輸送管理データテンプレート

活動名とは、「出荷計画済み」、「運送業者へ入札済み」、「商品集荷済み」、「運賃請求書受領」など、輸送プロセス内の一つのステップまたはタスクを指します。これらの活動は、出荷の旅における主要なマイルストーンを表します。\n\nこの属性は、出荷が実際にプロセスをどのように移動するかを示すプロセスフローマップを視覚化するために不可欠です。異なる活動の順序と頻度を分析することで、企業は標準プロセスを理解し、一般的な逸脱を発見し、手戻りや非効率性の領域を特定できます。これはプロセスマイニング分析の根幹をなします。

プロセスマップのステップを定義し、出荷ワークフロー、バリエーション、ボトルネックの可視化と分析を可能にします。

通常、イベントログ、ステータス更新テーブルから取得されるか、TMS内のステータス変更から派生します。

イベントタイムは、特定のアクティビティが発生した正確な日時を記録します。このタイムスタンプは、イベントを時系列で並べ、異なるプロセスステップ間の期間を計算するための基本的な情報となります。

プロセスマイニングにおいて、この属性はすべての時間ベースの分析を可能にします。サイクルタイム、待機時間、処理時間などの主要なKPIを計算するために使用されます。イベントタイムを分析することで、出荷が最も長く留まっているボトルネックの特定、サービスレベルアグリーメント（SLA）への準拠状況の測定、プロセスアクティビティの時間的分布の把握に役立ちます。

この属性はすべてのアクティビティに時系列のコンテキストを提供し、サイクルタイムの計算、ボトルネックの特定、およびパフォーマンス測定を可能にします。

TMS内のイベントログまたはトランザクション記録から取得され、各記録されたアクションには関連するタイムスタンプがあります。

出荷IDは、発送元から仕向地への単一の輸送オーダーまたは貨物の移動を一意に識別する主キーです。各出荷ケースには、計画、予約、集荷、配送、請求などのすべての関連アクティビティ、マイルストーン、およびデータポイントが含まれています。

プロセスマイニングにおいて、この属性は各出荷のエンドツーエンドのジャーニーを再構築するために不可欠です。ツールはすべての関連イベントを時系列でリンクさせることができ、プロセスディスカバリ、コンフォーマンスチェック、パフォーマンス分析の基礎を形成します。出荷IDごとにプロセスを分析することで、輸送ライフサイクルにおけるボトルネック、遅延、およびバリエーション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単一のプロセスインスタンスに接続する基本的な識別子であり、エンドツーエンドの出荷ライフサイクルを分析することを可能にします。

通常、輸送管理システム（TMS）の出荷または運送オーダーのヘッダーまたは主テーブルにあります。

ソースシステム属性は、輸送管理システム（TMS）、運送業者可視化プラットフォーム、またはERPシステムなど、イベントデータの発生元を指定します。現代のロジスティクスでは、単一の出荷データが複数の統合システムから提供されることがあります。

この属性は、データの来歴と品質を理解する上で価値があります。データの一貫性のない点を診断するのに役立ち、情報源ごとにセグメント化された分析を可能にします。例えば、可視化プラットフォームからの更新の適時性をコアTMSと比較したり、問題の発生源をシステムまで遡って特定したりすることができます。

データの出所を追跡するのに役立ちます。これは、データ検証、トラブルシューティング、および異なるシステムが全体プロセスにどのように貢献しているかを理解するために不可欠です。

この情報は、多くの場合、データ抽出の標準フィールドとして利用可能であるか、データソースに基づいてデータ取り込みプロセス中に追加することができます。

この属性は、特定のレコードまたはイベントがプロセスマイニングデータセット内で最後に更新された、または抽出された日時を示します。これは分析対象データの鮮度を反映しています。

プロセスフロー分析に直接使用されるわけではありませんが、データガバナンスと監視には不可欠です。分析が最新の情報に基づいていることを保証し、遅延または失敗しているデータパイプラインに対するアラートを設定するために使用できます。これにより、生成されるインサイトの信頼性と適時性に対する確信が得られます。

データの鮮度を示します。これは、プロセス分析とモニタリングがタイムリーで関連性の高い情報に基づいていることを保証するために不可欠です。

このタイムスタンプは通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成されます。

実際の配送日は、出荷が荷受人に物理的に配送され、「商品配送済み」活動が完了した際に記録されるタイムスタンプです。これは多くの場合、配達証明書類によって確認されます。\n\nこの属性は、要求された配送日と対をなし、実際のパフォーマンスを計算するために不可欠です。「納期遵守率」KPIの計算に直接使用されます。さらに、実際の配送日と集荷日の差は実際の輸送時間を決定し、これは計画された輸送時間と比較して輸送中の遅延を特定するために利用できます。

配送パフォーマンスの実際の結果を提供し、納期遵守率の計算と配送遅延の分析を可能にします。

TMSの「商品配送済み」イベントから取得され、運送業者EDIメッセージ、可視化プラットフォーム、またはドライバーが使用するモバイルアプリによって更新されることがよくあります。

仕向国は、出荷が配送される予定の国を特定します。これは仕向先住所情報の一部です。

出発国と同様に、この属性は地理的分析およびトレードレーンのパフォーマンスを理解するために不可欠です。これにより、異なる国への出荷について、配送パフォーマンス、コスト、サイクルタイムを比較するためのデータ分析が可能です。また、国際輸送における通関手続きの分析にも非常に重要です。

仕向地ごとにパフォーマンスとコストをセグメント化することができ、これは貿易路の効率分析や国際輸送の複雑な管理にとって不可欠です。

通常、運送オーダーの仕向地または荷受人住所詳細の一部として保存されます。

出荷コストは、単一の出荷に関連する総財務費用を表します。これには、基本運賃、燃料サーチャージ、付帯料金、および運送業者からのその他の手数料が含まれます。\n\nこの属性は、すべてのコスト関連分析の基盤となります。これにより、輸送費用総額、1マイルあたりのコスト、または1ユニットあたりのコストを追跡するダッシュボードの作成が可能になります。コストデータとプロセスデータを組み合わせることで、企業はコスト超過の根本原因分析を実行し、遅延やプロセスの非効率性の財務的影響を特定し、運賃請求書の正確性を分析できます。

プロセスパフォーマンスを財務成果に直接結びつけ、輸送費、コストドライバー、および非効率性の財務的影響の分析を可能にします。

このデータは、運送オーダー、運送業者の運賃請求書、または運賃監査・支払いシステムから取得できます。

要求配送日とは、出荷が仕向地に到着する予定の目標日です。この日付は、多くの場合、顧客の注文書やサービスレベルアグリーメント（SLA）によって定められます。

この属性は、顧客サービスレベルやコミットメントに対するパフォーマンスを測定する上で不可欠です。これは「定時配送率」KPIを計算するための基準となります。要求配送日と実際の配送日のずれを分析することで、遅延の体系的な原因を特定し、配送予測の精度を向上させるのに役立ちます。

これは定時配送パフォーマンスを測定するための主要なベンチマークであり、顧客満足度とサプライチェーンの信頼性にとって重要なKPIです。

通常、ERPや注文管理システムのような上位システムから発生し、TMSの運送オーダー詳細に保存されます。

この属性は、出荷に使用される輸送方法を特定します。一般的なモードには、トラック貸切（FTL）、混載（LTL）、航空貨物、海上貨物、鉄道などがあります。

輸送モード別にプロセスを分析することは不可欠です。なぜなら、各モードには異なるコスト構造、輸送時間、およびプロセスの複雑性があるためです。このセグメンテーションは、サイクルタイムとコストの変動を説明するのに役立ちます。例えば、海上輸送プロセスは、航空貨物よりも自然にサイクルタイムが長くなります。この属性は、特定のロジスティクス業務に合わせて関連するダッシュボードとKPIを構築するための基本的な要素です。

異なる輸送モードは本質的に異なるプロセス、コスト、およびタイムラインを持つため、分析の主要なフィルターとなります。有意義な比較とベンチマークには不可欠です。

TMS内の出荷または運送注文の詳細に記載されています。

遅延理由とは、出荷が計画されたスケジュール通りに進まなかった背景を示す情報です。天候不良、通関保留、交通渋滞、機械的な問題、書類の不備などが原因として考えられます。この情報は、遅延イベントが記録された際に収集されます。

これは根本原因分析において最も重要な属性の一つです。さまざまな遅延理由の頻度を分類し定量化することで、企業は配送遅延の主要な要因を特定できます。この洞察により、社内プロセスの改善、運送業者との連携強化、または外部リスクの軽減など、最も影響の大きい領域に改善努力を集中させることが可能になります。

遅延出荷の根本原因分析に不可欠であり、企業が遅延の主要な原因を特定し、定量化し、対処することを可能にします。

TMSまたは可視化プラットフォームの例外または遅延イベント記録から取得されます。このデータはしばしば運送業者によって提供されます。

運送業者名とは、商品を物理的に輸送するために契約された第三者物流プロバイダー（3PL）または輸送会社を特定します。これは、トラック運送会社、航空会社、海運会社、または鉄道貨物運送業者である可能性があります。\n\nこれはパフォーマンス分析にとって重要なディメンションです。これにより、企業は運送業者のスコアカードを作成し、納期遵守、定時集荷、入札受諾率、コストなどの主要指標でプロバイダーを比較できます。運送業者ごとにプロセス分析をセグメント化することで、最高のパフォーマンスを発揮するパートナーと、パフォーマンス改善計画が必要なパートナーを特定するのに役立ちます。

異なる輸送プロバイダー間でのパフォーマンスベンチマークを可能にし、運送業者管理、交渉、サービス品質の確保にとって重要です。

この情報は、出荷または運送オーダーの詳細に保存され、通常は運送業者マスタデータテーブルからリンクされています。

リソースは、特定のプロセスステップの実行を担当する個々のユーザー、チーム、または自動システムエージェントを識別します。例えば、出荷計画を作成した輸送プランナーや、運送業者を予約したロジスティクスコーディネーターなどが該当します。

リソースの観点からプロセスを分析することで、ワークロードの配分、チームのパフォーマンス、自動化レベルを理解するのに役立ちます。どのユーザーやチームが手戻りループに関与しているか、最も多くの例外を処理しているか、あるいは最も長い処理時間を持っているかを明らかにできます。この情報は、トレーニング、リソース配分、自動化の機会特定に価値があります。

人およびシステムのパフォーマンス、ワークロードの配分、自動化の分析を可能にし、トレーニングの必要性とリソースのボトルネックを特定するのに役立ちます。

この情報は通常、トランザクションログまたはイベントログに、アクティビティ名およびタイムスタンプとともに記録されます。

予定集荷日とは、運送業者が発送場所へ到着し、貨物を集荷する合意された予約時間です。これは出荷予約および確認プロセスにおける重要なマイルストーンです。

この属性は、集荷パフォーマンスを測定するための基準となります。実際の集荷時間と比較することで、「定時集荷率」KPIを計算するために使用されます。ずれを分析することで、ドックのスケジュール管理、倉庫の準備状況、運送業者の時間厳守に関する問題を特定でき、これらすべてが下流の遅延を引き起こす可能性があります。

集荷パフォーマンスを測定するためのベンチマークであり、輸送ライフサイクルにおける最初の重要なステップであり、その後のすべてのスケジュールに影響を与えます。

運送業者との出荷が予約された後、出荷または運送注文の詳細に記載されています。

出荷ステータスは、出荷がプロセス全体のどこにあるか（例：「計画済み」、「輸送中」、「配達済み」、「キャンセル済み」など）の概要を提供します。これは出荷ケースの現在の状態を表します。\n\nプロセスマイニングは個々の活動からプロセスフローを導き出しますが、全体的な出荷ステータスは分析のディメンションとして有用です。現在「輸送中」のすべての出荷をフィルタリングして監視したり、「キャンセル済み」ステータスで終わる出荷の特性を分析したりするために使用できます。これにより、出荷の進捗状況をシンプルかつ集約的に把握できます。

出荷の現在の状態のスナップショットを提供し、進行中または完了した出荷のフィルタリング、レポート作成、および高レベルのモニタリングに役立ちます。

これは通常、TMSの主要な出荷または運送オーダーレコードにある要約ステータスフィールドです。

実際の集荷日は、運送業者が物理的に出荷を出発地から集荷し、「商品集荷済み」活動が完了した際に記録されるタイムスタンプです。\n\nこの日付は、出荷の輸送が実際に開始された時点を追跡するために不可欠です。「定時集荷率」KPIの計算に使用され、輸送中サイクルタイムの始まりを示します。このデータを分析することで、集荷プロセスの実際の実行状況とその全体的な出荷スケジュールへの影響を理解するのに役立ちます。

集荷パフォーマンスの実際の結果を提供し、出荷の輸送の真の開始をマークします。これは正確なサイクルタイム分析に不可欠です。

TMSの「商品集荷済み」イベントから取得され、通常は運送業者EDIメッセージまたは可視化プラットフォームを通じて更新されます。

出発国は、出荷の旅が始まる国を特定します。これは出発地住所情報の一部です。

これは地理的分析にとって基本的な属性です。出発国または地域によって出荷データをフィルタリングおよびセグメント化することができ、これにより異なるトレードレーン間のパフォーマンスを理解する上で不可欠です。国際輸送の場合、通関要件や輸送時間の決定においても重要な要素となります。

輸送プロセスの地理的分析を可能にし、地域ごとのパフォーマンスの違いを特定し、貿易路の複雑性を管理し、国際物流を分析するのに役立ちます。

通常、運送オーダーの出発地または出荷地点住所詳細の一部として保存されます。

このブール属性は、見積もりまたは契約された運賃コストと、運送業者の最終請求書の金額との間に不一致があったかどうかを示します。「true」の値は、紛争につながる可能性のある差異があることを意味します。

このフラグは、運賃監査および支払いプロセスを分析する上で重要です。企業は「運賃請求書精度」KPIを測定し、どの運送業者や路線で請求エラーの発生率が最も高いかを特定できます。これらの差異の原因を分析することで、運賃管理の改善、運送業者との契約の明確化、より効率的な支払いプロセスにつながります。

運賃請求書の正確性を測定し、頻繁に請求エラーを起こす運送業者を特定し、運賃監査と支払いプロセスの効率を分析するのに役立ちます。

運賃請求書の監査プロセス中に生成されます。この監査は、TMS内または専用の運賃監査・支払いシステムで行われることがあります。