Il suo template dei dati per il Supply Chain Management

Questo attributo descrive un singolo passaggio o traguardo nel processo della supply chain. Registra eventi chiave come la creazione dell'ordine, i controlli dell'inventario, le fasi di produzione e le conferme di consegna, formando la sequenza operativa di ogni Ordine Logistico.

Nell'analisi di Process Mining, la sequenza delle attivit viene utilizzata per scoprire automaticamente la mappa del processo, identificare deviazioni dalle procedure standard e individuare i colli di bottiglia. la base per analizzare il flusso del processo, la conformit e identificare i cicli di rework, come illustrato nella dashboard Quality Control Rework Analysis.

Definisce le fasi del processo, consentendo la scoperta e la visualizzazione del flusso reale della supply chain end-to-end.

Questo valore viene solitamente derivato dagli event log, dai record di cambio stato o dai codici transazione all'interno dei vari moduli di Kinaxis RapidResponse.

L'ordine logistico funge da ID del caso principale, raggruppando tutti gli eventi legati a un singolo percorso di evasione. Consente il tracciamento end-to-end dello spostamento di un prodotto lungo la supply chain, dalla previsione iniziale fino alla prova finale di consegna.

Nel Process Mining, l'analisi delle attività per ordine logistico è fondamentale: permette la visualizzazione dei flussi completi, il calcolo dei tempi di ciclo e l'identificazione di varianti e colli di bottiglia per ogni singolo ordine. È la struttura portante per dashboard come l'Order Fulfillment Cycle Time e le varianti logistiche end-to-end.

Questa la chiave essenziale per tracciare l'intero ciclo di vita di un ordine, rendendo possibile l'analisi delle variazioni di processo, dell'efficienza e della conformit dall'inizio alla fine.

Questo identificativo in genere un campo fondamentale nei moduli di gestione degli ordini o di pianificazione logistica all'interno di Kinaxis RapidResponse.

L'Event Time registra il momento esatto in cui si è svolta un'attività. Questo timestamp è fondamentale per ordinare gli eventi cronologicamente e calcolare la durata tra le diverse fasi del processo.

L'analisi si basa fortemente su questo attributo per calcolare tutte le metriche temporali, inclusi tempi di ciclo, tempi di attesa e lead time. È essenziale per dashboard come Order Fulfillment Cycle Time e KPI come l'Avg Order-to-Delivery Cycle Time. Timestamp accurati sono alla base della comprensione delle prestazioni del processo e dell'identificazione dei ritardi.

Questo timestamp fornisce l'ordine cronologico degli eventi ed la base per tutti i calcoli di durata e performance, rivelando colli di bottiglia e ritardi.

Queste informazioni si trovano solitamente accanto ai dati sulle attivit nei log delle transazioni o nei record di aggiornamento dello stato nei vari moduli di Kinaxis RapidResponse.

Questo attributo identifica il sistema di origine per ogni voce dell'event log. In un panorama complesso, gli eventi di un singolo processo potrebbero provenire da pi sistemi, come un ERP, un WMS e lo stesso Kinaxis.

In fase di analisi, ci aiuta nella validazione dei dati e nella comprensione dell'ecosistema tecnologico del processo. Pu anche aiutare a identificare problemi di integrazione dei dati o discrepanze tra i diversi sistemi coinvolti nella supply chain.

Fornisce il contesto sull'origine dei dati, fondamentale per la validazione, la risoluzione dei problemi e la comprensione della frammentazione dei processi tra i diversi sistemi IT.

Si tratta spesso di un valore statico aggiunto durante il processo di estrazione dei dati per indicarne l'origine.

Questo attributo fornisce la data e l'ora dell'ultimo recupero dei dati. un campo di metadati che aiuta gli utenti a comprendere l'aggiornamento dei dati che stanno analizzando.

In qualsiasi dashboard di Process Mining, questa informazione fondamentale per il contesto. Indica all'utente quanto recente l'analisi e quando previsto il prossimo aggiornamento dei dati, garantendo che le decisioni vengano prese sulla base di informazioni tempestive.

Informa gli utenti sulla tempestività dei dati, assicurando che comprendano quanto sia aggiornata l'analisi del processo e quando è stata eseguita l'ultima sincronizzazione.

Si tratta di un campo di metadati generato e applicato al dataset durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).

Questo attributo registra il timestamp in cui il cliente ha ricevuto ufficialmente la merce. Segna la fase finale del processo di evasione dell'ordine.

la controparte della "Data di consegna richiesta" e viene utilizzato per determinare se una consegna stata puntuale o in ritardo. Questa una metrica centrale per la dashboard On-Time Delivery Performance ed fondamentale per il calcolo degli accordi sui livelli di servizio (SLA) e dell'affidabilit complessiva della supply chain.

Conferma il completamento del processo di consegna ed è essenziale per calcolare le prestazioni di consegna reali rispetto alle aspettative dei clienti.

Queste informazioni provengono spesso da un evento di prova di consegna, che pu essere registrato in Kinaxis o in un sistema di gestione dei trasporti (TMS) integrato.

Questo attributo memorizza la data in cui il cliente prevede di ricevere il suo ordine. Funge da base per misurare le performance di consegna e la soddisfazione del cliente.

Questa data viene confrontata direttamente con la "Data di consegna effettiva" per calcolare il KPI On-Time Delivery Rate e alimentare la dashboard On-Time Delivery Performance. Comprendere il divario tra la data di consegna richiesta e quella effettiva fondamentale per identificare i ritardi sistemici e migliorare il servizio clienti.

Questo il benchmark principale per misurare le prestazioni di puntualit delle consegne ed una componente critica dei KPI sulla soddisfazione del cliente.

Questo un campo standard sugli ordini di vendita dei clienti all'interno di Kinaxis RapidResponse.

Questo attributo identifica il cliente finale associato all'ordine logistico. fondamentale per segmentare l'analisi dei processi da una prospettiva orientata al cliente.

Utilizzando il Customer ID, possibile analizzare le performance di puntualit delle consegne per clienti specifici, capire quali clienti hanno i flussi d'ordine pi complessi e personalizzare i miglioramenti del servizio. Ci aiuta a dare priorit ai clienti di alto valore e a gestire le relazioni con loro in modo pi efficace.

Consente un'analisi dei processi orientata al cliente, aiutando a valutare i livelli di servizio, le prestazioni di consegna e la complessità di evasione per i clienti strategici.

Presente nelle tabelle degli ordini cliente o nelle cartelle di lavoro all'interno di Kinaxis RapidResponse, spesso con l'etichetta 'Numero cliente' o 'Intestatario'.

Questo attributo specifica il prodotto gestito nell'ordine logistico. Consente di segmentare l'analisi per tipo di prodotto, categoria o articolo specifico.

Analizzare il processo per prodotto fondamentale per identificare gli articoli che subiscono frequenti ritardi, problemi di qualit o percorsi di evasione complessi. Questo essenziale per le dashboard Demand Forecast Accuracy e Quality Control Rework Analysis, aiutando a individuare linee di prodotti o catene di approvvigionamento problematiche.

Consente l'analisi dei processi specifica per linee di prodotto o categorie, aiutando a identificare quali prodotti hanno percorsi di evasione inefficienti o problematici.

Questo un campo standard nei dati relativi a ordini, spedizioni e inventario all'interno di Kinaxis RapidResponse, spesso etichettato come "SKU", "Codice materiale" o "ID prodotto".

Questo attributo identifica la persona o l'utente di sistema responsabile di una specifica fase del processo. Aiuta a comprendere la distribuzione del carico di lavoro, a identificare le esigenze di formazione e ad analizzare le prestazioni di diversi utenti o team.

In fase di analisi, pu essere utilizzato per filtrare la mappa del processo e vedere come i singoli utenti eseguono i propri compiti o per identificare attivit gestite frequentemente da un ristretto gruppo di specialisti. Pu anche evidenziare potenziali opportunit di automazione per attivit manuali e ripetitive.

Attribuisce la responsabilità dell'utente per le fasi del processo, consentendo l'analisi delle prestazioni del team, della distribuzione del carico di lavoro e del rispetto delle procedure.

Si trova solitamente nei log delle transazioni come campi "Nome utente", "Modificato da" o "Creato da" all'interno di Kinaxis RapidResponse.

Questo attributo booleano deriva dal confronto tra la "Data di consegna effettiva" e la "Data di consegna richiesta". Semplifica l'analisi delle prestazioni categorizzando ogni ordine completato come puntuale o in ritardo.

Questo flag il driver principale per la dashboard On-Time Delivery Performance e per il KPI On-Time Delivery Rate. Consente di filtrare, aggregare e visualizzare facilmente le prestazioni di consegna in base a diverse dimensioni come cliente, prodotto o regione.

Fornisce un risultato binario chiaro per le prestazioni di consegna, semplificando il calcolo dei KPI di puntualità e consentendo efficaci visualizzazioni in dashboard.

Questo attributo non si trova nel sistema sorgente, ma viene calcolato durante la fase di trasformazione dei dati per il Process Mining.

Questo attributo booleano identifica le attivit che si verificano come parte di un ciclo di rework. Viene solitamente contrassegnato come "true" quando un'attivit di produzione o di controllo qualit viene ripetuta per lo stesso Ordine Logistico dopo un primo tentativo.

Questo flag essenziale per la dashboard Quality Control Rework Analysis e per il KPI Rework Rate. Consente agli analisti di quantificare facilmente la frequenza delle rilavorazioni e di isolare i flussi di processo che causano inefficienze, aumento dei costi e tempi di ciclo pi lunghi.

Segnala direttamente i cicli di rilavorazione inefficienti all'interno del processo, facilitando la quantificazione dell'impatto dei problemi di qualità su costi e tempi di ciclo.

Questo attributo viene calcolato all'interno dello strumento di Process Mining rilevando sequenze ripetute di attivit per un determinato caso.

Questo attributo identifica il fornitore coinvolto nelle attivit di approvvigionamento, come "Ordine d'acquisto emesso" e "Materie prime ricevute".

essenziale per la dashboard Supplier Delivery Performance, in quanto consente all'azienda di misurare e confrontare la puntualit e i lead time dei diversi fornitori. Questa analisi aiuta nella gestione dei rapporti con i fornitori, nell'identificazione di partner affidabili e nella mitigazione dei rischi nella supply chain in entrata.

Consente l'analisi delle prestazioni dei fornitori, fondamentale per identificare i colli di bottiglia nell'approvvigionamento e garantire una catena di fornitura in entrata affidabile.

Situato nei documenti di acquisto e nei record di ricezione merce all'interno di Kinaxis RapidResponse, solitamente denominato 'ID Fornitore' o 'Numero Fornitore'.

Questo attributo specifica come le merci vengono spostate da un luogo all'altro. Pu includere opzioni standard o spedizioni rapide.

fondamentale per la dashboard Expedited Order Overview e per il KPI Expedited Order Percentage. L'analisi di questo attributo aiuta a identificare quanto spesso vengono utilizzate le costose spedizioni rapide, il che pu indicare problemi sottostanti nella pianificazione o nell'esecuzione. Supporta inoltre l'analisi dei tempi delle tratte di trasporto confrontando l'efficienza delle diverse modalit.

Identifica i metodi di trasporto, fattore chiave per analizzare i costi logistici, i tempi di transito e la frequenza delle costose spedizioni urgenti.

Queste informazioni sono solitamente memorizzate nei documenti di spedizione o trasporto all'interno di Kinaxis RapidResponse o di un TMS integrato.

Questo attributo registra il motivo specifico di un difetto di qualit. Fornisce un contesto critico quando l'attivit "Controllo qualit superato" non avviene e il processo torna invece in produzione per il rework.

Nella dashboard Quality Control Rework Analysis, questi dati spiegano il "perch" dietro gli eventi di rilavorazione. Analizzare i motivi dello scarto aiuta a identificare le cause alla radice dei problemi qualitativi, come difetti dei materiali, malfunzionamenti delle attrezzature o errori dell'operatore, consentendo azioni di miglioramento mirate.

Fornisce un contesto cruciale per i difetti qualitativi e i cicli di rilavorazione, consentendo l'analisi della causa profonda per migliorare la qualità del prodotto e ridurre gli sprechi.

Queste informazioni si troverebbero nei moduli o nelle tabelle di gestione della qualit, collegati agli eventi di ispezione della qualit.

Questo attributo l'identificativo chiave per le attivit di approvvigionamento. Collega la richiesta di materiali ("Richiesta d'acquisto creata") all'ordine ufficiale inviato a un fornitore ("Ordine d'acquisto emesso") e alla successiva ricezione di tali materiali ("Materie prime ricevute").

Mentre l'Ordine Logistico il case ID, il Numero dell'Ordine d'Acquisto un riferimento critico ai documenti aziendali che consente di analizzare nel dettaglio le specifiche transazioni con i fornitori. fondamentale per esaminare in modo approfondito la dashboard Supplier Delivery Performance.

Funge da riferimento chiave per tutte le attività di approvvigionamento, consentendo un'analisi dettagliata del sottoprocesso di acquisto e delle prestazioni dei fornitori.

Questo un campo primario nei moduli o nelle cartelle di lavoro di acquisto e approvvigionamento all'interno di Kinaxis RapidResponse.

Questo attributo specifica il numero di unit di un particolare prodotto incluse in un ordine cliente. Si tratta di un dato transazionale fondamentale.

In fase di analisi, la quantit dell'ordine viene utilizzata per il confronto con le quantit previste al fine di misurare l'accuratezza delle previsioni. Aiuta inoltre a dare priorit agli ordini di grandi volumi e a comprendere la portata delle operazioni di produzione e logistica necessarie per i diversi ordini.

Fondamentale per misurare l'accuratezza della previsione della domanda confrontandola con gli ordini reali e per comprendere i driver di volume nella supply chain.

Questo un campo standard nei dati relativi alle righe degli ordini cliente all'interno di Kinaxis RapidResponse.

Questo attributo contiene la quantit di prodotto che si prevedeva di ordinare in un determinato periodo. Rappresenta l'output del processo di pianificazione della domanda.

Questi dati sono essenziali per la dashboard Demand Forecast Accuracy e per il KPI Forecast-to-Actual Order Deviation. Confrontando questo valore con la "Quantit ordinata" effettiva, le aziende possono valutare l'affidabilit delle proprie previsioni, un aspetto critico per ottimizzare i livelli di scorte e la pianificazione della produzione.

Serve come base di riferimento per misurare l'accuratezza delle previsioni, aiutando a migliorare la gestione dell'inventario e a ridurre i costi associati a eccessi di scorte o stock-out.

Questi dati provengono dai moduli di pianificazione della domanda o di previsione all'interno di Kinaxis RapidResponse.

Questo attributo identifica la risorsa fisica coinvolta in una fase del processo, in particolare nella produzione. Potrebbe trattarsi di un macchinario specifico, di una linea di assemblaggio o di una stazione di imballaggio.

L'analisi del processo per risorsa centrale nella dashboard Supply Chain Resource Utilization. Aiuta a comprendere il carico di lavoro e le prestazioni delle diverse risorse, a identificare quali macchine rappresentano dei colli di bottiglia e a ottimizzare l'allocazione delle risorse per migliorare la produttivit e l'efficienza.

Identifica l'attrezzatura o la linea specifica utilizzata, il che è essenziale per analizzare l'utilizzo delle risorse, i vincoli di capacità e i colli di bottiglia della produzione.

Questi dati si trovano spesso nei sistemi di esecuzione della produzione (MES) integrati con Kinaxis o all'interno di dati dettagliati sulla pianificazione della produzione.

Questo attributo identifica la specifica posizione fisica, come uno stabilimento o un sito di produzione, coinvolta nel processo della supply chain. Fornisce un contesto geografico e organizzativo alle attivit legate alla produzione.

Analizzare il processo per stabilimento consente di confrontare le prestazioni tra i diversi siti. Pu aiutare a identificare quali stabilimenti sono pi efficienti, quali presentano tassi di rework pi elevati e dove i colli di bottiglia della produzione sono pi comuni, supportando l'analisi dell'utilizzo delle risorse.

Fornisce il contesto geografico per le attività di produzione, consentendo il benchmarking delle prestazioni e l'analisi dei colli di bottiglia tra diversi siti produttivi.

Questo un attributo comune nei dati di produzione, inventario e logistica all'interno di Kinaxis RapidResponse.

Si tratta di una metrica a livello di caso che misura la durata end-to-end dell'intero processo di evasione dell'ordine. Viene calcolata prendendo il timestamp dell'ultima attivit ("Prova di consegna firmata") e sottraendo il timestamp della prima attivit rilevante ("Ordine cliente ricevuto").

Questa metrica la pietra miliare della dashboard Order Fulfillment Cycle Time e del KPI Avg Order-to-Delivery Cycle Time. Fornisce una visione d'insieme dell'efficienza e della velocit complessiva della supply chain, aiutando a monitorare i miglioramenti e a identificare i ritardi sistemici nel tempo.

Rappresenta la durata totale end-to-end del processo di evasione, fungendo da KPI critico per misurare la velocità e l'efficienza complessiva della supply chain.

Questo non un campo nel sistema sorgente, ma una metrica calcolata a livello di caso all'interno del software di Process Mining.

Questo attributo specifica la struttura di stoccaggio coinvolta nelle attivit di evasione. fondamentale per comprendere le fasi di logistica e gestione delle scorte della supply chain.

Analizzando le attivit per magazzino, le aziende possono confrontare l'efficienza della propria rete di distribuzione. Ci utile per le dashboard relative ai colli di bottiglia dell'inventario e alla produttivit dell'evasione, aiutando a identificare scorte a rotazione lenta o operazioni di magazzino inefficienti.

Individua il magazzino o il centro di distribuzione specifico, consentendo l'analisi dei movimenti di inventario, dell'efficienza di picking e della velocità di evasione per località.

Presente nei dati di gestione dell'inventario e di spedizione, spesso associato agli eventi di picking e spedizione merci.