生産計画を改善

生産計画の効率化に向けた6ステップガイド
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Plex Smart Manufacturingの生産計画を最適化

生産計画では、予期しないボトルネックやリソース配分の非効率などの問題が起こりがちです。本プラットフォームは、こうした見えにくい非効率を明らかにし、ワークフローを効率化するための具体的な情報を提供します。プロセスを可視化することで、資材の可用性を確認し、場当たり的な計画から、先を見据えた最適化へ移行できます。

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

Plex Smart Manufacturingで生産計画を最適化する理由

生産計画は、原材料から完成品まで、製造業務全体を調整する中枢機能です。Plex Smart Manufacturingのような先進システムを利用する変化の激しい環境では、効率的な計画は単なる目標ではなく、経営上の優先事項です。この重要なプロセスに非効率があると、サプライチェーン全体に影響が広がり、事業に大きな損失をもたらします。1つのボトルネックが、製造オーダーの遅延、在庫保管コストの増加、納期の未達、顧客満足度の低下、そして最終的な利益の減少につながる状況を想像してください。こうした非効率は、機械の稼働時間、労働時間、高価な資材など、リソースの浪費として現れることもあります。Plex Smart Manufacturingに蓄積された大量のデータから、問題が発生している箇所と根本原因を正確に特定することは、従来の推測や事後対応に頼る方法では容易ではありません。

プロセスマイニングでPlexの生産計画を効率化

プロセスマイニングは、Plex Smart Manufacturingの生産計画を理解し、改善するための新しい方法です。Plexシステムからイベントデータを抽出し、「Demand Forecast Received」から「Production Performance Analyzed」まで、すべての製造オーダーの流れを再構成します。これにより、想定しているプロセスではなく、実際に行われているプロセスをエンドツーエンドで把握できます。各製造オーダーについて、アクティビティの順序、所要時間、リソース配分を詳しく確認できます。たとえば、「Capacity Requirements Planned」で遅延が繰り返されている箇所や、「Material Requirements Planned」の前に長時間待機している箇所など、重要なボトルネックを特定できます。プロセスマイニングは問題を見つけるだけでなく、根本原因を詳しく分析し、なぜ問題が起きているのかを明らかにします。特定の製品コードで遅延が繰り返されていないでしょうか。特定の生産拠点やラインで予期しない停滞が発生していないでしょうか。特定の計画担当者が継続的に課題を抱えていないでしょうか。理想的なプロセスフローとの差異を分析し、手戻りのループを検出したり、「Schedule Adherence Monitored」アクティビティの逸脱を見つけたりできます。この分析により、Plex Smart Manufacturingに蓄積されたデータを使って、生産計画を作成するだけでなく、最大限の効率で実行できるようになります。

生産計画における主な改善領域

Plex Smart Manufacturingのデータにプロセスマイニングを適用すると、生産計画について次のような重要な改善領域を見つけられます。

  • 生産計画のサイクルタイムを短縮:製造オーダーに不要な時間を加えているアクティビティを特定します。遅延が繰り返し発生する手順を見つけ、計画と実行の各段階に対象を絞った対策を講じることで、処理を効率化できます。生産計画のサイクルタイム短縮に直結し、処理量の向上につながります。
  • リソース配分を最適化:「Production Line」と人員である「Planner」がどの程度効率よく使われているかを把握します。過剰配分、稼働不足、負荷の偏りが「Planned Quantity」や「Production Priority」に与える影響を確認できます。
  • 資材の可用性と準備状況を高める:「Material Availability Status」が生産スケジュールに与える影響を分析します。資材不足によって「Production Started」が遅れる計画上の問題や依存関係を特定し、必要なときに資材を確保できるようにします。
  • プロセスを標準化・統一:異なる「Production Plant」やシフト間で、プロセスの実行に予期しない差異がないかを明らかにします。得られた情報をもとにベストプラクティスを定めて徹底し、一貫性のあるコンプライアンスに沿った業務を実現します。
  • ボトルネックに先回りして対応:問題が全体の「Production Status」に影響する前に、潜在的な遅延要因を特定する、先を見据えた対応へ移行できます。たとえば、「Production Plan Reviewed」や「Production Plan Adjusted」の遅延につながるパターンを見つけ、事前に対策を講じられます。

期待できる成果と測定可能な効果

Plex Smart Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングを導入すると、組織全体で具体的かつ測定可能な効果が得られます。

  • 時間を大幅に削減:生産計画のサイクルタイムを短縮し、リードタイムを改善することで、受注から納品までの時間を短縮します。
  • コストを削減:在庫保管コストを抑え、期限切れや陳腐化した資材の廃棄を減らし、待機時間や手戻りをなくして人件費を最適化します。
  • 処理量を増加:必ずしも物理的なリソースを増やすことなく、生産量と製造能力を高めます。
  • 顧客満足度を向上:納期の約束をより安定して守り、顧客からの信頼とロイヤルティを高めます。
  • 意思決定を改善:計画チームが、戦略の見直し、能力計画、業務改善に向けてデータに基づく判断を行えるようにします。
  • コンプライアンスを強化:社内の生産方針、規制要件、合意済みのサービスレベル合意をより確実に遵守できるようにします。

生産計画の最適化に向けた取り組みを始める

Plex Smart Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングを取り入れることは、業務の卓越性に向けた明確な道筋です。複雑なイベントデータを理解しやすい具体的な情報に変え、プロセスの改善を誰もが進めやすくします。この方法で非効率を特定し、ワークフローを効率化し、生産計画を正確に実行することで、製造業務の成果を高められます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

生産スケジューリングプロセスのボトルネックを特定できないと、遅延が頻繁に発生し、納期未達や全体の生産量低下につながります。Plex Smart Manufacturingでは、顧客満足度が低下し、納品遅延による金銭的なペナルティが発生する可能性もあります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingのイベントログを分析し、各製造オーダーの正確な経路と所要時間を可視化します。遅延を繰り返し引き起こす特定のアクティビティやリソース配分を明らかにし、対象を絞った対策によってスケジューリングを効率化できます。

需要予測を受け取ってから製造オーダーを完了するまでの時間が、必要以上に長くなることがあります。その結果、業務コストが増加し、市場の変化への対応が遅れます。Plex Smart Manufacturingで稼働する製造業務では、長いリードタイムが俊敏性と競争力を損ないます。ProcessMindは、生産計画プロセスをエンドツーエンドで把握し、すべての手順と所要時間を特定します。実際のプロセスフローを可視化することで、リードタイムの長期化につながる見えにくい遅延や付加価値のないアクティビティを明らかにし、改善を進められます。

Plex Smart Manufacturingの生産計画が頻繁に調整されている場合、初期計画が安定していない、または当初のスケジュールを守れていない可能性があります。こうした逸脱が続くと、業務が混乱し、リソースが無駄になり、信頼できる予測も難しくなります。ProcessMindは、生産計画がいつ、なぜ調整されたのかを分析し、逸脱の根本原因を明らかにします。特定の製品、ライン、計画担当者が変更につながるパターンを特定し、計画プロセスを安定させるための情報を提供します。

資材所要量計画を行っていても、予期しない資材不足によって製造オーダーが遅延または停止することがあります。Plex Smart Manufacturingの環境では、これにより生産ラインが停止し、労働力が無駄になり、大幅な手戻りが発生します。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingの「Material Requirements Planned」アクティビティと「Material Availability Status」を関連付け、資材計画と実際の在庫が一致していない箇所とタイミングを特定します。在庫のボトルネックを明らかにし、資材フローの同期を改善できます。

特定の生産ラインや設備などの生産リソースが十分に使われていない、または過剰な負荷を受けていると、非効率や業務コストの増加につながります。この偏りは、Plex Smart Manufacturingの環境における全体の生産能力と処理量にも悪影響を及ぼします。ProcessMindは、「Resource Allocation Confirmed」と「Production Started」のアクティビティを分析し、「Production Line」属性と関連付けます。実際のリソース使用パターンと計画上の能力を可視化し、リソースが待機している箇所や継続的に過負荷となっている箇所を明らかにすることで、負荷をより適切に分散できます。

生産計画の承認段階は、しばしばボトルネックとなり、生産オーダーのリリースを大幅に遅らせ、製造全体のスケジュールに影響を及ぼします。こうした滞留が積み重なると、Plex Smart Manufacturingシステム全体で、より広範なスケジュール上の問題につながります。ProcessMindは、「Production Plan Reviewed」と「Production Plan Approved」のアクティビティをマッピングし、承認経路と所要時間を特定します。遅延を引き起こしている個人や部門を特定できるため、プロセスオーナーは承認ワークフローを効率化し、リリースを早められます。

優先度の高い生産オーダーが常に迅速に処理されるとは限らず、優先度の低いタスクの後ろで滞留することがあります。その結果、顧客満足度の低下、重要な期限の未達、Plex Smart Manufacturingにおける製造戦略の実行不全につながります。ProcessMindは、「Production Priority」属性と生産オーダーの実際のフローを併せて分析し、計画上の優先度と実行順序を比較します。重要なオーダーが意図どおりに優先されていないケースを明らかにし、スケジューリングおよびリリースプロセスにおける逸脱を特定します。

生産オーダーが計画上の開始日や終了日を守れないケースが頻発しており、計画と実行の間に根本的な乖離があることを示しています。遵守率の低下は信頼性を損ない、後続の計画段階を複雑にするとともに、Plex Smart Manufacturingを通じて顧客に提示した納期にも影響します。ProcessMindは、「Planned Start Date」と「Planned End Date」を「Production Started」および「Production Completed」イベントと比較し、スケジュール遵守状況を定量化します。逸脱の要因となっている具体的なアクティビティや要素を特定できるため、対象を絞ったプロセス改善が可能です。

生産オーダーで不要な手戻りが繰り返されたり、標準プロセスフローから逸脱したりすると、コストと時間の無駄が増加します。こうした非効率な経路変更は計画された順序を乱し、Plex Smart Manufacturingのプロセスにエラーを持ち込みます。ProcessMindは実際のプロセス経路をすべて可視化し、頻発する手戻りや承認されていない近道を特定します。最適な「ハッピーパス」からの逸脱を示し、データに基づいて生産フローの標準化と最適化を支援します。

最初の「Demand Forecast Received」と、その後の「Master Production Schedule Created」の間に明らかな断絶があり、過剰生産または生産不足につながっています。この不整合により、Plex Smart Manufacturingで在庫問題や販売機会の損失が発生します。ProcessMindは、「Demand Forecast Received」から「Production Order Completed」までの全体の流れを追跡し、初期予測が後続の計画と実行に与えた影響を分析します。需要シグナルが誤って解釈された箇所や、計画サイクルに適切に組み込まれていない箇所を特定します。

生産オーダーを担当するプランナーの間で、効率やスケジュール遵守状況に大きな差があります。この不統一により、Plex Smart Manufacturing環境で結果が予測しにくくなり、パフォーマンス管理も複雑になります。ProcessMindは、「Planner」属性をリードタイム、スケジュール遵守率、逸脱頻度などの主要業績評価指標と関連付けます。計画チーム全体のベストプラクティスと改善領域を客観的に示し、対象を絞ったトレーニングとプロセスの標準化を可能にします。

一般的な目標

成功の状態を定義

生産計画のボトルネックを特定して取り除くことは、生産量を最大化し、顧客需要に応えるうえで欠かせません。この目標は、生産オーダーの流れを円滑にし、製造プロセス全体に波及する遅延を防ぐことを目的としています。達成できれば、納期と工場全体の効率に直接的な効果があります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける生産計画プロセス全体を可視化し、生産オーダーが滞留または集中している箇所を示します。アクティビティの所要時間、リソースの待ち行列、経路のバリエーションを分析し、詰まりの箇所と根本原因を正確に特定することで、対象を絞った対策による業務の効率化を支援します。平均サイクルタイムの短縮とスループットの向上によって、成果を測定できます。

生産計画のリードタイムが長いと、製品の納品が遅れ、在庫保管コストが増加し、顧客満足度にも影響します。この目標は、初期需要から最終的な生産完了までの総時間を短縮し、市場の変化により迅速かつ柔軟に対応できる製造プロセスを実現するものです。リードタイムを短縮することで、競争力が高まります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturing内の製品タイプや生産ラインごとの実際のリードタイムを自動的に検出します。リードタイムの長期化に最も影響している具体的なアクティビティや待ち時間を特定し、組織がプロセスを変更して、15~20%など大幅な短縮を実現できるよう支援します。

計画した生産スケジュールを継続的に守ることは、業務の信頼性と顧客からの信頼を維持するうえで重要です。この目標は、予定どおりに開始・完了する生産オーダーの割合を高め、実際の生産を計画上の約束に合わせることを目的としています。遵守率が向上すると、予期しない遅延、在庫問題、特急対応コストを減らせます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける計画と実行の差を明確に示し、逸脱とその頻度を特定します。リソースの競合や資材の遅延など、スケジュール未達の一般的な根本原因を明らかにし、チームが定時完了率を10~25%向上できるよう支援します。

資材不足は生産を大きく妨げ、リソースの遊休、期限未達、コスト増加につながります。この目標は、必要な資材を必要な時点で確実に用意できるプロセスを整備し、在庫切れを防ぎ、生産フローを継続させることを目的としています。生産を止めないために欠かせない取り組みです。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingの生産計画における資材所要量の計画と割り当ての手順を追跡し、資材不足がどこで、なぜ発生するのかを明らかにします。納入の遅れや在庫管理の非効率などのパターンを特定し、プロセスを再設計することで、不足を抑え、生産停止を5~10%削減できるよう支援します。

機械や人員を含む生産リソースを効率的に使うことは、生産量を最大化し、業務コストを抑えるうえで重要です。この目標は、利用が少ない、または過度に利用されているリソースを特定し、負荷を再配分して全体の効率を高めることに重点を置いています。リソースの利用効率が高まると、シフトあたりの生産量が増加します。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingの生産計画全体におけるリソース割り当てのパターンを分析し、遊休時間、単一障害点によるボトルネック、並列処理の機会を特定します。リソースの割り当てを見直し、機械の稼働率を10~15%高め、人員の効率を改善できる可能性があります。

生産計画の承認に時間がかかると、製造開始が遅れ、リードタイムと対応力に影響します。この目標は、計画の作成から最終承認までの時間を短縮するため、承認ワークフローを効率化するものです。承認が早まれば、需要や市場環境の変化にも迅速に対応できます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingの生産計画における承認経路全体を可視化し、重複した手順、不要な引き継ぎ、遅延を引き起こす承認者や段階を特定します。各承認アクティビティのサイクルタイムを分析し、承認時間を20~40%短縮して、計画をより早く実行に移せるよう支援します。

生産優先度の適用が不統一だと、スケジューリングの非効率、高優先度オーダーの遅延、リソースの不適切な利用につながります。この目標は、生産オーダーの優先順位を決める明確で一貫したルールを整備・徹底し、重要な品目を意図どおりに処理できるようにするものです。処理を標準化すると、業務の予測可能性が高まります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingで割り当てられた優先度に基づき、生産オーダーがどのように処理されているかを分析します。意図した優先度ルールからの逸脱、低優先度の品目が高優先度の品目を追い越しているケース、プロセスが分岐している箇所を明らかにします。この情報を基に、一貫した優先度ワークフローを定義し、徹底できます。

生産中の手戻りや予定外の経路変更は、大きなコストを生み、リードタイムを延ばし、貴重なリソースを不必要に消費します。この目標は、こうした非効率の根本原因を特定し、発生を抑える予防策を実施することに重点を置いています。手戻りを減らすことで、品質と効率が向上します。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける生産オーダーの実際の経路をマッピングし、手戻りのループや予期しない経路変更を明確に示します。こうした非効率につながるアクティビティや条件を特定し、生産フローを効率化しながら、手戻りを10~20%削減できるよう支援します。

需要予測の精度が低かったり、計画に適切に組み込まれていなかったりすると、過剰在庫につながる過剰生産や、販売機会の損失につながる生産不足が発生します。この目標は、需要予測が生産計画に反映される精度を高め、適正な在庫水準を保ちながら顧客ニーズに応えることを目的としています。連携が改善されると、より適切な計画を立てられます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける初期需要予測と、実際の生産オーダーの数量・タイミングとの相関を分析できます。差異と、それが後続の計画アクティビティに与える影響を特定し、連携ポイントの見直しと予測に基づく計画の精度向上を支援します。

個々のプランナーによる生産計画の管理方法に大きな差があると、結果が不統一になり、効率、リードタイム、リソース利用率に影響します。この目標は、こうした差を抑え、計画チーム全体でベストプラクティスと標準化された進め方を広げるものです。一貫性が高まると、予測しやすく最適化された結果につながります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturing内のプランナーごとに、プロセス実行パターン、サイクルタイム、遵守指標を比較できます。成果につながった方法とパフォーマンスが低い領域を特定し、対象を絞ったトレーニングやプロセス標準化の取り組みを進め、チーム全体のパフォーマンス向上を支援します。

生産計画を改善する6つのステップ

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テンプレートをダウンロード

実施内容

生産計画に関するPlex Smart Manufacturingシステムの関連データを取得できる、ProcessMindのExcelテンプレートを入手します。

重要な理由

データを正しい構造に整えることで、効率的な分析を実現し、データの不整合を防ぎ、インポートを迅速に進められます。

期待される成果

Plexからのデータ抽出を案内する、書式設定済みのExcelテンプレート。

得られる成果

生産計画に潜む非効率を明らかにする

ProcessMindは、データに基づく可視化と分析情報を提供し、生産計画がたどる経路を正確に示します。Plexスマートマニュファクチャリングの業務に影響する、見えにくい遅延やリソース配分の問題を特定できます。
  • 生産計画をエンドツーエンドで可視化します。
  • 資材の流れに影響するボトルネックを特定します。
  • 効率向上に向けてリソース配分を最適化します。
  • Plexで資材を予定どおりに確保します。
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

生産計画における業務の卓越性を実現

これらの成果は、Plex Smart Manufacturingのデータを利用して非効率を特定・解消し、生産計画プロセスにプロセスマイニングを適用した組織が通常達成している大きな改善を示しています。

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オーダーのリードタイムを短縮

エンドツーエンドの生産時間の平均短縮率

プロセスの遅延を特定して取り除くことで、組織は需要予測からオーダー完了までの時間を大幅に短縮し、対応力を高められます。

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スケジュール遵守率を向上

生産オーダーの定時完了率の向上

プロセスマイニングはスケジュール逸脱の根本原因を明らかにし、先回りした調整を可能にします。その結果、生産納期の信頼性が高まり、顧客満足度も向上します。

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資材不足を削減

資材問題による生産遅延の削減率

資材不足が生産フローに与える正確な影響を特定することで、在庫管理とサプライチェーンの先回りした調整が可能になり、コストの大きい混乱を抑えられます。

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計画承認を迅速化

生産計画の承認時間の平均短縮率

生産計画の承認ワークフローを効率化することで、意思決定のボトルネックを解消し、計画の実行を早め、対応力を高められます。

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手戻りと経路変更を削減

コストの大きい生産調整の削減率

生産開始後に手戻りや経路変更が発生する原因を明らかにすることで、初期の計画と実行手順を見直し、大幅な時間とリソースを節約できます。

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需要連携を強化

需要と計画数量の整合性向上

初期需要予測と計画生産数量の差を抑えることで、組織はより正確な計画を立て、過剰生産や生産不足を最小限に抑えられます。

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ている改善幅を示したものです。

推奨データ

最も重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて追加してください。
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IDであり、生産計画プロセスの主要なケース識別子として機能します。

重要な理由

すべてのプロセスステップを結び付ける基本的なケース識別子であり、各生産実行を開始から終了まで一貫して分析できます。

生産計画プロセス内で発生した特定のイベントまたはステップの名称です。

重要な理由

プロセスマップ上のステップを定義します。ボトルネックの特定やバリアント分析など、プロセスマイニング分析全体の基盤となります。

アクティビティが発生した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

サイクルタイムや所要時間など、時間に基づくすべての指標を計算するために必要です。これらは実績分析の基本となります。

生産オーダーの計画または管理を担当する従業員です。

重要な理由

プランナー別の実績分析が可能になり、ベストプラクティス、ばらつき、トレーニングの必要性を特定できます。

生産オーダーの現在または最終的なステータスです。

重要な理由

生産オーダーの結果と現在の状態を示します。絞り込み、結果分析、プロセス上の例外の把握に欠かせません。

製造対象の製品または資材を一意に識別する番号です。

重要な理由

製品別の分析が可能になり、プロセス実績を比較し、特定の部品や製品ファミリーに関する問題を特定できます。

製造工程を実施する予定の特定の機械、生産ライン、またはエリアです。

重要な理由

リソース固有のボトルネックを特定し、能力の利用状況を分析できます。スケジュール設定やスループットの改善に欠かせません。

オーダーで生産する部品または製品の目標数量です。

重要な理由

目標生産量を示します。能力分析、スケジュール設定、オーダーサイズによるプロセスの違いの把握に欠かせません。

生産オーダーの計画完了日です。

重要な理由

スケジュール遵守状況と納期遵守実績を測定する基準になります。計画と実行の有効性を示す主要な指標です。

生産オーダーの緊急度を示す分類です。

重要な理由

高優先度のオーダーがより早く処理されているかを分析でき、優先順位付けの仕組みが有効に機能しているかを確認できます。

生産オーダーに必要なすべての資材が利用可能かどうかを示します。

重要な理由

製造業でよく発生する重要な問題である、資材不足による遅延の分析を直接支えます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

生産オーダーの作成に先立つ、需要予測の初回受信と評価を表します。このイベントは需要計画モジュールで記録されることが多く、生産計画プロセス全体の起点になります。

重要な理由

このアクティビティは、計画ライフサイクルの実質的な開始点です。この時点からオーダー作成までの時間を分析すると、需要を実行可能な生産計画に変換する際の遅延を特定でき、「Demand Forecast Integration Efficiency」ダッシュボードを支援できます。

Plexシステム内でProduction Orderレコードを正式に作成することです。このアクティビティにより、プロセスマイニング分析で使用する一意のケース識別子が設定されます。ユーザーまたはシステムプロセスが新しいオーダーを生成した時点で、イベントが明示的に記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、システム内における生産オーダーの経過の正式な開始点です。全体のリードタイムを測定し、新たな生産需要の量を把握するための基準点になります。

生産計画が正式に承認され、製造現場にリリースできる状態になったことを示すアクティビティです。通常は、明示的な承認操作またはオーダーに関連するステータス変更から取得します。

重要な理由

計画と承認の段階の終了を示し、「Production Plan Approval Time」KPIを算出する終点になります。承認の遅延は一般的なボトルネックであり、このアクティビティによってその規模と発生箇所を把握できます。

生産オーダーが正式に製造現場へリリースされ、生産担当者が確認して作業できる状態になったことを示す重要なマイルストーンです。通常はMES内でユーザーが明示的に実行する操作であり、ジョブパケットやデジタル作業手順の作成が開始されます。

重要な理由

オーダーのリリースは、計画から実行への重要な引き継ぎです。スループットの追跡や、計画承認から実際の生産開始までの遅延分析に欠かせないマイルストーンです。

製造現場で生産オーダーの実作業が始まったことを示すアクティビティです。Plexのようなシステムでは、通常、オペレーターがバーコードをスキャンするか、ワークセンター端末でジョブを手動開始した時点で明示的なイベントとして取得されます。

重要な理由

付加価値を生む工程の開始を示す重要なマイルストーンです。「オーダーリリース済み」から「生産開始」までの差を分析して生産前の遅延を特定し、実際の生産サイクルタイムを計算するために必要です。

生産オーダー全体のすべての製造工程が完了したことを示します。計画数量の生産が完了したことを示す、製造現場での最終トランザクションです。オペレーターまたはシステム処理がオーダーを完了として登録した時点で、明示的に取得されます。

重要な理由

プロセスの通常経路における主要な「終了」イベントです。「平均生産オーダーリードタイム」の計算終点となり、「生産スケジュール遵守率」や「生産スループット量」の測定にも欠かせません。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Plex Smart Manufacturingシステムのイベントログを分析し、生産計画プロセスの実際の流れを可視化します。計画アクティビティがどのように実行されているかを明らかにし、差異、ボトルネック、手戻りを特定します。このデータに基づく方法により、効率向上と計画プロセスの遵守率向上につながる機会を見つけられます。

イベントデータからプロセス全体を再構成することで、プロセスマイニングツールは、時間がかかる経路や手戻りが頻発する経路を視覚的に示します。作業が滞留し、遅延や生産量の低下につながる特定のアクティビティや判断箇所を特定します。これにより、スケジュール上のボトルネックが発生した正確な場所と原因を把握できます。

主に必要なのは、アクティビティ、タイムスタンプ、ケース識別子を記録したイベントログです。この場合、ケース識別子は生産オーダーです。各計画ステップの開始時刻と終了時刻、アクティビティを実行したリソース、関連するステータス変更などが主なデータ項目です。この情報により、生産オーダーごとの一連の流れを完全に再構成できます。

初期設定とデータ抽出には、データの可用性やシステムの複雑さに応じて数週間かかる場合があります。抽出したデータの分析と初期インサイトの作成には、通常さらに2~4週間かかります。専門知識を持つ担当者による反復的な分析と検証を含む完全な導入には、数か月かかる場合があります。

プロセスマイニングは、生産プロセスのボトルネックを解消し、生産オーダー全体のリードタイムを大幅に短縮します。生産スケジュールの遵守率を高め、生産リソースの利用を最適化するための明確なインサイトを提示します。最終的には、製造業務の効率化と意思決定の改善につながります。

はい。実際のプロセス実行と計画上のスケジュールを正確に対応付けることで、プロセスマイニングは、どこで、なぜ差異が発生したのかを明らかにします。リードタイムの長期化に大きく影響するアクティビティを示すため、対象を絞った改善が可能です。このデータをもとに、チームはプロセスを調整し、スケジュール遵守率を高められます。

プロセスマイニングツールが分析の多くを自動化しますが、Plex Smart Manufacturingからデータを抽出する基本的な知識があると進めやすくなります。プロセス分析やプロセスモデルの解釈に関する知識も役立ちます。ソリューションには専門家による支援が含まれることが多く、チームの取り組みをサポートします。

プロセスマイニングは、資材不足や非効率なリソース配分に関連する遅延パターンを明らかにします。これらの問題がリードタイムや生産フローに与える影響を可視化し、具体的な改善案を提示します。これにより、資材を確保するための先回りした対策を講じ、リソース間で業務負荷を効果的に平準化できます。

プロセスを自動的に変更するリアルタイムの直接連携は複雑であり、通常は主な目的にはなりません。ただし、プロセスマイニングで得たインサイトを、Plex内の設定、ワークフローの調整、マスターデータの更新に役立てられます。分析結果から、既存のシステムとプロセスを改善するための具体的な提案を得られます。

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