サプライチェーンの業務を可視化

サプライチェーンのプロセスマイニング

調達から配送まで、注文の流れを可視化します。サプライチェーンのプロセスマイニングで、システムをまたいで注文を追跡し、工程の引き継ぎで生じる待ち時間やサイクルタイムの要因を把握できます。変更案を実施前にシミュレーションし、同じ重要業績評価指標（KPI）とベースラインで、予測と実績を比較できます。

サプライチェーンを端から端まで見る理由

各部門はそれぞれの業務を把握していますが、個別システムのレポートだけでは、プロセス全体を確認できないことが少なくありません。注文がERPシステムでは未処理、倉庫管理システム（WMS）では保留中、輸送管理システム（TMS）では未計画として表示される場合があります。こうしたステータスからは、工程間で注文がどれだけ待ったのか、ある遅延が次の引き継ぎにどう影響したのかは分かりません。

ProcessMindでは、これらのシステムのイベントデータを1つのプロセスビューにまとめられます。アクティビティの順序を確認し、ボトルネックや手戻りを特定して、異なる注文が同じフローをどう進むかを比較できます。

システムごとに確認するアクティビティ、抽出するテーブルやタイムスタンプのフィールドについては、サプライチェーンのプロセスガイドをご覧ください。

5つのシステムをまたぐ1件の注文はどう見えるのか

顧客からの注文を取り上げ、受注から調達、生産、倉庫業務、出荷まで追跡します。各システムには、それぞれのアクティビティが記録されます。共通の注文番号を使えば、これらのイベントを1つのトレースにまとめ、引き継ぎにかかった時間を確認できます。

この表は調査すべき箇所の目安であり、測定結果を示すものではありません。実際のイベントデータから、各引き継ぎでの待ち時間を確認できます。また、遅延によって次の計画実行や出荷に間に合わなかったかどうかも、トレースから把握できます。

このビューを作成するには、注文番号をケースIDとして使い、注文の進捗を記録する各システムのイベントをまとめます。ケースエクスプローラーでは、個々の注文の工程と工程間の所要時間を確認できます。バリアント分析では注文がたどる経路を比較し、適合性チェックでは実際のプロセスと設計上のフローの違いを確認できます。

サプライチェーンの待ち時間はどこに集中しているのか

引き継ぎを確認できるようになったら、注文を比較し、繰り返し発生する遅延を探します。調査対象となる主な箇所は次のとおりです。

• **注文受付と与信保留：**自動チェックで例外が検出されると、注文が手動確認を待つことがあります。
• **計画上の例外：**在庫不足や需要の変化により、注文が通常の計画フローから外れることがあります。
• **発注承認：**承認者が不在のため、調達が滞ることがあります。
• **入荷と棚入れ：**書類の照合や入荷記録を待つ間、在庫がドックに置かれたままになることがあります。
• **ピッキングと梱包：**スタッフに余裕があっても、次の倉庫作業の開始まで注文が待つことがあります。
• **輸送の手配とドックのスケジュール調整：**出荷が運送会社、予約枠、または混載便の確保を待つことがあります。
• **返品と手戻り：**再ピッキング、商品の破損、クレジットノートの発行により、注文の工程が増えることがあります。
• **マスターデータの不一致：**単位換算、品目番号、工場コードの違いにより、手動修正が必要になることがあります。

プロセスを端から端まで見ることで、こうしたイベントのつながりを確認できます。たとえば、与信保留による遅延で注文が混載便に間に合わず、その結果、注文あたりの輸送コストが増えたかどうかを調べられます。

サプライチェーンのプロセスマイニングに必要なデータ

まず、サプライチェーンの各システムにすでに記録されているイベントデータを用意します。各イベントについて、次の情報をまとめます。

• ケースID：追跡対象を識別する情報です。受注、発注、出荷などが該当します。ケースを注文単位と注文行単位のどちらで扱うかを決め、定義を一貫して適用してください。
• アクティビティ名：注文作成、与信確認完了、入荷計上、ピッキング確認、出荷手配など、発生した処理を表します。
• タイムスタンプ：各アクティビティの日時を、統一したタイムゾーンと形式で記録します。
• 属性：工場、運送会社、地域、品目グループ、顧客セグメント、注文金額、特急対応の有無など、注文を比較するための情報です。

データマッピングガイドでは、ProcessMindで列を組み合わせる方法を説明しています。一般的なソースシステムやエクスポートについては、データの取得先をご覧ください。

サプライチェーンのパフォーマンスを把握する重要業績評価指標（KPI）

プロセスビューを、業務チームがすでに追跡している指標と結び付けます。データや目標に応じて、次の項目を確認できます。

• 受注から納品までのサイクルタイム。処理時間と待ち時間に分けて確認します。
• 納期遵守・全量納品率（OTIF）または全量納品・納期遵守率（DIFOT）。注文の遅延理由も確認します。
• 完全注文率。注文の完全性、納期遵守、商品の状態、請求書の正確性を含みます。
• 特急対応率。注文が手動対応のために通常のフローを外れる頻度を示します。
• 品目グループごとの在庫日数と欠品頻度。
• 手戻り率と返品率。各ループで追加される時間も確認します。
• 計画上の混載状況と比較した、注文または積載単位あたりの輸送コスト。

ProcessMindの時間指標では、工程ごとのサイクルタイムと待ち時間を確認できます。ダッシュボードのKPIの根拠となる数値を詳しく調べられます。

分析結果を改善につなげる方法

1. **プロセスを分析します。**調達、在庫、物流、配送のイベントデータをまとめます。実際のフローを可視化し、注文がどこで待つのか、前の工程に戻るのか、想定経路から外れるのかを確認します。サイクルタイム、遅延、欠品、過剰在庫、輸送コストに関係する工程に注目します。

2. **プロセスをモデル化します。**BPMN 2.0で現状のフローを文書化し、業務、サプライチェーン、ITの各チームで認識をそろえ、目標とするプロセスを定義します。判断箇所と引き継ぎを明確にし、変更の評価に使うKPIを決めます。

3. **変更案をシミュレーションします。**承認経路、人員配置、倉庫のルール、輸送手段、在庫方針などのシナリオを比較してから、リソースを投入します。ベースラインを基準に、サイクルタイムなどのKPIがどのように変わると予測されるかを確認します。What-if分析とシミュレーションの実行に関するガイドでは、シナリオの設定方法と予測値の算出方法を説明しています。

4. **予測と実績を比較します。**実施前に予測される影響を記録します。変更後は、同じKPIをベースラインと比較します。これにより、実際のパフォーマンスが予測どおりかを一貫した方法で評価できます。

サプライチェーンのプロセスマイニングで分かること

得られる結果は、イベントデータ、プロセスの複雑さ、実施する変更によって異なります。サプライチェーンのプロセスマイニングは、引き継ぎの遅延の特定、手戻りの調査、プロセスのバリアントの比較、変更案の事前検証に利用されています。

待ち時間や手戻りが多いプロセス、または避けられるばらつきがあるプロセスでは、サイクルタイムを20～40％短縮できる可能性があります。この範囲は計画の参考値であり、予測や保証ではありません。イベントデータとKPIを使って可能性を評価し、変更後に予測と実績を比較してください。

始め方

サプライチェーンのプロセスを1つ選び、注文処理、調達から支払いまで、在庫補充、倉庫業務、輸送計画など、測定可能な課題を設定します。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプ、KPIを定義します。次に、少数の注文を端から端まで追跡し、どこで待ち、どの引き継ぎに対応が必要かを確認します。

トレースを、プロセスを運用する担当者と一緒に確認します。タイムスタンプだけでは分からない例外について、担当者から説明を得られます。主な課題について合意できたら、実行可能な変更をモデル化し、想定される効果をシミュレーションして予測を記録します。実施後は、実際のサイクルタイム、サービスレベル、在庫コスト、手作業の負荷をベースラインと比較します。

注文単位のフローを詳しく確認するには、注文管理のユースケースをご覧ください。分析の進め方については、プロセスの分析方法をご覧ください。個々の注文のトレースを確認する手順は、ケースエクスプローラーの文書で説明しています。

注文を端から端まで追跡：/freetrial