Seu Template de Dados de Gestão de Estoque

Este atributo fornece a data e a hora de início de cada atividade registrada. É essencial para ordenar os eventos cronologicamente e calcular as durações entre as diferentes etapas do processo.

Na análise, o horário de início é usado para calcular indicadores-chave de desempenho (KPIs), como tempo de ciclo de armazenagem, tempo de espera de inspeção de qualidade e tempo total de permanência em estoque. Ao analisar os registros de data e hora, as organizações podem identificar quando o trabalho está ocorrendo, medir o desempenho em relação aos cronogramas e descobrir ineficiências temporais no armazém.

Este registro de data e hora é fundamental para sequenciar os eventos corretamente e calcular todas as métricas de desempenho e KPIs baseados em tempo.

Cada registro de transação ou evento no Manhattan Active Inventory deve ter um campo de timestamp associado, geralmente chamado 'CREATE_DTTM' ou 'EVENT_TIMESTAMP'.

O número do Lote ou Batch de Inventário agrupa todas as atividades relacionadas a uma quantidade específica de um produto. Isso permite rastrear o ciclo de vida completo de uma quantidade distinta de estoque, desde o seu recebimento até suas diversas movimentações e eventual saída ou consumo.

No Process Mining, esse atributo é crucial para reconstruir a jornada de ponta a ponta de cada unidade de estoque. Ele permite analisar variantes de processo, tempos de ciclo e gargalos que afetam lotes específicos, como a identificação de lotes que sofrem longos atrasos na inspeção de qualidade ou movimentações internas frequentes antes do envio.

Este é o identificador central que conecta todos os eventos de estoque relacionados em uma única instância de processo, permitindo a análise de ponta a ponta do ciclo de vida do inventário.

Este identificador é geralmente encontrado em tabelas de detalhes de inventário ou dados mestres de lote no Manhattan Active Inventory. Consulte a documentação do sistema para nomes específicos de tabelas e campos.

Este atributo descreve uma etapa ou marco específico no processo de gestão de estoque. Cada atividade representa uma ação distinta realizada no lote de inventário, como recebimento, inspeção, movimentação ou envio.

Analisar a sequência e a frequência dessas atividades é a base do Process Mining. Isso ajuda a visualizar o fluxo do processo, identificar desvios do procedimento padrão e apontar atividades que estão causando atrasos ou retrabalho. Por exemplo, a análise pode revelar se a 'Contagem de Ciclo Realizada' ocorre com frequência após uma tentativa frustrada de picking.

Define as etapas do processo, permitindo a visualização e análise da jornada do estoque do início ao fim.

Normalmente derivado de logs de eventos, códigos de transação ou registros de mudança de status no Manhattan Active Inventory. Pode exigir o mapeamento de códigos técnicos para nomes amigáveis ao usuário.

Este atributo identifica o aplicativo ou módulo de origem que gerou os dados do evento. No contexto de logística moderna, os dados podem vir do WMS principal, de um sistema de gestão de pátio ou de transporte (TMS).

Especificar o sistema de origem é importante para a governança de dados e para entender o seu contexto. Por exemplo, saber se um evento se originou de um sistema automatizado ou de um portal de entrada manual pode ser crucial para a análise de automação.

Fornece contexto essencial sobre a origem dos dados, fundamental para validação, governança e entendimento das interações do sistema.

Normalmente, este é um valor estático adicionado durante o processo de extração de 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 crucial para entender o quão atualizada está a análise.

Em dashboards e relatórios, esse timestamp informa aos usuários o nível de atualização dos dados subjacentes. Ajuda a gerenciar expectativas sobre a latência dos dados e é essencial para o agendamento de atualizações do pipeline de dados.

Garante que os usuários saibam quão atualizados estão os dados, o que é fundamental para decisões operacionais rápidas.

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

O Código de Motivo da Movimentação fornece contexto sobre o porquê de um evento de estoque ter ocorrido. É especialmente importante para atividades não padronizadas, como transferências internas, ajustes, devoluções ou descarte (sucateamento).

Este atributo é fundamental para a análise de causa raiz. Por exemplo, no dashboard de Visão Geral de Discrepância de Inventário, esse código explicaria por que os ajustes foram feitos (ex: 'Mercadorias Danificadas', 'Correção de Contagem de Ciclo', 'Roubo'). Também é usado para analisar os motivos por trás de transferências internas de estoque e descartes.

Explica o "porquê" das movimentações e ajustes, permitindo uma análise poderosa da causa raiz para divergências, descartes e transferências.

Frequentemente, este é um campo em tabelas de transação associado a tipos de movimentação específicos. Procure campos como 'REASON_CODE' ou 'MOVEMENT_TYPE' no Manhattan Active Inventory.

Este atributo fornece a data e a hora de conclusão de cada atividade registrada. Embora alguns eventos sejam instantâneos (StartTime igual a EndTime), outros possuem uma duração, como uma inspeção de qualidade ou uma tarefa de picking.

O horário de término é necessário para calcular o tempo de processamento de atividades individuais. Isso permite uma análise detalhada de quais tarefas específicas estão consumindo mais tempo no processo geral, possibilitando esforços de melhoria direcionados.

Permite calcular a duração de atividades individuais, ajudando a identificar as tarefas exatas que causam atrasos.

Pode ser um campo separado no sistema de origem (ex: 'END_DTTM') ou pode ser igual ao horário de início para eventos instantâneos. Consulte a documentação do Manhattan Active Inventory para a estrutura de dados de eventos.

Este atributo especifica a localização (ex: uma zona, corredor ou endereço/escaninho) associada a um evento de estoque. Ele fornece o contexto geográfico para as movimentações de estoque e atividades dentro do armazém.

Esta é uma dimensão vital para análise, usada em quase todos os dashboards. Ajuda a identificar áreas de gargalo, comparar o desempenho entre diferentes locais e investigar as causas raiz das discrepâncias de inventário. Por exemplo, pode mostrar se uma zona específica apresenta uma alta taxa de erros de picking ou tempos de armazenagem lentos.

Fornece contexto espacial aos eventos de estoque, permitindo analisar gargalos e eficiência vinculados a locais físicos específicos.

Dados de localização são fundamentais em qualquer WMS e devem estar em campos como 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' ou 'ZONE'. Consulte a documentação do Manhattan.

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 crítica para entender a escala das operações e para calcular vários KPIs fundamentais. É usada para determinar a Taxa de Volume de Ajustes Manuais, a Taxa de Descarte por Quantidade e a Produtividade de Separação. A análise da quantidade pode revelar se pedidos grandes ou pequenos possuem características de processo diferentes.

Fornece uma medida de volume para cada atividade, essencial para calcular o throughput, taxas e outros KPIs baseados em volume.

As tabelas de transação no Manhattan Active Inventory conterão um campo de quantidade associado a cada movimento ou evento. Pode ser chamado de 'QTY', 'QUANTITY' ou 'UNITS'.

O SKU (Stock Keeping Unit) é um código exclusivo usado para rastrear um produto. Ele permite diferenciar itens com base em suas características, como tamanho, cor e marca.

No Process Mining, a análise por SKU ajuda a identificar problemas específicos de produtos. Por exemplo, pode revelar se certos SKUs têm tempos de inspeção de qualidade mais longos, são mais propensos a danos e descarte ou estão frequentemente envolvidos em ajustes de estoque. Este é um atributo essencial para dashboards como Análise do Tempo de Ciclo de Armazenagem e Tendências de Descarte de Inventário.

Permite análises no nível do produto, ajudando a identificar se os problemas de processo estão concentrados em itens ou categorias específicas.

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

Este atributo captura o ID de usuário ou o nome da pessoa responsável por realizar uma tarefa específica, como picking, embalagem ou ajuste de estoque. Também pode representar um ID de sistema automatizado ou bot para tarefas automáticas.

Analisar o desempenho por usuário é fundamental para identificar oportunidades de treinamento, reconhecer profissionais de alto desempenho e entender a distribuição da carga de trabalho. É uma dimensão essencial em dashboards relacionados ao desempenho de separação e embalagem e para investigar pontos críticos de ajustes manuais.

Vincula atividades a usuários específicos, permitindo análise de desempenho, balanceamento de carga e identificação de necessidades de treinamento.

Essa informação geralmente é armazenada 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 unidade específica, como um centro de distribuição ou armazém, onde a atividade de estoque está ocorrendo. Ele fornece um agrupamento de nível superior ao da Localização no Armazém (endereço, corredor).

Analisar por armazém é essencial para empresas com várias instalações. Isso permite comparar o desempenho entre os sites, ajudando a identificar as melhores práticas em armazéns de alto desempenho e áreas de melhoria em outros. É uma dimensão fundamental para o dashboard de Produtividade das Atividades do Armazém.

Permite a comparação em alto nível do desempenho dos processos de estoque entre diferentes unidades físicas ou centros de distribuição.

Esta informação costuma fazer parte dos dados mestres de localização ou pode ser derivada do código de Localização no Armazém. Procure campos como 'WH_ID' ou 'SITE_CODE'.

Este atributo booleano indica se uma tarefa de armazenagem cumpriu sua meta de tempo de conclusão. É calculado comparando o tempo de ciclo real da armazenagem (de 'Put-away Initiated' a 'Put-away Completed') com uma meta de negócio predefinida, por exemplo, 4 horas.

Este atributo é usado para calcular o KPI de Taxa de Armazenagem no Prazo. Ele simplifica a análise, permitindo que os usuários filtrem facilmente as armazenagens atrasadas e investiguem suas causas raiz, como a localização no armazém, a categoria do SKU ou o usuário envolvido. Isso auxilia no monitoramento e no cumprimento dos padrões de eficiência operacional.

Mede diretamente a adesão aos níveis de serviço internos para armazenagem, ajudando a identificar e analisar falhas no processo rapidamente.

Este é um campo calculado. Ele requer uma regra de negócio ou definição de SLA (ex: 'Tempo de Armazenagem Alvo = 4 horas') para ser aplicada ao tempo de ciclo calculado.

A Categoria de SKU permite agrupar produtos semelhantes para análises agregadas. Isso pode ser baseado no tipo de produto, requisitos de armazenamento (ex: refrigerados) ou giro de vendas (ex: itens A, B, C).

Este atributo permite obter insights de nível superior em comparação à análise individual de SKUs. Ajuda a responder perguntas como: 'Eletrônicos demoram mais para serem armazenados do que outras categorias?' ou 'O descarte está concentrado em nossa categoria de produtos sazonais?'. Ele é utilizado nos dashboards de Tempo de Ciclo de Armazenagem e Tempo de Espera da Inspeção de Qualidade.

Facilita a análise agregada por agrupamento de produtos, ajudando a revelar tendências e problemas comuns a famílias inteiras de itens.

Normalmente faz parte dos dados mestres do item, vinculados ao SKU. Consulte a configuração de produtos ou mestre de itens do Manhattan Active Inventory.

O Stock Dwell Time é um KPI que mede quanto tempo o estoque fica parado no armazém. É calculado pela diferença entre a 'Armazenagem Concluída' e a 'Saída de Mercadoria Registrada' de um lote.

Monitorar esse KPI ajuda a otimizar níveis de estoque e melhorar o fluxo de caixa. Tempos longos podem indicar excesso de estoque, produtos obsoletos ou falhas no atendimento. Reduzir o dwell time é um objetivo central na gestão de estoque.

Mede o tempo de retenção do estoque, apoiando diretamente a meta de otimizar níveis e reduzir custos de manutenção.

Este é um campo calculado, obtido ao localizar os eventos 'Put-away Completed' e 'Goods Issue Recorded' para um determinado caso e subtrair seus timestamps.

Enquanto o Lote/Batch de Inventário rastreia o item, o Identificador de Tarefa rastreia a instrução de trabalho específica dada a um usuário ou sistema. Por exemplo, um único lote de 100 itens pode ser armazenado por meio de duas tarefas separadas de 50 itens cada.

Este atributo permite uma análise mais granular da eficiência operacional. Ele pode vincular um evento 'Tarefa de Picking Criada' ao seu evento correspondente 'Picking Concluído', permitindo a medição precisa do tempo de execução da tarefa. Isso é útil para analisar o desempenho de separação e armazenagem no nível de tarefa individual.

Fornece um link detalhado entre a criação e a conclusão de tarefas, permitindo medir com precisão cada atribuição de trabalho.

As tabelas de execução no Manhattan contêm um ID exclusivo para cada tarefa. Procure por 'TASK_ID' ou 'WORK_ORDER_ID'.

Este atributo identifica o fornecedor de quem o lote de inventário foi recebido. Essa informação é mais relevante no início do ciclo de vida do inventário, especificamente durante o recebimento de mercadorias e a inspeção de qualidade.

Analisar processos por fornecedor é fundamental para gerenciar o desempenho dos mesmos. Por exemplo, o dashboard de Tempo de Espera da Inspeção de Qualidade usa esse atributo para determinar se o estoque de determinados fornecedores sofre atrasos de inspeção constantes, o que pode indicar problemas de qualidade ou de documentação.

Vincula os processos de estoque a fornecedores específicos, permitindo analisar o desempenho relacionado a eles, como atrasos em inspeções.

Esta informação geralmente está disponível no pedido de compra ou no aviso de embarque antecipado (ASN) associado ao evento de recebimento de mercadorias. Pode exigir a vinculação com dados de compras.

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

Rastrear mudanças no status do inventário pode fornecer insights valiosos. Por exemplo, analisar o tempo gasto em um status 'Em Espera' ou 'Em Inspeção' ajuda a quantificar atrasos na disponibilidade de estoque. Este atributo é útil para entender os motivos por trás de longos tempos de permanência em estoque.

Indica a disponibilidade para atendimento, ajudando a analisar atrasos causados por status de indisponibilidade, como inspeção de qualidade ou bloqueios.

Este é um campo essencial em tabelas de saldo de inventário ou níveis de estoque no Manhattan Active Inventory. Procure por 'STATUS_CODE' ou 'INVENTORY_STATUS'.

Esta métrica mede o tempo gasto trabalhando ativamente em uma tarefa específica. É calculada subtraindo o Horário de Início do Horário de Término do Evento para uma única atividade. Para eventos instantâneos, essa duração é zero.

Analisar o tempo de processamento ajuda a identificar quais etapas específicas do processo são as mais demoradas. Por exemplo, pode diferenciar entre um longo tempo de ciclo de picking causado pelo deslocamento versus um longo tempo gasto na frente de separação. Isso ajuda a direcionar os esforços de melhoria com mais precisão.

Mede a duração de tarefas individuais, ajudando a isolar e analisar as etapas mais demoradas do processo global.

Este é um campo calculado, derivado usando os atributos EventStartTime e EventEndTime dos dados brutos.

A Unidade de Medida (UoM) fornece contexto para o atributo Quantidade de Itens. Ela especifica se a quantidade se refere a itens individuais, caixas contendo vários itens ou paletes inteiros.

Entender a UoM é crucial para uma análise precisa, especialmente ao comparar produtos ou transações diferentes. Isso garante que KPIs como a produtividade de picking sejam calculados de forma correta e consistente, evitando a interpretação incorreta de dados onde as quantidades podem estar registradas em unidades diferentes.

Fornece contexto essencial aos campos de quantidade, garantindo que métricas e comparações sejam precisas e relevantes.

Este é um campo padrão nos dados mestres de itens e costuma ser transferido para as tabelas de transação. Procure campos como 'UOM' ou 'UNIT'.

Este atributo representa o valor financeiro do estoque associado a um evento, calculado como a Quantidade de Itens multiplicada pelo custo unitário. É especialmente relevante para a análise de impacto financeiro.

O Valor do Item é fundamental para o dashboard de Tendências de Descarte de Inventário, pois permite quantificar a perda financeira associada a mercadorias sucateadas. Ajuda a priorizar esforços de redução de custos, focando em itens de alto valor que são frequentemente baixados. Também adiciona uma dimensão financeira aos ajustes e discrepâncias de inventário.

Traduz as movimentações de estoque em impacto financeiro, o que é fundamental para quantificar o custo de descartes, discrepâncias e excesso de estoque.

Geralmente é derivado da multiplicação da Quantidade de Itens da tabela de transação pelo custo unitário dos dados mestres ou financeiros. O custo unitário pode estar armazenado em campos como 'STANDARD_COST' ou 'UNIT_PRICE'.