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在庫管理を改善

Manhattan Active Inventoryで在庫を最適化するための6ステップガイド
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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、商品の動きの遅さといった共通の問題が発生しています。ProcessMindを使うと、プロセス内でこうした非効率が生じる根本原因を正確に特定できます。具体的な改善策を実行するための明確な指針を示し、業務コストの削減、在庫水準の最適化、出荷処理パフォーマンスの向上につなげます。

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

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、業務効率を最大限に高めるには、在庫管理に関するさまざまな課題への対応が必要です。グローバルサプライチェーンの複雑さ、変動する需要、数多くのSKUを正確に管理する必要性が、収益性を損なう見えにくい非効率につながることがあります。在庫保有コスト、欠品、過剰在庫、社内での非効率な移動は、単なる小さな不便ではありません。利益と顧客満足度に直接影響します。
在庫プロセスの最適化は、コスト削減だけを意味しません。業務の回復力を高め、サービス水準を改善し、資本が動かない資産に拘束されないようにすることも目的です。Manhattan Active Inventory内で在庫が実際にどのように流れているかを理解することは、非効率が発生している箇所を特定し、変化の激しい市場で競争力を維持するうえで欠かせません。

プロセスマイニングで効率化を進める

プロセスマイニングは、Manhattan Active Inventory内の実際の在庫プロセスを詳しく分析し、理解するためのデータに基づく手法です。「Inventory Batch/Lot」をケース識別子として設定すると、入荷の記録から最終的な払出または消費まで、各バッチの動きを最初から最後まで確認できます。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、判断ポイント、遅延を正確に可視化できます。
標準的な棚入れ手順からの予期しない逸脱、在庫利用可能時期を遅らせる長時間の品質検査、不要なサイクルタイムを生む非効率な社内移動など、重要な事実を明らかにできます。プロセスマイニングは、手作業の介入が多い箇所、ボトルネックが繰り返し発生する箇所、プロセスがコンプライアンス基準から外れている箇所を示します。推測ではなく、問題の根本原因を正確に特定できます。たとえば、特定の倉庫ロケーションで棚入れ完了が常に遅れていることや、特定のSKUカテゴリで繰り返し発生する差異により在庫調整が頻繁に行われていることが分かります。

改善・最適化の主な領域

Manhattan Active Inventoryの在庫データにプロセスマイニングを適用すると、在庫ライフサイクル全体で多くの改善機会を見つけられます。

  • **棚入れの効率：**入荷の記録から、指定ロケーションで在庫が完全に利用可能になるまでの時間を分析します。遅延、不要な移動、保管ルールに沿わない運用を特定できます。
  • **社内移動のリードタイム：**倉庫内の商品フローを最適化します。ビン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ロケーションへ届けます。
  • **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できます。
  • **在庫精度と調整：**在庫カウントと調整が行われるきっかけや頻度を把握します。入荷処理の不備やシステムへの誤入力など、繰り返し発生する差異と根本原因を特定できます。
  • **返品商品の処理：**返品処理の効率を評価します。在庫が隔離状態や再棚入れ待ちのまま滞留する時間を短縮し、商品の再販売または廃棄を速やかに行えるようにします。
    これらの情報に基づいて対象を絞った変更を行うことで、業務を大きく改善し、在庫管理を継続的に高められます。

具体的な成果を実現する

プロセスマイニングでManhattan Active Inventoryの在庫管理を最適化すると、業務実績に直接影響する次のような成果が期待できます。

  • **保有コストの削減：**在庫水準を最適化し、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、フルフィルメントプロセスを効率化することで、在庫の可用性を改善します。
  • **受注処理の高速化：**ピッキング、梱包、出荷のボトルネックをなくし、顧客のリードタイムを大幅に短縮します。これは「在庫管理のサイクルタイムを短縮する方法」という課題に直接応えるものです。
  • **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、人員配置を改善するとともに、倉庫スペースを最適化します。
  • **コンプライアンスの向上：**社内方針と外部規制への準拠を確保します。品質検査、危険物の取り扱い、使用期限の管理などで特に効果を発揮します。
  • **データに基づく意思決定：**感覚に頼るのではなく、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による在庫最適化は、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として利用できます。業務の状況を明確に把握し、具体的な改善案を得て、継続的な改善を進めるための枠組みを整えられます。Manhattan Active Inventory環境のデータを基盤に、より効率的でコストを抑え、コンプライアンスにも対応した在庫管理システムへの第一歩を踏み出してください。サプライチェーンの可能性を最大限に引き出し、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 在庫最適化 倉庫業務 サプライチェーン 物流 在庫統制 資材取扱い 在庫精度 在庫管理 資材管理 在庫水準

よくある問題と課題

影響している課題を特定

商品が必要以上に入荷エリアに滞留すると、ピッキングで利用できるようになるまでの時間が延び、入荷エリアの混雑も増します。その結果、保有コストや商品の損傷リスクが高まり、Manhattan Active Inventory内の受注処理全体にも影響します。ProcessMindは、入荷記録から棚入れ完了までの正確な時間を可視化し、人員配置、倉庫レイアウト、特定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。遅延を生む非効率な手順やゾーンを明らかにし、棚入れを速めるための対象を絞ったプロセス再設計を支援します。

システム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、誤った納期回答につながります。これは顧客満足度に直接影響し、Manhattan Active Inventoryの業務で不要な在庫を保有するための資本も拘束します。ProcessMindは、在庫カウントと差異調整のイベントを分析し、特定のロケーション、商品タイプ、カウント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。エラーにつながるプロセスの違いを示し、カウント手順の改善と在庫精度の向上を支援します。

在庫を過剰に保有すると、多額の資本が拘束され、保管コストが増え、陳腐化や損傷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用していても、収益性と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、在庫水準、移動頻度、最終処分を関連付けます。これにより、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、遅い社内プロセスなど、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、労働力の浪費、ピッキング時間の増加、受注処理の遅延につながり、顧客満足度と業務コストに直接影響します。Manhattan Active Inventoryを使用していても、手作業による計画やシステム設定の不備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、実際のピッキング経路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、経路最適化やバッチピッキング改善の機会を明らかにし、より速くコストを抑えた受注処理を支援します。

実在庫があるにもかかわらず欠品が発生することがあります。多くの場合、在庫のロケーション、ステータス、取り出しやすさを十分に把握できていないことが原因で、販売機会の損失や顧客満足度の低下につながります。この一般的な問題は、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は在庫バッチの動きを分析し、利用可能な在庫データと出庫記録のイベントを関連付けます。誤配置、利用不可ステータス、プロセス上のブロックなど、「見かけ上の欠品」の原因を明らかにし、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を示します。

倉庫内の異なるロケーションや保管ビン間で在庫を移動する際の遅延は、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を基盤とする倉庫の処理能力にも悪影響を及ぼします。ProcessMindは社内在庫移動イベント間の所要時間を監視し、長時間の移動、頻繁な再配置、非効率な特定の移動経路を示します。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、社内物流の改善を支援します。

返品商品の処理が非効率だと、処理時間が長引き、再入庫や処分が遅れ、在庫精度にも影響し、貴重な倉庫スペースが占有されます。Manhattan Active Inventoryのような信頼性の高いシステムを使用していても、コストが増え、顧客満足度が低下する可能性があります。ProcessMindは返品商品処理のワークフロー全体を可視化し、ボトルネック、複数回の再検査、サイクルを長引かせる不要な手順を特定します。返品処理の流れを改善し、処理時間の短縮とリソースの有効な配分を支援します。

棚入れ戦略が適切でなかったり、在庫移動のパターンを把握できていなかったりすると、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加します。Manhattan Active Inventoryを使用していても、効率は物理的なレイアウトとプロセスの遵守状況に左右されます。ProcessMindは、棚入れ完了と社内在庫移動のイベントを保管ビンの属性と組み合わせて分析し、実際の在庫配置と最適な戦略を比較して可視化します。利用されていないスペースや、最適でない保管方法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調整が頻繁に行われている場合、入荷処理の不備、ピッキングの不正確さ、適切な循環棚卸しの不足など、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低下するとともに、Manhattan Active Inventory内のより大きな問題が見えにくくなることがあります。ProcessMindは、こうした調整の頻度、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。プロセスの破綻によって在庫水準が誤る箇所を特定できます。

入荷記録から品質検査の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し、その後ピッキングできるようになるまでの時間が大幅に延びる可能性があります。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、大きな遅延を生む特定の段階、リソース、商品カテゴリを特定します。検査プロセスを効率化し、在庫を利用可能にするまでの時間を短縮できます。

損傷、陳腐化、期限切れによる在庫の過剰な廃棄は、直接的な金銭的損失であり、在庫回転、保管条件、需要予測に問題があることを示します。Manhattan Active Inventoryを使用する在庫業務でも、重要なコスト要因になります。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を在庫廃棄・処分イベントと関連付けます。長期保管や先入れ先出し（FIFO）の遵守不足などのパターンと根本原因を特定します。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、商品が到着して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的とします。棚入れが速くなると在庫の可用性が高まり、後続プロセスのリードタイムが短縮され、Manhattan Active Inventory内の受注処理率も向上します。入荷ドックのボトルネックを防ぎ、在庫にすぐアクセスできる状態を整えます。ProcessMindは、「入荷記録」から「棚入れ完了」までのイベントログを分析し、棚入れプロセスの正確なボトルネックと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、遅延に関係する特定のリソース、ロケーション、SKUカテゴリを示します。このデータに基づいて対象を絞った改善を行い、棚入れ時間を15～20％短縮できる可能性があります。

この目標を達成すると、実在庫とシステムデータの差異を理由に在庫記録を手作業で修正する回数を減らせます。調整が減れば在庫精度が高まり、調査にかかる人件費を抑えられます。また、在庫の可用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欠かせません。ProcessMindは、「在庫カウント開始」から「在庫差異調整」までのライフサイクル全体を追跡し、エラー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」、「アクション実行ユーザー」の属性を分析し、エラーが起きやすいアクティビティや段階を特定します。差異を20～30％削減し、データの整合性を高めることにつながります。

この目標は、すべてのロケーションで保有する在庫量を適正化することに焦点を当てます。保有水準を最適化すると、保有コストを削減し、運転資本を解放し、陳腐化のリスクを抑えながら、需要に応える十分な在庫を確保できます。このバランスは、Manhattan Active Inventoryの業務で収益性と効率を高めるうえで欠かせません。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」と「SKUカテゴリ」の属性に基づいて動きの遅い在庫や過剰在庫を特定し、発注と保管戦略を改善できる機会を示します。保有コストを10～15％削減できる可能性があります。

この目標は、注文に必要な商品を保管場所から取り出すプロセスをできるだけ効率化し、移動時間と手作業を最小限に抑えることを目的とします。ピッキング経路が効率化されると、受注処理が速くなり、人件費を抑え、ピッキング担当者の生産性を高められます。Manhattan Active Inventory内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フローを可視化し、最適な経路と比較します。「倉庫ロケーション」、「保管ビン」、「アクション実行ユーザー」の属性を分析し、付加価値のない移動、後戻り、非効率な順序を特定します。ピッキング速度を10～25％改善できる可能性があります。

この目標は、実在庫があるにもかかわらず利用不可と報告され、販売機会の損失や注文の遅延につながる状況を対象とします。見かけ上の欠品をなくすことで、在庫を正確にリアルタイムで把握でき、不要な緊急手配を防ぎ、顧客満足度を高め、Manhattan Active Inventory内の販売機会を最大化できます。ProcessMindは、在庫が利用可能であるはずの時点で「出庫記録」に至るまでのイベント順序を分析し、見かけ上の欠品の根本原因を特定します。「在庫ステータス」と「倉庫ロケーション」の変更を実際の在庫移動と関連付け、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ます。このような事象を50％以上削減するための改善を支援します。

この目標は、倉庫内または倉庫間で異なるロケーションやビンへ在庫を移動する時間を短縮することに焦点を当てます。社内移動が速くなると、必要な場所に必要なタイミングで在庫を用意でき、社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正に保てます。ProcessMindは、すべての「社内在庫移動」イベントの所要時間と経路を追跡し、遅延、不要な手順、リソース上の制約を示します。「倉庫ロケーション」、「保管ビン」、「移動理由コード」の属性を調べ、非効率な箇所を特定します。社内移動時間を15～30％短縮できる可能性があります。

この目標は、返品商品の受け入れから最終処分（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することを目的とします。処理が速くなると、返金や交換を早めて顧客体験を改善でき、返品在庫の保有コストを削減し、Manhattan Active Inventory内での在庫回収または適切な廃棄を促進できます。ProcessMindは「返品商品処理」のワークフローを可視化し、遅延と手戻りのループを明らかにします。「取引タイプ」、「在庫ステータス」、「アクション実行ユーザー」の属性を分析し、検査、品質確認、システム更新におけるボトルネックを特定します。返品処理のリードタイムを20～35％短縮できる可能性があります。

この目標は、倉庫の床面積と容積を可能な限り効率よく使える状態にすることを目的としています。保管効率を高めることで、高額な拡張投資の必要性を抑え、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られます。ProcessMindは、「Put-away Completed」イベントを「Warehouse Location」や「Storage Bin」属性と関連付けて分析し、利用されていないスペースや非効率な配置方法のパターンを特定します。初期の棚入れ判断に問題があることを示す頻繁な在庫移動も明らかにできるため、保管効率を10～20％向上させるのに役立ちます。

この目標は、在庫記録を修正するための手作業への依存を減らすことに重点を置いています。手動調整が減ると、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大幅に短縮され、Manhattan Active Inventory内の在庫データの信頼性向上につながります。ProcessMindは、「Inventory Discrepancy Adjusted」イベントが発生する具体的なアクティビティと条件を特定します。これらを「Inventory Count Performed」や「Goods Receipt Recorded」などの直前のアクティビティ、「Movement Reason Code」などの属性と関連付けることで、根本原因を明らかにし、手動調整を25～40％削減できます。

入荷から品質検査が完了し、棚入れ可能な状態になるまでの時間を短縮することが目的です。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有する期間を抑え、在庫の流れを改善し、Manhattan Active Inventoryで商品をより早く顧客に提供できます。ProcessMindは、「Goods Receipt Recorded」から「Quality Inspection Performed」、さらにその後のアクティビティまでにかかった正確な時間を追跡します。「Supplier」や「SKU Category」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％短縮できます。

この目標は、破損、陳腐化、期限切れなどにより廃棄または処分が必要となる在庫の量と金額を大幅に減らすことを目的としています。廃棄を抑えることで、財務上の損失を直接削減し、リソースの利用効率を高め、Manhattan Active Inventoryにおける持続可能な在庫管理につなげられます。ProcessMindは、すべての「Stock Scrapped/Disposed」イベントを分析し、「Expiration Date」、「SKU Category」、「Supplier」、「Movement Reason Code」に関連するパターンを特定します。非効率な保管、長期滞留、予測精度の低さなどの根本原因を明らかにし、廃棄を15～25％削減するための具体的な改善案を示します。

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

在庫管理データ専用に作成されたExcelテンプレートを利用します。初期データの収集を正しく構造化し、ProcessMindで分析できる状態に整えます。

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によりデータ準備が効率化され、入力ミスと作業時間を減らせます。開始時点から正確にプロセスを分析するために欠かせません。

期待される成果

Manhattan Active Inventoryのデータを入力できる、構造化済みのExcelテンプレート。

得られる成果

在庫管理の非効率を特定し、フローを改善

ProcessMindは、在庫管理の全体像を可視化し、正確なボトルネック、再発注点の問題、動きの遅い在庫を明らかにします。具体的な改善案を得て、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フローを可視化
  • 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

在庫管理の卓越性を実現

これらは、プロセスマイニングを利用してManhattan Active Inventory内の在庫管理プロセスを最適化した組織で、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、ピッキング可能な在庫を増やせます。
0 %
在庫差異を削減

手動調整の削減

在庫エラー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、より正確な在庫記録と業務中断の削減につなげられます。
0 %
在庫水準を最適化

平均在庫滞留時間の短縮

動きの遅い在庫や余剰在庫を特定することで、保有コストを削減し、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、キャッシュフローも改善できます。
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

ピッキング経路と手順を分析することで、注文処理を迅速化できます。人件費を抑え、配送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

破損品や期限切れ商品の発生原因を把握することで、予防策を講じられます。高額な在庫評価損を大幅に減らし、収益性を高めることができます。
0 %
見かけ上の欠品をなくす

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、在庫があると認識されているにもかかわらず実際には取り出せない状況を防ぎ、注文処理の信頼性と顧客からの信頼を高められます。

成果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。これらの数値は、導入事例で一般的に確認された改善幅を示しています。

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

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機能します。

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を開始から終了まで分析できます。

発生した在庫管理イベントの名称です。たとえば、「Goods Receipt Recorded」や「Picking Completed」などです。

重要な理由

プロセスの手順を定義し、在庫が開始から終了まで移動する経路を可視化・分析できます。

在庫アクティビティが開始した時点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は、イベントを正しく並べ、時間に基づくすべてのパフォーマンス指標とKPIを算出するための基礎となります。

在庫アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

個々のアクティビティの所要時間を計算できるため、プロセスの遅延を引き起こしている作業を正確に特定できます。

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

プロセスアクティビティを特定のユーザーに関連付け、パフォーマンス分析、作業負荷の平準化、トレーニングニーズの特定を可能にします。

保管棚や梱包ステーションなど、アクティビティが行われた倉庫内の具体的な物理的位置です。

重要な理由

在庫イベントの空間的な背景を示し、ボトルネック、効率、特定の物理ロケーションに関連する問題を分析できます。

在庫内の特定の商品または品目を一意に識別するID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品目や商品カテゴリーに集中しているかを確認できます。

アクティビティの対象となった品目の数量です。

重要な理由

各アクティビティの処理量を示し、処理量、比率、その他の数量ベースのKPIを計算するために役立ちます。

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

在庫の移動や調整が行われた理由を明らかにし、差異、廃棄、移動の根本原因を詳しく分析できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

施設に在庫バッチが正式に到着し、システムに登録されたことを示します。通常は、担当者が商品をスキャンするか、Manhattan Active Inventoryで発注書または事前出荷通知（ASN）に対する入荷を確認した際に記録されます。

重要な理由

在庫ライフサイクルにおける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ことは、入荷業務の効率とサプライヤーのパフォーマンスを測定するうえで重要です。

在庫バッチが最終保管ビンに正常に配置されたことを確認します。通常は、担当者が保管ビンをスキャンし、棚入れタスクの完了を確認した際に取得されます。

重要な理由

入荷プロセスの終了と、出荷処理に利用できる在庫になったことを示す重要な節目です。棚入れサイクルタイムと棚入れオンタイム率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、バッチのシステム上の在庫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

在庫の不正確さを直接示すイベントです。これらの調整を分析することは、在庫差異概要ダッシュボードと在庫差異率KPIにとって重要です。

担当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確認します。通常は、担当者が携帯端末でピッキングを確認した際に取得されます。

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ダッシュボードの測定に欠かせません。

在庫バッチが倉庫から正式に出庫し、手持ち在庫が減少した時点を示します。通常は、トラックの出発スキャンまたは出荷確認によって発生します。

重要な理由

在庫ライフサイクルにおける主な正常終了イベントです。出荷処理を完了し、在庫の総滞留時間の算出に使用されます。

在庫バッチを廃棄品として最終処分することを示します。帳簿から除却し、物理的に処分します。破損品、期限切れ商品、陳腐化した在庫などが対象です。

重要な理由

財務上の損失を伴う重大な失敗または代替終了イベントです。このアクティビティを追跡することは、在庫廃棄傾向ダッシュボードと廃棄率KPIにとって重要です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは在庫業務の実際の流れを可視化し、隠れたボトルネックや非効率を明らかにします。棚入れや品質検査など、遅延が発生する箇所を特定し、理想的なプロセスからの逸脱を示します。データに基づくインサイトにより、的を絞った改善を行い、業務を速めてコストを削減できます。

まず、各在庫イベントについてケース識別子、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、「Inventory Batch/Lot」をケース識別子として使えます。関連するデータには、移動、調整、棚入れ、ピッキング、品質検査などが含まれます。

棚入れの迅速化、在庫差異の調整削減、在庫保有水準の最適化など、大きな改善が期待できます。プロセスマイニングによりピッキング経路を効率化し、誤った欠品判定をなくし、コストのかかる在庫廃棄率を抑えられるため、業務効率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、データの可用性や複雑さに応じて数週間かかる場合があります。データの連携が始まると、最初のインサイトと実行可能な改善案を1～2か月以内に作成できる場合があります。継続的なモニタリングにより、その後も最適化の機会を得られます。

主な要件は、通常、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、Manhattan Active Inventoryのデータ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適した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システム自体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を得意としています。イベントデータを分析し、差異、欠品、遅延につながる具体的なプロセスステップや順序を特定できます。これにより、根本原因分析の事実に基づく土台ができ、的を絞った解決策を実施できます。

はい。在庫バッチまたはロットの全工程にわたる一連の流れを追跡できます。棚入れ、ピッキング、社内移動、返品処理、品質検査などが対象です。エンドツーエンドの流れを確認することで、相互に関係するプロセスを最適化できます。

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も役立ちます。また、パフォーマンスのベンチマークに向けた客観的なデータを提供し、継続的な改善施策を支援します。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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