재고 관리 데이터 템플릿

재고 배치 또는 로트 번호는 특정 수량의 상품과 관련된 모든 활동을 묶습니다. 이를 통해 재고 입고부터 여러 차례의 이동, 최종 출고 또는 소비까지 해당 재고 수량의 전체 수명 주기를 추적할 수 있습니다.

process mining에서는 이 속성을 기준으로 각 재고 단위의 전체 흐름을 재구성합니다. 프로세스 변형, 처리 시간, 특정 배치에 영향을 미치는 병목을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 품질 검사 지연이 길거나 출고 전에 내부 이동이 잦은 배치를 찾아낼 수 있습니다.

관련된 모든 재고 이벤트를 하나의 프로세스 인스턴스로 연결하는 주요 식별자입니다. 이를 통해 재고 수명 주기를 처음부터 끝까지 분석할 수 있습니다.

일반적으로 Manhattan Active Inventory의 재고 상세 테이블이나 로트 마스터 데이터에서 확인할 수 있습니다. 구체적인 테이블 및 필드 이름은 시스템 문서를 참조하세요.

이 속성은 기록된 각 활동의 시작 날짜와 시간을 나타냅니다. 이벤트를 시간순으로 정렬하고 프로세스 단계 간 소요 시간을 계산하는 데 필요합니다.

분석에서는 시작 시간을 기준으로 적치 소요 시간, 품질 검사 리드 타임, 전체 재고 보관 시간과 같은 KPI를 계산합니다. 타임스탬프를 분석하면 작업이 언제 이루어지는지 파악하고, 일정 대비 성과를 측정하며, 창고 운영에서 시간과 관련된 비효율을 찾을 수 있습니다.

이 타임스탬프는 이벤트를 올바른 순서로 배열하고 시간 기반 성과 지표와 KPI를 계산하는 데 필수적입니다.

Manhattan Active Inventory의 각 거래 또는 이벤트 레코드에는 타임스탬프 필드가 있어야 합니다. 필드명은 보통 'CREATE_DTTM' 또는 'EVENT_TIMESTAMP'와 같은 형식입니다.

이 속성은 재고 관리 프로세스의 특정 단계나 주요 시점을 나타냅니다. 각 활동은 재고 배치의 입고, 검사, 이동, 배송과 같이 구분되는 작업을 의미합니다.

이러한 활동의 순서와 빈도를 분석하는 것이 process mining의 기반입니다. 프로세스 흐름을 시각화하고 표준 절차에서 벗어난 사례를 찾으며, 지연이나 재작업을 유발하는 활동을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 피킹 실패 후 'Cycle Count Performed'가 자주 발생하는지 확인할 수 있습니다.

프로세스 단계를 정의해 재고가 시작부터 끝까지 이동하는 과정을 시각화하고 분석할 수 있게 합니다.

일반적으로 Manhattan Active Inventory의 이벤트 로그, 거래 코드 또는 상태 변경 기록에서 가져옵니다. 기술 코드를 사용자가 이해하기 쉬운 이름으로 매핑해야 할 수 있습니다.

이 속성은 이벤트 데이터를 생성한 소스 애플리케이션이나 모듈을 식별합니다. 최신 물류 환경에서는 핵심 WMS, 야드 관리 시스템 또는 운송 관리 시스템에서 데이터가 생성될 수 있습니다.

데이터 거버넌스를 위해서도, 데이터의 맥락을 파악하기 위해서도 소스 시스템을 지정해야 합니다. 예를 들어 이벤트가 자동화 시스템에서 생성되었는지, 수동 입력 포털에서 입력되었는지 알면 자동화 분석에 도움이 됩니다.

데이터가 어디에서 생성되었는지 파악할 수 있어 데이터 검증과 거버넌스, 시스템 간 상호작용을 이해하는 데 중요합니다.

일반적으로 데이터 추출 과정에서 데이터 세트의 출처를 식별하도록 추가하는 고정값입니다.

이 속성은 소스 시스템에서 데이터를 가져온 날짜와 시간을 기록합니다. 분석에 사용되는 데이터의 최신성을 파악하는 데 중요한 메타데이터입니다.

dashboard와 보고서에서 이 타임스탬프를 통해 사용자는 기반 데이터가 얼마나 최신인지 확인할 수 있습니다. 데이터 지연에 대한 기대치를 관리하고 데이터 파이프라인의 갱신 일정을 정하는 데도 필요합니다.

사용자가 데이터의 최신성을 확인할 수 있어 시의적절하고 정확한 운영 의사결정에 도움이 됩니다.

데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 도구나 스크립트가 이 타임스탬프를 생성해 데이터 세트에 추가합니다.

이동 사유 코드는 재고 이벤트가 발생한 이유를 나타냅니다. 내부 이동, 조정, 반품, 폐기와 같은 일반적이지 않은 활동을 분석할 때 특히 중요합니다.

이 속성은 근본 원인 분석에 필요합니다. 예를 들어 재고 불일치 개요 dashboard에서 이 코드를 통해 조정 사유('Damaged Goods', 'Cycle Count Correction', 'Theft' 등)를 확인할 수 있습니다. 내부 재고 이동과 폐기의 원인을 분석할 때도 사용됩니다.

재고 이동과 조정이 발생한 이유를 파악해 불일치, 폐기, 이동의 근본 원인을 분석할 수 있습니다.

일반적으로 특정 이동 유형과 연결된 거래 테이블 필드입니다. Manhattan Active Inventory에서 'REASON_CODE' 또는 'MOVEMENT_TYPE'과 같은 필드를 확인하세요.

이 속성은 기록된 각 활동의 완료 날짜와 시간을 나타냅니다. 시작과 동시에 끝나는 이벤트(StartTime과 EndTime이 같음)도 있지만, 품질 검사나 피킹 작업처럼 일정 시간이 걸리는 이벤트도 있습니다.

종료 시간은 개별 활동의 처리 시간을 계산하는 데 필요합니다. 이를 통해 전체 프로세스에서 시간이 가장 많이 걸리는 작업을 구체적으로 파악하고, 해당 작업을 대상으로 개선을 추진할 수 있습니다.

개별 활동의 소요 시간을 계산해 프로세스 지연을 일으키는 작업을 정확히 찾을 수 있습니다.

소스 시스템에 별도 필드(예: 'END_DTTM')로 저장될 수 있으며, 즉시 완료되는 이벤트에서는 시작 시간과 같을 수도 있습니다. 이벤트 데이터 구조는 Manhattan Active Inventory 문서를 참조하세요.

이 속성에는 피킹, 포장, 재고 조정 등의 작업을 수행한 사람의 사용자 ID나 이름이 기록됩니다. 자동화 작업의 경우 자동화 시스템이나 봇의 ID가 기록될 수도 있습니다.

사용자별 성과 분석은 교육이 필요한 영역을 찾고, 성과가 높은 직원을 파악하며, 업무량 배분을 이해하는 데 중요합니다. 피킹 및 포장 성과 관련 dashboard의 주요 분석 기준이며, 수동 조정이 집중되는 지점을 조사할 때도 활용됩니다.

프로세스 활동을 사용자와 연결해 성과 분석과 업무량 조정, 교육 필요성 파악을 지원합니다.

일반적으로 거래 데이터와 함께 'USER_ID', 'EXECUTED_BY' 또는 'RESOURCE_ID'와 같은 필드에 저장됩니다. 자세한 내용은 Manhattan Active Inventory 문서를 참조하세요.

재고 관리 단위(Stock Keeping Unit), 즉 SKU는 제품을 추적하는 고유 코드입니다. 크기, 색상, 브랜드 등의 특성에 따라 품목을 구분할 수 있습니다.

process mining에서 SKU별로 분석하면 특정 제품에만 발생하는 문제를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 특정 SKU의 품질 검사 시간이 더 오래 걸리는지, 손상이나 폐기가 잦은지, 재고 조정에 자주 포함되는지 확인할 수 있습니다. 적치 소요 시간 분석과 재고 폐기 추이 dashboard에서 주요 분석 기준으로 사용됩니다.

제품별 분석을 통해 프로세스 문제가 특정 품목이나 제품군에 집중되는지 파악할 수 있습니다.

SKU는 품목 마스터 데이터와 재고 거래 테이블의 기본 필드입니다. 'SKU', 'ITEM_ID' 또는 'PRODUCT_CODE'라는 필드를 확인하세요.

이 속성은 재고 이벤트와 관련된 구역, 통로, 빈 등의 위치를 지정합니다. 창고 내 재고 이동과 활동이 이루어진 장소를 파악할 수 있습니다.

거의 모든 dashboard에서 활용되는 중요한 분석 기준입니다. 병목이 발생하는 구역을 찾고, 위치별 성과를 비교하며, 재고 불일치의 원인을 조사하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 특정 구역에서 피킹 오류가 잦거나 적치 시간이 오래 걸리는지 확인할 수 있습니다.

재고 이벤트가 발생한 장소를 파악해 병목과 효율성, 특정 물리적 위치와 관련된 문제를 분석할 수 있습니다.

위치 데이터는 모든 WMS의 기본 정보이며, 일반적으로 재고 거래 테이블의 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' 또는 'ZONE'과 같은 필드에서 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 Manhattan Active Inventory 문서를 참조하세요.

이 속성은 입고, 이동, 피킹 또는 조정 등 재고 이벤트에 포함된 제품 수량을 나타냅니다.

수량은 운영 규모를 파악하고 여러 KPI를 계산하는 데 중요한 지표입니다. 수동 조정 수량 비율, 수량별 폐기율, 피킹 처리량을 계산할 때 사용됩니다. 수량을 분석하면 대량 주문과 소량 주문의 프로세스 특성이 다른지도 확인할 수 있습니다.

활동별 처리량을 나타내며, 처리량과 비율 등 수량 기반 KPI를 계산하는 데 필요합니다.

Manhattan Active Inventory의 거래 테이블에는 각 이동 또는 이벤트와 연결된 수량 필드가 있습니다. 필드명은 'QTY', 'QUANTITY' 또는 'UNITS'일 수 있습니다.

SKU 카테고리를 기준으로 유사한 제품을 묶어 종합적으로 분석할 수 있습니다. 제품 유형, 보관 조건(예: 냉장), 판매 속도(예: A, B, C 품목) 등을 기준으로 분류할 수 있습니다.

이 속성을 사용하면 개별 SKU 분석보다 상위 수준의 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 전자제품의 적치 시간이 다른 카테고리보다 긴지, 계절 상품에서 폐기가 집중되는지 확인할 수 있습니다. 적치 소요 시간과 품질 검사 리드 타임 dashboard에서 사용됩니다.

제품을 묶어 종합적으로 분석함으로써 제품군 전반에 공통으로 나타나는 프로세스 추세와 문제를 파악할 수 있습니다.

일반적으로 품목 마스터 데이터에서 SKU와 연결됩니다. Manhattan Active Inventory의 제품 또는 품목 마스터 설정을 참조하세요.

이 속성은 재고 로트를 공급한 업체를 식별합니다. 재고 흐름의 초기 단계, 특히 입고와 품질 검사에서 주로 활용됩니다.

공급업체별 프로세스 분석은 공급업체 성과 관리에 중요합니다. 예를 들어 품질 검사 리드 타임 dashboard에서 이 속성을 사용하면 특정 공급업체의 재고 검사에 지연이 반복되는지 확인할 수 있습니다. 이는 품질 문제나 서류 미비를 나타낼 수 있습니다.

재고 프로세스를 공급업체와 연결해 품질 검사 지연 등 공급업체별 성과를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 입고 이벤트와 연결된 구매 주문서나 사전 선적 통지에서 확인할 수 있습니다. 구매 데이터와 결합해야 할 수도 있습니다.

재고 배치/로트가 품목을 추적한다면, 작업 식별자는 사용자나 시스템에 전달된 구체적인 작업 지시를 추적합니다. 예를 들어 품목 100개가 든 로트를 각각 50개씩 두 개의 작업으로 나누어 적치할 수 있습니다.

이 속성을 사용하면 운영 효율성을 세부적으로 분석할 수 있습니다. '피킹 작업 생성' 이벤트를 해당 작업의 '피킹 완료' 이벤트와 연결해 작업 수행 시간을 정확히 측정할 수 있습니다. 개별 작업 단위로 피킹과 적치 성과를 분석할 때 유용합니다.

작업 생성 이벤트와 완료 이벤트를 세부적으로 연결해 개별 작업 지시의 수행 시간을 정확히 측정할 수 있습니다.

Manhattan Active Inventory의 작업 관리 또는 실행 테이블에는 각 작업의 고유 ID가 포함됩니다. 'TASK_ID' 또는 'WORK_ORDER_ID'를 확인하세요.

재고 보관 시간은 재고가 창고에서 사용되지 않은 채 머무는 기간을 측정하는 KPI입니다. 특정 재고 로트의 '적치 완료' 이벤트와 '출고 기록' 이벤트 사이의 시간 차이로 계산합니다.

이 KPI를 모니터링하면 재고 수준을 최적화하고 현금 흐름을 개선하는 데 도움이 됩니다. 보관 시간이 길면 과잉 재고, 판매가 느린 제품 또는 주문 이행의 비효율을 나타낼 수 있습니다. 재고 관리에서는 보관 시간 단축을 주요 목표로 삼는 경우가 많습니다.

재고 보유 기간을 측정해 재고 수준 최적화와 재고 유지 비용 절감이라는 목표를 뒷받침합니다.

계산 필드입니다. 해당 케이스의 '적치 완료' 이벤트와 '출고 기록' 이벤트를 찾아 타임스탬프 간 차이를 계산합니다.

이 속성은 특정 시점의 재고 상태를 나타냅니다. 주문에 할당할 수 있는지, 품질 검사를 받고 있는지, 다른 사유로 차단되었는지, 운송 중인지 확인할 수 있습니다.

재고 상태의 변화를 추적하면 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 '보류' 또는 '검사 중' 상태에 머문 시간을 분석하면 재고 가용성이 지연되는 정도를 파악할 수 있습니다. 재고 보관 시간이 길어지는 원인을 이해하는 데도 도움이 됩니다.

출고에 사용할 수 있는 재고인지 나타내며, 품질 검사나 보류처럼 사용할 수 없는 상태로 인한 지연을 분석할 수 있습니다.

Manhattan Active Inventory의 재고 잔액 또는 재고 수준 테이블에서 확인할 수 있는 주요 필드입니다. 'STATUS_CODE' 또는 'INVENTORY_STATUS'를 확인하세요.

이 불리언 속성은 적치 작업이 목표 완료 시간을 지켰는지 나타냅니다. '적치 시작'부터 '적치 완료'까지의 실제 적치 소요 시간을 사전에 정한 업무 목표(예: 4시간)와 비교해 계산합니다.

적시 적치율 KPI를 계산할 때 사용됩니다. 사용자는 이 속성으로 지연된 적치를 쉽게 필터링하고 창고 위치, SKU 카테고리, 작업자 등 원인을 조사할 수 있습니다. 운영 효율 기준을 모니터링하고 준수하는 데 도움이 됩니다.

재고 적치가 내부 서비스 수준을 준수하는지 직접 측정해 프로세스 실패를 빠르게 찾아 분석할 수 있습니다.

계산 필드입니다. 계산된 적치 소요 시간에 적용할 업무 규칙이나 SLA 정의(예: '목표 적치 시간 = 4시간')가 필요합니다.

이 속성은 재고 활동이 이루어지는 물류센터나 창고 등의 시설을 식별합니다. 빈이나 통로와 같은 구체적인 창고 위치보다 상위 수준의 분류 기준입니다.

여러 시설을 운영하는 기업은 창고별 분석이 필요합니다. 시설 간 성과를 비교해 성과가 높은 창고의 모범 사례를 파악하고, 다른 창고의 개선 영역을 찾을 수 있습니다. 창고 활동 처리량 dashboard의 주요 분석 기준입니다.

서로 다른 사업장이나 물류센터의 재고 프로세스 성과를 상위 수준에서 비교할 수 있습니다.

일반적으로 위치 마스터 데이터에 포함되며, 창고 위치 코드에서 가져올 수도 있습니다. 'WH_ID' 또는 'SITE_CODE'와 같은 필드를 확인하세요.

측정 단위(Unit of Measure, UoM)는 품목 수량의 의미를 구체화합니다. 수량이 개별 품목, 여러 품목이 든 상자, 팔레트 전체 중 무엇을 가리키는지 나타냅니다.

정확한 분석을 위해서는 측정 단위를 확인해야 합니다. 특히 제품이나 거래 간 수량을 비교할 때 중요합니다. 피킹 처리량과 같은 KPI를 일관된 기준으로 계산하고, 서로 다른 단위로 기록된 수량을 잘못 해석하지 않도록 합니다.

수량 필드의 의미를 명확히 해 지표와 비교 결과를 정확하고 유의미하게 해석할 수 있습니다.

품목 마스터 데이터의 표준 필드이며, 일반적으로 거래 테이블에도 포함됩니다. 'UOM' 또는 'UNIT'과 같은 필드를 확인하세요.

이 속성은 이벤트와 관련된 재고의 금액을 나타내며, 품목 수량에 단가를 곱해 계산합니다. 재무 영향을 분석할 때 특히 유용합니다.

품목 금액은 재고 폐기 추이 dashboard에서 폐기된 상품의 재무 손실을 산출하는 데 필요합니다. 자주 폐기되는 고가 품목에 집중해 비용 절감 우선순위를 정할 수 있습니다. 재고 조정과 불일치도 금액 기준으로 분석할 수 있습니다.

재고 이동을 재무 영향으로 환산해 폐기, 불일치, 과잉 재고 비용을 산출할 수 있습니다.

거래 테이블의 품목 수량에 품목 마스터나 재무 데이터의 단가를 곱해 계산하는 경우가 많습니다. 단가는 'STANDARD_COST' 또는 'UNIT_PRICE'와 같은 필드에 저장될 수 있습니다.