Il Suo template dei dati per la gestione dell’inventario

Il numero del lotto di inventario raggruppa tutte le attività relative a una specifica quantità di prodotto. Consente di seguire l’intero ciclo di vita di una determinata quantità di scorte, dalla ricezione e attraverso i vari movimenti, fino all’uscita o al consumo.

Nel Process Mining, questo attributo è fondamentale per ricostruire il percorso completo di ogni unità di inventario. Consente di analizzare le varianti di processo, i tempi di ciclo e i colli di bottiglia che interessano lotti specifici, per esempio individuando quelli soggetti a lunghi ritardi nelle ispezioni di qualità o a frequenti movimenti interni prima della spedizione.

È l’identificativo principale che collega tutti gli eventi di inventario correlati in un’unica istanza di processo e consente di analizzare l’intero ciclo di vita delle scorte.

In genere, questo identificativo si trova nelle tabelle di dettaglio dell’inventario o nei dati anagrafici dei lotti di Manhattan Active Inventory. Consulti la documentazione del sistema per conoscere i nomi specifici delle tabelle e dei campi.

Questo attributo descrive una fase o una tappa specifica del processo di gestione dell’inventario. Ogni attività rappresenta un’azione distinta eseguita sul lotto, come riceverlo, ispezionarlo, spostarlo o spedirlo.

Analizzare la sequenza e la frequenza di queste attività è alla base del Process Mining. Consente di visualizzare il flusso del processo, individuare le deviazioni dalla procedura standard e identificare le attività che causano ritardi o rilavorazioni. Per esempio, l’analisi può rivelare che «Conteggio ciclico eseguito» si verifica spesso dopo un tentativo di prelievo non riuscito.

Definisce le fasi del processo e consente di visualizzare e analizzare il percorso dell’inventario dall’inizio alla fine.

In genere, viene ricavato dagli Event Log, dai codici di transazione o dai record delle variazioni di stato in Manhattan Active Inventory. Potrebbe essere necessario associare i codici tecnici a nomi comprensibili per gli utenti.

Questo attributo indica la data e l’ora di inizio di ogni attività registrata. È essenziale per ordinare gli eventi cronologicamente e calcolare la durata dei diversi passaggi del processo.

Nelle analisi, l’ora di inizio viene utilizzata per calcolare indicatori chiave come il tempo di ciclo dello stoccaggio, il tempo di attraversamento dei controlli di qualità e il tempo complessivo di permanenza delle scorte. Analizzando le marche temporali, le organizzazioni possono individuare quando si svolgono le attività, misurare i risultati rispetto alle pianificazioni e rilevare inefficienze legate ai tempi di lavoro in magazzino.

Questa marca temporale è fondamentale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare tutte le metriche e gli indicatori chiave basati sul tempo.

Ogni transazione o record di evento in Manhattan Active Inventory dovrebbe includere un campo con la marca temporale, spesso denominato, ad esempio, 'CREATE_DTTM' o 'EVENT_TIMESTAMP'.

Questo attributo identifica l’applicazione o il modulo di origine che ha generato i dati degli eventi. In un moderno contesto logistico, i dati possono provenire dal WMS centrale, da un sistema di gestione dei piazzali o da un sistema di gestione dei trasporti.

Indicare il sistema di origine è importante per la governance dei dati e per comprenderne il contesto. Sapere, ad esempio, se un evento proviene da un sistema automatizzato o da un portale in cui i dati vengono inseriti manualmente può essere fondamentale per analizzare l’automazione.

Fornisce informazioni essenziali sull’origine dei dati, fondamentali per convalidarli, gestirli e comprendere le interazioni tra i sistemi.

In genere, si tratta di un valore statico aggiunto durante l’estrazione dei dati per identificarne l’origine.

Questo attributo registra la data e l’ora in cui i dati sono stati estratti dal sistema di origine. È un campo di metadati fondamentale per capire quanto siano aggiornati i dati utilizzati nell’analisi.

Nelle Dashboard e nei report, questa marca temporale indica agli utenti quanto siano aggiornati i dati sottostanti. Aiuta a gestire le aspettative sui ritardi di aggiornamento ed è essenziale per pianificare gli aggiornamenti delle pipeline di dati.

Permette agli utenti di sapere quanto siano aggiornati i dati, un’informazione fondamentale per prendere decisioni operative tempestive e consapevoli.

Questa marca temporale viene generata e aggiunta al set di dati dallo strumento o dallo script di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL).

Lo Stock Keeping Unit, o SKU, è un codice univoco utilizzato per tracciare un prodotto. Consente di distinguere gli articoli in base a caratteristiche quali taglia, colore e marca.

Nel Process Mining, l’analisi per SKU aiuta a individuare problemi specifici di un prodotto. Può, ad esempio, rivelare se alcuni SKU richiedono più tempo per i controlli di qualità, sono più soggetti a danni e scarti oppure compaiono spesso nelle rettifiche delle scorte. È un attributo importante per Dashboard come l’analisi del tempo di ciclo dello stoccaggio e l’andamento degli scarti di magazzino.

Consente di analizzare i dati a livello di prodotto e di capire se i problemi di processo riguardano articoli o categorie specifici.

Lo SKU è un campo fondamentale nei dati anagrafici degli articoli e nelle tabelle delle transazioni di magazzino. Cerchi campi denominati 'SKU', 'ITEM_ID' o 'PRODUCT_CODE'.

Il codice causale del movimento fornisce il contesto per capire perché si è verificato un evento relativo alle scorte. È particolarmente importante per le attività non standard, come i trasferimenti interni, le rettifiche, i resi o gli scarti.

Questo attributo è fondamentale per analizzare le cause profonde. Nella Dashboard di panoramica delle discrepanze di magazzino, ad esempio, il codice spiega perché sono state apportate rettifiche, come nel caso di 'Merce danneggiata', 'Correzione inventario ciclico' o 'Furto'. Viene inoltre utilizzato per analizzare le ragioni dei trasferimenti interni e degli scarti.

Spiega le ragioni dei movimenti e delle rettifiche delle scorte, consentendo di analizzare le cause profonde delle discrepanze, degli scarti e dei trasferimenti.

Spesso è un campo delle tabelle delle transazioni associato a specifici tipi di movimento. In Manhattan Active Inventory, cerchi campi come 'REASON_CODE' o 'MOVEMENT_TYPE'.

Questo attributo indica la data e l’ora di completamento di ogni attività registrata. Alcuni eventi sono istantanei (l’ora di inizio coincide con quella di fine), mentre altri hanno una durata, come un controllo di qualità o un’attività di prelievo.

L’ora di fine è necessaria per calcolare il tempo di elaborazione delle singole attività. In questo modo è possibile analizzare nel dettaglio quali attività richiedono più tempo nell’intero processo e individuare interventi di miglioramento mirati.

Consente di calcolare la durata delle singole attività e di individuare con precisione quelle che causano ritardi nel processo.

Nel sistema di origine potrebbe essere presente in un campo separato, ad esempio 'END_DTTM', oppure coincidere con l’ora di inizio per gli eventi istantanei. Per conoscere la struttura dei dati degli eventi, consulti la documentazione di Manhattan Active Inventory.

Questo attributo indica la quantità di prodotto associata a un evento relativo alle scorte, ad esempio il numero di articoli ricevuti, spostati, prelevati o rettificati.

La quantità è una misura fondamentale per comprendere il volume delle operazioni e calcolare diversi indicatori chiave. Viene utilizzata per determinare il rapporto tra rettifiche manuali e volume, il tasso di scarto per quantità e la produttività del prelievo. L’analisi delle quantità può rivelare se gli ordini grandi e quelli piccoli presentano caratteristiche di processo diverse.

Misura il volume di ogni attività, un dato essenziale per calcolare la produttività, i tassi e altri indicatori basati sui volumi.

Le tabelle delle transazioni di Manhattan Active Inventory includono un campo quantità associato a ogni movimento o evento. Può essere denominato 'QTY', 'QUANTITY' o 'UNITS'.

Questo attributo specifica l’ubicazione associata a un evento relativo alle scorte, ad esempio la zona, la corsia o la cella. Fornisce il contesto geografico per i movimenti delle scorte e le attività svolte in magazzino.

È una dimensione fondamentale per l’analisi, utilizzata in quasi tutte le Dashboard. Aiuta a individuare le aree che rappresentano colli di bottiglia, confrontare i risultati tra diverse ubicazioni e analizzare le cause profonde delle discrepanze nelle scorte. Può, ad esempio, mostrare se in una determinata zona si verificano molti errori di prelievo o se i tempi di stoccaggio sono lunghi.

Fornisce il contesto spaziale degli eventi relativi alle scorte e consente di analizzare i colli di bottiglia, l’efficienza e i problemi legati a specifiche ubicazioni fisiche.

I dati sull’ubicazione sono una componente essenziale di qualsiasi WMS e dovrebbero essere disponibili nelle tabelle delle transazioni di magazzino, spesso in campi come 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' o 'ZONE'. Consulti la documentazione di Manhattan Active Inventory.

Questo attributo registra l’ID utente o il nome della persona responsabile di un’attività, come il prelievo, l’imballaggio o la rettifica delle scorte. Per le attività automatizzate, può indicare anche l’ID di un sistema o di un bot.

Analizzare i risultati per utente è fondamentale per individuare esigenze di formazione, riconoscere chi ottiene i risultati migliori e comprendere come viene distribuito il carico di lavoro. È una dimensione importante nelle Dashboard dedicate ai risultati delle attività di prelievo e imballaggio e nell’analisi delle aree con un’elevata frequenza di rettifiche manuali.

Collega le attività del processo a utenti specifici, consentendo di analizzare i risultati, bilanciare i carichi di lavoro e individuare le esigenze di formazione.

Queste informazioni sono in genere memorizzate insieme ai dati delle transazioni in campi come 'USER_ID', 'EXECUTED_BY' o 'RESOURCE_ID'. Consulti la documentazione di Manhattan Active Inventory.

La categoria SKU consente di raggruppare prodotti simili per svolgere analisi aggregate. Il raggruppamento può basarsi sul tipo di prodotto, sui requisiti di stoccaggio, ad esempio la conservazione refrigerata, o sulla velocità di vendita, ad esempio articoli di categoria A, B o C.

Questo attributo offre una visione più ampia rispetto all’analisi dei singoli SKU. Aiuta a rispondere a domande come: «Lo stoccaggio dei prodotti elettronici richiede più tempo rispetto a quello di altre categorie?» oppure «Gli scarti riguardano soprattutto la categoria dei prodotti stagionali?». Viene utilizzato nelle Dashboard sul tempo di ciclo dello stoccaggio e sul tempo di attraversamento dei controlli di qualità.

Consente di raggruppare i prodotti per svolgere analisi aggregate e individuare tendenze e problemi di processo comuni a intere famiglie di prodotti.

In genere, questo dato fa parte delle informazioni anagrafiche dell’articolo ed è collegato allo SKU. Consulti la configurazione dei dati anagrafici dei prodotti o degli articoli in Manhattan Active Inventory.

Mentre il lotto di scorte identifica l’articolo, l’identificativo dell’attività indica il lavoro specifico assegnato a un utente o a un sistema. Ad esempio, un lotto di 100 articoli potrebbe essere stoccato tramite due attività distinte da 50 articoli ciascuna.

Questo attributo consente un’analisi più dettagliata dell’efficienza operativa. Può collegare un evento di creazione dell’attività di prelievo al corrispondente evento di completamento, permettendo di misurare con precisione il tempo di esecuzione. È utile per analizzare i risultati delle attività di prelievo e stoccaggio a livello di singola attività.

Collega in modo dettagliato gli eventi di creazione e completamento delle attività e consente di misurare con precisione le singole assegnazioni di lavoro.

Le tabelle di gestione o esecuzione delle attività in Manhattan Active Inventory contengono un ID univoco per ogni attività. Cerchi 'TASK_ID' o 'WORK_ORDER_ID'.

Questo attributo identifica la struttura specifica, ad esempio un centro di distribuzione o un magazzino, in cui si svolge l’attività relativa alle scorte. Consente di raggruppare i dati a un livello più ampio rispetto alla singola ubicazione in magazzino, come una cella o una corsia.

Per le aziende con più strutture, l’analisi per magazzino è essenziale. Permette di confrontare i risultati tra le sedi, individuare le buone pratiche adottate nei magazzini con i risultati migliori e identificare le aree da migliorare negli altri. È una dimensione importante per la Dashboard sulla produttività delle attività di magazzino.

Consente di confrontare a livello generale i risultati dei processi di gestione delle scorte tra diverse sedi o centri di distribuzione.

Queste informazioni fanno in genere parte dei dati anagrafici delle ubicazioni oppure possono essere ricavate dal codice dell’ubicazione in magazzino. Cerchi campi come 'WH_ID' o 'SITE_CODE'.

Questo attributo identifica il fornitore da cui è stato ricevuto il lotto di scorte. È particolarmente rilevante all’inizio del ciclo di vita delle scorte, durante la ricezione della merce e il controllo di qualità.

Analizzare i processi per fornitore è fondamentale per monitorarne i risultati. Ad esempio, la Dashboard sul tempo di attraversamento dei controlli di qualità utilizza questo attributo per verificare se le scorte provenienti da determinati fornitori subiscono regolarmente ritardi più lunghi nei controlli, che potrebbero indicare problemi di qualità o di documentazione.

Collega i processi di gestione delle scorte a fornitori specifici e consente di analizzare i risultati a loro associati, ad esempio i ritardi nei controlli di qualità.

Queste informazioni sono solitamente disponibili nell’ordine di acquisto o nell’avviso anticipato di spedizione associato alla ricezione della merce. Potrebbe essere necessario unirle ai dati degli acquisti.

Questo attributo descrive lo stato delle scorte in un determinato momento. Indica se le scorte sono disponibili per l’assegnazione agli ordini, sottoposte a controllo di qualità, bloccate per altri motivi o in transito.

Monitorare le variazioni dello stato delle scorte può fornire informazioni utili. Ad esempio, analizzare il tempo trascorso negli stati 'In attesa' o 'In controllo' aiuta a quantificare i ritardi che incidono sulla disponibilità delle scorte. Questo attributo è utile per comprendere le ragioni dei lunghi tempi di permanenza in magazzino.

Indica se le scorte sono disponibili per l’evasione degli ordini e consente di analizzare i ritardi dovuti a stati di indisponibilità, come i controlli di qualità o i blocchi.

È un campo importante nelle tabelle dei saldi o dei livelli delle scorte di Manhattan Active Inventory. Cerchi 'STATUS_CODE' o 'INVENTORY_STATUS'.

Questo attributo booleano indica se un’attività di stoccaggio è stata completata entro il tempo previsto. Si calcola confrontando il tempo di ciclo effettivo dello stoccaggio, dall’avvio al completamento, con un obiettivo aziendale predefinito, ad esempio 4 ore.

Questo attributo viene utilizzato per calcolare il tasso di stoccaggio completato nei tempi previsti. Semplifica l’analisi perché consente agli utenti di filtrare facilmente le attività di stoccaggio in ritardo e di indagarne le cause profonde, ad esempio l’ubicazione in magazzino, la categoria SKU o l’utente coinvolto. Aiuta a monitorare e rispettare gli standard di efficienza operativa.

Misura direttamente il rispetto dei livelli di servizio interni per lo stoccaggio delle scorte e aiuta a individuare e analizzare rapidamente le anomalie del processo.

È un campo calcolato. Per determinarlo, occorre applicare al tempo di ciclo calcolato una regola aziendale o una definizione SLA, ad esempio 'Tempo di stoccaggio previsto = 4 ore'.

Il tempo di permanenza delle scorte è un indicatore chiave che misura per quanto tempo le scorte restano inutilizzate in magazzino. Si calcola come differenza tra la marca temporale dell’evento di completamento dello stoccaggio e quella dell’evento di registrazione dell’uscita della merce per uno specifico lotto.

Monitorare questo indicatore aiuta le aziende a ottimizzare i livelli delle scorte e a migliorare il flusso di cassa. Tempi di permanenza lunghi possono indicare scorte eccessive, prodotti a bassa rotazione o inefficienze nell’evasione degli ordini. Ridurre il tempo di permanenza è spesso uno degli obiettivi principali della gestione delle scorte.

Misura il tempo di giacenza delle scorte e contribuisce direttamente all’obiettivo strategico di ottimizzare i livelli delle scorte e ridurre i costi di mantenimento.

È un campo calcolato: si individuano, per un determinato caso, gli eventi di completamento dello stoccaggio e di registrazione dell’uscita della merce, quindi si sottraggono le rispettive marche temporali.

L’unità di misura (UoM) fornisce il contesto necessario per interpretare l’attributo quantità dell’articolo. Specifica se la quantità si riferisce a singoli articoli, a cartoni che ne contengono più di uno o a interi pallet.

Conoscere l’unità di misura è fondamentale per un’analisi accurata, soprattutto quando si confrontano prodotti o transazioni diversi. Consente di calcolare in modo corretto e coerente indicatori come la produttività del prelievo, evitando interpretazioni errate quando le quantità sono registrate in unità diverse.

Fornisce il contesto necessario per interpretare i campi quantità e garantisce che le metriche e i confronti siano accurati e significativi.

È un campo standard nei dati anagrafici degli articoli e viene solitamente riportato anche nelle tabelle delle transazioni. Cerchi campi come 'UOM' o 'UNIT'.

Questo attributo rappresenta il valore finanziario delle scorte associate a un evento e si calcola moltiplicando la quantità dell’articolo per il costo unitario. È particolarmente utile per analizzare l’impatto finanziario.

Il valore dell’articolo è essenziale per la Dashboard sull’andamento degli scarti di magazzino, perché consente di quantificare la perdita economica associata alla merce scartata. Aiuta a definire le priorità degli interventi di riduzione dei costi, concentrandosi sugli articoli di valore elevato che vengono spesso svalutati. Aggiunge inoltre una dimensione finanziaria all’analisi delle rettifiche e delle discrepanze nelle scorte.

Traduce i movimenti delle scorte in impatto finanziario, un dato fondamentale per quantificare i costi degli scarti, delle discrepanze e delle scorte in eccesso.

Spesso si calcola moltiplicando la quantità dell’articolo nella tabella delle transazioni per il costo unitario riportato nei dati anagrafici dell’articolo o nei dati finanziari. Il costo unitario può essere memorizzato in campi come 'STANDARD_COST' o 'UNIT_PRICE'.