공급망 관리 데이터 템플릿

물류 주문은 고객 주문부터 최종 배송까지 관련된 모든 활동을 연결하는 중앙 추적 번호입니다. 각 물류 주문은 하나의 주문 처리 여정을 나타내므로 조달, 창고 보관, 출고, 배송을 포함한 주문 전체 수명 주기를 분석할 수 있습니다.

process mining에서는 이 속성을 사용해 관련 이벤트를 하나의 케이스로 묶습니다. 물류 주문별로 프로세스를 분석하면 엔드투엔드 처리 시간을 계산하고, 자주 발생하는 프로세스 변형을 파악하며, 특정 주문에 영향을 미치는 병목이나 편차를 찾아낼 수 있습니다.

관련 이벤트를 하나로 묶는 필수 Case ID입니다. 이를 통해 단일 주문이 시작부터 완료까지 거치는 전체 과정을 추적할 수 있습니다.

Manhattan Associates의 주요 주문 관리 테이블에서 기본 키로 사용됩니다. 구체적인 테이블은 시스템 문서를 확인하세요. 주문 헤더 테이블과 관련되어 있을 가능성이 높습니다.

이벤트 타임스탬프 또는 시작 시간은 활동이 실행된 정확한 시점을 기록합니다. 이 타임스탬프는 이벤트를 시간순으로 정렬하고 활동 간 소요 시간을 계산하는 데 중요합니다.

process mining에서는 이 데이터를 사용해 각 케이스의 타임라인을 구성하고, 처리 시간을 계산하며, 지연을 파악하고, 시간에 따른 프로세스 성과를 분석합니다. 정확한 타임스탬프는 리드 타임과 정시 처리율 같은 시간 기반 프로세스 분석과 KPI 계산의 토대입니다.

이 속성은 이벤트의 시간순서를 나타내며, 처리 시간과 지연 등 시간 기반 지표를 계산하는 데 필요합니다.

Manhattan Associates의 트랜잭션 로그 테이블에서 해당 이벤트 또는 상태 업데이트와 함께 확인할 수 있습니다.

활동 이름은 'Order Allocated', 'Goods Picked', 'Shipment Dispatched'와 같이 공급망 수명 주기의 개별 단계를 나타냅니다. 이러한 활동은 발견된 프로세스 맵의 노드가 됩니다.

활동을 분석하면 프로세스 흐름을 시각화하고 자주 거치는 경로를 파악하며 각 단계에 걸린 시간을 측정할 수 있습니다. 물류 주문이 처리되는 동안 어떤 일이 일어나는지 이해하는 데 필요한 정보이며, 재작업과 병목, 표준 프로세스에서 벗어난 부분을 찾는 데 사용됩니다.

이 속성은 프로세스의 단계를 정의합니다. 프로세스 맵의 기반이 되며 프로세스 흐름과 병목을 분석할 수 있게 합니다.

일반적으로 Manhattan Associates의 여러 트랜잭션 테이블에 있는 이벤트 코드나 상태 변경을 사용자가 이해하기 쉬운 활동 이름에 매핑해 생성합니다.

이 속성은 이벤트 데이터가 생성된 소스 정보 시스템을 식별합니다. 이 경우 일반적으로 'Manhattan Associates'가 해당하지만, 모듈이나 연동 시스템을 구분하는 데 사용할 수도 있습니다.

데이터 거버넌스와 데이터의 맥락을 파악하는 데 중요하며, 특히 여러 시스템의 데이터를 결합할 때 유용합니다. 데이터 계보를 추적하고 데이터 품질 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

데이터의 출처를 식별합니다. 데이터 거버넌스와 검증, 여러 기업 시스템의 데이터를 병합할 때 중요합니다.

일반적으로 데이터 추출 과정에서 데이터 세트의 출처를 표시하기 위해 추가하는 고정값입니다.

이 속성은 소스 시스템에서 데이터를 가장 최근에 가져온 날짜와 시간을 나타냅니다. 분석 중인 데이터가 최신인지 사용자가 파악할 수 있도록 돕는 메타데이터 필드입니다.

process mining 대시보드에서는 인사이트가 얼마나 최신인지 알리는 데 중요한 정보입니다. 이해관계자가 데이터의 최신성을 확인하고 그에 맞춰 의사결정을 내릴 수 있어, 오래된 정보를 바탕으로 분석하는 일을 방지합니다.

데이터의 최신성을 나타내므로 최신 정보를 바탕으로 분석하고 의사결정할 수 있습니다.

이 타임스탬프는 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정에서 생성되어 추가됩니다.

이 속성은 특정 프로세스 단계를 수행한 직원 또는 시스템 사용자를 식별합니다. 고유 사용자 ID, 이름 또는 자동화 작업에 사용되는 시스템 계정 이름일 수 있습니다.

사용자별 분석을 통해 업무량 분포와 리소스 성과를 파악하고 교육이 필요한 부분을 찾을 수 있습니다. 리소스 부하와 처리량을 보여주는 대시보드에 필요하며, 특정 사용자와 관련된 프로세스 이탈을 조사할 때도 유용합니다.

리소스 성과와 업무량 분포를 분석하고, 프로세스 예외에 관여한 사용자나 팀을 파악하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 트랜잭션 테이블의 이벤트 데이터와 함께 있으며, 'UserID' 또는 'ChangedBy' 필드로 표시되는 경우가 많습니다. 자세한 내용은 Manhattan Associates 문서를 참조하세요.

이 속성에는 상품을 고객이나 수령 장소에 배송해야 하는 목표일이 저장됩니다. 정시 배송 성과를 측정하는 기준으로 사용됩니다.

분석할 때 이 날짜를 실제 배송 타임스탬프('Proof of Delivery Received')와 비교해 주문이 정시, 조기 또는 지연 배송되었는지 판단합니다. '고객 정시 배송률'과 '공급업체 정시 배송률' 같은 KPI를 계산하고 관련 성과 대시보드를 구성하는 데 필요합니다.

정시 배송 성과를 측정하는 기준입니다. 고객 만족도와 공급업체 관리에 중요한 KPI입니다.

Manhattan Associates의 주문 헤더 또는 주문 품목 테이블에서 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 시스템 문서를 참조하세요.

이 속성은 창고에서 목적지까지 상품을 운송하는 수단을 지정합니다. 예를 들면 만차 화물(FTL), 혼적 화물(LTL), 항공 화물, 해상 화물, 소포 배송 등이 있습니다.

'운송 비용 및 효율 분석' 대시보드에 중요한 분석 기준입니다. 운송 수단별 비용과 속도를 비교하고, 더 비싸지만 빠른 운송 수단을 사용한 경우를 파악해 '긴급 배송 빈도' KPI를 계산할 수 있습니다.

운송 비용과 효율을 분석하고, 비용이 높은 긴급 배송 수단에 대한 의존도를 파악할 수 있습니다.

Manhattan Associates TMS 모듈의 배송 또는 운송 계획 테이블에서 확인할 수 있습니다.

제품 SKU는 특정 제품을 식별하는 고유 코드입니다. 하나의 물류 주문에 여러 SKU가 포함될 수 있습니다.

제품 단위로 프로세스를 분석하면 특정 품목이 피킹 시간 증가, 재작업률 상승, 잦은 재고 부족 등 프로세스 비효율과 관련되는지 파악할 수 있습니다. 제품별 재주문 적시성을 분석하는 '재고 보충 및 재고 부족 위험' 대시보드에 필요한 속성입니다.

제품별 분석을 통해 재고 부족, 피킹 지연, 특정 품목과 관련된 품질 문제를 파악할 수 있습니다.

Manhattan Associates의 주문 품목 테이블에서 확인할 수 있습니다. 주문 헤더와 품목 상세 정보를 조인해야 합니다.

주문 유형은 성격이나 우선순위에 따라 물류 주문을 분류합니다. 일반적인 유형으로는 고객 주문, 재고 이동 주문, 반품 주문이 있습니다. 유형마다 예상되는 프로세스 흐름과 서비스 수준 계약(SLA)이 다를 수 있습니다.

이 속성은 비교 분석에 중요합니다. 주문 유형별로 프로세스를 필터링하거나 구분하면 분석가는 주문 유형에 따라 처리 방식이 어떻게 다른지 파악하고 처리 시간을 비교할 수 있습니다. 또한 특정 유형의 주문에서 지연이나 예외가 더 자주 발생하는지도 확인할 수 있습니다. '주문 유형별 처리 시간 비교' 대시보드에 직접 활용됩니다.

유형마다 경로와 SLA가 다를 수 있는 주문의 성과와 프로세스 흐름을 비교할 수 있습니다.

Manhattan Associates의 주문 헤더 데이터에서 확인할 수 있습니다. 구체적인 필드명은 시스템 문서를 참조하세요.

이 불리언 속성은 'Proof of Delivery Received' 이벤트 타임스탬프와 'RequestedDeliveryDate'를 비교해 계산합니다. 각 주문을 정시(true) 또는 지연(false)으로 표시합니다.

이 속성은 '고객 정시 배송률' KPI와 대시보드에 직접 사용됩니다. 케이스별 결과를 정시 또는 지연으로 명확하게 구분하므로 지연 주문을 쉽게 필터링하고 원인을 조사할 수 있습니다.

고객 서비스 수준을 직접 측정하고 모든 주문을 정시 또는 지연으로 구분해 정시 배송 성과를 쉽게 분석할 수 있습니다.

소스 시스템의 필드가 아닙니다. 데이터 변환 과정에서 실제 배송 타임스탬프와 요청 배송일을 비교해 계산합니다.

이 속성은 배송을 받는 최종 고객을 식별합니다. 개인 또는 기업일 수 있습니다.

고객 정보는 서비스 수준을 분석하고 특정 고객과 관련된 패턴을 파악하는 데 중요합니다. 고객별로 배송 성과를 구분할 수 있어 '고객 정시 배송률' 대시보드에 활용됩니다. 이를 통해 특정 거래처나 지역에 지연이 집중되는지 확인할 수 있습니다.

고객별로 분석을 구분할 수 있어 고객별 문제를 파악하고 서비스 수준을 측정하는 데 유용합니다.

주문 헤더 데이터에서 확인할 수 있으며, 고객 ID를 통해 연결되는 경우가 많습니다. 자세한 내용은 Manhattan Associates 문서를 참조하세요.

이 속성은 상품이나 원자재를 조달하는 판매업체 또는 공급업체를 식별합니다. 구매 주문으로 시작되는 물류 주문에 적용됩니다.

공급업체별 분석은 업체 성과를 평가하는 데 중요합니다. 공급업체 평가표를 만들고 정시 배송률을 모니터링하며, '상품 입고' 단계에서 지연과 자주 연관되는 공급업체를 파악할 수 있습니다. '공급업체 정시 배송 성과' 대시보드에 직접 활용됩니다.

공급업체 성과를 분석해 신뢰할 수 있는 파트너를 파악하고, 입고 공급망 지연의 원인을 찾는 데 도움이 됩니다.

Manhattan Associates의 구매 주문 데이터 테이블에서 연결합니다. 일반적으로 물류 주문과 구매 주문 헤더를 조인해야 합니다.

이 속성은 상품의 최종 배송 지점을 지정합니다. 고객 물류센터, 소매점 또는 최종 소비자 주소일 수 있으며, 도시, 주 또는 우편번호로 표시되는 경우가 많습니다.

출발지와 함께 '출발지-도착지 리드 타임 매트릭스' 대시보드에 필요한 속성입니다. 도착지별 리드 타임을 분석해 특정 지역의 배송 문제를 파악하고 유통 네트워크의 효율성을 평가할 수 있습니다.

지역별 배송 성과를 분석하고 지역 병목이나 운송업체 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

Manhattan Associates의 주문 헤더 또는 배송 상세 정보에서 배송지 주소를 확인할 수 있습니다.

배송 ID는 함께 운송되는 상품 묶음을 식별하는 참조 번호입니다. 특히 같은 목적지로 향하는 경우 하나의 배송에 여러 물류 주문이 포함될 수 있습니다.

케이스 ID는 물류 주문이지만, 배송 ID는 분석에 필요한 맥락 정보입니다. '운송업체 배정'이나 '배송 출발' 같은 활동을 배송 단위로 분석하고, 통합 배송의 효율성과 운송 계획을 파악하는 데 도움이 됩니다.

함께 배송되는 주문을 연결해 운송 효율과 통합 배송 전략을 분석할 수 있습니다.

Manhattan Associates의 운송 및 배송 계획 테이블에서 생성되고 저장됩니다.

운송업체명은 상품을 실제로 운송하는 물류 파트너 또는 회사를 식별합니다. 대형 운송 회사나 지역 배송 업체가 해당할 수 있습니다.

운송업체별 분석은 정시 배송, 비용, 효율 측면에서 업체 성과를 평가하는 데 중요합니다. '운송 비용 및 효율 분석' 대시보드의 주요 분석 기준으로, 운송업체별 처리 시간과 비용을 비교할 수 있습니다.

운송 파트너의 성과를 평가하고 비용과 신뢰성을 고려해 운송업체를 선정하는 데 도움이 됩니다.

Manhattan Associates TMS 모듈의 배송 또는 화물 주문 테이블에서 확인할 수 있습니다.

이 속성은 주문 처리를 담당하는 창고 시설을 식별합니다. 여러 창고를 운영하는 경우 분석에 중요한 기준입니다.

'창고 피킹 병목 분석' 대시보드에서 시설별 성과를 비교하는 데 직접 활용됩니다. 분석가는 창고별 효율성과 피킹 처리 시간을 비교하고, 리소스를 재배치해야 하는 곳을 파악할 수 있습니다.

창고별 성과를 비교해 시설별 병목과 모범 사례를 파악할 수 있습니다.

일반적으로 Manhattan Associates WMS의 주문 또는 배송 데이터에 포함되며, 주문을 처리하는 위치를 나타냅니다.

이 속성은 물류 주문에 발생한 총비용을 나타냅니다. 운송비, 창고 운영비, 취급 수수료 등으로 나눌 수 있으며, 세부 수준은 소스 데이터에 따라 달라집니다.

비용 데이터는 가치 기반 process mining에 유용합니다. '운송 비용 및 효율 분석' 대시보드에서 처리 시간에 재무 정보를 더해 분석할 수 있습니다. 비용을 분석하면 비용이 높은 프로세스 변형을 파악하고 속도와 비용을 함께 고려해 데이터에 기반한 개선 결정을 내릴 수 있습니다.

프로세스에 재무 관점을 더해 비용 요인과 비효율로 인한 재무 영향을 분석할 수 있습니다.

비용 데이터는 Manhattan Associates의 여러 테이블에서 가져오거나 재무 시스템과 연동해야 할 수 있습니다. 운송비 또는 주문 원가 테이블에 관한 내용은 문서를 참조하세요.

이 속성은 물류센터, 제조 공장 또는 공급업체 위치 등 배송이 시작되는 지점을 지정합니다. 일반적으로 위치 코드나 이름으로 표시됩니다.

출발지와 도착지 데이터는 물류 네트워크 분석의 기본 정보입니다. '출발지-도착지 리드 타임 매트릭스' 대시보드에서 운송 경로별 리드 타임을 시각화하고 분석하며, 지역이나 시설별 병목을 파악하는 데 활용됩니다.

물류 네트워크를 최적화하고 운송 경로나 시설별 성과 차이를 파악하는 데 중요합니다.

일반적으로 Manhattan Associates의 배송 또는 주문 헤더 테이블에 저장됩니다.