In diesem Dokument wird die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik erläutert. Mithilfe der Statistik können die Anzahl der Ein- und Auslagerungen an unterteilten Lagerorten ausgewertet werden. Erfahren Sie, wie die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik aufgebaut ist und welche Dimensionen und Attribute sie enthält.

Die für die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik relevanten Anwendungen und deren Felder, Aktionen und Vorgehensweisen sind in separaten Dokumentationen ausführlich beschrieben.

1                     Begriffsbestimmung

Dimensionstabellen

Die Dimensionstabellen in einem Data Warehouse enthalten qualitative Daten, die die quantitativen Daten der Faktentabelle klassifizieren. Beispiele für Dimensionen sind Tag, Vertriebs-Artikel, Kunde etc. Die Daten in Dimensionstabellen ändern sich vergleichsweise selten und enthalten im Vergleich zur Faktentabelle relativ wenige Datensätze.

Faktentabellen

Die Faktentabelle stellt das eigentliche Kernstück eines Data Warehouse dar. Sie enthält die quantitativen Daten des Data Warehouse, die aus den operativen Vorgängen entstanden sind, wie z. B. Umsatz, Stückzahlen etc. Diese Kennzahlen dienen als Datenbasis für die Auswertungen. Zur Klassifikation der Daten sind neben den Kennzahlen noch Verweise auf die Dimensionen in den Dimensionstabellen enthalten. Die Faktentabelle enthält im Vergleich zu den Dimensionstabellen größere Datenmengen und wird mit jeder Aktualisierung um weitere Datensätze ergänzt.

Materialbuchungen

Die Materialbuchung dient der Dokumentation aller Mengen- und Wertbewegungen innerhalb der Lagerlogistik. Im Zuge der Materialbuchung erfolgen die Bestandsaktualisierung und die Bestandsbewertung in Abhängigkeit des verwendeten Buchungsschlüssels.

Star-Schema

Das Star-Schema ist ein Datenmodell für relationale Datenbanken. Gewöhnlich wird ein Data Warehouse nach dem Star-Schema aufgebaut. Ein einfaches Star-Schema besteht aus einer zentralen Faktentabelle und mehreren Dimensionstabellen, die über Schlüssel mit der Faktentabelle verknüpft sind. Im Modell wird eine Faktentabelle in der Mitte abgebildet und die Dimensionstabellen sind um sie herum verteilt. Diese grafische Darstellung entspricht der Form eines Sterns.

Statistiken

Die Statistik befasst sich mit der zahlenmäßigen Erfassung, Untersuchung und Darstellung von Massenerscheinungen. Fakten aus der Vergangenheit werden mit bestimmten Methoden gesammelt, zusammengestellt und ausgewertet. Die Analyse dieser Daten hat den Zweck, Abweichungen und Fehler erkennen und daraus Verbesserungsmöglichkeiten entwickeln zu können.

2                     Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik

Die OLTP-Lagerplatzstatistiken umfassen nur die Lagerplatzzugriffs-Jahres­statistik. Sie befindet sich im Namensraum com.cisag.app.statistic.obj. Mithilfe der Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik können die Anzahl der Ein- und Auslagerungen an unterteilten Lagerorten ausgewertet werden. Die dabei bewegten Mengen werden von der Statistik nicht berücksichtigt.

Die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik können Sie sich in der Anwendung „Lagerorte“ anzeigen lassen. Eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Eingabe- und Anzeigefelder entnehmen Sie bitte der Dokumentation Lagerorte.

Die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik wird im Business Entity com.cisag.app.­statistic.obj.BinLocationAccessYearStatistic gespeichert. Dieses Business Entity entspricht der Faktentabelle. Die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik wird über die folgenden Attribute summiert:

• Standort
• Kalenderjahr
• Lager-Artikel
• Lagerort

Diese Attribute entsprechen den Dimensionen und identifizieren gleichzeitig das Business Entity eindeutig.

Das Kalenderjahr (Attribut: year) wird als numerischer Wert direkt in die Faktentabelle gespeichert. Der Standort (Attribut: organizationalUnit) und der Lager-Artikel (Attribut: item) sowie der Lagerort (Attribut: storageArea) sind als Fremdschlüssel in den Business Entitys com.cisag.app.general.obj.Partner, com.cisag.app.general.obj.Item bzw. com.cisag.app.inventory.obj.StorageArea abgebildet:

Als Grundlage der Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik dienen die von einem Lagerlogistik-Server erfolgreich verarbeiteten und in die OLTP-Lagerplatz­statistiken übertragenen Materialbuchungen (Business Entity: com.cisag.app.inventory.obj.­InventoryTransaction). Ein eventueller Ein- oder Ausschluss in der Verwendung „Disposition“ des Artikels wird dabei nicht berücksichtigt. Die folgenden Attribute der Materialbuchungen werden für die Berechnung der Statistikwerte herangezogen:

• Vorgang (Attribut: category)
• Lagerort (Attribut: storageArea)

Der Vorgang der Materialbuchung wird aus dem Vorgang (Attribut: category) des verwendeten Buchungsschlüssels (Business Entity: com.cisag.app.inventory.obj.TransactionType) übernommen. Der Vorgang kann einen der folgenden Werte annehmen:

• Zugang (INCOMING)
• Abgang (OUTGOING)
• Umbuchung Zugang (TRANSFER_INCOMING)
• Umbuchung Abgang (TRANSFER_OUTGOING)
• Umwertung Zugang (REVALUATION_INCOMING)
• Umwertung Abgang (REVALUATION_OUTGOING)
• Korrektur (CORRECTION)

Nur Materialbuchungen der beiden Vorgänge „Zugang“ und „Abgang“ werden von der Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik berücksichtigt.

Je nach Vorgang wird die Materialbuchung zu einem der Attribute „Summe der Zugänge“ (Attribut: toBinTransferCount) oder „Summe der Abgänge“ (Attribut: fromBinTransferCount) addiert. Bei der Zuordnung wird ein negativer Zugang auch als Zugang und nicht als Abgang betrachtet. In beiden Fällen wird die Anzahl der Zugriffe anhand der Materialbuchungen angezeigt. Die Mengen in den Materialbuchungen spielen dabei keine Rolle. Wird z. B. eine Ladeeinheit aufgebrochen und in zwei getrennten Vorgängen ausgelagert, schlägt sich das auch als zwei Zugriffe in der Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik nieder.

Im Folgenden werden die für die Lagerplatzzugriffs-Jahresstatistik relevanten Attribute der Faktentabelle erläutert: