在庫管理を改善する

SAP ECCの在庫管理を改善する:最適化のための6つのステップ
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SAP ECCの在庫管理を最適化し、倉庫業務の効率を向上

在庫管理は複雑になりやすく、隠れたコストや機会損失につながることがあります。当社のプラットフォームでは、入庫、棚入れ、在庫移動におけるボトルネックを見つけられます。得られたインサイトをもとに、欠品や在庫保有コストを抑え、受注処理を大幅に改善し、より効率的な業務運営につなげられます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、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を参考に、業務を改善してください。

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SAP ECCの在庫管理を最適化すべき理由

SAP ECCでの在庫管理は、多数の取引、在庫移動、関係者が関わる複雑な業務です。在庫管理が非効率だと、余剰在庫の保管コスト、欠品による販売機会の損失、サプライチェーン全体の業務遅延、コンプライアンス違反による罰則など、組織に大きな財務的影響が及びます。在庫管理の改善は、効率化だけを目的とするものではありません。収益性や顧客満足度を高め、業務全体を円滑に進めることにもつながります。SAP ECCを信頼できる唯一の情報源として、在庫プロセスを最適化することは、オペレーショナルエクセレンスの実現と競争力の維持に欠かせません。

プロセスマイニングで在庫管理を効率化

プロセスマイニングを使うと、SAP ECCの在庫管理プロセスを実態に即して把握し、改善できます。理論上のモデルや個人の経験に頼るのではなく、MSEG、MKPF、MARDなどのSAP ECCテーブルに記録されたイベントデータを分析します。これにより、入庫から品質検査、棚入れ、倉庫内移動、在庫調整、出庫や消費に至るまで、在庫ロットごとの実際の流れを可視化できます。こうした詳細を追跡することで、ボトルネックの発生箇所や標準手順からの逸脱を特定し、在庫サイクルタイムに影響する見えにくい非効率を明らかにできます。実際のプロセスを可視化することで、データに基づいて在庫管理のサイクルタイムを短縮し、全体のパフォーマンスを高めるための判断が可能になります。

プロセスマイニングで明らかになる主な改善領域

SAP ECCの在庫管理をプロセスマイニングで分析すると、次のような改善領域が見つかることがあります。

  • 入庫と棚入れの最適化: 入庫から棚入れ完了までの遅延を把握します。処理が遅れる原因を特定し、倉庫の入荷手順を見直すことで、在庫をより早く利用できるようにします。
  • 倉庫内物流と在庫移動の効率化: 倉庫内での在庫移動の経路や所要時間を分析します。重複した移動、適切でない保管方法、ピッキングや梱包の非効率を明らかにし、不要な取扱コストの削減につなげます。
  • 在庫精度と在庫調整プロセスの改善: 在庫調整や差異が頻繁に発生する根本原因を把握します。調整に至るイベントの順序を可視化することで、循環棚卸の効率とデータ精度を高め、在庫評価損を抑えられます。
  • コンプライアンスとリスクの管理: 在庫プロセスが社内方針と外部規制に準拠しているかを確認します。手順の省略や不遵守を特定し、統制の強化とコンプライアンスリスクの低減に役立てます。
  • 人員と保管スペースの利用最適化: 倉庫のスペースや人員の使われ方を見直します。ボトルネックや待機時間を特定し、処理量の向上と在庫管理に伴う業務コストの削減に向けた判断に役立てます。

測定可能な成果とビジネス上のメリット

プロセスマイニングで得たインサイトに基づいてSAP ECCの在庫管理を改善すると、次のような具体的な効果が期待できます。

  • 保管コストの削減: 余剰在庫を特定して減らし、補充方法を最適化することで、在庫の保管にかかるコストを大幅に抑えられます。
  • 欠品の抑制: 在庫の流れを把握することで欠品を予測・防止し、商品の供給を確保して顧客満足度を高められます。
  • 注文処理の迅速化: 入庫、棚入れ、ピッキングの手順を効率化すると、注文履行サイクルタイムが短縮され、納品のパフォーマンスも向上します。
  • 在庫精度の向上: 在庫移動や調整のきっかけを明確に把握することで、在庫数の信頼性が高まり、計画の精度向上と財務上の差異の削減につながります。
  • 業務効率の向上: SAP ECC環境で手作業を自動化し、手戻りをなくしてプロセスの流れを最適化することで、倉庫全体の生産性を高め、業務費用を削減できます。

在庫最適化への取り組みを始める

SAP ECCの在庫管理にプロセスマイニングを取り入れることで、問題が起きてから対処するだけでなく、在庫業務を戦略的な強みに変えるための具体的なインサイトを得られます。プロセスを継続的に監視・改善することで、効率を高め、コストを削減し、SAP ECCが事業目標を支えるシステムとして機能するようにできます。より柔軟で費用対効果が高く、コンプライアンスに準拠した在庫管理を目指し、今日から取り組みを始めましょう。

在庫管理 在庫管理 倉庫業務 サプライチェーンの最適化 欠品の削減 物流の効率化 資材管理 入庫 注文処理 在庫管理 在庫管理 在庫水準

よくある問題と課題

影響している課題を特定

入庫した商品が仮置き場から最終保管場所へ移されるまでに、頻繁に遅延が発生しています。その結果、倉庫内の混雑や入荷スペースの不足が生じ、商品の破損や誤配置のリスクも高まります。倉庫全体の効率が低下し、SAP ECCで在庫を利用できるようになるまでのリードタイムも長くなります。ProcessMindは、在庫ロットごとに「入庫記録」から「棚入れ完了」までの所要時間を分析し、具体的なボトルネックを特定します。遅延の傾向を明らかにし、非効率の原因となっている倉庫の場所、SKUカテゴリ、ユーザーグループを特定することで、SAP ECCの在庫管理プロセスを的確に改善できます。

SAP ECCで在庫数量の調整が頻繁に必要となり、実在庫とシステム上の記録に食い違いが生じています。在庫数の信頼性が損なわれると、計画に影響するだけでなく、欠品や過剰在庫を招き、手作業での照合作業に時間と人員を費やすことになります。ProcessMindは、「在庫カウント開始」から「在庫差異調整」までのイベントを追跡し、在庫ロットごとに差異が発生しやすい場所と時期を明らかにします。倉庫の場所、ユーザー、SKUカテゴリなどの要因を特定し、在庫管理の精度向上に役立つインサイトを提示します。

倉庫内で保管棚、場所、保管タイプの間を在庫が移動する際に、時間がかかり、非効率になることがあります。倉庫内の移動に時間がかかると、人員の作業時間やスペースが無駄になり、ピッキングや消費に使えるようになるまでの遅れも生じます。SAP ECC環境での業務コストも増加します。ProcessMindは、「倉庫内在庫移動」アクティビティを通じて、在庫ロットの全行程を可視化します。「倉庫の場所」や「保管棚」属性をもとに、複雑な経路、不要な移動、移動パターン上のボトルネックを特定し、SAP ECCの在庫管理フローの最適化を支援します。

在庫ロットが品質検査中のまま長期間保留され、棚入れや消費に使えるようになるまで時間がかかることがあります。貴重な在庫が使えない状態になり、重要な仮置きスペースを占有するほか、生産や注文処理の遅延を招き、SAP ECCのサプライチェーン全体の流れに影響します。ProcessMindは、在庫ロットのライフサイクルを可視化し、「入庫記録」から「品質検査実施」までの時間と、その後「棚入れ開始」までの時間を分析します。検査の遅延が長いSKUカテゴリや仕入先を特定し、SAP ECCの在庫管理と検査プロセスの効率化につながる改善機会を明らかにします。

出荷注文に向けた商品のピッキングや梱包で、遅延や非効率が頻繁に発生しています。納品までの時間が延びて顧客満足度が低下し、人件費も増加します。出荷期限に間に合わないこともあり、SAP ECCでの注文処理全体に影響します。ProcessMindは、販売注文に関わる在庫ロットについて、「ピッキング開始」から「梱包完了」までの所要時間を分析します。「倉庫の場所」や「作業担当者」ごとのボトルネックを特定し、SAP ECCの在庫管理におけるワークフローとリソース配分の最適化を支援します。

陳腐化、破損、期限切れなどにより、在庫が頻繁に廃棄されています。これは直接的な財務損失と廃棄物の増加につながり、SAP ECCの在庫管理における需要計画、保管環境、先入先出(FIFO)の遵守に問題がある可能性を示しています。ProcessMindは、「在庫廃棄・処分」で終わる在庫ロットのライフサイクルを追跡します。「有効期限」「SKUカテゴリ」「倉庫の場所」に関連する傾向を特定し、過剰な廃棄の根本原因を明らかにすることで、SAP ECCでの保管コスト削減に役立てます。

組織では、特定の在庫ロットが入庫から出庫までにたどる倉庫内の全行程を正確に追跡できないことがあります。透明性が不足すると、リコール対応や監査証跡の確認、効率的な在庫管理が難しくなり、SAP ECCでのコンプライアンスリスクや業務の非効率につながります。ProcessMindは、すべての記録済みアクティビティ、「倉庫の場所」の変更、「取引タイプ」による移動を通じて、各「在庫ロット」の全行程を可視化します。ライフサイクル全体を明確に把握できるため、SAP ECCの在庫管理における完全な追跡可能性を確保し、コンプライアンスと業務の透明性を高められます。

返品商品の処理に遅延や誤りが生じ、再入庫や廃棄の判断までに時間がかかることがあります。販売できない在庫に資金が拘束され、保管スペースも必要になります。返金や交換を待つ顧客の不満にもつながり、SAP ECCでの顧客体験に影響します。ProcessMindは、特定の在庫ロットに関する「返品商品処理」アクティビティを分析します。返品受付から最終処理までの遅延を明らかにし、返品ワークフローのボトルネックを特定することで、SAP ECCの返品管理の効率化に役立つインサイトを提示します。

保管棚や倉庫内の場所の物理的な配置、またはシステム上の割り当てが適切でないと、移動距離が長くなり、スペースも効率よく使えません。その結果、人件費や棚入れ・ピッキングの所要時間が増え、処理能力が低下し、SAP ECCでの倉庫全体の生産性に影響します。ProcessMindは、「保管棚」と「倉庫の場所」属性をもとに、在庫ロットの移動経路を可視化します。移動経路や混雑箇所を明らかにし、SAP ECCの在庫管理におけるレイアウトや保管方法の改善を支援します。

在庫があるにもかかわらず、利用可能な数量を把握できない、またはシステム上の記録が不正確なために、欠品が頻繁に発生しています。販売機会を逃すだけでなく、緊急手配のコストや顧客の不満も増え、SAP ECCシステムでの収益と業務効率に直接影響します。ProcessMindは、在庫ロットの「出庫記録」の後に緊急の再注文やキャンセルが発生するパターンを特定します。在庫移動と差異を関連付けて分析し、在庫状況を把握しにくくしている根本原因を明らかにすることで、SAP ECCの在庫管理における欠品防止に役立てます。

先入先出(FIFO)や後入先出(LIFO)などの在庫回転ルールが、一貫して守られていません。SAP ECCで管理する生鮮品や使用期限のある商品では、在庫の期限切れや評価損の増加、規制違反につながるおそれがあります。ProcessMindは、在庫ロットごとに「有効期限」と「出庫記録」アクティビティを追跡します。入庫日や有効期限の古い在庫よりも新しい在庫が先に出庫されているケースを明らかにし、定められた回転ルールからの逸脱を特定することで、SAP ECCの在庫管理におけるコンプライアンス向上を支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

SAP ECCで、入荷エリアから指定の保管棚へ商品を移すまでの時間を短縮することを目指します。棚入れを早めることでボトルネックを防ぎ、荷受け場を空け、在庫をより早く注文処理に使えるようになります。倉庫の効率と業務コストに直接影響する改善です。ProcessMindは、入庫と棚入れ完了に関するイベントログを分析し、棚入れの遅延原因を特定します。非効率な経路、リソース配分の問題、標準外の手順を明らかにし、対象を絞った改善によって棚入れ時間を20~30%短縮できる可能性を示します。

SAP ECCの実在庫と記録の不一致を最小限に抑えることを目指します。在庫差異が多いと、在庫数の誤りや計画の精度低下、欠品や過剰在庫、照合作業のコスト増加につながり、財務の正確性と顧客満足度に影響します。ProcessMindは、入庫から在庫調整までのライフサイクルを分析し、差異が発生する具体的な箇所を明らかにします。標準プロセスからの逸脱を可視化し、頻繁に行われる調整を特定することで、組織的な問題の把握とエラーの15~25%削減に役立てます。

保管棚やゾーン間の移動など、倉庫内での在庫移動を効率化します。経路を最適化すると、移動時間や人件費、商品の破損リスクを抑えられ、SAP ECCでの倉庫の生産性と物品の流れが向上します。ProcessMindは、すべての「倉庫内在庫移動」アクティビティを可視化し、計画上または理想上の経路と実際の移動パターンを比較します。不要に長い経路、頻繁な往復、混雑箇所を特定し、データに基づくレイアウトの見直しや流れの改善を支援します。これにより、最大30%の改善が見込めます。

入庫後、品質検査を待つ時間や検査にかかる時間を短縮します。サイクルタイムが短くなると、在庫をより早く棚入れや消費に回せるため、保管コストを抑え、需要に応じた商品の供給につながります。サプライチェーン全体の対応力も高まります。ProcessMindは、「入庫記録」から「品質検査実施」までと、その後のアクティビティを通じて在庫ロットを追跡します。リソースの確保や工程間の待ち時間など、検査プロセスのボトルネックを特定し、プロセスの再設計によって検査時間を10~20%短縮するための改善を支援します。

SAP ECCで、在庫ロットの「ピッキング開始」から「梱包完了」までの時間を短縮します。ピッキングと梱包が速くなると、注文処理率が向上し、人件費を抑えられるほか、顧客満足度も高まります。納期が厳しい注文では特に重要です。ProcessMindは、「ピッキング開始」「ピッキング完了」「梱包完了」のアクティビティの順序と所要時間を分析し、注文処理の非効率を明らかにします。適切でない経路、リソース不足、標準外の手順など、処理速度を妨げる要因を特定し、注文処理時間を15~25%改善するための取り組みを支援します。

SAP ECCで、破損、期限切れ、陳腐化した在庫の廃棄や処分にかかる費用を削減します。廃棄コストを抑えることは、収益性の向上と廃棄物の削減に直結し、在庫管理や需要予測の改善にもつながります。ProcessMindは、「入庫記録」から「在庫廃棄・処分」まで在庫ロットを追跡し、廃棄につながる傾向や根本原因を特定します。特定の場所での長期保管、品質上の問題、有効期限などを明らかにし、廃棄の発生を最大20%削減するための改善に役立てます。

SAP ECCで、在庫ロットのライフサイクル全体にわたる移動とステータス変更を追跡できるようにします。追跡可能性の向上は、品質管理、リコール対応、規制遵守、正確な在庫評価に欠かせず、在庫の状況を明確に把握できます。ProcessMindは、各「在庫ロット」ケースの全行程を、「代表的なアクティビティ」や「倉庫の場所」「在庫ステータス」の変更も含めて可視化します。追跡情報の欠落や許可されていない移動をすばやく特定でき、データの完全性と追跡可能性を100%確保するために役立ちます。

SAP ECCでの「返品商品処理」を迅速かつ効率的に行えるようにします。返品プロセスを最適化すると、返品商品の再入庫や処分の判断までのリードタイムが短くなり、事務作業の負担も軽減されます。返金や交換を早めることで、顧客満足度の向上にもつながります。ProcessMindは、返品の開始から最終処理まで、関連するアクティビティの順序と所要時間を分析します。遅延、手戻りの繰り返し、付加価値のない手順を明らかにし、返品サイクルタイムを全体で15~20%短縮し、リソースの利用効率を高めるためのインサイトを提示します。

SAP ECCの在庫管理モジュールに記録されたデータをもとに、倉庫の保管スペースを効率よく使うことを目指します。スペースを有効に使うことで、追加の保管スペースが必要になる可能性を抑え、保管コストを削減し、在庫へのアクセスを改善できます。業務全体の効率向上にもつながります。ProcessMindは、「棚入れ完了」と「倉庫内在庫移動」アクティビティの傾向を、「倉庫の場所」や「保管棚」属性とあわせて分析します。利用率の低いエリア、非効率な保管方法、初期配置の問題を示す頻繁な再配置を明らかにし、スペース効率を10~15%改善するための手がかりを提示します。

必要な在庫がなく、販売機会の損失や生産の遅延につながる状況をなくす、または大幅に減らすことを目指します。欠品を防ぐことで業務の継続性と顧客満足度を保ち、緊急調達のコストも回避できます。サプライチェーン全体の信頼性向上にもつながります。ProcessMindは、在庫のライフサイクル全体を分析し、「出庫記録」と実際の在庫数や消費傾向を照らし合わせて、欠品につながる兆候を特定します。在庫が危険な水準に達する原因となるプロセスや遅延を明らかにし、欠品を20%以上削減するための先手を打てるよう支援します。

SAP ECCで、生鮮品や使用期限のある商品を含む在庫が、先入先出(FIFO)などの定められたルールに従って移動・出庫されるようにします。ルールを守ることで、在庫の陳腐化や廃棄を防ぎ、商品の品質を維持できます。特に有効期限のある商品で重要です。ProcessMindは、在庫ロットごとに「有効期限」と「出庫記録」イベントを追跡します。古い在庫が残っている一方で新しい在庫が出庫されているケースを示し、FIFOなどの回転ルールからの逸脱を明らかにします。これにより、ほぼ100%の遵守を目指し、商品の劣化によるコストを抑えられます。

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

実施内容

在庫管理のプロセスマイニング用に事前設定されたExcelテンプレートを入手します。SAP ECCに必要なデータ項目がすべて含まれています。

重要な理由

標準化されたテンプレートを使うと、必要なデータを正しい形式で収集できます。分析を進めやすくなり、データ品質の問題も防げます。

期待される結果

SAP ECCの在庫管理データに合わせた、すぐに使えるExcelテンプレート。

得られること

在庫の流れを可視化し、効率を高める

ProcessMindは、SAP ECCにおける在庫管理の実際の流れを可視化し、データに基づくインサイトを提示します。各手順を把握して、非効率な部分を特定し、改善できます。
  • 実際の入庫から棚入れまでの流れを可視化できます。
  • 欠品リスクと見えにくい在庫保有コストを特定できます。
  • 拠点間で倉庫業務の効率を比較できます。
  • 在庫移動の遅延につながる根本原因を特定できます。
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

主な成果

在庫管理の具体的な改善

ここで紹介するのは、プロセスマイニングを使ってSAP ECC内の非効率な点を特定・解消し、在庫管理プロセスを改善した組織で得られた、測定可能な効果です。ボトルネックやコンプライアンス上の不備を特定することで、業務の大幅な改善につながります。

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棚入れの迅速化

平均サイクルタイムの短縮

プロセスマイニングで棚入れ工程のボトルネックや手戻りを特定することで、商品を保管場所に収め、注文に対応できる状態にするまでの時間を大幅に短縮できます。

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在庫差異に伴うコストの削減

在庫調整コストの削減

在庫差異の根本原因を特定することで、手作業による調整や監査、それに伴う金銭的損失を抑えられます。

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ピッキングと梱包の迅速化

サイクルタイムの短縮

ピッキングと梱包の経路を可視化すると、非効率なルートや遅延を特定できます。注文の作成から出荷までにかかる時間を大幅に短縮できます。

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コンプライアンスの強化

在庫ローテーションルールの遵守率向上

プロセスマイニングで実際の在庫移動を明確に把握し、FIFO/FEFOルールの遵守を確認できます。コンプライアンス上のリスクや、在庫の評価損が発生する可能性も抑えられます。

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在庫廃棄の削減

資材損失コストの削減

在庫の破損、陳腐化、期限切れにつながるプロセス逸脱を把握することで、在庫の評価損を抑えるための対策を事前に講じられます。

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欠品の削減

欠品の発生件数を削減

在庫不足につながる傾向を特定することで、プロセスマイニングを通じて在庫水準や補充方法を最適化できます。商品の供給を確保し、顧客満足度の向上にもつながります。

結果は、プロセスの特性、データ品質、システム構成によって異なります。ここに示す数値は、同様の在庫管理導入で一般的に確認された改善例です。

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てください。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

特定の数量の商品を識別する一意の識別子です。資材番号とロット番号を組み合わせて構成し、主なケース識別子として使います。

重要な理由

関連するすべての在庫移動イベントを1つのプロセスケースに結び付ける中核的な識別子です。これにより、エンドツーエンドの分析が可能になります。

在庫ロットに関して、ある時点で発生した業務アクティビティの名称です。「入庫計上」や「ピッキング完了」などが該当します。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、実際の在庫フローとライフサイクルの検出・分析を可能にします。

アクティビティが発生した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントの時系列を示すため、所要時間の算出、パフォーマンスの分析、プロセスフローの検出に欠かせません。

取り扱う製品または資材を識別する一意の番号です。

重要な理由

製品単位の分析が可能になり、プロセスの非効率やコストに関係する資材を特定できます。

在庫移動が発生したプラントまたは施設を識別する値です。

重要な理由

物理的な拠点や施設ごとのパフォーマンス比較と根本原因の分析が可能になります。

プラント内で在庫を保管する特定のエリアです。

重要な理由

プラント内の位置を詳細に把握できるため、内部移動や保管に関するボトルネックを詳しく分析できます。

在庫移動の種類を分類するSAPコードです。

重要な理由

在庫取引の業務上の目的を定義する技術キーであり、分析に必要な背景情報を提供します。

トランザクションで扱われた品目の数量です。基準単位に換算されています。

重要な理由

在庫移動ごとの実際の数量を把握でき、影響分析や処理量の算出、コスト評価に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

在庫ロットが倉庫に最初に入庫したことを示します。入庫を示す移動タイプで入出庫伝票が作成されると、このイベントが明示的に記録されます。たとえば、購買発注や製造指図に基づく入庫が該当します。

重要な理由

在庫ロットのライフサイクルにおける主な開始イベントです。このイベントから棚入れや品質検査などの後続アクティビティまでの時間を分析すると、入庫業務の効率を測定できます。

品質検査が完了し、在庫ロットを受け入れるか、拒否するか、または別の方法で処理するかが決定されたことを示します。このイベントにより、在庫は自由に使用できる状態になるか、後続の処理のためにブロックされます。

重要な理由

棚入れや製造など、他のプロセスで在庫を利用できるかどうかを左右する重要な節目です。ここで遅延が生じると、大きなボトルネックにつながります。

物理的な棚入れが完了し、在庫ロットが割り当てられた保管ビンに格納されたことを示します。対応する倉庫管理の転送指図が確認された時点で記録されます。

重要な理由

この節目で入庫と棚入れの工程が完了し、ロットはピッキングなどの後続プロセスで利用できるようになります。棚入れのサイクルタイムを測定する際の終了点です。

帳簿上の在庫数量を実棚の結果に合わせるため、入出庫伝票を計上します。在庫水準と評価額を調整する、明示的な財務計上です。

重要な理由

在庫記録の不正確さを明らかにします。不正確な記録は、欠品や過剰在庫の保管コストにつながる可能性があります。調整内容の分析は、在庫精度の向上に欠かせません。

在庫ロットが保管ビンから実際にピッキングされたことを示します。倉庫管理モジュールで対応するピッキング用転送指図が確認された時点で記録されます。

重要な理由

この節目でピッキング工程が終了し、梱包や出庫などの後続アクティビティに進めるようになります。ピッキングのサイクルタイムを分析し、ボトルネックを特定するうえで欠かせません。

在庫ロットが倉庫から正式に払い出され、在庫数量が減少します。顧客への出荷、製造指図への払出、社内消費など、さまざまな目的で入出庫伝票に記録される明示的なイベントです。

重要な理由

在庫ロットのライフサイクルにおける、主な正常終了イベントです。在庫回転率、注文履行のリードタイム、在庫ローテーションルールへの準拠状況を分析するうえで重要です。

破損、陳腐化、期限切れなどの理由で在庫ロットを評価損として処理し、在庫から除外します。廃棄用の移動タイプを使った入出庫伝票に記録される、正式な財務計上です。

重要な理由

在庫ロットのライフサイクルにおける、正常に完了しなかった終了イベントであり、金銭的損失を示します。廃棄イベントを分析すると、不適切な取扱いや期限切れ在庫などの根本原因を特定し、廃棄を減らせます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングを使うと、在庫プロセスの実際の流れを可視化し、棚入れの遅れや非効率な在庫移動などのボトルネックを特定できます。在庫差異の多さや品質検査の長期化といった問題の根本原因も明らかになります。これにより、在庫のライフサイクル全体を最適化するための判断をデータに基づいて行えます。

在庫管理のプロセスマイニングには、通常、関連するSAP ECCテーブルのイベントログが必要です。主なデータ項目は、イベントID、タイムスタンプ、アクティビティ名、在庫ロット番号などのケース識別子です。対象となるテーブルには、品目伝票のMSEGや納品のLIPSなどがあります。

初期のデータ抽出と変換には、ある程度の技術的な知識が必要です。一方、最新のプロセスマイニングツールを使えば、分析を簡単に進められます。SAP ECC向けのコネクタやテンプレートをあらかじめ備えたソリューションも多く、導入の複雑さを抑えられます。手作業でのデータ分析から、自動的なプロセスの発見と継続的な監視へと重点を移せます。

データの抽出と読み込みから数週間以内に、プロセスマップの作成やボトルネックの特定など、初期のインサイトを得られることがあります。特定した問題に対処する本格的な最適化プロジェクトには、数か月かかる場合があります。期待できる成果には、棚入れ時間の短縮、在庫差異の低減、在庫回転ルールの遵守向上などがあります。

はい。プロセスマイニングは、在庫プロセスにおける具体的な非効率を特定するためのものです。棚入れの遅れ、品質検査の長期保留、過剰な廃棄コストの影響を可視化し、数値で示せます。実際のプロセスの流れを可視化することで、遅延や無駄の原因となっている具体的な手順を特定できます。

関連テーブルから生のデータを抽出するため、通常はデータ抽出または直接接続を通じてSAP ECCシステムにアクセスする必要があります。データの抽出や変換、必要に応じたSQLクエリの作成に関する技術的なスキルがあると役立ちます。また、適切なプロセスマイニングソフトウェアプラットフォームも必要です。

SAP ECCから取得する高品質で完全かつ正確なデータは、意味のあるプロセスマイニングの結果を得るうえで欠かせません。イベントデータに不整合や欠落があると、プロセスマップに偏りが生じ、ボトルネックを正確に特定できないことがあります。抽出と準備の各段階で、データの整合性を検証することが重要です。

はい。プロセスマイニングでは、個々の在庫ロットの流れを追跡し、FIFOやLIFOなどの在庫ローテーションルールが守られているかを確認できます。古い在庫が先に移動されていないケースを特定し、コンプライアンス違反の傾向とその影響を明らかにできます。これにより、業務規律の向上につながります。

SAP ECCの在庫管理を最適化:サイクルタイムを30%短縮

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