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在庫管理を改善

Oracle Fusion SCMで在庫を最適化する6ステップガイド
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Oracle Fusion SCMの在庫管理を最適化します

在庫業務には、パフォーマンスを妨げる非効率や精度上の問題が隠れていることが少なくありません。本プラットフォームでは、入庫棚入れ、在庫移動、ピッキングなどの主要プロセスに潜むボトルネックを正確に特定できます。こうした非効率を明らかにすることで、在庫保有コストを抑え、受注処理を改善する具体的な施策を実行できます。業務を変革する方法をご確認ください。

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

Oracle Fusion SCMの在庫管理で効率を高める

在庫管理はサプライチェーンの基盤であり、顧客満足度、業務コスト、収益性に直接影響します。Oracle Fusion Cloud Inventory Managementのような高機能なシステムを利用する複雑な環境では、業務を最大限に効率化することが難しい場合があります。Oracle Fusion SCMには、在庫取引、循環棚卸、補充を管理するための詳細な機能が備わっています。しかし、システム内で実行されるプロセスには、見えにくい非効率が潜んでいることがあります。こうした非効率は、在庫保有コストの増加、欠品、受注処理の遅延、コンプライアンス上のリスクにつながります。

Oracle Fusion SCM内の在庫プロセスを最適化することは、単に在庫を管理することではありません。サプライチェーン全体を変える取り組みです。在庫プロセスを最適化すれば、必要な製品を、必要な場所へ、必要なタイミングで届けられるようになり、無駄を減らしながら処理量を高められます。最初の入荷から社内でのさまざまな移動、最終的な払い出しまで、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、改善箇所を特定するうえで欠かせません。業務の実態を詳しく把握できる点に、プロセスマイニングの大きな価値があります。

プロセスマイニングで在庫プロセスを可視化する

プロセスマイニングは、Oracle Fusion SCM上で在庫のバッチやロットが実際にどのように移動しているかを、データに基づいて客観的に把握するためのX線のような役割を果たします。推測や経験談に頼るのではなく、Oracle Fusion SCMのイベントログから、各在庫品の開始から終了までの流れを再構成します。各Inventory Batch/Lotをケース識別子として追跡することで、そのライフサイクルを詳しく把握できます。

これにより、Goods Receipt Recorded、Quality Inspection Performed、Put-away Initiated、Put-away Completed、Stock Moved Internally、Picking Initiated、Picking Completed、Goods Issue Recordedなど、重要なプロセスステップを可視化できます。実際の順序を確認し、標準手順から頻繁に外れるパターンを特定し、遅延を引き起こすボトルネックを正確に把握できます。たとえば、Put-away InitiatedからPut-away Completedまでのリードタイムを分析したり、特定の在庫移動に予想以上の時間がかかる理由を明らかにしたりできます。これにより、在庫管理のサイクルタイムを短縮しやすくなります。

在庫プロセスを改善する主な領域

プロセスマイニングを使うと、Oracle Fusion SCMの在庫業務で大きな改善が見込める領域に焦点を当てられます。

  • **入荷と棚入れの効率化：**入荷や棚入れの遅延を特定し、荷受け場のスペースがふさがったり、製品を利用できるまでの時間が延びたりする原因を把握します。保管棚の割り当てが非効率になる理由を明らかにし、資材の流れを見直してリードタイムを短縮します。
  • **社内在庫移動の最適化：**社内在庫移動の頻度と理由を分析します。過剰な移動は、初期の棚入れ方法や倉庫レイアウトに問題がある可能性を示しており、取扱コストとミスのリスクを高めます。
  • **ピッキングと梱包の効率向上：**受注処理の速度に直結するピッキングと梱包のボトルネックを特定します。作業員の配置やプロセスの見直しで解消できる、ピッキング経路のパターンや遅延を見つけます。
  • **在庫精度と循環棚卸の改善：**在庫差異の根本原因を調査し、循環棚卸の効果を分析します。Inventory Count Performedの後に調整が頻繁に行われる理由を把握し、在庫の可視性を高め、在庫差異を減らします。
  • **払い出しの遅延削減：**払い出しが遅れる要因を特定し、製品を予定どおり出荷できる状態を整え、顧客サービスの水準を維持します。

在庫プロセス最適化で得られる測定可能な成果

プロセスマイニングで在庫管理を改善すると、組織全体で具体的かつ測定可能な効果が期待できます。

  • **在庫保有コストの削減：**棚入れを最適化し、リードタイムを短縮して在庫回転率を高めることで、余剰在庫の保有にかかるコストを大幅に抑えられます。
  • **在庫精度の向上：**差異の原因を把握し、循環棚卸のプロセスを改善することで、在庫データの信頼性が高まり、欠品や過剰在庫を減らせます。
  • **受注処理の高速化：**ピッキング、梱包、払い出しのプロセスを効率化すると、受注処理が速くなり、納期遵守率が向上します。その結果、顧客満足度の向上につながります。
  • **保管スペースの利用最適化：**非効率な棚入れ方法や過剰な社内移動を特定することで、倉庫スペースを有効に使い、高額な拡張投資の必要性を抑えられます。
  • **コンプライアンスと監査対応の改善：**プロセスの実態をデータに基づいて把握することで、社内規程や外部規制への準拠を確認しやすくなり、監査を円滑に進め、リスクを減らせます。

在庫最適化への取り組みを始める

Oracle Fusion SCMで在庫管理を改善し、プロセスを最適化することは、経営上の重要な取り組みです。業務の実態を把握することで、

在庫管理 在庫統制 倉庫業務 サプライチェーン最適化 資材取扱 在庫精度 補充 在庫管理 在庫統制 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

入荷した商品を効率よく処理することは重要ですが、棚入れに時間がかかると、荷受け場が混雑し、販売や生産に使える在庫の準備が遅れます。この非効率によって貴重な倉庫スペースと作業時間が拘束され、業務コストが増加し、関連するプロセスのリードタイムにも影響する可能性があります。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/LotについてGoods Receipt RecordedからPut-away Completedまでにかかった時間を分析します。ボトルネックに関係する特定のWarehouse LocationやUser Performing Actionを示し、遅延が繰り返し発生する箇所を明らかにして、在庫移動を効率化するための改善案につなげます。

記録された在庫数量と実際の現物在庫に差異があると、予期しない欠品、過剰在庫、誤った納期回答など、大きな業務上の問題が発生します。この不正確さは、販売機会の損失、緊急受注の増加、所在不明品の捜索や余剰在庫の管理にかかる無駄な作業につながります。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMでInventory Count Performedと、その後のInventory Discrepancy Adjustedイベントのパターンを調べ、在庫精度が低下する根本原因を明らかにします。調整が頻繁に行われる領域、エラーが起きやすい特定のSKU Category、データの整合性に影響するプロセス逸脱を特定します。

倉庫内の異なる場所や、連携する倉庫間で在庫を移動すると、作業時間の浪費、取扱コストの増加、必要な場所で商品を利用できるまでの遅延につながることがあります。最適でない経路や過剰な移動は、不要な作業を生み、在庫全体のリードタイムを延ばします。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/LotのStock Moved Internallyアクティビティについて、実際の経路と所要時間をマッピングします。冗長な移動、特定のStorage Bin間の移動で発生するボトルネック、社内物流を最適化できる箇所を、User Performing ActionとMovement Reason Codeの分析によって特定します。

棚から商品をピッキングし、出荷のために梱包するまでの時間は、受注処理の速度と顧客満足度に直接影響します。これらの重要な工程が遅れると、配送時間帯を逃したり、顧客からの問い合わせが増えたり、サービスレベル合意書への違反によるペナルティが発生したりする可能性があります。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/LotのPicking InitiatedからPacking Completedまでの一連の流れを可視化します。遅延箇所を特定し、非効率な順序、リソースのボトルネック、処理を遅らせる特定のWarehouse Locationを示すことで、受注処理を速めるための改善を可能にします。

過剰な在庫を保有すると、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が高まり、組織の対応力が低下します。多くの場合、その背景には予測精度の低さ、在庫回転の遅さ、処分プロセスの非効率があります。これらは収益性とキャッシュフローに直接影響します。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/Lotについて、Goods Receipt RecordedからGoods Issue RecordedまたはStock Scrapped/Disposedまでの滞留時間を分析します。長期間動きのない在庫を特定し、Stock ValueとExpiration Dateを確認して、動きの遅い在庫やリスクの高い在庫が発生している領域を示します。

根本的な問題に対処せず、手作業による在庫調整を繰り返すと、在庫管理プロセスの本当の問題が見えなくなります。こうした調整には貴重な時間がかかり、業務を中断させるだけでなく、取引記録、取扱、セキュリティに関する構造的な問題を示している場合があります。その結果、在庫の不正確さが解消されません。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/LotのInventory Discrepancy Adjustedイベントについて、頻度、規模、Movement Reason Codeを分析します。調整のパターンを明らかにし、差異が特に多いWarehouse Location、SKU Category、User Performing Actionを特定することで、根本原因の分析を可能にします。

返品商品の処理が非効率だと、返金や交換が遅れ、顧客サービスへの問い合わせが増えるなど、顧客体験が大きく損なわれる可能性があります。また、返品処理が遅いと、価値のある在庫が長期間不明確な状態に置かれ、再利用や適切な処分にも影響します。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/Lotについて、Return Goods Processedとして記録された商品のライフサイクル全体を追跡します。返品在庫化または仕入先返品のプロセスにおけるボトルネックを特定し、リードタイムを延ばしている具体的なステップ、Warehouse Location、User Performing Actionを示します。

入荷後の品質検査が遅れると、重要な在庫を棚入れできず、利用や販売を開始できない状態が続きます。これは生産計画や受注処理に直接影響し、検査完了を待つ商品の保管コストを増加させる可能性があります。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/Lotについて、Goods Receipt RecordedからQuality Inspection Performedまでの所要時間を分析します。遅延が繰り返し発生する特定の検査ポイント、SKU Category、User Performing Actionを特定し、品質管理のワークフローを効率化しやすくします。

在庫の取扱いが標準業務手順や規制上のガイドラインから外れると、罰金、監査、評判の低下など、組織に大きなコンプライアンスリスクが生じます。承認されていないプロセスステップや社内規程に沿わない操作は、財務面と業務面の両方に影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/LotのTypical Activitiesの実際の順序を可視化します。Quality Inspection Performedのスキップや、特定のUser Performing Actionによる承認されていないTransaction Typeなど、コンプライアンスに反するプロセスバリアントを自動的に検出してフラグを付け、リスクのある領域を特定します。

在庫の廃棄や陳腐化が増えると、商品が使用不能または販売不能になり、収益性とサステナビリティ目標に影響する直接的な財務損失が生じます。多くの場合、その原因は在庫回転の悪さ、保管環境の非効率、処理時間の長期化による期限切れや破損です。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/LotのStock Scrapped/Disposedイベントを、Expiration Date、Movement Reason Code、Stock Valueと関連付けて分析します。特定のSKU CategoryやWarehouse Locationが廃棄に過度に影響しているパターンを特定し、先回りした対策につなげます。

循環棚卸のプロセスが機能していないと、現物在庫とシステム上の記録を正確に照合できず、在庫の不正確さが解消されないまま、データへの信頼も低下します。数える作業に時間をかけても、在庫精度の向上や差異の削減という本来の目的を達成できません。ProcessMindは、Oracle Fusion SCMで各Inventory Batch/Lotについて、Inventory Count InitiatedからInventory Count Performedまでのサイクルの効率と結果を評価します。同じ場所での繰り返しカウント、その後にInventory Discrepancy Adjustedが発生する割合の高さ、継続的な不正確さにつながるカウントプロセスの違いを特定します。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、入荷した商品を荷受け場から指定された保管場所へ移動するまでの時間を大幅に短縮することを目指します。棚入れが速くなると、荷受けエリアの混雑が緩和され、在庫を利用できるまでの時間が短くなり、仮置きが長引くことによる商品の破損も防げます。その結果、Oracle Fusion SCMにおける倉庫の効率と受注処理の速度に直接影響します。ProcessMindは、各Inventory Batch/LotのPut-away InitiatedとPut-away Completedのアクティビティを追跡し、平均完了時間を示すとともに、倉庫や製品カテゴリごとのボトルネックやばらつきを特定します。プロセスフローを可視化することで、リソース不足や非効率な経路など、遅延の根本原因を特定し、対象を絞った改善につなげます。

在庫精度を高めるとは、現物在庫の数量とOracle Fusion SCMの記録が継続的に一致する状態を実現することです。これにより、欠品や過剰在庫、評価損を減らし、計画や予測に信頼できるデータを使えるようになります。その結果、顧客満足度の向上とサプライチェーン全体の大幅なコスト削減につながります。ProcessMindは、各Inventory Batch/LotのInventory Count Initiated、Inventory Count Performed、Inventory Discrepancy Adjustedアクティビティを分析し、調整のパターンと根本原因を特定します。差異に最も影響している場所、SKU、プロセスを明らかにし、管理を強化してデータの整合性を高めるための取り組みを支援します。最終的に、在庫データの信頼性が向上します。

この目標は、Oracle Fusion SCMで管理する倉庫内の異なる場所、または複数の倉庫間で商品を移動するプロセスを効率化することに焦点を当てています。社内移動が速く効率的になると、ボトルネックが減り、ピッキングに使える在庫が不足する時間を短縮できます。また、資材取扱いにかかる業務コストも抑えられ、倉庫全体の流れが改善します。ProcessMindは、各Inventory Batch/LotのStock Moved Internallyアクティビティを通じた流れをマッピングし、不要なステップ、経路変更、移動実行時の遅延を特定します。ユーザー、場所、理由コードによるリードタイムの違いを示し、社内移動プロセスを見直して効率を高め、時間とリソースの無駄を減らせるようにします。

ピッキングと梱包のプロセスを速めることは、受注処理の速度と顧客満足度に直接影響します。Picking InitiatedからPacking Completedまでの時間を短縮し、商品を迅速かつ正確に出荷できる状態にすることで、Oracle Fusion SCMにおける処理量を高め、納期を守りやすくします。ProcessMindは、各Inventory Batch/Lotのピッキングと梱包の流れを詳しく示し、これらの重要なアクティビティで遅延が発生する箇所を特定します。Picking Initiated、Picking Completed、Packing Completedの順序と所要時間を分析し、効率を妨げるプロセスのばらつき、リソースのボトルネック、最適でないレイアウトを明らかにして、対象を絞った改善を可能にします。

この目標は、倉庫保管、保険、陳腐化、拘束される資本など、在庫の保有に伴う財務負担を減らすことを目指します。Oracle Fusion SCMで在庫水準を適正に保つことで、企業は運転資本を解放し、無駄を減らして収益性を高めながら、サービス水準を維持し、欠品を防げます。ProcessMindは、Inventory Batch/Lotのライフサイクルを追跡し、Put-away CompletedからGoods Issue RecordedまたはStock Scrapped/Disposedまでの経過時間を分析することで、動きの遅い在庫や滞留在庫のパターンを明らかにします。保管期間の長期化に影響しているSKU、倉庫、取引タイプを特定し、補充戦略や在庫方針を先回りして見直せるようにします。

Oracle Fusion SCMで頻繁な在庫調整をなくすことは、在庫システムの精度と安定性が非常に高いことを示します。この目標では、入荷エラー、ピッキングミス、データ入力の問題など、差異の根本原因に対処し、より信頼性の高い在庫記録と業務負荷の軽減につなげます。ProcessMindは、各Inventory Batch/Lotについて、「Inventory Discrepancy Adjusted」イベントと、その前に行われた「Goods Receipt Recorded」、「Put-away Completed」、「Goods Issue Recorded」などのアクティビティを関連付けます。繰り返し現れるパターン、調整を頻繁に開始する特定のユーザーや場所を特定し、誤差の真の発生源を明らかにします。これにより、事後的な修正ではなく、予防策の実施に向けた取り組みを進められます。

返品商品の処理速度と精度を高めることで、顧客満足度が向上し、販売可能な商品をOracle Fusion SCMの在庫へより早く戻せるようになります。この目標では、「Return Goods Processed」から最終的な解決までのリードタイムを短縮し、関連コストを抑えながら、返品在庫から回収できる価値を最大化します。ProcessMindは、各Inventory Batch/Lotの「Return Goods Processed」に至る一連のフローを可視化し、効率的な処理を妨げる遅延、手戻り、標準外の経路を特定します。商品種別、返品理由、ユーザーによる違いを分析し、ワークフローの最適化と処理のボトルネックおよびコストの削減に役立つ情報を提供します。

この目標では、入荷品や社内移送品が品質検査を受け、合格するまでの時間を大幅に短縮し、Oracle Fusion SCMで商品をより早く棚入れまたは使用できる状態にします。検査を迅速化することで、ボトルネックを防ぎ、在庫回転を改善するとともに、適合する商品だけを在庫に入れられるため、納期どおりの受注処理を支えます。ProcessMindは、各Inventory Batch/Lotについて、「Goods Receipt Recorded」または「Stock Moved Internally」から「Quality Inspection Performed」までの経路を追跡し、この重要な工程にかかる時間とばらつきを特定します。検査待ちの集中、リソース不足、手順からの逸脱など、遅延の原因を明らかにし、処理量の向上と全体フローの改善に向けたデータに基づく判断を可能にします。

在庫に関するすべてのアクティビティが、Oracle Fusion SCMで社内ポリシー、法規制、業界標準に厳密に従っている状態が、完全な在庫コンプライアンスです。これにより、罰則のリスクを抑え、特定の商品を適切に取り扱い、監査に備えた状態を維持できます。その結果、企業の評判と財務の健全性を守れます。ProcessMindの適合性チェック機能は、各Inventory Batch/Lotの実際の実行経路を、あらかじめ定義した適合モデルやルールと照合します。想定される「Goods Receipt Recorded」、「Put-away Completed」、「Stock Scrapped/Disposed」の順序からの逸脱を示し、対応と是正措置が必要な不適合取引、ユーザー、場所を特定します。

破損、期限切れ、陳腐化によって在庫が販売不能になる割合を下げることは、Oracle Fusion SCMで収益性を直接高め、廃棄を減らします。この目標では、「Stock Scrapped/Disposed」イベントにつながる根本原因を特定して対処し、資産価値を守りながら在庫ライフサイクル管理を最適化します。ProcessMindは、Inventory Batch/Lotのライフサイクルを「Stock Scrapped/Disposed」イベントまで追跡し、その前に行われたアクティビティと在庫として保持されていた時間を分析します。廃棄理由を特定のSKU、サプライヤー、保管条件、プロセス上の逸脱と関連付け、取り扱いの改善や予測精度の向上など、損失を大幅に減らせる予防策の対象を明らかにします。

循環棚卸の効果を高めることで、Oracle Fusion SCMにおける定期的な小規模の実地棚卸が在庫水準を正確に反映し、在庫全体の評価減の必要性を抑えながら、在庫データの信頼性を高められます。この目標では、棚卸の頻度、対象、実施方法を最適化し、業務への影響を最小限に抑えながら高い精度を維持します。ProcessMindは、各Inventory Batch/Lotについて、「Inventory Count Initiated」から「Inventory Discrepancy Adjusted」までの循環棚卸プロセス全体を分析します。棚卸ルートの効率を評価し、差異が継続的に大きい領域を特定するとともに、プロセスのばらつきやエラーが発生する箇所を明らかにします。これにより、データに基づいて棚卸方法とスケジュールを調整できます。

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

在庫データをエクスポート
3

在庫データセットをアップロード
4

在庫プロセスを分析
5

在庫を改善
6

在庫パフォーマンスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Oracle Fusion SCMの在庫管理データ向けに作成されたExcelテンプレートを利用します。このテンプレートには、在庫プロセスデータに必要な構造が用意されています。

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

最初から正しいデータ構造を使うことで、正確かつ効率的に分析でき、手戻りを防ぎながら改善を早められます。

期待される成果

Oracle Fusion SCMの在庫データを入力できる、構造化されたExcelテンプレート。

主な分析結果

Oracle SCMの在庫管理に関する発見

ProcessMindは実際の在庫移動を可視化し、隠れた非効率や業務上のボトルネックを明らかにします。入庫棚入れ、在庫移動、ピッキングのプロセスを明確に把握し、効果の高い改善につなげられます。
  • 在庫の流れを最初から最後まで可視化
  • 入庫棚入れとピッキングのボトルネックを特定
  • 在庫精度の問題の原因を特定
  • 受注処理を最適化し、在庫保有コストを削減
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

在庫管理における具体的な改善

これらは、組織が在庫管理プロセスを最適化することで通常達成する、測定可能な効果を示しています。Oracle Fusion SCMなどのシステムのデータを利用してプロセスマイニングを行うと、非効率な箇所が明らかになり、対象を絞った改善と大幅な業務向上につなげられます。

0 %
棚入れサイクルの短縮

棚入れ時間の平均削減

棚入れプロセスのボトルネックを特定して取り除き、在庫をより早く利用可能にします。これにより、在庫の可視性と業務フローが直接改善されます。
0 %
在庫精度の向上

在庫差異の削減

在庫差異や頻繁な調整の根本原因を特定します。より信頼性の高い在庫数を実現し、コストのかかる手作業を減らします。
0 %
保有コストの削減

余剰在庫の保有日数を削減

動きの遅い在庫や非効率な保管方法を特定し、在庫回転を最適化します。これにより、余剰在庫に固定される資本を大幅に減らせます。
0 %
受注処理の迅速化

ピッキングと梱包のサイクルを短縮

不要な手順や遅延をなくし、ピッキングと梱包の業務を効率化します。受注処理が速くなり、顧客満足度も高まります。
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プロセスコンプライアンスの向上

プロセス遵守率の向上

定められた在庫管理手順と規制への遵守状況を自動的に監視します。不適合な在庫の取り扱いや報告に伴うリスクを抑えます。

結果は、プロセスの複雑さ、既存のシステム設定、データ品質などの要因によって異なります。これらの数値は、在庫管理でプロセスマイニングを導入したさまざまな事例で見られた、一般的な改善を示すものです。

推奨データ

まずは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ます。
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

在庫品の特定のバッチまたはロットを一意に識別する番号であり、そのライフサイクルを追跡するためのケースIDとして機能します。

重要な理由

関連するすべての在庫アクティビティを結び付ける基本的なケース識別子です。これにより、在庫バッチの入庫から出庫までの全行程を追跡できます。

実行された特定の在庫管理アクティビティの名称です。

重要な理由

在庫ライフサイクルを構成する個別のステップとイベントを定義するため、プロセスマップの作成に欠かせない属性です。

在庫アクティビティが開始された時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントの順序付け、サイクルタイムと待ち時間の算出、プロセスのボトルネックの把握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処理時間を算出できるため、時間のかかっている具体的なステップを特定できます。

在庫取引を実行した担当者のユーザーIDまたは氏名です。

重要な理由

操作を特定の担当者に関連付けることで、ユーザーのパフォーマンス、業務量、トレーニングの必要性、プロセスのコンプライアンスを分析できます。

取り扱う製品または資材を一意に識別する番号です。

重要な理由

特定の製品単位での絞り込みと分析が可能になり、プロセスの遅延や問題に関連する品目を特定できます。

アクティビティが発生した倉庫内の具体的な場所です。棚番やゾーンなどが該当します。

重要な理由

倉庫内の位置情報を提供し、移動効率や、ボトルネックや頻繁な調整などロケーション固有の問題を分析できます。

在庫の移動または調整が行われた業務上の理由を示すコードです。

重要な理由

在庫の調整や移動が行われた理由を説明します。差異や廃棄などの問題を根本原因から分析するうえで重要です。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

通常は発注書または返品承認に基づき、在庫のバッチまたはロットが倉庫に物理的に到着したことを示します。商品を受け取った時点でシステムに記録される明示的な取引であり、在庫ロットに関する最初の記録が作成されます。

重要な理由

このアクティビティは、在庫ライフサイクル分析の主な開始点です。このイベントから棚入れや品質検査などのイベントまでの時間を追跡することは、入荷業務の効率を測定するうえで重要です。

品質検査プロセスが完了し、在庫ロットを受け入れるか拒否するかの判断が行われたことを示します。通常は、品質検査レコードの最終ステータス更新から推定します。

重要な理由

これは、後続プロセスで在庫を利用できるかどうかを決める重要な節目です。検査結果と所要時間を分析することで、品質管理とサプライヤーのパフォーマンスを改善できます。

在庫ロットを指定された保管棚またはサブインベントリへ移動し、正式に利用可能な在庫にしたことを示します。通常は、ロットの場所を荷受け場所から保管場所へ更新する明示的な資材取引によって記録されます。

重要な理由

この節目は入荷プロセスの終了を示します。「Goods Receipt Recorded」からこのイベントまでのサイクルタイムは、棚入れ効率を測定する主要なKPIです。

在庫ロットのシステム上の手持ち数量を実棚数量に合わせたり、破損などの差異を反映したりするための明示的な取引です。この取引によって、在庫の増加または減少が正式に認識されます。

重要な理由

調整の頻度と理由を追跡することは、盗難、破損、プロセスエラーなど、在庫精度が低下する根本原因を特定するうえで重要です。財務記録と在庫の信頼性にも直接影響します。

在庫ロットが保管場所から実際にピッキングされ、仮置きエリアへ移動されたことを示します。ピッカーがシステム上でピッキングタスクの完了を確認する明示的な取引です。

重要な理由

これは受注処理における重要な節目です。「Picking Initiated」からこのイベントまでの時間によって、ピッカーの効率とピッキングプロセスのパフォーマンスを測定できます。

出荷による顧客への引き渡し、生産指示への払い出し、別施設への移送などにより、在庫ロットが倉庫から最終的に出たことを示します。在庫を減少させる、明確で明示的な資材取引です。

重要な理由

これは在庫ライフサイクルの主な終了点であり、在庫回転と保有日数の計算に欠かせません。特定のロットに対する需要が満たされたことを確認できます。

期限切れ、破損、陳腐化、その他の理由で使用できなくなった在庫ロットを、在庫から正式に除外したことを示します。在庫価値を償却する明示的な取引です。

重要な理由

販売も使用もされない在庫の終点です。廃棄を追跡することで、在庫の滞留、需要予測、取り扱いプロセスの問題を特定できます。財務にも直接影響します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Oracle Fusion SCMシステムのイベントログを分析し、在庫プロセスの実際の流れを可視化します。データに隠れているボトルネック、非効率、コンプライアンス上のギャップを特定できます。これらの問題を明らかにすることで、入庫時間、社内移動、在庫水準を最適化するためのデータに基づく意思決定を支援します。

アクティビティ名、各アクティビティのタイムスタンプ、ケース識別子を含むイベントログが必要です。在庫管理では、Inventory Batch/Lotが主なケース識別子となり、個々の在庫単位を追跡できます。通常は、在庫取引、移動、ステータス変更を記録するテーブルから関連データを抽出できます。

データ抽出と最初のプロセスモデル作成を含む初期設定は、データへのアクセス性と複雑さによって異なりますが、多くの場合数週間以内に完了できます。本当の価値は、継続的な分析と反復的な改善によって生まれます。これにより、変化する業務ニーズに合わせて、最適化と調整を継続できます。

入庫完了時間の大幅な短縮や在庫精度の向上など、具体的な改善が期待できます。社内移動のリードタイムの最適化、ピッキングと梱包サイクルの高速化、余剰在庫の保管コスト削減にも役立ちます。これらのインサイトにより、より効率的で費用対効果の高い在庫業務を実現できます。

主な技術要件は、必要なイベントログデータを抽出するためのOracle Fusion SCMデータベースへの安全なアクセスです。通常は、SQLクエリ、API、既存のレポートツールを使って、関連テーブルから情報を取得します。その後、専用のプロセスマイニングツールでデータを取り込み、分析します。

はい。プロセスマイニングは、入庫の遅延、不正確な在庫水準、非効率な社内移動などの問題の根本原因を明らかにするのに適しています。各ステップと所要時間を可視化することで、遅延の発生箇所、調整が頻発する理由、品質検査がボトルネックになる箇所を示し、解決に向けた具体的なインサイトを提供します。

Inventory Batch/Lotは、特定のバッチまたはロットに属する関連イベントをすべてグループ化できるため、重要なケース識別子となります。これにより、その在庫単位がプロセス全体をたどる過程を、最初から最後まで確認できます。一貫したケース識別子がなければ、イベントを正確に関連付けて一貫したプロセスフローを形成できません。

プロセスマイニングは問題を特定するだけではありません。問題が発生する理由を理解するために必要な、詳細でデータに基づく根拠を提供します。これらのインサイトは、解決策の候補やプロセス再設計の検討に直接役立ち、その妥当性の確認にも使えます。ツール自体が解決策を実施するわけではありませんが、チームが十分な情報に基づいて判断し、変更の効果を測定できるよう支援します。

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