在庫管理データテンプレート

この属性は、在庫管理プロセスにおける具体的な手順や節目を示します。各アクティビティは、在庫バッチの受領、検査、移動、出荷など、個別の作業を表します。

こうしたアクティビティの順序や頻度を分析することが、プロセスマイニングの基盤となります。プロセスの流れを可視化し、標準手順からの逸脱を特定し、遅延や手戻りの原因となるアクティビティを見つけられます。たとえば、ピッキングに失敗した後で「循環棚卸の実施」が頻繁に行われているかどうかを分析できます。

プロセスの手順を定義し、在庫の流れを開始から終了まで可視化して分析できるようにします。

通常、Manhattan Active Inventory内のイベントログ、取引コード、またはステータス変更記録から取得します。技術コードを分かりやすい名称に対応付ける必要がある場合があります。

この属性には、記録された各アクティビティの開始日時が格納されます。イベントを時系列に並べたり、プロセスの各ステップにかかった時間を計算したりするために欠かせません。

分析では、開始時刻を使って、棚入れのサイクルタイム、品質検査のリードタイム、在庫の滞留時間などの重要業績評価指標を算出します。タイムスタンプを分析すると、作業が行われた時間を把握し、スケジュールに対する実績を測定できるほか、倉庫業務における時間面の非効率も見つけられます。

イベントを正しい順序に並べ、時間に関する各種のパフォーマンス指標や重要業績評価指標を算出するうえで、このタイムスタンプは欠かせません。

Manhattan Active Inventoryの各取引またはイベントのレコードには、タイムスタンプの項目が必要です。項目名は「CREATE_DTTM」や「EVENT_TIMESTAMP」などです。

在庫バッチまたはロット番号は、特定の商品数量に関するすべてのアクティビティをまとめます。これにより、在庫への受領から、さまざまな移動、最終的な出庫または消費まで、個々の在庫数量のライフサイクル全体を追跡できます。

プロセスマイニングでは、この属性を使って在庫単位ごとの一連の流れを最初から最後まで再構成します。プロセスのバリアントやサイクルタイム、特定のバッチに影響するボトルネックを分析できます。たとえば、品質検査に時間がかかったバッチや、出荷前に何度も内部移動されたバッチを特定できます。

関連するすべての在庫イベントを1つのプロセスインスタンスに結び付ける中核的な識別子です。在庫ライフサイクル全体を分析できます。

通常、Manhattan Active Inventory内の在庫詳細テーブルまたはロットマスターデータにあります。具体的なテーブル名やフィールド名は、システムの文書を確認してください。

この属性は、イベントデータを生成したソースアプリケーションまたはモジュールを示します。物流環境では、基幹WMS、ヤード管理システム、輸送管理システムなどからデータを取得する場合があります。

データガバナンスを確保し、データのコンテキストを把握するには、ソースシステムを明確にすることが重要です。たとえば、イベントが自動化システムから発生したのか、手入力用のポータルから登録されたのかを把握することは、自動化分析に役立ちます。

データの出所に関する重要なコンテキストを示します。データの検証やガバナンス、システム間の連携を理解するうえで役立ちます。

通常は、データセットの出所を示すために、データ抽出時に追加する固定値です。

この属性には、ソースシステムからデータを取得した日時が記録されます。分析に使うデータがどの程度新しいかを把握するための重要なメタデータです。

ダッシュボードやレポートでは、このタイムスタンプから基になるデータの更新状況を確認できます。データ反映の遅れを踏まえた期待値の調整や、データパイプラインの更新スケジュールの設定にも役立ちます。

データの鮮度を把握できるため、適切なタイミングで情報に基づいた業務上の判断を下せます。

このタイムスタンプは、データ抽出・変換・ロード（ETL）ツールまたはスクリプトによって生成され、データセットに追加されます。

この属性には、記録された各アクティビティの完了日時が格納されます。開始時刻と終了時刻が同じ瞬時のイベントもあれば、品質検査やピッキング作業のように一定の時間がかかるものもあります。

個々のアクティビティの処理時間を算出するには、終了時刻が必要です。プロセス全体の中でどの作業に時間がかかっているかを詳しく分析し、対象を絞った改善につなげられます。

個々のアクティビティにかかった時間を算出し、プロセスの遅延につながっている作業を特定できます。

ソースシステムに「END_DTTM」などの別項目として存在する場合もあれば、瞬時のイベントでは開始時刻と同じ値になる場合もあります。イベントデータの構造については、Manhattan Active Inventoryの文書をご確認ください。

この属性には、ピッキング、梱包、在庫調整などの作業を担当した人のユーザーIDまたは名前が記録されます。自動化された作業の場合は、自動化システムやボットのIDが記録されることもあります。

ユーザー別のパフォーマンス分析は、研修の必要性を把握し、優れた成果を上げている人を評価し、業務負荷の分布を理解するうえで重要です。ピッキングや梱包のパフォーマンスに関するダッシュボードの主要な分析軸となり、手動調整が集中する箇所の調査にも役立ちます。

プロセスのアクティビティと個々のユーザーを関連付け、パフォーマンス分析や業務負荷の調整、研修ニーズの特定に役立てられます。

通常は取引データとともに、「USER_ID」「EXECUTED_BY」「RESOURCE_ID」などの項目に保存されています。詳細はManhattan Active Inventoryの文書をご確認ください。

この属性は、在庫イベントに関連するゾーン、通路、棚などの場所を示します。倉庫内での在庫移動や作業を地理的な観点から把握できます。

ほぼすべてのダッシュボードで使われる、分析に欠かせない項目です。ボトルネックとなっている場所の特定や、ロケーション間のパフォーマンス比較、在庫差異の根本原因の調査に役立ちます。たとえば、特定のゾーンでピッキングミスが多い、または棚入れに時間がかかっているといった状況を確認できます。

在庫イベントの場所に関するコンテキストを示し、ボトルネックや効率性、特定の場所に関連する問題を分析できます。

ロケーションデータはWMSの基本情報であり、在庫取引テーブルの「LOCATION_ID」「BIN_CODE」「ZONE」などの項目に含まれているはずです。詳細はManhattan Active Inventoryの文書をご確認ください。

この属性は、入荷、移動、ピッキング、調整などの在庫イベントに関連する商品の数量を示します。

数量は、業務の規模を把握し、複数の重要業績評価指標を算出するための重要な指標です。手動調整数量比率、数量別廃棄率、ピッキング処理量の算出に使われます。数量を分析すると、大口注文と小口注文でプロセスの特徴に違いがあるかどうかも分かります。

各アクティビティの処理量を示します。処理量や比率など、数量に基づく重要業績評価指標の算出に欠かせません。

Manhattan Active Inventoryの取引テーブルには、各移動またはイベントに関連する数量項目が含まれます。「QTY」「QUANTITY」「UNITS」などの名前が使われます。

SKU（商品識別コード）は、商品を追跡するための固有コードです。サイズ、色、ブランドなどの特性に基づいて商品を区別できます。

プロセスマイニングでSKU別に分析すると、商品固有の問題を特定できます。たとえば、特定のSKUで品質検査に時間がかかる、破損や廃棄が多い、在庫調整が頻繁に発生するといった傾向が分かります。棚入れサイクルタイム分析や在庫廃棄の傾向などのダッシュボードで使う重要な属性です。

商品単位で分析できるため、プロセス上の問題が特定の商品や商品カテゴリーに集中しているかを把握できます。

SKUは、品目マスターデータや在庫取引テーブルの基本項目です。「SKU」「ITEM_ID」「PRODUCT_CODE」などの項目を確認してください。

在庫移動理由コードは、在庫イベントが発生した理由を示します。社内移送、調整、返品、廃棄など、通常とは異なるアクティビティを分析する際に特に重要です。

根本原因の分析にも欠かせません。たとえば、在庫差異の概要ダッシュボードでは、調整の理由（「破損品」「棚卸差異の修正」「盗難」など）を確認できます。社内在庫移送や廃棄の要因分析にも使われます。

在庫移動や調整の理由を把握し、差異、廃棄、移送の根本原因を分析できます。

多くの場合、取引テーブルで特定の移動タイプに関連付けられた項目です。Manhattan Active Inventoryで「REASON_CODE」や「MOVEMENT_TYPE」などの項目を確認してください。

SKUカテゴリーを使うと、類似する商品をグループ化して集計分析できます。商品タイプ、保管条件（冷蔵など）、販売速度（A・B・Cランクなど）に基づいて分類できます。

個々のSKUの分析よりも大きな単位で傾向を把握できます。「電子機器は他のカテゴリーより棚入れに時間がかかるか」「季節商品カテゴリーに廃棄が集中しているか」といった疑問の解明に役立ちます。棚入れサイクルタイムや品質検査リードタイムのダッシュボードで使われます。

商品をグループ化して集計分析することで、商品群全体に共通するプロセスの傾向や問題を把握できます。

通常は品目マスターデータにSKUと関連付けて登録されています。Manhattan Active Inventoryの商品または品目マスターの設定をご確認ください。

この属性は、在庫ロットの仕入先を特定します。特に、入荷や品質検査など、在庫ライフサイクルの初期段階で重要な情報です。

仕入先別にプロセスを分析すると、仕入先のパフォーマンスを管理できます。たとえば、品質検査リードタイムのダッシュボードでは、特定の仕入先からの在庫で検査の遅れが続いていないかを確認できます。品質上の問題や文書の不備が原因である可能性もあります。

在庫プロセスと仕入先を関連付け、品質検査の遅れなど、仕入先に関係するパフォーマンスを分析できます。

通常は、入荷イベントに関連する発注書または事前出荷通知に記載されています。購買データとの結合が必要になる場合があります。

在庫バッチ／ロットが品目を追跡するのに対し、作業識別子はユーザーまたはシステムに割り当てられた具体的な作業指示を追跡します。たとえば、100個の単一ロットを、50個ずつ2つの作業に分けて棚入れする場合があります。

この属性を使うと、業務効率をより細かく分析できます。「ピッキング作業の作成」イベントと対応する「ピッキング完了」イベントを関連付け、作業の実行時間を正確に測定できます。個々の作業単位でピッキングや棚入れのパフォーマンスを分析する際に役立ちます。

作業の作成イベントと完了イベントを細かく関連付け、個々の作業指示にかかった時間を正確に測定できます。

Manhattan Active Inventoryの作業管理テーブルまたは作業実行テーブルには、各作業を一意に識別するIDが含まれます。「TASK_ID」や「WORK_ORDER_ID」を確認してください。

この属性は、在庫アクティビティが行われた配送センターや倉庫などの施設を特定します。棚や通路などを示す倉庫内ロケーションよりも大きな単位で分類できます。

複数の施設を持つ企業では、倉庫別の分析が欠かせません。拠点間のパフォーマンスを比較し、成果の高い倉庫のベストプラクティスや、他の拠点で改善が必要な領域を特定できます。倉庫アクティビティ処理量のダッシュボードで使う主要な分析軸です。

倉庫や配送センターなど、拠点間で在庫プロセスのパフォーマンスを比較できます。

通常はロケーションマスターデータに含まれているか、倉庫内ロケーションのコードから特定できます。「WH_ID」や「SITE_CODE」などの項目を確認してください。

この属性は、イベントに関連する在庫の金額を示します。品目数量に単価を掛けて算出し、財務への影響を分析する際に特に役立ちます。

品目金額は、在庫廃棄の傾向を示すダッシュボードで重要な項目です。廃棄品による金銭的損失を定量化できます。頻繁に償却される高額品に注目することで、コスト削減の取り組みに優先順位を付けられます。在庫調整や差異を金額面から分析する際にも役立ちます。

在庫移動を金額に換算し、廃棄、差異、過剰在庫のコストを定量化できます。

通常は、取引テーブルの品目数量に、品目マスターまたは財務データの単価を掛けて算出します。単価は「STANDARD_COST」や「UNIT_PRICE」などの項目に保存されている場合があります。

この属性は、ある時点での在庫の状態を示します。注文への引当が可能か、品質検査中か、別の理由でブロックされているか、輸送中かを確認できます。

在庫ステータスの変化を追跡すると、有用なインサイトが得られます。たとえば、「保留中」や「検査中」の状態が続いた時間を分析すれば、在庫を利用できるようになるまでの遅れを定量化できます。在庫の滞留時間が長い理由を把握する際にも役立ちます。

出荷に使える在庫かどうかを示します。品質検査中や保留中など、利用できない状態による遅れを分析できます。

Manhattan Active Inventoryの在庫残高テーブルまたは在庫レベルテーブルにある主要項目です。「STATUS_CODE」や「INVENTORY_STATUS」を確認してください。

在庫滞留時間は、倉庫で在庫が動かずに保管されている期間を測る重要業績評価指標です。特定の在庫ロットについて、「棚入れ完了」イベントから「出庫記録」イベントまでの時間差として算出します。

この指標を監視すると、在庫水準の最適化やキャッシュフローの改善に役立ちます。滞留時間が長い場合、過剰在庫、動きの遅い商品、受注処理の非効率などが考えられます。滞留時間の短縮は、在庫管理における主要な目標の1つです。

在庫の保管期間を測定し、在庫水準の最適化や保管コストの削減という目標を支援します。

計算項目です。対象ケースの「棚入れ完了」イベントと「出庫記録」イベントを特定し、それぞれのタイムスタンプの差を求めます。

数量単位は、品目数量のコンテキストを示します。数量が個別の商品、複数の商品を含むケース、またはパレット全体のいずれを指すかを表します。

正確な分析には、数量単位の把握が欠かせません。特に、異なる商品や取引を比較する際に重要です。ピッキング処理量などの重要業績評価指標を正しく一貫した方法で算出でき、異なる単位で記録された数量の誤解を防げます。

数量項目の意味を明確にし、指標や比較の正確性と妥当性を保ちます。

品目マスターデータの標準項目で、通常は取引テーブルにも引き継がれます。「UOM」や「UNIT」などの項目を確認してください。

この真偽値属性は、棚入れ作業が目標完了時間内に終わったかを示します。「棚入れ開始」から「棚入れ完了」までの実際のサイクルタイムを、たとえば4時間といった事前に定めた業務目標と比較して算出します。

棚入れ期限内完了率の重要業績評価指標を算出する際に使います。期限を過ぎた棚入れを簡単に絞り込み、倉庫内ロケーション、SKUカテゴリー、担当者などの根本原因を調査できます。業務効率の基準を監視し、遵守を徹底するうえでも役立ちます。

在庫の棚入れに関する社内サービスレベルの遵守状況を直接測定し、プロセス上の問題をすばやく特定して分析できます。

計算項目です。算出したサイクルタイムに業務ルールまたはSLAの定義（例：「棚入れ目標時間＝4時間」）を適用する必要があります。