在庫管理データテンプレート

活動名とは、在庫管理プロセス内の単一のステップまたはイベントを記述したものです。これらの活動は、品質検査、内部移動、棚卸、ピッキング、出荷など、在庫バッチに対して実行される個別のタスクを表します。

活動の分析は、プロセスマイニングの中核です。これにより、プロセスフローの可視化、一般的および代替経路の特定、各ステップの頻度の測定が可能になります。活動のシーケンスを理解することは、非効率性、手戻りループ、および非準拠のプロセスバリエーションを特定するのに役立ちます。

プロセスの個々のステップを定義します。これは、実際のプロセスフローを発見し、改善領域を特定するための基礎となります。

多くの場合、ソースシステムの在庫管理または倉庫管理モジュールにおける取引タイプ、移動タイプ、またはイベントログの記述から派生します。

在庫のバッチ/ロットは、同時に受領または生産された製品の特定の数量に割り当てられる一意の識別子です。これにより、倉庫内での受け入れから出荷または廃棄に至るまで、まとまった品目のグループのライフサイクル全体を追跡できます。

プロセスマイニングにおいて、このIDはケースを定義するため極めて重要です。各ケースは、特定の在庫バッチまたはロットのジャーニーを表します。この識別子でグループ化されたアクティビティを分析することで、企業はエンドツーエンドのフローを理解し、特定のバッチ処理におけるボトルネックを特定し、異なる製品やサプライヤーのライフサイクル期間を追跡できます。

これは、在庫関連のすべてのアクティビティを単一の追跡可能なプロセスに接続する不可欠なリンクであり、バッチまたはロットのライフサイクルのエンドツーエンド分析を可能にします。

通常、在庫トランザクションテーブルまたは資材マスタデータで見つかり、多くの場合、商品移動レコードにリンクされています。

開始時刻は、イベント時間とも呼ばれ、活動がシステムで開始または記録された正確な日時です。これは、在庫ライフサイクルにおけるすべてのイベントの時系列コンテキストを提供します。

このタイムスタンプは、イベントの順序を確立し、プロセスメトリクスの計算を可能にするため、プロセスマイニングに不可欠です。活動間のサイクルタイム、総ケース期間、待機時間の計算に使用されます。これらの時間ベースのメトリクスを分析することは、在庫処理プロセスにおける遅延やボトルネックを特定するための鍵となります。

このタイムスタンプは、イベントを時系列で並べ、サイクルタイムや期間など、すべての時間関連のパフォーマンスメトリクスを計算するために不可欠です。

これは、ほとんどのトランザクションまたはイベントログテーブルにおける標準的なフィールドで、作成日、転記日、またはイベント時間としてラベル付けされることがよくあります。

ソースシステム属性は、イベントデータの発生元となるアプリケーションまたはプラットフォームを指定します。複雑なIT環境では、在庫データは運用データ用の倉庫管理システム（WMS）や財務データ用の企業資源計画（ERP）システムなど、複数のシステムから取得されることがあります。

この属性は、データ検証、トラブルシューティング、およびデータのコンテキスト理解に重要です。アナリストはデータをその発生元にまで遡って追跡でき、異なるシステムや子会社間でのプロセスやデータ品質の比較に使用できます。

データの発生元に関するコンテキストを提供し、これはデータガバナンス、検証、および複数の相互作用するシステムがある環境で不可欠です。

この情報は、データ抽出時に追加される静的な値であるか、システムインスタンスを識別するソースデータテーブル内のフィールドである可能性があります。

この属性は、ソースシステムからの最新のデータ抽出または更新の日時を記録します。これは、分析されているデータの鮮度を反映するメタデータフィールドです。

プロセスマイニングにおいて、最終データ更新タイムスタンプは分析の最新性を理解するために不可欠です。ユーザーがリアルタイムの情報を見ているのか、特定の時点のスナップショットを見ているのかを知るのに役立ちます。これは、運用監視と、意思決定が最新の情報に基づいていることを確認するために重要です。

データの鮮度をユーザーに伝え、分析の時間枠と洞察の関連性を理解できるようにします。

これは通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）ツールまたはプロセスによって生成および保存されるメタデータです。

ユーザー属性は、在庫トランザクションの実行を担当する人物またはシステムエージェントを特定します。これは、倉庫作業員、品質検査員、またはロボットプロセス用の自動システムユーザーである可能性があります。

ユーザーごとの活動分析は、パフォーマンス管理とトレーニングニーズの特定にとって不可欠です。どのユーザーやチームが最も効率的か、誰が標準プロセスから逸脱している可能性があるか、またはどのタスクが人為的ミスを起こしやすいかを明らかにできます。この分析は、組織全体の資源配分、ワークロードのバランス、およびプロセスコンプライアンスの確保に役立ちます。

説明責任を提供し、従業員またはチーム別のパフォーマンス分析を可能にし、優秀な人材とトレーニングの機会を特定するのに役立ちます。

取引データで一般的に利用可能であり、「作成者」や「ユーザーID」などのフィールドとして、レコードを作成または変更したユーザーアカウントにリンクされています。

倉庫属性は、在庫が保管および処理される物理的な施設（流通センターや工場など）を特定します。これは、在庫プロセスにおける重要な組織的および地理的側面を表します。

この属性は、場所ベースのパフォーマンス分析に不可欠です。組織は、異なる拠点間での効率、精度、サイクルタイムを比較できます。例えば、ある企業は、どの倉庫が最も迅速な格納時間を持っているか、または最高の在庫精度を持っているかを特定し、その上で最高のパフォーマンスを発揮している拠点のベストプラクティスを調査して、他の場所にも展開できます。

サイトごとのパフォーマンス比較を可能にし、高パフォーマンスの拠点でのベストプラクティスと、改善が必要な拠点を特定するのに役立ちます。

ほぼすべての在庫取引レコードに存在する標準的な組織データ要素です。

数量は、受領、移動、ピッキングされた品目の数など、特定の活動で処理されている在庫の量を表します。これは、各取引の規模を測る基本的な指標です。

数量を分析することは、業務負荷を理解し、潜在的な問題を特定するために不可欠です。例えば、大量移動は処理時間の延長と相関する可能性があります。また、物理的な棚卸とシステム記録を比較することで、在庫精度を計算するためにも使用されます。さらに、調整活動における数量を追跡することで、在庫差異の規模を定量化するのに役立ちます。

取引の規模を測定する手段を提供し、これは作業負荷分析、在庫レベルの計算、および差異の定量化にとって重要です。

ほとんどすべての在庫取引レコードに存在する標準フィールドです。

移動理由アトリビュートは、在庫トランザクションが発生した背景、特に調整、返品、廃棄といった非標準的な移動の理由を説明します。これは、活動のビジネス上の正当性を捉えるものです。

この属性は、根本原因分析にとって非常に重要です。異なる理由コードの頻度を分析することで、企業は破損、陳腐化、データ入力エラーなど、在庫の不一致の主な原因を特定できます。この情報は、在庫精度を向上させ、無駄を削減するための的を絞ったプロセス改善策を策定する上で非常に価値があります。

在庫調整と移動の「なぜ」を説明し、在庫差異、損傷、廃棄などの問題の根本原因分析を可能にします。

在庫調整、廃棄、またはその他の非標準的な移動に関する取引データに存在します。

終了時間は、活動が完了した正確な日時を示します。一部の活動は瞬間的で単一のタイムスタンプ（開始時間）しか持ちませんが、品質検査や入庫タスクのように測定可能な期間を持つ活動もあります。

開始時間と終了時間の両方を持つことは、詳細なパフォーマンス分析にとって非常に重要です。これにより、活動処理時間を直接計算でき、これはボトルネックを特定するための主要な入力となります。特定のタスクの期間を分析することは、リソース効率、作業負荷の分散、およびプロセスステップが予想よりも長くかかっている領域を理解するのに役立ちます。

活動処理時間の正確な計算を可能にし、これはボトルネックの特定と運用効率の測定に不可欠です。

活動に明確な開始と終了があるイベントログまたは取引ログに存在し、倉庫管理システム（WMS）で一般的です。

製品カテゴリは、共通の特性に基づいて製品を上位レベルでグループ化したものです。この分類は、個々の品目ではなく、広範なセグメントで在庫パフォーマンスを整理し、分析するのに役立ちます。

プロセスマイニングにおいて、この属性は戦略的レベルで傾向やパターンを特定するための集計分析を可能にします。例えば、組織は「高価な電子機器」と「消耗品」といった異なるカテゴリ間で在庫回転率や品質検査の不合格率を比較できます。このような洞察は、カテゴリ管理、戦略的調達、および全体的な在庫ポリシーの最適化にとって価値があります。

異なる製品グループ間のプロセスパフォーマンスを比較し、戦略的な意思決定を支援するための高レベルかつ集約された分析を可能にします。

通常、製品IDを介してリンクされた資材または品目マスタデータで見つかります。

製品IDは、SKU（Stock Keeping Unit）や品目番号と呼ばれることもあり、在庫内の特定の品目に割り当てられる一意のコードです。これにより、製品同士を区別します。

この属性は、製品中心の分析に不可欠です。企業は、特定の品目または品目グループでプロセスを絞り込み、それらの取り扱い方がどのように異なるかを理解できます。例えば、壊れやすい商品と耐久性のある商品の格納時間、または異なる製品ラインの検査率を比較できます。これは、製品特性に基づいて倉庫のレイアウト、取り扱い手順、在庫戦略を最適化するのに役立ちます。

製品レベルの分析を可能にし、チームが異なる品目のプロセスパフォーマンスを比較し、それに応じて在庫戦略を調整できるようにします。

在庫取引テーブル、品目マスタデータ、またはアイテムマスタレコードにおける主要なフィールドです。

活動期間は、単一の活動の処理時間を測定する計算メトリクスです。終了時間と開始時間の差として算出されます。

このメトリクスは、パフォーマンス分析の基盤であり、個々のプロセスステップの効率性に関する直接的な洞察を提供します。活動期間を集計・比較することで、企業は在庫ライフサイクルにおいて最も時間のかかるタスクを特定できます。この情報は、パフォーマンスベンチマークの設定、運用効率の監視、最も大きな遅延を生み出す活動への改善努力の集中に活用できます。

この計算されたメトリクスは、個々のタスクの効率を直接測定し、プロセス内で最も時間のかかるステップを簡単に見つけ出すことを可能にします。

終了時間から開始時間を差し引いて算出されます。これには、活動に対して両方のタイムスタンプが利用可能である必要があります。

保管場所は、倉庫属性よりも詳細な情報を提供します。これは、在庫活動が行われた正確なエリア、例えば棚、通路、またはゾーンを特定します。これは、受け入れドック、品質検査エリア、特定の保管棚、または梱包ステーションである可能性があります。

保管場所レベルでプロセスを分析することで、倉庫のレイアウトや物流フローにおける非効率性を明らかにできます。例えば、遠隔地間の内部移動における過剰な移動時間や、特定のゾーンでの混雑を浮き彫りにすることができます。これらの洞察は、倉庫のレイアウト、棚割り戦略、およびピッキング経路の最適化に役立ちます。

倉庫内の移動を詳細に分析することができ、レイアウトの最適化、移動時間の短縮、混雑箇所の特定に役立ちます。

倉庫管理システム（WMS）で一般的であり、取引データでは「Bin」、「Location」、または「Storage Bin」などのフィールドとして見られます。

在庫ステータスは、在庫の利用可能性または利用状況を表します。「制限なし」（使用可能）、「品質検査中」（品質チェック待ち）、「ブロック済み」（使用不可）、「輸送中」などが一般的なステータスです。「在庫ステータス変更」のような活動は、この属性を直接変更します。

異なるステータスで費やされた時間を分析することは、在庫の流れと利用可能性を理解するために不可欠です。品質検査中やブロック済みなど、非生産的な状態に在庫が拘束されている期間を定量化するのに役立ちます。この分析は、品質プロセスの遅延や使用を妨げる在庫の問題を浮き彫りにし、在庫維持費用やサービスレベルに直接影響を与えます。

在庫の利用可能性を追跡し、品質検査中やブロック済みなど、非生産的な状態で在庫がどれくらいの期間とどまるかを分析するのに役立ちます。

通常、在庫残高または在庫レベルのテーブルで見つかり、特定のステータス変更トランザクション中に記録されます。

測定単位（UoM）は、数量属性にコンテキストを提供します。特定のトランザクションで在庫品目を数えたり測定したりするために使用される標準単位を指定します。

一見単純に見えますが、UoMはデータの正確性と意味のある分析にとって不可欠です。これがないと、数量の比較は誤解を招く可能性があります。例えば、「10」が個別の品目10個を意味する場合もあれば、品目10パレットを意味する場合もあります。この属性は、分析が常に一貫した基準で行われることを保証し、多くの場合、正確な比較と集計のために異なるUoMを標準または基本単位に変換します。

「数量」属性に不可欠なコンテキストを提供し、異なる種類の製品や取引間で正確な比較と計算を保証します。

通常、トランザクションデータの数量フィールドの隣、または品目マスタデータ内にあります。