공급망 관리 데이터 템플릿

케이스 ID는 분석 대상 프로세스의 개별 인스턴스를 식별합니다. 공급망 관리에서는 일반적으로 물류 주문 번호를 사용하며, 주문 생성부터 최종 배송까지 관련된 모든 활동을 연결합니다.

이 속성을 사용하면 구매 주문 생성, 상품 출하, 고객 청구와 같은 관련 이벤트를 하나의 엔드투엔드 프로세스 흐름으로 묶을 수 있습니다. 분석가는 이 식별자를 추적해 주문의 전체 진행 과정을 시각화하고, 총 처리 시간을 측정하며, 주문 경로별 차이를 파악할 수 있습니다. 일관된 케이스 ID가 없으면 프로세스 흐름을 정확하게 재구성할 수 없습니다.

관련된 모든 활동을 하나의 케이스로 연결하므로, 엔드투엔드 프로세스 흐름을 분석하는 데 필요한 process mining의 기본 속성입니다.

일반적으로 판매 주문서나 배송 지시서 같은 주요 업무 문서의 헤더 데이터 또는 통합 물류 주문 테이블에서 찾을 수 있습니다.

시작 시간은 활동이 시작된 시점을 나타내는 정확한 날짜와 시간입니다. 이벤트를 시간순으로 정렬하고 성과를 분석하는 데 중요한 기준이 됩니다.

이 속성을 사용하면 처리 시간을 계산하고, 단계 사이의 지연을 찾으며, 프로세스 전체 소요 시간을 파악할 수 있습니다. 타임스탬프를 분석하면 처리량을 측정하고, 케이스가 오래 대기하는 병목을 찾아내며, 서비스 수준 협약에 따른 성과를 평가할 수 있습니다. 정확한 타임스탬프는 시간 기반 process mining 분석의 토대입니다.

활동을 시간순으로 정렬할 수 있으며, 처리 시간 계산과 병목 분석 등 시간 기반 계산에 필수적입니다.

일반적으로 이벤트 로그, 트랜잭션 기록 또는 원천 시스템의 트랜잭션 테이블에 저장된 문서 생성 타임스탬프에서 찾을 수 있습니다.

활동은 공급망 프로세스에서 수행되는 개별 단계나 작업을 나타냅니다. 각 활동은 물류 주문의 생애주기에서 특정 시점을 표시하며, 프로세스 맵을 구성하는 기본 요소가 됩니다.

활동을 분석하면 실제로 어떤 단계가 어떤 순서로 얼마나 자주 수행되는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 병목, 중복 단계, 표준 운영 절차에서 벗어난 사례를 찾을 수 있습니다. 공급망에서 흔히 볼 수 있는 활동으로는 주문 생성, 상품 입고, 피킹, 포장, 배송, 청구가 있습니다.

이 속성은 프로세스 맵의 기반이 되어 공급망 단계의 순서를 시각화하고 분석할 수 있게 합니다.

대개 이벤트 로그, 상태 변경 기록, 문서 유형 또는 원천 시스템의 트랜잭션 코드에서 가져옵니다.

원천 시스템 속성은 이벤트 데이터가 발생한 애플리케이션이나 데이터베이스를 식별합니다. 복잡한 공급망 환경에서는 ERP, 창고 관리 시스템(WMS), 운송 관리 시스템(TMS) 등 여러 시스템에서 데이터가 수집되는 경우가 많습니다.

원천 시스템을 추적하면 데이터 거버넌스와 검증에 도움이 되고, 활동이 발생한 맥락을 파악할 수 있습니다. 데이터 품질 문제를 해결할 때도 유용하며, 여러 시스템에 걸친 프로세스를 비교하거나 특정 애플리케이션에서만 처리되는 활동을 찾는 분석에도 활용할 수 있습니다. 이 정보는 업무 프로세스에 기술적 맥락을 더해 줍니다.

데이터가 어디에서 왔는지 파악할 수 있어 데이터 검증과 여러 기업 시스템에 걸친 프로세스 분석에 중요합니다.

이 정보는 데이터 추출 계층에 포함되는 경우가 많으며, 데이터 원본 연결을 기준으로 고정값을 지정할 수도 있습니다.

이 속성은 이벤트 레코드의 데이터를 가장 최근에 추출하거나 업데이트한 날짜와 시간을 기록합니다. 데이터의 최신성과 신뢰성을 확인하는 데 쓰이는 기술 속성입니다.

최종 데이터 업데이트는 일반적으로 프로세스 분석에 직접 사용되지는 않지만, 대시보드 모니터링과 데이터 거버넌스에 중요합니다. 표시된 정보가 얼마나 최신인지 사용자가 확인할 수 있으며, 데이터 파이프라인 오류 알림을 설정하는 데도 활용할 수 있습니다. 이를 통해 시의성 있고 관련성 높은 데이터를 바탕으로 업무 의사결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 거버넌스와 모니터링에 필수적이며, 분석 데이터의 최신성을 확인하고 결과를 신뢰할 수 있게 합니다.

일반적으로 데이터 수집 과정에서 ETL(추출, 변환, 적재) 도구나 데이터 통합 플랫폼이 이 타임스탬프를 생성하고 기록합니다.

고객 식별자는 각 고객에게 부여되는 고유 코드 또는 번호입니다. 이 속성을 통해 물류 주문을 상품과 대금을 받을 고객과 연결할 수 있습니다.

이 속성은 주문부터 대금 회수까지의 프로세스를 구분하고 분석하는 주요 기준입니다. 고객 그룹이나 주요 거래처별로 정시 배송, 주문 처리 시간 등의 성과 지표를 평가할 수 있습니다. 분석 결과를 통해 지연을 자주 겪는 고객이나 고유한 프로세스 경로가 있는 고객을 파악할 수 있습니다. 이러한 정보는 고객 서비스를 개선하고 각 고객의 요구에 맞게 물류 운영을 조정하는 데 유용합니다.

고객별로 처리 시간과 정시 배송 등 성과 지표를 구분해 분석할 수 있습니다.

ERP 또는 CRM 시스템의 판매 주문 헤더 데이터나 고객 마스터 데이터에서 찾을 수 있습니다.

공급업체 식별자는 공급망의 조달 단계에 참여하는 판매업체나 공급업체를 고유하게 식별하는 코드 또는 번호입니다. 이 ID를 통해 구매 주문과 상품 입고 활동을 특정 공급업체와 연결할 수 있습니다.

공급업체별 프로세스 성과 분석은 효과적인 공급업체 관리에 중요합니다. 공급업체의 정시 배송률, 리드 타임, 품질 검사 통과율을 측정할 수 있습니다. 이러한 결과는 공급업체 평가표 작성, 계약 협상, 공급망 다변화를 통한 위험 완화에 활용할 수 있습니다. 공급업체별로 프로세스를 나누어 보면 성과가 좋은 협력사와 지연을 유발하는 업체를 구분할 수 있습니다.

공급업체별 성과를 분석해 리드 타임, 정시 배송률, 품질을 측정할 수 있으므로 조달 최적화에 중요합니다.

ERP 또는 조달 시스템의 구매 주문 문서나 공급업체 마스터 데이터에서 찾을 수 있습니다.

사용자 이름 속성은 프로세스에서 특정 작업을 수행한 개인, 부서 또는 시스템 에이전트를 식별합니다. 피킹을 완료한 창고 작업자나 구매 주문을 자동으로 생성한 시스템 봇이 이에 해당할 수 있습니다.

사용자나 팀별로 프로세스 성과를 분석하면 효율성 차이를 파악하고, 교육이 필요한 부분을 찾으며, 모범 사례를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 처리 시간이 가장 짧은 팀이나 표준 프로세스에서 가장 자주 벗어나는 사용자를 알아낼 수 있습니다. 중요한 작업을 누가 수행했는지 추적할 수 있어 규정 준수와 감사에도 유용합니다.

이 속성을 통해 사람 또는 시스템 리소스별로 분석할 수 있어 성과 비교, 업무량 조정, 규정 준수 추적이 가능합니다.

트랜잭션 로그나 문서 변경 이력에서 확인할 수 있으며, 사용자 마스터 데이터와 연결되는 경우가 많습니다.

실제 배송일은 주문 이행 과정의 마지막 시점을 나타내며, 고객이 상품을 받은 날짜를 기록합니다. 인도 증명서나 운송사의 상태 업데이트로 확인하는 경우가 많습니다.

이 속성은 실제 엔드투엔드 처리 시간을 계산하고 성과를 측정하는 데 필수적입니다. 요청 배송일과 비교하면 주문이 일찍, 제때 또는 늦게 도착했는지 확인할 수 있습니다. 데이터를 분석하면 조달, 생산, 물류 중 어디에서 비롯된 지연인지 등 반복되는 원인을 찾을 수 있으며, 배송 신뢰성을 개선할 근거를 마련할 수 있습니다.

실제 처리 시간을 측정하는 기준이 되며, 요청 배송일과 함께 정시 배송 성과를 판단하는 데 사용됩니다.

운송 관리 시스템(TMS), 운송사 업데이트 또는 인도 증명 기록에서 가져옵니다.

요청 배송일은 상품이 고객의 위치에 도착할 것으로 예상되는 목표 날짜입니다. 일반적으로 고객이 주문할 때 지정하거나 내부 계획 과정에서 정합니다.

이 속성은 정시 배송 성과를 측정하는 기준이 됩니다. 정시 배송은 공급망 관리에서 중요한 KPI입니다. 요청 배송일과 실제 배송일을 비교하면 정시 완전 배송(OTIF) 비율을 계산하고, 지연 원인을 찾으며, 지역, 고객 또는 제품 유형별 성과 추이를 분석할 수 있습니다. 고객 만족도와 공급망 신뢰성을 평가하는 데도 중요한 기준입니다.

공급망 성과와 고객 만족도를 측정하는 주요 KPI인 정시 배송률을 계산하는 기준입니다.

ERP 또는 주문 관리 시스템의 판매 주문 헤더 데이터나 계획 문서에서 찾을 수 있습니다.

제품 식별자는 재고 관리 단위(SKU)나 자재 번호로, 조달, 생산, 배송되는 품목을 고유하게 식별합니다. 하나의 물류 주문에 제품 식별자가 하나 이상 포함될 수 있습니다.

제품별로 공급망 프로세스를 분석하면 품목마다 시스템을 거치는 방식이 어떻게 다른지 알 수 있습니다. 생산 리드 타임이 길거나 품질 검사 불합격률이 높거나 배송 지연이 잦은 제품을 찾을 수 있습니다. 제품 단위 분석은 재고 관리, 수요 예측, 제품군별 생산 및 물류 전략 최적화에 중요합니다.

제품별로 프로세스를 분석해 처리 시간이 긴 제품이나 예외가 자주 발생하는 제품을 찾을 수 있습니다.

판매 주문, 구매 주문 또는 생산 주문의 품목 상세 정보에서 찾을 수 있습니다.

종료 시간은 활동이 완료된 시점을 나타내는 정확한 타임스탬프입니다. 이벤트에 시작 시간과 종료 시간이 모두 있으면 해당 활동의 처리 시간을 직접 측정할 수 있습니다.

이 속성을 활용하면 성과를 더 세밀하게 분석할 수 있습니다. 활동 사이의 대기 시간만 측정하는 대신 실제 처리 시간과 유휴 시간을 구분할 수 있습니다. 포장 시간이 지나치게 길거나 품질 검사에 오래 걸리는 등 리소스를 많이 소모하는 비효율적인 활동을 찾는 데 특히 유용합니다. 이렇게 세분화된 정보는 개선 대상을 구체적으로 정하는 데 도움이 됩니다.

활동 처리 시간을 계산해 부가가치가 발생하는 시간과 대기 시간을 구분할 수 있으므로 병목을 더 정확하게 분석할 수 있습니다.

작업의 시작 및 완료 타임스탬프가 모두 기록된 이벤트 로그나 트랜잭션 테이블에서 찾을 수 있습니다.

구매 주문 번호는 외부 공급업체로부터 상품이나 서비스를 조달할 때 사용하는 문서의 고유 식별자입니다. 전체 물류 주문과 구체적인 조달 활동을 연결하는 주요 참조값입니다.

이 속성을 사용하면 조달 하위 프로세스를 한 단계 아래로 내려가 살펴볼 수 있습니다. 구매 요청부터 상품 입고까지 구매 진행 상황을 추적하고, 공급업체 리드 타임을 정확하게 측정하며, 구매 승인이나 이행 과정의 병목을 찾을 수 있습니다. 조달 문제와 이후 생산 또는 고객 배송 지연의 연관성을 분석하는 데도 활용할 수 있습니다.

엔드투엔드 프로세스를 구체적인 조달 활동과 연결해 조달부터 대금 지급까지의 하위 프로세스와 공급업체 성과를 자세히 분석할 수 있습니다.

구매 문서 헤더에 저장되며 상품 입고 및 공급업체 송장 같은 관련 문서에서도 참조됩니다.

운송 수단은 상품을 출발지에서 목적지까지 옮기는 물류 방식을 나타냅니다. 도로, 철도, 항공, 해상 운송 등이 있습니다.

운송 수단별로 프로세스를 분석하면 물류 비용과 성과를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 항공 운송과 해상 운송의 실제 운송 시간을 비교해 비용과 편익을 데이터에 근거해 평가할 수 있습니다. 특정 운송 수단에서 지연이나 파손이 더 자주 발생하는지도 파악할 수 있어 운송사와 경로를 더 적절하게 계획할 수 있습니다.

운송 비용과 배송 시간을 분석하는 기준이 되어 물류 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

배송 문서, 배송 주문 또는 운송 관리 시스템(TMS) 기록에서 찾을 수 있습니다.

주문 상태는 프로세스가 끝났을 때 또는 데이터를 추출한 시점에 물류 주문이 생애주기의 어느 단계에 있는지 보여 줍니다. 일반적으로 케이스의 최종 결과를 나타냅니다.

이 속성은 주로 결과 분석에 사용됩니다. 예를 들어 상태가 '취소'인 케이스를 필터링하면 주문 취소의 근본 원인을 조사할 수 있습니다. '부분 이행' 주문을 분석하면 재고 정확성이나 공급업체 신뢰성 문제를 찾을 수 있습니다. 최종 상태별 분포를 파악하는 것은 프로세스 전반의 성과를 측정하는 데 중요합니다.

완료, 취소, 지연 등 최종 상태에 따라 케이스를 필터링하고 조사할 수 있어 결과 분석에 중요합니다.

주요 주문 문서(예: 판매 주문, 물류 주문)의 헤더 데이터에서 확인할 수 있습니다.

주문 유형은 성격, 우선순위 또는 이행 방식에 따라 물류 주문을 분류합니다. 일반적인 유형으로는 일반 주문, 특급 주문, 보충 주문, 특별 프로젝트 주문이 있습니다.

이 속성은 비교 분석을 위한 유용한 필터입니다. 긴급 주문과 일반 주문의 프로세스 흐름을 비교하면 신속 처리 방식이 실제로 더 빠른지, 아니면 비효율과 비용 증가를 초래하는지 평가할 수 있습니다. 주문 유형마다 서로 다른 경로를 따르는지 파악하고 각 경로를 따로 최적화하는 데도 도움이 됩니다.

주문 유형별 프로세스를 비교해 특정 유형에서 지연이나 재작업이 더 자주 발생하는지 파악할 수 있습니다.

일반적으로 판매 주문이나 물류 주문의 헤더 데이터에 저장됩니다.

출발지는 상품이 이동을 시작하는 물리적 장소를 나타냅니다. 물류 센터, 제조 공장 또는 공급업체 창고가 이에 해당합니다. 공급망에서 주요 물류 구간의 시작점입니다.

출발지별로 프로세스를 분석하면 시설 간 성과 차이를 파악할 수 있습니다. 생산 리드 타임이 긴 공장이나 피킹과 포장 효율이 높은 물류 센터를 찾을 수 있습니다. 이러한 지역 또는 시설별 분석은 네트워크 최적화, 리소스 배분, 조직 전반의 모범 사례 표준화에 중요합니다.

공장이나 창고별 성과를 비교해 특정 시설의 운영 병목과 모범 사례를 찾을 수 있습니다.

재고 관리, 창고 관리 또는 운송 시스템에서 찾을 수 있으며, 배송이나 생산 주문 데이터와 연결되는 경우가 많습니다.

판매 주문 번호는 고객 요청에 따라 이행 프로세스를 시작하는 문서의 고유 식별자입니다. 주문부터 대금 회수까지의 전체 과정에서 주요 참조값으로 사용됩니다.

기본 케이스 ID가 통합 물류 주문인 경우, 판매 주문 번호를 통해 특정 고객 수요와 연결할 수 있습니다. 영업 관점에서 프로세스를 분석해 주문 처리 시간, 이행률, 주문 생성부터 최종 배송까지 걸린 시간을 측정할 수 있습니다. 공급망 운영을 고객 거래와 직접 연결하는 데 필수적입니다.

물류 활동을 최초 고객 수요와 연결해 주문부터 대금 회수까지의 프로세스와 고객 주문 이행 성과를 명확하게 파악할 수 있습니다.

판매 문서 헤더에 저장되며 배송 문서와 송장 등 후속 문서에서 참조됩니다.