あなたはちょうど通路4、ビンCの最後の箱をスキャンしました。システムは147ユニットあるはずだと言っています。あなたは132を数えました。15ユニットのギャップがあり、あなたの指は「調整」ボタンの上にあります。数字を更新して先に進むのはとても簡単でしょう。
しかし、ここに問題があります。カウントを調整することは症状を修正するだけで、病気を修正するわけではありません。その失われた在庫は空中に消えたわけではありません。それは誤ってピッキングされたか、誤って受け取られたか、誤ってラベル付けされたか、または誤って記録されました。どれかを見つけなければ、それはまた起こります。そしてまた。そして最終的に、それらの小さな漏れが船を沈めます。
このガイドは、データ係ではなく探偵のように在庫差異を調査する方法を教えます。いつより深く掘り下げるか、どのような質問をするか、そしてすべての不一致をプロセス改善に変える方法を学びます。
なぜ調査が重要なのか: 症状対病気
ほとんどの倉庫チームは、差異をタイプミスのように扱います。彼らはそれらを修正し、忘れます。しかし、すべての差異は手がかりです。それはあなたのプロセスがどこで壊れているかを教えてくれます。
これを考慮してください: もし同じSKUが毎週10ユニットずれるなら、あなたは在庫の問題を抱えているのではありません。あなたはプロセスの問題を抱えています。たぶんビンのラベルが色あせています。たぶん2つの似た製品が隣り合わせに棚に置かれています。たぶん1人のピッカーが一貫して間違った箱を掴んでいます。毎週カウントを調整することは症状を治療します。根本原因を見つけることは病気を治します。
調査によると、断片化されたデータと時代遅れのプロセスのために、世界の小売業者の58パーセントが不正確な在庫を持っています。修正はより多くのカウントではありません。それはより良い調査です。
差異のトリアージ: いつ調整するか対いつ調査するか
すべての差異が法医学的監査に値するわけではありません。ノイズとシグナルを分けるトリアージシステムが必要です。
許容閾値を設定する
何が自動調整され、何が調査されるかについての明確なルールを定義します。一般的なフレームワークは次のとおりです:
差異 ≤ 2パーセントまたは ≤ $50の価値。再カウントを受け入れ、システムを更新し、理由コード (例: 破損、見つかった在庫) を記録して、次に進みます。
差異 > 2パーセントかつ ≤ 5パーセント、または $50から $500の価値。別の人による2回目の再カウントをトリガーします。再カウントが差異を確認した場合、調査します。
差異 > 5パーセントまたは > $500の価値。停止します。すぐに再カウントします。取引を確認します。スーパーバイザーを巻き込みます。すべてを文書化します。
Aアイテム (高価値SKU) のためにこれらの閾値を厳しくし、Cアイテム (低価値バルク) のためにそれらを緩めます。$2,000のラップトップでの5パーセントの差異は危険信号です。$0.10のワッシャーでの5パーセントの差異は統計的ノイズです。
たとえパーセンテージが小さくても、ドル閾値を超える差異は常に調査してください。$10,000のパレットでの1パーセントの差異は、それでも$100の損失です。
調査プレイブック: 真実を見つけるための4つのステップ
差異が調査領域に入ったら、このワークフローに従ってください。すべてのステップが証拠を構築します。
ステップ1: 最初に再カウントし、次に質問する
取引ログに飛び込む前に、カウントが本物であることを確認してください。人為的ミスは不一致の最も一般的な原因です。
再カウントプロトコル
- 別のカウンターを使用する:確証バイアスを排除するために、最初のカウントを行わなかった人を割り当てます。
- ブラインドカウントを実行する:2番目のカウンターにシステムが何と言っているか、または最初のカウンターが何を見つけたかを言わないでください。彼らに独立して数えさせます。
- 完全な場所を確認する:他の在庫の後ろに隠れたり、後ろに押し込まれたり、ラベルなしで床に置かれたりしている箱がないことを確認します。
- SKUを確認する:正しい製品を数えていることを確認します。似ているSKUは頻繁な犯人です。
再カウントが元の差異と一致する場合、実際の不一致を確認しました。さあ、探偵の仕事が始まります。
ステップ2: 最近の取引を確認する
SKUと場所の取引履歴を引き出します。過去7〜14日間の手がかりを探します。
取引確認チェックリスト
- 受入ログ:SKUは最近受け取られましたか？チームは数量を確認しましたか、それとも梱包票を盲目的に受け入れましたか？
- ピッキング記録:SKUは注文のためにピッキングされましたか？ピッキングはバーコードスキャンまたは手動入力によって確認されましたか？
- 移動:在庫は場所間を移動しましたか？移動は「から」と「へ」の両方のビンに記録されましたか？
- 返品:顧客はこのアイテムを返品しましたか？それは正しい場所に再在庫されましたか？
- 調整:このSKUは最近手動で調整されましたか？誰がそれを承認し、なぜですか？
タイミングパターンを探してください。差異が大量受入と同じ日に現れた場合、根本原因はおそらく受入エラーです。ピッキングの波の後に現れた場合、ピッキングミスを疑ってください。
ステップ3: 5つのなぜ (根本原因分析)
取引データを入手したら、5つのなぜテクニックを使用して根本原因まで掘り下げます。トヨタによって開発されたこの方法は、表面的な説明を通り過ぎて移動することを強制します。
これは現実世界の例です:
なぜカウントが15ユニットずれているのですか？ 物理的なカウントがシステム記録よりも少ないからです。 なぜ物理的なカウントが少ないのですか？ 15ユニットが間違った顧客に出荷されたからです。 なぜそれらは間違った顧客に出荷されたのですか？ ピッカーがビンCから間違った箱を掴んだからです。 なぜピッカーは間違った箱を掴んだのですか？ 2つの似ているSKUが隣り合って保管されており、ビンラベルがサイズと色で同一だからです。 なぜビンラベルは同一なのですか？ 私たちのラベリングシステムは似たSKUを視覚的に区別しないからです。 根本原因: 似ている製品のためのビンラベリングにおける不十分な視覚的差別化。
調査が何が起こったか (間違った箱が出荷された) からなぜシステムがそれを起こさせたか (悪いラベルデザイン) にどのように移行したかに注目してください。それが根本原因分析の力です。
ステップ4: すべてを文書化する
すべての差異調査は監査証跡を作成する必要があります。未来のあなた (そしてあなたの監査人) はあなたに感謝するでしょう。
文書化要件
- 差異の詳細:SKU、場所、予想数量、カウント数量、差異額、差異率、ドル価値。
- 誰がいつ:元のカウンターの名前、再カウンターの名前、各カウントの日付と時刻。
- 根本原因:なぜ差異が発生したかについての明確な一文の説明 (例: 「受入チームは物理的確認なしに梱包票の数量を受け入れた」)。
- 是正処置:それを修正するためにあなたがしたこと (例: 「ブラインド受入プロトコルで受入チームを再訓練した」)。
- 予防処置:再発を防ぐためにあなたが変更したこと (例: 「50ユニットを超えるすべての受入に対してバーコードスキャン確認を要求するようにSOPを更新した」)。
この文書をWMSまたは共有差異ログに保存してください。それはパターン認識の基盤になります。
一般的な犯人: 最初にどこを見るべきか
特定のタイプのエラーが在庫差異の大部分を占めています。調査を開始するときは、まずこれらの常習犯を確認してください。
サプライヤーは100ユニットを出荷しましたが、あなたの受入チームは数える代わりに梱包票を信頼したため、120を記録しました。または、彼らはカートンを数えましたが、ピースを入力しました。特に臨時職員が急いでいるピークシーズン中は、常に受領を物理的に確認してください。
ピッカーは、それらが同一に見えるか、隣り合って配置されているため、製品Bの代わりに製品Aを掴みました。あなたのシステムは製品Bが建物を出たと思っていますが、それはまだ棚にあります。手動選択エラーを排除するためにバーコードスキャンを使用してください。
在庫はビンCに片付けられましたが、システムはビンDと言っています。または、掃除中に移動され、WMSで再配置されませんでした。これはファントム在庫 (システムはそこにあると言いますが、ありません) と見つかった在庫 (そこにありますが、システムは知りません) を作成します。
受入チームは10カートンを数え、10ピースを入力しました。または、システムがパレットを期待していたときに個を数えました。UOMエラーは、時間の経過とともに複合化する巨大な差異を作成します。リファレンスガイドを作成し、それを強制してください。
誰かが15の代わりに150を入力したか、数字を入れ替えました (132 対 123)。手動入力は精度の敵です。可能な限り自動化してください。
箱が破損して到着し、チームは調整を記録せずにそれを廃棄しました。または、顧客の返品が受け入れられましたが、再在庫されませんでした。損傷と返品は、販売と同じワークフローの厳格さを必要とします。
パターン認識: 本当の探偵の仕事
個々の差異はデータポイントです。パターンは洞察です。これは、あなたが反応的な消火活動から積極的な予防に移行する場所です。
繰り返されるトリガーを探す
差異レポートを実行し、以下でフィルタリングします:
- 同じSKUが繰り返しずれる: 製品自体が問題です。パッケージは紛らわしいですか？バーコードは破損していますか？頻繁に返品されますか？
- 同じ場所が繰り返しずれる: ビンが問題です。ラベルは色あせていますか？はっきりと見るには高すぎたり低すぎたりしますか？在庫がぶつかる交通量の多いゾーンにありますか？
- 同じピッカーが繰り返しずれる: 人が問題です。彼らは再訓練が必要ですか？彼らは急いでいますか？彼らは新しく、SKUの場所に不慣れですか？
- 同じ時間帯/曜日: プロセスが問題です。シフト交代中に差異が急増していますか？ピーク注文量の間ですか？臨時職員が監督なしで働いているときですか？
もし同じSKUが月に2回ずれるなら、数えるのをやめて解決を始めてください。それを在庫の不具合ではなく、プロセスの失敗として扱ってください。
もしSKU、場所、またはピッカーが30日以内に2回差異調査をトリガーした場合、CAPA (是正および予防処置) レビューにエスカレーションします。根本的な問題を修正するために所有者と期日を割り当てます。
差異解決ワークフローの作成
アドホックな調査は失敗します。すべてのチームメンバーが毎回従う文書化されたワークフローが必要です。
標準差異解決ワークフロー
- 差異検出:循環棚卸または物理的監査が閾値を超える不一致を特定します。
- 再カウントトリガー:システムまたはスーパーバイザーがブラインド再カウントのために2番目のカウンターを割り当てます。
- 差異確認:再カウントがオリジナルと一致する場合、差異は本物です。そうでない場合、再カウントを受け入れて閉じます。
- 調査開始:スーパーバイザーは取引履歴を確認し、適切なチーム (受入、ピッキングなど) に調査を割り当てます。
- 根本原因特定:チームは5つのなぜ分析を完了し、調査結果を文書化します。
- 是正処置:即時の修正が適用されます (例: ピッカーの再訓練、ビンの再ラベル付け、SKUの移動)。
- 予防処置:プロセス変更が実施されます (例: SOPの更新、バーコードスキャン要件の追加)。
- 調整承認:スーパーバイザーまたはマネージャーは文書を確認し、システム調整を承認します。
- 差異終了:調整が転記され、ケースは完全な監査証跡とともにアーカイブされます。
多くのWMSプラットフォームは承認ワークフローをサポートしています。このプロセスを自動的に強制するように構成してください。
差異をプロセス改善に変える
究極の目標は、差異の調査がうまくなることではありません。そもそも差異を持たなくすることです。
差異ログを継続的改善エンジンとして使用してください:
- 月次レビュー: すべての差異のレポートを引き出します。トップ5の根本原因は何ですか？トップ5のSKUは何ですか？トップ5の場所は何ですか？
- 四半期ごとの深掘り: 受入、ピッキング、在庫チームを集めます。データを共有します。修正案を出し合います。
- 年次監査: 年ごとの差異率を測定します。健全な運用は、プロセスが成熟するにつれて、時間の経過とともに差異の頻度が減少するはずです。
すべての差異調査は2つの質問をする必要があります:
1. この不一致を修正するために、私は今すぐ何を修正する必要がありますか？ 2. これが二度と起こらないように、私は恒久的に何を変更する必要がありますか？
最初の質問は症状を修正します。2番目の質問は病気を治します。
結論: 消火活動から予防へ
差異を見つけるのは簡単です。どんなまともな循環棚卸プログラムでも不一致を表面化させます。しかし、なぜそれが起こったのかを見つけ、再発を防ぐことが、世界クラスの運用を平凡なものから分けます。
すべての差異を教育の瞬間として扱ってください。なぜか尋ねてください。より深く掘り下げてください。調査結果を文書化してください。パターンを探してください。数字ではなく、根本原因を修正してください。
時間の経過とともに、あなたの差異率は低下します。あなたの精度は上昇します。そしてあなたのチームは消火活動をやめ、予防を始めます。それが目標です。