Seu Template de dados de gestão de transportes

Este atributo descreve uma única etapa do processo de transporte, como “Transporte planejado”, “Oferta enviada ao transportador” ou “Mercadoria entregue”. Essas atividades formam os nós do mapa de processo descoberto, e sua sequência define o fluxo do processo para cada transporte.

Analisar a sequência e a frequência dessas atividades é essencial no Process Mining. Isso ajuda a identificar os caminhos de processo mais comuns, ou variantes, descobrir gargalos em que as atividades sofrem atrasos e localizar ciclos de retrabalho em que atividades como “Oferta recusada” se repetem.

Ele define as etapas do processo, permitindo visualizar a jornada do transporte e identificar ineficiências no processo.

Derivado de Event Logs, registros de alterações de status ou códigos de transação em vários módulos do Blue Yonder TMS. Isso geralmente exige mapear eventos do sistema para nomes de atividades mais fáceis de entender para o negócio.

O horário do evento fornece a data e a hora exatas de cada atividade no processo de transporte. Ele é a base cronológica do Event Log, permitindo ordenar as atividades e calcular as durações entre elas.

Na análise, esse timestamp é essencial para calcular todos os KPIs baseados em tempo, como tempo de ciclo de ponta a ponta do transporte, duração do desembaraço aduaneiro e performance de entrega no prazo. Ele permite identificar quando os atrasos ocorrem e quanto tempo cada etapa do processo leva.

Este timestamp é essencial para ordenar eventos, calcular tempos de ciclo e analisar a performance do processo ao longo do tempo.

Isso normalmente é encontrado junto aos registros de status ou eventos nos logs de transação do Blue Yonder TMS. Cada evento ou alteração de status deve ter um timestamp associado.

O ID do transporte é a chave central que conecta todas as atividades e eventos relacionados à movimentação da mercadoria do ponto de origem ao destino. Cada ID exclusivo representa um caso completo de transporte, abrangendo desde a solicitação inicial até o pagamento final.

Na análise de Process Mining, esse atributo é fundamental para reconstruir a jornada de ponta a ponta de cada transporte. Ele permite agrupar eventos como “Transporte planejado”, “Mercadoria coletada” e “Mercadoria entregue” em um fluxo de processo coerente, possibilitando calcular tempos de ciclo e identificar variantes de processo para transportes individuais.

Este é o Case ID essencial que conecta todos os eventos de transporte relacionados, permitindo analisar todo o ciclo de vida de um transporte.

Esta é uma chave primária nos módulos de gestão de transportes ou carregamentos do Blue Yonder TMS. Consulte a documentação do sistema para identificar a tabela específica, provavelmente relacionada aos cabeçalhos de transporte.

Este atributo especifica a origem dos dados de eventos, que neste caso é o Blue Yonder TMS. Ele é especialmente útil em ambientes nos quais dados de vários sistemas podem ser combinados para oferecer uma visão mais ampla do processo.

Na análise, ele ajuda a filtrar os dados e entender seu contexto. Manter essa informação garante a linhagem dos dados e é uma boa prática de governança de dados.

Ele fornece um contexto essencial sobre a origem dos dados, garantindo a rastreabilidade e ajudando a gerenciar dados de várias fontes.

Este normalmente é um valor estático adicionado durante o processo de extração, transformação e carregamento, ou ETL, dos dados.

Este atributo indica o nível de atualização dos dados. Ele registra a data e a hora em que o Event Log foi atualizado pela última vez a partir do Blue Yonder TMS.

Na análise, isso é importante para entender a atualidade dos Dashboards e KPIs. Ele permite saber se você está consultando informações em tempo real ou dados de um período anterior, algo essencial para tomar decisões operacionais bem fundamentadas.

Ele informa aos usuários o quão recentes são os dados, algo essencial para a relevância e a precisão da análise.

Este é um campo de metadados normalmente gerado e adicionado durante o processo de extração de dados, ou ETL.

Este atributo captura a data de entrega desejada que o processo logístico busca cumprir. Ela representa a expectativa do cliente ou o acordo de nível de serviço, ou SLA, interno para o transporte.

Essa data é a base para calcular o KPI de taxa de entrega no prazo. Ao comparar “ActualDeliveryTime” com “RequestedDeliveryDate”, a análise pode determinar se o transporte foi entregue antes do prazo, no prazo ou com atraso. Isso é fundamental para o Dashboard de performance de coleta e entrega no prazo.

Ela serve como principal referência para medir a performance de entrega no prazo e a satisfação do cliente.

Essa informação normalmente se origina de um sistema upstream, como um ERP ou sistema de gestão de pedidos, e é armazenada nos detalhes da solicitação de transporte no Blue Yonder TMS.

Este atributo é o timestamp associado especificamente à atividade de entrega final. Ele registra o momento exato em que o transporte chegou ao destino e foi confirmado como entregue.

É um dado essencial para medir a performance. O KPI de taxa de entrega no prazo é calculado comparando esse timestamp com “RequestedDeliveryDate”. Além disso, ele marca o ponto final para calcular o KPI de throughput geral até a entrega.

Este timestamp é essencial para calcular a taxa de entrega no prazo e medir o tempo total de trânsito do transporte.

Este é o timestamp da atualização de status “Mercadoria entregue”, geralmente recebida por meio de uma mensagem EDI do transportador ou inserida manualmente no Blue Yonder TMS.

Este atributo especifica o modo de transporte. Os valores comuns incluem Less-than-Truckload (LTL), Full Truckload (FTL), frete aéreo, marítimo e ferroviário.

Na análise de processos, o modo de transporte é uma dimensão essencial para filtragem e comparação. Os processos, tempos de ciclo e custos podem variar significativamente entre os diferentes modos. Por exemplo, a análise de gargalos no desembaraço aduaneiro é muito relevante para transportes aéreos e marítimos, mas menos para transportes rodoviários domésticos. Analisar a performance por modo ajuda a adaptar as iniciativas de melhoria a contextos logísticos específicos.

Ele permite uma análise segmentada, pois diferentes modos de transporte têm processos, custos e tempos de ciclo típicos distintos.

Este é um campo padrão nos módulos de planejamento e tarifação de transportes do Blue Yonder TMS.

O nome do transportador identifica a empresa terceirizada designada para executar o transporte da mercadoria. Pode ser uma transportadora rodoviária, uma companhia aérea, uma empresa de navegação ou um agente de cargas.

Este atributo é essencial para a análise de performance, especialmente no Dashboard de comparação de performance dos transportadores. Ele permite filtrar e segmentar os dados para comparar transportadores em métricas como taxas de entrega no prazo, cumprimento do horário de coleta e duração média dos atrasos. Isso ajuda na seleção estratégica de transportadores e na gestão do relacionamento com eles.

Ele permite comparar e analisar a performance de diferentes transportadores para otimizar a seleção e melhorar a qualidade do serviço.

Encontrado nos detalhes do transporte ou carregamento no Blue Yonder TMS, geralmente vinculado a uma tabela de dados mestres de transportadores.

Este atributo especifica o país de destino final do transporte, derivado do endereço do destinatário ou do local de entrega.

Assim como o país de origem, este atributo é usado para segmentação geográfica. Ele permite comparar a performance de diferentes rotas comerciais, como Estados Unidos para Canadá versus Estados Unidos para México, analisar desafios de entrega em países específicos e avaliar o impacto das complexidades internacionais nos tempos de ciclo.

Ele permite analisar a performance por destino, algo essencial para entender as complexidades das rotas comerciais e os desafios regionais de entrega.

Armazenado como parte dos dados do local de destino ou do endereço do destinatário nos detalhes do transporte no Blue Yonder TMS.

Este atributo especifica o país de origem da jornada do transporte. Ele é derivado do endereço do remetente ou dos detalhes do local de coleta.

Na análise, o país de origem é uma dimensão poderosa para segmentar os dados. Ele ajuda a entender diferenças regionais na performance do processo, na disponibilidade de transportadores e nos tempos de ciclo. Por exemplo, é essencial para analisar os tempos de desembaraço aduaneiro em transportes internacionais.

Ele permite analisar a performance do processo por região, ajudando a identificar gargalos regionais ou variações de eficiência.

Armazenado como parte dos dados do local de origem ou do endereço do remetente nos detalhes do transporte no Blue Yonder TMS.

O status do transporte indica o estado atual do transporte em seu ciclo de vida, como “Planejado”, “Em trânsito”, “Entregue” ou “Cancelado”. Ele oferece uma visão instantânea da etapa em que o transporte se encontra no processo.

No Process Mining, analisar o status final dos casos é importante para avaliar os resultados. Por exemplo, comparar os fluxos de processo de transportes “Entregues” com os de transportes “Cancelados” pode revelar padrões que levam a resultados indesejados. Isso também ajuda a monitorar a carga de trabalho ativa, filtrando os transportes que ainda não foram concluídos.

Ele oferece uma visão rápida do estado atual do transporte e ajuda a diferenciar transportes concluídos, em andamento e cancelados.

Este é um campo importante no cabeçalho do transporte ou na tabela principal de acompanhamento de status do Blue Yonder TMS.

Quando uma auditoria de fatura de frete identifica uma divergência, este atributo informa o motivo. Os exemplos incluem “Tarifa incorreta”, “Fatura duplicada” ou “Comprovante de entrega ausente”.

Este atributo é essencial para o Dashboard de comprovante de entrega e precisão do faturamento e para o KPI de taxa de retrabalho de faturas de frete. Analisar a frequência dos diferentes motivos de divergência ajuda a identificar as causas-raiz dos erros de faturamento, sejam eles originados por falhas do transportador, desalinhamentos contratuais ou problemas internos do processo. Isso permite tomar ações direcionadas para reduzir o retrabalho das faturas.

Ele fornece a causa-raiz dos erros de faturamento, permitindo melhorias direcionadas para reduzir o retrabalho das faturas de frete e os atrasos nos pagamentos.

Localizado no módulo de auditoria e pagamento de fretes do Blue Yonder TMS, associado a logs de exceções ou rejeições.

Este atributo booleano é derivado da comparação entre 'ActualDeliveryTime' e 'RequestedDeliveryDate'. Ele é verdadeiro quando a entrega real ocorre na data solicitada ou antes dela, e falso nos demais casos.

Como métrica calculada, ele simplifica a análise e a visualização do KPI 'On-Time Delivery Rate'. Também permite filtrar e agregar dados com facilidade para criar Dashboards que mostram os percentuais de performance no prazo ao longo do tempo, por transportadora ou por modo de transporte, dando suporte direto ao Dashboard 'On-Time Pickup and Delivery Performance'.

Isso simplifica a análise da performance no prazo e permite filtrar e agregar dados rapidamente em Dashboards e KPIs.

Este atributo não existe no sistema de origem. Ele é calculado durante a transformação dos dados usando a fórmula: ActualDeliveryTime <= RequestedDeliveryDate.

Este atributo armazena o horário do agendamento definido e acordado com o transportador para a coleta do transporte. É um marco importante no plano de transporte.

Esse timestamp é usado como base para calcular os KPIs de taxa de coleta no prazo e duração média do atraso na coleta. Compará-lo com “ActualPickupTime” ajuda a identificar atrasos no início da jornada do transporte, que muitas vezes geram efeitos em cadeia nos marcos seguintes.

Ele é a referência para medir a performance de coleta no prazo, um indicador importante da confiabilidade do transportador e da precisão do planejamento.

Localizado nos módulos de agendamento ou planejamento de carregamentos do Blue Yonder TMS.

Este atributo registra o horário exato em que o transportador coletou fisicamente o transporte no ponto de origem. Ele marca o início oficial da fase em trânsito.

Esse dado é essencial para medir a performance do transportador. Ele é comparado com “ScheduledPickupTime” para calcular os KPIs de taxa de coleta no prazo e duração média do atraso na coleta. Analisar os desvios ajuda a identificar problemas relacionados a transportadores ou locais de coleta específicos.

Este timestamp é usado para medir com precisão a performance da coleta e identificar atrasos nas primeiras etapas do processo de transporte.

Este é o timestamp da atualização de status “Mercadoria coletada”, normalmente recebida do transportador por EDI ou inserida manualmente no Blue Yonder TMS.

Este atributo registra o motivo informado para o não cumprimento de um marco do transporte. Os exemplos incluem “Atraso por condições climáticas”, “Retenção na alfândega” ou “Problema de capacidade do transportador”. Essas informações geralmente são fornecidas pelo transportador.

Isso é essencial para o Dashboard de performance de coleta e entrega no prazo. Em vez de apenas indicar que um transporte atrasou, este atributo explica o motivo. Analisar os motivos de atraso mais comuns permite que a equipe de logística reduza riscos de forma proativa e trabalhe com os transportadores para resolver problemas recorrentes.

Ele explica a causa-raiz dos atrasos, permitindo uma gestão proativa de riscos e melhorias direcionadas com os transportadores.

Esses dados geralmente são capturados nas seções de gestão de eventos ou exceções do Blue Yonder TMS, muitas vezes preenchidas a partir de atualizações EDI do transportador, como a EDI 214.

Este atributo identifica o planejador logístico, coordenador ou usuário do sistema responsável por executar um evento ou alteração de status específico no TMS. Para eventos automatizados, pode ser o ID de uma conta de sistema ou serviço.

Analisar por usuário ajuda a entender a distribuição da carga de trabalho, a performance individual e as necessidades de treinamento. Isso pode revelar se determinados usuários estão associados a taxas maiores de retrabalho ou atrasos, ou se equipes específicas são mais eficientes que outras. Esse insight apoia a gestão de recursos e iniciativas direcionadas de melhoria de processos.

Ele permite analisar a performance e a carga de trabalho por usuário ou equipe, ajudando a identificar oportunidades de treinamento e restrições de recursos.

Essa informação deve estar disponível nos logs de transação ou eventos, geralmente em um campo “Alterado por” ou “ID do usuário” associado a cada registro.