Depo yönetimi Veri Templateiniz

Depo siparişi, tek bir lojistik sürece ait tüm etkinlikleri başlangıçtan sona kadar bir araya getiren temel vaka tanımlayıcısıdır. Böylece ürünlerin teslim alınması, depoya yerleştirilmesi, toplanması, paketlenmesi veya gönderilmesi dâhil olmak üzere siparişin depodaki yaşam döngüsü baştan sona izlenebilir.

Process Mining analizinde bu öznitelik, her siparişin yolculuğunu yeniden oluşturmanın temelini oluşturur. Analistler tüm olayları belirli bir depo siparişiyle ilişkilendirerek süreç akışlarını görselleştirebilir, siparişlerin çevrim sürelerini ölçebilir ve sipariş karşılama verimliliğini etkileyen farklılıkları veya darboğazları belirleyebilir.

Depoyla ilgili tüm etkinlikleri tek bir süreç örneğinde bir araya getiren temel anahtardır ve sürecin baştan sona analiz edilmesini sağlar.

Bu tanımlayıcı genellikle Manhattan SCALE içindeki temel sipariş yönetimi tablolarında, örneğin sipariş üstbilgisi tablosunda bulunur.

Bu öznitelik, depo yönetimi sürecindeki ayrı adımları veya aşamaları kaydeder. Örnek olarak 'Ürünler depodan toplandı', 'Paketleme başladı' ve 'Sevkiyat gönderildi' verilebilir. Her etkinlik, depo siparişi üzerinde gerçekleştirilen belirli bir işlemi temsil eder.

Process Mining için bu öznitelik önemlidir; süreç haritasındaki düğümleri tanımlar. Etkinliklerin sırasını, sıklığını ve süresini analiz ederek süreç akışlarını görselleştirebilir, standart prosedürden sapmaları belirleyebilir ve işin geciktiği darboğazları saptayabilirsiniz.

Sürecin adımlarını tanımlar, süreç haritasının temelini oluşturur ve operasyon akışıyla farklılıkların analiz edilmesini sağlar.

Depo siparişlerinin ilerleyişini izleyen Manhattan SCALE işlem kodlarından, olay günlüklerinden veya durum güncelleme tablolarından elde edilir.

Bu öznitelik, süreçte kaydedilen her etkinliğin kesin tarih ve saatini verir. Olay günlüğünün kronolojik temelini oluşturur ve belirli bir sipariş için tüm depo işlemlerinin sırasını ve zamanlamasını belirler.

Zamana dayalı Process Mining analizlerinin tümü için olay zamanı gereklidir. Etkinlikler arasındaki çevrim sürelerini ve sürecin toplam süresini hesaplamak, gecikmeleri belirlemek ve süreç performansını farklı dönemlerde incelemek için kullanılır. Güvenilir bir süreç haritası oluşturmak ve anlamlı performans metrikleri elde etmek için zaman damgalarının doğru olması önemlidir.

Olayları doğru sıraya koymak ve çevrim süresi ile teslim süresi gibi süreye dayalı metrikleri hesaplamak için bu zaman damgası gereklidir.

Manhattan SCALE içindeki olay günlüğü tablolarında veya işlem kayıtlarında, etkinlik bilgileriyle birlikte bulunur. Alan adları genellikle 'created_ts', 'event_timestamp' veya 'status_change_date' gibi olur.

Bu öznitelik, olay verisinin oluşturulduğu kaynak uygulamayı belirtir. Bu süreçte değer genellikle 'Manhattan SCALE' olur.

Birden fazla sistemin entegre olduğu ortamlarda bu alan, veri kaynaklarını birbirinden ayırmaya yardımcı olur. Verinin nereden geldiğini gösterir; bu bilgi veri yönetişimi, sorun giderme ve farklı platformlardaki veri yakalama süreçlerinin olası farklılıklarını anlamak açısından önem taşıyabilir.

Verinin kaynağı hakkında gerekli bağlamı sağlar. Karmaşık BT ortamlarında veri yönetişimi, doğrulama ve entegrasyon çalışmaları için önemlidir.

Veri setini etiketlemek için genellikle veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) sürecinde eklenen sabit bir değerdir.

Bu öznitelik, verinin Manhattan SCALE sisteminden en son ne zaman çıkarılıp Process Mining aracına yüklendiğini gösterir. Analiz edilen verinin güncelliğini belirtir.

Bu bilgi, kullanıcıların analiz verisinin ne kadar güncel olduğunu anlamasına yardımcı olur. Gerçek zamanlı veriye mi yoksa belirli bir andaki görüntüye mi baktıklarını gösterir. Bu ayrım, bilinçli operasyonel kararlar almak ve raporlama yapmak için önemlidir.

Verinin güncelliğini göstererek kullanıcıların analiz ve raporların hangi dönemi kapsadığını anlamasına yardımcı olur.

Bu zaman damgası genellikle veri yükleme sırasında ETL aracı veya veri hattı tarafından oluşturulur ve saklanır.

Bitiş zamanı, bir etkinliğin tamamlandığı anı belirtir. Başlangıç zamanıyla (EventTime) birlikte kullanıldığında, tek tek görevlerin işlem süresi kesin olarak hesaplanabilir. Her olayın ayrı bir bitiş zamanı olmayabilir; ancak 'Toplama' veya 'Paketleme' gibi etkinliklerde bu veri çok değerlidir.

Analizde bitiş zamanı, kaynak verimliliğini ve görev süresini anlamak için önemli olan 'ProcessingTime' metriğini hesaplamakta kullanılır. Böylece hangi etkinliklerin en uzun sürdüğü, toplam çevrim süresine ve olası gecikmelere nasıl katkıda bulunduğu belirlenebilir.

Tek tek etkinliklerin işlem süresini kesin olarak hesaplamayı sağlar. Böylece en çok zaman ve kaynak tüketen görevler belirlenebilir.

Başlangıç zamanıyla aynı işlem günlüklerinde, 'completed_ts' veya 'end_time' gibi ayrı bir alanda bulunabilir. Doğrudan mevcut değilse bazen sonraki etkinliğin başlangıç zamanından çıkarılabilir.

Bu öznitelik, mal kabulü veya toplama gibi önemli bir kontrol noktasında ölçülen ürün miktarını kaydeder. Planlanandan farklı olabilen, fiziksel olarak işlem gören miktarı gösterir.

Farkları belirlemek için gerçek miktarı planlanan miktarla karşılaştırmak gerekir. 'Sipariş miktarı farkı eğilimleri' Dashboardı ve ilgili KPI bu karşılaştırmaya dayanır. Farkları izlemek; tedarikçi doğruluğu, envanter kayıtları veya toplama hatalarıyla ilgili sorunları belirlemeye yardımcı olur. Bu sorunların giderilmesi, envanter kayıtlarının doğruluğunu korumak açısından önemlidir.

Planlanan ve gerçekleşen miktarlar arasındaki farkları belirlemeye yardımcı olur; olası envanter doğruluğu sorunlarını veya operasyonel hataları ortaya çıkarır.

Manhattan SCALE içinde mal kabulü, sayım veya toplama gibi etkinliklere ait işlem ayrıntısı kayıtlarında bulunur.

Bu öznitelik, giden depo siparişi için hizmet düzeyi anlaşmasını (SLA) veya hedef teslimat tarihini belirtir. Depo operasyonlarının zamanında teslimat performansını ölçerken esas alınan son tarihtir.

Bu tarih, performans değerlendirmesinde önemli bir ölçüttür. Bir siparişin zamanında karşılanıp karşılanmadığını belirlemek için 'Sevkiyatların zamanında gerçekleşme performansı' Dashboardında ve 'Zamanında sevkiyat oranı' KPI’ında kullanılır. Bu tarihi kaçıran siparişleri analiz etmek, gecikmelerin sistemik nedenlerini belirlemeye ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olur.

Sevkiyatların zamanında gerçekleşme performansını ve müşteri hizmet düzeyi anlaşmalarına uyumu ölçmek için temel ölçüttür.

Genellikle Manhattan SCALE içindeki sipariş üstbilgisi tablosunda saklanır ve çoğu zaman üst sistemdeki bir ERP veya Sipariş Yönetim Sisteminden alınır.

Bu öznitelik, toplama, paketleme veya depoya yerleştirme gibi belirli bir depo görevini gerçekleştirmekten sorumlu kullanıcının kimliğini kaydeder. Süreç etkinliklerini görev alan çalışanlarla ilişkilendirir.

Kullanıcı/operatör kimliğine göre performansı analiz etmek, kaynak kullanımını ve kişi ya da ekip verimliliğini anlamak için gereklidir. En iyi performans gösterenleri, eğitim ihtiyaçlarını ve iş yükü dağılımını belirlemeye yardımcı olur. Bu veri, 'Operatöre göre kaynak kullanımı' Dashboardı ve ilgili KPI’lar için temel oluşturur; yöneticilerin personel planlamasını ve görev dağılımını iyileştirmesini sağlar.

Süreç performansını belirli kişiler veya ekiplerle ilişkilendirerek iş yükü, verimlilik ve kaynak dağılımının analiz edilmesini sağlar.

Bu bilgi genellikle Manhattan SCALE işlem günlüklerinde, 'user_id', 'operator' veya 'executed_by' gibi alanlarda kaydedilir.

Genellikle SKU (stok tutma birimi) olarak bilinen bu öznitelik, depo etkinliğine konu olan belirli ürünü tanımlar. Bir depo siparişinde, her biri ayrı satırlarda veya görevlerde işlenen birden fazla malzeme bulunabilir.

Süreci malzeme kimliğine göre analiz etmek, ürüne özgü sorunları ortaya çıkarabilir. Örneğin bazı ürünlerde kalite kontrol başarısızlıkları, toplama hataları veya boyut, ağırlık ya da depolama gereksinimleri nedeniyle daha uzun işlem süreleri görülebilir. Bu analiz, farklı ürün türleri için depolama stratejilerini ve elleçleme prosedürlerini iyileştirmeye yardımcı olur.

Ürün düzeyinde analiz yaparak belirli ürünlerin süreç gecikmeleri, hatalar veya yeniden çalışmayla ilişkili olup olmadığını belirlemeyi sağlar.

Manhattan SCALE içindeki sipariş satırı tablolarında bulunur ve ana depo siparişiyle ilişkilendirilir.

Sipariş türü, depo siparişinin genel amacını belirtir. Yaygın türler arasında müşteri sevkiyatları (giden), tedarikçi teslimatları (gelen), konumlar arası stok transferleri (kurum içi) ve iadeler bulunur.

Bu öznitelik, süreç analizini bölümlere ayırmayı sağlar. Sipariş türüne göre filtreleme yaparak mal kabulü ile sevkiyat gibi farklı süreçlerin performansını karşılaştırabilirsiniz. Bu süreçlerin adımları, kaynakları ve performans hedefleri çoğu zaman birbirinden farklıdır; bu nedenle hepsini birlikte analiz etmek yanıltıcı olabilir.

Gelen ve giden süreçler gibi akışları ve performans beklentileri farklı olan süreçleri ayırıp karşılaştırmayı sağlar.

Manhattan SCALE içindeki sipariş üstbilgisi verilerinde bulunur. Alanın adı 'order_type', 'transaction_type' veya benzeri olabilir.

Bu öznitelik, depolama veya ürün alma etkinliğinde kullanılan fiziksel konumu (ör. 5. koridor, 3. göz, C düzeyi) belirtir. Depo sürecine mekânsal bağlam kazandırır.

Etkinlikleri depolama konumuna göre analiz etmek, depo yerleşimini ve malzeme akışını iyileştirmek için önemlidir. Sık kullanılan konumları, toplama sırasında verimsiz güzergâhları veya yoğunluğun yaşandığı alanları belirlemeye yardımcı olabilir. Bu veri, depoya yerleştirme ve toplama verimliliğinin analizini destekleyerek depolama stratejilerini iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Depo içindeki hareketlere mekânsal bağlam kazandırır; yerleşim verimliliğinin, yol sürelerinin ve toplama güzergâhlarının iyileştirilmesinin analiz edilmesini sağlar.

Manhattan SCALE içindeki depoya yerleştirme ve toplama etkinliklerinin görev düzeyindeki verilerinde, 'location_id', 'bin_code' veya 'source_location' gibi alanlarda bulunur.

Bu öznitelik, 'Sevkiyat gönderildi' gibi depo sürecinin sipariş için son adımını belirten zaman damgasıdır. Sipariş karşılama sürecinin fiilen tamamlandığı zamanı gösterir.

Zamanında sevkiyat performansını hesaplamak için bu tarih doğrudan 'İstenen tamamlanma tarihi' ile karşılaştırılır. Depo sorumluluğunun sipariş için ne zaman sona erdiğini doğrulayan gerçek veridir. Bu özniteliğin analizi, sipariş karşılama çevrim sürelerini ve SLA’lara göre performansı doğru ölçmeye yardımcı olur.

Siparişin tamamlandığı gerçek zaman damgasını verir. Gerçek çevrim sürelerini hesaplamak ve istenen tarihlere göre performansı ölçmek için kullanılır.

Süreçteki son etkinliğin, örneğin 'Sevkiyat gönderildi' veya 'Depo siparişi tamamlandı' etkinliğinin zaman damgasına karşılık gelir.

Bu öznitelik, 'Kalite kontrolü yapıldı' etkinliğinin sonucunu kaydeder. Teslim alınan ürünlerin gerekli kalite standartlarını karşılayıp karşılamadığını veya ek işlem gerekip gerekmediğini gösterir.

Kalite yönetimi analizinde bu öznitelik önemlidir. 'Kalite kontrol uyumluluk oranı’nı yalnızca kurallara uyum açısından değil, sonuçlar bakımından da izlemeye yardımcı olur. Tedarikçiye veya malzemeye göre başarısızlık oranlarını analiz etmek, satın alma kararlarını iyileştirebilir ve düşük kaliteli ürünlerin sonraki aşamalarda yol açtığı maliyetleri azaltabilir.

Kalite kontrollerinin sonucunu göstererek tedarikçi kalitesinin, ürün sorunlarının ve inceleme sürecinin etkinliğinin analiz edilmesini sağlar.

Manhattan SCALE dokümantasyonuna başvurun. Bu bilgi muhtemelen kalite yönetimi veya mal kabulü görevleriyle ilgili tablolarda saklanır.

Bu öznitelik, depo görevini gerçekleştirmek için kullanılan malzeme elleçleme ekipmanını (MHE) veya teknolojiyi belirtir. Belirli forklift kimliklerini, transpalet numaralarını veya el tipi RF tarayıcı kimliklerini içerebilir.

Bu veri, insan operatörlerin ötesinde kaynak kullanımını analiz etmek için de değerlidir. Maliyeti yüksek ekipmanların kullanım biçimlerini anlamaya, bakım planlamasına ve ihtiyaç duyulduğunda doğru araçların hazır olmasını sağlamaya yardımcı olur. Analiz için ek bir boyut sunarak 'Kaynak kullanımı (toplama)' gibi KPI’ları doğrudan destekler.

Ekipman kullanımını ve bunun süreç verimliliğine etkisini analiz etmeyi sağlar; bakım takvimlerinin ve MHE yatırımlarının yönetimine yardımcı olur.

Manhattan SCALE dokümantasyonuna veya sistem günlüklerine başvurun. Sistem bu bilgiyi kaydedecek şekilde yapılandırılmışsa görev yürütme kayıtlarında izleniyor olabilir.

Bu hesaplanan metrik, gelen ürün sürecinin önemli bir bölümünü ölçer: 'Ürünler teslim alındı ve sayıldı' etkinliği ile 'Ürünler depoda rafa yerleştirildi' etkinliği arasındaki süreyi. Mal kabul alanının ve rafa yerleştirme operasyonlarının verimliliğini ortaya koyar.

Bu süre, 'Mal kabulünden rafa yerleştirmeye çevrim' Dashboardı ve ilgili KPI için temel girdilerden biridir. Yüksek değerler, mal kabul alanındaki darboğazlara, rafa yerleştirme görevlerinin oluşturulmasındaki gecikmelere veya verimsiz güzergâhlara işaret edebilir. Bunların tümü envanterin kullanıma sunulmasını geciktirir.

Gelen ürün sürecinin önemli bir adımındaki verimliliği ayrı olarak ölçer ve envanterin kullanıma sunulmasını geciktiren darboğazları ortaya çıkarır.

Belirli bir vaka için 'Ürünler teslim alındı ve sayıldı' ile 'Ürünler depoda rafa yerleştirildi' olaylarının zaman damgaları arasındaki fark hesaplanarak elde edilir.

Bu metrik, 'Gerçek miktar' değerinden 'Planlanan miktar' çıkarılarak hesaplanır. Sıfır dışındaki değerler, işlem gören ürün miktarı ile beklenen miktar arasında fark olduğunu gösterir. Değer pozitif (fazla) veya negatif (eksik) olabilir.

Bu öznitelik, 'Sipariş miktarı fark oranı' KPI’sının temelini oluşturur. Mal kabulü veya toplama sırasında oluşan hataların boyutunu ölçerek envanter doğruluğunu izleyen Dashboardlar için net bir metrik sunar. Operasyonel hassasiyeti artırmak için bu farkların eğilimlerini ve kök nedenlerini incelemek önemlidir.

Envanter ve sipariş karşılama hatalarının miktarını doğrudan ölçer; doğruluğu ve farkların mali etkisini izlemek için net bir metrik sunar.

Process Mining aracında ActualQuantity - PlannedQuantity formülüyle hesaplanan bir alandır.

Bu öznitelik, ilk depo siparişine veya görev talimatına göre teslim alınması, toplanması ya da işlenmesi beklenen ürün miktarını belirtir. Gerçek operasyonun karşılaştırıldığı temel değerdir.

Farkları hesaplamak için bu değer 'Gerçek miktar' ile birlikte kullanılır. Planlanan ve gerçekleşen miktarlar arasında sık sık fark görülmesi; tedarikçi sevkiyatları, envanter doğruluğu veya toplama süreçleriyle ilgili sorunlara işaret edebilir. Bu nedenle kalite ve doğruluk analizlerinde önemli bir özniteliktir.

Miktar doğruluğunu ölçmek için temel değer sağlar ve envanteri ya da sipariş karşılamayı etkileyen farkları belirlemeye yardımcı olur.

Manhattan SCALE içindeki sipariş satırı veya görev ayrıntısı tablolarında bulunur.

Sevkiyat kimliği, aynı araçla veya aynı yük kapsamında taşınan bir ya da daha fazla depo siparişini bir araya getiren üst düzey bir tanımlayıcıdır. Tek tek siparişleri belirli bir taşıma olayıyla ilişkilendirir.

Analizde sevkiyat kimliği, lojistik operasyonlarını daha geniş bir açıdan incelemeyi sağlar. Bekleme ve yükleme aşamalarındaki birleştirme verimliliğini analiz etmek, sevkiyat düzeyinde zamanında teslimat performansını ölçmek ve siparişlerin birleştirilmesinin toplam teslim sürelerini nasıl etkilediğini anlamak için kullanılabilir.

Birden fazla siparişi tek bir sevkiyat olayında bir araya getirerek birleştirme, bekleme ve yükleme süreçlerinin analiz edilmesini sağlar.

Manhattan SCALE içindeki taşıma veya sevkiyat yönetimi tablolarında bulunur. Bu kimlik genellikle birden fazla depo siparişiyle ilişkilidir.

Bu metrik, her depo siparişi için 'Depo siparişi oluşturuldu' olayından 'Depo siparişi tamamlandı' olayına kadar geçen toplam süreyi hesaplar. Depo sipariş karşılama sürecinin baştan sona verimliliğini ölçen temel performans göstergelerinden biridir.

Dashboardlarda ve analizlerde genel performansı gösterir. Eğilimleri izlemek, olağan dışı uzun çevrim sürelerini belirlemek ve performansı zaman içinde karşılaştırmak için kullanılır. 'Genel sipariş karşılama çevrim süresi' Dashboardını ve ilgili KPI’yı doğrudan destekler.

Bu KPI, deponun baştan sona hızını ve verimliliğini ölçer; müşteri memnuniyetini ve operasyon maliyetlerini doğrudan etkiler.

Hesaplanan bu alan, her depo siparişindeki ilk ve son olayların zaman damgaları arasındaki farktan elde edilir.

Bu öznitelik, giden sevkiyata atanan lojistik iş ortağını veya taşıyıcıyı (ör. FedEx, UPS, DHL) belirtir. Depo sürecini sonraki taşıma aşamasıyla ilişkilendirir.

Taşıyıcıya göre performansı analiz etmek, tedarik zinciri hakkında önemli bilgiler sağlayabilir. Bazı taşıyıcıların daha uzun bekleme süreleriyle, sık gecikmelerle veya özel elleçleme gereksinimleriyle ilişkili olup olmadığını gösterir. Bu bilgi, taşıyıcı performansını değerlendirmek ve lojistik iş ortaklıklarını iyileştirmek için kullanılabilir.

Depo operasyonlarını lojistik iş ortaklarıyla ilişkilendirir. Taşıyıcıya göre performans analizi yaparak taşımayla ilgili olası darboğazları belirlemeyi sağlar.

Manhattan SCALE içindeki sevkiyat veya taşıma planlama tablolarında bulunur ve genellikle sipariş üstbilgisiyle ilişkilendirilir.

Bu boole özniteliği, aynı siparişte aynı malzeme için 'Ürün depodan toplandı' etkinliğinin birden fazla kez gerçekleştirilmesi gibi yeniden çalışma örneklerini belirler. Süreç akışındaki örüntüler analiz edilerek elde edilir.

Yeniden çalışmayı işaretlemek, süreç verimsizliklerini ve hatalarını belirlemek açısından önemlidir. 'Toplama sırasında yeniden çalışma oranı' KPI’sının hesaplanmasına yardımcı olur; analistlerin tekrarlanan adımların bulunduğu vakaları ayırıp incelemesini sağlar. Yeniden çalışmaya yol açan etkenleri anlamak, operasyon maliyetlerini düşürmek ve süreç kalitesini artırmak için önemlidir.

Süreçteki verimsiz döngüleri ve tekrarlanan işleri işaretler. Bunlar çoğu zaman gecikmelerin ve artan operasyon maliyetlerinin görünmeyen nedenleridir.

Bu hesaplanan öznitelik, genellikle belirli tekrarlanan etkinlik örüntülerini (ör. kendi üzerine döngüler veya kısa döngüler) saptayan kurallar tanımlanarak Process Mining aracında elde edilir.

Bu boole özniteliği, 'Gerçek tamamlanma tarihi' ile 'Talep edilen tamamlanma tarihi' karşılaştırılarak elde edilir. Sipariş zamanında tamamlandıysa doğru, geciktiyse yanlış değerini alır.

Bu öznitelik, filtreleme ve toplulaştırmayı kolaylaştırarak performans analizini basitleştirir. 'Zamanında sevkiyat oranı' KPI’sının hesaplanmasında kullanılır ve müşteri SLA’larına uyumu izleyen Dashboardları destekler. Uyumluluk gösteren siparişleri göstermeyenlerden hızla ayırarak geciken siparişlerin kök nedenlerini analiz etmenizi sağlar.

Tarih karşılaştırmalarını basit bir doğru/yanlış işaretine dönüştürerek performans raporlamasını kolaylaştırır ve zamanında sevkiyat oranının kolayca hesaplanmasını sağlar.

'ActualCompletionDate' <= 'RequestedCompletionDate' karşılaştırmasıyla hesaplanır. Bu mantık Process Mining aracında uygulanır.