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LiBRA 07.2021 / ERP
- 5. 業務 業務 業務
SYS SYS SYS
ERPシステム 登場の歴史的背景
SUB
SYS
SUB
SYS
SUB
SYS
部門
SYS
部門
SYS
部門
SYS
新規
業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
業務 業務 業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
新規
業務
統合マスター
データベース
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
業務
機能
部分最適
から
全体最適
へ
ERP
ERP時代
全体最適
複製システム・分散システム時代
部分最適
業務 業務 業務
SYS SYS SYS
メインフレーム時代
部分最適
業務のシステム化 業務システムの適用領域拡大 業務システムの統合化
現場の業務をそのままシステム化
元の書類の流れに合わせたシステム
部分最適なシステム構築
様々な部門が様々なシステムを導入
重複業務(顧客マスター登録など)
別々のDB(顧客データなど)
システム間でデータの互換性が無い
- 7. ERPシステムとは
個別業務システム
生産 販売 会計
個別
システム
個別
システム
個別
システム
個別
システム
個別DB 個別DB 個別DB 個別DB
人事
処理にタイムラグが発生
二重入力によりマスターの分散
個別設計・構築
データやプロセスの不整合
個別維持管理による運用負担
プロセス全体の可視性なし
業務個別に
プロセス・データの整合性を確保
ERPシステム
ERPシステム
全社統合DB
生産
人事 販売 会計
人事 生産 販売 会計
経営
会社全体として業務間の
プロセス・データの整合性を保証
リアルタイム処理
マスターの統合
全体最適化された設計・構築
データやプロセスの整合性を保証
プロセス全体の可視性を確保
プロセス
業務システム
データベース
特 徴
- 10. 「ERP」と「ERPシステム」と「ERPパッケージ」
ERP Enterprise Recourse Planning
企業経営の基本となる資源要素(ヒト・モノ・カネ・情報)を
適切に分配し有効活用する計画を重視する経営手法
ERP システム
ERP経営を実現するための
情報システム
ERP パッケージ
ERP経営を支える理想的な業務プロセスをパッケージ化した情報システム
業務分析や業務プ
ロセスの標準化
(BPR)に手間やコ
ストがかかり、実
現が困難
あるべき姿のひな
形を使って、経営
や業務の全体最適
化を加速
- 17. 2層ERPの仕組み
1st Tier
(Core ERP)
大企業向けパッケージ
2nd Tier
中小向けパッケージ
クラウドERPなども活用
1st Tierとのインターフェイス
販売 生産 物流
購買 会計 人事
統合データベース
販売 生産 物流
購買 会計 人事
統合データベース
データ変換のためのインターフェイス
販売 生産 物流
購買 会計 人事
統合データベース
販売 生産 物流
購買 会計 人事
統合データベース
- 23. SAP Leonardo : ERP + AI = Intelligent Apps !
SAP S/4HANA(ERP)とSAP Leonardo(AI)の連係で構築されるインテリジェントアプリ
作成資料より転載
- 26. システム開発手法の変遷
従来は部分最適な業務システム
個別にシステム設計開発
現場の仕事をそのままシステム化
「その時点」での技術を使って開発
他システムとの連携は必要に応じて設計・
実装
全社的最適化という視点はない
全社最適化手法
EA Enterprise Architecture
BPR Business Process Re-engineering
ERP Enterprise Resource Planning
Enterprise Architecture
複雑化し非効率化した巨大な組織の業務手順や情報システム、組織を全社規模で最適化し、効率よい組織の運
営を図るという考え方または方法論。
EAにより、巨大な組織内で複数の業務システムが別個に運用されていたものを標準化し、導入・運用コストの削減、
重複した業務内容の統合を通じて組織の運営コストの削減を目指す。
Business Process Re-engineering
高度に専門化され、プロセスが分断された分業型組織を改革するため、組織やビジネスルールや手順を根本的に
見直し、ビジネスプロセスに視点を置き、組織、職務、業務フロー、管理機構、情報システムを再設計し、最終的顧
客に対する価値を生み出す一連の改革。
- 28. Business Process Re-engineering
企業改革を目的としてビジネスプロセスを見直し
ビジネスプロセスの視点で職務、業務フロー、管理機構、情報システムを再設計するという
経営コンセプト
ビジネスプロセスの考え方は1980年代に製造業の品質管理手法として考案されたシックス
シグマが最初
1990年に元マサチューセッツ工科大学教授のマイケル・ハマー(Michael Hammer)が
Harvard Business Review誌に論文を発表
BPRの原点は古典的なビジネス構造の否定
「重大で現代的なパフォーマンス基準を劇的に改善するために、ビジネス・プロセスを根本
的に考え直し、抜本的にそれをデザインし直す」
1990年代終わりになると、非連続的な大改革が逆に大混乱を招く
1997年、MITシステムダイナミックス・グループが 「リエンジニアリングの70%は失敗」などと
報告
ビジネスプロセスの改善に注目
- 32. 分析
設計
実効
モニタリ
ング
改善・再
構築
Enterprise Architecture
EA→BPM→ERP
ERP
Enterprise Resource Planning
全体最適
BPM
BPRに基づき全社最適化を行い、各業務シス
テム間の連携まで含めてシステムを開発する
考え方とそのための統合型パッケージ
理念
プロセス
手法/
システム
巨大な組織(enterprise)の業務手順や情報シ
ステムの標準化、組織の最適化を進め、効率
よい組織の運営を図るための方法論あるいは、
そのような組織構造を実現するための設計思
想・基本理念(architecture)
ある仕事のスタートから完了ま
での流れを業務単位(プロセ
ス)に分解して検証し、新しいプ
ロセスが必要になった場合にも
できるだけ他のプロセスに影響
を与えないように挿入するなど、
改善や再構築をしながら常に
分析し、ビジネス効率を高める
こと。Enterprise Archtecture に
よる全社的最適化との連携も
重要。
- 36. エンタープライズ・システム・アーキテクチャー
BPR EA
BPM SOA
ETL
MDM ESB
部分最適から
全体最適へ
向かう取り組み
業務基盤強化
から
戦略基盤強化
標準化を目指す
アプローチ手法
プロセス標準化
のための手法
集計と統計分析
モデル化と
シミュレーション
マスター・データ
の一元化
B I 原因・理由の探索
BA 計画の最適化
DWH
ERP 経営資源管理の一元化
戦
略
と
施
策
非効率
機能不全
重複 欠落
不整合
コスト削減
ス
ピ
ー
ド
経
営
変
化
へ
の
柔
軟
性
課
題
と
ニ
ー
ズ
グローバル対応
システム
ビジネス
プロセス
- 43. アナリティクスの目的
不正取引の発見
優良顧客の絞り込み
与信・取引リスク評価など
金融・保険
視聴率の分析
広告効果の評価
回線トラフィックの把握 など
通信・放送
ロイヤリティの把握
購買行動の把握
プロモーション効果分析など
小売・流通
品質・歩留まりの向上
原材料トレーサビリティ向上
需要予測 など
製造
アクセス・クリックの向上
コンテンツ効果の評価
流入・流出傾向の把握 など
メディア
気象・地震の傾向把握・予測
エネルギー・消費動向の把握
犯人追跡・証拠発見 など
公共・公益
業務システムの膨大なデータに内在する相互の関係や構造を分析・整理し
わかりやすく表現して、意思決定を支援すること
「何かが起こってから変わる企業」から「何かが起こる前に変わる企業」へ
経験や勘ではなく、事実に基づいて、ビジネス上の判断をできるようにする
- 46. アナリティクスとビジネス・インテリジェンス
46
DWH
Data Warehouse
業務システム IoT/センサー
Big Data
ソーシャル
Webサイト
業務システム
Big Data
ソーシャル
Webサイト
業務システム
データに基づく
社内業務に関連した
意志決定の支援
意志決定方法の改善と
リアルタイム化
価値の高い製品やサービス
の提供
説明的アナリティクス
リポーティング、OLAP分析、データマイニング
予測的アナリティクス
予測モデルとプランニング
指示的アナリティクス
大規模テストと最適化
DWH DWH
RDB+列指向DB NoSQL+Hadoop 人工知能
アナリティクス1.0 アナリティクス2.0 アナリティクス3.0
BI(Business Intelligence)
Harvard Business Review 2014.5月号「アナリティクス3.0」を参考に独自作成
- 47. ビジネス・インテリジェンスの適用とツール
47
ソーシャル・メディア
Webサイト 業務システム IoT/センサー
非構造化データ
ビックデータ
経営戦略や経営計画の立案
事業部門への指示と実行
月次などで行う経営会議での
モニタリングと問題点の分析
の指示
問題点の分析と問題点を修正
するための意思決定と指示
全社の戦略に沿った部門別
の計画立案
部門での業務実行
日々のモニタリング
問題点の分析と上位部門へ
の報告や修正
レポーティング OLAP分析 データマイニング プランニング
問題の兆候を発見する 問題の要因を検証する 対処のヒントを得る 計画の根拠を得る
集計、推移、比較、内訳、順
位、関係、シグナル表示
多次元データベース、スライ
シング、ドリルダウン&ドリ
ルアップ、ドリルスルー
クロス分析、相関分析、回帰
分析
モデリング、シミュレーショ
ン
Webリポート(リポートを
Webページなどで多数のユー
ザーに公開)
ダッシュボード(複数のリ
ポートを単一の画面で表示)
大量の分析元データの処理
最新の分析元データの共有
大量の分析元データの処理
より高度なマイニングアルゴ
リズムの利用
多くの部署から収集された計
画データの統合
DWH
構造化データ
経営層の目的 現場部門の目的
BA:Business Analytics
BI:Business Intelligence
BI
Business Intelligence
アナリティクス
Analysis
- 51. ETL (Extract, Transformation and Load)
SFA
POS
ERP
製造管理システム
販売管理システム
会計システム
CRM
SCM
DWH
Load
Transformation
DBのレプリケーションが主目的
リアルタイム性はあまり考えられていない
EAIやESBを使えばリアルタイムのデータ連係も可能
ただし、他システムへの負荷を考える必要有り
Extract
不要なデータの削除 分析では不要なデータや異常なデータについて削除する。
値の変換 Null値の変換や、データ型の変換(日付→文字列など)を行なう。
クレンジング システム間でコードの意味が違う場合にそれを統一するなど、データの意味をそろ
える。また、データ内に不整合があった場合にそれをエラーとしたり、一定のロジックで変換したりする。
統合・集計 複数のシステムから抽出した別のデータを1つのデータとして統合する。また、たとえ
ば業務システムでは日単位のデータを月単位に集計するなどの集計処理を行なう。
- 52. データウェアハウス DWH Data Warehouse
項目別
統合化
非更新
時系列
基幹システムとデータウェアハウス(DWH)の違い
基幹システムは「機能別」に設計されており、データには「目的」がある。DWHで
は、これを項目(サブジェクト)毎に再構成する
様々なシステムからのデータを一つに統合するために、データフォーマットの変換や
抽象化などを行う
データの修正があった場合でも、古いデータを削除したり、上書きしたりせずに、追
記し、履歴を完全に残す
データを上書きせずに追記していくことによって、過去のある時点でのデータを参照
できるようにする
データウェアハウスの要件
基幹システム データウェアハウス
トランザクションを高速処理することが目的
頻繁に更新、長期保存は前提にせず
リレーショナル・データベースが一般的
高速な検索や集計処理することが目的
追加のみ、更新は行われない
列指向型データベースが広く利用