生産計画を改善

6ステップガイドで生産計画の効率を解き放ちましょう。
生産計画を改善

すべてのシステムで生産計画を最適化

ProcessMindは、お客様の生産計画プロセスにおける隠れたボトルネックや手戻りループを明らかにします。データを分析することで、非効率性、予期せぬ遅延、不適合なプロセスフローの領域を強調表示します。業務を合理化し、システム全体の生産性を向上させるための明確な洞察を得られます。

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

生産計画は、原材料から完成品までの複雑な道のりを調整する、あらゆる製造業務の基盤です。需要の正確な予測から生産スケジュールの設定、在庫管理、タイムリーな納品まで、あらゆる側面を網羅しています。しかし、実際の生産計画の実行は、最初に設計されたものと大きく異なることがよくあります。実際のプロセスフローに関する明確でデータ駆動型の洞察がなければ、非効率性やボトルネックの特定は暗闇の中を航海するようなものです。ProcessMindは、お客様の生産計画プロセス全体に比類のない透明性をもたらし、生産オーダーがどこから発生したかにかかわらず、その初期作成から最終完了までのすべてのステップを視覚化し、理解することを可能にします。

最も洗練された生産計画環境でも、共通の課題がつきまといます。予測不可能なリードタイムに苦しむことで、納期遅延や過剰な在庫につながる可能性があります。機械や人員などのリソースは、ある分野では十分に活用されていない一方で、他の分野では極度に過負荷になっているかもしれません。標準作業手順からの逸脱は、品質問題やコンプライアンスリスクを引き起こす可能性があります。さらに、ERPや専門的な計画ツールといった異なるシステム間での一貫した可視性の欠如は、遅延がどこで発生しているのか、なぜ手戻りが必要なのか、あるいは計画決定が実行の実態からなぜ乖離しているのかについての全体的な理解を妨げることがよくあります。ProcessMindは、これらの問題の根本原因を明らかにすることで、収益と顧客満足度に影響を与える隠れた非効率性やコンプライアンスのギャップを明らかにする力を与えます。

ProcessMindを生産計画に活用することで、数多くのメリットが得られます。業務のエンドツーエンドの視点が得られ、生産を遅らせる重要なボトルネックを特定し、リソース割り当てを最適化し、無駄を削減することができます。生産オーダーがたどる実際のパスを分析することで、納期遵守率を改善し、予測精度を高め、生産スケジュールへのより良い順守を確実にすることができます。当社のプラットフォームは、プロセスのバリエーションを特定し、その影響を理解し、業務を標準化および合理化するための的を絞った改善策を実施するのに役立ちます。サイクルタイムの短縮、スループットの向上、規制遵守の確保のいずれであっても、ProcessMindは、生産計画をリーンで効率的かつ予測可能なプロセスに変革するために必要な実用的なインテリジェンスを提供します。自動化が最大の収益をもたらす場所を発見し、プロセス改善イニシアチブの財務的影響を定量化します。

ProcessMindは、あらゆるソースシステムとシームレスに統合するように設計されており、お客様独自のITランドスケープに普遍的に適用できます。既存のインフラストラクチャを大幅に改造する必要はありません。イベントログデータを抽出するだけで、残りは当社のプラットフォームが行います。ProcessMindの開始は簡単です。当社の包括的なデータテンプレートは、システムから必要なイベントログデータを抽出するプロセスをご案内し、生産オーダーのすべての重要なステップを確実にキャプチャします。このアプローチにより、運用データを迅速に接続し、数日以内(数か月ではない)に貴重な洞察を発見し始めることができます。データ駆動型のアプローチを生産卓越性に導入し、特定のERPや計画ツールに関係なく、製造業務の可能性を最大限に引き出してください。

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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

需要信号から完成品までの合計時間が長すぎると、顧客の納期に間に合わせ、市場の変化に対応する能力に影響を与えます。このような延長されたサイクルは、仕掛品在庫を増加させ、資本を拘束し、競争力のない納期による販売機会損失につながる可能性があります。

ProcessMindは、予測から完了までのエンドツーエンドの生産ライフサイクルを、貴社のソースシステム全体で分析します。これにより、遅延に最も貢献する特定の活動、引き渡し、またはリソースを自動的に特定し、全体的なリードタイムを短縮し、応答性を向上させるための明確な洞察を提供します。

原材料や部品の不足による頻繁な生産停止は、非効率とコストの大きな原因となります。これらの不足は、機械や人員の遊休、納期遅延、高額な直前での緊急対応につながり、生産スケジュールを直接混乱させ、収益性を損ないます。

ProcessMindは、資材所要量計画から生産開始までの流れを追跡し、不足がどこで、なぜ発生するのかを特定します。ERPからの材料可用性データと生産イベントを関連付けることで、サプライヤーの問題、計画エラー、内部プロセス遅延など、欠品や在庫不足の根本原因を明らかにします。

実際の生産活動が計画されたスケジュールから一貫して逸脱すると、信頼できる納期を提供したり、リソースを効果的に管理したりすることが不可能になります。この予測不能性が、急送費用の増加、顧客不満、そして混沌とした反応的な運用環境につながります。

ProcessMindは、計画開始日と終了日をシステムからの実際イベントタイムスタンプと自動的に比較します。これにより、スケジュール順守のレベルを定量化し、最も一般的な逸脱パターンを特定し、資材遅延や能力問題といった根本原因を明らかにすることで、より信頼性が高く、達成可能な生産計画を作成できるよう支援します。

主要なワークセンターや特定の生産ラインにおける未識別の能力制約は、システム全体の遅延を引き起こし、全体的な生産量を制限します。同時に、他のリソースが十分に活用されていない可能性があり、これが能力の無駄、高い運用コスト、および需要を満たすために生産を拡大できない状況につながります。

ProcessMindは、異なるラインやプラントにわたる製造オーダーフローをマッピングすることで、実際のリソース利用状況を分析します。ボトルネックが常に発生する場所やリソースが遊休している場所を明確にし、ワークロードのバランスを取り、能力計画を最適化し、全体的なスループットを向上させるために必要なデータを提供します。

稼働中の生産スケジュールへの絶え間ない調整は、製造現場で大きな混乱を生み出し、セットアップ時間の増加、リソース競合、運用上の混乱につながります。この不安定さは受動的な計画プロセスを示しており、コストを増加させ、効率の維持を困難にします。

ProcessMindは、あらゆる計画調整の頻度、タイミング、影響を定量化します。これらの変更を、新規の緊急オーダーやソースシステムからの材料ステータス更新などのトリガーにリンクさせ、不安定さの根本原因を明らかにし、より堅牢で回復力のある生産スケジュールを構築するのに役立ちます。

生産計画が確定されてから、実際に製造現場にオーダーがリリースされるまでの間に、重要でありながら見過ごされがちな遅延が発生します。この管理上の遅れは、生産開始時期を直接遅らせ、全体のリードタイムを延長し、製造オペレーション全体の機敏性を低下させます。

ProcessMindは、計画から実行へのこの引き継ぎの正確な期間を測定します。承認の遅れ、システム遅延、手動チェックなど、リリースプロセスにおけるボトルネックを特定し、ワークフローを合理化して生産をより迅速に開始できるようにします。

製造オーダーが標準の計画されたプロセスから逸脱する場合、それはしばしば手直し、品質問題、またはコンプライアンス違反の近道を知らせます。これらの例外は、生産コストを増加させ、遅延を引き起こし、結果にばらつきを生み出すため、パフォーマンスを予測することを困難にします。

ProcessMindは、製造オーダーがたどる全てのパスを自動的に発見し、可視化し、理想的なプロセスモデルと比較します。これにより、一般的な手直しループや非効率な逸脱を強調表示し、それらの影響を定量化することで、運用の標準化と品質改善のための根本原因を特定できるよう支援します。

生産計画に対する長期的または非効率な承認サイクルは、製造開始前に重大なボトルネックとなる可能性があります。これらの管理上の遅延は、生産オーダーのリリースを滞らせ、開始日を遅延させ、スケジュール全体に連鎖的な遅延を生み出します。

ProcessMindは、承認ワークフロー全体をマッピングし、各段階および各承認者にかかる時間を測定します。遅延がどこで発生しているかを正確に特定し、承認プロセスを再設計および自動化して、計画から実行への移行を加速させることが可能です。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

過剰な生産リードタイムは、資本を拘束し、顧客への納期を遅らせ、運用上の機敏性を低下させます。この目標は、初期の需要シグナルから最終的な生産オーダー完了までの総期間を短縮し、市場の変化に対応する能力を向上させ、競争力を高めることに焦点を当てています。

ProcessMindは、生産計画ライフサイクルの完全なデータ駆動型ビューを提供し、遅延に最も寄与する特定の活動と待機期間を自動的に特定します。これらのボトルネックとその根本原因を定量化することで、最も影響の大きい改善領域をターゲットにし、全体のリードタイムを大幅に短縮できます。

生産スケジュールの順守不足は、納期遅延、顧客不満、およびサプライチェーン全体での連鎖的な遅延を招きます。この目標は、確定された計画に従って開始され、完了する生産オーダーの割合を増加させ、より信頼性が高く予測可能なオペレーションを構築することを目指しています。

ProcessMindは、計画された日付とソースシステムからの実際の実行タイムスタンプを継続的に比較します。これにより、リソース競合や上流の材料遅延など、スケジュール逸脱の最も一般的な原因を自動的に明らかにし、計画の精度と納期内パフォーマンスを向上させるためのデータ駆動型変更を行うことを可能にします。

材料不足による生産停止は、非効率性の主要な原因であり、遊休リソース、緊急調達コスト、納期遅延につながります。この目標は、すべての必要な材料が予定された生産実行に間に合うように確保されることを保証し、スムーズで継続的なワークフローを確保することに焦点を当てています。

ProcessMindは、生産開始に至るイベントを分析することで、材料可用性の問題がどこで、なぜ発生するのかを正確に特定します。材料ステータスと生産活動を関連付け、調達、在庫管理、または内部ロジスティクスにおける遅延の原因となる弱点を明らかにし、それらをプロアクティブに防止できるようにします。

リソースのボトルネックと遊休資産の両方を含む非効率な能力活用は、生産スループットを直接制限し、単位あたりのコストを増加させます。この目標は、作業負荷を効果的にバランスさせ、機械と人員が過負荷になることなく最大限に活用されるようにして、生産量を最大化することを目指しています。

ProcessMindは、リソース割り当てパターンとアクティビティデータを分析し、真の能力制約と稼働率の低い期間を明らかにします。これにより、プロセスフローに対するボトルネックの影響を定量化し、スケジューリングの改善、作業負荷の再調整、および生産量最大化のための情報に基づいた意思決定を行うための明確な洞察を提供します。

生産計画の絶え間ない改訂は、運用上の不安定さを生み出し、管理コストを増加させ、非効率なリソース割り当てにつながります。この目標は、計画確定後の予期せぬ変更の頻度を減らし、より予測可能で安定した製造環境を構築することに焦点を当てています。

ProcessMindは、計画調整のすべてのインスタンスを追跡し、どの計画が最も頻繁に改訂されているか、そしてその理由を特定します。予測の不正確さや能力競合など、これらの変更の一般的なトリガーを明らかにし、不安定さの根本原因に対処し、計画の信頼性を向上させることができます。

生産オーダーのリリースと必要な承認の確保における遅延は、生産開始を遅らせる重要な管理上のボトルネックを生み出す可能性があります。この目標は、計画確定から製造現場での実行許可までの時間を短縮し、前生産ワークフローを合理化することを目指しています。

ProcessMindは、承認とリリースの全シーケンスをマッピングし、各段階で費やされた時間を定量化し、引き渡しの非効率性を強調表示します。どのステップや承認者が最も重大な遅延を引き起こしているかを特定し、プロセス再設計と自動化を可能にして、サイクルタイムを短縮し、全体的な機敏性を向上させます。

手戻りループや標準作業手順からの逸脱は、多大なコストを招き、リードタイムを延長し、製品品質に悪影響を与えます。この目標は、これらの非効率性の根本原因を特定し、プロセス適合性を強制することで、初回通過歩留まりと運用の一貫性を向上させることです。

ProcessMindは、すべてのプロセスバリエーションを自動的に検出し、手戻りループや生産オーダーがたどる非適合パスを明確に視覚化します。これらの逸脱を特定のオーダータイプ、リソース、または計画者と関連付け、不適合の原因をターゲットにして、運用全体でベストプラクティスを標準化することを可能にします。

生産計画のための6ステップ改善パス

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接続と発見

実施すること

需要予測、生産スケジュール、およびオーダーリリースのタイムスタンプを含む生産計画データをシステムから抽出します。データ品質と完全性を確保してください。

その重要性

正確なデータはあらゆるプロセス分析の基盤となり、生産計画におけるイベントの真の順序とタイミングを明らかにします。

期待される成果

生産計画プロセスの実際の流れを反映した、分析準備の整った包括的なデータセットです。

提供内容

生産計画における隠れた洞察を発見

ProcessMindは、生産計画の真のダイナミクスを解き明かし、非効率性や改善の余地を明らかにします。業務の包括的な理解を得て、最適化を推進します。
  • 実際の生産ワークフローを可視化
  • プロセスボトルネックと遅延を特定
  • リソース配分を効果的に最適化
  • 生産効率全体の向上
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

生産計画における現実的な改善

これらの成果は、プロセスマイニングを活用して生産計画ワークフローを最適化することで得られる、業務面および戦略面の大きなメリットを示しています。製造指示の実行プロセスに潜むボトルネックや非効率な箇所を特定し、組織全体のパフォーマンス向上を実現します。

0 % faster
より迅速な生産サイクル

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮

プロセスボトルネックを特定し排除することで、組織は需要予測からオーダー完了までの合計時間を大幅に短縮し、応答性とスループットを向上させます。

0 %
スケジュール順守率の向上

納期内生産完了の増加

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、より信頼性の高い生産配送と顧客満足度の向上につながるプロアクティブな調整を可能にします。

0 % fewer
計画改訂の削減

混乱を招く計画変更の削減

頻繁な計画調整のトリガーを理解することは、初期計画を安定させ、反応的な変更の必要性を減らし、運用安定性とリソース割り当てを改善するのに役立ちます。

0 % reduction
材料遅延の最小化

不足による生産停止の削減

材料関連の遅延の正確な時点と理由を特定することで、より良い在庫管理とプロアクティブなサプライチェーン連携が可能になり、コストのかかる中断を減らします。

0 % less
生産手戻りの削減

手戻りの発生率低減

手戻りにつながる活動と条件を特定し、品質を向上させ、時間を大幅に節約し、高価な繰り返し作業を減らすための的を絞ったプロセス改善を可能にします。

これらの結果は一般的な成功事例を代表するものですが、実際の改善は貴社の生産計画プロセスの複雑さと利用可能な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、同様の導入事例で見られる典型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

生産計画プロセスにおける単一のケースを表す、製造オーダーの一意の識別子です。

その重要性

これは、関連する全てのイベントを接続する不可欠なケース識別子であり、エンドツーエンドの生産計画プロセスを再構築し分析することを可能にします。

生産計画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称です。

その重要性

アクティビティはプロセスのステップを定義します。その順序、期間、頻度を分析することがプロセスマイニングの核となります。

特定のアクティビティが発生した日時を示す、日付と時刻を含む正確なタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントを時系列で並べ、サイクルタイムやリードタイムといった全ての時間ベースのメトリクスを計算するために不可欠です。

製造オーダーで製造されている材料、部品、または製品の一意の識別子です。

その重要性

異なる製品間のプロセスパフォーマンスをフィルタリングおよび比較し、製品固有のボトルネックや非効率性を明らかにすることを可能にします。

製造オーダーが実行されている製造施設、拠点、または場所です。

その重要性

異なる製造拠点間でのパフォーマンスベンチマークと比較を可能にし、サイト固有の問題とベストプラクティスの特定に役立ちます。

特定の活動を実行する責任を負うユーザー、プランナー、または従業員の識別子です。

その重要性

プロセスアクティビティを特定の個人に関連付け、ユーザーパフォーマンス、ワークロード、および手順への準拠を分析することを可能にします。

イベント発生時の生産オーダーの現在または最終のライフサイクルステータスを示します。

その重要性

オーダーのライフサイクル段階に関する重要なコンテキストを提供します。これは、プロセス逸脱、遅延、およびキャンセルなどの結果を分析するために不可欠です。

生産計画に基づいて生産オーダーが開始される予定の日時です。

その重要性

計画と実行間の遅延の原因を分析し、スケジュール順守を測定するための基準として機能します。

生産計画に基づいて生産オーダーが完了する予定の日時です。

その重要性

納期内完了パフォーマンスを測定し、生産リードタイム変動の要因を理解するための重要な基準として機能します。

オーダーで生産される予定の製品の目標数量です。

その重要性

目標生産量を提供します。これは、歩留まり、スクラップ率、およびオーダーサイズがプロセスパフォーマンスに与える影響を分析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

この活動は、特定数量の品目を製造するための主要な指示である製造オーダーの正式な作成を示します。これは、生産プロセス全体の開始点として機能し、一意のケース識別子を確立します。

その重要性

これはプロセスのトリガーイベントです。作成から他のマイルストーンまでの時間を分析することで、全体的な計画効率とリードタイムを測定するのに役立ちます。

生産オーダーが正式に製造現場にリリースされ、製造活動の開始を承認する重要なマイルストーンです。このアクションにより、オーダーは生産スタッフにとって可視化され、実行可能になります。

その重要性

これは計画フェーズの終了と実行フェーズの開始を示します。作成とリリース間の時間は、計画サイクルタイムの主要な尺度です。

この活動は、製造現場でのオーダーに対する最初の物理的な製造作業の開始を示します。これは、段取りから本生産への移行を意味します。

その重要性

これは生産リードタイムの本当の開始です。「オーダーリリース」から「生産開始」までの時間を分析することで、製造現場での実行における遅延を浮き彫りにします。

この活動は、製造オーダーに対する全ての製造作業が製造現場で完了したことを意味します。通常、ルーティングの最後の作業に対する最終確認によってマークされます。

その重要性

これは物理的な生産プロセスの終了を示します。「生産開始」からこのイベントまでの時間は、純粋な製造サイクルタイムです。

このイベントは、生産ラインから在庫への完成品の受領を記録します。これにより、生産された材料の在庫レベルが正式に増加し、販売またはさらなる使用に利用可能になります。

その重要性

これは、製品をビジネスに利用可能にする最終ステップです。「生産完了」からこのイベントまでの時間は、製造現場から倉庫への品物の移動における遅延を示します。

これは製造オーダーの最終的な管理上および財務上の締め処理です。この段階で全てのコストが精算され、差異が計算され、それ以降のロジスティクスまたは財務取引からオーダーがロックされます。

その重要性

この活動は、オーダーのライフサイクルの明確な終わりを示します。「生産完了」から「オーダー締め」までの時間を分析することで、財務締め処理と調整プロセスの効率性が明らかになります。

生産オーダーが完了前にキャンセルされたことを表します。これはプロセスの代替的な、非成功的な終了状態であり、オーダーに関するその後のすべての作業を停止させます。

その重要性

キャンセルを追跡することは、需要の変動性、計画精度、プロセス廃棄を理解するために非常に重要です。これは、調査を必要とする主要な例外パスです。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、お客様のシステムからのイベントログデータを分析し、生産計画プロセスの実際の流れを可視化します。これにより、過剰なサイクルタイム、頻繁な計画改訂、納期内生産に影響を与えるリソース割り当てのボトルネックなどの非効率性を特定します。この分析は、計画プロセスからの隠れた逸脱を明らかにし、最適化のためのデータ駆動型洞察を提供します。

生産計画のプロセスマイニングには、生産オーダーに紐づくイベントログがコアデータとして必要です。具体的には、生産オーダーID、アクティビティの説明、各アクティビティのタイムスタンプ、および担当ユーザーまたはシステムなどのデータポイントを要求します。この情報は、各生産計画の完全なジャーニーを再構築することを可能にします。

データ抽出と初期準備が成功した後、通常数週間以内に最初のプロセス可視化と主要業績評価指標(KPI)を確認できます。正確な期間はデータの量と複雑さ、およびデータの準備状況によって異なります。この初期段階は、データ品質を確認し、さらなる調査のための即時の領域を特定するのに役立ちます。

ボトルネックと逸脱を特定することで、プロセスマイニングは生産計画のサイクルタイムを短縮し、計画改訂の頻度を最小限に抑えるのに役立ちます。これにより、より効率的なリソース割り当て、生産スケジュールへの順守の改善、および納期内生産完了の増加が期待できます。最終的には、生産能力の最適化と緊急生産コストの削減につながります。

いいえ、プロセスマイニングは非侵襲的な分析手法です。ライブの運用システムに直接ではなく、お客様のシステムから抽出された過去のデータに基づいて動作します。データ抽出プロセスは、影響を最小限に抑えるように設計されており、多くの場合、オフピーク時間にスケジュールされたり、読み取り専用アクセスを使用したりします。

データ抽出は通常、お客様のシステムに組み込まれたレポートツール、API、または直接データベースクエリを使用します。これはシステムの設定とアクセス権限によって異なります。目標は、プロセスマイニング分析のために準備される構造化された形式(多くの場合CSVまたはデータベーステーブル)でイベントログデータを取得することです。当社の専門家が、安全で効率的な抽出プロセスをご案内いたします。

はい、その通りです。プロセスマイニングは、生産オーダーがたどるすべてのステップと経路を可視化し、承認のボトルネック、材料不足、予期せぬ手戻りループなど、遅延の正確な原因を特定することを可能にします。この詳細な視点により、根本原因の特定が迅速化され、リソースの割り当てが最適化されます。

主な技術的前提条件としては、関連するイベントログデータを抽出するために、ソースシステムのデータベースまたはそのレポーティング機能へのアクセスが必要です。さらに、プロセスマイニング用のプラットフォームまたはソフトウェアを利用しますが、これには独自のシステム要件がある場合があります。これらの側面については、セットアップ時に詳細なガイダンスを提供いたします。

実際のプロセス実行を計画されたスケジュールと正確にマッピングすることで、プロセスマイニングは逸脱がどこで、なぜ発生するのかを明らかにします。過剰なリードタイムに最も寄与するアクティビティを強調表示し、的を絞った改善を可能にします。このデータは、チームがプロセスを調整し、順守を改善する力を与えます。

プロセスマイニングは、材料不足や非効率なリソース割り当てに関連する遅延の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と生産フローに与える影響を可視化することで、実用的な洞察を提供します。これにより、材料の可用性を確保し、リソース全体で作業負荷を効果的にバランスさせるための予防的な対策が可能になります。

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