サプライチェーン管理のデータテンプレート

アクティビティ名は、「注文の引当」「商品のピッキング」「出荷の発送」など、サプライチェーンのライフサイクルにおける個々のステップを表します。これらのアクティビティが、検出されたプロセスマップのノードになります。

アクティビティを分析すると、プロセスの流れを可視化し、頻繁に発生する経路を特定して、各工程にかかる時間を測定できます。物流注文の過程で何が起きているかを把握するための基本情報であり、手戻りやボトルネック、標準プロセスからの逸脱の特定にも使われます。

この属性はプロセスの各ステップを定義します。プロセスマップの基礎となり、プロセスの流れやボトルネックの分析を可能にします。

通常、Manhattan Associatesのさまざまなトランザクションテーブルにあるイベントコードやステータス変更を、分かりやすいアクティビティ名に対応付けて設定します。

イベントタイムスタンプ（開始時刻）は、アクティビティが実行された正確な時点を記録します。イベントを時系列に並べたり、アクティビティ間の所要時間を計算したりするうえで欠かせない情報です。

プロセスマイニングでは、このデータを使ってケースごとのタイムラインを作成し、サイクルタイムを計算し、遅延を特定して、時間の経過に伴うプロセスのパフォーマンスを分析します。正確なタイムスタンプは、リードタイムや納期遵守率など、時間に基づくほぼすべてのプロセス分析や重要業績評価指標（KPI）の計算の基礎となります。

この属性はイベントの時系列を示し、サイクルタイムや遅延など、時間に基づく指標の計算に欠かせません。

この情報は、Manhattan Associatesのトランザクションログテーブルで、該当するイベントまたはステータス更新とともに確認できます。

物流注文は、顧客からの注文受付から最終納品まで、関連するすべてのアクティビティを結び付ける中心的な追跡番号です。物流注文ごとに1つのフルフィルメントの流れを表し、調達、倉庫業務、出荷、納品を含む注文の全ライフサイクルを分析できます。

プロセスマイニングでは、この属性を使って関連するすべてのイベントを1つのケースにまとめます。物流注文ごとに分析することで、プロセス全体のサイクルタイムを算出し、よく見られるプロセスのバリアントを特定できます。また、特定の注文に影響するボトルネックや逸脱も検出できます。

関連するすべてのイベントをまとめるための重要なケースIDです。1件の注文が開始から完了までたどった全過程を追跡できます。

Manhattan Associatesの主要な注文管理テーブルで使われる主キーです。該当するテーブルは注文ヘッダーに関連するものと考えられます。詳細はシステムの文書を確認してください。

この属性は、イベントデータの発生元である情報システムを示します。この場合、通常は「Manhattan Associates」ですが、異なるモジュールや連携システムを区別するためにも使えます。

データガバナンスやデータの背景を把握するうえで重要です。特に複数のシステムのデータを統合する場合に役立ちます。また、データの来歴を追跡し、データ品質の問題を調査する際にも利用できます。

データの発生元を特定します。データガバナンスや検証、複数の基幹システムのデータを統合する際に欠かせません。

通常はデータ抽出時に追加する固定値で、データセットの発生元を示します。

この属性は、ソースシステムからデータを最後に取得した日時を示します。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握するためのメタデータです。

プロセスマイニングのダッシュボードでは、インサイトがいつ時点のデータに基づくものかを伝えるうえで重要です。関係者がデータの新しさを把握し、それに応じて判断できるようにすることで、古い情報に基づく分析を防ぎます。

データの新しさを示し、最新の情報に基づく分析と意思決定を支えます。

このタイムスタンプは、データの抽出、変換、読み込み（ETL）の過程で生成され、追加されます。

この属性は、プロセスの各ステップを担当した従業員またはシステムユーザーを特定します。一意のユーザーID、氏名、自動処理に使われるシステムアカウント名などが該当します。

ユーザー別に分析すると、業務負荷の分布やリソースパフォーマンスを把握し、必要なトレーニングを特定できます。リソース負荷や処理量に関するダッシュボードの作成に役立つほか、特定のユーザーに起因するプロセス逸脱の調査にも利用できます。

リソースパフォーマンスや業務負荷の分布を分析し、プロセス上の例外に関与したユーザーやチームを特定できます。

通常、イベントデータとともにトランザクションテーブルに記録され、「UserID」や「ChangedBy」などのフィールド名が使われます。詳しくはManhattan Associatesの文書をご確認ください。

商品SKUは、個々の商品を識別する一意のコードです。1つの物流注文に複数のSKUが含まれる場合があります。

商品単位でプロセスを分析すると、ピッキング時間の長さ、手戻り率の高さ、頻繁な在庫切れなど、特定の商品に関連する非効率を特定できます。「在庫補充と在庫切れリスク」ダッシュボードでは、商品別に補充のタイミングを分析するために欠かせない属性です。

商品単位で分析し、特定の商品に関連する在庫切れ、ピッキングの遅延、品質上の問題などを特定できます。

Manhattan Associatesの注文明細テーブルにあります。注文ヘッダーと明細データを結合する必要があります。

この属性には、商品を顧客または受け取り先に納品する目標日が記録されます。納期遵守パフォーマンスを測定する際の基準となります。

分析では、この日付を実際の納品タイムスタンプ（「納品証明受領」）と比較し、注文が予定どおり、予定より早く、または遅れて納品されたかを判定します。「顧客納期遵守率」や「サプライヤー納期遵守率」などの重要業績評価指標（KPI）の計算や、関連するパフォーマンスダッシュボードの作成にも欠かせません。

納期遵守状況を測るベースラインです。顧客満足度やサプライヤー管理に関わる重要な重要業績評価指標（KPI）です。

Manhattan Associatesの注文ヘッダーまたは注文明細テーブルにあります。詳しくはシステムの文書をご確認ください。

注文タイプは、物流注文を内容や優先度に応じて分類します。一般的なタイプには、顧客注文、在庫移動注文、返品注文などがあります。タイプごとに、想定されるプロセスの流れやサービスレベル合意（SLA）が異なる場合があります。

この属性は、比較分析に欠かせません。注文タイプでプロセスを絞り込んだり分類したりすることで、分析担当者は注文の種類ごとの処理方法やサイクルタイムを比較し、特定のタイプで遅延や例外が起きやすいかを確認できます。「注文タイプ別サイクルタイム比較」ダッシュボードにも利用できます。

注文の種類ごとに異なるプロセスの流れやSLAを踏まえ、パフォーマンスを比較できます。

Manhattan Associatesの注文ヘッダーデータにあります。具体的なフィールド名は、システムの文書をご確認ください。

この属性は、倉庫から配送先まで商品を運ぶ際の輸送手段を示します。例として、トラック貸切（FTL）、トラック混載（LTL）、航空貨物、海上貨物、小口配送などがあります。

「輸送コストと効率分析」ダッシュボードで重要な分析軸となります。輸送手段ごとのコストや所要時間を比較できるほか、より高額で速い輸送手段が使われたタイミングを特定し、「特急配送の利用頻度」という重要業績評価指標（KPI）の計算にも役立ちます。

輸送コストと効率を分析し、高額な特急配送への依存度を把握できます。

Manhattan AssociatesのTMSモジュールにある出荷または輸送計画テーブルに記録されています。

この属性は、商品や原材料の調達先となるベンダーまたはサプライヤーを特定します。発注によって開始される物流注文に関係します。

サプライヤー別の分析は、取引先のパフォーマンス評価に欠かせません。サプライヤーの評価表を作成し、納期遵守率を確認したり、「商品受領」ステップで遅延が頻発するサプライヤーを特定したりできます。「サプライヤー納期遵守パフォーマンス」ダッシュボードにも利用できます。

サプライヤーのパフォーマンスを分析し、信頼できる取引先や、入荷サプライチェーンの遅延の発生源を特定できます。

Manhattan Associatesの発注データテーブルから参照します。通常、物流注文と発注ヘッダーを結合する必要があります。

この属性は、注文の履行を担当する倉庫を特定します。複数の倉庫を運営している場合、分析に欠かせない軸となります。

「倉庫のピッキングボトルネック分析」ダッシュボードでは、施設ごとのパフォーマンスを比較できます。分析担当者は、効率の高い倉庫やピッキングのサイクルタイムが長い倉庫を特定し、リソースの再配置が必要な場所を把握できます。

倉庫ごとのパフォーマンスを比較し、施設固有のボトルネックや優れた取り組みを特定できます。

通常、Manhattan Associates WMSの注文または出荷データに含まれ、注文を履行する拠点を示します。

出荷IDは、まとめて輸送される商品のグループを識別する参照番号です。特に配送先が同じ場合、1件の出荷に複数の物流注文が含まれることがあります。

ケースIDが物流注文であるのに対し、出荷IDは重要なコンテキスト属性です。「運送会社割り当て」や「出荷発送」など、出荷単位でアクティビティを分析できます。また、混載の効率や輸送計画の把握にも役立ちます。

同時に出荷される注文を関連付け、輸送効率や混載方法を分析できます。

Manhattan Associatesの輸送・出荷計画テーブルで生成、保存されます。

この属性は、配送センター、製造工場、サプライヤーの拠点など、出荷の起点を示します。通常、拠点コードまたは名称で表されます。

出荷元と配送先のデータは、物流ネットワークの分析に欠かせません。「出荷元・配送先別リードタイムマトリクス」ダッシュボードで、輸送経路ごとのリードタイムを可視化・分析し、地域や施設ごとのボトルネックを特定できます。

物流ネットワークの最適化や、輸送経路・施設ごとのパフォーマンスの違いを特定するうえで重要です。

通常、Manhattan Associatesの出荷または注文ヘッダーテーブルに保存されています。

この属性は、物流注文にかかった総コストを示します。輸送費、倉庫費、取扱手数料などに分けられます。詳細度はソースデータによって異なります。

コストデータは、価値に基づくプロセスマイニングに役立ちます。「輸送コストと効率分析」ダッシュボードでは、サイクルタイムに金銭面の情報を加えられます。コストを分析することで、コストの高いプロセスバリアントを特定し、速度と費用の両面を考慮した改善をデータに基づいて判断できます。

プロセスに金銭面の分析軸を加え、コスト要因や非効率が財務に与える影響を分析できます。

コストデータは、Manhattan Associatesの複数のテーブルから取得するか、財務システムとの連携が必要になる場合があります。貨物費用または注文原価のテーブルについて、文書をご確認ください。

運送会社名は、商品を実際に輸送する物流パートナーまたは企業を示します。大手運送会社や地域の配送業者などが該当します。

運送会社別の分析は、納期遵守率、コスト、効率の観点からパフォーマンスを評価するうえで重要です。「輸送コストと効率分析」ダッシュボードの主要な分析軸となり、運送会社ごとのサイクルタイムやコストを比較できます。

輸送パートナーのパフォーマンスを評価し、コストと信頼性に基づく運送会社の選定に役立ちます。

通常、Manhattan AssociatesのTMSモジュールにある出荷または貨物注文テーブルに記録されています。

この属性は、商品の最終的な納品先を示します。顧客の配送センター、小売店舗、最終消費者の住所などが該当します。市、州、郵便番号で表されることがよくあります。

出荷元と組み合わせることで、「出荷元・配送先別リードタイムマトリクス」ダッシュボードに欠かせない情報となります。配送先別にリードタイムを分析すると、特定地域での納品上の課題を特定し、配送ネットワークの効率を評価できます。

地域ごとの納品パフォーマンスを分析し、地域特有のボトルネックや運送会社に関する問題を特定できます。

Manhattan Associatesの注文ヘッダーまたは出荷詳細にある納品先住所の情報です。

この真偽値属性は、「納品証明受領」イベントのタイムスタンプと「RequestedDeliveryDate」を比較して算出します。各注文を納期遵守（true）または遅延（false）として示します。

この属性は、「顧客納期遵守率」の重要業績評価指標（KPI）とダッシュボードに直接利用されます。ケースごとの結果を明確な二択で示すため、遅延した注文を簡単に絞り込み、遅延の根本原因を調査できます。

注文ごとに納期遵守または遅延を分類し、顧客サービスの水準を直接測定するとともに、納期遵守状況の分析を簡単にします。

ソースシステムのフィールドではありません。データ変換時に、実際の納品タイムスタンプと希望納品日を比較して算出します。

この属性は、出荷品を受け取る最終顧客を特定します。個人の場合も、法人の場合もあります。

顧客情報は、サービスレベルの分析や顧客ごとの傾向の把握に欠かせません。顧客別に納品パフォーマンスを分類できるため、「顧客納期遵守率」ダッシュボードに利用できます。遅延が特定の顧客や地域に集中しているかどうかも確認できます。

顧客別に分析を分類できます。顧客固有の問題を把握し、サービスレベルを測定するうえで役立ちます。

注文ヘッダーデータにあり、顧客IDを介して関連付けられることがよくあります。詳しくはManhattan Associatesの文書をご確認ください。