--- title: 【QlikView】トレーサビリティシステム description: トレーサビリティシステム image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/795316b92fc766b0181f6fef074f03fa.png --- ![INSIGHT LAB_文字のみ_WHT-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png) ![INSIGHT LAB_文字のみ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png) [![お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/aa7d2aca-2874-4f87-98d4-99e3ab71d2a7.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/aa7d2aca-2874-4f87-98d4-99e3ab71d2a7) - [Qlikナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense) - [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/qlik-seminar) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/qlikview/download) ###### 4 分で読むことができます。 # [【QlikView】トレーサビリティシステム](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qlikview/knowledge/template/traceability_system) 執筆者 [KJ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qlikview/author/kj) 更新日時 2014年7月29日 ###### Topics: [トレーサビリティ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qlikview/tag/e38388e383ace383bce382b5e38393e38) [テンプレート](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qlikview/tag/e38386e383b3e38397e383ace383bce38) ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/795316b92fc766b0181f6fef074f03fa.png) 目次 ## **●トレーサビリティシステムとは？** 　トレーサビリティシステムとは、生産履歴管理システムのことで、異物混入や不具合などの問題が 　発生した際、製品の製造工程を遡り、どの段階で問題が発生したのかを確認できるしくみのことを 　指します。   　もともとは、食品の製造工程の生産から販売・廃棄を追跡することで食品の安全性を確保するとい 　う取り組みから生まれました。現在では、食品以外の分野（医薬品・工業製品・流通業など）にも 　取り入れられています。   ## **●何故トレーサビリティシステムが必要なのか？** 　トレーサビリティシステムを導入し生産履歴が把握できるようになることで、企業は早急に原因究 　明の対応をすることが出来、再発防止のための動きもスムーズになります。   ## **●トレーサビリティシステムの現状における課題** 　トレーサビリティシステムを構築する上で、４点の課題が挙げられます。   　・データベースが散在している。 　・データが膨大！ 　・ひと目で状況がわからない・・・ 　・関連データと連携したい！   　以上の課題を解決するには？ 　今回は、QlikView（クリックビュー）で自動車製造過程をモデルにしたデモをご紹介します。     ## **●分析シナリオ** 　原料・外注などの部品は、様々な製造工程に移され、完成品となって出荷されます。 　このデモの中では112,000点の原料が投入され、465,300点のパーツとなり、最終的に2,400台の車 　両として出荷されたことがわかります。さらに、【検査データ】画面で【完成車両】を選択する 　と、不具合製品が出荷された先を把握できることができます。つまり、QlikViewでは大量データの 　中からリコール対象になった製品を速やかに発見することが可能です。   　この分析に使用されるデータは20,208,538通りの組み合わせを持っていますが、同一項目を一つ 　ずつしか持たない「連想技術」により、465,300点の元データ数まで2.3％に圧縮できます。   ![図1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/795316b92fc766b0181f6fef074f03fa.png?width=694&height=177&name=795316b92fc766b0181f6fef074f03fa.png)               | **【ダッシュボード】** ラインには「工程ナンバー」、「工程名」、 「実際にその工程を通過した個数」が表示さ れ、ラインをクリックすると詳細を確認するこ とができます。 | **【対象明細】** トレーサビリティで関連付けられた工程の明細 を表示します。気になる箇所があればトレースし て、更にそこをトレース元にして再トレースする ことができます。 | | --- | --- | | [![図2](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/2b530e80c7d0de90885e285c5d798063.png?width=329&height=229&name=2b530e80c7d0de90885e285c5d798063.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/2b530e80c7d0de90885e285c5d798063.png) | [![図3](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/c8856789ec11ab8b1013037cef6929f9.png?width=323&height=231&name=c8856789ec11ab8b1013037cef6929f9.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/c8856789ec11ab8b1013037cef6929f9.png) | | **【出荷先】**Google Mapと連動させることもできます。【都道府県】を選択し、出荷した台数をクリックすると、出荷先が地図上にプロットされます。 | **【検査データ】**チャート上で気になる箇所を選択します。このまま【ダッシュボード】に戻ると、対象がどのラインを通り製造されたかわかります。 | | [![図4](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/3a4f695a458cb0ac0aceaa2eb13ac2dd.png?width=329&height=220&name=3a4f695a458cb0ac0aceaa2eb13ac2dd.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/3a4f695a458cb0ac0aceaa2eb13ac2dd.png) | [![図7](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/f4a1b0aed5dc02442c433030ff24c031.png?width=331&height=236&name=f4a1b0aed5dc02442c433030ff24c031.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/f4a1b0aed5dc02442c433030ff24c031.png) |   　以上のように、冒頭であったトレーサビリティ構築における4点の課題も、 　QlikView（クリックビュー）なら解決できることがご理解いただけたかと思います。   **これで解決！！** **◎データベースが散在している。** 　▶全工程からトレーサビリティ関係を抽出し、データを紐付けた明細を作成   **◎データが膨大！** 　▶同一項目を一つずつしか持たない「連想技術」。データサイズが圧縮され、高速に処理できる   **◎ひと目で状況がわからない** 　▶トレーサビリティで影響範囲がわかったら視点を切り替えて再トレース可能   **◎関連データと連携したい！** 　▶関連付けられた全工程の製造対象期間を表示できるため、 　　どの工程が、いつ影響を受けたのか一目瞭然       　また、QlikViewでトレーサビリティを構築すると、対象となる製品の生産履歴を見ることができる 　ほかに、製品に欠陥があった場合、購入した顧客を特定し早急に対応することが可能です。今回紹 　介した自動車製造だけでなく、食品関係、製造業全般、医薬品関係、飼料関係などの分野でも活用 　することができます。   　セミナーでは、上記テンプレートを実際に動かしながらご案内させて頂きます。 　また、デモ端末をご自身で触って試すことも可能です。   　セミナーお申込みは、以下からどうぞ！   [![セミナーお申込み](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/0001.jpg?width=254&height=70&name=0001.jpg)](http://iw-qlikview.com/seminar/)   QlikViewを体験してみませんか？ INSIGHT LABではQlik紹介セミナーを定期開催しています。QlikViewとQlik Senseの簡単な製品概要から、Qlikの特性である「連想技術」のご紹介、デモを通してQlikViewとQlik Senseの操作感や美しいインターフェースをご覧いただきます。企業の大切な資産である膨大なデータからビジネスを発見する 「Business Discovery」を是非ご体験ください。 [![詳細はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/4a7308dd-d660-4b98-9c26-e0e0c9fd28a0.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/4a7308dd-d660-4b98-9c26-e0e0c9fd28a0) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![KJ](https://app.hubspot.com/settings/avatar/1660aae1748ca96aed5604f20fcbd847) #### 執筆者 [KJ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qlikview/author/kj) セールスマーケティング 部長 野球部 部長 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qlikview/knowledge/chart/rgbcolorsettings) 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