トランスフォーメーション/役割: サプライチェーンのプロセスマイニング
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規模を問わず
免責事項
このライブラリの活用事例は、一般的なプロセス改善支援をもとにした実践ガイドです。数値と成果は一般的に想定される例であり、特定のお客様による検証済みの結果や、将来の成果を保証するものではありません。
サプライチェーンのプロセス改善
重要な理由
サプライチェーンの改善は、仮定から始まることが少なくありません。物流、調達、在庫、配送に負荷がかかっていることは分かっていても、実際にどこで時間と処理能力が失われているかは分からない場合があります。その結果、チームは直感に基づいてプロセスを変更し、別のシミュレーションツールに頼り、期待した結果が達成可能かを検証する前に改善を実施してしまいます。
プロセスマイニングにより、サプライチェーンの実際の進み方を事実に基づいて把握できます。ERPシステム、倉庫管理システム(WMS)、輸送管理システム(TMS)、業務ログのイベントデータを分析します。エンドツーエンドのプロセス全体で、ボトルネック、逸脱、手戻り、遅延を特定できます。
変更案をモデル化し、導入後に予測パフォーマンスと実際の改善を比較します。代表的な指標には、サイクルタイム、納期遵守率、在庫コスト、手作業、サービスレベルがあります。
進め方
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**Mine:**調達、在庫管理、物流、配送に関するアクティビティを記録したデータを接続します。プロセスマイニングで実際のプロセスを可視化し、案件がどこで待機し、差し戻され、想定したフローから外れているかを確認します。処理時間、遅延、欠品、過剰在庫、輸送コストに影響するステップに焦点を当てます。
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**Model:**分析結果をBPMN 2.0による明確なプロセスモデルに落とし込みます。プロセスマッピングを使い、業務、サプライチェーン、ITの各チームで現状認識をそろえます。目標プロセスを設計し、意思決定のポイントと引き継ぎを文書化して、改善効果の測定に使うKPIを定義します。
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**Simulate:**リソースを投入する前に、変更案を検証します。承認経路、人員配置、倉庫ルール、輸送手段、在庫方針などのシナリオをプロセスシミュレーションで比較します。予測される処理時間の短縮やその他のKPIの変化を現状と比較し、効果を数値で説明できる変更を優先します。
期待できる効果
結果は、データの品質、プロセスの複雑さ、実施する変更によって異なります。サプライチェーンチームでは、通常この方法で次のような改善に取り組みます。
- 待機時間の大きな要因となっているアクティビティと引き継ぎを特定します。
- サービスレベルに影響する前にボトルネックへ対処し、処理時間を短縮します。
- プロセス変更後の改善効果について、予測値と実績値を比較します。
- 手作業を減らし、不要なやり直しを防ぎます。
- 調達、在庫、物流、配送の状況を横断的に把握しやすくします。
- 大規模で別個のシミュレーションツールに頼らず、業務上の変更を検証します。
待機、やり直し、避けられるばらつきが大きいプロセスでは、処理時間を20~40%短縮できる場合があります。ただし、これは保証値ではなく、計画時の目安です。自社のイベントデータとKPIを使って、期待される効果を検証してください。
始め方
まずは、サプライチェーンのプロセスを1つ選び、測定可能な課題を定めます。調達から支払いまで、受注処理、在庫補充、倉庫業務、輸送計画などのワークフローを選択します。ケースID、アクティビティ名、タイムスタンプ、チームにとって重要なKPIを定義します。
プロセスを再設計する前に、ProcessMindで現状の基準値を設定します。プロセスを運用する担当者とともに、ボトルネック、バリアント、逸脱を確認します。目標モデルを作成し、実行可能性の高い変更をシミュレーションして、予測される効果を記録します。
導入後は、新しいプロセスを基準値と比較します。実際の処理時間の短縮、サービスレベル、在庫コスト、手作業の量を追跡します。これにより、直感に頼った改善と、根拠に基づくサプライチェーン変革の差を縮められます。
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