業界: 製造業向けプロセスマイニングとシミュレーション

製造業のプロセス改善

重要な理由

製造現場では、プロセスが遅いことは分かっていても、どこで時間が失われているのかまでは把握できていないことがあります。生産、保全、調達、品質、サプライチェーンのワークフローは、複数のシステムやチームにまたがります。そのため、経験や勘に頼ったり、個別のボトルネックだけに注目したり、影響を検証しないまま変更を承認したりしがちです。

プロセスマイニングにより、業務の中で実際に仕事がどのように進んでいるかを、事実に基づいて把握できます。計画上の経路と実際の経路を比較し、遅延や手戻りを特定できます。処理時間、スループット、コスト、納期遵守率などのKPIと業務パフォーマンスを結び付けて分析できます。

シミュレーションを加えることで、判断の確度を高められます。検証していない変更を実施したり、大規模で別個のシミュレーションツールに頼ったりする前に、プロセスモデル上でシナリオを検証できます。導入後には、予測した改善と実際のパフォーマンスを比較できます。

進め方

1. **分析：**ERP、MES、保全、品質、倉庫、その他の業務システムからデータを接続します。ProcessMindで実際のプロセスを可視化し、ボトルネック、逸脱、待ち時間、手戻り、手作業による引き継ぎを見つけます。工場、製品、ライン、サプライヤー、シフトなど、関連する切り口で分析を分けます。

2. **モデル化：**分析結果をBPMN 2.0による明確なプロセスモデルに反映します。現状を文書化し、目標状態を定義して、担当範囲と依存関係を明らかにします。プロセスマッピングとClarity Engineで、業務データをプロセスの文脈と結び付けます。遅延、コスト、ばらつきの測定可能な原因に対処する変更に焦点を当てます。

3. **シミュレーション：**投資や生産への影響を生じさせる前に、提案する変更を検証します。人員数、振り分けルール、バッチサイズ、承認経路、保全スケジュール、自動化の選択肢など、複数のシナリオを比較します。処理時間の短縮、スループット、リソース利用率などのKPIを確認します。導入後は、予測と実際の改善を比較し、モデルを調整します。

期待できること

成果は、データ品質、プロセスの複雑さ、基準となるパフォーマンス、実施する変更によって異なります。一般的には、次のような目的で利用されています。

• 最大の遅延を生むプロセスバリアントとボトルネックを特定
• 待ち時間、手戻り、不要な引き継ぎに対処して処理時間を短縮
• 計画、購買、生産、配送にまたがる遅延を明らかにし、サプライチェーンの信頼性を向上
• 前提に頼らず、予測した改善と実際の改善を比較
• 業務データに基づいて投資の優先順位を決定
• 工場、ライン、事業部門をまたぐ継続的な改善サイクルを構築

計画時の目安として、対象ワークフローで大きな待ち時間、手戻り、手作業を削減できた場合、処理時間が20～40％短縮されることがあります。ただし、これは自社の基準値とシミュレーションで検証する仮説であり、保証される結果ではありません。

始め方

受注から生産まで、生産計画、保全、品質検査、調達から支払いまでなど、業務への影響が明確なプロセスを1つ選びます。改善したいKPIを定義し、イベントデータから基準値を設定します。

プロセスを記録しているシステムから、対象を絞ったデータセットで始めます。結論を出す前に、イベント名、タイムスタンプ、ケース識別子、リソース情報を確認します。その後、ProcessMindで実際のプロセスをBPMN 2.0モデルに結び付け、改善シナリオを検証し、予測と実際のパフォーマンスを追跡します。

方法を検証できたら、関連プロセスや拠点へ対象を広げます。これにより、無駄を見つけ、変更を検証し、より確かな根拠を持って改善に投資できます。