운송 관리 데이터 템플릿

운송 ID는 출발지에서 목적지까지의 개별 운송 오더 또는 화물 이동을 고유하게 식별하는 기본 키입니다. 각 운송 케이스에는 계획, 예약, 픽업, 배송, 송장 발행 등 관련 활동과 이정표, 데이터가 모두 포함됩니다.

process mining에서는 이 속성을 사용해 각 운송 건의 전체 여정을 재구성합니다. 관련 이벤트를 시간순으로 연결해 프로세스 탐색, 적합성 검사, 성과 분석의 기반을 마련합니다. 운송 ID별로 프로세스를 분석하면 운송 과정의 병목, 지연, 편차를 파악할 수 있습니다.

관련 이벤트를 하나의 프로세스 인스턴스로 연결하는 기본 식별자입니다. 이를 통해 운송의 전체 진행 과정을 분석할 수 있습니다.

일반적으로 운송 관리 시스템(TMS)의 운송 또는 운임 오더 헤더나 기본 테이블에서 찾을 수 있습니다.

이벤트 시각은 각 활동이 발생한 정확한 날짜와 시간을 기록합니다. 이벤트를 시간순으로 정렬하고 프로세스 단계 간 소요 시간을 계산하는 데 필요한 속성입니다.

process mining에서 이 속성은 시간 기반 분석에 사용됩니다. 처리 시간, 대기 시간, 주기 시간 등의 KPI를 계산할 수 있습니다. 이벤트 시각을 분석하면 운송이 오래 지체되는 병목을 찾고, 서비스 수준 계약 준수 여부를 측정하며, 프로세스 활동이 시간대별로 어떻게 분포하는지 파악할 수 있습니다.

모든 활동의 시간 순서를 파악할 수 있어 주기 시간 계산, 병목 식별, 성과 측정에 활용됩니다.

일반적으로 기록된 각 작업의 타임스탬프가 포함된 TMS 이벤트 로그나 거래 기록에서 가져옵니다.

활동명은 '운송 계획 완료', '운송사에 운송 의뢰', '화물 픽업 완료', '운임 송장 수신'처럼 운송 프로세스의 개별 단계나 작업을 나타냅니다. 각 활동은 운송 여정의 주요 이정표입니다.

이 속성을 사용하면 운송이 실제로 어떤 경로로 진행되는지 보여주는 프로세스 흐름도를 시각화할 수 있습니다. 활동의 순서와 빈도를 분석하면 표준 절차를 파악하고, 반복되는 편차와 재작업 또는 비효율이 발생하는 지점을 찾을 수 있습니다. process mining 분석의 기반이 되는 속성입니다.

프로세스 맵의 단계를 정의해 운송 워크플로와 편차, 병목을 시각화하고 분석할 수 있게 합니다.

일반적으로 이벤트 로그나 상태 업데이트 테이블에서 가져오거나 TMS의 상태 변경 내역을 바탕으로 생성합니다.

원천 시스템 속성은 이벤트 데이터가 생성된 시스템을 나타냅니다. 운송 관리 시스템(TMS), 운송 가시성 플랫폼, ERP 시스템 등이 해당합니다. 현대 물류에서는 하나의 운송 건에 대한 데이터가 여러 연동 시스템에서 수집될 수 있습니다.

이 속성은 데이터 계보와 품질을 파악하는 데 유용합니다. 데이터 불일치의 원인을 진단하고 정보 출처별로 분석할 수 있습니다. 예를 들어 가시성 플랫폼과 기본 TMS의 업데이트 시점을 비교하거나 문제가 발생한 원천 시스템을 추적할 수 있습니다.

데이터의 출처를 추적할 수 있어 데이터 검증과 문제 해결, 각 시스템이 전체 프로세스에 기여하는 방식을 파악하는 데 도움이 됩니다.

데이터 추출본의 표준 필드로 제공되는 경우가 많으며, 데이터 원천을 기준으로 데이터 수집 과정에서 추가할 수도 있습니다.

이 속성은 프로세스 mining 데이터셋의 특정 레코드나 이벤트가 마지막으로 업데이트되거나 추출된 시점을 나타냅니다. 분석 대상 데이터가 최신 상태인지 확인할 수 있습니다.

프로세스 흐름 분석에 직접 사용되지는 않지만 데이터 거버넌스와 모니터링에 중요합니다. 최신 정보를 바탕으로 분석하도록 돕고, 지연되거나 실패한 데이터 파이프라인에 알림을 설정하는 데 활용할 수 있습니다. 이를 통해 분석 결과의 신뢰성과 적시성을 확인할 수 있습니다.

데이터의 최신 상태를 나타냅니다. 시의성 있고 관련성 높은 정보를 바탕으로 프로세스를 분석하고 모니터링하는 데 필요합니다.

일반적으로 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정에서 이 타임스탬프가 생성됩니다.

도착 국가는 화물이 배송될 예정인 국가를 나타냅니다. 목적지 주소 정보의 일부입니다.

출발 국가와 마찬가지로, 이 속성은 지리적 분석과 운송 경로별 성과 파악에 중요합니다. 국가별 배송 성과, 비용, 처리 시간을 비교할 수 있도록 데이터를 구분해 분석할 수 있습니다. 국제 운송의 통관 절차를 분석할 때도 중요한 정보입니다.

목적지별 성과와 비용을 구분해 분석할 수 있어 운송 경로의 효율성을 파악하고 국제 운송의 복잡성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 운송 주문의 목적지 위치 정보나 수하인 주소 정보에 저장됩니다.

실제 배송일은 운송물이 수하인에게 실제로 전달되고 '화물 배송 완료' 활동이 끝난 시점의 타임스탬프입니다. 배송 증빙 문서로 확인하는 경우가 많습니다.

요청 배송일과 비교해 실제 성과를 계산하는 데 필요한 속성입니다. 정시 배송률 KPI 계산에 직접 사용됩니다. 실제 배송일과 픽업일의 차이로 실제 운송 시간을 계산하고, 계획된 운송 시간과 비교해 운송 중 지연을 파악할 수 있습니다.

실제 배송 결과를 바탕으로 정시 배송률을 계산하고 배송 지연을 분석할 수 있습니다.

TMS의 '화물 배송 완료' 이벤트에서 가져옵니다. 운송사의 EDI 메시지, 가시성 플랫폼 또는 운전자가 사용하는 모바일 앱을 통해 업데이트되는 경우가 많습니다.

요청 배송일은 운송물이 목적지에 도착해야 하는 목표 날짜입니다. 고객의 구매 오더나 서비스 수준 계약(SLA)에 따라 정하는 경우가 많습니다.

고객 서비스 수준과 약속 이행 성과를 측정하는 데 필요한 속성입니다. 정시 배송률 KPI를 계산하는 기준으로 사용됩니다. 요청 배송일과 실제 배송일의 차이를 분석하면 반복되는 지연 원인을 파악하고 배송 예측 가능성을 높일 수 있습니다.

정시 배송 성과를 측정하는 기준입니다. 고객 만족도와 공급망 신뢰성을 보여주는 주요 KPI입니다.

일반적으로 ERP나 주문 관리 시스템 등 상위 시스템에서 가져와 TMS의 운임 오더 상세 정보에 저장합니다.

운송 비용은 개별 운송 건에 발생한 총비용입니다. 기본 운임, 유류 할증료, 부대 비용, 기타 운송사 수수료가 포함될 수 있습니다.

이 속성은 비용 분석의 기반입니다. 총 운송비, 거리당 비용, 단위당 비용을 추적하는 대시보드를 만들 수 있습니다. 비용 데이터와 프로세스 데이터를 결합하면 비용 초과의 근본 원인과 지연 또는 비효율로 인한 재무 영향을 파악하고 운임 청구의 정확성을 분석할 수 있습니다.

프로세스 성과와 재무 결과를 연결해 운송비와 비용 발생 요인, 비효율로 인한 재무 영향을 분석할 수 있습니다.

운임 오더, 운송사의 운임 송장 또는 운임 감사 및 지급 시스템에서 가져올 수 있습니다.

이 속성은 운송에 사용된 수단을 나타냅니다. 일반적인 유형으로는 트럭 단독 운송(FTL), 소량 화물 운송(LTL), 항공 화물, 해상 화물, 철도 운송이 있습니다.

운송 수단별로 비용 구조, 운송 시간, 프로세스 복잡성이 다르므로 수단별 분석이 중요합니다. 이를 기준으로 구분하면 주기 시간과 비용의 차이를 설명할 수 있습니다. 예를 들어 해상 운송은 항공 운송보다 주기 시간이 긴 것이 일반적입니다. 이 속성은 물류 운영에 맞는 대시보드와 KPI를 구성하는 데도 필요합니다.

운송 수단마다 프로세스와 비용, 일정이 다르므로 분석의 주요 필터로 사용됩니다. 의미 있는 비교와 벤치마킹에 필요합니다.

TMS의 운송장이나 운임 오더 상세 정보에서 확인할 수 있습니다.

운송사명은 화물을 실제로 운송하도록 계약한 제3자 물류업체(3PL) 또는 운송 회사를 나타냅니다. 트럭 운송사, 항공사, 선사, 철도 화물 운송사 등이 해당합니다.

성과 분석에 중요한 기준입니다. 정시 배송률, 정시 픽업률, 운송 의뢰 수락률, 비용 등의 지표로 운송사를 비교하는 평가표를 만들 수 있습니다. 운송사별로 프로세스를 분석하면 성과가 우수한 협력사와 개선 계획이 필요한 협력사를 파악할 수 있습니다.

운송사별 성과를 비교할 수 있어 운송사 관리와 협상, 서비스 품질 확보에 도움이 됩니다.

운송장이나 운임 오더 상세 정보에 저장되며, 일반적으로 운송사 기준정보 테이블과 연결됩니다.

지연 사유는 화물이 계획된 일정에 맞춰 진행되지 못한 이유를 설명합니다. 기상 악화, 통관 보류, 교통 체증, 기계 고장, 서류 오류 등이 원인일 수 있습니다. 지연 이벤트가 기록될 때 이 정보가 입력됩니다.

근본 원인 분석에 매우 중요한 속성입니다. 지연 사유를 분류하고 발생 빈도를 집계하면 배송 지연의 주요 원인을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 내부 프로세스 개선, 운송사 협력, 외부 위험 완화 등 효과가 큰 영역에 개선 노력을 집중할 수 있습니다.

배송 지연의 근본 원인을 분석하고 주요 지연 요인을 파악해 발생 빈도를 측정하고 대응하는 데 중요합니다.

TMS 또는 가시성 플랫폼의 예외 이벤트나 지연 이벤트 레코드에서 가져옵니다. 운송사가 제공하는 데이터인 경우가 많습니다.

리소스는 특정 프로세스 단계를 수행한 사용자, 팀 또는 자동화 시스템을 식별합니다. 예를 들어 화물 운송 계획을 작성한 운송 계획 담당자나 운송사를 예약한 물류 코디네이터가 해당합니다.

리소스 관점에서 프로세스를 분석하면 업무량 분배, 팀 성과, 자동화 수준을 파악할 수 있습니다. 재작업이 반복되는 사용자나 팀, 예외를 가장 많이 처리하는 담당자, 처리 시간이 가장 긴 담당자를 확인할 수 있습니다. 이 정보는 교육, 리소스 배분, 자동화 기회 파악에 유용합니다.

인력과 시스템의 성과, 업무량 분배, 자동화 수준을 분석해 교육 필요성과 리소스 병목을 파악할 수 있습니다.

일반적으로 거래 레코드나 이벤트 로그에 활동명 및 타임스탬프와 함께 기록됩니다.

실제 픽업일은 운송사가 출발지에서 운송물을 실제로 인수하고 '화물 픽업 완료' 활동이 끝난 시점의 타임스탬프입니다.

운송이 실제로 시작된 시점을 추적하는 데 필요합니다. 정시 픽업률 KPI 계산에 사용되며 운송 중 주기 시간의 시작점이 됩니다. 이 데이터를 분석하면 실제 픽업 절차와 전체 운송 일정에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

실제 픽업 성과를 보여주고 운송이 시작된 시점을 나타내므로 주기 시간을 정확히 분석하는 데 중요합니다.

TMS의 '화물 픽업 완료' 이벤트에서 가져옵니다. 일반적으로 운송사의 EDI 메시지나 가시성 플랫폼을 통해 업데이트됩니다.

예정 픽업일은 운송사가 화물을 인수하기 위해 출발지에 도착하기로 합의한 시간입니다. 운송 예약 및 확인 과정의 주요 이정표입니다.

픽업 성과를 측정하는 기준으로 사용됩니다. 실제 픽업 시간과 비교해 정시 픽업률 KPI를 계산할 수 있습니다. 차이를 분석하면 도크 일정 관리, 창고 준비 상태, 운송사의 시간 준수와 관련된 문제를 찾아 후속 지연을 줄일 수 있습니다.

픽업 성과를 측정하는 기준입니다. 운송 과정의 첫 단계로, 이후 전체 일정에 영향을 줍니다.

운송사를 예약한 뒤 운송장이나 운임 오더 상세 정보에서 확인할 수 있습니다.

이 불리언 속성은 견적 또는 계약된 운임과 운송사의 최종 청구 금액이 일치하는지 나타냅니다. 값이 'true'이면 분쟁으로 이어질 수 있는 불일치가 있다는 뜻입니다.

이 플래그는 운임 감사 및 지급 프로세스 분석에 중요합니다. 운임 청구 정확도 KPI를 측정하고 청구 오류가 잦은 운송사나 운송 경로를 파악할 수 있습니다. 불일치 원인을 분석하면 운임 관리 개선, 운송사 계약 조건 명확화, 지급 프로세스 효율화로 이어질 수 있습니다.

운임 청구 정확도를 측정하고 청구 오류가 잦은 운송사를 파악하며 운임 감사 및 지급 프로세스의 효율성을 분석하는 데 도움이 됩니다.

TMS 또는 전용 운임 감사 및 지급 시스템에서 진행되는 운임 청구서 감사 과정에서 생성됩니다.

출발 국가는 운송이 시작되는 국가를 나타내며 출발지 주소 정보에 포함됩니다.

지역별 분석의 기본 속성입니다. 출발 국가나 지역별로 운송 데이터를 필터링하고 구분해 운송 경로별 성과를 파악할 수 있습니다. 국제 운송에서는 통관 요건과 운송 시간을 결정하는 주요 요인이기도 합니다.

운송 프로세스를 지역별로 분석해 성과 차이를 파악하고, 운송 경로의 복잡성을 관리하며, 국제 물류를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 운임 오더의 출발지 또는 선적 지점 주소 정보에 저장됩니다.

화물 상태는 '계획됨', '운송 중', '배송 완료', '취소됨'과 같이 전체 프로세스에서 화물이 어느 단계에 있는지 요약해 보여줍니다. 화물 건의 현재 상태를 나타냅니다.

process mining은 개별 활동을 바탕으로 프로세스 흐름을 도출하지만, 전체 화물 상태는 분석 기준으로 유용합니다. 현재 '운송 중'인 화물을 필터링해 모니터링하거나, '취소됨' 상태가 된 화물의 특성을 분석할 수 있습니다. 화물 진행 상황을 간결하게 집계해 보여줍니다.

화물의 현재 상태를 한눈에 파악할 수 있어 진행 중이거나 완료된 화물을 필터링하고 보고하며 전체적으로 모니터링하는 데 유용합니다.

일반적으로 TMS의 기본 화물 또는 운송 주문 레코드에 있는 요약 상태 필드입니다.