貴社の生産計画データテンプレート

アクティビティ名とは、生産オーダーのライフサイクル中に発生する特定のタスク、ステータス変更、またはイベントを指します。これらのアクティビティは、「生産オーダー作成済み」、「材料発行済み」、「生産完了」など、プロセスの連続的なステップを形成します。

プロセスマイニングでは、アクティビティはプロセスマップのノードです。これらのアクティビティの順序と頻度を分析することで、実際のワークフロー、標準プロセスからの逸脱、および手戻りや非効率性の領域が明らかになります。異なるアクティビティは、「オーダーリリース済み」と「生産開始」間の時間を測定するようなKPI計算のマイルストーンを定義するために使用できます。

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。

アクティビティ名は、システムステータスの変更、トランザクションコード、または生産オーダーオブジェクトに関連するイベントログから導き出されることがよくあります。

イベントタイムは、アクティビティが発生した正確な瞬間を記録します。このタイムスタンプは、イベントを時系列に並べ、プロセス内の異なるステップ間の期間を計算するために非常に重要です。これはプロセス分析の主要な時間データポイントとして機能します。

正確なタイムスタンプは、プロセスマイニングにおけるすべての時間ベース分析の基盤です。これらは、プロセスマップの構築、アクティビティ間のサイクルタイムの計算、待機時間の測定、ボトルネックの特定に使用されます。たとえば、「生産開始」と「生産完了」のイベントタイムの差は、オーダーの実際の生産期間を提供します。

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。

タイムスタンプは通常、ソースシステムのイベントログまたは文書変更履歴内の取引またはステータス変更記録と共に保存されます。

製造指示書IDは、製造の開始から完了まで、個々の製造ジョブや作業指示をユニークに識別するための主キーです。プロセスマイニングにおいてはcase識別子として、関連するすべてのactivity、timestamp、属性を紐付け、プロセス全体をエンドツーエンドで可視化する役割を果たします。

分析において、このIDは各製造指示書のライフサイクルを追跡するための基盤となります。これにより、計画、資材確認、リリース、実行、完了といった各ステージの進捗を正確に把握できるようになります。すべてのeventを製造指示書IDでグループ化することで、caseの所要時間の算出やプロセスパターンの特定、さらには特定のオーダーにおけるボトルネックの解明が可能になります。

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。

この識別子は通常、ソースシステムにおける製造または作業指示書のヘッダーテーブルまたは主要な文書で見つかります。

ソースシステム属性は、イベントデータが生成された元のアプリケーションまたはプラットフォーム（ERPやMESなど）を指定します。複数の統合システムが存在する環境では、このフィールドは異なるプロセスステップの発生元を区別するのに役立ちます。

ソースシステムを理解することは、データ検証、トラブルシューティング、およびガバナンスにとって重要です。異なるシステムはイベントを捕捉し定義する独自の方法を持つ可能性があるため、データにコンテキストを提供します。複雑な環境において、異なるソースシステムからのデータを分析することで、プラットフォーム間の統合遅延やプロセス分断を明らかにすることができます。

データガバナンスや複数のシステムにまたがるプロセスを分析するために不可欠な、データ発生源に関する重要なコンテキストを提供します。

この情報は、データ抽出の標準フィールドとして利用可能であるか、データ変換プロセス中に静的な値として追加することができます。

最終データ更新タイムスタンプは、データがソースシステムから最後に抽出された時点を示します。これは、分析対象データの鮮度と適時性を把握するために使用される技術的な属性です。

この属性は主にデータ管理と監視に用いられます。分析が最新情報に基づいていることを保証し、データエンジニアがデータセットの最新性を追跡するのに役立ちます。通常、直接的なプロセス分析には使用されませんが、データ整合性と結果への信頼性を維持するために不可欠です。

この技術フィールドはデータガバナンスにとって不可欠であり、データの鮮度を追跡し、分析が現在の情報に基づいていることを確認するのに役立ちます。

このタイムスタンプは通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成され、追加されます。

ユーザーIDは、プロセス内の特定のステップを実行した人物、または場合によってはシステムユーザーを識別します。これは、オーダーを作成したプランナー、承認した管理者、または生産ステップを確認したスーパーバイザーである可能性があります。

ユーザーID別にプロセスを分析することは、ワークロードの分散を理解し、トレーニングニーズを特定し、コンプライアンスを確保するのに役立ちます。例えば、特定のプランナーが頻繁な調整を必要とするオーダーを常に作成するか、または承認ステップが特定の個人によって頻繁に遅延するかを明らかにすることができます。この人間中心の分析は、パフォーマンス管理とリソース最適化のための貴重な洞察を提供します。

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。

ユーザー情報は、製造オーダーイベントの変更ログや取引履歴に記録されることが多く、これによりユーザーが特定のタイムスタンプとアクションにリンクされます。

プラント属性は、生産活動が行われる物理的な場所を特定します。これは、製造オーダーの地理的または組織的なコンテキストを提供します。

この属性は、異なる製造拠点間の比較分析に不可欠です。プラント別にプロセスデータをセグメント化することで、組織はパフォーマンスをベンチマークし、高パフォーマンスの拠点でのベストプラクティスを特定し、パフォーマンスの低い拠点でのシステム的な問題を明らかにすることができます。これにより、「どのプラントが最もスケジュール順守に優れているか？」や「材料の利用可能性の問題は特定の場所に集中しているか？」といった疑問に答えるのに役立ちます。

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。

プラントまたは場所は、製造オーダーの基本的な属性であり、通常、オーダーヘッダーレベルで定義されます。

製造オーダー状況は、「作成済み」、「リリース済み」、「進行中」、「完了」、「キャンセル済み」など、オーダーのライフサイクル内の状態を反映します。このステータスは、プロセス全体におけるオーダーの位置のスナップショットを提供します。

この属性は、根本原因分析に非常に有用です。「キャンセル済み」ステータスのオーダーでフィルタリングすることで、アナリストはキャンセルの理由を調査できます。期限内に完了したオーダーと遅延したオーダーのプロセスフローを比較することで、ステータス変更に関連するパターンを明らかにすることができます。また、特定のステータスに長期間留まっているオーダーを特定するのにも役立ちます。

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。

これは製造オーダーヘッダーの標準フィールドであり、オーダーがライフサイクルを進むにつれて更新されます。

製品IDは、製造オーダーの対象となる品目を指定します。これは完成品、半製品、または部品である可能性があります。これにより、生産計画プロセスが生産される特定の材料にリンクされます。

製品ID別にプロセスを分析することは、製品固有のバリエーションを理解するために不可欠です。特定の製品がより長いリードタイムを持ち、より多くの手直しが必要であるか、異なる生産パスをたどるかを特定するのに役立ちます。この種の分析により、大量生産製品の計画プロセスを最適化したり、複雑な少量生産品目の問題に対処したりするなど、ターゲットを絞った改善が可能になります。

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。

この識別子は製造オーダーにおける重要な情報であり、通常、オーダーヘッダーまたは品目詳細で見つかります。

計画数量は、製造オーダーで生産する予定の製品の量です。この値は、販売オーダーからの需要、予測、または在庫補充ポリシーに基づいて計画フェーズ中に設定されます。

この属性は、各製造オーダーの規模にコンテキストを提供します。これにより、大規模なオーダーまたは小規模なオーダーが遅延や品質問題によりつながりやすいかを分析できます。さらに、計画数量を最終完了数量と比較することで、歩留まり率、スクラップ率、および生産効率を計算するのに役立ちます。これらは、あらゆる製造業務における主要業績評価指標（KPI）です。

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。

計画または目標数量は、製造オーダーのヘッダーまたは明細詳細に配置される基本的なフィールドです。

計画終了日は、オーダーの全ての生産活動を完了するための目標タイムスタンプです。これは生産からのコミットメント日を表し、計画リードタイムの算出に用いられます。

計画開始日と同様に、この属性はスケジュール順守と納期遵守パフォーマンスの分析に不可欠です。計画終了日と実際の完了日を比較することで、納期差異が明らかになり、生産遅延の影響を定量化するのに役立ちます。計画終了日を頻繁に守れないオーダーを分析することで、能力計画、材料供給、または生産効率におけるシステム的な問題を浮き彫りにすることができます。

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。

これは製造オーダーヘッダーまたはスケジューリング詳細で見つかる標準的な計画日です。

計画開始日は、特定のオーダーの生産活動を開始するための目標タイムスタンプです。これはスケジューリングプロセスの主要な成果であり、実際のパフォーマンスを測定するためのベースラインとして機能します。

この日付は、スケジュール順守分析に不可欠です。計画開始日と実際の生産開始を比較することで、企業は開始時刻の差異を測定し、遅延の根本原因を特定できます。この分析は、計画精度の向上、製造現場の能力管理、および顧客へのタイムリーな配送確保のために非常に重要です。

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。

これは製造オーダーヘッダーまたはスケジューリング詳細で見つかる標準的な計画日です。

ワークセンターは、機械、組立ライン、または従業員のグループなど、生産ステップの実行を担当する特定のリソースを識別します。製造オーダーは、そのライフサイクル中に複数のワークセンターを通過する場合があります。

この属性により、生産プロセスの詳細なリソースレベル分析が可能になります。ワークセンター別にデータを分析することで、企業はリソース利用率を測定し、能力ボトルネックを特定し、同様の機械やラインのパフォーマンスを比較できます。これにより、「どのワークセンターが主要なボトルネックか？」や「特定の機械に関連する高い手直し率があるか？」といった重要な疑問に答えるのに役立ちます。

リソースレベルの分析を可能にし、能力ボトルネックを特定し、稼働率を測定し、特定の機械や生産ラインのパフォーマンスを追跡します。

ワークセンター情報は通常、製造オーダーの作業またはルーティングレベルで見つかります。

完了数量は、品質基準を満たし、オーダーによって生産された最終的な確認済みの品目量を表します。これは製造プロセスの実際の出力です。

この属性は、パフォーマンス測定にとって重要です。これを計画数量と比較することで、アナリストはオーダー達成率、歩留まり、スクラップなどの主要メトリクスを計算できます。計画数量と完了数量の間の不一致を分析することで、生産品質、機械性能、または材料問題に関連する問題を発見できます。これは生産プロセスの有効性を直接測定するものです。

生産プロセスの実際の出力を測定し、歩留まり、スクラップ、達成率などの重要なKPIの計算を可能にします。

この値は、オーダーからの完成品の数量を記録する入庫取引または生産確認から導き出されます。

資材利用可能ステータスは、必要な原材料や部品が生産開始に物理的に利用可能であるかどうかを示すフラグまたはインジケーターです。この確認は、製造現場へのオーダーリリース前の重要なステップとなります。

この属性は、材料不足が生産スケジュールに与える影響を分析する上で鍵となります。資材の利用不可能性とオーダーリリースまたは生産開始の遅延を関連付けることで、組織は不適切な材料計画によるコストを定量化できます。この分析により、在庫管理、調達プロセス、サプライヤーとの連携が改善され、必要な時に資材が確実に利用可能となり、生産ラインでの高コストな中断を防ぐことができます。

材料不足が生産遅延に与える影響を直接測定し、調達および在庫管理における問題を特定し対処するのに役立ちます。

このステータスは、リリース前に製造オーダーに対して実行される資材利用可能チェック取引またはバッチジョブの結果であることが多いです。

製造オーダータイプは、ビジネス目的に基づいてオーダーを分類します。一般的なタイプには、通常の需要を満たすための標準生産、不良品を修正するための手直しオーダー、新製品開発用のプロトタイプオーダー、または特注リクエスト用の特別オーダーなどがあります。

オーダータイプ別にプロセスを分析することは非常に洞察に富みます。これにより、異なる種類の作業のプロセスフローとパフォーマンスを比較できます。例えば、手直しオーダーは標準オーダーとは異なるパスをたどり、異なるサイクルタイムを持つことが予想されます。各オーダータイプの量とプロセス効率を理解することは、リソース計画と特定のビジネスニーズに合わせたプロセス最適化の取り組みに役立ちます。

オーダーのビジネス目的に応じて分析をセグメント化し、標準オーダー、手直しオーダー、または特殊オーダーに対する異なるプロセス挙動を明らかにすることを可能にします。

これは製造オーダーの設定フィールドであり、処理方法を制御するためにオーダー作成時に選択されることが多いです。

終了時刻は、アクティビティの完了を示すタイムスタンプです。多くのアクティビティは瞬時に完了し、開始時刻のみを持つ一方で、中には測定可能な期間を伴うものもあります。そのようなアクティビティでは、終了時刻がその完了を示します。

終了時刻が利用可能な場合、アクティビティの期間をより正確に分析できます。これは、「品質検査」のような時間のかかるタスクや特定の生産作業において特に有用です。終了時刻と開始時刻の差を計算することで、アナリストは個々のステップの正確な処理時間を測定し、ステップ間の待機時間と区別することができます。

瞬時ではないタスクのアクティビティ期間を正確に計算することを可能にし、処理時間と待機時間を区別するのに役立ちます。

これは、生産確認や検査記録など、システムに明確な開始イベントと停止イベントがログ記録されている活動でよく利用可能です。