あなたの倉庫管理データテンプレート

この属性は、「保管場所からピッキングされた商品」や「出荷済み」など、倉庫管理プロセスにおける単一のステップを記述します。各アクティビティは、システムに記録され、特定のタイムスタンプに関連付けられた個別のビジネスイベントを表します。

アクティビティの分析はプロセスマイニングの核心です。これにより、作業が実際に倉庫内をどのように流れるかを示すプロセスフロー図を構築できます。これは、ボトルネック、手戻りループ、および標準作業手順からの逸脱を特定するのに役立ちます。

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、バリエーション、およびボトルネックの分析を可能にします。

Körber WMS内のイベントまたはトランザクションログテーブルで、ビジネスイベントが記録されます。これは多くの場合、トランザクションコードやステータス変更の説明から派生します。

イベントタイムは、各アクティビティに関連付けられたタイムスタンプであり、それが発生した正確な瞬間を示します。この時間データは、プロセスの異なるステップ間の期間、サイクルタイム、および待ち時間を計算するための基本です。

プロセス分析において、この属性はイベントを時系列で並べ、プロセスフローを構築し、時間ベースの分析を実行するために使用されます。サイクルタイム分析などのパフォーマンスを測定するダッシュボードや、「平均オーダーエンドツーエンドサイクルタイム」のようなKPIを計算するために不可欠です。

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、サイクルタイムや待機時間などのすべての時間ベースのメトリクスの計算、およびプロセスパフォーマンスの理解にとって不可欠です。

Körber WMS内のすべてのトランザクションおよびイベントログテーブルにあります。通常、「CreationDate」、「Timestamp」、または「EventDateTime」のような名前が付いています。

倉庫オーダーは、入荷受付や出荷などの特定のロジスティクス要求に関連するすべてのタスクとイベントをグループ化する中心的な識別子です。これにより、オーダーが作成されてから最終的な出荷またはキャンセルに至るまで、倉庫内でのオーダーのライフサイクルをエンドツーエンドで追跡できます。

プロセスマイニングでは、倉庫オーダーごとに分析することで、各オーダーのプロセスフロー全体を可視化できます。これは、一般的な経路、逸脱、ボトルネック、および標準オーダーと緊急オーダーなど異なる種類のオーダーの全体的なサイクル時間を特定するのに役立ちます。

これは、すべての関連イベントを接続する不可欠なケースIDであり、各特定のオーダーにおける倉庫管理プロセスの完全なエンドツーエンド分析を可能にします。

この識別子は通常、Körber WMS内の主要なオーダー管理テーブルにあります。オーダーヘッダーなど、特定のテーブル名とフィールド名については、Körber WMSのドキュメントを参照してください。

この属性は、イベントデータの発生元システムを識別します。この場合、「Körber WMS」です。複数の統合システムを持つ環境では、このフィールドはデータソースを区別し、データ系列を追跡するのに役立ちます。

分析においては、特に複数のシステムからのデータを組み合わせる際にコンテキストを提供します。データ品質の確保に役立ち、特定のシステムの活動に分析をフィルタリングするために使用できます。

データ発生源に関する重要なコンテキストを提供し、特に複数のシステムが相互接続されている環境において、明確さとトレーサビリティを確保します。

これは通常、ソースシステムを識別するためにデータ抽出プロセス中に追加される静的な値です。

この属性は、最新のデータ抽出または更新の日時を指定します。分析対象データの鮮度に関するコンテキストを提供し、ユーザーがプロセスビューの最新性を認識していることを確実にします。

ダッシュボードやレポートにおいて、この情報は透明性にとって不可欠です。ユーザーがリアルタイム、日次、週次のどのデータを見ているかを理解するのに役立ち、それが意思決定に影響を与えます。

データが最新であることをユーザーに知らせます。これは、分析に基づいた正確で適切なビジネス意思決定を行う上で非常に重要です。

この値は、各データ更新サイクルの終わりにデータパイプラインまたはETLツールによって生成および記録されます。

この属性は、ピッキング、梱包、商品の格納など、特定のタスクの実行を担当する倉庫従業員またはシステムユーザーを識別します。場合によっては、自動化システムやボットを指すこともあります。

この側面は、リソースパフォーマンス分析にとって非常に重要です。作業負荷の分配を理解し、優れたパフォーマンスを発揮する従業員を特定し、追加トレーニングが必要な個人を発見するのに役立ちます。これは、「リソース利用と作業負荷」ダッシュボードおよび「作業員あたりのスループット」KPIの基礎となります。

従業員のパフォーマンス、ワークロード分散、リソース効率の分析を可能にし、トレーニングの必要性や優秀な人材の特定に役立ちます。

ユーザーアクションが記録されるトランザクションまたはログテーブルにあります。「UserID」、「UserName」、「ExecutedBy」、または「OperatorID」などのフィールドを探してください。

優先度レベルは、倉庫オーダーに割り当てられる分類であり、その処理の緊急度を決定します。例えば、オーダーが「緊急」または「高優先度」とマークされ、標準オーダーよりも早く処理されるべきであることを示す場合があります。

この属性は、「緊急オーダー分析」ダッシュボードおよび「緊急出荷率」KPIに不可欠です。緊急オーダーが倉庫業務全体に与える影響、関連コスト、およびその処理時間が実際に標準オーダーよりも速いかどうかを理解するのに役立ちます。

緊急オーダーの処理、その頻度、および全体的なプロセスパフォーマンスとコストへの影響の分析に役立ちます。

オーダーヘッダーデータにあります。「Priority」、「Urgency」、または特定の出荷サービスレベル指標のようなフィールドを探してください。

製品SKUは、倉庫オーダーに含まれる特定の製品または資材の一意の識別子です。1つのオーダーには、1つ以上のSKUが含まれることがあります。

製品SKUごとに分析することで、特定の製品がより複雑または問題のある処理プロセスを持っているかどうかを理解するのに役立ちます。例えば、壊れやすい品目の梱包時間が長いことや、特定のSKUが頻繁にピッキング差異に関連していることが判明する場合があります。これは、保管戦略や処理手順の変更に役立つ情報となります。

特定の製品に基づくプロセスパフォーマンスの分析を可能にし、特定の品目が遅延やエラーの原因となっているかを明らかにします。

主要な倉庫オーダーヘッダーにリンクされたオーダー明細テーブルにあります。一般的なフィールド名には「SKU」、「MaterialNumber」、または「ItemCode」が含まれます。

実績数量（Actual Quantity）は、倉庫作業員が物理的に数えたり、ピッキング、梱包、または受領したりした数量です。この値はタスク完了時に記録され、在庫不足、損傷、または人為的ミスにより「計画数量（Planned Quantity）」と異なる場合があります。

この属性を「計画数量」と比較することは、「在庫プロセス健全性および正確性」ダッシュボードの基本的な要素です。2つの値の間の不一致は、プロセスの失敗またはデータ不正確さの直接的な指標であり、調査が必要です。

物理的に処理されたものの「真実」を提供し、差異率の計算と在庫精度の確保に不可欠です。

トランザクション確認またはタスク完了記録にあります。フィールド名には「ActualQty」、「ConfirmedQuantity」、または「PickedQuantity」が含まれる場合があります。

SLAステータスは、「要求完了日」に対する納期遵守に基づいて各オーダーを分類する計算された属性です。「定時」、「遅延」、「進行中」などの値を持つことができます。

この属性は、サービスレベルパフォーマンスの即時ビューを提供します。すべての遅延オーダーを迅速にフィルタリングおよび分析して、特定のボトルネックやリソースの問題など、根本原因を理解することができます。これは、顧客満足度と運用信頼性に焦点を当てたあらゆる分析にとって不可欠な要素です。

サービスレベル契約への遵守度を直接測定し、遅延オーダーの容易な特定と根本原因分析を可能にします。

これは、データ変換レイヤーで「倉庫オーダー完了」イベントのタイムスタンプと「要求完了日」を比較することで計算されます。

このメトリクスは、単一イベントの処理時間を表し、その終了時刻と開始時刻の差として計算されます。終了時刻が利用できない場合は、連続するイベント間の時間から推測できます。

アクティビティ期間の分析は、どの特定のタスクが全体プロセスで最も時間を消費しているかを特定する上で重要です。これは、「リソース利用と作業負荷」のようなダッシュボードで使用され、タスクあたりの労力を理解するのに役立ち、また「平均品質検査時間」のようなKPIを計算するために不可欠です。

個々のタスクに費やされた時間を直接測定し、倉庫プロセスの中で最も時間がかかり非効率的なステップを特定するのに役立ちます。

これは通常、アクティビティの終了タイムスタンプから開始タイムスタンプを引くことで、データ変換中に計算されます。

サイクルタイムは、最初のイベント（「Warehouse Order Created」）から最後のイベント（「Warehouse Order Completed」）までのケースの総経過時間を測定する計算メトリックです。これはオーダーのエンドツーエンドの処理時間を表します。

これはプロセスマイニングにおける主要なKPIであり、「どのくらいの時間がかかりますか？」という質問に直接答えます。「倉庫オーダーエンドツーエンドサイクルタイム」ダッシュボードおよび「平均オーダーエンドツーエンドサイクルタイム」KPIの主要なメトリックであり、全体的なプロセス健全性を追跡し、通常よりもfulfillmentに時間がかかるオーダーを特定するために使用されます。

これは、倉庫プロセスの全体的な効率を測定し、顧客満足度と運用コストに直接影響を与える重要なKPIです。

このメトリクスは、プロセスマイニングツールにおいて、各倉庫オーダーの最終イベントのタイムスタンプと最初のイベントのタイムスタンプの差を取ることで計算されます。

これは、ピッキング関連のアクティビティで「実績数量」が「計画数量」と異なる場合に真となる導出されたブール属性です。特定のタスクにおけるピッキングエラーや在庫問題の単純な指標として機能します。

このフラグは、ピッキング差異が発生したすべてのオーダーをユーザーが迅速にフィルタリングできるようにすることで、分析を簡素化します。これは、「ピッキング差異率」KPIを計算するために使用され、特定の失敗箇所を強調することで「在庫プロセス健全性と精度」ダッシュボードを強化するのに役立ちます。

ピッキングエラーの明確な二値指標を提供し、在庫精度の問題を特定し定量化するために必要な分析を簡素化します。

データ変換中に計算されます。関連するピッキング活動のロジックは次のとおりです: IF (ActualQuantity != PlannedQuantity) THEN true ELSE false。

この属性は、倉庫タスク中に使用されたマテリアルハンドリング機器（MHE）または技術を指定します。これには、特定のフォークリフト、パレットジャッキ、ハンディスキャナー、または無人搬送車（AGV）などが含まれます。

設備ごとに分析することで、リソース利用率、メンテナンスニーズ、および異なる種類の設備がタスク効率に与える影響を理解するのに役立ちます。これは、「リソース利用と作業負荷」ダッシュボードの重要な側面であり、人間と機械の両方のリソースを包括的に把握できます。

設備稼働率とそのタスクパフォーマンスへの影響の分析を可能にし、フリート管理の最適化や機械関連のボトルネック特定に役立ちます。

Körber WMSのドキュメントを参照してください。このデータは、特にオペレーターが特定の機器にログインしている場合、タスク実行記録にログとして残される可能性があります。

この属性は、ラック、棚、ビンなど、倉庫内の物理的な座標を識別します。「保管場所に格納された商品」や「保管場所からピッキングされた商品」などの活動に関連します。

このデータは、「格納効率と場所利用率」ダッシュボードで使用され、移動時間、場所利用率、および保管戦略の有効性を分析します。例えば、高頻度で動く品目が、ピッキング時間を最小限に抑えるためにアクセスしやすい場所に保管されているかどうかを判断するのに役立ちます。

特定の場所での移動時間や入庫配置およびピッキングタスクの効率を分析することで、倉庫レイアウトと保管戦略の最適化に役立ちます。

在庫、タスク、またはロケーションマスタデータテーブルにあります。「BinCode」、「LocationID」、「StorageBin」などのフィールドを探してください。

倉庫IDは、倉庫オーダーが処理されている物理的な場所または施設を指定します。複数の配送センターを持つ組織にとって、これは分析の重要な側面です。

この属性により、異なるサイト間でパフォーマンスのベンチマークを行うことができます。例えば、倉庫Aと倉庫Bの間で「平均オーダーエンドツーエンドサイクル時間」を比較し、特定の場所のベストプラクティスや運用上の問題を特定することが可能です。

異なる物理的な倉庫拠点間でのパフォーマンス比較とベンチマーキングを可能にし、地域または施設固有の問題を浮き彫りにします。

この情報は通常、オーダーヘッダーまたはサイト構成テーブルで利用可能です。「工場（Plant）」、「サイト（Site）」、または「ロケーションコード（LocationCode）」として表現される場合があります。

オーダータイプは、倉庫オーダーのビジネス目的を定義します。一般的なタイプには、顧客への出荷（アウトバウンド）、サプライヤーからの入荷（インバウンド）、倉庫拠点間の在庫移動（内部）、または返品などがあります。

これは、フィルタリングと比較分析のための強力な属性です。さまざまな種類のロジスティクス業務のプロセスフローとパフォーマンスを分析・比較することができ、例えば、入荷プロセスが出荷プロセスよりも効率的であるかどうかを確認するのに役立ちます。

オーダーの目的別に分析をセグメント化することができ、入庫処理や出荷処理などのプロセス間のパフォーマンスの違いを明らかにします。

通常、Körber WMSのオーダーヘッダーテーブルにあります。「OrderType」、「TransactionType」などのフィールドを探してください。

終了時刻は、アクティビティの完了タイムスタンプを表します。開始時刻（イベント時刻）が開始を示す一方、終了時刻は完了を示すため、その単一アクティビティの期間を直接計算できます。すべてのイベントに明確な終了時刻があるわけではなく、多くの場合、次のイベントの開始時刻が前のイベントの期間を推測するために使用されます。

この属性は、個々のタスクの処理時間を正確に計算するために非常に価値があります。例えば、検査が開始されてから終了するまでの時間を測定することで、「平均品質検査時間」を決定するために使用されます。

個々のアクティビティ処理時間を正確に計算することを可能にし、非効率なタスクやリソースのボトルネックを特定するために重要です。

Körber WMSのドキュメントを参照してください。これは、開始時間とともにトランザクションテーブルに、または関連するステータス履歴テーブルにある可能性があります。

これは、出荷オーダーの目標完了日または出荷日であり、多くの場合、顧客の期待やサービスレベル契約（SLA）によって決定されます。実際のパフォーマンスが測定される主要な期限として機能します。

この日付は、「緊急オーダー分析」ダッシュボードにとって非常に重要です。「要求完了日」を「実際の完了日」（「出荷済み」または「倉庫オーダー完了」アクティビティのタイムスタンプ）と比較することで、定時実績を判断し、遅延のリスクがあるオーダーを特定するのに役立ちます。

定時実績を測定し、サービスレベル契約（SLA）を履行するためのベースラインを提供し、遅延する可能性のあるオーダーを明確にします。

オーダーヘッダーテーブルにあります。一般的なフィールド名には「RequiredDeliveryDate」、「RequestedShipDate」、または「SLA」が含まれます。

計画数量は、倉庫オーダーで指定された特定のタスクにおける目標単位数を表します。例えば、あるオーダーが特定のSKUを10単位ピッキングする必要がある場合、そのピッキングタスクの計画数量は10です。

この属性は「実績数量」と比較した際の不一致を特定するために非常に重要です。「ピッキング差異率」や「在庫差異率」といったKPIを計算するための主要な入力であり、在庫精度を維持するために不可欠です。

ピッキングや入荷などのタスクにおける精度を測定するためのベースラインとして機能し、在庫の不一致の検出を可能にします。

タスクまたはオーダー明細テーブルで利用可能です。「OrderQuantity」「PlannedQty」「ExpectedQuantity」などのフィールドを探してください。

運送業者は、倉庫から最終目的地まで商品を輸送する責任を負う第三者物流業者（例：FedEx、UPS、DHL）です。これは通常、出荷計画または出荷段階で割り当てられます。

運送業者ごとに分析することで、出荷パートナー間のパフォーマンスの違いが明らかになります。例えば、特定の運送業者がより長いステージング時間や頻繁な遅延に関連しているかどうかを特定するのに役立ち、運送業者との契約交渉や選定のための貴重なデータを提供します。

異なる配送パートナーのパフォーマンス分析を可能にし、物流の最適化と配送信頼性の向上に役立ちます。

Körber WMS内の出荷または輸送計画テーブルにあります。「CarrierCode」、「ShippingAgent」、「SCAC」などのフィールドを探してください。