Templat data Order to Cash - Pemrosesan Pesanan Penjualan
Templat data Order to Cash - Pemrosesan Pesanan Penjualan
- Atribut yang disarankan untuk dikumpulkan
- Aktivitas utama yang perlu dilacak
- Panduan ekstraksi untuk SAP S/4HANA
Atribut Order to Cash - Pemrosesan Pesanan Penjualan
| Nama | Deskripsi | ||
|---|---|---|---|
|
Nama aktivitas
ActivityName
|
Nama aktivitas bisnis yang terjadi pada tahap tertentu dalam proses sales order. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menjelaskan langkah atau peristiwa tertentu dalam siklus sales order, seperti 'Sales Order Created', 'Goods Issue Posted', atau 'Payment Received'. Aktivitas ini diambil dari berbagai perubahan status, tanggal pembuatan dokumen, dan entri log di beberapa modul SAP. Analisis urutan dan durasi aktivitas menjadi dasar process mining. Analisis ini membantu memvisualisasikan peta proses, menemukan hambatan antar langkah, dan memeriksa variasi proses untuk memahami alur pesanan yang sebenarnya di sistem dibandingkan dengan proses yang dirancang.
Mengapa ini penting
Atribut ini menentukan langkah-langkah dalam proses, sehingga peta proses dapat dibuat dan alur proses serta hambatannya dapat dianalisis.
Sumber data
Atribut ini merupakan hasil olahan yang biasanya dibuat saat ekstraksi data dengan memetakan perubahan status atau peristiwa pembuatan dokumen dari tabel seperti VBAK, LIKP, VBRK, dan CDHDR/CDPOS ke nama aktivitas yang mudah dipahami.
Contoh
Pesanan penjualan dibuatPengiriman dibuatFaktur dibuatPembayaran diterima
|
|||
|
Sales order
Vbeln
|
Pengenal unik dokumen penjualan yang berfungsi sebagai pengenal kasus utama dalam proses Order to Cash. | ||
|
Deskripsi
Nomor sales order mengidentifikasi secara unik permintaan pelanggan atas barang atau jasa. Nomor ini menjadi objek utama yang menghubungkan semua aktivitas dalam siklus pemrosesan sales order, mulai dari pembuatan dan konfirmasi hingga pengiriman dan penagihan. Dalam process mining, atribut ini penting untuk melacak perjalanan setiap pesanan dari awal hingga akhir. Analisis berdasarkan sales order membantu perusahaan menemukan hambatan, memahami variasi proses, dan mengukur indikator kinerja utama seperti waktu siklus dan ketepatan waktu pengiriman untuk setiap transaksi pelanggan.
Mengapa ini penting
Ini adalah pengenal utama yang menghubungkan semua peristiwa proses terkait, sehingga Anda dapat melihat seluruh siklus pesanan pada tingkat kasus.
Sumber data
Atribut ini adalah nomor dokumen penjualan dari tabel VBAK (kolom VBELN).
Contoh
100002341000056710000891
|
|||
|
Waktu peristiwa
EventTime
|
Stempel waktu yang menunjukkan kapan aktivitas atau peristiwa tertentu terjadi. | ||
|
Deskripsi
Waktu peristiwa mencatat tanggal dan waktu yang tepat untuk setiap aktivitas dalam proses, sehingga menjadi dasar kronologis log peristiwa. Misalnya, atribut ini mencatat kapan sales order dibuat, barang dikirim, dan faktur dibayar. Atribut ini penting untuk semua analisis berbasis waktu. Anda dapat menggunakannya untuk menghitung waktu siklus antaraktivitas, menemukan keterlambatan, mengukur kinerja proses terhadap perjanjian tingkat layanan, dan menganalisis total durasi proses sales order. Keakuratan stempel waktu ini berdampak langsung pada kualitas insight process mining.
Mengapa ini penting
Stempel waktu ini penting untuk menghitung durasi, waktu siklus, dan waktu tunggu yang menjadi dasar analisis kinerja.
Sumber data
Atribut ini merupakan hasil olahan dari berbagai kolom tanggal dan waktu di tabel SAP, seperti ERDAT/ERZET (tanggal/waktu pembuatan) di VBAK, LIKP, VBRK, atau stempel waktu log perubahan dari CDHDR.
Contoh
2023-01-15T09:00:00Z2023-01-18T14:30:00Z2023-01-25T11:20:00Z
|
|||
|
Jenis dokumen penjualan
Auart
|
Klasifikasi yang membedakan jenis dokumen penjualan, seperti pesanan standar, retur, atau nota kredit. | ||
|
Deskripsi
Jenis dokumen penjualan mengatur cara dokumen penjualan diproses di SAP. Jenis ini menentukan detail seperti rentang nomor, kolom wajib, dan alur transaksi secara keseluruhan. Contohnya, 'OR' untuk pesanan standar atau 'RE' untuk pesanan retur. Dalam process mining, atribut ini penting untuk membagi analisis ke dalam beberapa kelompok. Membandingkan alur proses untuk jenis dokumen yang berbeda dapat menunjukkan variasi besar dalam waktu siklus, tingkat pengerjaan ulang, dan tingkat otomatisasi. Hasilnya membantu Anda menyesuaikan inisiatif perbaikan proses untuk jenis pesanan tertentu.
Mengapa ini penting
Atribut ini membantu mengelompokkan sales order ke dalam kategori berbeda, sehingga Anda dapat membandingkan cara pemrosesan tiap jenis pesanan.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Sales Document Type' dari tabel VBAK (kolom AUART).
Contoh
ORRECRSO
|
|||
|
Nama pengguna
Ernam
|
ID pengguna SAP yang membuat atau terakhir mengubah dokumen. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini mencatat pengguna yang bertanggung jawab atas aktivitas tertentu, seperti membuat sales order atau mencatat pengeluaran barang. Atribut ini menghubungkan langkah proses dengan orang atau tim yang melaksanakannya. Analisis aktivitas berdasarkan pengguna membantu menemukan kebutuhan pelatihan, memahami pembagian beban kerja, dan mendeteksi penyimpangan yang mungkin hanya terjadi pada pengguna tertentu. Informasi ini juga berguna untuk kepatuhan dan audit karena mencatat dengan jelas siapa yang melakukan tindakan penting dalam proses.
Mengapa ini penting
Atribut ini memungkinkan analisis kinerja proses berdasarkan pengguna atau tim, sehingga Anda dapat menemukan kinerja terbaik, kebutuhan pelatihan, dan pembagian beban kerja.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Name of Person who Created the Object' dari tabel seperti VBAK (kolom ERNAM untuk pembuatan) atau dari header dokumen perubahan di CDHDR (kolom UNAME).
Contoh
CBURNSDSCRANTONJHALPERT
|
|||
|
Nilai bersih
Netwr
|
Nilai bersih item atau dokumen sales order dalam mata uang dokumen. | ||
|
Deskripsi
Nilai bersih menunjukkan nilai pesanan setelah diskon dan biaya tambahan, tetapi sebelum pajak. Ini adalah metrik keuangan utama untuk setiap sales order. Dalam process mining, atribut ini memberikan konteks bisnis yang penting. Anda dapat menggunakannya untuk memprioritaskan analisis pesanan bernilai tinggi, memahami hubungan antara nilai pesanan dengan waktu atau kerumitan pemrosesan, serta mengukur dampak finansial dari inefisiensi proses seperti pembatalan atau keterlambatan. Misalnya, analisis dapat menunjukkan bahwa pemeriksaan kredit manual sering menunda pesanan bernilai tinggi.
Mengapa ini penting
Memberikan konteks keuangan untuk setiap kasus, sehingga Anda dapat memprioritaskan perbaikan pada pesanan berdampak besar berdasarkan nilainya dan menghitung biaya keterlambatan.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Net value of the order item in document currency' dari tabel VBAP (kolom NETWR), atau hasil agregasi dari tabel VBAK.
Contoh
1500.00250.5012345.75
|
|||
|
Nomor material
Matnr
|
Pengenal unik untuk produk atau material yang dijual. | ||
|
Deskripsi
Nomor material adalah kunci unik untuk produk dalam data induk material. Setiap item baris dalam sales order merujuk pada nomor material tertentu. Atribut ini memungkinkan analisis proses berdasarkan produk. Anda dapat menggunakannya untuk mengetahui apakah produk tertentu berkaitan dengan waktu pemrosesan yang lebih lama, perubahan yang lebih sering, atau tingkat pembatalan yang lebih tinggi. Insight ini dapat membantu menemukan masalah pada lini produk tertentu, seperti kerumitan rantai pasok atau ketidakakuratan data.
Mengapa ini penting
Atribut ini mendukung analisis pada tingkat produk dan menunjukkan apakah material atau lini produk tertentu berkaitan dengan keterlambatan proses, pengerjaan ulang, atau inefisiensi lainnya.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Material Number' dari tabel item sales order VBAP (kolom MATNR).
Contoh
PROD-1001PROD-2005SERV-A01
|
|||
|
Nomor pelanggan
Kunnr
|
Pengenal unik untuk akun pelanggan. | ||
|
Deskripsi
Nomor pelanggan adalah kunci unik yang ditetapkan untuk setiap pelanggan dalam data induk. Nomor ini digunakan dalam semua transaksi terkait pelanggan tersebut, termasuk sales order, pengiriman, dan pembayaran. Analisis proses dari sudut pandang pelanggan sangat penting. Atribut ini membantu Anda mengelompokkan kinerja pesanan berdasarkan pelanggan, menemukan pelanggan yang mengalami keterlambatan paling lama, dan memahami perbedaan pelaksanaan proses untuk pelanggan utama. Atribut ini juga menjadi dasar dasbor yang menganalisis waktu siklus berdasarkan segmen pelanggan.
Mengapa ini penting
Atribut ini mendukung analisis yang berfokus pada pelanggan. Anda dapat menemukan masalah proses yang berdampak pada pelanggan atau kelompok tertentu, serta mengukur KPI khusus pelanggan.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Sold-to party' atau 'Customer Number' dari tabel VBAK (kolom KUNNR).
Contoh
C000123C000456C000789
|
|||
|
Organisasi penjualan
Vkorg
|
Unit organisasi yang bertanggung jawab menjual produk atau jasa tertentu. | ||
|
Deskripsi
Organisasi penjualan adalah unit penjualan dalam perusahaan. Unit ini bertanggung jawab menegosiasikan ketentuan penjualan serta mendistribusikan barang dan jasa. Setiap transaksi penjualan ditetapkan ke organisasi penjualan tertentu. Atribut ini menjadi dimensi utama untuk analisis kinerja. Dengan memfilter atau membandingkan data antarorganisasi penjualan, perusahaan dapat membandingkan kinerja, menemukan praktik terbaik di wilayah atau divisi tertentu, dan memahami perbedaan efisiensi proses berdasarkan wilayah atau unit bisnis.
Mengapa ini penting
Memungkinkan perbandingan kinerja dan tolok ukur antarunit bisnis, wilayah, atau perusahaan dalam satu grup.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Sales Organization' dari tabel VBAK (kolom VKORG).
Contoh
10002000US01DE01
|
|||
|
Tanggal pengiriman yang diminta
Vdatu
|
Tanggal pengiriman barang atau jasa yang diminta pelanggan. | ||
|
Deskripsi
Tanggal ini menunjukkan waktu pengiriman yang diinginkan pelanggan untuk item dalam sales order. Informasi ini penting untuk perencanaan, penjadwalan, dan pengukuran perjanjian tingkat layanan (SLA). Atribut ini penting untuk mengukur tingkat layanan pelanggan dan kinerja logistik. Atribut ini menjadi acuan untuk KPI 'Tingkat pengiriman tepat waktu'. Tanggal tersebut dibandingkan dengan tanggal pengeluaran barang atau tanggal pengiriman aktual untuk menentukan apakah permintaan pelanggan terpenuhi. Analisis selisihnya membantu menemukan masalah sistemik dalam pemenuhan pesanan atau perencanaan.
Mengapa ini penting
Tanggal ini menjadi acuan utama untuk mengukur ketepatan waktu pengiriman, KPI penting bagi kepuasan pelanggan dan efisiensi rantai pasok.
Sumber data
Atribut ini adalah 'Requested delivery date' dari tabel baris jadwal sales order VBEP (kolom VDATU).
Contoh
2023-02-012023-03-152023-04-20
|
|||
|
Alasan penolakan
Abgru
|
Kode yang menunjukkan alasan pesanan penjualan atau item ditolak atau dibatalkan. | ||
|
Deskripsi
Alasan penolakan menjelaskan mengapa pesanan penjualan atau item tertentu dibatalkan. Perusahaan biasanya menetapkan alasan ini, misalnya “Stok habis”, “Pelanggan membatalkan”, atau “Harga tidak sesuai”. Atribut ini penting untuk menganalisis akar penyebab pembatalan pesanan. Dengan melihat alasan penolakan yang paling sering muncul, perusahaan dapat menemukan masalah dalam proses penjualan, persediaan, atau penetapan harga. Informasi ini membantu mengurangi kehilangan penjualan dan meningkatkan efisiensi melalui dashboard “Analisis Pembatalan Pesanan Penjualan”.
Mengapa ini penting
Atribut ini menjelaskan alasan pesanan dibatalkan. Dengan begitu, Anda dapat menganalisis akar masalah seperti kesalahan harga, stok yang tidak tersedia, atau kualitas data yang buruk.
Sumber data
Atribut ini adalah “Alasan penolakan penawaran dan pesanan penjualan” dari tabel item pesanan penjualan VBAP (field ABGRU).
Contoh
010215
|
|||
|
Apakah entri manual
IsManualEntry
|
Penanda yang menunjukkan apakah pesanan penjualan dibuat secara manual atau melalui saluran otomatis seperti EDI atau portal e-commerce. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini membedakan pesanan yang dimasukkan langsung oleh pengguna melalui SAP GUI dari pesanan yang dibuat otomatis melalui pertukaran data elektronik (EDI), API, atau sistem terintegrasi lainnya. Informasi ini terkadang dapat diketahui dari pengguna yang membuat pesanan, misalnya pengguna sistem atau pengguna manusia, atau dari indikator tertentu dalam dokumen penjualan. Atribut ini penting untuk menganalisis otomatisasi dan mendukung KPI “Tingkat entri pesanan manual”. Anda dapat membandingkan efisiensi proses, tingkat kesalahan, dan waktu siklus antara pesanan yang dibuat manual dan otomatis. Hasilnya dapat membantu menyusun dasar bisnis untuk penerapan otomatisasi lebih lanjut.
Mengapa ini penting
Membantu mengukur tingkat otomatisasi dalam proses entri pesanan dan membandingkan efisiensi serta tingkat kesalahan pada pesanan manual dan otomatis.
Sumber data
Atribut ini biasanya diturunkan dari data lain. Anda dapat menentukannya dengan memeriksa pengguna pada field “Dibuat oleh” (ERNAM) di VBAK dan membandingkannya dengan daftar pengguna sistem atau batch, atau dengan melihat indikator saluran tertentu.
Contoh
truefalse
|
|||
|
Apakah pengiriman tepat waktu
IsOnTimeDelivery
|
Penanda boolean yang menunjukkan apakah pesanan dikirim pada atau sebelum tanggal pengiriman yang dikonfirmasi atau diminta. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan hasil kinerja pengiriman setiap pesanan secara jelas, yaitu tepat waktu atau terlambat. Nilainya dihitung dengan membandingkan waktu aktivitas “Pengeluaran barang dicatat” dengan “Tanggal pengiriman yang diminta” (VDATU) atau tanggal pengiriman yang dikonfirmasi dalam jadwal pesanan. Penanda ini menjadi dasar KPI “Tingkat pengiriman tepat waktu” dan dashboard “Kepatuhan terhadap janji tanggal pengiriman”. Anda dapat mengelompokkan pesanan menjadi “tepat waktu” dan “terlambat”, lalu menelusuri karakteristik proses tiap kelompok untuk menemukan penyebab keterlambatan.
Mengapa ini penting
Mengukur langsung kinerja pemenuhan pesanan berdasarkan harapan pelanggan dan menjadi dasar KPI penting “Tingkat pengiriman tepat waktu”.
Sumber data
Atribut ini dihitung dengan membandingkan waktu aktivitas “Pengeluaran barang dicatat” dengan “Tanggal pengiriman yang diminta” (VBEP-VDATU).
Contoh
truefalse
|
|||
|
Apakah perlu dikerjakan ulang
IsRework
|
Penanda boolean yang menunjukkan apakah suatu aktivitas atau kasus memerlukan pengerjaan ulang, misalnya konfirmasi berulang atau perubahan besar. | ||
|
Deskripsi
Penanda ini digunakan untuk menemukan pesanan penjualan yang mengalami pengerjaan ulang, misalnya pesanan diubah setelah dikonfirmasi atau aktivitas yang sama terjadi beberapa kali. Penanda ini dapat ditetapkan berdasarkan aktivitas “Pesanan penjualan diubah” atau beberapa kejadian “Pesanan dikonfirmasi” pada kasus yang sama. Atribut ini mendukung dashboard “Perubahan dan tingkat pengerjaan ulang pesanan penjualan” beserta KPI terkait. Anda dapat memfilter dan menghitung pengerjaan ulang dengan mudah, lalu mengukur biaya dan frekuensi ketidakefisienan proses serta mencari penyebab penyimpangan.
Mengapa ini penting
Penanda ini membantu mengukur frekuensi dan dampak pengerjaan ulang. Anda dapat menganalisis penyimpangan proses, perubahan manual, dan ketidakefisienan untuk menguranginya.
Sumber data
Atribut ini dihitung saat transformasi data. Logikanya biasanya mendeteksi aktivitas berulang atau kejadian perubahan tertentu, misalnya dari tabel CDHDR/CDPOS.
Contoh
truefalse
|
|||
|
Divisi
Spart
|
Unit organisasi yang mewakili lini produk atau bidang usaha tertentu. | ||
|
Deskripsi
Divisi digunakan untuk mengelompokkan material atau layanan, biasanya berdasarkan lini produk. Divisi menjadi bagian dari definisi area penjualan dan membantu menyusun bisnis berdasarkan produk. Atribut ini berguna untuk menganalisis kinerja proses pada berbagai kelompok produk. Misalnya, apakah pemrosesan pesanan suku cadang berbeda dari pemrosesan pesanan barang jadi? Pengelompokan ini penting untuk KPI “Waktu siklus per lini produk” dan analisis terkait di dashboard.
Mengapa ini penting
Mendukung analisis proses berdasarkan lini produk atau bidang usaha, sehingga Anda dapat melihat perbedaan kinerja di berbagai bagian bisnis.
Sumber data
Atribut ini adalah “Divisi” dari tabel VBAK atau VBAP (field SPART).
Contoh
000105
|
|||
|
Kuantitas pesanan
Kwmeng
|
Jumlah material yang dipesan pada item tertentu dalam dokumen penjualan. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan jumlah unit material tertentu yang diminta pelanggan dalam item pesanan penjualan. Ini adalah data transaksi yang mendasar. Analisis kuantitas pesanan memberi konteks bisnis yang berguna. Anda dapat mengelompokkan pesanan berdasarkan ukuran, misalnya kecil dan besar, untuk melihat apakah volume berkaitan dengan efisiensi pemrosesan. Kuantitas pesanan juga menjadi metrik penting untuk pelaporan bisnis dan memahami skala operasional.
Mengapa ini penting
Mendukung analisis berdasarkan ukuran pesanan untuk mengetahui apakah volume memengaruhi waktu pemrosesan, kompleksitas, atau tingkat kesalahan.
Sumber data
Atribut ini adalah “Kuantitas pesanan kumulatif dalam satuan penjualan” dari tabel VBAP (field KWMENG).
Contoh
101505
|
|||
|
Mata uang dokumen
Waerk
|
Kode mata uang untuk nilai yang tercantum dalam dokumen penjualan. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menentukan mata uang, misalnya USD, EUR, atau JPY, untuk nilai uang seperti Nilai bersih dalam dokumen penjualan. Informasi ini diperlukan agar data keuangan dapat ditafsirkan dan dijumlahkan dengan benar. Mata uang tidak secara langsung memengaruhi alur proses, tetapi penting untuk analisis keuangan. Atribut ini memastikan nilai uang dipahami dengan benar dan diperlukan saat mengonversi nilai ke satu mata uang untuk pelaporan global.
Mengapa ini penting
Memberi konteks penting untuk semua nilai uang agar analisis dan pelaporan keuangan akurat, terutama dalam operasional global.
Sumber data
Atribut ini adalah “Mata uang dokumen SD” dari tabel VBAK (field WAERK).
Contoh
USDEURGBP
|
|||
|
Pembaruan data terakhir
LastDataUpdate
|
Stempel waktu pembaruan atau ekstraksi data terbaru dari sistem sumber. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan kapan data untuk analisis proses terakhir diperbarui. Dengan begitu, pengguna bisnis dan analis mengetahui seberapa baru data yang mereka lihat dan rentang waktu yang dicakup analisis. Informasi ini penting sebagai konteks di dasbor dan laporan. Pengguna dapat mengetahui apakah data yang dilihat bersifat real-time atau hanya mencerminkan kondisi pada waktu tertentu. Hal ini memengaruhi cara mereka menafsirkan tren terbaru dan kinerja operasional.
Mengapa ini penting
Memberi tahu pengguna seberapa baru data yang digunakan, sehingga mereka memahami konteks waktu analisis dan tidak salah menafsirkan hasilnya.
Sumber data
Atribut ini dibuat oleh alat ekstraksi data atau ETL, yang mencatat stempel waktu saat pipeline data terakhir dijalankan.
Contoh
2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z
|
|||
|
Saluran distribusi
Vtweg
|
Saluran yang digunakan untuk menyalurkan produk atau layanan kepada pelanggan, seperti ritel, grosir, atau online. | ||
|
Deskripsi
Saluran distribusi menunjukkan cara produk dijual dan disalurkan kepada pelanggan. Bersama organisasi penjualan, saluran ini menentukan area penjualan. Analisis proses berdasarkan saluran distribusi membantu perusahaan membandingkan efisiensi tiap saluran. Misalnya, pesanan dari saluran “Online” mungkin diproses secara otomatis dan cepat, sedangkan pesanan dari saluran “Penjualan langsung” mungkin memerlukan lebih banyak langkah manual dan waktu lebih lama. Hasilnya, perbaikan dapat difokuskan pada saluran tertentu.
Mengapa ini penting
Membantu membandingkan kinerja berbagai saluran penjualan, seperti web, penjualan langsung, atau ritel, untuk menemukan hambatan khusus pada saluran tertentu dan praktik yang berjalan baik.
Sumber data
Atribut ini adalah “Saluran distribusi” dari tabel VBAK (field VTWEG).
Contoh
102001
|
|||
|
Sistem sumber
SourceSystemId
|
Menunjukkan sistem sumber tempat data diekstrak. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan sistem asal data peristiwa, misalnya 'SAP S/4HANA Production' atau 'ECC Quality'. Jika perusahaan menggunakan beberapa sistem ERP atau gabungan platform lama dan modern, kolom ini penting untuk menelusuri asal data dan memvalidasinya. Dalam analisis, atribut ini memungkinkan Anda memfilter dan membandingkan proses di berbagai sistem atau unit organisasi. Hasilnya dapat menunjukkan variasi pelaksanaan proses atau kualitas data yang khusus terjadi pada sistem tertentu.
Mengapa ini penting
Atribut ini memberi konteks tentang asal data. Informasi tersebut penting di lingkungan dengan banyak sistem untuk menjaga integritas data dan mendukung analisis perbandingan.
Sumber data
Biasanya, nilai statis ini ditambahkan saat ekstraksi data untuk menandai sistem asal kumpulan data.
Contoh
S4H_PROD_100ECC_DEV_200S4H_QAS_100
|
|||
|
Status pengiriman keseluruhan
Lfstk
|
Status pengiriman keseluruhan pesanan penjualan, yang menunjukkan apakah pesanan belum diproses, sudah dikirim sebagian, atau sudah dikirim seluruhnya. | ||
|
Deskripsi
Field status ini merangkum progres pemenuhan pesanan dalam dokumen penjualan. Status ini dihitung dari status semua item untuk menunjukkan apakah pesanan masih terbuka, sedang diproses, atau sudah selesai dari sisi pengiriman. Dalam analisis proses, atribut ini berguna untuk memahami kondisi pesanan yang masih terbuka dan memfilter kasus. Misalnya, analisis pesanan “Sudah dikirim seluruhnya” menunjukkan proses yang telah selesai. Sementara itu, analisis pesanan “Belum diproses” dapat membantu menemukan penumpukan pekerjaan dan hambatan di tahap awal.
Mengapa ini penting
Menunjukkan progres pemenuhan pesanan, sehingga Anda dapat memfilter dan menganalisis pesanan yang masih terbuka, dikirim sebagian, atau dikirim seluruhnya.
Sumber data
Atribut ini adalah “Status pengiriman keseluruhan semua item” dari tabel status VBUK (field LFSTK).
Contoh
ABC
|
|||
|
Waktu selesai
EndTime
|
Waktu yang menunjukkan kapan suatu aktivitas atau kejadian selesai. | ||
|
Deskripsi
EndTime mencatat waktu selesainya suatu aktivitas. StartTime menunjukkan kapan tugas dimulai, sedangkan EndTime menunjukkan kapan tugas berakhir. Dengan demikian, Anda dapat mengukur durasi pekerjaan aktif. Atribut ini penting untuk menghitung waktu pemrosesan aktivitas secara akurat. Anda dapat membedakan waktu yang digunakan untuk mengerjakan tugas (Waktu pemrosesan = EndTime - StartTime) dari waktu tunggu sebelum tugas berikutnya dimulai (Waktu tunggu = NextActivity.StartTime - CurrentActivity.EndTime). Pembedaan ini menjadi dasar analisis hambatan yang akurat.
Mengapa ini penting
Memungkinkan penghitungan waktu pemrosesan aktivitas secara akurat, sehingga waktu kerja aktif dapat dibedakan dari waktu tunggu.
Sumber data
Atribut ini diturunkan dari data lain. Untuk beberapa aktivitas, nilainya mungkin berasal dari waktu tertentu di SAP. Untuk aktivitas lainnya, nilainya sering diperkirakan atau disamakan dengan StartTime jika kejadian dianggap berlangsung seketika.
Contoh
2023-01-15T09:05:10Z2023-01-18T15:00:00Z2023-01-25T11:20:00Z
|
|||
Aktivitas Order to Cash - Pemrosesan Pesanan Penjualan
| Aktivitas | Deskripsi | ||
|---|---|---|---|
|
Faktur dibuat
|
Menandai pembuatan dokumen penagihan pelanggan yang merinci produk, jumlah, dan harga untuk pembayaran. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit saat dokumen faktur dibuat dengan merujuk pada pengiriman atau sales order. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini menandai dimulainya siklus penagihan pembayaran. Waktu antara pencatatan pengeluaran barang dan pembuatan faktur menjadi KPI penting untuk mengukur efisiensi proses penagihan.
Sumber data
Diambil dari tanggal (ERDAT) dan waktu (ERZET) pembuatan di tabel VBRK (Billing Document: Header Data). Tabel VBFA menghubungkan faktur dengan dokumen sebelumnya.
Pengumpulan data
Diambil dari stempel waktu pembuatan header dokumen penagihan di tabel VBRK.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Pembayaran diterima
|
Aktivitas ini menandai selesainya proses dengan sukses, saat pembayaran pelanggan diterima dan dicocokkan dengan faktur yang belum dibayar. Ini adalah pencatatan keuangan eksplisit yang menutup pos piutang. | ||
|
Mengapa ini penting
Ini adalah tahap akhir siklus Order to Cash yang menghasilkan nilai. Menganalisis waktu dari faktur hingga pembayaran penting untuk mengelola arus kas dan Days Sales Outstanding (DSO).
Sumber data
Diambil dari tanggal penyelesaian (AUGDT) di tabel BSEG (Accounting Document Segment) untuk item baris yang terkait dengan pembayaran pelanggan yang melunasi faktur.
Pengumpulan data
Diambil dari tanggal penyelesaian (AUGDT) pada item pelanggan yang telah dilunasi di tabel BSEG atau dokumen penyelesaian di BKPF.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Pengeluaran barang dicatat
|
Ini menandai serah terima barang secara hukum dan keuangan, sekaligus mencatat barang keluar secara resmi dari persediaan perusahaan. Peristiwa ini mengurangi tingkat stok dan menjadi prasyarat penagihan. | ||
|
Mengapa ini penting
Pencatatan pengeluaran barang merupakan pencapaian penting dari sisi keuangan dan logistik. Tahap ini sering dianggap sebagai waktu 'pengiriman' dan berdampak langsung pada penilaian persediaan serta pengakuan pendapatan.
Sumber data
Stempel waktu dicatat di tabel LIKP (WADAT_IST - Actual goods movement date) saat pengeluaran barang dicatat. Tabel alur dokumen VBFA menghubungkan catatan ini dengan sales order.
Pengumpulan data
Diambil dari tanggal pergerakan barang aktual (LIKP-WADAT_IST) pada header pengiriman.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Pengiriman dibuat
|
Aktivitas ini menandai pembuatan dokumen pengiriman keluar, yang memulai proses pengiriman dan logistik. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit saat dokumen pengiriman dibuat dengan merujuk pada sales order. | ||
|
Mengapa ini penting
Pencapaian ini menandai peralihan dari pemrosesan penjualan ke logistik. Menganalisis waktu dari konfirmasi pesanan hingga pembuatan pengiriman membantu menemukan hambatan dalam perencanaan pemenuhan pesanan.
Sumber data
Diambil dari stempel waktu pembuatan di tabel LIKP (SD Document: Delivery Header Data). Hubungan dengan sales order disimpan di tabel VBFA (Sales Document Flow).
Pengumpulan data
Diambil dari stempel waktu pembuatan header dokumen pengiriman di tabel LIKP.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Pesanan ditutup
|
Menandai status akhir sales order, yang menunjukkan bahwa semua proses terkait, termasuk pengiriman, penagihan, dan pembayaran, telah selesai. Status ini disimpulkan dari status keseluruhan dokumen penjualan. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini memberikan titik akhir yang pasti untuk pesanan yang berhasil diselesaikan dalam analisis proses. Dengan begitu, waktu siklus dari awal hingga akhir dapat diukur secara akurat untuk pesanan yang terpenuhi.
Sumber data
Disimpulkan saat kolom status keseluruhan dokumen penjualan (VBUK-GBSTK) berubah menjadi 'C' (Completely processed). Stempel waktunya harus diambil dari pembaruan terakhir pada dokumen terkait, seperti penyelesaian pembayaran.
Pengumpulan data
Disimpulkan saat status dokumen VBUK-GBSTK menjadi 'C'. Stempel waktunya diambil dari peristiwa terakhir, misalnya Payment Received.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Pesanan penjualan dibuat
|
Aktivitas ini menandai dimulainya proses penjualan, saat sales order baru resmi dibuat di sistem. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit ketika pengguna menyimpan dokumen sales order baru, misalnya melalui transaksi VA01. Tindakan ini membuat entri baru di tabel VBAK. | ||
|
Mengapa ini penting
Ini adalah peristiwa awal utama dalam proses Order to Cash. Menganalisis waktu dari aktivitas ini hingga pencapaian tahap-tahap berikutnya penting untuk mengukur total waktu siklus dan menemukan keterlambatan di tahap awal.
Sumber data
Dicatat di tabel VBAK (Sales Document Header Data) saat dokumen dibuat. Kolom tanggal pembuatan (ERDAT) dan waktu pembuatan (ERZET) menyediakan stempel waktunya.
Pengumpulan data
Diambil dari stempel waktu pembuatan data header sales order di tabel VBAK.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Sales order dikonfirmasi
|
Menandai tahap saat ketersediaan material telah diperiksa dan jumlah serta tanggal pengiriman yang dikonfirmasi telah ditetapkan untuk item pesanan. Peristiwa ini disimpulkan dari pembuatan baris jadwal dengan jumlah yang dikonfirmasi. | ||
|
Mengapa ini penting
Ini adalah pencapaian penting yang menandai komitmen kepada pelanggan. Waktu yang diperlukan untuk mencapai tahap ini (waktu siklus konfirmasi pesanan) menjadi ukuran utama efisiensi pemrosesan internal.
Sumber data
Disimpulkan dari pembuatan catatan di tabel VBEP (Sales Document: Schedule Line Data) dengan jumlah yang dikonfirmasi (BMENG > 0) untuk item sales order.
Pengumpulan data
Diambil dari tanggal pembuatan baris jadwal pertama di tabel VBEP yang memiliki jumlah terkonfirmasi.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Barang diambil
|
Menandai selesainya proses fisik pengambilan barang dari lokasi penyimpanan gudang untuk pengiriman keluar. Peristiwa ini biasanya disimpulkan dari pembaruan status pada dokumen pengiriman. | ||
|
Mengapa ini penting
Pengambilan barang merupakan tahap penting dalam proses pemenuhan pesanan di gudang. Melacak penyelesaiannya membantu mengukur efisiensi gudang dan menemukan keterlambatan sebelum barang siap dikirim.
Sumber data
Disimpulkan dari kolom status di tabel LIPS (Delivery Item) atau LIKP (Delivery Header), seperti status pengambilan (KOSTA). Perubahan menjadi 'Completely picked' menandai peristiwa ini.
Pengumpulan data
Disimpulkan dari perubahan bertanda waktu pada kolom status pengambilan, misalnya LIKP-KOSTA, di dokumen pengiriman.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Blokir sales order dihapus
|
Menandai penghapusan blokir pemrosesan agar sales order dapat berlanjut ke tahap berikutnya. Peristiwa ini disimpulkan dari perubahan kolom blokir terkait, dari nilai yang terisi kembali menjadi kosong atau dihapus. | ||
|
Mengapa ini penting
Melacak waktu yang diperlukan untuk menghapus blokir penting untuk memahami durasi keterlambatan. Aktivitas ini membantu mengukur pengerjaan ulang dan efisiensi proses penyelesaian masalah.
Sumber data
Disimpulkan dari tabel data perubahan (CDHDR, CDPOS) saat kolom blokir pada sales order, misalnya VBAK-LIFSK, berubah dari nilai terisi menjadi kosong.
Pengumpulan data
Diidentifikasi dari perubahan kolom blokir, misalnya VBAK-LIFSK, dari nilai terisi kembali menjadi kosong.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Blokir sales order diterapkan
|
Aktivitas ini terjadi saat blokir pemrosesan diterapkan pada sales order, sehingga aktivitas berikutnya seperti pembuatan pengiriman tidak dapat dilakukan. Peristiwa ini disimpulkan dengan memantau log perubahan pada kolom blokir tertentu di header atau item sales order. | ||
|
Mengapa ini penting
Penerapan blokir merupakan penyimpangan penting dari alur proses yang diharapkan. Dengan mengetahui alasan dan frekuensi penerapan blokir, Anda dapat menemukan masalah sistemik pada kualitas data, penetapan harga, atau data induk pelanggan.
Sumber data
Disimpulkan dari tabel data perubahan (CDHDR, CDPOS) untuk kolom blokir pada sales order, seperti VBAK-AUFSP (Order block) atau VBAK-LIFSK (Delivery block).
Pengumpulan data
Diidentifikasi dari perubahan kolom blokir, misalnya VBAK-LIFSK, dari nilai kosong menjadi terisi.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Dokumen akuntansi dibuat
|
Aktivitas ini terjadi saat faktur berhasil dicatat di modul akuntansi keuangan dan menghasilkan entri jurnal. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit dengan pembuatan dokumen terkait di buku besar keuangan. | ||
|
Mengapa ini penting
Peristiwa ini memastikan pendapatan dari penjualan telah diakui secara resmi dalam pembukuan perusahaan. Keterlambatan pada tahap ini dapat memengaruhi keakuratan laporan keuangan.
Sumber data
Diambil dari tanggal pembuatan (CPUDT) dan waktu pembuatan (CPUTM) di tabel BKPF (Accounting Document Header). Tabel VBRK biasanya menyimpan nomor dokumen akuntansi terkait (VBRK-BELNR).
Pengumpulan data
Diambil dari stempel waktu pembuatan header dokumen akuntansi di tabel BKPF.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Faktur dikirim ke pelanggan
|
Menandakan bahwa faktur yang dibuat telah dikirimkan kepada pelanggan, misalnya melalui cetak, email, atau EDI. Peristiwa ini biasanya disimpulkan dari log pemrosesan sistem penentuan output. | ||
|
Mengapa ini penting
Perhitungan waktu pembayaran sering dimulai saat pelanggan menerima faktur. Melacak peristiwa ini penting untuk mengukur waktu siklus penagihan pembayaran secara akurat.
Sumber data
Disimpulkan dari catatan di tabel NAST (Message Status), yang mencatat pemrosesan jenis output seperti faktur. Tanggal dan waktu pemrosesan dapat digunakan sebagai stempel waktu peristiwa.
Pengumpulan data
Disimpulkan dari stempel waktu pemrosesan catatan pesan output terkait di tabel NAST.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Item sales order ditolak
|
Menandai pembatalan atau penolakan item tertentu pada sales order sebelum item tersebut selesai diproses. Peristiwa ini disimpulkan dari penerapan 'Reason for Rejection' pada item. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini menandai hasil yang tidak berhasil untuk sebagian pesanan. Menganalisis waktu dan alasan penolakan item membantu menemukan masalah terkait ketersediaan produk, harga, atau kebutuhan pelanggan.
Sumber data
Disimpulkan dari log perubahan (CDHDR, CDPOS) yang menunjukkan kapan kolom 'Reason for Rejection' (VBAP-ABGRU) diisi untuk item sales order.
Pengumpulan data
Disimpulkan dari stempel waktu saat kolom VBAP-ABGRU diisi untuk satu atau beberapa item baris.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Pemeriksaan kredit dilakukan
|
Menandai selesainya pemeriksaan kelayakan kredit pelanggan yang terkait dengan sales order. Pemeriksaan ini dapat dilakukan secara otomatis atau manual. Penyelesaiannya biasanya disimpulkan dari perubahan status kredit keseluruhan dokumen. | ||
|
Mengapa ini penting
Pemeriksaan kredit sering menjadi hambatan yang dapat menunda konfirmasi dan pemenuhan pesanan secara signifikan. Dengan melacak aktivitas ini, Anda dapat mengukur durasi dan dampaknya terhadap keseluruhan proses.
Sumber data
Disimpulkan dari pembaruan status di tabel VBUK (Sales Document: Header Status and Administrative Data). Perubahan pada kolom status kredit (CMGST) menandakan pemeriksaan telah selesai.
Pengumpulan data
Disimpulkan dari perubahan bertanda waktu pada kolom status kredit (VBUK-CMGST) di dokumen penjualan.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Sales order diubah
|
Menandakan bahwa atribut penting pada sales order yang sudah ada, seperti jumlah, harga, atau tanggal pengiriman yang diminta, diubah setelah dokumen pertama kali dibuat. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit di tabel log perubahan SAP. | ||
|
Mengapa ini penting
Perubahan yang sering terjadi menandakan proses yang tidak stabil dan dapat menyebabkan pengerjaan ulang, kesalahan pemenuhan pesanan, serta keterlambatan. Aktivitas ini penting untuk mengukur tingkat perubahan sales order dan menemukan akar masalahnya.
Sumber data
Diambil dari tabel data perubahan, CDHDR (Change document header) dan CDPOS (Change document items), yang mencatat perubahan pada tabel sales order seperti VBAK dan VBAP.
Pengumpulan data
Diidentifikasi dari entri di tabel CDHDR yang terhubung dengan objek sales order (OBJECTCLAS 'VERKBELEG').
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
Panduan ekstraksi
Siap memulai?
Gunakan templat data ini untuk memulai process mining dengan yakin. Temukan wawasan untuk meningkatkan efisiensi dan kepuasan pelanggan dalam proses Order to Cash Anda.
Optimalkan proses Order to Cash - Pemrosesan Pesanan Penjualan sekarang!
Atasi hambatan dan tingkatkan arus kas. Bergabunglah dengan organisasi lain yang mengurangi waktu siklus hingga 30%.
Tidak perlu kartu kredit. Penyiapan hanya perlu beberapa menit.