Mẫu dữ liệu quản lý chuỗi cung ứng

Dấu thời gian sự kiện, hay Thời gian bắt đầu, ghi lại chính xác thời điểm một hoạt động được thực hiện. Dấu thời gian này rất quan trọng để sắp xếp sự kiện theo trình tự thời gian và tính khoảng thời gian giữa các hoạt động.

Trong process mining, dữ liệu này được dùng để dựng dòng thời gian cho từng trường hợp, tính thời gian xử lý, xác định độ trễ và phân tích hiệu suất quy trình theo thời gian. Dấu thời gian chính xác là nền tảng cho hầu hết hoạt động phân tích quy trình theo thời gian và tính KPI, chẳng hạn như thời gian hoàn tất và tỷ lệ đúng hạn.

Thuộc tính này cho biết thứ tự thời gian của các sự kiện và rất cần thiết để tính các chỉ số dựa trên thời gian, như thời gian chu kỳ và độ trễ.

Trong Manhattan Associates, thông tin này nằm trong các bảng nhật ký giao dịch, cùng với sự kiện hoặc cập nhật trạng thái tương ứng.

Đơn hàng logistics là mã theo dõi trung tâm, kết nối mọi hoạt động liên quan từ lúc khách đặt hàng đến khi giao hàng. Mỗi đơn hàng logistics đại diện cho một hành trình hoàn tất đơn hàng, cho phép phân tích toàn bộ vòng đời, gồm mua hàng, lưu kho, vận chuyển và giao hàng.

Trong process mining, thuộc tính này được dùng để nhóm mọi sự kiện liên quan thành một trường hợp. Phân tích theo đơn hàng logistics giúp tính thời gian chu kỳ từ đầu đến cuối, xác định các biến thể quy trình phổ biến và phát hiện điểm nghẽn hoặc sai lệch ảnh hưởng đến từng đơn hàng.

Đây là mã Case ID thiết yếu để nhóm các sự kiện liên quan, giúp theo dõi toàn bộ hành trình của một đơn hàng từ đầu đến cuối.

Đây là khóa chính trong các bảng quản lý đơn hàng chính của Manhattan Associates. Hãy xem tài liệu hệ thống để tìm bảng cụ thể, nhiều khả năng là bảng liên quan đến thông tin đầu đơn hàng.

Tên hoạt động mô tả một bước riêng trong vòng đời chuỗi cung ứng, chẳng hạn như 'Đã phân bổ đơn hàng', 'Đã lấy hàng' hoặc 'Lô hàng rời kho'. Các hoạt động này tạo thành các nút trên sơ đồ quy trình được phát hiện.

Phân tích các hoạt động này giúp trực quan hóa luồng quy trình, xác định các luồng thường gặp và đo thời gian ở từng giai đoạn. Đây là cơ sở để hiểu những gì diễn ra trong quá trình xử lý đơn hàng logistics, đồng thời giúp xác định việc xử lý lại, điểm nghẽn và sai lệch so với quy trình chuẩn.

Thuộc tính này xác định các bước trong quy trình, làm cơ sở cho sơ đồ quy trình và cho phép phân tích luồng quy trình cũng như điểm nghẽn.

Thông thường, thuộc tính này được tạo bằng cách ánh xạ mã sự kiện hoặc thay đổi trạng thái từ nhiều bảng giao dịch trong Manhattan Associates sang tên hoạt động dễ hiểu.

Thuộc tính này xác định hệ thống thông tin nguồn nơi dữ liệu sự kiện phát sinh. Trong trường hợp này, giá trị thường là 'Manhattan Associates', nhưng cũng có thể dùng để phân biệt các mô-đun hoặc hệ thống tích hợp khác nhau.

Thông tin này quan trọng đối với quản trị dữ liệu và giúp hiểu rõ bối cảnh của dữ liệu, nhất là khi kết hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống. Thuộc tính này giúp truy vết nguồn gốc dữ liệu và xử lý sự cố về chất lượng dữ liệu.

Cho biết nguồn gốc dữ liệu, yếu tố quan trọng đối với quản trị và xác thực dữ liệu, cũng như khi hợp nhất dữ liệu từ nhiều hệ thống doanh nghiệp.

Giá trị này thường được thêm cố định trong quá trình trích xuất dữ liệu để ghi rõ nguồn gốc của tập dữ liệu.

Thuộc tính này cho biết ngày giờ gần nhất dữ liệu được lấy từ hệ thống nguồn. Đây là trường siêu dữ liệu giúp người dùng biết dữ liệu đang phân tích có mới hay không.

Trong dashboard process mining, thông tin này rất cần thiết để cho biết mức độ cập nhật của các thông tin phân tích. Nhờ đó, các bên liên quan biết dữ liệu được cập nhật gần đây đến đâu và có thể đưa ra quyết định phù hợp, tránh phân tích dựa trên thông tin đã lỗi thời.

Cho biết dữ liệu có còn mới hay không, giúp bảo đảm việc phân tích và ra quyết định dựa trên thông tin cập nhật.

Dấu thời gian này được tạo và thêm vào trong quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL).

Loại đơn hàng phân nhóm các đơn logistics theo tính chất hoặc mức độ ưu tiên. Các loại phổ biến gồm đơn hàng của khách, đơn chuyển kho hoặc đơn trả hàng. Mỗi loại có thể có luồng quy trình và thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) riêng.

Thuộc tính này rất quan trọng khi so sánh. Bằng cách lọc hoặc phân nhóm quy trình theo loại đơn hàng, nhà phân tích có thể tìm hiểu cách xử lý từng loại, so sánh thời gian chu kỳ và xác định loại đơn nào thường bị trễ hoặc phát sinh ngoại lệ. Thuộc tính này hỗ trợ trực tiếp cho dashboard 'So sánh thời gian chu kỳ theo loại đơn hàng'.

Cho phép so sánh hiệu suất và luồng quy trình của các loại đơn hàng khác nhau, vốn thường có lộ trình và SLA riêng.

Nằm trong dữ liệu phần đầu đơn hàng của Manhattan Associates. Hãy xem tài liệu hệ thống để biết tên trường cụ thể.

Thuộc tính này lưu ngày mục tiêu cần giao hàng đến khách hàng hoặc địa điểm nhận. Đây là mốc để đo lường hiệu suất giao hàng đúng hạn.

Khi phân tích, ngày này được so sánh với dấu thời gian giao hàng thực tế ('Đã nhận xác nhận giao hàng') để xác định đơn hàng được giao đúng hạn, sớm hay trễ. Đây là dữ liệu quan trọng để tính các KPI như 'Tỷ lệ giao hàng đúng hạn cho khách hàng' và 'Tỷ lệ giao hàng đúng hạn của nhà cung cấp', đồng thời xây dựng các dashboard hiệu suất liên quan.

Đây là mốc chuẩn để đo lường hiệu suất giao hàng đúng hạn, một KPI quan trọng đối với mức độ hài lòng của khách hàng và việc quản lý nhà cung cấp.

Có trong các bảng phần đầu đơn hàng hoặc chi tiết dòng đơn hàng của Manhattan Associates. Hãy tham khảo tài liệu hệ thống.

Thuộc tính này cho biết phương thức vận chuyển hàng hóa từ kho đến điểm nhận. Ví dụ gồm vận chuyển nguyên xe tải (FTL), hàng lẻ dưới tải trọng xe (LTL), đường hàng không, đường biển hoặc chuyển phát bưu kiện.

Thuộc tính này rất quan trọng đối với dashboard 'Phân tích chi phí và hiệu quả vận chuyển'. Bạn có thể so sánh chi phí và tốc độ của các phương thức vận chuyển, đồng thời tính KPI 'Tần suất sử dụng dịch vụ vận chuyển nhanh' bằng cách xác định những lần sử dụng phương thức nhanh hơn nhưng đắt hơn.

Hỗ trợ phân tích chi phí và hiệu quả vận chuyển, đồng thời xác định mức độ phụ thuộc vào các lựa chọn giao hàng nhanh có chi phí cao.

Nằm trong các bảng lô hàng hoặc lập kế hoạch vận chuyển thuộc mô-đun TMS của Manhattan Associates.

SKU sản phẩm là mã duy nhất để nhận diện một sản phẩm cụ thể. Một đơn logistics có thể gồm nhiều SKU.

Phân tích quy trình ở cấp sản phẩm giúp xác định mặt hàng nào liên quan đến tình trạng kém hiệu quả, chẳng hạn như thời gian lấy hàng lâu hơn, tỷ lệ làm lại cao hơn hoặc thường xuyên hết hàng. Thuộc tính này rất cần thiết cho dashboard 'Bổ sung hàng tồn kho và rủi ro hết hàng', giúp phân tích thời điểm đặt hàng lại theo từng sản phẩm.

Hỗ trợ phân tích ở cấp sản phẩm để tìm ra các vấn đề như hết hàng, chậm lấy hàng hoặc lỗi chất lượng liên quan đến từng mặt hàng.

Có trong các bảng chi tiết dòng đơn hàng của Manhattan Associates. Cần nối dữ liệu từ phần đầu đơn hàng với thông tin chi tiết từng dòng.

Thuộc tính này xác định nhân viên hoặc người dùng hệ thống cụ thể chịu trách nhiệm thực hiện một bước trong quy trình. Giá trị có thể là ID người dùng duy nhất, tên hoặc tên tài khoản hệ thống dùng cho các tác vụ tự động.

Phân tích theo người dùng giúp hiểu cách phân bổ khối lượng công việc, hiệu suất của tài nguyên và nhu cầu đào tạo. Đây là thuộc tính quan trọng trong dashboard về tải công việc và thông lượng của tài nguyên, cũng như khi tìm hiểu các sai lệch quy trình có thể liên quan đến một số người dùng nhất định.

Hỗ trợ phân tích hiệu suất của tài nguyên, cách phân bổ khối lượng công việc và xác định người dùng hoặc nhóm nào liên quan đến các trường hợp ngoại lệ trong quy trình.

Thường có trong các bảng giao dịch cùng với dữ liệu sự kiện, dưới dạng trường 'UserID' hoặc 'ChangedBy'. Hãy tham khảo tài liệu của Manhattan Associates.

Thuộc tính này cho biết điểm giao hàng cuối cùng. Đó có thể là trung tâm phân phối của khách hàng, cửa hàng bán lẻ hoặc địa chỉ người tiêu dùng cuối. Giá trị thường là thành phố, tiểu bang hoặc mã bưu chính.

Khi kết hợp với địa điểm xuất phát, thuộc tính này rất cần thiết cho dashboard 'Ma trận thời gian giao hàng theo điểm xuất phát và điểm đến'. Phân tích thời gian giao hàng theo điểm đến giúp xác định khó khăn khi giao hàng ở từng khu vực và đánh giá hiệu quả của mạng lưới phân phối.

Hỗ trợ phân tích hiệu suất giao hàng ở các khu vực địa lý khác nhau và xác định điểm nghẽn theo khu vực hoặc vấn đề liên quan đến đơn vị vận chuyển.

Đây là thông tin địa chỉ giao hàng, có trong phần đầu đơn hàng hoặc chi tiết lô hàng của Manhattan Associates.

Thuộc tính này cho biết điểm xuất phát của lô hàng, chẳng hạn như trung tâm phân phối, nhà máy hoặc địa điểm của nhà cung cấp. Giá trị thường là mã hoặc tên địa điểm.

Thông tin điểm xuất phát và điểm đến là nền tảng để phân tích mạng lưới logistics. Thuộc tính này hỗ trợ dashboard 'Ma trận thời gian giao hàng theo điểm xuất phát và điểm đến', giúp trực quan hóa và phân tích thời gian giao hàng trên các tuyến, đồng thời xác định điểm nghẽn theo khu vực hoặc cơ sở.

Rất quan trọng để tối ưu mạng lưới logistics và xác định chênh lệch hiệu suất giữa các tuyến vận chuyển hoặc cơ sở.

Thông tin này thường được lưu trong các bảng lô hàng hoặc phần đầu đơn hàng của Manhattan Associates.

Thuộc tính boolean này được tính bằng cách so sánh dấu thời gian của sự kiện 'Đã nhận xác nhận giao hàng' với 'RequestedDeliveryDate'. Thuộc tính đánh dấu từng đơn hàng là đúng hạn (true) hoặc trễ (false).

Thuộc tính này trực tiếp hỗ trợ KPI và dashboard 'Tỷ lệ giao hàng đúng hạn cho khách hàng'. Thuộc tính giúp đơn giản hóa việc phân tích bằng cách đưa ra kết quả rõ ràng, có hai trạng thái cho từng trường hợp. Nhờ đó, bạn dễ dàng lọc các đơn hàng trễ và tìm nguyên nhân gốc rễ của độ trễ.

Đo trực tiếp mức dịch vụ khách hàng và đơn giản hóa việc phân tích hiệu suất giao hàng đúng hạn bằng cách phân loại từng đơn hàng là đúng hạn hoặc trễ.

Đây không phải là trường có sẵn trong hệ thống nguồn. Giá trị được tính trong quá trình chuyển đổi dữ liệu bằng cách so sánh dấu thời gian giao hàng thực tế với ngày giao hàng yêu cầu.

Thuộc tính này xác định kho cụ thể chịu trách nhiệm xử lý đơn hàng. Với hoạt động vận hành có nhiều kho, đây là chiều phân tích rất quan trọng.

Thuộc tính này hỗ trợ trực tiếp cho dashboard 'Phân tích điểm nghẽn trong khâu lấy hàng tại kho', cho phép so sánh hiệu suất giữa các cơ sở. Nhà phân tích có thể xác định kho nào hoạt động hiệu quả hơn, kho nào có thời gian lấy hàng lâu hơn và nơi nào cần phân bổ lại tài nguyên.

Cho phép so sánh hiệu suất giữa các kho để xác định điểm nghẽn riêng của từng cơ sở và tìm ra cách làm hiệu quả.

Thông tin này thường nằm trong dữ liệu đơn hàng hoặc lô hàng của Manhattan Associates WMS, cho biết địa điểm xử lý đơn.

ID lô hàng là mã tham chiếu cho nhóm hàng hóa được gom lại để vận chuyển cùng nhau. Một lô hàng có thể gồm nhiều đơn logistics, nhất là khi các đơn có cùng điểm đến.

Đơn logistics là ID trường hợp, còn ID lô hàng là thuộc tính bối cảnh quan trọng. Thuộc tính này cho phép phân tích hoạt động ở cấp lô hàng, chẳng hạn như 'Đã chỉ định đơn vị vận chuyển' hoặc 'Đã gửi lô hàng', đồng thời giúp tìm hiểu hiệu quả gom hàng và việc lập kế hoạch vận chuyển.

Liên kết các đơn hàng được vận chuyển cùng nhau, hỗ trợ phân tích hiệu quả vận chuyển và chiến lược gom hàng.

Được tạo và lưu trong các bảng lập kế hoạch vận chuyển và lô hàng của Manhattan Associates.

Tên đơn vị vận chuyển cho biết đối tác logistics hoặc công ty trực tiếp vận chuyển hàng hóa. Đó có thể là một hãng vận chuyển lớn hoặc đơn vị giao hàng địa phương.

Phân tích theo đơn vị vận chuyển giúp đánh giá hiệu suất về giao hàng đúng hạn, chi phí và hiệu quả. Đây là chiều phân tích chính trong dashboard 'Phân tích chi phí và hiệu quả vận chuyển', cho phép so sánh thời gian chu kỳ và chi phí giữa các đơn vị vận chuyển.

Hỗ trợ đánh giá hiệu suất của các đối tác vận chuyển, giúp chọn đơn vị phù hợp dựa trên chi phí và độ tin cậy.

Có trong các bảng lô hàng hoặc đơn vận chuyển, thường thuộc mô-đun TMS của Manhattan Associates.

Thuộc tính này xác định khách hàng cuối nhận lô hàng. Khách hàng có thể là cá nhân hoặc doanh nghiệp.

Thông tin khách hàng rất cần thiết để phân tích mức dịch vụ và tìm ra các xu hướng riêng của từng khách hàng. Thuộc tính này hỗ trợ dashboard 'Tỷ lệ giao hàng đúng hạn cho khách hàng' bằng cách phân nhóm hiệu suất giao hàng theo khách hàng. Nhờ đó, bạn có thể xác định độ trễ tập trung ở một số tài khoản hoặc khu vực cụ thể hay không.

Cho phép phân nhóm phân tích theo khách hàng, giúp tìm hiểu các vấn đề riêng của từng khách hàng và đo lường mức dịch vụ.

Nằm trong dữ liệu phần đầu đơn hàng, thường được liên kết bằng ID khách hàng. Hãy tham khảo tài liệu của Manhattan Associates.

Thuộc tính này xác định nhà cung cấp hàng hóa hoặc nguyên liệu thô. Thuộc tính này liên quan đến các đơn logistics được tạo từ đơn đặt hàng mua.

Phân tích theo nhà cung cấp là việc cần thiết để đánh giá hiệu suất. Bạn có thể lập bảng điểm nhà cung cấp, theo dõi tỷ lệ giao hàng đúng hạn và xác định nhà cung cấp nào thường liên quan đến độ trễ ở bước 'Đã nhận hàng'. Thuộc tính này hỗ trợ trực tiếp cho dashboard 'Hiệu suất giao hàng đúng hạn của nhà cung cấp'.

Hỗ trợ phân tích hiệu suất nhà cung cấp, giúp xác định đối tác đáng tin cậy và tìm ra nguồn gây chậm trễ trong chuỗi cung ứng đầu vào.

Được liên kết từ các bảng dữ liệu đơn đặt hàng mua trong Manhattan Associates. Thường cần nối dữ liệu từ đơn logistics với phần đầu đơn đặt hàng mua.

Thuộc tính này thể hiện tổng chi phí phát sinh cho đơn logistics. Chi phí có thể được chia thành các khoản như vận chuyển, lưu kho và xử lý hàng. Mức độ chi tiết tùy thuộc vào dữ liệu nguồn.

Dữ liệu chi phí rất hữu ích cho process mining dựa trên giá trị. Dữ liệu này hỗ trợ dashboard 'Phân tích chi phí và hiệu quả vận chuyển' bằng cách bổ sung bối cảnh tài chính cho thời gian chu kỳ. Qua phân tích chi phí, doanh nghiệp có thể xác định các biến thể quy trình tốn kém và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu cả tốc độ lẫn chi phí.

Bổ sung khía cạnh tài chính cho quy trình, giúp phân tích các yếu tố làm tăng chi phí và tác động tài chính của tình trạng kém hiệu quả.

Dữ liệu chi phí có thể nằm trong nhiều bảng của Manhattan Associates hoặc cần được tích hợp với hệ thống tài chính. Hãy tham khảo tài liệu về bảng chi phí vận chuyển hoặc tính giá đơn hàng.