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生産計画を改善する

生産計画のための6ステップガイドで効率を解き放つ
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生産計画を改善する
課題 (11) 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 (4)

Plex Smart Manufacturingにおける生産計画を最適化し、最高の効率を実現

生産計画では、予期せぬボトルネックや非効率なリソース割り当てといった問題が頻繁に発生します。当社のプラットフォームは、これらの隠れた非効率性を明らかにし、ワークフローを合理化するための洞察を提供します。プロセスを可視化することで、資材の可用性を確保し、受動的な計画を能動的に最適化されたものへと変革することができます。

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

Plex Smart Manufacturingにおける生産計画最適化の重要性

Plex Smart Manufacturingのような先進的なシステムを基盤とするダイナミックな環境において、生産計画は、原材料から完成品まであらゆる製造業務を統括する不可欠な中枢神経系です。効率的な計画は単なる目標ではなく、戦略的な必須事項と言えます。この重要なプロセスにおける非効率性は、サプライチェーン全体に波及し、ビジネスに甚大な影響を及ぼす可能性があります。例えば、たった一つのボトルネックが引き起こす連鎖反応を想像してみてください。製造指示の遅延、在庫保管コストの増加、納期遅延、顧客満足度の低下、そして最終的には収益への直接的な打撃です。これらの非効率性は、機械時間、労働時間、高価な材料を含むリソースの無駄として現れます。広範なPlex Smart Manufacturingデータの中から、正確な摩擦点と根本原因を特定することは、従来の推測や対症療法に頼る方法では極めて困難です。

プロセスマイニングがPlexの生産計画効率をどう変えるか

プロセスマイニングは、Plex Smart Manufacturingにおける生産計画を理解し、改善するための革新的なアプローチを提供します。Plexシステムからイベントデータを抽出することで、「需要予測の受領」から「生産実績の分析」に至るまでのあらゆる製造指示の全行程を再構築します。この包括的なエンドツーエンドの視点により、実際のプロセスがどのように実行されているかを、想定ではなく事実として把握できます。個々の製造指示について、アクティビティの順序、タイミング、リソース割り当てに関する比類のない可視性が得られます。これにより、「能力要件計画」における継続的な遅延や、「資材所要量計画」前の待機時間の延長など、決定的なボトルネックを特定できます。プロセスマイニングは単なる特定に留まらず、これらの問題がなぜ発生するのかを明らかにする深掘りした根本原因分析を可能にします。特定の製品コードが常に遅延に直面しているのか？特定の製造工場やラインで予期せぬ停滞が発生しているのか？特定の計画担当者が常に課題に直面しているのか？理想的なプロセスフローからの逸脱を分析したり、手戻りループを検出したり、「スケジュール遵守状況の監視」アクティビティにおける逸脱を発見したりできます。この分析能力により、Plex Smart Manufacturingプラットフォーム内に蓄積された豊富なデータを活用し、生産計画が作成されるだけでなく、最大限の効率で実行されることが保証されます。

生産計画における主な改善領域

Plex Smart Manufacturingデータにプロセスマイニングを適用することで、生産計画におけるいくつかの重要な改善領域が明らかになります。

  • 生産計画サイクルタイムの短縮: 製造指示に不必要な期間を追加しているアクティビティを特定します。遅延が継続的に発生する特定のステップを特定し、計画および実行フェーズを合理化するための的を絞った介入を可能にします。これにより、生産計画サイクルタイムを短縮し、スループットの向上に直接つながります。
  • リソース配分の最適化: 「生産ライン」および担当者の「計画担当者」リソースがどれほど効果的に活用されているかについての洞察を得ます。「計画数量」および「生産優先度」に影響を与える過剰配分、過小利用、または不均衡なワークロードの事例を発見します。
  • 材料の可用性と準備の強化: 「材料可用性ステータス」が生産スケジュールに与える影響を分析します。材料不足による「生産開始」の遅延につながる計画の欠陥や依存関係を特定し、必要な時に常に材料が利用可能であることを保証します。
  • プロセスの標準化と調和: 異なる「生産工場」の場所や異なるシフト間でのプロセス実行における予期せぬばらつきを明らかにします。これらの洞察を活用してベストプラクティスを確立および実施し、一貫性のあるコンプライアンスに準拠した運用を保証します。
  • プロアクティブなボトルネック解消: 対症療法的な問題解決から、全体の「生産ステータス」に影響を与える前に潜在的な遅延をプロアクティブに特定することにシフトします。例えば、「生産計画レビュー済み」や「生産計画調整済み」における遅延につながるパターンを特定し、先手を打った行動を可能にします。

期待される成果と測定可能なメリット

Plex Smart Manufacturingにおける生産計画へのプロセスマイニング導入は、組織全体に具体的で測定可能なメリットをもたらします。

  • 大幅な時間短縮: 生産計画全体のサイクルタイムを短縮し、リードタイムを改善することで、より迅速な受注履行につながります。
  • コスト削減: 在庫保管コストを削減し、期限切れまたは陳腐化した材料による無駄を最小限に抑え、遊休時間と手戻りを排除することで、労務費を最適化します。
  • スループットの向上: 物理的なリソースを必ずしも増やすことなく、生産量と製造能力を向上させます。
  • 顧客満足度の向上: 納期厳守をより一貫して達成し、顧客の信頼とロイヤリティを高めます。
  • 意思決定の強化: 戦略的な調整、能力計画、および運用改善のためのデータ駆動型インサイトを計画チームに提供します。
  • コンプライアンスの強化: 社内の生産ポリシー、規制要件、および合意されたサービスレベル契約への遵守を確実にします。

最適化された生産計画への第一歩を踏み出しましょう

Plex Smart Manufacturingにおける生産計画にプロセスマイニングを導入することは、オペレーショナルエクセレンスを達成するための明確な道筋です。複雑なイベントデータを、容易に理解できる実用的なインサイトに変え、プロセス最適化を身近で実現可能なものにします。この強力なアプローチを活用して非効率性を特定し、ワークフローを効率化し、生産計画が正確に実行されることを保証し、製造の成功を推進しましょう。

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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

生産スケジューリングプロセスにおける未確認のボトルネックは、頻繁に遅延を引き起こし、納期遅れや全体の生産量減少につながります。これは顧客満足度に影響を与え、Plex Smart Manufacturingでの納品遅延による金銭的ペナルティを招く可能性があります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingのイベントログを分析し、各生産オーダーの正確な経路と期間をマッピングします。これにより、一貫して遅延の原因となっている特定の活動やリソース配分を明確にし、スケジューリングの合理化と効率向上に向けた的確な介入を可能にします。

需要予測の受領から生産オーダーの完了までにかかる時間は、しばしば必要以上に長く、運用コストの増加と市場応答性の低下につながります。この延長されたリードタイムは、Plex Smart Manufacturingで稼働する製造業務の機敏性と競争力を妨げます。ProcessMindは、生産計画プロセスのエンドツーエンドの完全なビューを提供し、すべてのステップとその期間を特定します。実際のプロセスフローをマッピングすることで、隠れた遅延や付加価値のない活動を明らかにし、リードタイム延長の一因となっているものを特定し、最適化を可能にします。

Plex Smart Manufacturingにおける生産計画は常に調整されており、これは初期計画の不安定さ、または元のスケジュールを順守できないことを示しています。これらの頻繁な逸脱は運用を混乱させ、リソースを浪費し、信頼性の高い予測を困難にします。ProcessMindは、生産計画がいつ、なぜ調整されるのかを分析することで、これらの逸脱の根本原因を明らかにします。特定の製品、ライン、またはプランナーといった、これらの変更につながるパターンを特定し、計画プロセスを安定させるための洞察を提供します。

資材所要量計画にもかかわらず、製造指示は予期せぬ資材の利用不可により頻繁に遅延または停止します。この問題は、Plex Smart Manufacturing環境において、生産ラインの遊休、労働力の無駄、および大幅な手戻りにつながります。ProcessMindは、「資材所要量計画」アクティビティとPlex Smart Manufacturingからの「資材可用性ステータス」を相関させることで、資材計画が実際の在庫と一致しない場所と時期を特定します。これにより、在庫のボトルネックを特定し、資材フローの同期を改善します。

特定の生産ラインや設備を含む生産リソースは、利用率が低いか過負荷状態であり、非効率性と運用コストの増加につながっています。この不均衡は、Plex Smart Manufacturingの全体的な生産能力とスループットに悪影響を与えます。ProcessMindは、「リソース割り当て確認済み」と「生産開始」の活動を分析し、それらを「生産ライン」の属性にリンクさせます。実際の資材利用パターンを計画された生産能力と比較し、リソースがアイドル状態であるか、常に過負荷状態であるかを強調表示することで、より良い負荷分散を可能にします。

生産計画の承認段階は、しばしばボトルネックとなり、生産オーダーのリリースを大幅に遅延させ、製造全体のタイムラインに影響を与えます。これらの停滞は蓄積され、Plex Smart Manufacturingシステム全体で広範なスケジューリング問題を引き起こす可能性があります。ProcessMindは、「生産計画レビュー済み」と「生産計画承認済み」の活動をマッピングし、承認経路と期間を特定します。遅延の原因となる特定の個人や部門を正確に特定し、プロセスオーナーが承認ワークフローを合理化し、リリースを加速できるようにします。

優先度の高い製造指示が常に迅速に処理されず、優先度の低いタスクの後ろに滞留することがよくあります。これは、Plex Smart Manufacturingにおいて、顧客不満、重要な期限の逸失、および戦略的製造目標の破綻につながります。ProcessMindは、「生産優先度」属性と製造指示の実際のフローを分析し、計画された優先度と実行順序を比較します。これにより、重要なオーダーが意図したとおりに優先されていない事例が明らかになり、スケジューリングおよびリリースプロセスにおける逸脱が特定されます。

生産オーダーは、計画された開始日と終了日を達成できないことが頻繁にあり、これは計画と実行の間に根本的な乖離があることを示しています。この順守の欠如は信頼性を低下させ、その後の計画段階を複雑にし、Plex Smart Manufacturingを通じて顧客になされた納期約束に影響を与えます。「計画開始日」と「計画終了日」を「生産開始」と「生産完了」イベントと比較することで、ProcessMindはスケジュール順守度を定量化します。逸脱に寄与する特定の活動や要因を特定し、ターゲットを絞ったプロセス改善を可能にします。

生産オーダーは、不必要な手戻りループや標準プロセスフローからの逸脱が頻繁に発生し、コスト増と時間の浪費につながっています。これらの非効率な経路変更は、計画された順序を混乱させ、Plex Smart Manufacturingプロセスにエラーを引き起こします。ProcessMindは、すべての実際のプロセスパスを視覚的に明らかにし、頻繁な手戻りループや不正なショートカットを特定します。最適な「ハッピーパス」からの逸脱を強調し、生産フローを標準化および最適化するためのデータ駆動型インサイトを提供します。

最初の「需要予測受信」とそれに続く「マスター生産スケジュール作成済み」の間に顕著な乖離があり、過剰生産または過少生産につながっています。このミスマッチは、Plex Smart Manufacturingにおける在庫問題と販売機会の逸失を引き起こします。ProcessMindは、「需要予測受信」から「生産オーダー完了」までの全フローを追跡し、初期予測がその後の計画と実行に与える影響を分析します。需要シグナルが誤解されている、または計画サイクルにうまく統合されていない箇所を特定します。

生産オーダーを担当する様々なプランナーの間で、効率とスケジュール順守に大きな差異が見られます。この一貫性の欠如は予測不能な結果を生み出し、Plex Smart Manufacturing環境におけるパフォーマンス管理を複雑にしています。ProcessMindは、「プランナー」属性とリードタイム、スケジュール順守度、逸脱頻度などの主要業績評価指標（KPI）を関連付けます。計画チーム全体のベストプラクティスと改善点を客観的に浮き彫りにし、的を絞ったトレーニングとプロセス標準化を可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

生産計画におけるボトルネックを特定し排除することは、スループットを最大化し、顧客需要を満たす上で極めて重要です。この目標は、生産指示のフローを円滑にし、製造プロセス全体に波及する可能性のある遅延を防ぐことを目指します。これを達成することは、納期と工場全体の効率に直接影響します。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける生産計画プロセス全体を視覚的にマッピングし、生産指示が滞留または蓄積する場所を強調表示します。アクティビティの期間、リソースの待ち行列、およびパスのバリアントを分析することにより、チョークポイントとその根本原因を正確に特定し、運用を合理化するための的を絞った介入を可能にします。成功は、平均サイクルタイムの短縮とスループットの増加によって測定できます。

生産計画における長いリードタイムは、製品の納期遅延、保管コストの増加、顧客満足度への影響を引き起こす可能性があります。この目標は、初期需要から最終生産完了までの総時間を短縮し、製造プロセスをより俊敏にし、市場の変化に対応できるようにすることに焦点を当てています。リードタイムを短縮することは競争力を向上させます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturing内の異なる製品タイプまたは生産ラインの実際のリードタイムを自動的に発見します。延長されたリードタイムに最も寄与する特定のアクティビティや待機時間を特定し、組織がリードタイムを15〜20%のような大幅な割合で短縮できるプロセス変更を実装できるようにします。

計画された生産スケジュールを一貫して遵守することは、運用信頼性と顧客の信頼にとって不可欠です。この目標は、計画された時間に開始および完了する製造指示の割合を改善し、実際の生産を計画されたコミットメントと整合させることを目指します。遵守を改善することで、予期せぬ遅延、在庫問題、緊急輸送コストが削減されます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturing内の計画と実際の実行を明確に可視化し、逸脱とその頻度を特定します。リソースの競合や資材の遅延など、スケジュール不遵守の一般的な根本原因を明らかにし、チームが納期遵守率を10〜25%改善できるよう支援します。

資材不足は生産にとって大きな障害となり、リソースの遊休、納期遅延、コスト増加につながります。この目標は、必要な資材が必要なときに正確に入手できるプロセスを確立し、在庫切れを防ぎ、継続的な生産フローを確保することを目指します。これは生産の継続性を維持するために不可欠です。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける生産計画内の資材所要量計画および割り当てステップを追跡し、資材可用性問題がどこで、なぜ発生するかを明らかにします。遅延注文や非効率な在庫管理などのパターンを特定し、不足を軽減し、生産停止を5〜10%削減するプロセス再設計を可能にします。

機械や労働力を含む生産リソースの効率的な利用は、生産量を最大化し、運用コストを最小限に抑える鍵です。この目標は、低利用または過剰利用されているリソースを特定し、ワークロードのバランスを再調整して全体的な効率を向上させることに焦点を当てています。リソース利用率の向上は、シフトあたりの生産量の増加につながります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける生産計画プロセス全体のリソース割り当てパターンを分析し、アイドル時間、単一障害点によって引き起こされるボトルネック、および並行処理の機会を特定します。これにより、リソース割り当ての再構成を支援し、機械稼働時間を10〜15%増加させ、労働効率を向上させる可能性があります。

生産計画の承認プロセスが遅いと、製造開始が遅延し、リードタイムや応答性に影響を与える可能性があります。この目標は、承認ワークフローを合理化し、計画作成から最終承認までの時間を短縮することを目指します。承認が迅速化されることで、需要の変化や市場状況への適応が加速されます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingの生産計画における承認経路全体を可視化し、冗長なステップ、不要な引き渡し、遅延の原因となる特定の承認者や段階を特定します。各承認活動のサイクルタイムを分析することで、ProcessMindは承認時間を20〜40%短縮するのに役立ち、計画がより迅速に実行に移されることを確実にします。

生産優先度の適用に一貫性がないと、非効率なスケジューリング、高優先度オーダーの遅延、およびリソースの最適利用の妨げとなる可能性があります。この目標は、生産指示の優先順位付けに関する明確で一貫したルールを確立および実施し、重要なアイテムが意図したとおりに処理されることを確実にすることを目指します。標準化された処理は、運用の予測可能性を向上させます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingで割り当てられた優先度に基づいて異なる生産指示がどのように処理されるかを分析します。これにより、意図された優先度ルールからの逸脱を明らかにし、低優先度アイテムが高優先度アイテムを迂回する事例を特定し、プロセスが分岐する場所を明らかにします。この洞察は、一貫した優先度ワークフローの定義と実施をサポートします。

生産における手戻りや予定外の経路変更は、多大なコストをもたらし、リードタイムを延長し、貴重なリソースを不必要に消費します。この目標は、これらの非効率性の根本原因を特定し、その発生を減らすための予防策を実施することに焦点を当てています。手戻りを減らすことは、品質と効率を向上させます。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける生産オーダーの実際のパスをマッピングし、手戻りループや予期せぬ経路変更の事例を明確に示します。これにより、これらの非効率性につながる活動や条件を最も頻繁に特定でき、プロセスオーナーは手戻りを10〜20%削減し、生産フローを合理化できるようになります。

不正確または不十分に統合された需要予測は、過剰生産による過剰在庫、または過少生産による販売機会損失につながる可能性があります。この目標は、需要予測が生産計画に与える影響の精度を向上させ、最適な在庫レベルを確保し、顧客ニーズを効果的に満たすことを目指します。統合の改善は、より情報に基づいた計画につながります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける初期の需要予測と実際の製造指示量およびタイミングとの相関関係を分析できます。これにより、不一致とそれがその後の計画活動に与える影響を特定し、統合ポイントを洗練し、予測駆動型計画の有効性を向上させるための洞察を提供します。

個々のプランナーによる生産計画の管理方法に大きなばらつきがあるため、結果に一貫性がなくなり、効率、リードタイム、リソース利用率に影響を与える可能性があります。この目標は、これらのばらつきを減らし、計画チーム全体でベストプラクティスとより標準化されたアプローチを推進することを目指します。一貫性は、予測可能で最適化された結果につながります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturing内の異なるプランナーに起因するプロセス実行パターン、サイクルタイム、および順守メトリックを比較できます。成功した戦略とパフォーマンスの低い領域を特定することで、チーム全体のパフォーマンスを向上させるための的を絞ったトレーニングとプロセス標準化イニシアチを促進します。

生産計画のための6ステップ改善パス

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テンプレートをダウンロード
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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

ProcessMind Excelテンプレートを入手して、Plex Smart Manufacturingシステムから生産計画に関連するデータを取得しましょう。

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

これにより、データが効率的な分析のために正しく構造化され、データの一貫性のない状態を防ぎ、インポートプロセスを高速化します。

期待される成果

Plexからのデータ抽出を支援するために、事前にフォーマットされたExcelテンプレートです。

提供内容

生産計画における隠れた非効率性を明らかにする

ProcessMindは、強力な可視化とデータ駆動型の洞察を提供し、お客様の生産計画の正確な道のりを示します。Plex Smart Manufacturingの運用に影響を与える隠れた遅延やリソース割り当ての問題を特定します。
  • エンドツーエンドの生産計画を可視化します。
  • 資材フローに影響するボトルネックを特定する。
  • 効率化のためにリソース配分を最適化する。
  • Plexでのタイムリーな資材供給を確保する。
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ナルエクセレンスの達成

これらの成果は、組織がPlex Smart Manufacturingのデータを活用して非効率性を特定し排除するために、プロセスマイニングを生産計画プロセスに適用することで通常達成する大幅な改善を示しています。

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受注リードタイムの短縮

エンドツーエンドの生産時間における平均短縮率

プロセス遅延を特定し排除することで、企業は需要予測から受注完了までの時間を大幅に短縮し、応答性を向上させます。
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高いスケジュール遵守率

生産指示の納期厳守完了率の向上

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納期と顧客満足度の向上につながる事前調整を可能にします。
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資材不足の削減

材料問題による生産遅延の削減

材料不足が生産フローに与える正確な影響を特定することで、在庫管理が改善され、サプライチェーンの事前調整が可能になり、費用のかかる中断を減らすことができます。
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計画承認の迅速化

生産計画承認時間における平均短縮率

生産計画の承認ワークフローを合理化することで、意思決定のボトルネックが解消され、計画の実行が迅速化し、機敏性が向上します。
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手戻りと再ルーティングの削減

高コストな生産調整の削減

生産開始後の手直しや再ルーティングの原因を突き止めることは、初期計画と実行ステップの改善に役立ち、時間とリソースの大幅な節約につながります。
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強化された需要統合

需要と計画数量の整合性向上

初期の需要予測と計画された生産数量との間の差異を減らすことで、企業はより正確な計画を達成し、過剰生産または過少生産を最小限に抑えます。

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

生産オーダーの一意の識別子であり、生産計画プロセスの主要なケース識別子として機能します。

その重要性

これは、すべてのプロセスステップを接続する不可欠なケース識別子であり、各生産実行の開始から終了までを包括的に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イベントまたはステップの名前。

その重要性

プロセスマップ内のステップを定義し、ボトルネックの特定やバリアント分析を含むすべてのプロセスマイニング分析の基盤となります。

アクティビティの発生時刻を示すタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、パフォーマンス分析の基礎となるサイクルタイムや期間など、すべ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。

生産オーダーの計画または管理を担当する従業員。

その重要性

計画担当者ごとのパフォーマンス分析を可能にし、ベストプラクティス、不整合、トレーニングニーズの特定に役立ちます。

生産オーダーの現在または最終ステータス。

その重要性

製造指示の成果と現在の状態を示し、フィルタリング、成果分析、およびプロセス例外の理解に不可欠です。

製造される製品または資材の一意の識別子。

その重要性

製品ベースの分析を可能にし、特定の部品や製品ファミリーに関連するプロセス性能の比較と問題の特定を行います。

製造作業が予定されている特定の機械、生産ライン、またはエリア。

その重要性

リソース固有のボトルネックを特定し、能力利用率を分析するのに役立ち、スケジューリングとスループットの最適化に不可欠です。

そのオーダーで生産される部品または製品の目標数量。

その重要性

目標生産量を提供します。これは、生産能力分析、スケジューリング、およびオーダーサイズに関連するプロセス変動を理解するために不可欠です。

生産オーダーの計画完了日。

その重要性

スケジュール順守度と納期遵守率を測定するための基準として機能します。これらは計画と実行の有効性を示す重要な指標です。

製造指示の緊急度を示す分類です。

その重要性

優先度の高いオーダーがより迅速に処理されるかどうかを分析し、優先順位付けシステムが効果的に機能していることを確認できます。

製造指示に必要なすべての材料が利用可能かどうかを示します。

その重要性

製造業における一般的かつ重大な問題である、資材不足による遅延の分析を直接サポートします。

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

生産オーダーの作成に先行する需要予測の初期受信と評価を表します。このイベントは、多くの場合、需要計画モジュールで捕捉され、生産計画プロセス全体のトリガーとして機能します。

その重要性

この活動は、計画ライフサイクルの真の開始を示します。この時点からオーダー作成までの時間を分析することで、需要を行動可能な生産計画に変換する際の遅延を特定し、「需要予測統合効率」ダッシュボードをサポートするのに役立ちます。

Plexシステム内で製造オーダのレコードを正式に作成するステップです。このアクティビティにより、プロセスマイニング分析の鍵となる一意のケースIDが確定します。ユーザーまたはシステムによって新規オーダが生成された際、そのイベントが明示的に記録されます。

その重要性

この活動は、システム内での生産オーダーの旅の公式な開始点として機能します。全体的なリードタイムを測定し、新規生産需要の量を理解するためのアンカーポイントです。

この活動は、生産計画が正式に承認され、製造現場にリリースされる準備が整ったことを示します。このイベントは通常、明示的な承認アクションまたはオーダーに関連するステータス変更を通じて捕捉されます。

その重要性

これは計画と承認フェーズの終了を示し、「生産計画承認時間」KPIを計算するためのエンドポイントです。承認の遅延は一般的なボトルネックであり、この活動はその遅延を定量化し、特定するのに役立ちます。

これは、生産オーダーが正式に製造現場にリリースされ、生産スタッフにとって可視化され、実行可能になる重要なマイルストーンです。これはほとんどの場合、MES内の明示的なユーザー主導のアクションであり、ジョブパケットまたはデジタル作業指示書の作成をトリガーします。

その重要性

オーダーのリリースは、計画から実行への重要な引き渡しです。これは、スループットを追跡し、計画承認から実際の生産開始までの遅延を分析するための重要なマイルストーンです。

この活動は、製造現場での生産オーダーに対する物理的な作業の開始を示します。Plexのようなシステムでは、通常、オペレーターがバーコードをスキャンするか、作業センター端末で手動でジョブを開始したときに捕捉される明示的なイベントです。

その重要性

これは、付加価値プロセスの開始を示す重要なマイルストーンです。「オーダーリリース済み」と「生産開始」間のギャップを分析して、生産前の遅延を特定し、実際の生産サイクルタイムを計算するために不可欠です。

製造指示全体の全製造作業の完了をマークします。これは、計画数量が生産されたことを示す最終的な現場トランザクションです。このイベントは、オペレーターまたはシステムプロセスが指示を完了とマークしたときに明示的にキャプチャされます。

その重要性

この活動は、プロセスのハッピーパスにおける主要な「終了」イベントです。「平均生産オーダーリードタイム」の計算のエンドポイントであり、「生産スケジュール順守度」と「生産スループット量」を測定するために不可欠です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Plex Smart Manufacturingシステムのイベントログを分析し、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、計画活動がどのように実行されているか、逸脱、ボトルネック、手戻り作業を明らかにします。このデータに基づいたアプローチは、効率向上と計画プロセスへの順守強化の機会を特定するのに役立ちます。

イベントデータからエンドツーエンドのプロセスを再構築することで、プロセスマイニングツールは時間がかかるパスや頻繁な手戻りが発生するパスを視覚的に強調できます。これにより、作業が滞留し、遅延や生産性の低下につながる特定のアクティビティや決定ポイントが特定されます。これにより、スケジューリングのボトルネックの正確な場所と原因を突き止めることができます。

主に、活動、タイムスタンプ、およびこのコンテキストにおける生産オーダーであるケース識別子を詳細に含むイベントログが必要です。主要なデータには、各計画ステップの開始時刻と終了時刻、活動を実行するリソース、および関連するステータス変更が含まれます。この情報により、各生産オーダーのプロセス全体を完全に再構築できます。

初期設定とデータ抽出には、データの可用性とシステムの複雑さに応じて数週間かかる場合があります。抽出されたデータを分析し、最初の洞察を生成するには、通常さらに2〜4週間かかります。専門家との反復的な分析と検証を含む完全な実装は、数か月にわたる可能性があります。

プロセスマイニングは、生産プロセスのボトルネックを排除し、生産オーダー全体のリードタイムを大幅に短縮するのに役立ちます。生産スケジュールの順守を強化し、生産リソースの利用率を最適化するための明確な洞察を提供します。最終的に、これにより製造業におけるより効率的な運用とより良い意思決定が可能になります。

はい、実際のプロセス実行を計画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いつ、どこで、なぜ発生するのかを明らかにします。これにより、過剰なリードタイムに最も貢献している活動を特定し、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、順守を向上させる力を与えます。

プロセスマイニングツールは分析の多くを自動化しますが、Plex Smart Manufacturingからのデータ抽出に関する基本的な理解があると役立ちます。プロセス分析やプロセスモデルの解釈に関する専門知識も重要です。当社のソリューションには、お客様のチームをプロセス全体でサポートする専門家による支援がしばしば含まれています。

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や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、リソース全体でワークロードを効果的にバランスさせるための予防的措置が可能になります。

自動プロセス変更のためのリアルタイム直接統合は複雑であり、通常、主要な目標ではありません。しかし、プロセスマイニングから得られる洞察は、Plex内の設定、ワークフロー調整、およびマスターデータ更新に情報を提供できます。この分析は、既存のシステムとプロセスの改善に向けた具体的な推奨事項を提供します。

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