生産計画を改善する

生産計画を改善する6つのステップガイドで、効率化を進めましょう
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Plex Smart Manufacturingの生産計画を最適化

生産計画では、予期しないボトルネックやリソース配分の非効率がしばしば発生します。このプラットフォームでは、見えにくい非効率を明らかにし、ワークフローの改善に役立つインサイトを得られます。プロセスを可視化することで、材料の確保状況を確認し、問題発生後に対応する計画から、先を見越して改善する計画へと移行できます。

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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Plex Smart Manufacturingの生産計画を最適化する理由

生産計画は、原材料の調達から製品の完成まで、製造業務全体を調整する中核的な仕組みです。Plex Smart Manufacturingのような高度なシステムを利用する変化の速い環境では、効率的な計画は単なる目標ではなく、事業を進めるうえで欠かせません。この重要なプロセスに非効率があると、サプライチェーン全体に影響が広がり、事業に大きな損失をもたらす可能性があります。1つのボトルネックが、生産オーダーの遅延、在庫保管コストの増加、納期の未達、顧客満足度の低下、そして最終的な収益の減少につながることもあります。機械の稼働時間や作業時間の浪費、高価な資材の無駄も発生します。従来の方法では、Plex Smart Manufacturingに蓄積された大量のデータから問題の発生箇所と根本原因を正確に特定するのは困難です。推測や問題発生後の対応に頼らざるを得ないことも少なくありません。

プロセスマイニングでPlexの生産計画を効率化

プロセスマイニングを使うと、Plex Smart Manufacturingの生産計画を把握し、改善できます。Plexシステムからイベントデータを抽出し、「需要予測受領」から「生産実績分析」まで、各生産オーダーの全工程を再現します。これにより、想定上のプロセスではなく、実際に行われているプロセスを最初から最後まで確認できます。各生産オーダーについて、アクティビティの順序、所要時間、リソース配分を詳しく把握できます。「能力所要量計画」中の継続的な遅延や、「資材所要量計画」の前に発生する長い待ち時間など、重要なボトルネックを特定できます。さらに、問題の特定にとどまらず、根本原因を詳しく分析し、なぜ問題が起きているのかを明らかにします。特定の製品コードで遅延が繰り返されていないでしょうか。特定の生産拠点やラインで予期しない停滞が起きていないでしょうか。特定の計画担当者が継続的に課題に直面していないでしょうか。理想的なプロセスフローからの逸脱を分析し、手戻りのループや「スケジュール遵守状況の監視」アクティビティの逸脱を見つけることもできます。Plex Smart Manufacturingに蓄積されたデータをもとに、生産計画の作成だけでなく、その実行まで効率化できます。

生産計画の主な改善領域

Plex Smart Manufacturingのデータにプロセスマイニングを適用すると、生産計画における次のような改善領域を特定できます。

  • 生産計画のサイクルタイムを短縮:生産オーダーに不要な時間を加えているアクティビティを特定します。遅延が繰り返し発生する工程を見つけ、計画と実行の各段階に的を絞った対策を講じることで、プロセスを効率化できます。生産計画のサイクルタイム短縮につながり、処理を早められます。
  • リソース配分を最適化:「生産ライン」と人員である「計画担当者」がどの程度効率的に配置されているかを把握します。「計画数量」や「生産優先度」に影響する、過剰な割り当て、利用不足、負荷の偏りを見つけます。
  • 資材の確保と準備状況を改善:「資材の確保状況」が生産スケジュールに与える影響を分析します。資材不足によって「生産開始」が遅れる原因となる計画上の不備や依存関係を特定し、必要なときに資材を確保できるようにします。
  • プロセスを標準化:異なる「生産拠点」やシフト間で、プロセスの実行に予期しないばらつきがないかを明らかにします。分析結果をもとにベストプラクティスを定めて徹底し、一貫性とコンプライアンスを保った業務につなげます。
  • ボトルネックを事前に解消:問題が「生産ステータス」全体に影響する前に、遅延の兆候を特定し、問題発生後の対応から先回りした対策へと移行します。たとえば、「生産計画のレビュー」や「生産計画の調整」の遅延につながるパターンを特定し、事前に対処できます。

期待できる成果と測定可能な効果

Plex Smart Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングを導入すると、組織全体で具体的かつ測定可能な効果が期待できます。

  • 時間の大幅な削減:生産計画全体のサイクルタイムを短縮し、リードタイムを改善することで、オーダーへの対応を早めます。
  • コスト削減:在庫保管コストを抑え、期限切れや陳腐化した資材の無駄を減らし、待機時間や手戻りをなくして人件費を最適化します。
  • 処理量の増加:物理的なリソースを必ずしも増やすことなく、生産量と製造キャパシティを高めます。
  • 顧客満足度の向上:納期の約束をより確実に守り、顧客からの信頼と継続的な取引につなげます。
  • 意思決定の改善:計画チームが、戦略的な調整、キャパシティ計画、業務改善に役立つデータに基づいたインサイトを得られます。
  • コンプライアンスの強化:社内の生産方針、規制要件、合意済みのサービスレベル契約への適合性を高めます。

生産計画の最適化に向けて

Plex Smart Manufacturingの生産計画にプロセスマイニングを取り入れることは、オペレーショナルエクセレンスへの明確な道筋となります。複雑なイベントデータを理解しやすく、改善に役立つインサイトに変えることで、プロセスの最適化に取り組みやすくなります。この方法で非効率な箇所を特定し、ワークフローを効率化して、生産計画を正確に実行できるようにすることで、製造業務の成果向上につなげます。

生産計画 製造業務 リソースの利用状況 スケジュールの効率 資材計画 生産管理 プロセス改善 リードタイムの短縮 MRP 資材所要量計画 生産スケジューリング

よくある問題と課題

影響している課題を特定

生産スケジューリングで見過ごされているボトルネックが遅延を招き、納期の未達や生産量全体の低下につながることが少なくありません。Plex Smart Manufacturingでは、顧客満足度に影響するだけでなく、納品の遅れによる金銭的なペナルティが発生する可能性もあります。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingのイベントログを分析し、各生産オーダーの実際の経路と所要時間を可視化します。遅延を繰り返し引き起こすアクティビティやリソース配分を明らかにし、対象を絞った対策によってスケジューリングを効率化できます。

需要予測の受領から生産オーダーの完了までに、必要以上の時間がかかることがあります。その結果、業務コストが増加し、市場の変化への対応が遅れます。Plex Smart Manufacturingを利用する製造業務でリードタイムが長期化すると、柔軟性と競争力が損なわれます。ProcessMindは生産計画のプロセス全体を可視化し、各工程と所要時間を特定します。実際のプロセスフローを可視化することで、リードタイムの長期化につながる潜在的な遅延や付加価値を生まないアクティビティを明らかにし、改善を支援します。

Plex Smart Manufacturingでは、生産計画が頻繁に変更されています。これは、当初の計画が安定していない、または予定どおりに進められていないことを示しています。頻繁な変更は業務を混乱させ、リソースを浪費し、信頼できる予測を難しくします。ProcessMindは、生産計画がいつ、なぜ変更されるのかを分析し、逸脱の根本原因を明らかにします。特定の製品、ライン、計画担当者など、変更につながるパターンを特定し、計画プロセスの安定化に役立つインサイトを提示します。

資材所要量計画を行っていても、予期しない資材不足によって生産オーダーが遅延したり、停止したりすることがあります。Plex Smart Manufacturingの環境では、生産ラインの停止や作業時間の浪費、大幅な手戻りにつながります。ProcessMindは、「資材所要量計画」アクティビティとPlex Smart Manufacturingの「資材の確保状況」を関連付け、資材計画と実際の在庫が一致していない箇所やタイミングを特定します。在庫のボトルネックを明らかにし、資材の流れをより適切に調整できます。

特定の生産ラインや設備などの生産リソースが十分に使われていない、または過剰な負荷を受けていると、非効率や業務コストの増加につながります。この偏りは、Plex Smart Manufacturing環境全体のキャパシティと処理量にも悪影響を及ぼします。ProcessMindは「リソース配分の確定」と「生産開始」のアクティビティを分析し、「生産ライン」の属性と関連付けます。実際のリソース使用状況を計画上のキャパシティと比較して可視化し、リソースが使われていない箇所や継続的に過負荷となっている箇所を明らかにすることで、負荷の適切な配分を支援します。

生産計画の承認段階がボトルネックとなり、生産オーダーのリリースが大幅に遅れ、製造全体のスケジュールに影響することがあります。こうした停滞が積み重なると、Plex Smart Manufacturing全体でスケジューリングの問題が広がる可能性があります。ProcessMindは「生産計画のレビュー」と「生産計画の承認」のアクティビティを可視化し、承認経路と所要時間を特定します。遅延の原因となっている担当者や部門を明らかにし、プロセスオーナーが承認ワークフローを効率化して、リリースを早められるようにします。

優先度の高い生産オーダーが必ずしも迅速に処理されず、優先度の低いタスクの後に回されることがあります。その結果、顧客満足度の低下や重要な納期の未達につながり、Plex Smart Manufacturingにおける製造戦略の達成が妨げられます。ProcessMindは「生産優先度」属性と生産オーダーの実際のフローを分析し、計画上の優先度と実行順序を比較します。重要なオーダーが意図したとおりに優先されていないケースを明らかにし、スケジューリングやリリースのプロセスにおける逸脱を特定します。

生産オーダーが計画上の開始日や終了日に間に合わないことが頻繁にあり、計画と実行の間に根本的なずれがあることを示しています。スケジュールを守れないと、業務の信頼性が低下し、後続の計画が複雑になるほか、Plex Smart Manufacturingを通じて顧客に約束した納期にも影響します。ProcessMindは「計画開始日」と「計画終了日」を「生産開始」と「生産完了」のイベントと比較し、スケジュールの遵守状況を定量化します。逸脱につながる特定のアクティビティや要因を明らかにし、対象を絞ったプロセス改善を可能にします。

生産オーダーで不要な手戻りが繰り返されたり、標準的なプロセスフローから逸脱したりすると、コストと時間が増加します。こうした非効率な経路変更は計画された順序を乱し、Plex Smart Manufacturingのプロセスに誤りを招くことがあります。ProcessMindは実際のプロセス経路をすべて可視化し、頻繁な手戻りや許可されていない近道を特定します。理想経路からの逸脱を明らかにし、データに基づいて生産フローを標準化、最適化するためのインサイトを提示します。

最初の「需要予測受領」から、その後の「基準生産計画作成」までに大きな隔たりがあり、過剰生産や生産不足につながっています。このずれは、Plex Smart Manufacturingで在庫の問題や販売機会の損失を招きます。ProcessMindは「需要予測受領」から「生産オーダー完了」までの全体の流れを追跡し、初期の予測がその後の計画や実行に与える影響を分析します。需要のシグナルが誤って解釈されたり、計画サイクルに十分に反映されなかったりする箇所を特定します。

生産オーダーを担当する計画担当者の間で、業務効率やスケジュールの遵守状況に大きな差があります。このばらつきは結果の予測を難しくし、Plex Smart Manufacturing環境での業績管理を複雑にします。ProcessMindは「計画担当者」属性を、リードタイム、スケジュール遵守率、逸脱の頻度などの主要な業績指標と関連付けます。計画チーム全体の優れた取り組みと改善が必要な領域を客観的に示し、対象を絞った研修やプロセスの標準化を支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

生産計画のボトルネックを特定して解消することは、生産量を最大化し、顧客需要に応えるうえで欠かせません。生産オーダーの流れを円滑にし、製造プロセス全体に波及する遅延を防ぐことを目指します。これにより、納期と工場全体の効率が向上します。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingにおける生産計画の全体像を可視化し、生産オーダーが滞留または集中する箇所を示します。アクティビティの所要時間、リソースの待ち行列、経路のバリアントを分析し、停滞箇所とその根本原因を特定することで、業務の流れを改善するための対策を講じやすくします。平均サイクルタイムの短縮や処理量の増加によって、改善の成果を測定できます。

生産計画のリードタイムが長いと、製品の納品が遅れ、在庫保管コストが増加し、顧客満足度にも影響します。需要の発生から生産完了までの総所要時間を短縮し、市場の変化にすばやく対応できる製造プロセスを目指します。リードタイムの短縮は競争力の向上につながります。ProcessMindは、Plex Smart Manufacturingにおける製品の種類や生産ラインごとの実際のリードタイムを自動で明らかにします。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待ち時間を特定し、組織がプロセスを変更してリードタイムを15~20%など大幅に短縮できるよう支援します。

計画どおりに生産スケジュールを実行することは、安定した業務運営と顧客からの信頼に欠かせません。生産オーダーが予定どおりに開始・完了する割合を高め、実際の生産を計画に沿わせることを目指します。遵守率が高まると、予期しない遅延や在庫の問題、特急対応のコストを抑えられます。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingで計画と実績を明確に比較し、逸脱とその頻度を特定します。リソースの競合や資材の遅れなど、スケジュールを守れない主な原因を示し、チームが納期遵守率を10~25%向上できるよう支援します。

資材不足は生産を大きく妨げ、リソースの遊休、納期遅延、コスト増加につながります。必要な資材を必要なタイミングで確保できるプロセスを整え、欠品を防いで生産の流れを維持することを目指します。これは生産を継続するうえで欠かせません。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingの生産計画における資材所要量計画と割り当ての手順を追跡し、資材不足が発生する箇所と原因を明らかにします。発注の遅れや在庫管理の非効率といったパターンを特定し、不足を抑えるプロセスの見直しや、生産停止を5~10%削減するための対策を支援します。

機械や人員などの生産リソースを効率よく使うことは、生産量の最大化と運用コストの抑制につながります。利用率が低すぎる、または高すぎるリソースを特定し、作業負荷を再配分して全体の効率を高めることを目指します。リソースの利用効率が上がれば、シフトあたりの生産量も増加します。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingの生産計画全体でリソースの割り当てパターンを分析し、遊休時間、単一障害点によるボトルネック、並行処理の機会を特定します。リソースの割り当てを見直し、機械の稼働時間を10~15%伸ばし、人員の業務効率を高めることを支援します。

生産計画の承認に時間がかかると、製造の開始が遅れ、リードタイムや対応力に影響します。計画の作成から最終承認までの時間を短縮できるよう、承認ワークフローの効率化を目指します。承認が早まれば、需要や市場の変化にも迅速に対応できます。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingの生産計画における承認経路全体を可視化し、重複する手順、不要な引き継ぎ、遅延の原因となる承認者や段階を特定します。承認アクティビティごとのサイクルタイムを分析し、承認時間を20~40%短縮して、計画をより早く実行に移せるよう支援します。

生産の優先順位が一貫して適用されないと、スケジュールの効率が下がり、優先度の高いオーダーが遅れ、リソースを最適に使えなくなる場合があります。生産オーダーの優先順位を明確で一貫したルールに基づいて決め、重要な品目が意図した順序で処理されるようにします。扱いを標準化すると、業務の予測可能性が高まります。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingで、割り当てられた優先順位に応じて生産オーダーがどのように処理されるかを分析します。意図した優先順位のルールからの逸脱、優先度の低い品目が高い品目を追い越すケース、プロセスが想定と異なる箇所を明らかにします。こうした情報をもとに、一貫した優先順位付けのワークフローを定義し、定着させることができます。

生産中の手戻りや予定外の経路変更は、大きなコストやリードタイムの延長を招き、貴重なリソースを余分に消費します。こうした非効率の根本原因を特定し、発生を抑える対策を講じることを目指します。手戻りを減らすことで、品質と効率が向上します。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingにおける生産オーダーの実際の経路を可視化し、手戻りのループや予期しない経路変更を明確に示します。こうした非効率につながりやすいアクティビティや条件を特定し、プロセスオーナーが手戻りを10~20%削減して生産の流れを改善できるよう支援します。

需要予測の精度が低かったり、計画に十分反映されていなかったりすると、過剰生産による在庫の増加や、生産不足による販売機会の損失につながります。需要予測を生産計画により正確に反映し、適切な在庫水準を保ちながら顧客のニーズに応えることを目指します。連携が改善されると、より適切な情報に基づいて計画を立てられます。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingで、初期の需要予測と実際の生産オーダーの数量や時期との相関を分析できます。差異と、その後の計画アクティビティへの影響を特定し、連携方法の見直しや需要予測に基づく計画の精度向上に役立つ情報を提示します。

計画担当者によって生産計画の進め方に大きな差があると、効率、リードタイム、リソースの利用状況にばらつきが生じます。こうした差を抑え、計画チーム全体で優れた取り組みを広げ、標準的な進め方を定着させることを目指します。一貫性が高まると、結果を予測しやすくなり、最適化にもつながります。ProcessMindはPlex Smart Manufacturingで、計画担当者ごとのプロセス実行パターン、サイクルタイム、遵守状況を比較できます。成果につながっている方法や業績が伸び悩んでいる領域を特定し、対象を絞った研修やプロセス標準化の取り組みを通じて、チーム全体の業績向上を支援します。

生産計画を改善する6つのステップ

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テンプレートをダウンロード

実施内容

Plex Smart Manufacturingから生産計画に関するデータを取得するためのProcessMind Excelテンプレートを用意しています。

重要な理由

データを正しい形式に整えることで、分析を効率よく進められます。データの不整合を防ぎ、インポートにかかる時間も短縮できます。

期待される結果

Plexからのデータ抽出に使える、書式設定済みのExcelテンプレートです。

得られること

生産計画に潜む非効率を明らかにする

ProcessMindは、生産計画の流れを詳しく示す可視化と、データに基づくインサイトを提供します。Plex Smart Manufacturingでの業務に影響する、見えにくい遅延やリソース配分の問題を特定できます。
  • 生産計画の全体像を可視化
  • 材料の流れを妨げるボトルネックを特定
  • 効率向上に向けてリソース配分を改善
  • Plexで材料を必要な時期までに確保
Discover your actual process flow
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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

生産計画におけるオペレーショナルエクセレンスの実現

これらの成果は、Plex Smart Manufacturingのデータを使って非効率を特定・解消するために、生産計画プロセスへプロセスマイニングを適用した組織で一般的に見られる改善を示しています。

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オーダーのリードタイムを短縮

生産開始から完了までの平均所要時間の短縮

プロセスの遅延を特定して解消することで、需要予測からオーダー完了までの時間を大幅に短縮し、変化への対応力を高めます。

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スケジュール遵守率を向上

生産オーダーの納期どおりの完了率の向上

プロセスマイニングはスケジュール逸脱の根本原因を明らかにし、先回りした調整を可能にします。これにより、生産の納品がより安定し、顧客満足度も高まります。

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資材不足を削減

資材の問題による生産遅延の削減

資材不足が生産の流れに与える影響を正確に特定することで、在庫管理やサプライチェーンの調整を先回りして改善し、コストのかかる混乱を抑えられます。

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計画の承認を迅速化

生産計画の承認時間の平均短縮

生産計画の承認ワークフローを効率化すると、意思決定のボトルネックが解消され、計画をより早く実行に移せるようになり、変化への対応力も高まります。

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手戻りと経路変更を削減

コストのかかる生産調整の削減

生産開始後に手戻りや経路変更が発生する原因を明らかにすることで、初期の計画や実行手順を見直し、時間とリソースを大幅に節約できます。

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需要予測との連携を強化

需要と計画数量の整合性を向上

初期の需要予測と計画生産数量の差を縮めることで、より正確な計画を立て、過剰生産や生産不足を抑えられます。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に確認された改善幅です。

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

製造オーダーを一意に識別する番号です。生産計画プロセスにおける主要なケース識別子として使われます。

重要な理由

各生産実行の開始から完了までを一貫して分析できるよう、すべてのプロセスステップを結び付ける重要なケース識別子です。

生産計画プロセスで発生した特定のイベントまたはステップの名前です。

重要な理由

プロセスマップのステップを定義します。ボトルネックの特定やバリアント分析など、プロセスマイニング分析の基盤となります。

アクティビティが発生した時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

サイクルタイムや所要時間など、実績分析の基礎となる時間指標の算出に欠かせません。

製造オーダーの計画または管理を担当する従業員です。

重要な理由

計画担当者ごとの実績を分析し、優れた取り組みやばらつき、研修の必要性を特定できます。

製造オーダーの現在または最終のステータスです。

重要な理由

製造オーダーの結果と現在の状態を示します。絞り込みや結果分析、プロセス上の例外の把握に欠かせません。

製造する製品または資材を一意に識別する番号です。

重要な理由

製品ごとの分析を可能にし、プロセスの実績比較や、特定の部品または製品群に関する問題の特定に役立ちます。

製造作業を行う予定の機械、生産ライン、または区域です。

重要な理由

リソース固有のボトルネックの特定やキャパシティ利用率の分析に役立ちます。スケジュール設定やスループットの最適化に欠かせません。

オーダーで生産する部品または製品の目標数量です。

重要な理由

目標生産量を示し、キャパシティ分析やスケジュール設定、オーダー規模によるプロセスの違いの把握に役立ちます。

製造オーダーの完了予定日です。

重要な理由

スケジュール遵守状況や納期遵守の測定に使うベースラインです。計画と実行の有効性を示す主要な指標となります。

製造オーダーの緊急度を示す分類です。

重要な理由

優先度の高いオーダーがより早く処理されているかを分析し、優先順位付けが有効に機能しているかを確認できます。

製造オーダーに必要な資材がすべてそろっているかを示します。

重要な理由

製造現場でよく発生する重大な問題である、資材不足による遅延の分析を直接支えます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

需要予測を最初に受領して評価するアクティビティです。生産オーダーの作成に先立って行われます。多くの場合、需要計画モジュールに記録され、生産計画プロセス全体の開始点となります。

重要な理由

このアクティビティは、計画サイクルの実質的な開始点です。ここからオーダー作成までの時間を分析すると、需要を実行可能な生産計画に反映する際の遅延を特定できます。「需要予測連携の効率」ダッシュボードの分析にも役立ちます。

Plexシステム内で生産オーダーレコードを正式に作成するアクティビティです。このアクティビティによって、プロセスマイニング分析で使う一意のケース識別子が設定されます。ユーザーまたはシステムプロセスが新しいオーダーを作成した時点で、イベントが明示的に記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、システム内で生産オーダーの処理が正式に始まる時点を示します。全体のリードタイムや新たな生産需要の量を把握するための基準となります。

このアクティビティは、生産計画が正式に承認され、製造現場にリリースできる状態になったことを示します。通常、明示的な承認操作、またはオーダーに関連するステータス変更から取得します。

重要な理由

これは計画・承認段階の終了を示し、「生産計画の承認時間」重要業績評価指標(KPI)の算出に使う終点です。承認の遅れはよくあるボトルネックであり、このアクティビティを使ってその程度と発生箇所を把握できます。

生産オーダーを正式に製造現場へリリースし、現場スタッフが確認して作業できる状態にする重要な節目です。ほとんどの場合、MESでユーザーが明示的に操作し、作業指示書やデジタル作業手順の作成が開始されます。

重要な理由

オーダーのリリースは、計画から実行への重要な引き継ぎです。処理量の追跡や、計画の承認から実際の生産開始までの遅延分析に欠かせない節目です。

このアクティビティは、製造現場で生産オーダーの実作業が始まった時点を示します。Plexのようなシステムでは、通常、作業者がバーコードをスキャンするか、作業センターの端末でジョブを手動で開始した時点に明示的なイベントが記録されます。

重要な理由

これは付加価値を生むプロセスの開始を示す重要な節目です。「オーダーをリリース」してから「生産を開始」するまでの間隔を分析し、生産前の遅延を特定するほか、実際の生産サイクルタイムを算出するうえでも欠かせません。

製造オーダー全体のすべての製造作業が完了したことを示します。計画数量の生産が完了したことを示す、工場現場での最終取引です。作業者またはシステム処理がオーダーを完了として記録した時点で、明示的に記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、理想経路における主要な終了イベントです。「製造オーダーの平均リードタイム」の算出に使う終点であり、「生産スケジュール遵守率」と「生産スループット量」の測定にも欠かせません。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、Plex Smart Manufacturingのイベントログを分析し、生産計画プロセスの実際の流れを可視化します。計画アクティビティの進め方を明らかにし、逸脱、ボトルネック、手戻りを特定します。データに基づくこの方法により、効率向上や計画どおりのプロセス実行につながる改善機会を見つけられます。

イベントデータからプロセスの開始から終了までを再構成することで、プロセスマイニングツールは所要時間が長い経路や、手戻りが頻発する経路を視覚的に示します。作業が滞留し、遅延や生産量の低下につながる特定のアクティビティや判断箇所を明らかにします。これにより、スケジュール上のボトルネックが発生する正確な箇所と原因を特定できます。

主に必要なのは、アクティビティ、タイムスタンプ、ケース識別子を記録したイベントログです。この場合、ケース識別子は生産オーダーです。各計画ステップの開始時刻と終了時刻、アクティビティを実行したリソース、関連するステータス変更などが重要なデータです。これらの情報を使って、各生産オーダーの全行程を再構成できます。

初期設定とデータ抽出には、データの入手状況やシステムの複雑さに応じて数週間かかる場合があります。抽出したデータの分析と初期インサイトの提示には、通常さらに2~4週間かかります。専門知識を持つ担当者との反復的な分析や検証を含む本格導入には、数か月かかることもあります。

プロセスマイニングは、生産プロセスのボトルネック解消や生産オーダー全体のリードタイム短縮に役立ちます。生産スケジュールの遵守率向上や、生産リソースの利用効率を高めるためのインサイトも得られます。その結果、製造業務の効率化と、より適切な意思決定につながります。

はい。実際のプロセスの進み方を計画スケジュールと正確に照らし合わせることで、プロセスマイニングは逸脱が発生する箇所と原因を明らかにします。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を示すため、対象を絞った改善が可能です。得られたデータをもとにチームがプロセスを調整し、遵守率を高められます。

プロセスマイニングツールが分析の多くを自動化しますが、Plex Smart Manufacturingからデータを抽出する基本的な知識があると役立ちます。プロセス分析やプロセスモデルの解釈に関する知識も有用です。多くの場合、チームが導入を進める際に専門家の支援を受けられます。

プロセスマイニングは、資材不足や非効率なリソース割り当てに関連する遅延のパターンを明らかにします。こうした問題がリードタイムや生産の流れに与える影響を可視化し、具体的な改善案を提示します。これにより、資材を先回りして確保し、リソース間の作業負荷を効果的に調整できます。

プロセス変更を自動で行うリアルタイムの直接連携は複雑で、通常は主な目的ではありません。ただし、プロセスマイニングで得たインサイトは、Plex内の設定、ワークフローの調整、マスターデータの更新に役立てられます。分析結果から、既存のシステムやプロセスを改善するための具体的な提案が得られます。

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