サプライチェーン管理を改善

Kinaxis RapidResponseのサプライチェーンを最適化する6ステップガイド
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Kinaxis RapidResponseのデータでサプライチェーンを最適化

当社のプラットフォームは、サプライチェーン業務に潜む非効率とコンプライアンスリスクを明らかにします。ボトルネックを特定し、リードタイムを短縮し、プロセス全体で仕入先の実績を高めます。これにより、業務の回復力を高め、大幅なコスト削減を実現できます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

Kinaxis RapidResponseでサプライチェーン管理を最適化する理由

サプライチェーン管理(SCM)は、製品を扱う企業の基盤であり、収益性、顧客満足度、市場での競争力に直接影響します。変化の激しい今日のグローバル市場では、効率的で変化に対応できるサプライチェーンは、単なる優位性ではなく必要条件です。並行計画やコントロールタワー機能を備えたKinaxis RapidResponseのような高度な計画ツールを導入していても、物流の受注処理は、綿密に作成した計画どおりに実行されないことがあります。

こうしたずれは、隠れたボトルネック、長期化したリードタイム、過剰在庫、反対に頻発する欠品となって現れます。非効率な業務は、運用コストの増加、納期遅延、顧客満足度の低下、コンプライアンス上のリスクにつながります。需要予測の開始から最終納品まで、物流の受注が実際にどのように進むかを把握することは、Kinaxis RapidResponseの計画能力を最大限に引き出し、戦略を確実な実行につなげるうえで欠かせません。

プロセスマイニングでサプライチェーン分析を変える

プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseなどのシステムから直接抽出したイベントデータを使い、サプライチェーン管理プロセスが実際にどの経路をたどっているかを明らかにします。推測や個別の経験談に頼るのではなく、物流の受注が組織内をどのように進むかを、客観的かつデータに基づいて把握できます。「需要予測の生成」から「納品証明への署名」まで、すべての手順を分析することで、これまでにない透明性が得られます。

この方法では、物流の各受注について、開始から完了までのプロセス全体を自動的に可視化できます。存在を把握していなかったものも含め、すべてのプロセスバリアントを簡単に特定し、実際の実行がKinaxis RapidResponseで計画したワークフローからどこで外れているかを確認できます。さらに、こうしたずれを数値化し、遅延、やり直し、コンプライアンス違反の原因となる具体的なアクティビティ、リソース、工程を明らかにします。必要な

サプライチェーン管理 物流の最適化 在庫管理 サプライヤーパフォーマンス 納期遵守 受注処理 輸送効率 リードタイム短縮 SCM サプライチェーンの最適化 需要計画 サプライヤー業務

よくある問題と課題

影響している課題を特定

納品の遅れが頻発すると、顧客満足度に直接影響し、取引の減少やブランドイメージの低下につながる可能性があります。契約上の違約金が発生したり、苦情対応の事務負担が増えたりする場合もあります。プロセスマイニングでは、Kinaxis RapidResponseの物流受注を分析し、「製品の生産完了」や「輸送中」の時間が長い箇所など、遅延が発生している場所を正確に特定して、サプライチェーン全体の根本原因を明らかにします。

サイクルタイムが長いと、運転資本が拘束され、在庫の保管コストが増加し、サプライチェーン全体の対応力が低下します。その結果、市場の変化への適応や顧客の期待への対応が難しくなります。プロセスマイニングでは、物流受注の全行程を可視化し、「生産予定」から「商品のピッキング・梱包完了」までのように、各アクティビティと引き継ぎにかかる時間を測定します。これにより、Kinaxis RapidResponseでサイクルタイムを長期化させている具体的なボトルネックや非効率を特定できます。

欠品と過剰在庫はいずれも大きな問題を引き起こします。欠品は販売機会の損失や生産停止につながり、過剰在庫は高い保管コストと陳腐化のリスクを招きます。その結果、収益性と顧客サービスが低下します。プロセスマイニングでは、物流受注に関する「需要予測の生成」「在庫可用性の確認」「製品の生産完了」などのアクティビティを関連付け、Kinaxis RapidResponseのデータにおいて在庫配置や計画が最適にならない原因となるプロセス上の問題を明らかにします。

サプライヤーのパフォーマンスが安定しないと、生産計画が直接影響を受け、顧客からの受注処理が遅れ、コストの高い緊急対応が必要になることがあります。これは業務効率と企業の評価に影響します。プロセスマイニングでは、サプライヤーごとに「発注書の発行」から「原材料の受領」までの時間を分析し、物流受注の流れを追跡します。パフォーマンスが低いサプライヤーと、Kinaxis RapidResponseで管理するサプライチェーンへの影響を明確に特定できます。

輸送手段の選択が非効率であったり、経路が最適でなかったりすると、輸送費が膨らみ、利益率が直接低下します。物流全体のコストも増加し、製品の競争力が損なわれる可能性があります。プロセスマイニングでは、物流受注の「輸送中」の経路を分析し、出発地、目的地、運送業者、輸送手段を実際のコストや所要時間と関連付けます。これにより、輸送網を最適化し、Kinaxis RapidResponseの支出を削減できる機会を明らかにします。

規制要件や社内ポリシーに従わない場合、特に複雑なグローバルサプライチェーンでは、多額の罰金、評判の低下、業務の中断につながる可能性があります。プロセスマイニングでは、物流受注の実際の実行状況を可視化し、「品質管理の実施」や必要な書類作成などのアクティビティの順序とタイミングを、定められたコンプライアンスルールと比較します。ルールからの逸脱を検出し、Kinaxis RapidResponseのプロセスに潜むリスクを知らせます。

やり直しが頻発すると、業務コストが大幅に増加し、貴重なリソースが消費され、リードタイムが長期化します。製品品質や顧客満足度にも深刻な影響を及ぼす可能性があります。こうした修正の繰り返しは、効率を低下させます。プロセスマイニングでは、物流受注の「製品の生産完了」や「品質管理の実施」の前後にあるプロセスループと反復アクティビティを特定し、サプライチェーン内で繰り返し発生する品質問題、非効率な検査、やり直しを招く設計上の問題を明らかにします。

需要予測が不正確だと、保管コストが発生する過剰在庫や、販売機会の損失と顧客の不満につながる欠品など、さまざまな問題が連鎖的に発生します。収益と業務計画にも直接影響します。プロセスマイニングでは、物流受注について「需要予測の生成」と実際の「顧客受注の受付」「製品の生産完了」を関連付けます。予測と実際の需要が継続的にずれる箇所を明らかにし、Kinaxis RapidResponseで管理するサプライチェーンへの影響を把握できます。

受注処理の特定の工程が継続的に全体の流れを遅らせると、リードタイムの増加、納期の未達、顧客満足度の低下につながります。こうした見えにくい滞留箇所は、処理能力を大きく損なう可能性があります。プロセスマイニングでは、物流受注の全行程を詳細に可視化し、「在庫可用性の確認」や「商品のピッキング・梱包完了」など、受注が滞留したり、通常より長い時間を費やしたりするアクティビティや引き継ぎをKinaxis RapidResponseのサプライチェーン内で特定します。

サプライチェーン全体を十分に把握できないと、問題への先回りした対応や最適化の取り組みが難しくなり、障害や市場環境の変化にも迅速に対応できません。戦略的な意思決定にも支障が出ます。プロセスマイニングでは、「需要予測の生成」から「納品証明への署名」まで、すべての物流受注をリアルタイムにX線のように可視化します。Kinaxis RapidResponseでは見えにくい、エンドツーエンドのプロセス全体における実際の順序、ばらつき、遅延を明らかにします。

上流工程の遅延や計画不足などを原因として、受注を特急扱いにすることが頻繁に発生すると、輸送費と業務コストが大幅に増加し、利益率が低下してリソースを圧迫します。これは、構造的な問題の兆候です。プロセスマイニングでは、標準プロセスから外れたり、重大な遅延が発生したりした物流受注を特定します。その結果、「出荷予定」の前倒しや「輸送手段」の変更につながったケースを把握し、Kinaxis RapidResponseのデータにおける緊急対応の頻度とコストへの影響を数値化できます。

倉庫スタッフ、生産ライン、輸送車両などのリソースを効率的に配分・利用できないと、稼働していない時間や余剰能力が生じる一方で、チームの負荷が高まり、ボトルネックが発生します。業務コストと効率に直接影響します。プロセスマイニングでは、多数の物流受注について、「生産予定」や「商品のピッキング・梱包完了」などの手順にかかる時間と待ち行列を分析します。リソースの可用性を推定し、サプライチェーン業務全体で利用状況に偏りがないかを特定します。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、顧客の希望納期までに納品できた受注の割合を高めることです。納期遵守率が上がると、顧客満足度が大きく向上し、競争の激しいサプライチェーン市場でブランドの評価を高められます。安定して確実に納品することは、優れた業務運営の基盤です。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおける物流受注のエンドツーエンドプロセスを詳細に分析し、遅延につながる工程やアクティビティを特定します。実際の納品日と希望納品日を比較することで、繰り返し発生するボトルネックや非効率な引き継ぎなど、納期遅延の根本原因を特定し、納期遵守率を15~20%向上させる改善につなげます。

顧客が受注を確定してから最終納品までの時間を短縮することは、対応力と市場への適応力を高めるうえで重要です。受注から納品までのサイクルを効率化すると、運転資本の必要額を抑え、市場の変化により迅速に対応できるため、大きな競争優位につながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおける物流受注のライフサイクルで、各工程に実際にかかっている時間を明らかにします。実際のプロセスフローを可視化し、時間のかかるアクティビティや頻発するやり直しのループを特定することで、数日、場合によっては数週間の短縮を目指せます。サイクルタイムを20~30%削減できる可能性があります。

需要を満たすための十分な在庫と、保管コストの抑制とのバランスを取り、欠品と過剰在庫の両方を防ぐことを目指します。効率的な在庫管理は、サプライチェーン全体の収益性と業務の円滑さに直接影響します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseで管理するサプライチェーンにおいて、在庫に関する意思決定が物流受注の流れに与える影響を明らかにします。在庫に関するアクティビティを受注処理のサイクルや実際の需要と関連付けることで、過剰在庫を減らしたり欠品を防いだりする機会を特定し、サービス水準を維持しながら在庫保管コストを10~15%削減できる可能性があります。

サプライヤーの納品の信頼性を高めることは、生産計画の維持、顧客への納期どおりの納品、コストの高い緊急対応の削減に欠かせません。信頼できるサプライヤーは、安定した予測可能なサプライチェーンの要です。ProcessMindはKinaxis RapidResponseのデータを使って、入荷する原材料や商品を追跡し、サプライヤーのパフォーマンスを物流受注のプロセスに関連付けます。「原材料の受領」と発注日を比較し、納期遅延やコンプライアンス違反が継続するサプライヤーを特定することで、納品遵守率を10~20%向上させ、戦略的なパートナーシップを強化できます。

この目標は、運賃、倉庫保管、荷役など、サプライチェーン全体で商品を移動するための費用を削減することです。こうしたコストを抑えることで利益率が直接改善し、業務全体の効率化にもつながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseの物流受注プロセスにおける「輸送用の積載完了」「輸送中」「目的地での荷下ろし完了」を分析します。非効率な経路、最適でない輸送手段、過度な緊急対応を特定し、サービス水準を損なわずに物流コストを5~10%削減できる機会を明らかにします。

すべての物流プロセスを規制要件、社内ポリシー、契約上の義務に適合させることは、法的リスクの低減、罰則の回避、倫理基準の維持に欠かせません。先回りしたコンプライアンス対応が、信頼性と変化への対応力を高めます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseの各物流受注について、アクティビティの実際の順序を可視化し、あらかじめ定めた適合プロセスと比較します。品質チェックの省略や承認されていない手順などの逸脱を明らかにし、重要な領域で100%のコンプライアンスを目指しながら、不備に先回りして対応できます。

この目標は、生産から納品までの間に発生し、再処理や修正が必要となるエラー、欠陥、逸脱を減らすことです。やり直しを抑えることで、リソースを節約し、廃棄を減らし、提供する商品やサービスの品質を高められます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおいて「品質管理の実施」が「製品の生産完了」や「商品のピッキング・梱包完了」とどのような位置関係にあるかを特定します。逸脱と不良やその後のやり直しにつながるパターンを分析し、やり直しの発生を15~25%削減して、製品品質の向上につなげます。

需要予測の精度を高めることで、生産、在庫、リソース配分をより適切に計画できます。予測が正確になると、在庫水準が最適化され、欠品や過剰在庫が減り、収益性に直接影響します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseのデータにおいて、「需要予測の生成」と、その後の「顧客受注の受付」「製品の生産完了」などのアクティビティとの関係を分析します。予測と実際の需要が継続的にずれる箇所を特定し、予測モデルを改善することで、精度を5~10%高め、供給と需要のバランスを改善できます。

この目標は、受注処理の中で作業が滞留し、遅延や処理能力の低下を招く箇所を特定して解消することです。ボトルネックをなくすことで、業務の流れがスムーズになり、顧客への納品も早くなります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseのデータから「物流受注」の全行程を可視化します。「生産予定」「商品のピッキング・梱包完了」「出荷予定」などの工程で、受注が過度に滞留したり処理に長い時間がかかったりする箇所を明らかにします。これにより、ボトルネックを正確に特定して解消し、処理能力を10~20%高められる可能性があります。

初期の需要から最終納品まで、サプライチェーン全体を可視化すると、関係者はプロセスの状況とパフォーマンスをリアルタイムに把握できます。全体像を確認できるため、先回りした意思決定と問題への迅速な対応が可能になります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseから取得した分散したイベントデータを統合し、すべての「物流受注」のライフサイクルを1つの一貫したビューにまとめます。任意の時点で、どの受注がどこにあり、どの状態にあるかを正確に追跡できます。見えにくかったプロセスを透明で管理しやすいワークフローに変え、意思決定の質を高めます。

この目標は、緊急納品が必要になる根本的なプロセス上の非効率に対処し、高コストの特急輸送への依存を減らすことです。特急対応を抑えることで、業務コストを直接削減し、財務面の健全性を高められます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおいて、「在庫可用性の確認」や「生産予定」などの前工程の遅延と、特急輸送のための「出荷予定」との関係を分析します。特急対応につながる遅延の根本原因を特定し、コストを15~25%削減しながら計画の精度を高められます。

この目標は、人員、設備、施設などのリソースを物流プロセス全体で効率的に使うことです。リソースの利用効率が高まると、コストを削減し、生産性と業務全体の処理能力を向上させられます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseで取得した物流受注の流れにおけるリソース配分関連のアクティビティを、「商品のピッキング・梱包完了」や「輸送用の積載完了」などの単位で可視化します。利用されていない資産や、リソース不足によるボトルネックを特定し、リソースをより効果的に再配分できます。利用率を10~15%高められる可能性があります。

サプライチェーンマネジメントを改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

サプライチェーンマネジメント向けに事前設定されたExcelテンプレートにアクセスしてダウンロードします。このテンプレートを使って、Kinaxis RapidResponseのデータを分析に適した形で構造化できます。

重要な理由

最初から正しいデータ構造を使うことで、正確で詳細なプロセス分析が可能になります。意味のあるインサイトを得るための確かな基盤になります。

期待される成果

Kinaxis RapidResponseのサプライチェーンデータに適した、すぐに使えるデータテンプレートです。

得られる成果

サプライチェーンに潜む効率化の機会を今すぐ発見

ProcessMindは、直感的な可視化によってサプライチェーン業務の実際の流れを明らかにし、見えにくい非効率と最適化の機会を一つひとつ示します。
  • サプライチェーン全体のプロセスを可視化
  • 重要なボトルネックと遅延を特定
  • リードタイムを最適化し、コストを削減
  • サプライヤーのパフォーマンスとコンプライアンスを向上
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

主な成果

プロセスマイニングでサプライチェーンの卓越性を実現

これらは、組織がサプライチェーンマネジメントのプロセス、特にKinaxis RapidResponseの物流オーダーワークフローにプロセスマイニングを適用した際に、一般的に達成できる測定可能な改善を示しています。非効率やボトルネックを明らかにすることで、業務を最適化し、大きなビジネス価値を生み出せます。

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納期遵守率の向上

顧客への納入の信頼性向上

プロセスマイニングで配送スケジュールに影響するボトルネックを特定して解消し、納期どおりに配送できるオーダーの割合を高めます。顧客満足度の向上とブランドの信頼性強化にも直結します。

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オーダー処理の迅速化

受注から配送までの平均時間を短縮

プロセスの非効率を特定して解消することで、受注から配送までのサイクル全体を大幅に短縮できます。顧客対応の迅速化と業務運用の円滑化につながります。

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緊急輸送の削減

高コストの緊急配送を削減

プロセスマイニングで緊急輸送が発生する根本原因を明らかにし、計画や物流を先回りして調整できます。不要な輸送費を大幅に抑え、コスト効率を高めます。

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手戻り率の低減

品質に起因するプロセスの繰り返しを削減

繰り返し発生する手戻りとその原因を特定することで、改善すべきプロセスを絞り込めます。材料の廃棄と人件費を削減し、製品品質の向上と生産フローの効率化につなげます。

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プロセスコンプライアンスの向上

標準業務手順の遵守率を改善

プロセスマイニングで、望ましいプロセスフローからの逸脱を把握できます。コンプライアンス基準の遵守率を高め、業務上のリスクを低減します。ガバナンスの強化と監査への備えにもつながります。

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在庫フローの最適化

商品が在庫に滞留する時間を短縮

在庫の移動パターンを分析し、完成品が保管場所に滞留する平均時間を短縮します。資金を解放し、在庫保管コストを削減することで、より柔軟な在庫管理を実現できます。

成果は、サプライチェーンプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここで示す数値は、サプライチェーンマネジメントにプロセスマイニングを導入したさまざまな事例で確認された一般的な改善幅です。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

需要計画から最終納入までの関連アクティビティをすべて結び付ける、特定の物流オーダーの一意の識別子です。

重要な理由

オーダーのライフサイクル全体を追跡するための基本キーです。開始から完了まで、プロセスのバリエーション、効率、コンプライアンスを分析できます。

物流プロセス内で発生した特定の業務イベントまたはステップの名称です。たとえば、「Goods Shipped」や「Purchase Order Issued」などが該当します。

重要な理由

プロセスのステップを定義し、サプライチェーンの実際のエンドツーエンドフローを発見して可視化できます。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

このタイムスタンプでイベントの時系列を確認でき、すべての所要時間とパフォーマンス計算の基礎となります。ボトルネックや遅延も明らかにできます。

アクティビティを実行した担当者のユーザーIDまたは氏名です。

重要な理由

プロセスステップの担当ユーザーを記録し、チームのパフォーマンス、業務量の分布、手順の遵守状況を分析できます。

物流オーダーに関連する製品の一意の識別子です。SKUや品目番号などが該当します。

重要な理由

製品ラインやカテゴリーごとのプロセス分析が可能になり、履行経路に非効率や問題がある製品を特定できます。

オーダーを発行した顧客の一意の識別子です。

重要な理由

顧客を中心としたプロセス分析が可能になり、主要顧客のサービス水準、納入パフォーマンス、履行の複雑さを評価できます。

顧客が希望する注文の納入日です。

重要な理由

納期遵守実績を測定する際の主要な基準であり、顧客満足度KPIを構成する重要な要素です。

注文品が顧客に納入された実際の日付です。納品証明によって確認されます。

重要な理由

納入プロセスの完了を確認し、顧客の期待に対する実際の納入実績を算出するために必要です。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

顧客の販売オーダーが作成されるか、システムに取り込まれた時点を、物流オーダーのライフサイクルの正式な開始として記録します。通常、統合されたERPまたはオーダー管理システムから明示的なイベントとして取得されます。

重要な理由

ケースの主要な開始点です。受注から配送までのサイクルタイム全体と、受注量を測定するために欠かせません。

必要な資材の発注書を外部サプライヤーへ送付します。正式な発注を確定し、サプライヤーのリードタイムが始まる重要なマイルストーンです。

重要な理由

サプライヤーの納入パフォーマンスを測定し、サプライチェーン全体に影響する調達段階の遅延を特定するうえで重要なアクティビティです。

物流オーダーについて、日付とリソースの割り当てを定めたうえで正式に生産予定へ組み込まれた時点を表します。Kinaxis RapidResponseの中核的な計画出力です。

重要な理由

計画から実行への移行点を示します。この時点から実際の生産開始までの時間を分析すると、スケジューリングの非効率やリソース制約を明らかにできます。

梱包済みの商品が輸送車両に積み込まれ、倉庫または生産拠点を出発した時点で発生します。輸送中の工程の開始を示します。

重要な理由

納期遵守状況と輸送工程の所要時間を追跡する重要なマイルストーンです。多くのKPI計算で「実出荷日」として使用されます。

顧客が商品を良好な状態で受け取ったことを示す最終確認です。物流オーダーを正式に完了する重要なイベントです。

重要な理由

受注から配送までのサイクルタイムKPIにおける確定した終点です。履行の成功を確認し、請求処理のトリガーになることもあります。

履行が完了する前に物流オーダーが終了したことを示します。プロセスが失敗に終わった最終状態となる明示的な処理です。

重要な理由

キャンセルを追跡すると、需要の離脱とプロセス上の失敗を把握できます。キャンセル理由を分析することで、製品、価格、サービスに関する問題を明らかにできます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseなどのシステムから取得したイベントログを分析し、サプライチェーンのプロセスに潜むボトルネック、コンプライアンスリスク、非効率を特定します。実際のプロセスフローをデータに基づいて把握できるため、逸脱や最適化すべき領域が明らかになります。その結果、納期遵守率の向上、サイクルタイムの短縮、在庫水準の最適化につながります。

プロセスマイニングには、主にイベントログのデータが必要です。サプライチェーン管理では、物流注文のケース識別子、アクティビティ名、各ステップの正確なタイムスタンプなどが含まれます。注文金額、仕入先ID、担当リソースなどの追加の属性を加えると、分析をさらに深められます。

Kinaxis RapidResponseからのデータ抽出では、通常、レポート機能またはAPIアクセスを使って関連するイベントログを取得します。取得した生のデータを変換し、各イベントのケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含む標準化されたイベントログ形式に整えます。準備したデータをプロセスマイニングツールに読み込めます。

実際のサプライチェーンのパフォーマンスを明確に把握でき、対象を絞った改善につなげられます。注文から納品までのサイクルタイム短縮、輸送コスト削減、在庫最適化が期待できます。仕入先の納品パフォーマンス向上や、サプライチェーン全体の可視性向上にも役立ちます。

データの抽出と準備から数週間以内に、初期インサイトを得られることが多いです。根本原因の特定や具体的な改善提案を含む詳細な分析には、プロセスの複雑さやデータ品質に応じて、数週間から数か月かかる場合があります。継続的な監視により、長期的なメリットも得られます。

はい。プロセスマイニングは、定められたプロセス経路やコンプライアンスルールからの逸脱を特定するうえで効果的です。実際のプロセス実行と事前定義したモデルを比較し、特定のステップが省略された、順序どおりに実行されていない、所定の時間を超過したといったケースを自動的に検出できます。コンプライアンス違反の明確な証拠を示し、先回りした対策を可能にします。

プロセスマイニングツールは使いやすくなっていますが、データモデリングの基礎知識とプロセスマップを読み取る力があると役立ちます。初期設定や複雑なデータ変換では、SQLやデータスクリプトなどの技術スキルが必要になる場合があります。導入を成功させるには、IT部門と業務部門の連携が欠かせません。

従来のSCM分析では、集計指標や事前定義されたダッシュボードを使い、何が起きたかを示すことが多いです。一方、プロセスマイニングはイベントデータからエンドツーエンドのプロセスフローを再構築し、すべてのバリアントや逸脱を含め、プロセスが実際にどのように実行されたかを明らかにします。表面的な指標だけでは分からない、パフォーマンス問題の根本原因まで把握できます。

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