在庫管理を改善する

プロセス最適化のための6つのステップ

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在庫管理プロセスを最適化

ProcessMindを使うと、在庫管理プロセスに潜む非効率を明らかにできます。業務の遅れやコスト増につながるボトルネック、手戻り、コンプライアンス上の問題を特定できます。データを分析して改善の余地を示し、根拠に基づく意思決定を支援します。ワークフローを改善し、システム内の在庫管理をよりスムーズかつ効率的に進められます。

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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効率的な在庫管理は、オペレーショナルエクセレンスの基盤であり、顧客満足度、キャッシュフロー、収益性全体に直接影響します。しかし、データが部門ごとに分断されていること、手作業による回避策、各接点の状況をリアルタイムで把握できないことから、プロセスの実際の効率性が見えにくくなりがちです。ProcessMindを使うと、最初の入庫から在庫ロットごとの最終処理まで、在庫管理プロセスの全体像を把握できます。既存システムのイベントログデータを分析し、在庫が実際にたどる経路を明らかにすることで、隠れたボトルネックや標準手順からの逸脱、コンプライアンス上のリスクがある箇所を特定します。業務データを詳しく分析することで、在庫移動の非効率な点や遅延の根本原因が明らかになり、保管コストの削減や在庫回転率の向上につながる機会を見つけられます。資産の追跡に使うシステムを問わず、こうした分析が可能です。

在庫管理では、システムを問わず多くの組織が共通の課題に直面しています。頻繁な欠品や、過剰な保管コストにつながる過剰在庫、長引く入庫処理、データ入力ミス、実在庫とシステム上の記録の照合の難しさ、サプライチェーンを通じた実際の物の流れが見えにくいことなどが挙げられます。従来のレポートでは、問題の症状は分かっても、その原因となるプロセスの非効率性までは分からないことが少なくありません。ProcessMindは生のイベントデータを明確なインサイトに変え、問題がどこで、なぜ起きているのかを正確に特定できるよう支援します。許可されていないプロセスのバリアントを検出し、手作業による介入がサイクルタイムに与える影響を把握し、リソース配分を最適化できます。需要予測の精度向上、廃棄の削減、業務効率の改善、適正在庫の維持能力の向上など、システムデータから得られるインサイトが幅広い効果につながります。

ProcessMindを使うと、問題が起きてから対応するだけでなく、先を見越したプロセス改善に取り組めます。製品カテゴリーごとのリードタイムを分析し、保管や取り出しの効率的な方法を特定し、在庫の最終処理を適時かつコンプライアンスに沿って行えているかを確認できます。ERP、倉庫管理システム、その他のソースシステムのデータを利用し、複雑な業務データを分かりやすいプロセスマップやパフォーマンス指標に変換します。入荷から顧客への納品までの業務を効率化し、在庫差異を抑えながら処理量を高められます。こうしたインサイトを得て在庫管理プロセスを改善するには、イベントログデータをご用意ください。必要なデータ形式については、[在庫管理データテンプレート]をご覧ください。スムーズに設定を進められます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

入荷した商品が、指定された保管場所へ移動されるまでに時間がかかっています。その結果、入荷エリアが混雑し、出荷や生産に使える在庫の確保が遅れ、商品の破損リスクや人件費も増加します。倉庫全体の処理能力にも直接影響します。

ProcessMindはシステムのイベントデータを分析し、入庫から最終保管までの時間を測定して、棚入れプロセス全体を可視化します。リソース不足や非効率な経路など、遅延の原因とボトルネックを自動で特定し、在庫をより早く利用できるよう業務の見直しを支援します。

実在庫とシステム上の記録に継続的な差異があると、予期しない欠品、安全在庫の過剰、注文どおりの納品ができないといった業務の混乱につながります。こうした不正確な記録は在庫データへの信頼を損ない、コストと時間のかかる手作業での照合を招きます。

ProcessMindは在庫の移動や調整を追跡し、差異の根本原因を明らかにします。棚卸し、移動、調整のパターンを分析して、どのプロセス、場所、製品種別でミスが起きやすいかを特定できます。これにより、対象を絞った管理策を講じ、在庫記録の精度を高められます。

ピッキングや梱包の遅れは、注文処理が遅くなる主な原因です。納品時間に間に合わず、顧客満足度が低下するおそれがあります。非効率な経路、リソース不足、工程間の過剰な待ち時間は人件費を押し上げ、割増料金のかかる緊急配送が必要になることもあります。

ProcessMindは、ピッキング開始から梱包完了まで、注文処理プロセス全体を可視化します。実際のワークフローを表示し、各工程にかかる時間を測定して、見えにくい非効率や手戻りを特定します。経路の見直しや作業負荷の調整、業務の効率化を通じて、注文をより早く出荷できるよう支援します。

在庫を抱えすぎたり、保管期限のある在庫を適切に管理できなかったりすると、多額の資本が拘束され、保管コストが増加します。さらに、廃棄損による損失も発生します。複数の場所に分散して見えにくくなった過剰在庫は、収益性と業務の柔軟性を損ないます。

ProcessMindは在庫ロットごとのライフサイクルを分析し、入庫から最終処理までの滞留時間を追跡します。動きの遅い在庫、リスクのある在庫、期限切れの在庫を自動で特定し、購買や在庫回転の見直し、コストのかかる廃棄の削減につなげられます。

倉庫内で在庫が何度も移動され、付加価値を生まない作業が発生することがあります。過剰で複雑な移動は人手を消費し、商品の破損リスクを高めるうえ、注文のピッキングなど後続の重要なプロセスで在庫を使えるようになるまでの時間を遅らせます。

ProcessMindは倉庫内の在庫移動をすべて可視化し、実際の経路と所要時間を示します。重複した移動、非効率な経路、倉庫内物流のボトルネックを特定できます。このインサイトをもとに倉庫レイアウトや保管方法を見直し、荷役コストを抑えて物の流れを改善できます。

品質検査が必要な商品は、長期間保留されることがあります。入荷から棚入れまでの間に大きなボトルネックが生じ、貴重な在庫が拘束されます。その結果、販売や生産に使えるようになるまで時間がかかり、計画や注文処理にも支障が出るおそれがあります。

ProcessMindは在庫ロットごとに、到着から最終的な出庫許可までの品質検査時間を正確に測定します。遅延が長い製品種別、仕入先、検査工程を特定し、ワークフローの見直しと在庫の早期利用に必要なデータを提供します。

返品処理が非効率だと、価値のある商品が保留されたままになり、検査、再入庫、最終処理が遅れます。資本や倉庫スペースが拘束され、在庫精度にも影響します。顧客への返金や交換が遅れ、満足度を損なうこともあります。

ProcessMindは返品商品の受領から最終処理まで、返品物流プロセス全体を可視化します。返品処理を遅らせるボトルネック、長い待ち時間、プロセス逸脱を特定できます。ワークフローを見直して処理を早め、資本を解放し、リソースの利用効率を高められます。

棚入れ方法が適切でない、または保管場所の割り当てに一貫性がないと、倉庫スペースを効率よく使えず、業務コストが増加します。ピッキングや棚入れの移動距離が長くなり、混雑が増すほか、実際には不要な保管スペースの増設につながることもあります。

ProcessMindは在庫移動のパターンと保管場所のデータを分析し、倉庫スペースが実際にどのように使われているかを明らかにします。頻繁に移動する商品が不便な場所に保管されている状況などを特定し、レイアウトや保管場所の割り当てを見直して、全体の効率を高める機会を示します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、商品を受け取ってから保管し、利用可能になるまでの時間を短縮します。棚入れが遅れると入荷エリアが混雑し、商品の破損リスクが高まるうえ、注文処理に在庫を使えず、業務効率に直接影響します。

ProcessMindは入庫から棚入れ完了までのイベントログを分析し、遅延の原因を正確に特定します。特定のリソース、場所、製品種別に関わるボトルネックを数値で示し、プロセスの見直しと在庫の利用可能性向上に必要なデータを提供します。

在庫精度の向上とは、実在庫とシステム上の記録の差異を減らすことです。記録が不正確だと、欠品や過剰在庫、注文処理の失敗、コストのかかる手作業での調査につながり、業務の信頼性や財務報告の正確性を損ないます。

ProcessMindは在庫ロットのライフサイクル全体を追跡し、調整イベントを分析して、差異がどこで、なぜ発生するのかを特定します。特定のアクティビティ、ユーザー、場所に関連するパターンを明らかにし、根本原因への対策を講じて手作業での修正を大幅に減らせます。

この目標では、注文処理の準備が整ってから商品を梱包し、出荷できる状態にするまでのリードタイムを短縮します。ピッキングや梱包に時間がかかると顧客への注文が遅れ、満足度が低下し、配送コストが増えることもあります。

ProcessMindは注文ごとの実際のピッキング・梱包プロセスを可視化し、遅延、非効率な移動経路、リソース不足を特定します。ボトルネックを確認しながらワークフローを見直し、リソースを再配分することで、注文処理の速度と処理量を大幅に高められます。

この目標では、期限切れ、破損、または需要がなくなった在庫を減らします。過剰在庫や滞留在庫は運転資本を拘束し、貴重な倉庫スペースを占有します。最終的には廃棄損につながり、収益性を損ないます。

ProcessMindは入庫から最終処理まで、在庫ロットのライフサイクル全体を分析します。動きの遅い商品や、滞留・廃棄につながるパターンを特定し、予測の精度向上と先を見越した在庫管理による廃棄削減に役立つインサイトを提供します。

この目標では、施設内や拠点間で在庫を移動する時間と手間を減らします。非効率な移動は倉庫内のボトルネックとなり、不要な人件費を増やすほか、重要なプロセスで在庫を使えるようになるまでの時間を遅らせます。

ProcessMindは倉庫内の在庫移動をすべて可視化し、重複した移動、最適でない経路、過剰な荷役を特定します。プロセスのバリアントを分析し、倉庫内物流を見直すことで、在庫を効率よく移動させ、無駄を減らして物の流れを改善できます。

在庫が品質検査のために保留される時間を短縮することは、サプライチェーンの流れを保つうえで重要です。保留が長引くと在庫の利用が遅れ、生産計画に支障が出ます。商品を販売できない期間が続き、販売機会を逃すこともあります。

ProcessMindは入庫から品質検査、最終的な出庫許可までにかかる時間を正確に追跡します。遅延の原因となるボトルネック、リソース不足、工程を特定し、検査ワークフローを見直して、コンプライアンスを満たした商品をより早く利用できるよう支援します。

効率的な返品処理では、返品商品の取り扱いにかかる時間とリソースを抑えられます。処理が遅い、または複雑だと、未処理の返品が積み上がり、顧客への返金が遅れ、業務コストが増加して顧客体験も損なわれます。

ProcessMindは返品の受領から再入庫や廃棄などの最終処理まで、ワークフロー全体を可視化します。遅延、手戻り、コンプライアンス上の不備を明らかにし、処理を早め、コストを抑え、顧客満足度を高めるプロセスの見直しを支援します。

この目標では、倉庫のスペースを隅々までできるだけ効率よく使えるようにします。保管方法が非効率だと、スペースが無駄になり、ピッキング担当者の移動時間が長くなります。商品を取り出しにくくなり、業務コストも増加します。

ProcessMindは棚入れや倉庫内移動のイベントを、保管場所のデータと照らし合わせて分析します。利用されていないスペース、非効率な配置、頻繁な在庫の再配置のパターンを特定し、保管方針を見直して物の流れとスペースの利用効率を高められます。

在庫管理を改善する6つのステップ

データを接続して確認する

実施内容

システムから、入庫、品質検査、移動、出庫などの在庫取引データを抽出します。関連する属性をすべて取得します。

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

完全で正確なデータセットは、在庫プロセスを理解するための基盤です。実際の業務の流れを明らかにし、改善の可能性を見つけられます。

期待される結果

主要な在庫アクティビティと関連するケース情報を網羅した統合データセット。

得られること

在庫管理の実態を把握する

ProcessMindは、複雑な在庫データを明確な改善案につなげます。実際の物品の流れを可視化し、標準からの逸脱を特定するとともに、コスト削減や効率向上につながる領域を明らかにします。

実際の在庫プロセスの流れを可視化
物品の移動におけるボトルネックや遅延を特定
在庫レベルを最適化し、保有コストを削減
受注処理と納品までの期間を改善

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

主な成果

在庫管理で組織が実現できること

これらは、プロセスマイニングで在庫管理のワークフローを改善した組織で一般的に見られる成果です。ボトルネックや非効率を特定することで、業務を効率化し、在庫の精度と入手可能性を高められます。

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棚入れの迅速化

商品の棚入れ時間の平均短縮率

入荷した商品を保管場所へ移動する時間を大幅に短縮できます。仮置きエリアの混雑を減らし、注文に使える在庫をより早く確保できます。

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在庫精度の向上

在庫差異の削減

在庫ミスの根本原因を特定して対処することで、在庫数の信頼性を高められます。手作業での調整を減らし、業務の中断を防げます。

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注文処理の迅速化

ピッキングと梱包のサイクルを短縮

ピッキングと梱包の業務を見直して遅延や非効率を解消することで、注文の出荷を早め、人件費を抑え、顧客満足度を高められます。

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滞留在庫の削減

廃棄損と保管コストの削減

在庫のライフサイクルと移動に関するインサイトを得て、動きの遅い商品や滞留在庫を早期に特定できます。廃棄損や保管費用を抑え、資本の利用効率を高められます。

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プロセスのコンプライアンス向上

在庫管理手順の遵守を徹底

在庫の取り扱いや報告に関するすべてのアクティビティが、定められた業務手順や規制要件に沿っているかを確認できます。監査リスクを抑え、データの完全性を高められます。

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欠品の削減

商品の入手可能性を向上

在庫不足のパターンと原因を特定することで、在庫水準や補充方法を最適化できます。商品の入手可能性を確保し、顧客満足度を高められます。

成果は、在庫プロセスの複雑さや過去データの品質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

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

特定の在庫ロットまたはバッチを識別する一意のIDです。関連するすべてのアクティビティをまとめる、主要なケース識別子として使われます。

重要な理由

在庫に関するすべてのアクティビティを、追跡可能な1つのプロセスとして結び付けます。ロットまたはバッチのライフサイクルをエンドツーエンドで分析するために欠かせません。

発生した在庫管理のイベントまたはタスクの名称です。「入庫」や「ピッキングを完了」などが該当します。

重要な理由

プロセスの個々のステップを定義するため、実際の流れを把握し、改善点を特定するうえで欠かせません。

在庫アクティビティが開始された時刻、または記録された時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントを時系列に並べ、サイクルタイムや所要時間など、時間に関するパフォーマンス指標を算出するために欠かせないタイムスタンプです。

在庫アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティの処理時間を正確に算出できるため、ボトルネックの特定や業務効率の測定に欠かせません。

アクティビティを実行したユーザー、従業員、または自動システムの識別子です。

重要な理由

担当者やチームごとのパフォーマンスを分析でき、責任の所在を明確にするとともに、優れた成果や研修の機会を特定できます。

取り扱う製品、マテリアル、または在庫管理単位（SKU）を識別する一意のIDです。

重要な理由

製品ごとの分析が可能になり、品目間のプロセスパフォーマンスを比較して、在庫方針を適切に調整できます。

製品が属する分類またはカテゴリです。「電子機器」「衣料品」「日用消費財」などが該当します。

重要な理由

製品グループごとのプロセスパフォーマンスを大きな単位で比較し、戦略的な意思決定に役立てることができます。

アクティビティで取り扱う製品の個数です。

重要な理由

取引の規模を把握できるため、作業負荷の分析、在庫水準の算出、差異の定量化に役立ちます。

アクティビティが発生した倉庫、工場、または配送センターを識別します。

重要な理由

拠点ごとのパフォーマンスを比較し、成果を上げている拠点のベストプラクティスや、他の拠点で改善が必要な領域を特定できます。

在庫の移動または調整の理由を示すコードまたは説明です。

重要な理由

在庫の調整や移動が行われた理由を把握できるため、在庫差異、破損、廃棄などの問題の根本原因を分析できます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

このアクティビティは、在庫ロットが施設に物理的に到着した時点を示します。システムがロットを認識する最初の時点であり、通常は在庫記録の作成につながります。

重要な理由

在庫のライフサイクルの主な開始点です。このイベントから棚入れや利用可能になるまでの時間を分析すると、入庫業務の効率を測定できます。

在庫ロットが実際に移動され、最終保管棚でスキャンされたことを確認します。この時点で、通常は在庫をピッキングに利用できるようになります。

重要な理由

入庫プロセスの終了を示す重要な節目です。「入庫」から「棚入れ完了」までの合計時間は、倉庫の入庫業務を測る主要な重要業績評価指標（KPI）です。

実地棚卸しの結果に合わせる、または破損を反映するために、ロットのシステム上の在庫数量を修正する明示的な取引です。在庫の増減を正式に記録します。

重要な理由

在庫調整は、在庫の不正確さやプロセス上の問題を直接示す指標です。調整の頻度、金額、理由を分析すると、在庫差異の根本原因を特定しやすくなります。

在庫ロットを保管棚から実際に取り出し、ステージングエリアまたは梱包エリアへ移動したことを確認します。移動に時間を要するフルフィルメント工程の終了を示します。

重要な理由

このマイルストーンは、実際のピッキング作業の完了を示します。「ピッキングを開始」から「ピッキングを完了」までの所要時間を分析することは、倉庫作業者の効率を測定し、改善するうえで欠かせません。

在庫ロットが倉庫から最終的に出庫されたことを示します。在庫数量を正式に減らす取引であり、販売の場合は請求処理が開始されることもあります。

重要な理由

標準的な出荷プロセスの重要な終点です。「入庫」から「出庫」までのエンドツーエンドのサイクルタイムで、在庫全体の回転速度を測定できます。

出荷済みの在庫ロットが顧客から倉庫に物理的に戻されたことを示します。このアクティビティを起点に、ロットの返品物流プロセスが始まります。

重要な理由

このイベントは、返品管理サブプロセスの開始点です。返品を追跡すると、製品品質の問題、顧客満足度、返品物流の効率を把握できます。

在庫ロットを廃棄品として最終処分することを示します。ロットを帳簿から除却し、在庫から恒久的に取り除く正式な取引です。

重要な理由

廃棄は、在庫価値が全額失われたことを示す重要な終点です。廃棄の頻度と理由を分析すると、保管期限の管理、取扱い中の破損、製品の陳腐化に関する問題を特定できます。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、対象のプロセスを選択してください.

よくある質問

プロセスマイニングは在庫管理プロセスの改善にどう役立ちますか？

プロセスマイニングを使うと、在庫業務の実際の流れを可視化し、見えにくいボトルネックや非効率を明らかにできます。棚入れや品質検査など、どこで遅延が起きているかを特定し、理想的なプロセスからの逸脱も確認できます。データに基づくインサイトをもとに、対象を絞った改善を行い、業務の迅速化とコスト削減につなげられます。

在庫プロセスのマイニングには、システムからどのようなデータが必要ですか？

まず、各在庫イベントのケース識別子、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログが必要です。在庫管理では、「在庫バッチ／ロット」などの一意の識別子をケース識別子として使用できます。ソースシステムに記録された在庫移動、調整、棚入れ、ピッキング、品質検査などのデータが対象です。

在庫業務では、どのような具体的な改善が期待できますか？

棚入れの迅速化、在庫差異の調整回数の削減、在庫保有水準の最適化などが期待できます。プロセスマイニングを使うと、ピッキング経路の見直し、実際には在庫があるのに欠品とされる事象の解消、コストのかかる在庫廃棄の削減にも取り組めます。業務効率の向上と大幅なコスト削減につながります。

在庫プロセスのマイニングプロジェクトは、通常どのくらいの期間で導入できますか？

初期設定とデータ接続には、ソースシステムのデータの入手状況や複雑さに応じて数週間かかることがあります。データの取り込みが始まれば、最初のインサイトや改善提案を1〜2か月以内に得られる場合があります。その後も継続的にモニタリングすることで、改善の機会を見つけ、効果を維持できます。

プロセスマイニングで、頻繁な在庫差異や欠品などの問題の根本原因を特定できますか？

はい。プロセスマイニングでは、問題につながる実際の経路や逸脱を特定できます。イベントデータを分析し、在庫差異、欠品、遅延の原因となっている特定の工程やアクティビティの順序を明らかにします。根本原因の分析に必要な事実に基づく情報が得られ、対象を絞った対策を講じられます。

在庫データを使ったプロセスマイニングに必要な技術要件は何ですか？

主な要件は、データベースのエクスポート、API、データウェアハウス接続などを通じて、システムデータに安全にアクセスできることです。プロセスマイニングツールで扱える構造化形式でイベントログを抽出する方法も必要です。通常、分析段階で業務システムと直接連携する必要はありません。

プロセスマイニングで在庫のライフサイクル全体を分析できますか？

はい。在庫ロットがすべての工程を通る全行程を追跡できます。棚入れ、ピッキング、倉庫内移動、返品処理、品質検査などが対象です。入庫から最終処理までの流れを可視化することで、相互に関連するプロセスを改善し、在庫業務全体を把握できます。

プロセスマイニングは、最初に問題を特定した後も継続的な効果をもたらしますか？

はい。プロセスマイニングでは、問題が起きる理由を理解し、解決策の検討や効果の検証に役立つ詳細なデータを得られます。最初の改善後もモニタリングを続け、変更の効果を追跡できます。継続的な改善を進め、コンプライアンスを確保しながら、変化する事業ニーズに合わせてプロセスを見直せます。

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