공급망 관리 데이터 템플릿

물류 주문은 케이스의 기본 식별자로, 하나의 주문 처리 과정과 관련된 모든 이벤트를 묶습니다. 최초 예측이나 고객 요청부터 최종 배송 증빙까지 공급망에서 제품이 이동하는 전 과정을 추적할 수 있습니다.

process mining에서는 물류 주문별 활동 분석이 기본입니다. 이를 통해 전체 프로세스 흐름을 시각화하고, 처리 시간을 계산하며, 개별 주문의 변형과 병목을 파악할 수 있습니다. 주문 처리 주기 시간 및 전체 물류 프로세스 변형 대시보드의 기반이 됩니다.

주문의 전체 생애주기를 추적하는 데 필요한 식별자입니다. 이를 통해 시작부터 끝까지 프로세스 변형, 효율성, 규정 준수를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 Kinaxis RapidResponse의 주문 관리 또는 물류 계획 모듈에 있는 주요 필드입니다.

이벤트 시각은 활동이 발생한 정확한 시점을 기록합니다. 이 타임스탬프는 이벤트를 시간순으로 정렬하고 프로세스의 각 단계 사이에 걸린 시간을 계산하는 데 필요합니다.

분석에서는 처리 시간, 대기 시간, 리드 타임 등 시간 기반 지표를 계산할 때 이 속성을 주로 사용합니다. 주문 처리 주기 시간 대시보드와 평균 주문부터 배송까지의 처리 시간과 같은 KPI를 분석하는 데도 필요합니다. 정확한 타임스탬프는 프로세스 성과와 지연 원인을 파악하는 기반입니다.

이 타임스탬프를 기준으로 이벤트 순서를 정하고 모든 소요 시간과 성과를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 병목과 지연을 파악합니다.

일반적으로 Kinaxis RapidResponse 모듈의 거래 로그나 상태 업데이트 레코드에서 활동 데이터와 함께 확인할 수 있습니다.

이 속성은 공급망 프로세스의 단일 단계나 주요 시점을 나타냅니다. 주문 생성, 재고 확인, 생산 단계, 배송 확인 등의 이벤트를 기록해 각 물류 주문의 운영 순서를 구성합니다.

process mining에서는 활동 순서를 바탕으로 프로세스 맵을 자동으로 발견하고, 표준 절차에서 벗어난 사례를 확인하며, 병목을 찾아냅니다. 품질 관리 재작업 분석 대시보드에서처럼 프로세스 흐름과 적합성을 분석하고 재작업 반복을 파악하는 기반이 됩니다.

프로세스의 단계를 정의하므로 실제 공급망의 전체 흐름을 발견하고 시각화할 수 있습니다.

일반적으로 Kinaxis RapidResponse의 여러 모듈에 있는 이벤트 로그, 상태 변경 레코드 또는 거래 코드에서 가져옵니다.

이 속성은 각 이벤트 로그 항목의 원천 시스템을 나타냅니다. 복잡한 시스템 환경에서는 하나의 프로세스에 속한 이벤트가 ERP, WMS, Kinaxis 등 여러 시스템에서 수집될 수 있습니다.

분석 시 데이터 검증과 프로세스에 사용되는 기술 환경을 파악하는 데 도움이 됩니다. 공급망에 관련된 시스템 간 데이터 연동 문제나 불일치를 찾는 데도 활용할 수 있습니다.

데이터의 출처를 확인할 수 있어 데이터 검증과 문제 해결, 여러 IT 시스템에 분산된 프로세스의 파악에 도움이 됩니다.

일반적으로 데이터 추출 과정에서 데이터 출처를 표시하기 위해 추가하는 고정값입니다.

이 속성은 가장 최근에 데이터를 가져온 날짜와 시각을 제공합니다. 분석 중인 데이터의 최신성을 파악하는 데 도움이 되는 메타데이터 필드입니다.

process mining 대시보드에서 이 정보는 분석의 기준 시점을 확인하는 데 중요합니다. 분석에 사용된 데이터가 얼마나 최신인지, 다음 데이터 업데이트가 언제 예정되어 있는지 보여주므로 적시에 데이터를 바탕으로 의사결정할 수 있습니다.

데이터의 최신성을 알려주므로 사용자는 프로세스 분석이 현재 상황을 얼마나 반영하는지와 마지막 업데이트 시점을 확인할 수 있습니다.

데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정에서 생성되어 데이터 세트에 기록되는 메타데이터 필드입니다.

이 속성은 물류 주문과 관련된 최종 고객을 식별합니다. 고객 관점에서 프로세스를 분석하고 세분화하는 데 중요합니다.

고객 ID를 사용하면 고객별 정시 배송 실적을 분석하고, 주문 흐름이 가장 복잡한 고객을 파악하며, 서비스 개선 방안을 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 가치가 높은 고객을 우선적으로 관리하고 고객 관계를 더욱 효과적으로 유지할 수 있습니다.

고객 관점의 프로세스 분석을 지원하여 주요 고객의 서비스 수준, 배송 실적, 주문 처리 복잡도를 평가할 수 있습니다.

Kinaxis RapidResponse의 고객 주문 테이블이나 워크북에서 찾을 수 있으며, 보통 'Customer Number' 또는 'Sold-To Party'로 표시됩니다.

이 속성은 특정 프로세스 단계를 담당한 개인 또는 시스템 사용자를 나타냅니다. 업무량 배분과 교육 필요성을 파악하고 사용자나 팀별 성과를 분석하는 데 도움이 됩니다.

분석 시 특정 사용자의 업무 수행 방식을 확인하도록 프로세스 맵을 필터링하거나, 소수의 전문가가 자주 처리하는 활동을 찾을 수 있습니다. 반복적인 수작업에서 자동화 기회를 찾는 데도 활용할 수 있습니다.

프로세스 단계의 담당자를 기록해 팀 성과, 업무량 배분, 절차 준수 여부를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 Kinaxis RapidResponse의 거래 로그에서 '사용자 이름', '변경자' 또는 '생성자' 필드로 확인할 수 있습니다.

이 속성은 고객이 상품을 공식적으로 인수한 시점을 기록합니다. 주문 처리 프로세스의 마지막 단계를 나타냅니다.

'요청 배송일'에 대응하는 값으로, 배송이 정시에 완료됐는지 지연됐는지 판단하는 데 사용됩니다. 정시 배송 실적 대시보드의 주요 지표이며, 서비스 수준 계약(SLA)과 전체 공급망의 신뢰성을 계산하는 데 중요합니다.

배송 프로세스의 완료를 확인하며, 고객의 기대에 비춰 실제 배송 실적을 계산하는 데 필요합니다.

이 정보는 배송 증명 이벤트에서 가져오는 경우가 많으며, Kinaxis 또는 연동된 운송 관리 시스템(TMS)에 기록될 수 있습니다.

이 속성에는 고객이 주문 상품을 받기를 원하는 날짜가 저장됩니다. 배송 실적과 고객 만족도를 측정하는 기준으로 사용됩니다.

이 날짜를 'Actual Delivery Date'와 직접 비교해 정시 배송률 KPI를 계산하고 정시 배송 실적 대시보드에 활용합니다. 요청 배송일과 실제 배송일의 차이를 파악하면 반복적으로 발생하는 지연을 찾아 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

정시 배송 실적을 측정하는 주요 기준이며 고객 만족도 KPI를 산출하는 데 중요합니다.

Kinaxis RapidResponse의 고객 판매 주문에 포함되는 표준 필드입니다.

이 속성은 물류 주문에서 처리하는 제품을 나타냅니다. 제품 유형, 범주 또는 개별 품목별로 분석을 나눌 수 있습니다.

제품별 프로세스 분석은 지연, 품질 문제 또는 복잡한 주문 처리 경로가 자주 발생하는 품목을 찾는 데 중요합니다. 수요 예측 정확도 및 품질 관리 재작업 분석 대시보드에서 문제 제품군이나 공급망을 파악하는 데 도움이 됩니다.

제품군이나 범주별로 프로세스를 분석해 주문 처리 경로가 비효율적이거나 문제가 있는 제품을 찾을 수 있습니다.

Kinaxis RapidResponse의 주문, 배송, 재고 데이터에 있는 표준 필드로, 보통 'SKU', 'Material Number' 또는 'Product ID'로 표시됩니다.

이 속성은 'Purchase Order Issued' 및 'Raw Materials Received'와 같은 조달 활동에 관여하는 공급업체를 식별합니다.

공급업체 배송 실적 대시보드에 필요한 데이터로, 업체별 정시 배송 실적과 리드 타임을 측정하고 비교할 수 있습니다. 이 분석은 공급업체 관계 관리, 신뢰할 수 있는 파트너 식별, 입고 공급망의 위험 완화에 도움이 됩니다.

공급업체 실적을 분석하여 조달 병목을 파악하고 안정적인 입고 공급망을 유지할 수 있습니다.

Kinaxis RapidResponse의 구매 문서와 입고 기록에서 찾을 수 있으며, 일반적으로 'Supplier ID' 또는 'Vendor Number'로 표시됩니다.

이 속성은 공급망 프로세스에 관여하는 공장이나 생산 현장 등 구체적인 물리적 위치를 식별합니다. 생산 활동의 지리적·조직적 맥락을 제공합니다.

공장별 프로세스를 분석하면 사업장 간 실적을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 효율성이 높은 공장, 재작업률이 높은 공장, 생산 병목이 자주 발생하는 위치를 파악하고 리소스 활용도를 분석할 수 있습니다.

생산 활동의 위치 정보를 제공하여 제조 현장별 실적 비교와 병목 분석을 지원합니다.

Kinaxis RapidResponse의 생산, 재고, 물류 데이터에서 흔히 볼 수 있는 속성입니다.

이 속성은 조달 활동을 식별하는 주요 값입니다. 자재 요청('Purchase Requisition Created')부터 공급업체에 발행한 공식 주문('Purchase Order Issued'), 이후 자재 입고('Raw Materials Received')까지 연결합니다.

물류 주문이 케이스 ID라면 구매 주문 번호는 특정 공급업체 거래를 자세히 확인할 수 있는 주요 업무 문서 참조값입니다. 공급업체 배송 실적 대시보드를 상세히 분석하는 데 필요합니다.

조달 활동 전반의 주요 참조값으로, 구매 하위 프로세스와 공급업체 실적을 상세히 분석할 수 있습니다.

Kinaxis RapidResponse의 구매 및 조달 모듈이나 워크북에 있는 주요 필드입니다.

이 속성은 특히 제조 과정에서 프로세스 단계에 사용된 물리적 리소스를 식별합니다. 특정 기계, 조립 라인 또는 포장 작업대가 해당할 수 있습니다.

리소스별 프로세스 분석은 공급망 리소스 활용도 대시보드의 중심이 됩니다. 리소스별 작업량과 실적을 파악하고, 병목이 되는 기계를 찾아 리소스 배분을 최적화하여 처리량과 효율성을 높일 수 있습니다.

사용된 장비나 생산 라인을 식별하여 리소스 활용도, 생산능력 제약, 생산 병목을 분석할 수 있습니다.

이 데이터는 Kinaxis와 연동되는 제조 실행 시스템(MES)이나 상세 생산 계획 데이터에서 찾을 수 있습니다.

이 속성은 품질 불합격의 구체적인 사유를 기록합니다. 'Quality Control Passed' 활동이 발생하지 않고 프로세스가 재작업을 위해 생산 단계로 되돌아가는 경우, 그 배경을 파악하는 데 도움이 됩니다.

품질 관리 재작업 분석 대시보드에서 이 데이터는 재작업이 발생한 이유를 보여줍니다. 불합격 사유를 분석하면 자재 결함, 장비 고장, 작업자 실수 등 품질 문제의 근본 원인을 찾아 개선 조치를 마련할 수 있습니다.

품질 불합격과 재작업 반복의 배경을 파악해 근본 원인을 분석하고 제품 품질을 높이며 낭비를 줄일 수 있습니다.

이 정보는 품질 검사 이벤트와 연결된 품질 관리 모듈이나 테이블에서 찾을 수 있습니다.

이 속성에는 특정 기간에 주문될 것으로 예측한 제품 수량이 들어 있습니다. 수요 계획 프로세스의 결과를 나타냅니다.

수요 예측 정확도 대시보드와 예측 대비 실제 주문 편차 KPI에 필요한 데이터입니다. 이 값을 실제 '주문 수량'과 비교하면 예측의 신뢰도를 평가할 수 있습니다. 이는 재고 수준과 생산 계획을 최적화하는 데 중요합니다.

예측 정확도를 측정하는 기준으로, 재고 관리를 개선하고 과잉 재고나 재고 부족으로 인한 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 데이터는 Kinaxis RapidResponse의 수요 계획 또는 예측 모듈에서 가져옵니다.

이 속성은 상품을 한 장소에서 다른 장소로 운송하는 방식을 나타냅니다. 일반 운송과 긴급 운송이 포함될 수 있습니다.

긴급 주문 현황 대시보드와 긴급 주문 비율 KPI에 필요한 데이터입니다. 이 속성을 분석하면 비용이 높은 긴급 운송이 얼마나 자주 사용되는지 파악할 수 있으며, 이는 계획이나 실행 과정의 문제를 나타낼 수 있습니다. 운송 구간별 소요 시간을 비교해 운송 수단의 효율성을 분석하는 데도 활용됩니다.

운송 방식을 식별하여 물류 비용과 운송 시간, 비용이 높은 긴급 배송의 빈도를 분석할 수 있습니다.

이 정보는 일반적으로 Kinaxis RapidResponse 또는 연동된 TMS의 배송 문서나 운송 문서에 저장됩니다.

이 불리언 속성은 재작업 주기에서 발생한 활동을 식별합니다. 일반적으로 동일한 물류 주문에서 생산 또는 품질 관리 활동이 첫 시도 이후 반복되면 'true'로 표시됩니다.

이 플래그는 품질 관리 재작업 분석 대시보드와 재작업률 KPI에 필요합니다. 재작업 빈도를 쉽게 측정하고 비효율, 비용 증가, 처리 시간 연장을 유발하는 프로세스 흐름을 파악할 수 있습니다.

프로세스 내 비효율적인 재작업 반복을 직접 표시하여 품질 문제가 비용과 처리 시간에 미치는 영향을 쉽게 측정할 수 있습니다.

process mining 도구에서 케이스별로 반복되는 활동 순서를 감지해 계산합니다.

이 불리언 속성은 '실제 배송일'과 '요청 배송일'을 비교해 산출합니다. 완료된 주문을 정시 또는 지연으로 구분하여 실적을 쉽게 분석할 수 있습니다.

이 플래그는 정시 배송 실적 대시보드와 정시 배송률 KPI의 주요 기준입니다. 고객, 제품, 지역 등 여러 기준으로 배송 실적을 간편하게 필터링하고 집계해 시각화할 수 있습니다.

배송 실적을 정시 또는 지연으로 명확히 구분하여 정시 배송 KPI를 쉽게 계산하고 대시보드에서 시각화할 수 있습니다.

이 속성은 원천 시스템에 없으며 process mining을 위한 데이터 변환 단계에서 계산됩니다.

이 속성은 고객 주문에 포함된 특정 제품의 단위 수를 나타냅니다. 기본적인 거래 데이터입니다.

분석 시 주문 수량을 예측 수량과 비교해 예측 정확도를 측정합니다. 또한 대량 주문의 우선순위를 정하고 주문별 생산 및 물류 운영 규모를 파악하는 데 도움이 됩니다.

예측 수량과 비교해 수요 예측 정확도를 측정하고 공급망의 물량 변동 요인을 파악하는 데 중요합니다.

Kinaxis RapidResponse의 고객 주문 품목 데이터에 포함되는 표준 필드입니다.

케이스 수준 지표로, 전체 주문 처리 프로세스의 처음부터 끝까지 걸린 시간을 측정합니다. 마지막 활동('Proof Of Delivery Signed')의 타임스탬프에서 첫 번째 관련 활동('Customer Order Received')의 타임스탬프를 빼서 계산합니다.

이 지표는 주문 처리 주기 시간 대시보드와 평균 주문-배송 주기 시간 KPI의 기준입니다. 공급망의 전반적인 효율성과 속도를 보여주며, 시간에 따른 개선 사항을 추적하고 반복적으로 발생하는 지연을 파악하는 데 도움이 됩니다.

주문 처리 프로세스 전체에 걸린 시간을 나타내며, 공급망의 전반적인 속도와 효율성을 측정하는 주요 KPI로 사용됩니다.

원천 시스템의 필드가 아니라 process mining 소프트웨어에서 케이스 수준으로 계산하는 지표입니다.

이 속성은 주문 처리 활동에 사용되는 보관 시설을 나타냅니다. 공급망의 물류 및 재고 관리 현황을 파악하는 데 중요합니다.

창고별 활동을 분석하면 유통망의 효율성을 비교할 수 있습니다. 재고 병목과 주문 처리량을 보여주는 대시보드에 활용하면 재고 회전이 느린 품목이나 비효율적인 창고 운영을 파악할 수 있습니다.

특정 창고나 물류센터를 식별하여 위치별 재고 이동, 피킹 효율, 주문 처리 속도를 분석할 수 있습니다.

재고 관리 및 배송 데이터에서 찾을 수 있으며, 상품 피킹과 배송 이벤트에 연결되는 경우가 많습니다.