物流コスト
費用明細と受注・出荷・配送条件を対応
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LOGISTICS DATA COLLECTION GUIDE
物流データ収集の進め方：分析前にそろえる要件と台帳
物流データは、集めること自体が目的ではありません。何を判断するかを決め、対象範囲、粒度、定義、担当をそろえて、分析に使える状態をつくります。
START WITH A DECISION
最初に決めるのは、
何を判断したいか。
物流費の増加要因、納品・配送の実態、倉庫作業の負荷、在庫・拠点の見直しでは、必要なデータと定義が異なります。
対象業務、対象拠点、比較期間、判断する会議・担当者を先に決めると、不要な全件収集を避けられます。
配送・納品
予定・実績時刻、便、ルート、例外理由を対応
倉庫・現場
工程時間、処理量、要員、在庫・出荷波動を対応
在庫・拠点
需要、補充、在庫、能力、リードタイムを対応
COLLECTION LEDGER
物流データ収集台帳で
意味と入手条件を残す。
項目名の一覧だけでなく、そのデータがどの事実を表し、何と結合できるかを記録します。
| 業務イベント | 主な識別子 | 確認する値 | 分析前の確認 |
|---|---|---|---|
| 出荷実績 | 出荷番号・SKU・拠点 | 出荷日・数量・納品先 | 受注や配送実績と結合できるか |
| 運賃請求 | 請求番号・便・委託先 | 金額・費目・対象期間 | 出荷やルート別に費用を対応できるか |
| 入出庫作業 | 作業ID・工程・担当 | 開始終了・処理量・例外 | 作業時間と物量を同じ単位で比較できるか |
台帳には、データ元、対象期間、更新頻度、抽出担当、欠損・例外ルールも記録します。
SIX REQUIREMENTS
分析前にそろえる
6つのデータ要件。
ExcelやCSVを集める前に、この6点を確認すると、後から結合できない状態を減らせます。
識別子
受注番号、出荷番号、SKU、拠点、便などを何で結び付けるか
時点
予定・実績、開始・終了、締め日のどの時刻を使うか
単位
個、ケース、重量、容積、金額の単位と換算方法
対象範囲
対象拠点、商品、顧客、委託先と除外する例外
期間
繁閑や制度・運用変更を含む比較期間
品質管理
欠損、表記ゆれ、遅延入力、修正履歴の扱い
START SMALL
一つのテーマから
3段階で始める。
データ基盤の完成を待たず、少量のサンプルで現場の実態と合うかを確認します。
- 01対象を絞る
一つの拠点、工程、課題に絞り、既存帳票とデータの所在を確認します。
- 02サンプルで検証
番号、時刻、単位がつながり、現場の実態と矛盾しないかを点検します。
- 03台帳へ反映
定義、欠損、追加項目を記録し、対象拡大または改善仮説へ進みます。
FULL DATA LIST
正式診断の項目一覧
受注・出荷、物流コスト、在庫、輸配送、現場作業など、正式なAI現状分析で確認する全11分類はAI簡易診断ページに掲載しています。
データ項目一覧を見るSECURITY
相談前の機密データ送付は不要
初回相談は、課題、対象範囲、帳票・システム、入手できそうなデータの種類から整理できます。詳細データの利用目的と管理方法は正式支援前に確認します。
DATA FAQ
物流データ収集の
よくある質問。
すべてのデータがそろっていなくても分析できますか？＋
はい。受注・出荷実績、物流コスト、在庫または作業実績の最小3点から、初期的な傾向分析と改善仮説の検討を始められます。
データの期間はどの程度必要ですか？＋
季節変動や繁閑差を確認するには一定期間が必要です。最適な期間は業種や目的で異なるため、初回相談で対象範囲を決めます。
ExcelやCSVでも提出できますか？＋
はい。Excel、CSV、既存システムからの出力など、現在用意できる形式を確認します。最初からシステム連携を構築する必要はありません。
個人情報や機密情報は必要ですか？＋
分析目的に不要な個人情報は除外または匿名化できます。正式支援では、利用目的、管理方法、保管期間を事前に確認します。
START WITH AVAILABLE DATA