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生産計画を改善

Dynamics 365の生産計画を改善する6ステップガイド
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Microsoft Dynamics 365 Manufacturing
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Dynamics 365の生産計画を最適化

非効率な生産計画は、目標未達やリソースの無駄につながります。ProcessMindなら、需要予測から注文完了まで、正確なボトルネックを特定できます。業務を効率化し、リードタイムを短縮して、全体の効率を高め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

Dynamics 365 Manufacturingで生産計画の効率を高める

効果的な生産計画は、製造業務を成功させるための基盤です。特にMicrosoft Dynamics 365 Manufacturingで複雑なプロセスを管理する場合、生産計画はリソース配分や資材調達から、生産スケジュール、納期の約束まで、あらゆる業務に影響します。計画が非効率だと、納期遅延、業務コストの増加、過剰在庫、そして顧客満足度の低下につながります。この重要なプロセスを理解し、最適化することは、目標を達成するだけでなく、変化に対応でき、収益性の高い製造業務の基盤を築くことでもあります。

プロセスマイニングで生産フローを明らかにする

プロセスマイニングを使うと、実際の生産計画プロセスを詳細に把握できます。従来のレポートでは見落とされがちな非効率な箇所も明らかになります。Microsoft Dynamics 365 Manufacturingのイベントログを分析すると、プロセスマイニングによって、最初の需要予測から最終的な完了・実績分析まで、すべての製造指図の流れを再現できます。実際のプロセスフローを可視化し、理想的な計画からの逸脱をすべて特定するとともに、ボトルネックが発生している箇所を正確に把握できます。各アクティビティに実際どれだけ時間がかかっているか、リソースが効果的に使われているか、資材の不足が生産開始を繰り返し遅らせていないかを確認できます。これにより、遅延の根本原因と、Dynamics 365環境における全体のサイクルタイムやコストへの影響を把握できます。

生産計画を改善できる主な領域

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングを利用すると、改善すべき領域を具体的に絞り込めます。次のような点を見つけ出せます。

  • スケジューリングのボトルネック： 製造指図が頻繁に滞留し、生産サイクル全体の遅延を引き起こしている作業区、製造ライン、工程を特定します。能力の最適化やリソースの再配分に向けた対策を講じやすくなります。
  • リソース利用の偏り： 機械や人員が最適に使われているか、利用率が低い期間や過度な競合が発生している期間がないかを把握します。これらが効率や生産量に与える影響も確認できます。
  • 資材 availabilityの課題： 資材不足が計画開始日や実際の生産開始にどのような影響を与えているかを追跡し、調達戦略や在庫水準の見直しに役立てます。
  • プロセスの逸脱： 製造指図が計画されたルーティングや標準作業手順から逸脱しているケースを見つけます。トレーニングの必要性やプロセス上の不足を示す手がかりになります。
  • リードタイム短縮の機会： 全体のリードタイムに過度な影響を与えているアクティビティを特定し、工程の効率化や自動化によって生産を加速し、生産計画のサイクルタイムを短縮します。

最適化した生産計画で得られる測定可能な成果

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングの分析結果を適用すると、測定可能な成果を得られます。製造サイクルタイムが大幅に短縮され、納品の迅速化と顧客満足度の向上につながります。リソース配分の効率化、廃棄の削減、在庫水準の最適化によって、業務コストも低減できます。計画精度が高まることで、納期遵守率が向上し、競争力の強化にもつながります。さらに、透明性が高く効率的なプロセスにより、規制要件や社内の品質基準への対応も改善され、信頼性と予測可能性の高い製造業務を実現できます。このようなプロセスの最適化は、目の前の課題に対応するだけでなく、製造組織における継続的な改善と持続的な成長の基盤になります。

最適化への第一歩

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの生産計画を詳しく理解することが、効率を高める第一歩です。プロセスマイニングは、業務を変革するために必要な明確な状況把握とデータに基づく分析結果を提供します。このアプローチによって、課題の特定から効果が長く続く解決策の実行まで、どのように進められるかをご確認ください。

生産計画 キャパシティ計画 資材計画 生産スケジューリング サプライチェーン最適化 製造効率 リソース利用率 リードタイム短縮 業務管理 MRP 資材所要量計画 製造業務

よくある問題と課題

影響している課題を特定

需要予測の受領から製造指図のリリースまでに遅延が発生すると、リードタイムが大幅に延び、納期遵守率や顧客満足度に影響します。その結果、先を見越した生産環境ではなく、場当たり的な対応に追われる状況になりがちです。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturing内の「需要予測受領」から「製造指図リリース」までの流れ全体を分析し、大きなボトルネックを引き起こしている具体的なアクティビティや承認段階を特定します。

詳細な生産スケジュールが頻繁かつ予定外に変更されると、業務が中断され、コストの増加、リソースの競合、納期遅延につながります。これは、初期計画の精度不足や変更管理の不備を示している可能性があります。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturing内のすべての「生産計画調整」アクティビティをマッピングし、先行イベントや属性と関連付けます。これにより、予測の不正確さ、資材不足、能力計算の誤りなど、根本原因を明らかにできます。

リソース配分の確定が遅れると、製造指図を予定どおりに開始できず、リソースの待機時間が発生し、工場全体の生産量にも影響します。生産目標の未達や、高価な機械・人員の非効率な利用につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける「製造指図リリース」から「リソース配分確定」までの所要時間を可視化します。継続的に遅延が発生している具体的なリソースグループや工場を明らかにし、対象を絞った改善を可能にします。

「詳細生産スケジュール生成」からの逸脱があると、完了時期を予測しにくくなり、顧客との約束や後続のサプライチェーン業務に対応できなくなります。特急対応コストの増加や顧客満足度の低下につながる場合もあります。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturingの「スケジュール遵守状況監視」アクティビティを計画日と照合して分析します。資材の遅延や予期しない機械停止など、スケジュールからの逸脱に共通するパターンと原因を特定します。

「資材所要量計画」が不正確または遅れると、「生産開始」の時点で重要な資材が不足し、生産が停止してリードタイムが延びることがあります。製造効率に直接影響し、高額な設備停止コストにつながる場合もあります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの「資材所要量計画」から「生産開始」までの経路を、資材可用性ステータス属性を使って追跡します。必要な時点で資材が利用できない箇所と原因を明らかにします。

製造指図が計画終了日までに完了しないと、滞留案件や仕掛品が増え、顧客注文の履行も遅れます。キャッシュフローや業務全体のパフォーマンスにも影響します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける「生産開始」から「製造指図完了」までのサイクルタイムを分析し、遅延が継続している具体的な生産ライン、製品、計画担当者を特定します。

「能力所要量計画」が不十分だと、生産ラインの利用率が低下したり、過負荷が頻繁に発生したりします。その結果、業務コストが増加したり、リードタイムが延びたりします。計画上の能力と実際の生産需要が一致していない可能性があります。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturingの各工場・生産ラインにおける能力の消費状況を評価し、非効率な期間を特定します。負荷を再配分できる機会も示します。

注文の現在の「生産ステータス」が明確でないと、管理者は十分な情報に基づく判断や例外への対応、完了時期の正確な予測を行えません。迅速な意思決定や先回りした問題解決が難しくなります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける「製造指図」のライフサイクルを、開始から完了まで透明性の高い形で可視化します。各アクティビティをリアルタイムに追跡できます。

「需要予測受領」と「基準生産計画作成」の連携が不十分だと、市場の需要に合わない計画が作成され、過剰生産や欠品につながります。在庫保有コストの増加や販売機会の損失を招く可能性があります。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturingにおける予測からスケジューリングへの移行精度を分析します。差異が発生している箇所と、後続の計画アクティビティへの影響を明らかにします。

製造指図の特急対応が頻繁に発生する場合、計画に根本的な非効率がある可能性があります。人件費、残業代、特急輸送費が増加し、利益率が低下するとともに、生産現場への負荷も高まります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで緊急注文に関連する「生産優先度」の変更や「生産計画調整」アクティビティのパターンを特定します。高コストの特急対応が必要になる根本原因を明らかにします。

「生産計画承認」の処理が遅いと、計画サイクル全体が滞り、製造指図のリリースや計画開始日が遅れます。製造業務の変化への対応力にも影響します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの生産計画に関する承認ワークフローをマッピングし、承認処理を継続的に遅らせている担当者や部門を明らかにします。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける生産計画プロセスを、最初の需要予測から生産計画の承認まで、エンドツーエンドで短縮することを目的としています。サイクルタイムが短くなると、市場の変化にすばやく対応でき、業務の俊敏性が高まり、生産活動を早く開始できるため、競争力の向上につながります。ProcessMindは、「需要予測受領」から「生産計画承認」までのアクティビティ間にある遅延を特定・定量化し、具体的なボトルネックを明らかにします。実際のプロセスフローとバリアントを可視化することで遅延の根本原因を見つけ出し、対象を絞った対策によって工程を効率化し、サイクルタイムを15～25％短縮できる可能性があります。

この目標は、生産計画を初めて作成した後に変更・修正する回数を減らすことに重点を置いています。Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで変更が頻繁に発生すると、業務の非効率、リソースの浪費、実行の遅延につながります。変更を最小限に抑えることで、業務の安定性と予測可能性が高まり、リソース利用率と納品の信頼性を改善できます。ProcessMindはイベントログを分析し、「生産計画調整」アクティビティの発生をすべて追跡します。頻繁に変更される計画とその理由を特定し、資材の供給遅延や能力の競合など、変更を引き起こす共通要因を明らかにします。これにより、上流プロセスを先回りして調整し、変更回数を10～15％削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで機械や人員などの生産リソースを、不要な遅延なく最適に配分することです。非効率な配分は、リソースの待機、生産機会の損失、業務コストの増加につながり、生産量と収益性に直接影響します。ProcessMindは、「能力所要量計画」から「リソース配分確定」までの流れを可視化し、リソースの競合や遅延が発生している箇所を明らかにします。リソースの利用不足やボトルネックのパターンを特定し、負荷のバランス調整に役立つ分析結果を提供します。これにより、スケジューリングを効率化し、配分の遅延を20％削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで実際の生産活動を「詳細生産スケジュール生成」にどの程度合わせられているかを改善することです。遵守率が低いと、納期遅延、顧客満足度の低下、サプライチェーン全体への遅延の波及につながり、信頼性や評価にも影響します。ProcessMindは、製造指図の計画上・実際の開始日と終了日、および「スケジュール遵守状況監視」などのアクティビティの差異を分析します。予期しない遅延やリソース不足など、スケジュール差異の主な原因を明らかにし、計画精度を高めるための対策につなげます。遵守率を10～20％向上できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで生産に必要なすべての資材を必要な時点に確保し、遅延や停止を防ぐことです。資材不足はスケジュールを乱し、特急対応コストを増加させ、生産効率や顧客への納期にも影響します。その結果、売上の損失につながる場合があります。ProcessMindは、「資材所要量計画」から「製造指図リリース」までのリードタイムを、「資材可用性ステータス」に注目してマッピングします。資材の遅延が頻発する工程や製品を特定し、調達や在庫管理における上流の問題を見つけ出します。資材に起因する遅延を15～25％削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで計画完了日までに完了する製造指図の割合を高めることです。顧客満足度を確保し、納期遅延のペナルティを抑え、後続の物流を円滑に進めることで、サプライチェーン全体の信頼性を高めます。ProcessMindは、各「製造指図」のライフサイクル全体を追跡し、「計画終了日」と「製造指図完了」アクティビティのタイムスタンプを比較します。遅延完了につながる重要な経路と共通する逸脱を特定し、実行効率の改善に役立つ分析結果を提供します。予定どおりの完了率を5～10％向上できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの施設で利用可能な生産能力を最大限に活かすことです。利用率が最適でないと、単位当たりコストの上昇、生産量の低下、売上機会の損失につながります。リソースの配分が過剰または不足し、収益性に影響するためです。ProcessMindは、「能力所要量計画」アクティビティと、「生産開始」および「製造指図完了」時の実際のリソース使用状況を関連付けて分析します。ボトルネックや利用不足が発生している期間とリソースを明らかにし、負荷分散やスケジューリングの判断を改善します。能力利用率を10～15％向上できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで稼働中のすべての製造指図とプロセスの状況を、最新かつ正確に把握できるようにすることです。可視性が限られていると、先回りした意思決定や進捗の追跡が難しくなり、予期しない問題への迅速な対応もできません。その結果、リスクが高まります。ProcessMindは、イベントログに直接接続し、生産計画プロセスの正確なリアルタイムデジタルツインを構築します。「生産開始」から「製造指図完了」までの進捗を関係者が監視でき、現在のボトルネックや遅延を透明性の高い形で把握し、より迅速で的確な対応が可能になります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで需要予測の結果と生産計画プロセスをスムーズにつなぐことです。連携が不十分だと計画の精度が下がり、過剰生産や過剰在庫、または生産不足や販売機会の損失につながります。ProcessMindは、「需要予測受領」から「基準生産計画作成」、「資材所要量計画」までの流れを追跡します。情報の受け渡しや整合性にある不足・遅延を特定し、予測の変更が計画精度に影響する箇所を明らかにします。これにより連携を改善し、計画上の予測誤差を5～10％削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingで予期しない問題や初期計画の不備によって製造指図を急いで処理する際に発生する金銭的負担を抑えることです。特急生産では、人件費、特急輸送費、資材費が増加し、利益率が低下しがちです。ProcessMindは、「計画開始日」と「計画終了日」からの逸脱を分析し、特急処理が頻繁に発生する「製造指図」を特定します。承認の遅れや資材の供給遅延など、共通する上流の原因を明らかにし、高コストの特急対応を減らします。コストを10～20％削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける生産計画の承認ワークフローを迅速化することです。承認が遅いと、生産開始やリードタイムに影響し、市場の需要にすばやく対応する組織の能力が低下します。業務の俊敏性や競争力にも影響します。ProcessMindは、「生産計画レビュー済み」から「生産計画承認」までの一連の流れをマッピングし、ボトルネックや引き継ぎの非効率を特定します。各承認段階にかかる時間を定量化し、遅延を引き起こしている承認者や手順を明らかにします。プロセスを再設計することで、承認時間を20～30％短縮できる可能性があります。

生産計画を改善する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

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingを使った生産計画分析向けのExcelテンプレートを入手します。このテンプレートにより、データをプロセスマイニングに適した構造に整えられます。

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、エラーを防ぎ、正確な分析を実現できます。改善に取り組むための確かな基盤にもなります。

期待される成果

D365の生産計画データに合わせて構成された、すぐに使えるExcelテンプレート。

得られる成果

生産計画のボトルネックを今すぐ発見

ProcessMindは、Dynamics 365における生産計画のワークフロー全体を、開始から完了まで可視化します。インタラクティブなダッシュボードと詳細な分析により、見えにくい非効率や最適化の機会を発見できます。
  • 生産計画の遅延箇所を正確に特定
  • 実際の計画プロセスのバリエーションを可視化
  • リソース割り当ての非効率を特定
  • Dynamics 365のリードタイムを短縮
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

Production Planningにおけるオペレーショナルエクセレンスの実現

これらの成果は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingのデータを使ったプロセスマイニングによってProduction Planningプロセスを最適化した組織で得られる、測定可能な改善を示しています。非効率な点を明らかにすることで、業務を効率化し、全体の生産性を高められます。

0 %
計画承認の迅速化

計画承認のサイクルタイムを短縮

レビューと承認の手順を効率化してボトルネックを減らし、生産計画をより早く確定して実行に移せるようにします。
0 %
計画変更の削減

計画変更回数を削減

不正確な需要データやリソース制約など、計画変更が頻発する根本原因を特定し、より安定して実行できる生産スケジュールを実現します。
0 %
納期どおりの完了率を向上

スケジュールどおりに完了する生産オーダーを増加

生産ワークフロー全体の遅延や非効率な点を特定し、計画された完了日までに完了するオーダーを増やして、顧客満足度を高めます。
0 %
緊急対応コストを削減

緊急生産に伴う費用を削減

材料不足やスケジュールの競合など、緊急オーダーにつながる要因を明らかにし、コストの高い特急対応を減らして全体のコスト効率を高めます。
0 % faster
需要との整合性を向上

需要を計画に反映するまでの時間を短縮

需要予測を受け取ってから基準生産計画を作成するまでのリードタイムを短縮し、市場変動により迅速かつ正確に対応できるようにします。

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。これらの数値は、導入事例で一般的に確認された改善を示しています。

推奨データ

最も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

生産オーダーを一意に識別する値であり、関連する計画・実行アクティビティを追跡するための主要なケースIDです。

重要な理由

これは基本となるケース識別子であり、関連するすべてのイベントをまとめ、分析用に生産計画プロセスをエンドツーエンドで再構成するために欠かせません。

生産オーダーの現在のライフサイクル上のステータスを示します。

重要な理由

この属性はオーダーの進捗を大まかに把握するためのもので、フィルタリング、適合性チェック、各生産段階にかかった時間の分析に欠かせません。

生産オーダーの開始予定日と時刻です。

重要な理由

スケジュール遵守を測定し、計画から実際の生産開始までの遅延を特定するための基準となります。

生産オーダーの完了予定日と時刻です。

重要な理由

納期どおりの完了率を測定し、生産スケジュールの精度を分析するための基準となります。

アクティビティを実行した、または担当したユーザーの識別子です。

重要な理由

ユーザーまたはチーム別のプロセスパフォーマンス分析、自動化の機会の特定、主要なプロセスアクティビティの監査証跡の作成に役立ちます。

生産オーダーを実行する製造拠点または工場です。

重要な理由

異なる製造拠点のパフォーマンス比較やベンチマーキングが可能になり、ベストプラクティスや拠点固有の問題を特定できます。

製造対象の品目を一意に識別する値です。

重要な理由

製造する製品に基づくプロセスのばらつきを分析し、製品固有のボトルネックや品質問題を特定できます。

標準生産、手直し、プロジェクトベースなど、生産オーダーの分類です。

重要な理由

この属性を使うと分析を分けられます。「Standard」や「Rework」など、注文タイプによってプロセスや期待されるパフォーマンスが異なるためです。

注文について、生産が完了し、完成品として報告された品目の数量です。

重要な理由

生産歩留まり、スクラップ率、実際のスループットを計算するために必要であり、製造の効率とパフォーマンスを把握できます。

製造オーダーの緊急度または優先順位を示す評価値です。

重要な理由

前倒し注文の頻度と影響を把握できます。これは、計画の不安定さや場当たり的な業務管理の兆候となる場合があります。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは、特定数量の製品に対する需要を正式な生産オーダーとして登録する処理を示します。通常は、計画生産オーダーが確定され、システム上に一意のIDを持つ正式なレコードが作成された時点で記録されます。

重要な理由

これは生産プロセスの主な開始イベントです。この作成時点から後続の手順までの時間を分析することで、計画全体のリードタイムと効率を測定できます。

このアクティビティは、生産オーダーの作業に具体的なリソース、日付、時刻を割り当てるスケジュール設定を示します。作業のスケジュール設定や、より詳細なジョブのスケジュール設定が含まれる場合があります。

重要な理由

スケジュール設定は、能力計画とリソース管理に欠かせません。オーダーのスケジュール設定にかかった時間と、リリースまでの間隔を分析することで、計画上の制約や能力上の制約を明らかにできます。

このアクティビティは、生産オーダーが承認され、製造現場で実行できる状態になったことを示します。ジョブカードやルートカードなどのドキュメントを発行する重要なマイルストーンです。

重要な理由

これは、計画から実行への正式な引き継ぎです。「Scheduled」から「Released」までの時間は承認の遅延や最終確認の状況を示し、「Released」から「Started」までの時間は製造現場の準備状況を測定します。

製造現場でオーダーの実際の生産作業が始まったことを示します。通常は、製造現場端末から最初の作業またはジョブが開始された時点、あるいは仕訳が転記された時点で記録されます。

重要な理由

このアクティビティから、生産の実際の開始時刻を把握できます。開始遅延、スケジュール遵守、実際のリードタイムを計算するうえで重要です。

指定数量の製品の製造が物理的に完了し、完成品が在庫に入ったことを示します。在庫トランザクションを発生させる重要なステータス更新です。

重要な理由

物理的な生産の終了を示します。納期どおりの完了率、実際の生産期間、スループットを計算するために欠かせません。

これは最後のアクティビティで、生産オーダーの財務上の締め処理を示します。すべてのコストが計算・転記され、オーダーに対する追加のトランザクションを実行できなくなります。

重要な理由

物理面と財務面の両方で、オーダーが実際に完了したことを示します。「Reported as Finished」から「Ended」までの遅延は、原価計算や財務上の締め処理に関する問題を示す場合があります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Dynamics 365システムのイベントログデータを分析し、生産計画プロセスの実際の流れを可視化します。過度に長いサイクルタイム、頻繁な計画変更、納期どおりの生産に影響するリソース配分のボトルネックなど、非効率な部分を特定します。計画されたプロセスからの見えにくい差異を明らかにし、データに基づく最適化のためのインサイトを提示します。

生産計画のプロセスマイニングでは、生産オーダーに紐づくイベントログが中心となります。具体的には、生産オーダーID、アクティビティの説明、各アクティビティのタイムスタンプ、担当するユーザーまたはシステムなどのデータが必要です。この情報により、生産計画ごとの一連の流れを再構成できます。

データの抽出と初期準備が完了すると、通常は数週間以内に、プロセスの初期可視化と重要業績評価指標（KPI）を確認できます。正確な期間は、データ量や複雑さ、データの準備状況によって異なります。初期段階でデータ品質を確認し、さらに調査すべき領域を特定できます。

ボトルネックと差異を特定することで、プロセスマイニングは生産計画のサイクルタイムを短縮し、計画変更の頻度を抑えます。リソース配分の効率化、生産スケジュールの遵守率向上、納期どおりに生産を完了できる割合の向上が期待できます。最終的には、生産キャパシティの利用を最適化し、緊急生産にかかるコストを削減できます。

Dynamics 365 Manufacturingからのデータ抽出では通常、システム構成やアクセス権限に応じて、組み込みのレポート機能、ODataフィード、またはデータベースへの直接クエリを使用します。目的は、イベントログデータをCSVやデータベーステーブルなどの構造化された形式で取得し、プロセスマイニング分析に適した状態に整えることです。安全かつ効率的な抽出方法について、専門家がご案内します。

いいえ。プロセスマイニングは、システムに直接変更を加えない分析手法です。Dynamics 365システムから抽出した過去のデータを対象とし、稼働中の業務システム上で直接処理することはありません。データ抽出は影響を最小限に抑えるよう設計されており、通常は業務量の少ない時間帯に実行するか、読み取り専用アクセスを使用します。

主な技術要件は、関連するイベントログデータを抽出するために、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingのデータベースまたはレポート機能へアクセスできることです。さらに、プロセスマイニング用のプラットフォームまたはソフトウェアが必要であり、固有のシステム要件が設定されている場合があります。これらの点については、セットアップ時に詳しくご案内します。

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