サプライチェーンマネジメントを改善する

Kinaxis RapidResponseサプライチェーンを最適化する6ステップガイド。
サプライチェーンマネジメントを改善する

Kinaxis RapidResponseデータでサプライチェーンを最適化

当社のプラットフォームは、サプライチェーン業務における隠れた非効率性やコンプライアンスリスクを明らかにするのに役立ちます。プロセス全体のボトルネックを特定し、リードタイムを短縮し、サプライヤーのパフォーマンスを向上させます。これにより、運用上の回復力を改善し、大幅なコスト削減を達成できます。

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

Kinaxis RapidResponseでサプライチェーンマネジメントを最適化する理由

サプライチェーンマネジメント(SCM)は、製品を扱うあらゆるビジネスの根幹であり、収益性、顧客満足度、市場競争力に直接影響を与えます。今日のダイナミックなグローバル環境において、効率的で回復力のあるサプライチェーンはもはや単なる利点ではなく、必要不可欠なものです。Kinaxis RapidResponseのような、同時計画やコントロールタワー機能を提供する高度な計画ツールを利用している場合でも、物流オーダーの実際の実行は、綿密に作成された計画から逸脱することがよくあります。

これらの逸脱は、隠れたボトルネック、リードタイムの延長、過剰な在庫保有、あるいはその逆として頻繁な欠品として現れる可能性があります。このような非効率性は、運用コストの増加、納期遅延、顧客不満、そして潜在的なコンプライアンスリスクにつながります。初期の需要予測から最終的な納品まで、物流オーダーの実際の流れを理解することは、Kinaxis RapidResponseの計画の可能性を最大限に引き出し、戦略的な設計を完璧な実行に変換するために不可欠です。

プロセスマイニングがサプライチェーン分析をどのように変革するか

プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseのようなシステムから直接抽出されたイベントデータを使用し、サプライチェーンマネジメントプロセスの真の実行パスを明らかにする強力な方法論を提供します。仮定や経験則に頼るのではなく、プロセスマイニングは、物流オーダーが組織内で実際にどのように移動しているかについて、客観的でデータに基づいた視点を提供します。「需要予測の生成」から「納品書への署名」までのすべてのステップを分析することで、これまでにない透明性を得ることができます。

このアプローチにより、すべての物流オーダーの完全なエンドツーエンドのプロセスフローを自動的に視覚化できます。知られていなかったものを含め、既存のすべてのプロセスバリアントを容易に特定し、実際の実行が計画されたKinaxis RapidResponseのワークフローからどこで逸脱しているかを発見できます。プロセスマイニングはこれらの逸脱を定量化し、遅延、手直し、または非遵守の原因となる特定の活動、リソース、または段階を浮き彫りにします。これにより、極めて重要な

サプライチェーンマネジメント 物流最適化 在庫管理 サプライヤーパフォーマンス 納期遵守率 注文フルフィルメント `輸送効率` リードタイム短縮

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

頻繁な納期遅延は顧客満足度に直接影響を与え、ビジネス機会の損失やブランド評判の損害につながる可能性があります。また、契約上の罰則や苦情処理のための管理負担の増加をもたらすこともあります。プロセスマイニングはKinaxis RapidResponseからのロジスティクスオーダーを分析し、「製品製造済み」や「輸送中」の時間の延長など、遅延がどこで発生しているかを正確に特定し、サプライチェーン全体の根本原因を明らかにします。

過度なサイクルタイムは運転資金を滞留させ、在庫の維持コストを増加させ、サプライチェーン全体の応答性を低下させます。これにより、市場の変化への適応や顧客の期待に応えることが困難になります。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの全行程を視覚化し、「生産計画済み」と「製品ピッキングおよび梱包済み」のような各活動と引き渡しの期間を測定することで、Kinaxis RapidResponseにおけるサイクルタイムを延長させる特定のボトルネックと非効率性を特定します。

欠品と過剰在庫はどちらも深刻な問題を引き起こします。欠品は販売機会の損失や生産停止につながり、一方、過剰在庫は高い保管コストを発生させ、陳腐化のリスクを高めます。これは収益性と顧客サービスに影響を与えます。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの「需要予測の生成」、「在庫確認済み」、および「製品製造済み」などの活動を接続し、Kinaxis RapidResponseデータ内の最適な在庫配置と計画につながる根本的なプロセス障害を明らかにします。

信頼できないサプライヤーのパフォーマンスは、生産スケジュールを直接ディスラプトし、顧客注文の履行に遅延を引き起こし、しばしば費用のかかる迅速化を必要とします。これは業務効率とレピュテーションに影響を与えます。プロセスマイニングは、「発注書発行」と「原材料受領」の間の時間をサプライヤーごとに分析することで、ロジスティクスオーダーの旅を追跡し、どのベンダーパフォーマンス不足であるか、そしてKinaxis RapidResponseを通じて管理されるサプライチェーンへの影響を明確に特定します。

輸送モードの非効率な選択または最適ではないルーティングは、出荷費用を膨らませ、直接的に利益率を低下させ、全体的な物流コストを増加させます。これにより、製品の競争力が低下する可能性があります。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの「輸送中」の経路を評価し、出発地、目的地、運送業者、および輸送モードを実際のコストと時間と関連付け、Kinaxis RapidResponseにおける輸送ネットワークを最適化し、支出を削減する機会を浮き彫りにします。

規制要件または内部ポリシーへの非遵守は、特に複雑なグローバルサプライチェーンにおいて、重大な金銭的罰則、評判の損害、および運用上の混乱を招く可能性があります。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの実際のプロセス実行を明らかにし、「品質管理実施済み」や必要な文書化ステップなどの活動の順序とタイミングを定義されたコンプライアンスルールと比較することで、Kinaxis RapidResponseプロセスにおける潜在的なリスクを示す逸脱にフラグを立てます。

頻繁な手戻りは、運用コストを大幅に増加させ、貴重なリソースを消費し、リードタイムを延長させ、製品品質と顧客満足度に深刻な影響を与える可能性があります。この修正サイクルは効率を低下させます。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの「製品製造済み」や「品質管理実施済み」を中心としたプロセスループや繰り返しの活動を特定し、サプライチェーン内で手戻りを必要とする再発する品質問題、非効率な検査プロセス、または設計上の欠陥を明らかにします。

不正確な需要予測は、保管コストが発生する過剰在庫や、販売機会の損失や顧客の不満につながる欠品など、一連の問題を引き起こします。これは収益と運用計画に直接影響を与えます。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの「需要予測の生成」と実際の「顧客注文受領」および「製品製造済み」活動を関連付け、計画の正確性とKinaxis RapidResponseが管理するサプライチェーンへのその下流効果について明確な洞察を提供します。

受注履行プロセスにおける特定の段階が、一貫して全体のフローを遅らせ、リードタイムの増加、納期未達、顧客不満につながります。これらの隠れたボトルネックはスループットを阻害する可能性があります。プロセスマイニングは、ロジスティクスオーダーの旅におけるすべてのステップの詳細な視覚化を提供し、「在庫確認済み」や「製品ピッキングおよび梱包済み」などの特定の活動や引き渡しで、オーダーが滞留したり、Kinaxis RapidResponse駆動のサプライチェーン内で不釣り合いな時間を費やしたりする箇所を特定します。

サプライチェーン全体に対する包括的な可視性が不足していると、プロアクティブな問題解決が妨げられ、最適化の取り組みが抑制され、混乱や市場の変化に迅速に対応することが困難になります。これは戦略的な意思決定を阻害します。プロセスマイニングは、「需要予測の生成」から「納品書への署名」まで、すべてのロジスティクスオーダーの完全なリアルタイムX線図を構築し、Kinaxis RapidResponse内で隠されている可能性のあるエンドツーエンドのプロセス全体にわたる真の順序、バリエーション、および遅延を明らかにします。

上流での遅延や計画の不備により、緊急オーダーを頻繁に発行する必要がある場合、輸送費や運用コストが大幅に膨らみ、利益率を低下させ、リソースを圧迫します。これはシステム的な問題を示唆しています。プロセスマイニングは、標準プロセスから逸脱したり、重大な遅延を経験したりするロジスティクスオーダーを特定できます。これにより、「出荷計画済み」の加速や「輸送モード」の変更につながり、Kinaxis RapidResponseデータにおけるこのような対症療法の頻度とコスト影響を定量化できます。

倉庫スタッフ、生産ライン、輸送車両などのリソースの非効率な配分または利用は、アイドルタイムと無駄なキャパシティ、あるいは過重労働チームとボトルネックにつながります。これは運用コストと効率に直接影響を与えます。プロセスマイニングは、多数のロジスティクスオーダーにわたる「生産計画済み」や「製品ピッキングおよび梱包済み」のようなステップの活動期間とキューを分析し、リソースの可用性を推測し、サプライチェーン業務全体での利用の不均衡を特定します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、顧客が希望する期日までに配送される顧客注文の割合を高めることを目指しています。納期遵守率の向上は、競争の激しいサプライチェーンにおいて顧客満足度を大幅に高め、ブランドレピュテーションを強化します。一貫性のある信頼性の高い配送は、業務エクセレンスです。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおけるエンドツーエンドのロジスティクスオーダープロセス粒度の高いインサイトを提供し、遅延の原因となる特定の段階とアクティビティを特定します。実際の配送日を希望配送日と比較することで、組織は繰り返されるボトルネックや非効率な引き渡しなど、遅延配送の根本原因を正確に特定し、納期遵守率を15~20%向上させるなどの改善を実現できます。

顧客が注文を発注してから最終的な配送が完了するまでの総時間を短縮することは、応答性と市場の機敏性にとって極めて重要です。合理化された受注から納品までのサイクルは、運転資金要件を削減し、企業が市場の変化により迅速に対応できるようにし、重要な競争優位性を提供します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponse内のロジスティクスオーダーライフサイクルにおける各ステップの実際の期間を明らかにします。実際のプロセスフローを視覚化し、最も長く実行されている活動や最も頻繁な手戻りループを特定することで、企業は介入をターゲットとしてサイクルタイムから数日または数週間を短縮し、20〜30%の削減を達成できます。

この目標は、需要を満たすのに十分な在庫を持つことと、保管コストを最小限に抑えることの理想的なバランスを達成し、在庫切れと過剰在庫の両方を防ぐことに焦点を当てています。効率的な在庫管理は、サプライチェーン全体の収益性と業務の流動性に直接影響します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseによって管理されるサプライチェーンを通じて、在庫決定ロジスティクスオーダーの流れにどのように影響するかを明らかにします。在庫アクティビティを注文履行サイクルと実際の需要と関連付けることで、過剰在庫を削減したり在庫切れを防いだりする機会を特定するのに役立ち、サービスレベルを維持しながら在庫``維持費を10~15%削減できる可能性があります。

サプライヤー配送の信頼性を向上させることは、生産スケジュールを維持し、顧客への納期厳守を確保し、高コストな緊急出荷の必要性を減らす上で不可欠です。信頼できるサプライヤーは、安定した予測可能なサプライチェーンの鍵です。ProcessMindはKinaxis RapidResponseデータを活用して、原材料と商品の入荷を追跡し、サプライヤーのパフォーマンスをロジスティクスオーダープロセスに直接リンクさせます。「原材料受領済み」活動を購買オーダー日と比較し、常に遅延しているサプライヤーや非準拠のサプライヤーを特定することで、組織はサプライヤーの配送遵守率を10〜20%向上させ、戦略的パートナーシップを強化できます。

この目標は、運賃、倉庫保管、取り扱いを含むサプライチェーン全体での商品移動に関連する費用を削減することを目指しています。これらのコストを削減することは、直接的に利益率を改善し、全体的な業務効率に貢献します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおけるロジスティクスオーダープロセス内の「輸送のため積載済み」、「輸送中」、および「目的地で荷降ろし済み」のアクティビティを分析します。非効率なルート、最適な輸送モードではないもの、または過度な迅速化を特定することにより、サービスを損なうことなく全体的なロジスティクスコストを5~10%削減する機会を発見するのに役立ちます。

すべての物流プロセスが規制要件、内部ポリシー、および契約上の義務を遵守することは、法的リスクを軽減し、罰則を回避し、倫理基準を維持するために極めて重要です。プロアクティブなコンプライアンスは信頼と回復力を構築します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseからの各ロジスティクスオーダーの実際の活動シーケンスを視覚化し、事前定義された準拠パスと比較します。これにより、スキップされた品質チェックや未承認のプロセスステップなどの逸脱が強調され、組織は重要な領域で100%のコンプライアンスを達成し、コンプライアンスギャップにプロアクティブに対処できます。

この目標は、生産から配送に至るまで、再処理または修正を必要とするエラー、欠陥、または逸脱の発生を減らすことを目指しています。手戻りを最小限に抑えることは、リソースを節約し、無駄を削減し、配送される商品とサービスの全体的な品質を向上させます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおいて「品質管理実施済み」アクティビティが「製品生産済み」および「商品ピッキングと梱包済み」と比較してどこで発生するかを正確に特定します。逸脱を分析し、欠陥またはその後の手戻りサイクルにつながるパターンを特定することにより、手戻りインスタンスを15~25%削減し、全体的な製品品質を向上させるのに役立ちます。

需要予測の精度を向上させることで、生産、在庫、リソース配分の計画がより適切になります。より正確な予測は、最適化された在庫レベル、欠品の削減、過剰在庫の減少につながり、収益性に直接影響を与えます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseデータ内の「需要予測の生成」と、それに続く「顧客注文受領」や「製品製造済み」などの活動との関連性を分析することで洞察を提供します。予測が実際の需要と一貫して異なる箇所を特定することで、組織は予測モデルを改善し、精度を5〜10%向上させ、供給と需要をより適切に調整できます。

この目標は、注文履行プロセスにおいて作業が蓄積し、遅延を引き起こし、スループットを妨げる特定のポイントを特定し、排除することを目指しています。ボトルネックを排除することで、より円滑な業務と顧客への迅速な配送が保証されます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseのデータから「ロジスティクスオーダー」の旅全体をビジュアルマップとして構築し、「生産計画済み」、「商品ピッキングと梱包済み」、および「出荷計画済み」の周辺で注文が過度にキューに滞留したり、処理時間が長期化したりする場所を明らかにします。この視覚的な明確さは、ボトルネックの正確な特定と解決を可能にし、スループットを10~20%加速させる可能性があります。

初期の需要から最終的な納品まで、サプライチェーン全体にわたる包括的な可視性を実現することで、関係者はプロセス状況とパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を得られます。この全体的な視点により、プロアクティブな意思決定と迅速な問題解決が可能になります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseからの異なるイベントデータを統合し、すべての「ロジスティクスオーダー」ライフサイクルの一貫した単一ビューを提供します。これにより、組織はいつでも任意のオーダーの正確なステータスと場所を追跡でき、不透明なプロセスを透明で管理しやすいワークフローに変革し、意思決定能力を向上させます。

この目標は、緊急配送を必要とする根底にあるプロセスの非効率性に対処することで、費用のかかる迅速配送方法への依存度を低下させることを目指しています。迅速化を減らすことは、直接的に運用コストを削減し、財政健全性を改善します。ProcessMindは、「在庫確認済み」や「生産計画済み」などの初期段階での遅延と、Kinaxis RapidResponseにおける迅速輸送のための「出荷計画済み」のその後のインスタンスとの相関関係を分析します。迅速化につながる遅延の根本原因を特定することにより、企業はこれらのコストを15~25%削減し、計画を改善できます。

この目標は、人員、設備、施設を含むリソースが、ロジスティクスプロセス全体で効率的に使用されることを保証することに焦点を当てています。リソース利用率の向上は、コスト削減、生産性向上、および全体的な業務能力の向上につながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseで捕捉されたロジスティクスオーダーフロー内のリソース割り当てに関連するアクティビティ、例えば「商品ピッキングと梱包済み」および「輸送のため積載済み」をマッピングします。未活用資産やリソース制約によって引き起こされるボトルネックを特定することで、組織はリソースをより効果的に再割り当てでき、利用率を10~15%増加させる可能性があります。

サプライチェーンマネジメントのための6ステップ改善パス

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テンプレートをダウンロード

実施すること

サプライチェーンマネジメント向けに事前設定されたExcelテンプレートにアクセスしてダウンロードしてください。このテンプレートは、最適な分析のためにKinaxis RapidResponseデータを構造化する方法をガイドします。

その重要性

最初から正しいデータ構造を使用することは、正確で包括的なプロセス分析を保証し、有意義なインサイトのための強固な基盤を築きます。

期待される成果

Kinaxis RapidResponseのサプライチェーンデータに完全に適合した、すぐに使用できるデータテンプレートです。

提供内容

今すぐ隠れたサプライチェーンの効率性を発見する

ProcessMindは、直感的な視覚化を通じてサプライチェーン業務の真の流れを明らかにし、あらゆる隠れた非効率性と最適化の機会を浮き彫りにします。
  • `エンドツーエンド`の`サプライチェーンプロセス`を`可視化`する
  • 重要なボトルネックと遅延を特定
  • リードタイムの最適化とコスト削減
  • サプライヤーのパフォーマンスとコンプライアンスの強化
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

プロセスマイニングでサプライチェーンの卓越性を実現

これらの成果は、組織がプロセスマイニングをサプライチェーンマネジメントプロセス、特にKinaxis RapidResponse内のロジスティクスオーダーワークフローに適用することで、通常達成する測定可能な改善を表しています。非効率性やボトルネックを明らかにすることで、組織は業務を最適化し、大きなビジネス価値を推進できます。

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納期遵守率の向上

顧客への配送信頼性の向上

プロセスマイニングは、配送スケジュールに影響を与えるボトルネックを特定して解決し、納期通りに納品されるオーダーの割合を高めます。これは顧客満足度を直接向上させ、ブランド評判を強化します。

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より迅速な受注履行

平均受注から納品までの時間の削減

プロセスの非効率性を特定し排除することで、組織は受注から納品までのサイクル全体を大幅に短縮できます。これは、より迅速な顧客サービスと運用流動性の向上につながります。

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緊急出荷の削減

高コストの緊急配送の削減

プロセスマイニングは、緊急出荷の根本原因を明らかにし、計画とロジスティクスへのプロアクティブな調整を可能にします。これにより、不必要な輸送費用を大幅に削減し、コスト効率を向上させます。

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手戻り率の低減

品質関連のプロセスループの削減

再発する手戻りループとその原因を特定することで、的を絞ったプロセス改善が可能になり、資材の無駄と人件費を削減できます。これにより、製品品質が向上し、より効率的な生産フローが実現します。

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強化されたプロセスのコンプライアンス

標準作業手順書への遵守の改善

プロセスマイニングは、望ましいプロセスフローからの逸脱に関する洞察を提供し、コンプライアンス基準への高い遵守を確保し、運用リスクを低減します。これにより、ガバナンスと監査への準備が強化されます。

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最適化された在庫フロー

在庫品が保管される時間の短縮

在庫の移動パターンを分析することで、プロセスマイニングは完成品が保管される平均時間を短縮し、資金を解放し、保管コストを削減するのに役立ちます。これにより、よりアジャイルな在庫管理が可能になります。

個々の結果は、サプライチェーンプロセスの具体的な複雑性やデータの品質によって異なる場合があります。これらの数値は、サプライチェーンマネジメントにおけるプロセスマイニングの様々な実装で観察された典型的な改善を示しています。

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

需要計画から最終配送まで、すべての関連活動をリンクする特定のロジスティクスオーダーの一意の識別子。

その重要性

これは、注文のライフサイクル全体を追跡するための不可欠なキーであり、プロセスバリエーション、効率、およびコンプライアンスを最初から最後まで分析することを可能にします。

「商品出荷済み」や「購買発注書発行済み」など、物流プロセス内で発生した特定のビジネスイベントまたはステップの名前。

その重要性

プロセスのステップを定義し、実際のエンドツーエンドサプライチェーンフローの発見と可視化を可能にします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した日時情報を含むタイムスタンプ。

その重要性

このタイムスタンプイベントの時系列順序を提供し、すべての期間およびパフォーマンス計算のベースとなり、ボトルネックと遅延を明らかにします。

活動を実行したユーザーIDまたは名前。

その重要性

プロセスステップに対するユーザーの責任を属性として記録し、チームのパフォーマンス、ワークロードの分散、手順への準拠を分析可能にします。

SKUや資材番号など、ロジスティクスオーダーに関連付けられた製品の一意の識別子。

その重要性

製品ラインやカテゴリに特化したプロセス分析を可能にし、どの製品に非効率的または問題のある履行パスがあるかを特定するのに役立ちます。

注文を行った顧客の一意の識別子。

その重要性

顧客中心のプロセス分析を可能にし、主要アカウントのサービスレベル、配送パフォーマンス、および履行の複雑さを評価するのに役立ちます。

顧客から要求された、受注品の配送日です。

その重要性

これは、納期遵守パフォーマンスを測定するための主要なベンチマークであり、顧客満足度KPIの重要な構成要素です。

注文が顧客に配達された実際の日付で、納品証明によって確認されます。

その重要性

配送プロセスの完了を確認し、顧客の期待に対する実際の配送パフォーマンスを計算するために不可欠です。

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

顧客の販売オーダーがシステムで作成または取り込まれた際のロジスティクスオーダーライフサイクルの公式な開始を示します。これは通常、統合されたERPまたはオーダー管理システムからキャプチャされる明示的なイベントです。

その重要性

これはケースの主要な開始点です。全体的な注文から配送までのサイクルタイムを測定し、注文受付量を理解するために不可欠です。

必要な資材の購買発注書が外部サプライヤーに送付されます。これは、正式なコミットメントとサプライヤーリードタイムの開始を示す重要なマイルストーンです。

その重要性

このアクティビティは、サプライヤーの納期遵守率を測定し、サプライチェーン全体に影響を与える調達段階での遅延を特定する上で重要です。

ロジスティクスオーダーが、定義された日付とリソース配分をもって正式に生産に割り当てられる時点を表します。これはKinaxis RapidResponseの中核的な計画出力です。

その重要性

計画から実行への移行を示します。これと実際の生産開始の間の時間を分析することで、スケジューリングの非効率性やリソースの制約が明らかになることがあります。

このイベントは、梱包された商品が輸送車両に積載され、倉庫または生産施設を出発したときに発生します。これは輸送中のレッグの始まりを示します。

その重要性

これは、納期遵守パフォーマンスと輸送レッグ時間を追跡するための重要なマイルストーンです。多くのKPI計算において「実際の出荷日」を提供します。

顧客が許容できる状態で商品を受け取った最終確認です。これは、ロジスティクスオーダーを正式に終了させる重要なイベントです。

その重要性

これは、注文から配送までのサイクルタイムKPIの決定的な終点です。これは成功した履行を確認し、しばしば請求のトリガーとなります。

履行が完了する前のロジスティクスオーダーの終了を表します。これは、プロセスの最終的で失敗した終了状態として機能する明示的なアクションです。

その重要性

キャンセルを追跡することは、需要の減少とプロセスの失敗を理解するために重要です。キャンセル理由を分析することで、製品、価格設定、またはサービスに関する問題を明らかにすることができます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseのようなシステムからのイベントログを分析することで、サプライチェーンプロセス内のボトルネック、コンプライアンスリスク、および非効率性を特定するのに役立ちます。これにより、実際のプロセスフローのデータ駆動型ビューが提供され、逸脱と最適化の領域が明らかになります。これは、納期遵守率の向上、サイクルタイムの短縮、および在庫レベルの最適化につながります。

プロセスマイニングを実行するには、主にイベントログ``データが必要です。サプライチェーンマネジメントの場合、これにはケース識別子、アクティビティ名、および各ステップの正確なタイムスタンプなど、ロジスティクスオーダーに関する情報が含まれます。注文金額、サプライヤーID、または担当リソースなどの追加のアトリビュートが分析を豊かにすることができます。

Kinaxis RapidResponseからのデータ抽出は、通常、レポート機能またはAPIアクセスを使用して関連するイベントログデータを取得することを含みます。この生データはその後、各イベントのケースID、アクティビティ、およびタイムスタンプを含む標準化されたイベントログ形式に変換および準備されます。この準備されたデータは、プロセスマイニングツールにロードできます。

期待される成果には、実際のサプライチェーンパフォーマンスの明確な理解、特定された最適化の機会、およびAIを活用した推奨事項が含まれます。受注から納品までのサイクルタイムの短縮、輸送コストの削減、在庫最適化の改善が期待できます。これはまた、サプライヤーの配送パフォーマンスの向上と全体的なサプライチェーンの可視性の強化にも役立ちます。

データの抽出と準備から数週間以内に、初期の洞察が得られることがよくあります。根本原因の特定と実用的な推奨事項を含む包括的な分析には、プロセスの複雑性とデータの品質に応じて、数週間から数ヶ月かかる場合があります。継続的なモニタリングは継続的な利益をもたらします。

はい、プロセスマイニングは、所定のプロセスパスおよびコンプライアンス``ルールからの逸脱を特定する上で非常に効果的です。実際のプロセス実行を事前定義されたモデルと比較することで、特定のステップがスキップされた、順序外で実行された、または特定の時間制限を超過したインスタンスを自動的にフラグ立てできます。これにより、非``コンプライアンスの明確な証拠が提供され、プロアクティブな軽減策が可能になります。

プロセスマイニングツールはよりユーザーフレンドリーになっていますが、データモデリングの基本的な理解とプロセスマップを解釈する能力が有益です。初期設定や複雑なデータ変換には、SQLやデータスクリプティングを含むいくつかの技術的スキルが必要となる場合があります。ITとビジネスユーザー間の協力は、成功する実装キーとなります。

従来のSCM分析は、集約されたメトリックと事前定義されたダッシュボードに焦点を当て、「何が」起こったかを示します。しかし、プロセスマイニングは、イベントデータからエンドツーエンドプロセスフローを再構築し、すべてのバリアントと逸脱を含め、「どのように」プロセスが実際に実行されているかを明らかにします。これにより、表面的なインジケーターを超えて、パフォーマンス問題の根本原因に関するより深いインサイトを提供します。

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