EDIとは何ですか？電子データ交換について
EDIとは何ですか？
電子データ交換（EDI）が現代のサプライチェーン管理を支援する方法を探る
電子データ交換（EDI）は、コンピュータシステム間でデータを自動的に転送するための標準化された方法です。
サプライチェーンがよりデジタル化されるにつれて、効果的なデータの交換は大手企業にとって必須の要素となっています。
供給業者や配送業者の複雑なネットワークにおいて、効率的なデータ通信は重要です。
EDI技術は、購買注文書、請求書、配送通知などの重要なトランザクションデータのスムーズな流れを確保します。
本記事では、電子データ交換（EDI）がサプライチェーンの運営を推進し、データ分析を強化する重要な役割を明らかにします。
Pythonスクリプトを使用した倉庫運営のシナリオでEDIメッセージがどのように行動に翻訳されるかを説明します。
概要I. サプライチェーン管理のためのEDI1. 大手企業にとって必須の要素2. 60年以上の歴史3. EDI標準4. EDIを使用するサプライチェーンプロセスII. データ交換と運営管理1. 倉庫運営シミュレーションモデル2. Pythonを使用してシミュレーションモデルを構築するIII. ビジネスインテリジェンスの重要性1. 当社の活動の環境への影響は何ですか？2. データ駆動型のエコフレンドリーな組織になるIV. 結論I. サプライチェーン管理のためのEDI
1. 大手企業にとって必須の要素
電子データ交換（EDI）は、効率的で信頼性の高いデータ交換の必要性から生まれました。
数十年の存在の後、EDIは現代の大企業にとって不可欠な要素として広く認知されています。
標準化されたフォーマットでビジネスドキュメントを自動的に送信することを容易にします。
これにより、異なるシステムが共通の言語を使用して通信することができます。
- 企業がアイテム情報、数量、予定納期を含む注文書を供給業者に送信したい場合
- 倉庫がキャリアにパレットの準備ができたことを伝えたい場合
- 店舗が中央流通センターに補充注文を送信する場合
2. 60年以上の歴史
EDIは1960年代後半に開発され、当初は輸送書類の送信に使用されました。
年月を経て、EDIはサプライチェーン管理に焦点を当て、様々な業界をカバーする能力を拡大しました。現在では15万以上の企業がEDIを利用しています。
1日に発生する膨大な取引数を考えると、EDIなしで国際的なサプライチェーンを運営することは難しいと言えます。
3. EDI標準
EDIは、複数の地理的な場所で異なる業界で使用されている確立された標準に基づいて動作します。
ただし、2つの主要な標準が存在します
- ANSI X12：主に北米で使用されています
- EDIFACT：国際的に使用される国連によって作成されました
これらの標準は、EDIメッセージの文字列形式と情報を定義しています。
これにより、さまざまなシステム間でのデータの解釈の統一が保証されています。
上記の例では、注文書が送信用にEDIメッセージに翻訳されています
- 注文は購買チームによって作成され、サプライヤーによって受け取られます
- 注文情報には、顧客、サプライヤー、配送先住所と日付、請求先住所、注文された商品の詳細情報が含まれます
- 請求書、配送、会社の情報は、IDを使用してマッピングされます（会社ID、場所IDなど）
4. EDIを使用するサプライチェーンプロセス
サプライチェーンの業務が複雑化する中で、EDIメッセージは以下のような主要なイベントのコミュニケーションのバックボーンを形成しています：
- 倉庫に到着する入荷出荷
- パレットの保管
- 実行中のピッキングオーダー
- キャンセルされた出荷
EDIメッセージは物流業務の円滑な運営を維持します。
このアイデアを説明するために、Pythonを使用して倉庫の業務管理におけるEDIメッセージの作成と送信をシミュレーションします。
II. データインターチェンジと業務管理
1. 倉庫業務のシミュレーションモデル
Pythonスクリプトでは、EDIメッセージの交換の観点から倉庫業務のいくつかのプロセスを再現します
- 入荷出荷の詳細を含む入荷メッセージ
- SKUと保管場所を含む入庫確認メッセージ
これらのメッセージは、ERPと倉庫管理システム（WMS）の同期を可能にし、効率を向上させ、エラーを減らします。
- メッセージ1：倉庫チームにWMS（ERP -> WMS）を介して入荷が来ることを通知する
- メッセージ2：倉庫チームは配布計画チームにパレットが在庫に入れられ、注文可能であることを通知する（WMS -> ERP）
2. Pythonでシミュレーションモデルを構築する
EDI規格ANSI X12を使用してこれらのメッセージのやり取りをシミュレートしましょう
- 入荷：商品が倉庫に到着EDIメッセージ（倉庫配送オーダー— 940）が倉庫に入荷予定の商品とその詳細を通知します。
- 入庫：受け取った商品は特定の場所に保管されます。受け取り確認EDIメッセージ（倉庫在庫転送受領通知— 944）がERPに返され、入庫が確認されます。
- ピッキング：注文のため、商品が保管場所からピックアップされます。このEDIメッセージ（倉庫出荷オーダー— 940）を使用して、倉庫にピッキングする商品を指示できます。
- 出荷：顧客への出荷EDIメッセージ（倉庫出荷通知— 945）がERPに送信され、商品の出荷が確認されます。
以下はPythonスクリプトの簡略版です。
# 著者: Samir Saci# 注意: このスクリプトは教育目的で簡略化されています。class EDIMessage: def __init__(self, message_id): self.message_id = message_id self.content = "" def add_segment(self, segment): self.content += segment + "\n" def get_message(self): return f"ST*{self.message_id}*1\n{self.content}SE*2*1"class Warehouse: def __init__(self): self.inventory = {} def receive_inbound(self, message): lines = message.content.split("\n") for line in lines: if line.startswith("N1"): _, _, sku, quantity, unit = line.split("*") self.inventory[sku] = self.inventory.get(sku, 0) + int(quantity) print("入庫扱いを受けました:\n", message.content) def process_putaway(self, sku): message = EDIMessage("944") if sku in self.inventory: message.add_segment(f"N1*ST*{sku}*{self.inventory[sku]}*units") print("入庫確認:\n", message.get_message()) return message else: print("在庫にそのSKUはありません。") def process_picking(self, message): lines = message.content.split("\n") for line in lines: if line.startswith("N1"): _, _, sku, quantity, unit = line.split("*") if self.inventory[sku] >= int(quantity): self.inventory[sku] -= int(quantity) else: print(f"SKU {sku} の数量が不足しています。") print("ピッキングオーダーを処理しました:\n", message.content) def process_outbound(self, picking_message): message = EDIMessage("945") lines = picking_message.content.split("\n") for line in lines: if line.startswith("N1"): _, _, sku, quantity, unit = line.split("*") message.add_segment(f"N1*ST*{sku}*{quantity}*boxes") print("出庫確認を処理しました:\n", message.get_message()) return messageモデルの初期化と入庫オーダーの作成
- カートンで受け取った2つの異なるSKU
- {数量1: 50ボックス、数量2: 40ボックス}
# モデルの初期化warehouse = Warehouse()# 入庫処理inbound_message = EDIMessage("940")inbound_message.add_segment("N1*ST*SKU123*50*boxes")inbound_message.add_segment("N1*ST*SKU124*40*boxes")warehouse.receive_inbound(inbound_message)print("SKU123の在庫: {}ボックス".format(warehouse.inventory["SKU123"]))print("SKU124の在庫: {:,}ボックス".format(warehouse.inventory["SKU124"]))出力結果は以下のようになります。
N1*ST*SKU123*50*boxesN1*ST*SKU124*40*boxesSKU123の在庫: 50ボックスSKU124の在庫: 40ボックス- 送信された2つのメッセージ
- 受け取ったアイテムの在庫が受け取った数量で更新されました
入庫確認
# 入庫処理warehouse.process_putaway("SKU123")- このメッセージは「SKU123」の入庫確認を送信します
ST*944*1N1*ST*SKU123*50*unitsSE*2*1ピッキングオーダーと出庫
- 2つのSKUは在庫レベルを下回る数量でピッキングされます
# ピッキング処理picking_message = EDIMessage("940")picking_message.add_segment("N1*ST*SKU123*10*boxes")picking_message.add_segment("N1*ST*SKU124*5*boxes")warehouse.process_picking(picking_message)print("SKU123の在庫: {}ボックス".format(warehouse.inventory["SKU123"]))print("SKU124の在庫: {:,}ボックス".format(warehouse.inventory["SKU124"]))# 出庫処理warehouse.process_outbound()出力結果は以下のようになります。
N1*ST*SKU123*10*boxesN1*ST*SKU124*5*boxesSKU123の在庫: 40ボックスSKU124の在庫: 35ボックスST*945*1N1*ST*SKU123*10*boxesN1*ST*SKU124*5*boxesSE*2*1- “SKU123″と”SKU124″の2つのピッキングオーダーがあり、それぞれ10箱と5箱です
- 在庫が更新されました
- 出庫オーダーではピックされた数量が採用されています
エラー検出と処理
私たちはコーディングのためだけにこのモデルを導入していません。
メッセージの書き込みや読み取り時にエラーを処理するためのさまざまなチェックを作成する方法を理解することが目的です。
EDIもデータ品質の問題から免れません。
- 欠落したデータ、不正なデータ形式、無効なコードなど
- 論理的な不整合が重大な運用障害を引き起こすことがあります
そのため、信頼性と正確性を確保するために、堅牢なデータチェックと検証の実装が重要です。
受注のエラーハンドリングの例
def receive_inbound(self, message): lines = message.content.split("\n") for line in lines: if line.startswith("N1"): try: _, _, sku, quantity, unit = line.split("*") # SKUまたは数量が欠落している場合 if not sku or not quantity: print("エラー：SKUまたは数量が欠落しています。") return # 数量は整数である必要があります quantity = int(quantity) # 負数またはゼロの数量 if quantity <= 0: print("エラー：数量は正の値である必要があります。") return self.inventory[sku] = self.inventory.get(sku, 0) + quantity except ValueError: print("エラー：データの形式が正しくありません。") return print("入庫受信：\n", message.content)このコードは以下のことを行います：
- 数量が欠落しているかどうかをチェックします
- すべての数量が正の値であることを検証します
- 必要に応じてエラーを発生させます
Pythonを使用することで、インフラストラクチャチームをサポートし、新しいEDIメッセージの開発においてテストの自動化を行うことができます。
III. データ分析のためのEDIの力
EDIはさまざまなコンピュータシステムを接続することで、日常の業務をサポートするだけでなく、データ分析のための貴重な情報源となります。
各EDIトランザクションには貴重な情報が含まれています。
- 出荷のトレース性とプロセスのパフォーマンスを測定するためのタイムスタンプ、場所、および理由コード
- 材料、財務、情報フローのモデリングに使用できる数量、価格、アイテム情報
この貴重なデータソースは以下のように使用できます：
- 過去のイベントの説明：記述的分析
- 欠陥やインシデントの分析：診断的分析
- 将来のイベントの予測：予測分析
- 最適なプロセスと意思決定の設計：指示的分析
各タイプの分析について詳しく見てみましょう。それには良いEDIインフラストラクチャが必要です。
記述的および診断的分析
記述的分析は、過去に何が起こったかを理解することに関連しています。
EDIメッセージの正しい設定により、過去のトランザクションデータをマッピングして過去のパフォーマンスに対する洞察を得ることができます。
たとえば、EDIメッセージは配送チェーンの各段階でステータスの更新を行うことができます
- 各イベントはタイムスタンプとリンクされています（オーダー作成から店舗配送まで）
- 実際のタイムスタンプは予想されるタイムスタンプと比較できます
- 遅延を分析して原因を特定できます
- 予想される所要時間は、運用チームと合意した目標リードタイムを使用して計算されます
- ERP、WMS、貨物業者システム、および店舗管理システムは、すべてEDIを使用してタイムスタンプを通信しています
ビジネスインテリジェンスツールを使用すると、これらのタイムスタンプを収集し処理して、配送チェーンに沿って出荷を追跡する自動レポートを作成することができます。
💡 詳細については
サプライチェーンコントロールタワーとは？, Samir Saci, Towards Data Science
サプライチェーン管理におけるデジタルツイン
私たちは、配送センター、輸送ネットワーク、製造施設など、サプライチェーンに関与するさまざまなコンポーネントとプロセスを表すコンピュータモデルについて話しています。
EDIトランザクションを使用することで、デジタルツインを最新の状態に保つリアルタイムデータを提供することができます。
以下を含むシンプルなデジタルツインを作成したとします。
- 輸送、店舗、倉庫、工場の操作を再現するモデル
- 情報と商品の流れを再現するチェーン上の接続
EDIフローを次のように接続できます：
- EDIメッセージで受信した注文バッチのピックアップ時間を倉庫モデルに接続する
- 工場モデルは、注文数量と実際の生産能力を比較する
これは、実際の業務に影響を与えることなく、EDIを介して伝えられる実際の注文を使用して、さまざまなシナリオをシミュレートおよび分析するための優れたツールです。
💡 詳細については
サプライチェーンデジタルツインとは？, Samir Saci, Towards Data Science
サプライチェーンアナリティクスとは？, Samir Saci, Towards Data Science
結論
サプライチェーン管理における電子データ交換（EDI）の役割を理解することで、データの伝送が現代のビジネス運営においていかに重要であるかを把握することができます。
電子データ交換は、さまざまなコンピュータシステム間の効率的なコミュニケーションの基盤となる重要な技術としての役割を果たします。
産業がデジタル化を進める中で、EDIは変革の旅における戦略的な要素として存在します。
参考文献
- FIPS PUB 161–2: 電子データ交換（EDI）, National Institute of Standards and Technology
- サプライチェーンデジタルツインとは？, Samir Saci, Towards Data Science
- サプライチェーンアナリティクスとは？, Samir Saci, Towards Data Science
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