan Active Inventory. Recherchez « STATUS_CODE » ou « INVENTORY_STATUS ».

Le temps de séjour du stock est un indicateur clé de performance qui mesure la durée pendant laquelle l’inventaire reste inactif dans l’entrepôt. Il est calculé comme la différence entre l’événement « Mise en stock terminée » et l’événement « Sortie de marchandises enregistrée » pour un lot d’inventaire donné.

Le suivi de ce KPI aide les entreprises à optimiser leurs niveaux de stock et à améliorer leur 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 constitue souvent un objectif prioritaire de la gestion des stocks.

Mesure la durée de détention de l’inventaire et contribue directement à l’objectif stratégique d’optimiser les niveaux de stock et de réduire les coûts de possession.

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

L’unité de mesure (UoM) fournit le contexte de l’attribut Quantité d’articles. Elle précise si la quantité correspond à des articles individuels, à des colis contenant plusieurs articles ou à des palettes entières.

La compréhension de l’UoM est essentielle pour garantir la précision de l’analyse, notamment lors de la comparaison de produits ou de transactions différents. Elle permet de calculer correctement et de manière cohérente des KPI tels que le débit de picking, en évitant toute mauvaise interprétation lorsque les quantités sont enregistrées dans des unités différentes.

Fournit le contexte nécessaire aux champs de quantité afin de garantir la précision et la pertinence des indicateurs et des comparaisons.

Il s’agit d’un champ standard des données de référence des articles, généralement repris dans les tables de transactions. Recherchez des champs tels que « UOM » ou « UNIT ».

Cet attribut représente la valeur financière de l’inventaire associé à un événement. Elle est calculée en multipliant la quantité d’articles par le coût unitaire. Il est particulièrement pertinent pour l’analyse de l’impact financier.

La valeur des articles est essentielle au Dashboard sur l’évolution de la mise au rebut des stocks, car elle permet de quantifier la perte financière associée aux marchandises mises au rebut. Elle aide à hiérarchiser les efforts de réduction des coûts en ciblant les articles de grande valeur fréquemment passés en perte. Elle ajoute également une dimension financière à l’analyse des ajustements et des 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.

Cet attribut est souvent calculé en multipliant la quantité d’articles de la table de transactions par le coût unitaire issu des données de référence des articles ou des données financières. Le coût unitaire peut être stocké dans des champs tels que « STANDARD_COST » ou « UNIT_PRICE ».