您的供应链管理数据模板

事件时间记录了活动发生的准确时刻。此时间戳对于按时间顺序排列事件以及计算流程中不同步骤之间的持续时间至关重要。

分析工作高度依赖此属性来计算所有基于时间的指标，包括周期时间、等待时间和提前期。对于“订单履行周期时间”等仪表板以及“平均订单到交付周期”等 KPI 来说，它是必不可少的。准确的时间戳是理解流程绩效和识别延迟的基础。

此 timestamp 提供了 event 的时间顺序，是所有时长和绩效计算的基础，可揭示瓶颈和延迟。

此信息通常存在于 Kinaxis RapidResponse 各模块的交易日志或状态更新记录的活动 data 中。

此属性描述了供应链流程中的单个步骤或里程碑。它记录了订单创建、库存检查、生产阶段和交付确认等关键 event，构成了每个物流订单的操作序列。

在 Process Mining 分析中，活动序列用于自动发现流程图、识别与标准程序的偏差并查明瓶颈。它是分析流程流转、合规性以及识别返工循环的基础，正如在 Quality Control Rework Analysis dashboard 中所见。

它定义了流程步骤，从而支持发现并可视化真实的端到端供应链流。

这通常源自 Kinaxis RapidResponse 各个模块中的事件日志、状态变更记录或交易代码。

物流订单作为主要的 case 标识符，将与单个履行旅程相关的所有事件归组。它支持对产品在供应链中的移动进行端到端追踪，从最初的预测或客户需求直到最终的交付证明。

在流程挖掘中，按物流订单分析活动是基础。它支持可视化完整的流程流、计算周期时间，并识别每个单独订单的变体和瓶颈。这是“订单履行周期时间”和“端到端物流变体”等仪表板的核心支柱。

这是追踪订单完整生命周期的核心主键，使从头到尾分析流程变体、效率和合规性成为可能。

此标识符通常是 Kinaxis RapidResponse 订单管理或物流计划模块中的核心字段。

此属性提供最近一次 data 抽取的日期和时间。这是一个元数据字段，可帮助用户了解所分析 data 的时效性。

在任何 Process Mining dashboard 中，此信息对于提供背景信息都至关重要。它告知用户分析的最新程度以及下一次 data 更新的时间，确保决策是基于及时信息做出的。

告知用户数据的及时性，确保他们了解流程分析的新鲜程度以及最后一次刷新的时间。

这是一个在 data 提取、转换和加载 (ETL) 过程中生成并标记到数据集上的元数据字段。

此属性标识每个事件日志条目的原始系统。在复杂的系统环境中，单一流程的 event 可能来自多个系统，如 ERP、WMS 以及 Kinaxis 本身。

在分析中，这有助于进行 data 验证并了解流程的技术架构。它还可以帮助识别供应链中涉及的不同系统之间的数据集成问题或差异。

它提供了关于数据来源的上下文，这对于数据验证、故障排除以及理解不同 IT 系统间的流程碎片化至关重要。

这通常是在 data 提取过程中添加的静态值，用于标记 data 来源。

此属性指定物流订单中处理的产品。它允许按产品类型、类别或具体项目对分析进行细分。

按产品分析流程对于识别经常面临延迟、质量问题或复杂履行路径的项目至关重要。这对于 Demand Forecast Accuracy 和 Quality Control Rework Analysis dashboard 必不可少，有助于精准定位有问题的产品线或供应链。

支持针对特定产品线或类别的流程分析，有助于识别哪些产品存在低效或有问题的履行路径。

这是 Kinaxis RapidResponse 订单、货运和库存 data 中的标准字段，通常标记为“SKU”、“物料编号”或“产品 ID”。

此属性记录客户正式收到货物的 timestamp。它标志着订单履行流程的最后一步。

它是“要求交付日期”的对应项，用于确定交付是准时还是逾期。这是 On-Time Delivery Performance dashboard 的核心指标，对于计算服务水平协议 (SLA) 和整体供应链可靠性至关重要。

它确认了交付流程的完成，对于计算对比客户预期的实际交付绩效至关重要。

此信息通常来自交付证明 event，可能记录在 Kinaxis 或集成的运输管理系统 (TMS) 中。

此属性标识与物流订单关联的终端客户。这对于从以客户为中心的视角对流程分析进行细分至关重要。

利用客户 ID，可以分析特定客户的准时交付绩效，了解哪些客户的订单流最复杂，并量身定制服务改进方案。这有助于优先处理高价值客户并更有效地管理客户关系。

支持以客户为中心的流程分析，有助于评估关键客户的服务水平、交付绩效和履行复杂度。

位于 Kinaxis RapidResponse 内的客户订单表或工作簿中，通常标记为“客户编号”或“售达方”。

此属性存储客户期望收到订单的日期。它是衡量交付绩效和客户满意度的基准。

此日期直接与“实际交付日期”进行对比，以计算 On-Time Delivery Rate KPI 并为 On-Time Delivery Performance dashboard 提供 data。了解要求交付日期与实际交付日期之间的差距，是识别系统性延迟和改进客户服务的关键。

这是衡量准时交付绩效的主要基准，也是客户满意度 KPI 的关键组成部分。

这是 Kinaxis RapidResponse 客户销售订单上的标准字段。

此属性标识负责特定流程步骤的个人或系统用户。它有助于了解工作负载分布、识别培训需求以及分析不同用户或团队的绩效。

在分析中，可以使用它过滤流程图，查看特定用户的任务执行情况，或识别经常由少数专家处理的活动。它还可以突出重复性手动任务的潜在自动化机会。

归属流程步骤的用户责任，支持分析团队绩效、工作负载分布以及流程操作的规范性。

通常可见于 Kinaxis RapidResponse 交易日志中的“用户名”、“修改人”或“创建人”字段。

此属性指定履行活动中涉及的存储设施。它是了解供应链中物流和库存管理部分的关键。

通过按仓库分析活动，企业可以对比其分销网络的效率。这对于与库存瓶颈和履行吞吐量相关的 dashboard 非常有用，有助于识别滞销库存或低效的仓库操作。

精准定位特定的仓库或配送中心，支持按地点分析库存移动、拣货效率和履行速度。

位于库存管理和发运数据中，通常与货物拣选和发运事件相关联。

此属性标识涉及采购相关活动（如“采购订单已发布”和“原材料已收到”）的供应商。

它对于 Supplier Delivery Performance dashboard 至关重要，使企业能够衡量并对比不同供应商的准时率和提前期。这种分析有助于供应商关系管理、识别可靠合作伙伴并降低入库供应链中的风险。

支持对供应商进行绩效分析，这对于识别采购瓶颈和确保可靠的入库供应链至关重要。

位于 Kinaxis RapidResponse 内的采购单据和收货记录中，通常命名为“供应商 ID”或“供应商编号”。

此属性标识供应链流程中涉及的具体物理位置（如工厂或生产场地）。它为生产相关活动提供了地理和组织背景。

按工厂分析流程可以对不同场地的绩效进行对比。这有助于识别哪些工厂效率更高、哪些返工率较高以及生产瓶颈最常出现在哪里，从而支持资源利用率分析。

为生产活动提供地点背景，支持跨不同制造场地的绩效基准对比和瓶颈分析。

这是 Kinaxis RapidResponse 生产、库存和物流 data 中的常用属性。

此属性记录了质量失败的具体原因。当“质量控制通过”活动未发生，且流程回流到生产环节进行返工时，它提供了关键的背景信息。

在 Quality Control Rework Analysis dashboard 中，此类 data 解释了返工 event 背后的“原因”。通过分析拒收原因，有助于识别质量问题的根本原因（如材料缺陷、设备故障或操作失误），从而采取针对性的改进措施。

为质量失败和返工循环提供关键背景，支持根因分析以提高产品质量并减少浪费。

此信息可见于质量管理模块或表格中，并与质量检验 event 相关联。

此布尔属性通过对比“实际交付日期”与“要求交付日期”得出。它通过将每个已完成的订单分类为准时或逾期，简化了绩效分析。

此标记是 On-Time Delivery Performance dashboard 和 On-Time Delivery Rate KPI 的主要驱动力。它允许跨客户、产品或地区等不同维度轻松进行过滤、汇总和可视化交付绩效。

为交付绩效提供清晰的二元结果，简化了准时交付 KPI 的计算，并支持强大的仪表板可视化。

此属性在源系统中不存在，而是在 Process Mining 的 data 转换阶段计算得出的。

此布尔属性标识作为返工周期一部分发生的活动。当初始尝试后，同一物流订单重复进行生产或质量控制活动时，通常将其标记为“true”。

此标记对于 Quality Control Rework Analysis dashboard 和 Rework Rate KPI 至关重要。它使分析师能够轻松量化返工频率，并隔离导致低效、成本增加和周期延长的流程流。

直接标记流程中低效的返工循环，便于量化质量问题对成本和周期时间的影响。

此属性在 Process Mining 工具内部通过检测给定 case 的重复活动序列计算得出。

这是一个 case 层级的指标，用于衡量整个订单履行流程的端到端时长。其计算方法是用最后一个活动（“交付证明已签署”）的 timestamp 减去第一个相关活动（“客户订单已收到”）的 timestamp。

该指标是 Order Fulfillment Cycle Time dashboard 和 Avg Order-to-Delivery Cycle Time KPI 的基石。它提供了整个供应链综合效率和速度的宏观视图，有助于跟踪改进情况并识别随时间推移出现的系统性延迟。

代表履行流程的总体端到端持续时间，作为衡量整体供应链速度和效率的关键 KPI。

这不是源系统中的字段，而是 Process Mining 软件在 case 层级计算出的指标。

此属性指定客户订单中包含的特定产品单位数量。它是基础的交易 data。

在分析中，订单数量用于与预测数量进行对比以衡量预测准确性。它还有助于优先处理大批量订单，并了解不同订单所需的生产和物流规模。

对于通过对比预测数量来衡量需求预测准确率至关重要，也有助于了解供应链中的业务量驱动因素。

这是 Kinaxis RapidResponse 客户订单行项目 data 中的标准字段。

此属性标识流程步骤中涉及的物理资源，特别是在制造环节。它可以是特定的机器、装配线或包装站。

按资源分析流程是 Supply Chain Resource Utilization dashboard 的核心。它有助于了解不同资源的工作负载和绩效，识别哪些机器是瓶颈，并优化资源分配以提高吞吐量和效率。

识别所使用的特定设备或生产线，这对于分析资源利用率、产能约束和生产瓶颈至关重要。

此类 data 通常存在于与 Kinaxis 集成的制造执行系统 (MES) 中，或存在于详细的生产计划 data 中。

此属性指定货物从一处移动到另一处的方式。它可以包括标准和加急选项。

它是 Expedited Order Overview dashboard 和 Expedited Order Percentage KPI 的关键。分析此属性有助于识别使用昂贵加急运输的频率，这可能预示着计划或执行中存在深层次问题。它还通过对比不同模式的效率来支持运输段时长分析。

识别运输方式，这是分析物流成本、运输时间以及高昂加急发运频率的关键。

此信息通常存储在 Kinaxis RapidResponse 或集成的 TMS 中的货运或运输单据里。

此属性是采购活动的关键标识符。它将物料申请（“采购申请已创建”）与发送给供应商的正式订单（“采购订单已发布”）以及随后的物料接收（“原材料已收到”）联系起来。

虽然物流订单是 case ID，但采购订单号是关键的业务单据参考，允许深入钻取具体的供应商交易。这对于详细分析 Supplier Delivery Performance dashboard 至关重要。

作为所有采购活动的关键参考，支持对采购子流程和供应商绩效进行详细分析。

这是 Kinaxis RapidResponse 采购模块或工作簿中的主要字段。

此属性包含在特定期间内预测订购的产品数量，代表需求计划流程的产出。

此类 data 对于 Demand Forecast Accuracy dashboard 和 Forecast-to-Actual Order Deviation KPI 至关重要。通过将此值与实际“订单数量”进行对比，企业可以评估预测的可靠性，这对于优化库存水平和生产计划非常关键。

作为衡量预测准确率的基准，有助于改善库存管理，并降低与库存积压或缺货相关的成本。

此类 data 来源于 Kinaxis RapidResponse 内部的需求计划或预测模块。