倉庫管理を改善する

Körber WMS業務を最適化するための6ステップガイド。
倉庫管理を改善する

Körber WMS で倉庫管理を最適化し、最高の効率性を実現

倉庫業務を効果的に管理することは複雑であり、しばしば隠れた非効率性やコンプライアンス目標の未達につながります。当社のプラットフォームは、正確なボトルネックを特定し、リソースの利用を最適化するのに役立ちます。これにより、円滑な資材の流れが確保され、お客様の業務は高効率で正確なプロセスへと変革されます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

Körber WMSにおける倉庫管理を最適化する重要性

効率的な倉庫管理は、サプライチェーン運用の成功の基盤です。今日の急速に変化する市場において、倉庫内の非効率性はビジネス全体に波及し、運用コストの増加、納期遅延、そして最終的には顧客満足度の低下につながる可能性があります。Körber WMSのような強力なシステムを利用していても、膨大な在庫、多様な製品タイプ、複雑な物流の管理から複雑な問題が発生します。手動でのレポート作成や従来の分析では、静的なスナップショットしか提供されず、倉庫プロセスの真の動的な挙動を明らかにすることは困難です。この透明性の欠如は、重大なボトルネックを隠し、リソースの最適ではない割り当て、サイクルタイムの延長、そしてSLA(サービスレベル合意)の達成への絶え間ない奮闘を引き起こす可能性があります。

Körber WMS環境内での倉庫管理の最適化は、単なるコスト削減に留まらず、アジリティ(俊敏性)、正確性、そして全体的な顧客満足度を高めることにつながります。各倉庫オーダーが作成から最終出荷に至るまでの完全な道のりを理解することは最も重要です。このエンドツーエンドの可視性がなければ、効率改善への取り組みは方向を誤り、根本原因ではなく症状を解決することになる可能性があります。

プロセスマイニングがKörber WMS分析を変革する方法

プロセスマイニングは、Körber WMSデータにX線のような視点を提供することで、倉庫管理業務を理解し改善するための革新的なアプローチを提供します。仮定や集計レポートに頼るのではなく、プロセスマイニングはシステムのアクションイベントログに基づいて、個々のプロセスインスタンスをすべて再構築します。各倉庫オーダーについて、「Warehouse Order Created」、「Inbound Delivery Notification Received」、「Goods Arrived at Dock」、「Goods Received and Counted」、「Quality Inspection Performed」、「Putaway Task Created」、「Goods Put Away in Storage」、「Picking Task Created」、「Goods Picked from Storage」、「Packing Initiated」、「Goods Packed」、「Staging for Shipment」、「Loading onto Carrier」、「Shipment Dispatched」、そして「Warehouse Order Completed」といったアクティビティを細心の注意を払って追跡します。この詳細なビューにより、計画された経路だけでなく、オーダーが実際にたどった経路を把握することができます。

この強力な分析能力は、物流におけるボトルネックを視覚化し、標準作業手順からの逸脱を特定し、特定の活動が全体的なサイクルタイムに与える影響を定量化するのに役立ちます。Körber WMSデータを活用することで、プロセスマイニングは単なるレポート作成を超え、肉眼では見えない複雑なプロセスパターンやバリエーションに対する実用的なインサイトを提供します。これは、倉庫管理の有効性を改善するために不可欠です。

主要な改善領域とインサイト

プロセスマイニングを活用することで、Körber WMSのプロセスがどこでパフォーマンスを発揮できていないかを正確に特定できます。以下のような発見があるかもしれません。

  • 入庫配置(Putaway)のボトルネック: 「Goods Received and Counted」と「Goods Put Away in Storage」の間の遅延を特定し、リソースの可用性、保管場所の割り当て、またはタスクの優先順位付けに関する問題を示します。
  • ピッキングの非効率性: 最適ではないピッキングルートや過剰な移動時間を特定し、倉庫レイアウトやピッキング戦略を最適化する機会を示唆します。また、異なるオペレーターIDや使用される機器に基づく「Goods Picked from Storage」のバリエーションを分析することも可能です。
  • 梱包および出荷準備(Staging)の遅延: 「Goods Packed」と「Staging for Shipment」の間の長い待ち時間を検出し、梱包および出荷準備エリアにおけるキャパシティの制約や調整の問題を浮き彫りにします。
  • 手戻り(Rework)と非コンプライアンス: 追加の品質チェックや再梱包など、オーダーが理想的な経路から逸脱するケースを視覚化し、以前のステップでの潜在的な問題やコンプライアンスの欠如を示唆します。

これらの領域に焦点を当てることで、Körber WMS環境内で倉庫管理のサイクルタイムを短縮し、リソース利用を最適化し、付加価値のない活動を排除するための明確でデータに基づいたインサイトを得ることができます。

期待される成果と測定可能なメリット

Körber WMSにおいて、プロセスマイニングによって得られたインサイトに基づいたプロセス最適化戦略を実装することで、重要かつ測定可能なメリットが得られます。

  • 運用コストの削減: 無駄をなくし、リソース配分を最適化し、プロセスを合理化することで、人件費、設備費、在庫管理において大幅なコスト削減を達成できます。
  • オーダーフルフィルメントの迅速化: ボトルネックを特定して排除し、倉庫オーダーのエンドツーエンドのサイクルタイムを短縮することで、より迅速な配送と顧客満足度の向上につながります。
  • 正確性とコンプライアンスの向上: プロセスの逸脱に関するインサイトを獲得し、標準作業手順およびサービスレベル合意への準拠を確保することで、エラーを最小限に抑え、データ全体の品質を向上させます。
  • リソース利用の最適化: 人材と設備がどのように使用されているかをよりよく理解し、より効果的なスケジューリングと配置を可能にします。
  • 意思決定の改善: 逸話的な証拠を超えて、持続可能なプロセス改善とよりアジャイルなサプライチェーンにつながるデータ駆動型の意思決定を行います。

倉庫最適化の開始

Körber WMS運用の可能性を最大限に引き出しましょう。プロセスマイニングを適用することで、倉庫管理を反応的なシステムから、プロアクティブで、高効率かつ正確な運用へと変革できます。プロセスを継続的に最適化し、コストを削減し、優れたサービスを提供するために必要なインサイトをチームに提供し、倉庫を真の競争優位性に変えましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

ドックでの入庫や計数中の待ち時間が長引くと、その後の入庫配置タスクが大幅に遅れ、倉庫管理全体の混雑を引き起こし、物流に影響を与えます。この波及効果は、生産スケジュールの遅延や顧客へのコミットメント不履行につながり、Körber WMSにおける運用コストを増加させます。ProcessMindは、これらの遅延の原因となる正確なボトルネックを特定し、具体的な到着時間、リソースの可用性、または品質検査のキューなど、入庫プロセスを延長させる要因を指摘します。当社の分析は、入庫業務を合理化するためのスケジューリングとリソース割り当ての最適化に役立ちます。

最適ではない格納決定は、商品が理想的ではない場所に保管されることにつながり、ピッキングの移動時間を増加させ、貴重な倉庫スペースを無駄にする可能性があります。この非効率性は、人件費を膨らませ、オーダーフルフィルメントサイクルを延長し、倉庫管理業務全体の生産性を低下させる可能性があります。ProcessMindは、計画された戦略と比較して実際の格納経路と保管場所を分析し、Körber WMSにおける逸脱とその後のピッキング活動への影響を特定します。当社は、保管ロジックと格納タスク割り当てを最適化し、スペース利用率を改善し、移動時間を短縮する機会を明らかにします。

品目や数量の誤りといった頻繁なピッキングエラーは、返品の増加、顧客からの苦情、そして費用のかかる手戻りプロセスに直結します。これらの不正確さは在庫の整合性を損ない、追加の品質チェックを必要とし、フルフィルメントプロセス全体を遅らせ、倉庫管理の収益性に影響を与えます。ProcessMindは、すべてのピッキングタスクとその後の活動をマッピングし、ピッキングされた商品が計画数量や資材と一致しない事例を強調表示します。このインサイトは、Körber WMSにおけるエラーに寄与する特定のオペレーター、機器、または保管場所などの根本原因を特定するのに役立ち、ターゲットを絞ったトレーニングやプロセス調整を可能にします。

梱包ステーションでの混雑は、注文処理の最終段階で大幅な遅延を引き起こし、出荷遅延やサービスレベル契約の違反につながる可能性があります。これは顧客満足度に影響を与え、倉庫管理での時間損失を補うために緊急出荷費用が発生する可能性もあります。ProcessMindは、梱包ステーションを通る流れを可視化し、キュー、リソース制限、または梱包時間を延長させる逐次的な依存関係を特定します。当社の分析は、Körber WMSにおけるピッキングから発送へのスムーズな移行を確保するために、ステーションのレイアウト、リソースの割り当て、およびタスクの順序付けを最適化するのに役立ちます。

倉庫オーダーの作成から発送までのエンドツーエンドのサイクルタイムが長引くことは、複数の段階にわたる非効率性を示し、顧客不満やビジネス損失につながります。これらの長時間の期間は、様々な活動における重大な遅延を隠しており、倉庫管理内の改善領域を特定することを困難にしています。ProcessMindは、倉庫オーダーライフサイクル全体を包括的に可視化し、各プロセスステップの平均および外れ値の期間を明らかにします。Körber WMSのフローを分析することで、全体的なリードタイムに最も大きく貢献する特定の活動や経路を特定し、ターゲットを絞った最適化を可能にします。

標準作業手順における未承認のバリエーションは、倉庫業務全体で一貫性のないパフォーマンス、エラーの増加、およびコンプライアンスリスクにつながります。これらの逸脱は、品質基準の維持と結果の予測を困難にし、倉庫管理プロセスの信頼性に影響を与えます。ProcessMindは、倉庫オーダーが実際にたどったすべてのプロセスパスを自動的に発見し、Körber WMS内でプロセスが定義された標準からどこでどのように逸脱しているかを明らかにします。この可視性により、組織は不正な回避策を特定し、ベストプラクティスを強制し、運用上の変動を削減できます。

倉庫スタッフ、機器、または保管スペースの非効率な割り当てや不十分な活用は、運用コストの増加とスループットの低下につながります。これは多くの場合、ワークロードの不均衡、不適切な計画、または倉庫管理における変動する需要に適応できない手動プロセスに起因します。ProcessMindは、各倉庫オーダーのすべての活動における特定のユーザー、機器、および保管場所の関与を分析し、リソースが過剰にまたは十分に活用されていない箇所を特定します。Körber WMSにおける実際の使用パターンを明らかにすることで、当社のソリューションは人員配置のスケジューリング、機器の配置、およびキャパシティ計画を最適化するのに役立ちます。

物理的な在庫とシステム記録との不一致は、在庫切れ、過剰販売、および注文処理の遅延を引き起こし、重大な財務損失と顧客不満につながります。これらの不正確さは、多くの場合、不適切な入庫、棚入れ、またはピッキングプロセスに起因し、倉庫管理全体に波及効果を生み出します。ProcessMindは、倉庫オーダーのライフサイクルにおける資材のすべての移動と数量変更を追跡し、計画数量と実績数量が異なる点を強調表示します。Körber WMSにおけるこの詳細な分析は、在庫不一致に寄与する特定のアクティビティやオペレーターの行動を特定し、データの整合性を向上させるのに役立ちます。

品質検査プロセスにおける遅延は、商品の入庫配置と顧客オーダーへの提供を大幅に滞らせる可能性があります。これは入庫効率に影響を与えるだけでなく、オーダーフルフィルメントサイクル全体にわたる連鎖的な遅延を引き起こし、倉庫管理における保管コストを増加させます。ProcessMindは、品質検査を受ける商品の期間と頻度を分析し、タスクが停滞したりリソースが過負荷になったりする特定のポイントを特定します。Körber WMSにおける検査プロセスをマッピングすることで、人員配置、機器、ワークフローを最適化し、商品のタイムリーなリリースを確保するのに役立ちます。

緊急出荷の頻繁な必要性は、倉庫のオーダーフルフィルメントプロセスにおける根本的な非効率性、すなわちピッキング、梱包、または出荷準備の遅延に起因することを示しています。これらの追加コストは利益率を蝕み、標準的な納期を守れないことを反映しており、倉庫管理の全体的な財務健全性に影響を与えます。ProcessMindは、オーダーの作成から発送までの全行程を追跡し、常に迅速な処理や最終段階での介入を必要とするオーダーを特定します。Körber WMSのサイクルタイムとアクティビティ期間を分析することで、費用のかかる緊急出荷を必要とする遅延の根本原因を特定し、プロアクティブなプロセス改善を可能にします。

保管場所の非効率な利用、例えば過密状態や特定のゾーンの低利用は、検索時間の増加、移動距離の延長、および商品の損傷の可能性につながります。これは入庫配置の効率とピッキング速度に直接影響し、倉庫管理における運用コストを上昇させます。ProcessMindは、さまざまな保管場所の実際の使用パターンをマッピングし、物流を分析することで、利用されていないエリアや混雑しているゾーンを明らかにします。Körber WMSデータから得られるこのインサイトは、より良いスペース管理のために倉庫レイアウト、スロッティング戦略、および入庫配置ロジックを最適化するのに役立ちます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、商品がドックに到着してからKörber WMS内で完全に受領および格納されるまでの期間を大幅に短縮することを目指しています。これを達成することで、資材の入手可能性における遅延が減少し、在庫精度が向上し、製品がより迅速にオーダーフルフィルメントの準備ができることを確実にし、倉庫全体の生産性と運用効率を直接的に高めます。

格納作業の最適化とは、Körber WMS内で入荷品を保管場所に戦略的に配置し、スペース効率を最大化し、取り出し時間を最小限に抑えることです。この目標は、倉庫スペースが効果的に活用され、混乱を減らし、アクセス性を向上させ、将来のピッキング作業を効率化することで、大幅なコスト削減とより迅速な処理につながります。

ピッキングエラーを削減することは、Körber WMS内で各オーダーに対して正しい品目と数量が一貫してピッキングされることを確実にすることを含みます。この目標を達成することで、顧客満足度が直接向上し、返品率が低下し、コストのかかる再ピッキングや再出荷が排除され、ブランドの評判と最終的な収益が守られます。

この目標は、倉庫業務の梱包段階におけるボトルネックと非効率性を排除することに焦点を当てており、Körber WMSでオーダーが迅速かつ正確に出荷準備されることを確実にします。これを達成することで、出荷時間を短縮し、人件費を削減し、全体的なオーダーフルフィルメント速度を向上させ、顧客の配送期待と満足度に直接的な影響を与えます。

エンドツーエンドのオーダーサイクル時間を短縮するとは、倉庫オーダーが作成されてから出荷されるまでの期間をKörber WMSを通じて管理し、短縮することを意味します。この包括的な目標は、入荷から出荷までのすべての段階を網羅し、顧客へのより迅速な配送、運用上の俊敏性の向上、および市場での大きな競争優位性につながります。

この目標を達成することは、Körber WMSを基盤とした倉庫管理におけるすべての活動において、事前に定義された運用手順とワークフローに一貫して従うことを意味します。高いコンプライアンスは、プロセスのばらつきを減らし、エラーを最小限に抑え、規制順守を確実にし、容易に拡張・最適化できる予測可能で効率的な運用を実現します。

この目標は、Körber WMSにおいて倉庫設備、人員、および保管容量が最大限に活用されることを確実にすることを目指しています。利用率を最大化することで、遊休時間を削減し、運用コストを低減し、倉庫全体の生産性を向上させ、追加投資なしでより大量の処理を可能にします。

在庫精度を向上させることは、品目の物理的な数量がKörber WMS内のデジタル記録と完全に一致することを保証することを意味します。この目標を達成することで、在庫切れを防ぎ、過剰在庫を削減し、不一致を最小限に抑え、より信頼性の高い計画と予測を可能にし、財務実績と顧客サービスの向上につながります。

この目標は、Körber WMSエコシステム内での入荷品または出荷品に対する品質検査に要する時間を短縮することに焦点を当てています。この重要なステップを迅速化することで、製品の入手可能性における遅延を最小限に抑え、格納や出荷を加速し、品質チェックが全体の資材フローのボトルネックにならないことを確実にします。

緊急出荷を削減するとは、内部倉庫の遅延や非効率性により、高コストで迅速な輸送方法が必要となるケースを最小限に抑えることです。この目標を達成することで、輸送費用が大幅に削減され、収益性が向上し、Körber WMSによって推進されるより積極的で効率的な倉庫管理プロセスが実現していることを示します。

この目標は、Körber WMSによって管理される倉庫の保管場所内における製品の割り当てと配置を継続的に改善することを目指しています。最適化を強化することで、ピッキング経路効率を向上させ、作業員の移動時間を短縮し、迅速に動く品目が容易にアクセス可能であることを確実にし、より迅速なフルフィルメントと人件費の削減につながります。

倉庫管理のための6つの改善ステップ

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テンプレートをダウンロード

実施すること

Körber WMSからの倉庫管理データ抽出用に設計された専用Excelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、データの分析に適した正しい構造を保証します。

その重要性

標準化されたテンプレートにより、データ準備が簡素化され、エラーを削減し、必要なすべてのプロセス情報がWMSから正確に取得されることが保証されます。

期待される成果

Körber WMSの倉庫業務に特化した、すぐに使えるデータテンプレートです。

提供内容

あなたのKörber WMSにおける隠れた効率性を発見

ProcessMindは、倉庫業務の真の実行状況を明らかにし、詳細な可視化と実用的な洞察を提供します。遅延がどこで発生しているか、リソースがどのように誤って割り当てられているか、コンプライアンスのギャップがどこにあるかを理解できます。
  • あなたのKörber WMSの実際の流れを可視化
  • ボトルネックと遅延箇所を正確に特定
  • 資源と設備の利用を最適化する
  • シームレスなマテリアルフローとコンプライアンスを確保
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

想定される成果

最適化された倉庫管理による具体的な成果

これらの成果は、プロセスマイニングを倉庫管理業務に適用する組織が実現した大幅な運用改善を示しており、特にKörber WMSデータ内の「倉庫オーダー」ケースを分析する際に顕著です。

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オーダーサイクル時間の短縮

エンドツーエンド処理の削減

プロセスマイニングは、倉庫オーダーフロー全体におけるボトルネックを特定し、オーダー作成から完了までの時間を大幅に短縮します。これにより、顧客満足度と運用効率が向上します。

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ピッキングエラーを削減

不一致率の低下

ピッキングパターンと不一致を分析することで、組織はエラーの根本原因を特定し、不正確なピッキングを大幅に削減できます。これにより、在庫精度が向上し、返品コストが削減されます。

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入荷の迅速化

入庫処理の迅速化

受領および入庫配置プロセスの遅延を特定することで、業務の合理化が可能になり、商品をより早くピッキングおよび出荷できるようになります。これにより、在庫レベルが最適化され、サプライチェーンのフローが改善されます。

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プロセス逸脱の削減

非標準アクティビティの削減

非準拠のプロセスステップと手戻りループを特定して排除することで、組織は標準的な倉庫業務からの逸脱を大幅に削減します。これにより、効率が向上し、規制順守が確保されます。

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最適化されたリソース利用

作業員生産性の向上

プロセスマイニングは、作業員の負荷と遊休時間に関する洞察を提供し、人員と設備のより適切な割り当てを可能にします。これにより、作業員あたりのスループットが最大化され、運用コストが削減されます。

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緊急出荷の削減

高コスト配送の削減

緊急出荷の根本原因を理解することで、企業はボトルネックに事前に対処し、計画を改善できるため、費用のかかる直前出荷を大幅に削減できます。

結果は、初期プロセスの成熟度、データ品質、および特定の運用状況によって異なります。ここに提示された数値は、Körber WMSを使用した同様の倉庫管理実装で観察された一般的な改善を反映しています。

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、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

倉庫オーダーの一意の識別子であり、すべての関連するロジスティクス活動を追跡するための主要なケース識別子として機能します。

その重要性

これは、すべての関連イベントを接続する不可欠なケースIDであり、各特定のオーダーにおける倉庫管理プロセスの完全なエンドツーエンド分析を可能にします。

倉庫オーダーのライフサイクル内で、ある時点で発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。

その重要性

プロセスのステップを定義し、プロセスマップの基礎を形成し、プロセスフロー、バリエーション、およびボトルネックの分析を可能にします。

アクティビティまたはイベントがソースシステムに記録された正確な日時です。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、サイクルタイムや待機時間などのすべての時間ベースのメトリクスの計算、およびプロセスパフォーマンスの理解にとって不可欠です。

アクティビティを実行したユーザーまたは作業員の識別子です。

その重要性

従業員のパフォーマンス、ワークロード分散、リソース効率の分析を可能にし、トレーニングの必要性や優秀な人材の特定に役立ちます。

倉庫オーダーの緊急性や優先度を示します(例:通常、緊急)。

その重要性

緊急オーダーの処理、その頻度、および全体的なプロセスパフォーマンスとコストへの影響の分析に役立ちます。

処理されている品目の在庫管理単位(SKU)または資材番号です。

その重要性

特定の製品に基づくプロセスパフォーマンスの分析を可能にし、特定の品目が遅延やエラーの原因となっているかを明らかにします。

タスク中に実際に処理または記録された品目の数量です。

その重要性

物理的に処理されたものの「真実」を提供し、差異率の計算と在庫精度の確保に不可欠です。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

システムにおける倉庫オーダーの初回作成であり、商品移動の要求を表します。このイベントは通常、ユーザーまたはERPのような統合システムが作成タイムスタンプ付きのオーダー記録を作成する際に明示的にログに記録されます。

その重要性

これは、エンドツーエンドプロセスの開始を示します。総オーダーサイクル時間を測定し、全体的な需要とオーダー量を理解するために不可欠です。

倉庫スタッフは、入荷通知と照合しながら入荷品を荷降ろし、スキャン、カウントします。この明示的な取引により、特定の数量の資材が倉庫の物理的な保管状態に入ったことが確認されます。

その重要性

これは、「入荷から格納までの時間」のようなKPIを可能にする重要な入荷マイルストーンです。また、早期に期待数量と受領数量の不一致を特定するのに役立ちます。

作業員が、通常、保管場所とパレットまたは品目をスキャンすることによって、入庫配置タスクの完了を確認します。このアクションは明示的に移動を記録し、システム内の在庫場所を更新します。

その重要性

この重要なマイルストーンは、入荷プロセスの終了を示します。これは、「格納サイクル時間」および「入荷から格納までの時間」KPIを計算するために使用されます。

作業員が、オーダーの品目が保管場所からピッキングされたことを確認します。これは通常、品目と場所をスキャンすることで行われ、保管ビンからの在庫が減らされ、そのアクションが記録されます。

その重要性

これは、出荷プロセスにおける主要なマイルストーンです。ピッキング時間の分析を可能にし、ピッキングと梱包の間の潜在的な遅延を特定します。

出荷コンテナまたはカートンの梱包プロセスが完了し、パッケージは封印され、ラベルが貼られます。このイベントは、オーダーがステージングと出荷の準備ができたことを示し、明示的にログに記録されます。

その重要性

この主要なマイルストーンは、出荷のための商品の準備を完了します。梱包スループットの計算や、積み込み前の遅延を特定するために使用されます。

商品が積み込まれ、トラックが倉庫から出発します。このイベントは、システムで出荷を確定する「出荷確認」または「出庫転記」取引によってトリガーされます。

その重要性

この重要なマイルストーンは、商品の物理的な出荷を示します。これは、請求書発行や顧客への情報更新のための主要なイベントとなることがよくあります。

倉庫オーダーはシステムでクローズされ、関連するすべての物理的な移動と取引が完了したことを示します。これは通常、オーダーのライフサイクルを完了するオーダーヘッダーのステータス変更から推測されます。

その重要性

これはプロセスの主要な終了点であり、エンドツーエンドのサイクルタイムを計算し、全体的なプロセス完了率を測定するために不可欠です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Körber WMSからのイベントログを分析し、倉庫業務の実際のスムーズな流れを可視化します。これにより、ボトルネック、標準プロセスからの逸脱、および遅い入荷処理や非効率な格納戦略などの非効率な領域を特定します。この可視性により、データに基づいた意思決定が可能になり、オーダーサイクル全体を最適化し、全体的な効率を向上させることができます。

プロセスマイニングを実行するには、主にKörber WMSからのイベントログが必要です。これらのログには、倉庫オーダーのようなケース識別子、各ステップを記述するアクティビティ名、および各アクティビティが発生した時点のタイムスタンプを含める必要があります。リソース情報や資材詳細などの追加属性は、分析をより豊かにすることができます。

プロセスマイニングは、入荷処理サイクル時間を20%短縮し、格納場所利用率を15%最適化し、ピッキングエラーを50%削減するなど、大幅な改善をもたらします。また、梱包の効率化、全体的なオーダーサイクル時間の短縮、および標準プロセスへのより高いコンプライアンスの確保にも役立ちます。これらの改善は、プロセスの非効率性に関する明確でデータに基づいた洞察によって推進されます。

初期のインサイトは、データ抽出と取り込みが完了してから数週間以内に得られることがよくあります。より詳細な分析と改善の実施には当然ながらさらに時間がかかります。結果の速度は、特定された問題の複雑さと組織の変化への準備状況に依存します。

はい、プロセスマイニングは、定義された標準作業手順からの逸脱を特定するのに非常に効果的です。イベントログから導出された実際のプロセスフローを、理想的なモデルと視覚的に比較します。これにより、コンプライアンスに違反する活動や不正な近道を迅速に発見し、高いレベルのコンプライアンスを確保するのに役立ちます。

プロセスマイニングの実装は、主に既存のKörber WMSから適切なデータを抽出することを含みます。その後、プロセスマイニングツールがこのデータを取り込み、分析するため、稼働中のWMS環境への変更は最小限で済みます。ほとんどの労力は、システムの変更ではなく、初期データ特定と抽出に集中します。

主要な技術要件は、Körber WMSのデータベースまたはログファイルにアクセスし、イベントデータを抽出することです。このデータは通常、クラウドベースまたはオンプレミスの専門的なプロセスマイニングプラットフォームにロードされます。分析フェーズにおいて、WMSシステム自体への直接的な変更は通常必要ありません。

プロセスマイニングは、各ステップに費やされた時間を正確にマッピングし、入荷プロセスで遅延が発生する箇所を明確にします。特定のリソース制約、シーケンスの問題、またはデータ入力エラーなど、これらの遅延に寄与する要因を正確に特定できます。これにより、特定の是正措置を用いて根本原因を対処することが可能になります。

データセキュリティは最も重要です。プロセスマイニングを実施する際、データは通常、プロセス マイニング ツールにロードされる前に抽出され、匿名化または仮名化されます。ほとんどの信頼できるプロセスマイニングプラットフォームは厳格なデータセキュリティおよびプライバシー基準を遵守しており、機密性の高いWMS情報が保護されることを保証します。

プロセスマイニングは、従来のBIツールやレポートツールを代替するものではなく、補完するものです。BIが「何が起こったか」を示すのに対し、プロセスマイニングは実際のイベントの流れと順序に焦点を当てることで「なぜそれが起こったか」を説明します。これにより、標準レポートでは見落とされがちなプロセスの非効率性について、より深く、実用的な洞察を提供します。

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