Operations / Analytics Case
Bu sayfa depo operasyonlarindaki ham olay verisini, ekiplerin karar vermesini hizlandiran bir KPI gorunurlugune cevirme denemesi. Amac sadece raporlamak degil; gecikmeyi, backlogu ve servis riskini erken gormek.
Demo data active
Bu dashboard hangi sorulara cevap vermeli?
Canli filtreler
Tum KPI'lar ayni secili veri penceresinden yeniden hesaplanir. Bu nokta mulakatta onemlidir: filtre sadece charti degil, metric mantigini da etkiler.
Gunluk servis seviyesi trendi
Barlar sevk edilen siparis sayisini, cizgi ise gunluk on-time shipment oranini gosterir.
Bottleneck görünümü
Zone bazli backlog ve service seviyesi kirilimi.
Decision signals
Bu bolum sadece sayi gostermek yerine karar sinyali uretir.
Data model
order_id, created_at, promised_ship_at, shipped_at, zone, shift, lines, pick_errors
receipt_id, received_at, available_at, zone, shift, units
check_id, checked_at, system_units, counted_units, zone, shift
Metric definitions
Formul: zamaninda cikmis sevkiyat / toplam sevk edilen siparis. Servis seviyesinin ilk gostergesidir.
Formul: ortalama shipped_at - created_at. Surecin hizini ve darboğaz etkisini gostermek icin kullanilir.
Formul: (pick line - hata) / pick line. Hizli ama hatali islem yapan bir operasyonu yakalamak icin kritik.
Formul: secili pencerede hala kapanmamis siparis sayisi. Geciken operasyon yukunu anlamak icin kullanilir.
Formul: tam eslesen sayimlar / toplam cycle count. Sayim sapmasi varsa servis riski sadece outbound tarafinda degildir demektir.
Formul: ortalama available_at - received_at. Inbound tarafindaki yavaslik downstream performansi da bozar.