Il template dei dati per la gestione del magazzino

L’ID ordine di magazzino è una chiave univoca assegnata a ogni ordine di lavoro logistico nel sistema di gestione del magazzino. Collega in un’unica istanza di processo, dall’inizio alla fine, tutte le attività correlate, come il ricevimento, lo stoccaggio, il prelievo, l’imballaggio e la spedizione.

Nel Process Mining, questo attributo è fondamentale per ricostruire il ciclo di vita di ogni ordine di magazzino. Usando l’ID ordine di magazzino come identificativo del caso, gli analisti possono visualizzare l’intero flusso di un ordine, individuare i percorsi più frequenti, rilevare le deviazioni dal processo standard e misurare il tempo complessivo dall’inizio alla fine. In questo modo è possibile analizzare in modo completo l’intero processo di evasione di uno specifico ordine di magazzino.

È l’ID del caso essenziale che collega tutte le attività di magazzino correlate e consente di analizzare il processo di evasione dell’ordine dall’inizio alla fine.

Di solito si trova nelle tabelle di intestazione dei documenti degli ordini di magazzino o nei registri delle transazioni relative alle attività logistiche.

Il nome dell’attività descrive una fase o un evento specifico del processo di gestione del magazzino. Le attività rappresentano le singole operazioni svolte per evadere un ordine e offrono una visione dettagliata del flusso di processo. Tra gli esempi rientrano la creazione di un ordine, il ricevimento della merce, i controlli qualità, il prelievo degli articoli e la spedizione.

Nell’analisi di Process Mining, questo attributo è fondamentale per costruire la mappa del processo. Definisce i nodi del grafo del processo e consente agli analisti di visualizzare la sequenza degli eventi, comprendere la frequenza delle diverse attività e individuare colli di bottiglia o passaggi inefficienti tra un’attività e l’altra. Per ottenere risultati significativi nell’individuazione e nell’analisi dei processi è essenziale adottare nomi chiari e coerenti per le attività.

Questo attributo definisce le fasi della mappa del processo, che costituisce la base di tutte le analisi di Process Mining volte a individuare colli di bottiglia e deviazioni.

Di solito si trova nei registri degli eventi, nelle tabelle di gestione delle attività o nei dati delle transazioni che registrano le singole operazioni di magazzino.

L’ora di inizio dell’evento è un’indicazione temporale precisa del momento in cui comincia un’attività di magazzino. Questo dato è fondamentale per comprendere la tempistica e la durata delle fasi del processo. Se associato all’ora di fine, consente di calcolare con precisione il tempo necessario per completare ogni attività.

Nel Process Mining, questa indicazione temporale è essenziale per ordinare cronologicamente gli eventi e ricostruire un flusso di processo accurato. È alla base di tutte le analisi temporali, compreso il calcolo dei tempi di ciclo tra le attività, l’individuazione dei tempi di attesa e dei colli di bottiglia che causano ritardi. Le ore di inizio precise sono indispensabili per le Dashboard e gli indicatori chiave di prestazione relativi all’efficienza dei processi.

Questa indicazione temporale è essenziale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare i tempi di ciclo, fondamentali per individuare colli di bottiglia e ritardi nel processo.

Si trova nei registri degli eventi di sistema o nei record delle transazioni che rilevano l’inizio di una specifica attività o modifica di stato.

L’attributo Sistema di origine indica la provenienza dei dati degli eventi, ad esempio uno specifico sistema di gestione del magazzino (WMS), un sistema ERP o un’applicazione legacy. Negli ambienti IT complessi, un singolo processo aziendale può coinvolgere più sistemi; questo campo consente di distinguere la provenienza di ciascun dato.

Queste informazioni sono utili per la convalida e la governance dei dati, perché permettono di risalire alla fonte corretta dei dati utilizzati nel Process Mining. Aiutano inoltre ad analizzare le cause profonde quando vengono rilevati problemi di qualità dei dati. Nell’analisi, possono essere utilizzate per confrontare le varianti del processo o le metriche di prestazione tra sistemi diversi o versioni diverse dello stesso sistema all’interno dell’organizzazione.

Fornisce informazioni sulla provenienza dei dati, fondamentali per la convalida, la risoluzione dei problemi e la comprensione delle varianti di processo tra sistemi diversi.

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

L’indicazione temporale dell’ultimo aggiornamento dei dati specifica quando il set di dati utilizzato per l’analisi è stato aggiornato per l’ultima volta dai sistemi di origine. Fornisce un’indicazione chiara dell’attualità e della pertinenza dei dati, così che gli utenti sappiano a quale periodo si riferisce l’analisi.

Questo attributo è fondamentale per mantenere la fiducia nelle Dashboard e nelle analisi di Process Mining. Consente agli utenti di capire se stanno consultando informazioni quasi in tempo reale o dati storici. Mostrare questa indicazione temporale in evidenza nelle Dashboard aiuta a gestire le aspettative degli utenti e a evitare interpretazioni errate basate su informazioni non aggiornate. È un elemento essenziale della governance e della trasparenza dei dati.

Questa indicazione temporale permette agli utenti di sapere quanto sono aggiornati i dati, un aspetto essenziale per prendere decisioni tempestive e consapevoli sulla base delle informazioni emerse dal Process Mining.

Di solito viene generata e memorizzata durante il processo di estrazione dei dati (ETL), quando i dati vengono caricati nella piattaforma di Process Mining.

La data di completamento richiesta indica la scadenza prevista per completare un ordine di magazzino, in genere relativo a una spedizione in uscita. Questa data dipende spesso dagli impegni presi con i clienti, dagli orari di ritiro dei corrieri o dagli accordi interni sul livello di servizio (SLA). Costituisce il principale riferimento per misurare il rispetto delle scadenze.

Nel Process Mining, questo attributo è essenziale per analizzare il rispetto dei tempi di spedizione. Confrontando la data di completamento effettiva con quella richiesta, le aziende possono calcolare la percentuale di spedizioni puntuali e individuare le cause profonde dei ritardi. L’analisi degli ordini completati oltre la data richiesta può mettere in luce specifici colli di bottiglia, vincoli di risorse o fasi del processo che causano ripetutamente ritardi, consentendo di intervenire in modo mirato.

È il riferimento per misurare il rispetto delle scadenze. Confrontarlo con la data di completamento effettiva è fondamentale per calcolare il KPI relativo alla percentuale di spedizioni puntuali.

In genere si trova nei dati di intestazione dell’ordine di magazzino e spesso viene ereditata dall’ordine di vendita associato o dalla richiesta del cliente.

L’ID utente identifica in modo univoco la persona o la risorsa responsabile dell’esecuzione di una specifica attività di magazzino. Può trattarsi di un addetto al magazzino, di un responsabile di turno o persino di un sistema automatizzato, come un robot o il controller di un nastro trasportatore. Tracciare chi ha eseguito ogni attività è fondamentale per comprendere l’allocazione delle risorse e le prestazioni.

Questo attributo consente analisi approfondite della gestione del personale e delle risorse. Può essere utilizzato per analizzare la produttività dei singoli utenti o dei team, individuare esigenze di formazione e verificare il rispetto delle procedure operative standard. Filtrando la mappa del processo per ID utente, gli analisti possono confrontare il modo in cui persone o team diversi svolgono lo stesso processo e individuare buone pratiche o aree da migliorare. È inoltre fondamentale ai fini della conformità e degli audit.

Questo attributo è essenziale per analizzare le prestazioni delle risorse e confrontare l’efficienza e la qualità del lavoro di dipendenti, team o turni diversi.

Di solito è disponibile nei registri delle transazioni o nei record di esecuzione delle attività, dove viene registrato l’utente che ha confermato o completato l’operazione.

L’ora di fine dell’evento indica il momento preciso in cui termina un’attività di magazzino. È il corrispettivo dell’ora di inizio dell’evento ed è essenziale per misurare la durata delle singole attività. Non tutti gli eventi hanno una durata specifica, ma per quelli che la prevedono, come il prelievo o l’imballaggio, questo dato è prezioso.

Nel Process Mining, disporre sia dell’ora di inizio sia di quella di fine consente un’analisi più approfondita delle prestazioni del processo. Permette di calcolare i tempi di elaborazione, cioè il tempo dedicato al lavoro effettivo su un’attività, e i tempi di attesa, ovvero il tempo che intercorre tra un’attività e l’altra. Questa distinzione è fondamentale per individuare i veri colli di bottiglia operativi e distinguerli dai problemi di disponibilità delle risorse. Analizzare la durata delle attività aiuta a confrontare le prestazioni, pianificare le risorse e individuare opportunità di miglioramento operativo.

Consente di calcolare con precisione la durata delle attività e di distinguere il tempo di elaborazione effettivo dai tempi di attesa, migliorando l’analisi dei colli di bottiglia.

Si trova nei registri degli eventi di sistema o nei record delle transazioni che rilevano il completamento di una specifica attività o una modifica di stato.

La posizione di stoccaggio identifica il luogo fisico del magazzino associato a un’attività. Può essere la posizione di origine di un’attività di prelievo o quella di destinazione di un’attività di stoccaggio. Il livello di dettaglio può variare da una zona generale a uno scaffale, un ripiano e una cella specifici.

Analizzare i dati per posizione di stoccaggio offre informazioni sulla disposizione e sull’efficienza del magazzino. Il Process Mining può rivelare i tempi di percorrenza tra posizioni diverse, individuare le aree con un’elevata frequenza di attività e mettere in evidenza percorsi di stoccaggio o prelievo inefficienti. Queste informazioni sono preziose per ottimizzare la disposizione delle merci, collocando gli articoli prelevati più spesso in posizioni facilmente accessibili per ridurre gli spostamenti e migliorare l’efficienza complessiva del prelievo. Possono inoltre aiutare a riprogettare il layout del magazzino per ridurre la congestione e migliorare i flussi.

Consente di analizzare la disposizione del magazzino e l’efficienza degli spostamenti, aiutando a ottimizzare i percorsi di prelievo e le strategie di stoccaggio per ridurre i tempi di ciclo.

Si trova nei dettagli delle attività di magazzino, nei record delle scorte e nelle transazioni di movimentazione dei materiali.

La quantità effettiva è il numero di unità movimentate, contate e confermate fisicamente da un operatore di magazzino o da un sistema durante un’attività. Rappresenta l’esecuzione reale dell’operazione, come il numero di articoli ricevuti da un fornitore o la quantità prelevata da una cella per evadere un ordine.

Questo attributo è essenziale per analizzare gli scostamenti rispetto alla quantità pianificata. Le differenze tra quantità pianificate ed effettive indicano direttamente problemi di processo, come spedizioni incomplete da parte dei fornitori, errori di prelievo o inesattezze nelle scorte. Il Process Mining può utilizzare questi dati per individuare i prodotti, le posizioni o i dipendenti più spesso associati a tali scostamenti, consentendo interventi mirati per migliorare la precisione e ridurre gli errori costosi.

Misura il risultato effettivo di un’attività. Confrontarla con la quantità pianificata aiuta a individuare errori e inefficienze nel prelievo, nel ricevimento o nel conteggio.

Viene registrata nei dati di conferma dell’attività, quando un operatore o un sistema inserisce la quantità di articoli movimentati fisicamente.

La quantità pianificata rappresenta il numero di unità previsto per una specifica attività di magazzino. Per un ordine in entrata, corrisponde alla quantità che si prevede di ricevere; per un ordine in uscita, alla quantità da prelevare e spedire. Il valore deriva in genere dal documento aziendale di origine, come un ordine di acquisto o di vendita.

Questo attributo costituisce un riferimento fondamentale per analizzare prestazioni e precisione. Confrontando la quantità pianificata con quella effettiva, le aziende possono misurare la precisione del prelievo, le discrepanze nel ricevimento e l’accuratezza dei dati di magazzino. L’analisi degli scostamenti può aiutare a individuare problemi sistemici legati ai fornitori, ai processi interni o ai dati delle scorte, favorendo una maggiore efficienza operativa e la soddisfazione dei clienti.

Fornisce il riferimento per misurare la precisione. Confrontarla con la quantità effettiva è fondamentale per calcolare indicatori chiave di prestazione come la precisione del prelievo e individuare le discrepanze.

Si trova nei dettagli delle righe di un ordine o di un’attività di magazzino e spesso proviene da un ordine di vendita, di acquisto o di trasferimento associato.

Il tipo di ordine classifica gli ordini di magazzino in base alla loro finalità aziendale. Tra i tipi più comuni rientrano gli ordini in entrata per ricevere merce dai fornitori, gli ordini in uscita per spedire prodotti ai clienti e gli ordini interni per movimentazioni come il rifornimento o le rettifiche delle scorte.

Questo attributo è fondamentale per segmentare e confrontare i diversi processi di magazzino. Il flusso di un ordine in entrata è molto diverso da quello di un ordine in uscita. Utilizzando il tipo di ordine come filtro, gli analisti possono creare mappe del processo e Dashboard separate per ciascun flusso, ottenendo analisi più precise e pertinenti. Confrontare indicatori chiave di prestazione come il tempo di ciclo tra tipi di ordine diversi può aiutare ad allocare le risorse in modo più efficace e ad adattare i processi alle esigenze specifiche.

Consente di separare e confrontare processi distinti, come i flussi in entrata, in uscita e i movimenti interni, che presentano flussi operativi e obiettivi di prestazione diversi.

Di solito si trova nei dati di intestazione del documento dell’ordine di magazzino.

La data di completamento effettiva è il timestamp che indica il completamento di tutte le attività relative a un ordine di magazzino. Per gli ordini in uscita, di solito corrisponde al momento in cui la spedizione lascia il magazzino. Per gli ordini in entrata, può indicare il momento in cui tutte le merci sono state stoccate e sono disponibili a inventario.

Questo attributo è il riscontro effettivo della data di completamento richiesta ed è fondamentale per misurare le prestazioni. Viene utilizzato direttamente per calcolare la percentuale di consegne puntuali e il tempo complessivo di evasione degli ordini. Nell’analisi delle cause profonde, filtrare i casi con una data di completamento effettiva in ritardo consente agli analisti di scendere di livello nei flussi di processo degli ordini in ritardo e individuare schemi o cause ricorrenti.

Fornisce il risultato effettivo per l’analisi della puntualità. Serve a calcolare il tempo di ciclo totale e a stabilire se un ordine è stato completato in anticipo, puntualmente o in ritardo.

È il timestamp dell’ultimo evento nel ciclo di vita dell’ordine, ad esempio «Spedizione partita» o «Ordine di magazzino completato».

L’ID attrezzatura specifica il mezzo per la movimentazione dei materiali (MHE) utilizzato per svolgere un’attività di magazzino. Può trattarsi di carrelli elevatori, transpallet, lettori portatili, cuffie per il prelievo vocale o sistemi automatizzati come nastri trasportatori e macchine di smistamento.

Analizzare i dati di processo in base all’ID attrezzatura è fondamentale per pianificare l’utilizzo e la manutenzione dei mezzi. Aiuta a rispondere a domande come: quali attrezzature vengono utilizzate più spesso? Ci sono colli di bottiglia legati alle attrezzature? In che modo le prestazioni dei mezzi incidono sulla durata complessiva delle attività? Queste informazioni possono orientare le decisioni sull’acquisto delle attrezzature, sul bilanciamento della flotta nel magazzino e sulla pianificazione della manutenzione preventiva, riducendo al minimo i tempi di fermo.

Questo attributo aiuta ad analizzare l’utilizzo delle risorse meccaniche, individuare i colli di bottiglia legati alle attrezzature e orientare le decisioni sulla manutenzione o sugli acquisti.

Spesso viene registrato nei dati di conferma dell’attività, quando l’operatore indica l’attrezzatura utilizzata, oppure nei log dei sistemi automatizzati.

L’ID magazzino è un codice univoco che identifica la struttura fisica, ad esempio un centro di distribuzione o un magazzino, in cui si sono svolte le attività registrate. È particolarmente importante per le organizzazioni che gestiscono una rete di più sedi logistiche.

Questo attributo consente di confrontare le diverse sedi. Filtrando o segmentando i dati in base all’ID magazzino, le aziende possono confrontare le prestazioni e l’efficienza dei processi e individuare le buone pratiche delle sedi più efficienti da replicare altrove. Aiuta inoltre a comprendere le differenze regionali nella domanda, nell’utilizzo delle risorse e nelle sfide operative, fornendo una base per le decisioni strategiche a livello di rete.

Consente di confrontare le prestazioni e i processi dei diversi centri di distribuzione, individuando le buone pratiche e le criticità regionali.

È un campo chiave dei dati organizzativi, generalmente disponibile nell’intestazione di quasi tutti i documenti relativi al magazzino.

L’ID prodotto, spesso indicato come SKU o numero materiale, è il codice univoco assegnato a ogni articolo distinto conservato in magazzino. Collega le attività a prodotti specifici e consente di analizzare nel dettaglio la gestione delle diverse tipologie di articoli.

L’analisi del processo per ID prodotto può far emergere informazioni importanti. Per esempio, è possibile confrontare i tempi di movimentazione degli articoli ingombranti con quelli degli articoli piccoli, individuare i prodotti spesso associati a deviazioni del processo, come i blocchi per controlli qualità, oppure analizzare l’evasione degli ordini per i prodotti ad alta o bassa domanda. Questo livello di dettaglio è essenziale per ottimizzare la gestione delle scorte, pianificare la disposizione del magazzino e adattare i processi logistici alle caratteristiche dei prodotti.

Consente di analizzare i processi a livello di prodotto e di individuare varianti e colli di bottiglia legati a specifici articoli o categorie di prodotti.

Queste informazioni si trovano nei dettagli a livello di articolo degli ordini di magazzino, delle attività e dei record delle scorte.

L’ID spedizione è una chiave univoca che raggruppa uno o più ordini di magazzino in un’unica consegna in uscita. Una spedizione può comprendere più ordini diretti alla stessa destinazione o gestiti dallo stesso corriere. Questo identificativo collega le attività di magazzino alla fase di trasporto e logistica.

L’attributo consente di analizzare le spedizioni nel loro insieme, anziché limitarsi ai singoli ordini. Può essere utilizzato per valutare l’efficienza delle fasi di preparazione e carico, misurare il tempo che intercorre dal prelievo del primo articolo di una spedizione alla partenza del camion e mettere in relazione le prestazioni del magazzino con i dati di trasporto. Questa visione più ampia aiuta a ottimizzare l’intera catena logistica in uscita, non soltanto le attività svolte all’interno del magazzino.

Raggruppa più ordini di magazzino in un’unica consegna e consente di analizzare il processo di spedizione nel suo insieme, compresa l’efficienza delle fasi di preparazione e carico.

Si trova nei documenti di spedizione o di trasporto e spesso viene collegato agli ordini di magazzino durante la pianificazione delle ondate o la fase di allocazione.

La priorità dell’ordine è una classificazione che indica l’importanza relativa o il livello di urgenza di un ordine di magazzino. Spesso determina la rapidità e l’ordine con cui vengono assegnate ed eseguite le attività. Per esempio, un ordine urgente o ad alta priorità può essere elaborato prima degli ordini standard, anche se è arrivato dopo.

Analizzare il processo in base alla priorità dell’ordine è fondamentale per valutare il rispetto degli accordi sul livello di servizio (SLA). Il Process Mining consente di verificare se gli ordini ad alta priorità vengono effettivamente elaborati più rapidamente di quelli standard. Può inoltre rivelare se dare precedenza ad alcuni ordini causa ritardi significativi o colli di bottiglia per gli altri. Questa analisi aiuta a perfezionare le regole di priorità e le strategie di allocazione delle risorse, bilanciando la rapidità degli ordini urgenti con l’efficienza complessiva del magazzino.

Consente di verificare il rispetto degli accordi sul livello di servizio, controllando che gli ordini ad alta priorità vengano elaborati più rapidamente di quelli con priorità inferiore.

Di solito si trova nei dati di intestazione dell’ordine di magazzino; spesso è determinata dall’ordine di vendita di origine o dai requisiti aziendali.