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サプライチェーン管理を改善

Manhattan Associatesの物流を最適化する6ステップガイドです。
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Manhattan Associatesでサプライチェーンのパフォーマンスを最適化

サプライチェーン業務には非効率が隠れていることが多く、コスト増加や遅延につながります。ProcessMindのプラットフォームは、物流注文、サプライヤーのパフォーマンス、在庫フローに潜むボトルネックを明らかにします。データに基づく改善を進め、より変化に強く、コンプライアンスにも対応したサプライチェーンの構築を支援します。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

サプライチェーン管理を最適化する理由

サプライチェーンは、顧客満足度から業務コストまで、事業のあらゆる側面に影響する基盤です。市場の変化が激しい現在、Manhattan Associatesのような高度なシステムを利用している場合でも、サプライチェーン管理の最適化は単なる優位性ではなく、必要不可欠です。複雑な業務の中に潜む非効率は、在庫保管コストの増加、納期遅延、緊急配送費、製品品質の低下など、大きな財務負担につながります。さらに、非効率なサプライチェーンはサプライヤーとの関係に負担をかけ、厳格化するコンプライアンス要件への対応も難しくします。実際のプロセスフローをデータに基づいて正確に把握できなければ、問題の根本原因を特定することは困難です。その結果、効果が長続きする改善施策の実行も難しくなります。物流注文が実際にどのように進むのかを把握することは、コスト削減と安定した価値提供に欠かせません。

プロセスマイニングでサプライチェーンの効率を高める

プロセスマイニングは、サプライチェーン管理のプロセスを理解し、改善するための新しい方法です。Manhattan Associatesから直接取得したイベントログデータを使い、物流注文一件ごとの開始から完了までの流れを再構成します。これにより、プロセスが実際にどのように実行されているかを、偏りなく事実に基づいて可視化できます。「需要予測生成」から「納品証明署名済み」までの流れを確認できるため、推測や個別の経験談に頼る必要はありません。プロセスのばらつき、やり直し、パフォーマンス上のボトルネックを正確に把握できます。どこで遅延が発生しているのか、どの工程に最も多くのリソースが費やされているのか、理想的な経路からの逸脱が効率にどのような影響を与えているのかを簡単に確認できます。サプライチェーン全体を捉えることで、表面的な症状ではなく、業務に影響する根本的な非効率に対応し、サプライチェーン管理のパフォーマンスを効果的に改善できます。

サプライチェーン改善の主な領域

プロセスマイニングは、サプライチェーン管理におけるプロセス改善の重要な領域を明らかにします。

  • ボトルネックの特定：物流注文が滞留する具体的なアクティビティや工程を特定します。たとえば、「品質管理実施」に時間がかかっている場合や、「出荷予定」の処理が遅れている場合などです。全体のサイクルタイムに直接影響する箇所を把握し、サプライチェーン管理のサイクルタイム短縮につなげます。
  • サイクルタイムの短縮：「物流注文」の開始から完了まで、各工程にかかった時間を分析します。原材料の受領から最終配送まで、注文処理を速める機会を特定できます。顧客満足度の向上にも欠かせない分析です。
  • サプライヤーのパフォーマンス評価：「原材料受領」までのサプライヤーのリードタイムが、生産スケジュールや在庫水準にどのような影響を与えているかを把握できます。サプライヤーの選定と管理を改善できます。
  • 在庫の最適化：プロセスフローと在庫移動の関係を把握し、過剰在庫や在庫切れを減らします。大幅なコスト削減につながります。
  • 輸送・物流の効率化：さまざまな「輸送手段」と「運送業者」の有効性を評価し、より速く、コスト効率の高い商品の輸送方法を特定します。
  • コンプライアンスとリスク低減：プロセスが規制基準や社内ポリシーから逸脱した箇所を検出します。リスクを先回りして管理し、コンプライアンスに沿ったサプライチェーンを実現できます。

期待できる成果：事業に生まれる具体的な効果

Manhattan Associatesのサプライチェーン管理にプロセスマイニングを導入すると、次のような効果が期待できます。

  • 大幅なコスト削減：ムダの削減、在庫の最適化、物流の効率化により、業務費用を大きく抑えられます。
  • 業務効率の向上：注文処理の迅速化、処理量の増加、サプライチェーン全体でのリソース利用の改善を実現できます。
  • 顧客満足度の向上：製品をより確実かつ迅速に届け、顧客体験を高め、より強固な関係を築けます。
  • コンプライアンス強化とリスク低減：コンプライアンス上の不足を早期に特定して対応し、罰則の可能性を抑え、企業の評判を守ります。
  • データに基づく意思決定：正確でリアルタイムな情報をチームに提供し、継続的なプロセス改善につながる戦略的な判断を支援します。

サプライチェーンのプロセス改善を始める

Manhattan Associatesのサプライチェーン管理にプロセスマイニングを取り入れるために、専門的な知識を大規模に身につける必要はありません。業務を改善するための明確で実行可能な道筋を示し、将来の需要にも対応できる、柔軟で効率的なサプライチェーンづくりを支援します。物流注文に潜む改善の可能性を見つけ出し、サプライチェーンを競争力へと変えていきましょう。サプライチェーン管理を改善し、持続的に高いパフォーマンスを実現する方法をご確認ください。

サプライチェーン管理 物流の最適化 在庫管理 倉庫業務 受注処理 調達 輸送管理 SCMコンプライアンス SCM サプライチェーンの最適化 需要計画 サプライヤー業務

よくある問題と課題

影響している課題を特定

需要の発生から最終配送まで、物流注文の処理に時間がかかることは、特にManhattan Associatesのような複雑なシステムを利用するサプライチェーン管理でよく見られる課題です。リードタイムが長くなると、納期目標の未達、在庫保管コストの増加、顧客満足度の低下につながります。納期への期待に継続して応えられなければ、顧客ロイヤルティや競争力も損なわれます。ProcessMindはManhattan Associatesのイベントログを分析し、物流注文一件ごとの実際の流れを可視化します。遅延がどこで蓄積しているのかを正確に特定し、リードタイムの長期化に大きく影響するアクティビティや引き継ぎを明らかにします。これにより、重要な経路を絞り込んで効率化できます。

原材料や完成品の納入時間にばらつきがあると、サプライチェーン全体に大きな影響が及びます。サプライヤーが合意した納入日を頻繁に守れない場合、生産スケジュールが乱れ、在庫切れが発生し、コストの高い緊急配送が必要になります。その結果、サプライチェーン管理の収益性が低下します。ProcessMindはManhattan Associatesのイベントデータを使い、契約条件や過去の基準と比較した各サプライヤーの実際の納入実績を、明確かつ客観的に示します。物流注文ごとの「原材料受領」アクティビティを追跡し、信頼性の低いサプライヤーとその影響を定量化することで、データに基づくサプライヤー関係管理とリスク低減を支援します。

在庫を正確に把握できず、管理方法も十分でない場合、過剰在庫による保管コストの増加と、在庫切れによる販売機会の損失という二つの問題が生じます。Manhattan Associatesでは、倉庫スペースを効率的に使えず、顧客注文にも迅速に対応できない状況につながることがあります。その結果、サプライチェーン管理全体の収益性と顧客満足度が低下します。ProcessMindは、物流注文ごとの「在庫可用性確認」アクティビティと、その後の注文処理工程を分析し、記録上の在庫水準と実際の在庫水準の差を明らかにします。在庫情報の不正確さにつながるプロセスの逸脱や、在庫切れの根本原因を特定し、在庫フローの効率化とリソース配分の改善を支援します。

倉庫業務のピッキングと梱包にボトルネックがあると、注文処理全体が大幅に遅れる可能性があります。Manhattan Associatesのようなシステムを利用するサプライチェーン管理の現場では、出荷遅延、残業による人件費の増加、処理量の低下につながり、業務効率と顧客への納期約束に直接影響します。ProcessMindは、物流注文が「商品ピッキング・梱包済み」アクティビティを通過する流れを可視化し、遅延の原因となる待ち行列、リソース不足、プロセスのばらつきを特定します。倉庫内で十分に使われていないリソースや非効率なレイアウトを明らかにし、ワークフローの改善、作業量の平準化、Manhattan Associatesにおける業務速度の向上を支援します。

輸送手段や運送業者について最適でない判断をすると、物流コストが直接増加し、配送スケジュールにも影響します。特にManhattan Associatesのようなシステムで多様な物流注文を管理するサプライチェーン管理では、運送業者や経路を誤ることで、運賃の増加、輸送時間の長期化、利益率の低下を招きます。ProcessMindは、物流注文ごとの「輸送手段」と「運送業者」の属性に加え、「輸送中の商品」アクティビティを分析します。計画上の経路と実際の経路、コストを比較し、非効率な選択のパターンや輸送の集約機会を明らかにします。より有利な料金交渉や運送業者の割り当て最適化にも役立ちます。

納入遅延が頻繁に発生すると、顧客の信頼と満足度が直接低下し、離反やブランド評価の低下につながる可能性があります。Manhattan Associatesのような高機能なシステムを導入していても、サプライチェーン管理のプロセスに非効率が残っていれば、実際の納入日が希望納入日に間に合わない状況が続き、違約金や将来の取引損失を招きます。ProcessMindは物流注文一件ごとの流れを明確に示し、顧客への納入遅延につながった箇所を特定します。「希望納入日」と「実際の納入日」を比較し、注文処理、倉庫業務、輸送のどこに根本原因があるのかを明らかにします。これにより、定時納入の改善に向けた対策を絞り込めます。

物流注文のライフサイクル全体を把握できなければ、問題の根本原因の特定、障害への適切な対応、先回りした意思決定が難しくなります。Manhattan Associatesのようなシステムを利用していても、サプライチェーン管理の透明性が不足していると、場当たり的な問題対応、非効率なリソース配分、将来の課題の予測困難につながります。ProcessMindはManhattan Associatesのエコシステム全体からイベントデータをつなぎ合わせ、「需要予測生成」から「納品証明署名済み」まで、物流注文一件ごとの途切れない流れを可視化します。全体像を把握することで、見えにくかった領域や複雑な依存関係を明らかにし、関係者がサプライチェーン全体を効果的に管理・改善できるよう支援します。

規制要件や社内のベストプラクティスから逸脱すると、リスクや罰則につながる可能性があります。Manhattan Associatesのようなシステムで管理する複雑なサプライチェーン管理のプロセスでは、こうした不整合が、製品の追跡可能性や輸送規制に関するエラー、監査、罰金、企業評価の低下を引き起こすことがあります。ProcessMindは、物流注文の実際の実行状況を、あらかじめ定義したコンプライアンスモデルと照合します。アクティビティの未実施や順序の誤り、「製品カテゴリ」や「原産地」などの属性値が基準を満たしていないケースを自動的に検出して通知し、Manhattan Associatesのワークフロー全体で先回りした対応と遵守強化を可能にします。

やり直し、修正、例外への手作業対応が頻繁に発生すると、サプライチェーン管理の業務コストが増加し、サイクルタイムも長くなります。Manhattan Associatesの環境でよく見られる物流注文の標準経路からの逸脱は、貴重なリソースを消費し、人的ミスの可能性を高め、プロセス全体の効率と予測可能性を低下させます。ProcessMindは物流注文のすべてのプロセスバリアントを可視化し、やり直しのループや例外処理の頻度とコストへの影響を明らかにします。「品質管理実施」の繰り返しや、予定外の「出荷予定」の変更など、逸脱につながるきっかけとパターンを特定し、プロセスの効率化と高コストな手作業の削減を支援します。

サプライチェーンの初期段階で発生した遅延を補うために緊急配送が必要になると、物流業務の収益性に直接影響します。Manhattan Associatesを利用するサプライチェーン管理で発生するこうした予算外のコストは利益率を圧迫し、計画や実行に構造的な問題があることを示しています。ProcessMindは物流注文の経路を分析し、より高額な「輸送手段」への変更が必要になった原因となる遅延箇所を特定します。緊急配送のコスト影響を定量化し、サプライヤーの遅延、倉庫のボトルネック、計画不足などの根本原因まで追跡できます。将来の予期せぬ支出を避けるための先回りした対策が可能になります。

物流拠点や倉庫で、人員、設備、ドックスペースなどのリソース配分と利用が適切でないと、待機時間、ボトルネック、業務コストの増加につながります。Manhattan Associatesを中心としたサプライチェーン管理では、「輸送用商品積載」や「配送先での商品荷下ろし」の流れが滞り、処理量と全体の効率が低下する可能性があります。ProcessMindは、「商品ピッキング・梱包済み」や「輸送用商品積載」などのアクティビティの時刻と所要時間を分析し、主要なリソースの稼働が低い期間や待ち行列が過度に長い期間を特定します。非効率なリソーススケジュールや作業量の偏りを明らかにし、人員配置、設備配備、施設レイアウトの改善に役立つ情報を提供します。

納品証明（POD）の取得や確認に誤りや遅れがあると、請求に関する紛争、顧客からの苦情、納品物に対する責任の所在が不明確になる問題につながります。サプライチェーン管理において、Manhattan Associatesのプロセス上の「納品証明署名済み」に問題があると、財務照合が難しくなり、取引先や顧客との信頼関係も損なわれます。ProcessMindは、「納品証明署名済み」アクティビティを含む物流注文のライフサイクル全体を追跡します。納品証明の提出遅延、納品数量と記録値の不一致、エラーが発生しやすいプロセス上の箇所を明らかにし、納品証明プロセスの効率化と精度向上に必要なデータを提供します。

一般的な目標

成功の状態を定義

サプライチェーン管理のリードタイムを短縮すると、市場への対応が速くなり、顧客満足度も向上します。需要の発生から最終配送までの時間を短くすることで、業務コストを削減し、在庫の保管期間を最適化し、サプライチェーン全体の柔軟性を高められます。競争力が向上し、顧客との関係も強化されます。ProcessMindはManhattan Associates内のボトルネックと遅延を正確に特定し、物流注文が滞留する工程を明らかにします。各遅延の影響を定量化できるため、改善施策を絞り込めます。成果は、物流注文の平均リードタイムが継続的に短縮しているかどうかで測定でき、リアルタイムのダッシュボードと傾向分析で確認できます。

安定したサプライチェーン管理には、サプライヤーが安定して納入することが欠かせません。在庫切れや生産遅延を防ぎ、定時納入率95％を達成することで、原材料や商品を予定どおりに受け取り、円滑な生産と安定した顧客への納品を支えられます。これは業務効率と顧客の信頼に直接影響します。ProcessMindはManhattan Associates内のサプライヤーの納入パターンを分析し、不整合と、納入遅延が後続プロセスに与える影響を明らかにします。遅延の原因となっている特定のサプライヤーや製品カテゴリを把握できます。成果は、合意した期間内にサプライヤーが納入した物流注文の割合で測定でき、計画の改善と緊急配送の削減につながります。

サプライチェーン管理で在庫を効率的に利用すると、保管コストを抑え、陳腐化のリスクを減らし、在庫切れを防げます。15％の最適化を実現すれば、必要な商品を確保しながら、在庫に固定される資金を減らせます。収益性と顧客サービスの水準に直接影響する改善です。ProcessMindはManhattan Associates内の物流注文ごとに、在庫移動と保管期間を可視化し、動きの遅い在庫や過剰在庫のパターンを特定します。保管方法の非効率や予測誤差など、利用効率が低い根本原因を明らかにします。成果は、在庫保管コストの削減と在庫切れの減少によって測定でき、在庫回転率から確認できます。

倉庫でのピッキングと梱包の効率を高めることは、サプライチェーン管理における注文処理の迅速化と業務コストの削減に欠かせません。これらの工程を15％速めることで、1時間あたりの処理注文数が増え、人件費を抑えながら、配送の迅速化によって顧客満足度を高められます。処理量と収益性にも直接影響します。ProcessMindはManhattan Associatesでピッキングと梱包のアクティビティにかかった経路と時間を正確にマッピングし、倉庫内の非効率とボトルネックを明らかにします。レイアウトやリソース配分の違いによる影響も定量化できます。成果は、物流注文の平均ピッキング・梱包サイクルタイムが明確に短縮しているかどうかで測定でき、倉庫の処理量向上と残業削減につながります。

輸送はサプライチェーン管理における大きなコスト要因です。サービス水準を維持しながら10％削減できれば、利益に直接貢献し、競争力も高まります。そのためには、経路の最適化、出荷の集約、物流注文に適した効率の高い運送業者の選定が必要です。ProcessMindはManhattan Associates内の物流注文ごとの過去の輸送データを分析し、実際の経路、運送業者、コストを最適なシナリオと比較します。出荷の集約、運送業者との条件交渉、経路の最適化につながる機会を特定します。成果は、配送時間に影響を与えずに、物流注文あたりの平均輸送コストを定量的に削減できたかどうかで測定します。

定時納入は、顧客満足度を測る重要な指標であり、サプライチェーン管理の主要なKPIです。定時納入率98％を達成すると、顧客ロイヤルティが高まり、問い合わせが減り、ブランド評価も向上します。効率と信頼性の高い配送ネットワークを実現できていることの表れです。ProcessMindはManhattan Associates内の物流注文について、配送の全行程を追跡します。倉庫処理、輸送、最終区間のいずれに原因がある場合でも、納入遅延の根本原因を特定できます。継続的に発生する遅延のパターンを明らかにし、先回りした対応につなげます。成果は、すべての顧客向け物流注文について希望納入日と実際の納入日を比較し、定時納入率98％を継続して達成できているかどうかで確認します。

サプライチェーン管理を効果的に行うには、開始から完了までを把握できることが基盤となります。全体を可視化することで、先回りした意思決定とリスク低減が可能になります。物流注文が需要の発生から納品証明までどのように進むのかを理解し、パフォーマンスを妨げる見えない領域をなくします。これにより、戦略的な計画と業務管理を改善できます。ProcessMindはManhattan Associates内の物流注文に関するすべてのプロセスを視覚的なマップにし、アクティビティの実際の順序と依存関係を明らかにします。標準経路からの逸脱と、関与するすべての担当者を特定します。成果は、物流注文をどの段階でも追跡し、現在の状況と将来起こり得る遅延を把握できるかどうかで測定します。意思決定の改善につながります。

罰則を避け、企業の評判を守り、倫理的な業務を行うためには、サプライチェーン管理で規制要件と社内ポリシーを遵守することが欠かせません。物流ワークフローのコンプライアンス遵守率100％を達成するとは、すべての工程が定められた基準に沿っている状態です。法的・財務的なリスクを抑え、関係者や当局との信頼関係を築けます。ProcessMindは、Manhattan Associates内の物流注文の実際の実行経路を、あらかじめ定義したコンプライアンスルールと理想的なプロセスモデルに自動的に照合します。逸脱や承認されていない近道をすぐに通知します。成果は、プロセス内にコンプライアンス違反のアクティビティや工程がないことによって測定でき、すべての物流注文について監査可能な記録を残し、規制遵守を確認できます。

注文のやり直しや例外処理にはコストと時間がかかり、サプライチェーン管理のプロセスに根本的な問題があることを示します。やり直しを50％削減すると、人件費、資材費、緊急配送費を大きく抑えながら、顧客満足度とプロセスの信頼性を高められます。効率が向上し、ムダも減ります。ProcessMindは、Manhattan Associatesの物流注文でやり直しにつながる工程と根本原因を正確に特定します。データ入力ミス、ピッキングミス、品質管理の失敗など、やり直しの種類ごとの頻度とコスト影響を定量化します。成果は、手作業での介入や再処理が必要な物流注文数が大幅に減少したかどうかで測定でき、注文処理サイクル全体の効率化につながります。

緊急配送費は、サプライチェーン管理における計画不足やプロセスの非効率を直接示す指標です。25％削減できれば、先を見通した計画、リードタイムの改善、事後対応の減少につながります。収益性に直接影響し、より安定して予測しやすいサプライチェーンを実現できていることを示します。ProcessMindはManhattan Associatesで緊急配送が必要になったきっかけを分析し、サプライヤーの納入遅延、生産遅延、物流注文に影響する倉庫のボトルネックなど、前段階のプロセスまで追跡します。きっかけごとのコスト影響を定量化します。成果は、緊急輸送に割り当てた予算と実際の支出が明確に減少したかどうかで測定でき、より安定した効率的なプロセスの実現を示します。

人員、設備、スペースなどのリソース利用を20％最適化すると、サプライチェーン管理の業務で大幅なコスト削減と処理能力の向上が期待できます。既存の資産からより多くの成果を生み出し、拠点全体の生産性と業務効率を高めることを意味します。資産価値を最大化し、業務費用を抑えられます。ProcessMindはManhattan Associates内の物流注文について、工程ごとのリソース配分と待機時間を可視化します。リソースが十分に使われていない箇所や、過度に負荷がかかっている箇所を特定し、非効率なスケジュールや作業量の偏りを明らかにします。成果は、リソース単位あたりの処理量の増加と、各拠点の待機時間の減少によって測定でき、業務フローの改善とボトルネックの削減につながります。

納品証明（POD）の不一致は、サプライチェーン管理における請求ミス、顧客との紛争、売上の損失につながる可能性があります。不一致を迅速かつ体系的に解消することで、請求の正確性、キャッシュフロー、顧客との関係を改善できます。財務の正確性と顧客の信頼も高まります。ProcessMindはManhattan Associatesの物流注文について、配送プロセス全体を追跡し、POD情報が期待される結果から逸脱した箇所を正確に特定します。不一致が運送業者、受取人、社内の記録管理のどこで発生したのかを把握できます。成果は、配送に関する請求紛争や顧客からの苦情が大幅に減少したかどうかで測定でき、財務照合と透明性の向上につながります。

サプライチェーン管理を改善する6つのステップ

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

改善を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Manhattan Associatesのサプライチェーン管理向けに事前設定されたExcelデータ抽出テンプレートにアクセスし、ダウンロードします。

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
重要な理由

最初から正しい形式でデータを整えられるため、アップロードを効率化し、手作業で再フォーマットしなくても正確な分析が可能になります。

期待される成果

Manhattan Associatesのサプライチェーンデータを入力できる、標準化されたExcelテンプレートです。

分析で明らかになること

サプライチェーンに潜む非効率を見つけ出す

ProcessMindは、実際のサプライチェーン業務を可視化し、非効率や見えにくいパターンを明らかにします。Manhattan Associates内の物流、サプライヤーのパフォーマンス、在庫を最適化するための、明確で具体的な改善案を得られます。
  • 実際のサプライチェーンのプロセスフローを可視化
  • 物流のボトルネックと遅延を特定
  • 在庫とサプライヤーのパフォーマンスを最適化
  • 変化に強く、コンプライアンスに対応したサプライチェーンを実現
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

サプライチェーンで業務の卓越性を実現

Manhattan Associates内の物流受注フローをプロセスマイニングで分析することで、組織はサプライチェーン業務をこれまで以上に詳しく把握できます。これにより、ボトルネックや非効率を特定し、パフォーマンスを大幅に改善できます。

0 %
受注処理の迅速化

物流受注サイクルの平均短縮率

ボトルネックを特定して解消し、サプライチェーンを効率化します。商品をより早く顧客に届け、業務効率を高めます。
0 %
緊急輸送コストの削減

予算外の輸送費の削減率

サプライチェーンの遅延が緊急対応に発展する前に、先回りして特定・解消し、高額な緊急輸送を抑えます。
0 %
納期遵守率の向上

顧客への納入成功率の向上

約束した納期を継続的に守ることで、顧客満足度とロイヤルティを高め、サービスの信頼性と評価を向上させます。
0 %
プロセス違反の削減

コンプライアンスに反する物流ステップの減少率

標準物流プロセスからの逸脱を特定して是正し、規制や社内ポリシーに沿った業務を継続的に実現します。
0 %
受注の手戻り削減

予期しない受注変更の削減率

物流受注におけるエラーやプロセス逸脱の根本原因を特定し、コストと時間のかかる手戻りをなくします。初回から正しく納品できる割合も高まります。
0 %
在庫利用の最適化

在庫切れの発生頻度の削減率

物の流れと需要パターンを詳しく把握し、在庫効率を高めて在庫切れを減らします。販売機会の損失や遅延の防止にもつながります。

成果は、プロセスの複雑さ、データ品質、戦略上の重点によって異なります。これらの数値は、さまざまなサプライチェーン導入事例で確認された一般的な改善幅を示しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げることで、詳細な分析結果を得られます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

物流受注を一意に識別する番号です。サプライチェーンプロセスをエンドツーエンドで追跡する際の主要なケース識別子として機能します。

重要な理由

関連するすべてのイベントをまとめる必須のCase IDです。1件の受注が開始から完了までたどった全行程を追跡できます。

物流プロセス内で発生した、特定の業務イベントまたはステップの名称です。

重要な理由

この属性はプロセス内のステップを定義し、プロセスマップの基盤となるとともに、プロセスフローとボトルネックの分析を可能にします。

アクティビティが発生した正確な日付と時刻です。

重要な理由

この属性によりイベントを時系列に並べることができ、サイクルタイムや遅延など、時間に基づくすべての指標を計算するために欠かせません。

アクティビティを実行したユーザーの名前またはIDです。

重要な理由

リソースのパフォーマンスや業務量の分布を分析し、プロセス上の例外に関与したユーザーやチームを特定できます。

標準、特急、補充など、物流注文の分類です。

重要な理由

種類の異なる注文のパフォーマンスやプロセスフローを比較できます。注文ごとに固有の経路やSLAが設定されている場合にも役立ちます。

顧客が希望した、または社内計画で指定された納品日です。

重要な理由

納期遵守パフォーマンスを測定する基準であり、顧客満足度やサプライヤー管理に関わる重要なKPIです。

注文に含まれる商品の在庫管理単位（SKU）または識別子です。

重要な理由

商品レベルの分析により、特定の商品に関連する在庫切れ、ピッキング遅延、品質問題などを明らかにできます。

トラック、航空、海上など、出荷に使用する輸送手段です。

重要な理由

輸送コストと効率を分析し、高額な緊急配送への依存度を特定できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは、通常、顧客がEDI、Webポータル、または手入力で開始する、新しい物流受注のシステム上での作成を示します。Order Managementモジュールで一意の識別子を持つ新しい受注レコードが作成された時点で、このイベントが記録されます。

重要な理由

これはエンドツーエンドの物流プロセスにおける主要な開始イベントです。発生時刻を分析することは、受注サイクル全体の時間を計算し、需要パターンを把握するうえで重要です。

WMSで「ウェーブ」を作成し、複数の受注または出荷明細をまとめて、ピッキングと梱包を効率的かつ計画的に行います。ウェーブの作成は独立したシステムイベントであり、受注バッチの実際のフルフィルメントを開始します。

重要な理由

このアクティビティは、倉庫業務における重要なマイルストーンです。受注がウェーブに組み込まれるまでの待ち時間を分析することで、バッチ処理の非効率やリソース計画の不足を明らかにできます。

倉庫担当者が保管場所から受注品を物理的に取り出します。通常、担当者が商品と保管場所のバーコードをスキャンしてピッキングを確定した時点で、このアクティビティが記録されます。

重要な理由

ピッキングにかかった時間を分析することは、倉庫のボトルネックを特定し、作業効率を高めるうえで基本となります。Warehouse Picking Cycle Time KPIの算出にも直接役立ちます。

出荷が倉庫または配送センターを物理的に出発した時点を示します。通常、トレーラーの封かんと出発に伴い、WMSで最終的な「Ship Confirm」トランザクションとして記録されます。

重要な理由

倉庫での取り扱いの終了と輸送中の時間の開始を示す重要なマイルストーンです。出荷の納期遵守と倉庫処理時間を測定するための主要イベントでもあります。

署名を含むことが多い、納品完了の最終確認を受信し、システムに記録します。運送会社からの電子確認の場合も、手作業でスキャンして添付した書類の場合もあります。

重要な理由

物流プロセスにおける主要な正常終了イベントです。受注サイクル全体の時間と、顧客への納期遵守率を計算するために欠かせません。

フルフィルメントが完了する前に、顧客受注を正式にキャンセルします。物流受注に対する以降の処理をすべて停止する終了ステータスです。

重要な理由

これは重大な失敗終了イベントです。キャンセルの理由と頻度を分析することで、受注取り込みプロセスや顧客満足度に関する問題を特定できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Manhattan Associatesの物流注文データを分析し、実際のプロセスフローを明らかにします。ボトルネック、非効率、コンプライアンス違反を特定し、リードタイムや在庫利用などの大幅な改善につなげます。

プロセスマイニングは、物流注文の長いリードタイム、仕入先の納品パフォーマンスのばらつき、在庫利用の低さの根本原因を明らかにします。倉庫でのピッキングや梱包の最適化、輸送コストの削減、顧客への納品遅延の抑制にも役立ちます。

通常、物流注文プロセスの各ステップについて、ケース識別子、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログが必要です。主なテーブルには、注文詳細、出荷追跡、倉庫アクティビティ、納品証明記録などが含まれます。データは通常、標準的なレポート機能またはデータベースアクセスツールで抽出できます。

データの抽出とモデル設定を含む初期設定には、データの可用性と複雑さに応じて、通常数週間かかります。データを取り込んでから4～6週間以内に、最初のインサイトを得て、効果の大きい改善領域を特定できることが多いです。

物流注文のリードタイム短縮、仕入先の納期遵守率向上、在庫利用の最適化が期待できます。倉庫でのピッキングの迅速化、輸送コストの削減、サプライチェーン全体のエンドツーエンドの可視性とコンプライアンスの向上も見込めます。

主な技術要件は、関連するイベントログを抽出するために、Manhattan Associatesのデータベースまたはデータウェアハウスへアクセスできることです。多くのプロセスマイニングツールはクラウドベースですが、安全なデータ接続と、初期のデータパイプライン設定に向けた社内IT部門の支援が必要になる場合があります。

はい。プロセスマイニングでは、実際のプロセス実行を事前定義されたコンプライアンスルールや理想的なプロセスモデルと比較できます。逸脱やコンプライアンスに適合しないステップを明らかにし、物流プロセスの100％のコンプライアンス確保と監査対象領域の特定に役立ちます。

物流注文の実際の経路と所要時間を可視化することで、遅延が発生している箇所やリソースに負荷がかかっている箇所を明確に特定します。倉庫でのピッキングや輸送ハブなど、大幅な遅延を引き起こす特定のアクティビティや段階を突き止められます。

Manhattan Associatesでサプライチェーンのパフォーマンスを向上

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