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在庫管理を改善

Dynamics 365の在庫を最適化する6ステップガイドです。
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Microsoft Dynamics 365の在庫管理を最適化

ProcessMindは、業務に潜む非効率を明らかにします。入荷から最終出荷まで、ボトルネックを正確に特定できます。これにより、コスト削減とフルフィルメント率向上につながる改善機会が見えてきます。

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

Microsoft Dynamics 365における在庫管理の重要性

効果的な在庫管理は、健全なサプライチェーンの基盤であり、収益性と顧客満足度に直接影響します。Microsoft Dynamics 365のような複雑なERP環境では、入荷や棚入れから、内部移動、調整、ピッキング、最終的な出庫または消費に至るまで、在庫管理に多くのプロセスが関わります。実際のワークフローを明確に把握できなければ、過剰在庫に拘束される資本、欠品による販売機会の損失、増加する保管コスト、非効率な倉庫業務といった課題に直面しがちです。Dynamics 365内の大量の取引と多様なユーザー操作によって、実際のプロセスパフォーマンスが見えにくくなり、非効率がどこで発生しているのか、在庫管理のサイクルタイムをどう短縮すればよいのかを特定しにくくなります。こうした可視性の不足は、最適とはいえない判断、不要な支出、在庫課題への場当たり的な対応につながります。

プロセスマイニングで在庫業務を効率化

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365から取得した生のイベントデータを、実際のプロセスを包括的かつ視覚的に表す情報へ変換し、在庫管理を分析・改善するための有効な手段です。個々の在庫バッチまたはロットのライフサイクルに焦点を当て、移動に関わるすべてのイベント、タイムスタンプ、担当者を記録します。InventOnHand、InventTrans、InventJournalなどのエンティティを分析することで、プロセスマイニングはエンドツーエンドの全体像を構築し、在庫が実際にたどる経路、標準手順からの逸脱、ボトルネックの発生箇所を明らかにします。「Goods Receipt Recorded」から「Put-away Completed」まで、または「Picking Initiated」から「Goods Issue Recorded」までにかかる時間を正確に確認できます。データに基づく分析により、何が起きたかだけでなく、なぜ起きたかも理解できるため、推測ではなく、対象を絞ったプロセス改善が可能になります。

在庫プロセスの最適化ポイントを特定

プロセスマイニングを使うと、Microsoft Dynamics 365の在庫管理プロセスにおける重要な段階を詳しく調べられます。

  • 入荷・棚入れの効率：商品の到着から適切な保管場所への格納までに発生する遅延を明らかにします。標準外の棚入れ経路や過剰な取り扱いを特定し、リードタイムと人件費の増加要因を把握します。
  • 内部移動・振替：在庫の内部移動の頻度と所要時間を分析し、価値を生まない不適切なレイアウトや不要な移動を明らかにします。頻繁な在庫調整や差異が発生する理由も確認できます。
  • 受注ピッキング・梱包・出庫のパフォーマンス：ピッキング時間の長期化、再ピッキング、梱包から最終出庫までの遅延など、受注処理のボトルネックを検出します。ピッキング経路とリソース配分を最適化し、受注処理率を高めます。
  • 在庫精度とコンプライアンス：在庫差異や照合プロセスでの手戻りの根本原因を特定します。棚卸が効率的に実施され、調整が正確かつ迅速に処理されていることを確認し、データの信頼性と社内方針への準拠を高めます。
  • 廃棄と陳腐化：廃棄または処分された在庫のライフサイクルを追跡し、パターンと理由を把握して、廃棄と関連コストを先回りして抑えます。

これらの領域に取り組むことで、業務フローを大きく改善し、無駄を削減できます。

在庫最適化による具体的な成果

プロセスマイニングで得られる分析結果は、在庫管理業務全体の測定可能な改善につながります。プロセスのボトルネックを特定して解消することで、次の成果が期待できます。

  • 保管コストの削減：在庫水準を最適化し、過剰在庫を抑え、保管スペースの利用効率を高めることで、貴重な資本を有効に使えます。
  • サイクルタイムの短縮：入荷から利用可能になるまで、また受注ピッキングから出庫までの時間を大幅に短縮し、サプライチェーン全体の対応力を高めます。
  • 在庫精度の向上：差異を抑えて在庫データの信頼性を高め、欠品を減らし、予測精度を向上させます。
  • 業務効率の向上：品質検査から出庫まで、在庫プロセス全体のワークフローを効率化し、手作業と付加価値を生まないアクティビティを減らします。
  • コンプライアンスとリスク管理の向上：プロセスの逸脱を特定して是正し、社内方針と外部規制への準拠を確保することで、監査リスクを抑えます。
  • 顧客満足度の向上：より迅速で正確な受注処理が、優れた顧客体験に直接つながります。

これらの成果により、Microsoft Dynamics 365の在庫戦略を継続的に改善するための、データに基づく意思決定が可能になります。

継続的な在庫改善に向けてチームを支援

Microsoft Dynamics 365の在庫管理にプロセスマイニングを取り入れることは、一度きりの修正ではありません。在庫バッチとロットの実際の流れを理解し、継続的な改善の基盤を築くことです。チームは思い込みに頼らず、データに基づいて対象を絞った変更を実施し、長期的な成果につなげられます。業務チームも自ら問題を特定し、確かなデータに基づいて解決策を検証できるため、プロセス改善を組織全体に広げられます。プロセスマイニングを取り入れ、在庫管理をコストセンターから戦略的な資産へと変え、サプライチェーンを高い効率で運営してください。

在庫管理 在庫統制 倉庫業務 サプライチェーン最適化 物流 資材フロー 棚入れ 受注処理 在庫精度 在庫管理 在庫統制 資材管理 在庫水準

よくある問題と課題

影響している課題を特定

入荷した商品を指定の保管場所へ移動するまでに遅れが生じると、入荷ドックに滞留が発生し、倉庫全体の効率が低下するとともに人件費が増加します。この非効率は、ピッキングや受注処理など後続業務にも影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のイベントログを分析し、「Goods Receipt Recorded」から「Put-away Completed」まで、在庫バッチのライフサイクル全体を追跡します。平均棚入れ時間を可視化し、特定のロケーションやSKUカテゴリーにおけるボトルネックを特定するとともに、遅延を引き起こすプロセスの逸脱を明らかにします。これにより、経路、人員配置、保管戦略を見直し、フローを改善できます。

棚卸や実地確認の後に記録される在庫調整が大量に発生している場合、在庫精度に構造的な問題がある可能性があります。こうした差異は、欠品、過剰在庫、誤った受注処理を招き、最終的には評価損や販売機会の損失による財務上の損失につながります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の在庫モジュールからデータを抽出し、「Inventory Count Initiated」「Inventory Count Performed」「Inventory Discrepancy Adjusted」のアクティビティに焦点を当てます。調整の頻度と根本原因を可視化し、在庫精度の低下に関係する特定のロケーション、SKU、ユーザー操作を特定することで、在庫移動の管理を強化できます。

明確な業務上の必要性がないまま倉庫内で在庫を頻繁に移動すると、人員、設備、時間を消費し、業務コストが増加します。過剰な移動は、破損や置き場所の誤りのリスクも高め、在庫精度と受注処理時間に影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で在庫バッチごとの「Stock Moved Internally」アクティビティをすべてマッピングし、手戻りや最適でない保管場所の割り当てパターンを特定します。価値を生まない移動が頻繁に発生するSKUやロケーションを明らかにし、レイアウトや棚入れルールの見直しにつなげます。

非効率なピッキングと梱包は、顧客満足度と受注処理率に直接影響します。これらの重要な工程で遅延が発生すると、配送時間帯に間に合わない、緊急配送による送料が増える、顧客ロイヤルティが低下するといった問題につながります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で受注に含まれる各在庫バッチについて、「Picking Initiated」「Picking Completed」「Packing Completed」のアクティビティを詳しく可視化します。遅延箇所を明らかにし、最適でないピッキング経路を特定するとともに、再ピッキングの理由を把握して、ワークフローの効率化と処理量の向上につなげます。

有効期限のある在庫や陳腐化しやすい品目の管理が不十分だと、大きな評価損と保管コストの増加につながります。古い在庫を先に出庫できなかったり、適切なタイミングで処分できなかったりすると、資本が拘束され、貴重な倉庫スペースも占有されます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で「Expiration Date」などの属性と「Stock Scrapped/Disposed」などのアクティビティを使い、在庫バッチのライフサイクル全体を追跡します。在庫がピッキングされないまま期限に近づくパターンや、頻繁に廃棄される品目を特定し、在庫回転と処分に向けた先回りの対策を可能にします。

返品プロセスが非効率だと、返品商品の検査、再入庫、処分が遅れ、滞留が発生します。これにより在庫精度が低下し、販売できない商品に資本が拘束されるほか、返金や交換にも影響して顧客満足度が低下する可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で特定の在庫バッチに関する「Return Goods Processed」アクティビティを分析し、実際のフローをマッピングして遅延や手戻りの発生箇所を特定します。返品処理にかかる平均時間を可視化し、検査や再入庫のボトルネックを明らかにして、返品処理サイクルを短縮する機会を見つけ出します。

「Quality Inspection Performed」アクティビティの遅延により、入荷した商品を利用可能在庫へ移動できず、滞留や生産スケジュールの遅延、受注処理の遅れにつながる可能性があります。このボトルネックによってリードタイムが長期化し、検査待ち商品の保管コストが増加する場合があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のデータを使い、「Goods Receipt Recorded」から「Quality Inspection Performed」までの品質検査プロセスにおける在庫バッチの動きを追跡します。検査にかかった時間を可視化し、検査の遅延が最も長いSKUカテゴリーや仕入先を特定するとともに、リソースの制約を明らかにします。

頻繁に扱う商品について、移動距離が長くなったり、再積み替えが頻繁に発生したりする倉庫レイアウトでは、ピッキングと棚入れの効率が大きく低下します。その結果、人件費の増加、処理量の低下、設備の摩耗につながります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「Warehouse Location」や「Storage Bin」属性と、「Put-away Completed」「Stock Moved Internally」「Picking Initiated」アクティビティの順序を組み合わせて分析します。非効率な動線のパターンを明らかにし、移動頻度と需要に基づいて保管場所を最適化する機会を示すことで、全体の流れを改善します。

在庫バッチが誤った場所へ移動されたり、所在を確認できなくなったりして「紛失」在庫が発生すると、業務に大きな支障が生じます。緊急の再発注、出荷の遅延、手作業による捜索の増加につながり、業務効率と顧客対応の双方に影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の在庫移動をエンドツーエンドで可視化し、「Goods Receipt Recorded」「Put-away Completed」「Stock Moved Internally」アクティビティを通じた各バッチの経路を追跡します。標準経路からの逸脱を示し、誤配置に関係するユーザーやプロセスを特定することで、再発防止に役立てます。

物理的な移動や取引の後に在庫記録が一貫して更新されないと、実在庫と記録上の在庫数量に差が生じます。リアルタイムの正確性が失われることで、再発注、生産計画、納期回答に関する判断を誤り、在庫データへの信頼が低下する可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「Goods Receipt Recorded」「Goods Issue Recorded」「Inventory Discrepancy Adjusted」アクティビティのタイムスタンプを分析します。更新の遅延や不整合のパターンを特定し、プロセス遵守が不十分な箇所を明らかにすることで、重要な業務判断に使うデータの信頼性への影響を把握します。

計画された棚卸し以外で手動調整が頻繁に行われている場合、自動化されたプロセスや標準業務手順に根本的な問題がある可能性があります。初期入力の誤り、記録されていない移動、システムを介さない処理などが原因となり、人件費の増加やデータ整合性のリスクにつながります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のすべての「Inventory Discrepancy Adjusted」アクティビティと、関連する「Movement Reason Code」属性を調べます。手動調整の件数を定量化し、理由ごとに分類したうえで、直前のアクティビティまで関連付けます。これにより、自動化やより厳格な管理が必要な具体的なプロセス手順を明らかにします。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標では、入荷から最終保管までにかかる時間の短縮を目指します。棚入れに時間がかかると、倉庫の混雑、保管コストの増加、受注に対する在庫提供の遅れが生じ、業務効率と財務面の成果に直接影響します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で各Inventory Batch/Lotの「Goods Receipt Recorded」から「Put-away Completed」までのアクティビティを分析し、ボトルネック、付加価値のない手順、リソースの非効率を特定します。これにより、棚入れプロセスを重点的に改善し、サイクルタイムを大幅に短縮できる可能性があります。

在庫精度を高めるとは、記録上の在庫数量を実地棚卸しの結果に近づけることです。精度が低いと、欠品、過剰在庫、誤ピッキング、業務の継続的な混乱が発生し、受注処理率に影響するとともにコストが増加します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsの「Inventory Count Performed」と「Inventory Discrepancy Adjusted」イベントを追跡し、場所、SKUカテゴリー、ユーザーごとの不正確さのパターンを示します。このデータに基づく分析により、根本原因を特定して是正措置を実施し、信頼できる在庫データを維持できます。

この目標では、受注開始から出荷準備完了までのリードタイム短縮を目指します。ピッキングと梱包のボトルネックは顧客への納品を直接遅らせ、顧客満足度を低下させるほか、納期遅延による違約金につながる可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsの「Picking Initiated」から「Packing Completed」までのアクティビティをマッピングし、具体的な遅延、リソースの制約、最適でない手順の順序を特定します。これらの手順を最適化することで、組織は受注処理の効率を大幅に高められます。

不要な社内移動を減らすことで、必要な人員と移動時間を抑え、破損や誤配置のリスクを低減できます。過剰な移動は付加価値を生まないままコストを増やし、リソースを拘束するとともに、在庫提供を遅らせる可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で各Inventory Batch/Lotのすべての「Stock Moved Internally」アクティビティを可視化し、重複した移動、最適でない経路、場所間の過剰な移動を特定します。この分析により、社内物流を見直し、効率を高められます。

この目標では、期限切れ、破損、または販売できなくなった在庫の削減を目指します。陳腐化在庫は保管コストを大きく増やし、貴重な倉庫スペースを占有し、最終的に損失処理につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsの「Goods Receipt Recorded」から「Stock Scrapped/Disposed」までのライフサイクル全体を分析し、動きの遅い商品、期限切れのパターン、廃棄プロセスのボトルネックを特定します。この分析結果は、先回りした在庫管理と無駄の削減に役立ちます。

返品プロセスを最適化すると、返品商品の処理にかかる時間とリソースを削減できます。返品処理が非効率だと、滞留、返金の遅延、業務コストの増加、顧客満足度の低下につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsの「Return Goods Processed」アクティビティと関連手順をマッピングし、遅延、手戻りのループ、コンプライアンス上の不足を明らかにします。これにより、返品処理を迅速化し、コストを抑え、顧客体験を改善するためのプロセス再設計が可能になります。

この目標では、品質検査や保留によって在庫を利用できない期間の短縮を目指します。品質保留が長引くと、在庫の利用可能化が遅れ、生産スケジュールに影響し、販売機会の損失につながる可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsの「Quality Inspection Performed」アクティビティと、その後の移動を追跡し、過度な待ち時間、手戻りのサイクル、リソースのボトルネックを特定します。この分析により、問題の解決と在庫のリリースを早められます。

保管スペースの利用効率を高めるとは、利用可能な倉庫スペースを有効に使い、空き容量の無駄を減らすことです。非効率な保管方法では、移動時間が長くなり、商品の取り出しが難しくなり、最終的に業務コストが増加します。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsの「Put-away Completed」と「Stock Moved Internally」イベントを分析し、最適でない保管場所の割り当てや頻繁な再配置を特定します。これにより、保管方法とレイアウトを見直し、流れとスペース利用を改善できます。

在庫の誤配置を防ぐことで、商品を常に想定された場所に置き、時間のかかる捜索をなくせます。誤配置は、見かけ上の欠品、出荷処理の遅延、作業時間の無駄につながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsについて、特定の場所やユーザーに関連する「Inventory Discrepancy Adjusted」アクティビティのパターンを特定し、誤配置の根本原因を明らかにします。この分析結果を、追跡方法と取扱手順の改善に役立てられます。

リアルタイムの可視性を高めるとは、在庫数量と場所に関する最新かつ正確な情報を常に把握できる状態にすることです。在庫更新が不規則または遅延すると、判断の質が低下し、予測が不正確になり、欠品や過剰在庫が発生します。
ProcessMindは、Inventory Batches/Lotsについて、「Goods Issue Recorded」や「Inventory Discrepancy Adjusted」など主要イベントの更新タイミングと頻度を分析します。データ更新の遅延を引き起こすプロセス上の不足を特定し、Microsoft Dynamics 365内でより新しく信頼性の高い在庫情報を維持できるようにします。

在庫調整における手作業を減らすことで、リソースを有効に使い、人的ミスのリスクを大幅に抑えられます。手動調整が頻繁に行われている場合、自動化できるプロセス上の問題やデータの不整合が隠れている可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でInventory Batches/Lotsに繰り返し発生する「Inventory Discrepancy Adjusted」アクティビティを特定し、その具体的なきっかけと原因を明らかにします。この分析により、定型的な調整を自動化したり、手動対応を不要にするプロセス変更を実施したりする機会を見つけられます。

在庫管理を改善する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

在庫データを構造化するための専用Excelテンプレートを取得します。Microsoft Dynamics 365のデータを分析に適した形式へ正確に整えられます。

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

標準化されたテンプレートによりデータ準備が簡単になり、作業時間を短縮し、入力ミスを防げます。正確なプロセスマイニングには欠かせません。

期待される成果

在庫イベントに必要なProcessMindのデータ構造に対応した、入力可能なExcelテンプレート。

得られる成果

在庫プロセスに潜む効率化の機会を発見

ProcessMindは、入荷から出荷までの在庫業務をエンドツーエンドで可視化します。非効率を正確に特定し、サプライチェーンへの影響を把握できます。
  • 在庫の流れをエンドツーエンドで可視化
  • 入荷または出荷におけるボトルネックを特定
  • 在庫プロセスのコスト要因を分析
  • フルフィルメント率を高め、欠品を削減
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

在庫管理の高度化を実現

これらは、Microsoft Dynamics 365の在庫管理ワークフローにプロセスマイニングを適用し、特に在庫バッチとロットのデータを分析した場合に、組織が得られる具体的な効果です。ボトルネックと非効率を特定することで、在庫水準を最適化し、保管コストを削減し、受注処理を迅速化できます。

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棚入れサイクルタイムを短縮

棚入れ時間の平均短縮率

プロセスマイニングは棚入れプロセスのボトルネックを特定し、入荷商品の保管にかかる時間を大幅に短縮します。これにより、販売可能な商品の提供を早められます。
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在庫精度を向上

差異イベントを削減

在庫差異の根本原因を特定することで、販売機会の損失や過剰在庫につながる誤りを減らせます。全体的なデータの信頼性と業務計画の精度も向上します。
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ピッキングと梱包を迅速化

受注処理速度の向上

受注処理におけるピッキングと梱包の段階から、遅延と非効率を明らかにします。これにより、顧客への出荷を早め、サービス水準を向上できます。
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陳腐化在庫のコストを削減

在庫の損失処理を削減

在庫のライフサイクルを分析し、動きの遅い商品や陳腐化しつつある商品を早期に特定します。保管コストを抑え、損失処理による大きな財務上の損失を防ぎます。
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保管スペースの利用を最適化

不要な在庫移動を削減

社内在庫移動のパターンを分析し、非効率な移動を特定してなくすことで、倉庫スペースをより有効に使えます。業務コストと取扱時間の削減にもつながります。

成果は、在庫プロセスの複雑さ、データの品質、具体的な業務目標によって異なります。ここで示す数値は、同様のプロセスマイニング導入で確認された一般的な改善例です。

推奨データ

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てください。
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

特定の在庫品目のバッチまたはロットを一意に識別する番号で、主なケース識別子として機能します。

重要な理由

在庫数量のエンドツーエンドのライフサイクルを追跡するための基本キーであり、バッチごとのバリアント分析とパフォーマンス監視を可能にします。

「Goods Receipt Recorded」や「Picking Completed」など、発生した特定の在庫管理イベントの名称です。

重要な理由

この属性はプロセスのステップを定義し、プロセスマップの可視化、バリアントの分析、ボトルネックの特定を可能にします。

在庫アクティビティが発生した正確な時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントの順序付け、サイクルタイムと所要時間の計算、時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析に欠かせません。

アクティビティの完了時刻を示すタイムスタンプで、所要時間の計算に使われます。

重要な理由

アクティビティの正確な所要時間を計算できるため、非効率なステップの特定やリソース利用状況の分析に役立ちます。

アクティビティを実行した、または担当するユーザーの識別子です。

重要な理由

ユーザーの関与状況を追跡し、パフォーマンス分析、トレーニング機会の特定、手動調整の要因の把握に役立ちます。

取り扱う製品または資材を一意に識別する番号で、SKUとも呼ばれます。

重要な理由

在庫アクティビティを特定の製品（SKU）に関連付け、製品ごとのプロセスパフォーマンス、コスト、問題を分析できます。

在庫アクティビティが発生した倉庫または物理拠点の識別子です。

重要な理由

異なる物理拠点や倉庫間で、パフォーマンスを比較し、ボトルネックを分析できます。

在庫調整や返品など、特定の取引が発生した理由を説明するコードです。

重要な理由

イベントの背後にある「理由」を示し、在庫調整、返品、廃棄などの問題について、根本原因を詳しく分析できます。

取引の対象となる品目の数量で、基本単位で表します。

重要な理由

各取引における品目の物理的な数量を定量化し、業務への影響、処理量、差異の規模を測定できます。

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、通常は仕入先からの入荷または生産完了品として、在庫バッチが倉庫に最初に入庫されたことを示します。発注書の入荷処理、または生産オーダーの「report as finished」仕訳が転記され、正の数量を持つ取引が作成された時点で記録されます。

重要な理由

在庫ライフサイクルにおける主要な開始イベントです。棚入れサイクルタイムと在庫全体のリードタイムの追跡を開始し、パフォーマンス測定の基準を提供します。

在庫バッチを指定された保管ビンへ物理的に移動し終えたことを示すアクティビティです。対応する倉庫「work」レコードのステータスが「Closed」に変わったことから推定します。

重要な理由

この重要な節目は、荷受けと棚入れプロセスの終了を示し、在庫を受注処理に利用できる状態にします。「Average Put-away Cycle Time」KPIの測定に欠かせません。

棚卸しで見つかった差異やその他の理由による差異を修正するため、在庫調整が転記されたことを示すアクティビティです。手持在庫数量を変更する明示的な取引です。

重要な理由

在庫精度と「Inventory Discrepancy Rate」KPIを測定するうえで重要なイベントです。調整が頻繁に行われている場合、プロセス管理、入荷、ピッキングに根本的な問題がある可能性があります。

販売オーダーまたは生産オーダーのために在庫バッチをピッキングするよう、システムが倉庫作業員向けの指示を生成したことを示します。WMSでピッキング用の新しい「work」レコードが作成された時点で記録されます。

重要な理由

このイベントは、出荷処理の開始を示します。注文の作成からピッキング作業の作成までの時間は、引当または計画の遅延を示す場合があります。

このアクティビティは、作業員が在庫バッチの実際のピッキングを完了し、ステージングまたは梱包場所へ移動したことを示します。WMSのピッキング「work」のステータスが「Closed」に変わったことから推定されます。

重要な理由

このマイルストーンは、ピッキング工程の終了と梱包または出荷の開始を示します。「平均ピッキング・梱包時間」や、フルフィルメント全体の効率を測定するうえで欠かせません。

このアクティビティは、通常は顧客への販売または生産での消費によって、在庫バッチが倉庫から最終的に払い出されたことを示します。販売注文の梱包明細または生産ピッキングリスト仕訳が転記されたときに記録されます。

重要な理由

これは、在庫ライフサイクルにおける主な正常終了イベントです。バッチが倉庫に滞留していた期間の追跡を終え、最終的な処理結果を確認します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Dynamics 365のデータを使って実際の在庫プロセスを可視化し、在庫がどのように移動しているかを明らかにします。入庫やピッキングの遅延といったボトルネックを特定し、頻発する在庫差異を検出するとともに、非効率な移動を明らかにします。これにより、効率向上、コスト削減、コンプライアンス確保に向けて、どこに注力すべきかを把握できます。

プロセスマイニングはMicrosoft Dynamics 365システムに直接接続し、在庫の移動や取引に関するイベントログを抽出します。Inventory Batch/Lotをケース識別子として使い、入荷から出荷または調整まで、品目がたどるすべてのステップを追跡します。このデータにより、プロセス全体の流れを再構成し、詳細に分析できます。

プロセスマイニングには、主にケース識別子、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。在庫管理では、Inventory Batch/Lot、実行された具体的な操作、その実行日時を追跡します。リソース、場所、数量などの追加属性を加えると、分析の精度が高まり、より深いインサイトを得られます。

期間はデータ量や複雑さによって異なりますが、最初のデータ抽出とモデル設定には通常数週間かかります。その後、4～6週間以内に最初のプロセスマップを確認し、主なボトルネックを特定できます。以降の分析サイクルは大幅に短縮され、継続的な改善機会を得られます。

入庫サイクル時間の短縮、在庫精度の向上、ピッキングと梱包の高速化など、定量的な改善が期待できます。プロセスマイニングにより、滞留在庫の削減、返品処理の効率化、保管スペースの利用最適化も可能です。最終的に、業務コストの削減と顧客満足度の向上につながります。

はい。プロセスマイニングは規模を問わず、在庫業務に効果をもたらします。大規模な組織ではデータセットが複雑になる場合がありますが、小規模な企業でも中核となる在庫プロセスを特定し、最適化することで大きな効果を得られます。Dynamics 365の利用規模にかかわらず、同じ方法を適用できます。

異なるモジュール間でデータの完全性と一貫性を確保することが、よくある課題です。特にDynamics 365を大幅にカスタマイズしている環境では注意が必要です。データ量も要因となるため、信頼性の高い抽出方法が求められます。設定時には、アクセス権限と基盤となるテーブル構造の理解も重要です。

最初のデータ接続と変換には、一定の技術知識が役立ちます。一方、現在の多くのプロセスマイニングツールは業務ユーザー向けに設計されており、データ準備後は直感的なインターフェースで分析できます。ただし、業務部門、IT部門、必要に応じてプロセスマイニングの専門家が協力すると、より良い成果につながります。

プロセスマイニングツールは、しばしば不整合を含む実際のデータを扱えるように設計されています。イベントログ内の欠落、外れ値、逸脱を特定でき、それ自体がデータ品質の問題を示すインサイトになります。ツールによっては、正確な分析に向けて、欠損データのフィルタリング、修復、補完を行うさまざまな方法を利用できます。

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