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在庫管理を改善する

Manhattan Active Inventoryで在庫を最適化するための6つのステップ
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Manhattan Active Inventoryの在庫管理を最適化

多くの在庫業務では、頻繁な欠品、過剰在庫、商品の移動の遅さといった問題が発生しています。ProcessMindを使うと、プロセスのどこに非効率の根本原因があるのかを正確に特定できます。改善に向けた具体的な手順を示し、業務コストの削減、在庫水準の最適化、受注処理の向上につなげます。

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 Active Inventoryで在庫管理を最適化する理由

Manhattan Active Inventoryのような高度なシステムを導入していても、高い業務効率を目指す企業にとって、在庫管理には大きな課題が残ります。グローバルなサプライチェーンの複雑さ、変動する需要、膨大なSKUを正確に管理する必要性から、気づきにくい非効率が生じ、収益を損なうことがあります。在庫保有コスト、欠品、過剰在庫、非効率な社内移動は、些細な問題ではありません。利益や顧客満足度に直接影響します。
在庫プロセスの最適化は、単にコストを削減することではありません。変化への対応力やサービスレベルを高め、資本が動かない資産に拘束されないようにすることも重要です。Manhattan Active Inventory内で在庫が実際にどのように流れているかを把握することは、非効率が生じる箇所を特定し、変化の激しい市場で競争力を保つうえで欠かせません。

プロセスマイニングで効率を高める

プロセスマイニングを使うと、Manhattan Active Inventory内の実際の在庫プロセスをデータに基づいて詳しく分析できます。「在庫バッチ／ロット」をケース識別子として、入庫から出庫または消費まで、各バッチの一連の流れを把握できます。理論上のプロセスマップにとどまらず、実際に発生したすべてのアクティビティ、判断の分岐点、遅延を正確に可視化します。
標準的な棚入れ手順からの予期しない逸脱、在庫の利用可能時期を遅らせる長時間の品質検査、サイクルタイムを不必要に延ばす非効率な社内移動など、重要なインサイトを見つけられます。手作業による介入が頻発する箇所、ボトルネックが繰り返し発生する箇所、コンプライアンス基準から外れるプロセスも明らかになります。推測に頼らず、問題の根本原因を特定できます。たとえば、特定の倉庫ロケーションで棚入れの完了が常に遅れている、あるいは特定のSKUカテゴリーで在庫差異による調整が頻発していることが分かる場合があります。

改善・最適化の主な領域

Manhattan Active Inventoryのデータにプロセスマイニングを適用すると、在庫のライフサイクル全体でさまざまな改善機会を見つけられます。

  • 棚入れの効率： 入庫から指定ロケーションで在庫が利用可能になるまでの時間を分析します。遅延、不必要な移動、保管ルールからの逸脱を特定します。
  • 社内移動のリードタイム： 倉庫内の物品の流れを最適化します。保管棚やゾーン間の移動が長引く理由を特定し、商品をより早くピッキング場所に届けます。
  • ピッキングと梱包のパフォーマンス： ピッキングルート、梱包ステーション、出荷プロセスのボトルネックを特定し、受注処理を効率化します。注文全体のサイクルタイムを短縮します。
  • 在庫精度と調整： 棚卸しや在庫調整が行われるきっかけと頻度を把握します。入庫時の不適切な手順やシステムへの誤入力など、繰り返し発生する差異とその根本原因を特定します。
  • 返品処理： 返品対応の効率を評価します。隔離中や棚戻し待ちの在庫時間を短縮し、商品の再販売や廃棄を迅速に進められるようにします。
    こうしたインサイトをもとに、業務を大きく改善するための的を絞った変更を行い、在庫管理を継続的に改善できます。

具体的な成果につなげる

Manhattan Active Inventoryの在庫管理をプロセスマイニングで最適化すると、業績に直接結び付くさまざまな成果が期待できます。

  • 在庫保有コストの削減： 在庫レベルを最適化し、過剰在庫を抑え、在庫回転を速めます。
  • 欠品の抑制： 在庫精度を高め、受注処理を効率化することで、在庫をより確実に確保できます。
  • 受注処理の迅速化： ピッキング、梱包、出荷のボトルネックを解消し、顧客へのリードタイムを大幅に短縮します。「在庫管理のサイクルタイムを短縮する方法」という課題にも直接対応できます。
  • 業務効率の向上： ワークフローを効率化し、手作業を減らして労働力の配置と倉庫スペースを最適化します。
  • コンプライアンスの向上： 社内方針や外部規制への準拠を確保します。特に、品質検査、危険物の取り扱い、使用期限の管理に役立ちます。
  • データに基づく意思決定： 勘に頼らず、実際のプロセス実行データに基づいて判断できます。

在庫最適化を始める

プロセスマイニングを使った在庫最適化は、業務を変えるための明確な道筋を示します。非効率がどこにあるかを推測する必要はありません。事実に基づくプロセスデータを改善の指針にできます。この方法により、状況を把握し、具体的な改善案を得て、継続的な改善に取り組むための枠組みを整えられます。Manhattan Active Inventoryのデータを使い、より効率的でコストを抑え、コンプライアンスに準拠した在庫管理システムへの第一歩を踏み出しましょう。サプライチェーンの可能性を引き出し、今日から在庫管理を改善する方法をご確認ください。

在庫管理 在庫の最適化 倉庫業務 サプライチェーン 物流 在庫管理 マテリアルハンドリング 在庫精度 在庫管理 資材管理 在庫レベル

よくある問題と課題

影響している課題を特定

入庫した商品が必要以上に受入エリアにとどまり、ピッキング可能になるまでの時間が延びるほか、受入エリアの混雑につながります。その結果、在庫保有コストの増加、商品の破損リスク、Manhattan Active Inventoryでの受注処理時間の長期化を招きます。ProcessMindは、「入庫記録」から「棚入れ完了」までの正確な所要時間を可視化し、人員配置、倉庫レイアウト、特定のユーザーのアクティビティに起因するボトルネックを特定します。遅延の原因となる非効率な手順やゾーンを明らかにし、対象を絞ったプロセスの見直しによって、在庫をより早く利用可能にします。

システム上の記録と実在庫の差異が繰り返し発生すると、在庫データの信頼性が低下し、欠品、過剰在庫、受注対応の誤りにつながります。Manhattan Active Inventoryでの業務において、顧客満足度に直接影響するだけでなく、不要な在庫の保有に資本が拘束されます。ProcessMindは、棚卸しや在庫差異の調整に関するイベントを分析し、ロケーション、商品タイプ、棚卸しチームなどに見られる不正確さのパターン、頻度、根本原因を明らかにします。誤りにつながるプロセスのばらつきを特定し、棚卸し手順の改善と在庫精度の向上を支援します。

在庫を過剰に抱えると、多額の資本が拘束され、保管コストが増加し、陳腐化や破損のリスクも高まります。Manhattan Active Inventoryのような高度なシステムを使っていても、収益性やキャッシュフローに大きな影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは在庫バッチのライフサイクルを追跡し、在庫レベル、移動頻度、最終処分を関連付けて分析します。滞留時間が異常に長い商品や回転率の低い商品を特定し、非効率な購買、過剰生産、社内プロセスの遅れなど、過剰在庫につながる要因を明らかにします。

最適でないピッキング経路や手順は、作業時間の浪費、ピッキング時間の増加、受注処理の遅延につながり、顧客満足度や業務コストに直接影響します。Manhattan Active Inventoryを使っていても、手作業での計画やシステム設定の誤りが非効率を生むことがあります。ProcessMindは、ピッキング開始とピッキング完了のイベントを分析し、実際のルートと所要時間を可視化します。付加価値のない移動、混雑箇所、ルート最適化や一括ピッキングの改善機会を明らかにし、ピッキングを効率化して、より迅速かつ低コストで受注に対応できるようにします。

実在庫があるにもかかわらず、在庫の場所、ステータス、取り出しやすさを十分に把握できず、重大な欠品が発生することがあります。その結果、販売機会の損失や顧客満足度の低下につながります。このよくある問題は、Manhattan Active Inventoryのようなシステムの効果を損なう可能性があります。ProcessMindは在庫バッチの流れを分析し、出庫記録イベントと利用可能な在庫データを関連付けて、商品が見つからない、利用不可のステータスになっている、プロセス上の制約があるなど、実在庫があるのに欠品と扱われる理由を明らかにします。利用可能な在庫のピッキングや梱包を妨げるボトルネックも特定します。

倉庫内のロケーションや保管棚の間で在庫を移動する際の遅れは、後続プロセスのボトルネックとなり、リードタイムを延ばし、業務全体の機動性を低下させます。Manhattan Active Inventoryを利用する倉庫では、処理能力にも悪影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、社内在庫移動イベント間の所要時間を追跡し、長引く移動、頻繁な再配置、非効率な移動経路を明らかにします。設備不足、計画の不備、通路の混雑などの根本原因を特定し、社内物流の最適化を支援します。

返品商品の処理が非効率だと、処理時間が延び、再入庫や処分が遅れます。在庫精度に影響するだけでなく、貴重な倉庫スペースも占有します。Manhattan Active Inventoryのようなシステムを導入していても、コスト増や顧客満足度の低下につながる可能性があります。ProcessMindは返品処理ワークフロー全体を可視化し、サイクルを長引かせるボトルネック、複数回の再検査、不必要な手順を特定します。返品処理を見直し、処理の迅速化とリソースの有効利用を支援します。

棚入れ方法が適切でない場合や、在庫移動のパターンを把握できていない場合、倉庫の保管スペースを効率的に使えず、業務コストや移動距離が増えることがあります。Manhattan Active Inventoryを使っていても、物理的なレイアウトとプロセスの遵守状況が効率を左右します。ProcessMindは、棚入れ完了や社内在庫移動のイベントを保管棚属性と合わせて分析し、実際の在庫配置と最適な配置方法を比較できるようにします。十分に使われていないスペースや、保管方法の最適化が必要なことを示す頻繁な再配置のパターンを明らかにします。

手作業による在庫差異の調整が頻繁に発生する場合、入庫手順の不備、ピッキングの誤り、定期的な棚卸しの不足など、在庫管理に根本的な問題がある可能性があります。余分な作業が発生し、在庫データへの信頼が損なわれるほか、Manhattan Active Inventory内のより大きな問題が見えにくくなることもあります。ProcessMindは、調整の頻度、種類、発生元を特定し、どのアクティビティやユーザーが調整を引き起こしているかを明らかにします。プロセスのどこで問題が起き、在庫数の誤りにつながっているかを特定します。

「入庫記録」から「品質検査実施」までの品質検査プロセスにボトルネックがあると、新しい在庫を棚入れやピッキングに回せるようになるまで大幅に遅れることがあります。Manhattan Active Inventoryのような高度なシステムでも、リードタイムや顧客への納品に影響します。ProcessMindは検査段階の流れと所要時間を可視化し、大幅な遅延を招く特定の工程、リソース、商品カテゴリーを明らかにします。検査プロセスを見直し、在庫をより早く利用可能にします。

破損、陳腐化、期限切れによる過剰な廃棄は、直接的な金銭的損失につながります。また、在庫の入れ替え、保管環境、需要予測に問題がある可能性を示しています。Manhattan Active Inventoryを使う場合も含め、在庫業務における大きなコスト要因です。ProcessMindは在庫バッチのライフサイクルを追跡し、使用期限や在庫ステータスなどの属性と、在庫の廃棄イベントを関連付けて分析します。長期保管などのパターンや根本原因、先入れ先出し（FIFO）の運用が不十分な箇所を特定します。

一般的な目標

成功の基準を定義

商品の到着から、倉庫内の適切な場所に保管され、利用可能になるまでの時間を大幅に短縮することを目指します。棚入れを早めると在庫をより早く利用でき、後続プロセスのリードタイムが短縮され、Manhattan Active Inventoryでの受注対応率も向上します。入荷場のボトルネックを防ぎ、在庫をすぐに取り出せる状態にします。ProcessMindは、「入庫記録」から「棚入れ完了」までのイベントログを分析し、棚入れプロセスのボトルネックやばらつきを特定します。平均所要時間と外れ値を定量化し、遅延につながる特定のリソース、ロケーション、SKUカテゴリーを明らかにします。このデータをもとに改善対象を絞り、棚入れ時間を15～20％短縮できる可能性があります。

実在庫とシステム上のデータに差異が生じた際、在庫記録を手作業で修正する回数を減らすことを目指します。調整が減れば在庫精度が高まり、原因調査にかかる人件費を抑え、在庫の利用可能性に関する情報の信頼性も向上します。これはManhattan Active Inventoryで効果的に在庫を管理するうえで重要です。ProcessMindは、「棚卸し開始」から「在庫差異調整」までの全体を追跡し、誤りのパターンと根本原因を明らかにします。「数量変更」「取引タイプ」「操作ユーザー」の属性を分析し、誤りが起きやすいアクティビティや工程を特定します。差異を20～30％減らし、データの整合性を高めることにつながります。

すべてのロケーションで保有する在庫量を適正化します。在庫保有レベルを最適化すると、保有コストを抑え、運転資本を確保し、陳腐化のリスクを減らしながら、需要に応えるための十分な在庫を維持できます。このバランスを実現することは、Manhattan Active Inventoryでの業務の収益性と効率を高めるうえで重要です。ProcessMindは「在庫バッチ／ロット」のライフサイクルを分析し、在庫移動と保有期間を詳しく可視化します。「在庫金額」や「SKUカテゴリー」の属性をもとに、動きの遅い在庫や過剰在庫を特定し、発注や保管方法を最適化する機会を明らかにします。保有コストを10～15％削減できる可能性があります。

注文に必要な商品を保管場所から取り出すプロセスを効率化し、移動時間と手作業を最小限に抑えます。ピッキングルートを効率化すると、受注処理が速まり、人件費を抑え、ピッキング担当者の生産性が向上します。Manhattan Active Inventoryでの顧客満足度と業務効率にも直接影響します。ProcessMindは「ピッキング開始」から「ピッキング完了」までの実際のプロセスの流れを可視化し、最適な経路と比較します。「倉庫ロケーション」「保管棚」「操作ユーザー」の属性を分析し、付加価値のない移動、引き返し、非効率な順序を特定することで、ピッキング速度を10～25％向上させる改善につなげます。

在庫が実際には存在するにもかかわらず、利用できないと記録され、その結果、販売機会の損失や注文の遅延が発生する状況を解消します。誤った欠品をなくすことで、在庫状況をリアルタイムで正確に把握でき、不要な緊急手配を防ぎ、顧客満足度を高め、Manhattan Active Inventoryでの販売機会を最大限に生かせます。ProcessMindは、本来在庫があるはずの「出庫記録」までのイベントの順序を分析し、誤った欠品の根本原因を特定できます。「在庫状況」と「倉庫ロケーション」の変更を実際の在庫移動と照合することで、誤配置、システムの遅延、未記録の移動などの問題を明らかにし、こうした事象の解決率を50％以上高めるのに役立ちます。

倉庫内の保管場所や棚間、または倉庫間で在庫を移動する時間を短縮します。移動を迅速化すれば、必要な場所に必要なタイミングで在庫を確保でき、倉庫内のボトルネックを防ぎ、補充効率を高め、Manhattan Active Inventory全体で在庫の流れを適切に保てます。ProcessMindは、「在庫の内部移動」イベントの所要時間と経路を追跡し、遅延、不要な手順、リソース不足を明らかにします。「倉庫ロケーション」「保管棚」「移動理由コード」の属性を調べることで非効率な箇所を特定し、組織が内部移動時間を15～30％短縮できるよう支援します。

返品商品の受領から最終処理（再入庫、修理、廃棄など）までのサイクルタイムを大幅に短縮します。処理を迅速化すると、返金や交換までの時間が短くなり、返品在庫の保管コストを抑え、Manhattan Active Inventoryで在庫を早期に回収するか適切に処分できます。ProcessMindは「返品商品の処理」ワークフローを可視化し、遅延や手戻りの発生箇所を明らかにします。「取引タイプ」「在庫状況」「作業者」の属性を分析して、検品、品質確認、システム更新におけるボトルネックを特定し、返品処理のリードタイムを20～35％短縮できるよう支援します。

倉庫の床面積と容積を、できる限り有効に使える状態を目指します。保管スペースの利用率を高めることで、高額な倉庫拡張の必要性を抑え、商品の取り出しやすさを向上させ、Manhattan Active Inventory環境全体の業務効率化とコスト削減につなげます。ProcessMindは「棚入れ完了」イベントを「倉庫ロケーション」や「保管棚」の属性と照合して分析し、未使用スペースや非効率な配置の傾向を特定します。棚入れ時の配置判断に問題があったことを示す頻繁な在庫移動も明らかにし、スペース利用率を10～20％改善できるよう支援します。

在庫記録の修正に必要な手作業を減らします。手動調整が減れば、データの正確性が高まり、人為的ミスを抑え、コンプライアンスを強化できます。担当者の作業時間も削減され、Manhattan Active Inventoryの在庫データの信頼性向上につながります。ProcessMindは、「在庫差異の調整」イベントが発生する具体的なアクティビティや条件を特定します。これらを「棚卸しの実施」や「入荷記録」などの先行アクティビティ、「移動理由コード」などの属性と照合し、根本原因を明らかにすることで、手動調整を25～40％削減できるよう支援します。

商品の受領から品質検査の完了、棚入れ可能な状態になるまでの時間を短縮します。検査のリードタイムを短くすることで、販売できない状態で在庫を保管する時間を減らし、在庫全体の流れを改善できます。Manhattan Active Inventoryで商品をより早く顧客に届けられるようになります。ProcessMindは「入荷記録」から「品質検査の実施」までの正確な所要時間と、その後のアクティビティを追跡します。「仕入先」や「SKUカテゴリ」の属性に関連するボトルネック、リソース不足、遅延を特定し、検査時間を10～25％短縮できるよう支援します。

破損、陳腐化、期限切れによって廃棄が必要となる在庫の量と金額を大幅に減らします。廃棄を抑えることで、金銭的損失を直接減らし、資源の利用効率を高め、Manhattan Active Inventoryにおける持続可能な在庫管理につなげます。ProcessMindはすべての「在庫の廃棄」イベントを分析し、「有効期限」「SKUカテゴリ」「仕入先」「移動理由コード」に関連する傾向を特定します。保管方法の非効率、長期保管、需要予測の精度不足などの根本原因を明らかにし、廃棄を15～25％削減するためのインサイトを提示します。

在庫管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスをモニタリング
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

在庫管理データ向けに用意されたExcelテンプレートを入手し、ProcessMindで分析を始めるためのデータを適切な形式で収集します。

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

標準化されたテンプレートを使うと、データ準備の手間やミスを減らし、時間を節約できます。最初から正確にプロセスを分析するうえで役立ちます。

期待される結果

Manhattan Active Inventoryのデータを入力できるExcelテンプレート。

得られること

在庫管理の非効率を特定し、流れを改善

ProcessMindは、在庫管理の全体像を可視化し、ボトルネック、発注点の問題、動きの遅い在庫を明らかにします。具体的な改善案をもとに在庫水準を最適化し、業務コストを削減できます。
  • 実際の在庫プロセスの流れを可視化
  • 欠品リスクと過剰在庫を特定
  • 非効率な在庫移動を特定
  • コスト削減に向けて在庫水準を最適化
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

一般的な成果

在庫管理のプロセスエクセレンスを実現

これらの成果は、Manhattan Active Inventoryの在庫管理プロセスの改善にプロセスマイニングを利用した組織で、一般的に得られる大きな改善を示しています。

0 %
棚入れを迅速化

平均サイクルタイムの短縮

入荷した商品を保管場所へより早く移動できるため、仮置きエリアの混雑を抑え、ピッキングに使える在庫を確保しやすくなります。
0 %
在庫差異を削減

手動調整の削減

在庫誤差の根本原因を特定することで、手動調整の必要性を大幅に減らし、在庫記録の正確性を高め、業務の中断を抑えられます。
0 %
在庫水準を最適化

平均在庫滞留時間の短縮

動きの遅い在庫や過剰在庫を特定すると、在庫保有コストを抑え、倉庫スペースを確保できます。在庫の保有期間を最適化することで、キャッシュフローの改善にもつながります。
0 %
ピッキング効率を向上

平均ピッキングサイクルタイムの短縮

ピッキング経路とプロセスを分析することで、注文処理を迅速化できます。人件費を抑え、納品までの時間を短縮して顧客満足度を高められます。
0 %
在庫廃棄を削減

廃棄の削減

商品の破損や期限切れの原因を把握すれば、組織は予防策を講じられます。これにより、在庫の評価損を大幅に抑え、収益性を高められます。
0 %
誤った欠品を解消

ピッキング拒否の削減

システム上の在庫と実在庫の差異を特定することで、商品があると記録されているのに実際には存在しない状況を防げます。注文処理の信頼性が高まり、顧客からの信頼向上にもつながります。

結果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に確認された改善幅です。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティを取り込み、必要に応じて対象を広げます。
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

特定の在庫バッチまたはロットを識別する一意の識別子で、主なケース識別子として使用します。

重要な理由

関連するすべての在庫イベントを1つのプロセスインスタンスに結び付ける中核的な識別子です。在庫ライフサイクル全体を分析できます。

「入荷記録」や「ピッキング完了」など、発生した在庫管理イベントの名前です。

重要な理由

プロセスの手順を定義し、在庫の流れを開始から終了まで可視化して分析できるようにします。

在庫アクティビティが開始した時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントを正しい順序に並べ、時間に関する各種のパフォーマンス指標や重要業績評価指標を算出するうえで、このタイムスタンプは欠かせません。

在庫アクティビティが完了した日時です。

重要な理由

個々のアクティビティにかかった時間を算出し、プロセスの遅延につながっている作業を特定できます。

アクティビティを実行したユーザーまたは従業員の識別子です。

重要な理由

プロセスのアクティビティと個々のユーザーを関連付け、パフォーマンス分析や業務負荷の調整、研修ニーズの特定に役立てられます。

保管棚や梱包ステーションなど、倉庫内でアクティビティが行われた具体的な場所です。

重要な理由

在庫イベントの場所に関するコンテキストを示し、ボトルネックや効率性、特定の場所に関連する問題を分析できます。

在庫内の商品や品目を一意に識別するコードです。

重要な理由

商品単位で分析できるため、プロセス上の問題が特定の商品や商品カテゴリーに集中しているかを把握できます。

アクティビティの対象となる品目の数量です。

重要な理由

各アクティビティの処理量を示します。処理量や比率など、数量に基づく重要業績評価指標の算出に欠かせません。

在庫の移動または調整の理由を示すコードです。

重要な理由

在庫移動や調整の理由を把握し、差異、廃棄、移送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

在庫のバッチが施設に到着し、システムに正式登録されたことを示します。通常、Manhattan Active Inventoryで担当者が商品をスキャンするか、発注書または事前出荷通知（ASN）に照らして入荷を確定した際に記録されます。

重要な理由

在庫ライフサイクルの主な開始イベントです。このイベントから後続のアクティビティまでの時間を分析すると、入荷業務の効率や仕入先のパフォーマンスを測定できます。

在庫バッチが最終保管棚に正しく格納されたことを示します。通常、作業者が保管棚をスキャンし、棚入れタスクの完了を確定した際に記録されます。

重要な理由

入荷プロセスの終了を示す重要な節目であり、在庫が出荷処理に利用できる状態になります。棚入れサイクルタイムと棚入れ定時完了率の重要業績評価指標（KPI）の算出に欠かせません。

循環棚卸などで差異が見つかった後、在庫バッチのシステム上の数量を明示的に修正することです。数量を増やす調整と減らす調整の両方があります。

重要な理由

このイベントは、在庫の不正確さを直接示します。調整を分析することは、在庫差異の概要ダッシュボードと在庫差異率の重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。

作業者が保管場所から在庫をピッキングし、仮置きエリアまたは梱包エリアへ移動したことを示します。通常、作業者がハンディ端末でピッキングを確定した際に記録されます。

重要な理由

ピッキング工程の終了と梱包工程の開始を示す節目です。ピッキング担当者のパフォーマンスや、ピッキング・梱包パフォーマンスのダッシュボードを測定するうえで欠かせません。

在庫バッチが倉庫から正式に出庫され、手持ち在庫が減少した時点を示します。通常、トラックの出発時のスキャンまたは出荷確定によって記録されます。

重要な理由

在庫ライフサイクルが正常に終了したことを示す主なイベントです。出荷プロセスを完了し、在庫の総滞留時間の算出に使われます。

在庫バッチを廃棄対象として最終処理することを示します。帳簿上で評価損として処理し、物理的に処分します。破損、期限切れ、陳腐化した在庫が対象となる場合があります。

重要な理由

金銭的損失を伴う重大な問題、または代替の終了イベントを示します。このアクティビティの追跡は、在庫廃棄の傾向ダッシュボードと廃棄率の重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。

よくある質問

よくある質問

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な箇所を明らかにできます。在庫の棚入れや品質検査など、遅延が発生している箇所を特定し、理想的なプロセスからの逸脱も把握できます。データに基づく分析結果をもとに、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。

通常は、在庫に関する各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」をケース識別子として使用できます。対象となるデータには、在庫移動、調整、棚入れ、ピッキング、品質検査などがあります。

棚入れの迅速化、在庫差異の手動調整の削減、適正在庫水準の実現など、大幅な改善が期待できます。プロセスマイニングは、ピッキング経路の効率化、誤った欠品の解消、コストのかかる在庫廃棄の抑制に役立ち、業務効率の向上とコスト削減につながります。

初期設定とデータ接続には、データの利用可否や複雑さに応じて数週間かかる場合があります。データの取り込みが始まれば、最初のインサイトや具体的な改善提案を1～2か月以内に得られることが多くあります。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られます。

主に必要なのは、Manhattan Active Inventoryのデータへのアクセスです。通常は、データベースからのエクスポート、API、またはデータウェアハウスへの接続を通じて取得します。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。分析段階では、通常、Manhattan Active Inventoryシステムとの直接連携は必要ありません。

はい。プロセスマイニングは、問題につながる実際の経路や逸脱の特定に役立ちます。イベントデータを分析し、在庫差異、欠品、遅延の原因となる具体的なプロセスの手順や順序を特定できます。これにより、根本原因の分析と対象を絞った対策を、事実に基づいて進められます。

はい。プロセスマイニングでは、在庫のバッチやロットが各段階を進む過程を追跡できます。棚入れ、ピッキング、内部移動、返品処理、品質検査などが対象です。最初から最後までの流れを把握することで、相互に関連するプロセスを改善できます。

ボトルネックの特定に加え、プロセスマイニングは業務手順のコンプライアンス徹底や不正行為の検知に役立ちます。また、パフォーマンスの客観的な比較に使えるデータを提供し、継続的な改善の取り組みを支援します。プロセスのばらつきとその影響を透明性の高い形で把握できます。

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