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生産計画を改善

Dynamics 365の生産計画を改善するための6ステップガイド。
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Dynamics 365で生産計画を最適化し、最高の効率を実現する

非効率な生産計画は、目標達成の失敗やリソースの無駄につながる可能性があります。当社のプラットフォームは、需要予測からオーダー完了までの正確なボトルネックを特定するのに役立ちます。実践的な改善を通じて、業務を合理化し、リードタイムを短縮し、全体的な効率を向上させる方法を発見してください。

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

Dynamics 365 Manufacturingで生産計画の効率を最大化する

効果的な生産計画は、特にMicrosoft Dynamics 365 Manufacturing内で複雑なプロセスを管理する上で、あらゆる製造業の根幹をなすものです。リソース配分や材料調達から、生産スケジュール、納期コミットメントまで、すべてを決定づけます。計画が非効率であれば、その影響は甚大であり、納期遅延、運用コストの増大、過剰な在庫、そして最終的には顧客満足度の低下につながります。この重要なプロセスを理解し最適化することは、単に目標達成のためだけでなく、回復力と収益性のある製造業の未来を築くことにつながります。

プロセスマイニングが生産フローをどのように明らかにするか

プロセスマイニングは、実際の生産計画プロセスに対し、比類のない視点を提供し、従来のレポートでは見落とされがちな隠れた非効率性を明らかにします。Microsoft Dynamics 365 Manufacturingシステムからのイベントログを分析することで、プロセスマイニングは、初期の需要予測から最終完了、そしてパフォーマンス分析まで、すべての製造オーダーの完全なプロセスジャーニーを再構築します。この詳細な分析により、実際のプロセスフローを可視化し、理想的な計画からの逸脱を特定し、ボトルネックがどこで発生しているかを正確に特定できます。各アクティビティが実際にどれくらいの時間を要しているか、リソースが効果的に活用されているか、材料の可用性が一貫して生産開始を遅らせていないかを確認できます。この機能は、遅延の根本原因を特定し、Dynamics 365環境内での全体的なサイクルタイムとコストへの影響を理解する上で不可欠です。

生産計画改善のための主要領域

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングを活用することで、改善すべき具体的な領域を特定できます。以下を発見できます。

  • スケジューリング上のボトルネック: 製造オーダーが頻繁に停滞し、全体的な製造サイクルタイムの遅延を引き起こす特定の作業センター、生産ライン、または工程を特定します。これにより、能力を最適化したり、リソースを再配分したりするための集中的な介入が可能になります。
  • リソース活用のギャップ: 機械や労働力が最適に利用されているか、あるいは利用率の低い期間や過度の競合が発生していないかを理解し、効率と生産量への影響を把握します。
  • 材料の可用性に関する課題: 材料不足が計画された開始日と実際の生産開始にどのように影響するかを追跡し、調達戦略と在庫レベルを改善するのに役立てます。
  • プロセス上の逸脱: 製造オーダーが計画されたルーティングや標準作業手順から逸脱する事例を発見し、潜在的なトレーニングニーズやプロセス上のギャップを示します。
  • リードタイム短縮の機会: 全体的なリードタイムに不均衡に寄与する活動を特定し、これらのステップを合理化または自動化して生産を加速させ、生産計画のサイクルタイムを短縮することを可能にします。

最適化された生産計画の測定可能な成果

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングの洞察を適用することで、実質的かつ測定可能なメリットを達成できます。製造サイクルタイムの大幅な短縮が期待でき、製品の迅速な配送と顧客満足度の向上につながります。より効率的なリソース配分、無駄の最小化、最適化された在庫レベルにより、運用コストが削減されます。計画精度の向上は、納期遵守率の向上と競争力の強化をもたらします。さらに、より透明で効率的なプロセスは、規制要件と内部品質基準への準拠を確実にし、より信頼性が高く予測可能な製造業務を構築します。この詳細なプロセス最適化は、差し迫った課題に対処するだけでなく、継続的な改善と持続的な成長のための基盤を確立します。

最適化への旅を始めましょう

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける生産計画プロセスの複雑さを理解することは、最高の効率を達成するための第一歩です。プロセスマイニングは、業務を変革するために必要な明瞭さとデータ駆動型の洞察を提供します。この強力なアプローチが、課題の特定から、効果的で持続的なソリューションの実装へと進むのにどのように役立つかを探ってみてください。

生産計画 能力計画 材料計画 生産スケジューリング サプライチェーン最適化 製造効率 リソース利用率 リードタイム短縮 オペレーション管理 MRP 資材所要量計画 製造オペレーション

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

需要予測の受領から製造オーダーのリリースまでの遅延は、リードタイムを大幅に延長し、納期遵守と顧客満足度に影響を与えます。これは多くの場合、プロアクティブな生産環境ではなく、受動的な生産環境につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturing内の「需要予測の受領」から「製造オーダーのリリース」までの完全なフローを分析し、重大なボトルネックを引き起こす特定のアクティビティや承認段階を特定します。

詳細な生産スケジュールに対する頻繁かつ計画外の調整は、運用を混乱させ、コストの増加、リソースの競合、納期遅延につながります。これは、初期計画の堅牢性の欠如または不十分な変更管理を示しています。
ProcessMindは、「生産計画調整済み」のすべてのアクティビティをマッピングし、Dynamics 365 Manufacturing内の先行するイベントまたは属性にリンクさせることで、不正確な予測、材料不足、能力計算ミスなどの根本原因を明らかにします。

リソース割り当ての確認の遅延は、製造オーダーが時間通りに開始されるのを妨げ、リソースのアイドル化を引き起こし、工場全体の生産量に影響を与えます。これにより、生産目標の未達や高価な機械および労働力の非効率な利用が生じます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける「製造オーダーのリリース」から「リソース割り当ての確認」までの所要時間を可視化し、一貫した遅延を経験する特定のリソースグループや工場を強調表示することで、ターゲットを絞った改善を可能にします。

「詳細な生産スケジュール生成済み」からの逸脱は、予測不能な完了時間につながり、顧客へのコミットメントを果たすことや、その後のサプライチェーンのステップを管理することを困難にします。これは、緊急対応コストの増加や顧客の不満につながる可能性があります。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturingにおける「スケジュール遵守の監視」アクティビティを計画日と比較して分析し、材料の遅延や予期せぬ機械のダウンタイムなど、逸脱の一般的なパターンとその原因を特定します。

不正確または遅延した「材料所要量計画」は、「生産開始」時に重大な材料不足を招き、生産を停止させ、リードタイムを増加させることがよくあります。これは製造効率に直接影響を与え、コストのかかるダウンタイムにつながる可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingの材料可用性ステータス属性を使用して、「材料所要量計画」から「生産開始」までの経路を追跡し、必要なときに材料が利用できない場所と理由を明らかにします。

計画された終了日までに製造オーダーを完了できないことは、バックログ、仕掛品の増加、顧客オーダーの履行遅延につながります。これはキャッシュフローと全体的な運用パフォーマンスに影響を与えます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける「生産開始」から「製造オーダー完了」までのサイクルタイムを分析し、一貫した遅延に関連する特定の生産ライン、製品、またはプランナーを特定します。

「能力所要量計画」における不十分な計画は、生産ラインの稼働率の低下、または頻繁な過負荷のいずれかをもたらし、運用コストの増加やリードタイムの延長につながります。これは、計画された能力と実際の生産需要の間の乖離を示しています。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturingにおけるさまざまな生産工場やラインで能力がどのように消費されているかを評価し、非効率な期間を特定し、ワークロードの再バランス化の機会を提案します。

オーダーの現在の「生産状況」が明確に見えないと、管理者は情報に基づいた意思決定を下したり、例外に対応したり、完了時間を正確に予測したりするのに苦労します。これは、迅速な意思決定と、先を見越した問題解決を可能にします。妨げます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける「生産オーダー」ライフサイクルの透明性の高いエンドツーエンドのビューを提供し、リリースから完了までの各アクティビティをリアルタイムで追跡できるようにします。

「需要予測の受領」と「基準生産計画の作成」間の連携不足は、市場ニーズと一致しない計画につながり、過剰生産または在庫切れを引き起こします。これは在庫維持コストや販売機会の損失を生み出します。
ProcessMindは、Dynamics 365 Manufacturing内の予測からスケジューリングへの移行精度を分析し、不一致がどこで生じるか、そしてそれが下流の計画活動にどのように影響するかを特定します。

製造オーダーの緊急処理の頻繁な要求は、根底にある計画の非効率性を示し、労働コスト、残業、およびプレミアム輸送費の増加につながります。これは利益率を損ない、生産システムにストレスを与えます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける緊急オーダーにリンクされた「生産優先度」の変更または「生産計画調整済み」アクティビティのパターンを特定し、費用のかかる緊急処理を必要とする根本原因を明らかにします。

「生産計画承認済み」の承認プロセスが遅いと、計画サイクル全体が停滞し、生産オーダーのリリースが遅れたり、計画された開始日が後倒しになったりする可能性があります。これは、製造業務の応答性に影響を与えます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける生産計画の承認ワークフローをマッピングし、承認プロセスを一貫して遅らせている特定の個人や部門を明確にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける生産計画プロセスのエンドツーエンド期間を、初期需要予測から承認された生産計画まで短縮することを目指します。サイクルタイムの短縮は、市場変化への迅速な対応、アジリティの向上、および生産活動の迅速な開始を意味し、全体的な競争力を高めます。ProcessMindは、「需要予測受領済み」と「生産計画承認済み」のようなアクティビティ間の遅延を特定し定量化し、具体的なボトルネックを明確にします。実際のプロセスフローとバリアントを可視化することで、遅延の根本原因を発見するのに役立ち、ステップを効率化するためのターゲットを絞った介入を可能にし、サイクルタイムを15〜25%削減できる可能性があります。

この目標は、生産計画が初期作成後に変更または修正される回数を削減することに焦点を当てています。Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける頻繁な修正は、運用上の非効率性、リソースの無駄遣い、および実行の遅延につながります。それらを最小限に抑えることで、運用における安定性と予測可能性を保証し、リソース利用率と納期信頼性を向上させます。ProcessMindは、イベントログを分析し、「生産計画調整済み」アクティビティのすべてのインスタンスを追跡し、どの計画が頻繁に修正されているか、そしてその理由を特定します。これにより、材料可用性の遅延や能力の競合といった修正の一般的なトリガーを明らかにし、上流プロセスへのプロアクティブな調整を可能にすることで、修正を10〜15%削減できる可能性があります。

目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおいて、機械や人員などの生産リソースが最適に、かつ不要な遅延なく割り当てられることを保証することです。非効率な配分は、アイドルリソース、生産機会の逸失、運用コストの増加につながり、生産量と収益性に直接影響を与えます。ProcessMindは、「能力要件計画済み」と「リソース配分確認済み」間のフローを可視化し、リソースの競合や遅延が発生する場所を明確にします。これにより、リソースの活用不足やボトルネックのパターンを特定し、ワークロードのバランスをとるための洞察を提供することで、より効率的なスケジューリングを可能にし、配分遅延を最大20%削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおいて、実際の生産活動が「詳細生産スケジュール生成済み」とどれだけ整合しているかを改善することを目指します。順守度が低いと、期限切れ、顧客不満、およびサプライチェーン全体にわたる遅延の連鎖反応につながり、全体的な信頼性と評判に影響を与えます。ProcessMindは、生産オーダーの計画された開始/終了日と実際の開始/終了日、および「スケジュール順守監視済み」のようなアクティビティ間の逸脱を分析します。これにより、予期せぬ遅延やリソース不足といったスケジュール差異の最も一般的な原因を明らかにし、計画精度のターゲットを絞った改善を可能にすることで、順守度を10〜20%向上させる可能性があります。

目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおいて、生産に必要なすべての材料が必要なときに利用可能であることを保証し、遅延や停止を防ぐことです。材料不足はスケジュールを混乱させ、緊急対応コストを増加させ、全体的な生産効率と顧客への納期コミットメントに影響を与え、結果として収益損失につながります。ProcessMindは、「材料所要量計画済み」から「生産オーダーリリース済み」アクティビティまでのリードタイムを、特に「材料利用可能状況」に着目してマッピングします。これにより、材料遅延が最も頻繁に発生するステージや製品を特定し、調達や在庫管理における上流の問題を特定するのに役立ち、材料関連の遅延を15〜25%削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおいて、計画された完了日までに完了する生産オーダーの割合を改善することに焦点を当てています。これを達成することで、顧客満足度を保証し、納期遅延ペナルティを最小限に抑え、円滑な下流物流プロセスを維持し、全体的なサプライチェーンの信頼性を向上させます。ProcessMindは、各「生産オーダー」の完全なライフサイクルを追跡し、「計画終了日」と「生産オーダー完了」アクティビティのタイムスタンプを比較します。これにより、遅延完了につながる重要なパスと一般的な逸脱を特定し、実行効率の改善に関する洞察を提供することで、定時完了率を5〜10%向上させる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturing施設内における利用可能な生産能力の効果的な利用を最大化することを目指します。最適ではない利用は、リソースが過剰または不足に割り当てられるため、単位あたりコストの増加、スループットの低下、および収益機会の逸失につながり、収益性に影響を与えます。ProcessMindは、「生産開始済み」と「生産オーダー完了」中の実際のリソース使用量に関連して「能力要件計画済み」アクティビティを分析します。これにより、ボトルネックや活用不足のある期間とリソースを明確にし、より良い負荷分散とスケジューリング決定を可能にすることで、能力利用率を10〜15%改善できる可能性があります。

目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおけるすべてのアクティブな生産オーダーとプロセスの状況について、最新かつ正確な洞察を提供することです。可視性が低いと、プロアクティブな意思決定が妨げられ、進捗追跡が複雑になり、予期せぬ問題への迅速な対応が困難になり、リスクが増大します。ProcessMindは、イベントログに直接接続することで、生産計画プロセスの正確なリアルタイムデジタルツインを構築します。これにより、関係者は「生産開始済み」から「生産オーダー完了」までの進捗を監視でき、現在のボトルネックや遅延に透明性を提供し、より迅速で情報に基づいた介入を可能にします。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおいて、需要予測の出力と生産計画プロセスの間にシームレスな接続を確立することを目指します。分断があると、不正確な計画につながり、過剰生産と過剰在庫、または生産不足と販売機会の逸失を引き起こします。ProcessMindは、「需要予測受領済み」から「生産マスター計画作成済み」および「材料所要量計画済み」までのフローを追跡します。これにより、情報伝達と整合性のギャップや遅延を特定し、予測変更が計画精度に影響を与える場所を明確にすることで、より良い同期を可能にし、計画における予測エラーを5〜10%削減できる可能性があります。

目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおいて、予期せぬ問題や不十分な初期計画のために発生しがちな緊急生産オーダーによる経済的負担を最小限に抑えることです。緊急生産は通常、人件費の増加、プレミアム配送、材料費の増加を伴い、利益率を低下させます。ProcessMindは、「計画開始日」と「計画終了日」からの逸脱を分析することで、頻繁に緊急プロセスを伴う生産オーダーを特定します。これにより、承認の遅れや材料遅延といった一般的な上流の原因を明らかにし、コストのかかる緊急対応の必要性を排除するのに役立ち、これらのコストを10～20%削減できる可能性があります。

この目標は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingにおける生産計画の承認ワークフローを加速することに焦点を当てています。承認が遅いと、生産開始が遅延し、リードタイムに影響を与え、市場需要に迅速に対応する組織の能力を妨げ、全体的なアジリティと競争力に影響を与えます。ProcessMindは、「生産計画レビュー済み」と「生産計画承認済み」のシーケンス全体をマッピングし、ボトルネックと引き継ぎの非効率性を特定します。各承認ステージで費やされた時間を定量化し、遅延を引き起こす特定の承認者やステップを明確にすることで、プロセス再設計を可能にし、承認時間を20〜30%削減できる可能性があります。

生産計画のための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

Microsoft Dynamics 365 Manufacturingでの生産計画分析のために設計されたExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、プロセスマイニングに最適なデータ構造を保証します。

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

適切なデータ構造を最初から使用することで、エラーを防ぎ、正確な分析を保証し、改善の旅路への強固な基盤を築きます。

期待される成果

D365からの生産計画データに合わせて完璧に構成された、すぐに使えるExcelテンプレートです。

提供内容

今すぐ生産計画のボトルネックを特定しましょう

ProcessMindは、Dynamics 365における生産計画のワークフロー全体を最初から最後まで可視化します。インタラクティブなダッシュボードと詳細な洞察を通じて、隠れた非効率性や最適化の機会を発見できます。
  • 正確な生産計画の遅延を特定する
  • 実際の計画プロセスバリアントを可視化
  • リソース割り当ての非効率性を特定する
  • Dynamics 365におけるリードタイムの短縮
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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想定される成果

生産計画におけるオペレーションエクセレンスの達成

これらの成果は、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingのデータを用いたプロセスマイニングで生産計画プロセスを最適化する際に、組織が実現する測定可能な改善を示しています。非効率性を明らかにすることで、企業は業務を効率化し、全体的な生産性を向上させることができます。

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計画承認の迅速化

計画承認サイクルタイムの短縮

レビューおよび承認ステップを効率化してボトルネックを削減し、生産計画が迅速に確定され、実行準備が整うようにします。
0 %
計画修正の削減

計画修正回数の減少

不正確な需要データやリソース制約など、頻繁な計画変更の根本原因を特定し、より安定した実行可能な生産スケジュールを実現します。
0 %
期限内完了率の向上

スケジュール通りに完了した製造オーダー数の増加

生産ワークフロー全体の遅延と非効率性を特定し、より多くのオーダーが計画された終了日までに完了することを確実にし、顧客満足度を高めます。
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緊急処理コストの削減

緊急生産による費用削減

材料不足やスケジューリングの競合など、緊急発注の原因となるトリガーを特定することで、コストのかかる特急作業を最小限に抑え、全体的なコスト効率を向上させます。
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強化された需要整合性

需要の計画への迅速な統合

需要予測の受領から生産マスター計画の作成までのリードタイムを短縮し、市場変動へのより迅速かつ正確な対応を可能にします。

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用イベントログの作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

生産オーダーの一意の識別子であり、すべての関連する計画および実行アクティビティを追跡するための主要なケースIDとして機能します。

その重要性

これは基本的なケース識別子であり、すべての関連イベントをグループ化し、分析のためにエンドツーエンドの生産計画プロセスを再構築するために不可欠です。

製造オーダーの現在のライフサイクルステータスを示します。

その重要性

この属性は、オーダーの進捗の高レベルな概要を提供し、フィルタリング、コンフォーマンスチェック、および異なる生産フェーズで費やされた時間の分析にとって不可欠です。

生産オーダーが開始する予定の日時。

その重要性

スケジュール遵守を測定し、計画と実際の生産開始の間の遅延を特定するための基準として機能します。

生産オーダーが完了する予定の日時。

その重要性

この属性は、定時完了率を測定し、生産スケジューリングの正確性を分析するためのベンチマークとなります。

活動を実行した、または責任を持つユーザーの識別子です。

その重要性

ユーザーまたはチームごとのプロセスパフォーマンスの分析を可能にし、自動化の機会を特定するのに役立ち、主要なプロセスアクティビティの監査証跡を提供します。

生産オーダーが実行されている製造サイトまたは工場。

その重要性

これにより、異なる製造サイト間でのパフォーマンス比較とベンチマーキングが可能になり、ベストプラクティスや地域固有の問題の特定に役立ちます。

製造中のアイテムの一意の識別子。

その重要性

製造される製品に基づいてプロセスバリエーションを分析することを可能にし、製品固有のボトルネックや品質問題を特定するのに役立ちます。

生産オーダーの分類（標準、再作業、プロジェクトベースなど）。

その重要性

この属性により分析のセグメント化が可能になります。これは、「標準」や「再作業」のような異なるオーダータイプは、当然ながら異なるプロセスに従い、異なるパフォーマンス期待値を持つためです。

オーダーに対して成功裏に生産され、完了報告された商品の数量。

その重要性

生産歩留まり、不良率、および実際のスループットを計算するために不可欠であり、製造効率とパフォーマンスに関する洞察を提供します。

製造オーダーの緊急度または優先度を示す評価です。

その重要性

これは緊急オーダーの頻度と影響を特定するのに役立ち、計画の不安定性や反応的な運用管理を示唆する可能性があります。

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

このアクティビティは、生産オーダーの作成を示し、これは特定数量の製品に対する需要を公式化します。これは通常、計画された生産オーダーが確定され、システム内に一意のIDを持つ公式記録が作成されたときに捕捉されます。

その重要性

これは生産プロセスの主要な開始イベントです。この作成から後続ステップまでの時間を分析することは、全体的な計画リードタイムと効率を測定するのに役立ちます。

このアクティビティは生産オーダーのスケジューリングを示し、その作業のために特定のリソース、日付、および時間を割り当てます。このステップには、操業スケジューリングまたはより詳細なジョブスケジューリングが含まれる場合があります。

その重要性

スケジューリングは、能力計画とリソース管理にとって非常に重要です。オーダーのスケジュールにかかる時間と、リリースまでのギャップを分析することで、計画と能力の制約が明らかになります。

このアクティビティは、生産オーダーが承認され、製造現場での実行が許可されたことを示します。これは、ジョブカードや工程表などのドキュメントをリリースする重要なマイルストーンです。

その重要性

これは計画から実行への公式な引き継ぎです。「スケジュール済み」から「リリース済み」までの時間は、承認遅延や最終チェックを示唆する可能性があり、一方、「リリース済み」から「開始済み」までの時間は、製造現場の準備状況を測定します。

製造現場でオーダーに対する実際の生産作業が開始されることを示します。これは多くの場合、最初の作業またはジョブが製造現場のターミナルまたは仕訳転記を通じて開始されたときに記録されます。

その重要性

このアクティビティは生産の実際の開始時刻を提供します。これは、開始遅延、スケジュール順守、および実際のリードタイムを計算するために不可欠です。

指定された数量の製品の製造プロセスが物理的に完了し、完成品が現在在庫にあることを示します。これは、在庫トランザクションをトリガーする重要なステータス更新です。

その重要性

これは物理的な生産の終了を示します。定時完了率、実際の生産期間、およびスループットを計算するために不可欠です。

これは最終アクティビティであり、生産オーダーの財務上のクローズを表します。すべてのコストが計算され、転記されており、それ以上オーダーに対する取引はできません。

その重要性

これは物理的および財務的両方の観点から、オーダーの真の完了を示します。「完了報告済み」と「完了」間の遅延は、原価計算または財務上のクローズプロセスにおける問題を示す可能性があります。

よくある質問

よくあるご質問

プロセスマイニングは、Dynamics 365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、頻繁な計画修正、定時生産に影響を与えるリソース配分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ドリブンな洞察を提供します。

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。

Dynamics 365 Manufacturingからのデータ抽出は、通常、システム設定やアクセス許可に応じて、組み込みのレポートツール、ODataフィード、または直接データベースクエリを使用します。目標は、プロセスマイニング分析用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。

いいえ、プロセスマイニングは非侵襲的な分析手法です。これはDynamics 365システムから抽出された履歴データに基づいて動作し、ライブの運用システムに直接作用することはありません。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、オフピーク時間帯にスケジュールされるか、読み取り専用アクセスを使用します。

主な技術的要件としては、関連するイベントログデータを抽出するために、Microsoft Dynamics 365 Manufacturingのデータベースまたはそのレポート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が利用されますが、これには独自のシステム要件がある場合があります。セットアップ時には、これらの側面について詳細なガイダンスを提供いたします。

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