業界: 製造業プロセスマイニング

製造業プロセス改善

はじめに

製造業はグローバル経済を支える重要な業界であり、さまざまなプロセスやテクノロジーを活用して製品を生産しています。しかし、オートメーションやITが進化する中でも、多くの製造企業は業務の非効率、コスト高、サプライチェーンの混乱といった課題に直面しています。こうした課題解決のため、先進的な製造企業はProcess Mining、プロセス設計、プロセスシミュレーションなどを用いたプロセス改善に取り組んでいます。

課題

製造業では下記の課題が広く見られます：

• 生産プロセスの非効率化： サイクルタイムの長期化やボトルネックによる遅延・コスト増加。
• 運用コストの高止まり： 生産・サプライチェーン・保全プロセスの効率悪化でコスト増。
• サプライチェーンの混乱： 供給網のパフォーマンス変動により、計画遅延・在庫不足。
• プロセス可視性不足： 現場やサプライチェーンのプロセスが見えず、最適化や意思決定が困難。

手法

プロセス改善は、下記のステップで体系的に進めました：

1. Process Mining:

• 生産、サプライチェーン管理、保全などのプロセスをProcess Miningツールで分析。
• ERPやMES、運用ログ等からデータを収集し、現状プロセスをMAP化。
• ボトルネックや非効率、逸脱を把握。

2. プロセス設計:

• ステークホルダーとワークショップを実施し、改善ニーズや課題をヒアリング。
• ワークフローの効率化・自動化を推進、標準化モデルに業界ベストプラクティスやコンプライアンス要件も反映。

3. プロセスシミュレーション:

• 再設計プロセスをシミュレーションソフトで検証し、効果予測と問題点を特定。
• さまざまなシナリオで生産リードタイム、コスト、サプライチェーン信頼性などへの影響を評価。
• 結果を元にプロセスモデルを最適化。

成果

プロセス改善により、次の効果が得られました：

• 生産サイクルの短縮： 平均サイクルタイムを35%短縮し、納期短縮と顧客満足度向上を実現。
• 運用コスト削減： サプライチェーンと生産プロセスの最適化でコストを30%削減。
• サプライチェーン信頼性向上： フロー改善で混乱を40%削減し、安定供給と計画通りの納品を実現。
• プロセスの可視化： Process Miningツールでプロセスをリアルタイム可視化し、意思決定と継続的改善が加速。
• 業務効率アップ： 自動化とワークフロー最適化で手作業を50%削減、リソースを戦略やイノベーションに活用。

Process Miningやプロセス設計、シミュレーションの活用で、業務変革・大幅な効率化・コスト削減・納期短縮を達成。この事例はBusiness Process Managementによる製造業DXの可能性を示しています。