您的仓库管理数据模板

事件开始时间 (Event Start Time) 是记录仓库活动开始瞬间的精确时间戳。这一数据点对于理解流程步骤的时机和时长至关重要。结合结束时间戳，可以精确计算出每项活动完成所需的时长。\n\n在流程挖掘中，该时间戳是按时间顺序排列事件以构建准确流程流转的基础。它是所有基于时间的分析的核心，包括计算活动间的周期时间、识别等待时间以及查明工作延误的瓶颈点。准确的开始时间对于绩效仪表板以及与流程效率相关的 KPI 来说是不可或缺的。

此时间戳对于正确排列事件顺序和计算周期时间至关重要，而这些对于识别流程瓶颈和延迟又是必不可少的。

可见于系统事件日志或交易记录，这些记录捕获了特定任务的开始或状态变更。

仓库订单 ID 是分配给仓库管理系统中每个物流工作单的唯一键。它将所有相关活动（如收货、上架、分拣、包装和发货）连接成一个单一的端到端流程实例。

在流程挖掘中，此属性是重建每个仓库订单生命周期的基础。通过将仓库订单 ID 用作 case 标识符，分析师可以可视化订单的完整流向、识别常见路径、发现与标准流程的偏差，并测量从开始到结束的总耗时。它能够对特定订单的整个仓库履行流程进行全面分析。

这是关键的 Case ID，它将所有相关的仓库活动联系在一起，从而能够分析端到端的订单履行流程。

通常位于仓库订单单据的抬头表或与物流任务相关的交易日志中。

最后数据更新 (Last Data Update) 时间戳指定了用于分析的数据集最近一次从源系统刷新的时间。它明确指示了数据的时效性和相关性，确保用户了解分析涵盖的时间范围。\n\n此属性对于维持对流程挖掘仪表板和分析结果的信任至关重要。它让用户能够区分自己看到的是近乎实时的信息还是历史数据。在仪表板显著位置显示此时间戳有助于管理用户预期，并防止基于过时信息产生的误解。它是数据治理和透明度的关键组成部分。

此时间戳确保用户了解数据的时效性，这对于根据流程挖掘洞察做出明智且及时的决策至关重要。

这通常是在数据加载到流程挖掘平台时的提取 (ETL) 过程中生成并存储的。

活动名称 (Activity Name) 描述了仓库管理流程中的一个独立步骤或事件。这些活动代表了为履行仓库订单而执行的单个任务，提供了流程流转的细粒度视图。示例包括：创建订单、收货、执行质检、拣货和发货。\n\n对于流程挖掘分析，此属性是构建流程图的关键。它定义了流程图中的节点，使分析师能够直观查看事件顺序、了解各项任务的频率，并识别瓶颈或活动间的低效衔接。清晰且一致的活动命名规范对于有效的流程发现和分析至关重要。

此属性定义了流程图中的步骤，它是所有流程挖掘分析的基础，用于识别瓶颈和偏差。

通常见于记录单个仓库操作的事件日志、任务管理表或交易数据中。

源系统属性指示了事件数据的来源，例如特定的仓库管理系统 (WMS)、企业资源规划 (ERP) 系统或旧有应用程序。在复杂的 IT 环境中，单一业务流程可能跨越多个系统，此字段有助于区分每条数据的来源。

这些信息对于数据验证和治理非常有价值，可确保流程挖掘所用的数据可追溯至正确源头。在检测到数据质量问题时，它也有助于根本原因分析。在分析层面，它可用于对比同一组织内不同系统或系统版本之间的流程差异或绩效指标。

它提供了有关数据来源的背景信息，这对于数据校验、故障排除以及理解不同系统间的流程差异至关重要。

此信息通常在数据提取 (ETL) 过程中添加，或者是数据仓库和集成平台中的标准字段。

事件结束时间 (Event End Time) 标志着仓库任务或活动完成的准确时刻。此时间戳与事件开始时间相对应，对于衡量单个活动的持续时间必不可少。并非所有事件都有明确的持续时间，但对于拣货或装箱等活动，这些数据极具价值。\n\n在流程挖掘中，同时具备开始和结束时间可以实现更精细的流程绩效分析。它支持计算处理时间（主动执行任务的时间）与等待时间（任务之间的时间）。这种区分对于识别真实的运营瓶颈与资源可用性问题至关重要。分析活动持续时间有助于进行绩效标杆对比、资源规划，并发现运营改进的机会。

它支持精确计算活动持续时间，有助于区分主动处理时间与闲置等待时间，从而实现更精准的瓶颈分析。

可见于系统事件日志或交易记录，这些记录捕获了特定任务的完成或状态变更。

实际数量 (Actual Quantity) 是指在某项活动中，由仓库操作员或系统物理处理、清点并确认的单位数量。这反映了任务的真实执行情况，例如从供应商处收到的实际物品数量，或为履行订单从库位拣选的实际数量。\n\n该属性对于与计划数量进行差异分析至关重要。计划数量与实际数量之间的偏差是流程问题的直接指标，例如供应商漏发、拣货错误或库存记录不准。流程挖掘 (Process Mining) 可以利用这些数据查明哪些产品、库位或员工与这些差异关联最频繁，从而实现有针对性的干预，提高准确性并减少高昂的错误成本。

这衡量任务的实际产出。将其与计划数量进行对比分析，有助于发现分拣、收货或盘点中的错误和低效环节。

记录在任务确认数据中，操作员或系统在其中输入实际处理的物品数量。

存储位置识别与某项活动关联的仓库物理空间。这可能是分拣任务的源位置，也可能是上架任务的目标位置。粒度可以从大的区域到具体的货架、层架和货位编号。

按存储位置分析数据可深入洞察仓库布局和效率。流程挖掘可以揭示不同位置之间的搬运时间，识别活动频繁的“热点”，并突出低效的上架或分拣路径。这些信息对于优化储位策略（将高频分拣物品放在易于到达的位置以减少搬运时间）具有不可估量的价值。它还能辅助重新设计仓库布局，以减少拥堵并改善流动。

它支持对仓库布局和搬运动线效率的分析，有助于优化拣货路径和存储策略，从而缩短周期时间。

可见于仓库任务详情、库存记录和物料移动交易中。

用户 ID 唯一标识负责执行特定仓库任务的人员或资源。这可以是仓库操作员、班次主管，甚至是机器人或传送带控制器等自动化系统。追踪谁执行了每项活动是了解资源分配和表现的关键。

此属性可实现与劳动力和资源管理相关的深度分析。它可用于分析不同用户或团队的生产力水平，识别培训需求，并确保遵守标准作业程序。通过按用户 ID 筛选流程图，分析师可以对比不同个人或团队执行相同流程的表现，发现最佳实践或需要改进的领域。这对于合规性和审计也至关重要。

此属性对于资源绩效分析至关重要，能够对比不同员工、团队或班次之间的效率和质量。

通常可在交易日志或任务执行记录中找到，其中记录了确认或完成操作的用户。

要求完成日期代表了完成仓库订单（通常是出库货件）的目标截止期限。这一日期通常由客户承诺、承运商提货计划或内部服务水平协议 (SLA) 驱动。它是衡量按时履行绩效的主要基准。

在流程挖掘中，此属性对于分析按时发货表现至关重要。通过对比实际完成日期与要求完成日期，企业可以计算按时率并找出延误的根本原因。分析未达标订单可以揭示具体的瓶颈、资源限制或导致延误的流程步骤，从而实现针对性的改进。

这是衡量按时履行表现的基准。将其与实际完成日期进行对比是计算“按时发货率”KPI 的关键。

通常在仓库订单的抬头数据中，往往继承自相关的销售订单或客户请求。

计划数量 (Planned Quantity) 代表特定仓库任务的目标单位数量。对于入库单，它是预期收到的数量；对于出库单，则是需要拣选并发送的数量。该数值通常源自原始业务单据，如采购订单或销售订单。\n\n此属性是绩效和准确性分析的关键基准。通过对比计划数量与实际数量，企业可以衡量拣货准确率、收货差异以及库存记录准确性。分析这些偏差有助于识别供应商、内部流程或库存数据中存在的系统性问题，进而推动运营效率和客户满意度的提升。

这为衡量准确性提供了基准。将其与实际数量进行对比是计算分拣准确率等 KPI 以及识别差异的关键。

可见于仓库订单或任务的行项目详情，通常源自关联的销售订单、采购订单或转储单。

订单类型 (Order Type) 根据业务用途对仓库订单进行分类。常见类型包括：从供应商处收货的入库单、向客户发货的出库单，以及用于补货或库存调整等移动的内部单。\n\n此属性是细分和对比不同仓库流程的基础。入库单的流程流转与出库单截然不同。通过将订单类型作为过滤器，分析师可以为每种流向创建独立的流程图和仪表板，从而实现更准确、更相关的分析。对比不同订单类型的周期时间等 KPI，有助于更有效地分配资源，并根据特定需求量身定制流程。

这允许对入库、出库和内部移动等不同流程进行区分和对比，因为这些流程具有不同的流向和绩效目标。

通常位于仓库订单单据的抬头数据中。

产品 ID (Product ID) 通常称为 SKU 或物料编号，是分配给仓库中每个独立单品的唯一代码。此标识符将活动与特定产品关联起来，支持详细分析不同类型物品的处理方式。\n\n按产品 ID 分析流程可以揭示重要的洞察。例如，您可以对比大件物品与小件物品的处理时长，识别经常涉及质量冻结等流程偏差的产品，或分析高需求与低需求产品的履行流程。这种细粒度的数据对于优化库存管理、规划仓库布局以及根据产品特性定制物流流程至关重要。

它支持产品级分析，有助于发现与特定单品或产品类别相关的流程差异和瓶颈。

此信息可在仓库订单、任务和库存记录的行项目详情中找到。

仓库 ID 是标识记录活动发生的物理设施（如配送中心或仓库）的唯一代码。这对于运营多个物流站点的组织尤为重要。

此属性允许进行跨地点的对比分析。通过按仓库 ID 筛选或细分数据，企业可以进行绩效标杆分析，对比流程效率，并在高绩效站点识别可推广的最佳实践。它还有助于了解各地区的需求差异、资源利用情况和运营挑战，为全网战略决策提供依据。

它支持在不同分拨中心之间进行绩效标杆分析和流程对比，有助于识别最佳实践和区域性问题。

这是一个关键的组织数据字段，通常出现在几乎所有仓库相关交易单据的抬头中。

发货 ID 是将一个或多个仓库订单组合成单次出库交付的唯一标识。一个货件可能包含发往同一目的地或由同一承运商处理的多个订单。此标识符将仓库活动与运输和物流阶段联系起来。

该属性允许从整合发货层面而非仅针对单个订单进行分析。它可用于分析暂存和装车流程的效率，测量从分拣第一个物品到卡车出发的总耗时，并将仓库表现与运输数据关联。这种更广阔的视角有助于优化整个出库物流链，而不仅仅是仓库内的步骤。

它将多个仓库订单组合成单次交付，支持对整合后的出库流程（包括暂存和装车效率）进行分析。

可见于发运或运输单据，通常在波次计划或分配阶段与仓库订单关联。

实际完成日期 (Actual Completion Date) 是标志着与仓库订单相关的所有活动最终完成的时间戳。对于出库单，这通常是货物发出仓库的时刻；对于入库单，这可能是所有货物上架并进入可用库存的时间。\n\n该属性是“要求完成日期”的事实对应项，对于绩效衡量至关重要。它直接用于计算准时交货率和整体订单履行周期。在根本原因分析中，通过过滤实际完成日期逾期的案例，分析师可以深入研究延迟订单的流程流转，并识别常见的模式或成因。

这为按时分析提供了实际结果。它用于计算总周期时间，并确定订单是提前、准时还是延迟。

这是订单生命周期中最后一个事件的时间戳，例如“货件已发出”或“仓库订单已完成”。

订单优先级 (Order Priority) 是表示仓库订单相对重要程度或紧急程度的分类。这通常决定了任务分配和执行的速度与顺序。例如，“加急”或“高”优先级的订单可能会先于“标准”优先级的订单处理，即使后者到达时间更早。\n\n根据订单优先级分析流程对于评估服务水平协议 (SLA) 的合规性至关重要。流程挖掘可以验证高优先级订单是否确实比标准订单处理得更快。它还能揭示优先处理某些订单是否会对其他订单造成严重的延迟或瓶颈。这种分析有助于完善优先级规则和资源分配策略，在紧急订单的速度与整体仓库效率之间取得平衡。

这通过验证高优先级订单是否比低优先级订单处理得更快，来帮助分析服务水平协议 (SLA) 是否得到履行。

通常位于仓库订单的抬头数据中，通常由源销售订单或业务需求决定。

设备 ID (Equipment ID) 指定了执行仓库任务所使用的物料搬运设备 (MHE)。这可能包括叉车、手动托盘车、手持扫描枪、语音拣选耳机，或传送带和分拣机等自动化系统。\n\n按设备 ID 分析流程数据对于资产利用率和维护计划至关重要。它有助于解答诸如哪些设备使用最频繁、是否存在与设备相关的瓶颈，以及设备性能如何影响整体任务时长等问题。这些信息可以指导设备采购决策、全库车队平衡，以及预防性维护计划的制定，从而最大限度减少停机时间。

此属性有助于分析机械的资源利用率，识别与设备相关的瓶颈，并为维护或采购决策提供参考。

通常记录在任务确认数据中（操作员记录所用设备），或来自自动化系统日志。