Envanter Yönetimi Veri Şablonunuz

Envanter Parti veya Lot numarası, bir ürünün belirli bir miktarı ile ilgili tüm faaliyetleri gruplandırır. Bu, ayrı bir stok miktarının, envantere alınmasından çeşitli hareketlerine ve nihai olarak çıkışına veya tüketimine kadar tam yaşam döngüsünü izlemeyi sağlar.

Process Mining'de bu öznitelik, her bir envanter biriminin uçtan uca yolculuğunu yeniden yapılandırmak için kritik öneme sahiptir. Kalite kontrolünde uzun gecikmeler yaşayan veya sevkiyat öncesi sık iç hareketlere maruz kalan partileri belirlemek gibi, belirli partileri etkileyen süreç varyantlarının, döngü sürelerinin ve darboğazların analizine olanak tanır.

Bu, ilgili tüm envanter olaylarını tek bir süreç örneğine bağlayan ve envanter yaşam döngüsünün uçtan uca analizini sağlayan temel tanımlayıcıdır.

Bu tanımlayıcı genellikle Manhattan Active Inventory içindeki envanter detay tablolarında veya lot ana verilerinde bulunur. Belirli tablo ve alan adları için sistem belgelerine başvurun.

Bu öznitelik, envanter yönetimi sürecindeki belirli bir adımı veya kilometre taşını tanımlar. Her aktivite, envanter partisi üzerinde gerçekleştirilen ayrı bir eylemi temsil eder; örneğin, alma, denetleme, taşıma veya sevkiyat.

Bu aktivitelerin sırasını ve sıklığını analiz etmek, Process Mining'in temelini oluşturur. Süreç akışını görselleştirmeye, standart prosedürden sapmaları belirlemeye ve gecikmelere veya yeniden çalışmalara neden olan aktiviteleri tespit etmeye yardımcı olur. Örneğin, analiz, başarısız bir toplama girişiminden sonra 'Döngü Sayımı Gerçekleştirildi'nin sık sık meydana gelip gelmediğini ortaya çıkarabilir.

Sürecin adımlarını tanımlar, envanter yolculuğunun baştan sona görselleştirilmesini ve analiz edilmesini sağlar.

Bu, genellikle Manhattan Active Inventory içindeki olay günlüklerinden, işlem kodlarından veya durum değişikliği kayıtlarından türetilir. Teknik kodlardan kullanıcı dostu adlara eşleme gerektirebilir.

Bu öznitelik, kaydedilen her aktivitenin başlangıç tarih ve saatini sağlar. Olayları kronolojik olarak sıralamak ve farklı süreç adımları arasındaki süreleri hesaplamak için hayati öneme sahiptir.

Analizde, başlangıç zamanı, depoya yerleştirme döngü süresi, kalite kontrol süresi ve genel stok bekleme süresi gibi temel performans göstergelerini hesaplamak için kullanılır. Zaman damgalarını analiz ederek, kuruluşlar ne zaman iş yapıldığını belirleyebilir, programlara karşı performansı ölçebilir ve depodaki zamana dayalı verimsizlikleri ortaya çıkarabilir.

Bu zaman damgası, olayları doğru bir şekilde sıralamak ve tüm zamana dayalı performans metrikleri ile KPI'ları hesaplamak için temeldir.

Manhattan Active Inventory'deki her işlem veya olay kaydının, genellikle 'CREATE_DTTM' veya 'EVENT_TIMESTAMP' gibi adlandırılan ilişkili bir zaman damgası alanı olmalıdır.

Bu öznitelik, olay verilerini oluşturan kaynak uygulamayı veya modülü tanımlar. Modern bir lojistik ortamında, veri çekirdek WMS'den, bir saha yönetim sisteminden veya bir ulaşım yönetim sisteminden gelebilir.

Kaynak sistemi belirtmek, veri yönetimi ve verinin bağlamını anlamak için önemlidir. Örneğin, bir olayın otomatik bir sistemden mi yoksa manuel bir giriş portalından mı kaynaklandığını bilmek, otomasyon analizi için kritik olabilir.

Verinin kökeni hakkında temel bağlam sağlar, bu da veri doğrulama, yönetişim ve sistem etkileşimlerini anlamak için kritik öneme sahiptir.

Bu, genellikle veri çıkarma işlemi sırasında veri kümesinin kaynağını belirlemek için eklenen statik bir değerdir.

Bu öznitelik, verilerin kaynak sistemden çekildiği tarih ve saati kaydeder. Analizin güncelliğini anlamak için çok önemli bir metadata alanıdır.

Dashboard'lar ve raporlarda, bu zaman damgası kullanıcılara temel verilerin ne kadar güncel olduğunu bildirir. Veri gecikmesi hakkındaki beklentileri yönetmeye yardımcı olur ve veri akışı yenilemelerini planlamak için esastır.

Kullanıcıların verilerin güncelliğinden haberdar olmasını sağlar, bu da zamanında ve bilinçli operasyonel kararlar almak için kritik öneme sahiptir.

Bu zaman damgası, veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) aracı veya betiği tarafından oluşturulur ve veri kümesine eklenir.

Bu öznitelik, bir envanter olayıyla ilişkili bölge, koridor veya raf gibi konumu belirtir. Depo içindeki stok hareketleri ve faaliyetleri için coğrafi bağlam sağlar.

Bu, neredeyse her dashboard'da kullanılan analiz için hayati bir boyuttur. Darboğaz alanlarını belirlemeye, farklı konumlar arasında performansı karşılaştırmaya ve envanter tutarsızlıklarının kök nedenlerini araştırmaya yardımcı olur. Örneğin, belirli bir bölgenin yüksek toplama hatası oranına veya yavaş yerleştirme sürelerine sahip olup olmadığını gösterebilir.

Envanter olaylarına uzamsal bağlam sağlar, belirli fiziksel konumlarla bağlantılı darboğazların, verimliliğin ve sorunların analizine olanak tanır.

Konum verileri, herhangi bir WMS'nin temel bir parçasıdır ve genellikle 'LOCATION_ID', 'BIN_CODE' veya 'ZONE' gibi alanlarda envanter işlem tablolarında bulunmalıdır. Manhattan Active Inventory belgelerine başvurun.

Bu öznitelik, toplama, paketleme veya envanter ayarlama gibi belirli bir görevi yerine getirmekten sorumlu kişinin kullanıcı kimliğini veya adını yakalar. Otomatik görevler için otomatik bir sistem veya bot kimliğini de temsil edebilir.

Kullanıcıya göre performans analizi, eğitim fırsatlarını belirlemek, yüksek performanslı kişileri tanımak ve iş yükü dağılımını anlamak için kritiktir. Toplama ve paketleme performansıyla ilgili dashboard'larda ve manuel ayarlama noktalarını araştırmak için önemli bir boyuttur.

Süreç faaliyetlerini belirli kullanıcılara bağlar, performans analizi, iş yükü dengeleme ve eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesini sağlar.

Bu bilgi genellikle işlem verileriyle birlikte 'USER_ID', 'EXECUTED_BY' veya 'RESOURCE_ID' gibi alanlarda saklanır. Manhattan Active Inventory belgelerine başvurun.

Hareket Neden Kodu, bir envanter olayının neden gerçekleştiğine dair bağlam sağlar. Özellikle iç transferler, ayarlamalar, iadeler veya hurdaya çıkarma gibi standart dışı aktiviteler için önemlidir.

Bu öznitelik, kök neden analizi için hayati öneme sahiptir. Örneğin, Envanter Farkı Genel Bakış dashboard'unda bu kod, neden ayarlamalar yapıldığını (örneğin, 'Hasarlı Ürünler', 'Döngü Sayımı Düzeltmesi', 'Hırsızlık') açıklayacaktır. Ayrıca iç stok transferlerinin ve hurdaya çıkarmanın arkasındaki nedenleri analiz etmek için de kullanılır.

Envanter hareketlerinin ve ayarlamalarının arkasındaki 'nedeni' açıklayarak, farklılıklar, hurdaya ayırmalar ve transferler için güçlü kök neden analizine olanak tanır.

Bu genellikle belirli hareket türleriyle ilişkili işlem tablolarında bir alandır. Manhattan Active Inventory'de 'REASON_CODE' veya 'MOVEMENT_TYPE' gibi alanları arayın.

Bu öznitelik, kaydedilen her aktivitenin tamamlanma tarih ve saatini sağlar. Bazı olaylar anlık olsa da (BaşlangıçZamanı BitişZamanına eşittir), diğerleri kalite kontrolü veya toplama görevi gibi bir süreye sahiptir.

Bitiş zamanı, bireysel aktivitelerin işleme süresini hesaplamak için gereklidir. Bu, genel süreç içinde en çok zaman alan belirli görevlerin ayrıntılı bir analizini yaparak, hedefe yönelik iyileştirme çabalarını mümkün kılar.

Bireysel faaliyet sürelerinin hesaplanmasına olanak tanır, süreç gecikmelerine neden olan kesin görevleri belirlemeye yardımcı olur.

Bu, kaynak sistemde ayrı bir alan olabilir (örneğin, 'END_DTTM') veya anlık olaylar için başlangıç zamanıyla aynı olabilir. Olay veri yapısı için Manhattan Active Inventory belgelerine başvurun.

Stok Tutma Birimi veya SKU, bir ürünü izlemek için kullanılan ayrı bir koddur. Ürünlerin boyut, renk ve marka gibi özelliklerine göre farklılaştırılmasını sağlar.

Process Mining'de SKU'ya göre analiz yapmak, ürüne özgü sorunları belirlemeye yardımcı olur. Örneğin, belirli SKU'ların daha uzun kalite kontrol sürelerine sahip olup olmadığını, hasara ve hurdaya daha yatkın olup olmadığını veya sıklıkla envanter ayarlamalarına dahil olup olmadığını ortaya çıkarabilir. Bu, Depoya Yerleştirme Döngü Süresi Analizi ve Envanter Hurda Eğilimleri gibi dashboard'lar için önemli bir özniteliktir.

Ürün düzeyinde analizlere olanak tanır, süreç sorunlarının belirli öğelerde veya ürün kategorilerinde yoğunlaşıp yoğunlaşmadığını belirlemeye yardımcı olur.

SKU, ürün ana verileri ve envanter işlem tablolarında temel bir alandır. 'SKU', 'ITEM_ID' veya 'PRODUCT_CODE' adında alanlar arayın.

Bu öznitelik, alınan, taşınan, toplanan veya ayarlanan ürün sayısı gibi bir envanter olayıyla ilişkili ürün miktarını temsil eder.

Miktar, operasyonların ölçeğini anlamak ve birkaç temel KPI'yı hesaplamak için kritik bir ölçüdür. Manuel Ayarlama Hacmi Oranı, Miktara Göre Hurda Oranı ve Toplama Verimliliği'ni belirlemek için kullanılır. Miktarı analiz etmek, büyük veya küçük siparişlerin farklı süreç özelliklerine sahip olup olmadığını ortaya çıkarabilir.

Her faaliyet için bir hacim ölçüsü sağlar, bu da verimlilik, oranlar ve diğer hacme dayalı KPI'ları hesaplamak için temeldir.

Manhattan Active Inventory'deki işlem tabloları, her hareket veya olayla ilişkili bir miktar alanı içerecektir. 'QTY', 'QUANTITY' veya 'UNITS' olarak adlandırılabilir.

Bu öznitelik, envanter aktivitesinin gerçekleştiği dağıtım merkezi veya depo gibi belirli tesisi tanımlar. Belirli Depo Konumundan (raf, koridor) daha üst düzey bir gruplama sağlar.

Birden fazla tesisi olan şirketler için depoya göre analiz esastır. Sahalar arasında performans karşılaştırması yapmaya olanak tanıyarak, yüksek performanslı depolarda en iyi uygulamaları ve diğerlerinde iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur. Depo Aktivite Verimliliği dashboard'u için önemli bir boyuttur.

Envanter süreci performansının farklı fiziksel sahalar veya dağıtım merkezleri arasında üst düzey karşılaştırmasına olanak tanır.

Bu bilgi genellikle konum ana verilerinin bir parçasıdır veya Depo Konumu kodundan türetilebilir. 'WH_ID' veya 'SITE_CODE' gibi alanları arayın.

Bu öznitelik, envanterin belirli bir andaki durumunu açıklar. Stoğun siparişlere tahsis için mevcut olup olmadığını, kalite kontrolünden geçip geçmediğini, başka nedenlerle engellenip engellenmediğini veya transit halinde olup olmadığını gösterir.

Envanter durumundaki değişiklikleri izlemek değerli içgörüler sağlayabilir. Örneğin, 'Beklemede' veya 'İncelemede' durumunda geçirilen süreyi analiz etmek, envanter kullanılabilirliğindeki gecikmeleri nicel olarak belirlemeye yardımcı olur. Bu öznitelik, uzun stok bekleme sürelerinin arkasındaki nedenleri anlamak için faydalıdır.

Stokun karşılanabilirliğini gösterir, kalite kontrol veya bekletme gibi mevcut olmayan durumların neden olduğu gecikmeleri analiz etmeye yardımcı olur.

Bu, Manhattan Active Inventory içindeki envanter dengesi veya stok seviyesi tablolarında önemli bir alandır. 'STATUS_CODE' veya 'INVENTORY_STATUS' alanlarını arayın.

Bu metrik, belirli bir görev üzerinde aktif olarak harcanan süreyi ölçer. Tek bir aktivite için Olay Başlangıç Zamanı'nın Olay Bitiş Zamanı'ndan çıkarılmasıyla hesaplanır. Anlık olaylar için bu süre sıfırdır.

İşlem süresini analiz etmek, süreçteki hangi belirli adımların en çok zaman aldığını belirlemeye yardımcı olur. Örneğin, uzun bir toplama döngü süresinin seyahatten mi yoksa toplama yüzeyinde uzun süre geçirilmesinden mi kaynaklandığını ayırt edebilir. Bu, iyileştirme çabalarını daha hassas bir şekilde odaklamaya yardımcı olur.

Bireysel görevlerin süresini ölçer, genel süreçteki en çok zaman alan adımları izole etmeye ve analiz etmeye yardımcı olur.

Bu, ham verilerden EventStartTime ve EventEndTime öznitelikleri kullanılarak türetilen hesaplanmış bir alandır.

Envanter Partisi/Lot'u ürünü izlerken, Görev Tanımlayıcısı bir kullanıcıya veya sisteme verilen belirli iş talimatını izler. Örneğin, 100 ürünlük tek bir parti, her biri 50 üründen oluşan iki ayrı görev aracılığıyla yerleştirilebilir.

Bu öznitelik, operasyonel verimliliğin daha ayrıntılı analizine olanak tanır. Bir 'Toplama Görevi Oluşturuldu' olayını, karşılık gelen 'Toplama Tamamlandı' olayıyla ilişkilendirerek görev yürütme süresinin hassas ölçümünü sağlayabilir. Bu, bireysel görev düzeyinde toplama ve yerleştirme performansını analiz etmek için faydalıdır.

Görev oluşturma ve tamamlama olayları arasında ayrıntılı bir bağlantı sağlar, ayrı iş görevlerinin hassas ölçümüne olanak tanır.

Manhattan Active Inventory'deki görev yönetimi veya yürütme tabloları, her görev için benzersiz bir kimlik içerecektir. 'TASK_ID' veya 'WORK_ORDER_ID' araması yapın.

Bu boolean öznitelik, bir yerleştirme görevinin hedef tamamlama süresini karşılayıp karşılamadığını gösterir. Gerçek yerleştirme döngü süresini ('Yerleştirme Başlatıldı'dan 'Yerleştirme Tamamlandı'ya kadar) önceden tanımlanmış bir iş hedefiyle, örneğin 4 saatle karşılaştırarak hesaplanır.

Bu öznitelik, Zamanında Yerleştirme Oranı KPI'ını hesaplamak için kullanılır. Kullanıcıların gecikmiş yerleştirmeleri kolayca filtrelemesine ve depo konumu, SKU kategorisi veya ilgili kullanıcı gibi kök nedenlerini araştırmasına olanak tanıyarak analizi basitleştirir. Bu, operasyonel verimlilik standartlarının izlenmesine ve uygulanmasına yardımcı olur.

Stok yerleştirme için dahili hizmet seviyelerine uyumu doğrudan ölçer, süreç hatalarını hızla belirlemeye ve analiz etmeye yardımcı olur.

Bu hesaplanmış bir alandır. Hesaplanan döngü süresine uygulanacak bir iş kuralı veya SLA tanımı (örneğin, 'Hedef Yerleştirme Süresi = 4 saat') gerektirir.

Bu öznitelik, bir olayla ilişkili envanterin finansal değerini temsil eder ve Ürün Miktarı ile birim maliyetin çarpılmasıyla hesaplanır. Özellikle finansal etki analizi için önemlidir.

Ürün Değeri, hurdaya çıkarılan mallarla ilişkili finansal kaybı nicel olarak belirlemeyi sağladığı için Envanter Hurda Eğilimleri dashboard'u için hayati öneme sahiptir. Sık sık silinen yüksek değerli ürünlere odaklanarak maliyet azaltma çabalarını önceliklendirmeye yardımcı olur. Ayrıca envanter ayarlamalarına ve tutarsızlıklara finansal bir boyut katar.

Envanter hareketlerini finansal etkiye dönüştürür; bu, hurda, tutarsızlıklar ve fazla stok maliyetini nicel olarak belirlemek için kritiktir.

Bu genellikle, işlem tablosundaki Ürün Miktarını, ürün ana verilerindeki veya finansal verilerdeki birim maliyetle çarparak türetilir. Birim maliyet, 'STANDARD_COST' veya 'UNIT_PRICE' gibi alanlarda saklanabilir.

Ölçü Birimi (UoM), Ürün Miktarı özniteliği için bağlam sağlar. Miktarın tekil ürünleri, birden çok ürün içeren kutuları veya tüm paletleri ifade edip etmediğini belirtir.

UoM'yi anlamak, özellikle farklı ürünler veya işlemler karşılaştırılırken doğru analiz için çok önemlidir. Bu, toplama verimliliği gibi KPI'ların doğru ve tutarlı bir şekilde hesaplanmasını sağlayarak, miktarların farklı birimlerde kaydedilebileceği verilerin yanlış yorumlanmasını önler.

Miktar alanlarına temel bağlam sağlar, metriklerin ve karşılaştırmaların doğru ve anlamlı olmasını garanti eder.

Bu, ürün ana verilerinde standart bir alandır ve genellikle işlem tablolarına aktarılır. 'UOM' veya 'UNIT' gibi alanları arayın.

SKU Kategorisi, benzer ürünleri toplu analiz için gruplandırma imkanı sunar. Bu, ürün tipine, depolama gereksinimlerine (örn. soğutmalı) veya satış hızına (örn. A, B, C öğeleri) dayanabilir.

Bu öznitelik, tekil SKU analizinden daha üst düzey içgörüler sağlar. 'Elektronik ürünlerin depoya yerleştirilmesi diğer kategorilerden daha uzun sürüyor mu?' veya 'Hurda ürünler mevsimlik ürün kategorimizde mi yoğunlaşıyor?' gibi sorulara yanıt bulmaya yardımcı olur. Depoya Yerleştirme Döngü Süresi ve Kalite Kontrol Süresi dashboard'larında kullanılır.

Ürünleri gruplandırarak toplu analizleri kolaylaştırır, tüm ürün ailelerinde yaygın olan süreç eğilimlerini ve sorunlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Bu genellikle SKU'ya bağlı ürün ana verilerinin bir parçasıdır. Manhattan Active Inventory'nin ürün veya öğe ana yapılandırmasına başvurun.

Stok Bekleme Süresi, envanterin depoda ne kadar süreyle atıl kaldığını ölçen temel bir performans göstergesidir. Belirli bir envanter partisi için 'Yerleştirme Tamamlandı' olayı ile 'Mal Çıkışı Kaydedildi' olayı arasındaki zaman farkı olarak hesaplanır.

Bu KPI'yı izlemek, işletmelerin envanter seviyelerini optimize etmelerine ve nakit akışını iyileştirmelerine yardımcı olur. Uzun bekleme süreleri, aşırı stok, yavaş hareket eden ürünler veya sipariş karşılamadaki verimsizlikleri gösterebilir. Bekleme süresini azaltmak genellikle envanter yönetiminin birincil hedefidir.

Envanter tutma süresini ölçer, envanter seviyelerini optimize etme ve elde bulundurma maliyetlerini azaltma stratejik hedefini doğrudan destekler.

Bu, belirli bir vaka için 'Depoya Yerleştirme Tamamlandı' ve 'Mal Çıkışı Kaydedildi' olaylarını bularak zaman damgalarını çıkararak türetilen hesaplanmış bir alandır.

Bu öznitelik, envanter partisinin alındığı tedarikçiyi tanımlar. Bu bilgi, envanter yaşam döngüsünün başında, özellikle mal kabul ve kalite kontrolü sırasında en alakalıdır.

Tedarikçiye göre süreçleri analiz etmek, tedarikçi performansını yönetmek için anahtardır. Örneğin, Kalite Kontrol Süresi dashboard'u, belirli tedarikçilerden gelen envanterin sürekli olarak daha uzun denetim gecikmeleri yaşayıp yaşamadığını belirlemek için bu özniteliği kullanır; bu da kalite sorunlarına veya belgeleme problemlerine işaret edebilir.

Envanter süreçlerini belirli tedarikçilere bağlar, kalite kontrol gecikmeleri gibi tedarikçi ile ilgili performans analizine olanak tanır.

Bu bilgi genellikle mal kabul olayıyla ilişkili satın alma siparişi veya önceden sevkiyat bildiriminde bulunur. Satın alma verileriyle birleştirme gerektirebilir.