10問5領域を診断
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DIAGNOSIS AREA
可視化・KPI
物流コスト、在庫、サービス水準を共通指標で捉える力
1未着手2一部対応3基本対応4標準化5継続改善
DATA REQUIREMENTS
正式なAI診断に必要な
データ項目一覧。
すべてを最初からそろえる必要はありません。初回相談では、現在入手できるデータを確認し、分析目的に応じて対象範囲と粒度を決めます。
まずは最小3点から
受注・出荷実績、物流コスト、在庫または作業実績があれば、初期的な傾向分析と改善仮説の検討を始められます。
| 優先度 | データ分類 | 主な項目 | 分析目的 |
|---|---|---|---|
| 基本 | 企業・事業構造 | 事業、商品群、主要顧客、商流、対象地域、物流拠点 | 分析範囲と事業特性の定義 |
| 推奨 | 商品・荷姿マスター | SKU、品名、寸法、重量、荷姿、温度帯、保管条件 | 物量換算、保管・積載分析 |
| 必須 | 受注・出荷実績 | 日付、受注番号、SKU、数量、出荷元、納品先、指定時間 | 需要変動、物量、納品条件の分析 |
| 推奨 | 入荷・生産予定 | 入荷日、仕入先、生産拠点、予定・実績数量、リードタイム | 需給差異と入荷制約の分析 |
| 必須 | 在庫実績 | 日付、SKU、拠点、在庫数、欠品、滞留期間、廃棄 | 在庫日数、偏在、過不足の診断 |
| 必須 | 物流コスト | 運賃、荷役、保管、包装、委託、システム、管理費 | 費目・拠点・商品別の採算分析 |
| 必須 | 輸配送実績 | 車格、便、ルート、走行距離、積載量、空車、遅延、配送頻度 | 積載・実車・ルート効率の診断 |
| 必須 | 現場作業実績 | 工程、開始・終了時刻、要員、処理量、待機、荷役、誤出荷 | 生産性とボトルネックの特定 |
| 推奨 | 拠点・物流ネットワーク | 所在地、能力、保管面積、サービス地域、輸送リードタイム | 在庫・拠点配置の全体最適化 |
| 推奨 | 委託先・契約 | 運賃表、契約、SLA、品質評価、許可、保険、BCP | 委託構造、品質、継続性の評価 |
| 基本 | 経営目標・KPI | 事業計画、物流予算、目標値、現行KPI、改善施策、責任者 | 改善指数と優先順位の設定 |
データの取扱い
個人情報や機密情報は、分析目的に不要な項目を除外・匿名化してご提供いただけます。正式支援では、対象範囲、利用目的、管理方法、保管期間を事前に確認します。
データを集める前の要件整理
収集の進め方を見る 収集目的、識別子、時点、単位、対象範囲、欠損の扱いは、物流データ収集ガイドで確認できます。
FORMAL AI ANALYSIS