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在庫管理の改善

SAP S/4HANAにおける在庫最適化の6ステップガイド
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在庫管理の改善
課題 (10) 目標 (10) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

SAP S/4HANAにおける在庫管理を効率的に最適化

在庫管理では、非効率な保管、移動の遅延、不正確な在庫数といった課題が頻繁に発生します。当社のプラットフォームは、お客様の在庫ライフサイクル全体におけるボトルネックを特定し、保管スペースの最適化、在庫切れの最小化、受注処理の向上を支援します。

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

在庫管理の最適化がビジネスに不可欠な理由

効果的な在庫管理は効率的な業務運営の要であり、収益性、顧客満足度、サプライチェーンの強靭性に直結します。変化の激しいビジネス環境において、SAP S/4HANAシステム内での在庫管理の非効率性は、過剰な在庫保持コスト、商品の陳腐化、緊急配送費など、多額の隠れたコストにつながる可能性があります。さらに重要なのは、不正確な在庫レベルや移動の遅延が在庫切れを招き、生産スケジュールを乱し、顧客の需要に応えられなくなることで、最終的にブランドの評判を損なう恐れがあることです。

SAP S/4HANAはトランザクション記録のための堅牢なプラットフォームを提供しますが、実際の在庫の最初から最後までの流れを把握し、ボトルネックを特定し、標準プロセスからの逸脱を明らかにするには、より深い分析的アプローチが必要です。単に在庫レベルを追跡するだけでは不十分です。棚入れにかかる時間、内部移送の効率、在庫差異の原因についての洞察が必要です。この深い理解こそが、在庫管理のサイクルタイムを短縮し、在庫フットプリント全体を最適化しようとする組織にとって不可欠なのです。

プロセスマイニングが在庫プロセスを可視化する仕組み

プロセスマイニングは、SAP S/4HANAシステムの生のイベントデータを実用的な洞察に変換することで、在庫管理を分析・改善するための強力なレンズを提供します。MATDOC、MARD、MCHB、MSEG、MKPFといったテーブルにある豊富なトランザクションデータを活用することで、プロセスマイニングは各在庫バッチ/ロットの完全なライフサイクルを再構築します。この包括的な視点により、入庫から最終的な出庫や廃棄に至るまでのすべての移動とステータスの変化を追跡します。

従来のレポートやビジネスインテリジェンス（BI）ツールとは異なり、プロセスマイニングは何が起きたかを示すだけでなく、それが「どのように」起きたかを可視化し、すべてのバリエーションや逸脱を含む実際のプロセスフローを明らかにします。主要なアクティビティのサイクルタイムを正確に測定し、一般的な手戻りを特定し、人的介入やシステムの遅延がボトルネックを生んでいる箇所をピンポイントで特定できます。これにより、「入庫から棚入れ完了までの平均リードタイムは？」「在庫棚卸が大幅な調整につながる頻度は？」「どの特定の倉庫場所やSKUカテゴリで内部移動や差異が最も多く発生しているか？」といった重要な問いに答えることができます。この能力により、SAP S/4HANA環境における在庫管理をどこでどのように改善すべきかを正確に判断できるようになります。

プロセスマイニングで明らかになる主な改善領域

SAP S/4HANAの在庫管理にプロセスマイニングを適用することで、以下の重要な領域を改善のターゲットにできます：

  • 棚入れ効率の向上: 「Goods Receipt Recorded（入庫記録済）」から「Put-away Completed（棚入れ完了）」までの経過時間を分析します。リソースの制約、非効率なルート、システム関連の保留など、一般的な遅延とその根本原因を特定し、在庫をより早く利用可能な状態にします。
  • 内部物流と移送の最適化: 「Stock Moved Internally（内部在庫移動）」アクティビティを含む、内部の在庫移動を可視化します。不要な移送、保管棚間や倉庫間の長い移動時間、内部物流を合理化してハンドリングコストを削減し、アクセスを高速化する機会を明らかにします。
  • 在庫精度の向上と調整の防止: 「Inventory Discrepancy Adjusted（在庫差異調整済）」イベントの頻度と規模を追跡します。これらの調整につながることが多い先行アクティビティや条件を理解し、より高い在庫精度を維持するための予防策を講じることができます。
  • オーダーフルフィルメントのボトルネック解消: 「Picking Initiated（ピッキング開始）」、「Picking Completed（ピッキング完了）」、「Packing Completed（梱包完了）」のアクティビティの効率を分析します。アウトバウンド物流や顧客への配送時間に影響を与える遅延を特定し、より迅速で信頼性の高いフルフィルメントプロセスに直接貢献します。
  • コンプライアンスと品質管理: 入庫後の品質検査プロセスが遵守されているかを確認します。必要なチェックを回避しているケースや、品質検査プロセス自体が遅延の原因となっている箇所を特定し、製品品質と規制遵守を確実にします。

期待される成果：ビジネスへの測定可能なメリット

SAP S/4HANAの在庫管理データにプロセスマイニングを適用することで、以下のような大きな測定可能なメリットが期待できます：

  • 在庫保持コストの削減: 過剰在庫や滞留在庫を招くプロセスの非効率性を特定・排除することで、保管スペースの利用を最適化し、在庫を最小限に抑えます。これにより、在庫に縛られている資本を直接的に削減できます。
  • 在庫サイクルタイムの短縮: ターゲットを絞ったプロセス最適化により、入庫から出庫までアイテムが倉庫に滞在する総時間を大幅に短縮します。これにより、在庫回転率とキャッシュフローが向上します。
  • オペレーション効率の向上: 棚入れ、内部移送、ピッキングのプロセスを合理化し、手作業によるミスの削減、労務コストの低減、スループットの向上を実現します。
  • 在庫精度の改善: 差異とその原因をリアルタイムで把握し、正確な在庫を確保するためのプロアクティブな対策を可能にします。これは効果的な計画立案と在庫切れ防止に不可欠です。
  • 顧客満足度の向上: 内部物流の最適化と遅延の削減により、迅速かつ信頼性の高いオーダーフルフィルメントを実現し、サービスレベルの向上と顧客ロイヤルティに直接貢献します。
  • コンプライアンスの強化: 品質検査や危険物ハンドリングなど、すべての在庫関連プロセスが社内ポリシーや外部規制に一貫して準拠していることを確実にします。

在庫管理プロセス改善の第一歩

これらのメリットを享受するための第一歩は、実際のプロセスを理解することです。当社のプロセスマイニング・アプローチは、プロセスマイニングの広範な専門知識を必要とせずに、SAP S/4HANAデータに接続し、在庫管理プロセスを可視化し、実行可能な洞察を特定するための構造化されつつも柔軟な方法を提供します。既存のSAP S/4HANAへの投資をより効果的に活用し、想像以上に早く、在庫業務の変革と具体的な改善の実現を開始できます。今すぐ在庫管理の改善方法の検討を始めましょう。データに基づいた意思決定により、在庫管理のサイクルタイムを短縮し、サプライチェーン全体の効率を高めてください。

在庫管理 在庫管理 倉庫業務 サプライチェーン ロジスティクス 資材管理 在庫最適化 在庫切れ防止

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

商品が倉庫に到着しても、受入ドックから指定された保管棚への移動に時間がかかりすぎることがあります。これにより在庫の利用開始が遅れ、受入エリアでボトルネックが発生し、滞船料の発生や商品の損傷を招く恐れがあります。この非効率性は、後続の業務や倉庫全体の処理能力に直接影響します。ProcessMindは、SAP S/4HANAにおける各在庫バッチの棚入れライフサイクル全体を可視化し、入庫から棚入れ完了までの具体的な遅延を特定します。リソースの競合、最適でないルート、特定の倉庫ゾーンなどの根本原因を浮き彫りにし、保管とフローを最適化するためのターゲットを絞った改善を可能にします。

在庫は頻繁に異なる保管ビン、ゾーン、または倉庫間で移動させる必要があります。生産、集約、受注処理のいずれにおいても、これらの内部移動に遅延が生じると、生産ラインの停止、ピッキングの遅延、納期遅延につながり、最終的には運用コストの増加と顧客満足度の低下を招きます。ProcessMindは、SAP S/4HANA内の個々の在庫バッチを追跡することで、すべての内部在庫移動の実際の経路と期間をマッピングします。予期せぬ遠回り、移動ステップ間の過剰な待機時間、これらの遅延に寄与している特定の場所やユーザーグループを明らかにし、プロセスの再設計と内部ロジスティクスの最適化を可能にします。

SAP S/4HANAにおける実地棚卸とシステム記録の間に継続的な差異があると、重大な運用上の問題を引き起こします。この不正確さは、予期せぬ在庫切れ、過剰な安全在庫、緊急購入、および保管コストの増加につながります。また、正確な需要予測と生産計画をほぼ不可能にし、在庫データへの信頼を損ないます。ProcessMindは、各バッチの棚卸しと調整活動を分析し、差異のパターンを明らかにします。品目受領、内部移動、ピッキングなどのエラーが頻繁に発生するプロセスを特定し、調整の頻度と規模を特定することで、SAP S/4HANA環境全体で管理を強化し、データ整合性を向上させるのに役立ちます。

ピッキング開始から梱包完了までのプロセスは、顧客の納期期待に応えるために極めて重要です。最適でないピッキングルート、ピッキングと梱包間の遅延、または梱包ステーションでのボトルネックといった非効率性は、注文リードタイムを直接延長させます。これは、顧客不満、販売機会損失、および緊急配送における追加の輸送コスト増加につながる可能性があります。ProcessMindは、SAP S/4HANAにおける各在庫ロットのピッキングと梱包の段階を詳細に可視化します。活動期間のばらつき、一般的な手戻りループ、または並行実行の非効率性を特定します。この分析は、リソース配分、倉庫レイアウト、およびピッキング戦略の最適化に役立ち、受注処理の速度と精度を大幅に向上させます。

注文が準備できた後、SAP S/4HANAでの出庫記録に遅延が生じると、製品が遊休状態になり、収益を生まないことになります。これらの遅延は、管理上のボトルネック、システムアクセス問題、または手動での確認作業によって引き起こされる可能性があります。このような非効率性はキャッシュフローに影響を与え、顧客への請求を遅らせ、サプライチェーン全体の速度を低下させる可能性があります。ProcessMindは、個々の在庫バッチにおける梱包完了から出庫記録までの間隔を追跡することで、特定のボトルネックを明らかにします。どのユーザー、部門、またはトランザクションタイプがこれらの遅延に最も寄与しているかを特定でき、組織はSAP S/4HANA内での出庫プロセスを効率化し、収益サイクルを加速できるようになります。

返品された品目は、長期間にわたり宙ぶらりんの状態に置かれ、貴重な倉庫スペースを消費し、資金を滞留させることがよくあります。検査、修理、処分いずれの目的であっても、返品処理が遅れると、販売可能在庫への再統合や適切な償却が遅れ、維持費の増加や在庫流動性の低下につながります。ProcessMindは、SAP S/4HANAにおいて、返品された在庫バッチが倉庫に受け入れられてから、その後のすべての活動に至るまでの完全な道のりを追跡します。これにより、各ステージで実際に費やされた時間を明らかにし、品質チェックや処分決定におけるボトルネックを特定し、リバースロジスティクスプロセスを最適化して資金とスペースを解放するのに役立ちます。

陳腐化、期限切れ、または破損した在庫を非効率的に管理すると、多大な維持費用、保管スペースの無駄、および潜在的な規制不遵守につながります。これらの品目の特定、分離、正式な廃棄・処分に遅延が生じると、帳簿上に残り続け、在庫評価を歪め、財務実績に悪影響を及ぼします。ProcessMindは、SAP S/4HANAで有効期限や特定のステータスコードが設定された品目に焦点を当て、在庫バッチのライフサイクルを分析します。廃棄・処分処理がされるまでの在庫滞留期間を明らかにし、プロセスの逸脱、ボトルネック、長期保有による財務的影響を浮き彫りにすることで、プロアクティブな管理を可能にします。

入庫後に品質検査が必要な商品は、長期間放置されることがあり、棚入れ、生産、または販売への利用開始を遅らせます。これらのボトルネックは、リソースの制約、非効率なサンプリングプロセス、または不明確なワークフローに起因することがあります。結果として生じる遅延は、在庫回転率、生産スケジュール、そして最終的には顧客満足度に影響を及ぼします。ProcessMindは、SAP S/4HANAにおける個々の在庫バッチについて、「Goods Receipt Recorded（入庫記録済）」から「Quality Inspection Performed（品質検査実施）」およびその後のリリースまでにかかった時間を可視化します。重大な遅延が発生している箇所を特定し、ボトルネックの原因となっている特定の検査ポイント、品目タイプ、あるいはユーザーグループまでも明らかにし、ターゲットを絞ったプロセス最適化を可能にします。

不適切な入庫戦略と非効率な内部移動は、倉庫スペースの最適でない利用につながります。これにより、通路の混雑、ピッキングや内部転送のための移動距離の増加、そして高価な追加保管の必要性が生じます。これは全体的な運用効率を妨げ、在庫管理に不要なオーバーヘッドを追加します。ProcessMindは、SAP S/4HANA内の在庫バッチの移動経路と保管場所を分析することで、非効率なスペース利用のパターンを特定します。入庫が不整合である領域や、頻繁かつ不要な内部移動が発生している領域を特定し、保管レイアウトの最適化、無駄なスペースと移動時間の削減の機会を提案します。

SAP S/4HANAにおいて、計画外または不明な理由による手動の在庫調整が大量に発生している場合、多くの場合プロセスに根本的な問題があることを示しています。これらの調整は、入庫、ピッキング、内部移送でのエラーを隠蔽し、在庫データへの信頼性を低下させるだけでなく、修正に多大な手作業を要するため、業務効率と財務の正確性に悪影響を及ぼします。ProcessMindは、各在庫バッチの「Inventory Discrepancy Adjusted（在庫差異調整済）」の全事例を特定し、それらを先行するアクティビティに関連付けます。調整の頻度、量、および根本原因を定量化することで、プロセスの破綻がどこで起きているか、誰が調整を行っているかを明らかにし、手作業による介入を減らしてプロセスの堅牢性を高めることを可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

効率的な棚入れは、倉庫の混雑を緩和し、在庫を迅速に利用可能にするために極めて重要です。このプロセスの遅延は後続の業務に直接影響し、商品が到着しているにもかかわらず在庫不足を招く可能性があります。棚入れを迅速化することで、在庫管理における倉庫全体の流れと業務効率が向上します。ProcessMindは、「Goods Receipt Recorded（入庫記録済）」から「Put-away Completed（棚入れ完了）」までにかかった正確な時間を可視化し、ボトルネックや遅延が発生している特定の在庫バッチを特定するのに役立ちます。リソース配分や非効率なルートなどの根本原因を分析することで、組織は棚入れ時間を大幅に短縮するための改善をピンポイントで実施し、SAP S/4HANA上での迅速な在庫確保を実現できます。

内部振替の遅延は、場所間の効率的な在庫移動を妨げ、生産スケジュール、受注処理、および全体的な運用アジリティに影響を与えます。これらの遅延を最小限に抑えることで、必要な資材が、必要な時に、必要な場所にあることを保証し、混乱を防ぎ、倉庫内のスムーズなワークフローを維持します。ProcessMindは、「在庫内部移動」などのアクティビティにかかる実際のリードタイムを明らかにし、過度な遅延が発生している振替経路や、関連する特定のリソースやステップを浮き彫りにします。このインサイトにより、内部ロジスティクスを最適化するための的を絞った介入が可能となり、SAP S/4HANAにおける在庫管理の振替時間を短縮し、応答性を向上させる可能性があります。

不正確な在庫棚卸は、在庫切れ、過剰在庫、そして信頼性の低い計画立案を招きます。精度を向上させることで、記録上の在庫レベルと実在庫を確実に一致させ、フルフィルメント・エラーを防止し、安全在庫の必要量を削減し、在庫管理における購買や販売の意思決定のための信頼できる基盤を提供できます。ProcessMindは、「Inventory Count Performed（在庫棚卸実施）」と「Inventory Discrepancy Adjusted（在庫差異調整済）」イベント間の差異を分析し、その原因を遡って追跡します。調整の頻度や原因を把握することで、ProcessMindは手順の不備やデータ入力エラーをピンポイントで特定し、差異の劇的な削減と、SAP S/4HANAにおける在庫データの品質向上に向けた改善を促進します。

受注処理の速度は、顧客満足度と競争優位性に直接影響します。注文受領から出庫までの時間を短縮することで、顧客は製品をより早く受け取ることができ、顧客満足度の向上、苦情の減少、そしてリピートビジネスの増加につながる可能性があります。ProcessMindは、「ピッキング開始」から「梱包完了」を経て「出庫記録」に至るフルフィルメントプロセスのエンドツーエンドビューを提供します。最も時間のかかるステップとボトルネックを特定し、組織がワークフローを合理化し、ピッキングルートを最適化し、各在庫バッチ/ロットの全体的なサイクルタイムを短縮することで、SAP S/4HANAにおける配送速度を向上させることができます。

出庫の遅延は、配送期限の超過、受注の未達、そして最終的には収益の損失につながる可能性があります。合理化された出庫プロセスは、ピッキングと梱包の後に製品が迅速に発送されることを確実にし、効率的なアウトバウンド物流を維持し、健全な販売パイプラインを支えます。ProcessMindは「Goods Issue Recorded（出庫記録済）」アクティビティの効率に焦点を当て、遅延の予兆を特定します。出庫に至るまでの流れを分析することで、組織は書類、承認、またはリソースの可用性に関する問題を検出し、SAP S/4HANAの在庫管理におけるこの重要なステップを加速させるプロセスの再設計を可能にします。

返品の効率的な処理は、在庫に縛られる資本を最小限に抑え、返金や交換を迅速化するために不可欠であり、これが顧客ロイヤルティの向上につながります。また、処理が早ければ返品された商品をより迅速に再在庫化または処分でき、保管コストや陳腐化のリスクを軽減できます。ProcessMindは、「Return Goods Processed（返品処理済）」からその後の品質チェック、棚入れまたは処分に至るまで、返品商品の全ライフサイクルをマッピングします。検査、意思決定、または物理的な移動における遅延を浮き彫りにすることで、ProcessMindは返品ワークフローの最適化を支援し、処理リードタイムを短縮してSAP S/4HANA内での在庫管理の資本効率を向上させます。

陳腐化した在庫や期限切れの在庫を保持することは、多額の保持コストを発生させ、貴重な倉庫スペースを占有し、しばしば評価減を招きます。このような在庫をプロアクティブに特定・削減することで、財務パフォーマンスを向上させ、在庫の健全性を最適化し、回転の速い価値ある商品にリソースを割り当てることができます。ProcessMindは、各在庫バッチ/ロットの「Expiration Date（有効期限）」や「Inventory Status（在庫ステータス）」属性を追跡し、移動がないまま期限が迫っている、あるいは期限を過ぎたバッチ、または陳腐化フラグが立てられたバッチを特定できます。これらの状態に至るパターンを分析することで、ProcessMindは需要計画や品目ライフサイクル管理における上流の問題を特定し、SAP S/4HANA内でのより効果的な予防策を可能にします。

品質検査の遅延は、商品が利用可能在庫に移動されるのを妨げ、サプライチェーンの停滞を引き起こし、生産や販売に悪影響を及ぼす可能性があります。このサイクルを加速させることで、資材がより迅速に承認され使用可能な状態になり、全体の在庫フローが改善され、待ち時間が短縮されます。ProcessMindは、「Goods Receipt Recorded（入庫記録済）」から「Quality Inspection Performed（品質検査実施）」、そしてその後のリリースまでの期間を可視化します。検査時間が長期化している特定のバッチや仕入先をピンポイントで特定し、リソースのボトルネックや非効率なサンプリングプロセスなどの根本原因の解明を支援することで、SAP S/4HANA在庫管理における商品の早期利用開始を可能にします。

倉庫スペースの非効率な使用は、運営コストの増大を招き、成長を制限する可能性があります。保管活用を最適化することで、利用可能なスペースを効果的に使用し、拡張の必要性を減らし、物理的な移動を合理化して倉庫全体の効率を向上させることができます。ProcessMindは「Warehouse Location（倉庫の場所）」と「Storage Bin（棚番）」属性を分析し、「Put-away Initiated（棚入れ開始）」から「Put-away Completed（棚入れ完了）」、さらにその後の内部移動に至るまで、在庫バッチが倉庫内をどのように移動するかを追跡します。実際の保管パターンと最適な戦略をマッピングすることで、十分に活用されていないエリアや非効率な棚入れロジックを浮き彫りにし、SAP S/4HANA内でのより優れたスペース管理を可能にします。

頻繁な手動の在庫調整は、潜在的なプロセスの欠陥、データ入力ミス、または在庫の正確性を損ない、スタッフの貴重な時間を浪費するシステム上の問題を示唆しています。これらの調整を最小限に抑えることで、データの完全性が向上し、労務コストが削減され、自動化された在庫システムへの信頼が高まります。ProcessMindは「Inventory Discrepancy Adjusted（在庫差異調整済）」のあらゆる事例を特定し、それらのイベントを以前のアクティビティやユーザーのアクションに関連付けることができます。これらの手動介入の背後にあるトリガーやパターンを明らかにすることで、ProcessMindは不正確さの根本原因の特定を支援し、プロセスの自動化やSAP S/4HANA内での手動修正への依存を減らすための是正措置を可能にします。

在庫管理のための6ステップ改善パス

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実行
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

SAP S/4HANA在庫管理データ向けに調整された、事前設定済みExcelテンプレートにアクセスします。このテンプレートは、生のプロセスデータに正しい構造を提供します。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
その重要性

標準化されたテンプレートを使用することで、データの整合性と正確性が確保され、信頼性の高いプロセスの分析や改善点の特定に不可欠です。

期待される成果

SAP S/4HANA在庫管理に完全に適合した、すぐに使えるデータ抽出テンプレートです。

提供内容

SAP S/4HANAにおける在庫の非効率性を解明

ProcessMindは、お客様の完全な在庫ライフサイクルを視覚的にマッピングし、実際のプロセスフローと隠れた逸脱を明らかにします。ボトルネックとパフォーマンスに関する深いインサイトを獲得し、戦略的な改善を推進しましょう。
  • 実際の在庫移動フローを可視化
  • 非効率な入庫プロセスを特定
  • 在庫切れの根本原因を解明
  • データで保管スペース利用率を最適化
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による在庫業務の最適化

SAP S/4HANAの在庫バッチおよびロットデータを分析することで、プロセスマイニングは重要なボトルネックと非効率性を明らかにします。これらのインサイトは、主要な在庫管理指標の大幅な改善につながります。

0 %
より迅速な入庫サイクル

平均入庫時間の短縮

プロセスマイニングは入庫におけるボトルネックを明らかにし、倉庫フローの最適化と販売のための在庫の迅速な確保を可能にします。
0 %
手動調整の削減

在庫データ修正の削減

在庫差異の根本原因を特定することで、企業はコストとミスの多い手動調整の必要性を減らすことができます。
0 %
迅速な受注処理

注文から配送までのリードタイム短縮

ピッキングおよび出庫プロセスを最適化することで、受注処理の迅速化につながり、顧客満足度と運用効率を大幅に向上させます。
0 %
陳腐化在庫の削減

廃棄/処分された在庫の削減

プロセスマイニングは、陳腐化または期限切れ在庫につながる問題を特定し、無駄を最小限に抑え、維持費用を削減するのに役立ちます。
0 %
在庫精度の向上

在庫記録信頼性の向上

差異の原因を理解することで、企業は在庫データの信頼性を向上させ、より良い計画と欠品削減につなげることができます。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

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

製品の特定の数量に対する一意の識別子であり、そのライフサイクルを追跡するためのケースIDとして機能します。

その重要性

これは、関連するすべての在庫イベントを単一のケースに連結し、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にする中核となる識別子です。

在庫活動がシステムに記録された正確な日付と時刻。

その重要性

このタイムスタンプはイベントを時系列に並べ、すべての期間およびパフォーマンス計算の基盤となります。

管理されている製品または資材の一意の識別子。

その重要性

製品ごとの分析をセグメント化することで、特定の品目に特有のパターンや問題を明らかにすることができます。

SAPでトランザクションを実行した担当者のユーザーID。

その重要性

説明責任を明確にし、ユーザー特有の行動、トレーニングの必要性、またはコンプライアンス問題を特定するのに役立ちます。

SAPにおいて、在庫移動の転記方法を管理する3桁のキーです。

その重要性

各在庫イベントを正確かつ技術的に分類することで、アクティビティの導出や詳細な分析に不可欠な情報を提供します。

工場や配送センターなど、在庫が保管されている施設を表す組織単位。

その重要性

異なる会社の拠点間で在庫プロセスとパフォーマンスを比較することを可能にします。

プラント内で在庫が物理的に保管されている特定の場所です。

その重要性

プラント内の在庫ロケーションを詳細に表示し、内部移動と保管効率の分析に役立ちます。

在庫移動に関わる資材の数量。

その重要性

各アクティビティにおける資材の量を定量化し、スループット、廃棄量、調整の影響の分析を可能にします。

在庫移動の理由を示すコードです。

その重要性

予期せぬ在庫移動の「理由」を解明し、的を絞った根本原因分析を可能にします。

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

在庫バッチが倉庫に最初に入庫されることを記録します。通常、サプライヤーまたは生産拠点からの入庫です。このイベントは、品目受領時にSAP S/4HANAで品目伝票が作成されることで明確に捕捉されます。

その重要性

これは在庫ライフサイクルにおける主要な開始イベントです。この活動から入庫などの他の活動までの時間を分析することは、受入ドックの効率を測定するために重要です。

バッチが品質検査に合格し、使用または保管可能になったことを示します。これは、品質検査在庫から自由利用可能在庫などの別の在庫タイプへの明示的な振替転記として記録されます。

その重要性

このマイルストーンは品質プロセスの完了を示し、在庫が利用可能になります。ここでの遅延は、生産またはフルフィルメントにおいて重大な下流の問題を引き起こす可能性があります。

受領またはステージングエリアから最終保管場所またはビンへのバッチの物理的な移動を表します。これはSAPで振替転記品目伝票として記録されます。

その重要性

入庫プロセスを完了します。この活動の完了にかかる時間（入庫時間として知られる）は、倉庫効率にとって重要なKPIです。

実地棚卸数またはその他の差異によって生じる在庫数量の変更を記録します。このイベントは、帳簿在庫を実地棚卸数と一致させるために明示的に調整します。

その重要性

これらの調整は、在庫の正確性を維持するために極めて重要です。調整の頻度が高いことは、在庫の取り扱い、セキュリティ、またはデータ入力における根本的な問題を示唆しています。

出庫プロセスの最終ステップを記録し、バッチの所有権が顧客または運送業者に移転されます。これは、在庫を減らし、会計に転記する明示的なトランザクションです。

その重要性

これは受注処理プロセスの主要な完了イベントです。オンタイム配送の測定と、全体の受注処理サイクルタイムの計算に不可欠です。

生産オーダーまたはプロセスオーダーによる在庫バッチの消費を表します。このトランザクションは在庫を減らし、資材コストを製造オーダーに割り当てます。

その重要性

これは主要な消費イベントであり、コンポーネントの在庫ライフサイクルの終了を示します。生産のための資材可用性と消費パターンを分析するために重要です。

在庫バッチの最終的な処分を記録し、在庫記録から永久に削除します。これは通常、期限切れ、破損、または陳腐化在庫に対して行われます。

その重要性

これは財務損失を表す終了イベントです。廃棄イベントを分析することで、在庫の陳腐化、取り扱い手順、または需要予測に関する問題を特定するのに役立ちます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、SAP S/4HANAのシステムログを分析することで、在庫業務の実際のフローを明らかにします。これにより、入庫の遅延や内部振替の遅延といった重要なボトルネックを特定し、在庫切れや高額な在庫コストなどの問題につながる非効率性を発見します。これにより、プロセスが理想的な経路から正確にどこで逸脱しているかを特定し、根本原因を理解することができます。

プロセスマイニングを実施するには、在庫に関連するすべての活動で構成されるイベントログが必要です。主要なデータポイントには、例えば在庫バッチ/ロットなどのケース識別子、実行された活動、および各アクションのタイムスタンプが含まれます。このデータは通常、SAP S/4HANA内の資材移動、出庫、入庫、品質検査を記録するさまざまなテーブルから抽出されます。

SAP S/4HANAからのデータ抽出や最初のプロセスモデル作成を含む初期セットアップは、通常、数週間から数ヶ月かかる場合があります。この期間は、既存のデータインフラの複雑さや分析したい在庫プロセスの具体的な範囲によって異なります。一度設定が完了すれば、その後の分析は大幅に迅速になります。

棚入れ完了時間の短縮、内部在庫移動遅延の削減、および在庫精度の向上といった具体的な改善が期待できます。プロセスマイニングは、受注から納品までのサイクルタイム改善、陳腐化・期限切れ在庫の最小化、および倉庫保管利用率の最適化にも役立ちます。これらの最適化により、大幅なコスト削減と業務効率の向上が実現します。

プロセスマイニングは通常、SAP S/4HANAから履歴トランザクションデータを抽出することで機能し、リアルタイムの運用プロセスと直接統合するわけではありません。抽出されたこのデータに対して分析を実行し、パターンや逸脱を特定します。リアルタイム運用統合ではありませんが、一部のソリューションでは、ほぼリアルタイムのモニタリングとインサイトのために継続的なデータ取り込みを提供しています。

はい、プロセスマイニングは、繰り返し発生する手作業による調整の根本原因を特定するのに非常に効果的です。実際のプロセスフローを可視化し、理想的なパスと比較することで、人間による介入が必要となる特定の逸脱、自動化されていないステップ、またはトレーニングの不足を発見できます。このデータに基づいた洞察により、手作業を削減するための的を絞った是正措置を講じることができます。

プロセスマイニングは、個々の在庫バッチやロット、特定の移動タイプ、およびユーザーのアクションをそのライフサイクル全体にわたって追跡することで、極めて詳細なビューを提供します。これにより、遅延につながる特定の経路を分析し、どのステップが順序外で実行されているかを特定し、標準プロセスから逸脱している個々の品目伝票さえも特定できます。この深いインサイトは、正確な最適化にとって不可欠です。

プロセスマイニングは、一度限りの詳細な分析と継続的なプロセスモニタリングの両方に利用できます。初期分析で改善の鍵となる領域が特定された後、変更を実施し、その影響をプロセスマイニングで継続的に追跡することが可能です。これにより、継続的な最適化が可能になり、在庫プロセスが常に効率的であることを保証します。

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