Mẫu dữ liệu quản lý chuỗi cung ứng

Đơn hàng logistics là mã định danh trường hợp chính, dùng để nhóm mọi sự kiện thuộc cùng một hành trình hoàn tất đơn hàng. Mã này giúp theo dõi sản phẩm xuyên suốt chuỗi cung ứng, từ dự báo ban đầu hoặc yêu cầu của khách đến chứng từ xác nhận giao hàng cuối cùng.

Trong process mining, phân tích hoạt động theo đơn hàng logistics là việc cốt yếu. Cách này giúp trực quan hóa toàn bộ luồng quy trình, tính thời gian chu kỳ và xác định các biến thể cũng như điểm nghẽn của từng đơn hàng. Đây là nền tảng cho các bảng điều khiển như Thời gian hoàn tất đơn hàng và Các biến thể logistics đầu cuối.

Đây là khóa thiết yếu để theo dõi toàn bộ vòng đời đơn hàng, giúp phân tích biến thể quy trình, hiệu quả và mức độ tuân thủ từ đầu đến cuối.

Đây thường là trường dữ liệu cốt lõi trong các phân hệ quản lý đơn hàng hoặc lập kế hoạch logistics của Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này mô tả một bước hoặc cột mốc trong quy trình chuỗi cung ứng. Thuộc tính ghi nhận các sự kiện quan trọng như tạo đơn hàng, kiểm tra tồn kho, các giai đoạn sản xuất và xác nhận giao hàng, tạo thành chuỗi hoạt động của từng đơn hàng logistics.

Trong phân tích process mining, chuỗi hoạt động được dùng để tự động khám phá sơ đồ quy trình, xác định sai lệch so với quy trình chuẩn và tìm ra điểm nghẽn. Đây là cơ sở để phân tích luồng quy trình, mức độ tuân thủ và các vòng lặp làm lại, như trong bảng điều khiển Phân tích làm lại trong kiểm soát chất lượng.

Thuộc tính này xác định các bước của quy trình, giúp khám phá và trực quan hóa luồng chuỗi cung ứng thực tế từ đầu đến cuối.

Thông tin này thường được lấy từ nhật ký sự kiện, bản ghi thay đổi trạng thái hoặc mã giao dịch trong các phân hệ khác nhau của Kinaxis RapidResponse.

Thời điểm sự kiện ghi lại chính xác lúc một hoạt động diễn ra. Dấu thời gian này rất quan trọng để sắp xếp sự kiện theo trình tự thời gian và tính khoảng thời gian giữa các bước trong quy trình.

Phân tích dựa nhiều vào thuộc tính này để tính mọi chỉ số thời gian, gồm thời gian chu kỳ, thời gian chờ và thời gian thực hiện. Thuộc tính này cần thiết cho các bảng điều khiển như Thời gian hoàn tất đơn hàng và các KPI như Thời gian trung bình từ nhận đơn đến giao hàng. Dấu thời gian chính xác là cơ sở để hiểu hiệu suất quy trình và xác định chậm trễ.

Dấu thời gian này cho biết thứ tự các sự kiện và là cơ sở để tính thời lượng cũng như hiệu suất, qua đó làm rõ điểm nghẽn và chậm trễ.

Thông tin này thường nằm cùng dữ liệu hoạt động trong nhật ký giao dịch hoặc bản ghi cập nhật trạng thái ở các phân hệ Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này xác định hệ thống nguồn của từng mục trong nhật ký sự kiện. Trong môi trường có nhiều hệ thống, sự kiện của cùng một quy trình có thể đến từ nhiều nguồn như ERP, WMS và chính Kinaxis.

Khi phân tích, thuộc tính này giúp xác thực dữ liệu và hiểu môi trường công nghệ của quy trình. Thuộc tính cũng có thể giúp phát hiện vấn đề tích hợp dữ liệu hoặc khác biệt giữa các hệ thống tham gia vào chuỗi cung ứng.

Thuộc tính này cho biết dữ liệu đến từ đâu, rất cần thiết để xác thực dữ liệu, xử lý sự cố và hiểu quy trình bị phân mảnh giữa các hệ thống CNTT.

Đây thường là giá trị cố định được thêm trong quá trình trích xuất dữ liệu để ghi nhãn nguồn dữ liệu.

Thuộc tính này cho biết ngày giờ của lần lấy dữ liệu gần nhất. Đây là trường siêu dữ liệu giúp người dùng biết dữ liệu đang phân tích mới đến mức nào.

Thông tin này rất quan trọng để hiểu bối cảnh của mọi bảng điều khiển process mining. Thông tin cho biết dữ liệu phân tích được cập nhật đến thời điểm nào và khi nào dự kiến có dữ liệu mới, giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên thông tin kịp thời.

Cho người dùng biết dữ liệu có còn cập nhật hay không, thời điểm phân tích quy trình được làm mới gần nhất và mức độ hiện hành của dữ liệu.

Đây là trường siêu dữ liệu được tạo và gắn vào tập dữ liệu trong quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL).

Thuộc tính này xác định khách hàng cuối cùng gắn với đơn hàng logistics. Đây là thông tin quan trọng để phân tích quy trình theo từng nhóm khách hàng.

Dựa vào Mã khách hàng, bạn có thể phân tích hiệu suất giao hàng đúng hạn của từng khách hàng, tìm hiểu khách hàng nào có luồng đơn hàng phức tạp nhất và điều chỉnh dịch vụ cho phù hợp. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể ưu tiên khách hàng giá trị cao và quản lý quan hệ khách hàng hiệu quả hơn.

Cho phép phân tích quy trình theo từng khách hàng, giúp đánh giá mức độ dịch vụ, hiệu suất giao hàng và độ phức tạp trong khâu hoàn tất đơn hàng của các khách hàng trọng điểm.

Có trong bảng hoặc workbook đơn hàng khách hàng của Kinaxis RapidResponse, thường có tên là 'Customer Number' hoặc 'Sold-To Party'.

Thuộc tính này xác định sản phẩm được xử lý trong đơn hàng logistics. Nhờ đó, bạn có thể phân tích theo loại sản phẩm, danh mục hoặc từng mặt hàng cụ thể.

Phân tích quy trình theo sản phẩm rất quan trọng để xác định những mặt hàng thường bị chậm trễ, gặp vấn đề chất lượng hoặc có quy trình hoàn tất phức tạp. Đây là thông tin cần thiết cho các bảng điều khiển Độ chính xác dự báo nhu cầu và Phân tích làm lại trong kiểm soát chất lượng, giúp tìm ra dòng sản phẩm hoặc chuỗi cung ứng có vấn đề.

Cho phép phân tích quy trình theo từng dòng hoặc danh mục sản phẩm, giúp xác định sản phẩm nào có quy trình hoàn tất kém hiệu quả hoặc gặp vấn đề.

Đây là trường dữ liệu tiêu chuẩn trong dữ liệu đơn hàng, lô hàng và tồn kho của Kinaxis RapidResponse, thường có tên là 'SKU', 'Material Number' hoặc 'Product ID'.

Thuộc tính này lưu ngày khách hàng dự kiến nhận đơn hàng. Đây là mốc chuẩn để đo lường hiệu suất giao hàng và mức độ hài lòng của khách hàng.

Ngày này được so sánh trực tiếp với 'Ngày giao hàng thực tế' để tính KPI tỷ lệ giao hàng đúng hạn và cung cấp dữ liệu cho bảng điều khiển hiệu suất giao hàng đúng hạn. Nắm được chênh lệch giữa ngày yêu cầu và ngày giao thực tế là điều cần thiết để xác định các nguyên nhân gây chậm trễ có tính hệ thống và cải thiện dịch vụ khách hàng.

Đây là mốc chuẩn chính để đo lường hiệu suất giao hàng đúng hạn và là thành phần quan trọng trong các KPI về mức độ hài lòng của khách hàng.

Đây là trường dữ liệu tiêu chuẩn trong đơn đặt hàng bán hàng của khách hàng trên Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này ghi lại thời điểm khách hàng chính thức nhận hàng. Đây là bước cuối cùng trong quy trình hoàn tất đơn hàng.

Thuộc tính này đối chiếu với 'Ngày giao hàng khách yêu cầu' để xác định đơn hàng được giao đúng hạn hay trễ. Đây là chỉ số cốt lõi của bảng điều khiển hiệu suất giao hàng đúng hạn, đồng thời rất cần thiết để tính các thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) và đánh giá độ tin cậy chung của chuỗi cung ứng.

Xác nhận quy trình giao hàng đã hoàn tất và là dữ liệu thiết yếu để tính hiệu suất giao hàng thực tế so với kỳ vọng của khách hàng.

Thông tin này thường lấy từ sự kiện xác nhận giao hàng, có thể được ghi nhận trong Kinaxis hoặc hệ thống quản lý vận tải (TMS) tích hợp.

Thuộc tính này xác định cá nhân hoặc tài khoản hệ thống chịu trách nhiệm cho một bước cụ thể trong quy trình. Thuộc tính giúp hiểu cách phân bổ khối lượng công việc, xác định nhu cầu đào tạo và phân tích hiệu suất của từng người dùng hoặc nhóm.

Trong phân tích, bạn có thể lọc sơ đồ quy trình theo người dùng để xem cách họ thực hiện công việc hoặc xác định những hoạt động thường do một nhóm nhỏ chuyên gia xử lý. Thuộc tính này cũng có thể làm rõ cơ hội tự động hóa các công việc thủ công lặp đi lặp lại.

Thuộc tính này ghi nhận người chịu trách nhiệm cho từng bước quy trình, giúp phân tích hiệu suất nhóm, phân bổ khối lượng công việc và mức độ tuân thủ quy trình.

Thường có trong nhật ký giao dịch dưới các trường “User Name”, “Changed By” hoặc “Created By” của Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính dạng đúng/sai này xác định các hoạt động diễn ra trong một chu kỳ làm lại. Thuộc tính thường được đánh dấu là 'true' khi một hoạt động sản xuất hoặc kiểm tra chất lượng được lặp lại cho cùng một đơn hàng logistics sau lần thực hiện đầu tiên.

Cờ này rất cần thiết cho bảng điều khiển phân tích làm lại sau kiểm tra chất lượng và KPI tỷ lệ làm lại. Nhờ đó, chuyên viên phân tích có thể dễ dàng đo tần suất làm lại và xác định các luồng quy trình gây kém hiệu quả, tăng chi phí và kéo dài thời gian chu kỳ.

Đánh dấu trực tiếp các vòng làm lại kém hiệu quả trong quy trình, giúp đo tác động của vấn đề chất lượng đến chi phí và thời gian chu kỳ.

Thuộc tính này được tính trong công cụ process mining bằng cách phát hiện các chuỗi hoạt động lặp lại trong một hồ sơ quy trình.

Thuộc tính dạng đúng/sai này được tính bằng cách so sánh 'Ngày giao hàng thực tế' với 'Ngày giao hàng khách yêu cầu'. Thuộc tính giúp đơn giản hóa việc phân tích hiệu suất bằng cách phân loại mỗi đơn hàng đã hoàn tất là giao đúng hạn hoặc giao trễ.

Cờ này là dữ liệu chính cho bảng điều khiển hiệu suất giao hàng đúng hạn và KPI tỷ lệ giao hàng đúng hạn. Bạn có thể dễ dàng lọc, tổng hợp và trực quan hóa hiệu suất giao hàng theo các chiều khác nhau như khách hàng, sản phẩm hoặc khu vực.

Cho biết rõ kết quả giao hàng theo hai trạng thái, giúp tính KPI giao hàng đúng hạn dễ dàng hơn và trực quan hóa dữ liệu trên dashboard.

Thuộc tính này không có trong hệ thống nguồn mà được tính trong giai đoạn chuyển đổi dữ liệu phục vụ process mining.

Thuộc tính này xác định cơ sở lưu trữ tham gia vào hoạt động hoàn tất đơn hàng. Đây là dữ liệu quan trọng để hiểu khâu logistics và quản lý tồn kho trong chuỗi cung ứng.

Phân tích hoạt động theo từng kho giúp doanh nghiệp so sánh hiệu quả của mạng lưới phân phối. Dữ liệu này hữu ích cho các bảng điều khiển về điểm nghẽn tồn kho và năng suất xử lý đơn hàng, giúp xác định hàng tồn luân chuyển chậm hoặc hoạt động kho kém hiệu quả.

Xác định kho hàng hoặc trung tâm phân phối cụ thể, giúp phân tích luồng di chuyển hàng tồn kho, hiệu quả lấy hàng và tốc độ hoàn tất đơn hàng theo từng địa điểm.

Có trong dữ liệu quản lý tồn kho và giao hàng, thường gắn với các sự kiện lấy và gửi hàng.

Thuộc tính này ghi lại lý do cụ thể khiến sản phẩm không đạt yêu cầu chất lượng. Thông tin này giúp làm rõ tình huống hoạt động 'Quality Control Passed' không diễn ra và quy trình quay lại sản xuất để làm lại.

Trong bảng điều khiển phân tích làm lại sau kiểm tra chất lượng, dữ liệu này cho biết nguyên nhân dẫn đến các lần làm lại. Phân tích lý do từ chối giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề chất lượng, chẳng hạn như lỗi vật liệu, thiết bị trục trặc hoặc thao tác sai, từ đó đưa ra biện pháp cải tiến phù hợp.

Cung cấp bối cảnh cần thiết về lỗi chất lượng và các vòng làm lại, giúp phân tích nguyên nhân gốc rễ để nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm lãng phí.

Thông tin này thường có trong các mô-đun hoặc bảng quản lý chất lượng, liên kết với các sự kiện kiểm tra chất lượng.

Thuộc tính này xác định nhà cung cấp tham gia các hoạt động mua hàng, chẳng hạn như 'Purchase Order Issued' và 'Raw Materials Received'.

Đây là dữ liệu thiết yếu cho bảng điều khiển hiệu suất giao hàng của nhà cung cấp, giúp doanh nghiệp đo lường và so sánh tỷ lệ giao hàng đúng hạn cũng như thời gian giao hàng của từng nhà cung cấp. Phân tích này hỗ trợ quản lý quan hệ với nhà cung cấp, tìm đối tác đáng tin cậy và giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng đầu vào.

Cho phép phân tích hiệu suất nhà cung cấp, giúp xác định điểm nghẽn trong hoạt động mua hàng và duy trì chuỗi cung ứng đầu vào ổn định.

Có trong chứng từ mua hàng và hồ sơ nhận hàng của Kinaxis RapidResponse, thường có tên là 'Supplier ID' hoặc 'Vendor Number'.

Thuộc tính này xác định địa điểm cụ thể, chẳng hạn như nhà máy hoặc cơ sở sản xuất, tham gia vào quy trình chuỗi cung ứng. Thuộc tính cung cấp bối cảnh địa lý và tổ chức cho các hoạt động sản xuất.

Phân tích quy trình theo nhà máy giúp so sánh hiệu suất giữa các cơ sở. Qua đó, bạn có thể xác định nhà máy nào hoạt động hiệu quả hơn, nơi nào có tỷ lệ làm lại cao và điểm nghẽn sản xuất thường xuất hiện ở đâu. Thông tin này cũng hỗ trợ phân tích mức độ sử dụng tài nguyên.

Cung cấp thông tin về địa điểm sản xuất, giúp so sánh hiệu suất và phân tích điểm nghẽn giữa các cơ sở sản xuất.

Đây là thuộc tính phổ biến trong dữ liệu sản xuất, tồn kho và logistics của Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này cho biết hàng hóa được vận chuyển từ địa điểm này đến địa điểm khác bằng cách nào. Các lựa chọn có thể gồm dịch vụ tiêu chuẩn và dịch vụ nhanh.

Đây là dữ liệu quan trọng cho bảng điều khiển tổng quan đơn hàng giao nhanh và KPI tỷ lệ đơn hàng giao nhanh. Phân tích thuộc tính này giúp xác định tần suất sử dụng dịch vụ giao nhanh tốn kém, qua đó có thể phát hiện vấn đề tiềm ẩn trong khâu lập kế hoạch hoặc thực hiện. Thuộc tính này cũng hỗ trợ phân tích thời gian vận chuyển trên từng chặng bằng cách so sánh hiệu quả của các phương thức vận tải.

Cho biết phương thức vận tải, giúp phân tích chi phí logistics, thời gian vận chuyển và tần suất sử dụng dịch vụ giao nhanh tốn kém.

Thông tin này thường được lưu trong chứng từ giao hàng hoặc vận tải của Kinaxis RapidResponse hay trong TMS tích hợp.

Thuộc tính này là mã định danh chính cho các hoạt động mua hàng. Thuộc tính liên kết yêu cầu vật tư ('Purchase Requisition Created') với đơn đặt hàng chính thức gửi cho nhà cung cấp ('Purchase Order Issued'), rồi đến bước nhận vật tư ('Raw Materials Received').

Mã đơn hàng logistics là mã hồ sơ quy trình, còn Số đơn đặt hàng mua là mã tham chiếu quan trọng của chứng từ nghiệp vụ, giúp bạn đi sâu xuống một cấp để xem giao dịch cụ thể với nhà cung cấp. Đây là dữ liệu thiết yếu để phân tích chi tiết bảng điều khiển hiệu suất giao hàng của nhà cung cấp.

Là mã tham chiếu quan trọng cho mọi hoạt động mua hàng, giúp phân tích chi tiết quy trình con mua hàng và hiệu suất nhà cung cấp.

Đây là trường dữ liệu chính trong các mô-đun hoặc workbook mua hàng và thu mua của Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này cho biết số đơn vị của một sản phẩm trong đơn hàng của khách hàng. Đây là dữ liệu giao dịch cơ bản.

Khi phân tích, số lượng đặt hàng được so sánh với số lượng dự báo để đo độ chính xác của dự báo. Dữ liệu này cũng giúp ưu tiên các đơn hàng có khối lượng lớn và xác định quy mô hoạt động sản xuất, logistics cần thiết cho từng đơn hàng.

Cần thiết để đo độ chính xác của dự báo nhu cầu bằng cách so sánh với số lượng dự báo, đồng thời xác định các yếu tố chi phối khối lượng trong chuỗi cung ứng.

Đây là trường dữ liệu tiêu chuẩn trong dữ liệu chi tiết từng dòng đơn hàng khách hàng của Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này chứa số lượng sản phẩm dự kiến sẽ được đặt trong một khoảng thời gian nhất định. Đây là kết quả của quy trình lập kế hoạch nhu cầu.

Dữ liệu này rất cần thiết cho bảng điều khiển độ chính xác dự báo nhu cầu và KPI chênh lệch giữa đơn hàng dự báo với đơn hàng thực tế. Bằng cách so sánh giá trị này với 'Số lượng đặt hàng' thực tế, doanh nghiệp có thể đánh giá độ tin cậy của dự báo. Đây là yếu tố quan trọng để tối ưu mức tồn kho và kế hoạch sản xuất.

Là mốc chuẩn để đo độ chính xác của dự báo, giúp cải thiện quản lý tồn kho và giảm chi phí do tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng.

Dữ liệu này lấy từ các mô-đun lập kế hoạch nhu cầu hoặc dự báo trong Kinaxis RapidResponse.

Thuộc tính này xác định tài nguyên vật lý tham gia vào một bước của quy trình, đặc biệt trong sản xuất. Tài nguyên có thể là một máy cụ thể, dây chuyền lắp ráp hoặc trạm đóng gói.

Phân tích quy trình theo tài nguyên là trọng tâm của bảng điều khiển mức độ sử dụng tài nguyên trong chuỗi cung ứng. Phân tích này giúp bạn hiểu khối lượng công việc và hiệu suất của từng tài nguyên, xác định máy móc nào là điểm nghẽn và phân bổ tài nguyên hợp lý hơn để tăng năng suất và hiệu quả.

Xác định thiết bị hoặc dây chuyền cụ thể được sử dụng, giúp phân tích mức độ sử dụng tài nguyên, giới hạn công suất và điểm nghẽn sản xuất.

Dữ liệu này thường có trong hệ thống điều hành sản xuất (MES) tích hợp với Kinaxis hoặc trong dữ liệu lập kế hoạch sản xuất chi tiết.

Đây là chỉ số ở cấp hồ sơ quy trình, đo tổng thời gian từ đầu đến cuối của toàn bộ quy trình hoàn tất đơn hàng. Chỉ số được tính bằng cách lấy thời điểm của hoạt động cuối cùng ('Proof Of Delivery Signed') trừ đi thời điểm của hoạt động liên quan đầu tiên ('Customer Order Received').

Chỉ số này là nền tảng của bảng điều khiển thời gian chu kỳ hoàn tất đơn hàng và KPI thời gian chu kỳ trung bình từ đặt hàng đến giao hàng. Chỉ số cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu quả và tốc độ của chuỗi cung ứng, giúp theo dõi cải tiến và xác định các nguyên nhân gây chậm trễ có tính hệ thống theo thời gian.

Cho biết tổng thời gian từ đầu đến cuối của quy trình hoàn tất đơn hàng, là KPI quan trọng để đo tốc độ và hiệu quả chung của chuỗi cung ứng.

Đây không phải là trường dữ liệu trong hệ thống nguồn mà là chỉ số được tính ở cấp hồ sơ quy trình trong phần mềm process mining.