Seu Template de dados para gestão de estoque

Este atributo registra a data e a hora de início de cada atividade. Ele é essencial para ordenar os eventos cronologicamente e calcular a duração entre diferentes etapas do processo.

Na análise, a hora de início é usada para calcular indicadores-chave de performance, como o tempo de ciclo de armazenagem, o tempo de atravessamento da inspeção de qualidade e o tempo total de permanência do estoque. Ao analisar os registros de data e hora, as organizações conseguem identificar quando o trabalho acontece, comparar a performance com os cronogramas e encontrar ineficiências relacionadas ao tempo no armazém.

Esse registro de data e hora é fundamental para ordenar os eventos corretamente e calcular todas as métricas e os KPIs de performance baseados em tempo.

Cada transação ou registro de evento no Manhattan Active Inventory deve ter um campo associado de data e hora, geralmente chamado de algo como 'CREATE_DTTM' ou 'EVENT_TIMESTAMP'.

O número do lote de estoque agrupa todas as atividades relacionadas a uma quantidade específica de um produto. Isso permite acompanhar todo o ciclo de vida de uma quantidade distinta de estoque, desde o recebimento até as diversas movimentações e a saída ou o consumo final.

Na mineração de processos, este atributo é essencial para reconstruir o percurso de ponta a ponta de cada unidade de estoque. Ele permite analisar variantes do processo, tempos de ciclo e gargalos que afetam lotes específicos, como identificar lotes que passam por longos atrasos na inspeção de qualidade ou por movimentações internas frequentes antes do envio.

Este é o identificador principal que reúne todos os eventos relacionados ao estoque em uma única instância do processo, permitindo analisar o ciclo de vida de ponta a ponta.

Este identificador costuma estar nas tabelas de detalhes do estoque ou nos dados mestres de lotes do Manhattan Active Inventory. Consulte a documentação do sistema para encontrar os nomes específicos das tabelas e dos campos.

Este atributo descreve uma etapa ou um marco específico do processo de gestão de estoque. Cada atividade representa uma ação distinta realizada com o lote, como recebê-lo, inspecioná-lo, movimentá-lo ou enviá-lo.

Analisar a sequência e a frequência dessas atividades é a base da mineração de processos. Isso ajuda a visualizar o fluxo do processo, identificar desvios em relação ao procedimento padrão e apontar atividades que causam atrasos ou retrabalho. Por exemplo, a análise pode revelar se a contagem cíclica ocorre com frequência após uma tentativa de separação malsucedida.

Define as etapas do processo e permite visualizar e analisar o percurso do estoque do início ao fim.

Em geral, é obtido dos Event Logs, dos códigos de transação ou dos registros de mudança de status no Manhattan Active Inventory. Talvez seja necessário mapear códigos técnicos para nomes mais claros para quem usa o sistema.

Este atributo identifica o aplicativo ou módulo de origem que gerou os dados dos eventos. Em um ambiente logístico moderno, os dados podem vir do WMS principal, de um sistema de gerenciamento de pátio ou de um sistema de gerenciamento de transporte.

Informar o sistema de origem é importante para a governança de dados e para entender o contexto dos dados. Por exemplo, saber se um evento veio de um sistema automatizado ou de um portal de entrada manual pode ser essencial para a análise de automação.

Fornece contexto essencial sobre a origem dos dados, fundamental para validar e governar os dados e entender as interações entre sistemas.

Em geral, este é um valor estático adicionado durante a extração dos dados para identificar a origem do conjunto de dados.

Este atributo registra a data e a hora em que os dados foram extraídos do sistema de origem. É um campo de metadados essencial para entender o quão atualizada está a análise.

Em Dashboards e relatórios, esse registro de data e hora informa aos usuários o quão recentes são os dados subjacentes. Ele ajuda a alinhar as expectativas sobre a latência dos dados e é essencial para programar as atualizações do pipeline de dados.

Ajuda os usuários a saberem se os dados estão atualizados, algo fundamental para tomar decisões operacionais oportunas e bem fundamentadas.

Este registro de data e hora é gerado e adicionado ao conjunto de dados pela ferramenta ou pelo script de extração, transformação e carregamento de dados (ETL).

O código do motivo da movimentação explica por que um evento de estoque aconteceu. Ele é especialmente importante para atividades fora do padrão, como transferências internas, ajustes, devoluções ou descartes.

Este atributo é essencial para a análise de causa raiz. Por exemplo, no Dashboard Visão geral das divergências de estoque, o código explicaria por que os ajustes foram feitos (por exemplo, 'Produtos danificados', 'Correção de contagem cíclica' ou 'Furto'). Ele também é usado para analisar os motivos das transferências internas de estoque e dos descartes.

Explica os motivos das movimentações e dos ajustes de estoque, permitindo analisar as causas raiz de divergências, descartes e transferências.

Este campo costuma aparecer nas tabelas de transações e estar associado a tipos específicos de movimentação. No Manhattan Active Inventory, procure campos como 'REASON_CODE' ou 'MOVEMENT_TYPE'.

Este atributo registra a data e a hora de conclusão de cada atividade. Alguns eventos são instantâneos (StartTime é igual a EndTime), enquanto outros têm duração, como uma inspeção de qualidade ou uma tarefa de separação.

A hora de término é necessária para calcular o tempo de processamento de cada atividade. Assim, você consegue analisar em detalhes quais tarefas específicas consomem mais tempo no processo e direcionar as iniciativas de melhoria.

Permite calcular a duração de cada atividade e identificar as tarefas exatas que estão causando atrasos no processo.

Pode ser um campo separado no sistema de origem (por exemplo, 'END_DTTM') ou ter o mesmo valor da hora de início em eventos instantâneos. Consulte a documentação do Manhattan Active Inventory para conhecer a estrutura dos dados dos eventos.

Este atributo especifica o local associado a um evento de estoque, como uma zona, um corredor ou um endereço de armazenagem. Ele fornece o contexto geográfico das movimentações e atividades de estoque no armazém.

Esta é uma dimensão essencial para a análise e aparece em quase todos os Dashboards. Ela ajuda a identificar áreas com gargalos, comparar a performance entre diferentes locais e investigar as causas raiz de divergências no estoque. Por exemplo, pode mostrar se uma determinada zona tem muitos erros de separação ou demora para armazenar os produtos.

Fornece o contexto espacial dos eventos de estoque e permite analisar gargalos, eficiência e problemas relacionados a locais físicos específicos.

Os dados de localização são parte essencial de qualquer WMS e devem estar disponíveis nas tabelas de transações de estoque, geralmente em campos como 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' ou 'ZONE'. Consulte a documentação do Manhattan Active Inventory.

Este atributo representa a quantidade do produto associada a um evento de estoque, como o número de itens recebidos, movimentados, separados ou ajustados.

A quantidade é uma medida essencial para entender o volume das operações e calcular vários KPIs importantes. Ela é usada para determinar a proporção de ajustes manuais, a taxa de descarte por quantidade e a produtividade da separação. Analisar as quantidades pode revelar se pedidos grandes e pequenos apresentam características diferentes no processo.

Indica o volume de cada atividade, essencial para calcular a produtividade, as taxas e outros KPIs baseados em volume.

As tabelas de transações do Manhattan Active Inventory incluem um campo de quantidade associado a cada movimentação ou evento. Ele pode se chamar 'QTY', 'QUANTITY' ou 'UNITS'.

A unidade de manutenção de estoque, ou SKU, é um código exclusivo usado para rastrear um produto. Ela permite diferenciar itens por características como tamanho, cor e marca.

Em Process Mining, analisar os dados por SKU ajuda a identificar problemas específicos de determinados produtos. Por exemplo, a análise pode revelar se alguns SKUs demoram mais na inspeção de qualidade, sofrem mais danos e descartes ou aparecem com frequência em ajustes de estoque. Este atributo é importante para Dashboards como Análise do tempo de ciclo de armazenagem e Tendências de descarte de estoque.

Permite analisar os dados por produto e identificar se os problemas do processo se concentram em itens ou categorias específicos.

O SKU é um campo fundamental nos dados mestres de itens e nas tabelas de transações de estoque. Procure campos chamados 'SKU', 'ITEM_ID' ou 'PRODUCT_CODE'.

Este atributo registra o ID ou o nome da pessoa responsável por executar uma tarefa, como separar, embalar ou ajustar o estoque. Também pode identificar um sistema automatizado ou bot que executou a tarefa.

Analisar a performance por usuário é essencial para identificar oportunidades de treinamento, reconhecer quem tem alto desempenho e entender a distribuição da carga de trabalho. É uma dimensão importante nos Dashboards de performance de separação e embalagem e na investigação de pontos com muitos ajustes manuais.

Relaciona as atividades do processo a usuários específicos, permitindo analisar a performance, equilibrar a carga de trabalho e identificar necessidades de treinamento.

Essas informações geralmente ficam junto aos dados da transação, em campos como 'USER_ID', 'EXECUTED_BY' ou 'RESOURCE_ID'. Consulte a documentação do Manhattan Active Inventory.

Este atributo identifica a instalação específica, como um centro de distribuição ou armazém, onde a atividade de estoque acontece. Ele permite agrupar os dados em um nível mais amplo do que a localização específica no armazém, como endereço de armazenagem ou corredor.

Analisar os dados por armazém é essencial para empresas com várias instalações. Isso permite comparar a performance entre unidades, identificar boas práticas nos armazéns com melhor desempenho e encontrar oportunidades de melhoria nos demais. É uma dimensão importante para o Dashboard de produtividade das atividades do armazém.

Permite comparar a performance dos processos de estoque entre diferentes instalações físicas ou centros de distribuição.

Essas informações geralmente fazem parte dos dados mestres de localização ou podem ser obtidas pelo código da localização no armazém. Procure campos como 'WH_ID' ou 'SITE_CODE'.

Este atributo booleano indica se uma tarefa de armazenagem foi concluída dentro do prazo previsto. Ele é calculado comparando o tempo de ciclo real da armazenagem, do início à conclusão, com uma meta predefinida, por exemplo, 4 horas.

Este atributo é usado para calcular o KPI de taxa de armazenagem no prazo. Ele simplifica a análise, permitindo filtrar facilmente as armazenagens atrasadas e investigar suas causas raiz, como a localização no armazém, a categoria do SKU ou o usuário envolvido. Assim, você consegue acompanhar e manter os padrões de eficiência operacional.

Mede diretamente o cumprimento dos níveis de serviço internos para armazenagem de estoque e ajuda a identificar e analisar rapidamente falhas no processo.

Este é um campo calculado. É necessário aplicar uma regra de negócio ou definição de SLA, por exemplo, 'Meta de tempo de armazenagem = 4 horas', ao tempo de ciclo calculado.

A categoria do SKU permite agrupar produtos semelhantes para uma análise consolidada. O agrupamento pode considerar o tipo de produto, os requisitos de armazenagem (por exemplo, refrigerado) ou a velocidade de venda (itens A, B e C).

Este atributo oferece insights mais abrangentes do que a análise de SKUs individuais. Ele ajuda a responder perguntas como: 'Os eletrônicos demoram mais para serem armazenados do que os produtos de outras categorias?' ou 'Os descartes se concentram na categoria de produtos sazonais?'. Ele é usado nos Dashboards de tempo de ciclo de armazenagem e de tempo de atravessamento da inspeção de qualidade.

Permite agrupar produtos para uma análise consolidada e ajuda a revelar tendências e problemas do processo comuns a famílias inteiras de produtos.

Este atributo geralmente faz parte dos dados mestres de itens e está vinculado ao SKU. Consulte a configuração de produtos ou itens mestres do Manhattan Active Inventory.

Enquanto o lote de estoque identifica o item, o identificador da tarefa identifica a instrução de trabalho específica atribuída a um usuário ou sistema. Por exemplo, um único lote com 100 itens pode ser armazenado por meio de duas tarefas separadas, cada uma com 50 itens.

Este atributo permite analisar a eficiência operacional com mais detalhes. Ele pode relacionar um evento de criação de tarefa de separação ao evento correspondente de conclusão, permitindo medir com precisão o tempo de execução da tarefa. Isso é útil para analisar a performance de separação e armazenagem no nível de cada tarefa.

Relaciona os eventos de criação e conclusão de tarefas em detalhes e permite medir com precisão atribuições de trabalho específicas.

As tabelas de gerenciamento ou execução de tarefas do Manhattan Active Inventory incluem um ID exclusivo para cada tarefa. Procure 'TASK_ID' ou 'WORK_ORDER_ID'.

Este atributo identifica o fornecedor de quem o lote de estoque foi recebido. Ele é mais relevante no início do ciclo de vida do estoque, especialmente no recebimento de mercadorias e na inspeção de qualidade.

Analisar os processos por fornecedor é essencial para gerenciar a performance dos fornecedores. Por exemplo, o Dashboard de tempo de atravessamento da inspeção de qualidade usa este atributo para identificar se o estoque de determinados fornecedores costuma demorar mais na inspeção, o que pode indicar problemas de qualidade ou de documentação.

Relaciona os processos de estoque a fornecedores específicos e permite analisar aspectos da performance associados a eles, como atrasos na inspeção de qualidade.

Essas informações geralmente estão disponíveis no pedido de compra ou no aviso antecipado de embarque associado ao evento de recebimento de mercadorias. Talvez seja necessário relacioná-las aos dados de compras.

Este atributo descreve a situação do estoque em determinado momento. Ele indica se o estoque está disponível para alocação a pedidos, em controle de qualidade, bloqueado por outros motivos ou em trânsito.

Acompanhar as mudanças no status do estoque pode gerar insights valiosos. Por exemplo, analisar o tempo em que o estoque permanece com o status 'Em espera' ou 'Em inspeção' ajuda a quantificar os atrasos na disponibilidade. Este atributo é útil para entender as causas de longos períodos de permanência do estoque.

Indica se o estoque está disponível para atender aos pedidos e ajuda a analisar atrasos causados por status que impedem a disponibilidade, como inspeção de qualidade ou bloqueios.

Este é um campo importante nas tabelas de saldo ou nível de estoque do Manhattan Active Inventory. Procure 'STATUS_CODE' ou 'INVENTORY_STATUS'.

O tempo de permanência do estoque é um indicador-chave de performance que mede por quanto tempo o estoque fica parado no armazém. Ele é calculado pela diferença entre o evento de conclusão da armazenagem e o evento de registro da saída de mercadorias de um lote específico.

Acompanhar este KPI ajuda as empresas a otimizar os níveis de estoque e melhorar o fluxo de caixa. Um tempo de permanência longo pode indicar excesso de estoque, produtos com baixa rotatividade ou ineficiências no atendimento de pedidos. Reduzir esse tempo costuma ser um dos principais objetivos da gestão de estoque.

Mede o tempo de permanência do estoque e contribui diretamente para o objetivo estratégico de otimizar os níveis de estoque e reduzir os custos de manutenção.

Este é um campo calculado. Para obtê-lo, localize os eventos de conclusão da armazenagem e de registro da saída de mercadorias de um caso e subtraia os respectivos registros de data e hora.

A unidade de medida (UoM) dá contexto ao atributo de quantidade do item. Ela especifica se a quantidade se refere a itens individuais, caixas com vários itens ou paletes inteiros.

Entender a unidade de medida é essencial para fazer análises precisas, especialmente ao comparar produtos ou transações diferentes. Isso garante que KPIs como a produtividade da separação sejam calculados de forma correta e consistente, evitando interpretações equivocadas quando as quantidades são registradas em unidades diferentes.

Dá contexto essencial aos campos de quantidade e garante que as métricas e comparações sejam precisas e relevantes.

Este é um campo padrão nos dados mestres de itens e geralmente também aparece nas tabelas de transações. Procure campos como 'UOM' ou 'UNIT'.

Este atributo representa o valor financeiro do estoque associado a um evento, calculado multiplicando a quantidade do item pelo custo unitário. Ele é especialmente relevante para analisar o impacto financeiro.

O valor do item é essencial para o Dashboard de tendências de descarte de estoque, pois permite quantificar a perda financeira associada aos produtos descartados. Ele ajuda a priorizar iniciativas de redução de custos, com foco em itens de alto valor que são baixados com frequência. Também acrescenta uma dimensão financeira à análise de ajustes e divergências de estoque.

Traduz as movimentações de estoque em impacto financeiro, algo essencial para quantificar os custos de descarte, divergências e excesso de estoque.

Geralmente, este valor é calculado multiplicando a quantidade do item na tabela de transações pelo custo unitário nos dados mestres de itens ou nos dados financeiros. O custo unitário pode estar em campos como 'STANDARD_COST' ou 'UNIT_PRICE'.