製造業のプロセスを見える化

製造プロセスの改善案を見つけて検証

製造業のプロセスマイニングでは、既存システムのイベントデータから、受注、生産、保全の実際の流れを把握できます。受注から出荷までのボトルネックを見つけ、キャパシティやシフト、バッチルールの変更を事前にシミュレーションできます。導入後は、サイクルタイムの短縮などについて予測と実績を比較できます。対象はプロセス分析と業務プロセスのシミュレーションであり、工場や化学プロセスのシミュレーションではありません。機械単位やPLCの分析には対応していません。

製造業ではどのようなプロセスを分析できますか？

ERP、MES、保全、品質、倉庫管理などのシステムからイベントデータを取得し、受注、生産、保全のケースを分析できます。プロセスマイニングでは、記録されたイベントをつないで最初から最後までの流れを示すため、単一部門の視点に頼らず、チームやシステムをまたいで業務がどう進むかを確認できます。

たとえば、受注から出荷までの分析では、受注のリリース、生産開始、品質検査や手戻りの発生箇所、出荷完了の時点を確認できます。データに情報が含まれていれば、工場、製品、ライン、仕入先、シフトごとに生産プロセスの経路を比較することもできます。

分析結果は、システムに記録されたイベントを反映します。機械やPLCの監視には対応していません。イベントログの準備方法については、プロセスマイニング用データの文書をご覧ください。

受注から出荷までのボトルネックはどこで発生しますか？

受注から出荷までのサイクルタイムが長くなる原因は、複数考えられます。プロセスマイニングを使うと、記録されたフローのどこで遅延が起きているか、どのケースやプロセスバリアントに影響しているかを確認できます。

• **受注リリース：**生産計画が動き出す前に、資材の確保、与信確認、技術レビューなどで受注が待機することがあります。
• **生産と段取り替え：**工程の繰り返しや手戻りによって、出力が増えないままキャパシティが使われることがあります。
• **品質検査：**保留や検査待ちの列により、生産工程間の待機時間が長くなることがあります。
• **保全：**保全ケースから、依頼の受付、計画、完了における遅延を確認できます。
• **出荷：**分納や後工程への引き継ぎによって、受注から納品までの時間が延びることがあります。
• **サプライチェーンの依存関係：**社内工程が計画どおりに進んでいても、資材の入荷遅れがスケジュールに影響することがあります。

こうしたパターンを、サイクルタイム、処理量、コスト、納期遵守率などのKPIと比較します。データから遅延の発生箇所は分かりますが、それだけで原因を特定することはできません。業務の状況を踏まえて、分析結果を検証してください。

遅延を見つける具体的な方法については、プロセスの分析方法をご覧ください。

プロセスマイニングは製造業にどう役立ちますか？

プロセスマイニングでは、イベントデータから実際のプロセス経路を再構成します。想定するプロセスと比較することで、ばらつきを特定し、待機時間、手戻り、引き継ぎを測定できます。

工場や生産の管理者、産業エンジニア、継続的改善を担うチームが、同じ業務状況を確認できます。遅延の責任がどの工程にあるかを議論する代わりに、パターンの背景にあるケース、タイムスタンプ、KPIを調べられます。

分析結果は、どの課題から調査するかを決める際に役立ちます。エンジニアリング上の判断や工場単位の分析に取って代わるものではありません。

プロセスシミュレーションで何を検証できますか？

ボトルネックを特定したら、プロセスシミュレーションでプロセスモデルの変更案を実施前に検証できます。製造業のワークフローでは、次のようなシナリオを比較できます。

• キャパシティとリソースの利用可能性
• シフトパターン
• バッチルール
• 振り分けや承認の経路
• 保全スケジュール

シミュレーションでは、変更がサイクルタイム、処理量、待機時間などのプロセス結果に与える影響を推定します。物理設備、化学プロセス、機械の動作をシミュレーションするものではありません。

シミュレーション機能では、シナリオ分析にプロセスシミュレーションを役立てる方法をご覧いただけます。仮定シナリオの比較について詳しくは、シミュレーションの文書もご確認ください。

予測した改善と実際の改善をどのように比較しますか？

展開前に、ベースラインとなるKPIとシミュレーションで用いた前提を記録します。変更後は、更新されたイベントデータを使って、実績をベースラインと比較します。

どちらの比較でも、同じプロセス範囲とKPIを使います。予測と実績に差がある場合は、モデルどおりに変更を実施したか、業務条件が変化したか、イベントデータに必要な工程が記録されているかを確認します。業務データに基づく比較結果を、次のシナリオの改善に役立ててください。

結果は、データ、プロセスの対象範囲、実施する変更によって異なります。プロセスマイニングとシミュレーションは分析と計画を支援するものであり、特定の改善を保証するものではありません。

どのように始めればよいですか？

受注から生産まで、生産計画、保全、品質検査など、業務への影響が明確なプロセスを1つ選びます。把握したいKPIを定め、関連イベントを記録しているシステムを特定します。

ケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプを含む、対象を絞ったイベントログを準備します。イベントが分析対象のプロセスを表しているか確認し、データに含まれていれば、工場、製品、ライン、シフトなどの情報も加えます。その後、ProcessMindのプロセスビューでボトルネックを特定し、変更をモデル化してシナリオを比較します。

継続的改善にどのように取り入れられますか？

プロセスマイニングとシミュレーションを使うと、従来の改善手法に業務データを加えられます。分析でパフォーマンスのばらつきを見つけ、業務をよく知る担当者と原因を調べ、展開前に変更案を検証します。その後、予測と実績を比較し、次の改善サイクルに役立てます。

データに基づくプロセス改善の進め方については、リーンシックスシグマとDMAICのガイドをご覧ください。

ボトルネックのシナリオを検証

受注、生産、保全のフローを選び、イベントデータから分かることを確認します。対象を絞って分析し、シミュレーションで変更案を検証した後、展開後の実績と予測を比較します。

ボトルネックのシナリオを検証