サプライチェーンマネジメントデータテンプレート

アクティビティ名（Activity Name）は、サプライチェーンのライフサイクルにおける「オーダー割当済み」、「商品ピッキング済み」、「出荷済み」といった明確なステップを表します。これらの活動は、発見されたプロセスマップのノードを形成します。

これらの活動を分析することで、プロセスフローの可視化、頻繁な経路の特定、各段階での所要時間の測定が可能になります。これは物流オーダーのプロセスにおいて何が起こっているかを理解する上で不可欠であり、手戻り、ボトルネック、および標準プロセスからの逸脱を特定するために使用されます。

この属性はプロセスのステップを定義し、プロセスマップの基礎を形成し、プロセスフローとボトルネックの分析を可能にします。

これは通常、Manhattan Associatesのさまざまなトランザクションテーブルからのイベントコードやステータス変更を、ユーザーフレンドリーなアクティビティ名にマッピングすることで導き出されます。

イベントタイムスタンプ（Event Timestamp）、または開始時間（Start Time）は、アクティビティが実行された正確な瞬間を記録します。このタイムスタンプは、イベントを時系列で並べ、アクティビティ間の期間を計算するために非常に重要です。

プロセスマイニングでは、このデータを使用して各ケースのタイムラインを構築し、サイクルタイムを計算し、遅延を特定し、時間の経過に伴うプロセス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のほぼすべての時間ベースのプロセス分析とKPI計算の基盤となります。

この属性はイベントの時系列順序を提供し、サイクルタイムや遅延などのすべての時間ベースのメトリクスを計算するために不可欠です。

この情報は、Manhattan Associatesにおける対応するイベントまたはステータス更新とともに、トランザクションログテーブルにあります。

物流オーダー（Logistics Order）は、顧客オーダーの入力から最終的な配送まで、関連するすべての活動を結びつける中心的な追跡番号です。各物流オーダーは単一のフルフィルメントジャーニーを表し、調達、倉庫保管、出荷、配送を含むオーダーのライフサイクル全体を完全に分析できます。

プロセスマイニングでは、この属性は関連するすべてのイベントを単一のケースにグループ化するために使用されます。物流オーダー別にプロセスを分析することで、エンドツーエンドのサイクルタイムの計算、一般的なプロセスバリアントの特定、および特定のオーダーに影響を与えるボトルネックや逸脱の検出が可能になります。

これは、関連するすべてのイベントをグループ化する不可欠なケースIDであり、単一のオーダーの最初から最後まで全体の旅程を追跡することを可能にします。

これは、Manhattan Associates内の主要なオーダー管理テーブルにおける主キーです。特定のテーブルについては、システムドキュメントを参照してください。おそらくオーダーヘッダーに関連しています。

この属性は、イベントデータが生成されたソース情報システムを特定します。このコンテキストでは通常「Manhattan Associates」となりますが、異なるモジュールや統合システムを区別することも可能です。

特に複数のシステムからのデータが結合される場合、データガバナンスとデータのコンテキストを理解するために重要です。データリネージを追跡し、データ品質の問題をトラブルシューティングするのに役立ちます。

データの出所を識別します。これは、データガバナンス、検証、および複数のエンタープライズシステムからのデータ結合時に非常に重要です。

これは通常、データ抽出プロセス中に、データセットにその発生元をラベル付けするために追加される静的な値です。

この属性は、ソースシステムからデータを最後に抽出した日時を提供します。これは、ユーザーが分析しているデータの鮮度を理解するのに役立つメタデータフィールドです。

プロセスマイニングのダッシュボードにおいて、この情報はインサイトの適時性を伝える上で不可欠です。これにより、ステークホルダーはデータの最新性を認識し、それに基づいて意思決定を行うことができ、古い情報に基づく分析を防ぎます。

データの鮮度を示し、分析と決定が最新の情報に基づいていることを保証します。

このタイムスタンプは、データの抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成・追加されます。

この属性は、特定のプロセスステップを実行する責任を負う特定の従業員またはシステムユーザーを識別します。一意のユーザーID、氏名、または自動化されたタスクのシステムアカウント名である場合があります。

ユーザー別に分析することで、ワークロードの分散、リソースのパフォーマンスを理解し、トレーニングの必要性を特定するのに役立ちます。リソース負荷とスループットに関連するダッシュボード、およびユーザー固有である可能性のあるプロセス逸脱を調査するために重要です。

リソースのパフォーマンス、ワークロードの配分を分析し、プロセス例外に関与しているユーザーやチームを特定するのに役立ちます。

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「UserID」または「ChangedBy」フィールドとして見つかります。Manhattan Associatesのドキュメントを参照してください。

製品SKU（Product SKU）は、特定の製品を識別する一意のコードです。1つの物流オーダーには複数のSKUが含まれる場合があります。

製品レベルでプロセスを分析することで、特定の品目がピッキング時間の延長、高い手戻り率、頻繁な在庫切れなどのプロセス非効率性に関連しているかを特定するのに役立ちます。この属性は、「在庫補充＆在庫切れリスク」ダッシュボードにおいて、製品ごとの再オーダーの適時性を分析するために不可欠です。

製品レベルの分析を可能にし、在庫切れ、ピッキング遅延、特定の品目に関連する品質問題などの課題を明らかにします。

マンハッタンアソシエイツのオーダーラインアイテムテーブルにあります。オーダーヘッダーからラインアイテム詳細への結合が必要です。

この属性は、商品が顧客または受領場所に配送されるべき目標日を格納します。納期遵守パフォーマンスを測定するためのベンチマークとして機能します。

分析では、この日付を実際の配送タイムスタンプ（「納品証明書受領済み」）と比較し、オーダーが納期通りか、早期か、遅延したかを判断します。「顧客納期遵守率」や「サプライヤー納期遵守率」といったKPIを計算し、関連するパフォーマンスダッシュボードを構築するための重要な要素です。

これは納期遵守パフォーマンスを測定するためのベースラインであり、顧客満足度およびサプライヤー管理にとって重要なKPIです。

マンハッタンアソシエイツのオーダーヘッダーまたはオーダーラインアイテムテーブルにあります。システムドキュメントを参照してください。

オーダータイプは、性質または優先順位に基づいてロジスティクスオーダーを分類します。一般的なタイプには、顧客オーダー、在庫転送オーダー、返品オーダーなどがあります。各タイプには、異なる期待されるプロセスフローとサービスレベル契約（SLA）がある場合があります。

この属性は比較分析にとって非常に重要です。オーダータイプ別にプロセスをフィルタリングまたはセグメント化することで、アナリストは異なるタイプのオーダーがどのように処理されるかを理解し、それらのサイクルタイムを比較し、特定のオーダータイプが遅延や例外により発生しやすいかどうかを特定できます。これは、「オーダータイプ別サイクルタイム比較」ダッシュボードを直接サポートします。

異なる種類のオーダーのパフォーマンスとプロセスフローを比較できます。これらのオーダーは、しばしば独自のパスとSLAを持っています。

マンハッタンアソシエイツ内のオーダーヘッダーデータにあります。特定のフィールド名についてはシステムドキュメントを参照してください。

この属性は、商品を倉庫から目的地へ移動するために使用される輸送モードを指定します。例としては、トラック満載便（FTL）、混載便（LTL）、航空貨物、海上貨物、小包などがあります。

このディメンションは、「輸送コスト＆効率分析」ダッシュボードにとって非常に重要です。異なる輸送モードのコストと速度を比較でき、より高価で高速なモードがいつ使用されたかを特定することで「緊急配送頻度」KPIの計算に役立ちます。

輸送コストと効率を分析し、高価な緊急輸送オプションへの依存を特定するのに役立ちます。

マンハッタンアソシエイツTMSモジュール内の出荷または輸送計画テーブルにあります。

この属性は、商品または原材料を調達するベンダーまたはサプライヤーを特定します。購買オーダーによって開始される物流オーダーに関連します。

サプライヤー別に分析することは、ベンダーのパフォーマンスを評価するために不可欠です。サプライヤーのスコアカード作成、納期遵守率の監視、および「商品受領済み」ステップでの遅延に頻繁に関連するサプライヤーの特定を可能にします。これは、「サプライヤー納期遵守パフォーマンス」ダッシュボードを直接サポートします。

サプライヤーパフォーマンス分析を可能にし、信頼できるパートナーを特定し、インバウンドサプライチェーン遅延の原因を突き止めるのに役立ちます。

マンハッタンアソシエイツ内の発注書データテーブルからリンクされており、多くの場合、ロジスティクスオーダーから発注書ヘッダーへの結合が必要です。

この属性は、オーダーを履行する特定の倉庫施設を識別します。複数倉庫運営の場合、これは分析にとって重要なディメンションです。

異なる施設間でパフォーマンスを比較できるようにすることで、「倉庫ピッキングボトルネック分析」ダッシュボードを直接サポートします。アナリストは、どの倉庫がより効率的か、どの倉庫のピッキングサイクルタイムが長いか、そしてどこにリソースを再割り当てする必要があるかを特定できます。

異なる倉庫間の比較パフォーマンス分析を可能にし、施設固有のボトルネックとベストプラクティスを特定します。

これは通常、Manhattan Associates WMS内のオーダーまたは出荷データの一部であり、履行場所を示します。

このメトリクスは、「商品ピッキング済み」活動と「商品梱包済み」活動の間に経過した時間を測定します。これにより、倉庫フルフィルメントプロセスの重要な部分のパフォーマンスが分離されます。

この計算属性は、「倉庫ピッキングサイクルタイム」KPIおよび「倉庫ピッキングボトルネック分析」ダッシュボードの基盤となります。ピッキング効率の直接的な測定と監視を可能にし、倉庫内のボトルネックやプロセス改善イニシアチブの影響を特定するのに役立ちます。

倉庫ピッキングプロセスのパフォーマンスを分離し、この重要な領域での改善を具体的にターゲットにして測定することを可能にします。

これは計算されたメトリクスです。各物流オーダーの「商品梱包済み」活動と「商品ピッキング済み」活動のタイムスタンプ間の時間差を取ることで導き出されます。

この属性は、出荷の開始地点（配送センター、製造工場、サプライヤー拠点など）を指定します。通常、場所コードまたは名前で表されます。

出発地と目的地のデータは、物流ネットワーク分析の基本です。この属性は、「出発地-目的地リードタイムマトリックス」ダッシュボードをサポートし、異なる輸送経路のリードタイムを可視化・分析し、地域または施設固有のボトルネックを特定するのに役立ちます。

ロジスティクスネットワークの最適化や、異なる輸送レーンまたは施設間のパフォーマンス変動を特定するために不可欠です。

この情報は通常、Manhattan Associates内の出荷またはオーダーヘッダーテーブルに保存されています。

出荷ID（Shipment ID）は、まとめて輸送される商品のグループに対する参照番号です。特に同じ目的地に向かう場合、1つの出荷に複数の物流オーダーが含まれることがあります。

物流オーダーがケースIDである一方、出荷IDは重要なコンテキスト属性です。これにより、「運送会社割り当て済み」や「出荷済み」といった出荷レベルでの活動分析が可能となり、統合効率と輸送計画の理解に役立ちます。

共に発送されるオーダーをリンクし、輸送効率と混載戦略の分析を可能にします。

マンハッタンアソシエイツ内の輸送および出荷計画テーブルで生成および保存されます。

このブール属性は、「納品証明書受領済み」イベントタイムスタンプと「要求された配送日」を比較することで導き出されます。各オーダーを納期通り（true）または遅延（false）としてフラグ付けします。

この属性は、「顧客納期遵守率」KPIおよびダッシュボードを直接強化します。各ケースに明確な二者択一の結果を提供することで分析を簡素化し、遅延オーダーを簡単にフィルタリングし、遅延の根本原因を調査できるようにします。

顧客サービスレベルを直接測定し、すべてのオーダーを納期遵守または遅延として分類することで、納期遵守パフォーマンスの分析を簡素化します。

これはソースシステム内のフィールドではありません。データ変換中に、実際の配送タイムスタンプと要求された配送日を比較することで計算されます。

この属性は、物流オーダーに発生した総コストを表します。輸送費、倉庫保管費、手数料などの構成要素に分解できます。詳細レベルはソースデータに依存します。

コストデータは、価値ベースのプロセスマイニングにとって非常に貴重です。「輸送コスト＆効率分析」ダッシュボードをサポートし、サイクルタイムに財務的なコンテキストを提供します。コストを分析することで、企業は高コストのプロセスバリアントを特定し、スピードと費用の両方を最適化するためのデータに基づいた意思決定を行うことができます。

プロセスに財務的な視点をもたらし、コスト要因や非効率性が財務に与える影響を分析できます。

コストデータはマンハッタンアソシエイツの複数のテーブルから取得されるか、財務システムとの統合が必要となる場合があります。運賃コストまたはオーダー原価計算テーブルについては、ドキュメントを参照してください。

運送会社名（Carrier Name）は、商品を物理的に輸送する物流パートナーまたは企業を特定します。これは、主要な運送会社または地域の配送業者である可能性があります。

運送会社別に分析することは、納期厳守、コスト、効率性の観点からそのパフォーマンスを評価するために重要です。「輸送コスト＆効率分析」ダッシュボードの主要なディメンションであり、異なる運送会社間のサイクルタイムとコストの比較を可能にします。

輸送パートナーのパフォーマンス評価を可能にし、コストと信頼性に基づいて運送業者の選定を最適化するのに役立ちます。

出荷または貨物オーダーテーブル、通常はマンハッタンアソシエイツのTMSモジュール内にあります。

この属性は、商品の最終配送地点を指定します。これは顧客の配送センター、小売店舗、またはエンドコンシューマーの住所である可能性があります。多くの場合、都市、州、または郵便番号で表されます。

出発地ロケーションと組み合わせて、この属性は「出発地-目的地リードタイムマトリックス」ダッシュボードに不可欠です。目的地別にリードタイムを分析することで、特定の地域における配送課題を特定し、流通ネットワークの効率性を評価するのに役立ちます。

異なる地理的領域にわたる配送パフォーマンスの分析や、地域的なボトルネックまたは運送業者の問題を特定するのに役立ちます。

これは、Manhattan Associatesのオーダーヘッダーまたは出荷詳細に含まれる出荷先住所情報です。

この属性は、出荷を受け取る最終顧客を特定します。個人または企業である可能性があります。

顧客情報は、サービスレベルを分析し、特定の顧客に特有のパターンを特定するために不可欠です。「顧客別納期遵守率」ダッシュボードをサポートし、顧客別の配送パフォーマンスのセグメンテーションを可能にすることで、遅延が特定の顧客アカウントや地域に集中しているかどうかを明らかにできます。

顧客別に分析をセグメント化することができ、これは顧客固有の問題を理解し、サービスレベルを測定するための鍵となります。

オーダーヘッダーデータにあり、多くの場合顧客IDを介してリンクされています。マンハッタンアソシエイツのドキュメントを参照してください。