Il vostro Template Dati per la gestione del magazzino

L'"Ora di Inizio Evento" è un timestamp preciso che registra il momento in cui inizia un'attività di magazzino. Questo dato è critico per comprendere la tempistica e la durata delle fasi del processo. Se combinato con un timestamp di fine, permette il calcolo esatto della durata di ogni attività.

Nel Process Mining, questo timestamp è fondamentale per ordinare gli eventi cronologicamente e costruire un flusso di processo accurato. È la base per tutte le analisi temporali, inclusi il calcolo dei tempi di ciclo tra le attività, l'identificazione dei tempi di attesa e l'individuazione dei colli di bottiglia dove il lavoro subisce ritardi. Orari di inizio accurati sono essenziali per le dashboard di performance e i KPI di efficienza.

Questo timestamp è essenziale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare i tempi di ciclo, fondamentali per identificare colli di bottiglia e ritardi nel processo.

Presente negli Event Log di sistema o nei record di transazione che registrano l'inizio di un'attività specifica o un cambio di stato.

L'ID Ordine di magazzino è una chiave univoca assegnata a ogni ordine di lavoro logistico all'interno del sistema di gestione del magazzino. Collega tutte le attività correlate, come ricezione, messa a dimora, prelievo, imballaggio e spedizione, in un'unica istanza di processo end-to-end.

Nel Process Mining, questo attributo è fondamentale per ricostruire il ciclo di vita di ogni ordine di magazzino. Utilizzando l'ID Ordine di magazzino come identificatore del caso, gli analisti possono visualizzare il flusso completo di un ordine, identificare i percorsi comuni, scoprire le deviazioni dal processo standard e misurare il tempo totale impiegato dall'inizio alla fine. Ciò consente un'analisi completa dell'intero processo di evasione per uno specifico ordine.

Questo è il Case ID essenziale che collega tutte le attività di magazzino correlate, rendendo possibile l'analisi del processo di evasione ordini end-to-end.

Solitamente si trova nelle tabelle di testata dei documenti degli ordini di magazzino o nei log di transazione relativi ai task logistici.

Il "Nome Attività" descrive un passaggio o un evento distinto all'interno del processo di gestione del magazzino. Queste attività rappresentano i singoli compiti eseguiti per evadere un ordine di magazzino, fornendo una visione granulare del flusso. Gli esempi includono la creazione di un ordine, il ricevimento merci, l'esecuzione di controlli di qualità, il picking degli articoli e la spedizione.

Per l'analisi di Process Mining, questo attributo è fondamentale per costruire la mappa dei processi. Definisce i nodi del grafo del processo, permettendo agli analisti di visualizzare la sequenza degli eventi, comprendere la frequenza dei diversi compiti e identificare colli di bottiglia o transizioni inefficienti tra le attività. Una convenzione di denominazione chiara e coerente per le attività è vitale per un Process Discovery significativo.

Questo attributo definisce le fasi nella mappa dei processi, che è la base di ogni analisi di Process Mining per identificare colli di bottiglia e deviazioni.

Solitamente si trova negli event log, nelle tabelle di gestione dei task o nei dati di transazione in cui vengono registrate le singole operazioni di magazzino.

L'attributo Sistema sorgente indica l'origine dei dati dell'evento, come un Warehouse Management System (WMS) specifico, un sistema Enterprise Resource Planning (ERP) o un'applicazione legacy. In ecosistemi IT complessi, un singolo processo aziendale può estendersi su più sistemi e questo campo aiuta a distinguere la provenienza di ogni dato.

Questa informazione è preziosa per la convalida e la governance dei dati, garantendo che le informazioni utilizzate per il Process Mining siano riconducibili alla loro origine corretta. Supporta inoltre l'analisi delle cause radice in caso di rilevamento di problemi di qualità dei dati. A fini analitici, può essere utilizzato per confrontare le varianti di processo o le metriche di performance tra diversi sistemi o versioni software all'interno della stessa organizzazione.

Fornisce contesto sull'origine dei dati, aspetto cruciale per la validazione, la risoluzione dei problemi e la comprensione delle varianti di processo tra diversi sistemi.

Queste informazioni vengono spesso aggiunte durante il processo di estrazione dei dati (ETL) o possono essere campi standard nei data warehouse e nelle piattaforme di integrazione.

Il timestamp dell'"Ultimo Aggiornamento Dati" specifica quando il dataset utilizzato per l'analisi è stato aggiornato l'ultima volta dai sistemi di origine. Fornisce un'indicazione chiara della freschezza e della rilevanza dei dati, assicurando che gli utenti siano consapevoli del periodo coperto dall'analisi.

Questo attributo è fondamentale per mantenere la fiducia nelle dashboard e nelle analisi di Process Mining. Permette agli utenti di capire se stanno guardando informazioni quasi in tempo reale o dati storici. Visualizzare questo timestamp in modo evidente aiuta a gestire le aspettative e previene interpretazioni errate basate su informazioni datate. È un componente chiave della data governance e della trasparenza.

Questo timestamp garantisce agli utenti di conoscere l'aggiornamento dei dati, fattore vitale per prendere decisioni informate e tempestive basate sugli insight del Process Mining.

Questo valore viene solitamente generato e memorizzato durante il processo di estrazione dei dati (ETL) quando i dati vengono caricati nella piattaforma di Process Mining.

La Data di completamento richiesta rappresenta la scadenza target per la finalizzazione di un ordine di magazzino, tipicamente per le spedizioni in uscita. Questa data dipende spesso dagli impegni presi con i clienti, dai programmi di ritiro dei corrieri o dagli accordi interni sui livelli di servizio (SLA). Funge da benchmark principale per misurare le prestazioni in termini di puntualità.

Nel Process Mining, questo attributo è essenziale per l'analisi delle performance di spedizione puntuale. Confrontando la data di completamento effettiva con quella richiesta, le aziende possono calcolare il tasso di puntualità e identificare le cause alla radice dei ritardi. L'analisi degli ordini che non hanno rispettato la data richiesta può rivelare specifici colli di bottiglia, vincoli di risorse o fasi del processo che contribuiscono costantemente ai ritardi, consentendo interventi di miglioramento mirati.

Questo è il benchmark per misurare la puntualità. Il confronto con la data di completamento effettiva è fondamentale per calcolare il KPI relativo al tasso di spedizione puntuale.

Solitamente si trova nei dati di testata dell'ordine di magazzino, spesso ereditati dall'ordine di vendita o dalla richiesta del cliente associata.

L'ID Utente identifica in modo univoco la persona o la risorsa responsabile dell'esecuzione di un'attività di magazzino specifica. Potrebbe trattarsi di un operatore, di un supervisore di turno o persino di un sistema automatizzato come un robot o un controllore di nastri trasportatori. Tracciare chi ha eseguito ogni attività è fondamentale per comprendere l'allocazione delle risorse e le performance.

Questo attributo abilita analisi avanzate relative alla gestione della forza lavoro e delle risorse. Può essere utilizzato per analizzare i livelli di produttività tra diversi utenti o team, identificare le esigenze di formazione e garantire il rispetto delle procedure operative standard. Filtrando la mappa dei processi per ID Utente, gli analisti possono confrontare il modo in cui diversi individui o team eseguono lo stesso processo, individuando le best practice o le aree che necessitano di miglioramenti. È inoltre cruciale per scopi di conformità e auditing.

Questo attributo è fondamentale per l'analisi delle performance delle risorse, consentendo confronti di efficienza e qualità tra diversi dipendenti, team o turni.

Solitamente disponibile nei log di transazione o nei record di esecuzione dei task dove viene registrato l'utente che ha confermato o completato l'azione.

L'"Ora di Fine Evento" segna il momento preciso in cui un compito o un'attività di magazzino terminano. Questo timestamp è la controparte dell'"Ora di Inizio Evento" ed è essenziale per misurare la durata delle singole attività. Non tutti gli eventi hanno una durata distinta, ma per quelli che l'hanno, come il picking o il packing, questo dato è inestimabile.

Nel Process Mining, avere sia l'orario di inizio che di fine consente un'analisi sofisticata delle performance. Permette il calcolo dei tempi di elaborazione (il tempo trascorso lavorando attivamente su un compito) rispetto ai tempi di attesa (il tempo tra i compiti). Questa distinzione è critica per identificare i veri colli di bottiglia operativi rispetto ai problemi di disponibilità delle risorse.

Permette il calcolo preciso delle durate delle attività, aiutando a distinguere tra tempo di elaborazione attivo e tempo di attesa inattivo per una migliore analisi dei colli di bottiglia.

Presente negli Event Log di sistema o nei record di transazione che registrano il completamento di un'attività specifica o un cambio di stato.

La "Quantità Effettiva" è il numero di unità gestite fisicamente, conteggiate e confermate da un operatore o dal sistema durante un'attività. Riflette l'esecuzione reale di un compito, come il numero di articoli ricevuti da un fornitore o la quantità prelevata da un'ubicazione per evadere un ordine.

Questo attributo è fondamentale per l'analisi degli scostamenti rispetto alla "Quantità Pianificata". Le discrepanze tra quantità pianificate ed effettive sono indicatori diretti di problemi nei processi, come spedizioni parziali dai fornitori, errori di picking o imprecisioni nell'inventario. Il Process Mining utilizza questi dati per individuare quali prodotti, ubicazioni o dipendenti siano più frequentemente associati a tali varianze, consentendo interventi mirati per migliorare l'accuratezza e ridurre gli errori costosi.

Questo misura l'esito reale di un task. L'analisi rispetto alla quantità pianificata aiuta a identificare errori e inefficienze nel prelievo, nella ricezione o nel conteggio.

Registrato nei dati di conferma dell'attività, in cui un operatore o il sistema inserisce la quantità di articoli gestiti fisicamente.

La "Quantità Pianificata" rappresenta il numero target di unità per una specifica attività di magazzino. Per un ordine in entrata, è la quantità che si prevede di ricevere. Per un ordine in uscita, è la quantità che deve essere prelevata e spedita. Questo valore deriva solitamente dal documento commerciale originale, come un ordine d'acquisto o di vendita.

Questo attributo funge da baseline fondamentale per l'analisi delle performance e dell'accuratezza. Confrontando la Quantità Pianificata con la Quantità Effettiva, le aziende possono misurare l'accuratezza del picking, le discrepanze nel ricevimento e l'accuratezza dei record di inventario. L'analisi delle varianze può aiutare a identificare problemi sistemici con i fornitori, i processi interni o i dati di inventario, portando a miglioramenti nell'efficienza operativa e nella soddisfazione del cliente.

Questo fornisce la base per misurare l'accuratezza. Il confronto con la quantità effettiva è fondamentale per calcolare KPI come l'Accuratezza del Prelievo e identificare le discrepanze.

Presente nei dettagli delle voci di un ordine o di un'attività di magazzino, spesso derivante da un ordine di vendita, ordine d'acquisto o ordine di trasferimento associato.

Il "Tipo di Ordine" classifica gli ordini di magazzino in base al loro scopo commerciale. I tipi comuni includono ordini in entrata per ricevere merci dai fornitori, ordini in uscita per spedire prodotti ai clienti e ordini interni per movimenti come il ripristino delle scorte o le rettifiche di inventario.

Questo attributo è fondamentale per segmentare e confrontare i diversi processi di magazzino. Il flusso di un ordine in entrata è profondamente diverso da quello di uno in uscita. Utilizzando il Tipo di Ordine come filtro, gli analisti possono creare mappe dei processi e dashboard separate per ogni flusso, consentendo un'analisi più accurata e pertinente. Confrontare i KPI come il tempo di ciclo tra diversi tipi di ordine aiuta ad allocare le risorse in modo più efficace.

Ciò consente la separazione e il confronto di processi distinti come i movimenti in entrata, in uscita e interni, che presentano flussi e obiettivi di performance differenti.

Solitamente si trova nei dati di testata del documento dell'ordine di magazzino.

L'Ubicazione di stoccaggio identifica il luogo fisico all'interno del magazzino associato a un'attività. Può trattarsi dell'origine per un'attività di prelievo o della destinazione per un'attività di messa a dimora. La granularità può variare da una zona ampia a uno specifico scaffale o vano.

L'analisi dei dati per ubicazione di stoccaggio fornisce informazioni preziose sul layout e sull'efficienza del magazzino. Il Process Mining può rivelare i tempi di percorrenza tra diverse posizioni, identificare i "punti caldi" ad alta attività ed evidenziare percorsi di stoccaggio o prelievo inefficienti. Queste informazioni sono fondamentali per ottimizzare le strategie di slotting, posizionando gli articoli prelevati più frequentemente in luoghi facilmente accessibili per ridurre i tempi di spostamento e migliorare l'efficienza complessiva del prelievo. Può anche supportare la riprogettazione del layout del magazzino per ridurre la congestione e migliorare i flussi.

Abilita l'analisi del layout del magazzino e dell'efficienza dei percorsi, aiutando a ottimizzare i percorsi di picking e le strategie di stoccaggio per ridurre i tempi di ciclo.

Presente nei dettagli delle attività di magazzino, nei record di inventario e nelle transazioni di movimento merci.

La "Data di Completamento Effettiva" è il timestamp che segna la finalizzazione di tutte le attività relative a un ordine di magazzino. Per gli ordini in uscita, coincide solitamente con il momento in cui la spedizione lascia il magazzino. Per quelli in entrata, può essere quando tutte le merci sono accantonate e disponibili in inventario.

Questo attributo è la controparte reale della "Data di Completamento Richiesta" ed è critico per la misurazione delle performance. Viene utilizzato direttamente nel calcolo dei tassi di puntualità della consegna e del tempo di ciclo totale di evasione. Nell'analisi delle cause radice, filtrare i casi con una data di completamento effettiva tardiva permette agli analisti di approfondire i flussi degli ordini ritardati e identificare pattern o cause comuni.

Questo fornisce l'esito effettivo per l'analisi della puntualità. Viene utilizzato per calcolare il tempo di ciclo totale e per determinare se un ordine è stato anticipato, puntuale o in ritardo.

Questo è il timestamp dell'evento finale nel ciclo di vita dell'ordine, come "Spedizione partita" o "Ordine di magazzino completato".

L'"ID Attrezzatura" specifica il pezzo di attrezzatura per la movimentazione dei materiali (MHE) utilizzato per eseguire un compito. Può includere carrelli elevatori, transpallet, scanner portatili, cuffie per il picking vocale o sistemi automatizzati come nastri trasportatori e macchine di smistamento.

Analizzare i dati del processo per ID Attrezzatura è fondamentale per l'utilizzo degli asset e la pianificazione della manutenzione. Aiuta a rispondere a domande su quale attrezzatura sia usata più frequentemente, se esistano colli di bottiglia legati ai mezzi e come le performance delle attrezzature influenzino la durata totale dei compiti. Queste informazioni guidano le decisioni sull'acquisto di nuovi mezzi, il bilanciamento della flotta nel magazzino e la programmazione della manutenzione preventiva.

Questo attributo aiuta ad analizzare l'utilizzo delle risorse per i macchinari, identificando i colli di bottiglia relativi alle attrezzature e supportando le decisioni di manutenzione o acquisto.

Spesso registrato nei dati di conferma dell'attività, in cui un operatore inserisce l'attrezzatura utilizzata, o dai log dei sistemi automatizzati.

L'ID Magazzino è un codice univoco che identifica la struttura fisica, come un centro di distribuzione o un magazzino, in cui si sono verificate le attività registrate. Questo è particolarmente importante per le organizzazioni che gestiscono una rete di più siti logistici.

Questo attributo consente analisi comparative tra diverse sedi. Filtrando o segmentando i dati per ID Magazzino, le aziende possono effettuare il benchmarking delle prestazioni, confrontare l'efficienza dei processi e identificare le best practice nei siti più performanti per replicarle altrove. Aiuta inoltre a comprendere le variazioni regionali della domanda, l'utilizzo delle risorse e le sfide operative, fornendo una base per decisioni strategiche a livello di rete.

Consente il benchmarking delle performance e il confronto dei processi tra diversi centri di distribuzione, aiutando a identificare le best practice e le problematiche regionali.

Questo è un campo dati organizzativo chiave, solitamente disponibile nella testata di quasi tutti i documenti di transazione relativi al magazzino.

L'"ID Prodotto", spesso indicato come SKU o codice materiale, è il codice univoco assegnato a ogni singolo articolo stoccato. Questo identificativo collega le attività a prodotti specifici, permettendo un'analisi dettagliata di come vengono gestite le diverse tipologie di merce.

Analizzare il processo per ID Prodotto può rivelare insight significativi. Ad esempio, è possibile confrontare i tempi di gestione di articoli ingombranti rispetto a quelli piccoli, identificare prodotti frequentemente associati a deviazioni come i blocchi per la qualità, o analizzare il processo di evasione per prodotti ad alta o bassa rotazione. Questo livello di dettaglio è essenziale per l'ottimizzazione dell'inventario, la pianificazione del layout del magazzino e l'adattamento dei processi logistici alle caratteristiche dei prodotti.

Consente un'analisi a livello di prodotto, aiutando a scoprire varianti di processo e colli di bottiglia legati a specifici articoli o categorie merceologiche.

Queste informazioni si trovano nei dettagli a livello di riga degli ordini di magazzino, dei task e dei record di inventario.

L'ID Spedizione è una chiave univoca che raggruppa uno o più ordini di magazzino per una singola consegna in uscita. Una spedizione può contenere più ordini destinati alla stessa località o gestiti dallo stesso corriere. Questo identificativo collega le attività di magazzino alla fase di trasporto e logistica.

Questo attributo consente di effettuare analisi a livello di spedizione consolidata anziché limitarsi ai singoli ordini. Può essere utilizzato per analizzare l'efficienza dei processi di staging e carico, misurare il tempo totale dal prelievo del primo articolo alla partenza del camion e correlare le performance di magazzino con i dati di trasporto. Questa visione d'insieme aiuta a ottimizzare l'intera catena logistica in uscita, non solo le operazioni interne al magazzino.

Raggruppa più ordini di magazzino in un'unica consegna, consentendo l'analisi del processo in uscita consolidato, inclusa l'efficienza dello staging e del caricamento.

Presente nei documenti di spedizione o trasporto, spesso collegato agli ordini di magazzino durante la fase di wave planning o allocazione.

La "Priorità dell'Ordine" è una classificazione che indica l'importanza relativa o l'urgenza di un ordine di magazzino. Questo spesso detta la velocità e l'ordine in cui i compiti vengono assegnati ed eseguiti. Ad esempio, un ordine con priorità "urgente" o "alta" può essere elaborato prima degli ordini con priorità "standard", anche se arrivato successivamente.

Analizzare il processo in base alla priorità è fondamentale per valutare il rispetto degli SLA (Service Level Agreement). Il Process Mining può verificare se gli ordini ad alta priorità vengano effettivamente elaborati più velocemente di quelli standard. Può anche rivelare se dare priorità a certi ordini crei ritardi significativi o colli di bottiglia per altri. Questa analisi aiuta a perfezionare le regole di prioritizzazione e le strategie di allocazione delle risorse per bilanciare la velocità per gli ordini urgenti con l'efficienza complessiva del magazzino.

Questo aiuta ad analizzare se gli accordi sui livelli di servizio vengono rispettati, verificando che gli ordini ad alta priorità siano elaborati più velocemente di quelli a priorità inferiore.

Solitamente si trova nei dati di testata di un ordine di magazzino, spesso determinato dall'ordine di vendita originale o dai requisiti aziendali.