倉庫管理を改善

SAP EWMにおける倉庫管理を最適化するための6ステップガイド。
倉庫管理を改善

SAP EWMの倉庫管理を最適化し、最高の効率を実現

倉庫業務の管理には、しばしば隠れた非効率性が潜んでおり、ボトルネックを引き起こし、コストを増大させます。当社のプラットフォームは、初期の入庫から最終出荷に至るまで、正確な課題点を特定するのに役立ちます。当社は、品目フローの合理化、リソース利用の最適化、およびオーダーフルフィルメントの加速を支援します。

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

倉庫管理の最適化がビジネスに不可欠な理由

効果的な倉庫管理は、サプライチェーンを成功させるための基盤であり、運用コスト、顧客満足度、およびビジネス全体のパフォーマンスに直接影響します。今日のダイナミックな市場において、最適化された倉庫運用は単なる利点ではなく、もはや必須です。しかし、現代の倉庫が持つ複雑性、特にSAP Extended Warehouse Management (SAP EWM)のような高度なシステムを活用している場合、非効率性は日々の業務の中に容易に隠れてしまいます。こうした隠れたボトルネック、プロセス逸脱、リソースの誤配分は、サイクルタイムの増加、人件費の高騰、保管の非効率性、そして最終的には配送の遅延や誤りを引き起こします。課題は、SAP EWM内での数多くのトランザクションやユーザーインタラクションを通じて展開される実際のプロセスを、明確かつ偏りのない視点で把握することにあり、従来の属人的な分析手法では不十分で時間もかかりがちです。

プロセスマイニングがSAP EWMの倉庫効率をどのように向上させるか

プロセスマイニングは、倉庫管理業務の複雑な仕組みを分析し、理解するための強力なデータ駆動型アプローチを提供します。SAP Extended Warehouse Managementシステムから得られるイベントログを活用することで、プロセスマイニングツールは、すべての倉庫オーダーの完全なエンドツーエンドのジャーニーを再構築します。これには、入庫通知の受領から始まり、入庫、棚入れ、様々な内部移動、ピッキング、梱包、そして最終的な出荷発送に至るまでのあらゆる活動が含まれます。この包括的な視点により、実際のプロセスフローを視覚化し、すべてのバリエーションを特定し、遅延が発生している場所、リソースが過剰または過少に利用されている場所、および標準作業手順からの手直しや逸脱がどこで発生しているかを正確に突き止めることができます。各ステップにかかる実際の時間を客観的に評価し、ボトルネックの根本原因を明らかにし、異なる倉庫オーダータイプや品目移動が全体的なパフォーマンスにどのように影響するかを確認できます。プロセスマイニングは、推測を超えてデータに基づいた洞察へと導き、プロセス最適化のための情報に基づいた意思決定に必要な客観的な証拠を提供します。

プロセスマイニングによって特定される主要な改善領域

SAP EWMの倉庫管理にプロセスマイニングを適用することで、改善の余地がある重要な領域が明らかになります。例えば、特定の棚入れ戦略が予想以上に長いサイクルタイムを引き起こしていることや、特定の製品カテゴリに対してピッキングルートが非効率に計画されていることが判明するかもしれません。品質検査の遅延、特定のステーションでの梱包時間の延長、出荷準備段階での予期せぬ待ち時間は、定量化され、具体的な場所を特定できます。プロセスマイニングは、異なるユーザーの操作、設備の使用状況、保管場所が倉庫オーダーの全体的なフルフィルメントに与える影響を特定するのに役立ちます。これにより、リードタイムのばらつきを調査し、コンプライアンスに準拠していないプロセスパスを特定し、マスターデータの品質がプロセス実行に与える影響を評価する力を与えます。この詳細な可視性は、倉庫の機能方法を真に理解し、改善するために不可欠です。

測定可能な成果と持続的な利益の達成

プロセスマイニングから得られる洞察を用いて倉庫管理プロセスを最適化することは、具体的なビジネス上の利益につながります。倉庫オーダーの全体的なサイクルタイムが大幅に短縮され、オーダーの迅速なフルフィルメントと配送パフォーマンスの向上が期待できます。品目フローを合理化し、リソース利用率を最適化することで、人件費や在庫保有コストを含む運用コストを大幅に削減できます。プロセスの効率向上は、オーダー処理のスループットと精度の向上に直接貢献し、エラーとそれに伴う手直しを最小限に抑えます。さらに、計画されたプロセスやサービスレベル契約への順守が向上することで、コンプライアンスが強化され、顧客満足度が高まります。最終的に、プロセスマイニングは、SAP Extended Warehouse Managementを単なる業務管理システムから、継続的に効率と競争優位性を推進する戦略的資産へと変革するのに役立ちます。

倉庫管理最適化への取り組みを開始する

プロセスマイニングを活用した倉庫管理最適化への取り組みは、事前の専門知識を必要としません。このアプローチは、SAP EWMデータの分析、非効率性の特定、および効果的な改善策の実施を通じて、お客様をガイドするように設計されています。事前構築されたテンプレートと構造化された方法論を活用することで、お客様は迅速に業務に関する貴重な洞察を得て、データ駆動型の意思決定を開始できます。プロセスの真の実行状況を理解することで、より効率的でコスト効果が高く、応答性の高い倉庫運用への第一歩を踏み出しましょう。

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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

入荷品の非効率な処理は、ドックの混雑を引き起こし、在庫の利用可能性を遅らせ、上流の生産または販売プロセスに影響を与えます。これにより、保管コストが増加し、潜在的な在庫切れにつながります。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementからのイベントログを分析し、「品物ドック到着」と「品物保管場所棚入れ」活動間の正確な遅延を特定します。倉庫管理における特定のボトルネックを特定することで、根本原因を明らかにし、品目フローを加速するための的を絞った改善を可能にします。

オペレーターがピッキングタスクに必要以上の長いルートを頻繁に利用することで、時間の無駄、人件費の増加、日次ピッキング能力の低下につながります。これはオーダーフルフィルメント時間と倉庫全体の生産性に直接影響します。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫管理プロセス内の実際のピッキングパスを視覚化し、最適なルートと比較します。当社は逸脱を強調表示し、非付加価値的な移動を特定し、ピッキング業務を合理化し移動距離を削減するためのレイアウトやプロセス変更を提案します。

品物が梱包または出荷準備エリアに滞留し、出荷前に遅延と混雑を引き起こします。このバックログは、タイムリーな積載と発送を妨げ、サービスレベル契約と遅延配送による顧客満足度を危険にさらします。
SAP Extended Warehouse Managementからのデータを使用して、ProcessMindは「品物梱包済み」と「出荷準備」活動のフローをマッピングします。当社は倉庫管理における特定のボトルネックとリソース制約を特定し、これらの重要な段階でのリソース配分とスループットを最適化して発送を加速するのに役立ちます。

入庫、ピッキング、または棚入れされた品物の計画数量と実際数量の間に不一致があると、在庫の不正確さにつながります。これにより、誤ピッキング、在庫切れ、仮想在庫が発生し、調整作業が増加し、運用コストが上昇します。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementデータから実際数量と計画数量の属性を活用します。倉庫管理活動におけるこれらの不一致を自動的に検出し定量化することで、エラーが発生する場所とその理由を明らかにし、在庫精度を向上させるための正確な是正措置を可能にします。

品質検査のリードタイムが延長されると、品目フローに大きな停滞を引き起こし、その後の棚入れや出荷活動を遅らせます。これは倉庫全体の効率に影響を与え、生産停止や配送遅延につながる可能性があります。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫管理プロセス内の「品質検査実施済み」活動にかかる時間を分析します。遅延を引き起こしている具体的な段階とリソースを特定し、検査ワークフローの最適化と非付加価値的な待ち時間の削減を支援します。

優先度の高い倉庫オーダーが標準オーダーよりも遅れて処理されることがあり、期日を逃し、顧客不満につながります。このサービスレベル契約の不履行は、顧客関係と収益に悪影響を及ぼします。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementのイベントデータにおける「優先レベル」属性を活用します。当社は倉庫管理において優先度の高いオーダーが指定された緊急度に従って処理されていないケースを特定し、プロセス逸脱を浮き彫りにし、サービスレベル契約へのより厳格な順守を可能にします。

倉庫オーダーのエンドツーエンドの処理時間(作成から完了まで)が一貫して長すぎます。これは顧客満足度に影響を与え、在庫に資本を滞留させ、非効率性により運用コストを増加させます。
ProcessMindは、「Warehouse Order Created」から「Warehouse Order Completed」までのSAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫管理プロセス全体の包括的なビューを提供します。サイクルタイム延長に最も大きく寄与する活動やシーケンスを特定し、全体的なプロセス最適化を可能にします。

フォークリフト、ピッキング設備、さらにはスタッフといった資源が十分に活用されていない、または不均等に配分されていると、一部の領域で待機時間が発生し、他の領域でボトルネックが生じます。これにより、運用コストが増加し、スループットが低下します。
SAP Extended Warehouse Managementにおける活動全体の「User/Operator ID」および「Equipment Used」属性を追跡することで、ProcessMindは倉庫管理における資源活用パターンを明らかにします。過剰利用または過少利用されている資源を特定し、より良い計画と配分を可能にすることで、効率を最大化します。

ピッキングプロセス中に誤った品目や数量をピッキングするなど、頻繁に発生するエラーは、費用のかかる手直し、顧客からのクレーム、返品率の増加につながります。これは運用効率と顧客満足度に直接影響します。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける「ピッキングタスク作成」と「保管場所からの品目ピッキング」活動を「計画数量」と「実際数量」属性と関連付けます。当社は倉庫管理におけるピッキングエラーのパターンと根本原因を特定し、的を絞ったトレーニングやシステム改善を促進します。

倉庫オーダーは、標準として定義されたプロセスフローから逸脱することが多く、一貫性の欠如、潜在的なコンプライアンス問題、および予測可能性の低下につながります。これにより、品質基準の維持やベストプラクティスの特定が困難になります。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementからのイベントログに基づいて、倉庫管理内のすべての実際のプロセスバリアントを自動的に発見します。ターゲットプロセスからの不正または非効率な逸脱を強調表示し、組織が標準運用手順を徹底し、プロセス変動性を削減することを可能にします。

品物が出荷準備されていても、運送業者への積載と最終的な出荷発送に一貫した遅延が見られます。これは配送スケジュールに影響を与え、滞船料を発生させ、遅延配送による顧客満足度を低下させます。
ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける「出荷準備」、「運送業者への積載」、および「出荷発送」活動間の時間を分析します。当社は倉庫管理における遅延の具体的な原因を特定し、積載ベイの運用と運送業者のスケジューリングの最適化を可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

迅速な入庫と棚入れプロセスは、正確な在庫レベルを維持し、後続の業務に必要な品目を確保するために不可欠です。ここでの遅延は、在庫切れ、生産停止、倉庫コストの増加につながり、サプライチェーン全体の効率と応答性に影響を及ぼします。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫管理プロセスをレントゲンのように可視化し、入庫と棚入れの遅延を引き起こしている正確な段階を明らかにします。これにより、ボトルネック、手直し、リソースのアイドル時間を特定し、品目フローを合理化しリードタイムを短縮するための的を絞った介入を可能にします。

非効率なピッキングルートは、人件費の増加、オーダーフルフィルメント時間の長期化、運用コストの上昇に直接つながります。これらのルートを最適化することで、倉庫担当者が施設を最も効率的な方法で移動できるようになり、生産性が大幅に向上し、オーダー発送が加速されます。ProcessMindを使用すると、SAP Extended Warehouse Management内のオペレーターが実際にたどったピッキングパスを視覚化し、最適なルートと比較できます。これにより、逸脱を強調表示し、一般的な回り道を特定し、倉庫のレイアウトやピッキング戦略を再構成する機会を明らかにし、測定可能な効率向上につながります。

梱包および出荷準備におけるボトルネックは、スループットを著しく阻害し、出荷の遅延を引き起こし、最終的に顧客満足度に影響を及ぼす可能性があります。これらの重要なエリアでのスムーズな流れは、品物が効率的に準備され、発送準備が整っていることを保証し、サービスレベル契約を維持します。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Management内の梱包および出荷準備エリアにおける複雑な活動フローをマッピングし、隠れたキュー、リソースの競合、および非生産的な待ち時間を明らかにします。これにより、遅延の根本原因を正確に特定し、プロセス改善をシミュレーションして、積載ドックへの品物の継続的な流れを確保できます。

高い在庫精度は、効率的な倉庫業務の基本であり、在庫切れを防ぎ、安全在庫要件を削減し、陳腐化または紛失品による償却を最小限に抑えます。不正確さは、運用上の混乱、販売機会損失、および不一致の解決にかかる管理作業の増加につながります。ProcessMindは、計画数量と実際数量の間の不一致を分析し、SAP Extended Warehouse Managementにおいて在庫データが逸脱している正確なプロセスステップとイベントを特定します。これにより、誤ったスキャン、遅延した転記、不正な移動などの根本原因を明らかにし、堅牢な管理を実装して優れた在庫精度を達成できるようにします。

長期化する品質検査プロセスは、資材の供給に大幅な遅れをもたらし、その後の生産スケジュールや出荷に影響を与える可能性があります。これらの検査を効率化することで、資材が迅速に承認され、物流の流れが維持され、コストのかかる業務停滞を防ぐことができます。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける品質検査を通じた資材の完全な経路を追跡し、プロセスループ、不要な待機時間、および資源のボトルネックを特定します。検査SLAの遵守に関する洞察を提供し、検査シーケンスや資源配分の最適化を支援して、全体のリードタイムを短縮します。

緊急オーダーを効果的に優先し処理できないと、顧客との約束不履行、ペナルティ、顧客関係の損害につながる可能性があります。優先度の高いオーダーが指定された緊急度に従って処理されることを保証することは、顧客満足度と運用上の評判にとって不可欠です。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫オーダーの実際の処理シーケンスを定義された優先度レベルと比較し、優先度が満たされていないケースを強調表示します。これにより、非遵守につながるシステム上の問題やリソースの誤配分を特定し、より厳格なコンプライアンスを適用し、重要なオーダーフルフィルメントを改善することができます。

入庫から出荷までの倉庫サイクルタイムが過度に長いと、顧客満足度に影響を与え、保管コストを増加させ、サプライチェーンの俊敏性を低下させます。このサイクルタイムを最小限に抑えることは、競争環境下での運用効率と応答性を向上させる鍵となります。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫管理プロセス全体のエンドツーエンドのレントゲンビューを提供し、サイクルを延長する長時間実行活動、手直しループ、アイドル時間を正確に特定します。イベントの正確なシーケンスとその期間を明らかにし、重要なパスと大幅な時間短縮の機会を特定するのに役立ちます。

人員と設備を含むリソースの非効率な利用は、費用のかかるアイドル時間または過剰な能力によるボトルネックにつながります。それらの展開を最適化することは、運用コストとスループット要件のバランスを取り、資産価値を最大化するために不可欠です。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおけるすべての倉庫管理活動におけるリソース割り当てを綿密に追跡し、利用不足の期間、競合点、非効率な引き渡しを特定します。これにより、ワークロードの再調整、設備スケジューリング、および人員計画に関するデータ駆動型の洞察を提供し、リソースが効果的に展開されることを保証します。

高いピッキングエラー率は、手直し、顧客からのクレーム、返品、再出荷による運用コストの増加に直接つながります。これらのエラーを削減することは、顧客満足度を大幅に向上させ、運用精度を高め、是正措置に関連する経済的負担を軽減します。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Management内でピッキングエラーに最も頻繁につながる正確な段階、条件、およびオペレーターのインタラクションを特定します。手直しループを分析し、根本原因の特定を支援することで、的を絞ったトレーニング、システム強化、またはプロセス調整を実装してエラー率を劇的に削減できるようにします。

標準作業手順からの逸脱は、運用の一貫性を損ない、エラーのリスクを高め、規制または内部監査要件への不遵守につながる可能性があります。定義されたプロセスへの厳格な順守を確保することは、品質、安全性、運用上の整合性を維持するために不可欠です。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementにおける倉庫管理業務の実際のプロセスモデルを自動的に発見し、それを望ましいまたは準拠すべきプロセスブループリントと厳密に比較します。これにより、すべての不正な逸脱、その頻度、および影響が強調表示され、ベストプラクティスとコンプライアンスの積極的な実施が可能になります。

出荷積載および発送の遅延は、配送約束、顧客満足度に直接影響を与え、運送業者からの滞船料を発生させる可能性があります。迅速で効率的な最終段階は、製品が期日通りに顧客に届くことを保証し、信頼性とサービス品質を強化します。ProcessMindは、SAP Extended Warehouse Managementプロセス内の「出荷準備」から「出荷発送」までの重要なパスを分析し、ドキュメント作成、積載順序、または運送業者への引き渡しにおけるボトルネックを特定します。これにより、正確な待ち時間と非効率性を特定し、出荷ロジスティクスを合理化し、配送を加速するのに役立ちます。

倉庫管理のための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

SAP Extended Warehouse Managementからの倉庫管理データ抽出専用に設計された、事前構築済みExcelテンプレートにアクセスします。これにより、データが正しく構造化されていることが保証されます。

その重要性

標準化されたテンプレートは、データ準備を合理化し、エラーを削減し、正確なプロセス分析のための互換性を確保します。

期待される成果

SAP Extended Warehouse Managementの倉庫オーダーに特化した、すぐに使えるデータテンプレートです。

提供内容

SAP EWM倉庫管理の隠れた課題を解き明かす

ProcessMindは、入荷から出荷までの倉庫業務全体を可視化し、隠れた非効率性やボトルネックを正確なデータ洞察で明らかにします。
  • SAP EWMのプロセスフローを可視化
  • マテリアルフローのボトルネックを特定
  • SAP EWMにおける資源配分を最適化
  • オーダーフルフィルメントを加速し、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

想定される成果

倉庫業務におけるオペレーショナルエクセレンスの達成

これらの成果は、データ駆動型プロセスマイニングの洞察を通じて、特にSAP Extended Warehouse Management内で倉庫管理プロセスを最適化することで、企業が通常達成する実質的な運用効率の向上とコスト削減を示しています。

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サイクルタイムの短縮

入庫から棚入れまで

入荷から最終格納までの遅延を特定・解決することで、入荷業務を効率化し、より迅速な在庫利用可能化と保管コストの削減を実現します。

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最適化されたピッキング経路

ルート順守の向上

実際のピッカーの移動を計画された最適なルートと比較分析し、逸脱を特定して経路を合理化することで、移動時間と運用コストを大幅に削減します。

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在庫精度の向上

在庫差異の削減

様々な段階での差異の根本原因を特定し、在庫切れ、フルフィルメントエラーを最小限に抑え、計画を改善することで、より高い在庫精度を達成します。

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`プロセス`適合性の向上

定義されたワークフローの遵守

倉庫業務が事前に定義されたベストプラクティスと規制ガイドラインに一貫して従っていることを確認し、コンプライアンス違反のリスクと運用上の一貫性の欠如を削減します。

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最小化されたピッキングエラー

手直しと再出荷の削減

ピッキングエラーとその後の手直しの原因を特定・排除し、大幅なコスト削減と顧客満足度向上につなげます。

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改善された優先オーダー

より迅速なフルフィルメント順守

優先度の高い倉庫オーダーのフルフィルメントを加速し、重要な出荷が期日通りに行われるようにすることで、顧客満足度全体を大幅に向上させます。

結果は、プロセスの複雑性、データの品質、特定のビジネス目標といった要因によって当然異なります。ここで強調されている改善は、様々な成功した導入事例で観察された典型的な効果を反映しています。

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

資源によって実行される一連の倉庫タスクをグループ化する、倉庫オーダーの一意の識別子。

その重要性

これは、関連するすべての倉庫活動を結びつけ、単一の作業単位のエンドツーエンドプロセス分析とサイクルタイム測定を可能にするコア識別子です。

アクティビティまたはイベントが完了した時点を示すタイムスタンプ。

その重要性

個々の活動の期間を正確に計算することを可能にし、時間のかかるステップやリソースを大量に消費するタスクを特定するための鍵となります。

倉庫タスクで取り扱われている製品または資材の一意の識別子。

その重要性

製品ごとにプロセスデータをフィルタリングおよびセグメント化することが可能になり、取り扱い、保管、または品質管理における製品固有の問題を特定するために重要です。

活動を確認または実行した倉庫作業員またはユーザーの識別子。

その重要性

作業を特定の人物に割り当てることで、ユーザーやチームごとのパフォーマンス分析を可能にし、リソース管理とワークロードバランシングをサポートします。

倉庫オーダーを、棚入れ、ピッキング、内部補充などの目的別に分類します。

その重要性

プロセスカテゴリ(例: 入庫対出庫)に基づいて分析をセグメント化することが可能になり、より関連性の高い比較と洞察を可能にします。

倉庫オーダーの現在または最終ステータス(「完了」または「キャンセル」など)。

その重要性

ケースの結果を示し、完了したオーダーとキャンセルされたオーダーをフィルタリングできるようにします。これは、正確なサイクルタイムとスループット分析にとって不可欠です。

倉庫オーダーに割り当てられた優先度レベル。その緊急度(例:高、中、低)を示します。

その重要性

優先度の高いオーダーがサービスレベルを満たしていることを保証するために、分析と監視を優先することが可能になり、顧客満足度に直接影響します。

特定のアクティビティに積極的に費やした時間の長さです。

その重要性

活動のアクティブな作業期間を測定し、最も時間のかかるタスクを特定し、リソース能力分析の基礎を形成するのに役立ちます。

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

この活動は、複数の倉庫タスクから構成される作業パッケージである倉庫オーダー(WO)の作成を示します。システムは、活動エリア、キュー、または製品といった基準に基づいて、倉庫従業員のための作業をまとめ、整理するためにWOを生成します。

その重要性

これは、倉庫実行プロセスの主要な開始イベントです。作成から最初の行動までの時間を分析することで、作業割り当てや資源配分における遅延を特定するのに役立ちます。

倉庫作業員が棚入れ倉庫タスクの完了を確認します。これは、品物が指定された保管場所に物理的に配置されたことを意味します。この確認により、在庫場所はリアルタイムで更新されます。

その重要性

この活動は、入荷処理における重要なマイルストーンであり、ピッキング可能な在庫があることを確認します。ここでの遅延は、入荷から格納までのサイクルタイムKPIに直接影響します。

倉庫作業員がピッキング倉庫タスクの完了を確認し、品物が保管場所から物理的に取り出されたことを示します。これは通常、RFスキャナーを介して行われます。

その重要性

これは、受注処理における重要なマイルストーンであり、受注から出荷までのサイクルタイムに直接影響します。この活動を分析することで、ピッカーの生産性を測定し、ピッキングのボトルネックを特定するのに役立ちます。

この活動は、出荷対象のすべての品目が荷役単位に梱包され、閉鎖およびラベル付けされたことを意味します。梱包された商品は、ステージングや積載などの次の段階に進む準備ができています。

その重要性

このマイルストーンは、梱包段階の完了を示します。これはステージングと出荷の前提条件であるため、ここでの遅延は、全体的なリードタイムおよび梱包・ステージングリードタイムKPIに直接影響します。

これは、システムにおける最終的な物流および財務ステップであり、倉庫在庫から商品を正式に削除します。法的所有権が移転し、出荷が正式に出発したことを意味します。

その重要性

出庫フローにおける重要な終点であり、請求と在庫更新をトリガーします。これは、オンタイム出荷と出荷積載・発送時間KPIを測定するための重要な要素です。

関連するすべての倉庫タスクが確認された後、倉庫オーダーステータスが「完了」に設定されます。これにより、実行の観点から作業パッケージが閉じられます。

その重要性

これは、プロセスの主要な成功終了イベントです。エンドツーエンドの倉庫サイクルタイムを計算し、全体のスループット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、お客様のEWMトランザクションデータを分析し、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、および入荷処理の遅延、最適でないピッキング経路、品質検査の遅延といった非効率な領域を特定できます。プロセスがどのように実行されているかを明らかにし、データに基づいた的確な改善策のための洞察を提供します。

EWMのプロセスマイニングを実行するには、主にシステムからのイベントログが必要です。これには、倉庫オーダー、移動、確認、その他の関連トランザクションに関するデータが含まれ、各イベントにはケースID、活動、およびタイムスタンプが必要です。データは通常、ABAPレポート、ODataサービス、直接テーブルアクセスなどの標準SAPツールを使用して抽出され、プロセスマイニングツールに適したフォーマットに変換されます。

SAP EWMの初期設定とデータ抽出には、データ量とシステムの複雑さにもよりますが、通常数週間かかります。データが準備できれば、最初のプロセス発見と主要なボトルネックの特定は、多くの場合2〜4週間以内に達成できます。その後の分析や特定の問題への深掘りは数ヶ月に及ぶこともあり、継続的な改善サイクルにつながります。

入荷と格納サイクルの加速、ピッキング経路効率の最適化、全体的な倉庫サイクルタイムの短縮といった主要分野で、大幅な改善が期待できます。プロセスマイニングはまた、在庫精度の向上、ピッキングエラーと手直しの最小化、および定義されたプロセスへのより良い遵守の確保にも役立ちます。これらの洞察は、より効率的な資源活用と迅速な出荷発送につながります。

はい、もちろんです。プロセスマイニングは実際のプロセスフローを可視化するため、意図したプロセスモデルやコンプライアンスに準拠したプロセスモデルとそれを比較できます。ステップのスキップ、順序変更、不正なユーザーによる実行など、あらゆる逸脱がすぐに明らかになります。これは、非準拠の活動を特定し、標準運用手順の遵守を徹底するのに役立ちます。

SAP EWMのデータ構造に関する基本的な知識は抽出に役立ちますが、多くの最新プロセスマイニングプラットフォームはSAPシステム向けのコネクタとテンプレートを提供しています。プラットフォーム自体が分析のための直感的なインターフェースを提供するため、深いプログラミングスキルの必要性を軽減します。一部のソリューションは、倉庫管理プロセスに特化した事前構築済みのダッシュボードやレポートも提供しています。

SAP EWMでは、「倉庫オーダー」がプロセスマイニングの主要なケース識別子として機能します。これは、ピッキング、棚入れ、内部移動など、倉庫内の特定のロジスティクス業務を表し、様々な倉庫タスクをグループ化します。単一の倉庫オーダーに関連するすべてのイベントを追跡することで、プロセスマイニングは完全な実行パスを再構築し、その開始から完了までの効率を分析できます。

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