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在庫管理を改善する

Dynamics 365の在庫管理を最適化するための6つのステップをご紹介します。

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課題(11)目標(11)6つのステッププレビュー成果データよくある質問(5)

Microsoft Dynamics 365の在庫管理を最適化

ProcessMindは、業務に潜む非効率な点を見つけ出します。入荷から最終出荷まで、具体的なボトルネックを特定できます。これにより、コスト削減や出荷率の大幅な改善につながる機会が明らかになります。

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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Microsoft Dynamics 365における在庫管理の重要性

適切な在庫管理は、健全なサプライチェーンの基盤であり、収益性や顧客満足度に直結します。Microsoft Dynamics 365のような複雑なERP環境では、入荷や格納から、倉庫内の移動、在庫調整、ピッキング、最終的な出荷や消費に至るまで、さまざまな業務が関わります。実際のワークフローが見えなければ、過剰在庫に資金が拘束される、欠品によって販売機会を逃す、在庫保有コストが増える、倉庫業務が非効率になるといった問題が起こりがちです。Dynamics 365では取引件数が多く、ユーザーの操作も多岐にわたるため、プロセスの実態が見えにくくなります。その結果、非効率な箇所や在庫管理のサイクルタイムを短縮する方法を特定しづらくなります。状況を把握できないままでは、判断の精度が下がり、不要なコストが発生し、在庫の問題に後手で対応することになります。

プロセスマイニングで在庫管理を効率化

プロセスマイニングでは、Microsoft Dynamics 365のイベントデータを、実際のプロセスを示す視覚的な情報に変換し、在庫管理の分析と改善に役立てます。個々の在庫バッチやロットのライフサイクルを追跡し、各イベント、タイムスタンプ、担当者を記録します。InventOnHand、InventTrans、InventJournalなどのデータを分析することで、在庫の動きを最初から最後まで把握できます。標準手順からの逸脱やボトルネックも明らかになります。「入荷記録」から「格納完了」まで、または「ピッキング開始」から「出庫記録」までにかかる時間を正確に確認できます。こうしたデータに基づくインサイトから、何が起きたかだけでなく、その理由も把握できるため、推測ではなく、対象を絞ったプロセス改善が可能になります。

在庫プロセスの改善箇所を特定

プロセスマイニングを使うと、Microsoft Dynamics 365の在庫管理プロセスにおける重要な段階を詳しく調べられます。

入荷と格納の効率： 商品の到着から適切な場所への保管までに生じる遅延を明らかにします。標準外の格納ルートや過剰な取り扱いを特定し、リードタイムや人件費の増加を抑えます。
倉庫内の移動と在庫移送： 倉庫内の在庫移動の頻度と所要時間を分析し、非効率なレイアウトや付加価値のない移送を見つけます。在庫調整や差異が頻繁に発生する理由も把握できます。
ピッキング、梱包、出荷の状況： ピッキング時間の長期化、再ピッキング、梱包から最終出庫までの遅延など、受注処理のボトルネックを検出します。ピッキングルートや人員配置を見直し、受注処理率の向上につなげます。
在庫精度とコンプライアンス： 在庫差異や照合作業のやり直しにつながる根本原因を特定します。棚卸しを効率よく実施し、在庫調整を正確かつ迅速に処理することで、データの完全性を高め、社内方針への準拠を支援します。
廃棄と陳腐化： 廃棄または処分される在庫のライフサイクルを追跡し、その傾向や理由を把握することで、廃棄と関連コストの削減につなげます。

こうした課題に対処することで、業務の流れを改善し、無駄を減らせます。

在庫の最適化による具体的な成果

プロセスマイニングで得られるインサイトは、在庫管理業務の測定可能な改善につながります。プロセスのボトルネックを特定して解消することで、次のような効果が期待できます。

在庫保有コストの削減： 在庫水準を最適化し、過剰在庫を抑え、保管スペースを有効に使うことで、貴重な資金を他の用途に回せます。
サイクルタイムの短縮： 入荷から在庫の利用可能化まで、またピッキングから出荷までの時間を大幅に短縮し、サプライチェーン全体の対応力を高めます。
在庫精度の向上： 差異を減らし、在庫データの信頼性を高めることで、欠品を抑え、予測の精度を向上させます。
業務効率の向上： 品質検査から出庫まで、在庫に関わるワークフローを効率化し、手作業や付加価値のない作業を減らします。
コンプライアンスとリスク管理の強化： プロセスの逸脱を特定して是正し、社内方針や外部規制への準拠を徹底することで、監査リスクを抑えます。
顧客満足度の向上： 受注処理を迅速かつ正確に行うことで、顧客体験の向上につながります。

こうした成果をもとに、Microsoft Dynamics 365での在庫戦略を継続的に見直し、データに基づいた判断を行えます。

チームで在庫管理を継続的に改善

Microsoft Dynamics 365の在庫管理にプロセスマイニングを取り入れることは、一度きりの改善にとどまりません。継続的な改善の基盤を築くことにつながります。在庫バッチやロットの実際の流れを把握することで、チームは思い込みに頼らず、長期的な成果につながる変更を実施できます。業務チームがデータに基づいて問題を見つけ、解決策を試せるようになり、プロセス改善を組織全体に広げられます。プロセスマイニングを使って在庫管理をコストセンターから戦略的な資産へと変え、サプライチェーンの効率を高めましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

入荷した商品を指定の保管場所へ移すのが遅れると、荷受け場に滞留が生じ、倉庫全体の効率が下がり、人件費も増加します。この非効率は、ピッキングや受注処理など後続の業務にも影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のイベントログを分析し、「入荷記録」から「格納完了」まで、在庫バッチのライフサイクル全体を追跡します。平均格納時間を示し、特定の場所やSKUカテゴリーにおけるボトルネックを特定するとともに、遅延につながるプロセスの逸脱を明らかにします。こうした情報をもとに、ルート、人員配置、保管方法を見直し、業務の流れを改善できます。

棚卸しや実地確認後に記録される在庫調整が多い場合、在庫精度に構造的な問題がある可能性があります。在庫差異は欠品や過剰在庫、誤った受注処理につながり、在庫評価損や販売機会の損失による財務上の損失を招きます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫モジュールからデータを取得し、「在庫カウント開始」「在庫カウント実施」「在庫差異調整」のアクティビティを分析します。調整の頻度と根本原因を可視化し、精度低下につながる場所、SKU、ユーザー操作を特定することで、在庫移動の管理強化を支援します。

業務上の明確な必要性がないまま倉庫内で在庫を頻繁に移動すると、人員、設備、時間が費やされ、業務コストが増加します。過剰な移動は、商品が破損したり所在が分からなくなったりするリスクも高め、在庫精度や受注処理時間にも影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で在庫バッチごとの「倉庫内移動」アクティビティをすべて可視化し、手戻りや保管場所の割り当てに関する非効率なパターンを特定します。付加価値のない移動が頻発するSKUや場所を明らかにし、レイアウトや格納ルールの見直しを支援します。

ピッキングや梱包の効率が悪いと、顧客満足度や注文の出荷完了率に直接影響します。こうした重要な工程で遅延が発生すると、納品予定に間に合わない、特急配送によって送料が増える、顧客の信頼を失うといった事態につながる可能性があります。ProcessMindでは、Microsoft Dynamics 365で注文に関連する各在庫バッチについて、「ピッキング開始」「ピッキング完了」「梱包完了」のアクティビティを詳しく確認できます。遅延の発生箇所や効率の悪いピッキング経路、再ピッキングの原因を特定し、ワークフローの見直しと処理量の向上に役立てられます。

使用期限のある商品や陳腐化しやすい商品の管理が不十分だと、多額の評価損や保管コストの増加につながります。古い在庫から先に出荷できなかったり、適切な時期に廃棄できなかったりすると、資金が在庫に拘束され、貴重な倉庫スペースも占有されます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチの全ライフサイクルを追跡し、「有効期限」などの属性や「在庫廃棄・処分」などのアクティビティを分析します。ピッキング前に在庫が期限切れに近づくパターンや、頻繁に廃棄される商品を特定できるため、在庫の入れ替えや廃棄に向けた対策を早めに講じられます。

返品処理の効率が悪いと、返品商品の検品、再入庫、廃棄が滞ります。その結果、在庫精度が低下し、販売できない商品に資金が拘束されるほか、返金や交換にも影響して顧客満足度が損なわれる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で在庫バッチごとの「返品処理完了」アクティビティを分析し、実際の処理の流れと遅延や手戻りの発生箇所を明らかにします。返品処理にかかる平均時間を把握し、検品や再入庫のボトルネックを特定することで、返品処理を短縮する機会を見つけられます。

「品質検査実施」アクティビティが遅れると、入荷した商品を利用可能在庫に移せず、滞留や生産計画の遅れ、注文の出荷遅延につながる可能性があります。このボトルネックはリードタイムを延ばし、検査待ち商品の保管コストを押し上げることもあります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のデータを使い、「入荷記録」から「品質検査実施」まで、品質検査における在庫バッチの動きを追跡します。検査にかかる時間を可視化し、検査の遅れが長いSKU分類や仕入先、リソースの制約を特定できます。

よく扱う商品を保管するために長距離の移動や頻繁な積み替えが必要な倉庫レイアウトでは、ピッキングや棚入れの効率が大きく低下します。その結果、人件費が増え、処理量が減り、設備の摩耗も進みます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「棚入れ完了」「在庫の内部移動」「ピッキング開始」のアクティビティの順序を、「倉庫ロケーション」や「保管棚」などの属性と組み合わせて分析します。非効率な移動経路を明らかにし、移動頻度や需要に応じた保管場所の見直しを提案することで、全体の流れを改善できます。

在庫バッチが誤った場所に移動されたり、所在を確認できなくなったりして「紛失」扱いになると、業務に大きな支障が生じます。緊急の再発注や出荷遅延、手作業での捜索が必要になり、業務効率と顧客対応の両方に影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における在庫移動を端から端まで可視化し、「入荷記録」「棚入れ完了」「在庫の内部移動」のアクティビティを通じて各バッチの経路を追跡します。標準的な経路からの逸脱や、誤配置に関係するユーザーやプロセスを特定し、再発防止に役立てられます。

実際の在庫移動や取引の後に在庫記録が一貫して更新されないと、実在庫と記録上の在庫数に差が生じます。リアルタイムの正確性が損なわれると、発注や生産計画、納期回答の判断を誤り、在庫データへの信頼も低下します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「入荷記録」「出庫記録」「在庫差異調整」アクティビティのタイムスタンプを分析します。更新の遅れや不整合のパターンを特定し、手順の遵守状況に問題がある箇所と、重要な業務判断に必要なデータの信頼性への影響を明らかにします。

計画された棚卸し以外で手動調整が頻繁に行われている場合、自動化されたプロセスや標準業務手順の遵守に問題がある可能性があります。初期入力の誤り、記録されていない在庫移動、システムを介さない処理などが原因となり、人件費の増加やデータの整合性に関するリスクにつながります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のすべての「在庫差異調整」アクティビティと、関連する「移動理由コード」属性を調べます。手動調整の件数と理由を分類し、直前のアクティビティと関連付けることで、自動化や管理の強化が必要な具体的な工程を明らかにします。

一般的な目標

成功の基準を定義

入荷から最終保管までの時間を短縮することを目指します。棚入れが遅れると倉庫が混雑し、保管コストが増えるうえ、注文に使える在庫の確保も遅れ、業務効率と財務実績に直接影響します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットごとに「入荷記録」から「棚入れ完了」までのアクティビティを分析し、ボトルネック、付加価値のない工程、リソースの非効率を特定します。これに基づいて棚入れプロセスを重点的に見直し、サイクルタイムを大幅に短縮できる可能性があります。

在庫精度が高い状態とは、記録上の在庫数が実地棚卸しの結果とほぼ一致していることです。精度が低いと、欠品や過剰在庫、誤ピッキング、業務の頻繁な中断が発生し、注文の出荷完了率に影響するほか、コストも増加します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、「棚卸し実施」と「在庫差異調整」のイベントを追跡し、ロケーション、SKU分類、ユーザーごとの誤差のパターンを明らかにします。データに基づいて根本原因を特定し、是正措置を講じることで、信頼できる在庫データの維持に役立ちます。

注文の開始から出荷準備が整うまでのリードタイム短縮を目指します。ピッキングや梱包のボトルネックは注文の遅延に直結し、顧客満足度を低下させるほか、納品遅延のペナルティにつながる可能性もあります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、「ピッキング開始」から「梱包完了」までのアクティビティを可視化し、具体的な遅延やリソースの制約、非効率な作業順序を特定します。これらの工程を見直すことで、組織は注文処理の効率を大幅に高められます。

不要な内部移動を減らすことで、人件費と移動時間を抑え、破損や誤配置のリスクも低減できます。過剰な移動は価値を生まないままコストを増やし、リソースを拘束して在庫の利用可能時期を遅らせる可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットごとに、すべての「在庫の内部移動」アクティビティを可視化します。重複する移動や非効率な経路、ロケーション間の過剰な移動を特定し、内部物流の見直しと効率化に役立てられます。

期限切れ、破損、販売不能となった在庫の削減を目指します。陳腐化した在庫は保管コストを大きく押し上げ、貴重な倉庫スペースを占有し、最終的には評価損につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、「入荷記録」から「在庫廃棄・処分」までの全ライフサイクルを分析します。動きの遅い商品や期限切れのパターン、廃棄プロセスのボトルネックを特定し、先を見越した在庫管理とロスの削減を支援します。

返品処理を見直すことで、返品商品の取り扱いにかかる時間とリソースを削減できます。処理が非効率だと、滞留や返金の遅れ、業務コストの増加、顧客満足度の低下につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、「返品処理完了」アクティビティと関連工程を可視化し、遅延や手戻り、コンプライアンス上の不備を明らかにします。これに基づいてプロセスを見直し、返品処理の迅速化、コスト削減、顧客体験の向上を図れます。

品質検査や保留によって在庫が利用できない期間の短縮を目指します。品質保留が長引くと、在庫の利用可能時期や生産計画に影響し、販売機会を逃すことにもつながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、「品質検査実施」アクティビティとその後の移動を追跡し、過度な待ち時間や手戻り、リソースのボトルネックを特定します。分析結果をもとに問題への対応を早め、在庫を速やかに利用可能な状態にできます。

利用可能な倉庫スペースを有効に使い、無駄な空き容量を減らすことを目指します。保管方法が非効率だと、移動時間が長くなり、商品の取り出しが難しくなるうえ、業務コストも増加します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、「棚入れ完了」と「在庫の内部移動」のイベントを分析し、不適切な保管場所の割り当てや頻繁な配置換えを特定します。保管方法やレイアウトの見直しを通じて、移動の流れとスペースの利用効率を改善できます。

在庫の誤配置を防ぐことで、商品を常に所定の場所に保管し、時間のかかる捜索をなくせます。誤配置は、実際には在庫があるのに欠品と判断される事態や、出荷の遅れ、作業時間の浪費につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットについて、特定のロケーションやユーザーに関連する「在庫差異調整」アクティビティのパターンを特定し、誤配置の根本原因を明らかにします。このインサイトを、追跡や取り扱い手順の改善に役立てられます。

在庫数や保管場所を常に最新かつ正確に把握できる状態を目指します。在庫更新が不定期だったり遅れたりすると、判断や予測の精度が低下し、欠品や過剰在庫につながります。
ProcessMindは、在庫バッチ・ロットに関する「出庫記録」や「在庫差異調整」などの主要イベントについて、更新のタイミングと頻度を分析します。データ更新の遅れにつながるプロセス上の課題を特定し、Microsoft Dynamics 365でより新しく信頼性の高い在庫情報を維持できるよう支援します。

在庫調整の手作業を減らすことで、リソースを有効に使えるようになり、人為的なミスのリスクも大幅に低下します。手動調整が頻繁に発生する場合、自動化できるプロセス上の問題やデータの不整合が潜んでいる可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫バッチ・ロットに関する「在庫差異調整」アクティビティの繰り返しを特定し、そのきっかけや原因を明らかにします。定型的な調整を自動化する機会や、手作業を防ぐためのプロセス変更を検討できます。

在庫管理を改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

在庫データを整理するための専用Excelテンプレートを入手します。Microsoft Dynamics 365のデータを分析に適した形式で準備できます。

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

標準化されたテンプレートを使うと、データ準備にかかる時間を短縮し、ミスを防げます。正確なプロセスマイニングを行ううえで欠かせない手順です。

期待される結果

在庫イベントに関するProcessMindのデータ構造に合わせた、入力用Excelテンプレート。

利用できる内容

在庫プロセスに潜む非効率な点を見つける

ProcessMindは、入荷から出荷までの在庫業務全体を可視化します。具体的な非効率な点を特定し、サプライチェーンへの影響を把握できます。

在庫の流れ全体を可視化
入荷や出荷のボトルネックを特定
在庫プロセスのコスト要因を分析
出荷率を高め、欠品を減らす

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

主な成果

在庫管理におけるプロセスエクセレンスの実現

これらは、Microsoft Dynamics 365の在庫管理ワークフローにプロセスマイニングを適用し、特に在庫バッチやロットのデータを分析した組織で得られる具体的な効果です。ボトルネックや非効率を特定することで、在庫水準の最適化、保管コストの削減、注文処理の迅速化が可能になります。

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棚入れサイクルタイムの短縮

棚入れ所要時間の平均短縮率

プロセスマイニングで棚入れプロセスのボトルネックを特定し、入荷した商品を保管するまでの時間を大幅に短縮できます。商品をより早く販売可能な状態にできます。

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在庫精度の向上

在庫差異イベントの削減

在庫差異の根本原因を特定することで、販売機会の損失や過剰在庫につながるミスを減らせます。データの信頼性が高まり、業務計画の精度も向上します。

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ピッキングと梱包の迅速化

注文処理速度の向上

注文処理におけるピッキングや梱包の遅延と非効率を明らかにします。顧客への出荷を早め、サービス水準の向上につなげられます。

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陳腐化した在庫のコスト削減

在庫評価損の削減

在庫のライフサイクルを把握し、動きの遅い商品や陳腐化した商品を早期に特定できます。保管コストを抑え、評価損による大きな損失を防ぎます。

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保管スペースの利用効率向上

不要な在庫移動の削減

在庫の内部移動パターンを分析し、非効率な移動を特定してなくすことで、倉庫スペースをより有効に使えます。業務コストと取り扱い時間の削減にもつながります。

結果は、在庫プロセスの複雑さ、データの品質、具体的な事業目標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プロジェクトで一般的に確認されている改善例です。

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

特定の在庫品目のバッチまたはロットを識別する一意のIDで、主なケース識別子として使用されます。

重要な理由

在庫数量のライフサイクル全体を追跡するための基本となるキーです。バッチごとのバリアント分析やパフォーマンス監視にも利用できます。

「Goods Receipt Recorded」や「Picking Completed」など、発生した特定の在庫管理イベントの名前です。

重要な理由

この属性でプロセスの手順を定義することで、プロセスマップの可視化、バリアントの分析、ボトルネックの特定が可能になります。

在庫アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベントの順序付け、サイクルタイムや所要時間の計算、時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析に欠かせません。

アクティビティの完了時刻を示すタイムスタンプです。所要時間の計算に使います。

重要な理由

アクティビティの所要時間を正確に計算できるため、非効率な手順の特定やリソース利用状況の分析に役立ちます。

アクティビティを実行したユーザー、またはその担当者を識別するIDです。

重要な理由

ユーザーの関与状況を追跡できます。パフォーマンス分析、研修機会の特定、手動調整の要因把握に役立ちます。

取り扱う製品または資材を識別する一意のIDです。SKUとも呼ばれます。

重要な理由

在庫アクティビティを特定の製品（SKU）に関連付け、製品ごとのプロセスパフォーマンス、コスト、問題を分析できます。

在庫アクティビティが発生した倉庫または物理拠点を識別するIDです。

重要な理由

物理拠点や倉庫ごとのパフォーマンス比較とボトルネック分析が可能になります。

在庫調整や返品など、特定の取引が発生した理由を示すコードです。

重要な理由

イベントが発生した理由を示し、在庫調整、返品、廃棄などの問題の根本原因を分析できます。

取引の対象となる品目の数量です。基本単位で表します。

重要な理由

取引ごとの品目の実数量を示します。業務への影響、処理量、差異の規模を測定するうえで欠かせません。

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、通常、仕入先からの入荷または生産品の受け入れによって、在庫バッチが倉庫に初めて登録されたことを示します。発注書の入荷処理、または製造オーダーの「完成報告」仕訳が転記され、数量がプラスの取引が作成された時点で記録されます。

重要な理由

在庫のライフサイクルにおける主な開始イベントです。棚入れサイクルタイムと在庫全体のリードタイムの追跡を開始し、パフォーマンス測定のベースラインになります。

在庫バッチを指定された保管棚へ物理的に移動する作業が完了したことを示すアクティビティです。対応する倉庫の「作業」レコードのステータスが「クローズ」に変わったことから判定します。

重要な理由

入荷と棚入れのプロセスが完了し、在庫が出荷に利用できる状態になったことを示す重要な節目です。「平均棚入れサイクルタイム」の重要業績評価指標（KPI）を測定するうえで欠かせません。

棚卸で見つかった差異やその他の理由に対処するため、在庫調整を転記するアクティビティです。在庫数量を変更する明示的な取引として記録されます。

重要な理由

在庫精度と「在庫差異率」重要業績評価指標（KPI）を測定するうえで重要なイベントです。調整が頻繁に発生する場合、プロセス管理、入荷、またはピッキングに根本的な問題がある可能性があります。

販売注文または製造オーダーに必要な在庫バッチをピッキングするよう、システムが倉庫作業者に指示を生成したことを示します。WMSでピッキング用の新しい「work」レコードが作成された時点で記録されます。

重要な理由

このイベントは出荷プロセスの開始を示します。注文作成からピッキング作業の作成までの時間から、引当や計画の遅れを把握できる場合があります。

作業者が在庫バッチのピッキングを終え、ステージング場所または梱包場所に移動したことを示します。WMSのピッキング「work」のステータスが「Closed」に変わったことから判定します。

重要な理由

この節目はピッキング工程の終了と、梱包または出荷の開始を示します。「平均ピッキング・梱包時間」と、フルフィルメント全体の効率を測定するうえで欠かせません。

通常は顧客への販売または製造での消費に伴い、在庫バッチが倉庫から最終的に出庫されたことを示します。販売注文の梱包明細または製造ピッキングリスト仕訳を転記した時点で記録されます。

重要な理由

在庫ライフサイクルにおける、主な正常終了イベントです。バッチが倉庫に保管されていた期間の追跡を終え、最終的な処理が確定したことを示します。

よくある質問

Microsoft Dynamics 365の在庫管理で、プロセスマイニングはどのように役立ちますか？

プロセスマイニングは、Dynamics 365のデータを使って実際の在庫プロセスを可視化し、在庫がどのように動いているかを明らかにします。棚入れやピッキングの遅れなどのボトルネック、頻繁な在庫差異、非効率な移動を特定できます。効率の向上、コスト削減、コンプライアンスの確保に向けて、どこに取り組むべきかを把握できます。

プロセスマイニングでは、Microsoft Dynamics 365の在庫データをどのように使いますか？

プロセスマイニングはMicrosoft Dynamics 365に直接接続し、在庫移動や取引に関するイベントログを抽出します。在庫バッチ・ロットをケース識別子として、入荷から出荷や調整まで、商品がたどる各工程を追跡します。このデータからプロセス全体の流れを再構成し、詳しく分析できます。

Dynamics 365の在庫プロセスマイニングには、どのようなデータが必要ですか？

プロセスマイニングには、主にケース識別子、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。在庫管理の場合は、在庫バッチ・ロット、実行された具体的な処理、その実行時刻を記録します。リソース、ロケーション、数量などの属性を追加すると、分析をさらに深められます。

在庫のプロセスマイニングを始めてから、最初のインサイトを得るまで通常どのくらいかかりますか？

データ量や複雑さによって異なりますが、最初のデータ抽出とモデルの設定には通常数週間かかります。その後、4～6週間以内に最初のプロセスマップを確認し、主なボトルネックを特定できます。以降の分析サイクルはさらに短くなり、継続的な改善の機会を見つけられます。

在庫管理にプロセスマイニングを使うと、どのような改善が期待できますか？

棚入れサイクルタイムの短縮、在庫精度の向上、ピッキングや梱包の迅速化など、数値で確認できる改善が期待できます。また、陳腐化した在庫の抑制、返品処理の効率化、保管スペースの利用効率向上にも役立ちます。最終的には、業務コストの削減と顧客満足度の向上につながります。

プロセスマイニングは、小規模な在庫業務にも大規模な在庫業務にも適していますか？

はい。プロセスマイニングは規模を問わず利用でき、さまざまな在庫業務に役立ちます。大規模な組織ではデータが複雑になる場合がありますが、小規模な企業でも主要な在庫プロセスの問題を特定し、改善することで大きな効果を得られます。Dynamics 365の利用規模にかかわらず、同じ方法を適用できます。

Microsoft Dynamics 365から在庫データを抽出する際によくある課題は何ですか？

特にDynamics 365を大幅にカスタマイズしている環境では、異なるモジュール間でデータの完全性と一貫性を確保することが課題になります。データ量によっては、適切な抽出方法も必要です。設定時には、アクセス権限や基盤となるテーブル構造の理解も重要です。

在庫のプロセスマイニングを導入するには、データサイエンティストや専門のITチームが必要ですか？

初期のデータ接続や変換には技術的な知識が役立ちますが、近年のプロセスマイニングツールの多くは業務担当者も使えるように設計されています。データの準備後は、直感的な画面で分析できます。ただし、業務担当者とIT部門、必要に応じてプロセスマイニングの専門家が連携すると、より良い結果につながります。

プロセスマイニングでは、不完全または不整合な在庫データをどのように扱いますか？

プロセスマイニングツールは、不整合を含むことの多い実際のデータを扱えるように設計されています。イベントログの欠落、外れ値、逸脱を特定でき、それら自体がデータ品質の問題を示すインサイトになる場合もあります。ツールによっては、正確な分析のために、欠損データを絞り込む、修正する、補完するなどの方法を利用できます。

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