倉庫管理を改善する

Manhattan SCALEの業務を最適化する6つのステップ

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Manhattan SCALEの倉庫管理を最適化

倉庫管理の非効率は、ボトルネックやリソースの浪費、コンプライアンス上の問題につながることがあります。ProcessMindを使うと、入荷から出荷までの業務に潜む具体的な滞りを特定できます。そのデータをもとに改善を進め、資材の流れを整え、倉庫全体の効率を高められます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、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を参考に、業務を改善してください。

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Manhattan SCALEの倉庫管理を最適化する理由

効率的な倉庫管理は、サプライチェーン業務を支える基盤です。しかし、Manhattan SCALEのような複雑な環境では、非効率が積み重なり、事業に大きな影響を及ぼすことがあります。入荷の遅れ、棚入れのボトルネック、最適でないピッキング経路、梱包や出荷時のミスは、いずれも業務コストの増加や受注処理時間の長期化につながり、最終的には顧客満足度を低下させます。実際のプロセスフローをデータに基づいて把握できなければ、問題の特定と解決は容易ではありません。Manhattan SCALE WMSでプロセスを継続的に改善することは、競争力を保ち、コストを管理し、市場の変化が速い現在も安定したサービスを提供するために欠かせません。

プロセスマイニングでManhattan SCALEの業務効率を高める

プロセスマイニングを使うと、Manhattan SCALE上の倉庫管理業務の実態を把握し、改善につなげられます。システムのイベントログを分析し、倉庫受注ごとに作成から最終出荷までの経路を、客観的なデータに基づいて可視化します。これにより、推測や主観的な観察に頼らず、商品が実際にたどる経路、各アクティビティにかかる時間、遅延が発生する箇所を確認できます。プロセス内に隠れたばらつきや標準手順からの逸脱、業務全体を遅らせるリソースの競合も特定できます。品質検査、棚入れ、ピッキング、積み込みなどのアクティビティがどのように連携し、全体のサイクルタイムに影響するかを把握することで、対象を絞った改善に必要なインサイトが得られます。

倉庫プロセスの主な改善領域

Manhattan SCALEのデータにプロセスマイニングを適用すると、次の領域に絞って改善を進められます。

ボトルネックの特定と解消：入荷ドックの混雑、非効率な棚入れ方法、特定のピッキングゾーン、梱包ステーションの混雑など、遅延の発生箇所と原因を特定します。ボトルネックを把握することが、効果的なプロセス改善の第一歩です。
サイクルタイムの短縮：入荷通知から出荷まで、各段階にかかる時間を分析します。想定以上に時間がかかるアクティビティを特定し、倉庫管理全体のサイクルタイムを短縮するための変更を検討できます。
リソースの利用状況の最適化：人員、設備、保管スペースがどのように使われているかを把握します。追加投資をせずに、リソースの再配置、作業負荷の平準化、処理量の向上を図る機会を見つけられます。
コンプライアンスの確保とエラーの削減：標準手順への準拠状況を監視します。商品の取り扱いミス、ピッキングミス、標準外の経路を検出し、全体の正確性と規制への準拠を高めます。
処理量の向上：プロセスを見直してボトルネックを解消することで、1日に処理できる倉庫受注数を大幅に増やし、業務処理能力を高められます。

効果を数値で確認する

Manhattan SCALE環境でプロセスマイニングにより特定した改善を実施すると、具体的で測定可能な効果が期待できます。

業務コストの削減：人員配置を最適化し、設備の待機時間を減らし、手戻りにつながるミスを抑えることで、1件あたりの処理コストを削減できます。
受注処理の迅速化：倉庫受注の平均サイクルタイムを大幅に短縮し、顧客への納品を早め、サービスレベル合意の達成につなげます。
在庫精度の向上：棚入れやピッキングのミスを減らすことで、在庫量をより正確に把握できます。差異を抑え、計画の精度を高められます。
顧客満足度の向上：受注を正確かつ期日どおりに処理することで、顧客満足度と取引関係の向上につながります。
戦略的な計画の改善：実際のプロセスのパフォーマンスを詳しく把握することで、人員配置、設備投資、倉庫レイアウトについて、より適切な判断ができます。

倉庫の最適化を始めましょう

Manhattan SCALEの倉庫管理を最大限に改善するには、まずプロセスの実態を把握する必要があります。プロセスマイニングを使えば、業務を見直すために必要な明確さとデータに基づくインサイトが得られます。推測に頼るのではなく、倉庫管理のサイクルタイム短縮、ボトルネックの解消、継続的な改善につながる機会を見つけましょう。効率的でコストを抑え、コンプライアンスを確保できる倉庫を目指し、今日から取り組みを始めましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

倉庫の注文では、作成から出荷までに想定以上の時間がかかることが多く、納品の遅れや顧客満足度の低下につながっています。サービスレベル契約への影響に加え、在庫保管コストが増加し、納期を守るブランドとしての評判を損なうおそれもあります。
ProcessMindは、Manhattan SCALEのデータを分析し、遅延の原因となる具体的なアクティビティや経路を特定します。倉庫の注文ごとの流れを調べ、ピッキング、梱包、出荷待ちのどこで時間がかかっているかを明らかにするため、効果的な改善につなげられます。

工程の後半で誤りや不一致が見つかり、商品の再ピッキングや注文の再梱包が必要になることがあります。こうした手戻りは作業時間と運用コストを増やし、倉庫管理のワークフローをさらに遅らせ、全体の効率を低下させます。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上で倉庫の注文ごとの経路をたどり、手戻りの根本原因を明らかにします。誤りが発生した箇所や、繰り返し行われているアクティビティを特定し、特定の作業者、資材、保管場所が非効率の原因になっているかを把握できます。

商品が必ずしも効率のよい場所に保管されているとは限らず、その後のピッキングや倉庫内移動に時間がかかることがあります。倉庫管理システムでの格納方法が非効率だと、保管スペースの利用率が下がり、倉庫全体の作業も遅くなります。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上で「入荷」から「格納完了」までの実際の格納経路を可視化します。最適でない経路や標準手順からの逸脱を特定し、今後の移動や荷扱いを減らすために、保管場所の割り当てを見直せる箇所を明らかにします。

入荷商品の受け取り、数量確認、検品に時間がかかると、荷受け場に滞留が生じ、商品を注文処理に使える状態にするまでの時間が延びます。在庫の正確性が損なわれ、貴重な荷受けスペースがふさがるだけでなく、倉庫業務全体にも影響が広がります。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上の「入荷予定通知の受信」から「格納完了」までの流れを分析します。処理速度が落ちる箇所や入荷工程の具体的なボトルネックを特定し、処理を速めるための人員配置や検品手順の見直しに役立てられます。

注文が梱包エリアや出荷待ちレーンで長時間待機し、積み込みが遅れることがあります。滞留によって混雑が生じ、出荷ドックを効率よく使えなくなるほか、顧客への出荷期限を守れない原因にもなります。
ProcessMindは、Manhattan SCALEのイベントデータから、「梱包開始」や「運送業者への積み込み」の前に発生する滞留時間と待ち行列を追跡します。注文が集中している箇所を特定し、キャパシティの問題、人員配置の偏り、工程間の引き継ぎの非効率を把握できます。

重要な品質検査が省略されたり、順序どおりに行われなかったり、適切に記録されなかったりすると、製品の品質やコンプライアンスが損なわれるおそれがあります。倉庫管理での見落としは、後工程での誤りや高額な返品、ブランドの評判低下につながる可能性があります。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上の倉庫注文について、「品質検査の実施」アクティビティが欠けているケースや、想定外の順序で行われているケースを特定します。標準作業手順からの逸脱を把握できるため、対象を絞った研修や手順の徹底につなげられます。

倉庫のスタッフや設備を十分に活用できず、一部のエリアでは待機時間が発生する一方、別のエリアでは負荷が集中することがあります。倉庫管理でのリソース配置が最適でないと、人件費や処理時間が増え、業務全体の効率が低下します。
ProcessMindは、Manhattan SCALEの各アクティビティにおける「ユーザー／作業者ID」や「使用設備」の属性を分析します。リソースの利用不足や過剰利用の傾向、リソースが滞留している箇所を明らかにし、データに基づく人員計画や設備配置の見直しに役立てられます。

注文が指定された完了日や出荷日に間に合わず、違約金や顧客からの苦情、評判の低下につながることがあります。サービスレベル契約の達成や、顧客・パートナーとの良好な関係の維持にも影響します。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上の倉庫注文ごとに「実際の完了日」と「指定完了日」を比較します。期限に間に合わない注文を継続的に特定し、さらに、目標未達につながる具体的な工程や先行する遅延を明らかにします。

倉庫の注文が標準とは異なる経路をたどったり、想定外のループが発生したりして、本来のプロセスフローから大きく外れることがあります。倉庫管理でこうしたばらつきを把握できないと、業務が複雑になり、処理時間が延び、予測も難しくなります。
ProcessMindは、Manhattan SCALEのデータから、倉庫の注文ごとの実際の流れを最初から最後まで可視化します。プロセスのバリアントやよくある逸脱を明らかにし、その頻度と影響を数値で示すため、手順の標準化や、頻出する例外への対応を検討できます。

入荷、ピッキング、梱包の数量が計画と実績で継続的に異なり、手作業での修正や在庫データの不正確さにつながっています。こうした不一致は手戻りを招き、注文処理を遅らせ、倉庫の在庫データへの信頼を損ないます。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上の倉庫注文について、各工程の「計画数量」と「実績数量」の属性を分析します。不一致が頻繁に起きる箇所とタイミングを特定し、注意が必要な入荷、ピッキング、数量確認の問題を明らかにします。

倉庫内で資材や製品を必要以上に移動させると、人件費が増え、設備の摩耗も進みます。こうした非効率な移動はサイクルタイムを延ばし、業務全体の処理能力を低下させます。
ProcessMindは、Manhattan SCALE上で倉庫注文ごとの保管場所の移動と関連アクティビティをたどります。格納やピッキングで非効率な経路を明らかにし、不要な移動が発生している箇所を特定することで、レイアウトや作業割り当ての見直しにつなげられます。

一般的な目標

成功の基準を定義

倉庫注文の作成から出荷までの所要時間を短縮し、顧客満足度と業務効率の向上を目指します。Manhattan SCALEで注文処理が速くなれば、商品をより早く顧客に届けられ、サービスレベルの向上と在庫保管コストの削減につながります。ProcessMindは、注文処理サイクルの具体的なボトルネックや、時間のかかっているアクティビティを特定します。イベントログを分析して、出荷待ちの長時間化やピッキングの遅れなど、注文が滞っている箇所を明らかにし、対象を絞ったプロセスの見直しと改善効果の測定を支援します。

Manhattan SCALEで誤った商品をピッキングしたり、梱包を間違えたりするケースを大幅に減らすことで、手戻りや返品、運用コストを抑えられます。ミスの削減は注文の正確性を高め、顧客の信頼向上と廃棄の削減にもつながります。ProcessMindは、ピッキングや梱包の手戻り、標準手順からの逸脱の傾向を明らかにします。ミスの発生率が高いユーザーID、設備、製品の種類を特定できるため、対象を絞った研修やシステムの調整によって正確性を高められます。

Manhattan SCALEで、入荷後の商品を保管場所に格納する方法と、ピッキングのために取り出す方法の効率向上を目指します。流れを最適化すると、スペースを有効に使い、移動時間を短縮し、在庫をより早く取り出せるようになります。ProcessMindは、格納や取り出しの実際の経路と所要時間を分析し、非効率な経路や繰り返しの移動を特定します。保管方法の再構成やシステムルールの調整によって、移動距離を減らし、処理量を高める機会を明らかにします。

Manhattan SCALEで、入荷予定通知の受信から商品を保管場所に格納するまでの時間を短縮し、倉庫業務の初期段階にあるボトルネックの解消を目指します。入荷処理が速くなれば、商品をより早く販売できる状態にでき、荷受け場の混雑も抑えられます。ProcessMindは入荷処理を可視化し、品質検査や最初の数量確認など、遅延が起きている箇所を明らかにします。遅延の影響を数値で把握できるため、管理者は根本原因を特定し、在庫を利用可能にするまでの時間を短縮する対策を講じられます。

Manhattan SCALEの機能を利用し、倉庫から出荷する前の注文準備の最終段階で、不要な遅延や非効率を減らします。梱包と出荷待ちの流れを整えることで、注文を予定どおりに出荷でき、納品時間帯の未達を防げます。ProcessMindは、梱包開始から出荷までの間に注文が集中したり、長時間待機したりする箇所を特定します。遅延につながるプロセスのばらつきを明らかにし、人員配置や作業場所のレイアウトを見直すための情報を提供します。

Manhattan SCALEの環境で、入荷商品や出荷注文に必要な品質検査が常に実施されるようにします。手順を一貫して守ることで、製品品質の向上、返品の削減、コンプライアンス基準の維持につながります。ProcessMindは倉庫内の商品フローを可視化し、品質検査が省略されたり、遅れたり、順序どおりに行われなかったりするケースを検出します。コンプライアンス違反を数値で把握できるため、是正措置や手順の徹底に役立ちます。

Manhattan SCALEを使った倉庫業務で、人員、設備、保管スペースを効果的に使うことを目指します。リソースをより有効に使うことで、生産性の向上、残業コストの削減、運用費の最適化につながります。ProcessMindはアクティビティの所要時間とリソースの割り当てを分析し、利用されていないリソースや負荷が集中しているリソースを明らかにします。待機時間やリソース不足によるボトルネックを特定し、スケジュールや作業負荷の配分を見直すための情報を提供します。

Manhattan SCALEで管理する倉庫注文について、指定された完了日までに運送業者へ引き渡せる割合を高めます。顧客満足度の向上と、納品遅延による違約金の削減につながります。ProcessMindは出荷時刻と指定完了日を照合し、期限未達につながりやすい注文の種類やプロセス経路を特定します。出荷前の遅延を明らかにし、約束した納期を守るための早期対応を支援します。

Manhattan SCALEで、入荷から出荷までの倉庫内の資材移動におけるばらつきや予期しない逸脱を減らし、一貫したプロセスを維持します。経路を標準化すると、予測しやすくなり、ミスが減り、研修も簡素化できます。ProcessMindは資材の流れにおける実際のプロセスのバリアントを自動で検出し、理想または計画された経路と比較します。逸脱の頻度と影響を数値で示すため、手順の徹底や現行基準の見直しを検討できます。

Manhattan SCALEで、入荷、格納、ピッキングの各段階における計画数量と実績数量の不一致を減らします。不一致を減らすことで、在庫の正確性が高まり、欠品や照合作業を防げます。ProcessMindは各工程の計画数量と実績数量を比較し、不一致が発生する箇所と原因を特定します。数量ミスの発生率が高い資材、保管場所、作業者を明らかにし、対象を絞った調査につなげられます。

Manhattan SCALEで倉庫業務を最適化するため、付加価値を生まない不要または非効率な資材の荷扱いを特定し、なくすことを目指します。重複する移動をなくすことで、時間と人件費を削減し、設備の摩耗を抑えられます。ProcessMindは荷役単位や資材の移動全体を可視化し、循環する移動、不要な移送、複数回の荷扱いを明らかにします。付加価値のない工程の頻度と所要時間を数値で示し、レイアウト変更やプロセスの再設計に役立つデータを提供します。

倉庫管理を改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

Manhattan SCALEのデータをエクスポート

ProcessMindにデータをアップロード

倉庫プロセスを分析

対象を絞って改善を実施

継続的に監視・最適化

テンプレートをダウンロード

実施内容

Manhattan SCALEの倉庫管理データに合わせて作成されたProcessMindのExcelテンプレートを利用します。このテンプレートを使うと、必要なイベントログ情報を漏れなく収集できます。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

重要な理由

構成の整ったテンプレートを使うことで、データの準備が簡単になり、一貫性と正確性を保てます。効果的な分析に必要な情報を抽出できるよう案内します。

期待される結果

Manhattan SCALEの倉庫管理データ用に設定済みの、すぐに使えるExcelテンプレート。

得られること

倉庫に潜む効率低下の要因を発見

ProcessMindは、入荷から出荷までの倉庫業務全体を可視化します。ボトルネックや大幅な改善が見込める領域をすばやく特定できます。

倉庫プロセス全体を可視化
資材の流れにおけるボトルネックを特定
入荷から出荷までのサイクルを効率化
リソース利用の非効率を特定

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

倉庫業務で実現する改善

これらの成果は、倉庫管理プロセスの最適化によって組織が一般的に得られる、測定可能な効果を示しています。Manhattan SCALEの詳細なプロセスデータを分析することで、非効率を解消し、業務を大きく改善するための明確なインサイトが得られます。

0 %

注文処理の迅速化

最初から最後までの所要時間の平均短縮率

注文の作成から出荷までの時間を短縮し、顧客満足度と在庫回転率を高めます。注文の完了を遅らせるボトルネックを特定し、解消します。

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納期どおりの出荷を改善

約束した納品日の達成率の向上

指定された出荷日を守りやすくすることで、顧客満足度を高め、違約金を減らします。期限未達が繰り返される原因を特定します。

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ピッキングの手戻り率を低減

ピッキングの繰り返し回数の減少

コストのかかるピッキングミスと手戻りを減らし、運用費を抑えながら在庫の正確性を高めます。ピッキングミスが頻発する根本原因を特定します。

0 %

格納の迅速化

入荷から格納までのリードタイム短縮

入荷した商品を保管場所へ移す工程を速め、在庫をより早く利用可能にし、倉庫スペースの利用率を高めます。入荷処理の遅延を解消します。

0 %

プロセス適合性の向上

最適なフローの遵守率向上

資材の荷扱いを標準化された効率的な経路に沿って行い、不要な移動を減らして業務の予測可能性を高めます。ベストプラクティスの定着を促します。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、最適化の対象範囲などによって異なります。ここに示す数値は、同様のプロセスマイニング導入で一般的に確認された改善を表しています。

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てください。

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

入荷や出荷など、特定の物流業務を識別する一意のIDです。

重要な理由

倉庫内の関連アクティビティを1つのプロセスインスタンスにまとめるためのキーです。これにより、プロセスを最初から最後まで分析できます。

倉庫管理で発生した特定のタスクまたはイベントの名称です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの基礎となります。業務の流れやばらつきの分析にも役立ちます。

倉庫のアクティビティまたはイベントが発生した日時です。

重要な理由

イベントの順序を正しく並べ、サイクルタイムやリードタイムなど、所要時間に基づく指標を算出するために欠かせないタイムスタンプです。

所要時間を測定できるアクティビティが完了した日時です。

重要な理由

アクティビティごとの処理時間を正確に算出できるため、時間やリソースを多く要するタスクを特定できます。

アクティビティを実行した倉庫従業員または担当者を識別する一意のIDです。

重要な理由

プロセスのパフォーマンスを個人やチームに紐づけ、業務負荷、生産性、リソース配分を分析できます。

倉庫注文を入荷、出荷、倉庫内移動などに分類します。

重要な理由

入荷と出荷のように、フローやパフォーマンスの目標が異なるプロセスを分けて比較できます。

取り扱う商品または資材を識別する一意のIDです。

重要な理由

商品単位で分析し、特定の商品がプロセスの遅延、エラー、手戻りに関係しているかを特定できます。

検品、ピッキング、出荷の対象となった商品の実際の数量です。

重要な理由

計画数量と実績数量の差異を特定し、在庫精度の問題や業務上のミスを把握できます。

顧客または社内関係者が注文の出荷を希望する日付です。

重要な理由

納期どおりの出荷状況と、顧客とのサービスレベル合意の遵守状況を測る基準となります。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

倉庫管理システムで注文が作成されたことを示すアクティビティです。入荷または出荷処理の注文が対象となります。通常は明示的なイベントとして記録され、新しい注文レコードがシステムに登録された時点の作成タイムスタンプが記録されます。多くの場合、ERPとの連携を通じて登録されます。

重要な理由

倉庫プロセスの主な開始イベントです。この時点から完了までの時間を分析することは、注文処理サイクルタイム全体を測定するうえで重要です。

商品を荷下ろしして識別し、納品通知と照合して数量を確認する、現物の入荷処理が完了したことを示します。通常、作業者がハンディ端末またはターミナルで品目ごとの最終入荷数量を確定した時点で、明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

在庫の正確性を確保するうえで重要な節目であり、格納サイクルの開始点でもあります。数量の不一致や入荷チームの作業効率を分析できます。

担当者が商品を指定された保管棚に格納したことを示すアクティビティです。担当者が保管場所をスキャンして棚入れを確定すると記録され、システム上でタスクが完了します。

重要な理由

このイベントをもって入荷プロセスが完了し、在庫が出荷に利用できる状態になります。「入荷から棚入れまでの時間」KPIの測定終了点です。

担当者が商品を保管場所から実際に取り出したことを示すアクティビティです。担当者がハンディ端末で商品や保管場所をスキャンし、ピッキングを確定した時点で明示的に記録されます。

重要な理由

注文履行サイクルにおける重要な節目です。ピッキング処理量、手戻り率、リソース利用率の測定に欠かせません。

出荷するすべての商品を最終梱包容器に入れ、容器を封かんしたことを示すアクティビティです。梱包担当者がシステム上で箱または出荷の完了を確定した時点で明示的に記録されます。

重要な理由

この節目をもって梱包工程が完了し、出荷待ちの状態になります。梱包処理量や効率を分析するための重要なデータです。

商品を積んだ運送車両が倉庫を出発した時点を示します。ユーザーがシステムで「出荷確定」または「出荷」の取引を実行し、出荷を確定すると記録されるイベントです。

重要な理由

希望納期に対する出荷遵守状況を測る重要な節目です。顧客への通知や請求処理のきっかけとなることもあります。

すべての物理的な作業が終わった後、倉庫注文をシステム上で最終的に完了したことを示します。通常は、注文レコードのステータスが「完了」または「クローズ」などに更新されたことから推定されます。

重要な理由

倉庫内の一連の業務全体の最終地点です。注文履行サイクルタイムと処理量の算出に欠かせません。

よくある質問

プロセスマイニングは、Manhattan SCALEの倉庫管理プロセスにどのように役立ちますか？

プロセスマイニングは、Manhattan SCALEのイベントログを分析し、倉庫業務の実際の流れを可視化します。入荷、ピッキング、梱包、出荷のボトルネックを特定し、標準プロセスからの逸脱を明らかにします。この情報をもとに、データに基づいてリソース配分を見直し、注文処理サイクルを短縮できます。

プロセスマイニングを始めるには、Manhattan SCALEからどのようなデータが必要ですか？

開始にあたり、各イベントのケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプを含むイベントログデータが必要です。倉庫管理では、倉庫注文IDがケース識別子として使われることがよくあります。格納、ピッキング、梱包、出荷のアクティビティと、それぞれの正確なタイムスタンプをご用意ください。

倉庫業務にプロセスマイニングを適用すると、どのような効果が期待できますか？

注文処理時間の短縮や、ピッキング・梱包ミスの削減など、重要な領域で大きな改善が期待できます。プロセスマイニングは、格納や保管の流れの最適化、入荷処理の迅速化、梱包や出荷待ち工程の効率化に役立ちます。その結果、納期どおりの出荷率やリソース利用率の向上につながります。

倉庫管理のプロセスマイニングは、導入からインサイトが得られるまで通常どのくらいかかりますか？

データの利用可否やシステムへのアクセス状況によりますが、初期のデータ抽出とモデルの設定は通常数週間で完了します。データの取り込み後、最初の具体的な改善案は多くの場合4～6週間以内に得られます。その後も継続的に監視することで、時間の経過に応じた最適化の機会を見つけられます。

Manhattan SCALEでプロセスマイニングを導入するには、どのような技術基盤や前提条件が必要ですか？

主な要件は、イベントログデータを抽出するためにManhattan SCALEのデータベースまたはデータウェアハウスへアクセスできることです。プロセスマイニングツールによって必要なプラットフォーム環境は異なりますが、安定したデータ接続と、データ抽出に必要な権限が欠かせません。通常、稼働中のシステムへの影響は最小限です。

プロセスマイニングの導入によって、日々の倉庫業務が中断されたり、IT部門に大きな負担がかかったりしますか？

プロセスマイニングは既存システムへの影響が少なく、主に過去データへの読み取り専用アクセスを必要とします。稼働中のManhattan SCALEとは独立して動作するため、日々の業務への影響はほとんどありません。IT部門の初期対応は主にデータ抽出の設定で、その後の対応は少なくて済みます。

プロセスマイニングで、倉庫プロセスのコンプライアンスを確保し、逸脱を減らせますか？

はい。プロセスマイニングは、標準または規定されたプロセスフローからの逸脱を特定するのに役立ちます。品質管理手順が守られていないケースや、資材の流れに予期しない経路が生じているケースを明らかにできます。コンプライアンス上の問題が発生している箇所を特定し、是正措置を講じられます。

プロセスマイニングで、倉庫のボトルネックをどのように特定できますか？

プロセスマイニングは、アクティビティ間のタイムスタンプを分析し、各工程の所要時間と工程間の待ち時間を正確に測定します。梱包や出荷待ちの長時間化、入荷処理の遅れなど、作業が集中したりプロセスが停滞したりしている箇所を視覚的に示します。これにより、ボトルネックの場所を具体的に特定できます。

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