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Ihr Daten-Template für das Bestandsmanagement

SAP ECC

Bestandsverwaltungsattribute (23) Bestandsverwaltungsaktivitäten (15) Extraktionsleitfäden (2)

Ihr Daten-Template für das Bestandsmanagement

Diese umfassende Template skizziert die essenziellen Datenfelder und Prozessschritte, die zur effektiven Analyse Ihres Inventory Management Prozesses erforderlich sind. Sie bietet klare Anleitungen zu den zu erfassenden Schlüsselattributen, den kritischen Aktivitäten, die zu verfolgen sind, und praktische Anweisungen zur Datenextraktion. Nutzen Sie diese Ressource, um Ihre Datenvorbereitung zu optimieren und wertvolle Erkenntnisse in Ihre Bestandsoperationen zu gewinnen.

Empfohlene Attribute für eine leistungsstarke Analyse
Wichtige Aktivitäten zur Nachverfolgung in Ihrem Prozess
Praktische Anleitung zur Datenextraktion für SAP ECC

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Bestandsverwaltungsattribute

Dies sind die empfohlenen Datenfelder, die Sie in Ihren Event Log aufnehmen sollten, um eine umfassende Analyse Ihres Bestandsmanagementprozesses zu ermöglichen.

3 Erforderlich 5 Empfohlen 15 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name der Geschäftsaktivität, die zu einem bestimmten Zeitpunkt für die Inventarcharge stattfand, wie 'Wareneingang gebucht' oder 'Kommissionierung abgeschlossen'.
Beschreibung Der Activity Name beschreibt einen spezifischen Schritt oder ein Event im Lebenszyklus des Bestandsmanagements. Diese Events werden aus SAP-Transaktionen oder Bewegungsarten abgeleitet und repräsentieren Schlüsselmeilensteine wie Wareneingang, Lagerbewegung, Qualitätsprüfungen oder Materialausgabe. Die Analyse von Aktivitäten ist die Grundlage des Process Mining. Sie ermöglicht die Visualisierung der Prozesslandkarte, die Identifizierung häufiger und seltener Prozessvarianten sowie die Erkennung von Bottlenecks oder Rework-Schleifen. Jede Activity dient als Knotenpunkt im entdeckten Prozessgraphen. Bedeutung Es definiert die Schritte im Prozess und ermöglicht die Entdeckung und Analyse des tatsächlichen Bestandsflusses und -lebenszyklus. Datenquelle Dieses Attribut wird durch die Zuordnung von SAP-Bewegungsarten (MSEG-BWART) oder Transaktionscodes (MKPF-TCODE) zu benutzerfreundlichen Activity Names während der Datentransformation abgeleitet. Beispiele `Wareneingang` gebuchtQualitätsprüflos erstelltBestand intern verschobenWarenausgang gebuchtBestand verschrottet
	Bestandscharge/Los InventoryBatchLot	Eine eindeutige Kennung für eine bestimmte Produktmenge, die die Materialnummer und ihre Chargen- oder Losnummer kombiniert. Dies dient als primäre Fallkennung.
Beschreibung Die Inventarcharge oder Losnummer gruppiert alle Aktivitäten, die sich auf eine bestimmte Bestandsmenge beziehen. Sie ermöglicht die End-to-End-Verfolgung des Lebenszyklus einer Charge, von ihrem ersten Wareneingang in den Bestand, über verschiedene Bewegungen und Transformationen wie Qualitätsprüfungen, bis hin zu ihrer endgültigen Ausgabe oder Entsorgung. In der Analyse ist dieses Attribut grundlegend für die Nachverfolgung des gesamten Weges des Bestands. Es ermöglicht die Rekonstruktion des Prozessflusses jeder Charge, die Berechnung ihrer gesamten Verweildauer und die Identifizierung aller Berührungspunkte innerhalb des Lagers. Dies ist essenziell für Traceability, Qualitätskontrolle und Compliance-Dashboards. Bedeutung Dies ist der Kern-Identifier, der alle zusammenhängenden Bestandsbewegungs-Events zu einem einzigen Prozess-Case verbindet und so eine End-to-End-Analyse ermöglicht. Datenquelle Dies ist typischerweise ein zusammengesetzter Schlüssel, abgeleitet aus der Materialnummer (MARA-MATNR oder MSEG-MATNR) und der Chargennummer (MCHA-CHARG). Beispiele RM-1001_BATCH-00123FG-2050_LOT-202305ACHEM-333_B-4559-X1
	Ereigniszeit EventTime	Der Timestamp, der angibt, wann die Aktivität stattfand.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst das genaue Datum und die Uhrzeit eines Bestandsereignisses. Es ist die zeitliche Grundlage des Prozesslogs, das alle Aktivitäten chronologisch ordnet, um den Prozessfluss so zu rekonstruieren, wie er stattgefunden hat. Die Event Time ist essenziell für alle zeitbasierten Analysen, einschließlich der Berechnung von Zykluszeiten zwischen Aktivitäten, der Messung von Event-Dauern, der Analyse des Durchsatzes und der Identifizierung zeitbezogener Bottlenecks. Sie wird zur Berechnung von KPIs wie der Einlagerungs-Zykluszeit und den Haltezeiten der Qualitätsprüfung verwendet. Bedeutung Es liefert die chronologische Abfolge von Events, die entscheidend ist, um Dauern zu berechnen, die Performance zu analysieren und den Prozessfluss zu entdecken. Datenquelle Typischerweise zusammengesetzt aus dem Buchungsdatum (MKPF-BUDAT) und der Erfassungszeit (MKPF-CPUTM) im Materialbelegkopf. Beispiele 2023-04-15T09:00:12Z2023-05-20T14:35:00Z2023-06-01T11:21:45Z
	`Materialnummer` MaterialNumber	Der eindeutige Identifier für das Produkt oder Material, das bearbeitet wird.
Beschreibung Die Materialnummer oder SKU identifiziert den spezifischen Artikel im Bestand. Sie ist ein grundlegendes Stammdatenattribut, das Bestandsbewegungen mit dem Produktstamm verknüpft. Im Process Mining ist dieses Attribut entscheidend für die produktzentrierte Analyse. Es ermöglicht das Filtern des Prozesses nach spezifischen Produkten oder Produktgruppen, den Vergleich von Bestandsflüssen für verschiedene Materialarten und die Identifizierung, welche Produkte am stärksten von Problemen wie Verschrottung, Diskrepanzen oder Inspektionsverzögerungen betroffen sind. Bedeutung Ermöglicht eine Analyse auf Produktebene, um zu identifizieren, welche Materialien mit Prozessineffizienzen oder Kosten verbunden sind. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld MATNR. Stammdaten sind in MARA. Beispiele RM-1001FG-2050PKG-003B
	Bewegungstyp MovementType	Ein SAP-Code, der die Art der Bestandsbewegung klassifiziert.
Beschreibung Die Bewegungsart ist ein dreistelliger Schlüssel in SAP, der das Verhalten einer Bestandsbuchung steuert. Zum Beispiel '101' für Wareneingang zum Purchase Order, '311' für Umbuchung zwischen Lagerorten oder '551' für Verschrottung. Dieses Attribut bietet kritischen Kontext für jede Aktivität. Es ist oft die Quelle für die Ableitung des benutzerfreundlichen Activity Name. Die Analyse nach Bewegungsart ermöglicht tiefe Einblicke in spezifische Prozessbereiche, wie das Verständnis der Treiber aller '551' Verschrottungsbewegungen oder der Häufigkeit von '321' Qualitäts-zu-Freibestand-Umbuchungen. Bedeutung Es ist der technische Schlüssel, der den Geschäftszweck einer Bestandstransaktion definiert und wesentlichen Kontext für die Analyse liefert. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld BWART. Beispiele 101311261551601
	Lagerort StorageLocation	Ein spezifischer Bereich innerhalb eines Werks, in dem Bestand gelagert wird.
Beschreibung Ein Lagerort (Storage Location) bezeichnet eine Unterteilung eines Werks, wie z.B. einen Wareneingangsbereich, eine Qualitätsprüfzone oder einen Bereich für Massenlagerung. Er ermöglicht eine granularere Verfolgung des Bestands innerhalb einer Einrichtung. In der Analyse hilft dies, Bottlenecks auf Sub-Werksebene zu lokalisieren. Zum Beispiel kann es aufzeigen, ob Verzögerungen in der 'Qualitätssperr'-Position konzentriert sind oder ob interne Umlagerungen zwischen spezifischen Lagerorten ineffizient sind. Es unterstützt direkt die Analyse der Lagerlayout-Auslastung. Bedeutung Bietet detaillierte Standortdaten innerhalb eines Werks und ermöglicht eine detaillierte Analyse interner Bewegungen und Lager-Bottlenecks. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld LGORT. Beispiele 0001RAWFG01INSP
	Menge QuantityInBaseUnit	Die Menge des Materials, das an der Transaktion beteiligt ist, umgerechnet in seine Basismaßeinheit.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst die Menge des Bestands, der von der Bewegung betroffen ist. Es wird immer in der Basismaßeinheit des Materials (z.B. Kilogramm, Stück) dargestellt, um Konsistenz für Aggregation und Vergleich zu gewährleisten. Die Menge ist eine kritische Messgröße für jede volumenbasierte Analyse. Sie wird verwendet, um KPIs wie die Verschrottungsrate des Bestandsvolumens zu berechnen, den Durchsatz zu analysieren und die geschäftlichen Auswirkungen von Diskrepanzen oder Bewegungen zu quantifizieren. Sie hilft, Probleme zu priorisieren, indem sie sich auf Bewegungen mit hohem Volumen oder hohem Wert konzentriert. Bedeutung Quantifiziert das physische Volumen jeder Bewegung, was wesentlich für die Impact-Analyse, Durchsatzberechnung und Kostenbewertung ist. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld MENGE. Beispiele 10012.55000
	Werk Plant	Der Identifier für das Werk oder die Einrichtung, in der die Bestandsbewegung stattfand.
Beschreibung Ein Werk (Plant) repräsentiert einen physischen Standort wie eine Fabrik, ein Distributionszentrum oder ein Lager. Es ist eine zentrale Organisationseinheit in der SAP-Logistik. Dieses Attribut ist essenziell für standortbasierte Analysen. Es ermöglicht den Vergleich der Prozessleistung über verschiedene Standorte hinweg, die Identifizierung von Werken mit den längsten Zykluszeiten oder höchsten Abweichungsraten und das Verständnis regionaler Variationen im Bestandsverwaltungsprozess. Bedeutung Ermöglicht Leistungsvergleiche und Ursachenanalysen über verschiedene physische Standorte oder Einrichtungen hinweg. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld WERKS. Beispiele 10002100US01
	`Verkaufsauftragsnummer` SalesOrderNumber	Die Nummer des Sales Orders, der mit der Bestandsbewegung, typischerweise einem Warenausgang, in Verbindung steht.
Beschreibung Dieses Attribut verknüpft eine Bestandstransaktion, meist einen Warenausgang für eine Lieferung, mit dem Sales Order des Kunden. Dies schafft eine Verbindung zwischen den Prozessen der Bestandsverwaltung und der Auftragserfüllung. In der Analyse ermöglicht dies eine End-to-End Order-to-Cash-Prozessansicht. Es hilft, die Fulfillment-Zykluszeiten von der Auftragserstellung bis zum Warenausgang zu messen und zu identifizieren, welche Sales Orders von Kommissionierungsverzögerungen oder Fehlbeständen betroffen sind. Es ist entscheidend für die Analyse der Fulfillment-Performance. Bedeutung Verbindet Bestandsbewegungen mit dem Verkaufsprozess und ermöglicht End-to-End Order-to-Cash-Analysen und die Verfolgung der Kundenauftragserfüllung. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld KDAUF. Beispiele 100023451000238810002401
	Ablaufdatum ExpirationDate	Das Haltbarkeitsdatum der Inventarcharge.
Beschreibung Dieses Attribut speichert das Datum, an dem eine Materialcharge nicht mehr als verwendbar gilt. Es ist ein kritisches Stammdatenfeld für verderbliche Waren oder Materialien mit begrenzter Haltbarkeit. Dieses Datum ist essenziell für die Überwachung der Lagerrotations-Compliance. Durch den Vergleich des Ablaufdatums mit dem Warenausgangsdatum kann die Analyse feststellen, ob FEFO (First-Expired, First-Out)-Richtlinien eingehalten werden. Dies hilft, die Veralterung des Bestands und Verschrottungsverluste zu verhindern. Bedeutung Entscheidend für die Analyse der Bestandsrotations-Compliance (FEFO/FIFO) und die Identifizierung von Risiken der Bestandsverderbnis oder Veralterung. Datenquelle Gefunden in der Chargenstammdatentabelle MCHA, Feld VFDAT (Haltbarkeitsdatum). Beispiele 2024-12-312025-06-302024-08-15
	Benutzername UserName	Die SAP-Benutzer-ID der Person, die die Transaktion ausgeführt hat.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert den Benutzer, der für die Buchung der Bestandsbewegung verantwortlich ist. Es verknüpft Prozessaktivitäten mit einzelnen Mitarbeitern oder Systemkonten (für automatisierte Buchungen). Die Analyse nach Benutzer hilft, Schulungsbedarfe zu identifizieren, leistungsstarke Einzelpersonen oder Teams zu erkennen und Prozessabweichungen zu untersuchen. Sie ist auch entscheidend für das Verständnis des Automatisierungsgrads im Prozess, indem zwischen menschlichen Benutzer-IDs und System- oder Batch-Benutzer-IDs unterschieden wird. Bedeutung Ordnet Aktivitäten bestimmten Benutzern zu, wodurch Arbeitslastanalysen, Leistungsmessungen und die Identifizierung von Automatisierungsgraden ermöglicht werden. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegkopftabelle MKPF, Feld USNAM. Beispiele JSMITHR.DAVISSAP_BATCH
	Bestellnummer PurchaseOrderNumber	Die Nummer des Purchase Orders, der mit der Bestandsbewegung, typischerweise einem Wareneingang, in Verbindung steht.
Beschreibung Dieses Attribut verknüpft eine Bestandstransaktion, am häufigsten einen Wareneingang, mit dem ursprünglichen Purchase Order, der sie ausgelöst hat. Dies schafft eine Verbindung zwischen den Prozessen der Bestandsverwaltung und der Beschaffung. Die Analyse dieses Attributs ermöglicht eine breitere, prozessübergreifende Sicht. Zum Beispiel kann sie helfen, die Lieferleistung von Lieferanten zu messen, indem die Zeit zwischen PO-Erstellung und Wareneingang analysiert wird, oder zu identifizieren, welche Purchase Orders mit Qualitätsprüfungsmängeln verbunden sind. Bedeutung Verbindet Bestandsbewegungen mit dem Beschaffungsprozess und ermöglicht eine End-to-End Purchase-to-Pay-Analyse sowie die Bewertung der Lieferantenleistung. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld EBELN. Beispiele 450001234545000123994500012411
	Bewegungsgrundcode MovementReasonCode	Ein Code, der den Grund für die Bestandsbewegung erklärt.
Beschreibung Der Bewegungsgrund bietet zusätzlichen Kontext jenseits der Bewegungsart. Er ermöglicht es Benutzern, den Grund für eine bestimmte Transaktion anzugeben, zum Beispiel den Grund für eine Bestandsanpassung oder ein Verschrottungsereignis. Dieses Attribut ist für die Ursachenanalyse von unschätzbarem Wert. Es ist eine Schlüsseldimension in den Dashboards für Bestandsdiskrepanzraten und Verschrottungskostenanalyse, da es hilft, die Treiber hinter Bestandsanpassungen und -verlusten zu kategorisieren und zu erklären. Die Analyse dieser Gründe hilft, Prozessverbesserungsbemühungen effektiv zu steuern. Bedeutung Erklärt das „Warum“ hinter Bestandsanpassungen und Wertminderungen und ermöglicht eine gezielte Ursachenanalyse für Diskrepanzen und Ausschuss. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld GRUND. Beispiele 00010005102
	Einlagerungs-Zykluszeit PutAwayCycleTime	Die berechnete Dauer zwischen den Aktivitäten 'Wareneingang gebucht' und 'Einlagerung abgeschlossen' für eine Charge.
Beschreibung Diese Kennzahl misst die Effizienz des Wareneingangs- und Einlagerungsprozesses. Sie berechnet die Gesamtzeit, die vom offiziellen Wareneingang in der Einrichtung bis zur Einlagerung an den endgültigen Lagerort vergeht. Dieses Attribut ist ein direkter KPI, der im Dashboard zur Analyse der Einlagerungsdurchlaufzeit verwendet wird. Es hilft, Engpässe im Wareneingangsbereich zu identifizieren, die Auswirkungen von Prozessverbesserungsinitiativen zu messen und die Leistung über verschiedene Standorte, Produkte oder Tageszeiten hinweg zu vergleichen. Bedeutung Misst direkt einen wichtigen Leistungsindikator für die Effizienz des Wareneingangs im Lager und hebt Verzögerungen bei der Bereitstellung von Bestand zur Nutzung hervor. Datenquelle Berechnet im Process Mining Tool oder während der Datentransformation durch Ermittlung der Timestamp-Differenz zwischen den Events 'Einlagerung abgeschlossen' und 'Wareneingang gebucht' für denselben Case. Beispiele 72001440086400
	Haltezeit Qualitätsprüfung QualityInspectionHoldTime	Die berechnete Dauer, die eine Charge im Status der Qualitätsprüfung verbringt.
Beschreibung Diese Kennzahl quantifiziert die Zeit, in der Bestände aufgrund von Qualitätskontrollverfahren nicht verfügbar sind. Sie misst die Dauer von der Erstellung eines Qualitätsprüfloses bis zur Verwendungsentscheidung, wodurch der Bestand effektiv freigegeben wird. Dies ist ein wichtiger Leistungsindikator (KPI), der im Dashboard „Prüfstandzeiten der Qualität“ verwendet wird. Er hilft, Verzögerungen im Qualitätslabor oder im Entscheidungsprozess zu identifizieren, die Leistung von Qualitätsteams zu analysieren und die Auswirkungen von Inspektionen auf die gesamte Bestandsverfügbarkeit zu verstehen. Bedeutung Misst die Dauer eines kritischen Bottlenecks, da der Bestand während der Qualitätsprüfung typischerweise nicht zur Verwendung verfügbar ist. Datenquelle Berechnet durch Ermittlung der Zeitdifferenz zwischen den Events 'Qualitätsprüflos erstellt' und 'Prüfverwendungsentscheidung getroffen' für dieselbe Charge. Beispiele 86400259200604800
	Ist Abweichung IsDiscrepancy	Ein boolesches Flag, das anzeigt, ob das Ereignis eine Bestandsdifferenzanpassung ist.
Beschreibung Dieses berechnete Attribut identifiziert Aktivitäten, die eine Anpassung der Bestandsmengen aufgrund einer Diskrepanz darstellen, die bei einer Cycle Count oder physischen Inventur gefunden wurde. Es kennzeichnet Events, bei denen die erfasste Bestandsmenge korrigiert wird, um dem physischen Bestand zu entsprechen. Dieses Flag vereinfacht die Analyse der Bestandsgenauigkeit. Es ermöglicht die einfache Berechnung des KPIs für die Bestandsdiskrepanzrate durch Zählen der Anzahl der Cases mit mindestens einem solchen Event. Es hilft auch, die Prozesslandkarte zu filtern, um sich speziell auf die Flüsse zu konzentrieren, die zu Anpassungen führen oder diesen folgen. Bedeutung Unterstützt direkt den KPI der Bestandsabweichungsrate durch Kennzeichnung von Anpassungs-Events, was die Analyse von Problemen bei der Bestandsgenauigkeit erleichtert. Datenquelle Berechnet während der Datentransformation. Auf 'true' gesetzt, wenn der Aktivitätsname 'Bestandsdifferenz angepasst' ist oder wenn die Bewegungsart zu physischen Bestandsanpassungen gehört (z.B. 701, 702). Beispiele truefalsch
	Kommissionier- & Packzykluszeit PickingAndPackingCycleTime	Die Dauer vom Beginn der Kommissionierung eines Auftrags bis zum Abschluss der Verpackung.
Beschreibung Diese Kennzahl bewertet die Effizienz des Warenausgangsprozesses im Lager. Sie erfasst die Zeit, die Lagerpersonal benötigt, um die angeforderten Artikel aus dem Lager zu entnehmen und für den Versand vorzubereiten. Dieser KPI wird im Picking- und Packing-Performance-Dashboard visualisiert, um die operative Effizienz zu überwachen. Die Analyse dieser Durchlaufzeit hilft, Engpässe bei Kommissionierrouten, Packstationen oder der Ressourcenzuteilung zu identifizieren. So können Maßnahmen zur Beschleunigung der Auftragsvorbereitung und zur Verbesserung der Lieferzeiten für Kunden abgeleitet werden. Bedeutung Misst die Geschwindigkeit und Effizienz des Outbound-Fulfillment-Prozesses, ein kritischer Faktor für Kundenzufriedenheit und Betriebskosten. Datenquelle Berechnet als Timestamp-Differenz zwischen den Events 'Verpackung abgeschlossen' und 'Kommissionierung initiiert' für dieselbe Bestellung oder Charge. Beispiele 180036005400
	Lagerplatz StorageBin	Der spezifische koordinatenbasierte Lagerplatz in einem Lager, an dem das Material gelagert wird.
Beschreibung Der Lagerplatz (Storage Bin) repräsentiert die kleinste adressierbare Raumeinheit in einem mit SAP Warehouse Management (WM) verwalteten Lager. Er gibt den genauen Standort einer Inventarcharge an. Dieses Attribut ist essenziell für eine detaillierte Lagerlayout- und Auslastungsanalyse. Die Verfolgung von Bewegungen zwischen Lagerplätzen hilft, ineffiziente Wegstrecken, hochfrequentierte Bereiche und übermäßige Umlagerungen von Beständen zu identifizieren. Es ist ein Schlüsselfeld für die Berechnung des KPIs zur Umlagerungsfrequenz von Lagerplätzen. Bedeutung Bietet die detailliertesten Standortdaten und ermöglicht die Analyse von Lagereffizienz, Layout und internen Lagerbewegungspfaden. Datenquelle Gefunden in der Warehouse Management Transportauftragspositionstabelle LTAP, Felder VLPLA (Quelllagerplatz) und NLPLA (Ziellagerplatz). Beispiele A-01-01-AREC-ZONE-01HIGH-RACK-123
	Letzte Datenaktualisierung LastDataLoadTimestamp	Der Zeitstempel, wann die Daten für diesen Datensatz zuletzt aus dem Quellsystem aktualisiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Aktualität der Daten an. Es erfasst Datum und Uhrzeit der letzten Datenextraktion oder -aktualisierung, was entscheidend ist, um die Aktualität der Analyse und der Dashboards zu verstehen. Benutzer verlassen sich auf dieses Attribut, um zu wissen, ob die angezeigten Erkenntnisse aktuell sind. Es wird oft prominent in Dashboards angezeigt, um Benutzer über die Aktualität der Daten zu informieren und Erwartungen bezüglich der Sichtbarkeit der allerneuesten Transaktionen zu steuern. Bedeutung Informiert Benutzer über die Aktualität der Daten und stellt sicher, dass sie den durch die Analyse abgedeckten Zeitrahmen verstehen. Datenquelle Dieser Wert wird zum Zeitpunkt der Ausführung durch den ETL- oder Datenintegrationsprozess generiert und jedem Datensatz hinzugefügt. Beispiele 2023-10-27T04:00:00Z2023-10-28T04:00:00Z2023-10-29T04:00:00Z
	Maßeinheit BaseUnitOfMeasure	Die Basismaßeinheit für die Menge, wie Stück, Kilogramm oder Liter.
Beschreibung Dieses Attribut spezifiziert die Einheit für das Feld 'Menge'. Die Basiseinheit ist die im Materialstammsatz definierte Standardmaßeinheit, um sicherzustellen, dass alle Mengen auf vergleichbarer Basis verglichen werden können. Obwohl alle Mengen in der Basiseinheit vorliegen sollten, liefert dieses Feld wichtigen Kontext für die Datenvalidierung und für die Anzeige von Einheiten in Dashboards und Berichten. Es stellt sicher, dass Benutzer die dargestellten Mengenwerte korrekt interpretieren. Bedeutung Bietet Kontext für das Attribut 'Menge', um eine genaue Interpretation der Volumenmetriken zu gewährleisten. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegpositionstabelle MSEG, Feld MEINS. Beispiele EAKGLM
	Materialbelegnummer MaterialDocumentNumber	Die eindeutige Nummer, die den Materialbeleg identifiziert, der die Inventartransaktion aufzeichnet.
Beschreibung Jede Bestandsbewegung in SAP erzeugt einen Materialbeleg, der als Nachweis der Transaktion dient. Dieses Dokument enthält Kopf- und Positionsebene-Informationen über die Bewegung. Dieses Attribut ist ein wichtiger Transaktionsidentifikator. Obwohl es nicht die Case ID ist, ist es entscheidend für die Datenvalidierung, Abstimmung und bietet eine direkte Verknüpfung zum Quelldokument in SAP. Benutzer können diese Nummer verwenden, um die ursprüngliche Transaktion in SAP ECC für eine detaillierte Untersuchung nachzuschlagen. Bedeutung Dient als Primärschlüssel für die Transaktion in SAP und ermöglicht ein einfaches Drill-down und die Datenverifizierung gegen das Quellsystem. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegkopftabelle MKPF, Feld MBLNR. Beispiele 490000123450000056785100009012
	Quellsystem SourceSystemId	Kennung für das Quell-SAP ECC-System, aus dem die Daten extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut spezifiziert die ursprüngliche Systeminstanz, zum Beispiel 'SAP ECC PRD' oder 'S4HANA US'. Es ist entscheidend in Umgebungen, in denen Daten aus mehreren Systemen für eine umfassende Prozessansicht kombiniert werden. In der Analyse ermöglicht es das Filtern und Vergleichen von Prozessen über verschiedene Systeme, Regionen oder Geschäftsbereiche hinweg, die auf separaten Instanzen laufen könnten. Es gewährleistet die Datenherkunft und bietet Kontext, insbesondere bei der Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen. Bedeutung Es bietet Kontext zur Datenherkunft, was entscheidend für die Data Governance und für Analysen über mehrere Quellsysteme hinweg ist. Datenquelle Dies ist typischerweise ein statischer Wert, der während des Datenextraktionsprozesses hinzugefügt wird und den spezifischen SAP-Mandanten und die System-ID identifiziert (z.B. aus Tabelle T000). Beispiele ECC_PRD_100SAPECC_EU_PRODECC_US_FINANCE
	Transaktionscode TransactionCode	Der SAP-Transaktionscode (T-Code), der zur Durchführung der Aktivität verwendet wurde.
Beschreibung Der Transaktionscode identifiziert den spezifischen SAP-Bildschirm oder das Programm, das vom Benutzer zur Ausführung der Bestandsbuchung verwendet wurde, wie MIGO für Warenbewegungen oder MB1B für Umbuchungen. Dieses Attribut bietet technischen Kontext darüber, wie eine Aktivität durchgeführt wurde. Es kann helfen, zwischen Aktivitäten zu unterscheiden, die über Standard-Benutzeroberflächen, benutzerdefinierte Programme (Z-Transaktionen) oder automatisierte Schnittstellen durchgeführt wurden. Die Analyse nach T-Code hilft, Systemnutzungsmuster zu verstehen und kann eine Quelle zur Ableitung des Activity Name sein. Bedeutung Zeigt, wie Benutzer mit dem System interagieren, was Entscheidungen über Systemschulungen, Vereinfachung oder Automatisierung beeinflussen kann. Datenquelle Gefunden in der Materialbelegkopftabelle MKPF, Feld TCODE. Beispiele MIGOMB1BVL02NCOGI

Erforderlich Empfohlen Optional

Bestandsverwaltungsaktivitäten

Dies sind die wichtigsten Prozessschritte und Meilensteine, die Sie in Ihrem Event Log erfassen sollten, um Ihre Bestandsbewegungen genau zu entdecken und zu analysieren.

7 Empfohlen 8 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	`Kommissionierung abgeschlossen`	Bestätigt, dass eine Bestandscharge physisch aus ihrem Lagerplatz entnommen wurde. Dies wird erfasst, wenn der entsprechende Kommissionier-Transportauftrag im Warehouse Management Modul bestätigt wird.
Bedeutung Dieser Meilenstein beendet die Kommissionierungsphase und ermöglicht den Beginn nachfolgender Aktivitäten wie Verpackung oder Warenausgang. Er ist entscheidend für die Analyse von Kommissionier-Durchlaufzeiten und die Identifizierung von Engpässen. Datenquelle Erfasst durch Bestätigung des Kommissionier-Transportauftrags im WM-Modul. Bestätigungsdaten werden in den Tabellen LTAK und LTAP aktualisiert. Erfassen Das Event ist die Bestätigung des Kommissionier-Transportauftrags im WM-Modul. Ereignistyp explicit
	`Wareneingang` gebucht	Kennzeichnet den ersten Eingang einer Inventarcharge in das Lager. Dieses Event wird explizit erfasst, wenn ein Materialbeleg mit einer Bewegungsart erstellt wird, die den Wareneingang anzeigt, z.B. aus einem Purchase Order oder Produktionsauftrag.
Bedeutung Dies ist das primäre Start-Event für den Lebenszyklus der Inventarcharge. Die Analyse der Zeit von diesem Event zu nachfolgenden Aktivitäten wie Einlagerung oder Qualitätsprüfung ist entscheidend für die Messung der Wareneingangseffizienz. Datenquelle Erfasst in Materialbelegtabellen MKPF (Kopf) und MSEG (Position). Identifiziert durch spezifische Bewegungsarten (BWART), wie 101 für 'WE zum Purchase Order'. Erfassen Filtern Sie Materialbelege in MSEG nach spezifischen Bewegungsarten für Wareneingänge (z.B. 101, 103, 501). Ereignistyp explicit
	Bestand verschrottet	Eine Bestandscharge wird abgeschrieben und aus dem Bestand entfernt, z.B. aufgrund von Beschädigung, Veralterung oder Ablaufdatum. Dies ist eine formelle Finanzbuchung, die durch einen Materialbeleg mit einer Verschrottungsbewegungsart erfasst wird.
Bedeutung Dies ist ein erfolgloses End-Event für eine Inventarcharge, das einen finanziellen Verlust darstellt. Die Analyse von Verschrottungsereignissen hilft, Grundursachen wie schlechte Handhabung oder abgelaufenen Bestand zu identifizieren, um Abfall zu reduzieren. Datenquelle Erfasst in den Tabellen MKPF und MSEG. Identifiziert durch spezifische Bewegungsarten für die Verschrottung, wie 551 (Verschrottung aus freiem Bestand), 553 (aus QI) oder 555 (aus Sperrbestand). Erfassen Filtern Sie Materialbelege in MSEG nach Bewegungsarten für Verschrottungen (z.B. 551, 553, 555). Ereignistyp explicit
	Bestandsdifferenz angepasst	Ein Materialbeleg wird gebucht, um die Buchbestandsmenge mit den physischen Zählergebnissen abzugleichen. Dies ist eine explizite Finanzbuchung, die Bestandsmengen und -werte anpasst.
Bedeutung Hebt Ungenauigkeiten in den Bestandsaufzeichnungen hervor, die zu Fehlbeständen oder überhöhten Lagerhaltungskosten führen können. Die Analyse dieser Anpassungen ist der Schlüssel zur Verbesserung der Bestandsgenauigkeit. Datenquelle Erfasst in MKPF und MSEG bei Buchung von Differenzen. Identifiziert durch spezifische Bewegungsarten wie 701 (Zugang) oder 702 (Abgang). Erfassen Filtern Sie Materialbelege in MSEG nach Bewegungsarten für Bestandsdifferenzen (z.B. 701, 702). Ereignistyp explicit
	Einlagerung abgeschlossen	Bestätigt den Abschluss des physischen Einlagerungsprozesses und zeigt an, dass die Bestandscharge nun in ihrem zugewiesenen Lagerplatz ist. Dies wird erfasst, wenn der entsprechende Warehouse Management Transportauftrag bestätigt wird.
Bedeutung Dieser Meilenstein schließt den Wareneingangs- und Einlagerungsprozess ab und macht die Charge für andere Prozesse wie die Kommissionierung verfügbar. Er ist der Endpunkt für die Messung der Einlagerungsdurchlaufzeit. Datenquelle Erfasst durch Bestätigung des Transportauftrags im WM-Modul. Der Bestätigungsstatus und Timestamp werden in den Tabellen LTAK und LTAP aktualisiert. Erfassen Das Event ist die Bestätigung des Einlagerungs-Transportauftrags im WM-Modul. Ereignistyp explicit
	Prüfverwendungsentscheidung getroffen	Stellt den Abschluss des Qualitätsprüfungsprozesses dar, bei dem eine Entscheidung über die Annahme, Ablehnung oder anderweitige Bearbeitung der Inventarcharge getroffen wird. Dieses Event gibt den Bestand zur uneingeschränkten Nutzung frei oder sperrt ihn für weitere Maßnahmen.
Bedeutung Dies ist ein kritischer Meilenstein, der die Verfügbarkeit des Bestands für andere Prozesse wie Einlagerung oder Produktion steuert. Verzögerungen hier schaffen erhebliche Bottlenecks. Datenquelle Erfasst im QM-Modul, wenn ein Benutzer einen Verwendungsentscheid für ein Prüflos erfasst. Die Daten werden in der Tabelle QAVE gespeichert. Erfassen Erfasst aus der Tabelle QAVE, die die Verwendungsentscheidung und den Timestamp für ein Prüflos aufzeichnet. Ereignistyp explicit
	Warenausgang gebucht	Die Inventarcharge wird formell aus dem Lager ausgegeben, wodurch die Lagerbestände reduziert werden. Dieses explizite Event wird über einen Materialbeleg für verschiedene Zwecke erfasst, z.B. Versand an einen Kunden, Ausgabe an einen Produktionsauftrag oder für den internen Verbrauch.
Bedeutung Dies ist das primäre erfolgreiche End-Event für den Lebenszyklus einer Inventarcharge. Es ist entscheidend für die Analyse des Lagerumschlags, der Auftragserfüllungszeiten und der Lagerrotations-Compliance. Datenquelle Erfasst in Materialbelegtabellen MKPF und MSEG. Identifiziert durch verschiedene Bewegungsarten wie 601 (für Verkaufs-Lieferung), 261 (für Produktionsauftrag) oder 201 (für Kostenstelle). Erfassen Filtern Sie Materialbelege in MSEG nach Bewegungsarten für Warenausgänge (z.B. 601, 261, 201). Ereignistyp explicit
	`Verpackung abgeschlossen`	Zeigt an, dass die kommissionierten Artikel, einschließlich der Bestandscharge, in eine Handling Unit oder einen Versandbehälter verpackt wurden. Diese Aktivität ist Teil des Logistikabwicklungsprozesses (LE) und wird normalerweise mit einem Warenausgangslieferbeleg verknüpft.
Bedeutung Ein wichtiger Schritt im Warenausgangsprozess, der die Kommissionierung mit dem finalen Warenausgang verbindet. Die Analyse der Dauer zwischen Kommissionierung und Verpackung zeigt die Effizienz bei der Vorbereitung für den Versand auf. Datenquelle Kann aus Statusaktualisierungen im Warenausgangslieferbeleg (Tabelle LIPS) oder in den Handling Unit-Tabellen (VEKP, VEPO) abgeleitet werden. Ein spezifischer Timestamp für den Abschluss der Verpackung ist oft verfügbar. Erfassen Aus dem Verpackungsstatus-Timestamp auf dem Warenausgangslieferbeleg oder Handling Unit-Kopf (VEKP) ableiten. Ereignistyp inferred
	Bestand intern verschoben	Stellt eine Umbuchung einer Inventarcharge von einem Lagerort oder Lagerplatz zu einem anderen innerhalb desselben Werks dar. Dies ist eine explizite Transaktion, die über einen Materialbeleg mit einer spezifischen Bewegungsart für Umbuchungen erfasst wird.
Bedeutung Häufige interne Bewegungen können auf ein suboptimales Lagerlayout oder Prozessineffizienzen hinweisen. Die Analyse dieser Umlagerungen hilft, die Lagerplatzierung zu optimieren und Handhabungskosten zu reduzieren. Datenquelle Erfasst in den Tabellen MKPF und MSEG. Identifiziert durch Umbuchungs-Bewegungsarten, wie 311 für Umbuchungen zwischen Lagerorten. Erfassen Filtern Sie Materialbelege in MSEG nach spezifischen Bewegungsarten für interne Umlagerungen (z.B. 311, 321, 411). Ereignistyp explicit
	Einlagerungs-Transportauftrag erstellt	Initiiert die physische Bewegung einer empfangenen Charge von einem Bereitstellungs- oder Wareneingangsbereich zu ihrem endgültigen Lagerplatz. Dies wird durch die Erstellung eines Transportauftrags (TA) im Warehouse Management (WM) Modul dargestellt.
Bedeutung Dies markiert den Beginn des Einlagerungsprozesses. Die Dauer zwischen diesem und der TA-Bestätigung ist die Einlagerungs-Zykluszeit, ein wichtiger KPI für die Lagereffizienz. Datenquelle Erstellt im SAP Warehouse Management (WM) Modul. Daten befinden sich in den TA-Tabellen LTAK (Kopf) und LTAP (Position). Erfassen Protokolliert bei der Erstellung eines Transportauftrags (Tabellen LTAK, LTAP) für eine Einlagerungsbewegung. Ereignistyp explicit
	Inventurzählung durchgeführt	Dieses Event tritt ein, wenn ein Mitarbeiter die gezählte Menge einer Inventarcharge in den physischen Inventurbeleg eingibt. Dies ist ein eigenständiger Schritt, bevor Diskrepanzen formell gebucht werden.
Bedeutung Stellt den Abschluss der physischen Zählaufgabe dar. Die Zeit zwischen diesem und der Buchung der Anpassung kann auf Verzögerungen bei der Beilegung von Diskrepanzen hinweisen. Datenquelle Erfasst, wenn die Zählung gegen die physische Inventurbelegposition in Tabelle ISEG eingegeben wird. Das Feld ISEG-MENGE wird gefüllt. Erfassen Timestamp, wann die Zählmenge im Inventurbeleg in der ISEG-Tabelle eingegeben und gespeichert wird. Ereignistyp explicit
	Inventurzählung initiiert	Kennzeichnet die Erstellung eines physischen Inventurbelegs, der den formellen Beginn eines Bestandsaufnahme-Prozesses für ein bestimmtes Material oder einen Lagerbereich darstellt. Dies ist eine explizite Aktion zur Vorbereitung einer körperlichen Bestandsaufnahme.
Bedeutung Initiiert den Inventurzählprozess, der für die Sicherstellung der Datengenauigkeit unerlässlich ist. Die Dauer und Häufigkeit der Zyklen kann auf Effizienz analysiert werden. Datenquelle Erfasst aus der Erstellung eines physischen Inventurbelegkopfes in Tabelle IKPF. Erfassen Protokolliert bei der Erstellung eines physischen Inventurbelegs in Tabelle IKPF. Ereignistyp explicit
	Kommissionierung initiiert	Der Prozess der Vorbereitung zur Entnahme einer Inventarcharge von ihrem Lagerort zur Erfüllung eines Auftrags oder einer internen Anforderung beginnt. In einem WM-geführten Lager ist dies die Erstellung eines Transportauftrags gegen eine Lieferung oder einen Produktionsauftrag.
Bedeutung Kennzeichnet den Beginn des Auftragserfüllungs- oder Auslieferungsprozesses. Die Zeit von diesem Event bis zum Abschluss der Kommissionierung ist ein kritisches Maß für die Performance der Outbound-Logistik. Datenquelle In einer WM-Umgebung entspricht dies der Erstellung eines Kommissionier-Transportauftrags, gespeichert in den Tabellen LTAK und LTAP. Ohne WM kann es aus der Erstellung einer Reservierung (RESB) oder eines Warenausgangslieferbelegs (LIKP/LIPS) abgeleitet werden. Erfassen Protokolliert bei der Erstellung eines Kommissionier-Transportauftrags im WM oder abgeleitet vom Erstellungsdatum der Lieferung. Ereignistyp explicit
	Qualitätsprüflos erstellt	Kennzeichnet, dass eine Inventarcharge für die Qualitätskontrolle vorgesehen wurde. Dies ist typischerweise ein automatischer oder manueller Schritt nach dem Wareneingang für Materialien, die Qualitätsprüfungen erfordern, wodurch ein formelles Prüflos im QM-Modul erstellt wird.
Bedeutung Diese Aktivität initiiert den Unterprozess der Qualitätsprüfung. Die Verfolgung der Zeit von diesem Event bis zur Verwendungsentscheidung hilft, Verzögerungen im Qualitätssicherungsprozess zu identifizieren, die die Bestandsverfügbarkeit beeinträchtigen können. Datenquelle Generiert im Quality Management (QM) Modul. Daten werden in Tabellen wie QALS (Prüflosdatensatz) gespeichert und mit dem Materialbeleg oder der Charge verknüpft. Erfassen Protokolliert bei der Erstellung eines Prüfloses im SAP QM-Modul. Ereignistyp explicit
	Retourenware erhalten	Eine zuvor an einen Kunden ausgegebene Bestandscharge wird zurückgesendet und wieder im Lager empfangen. Dies ist eine explizite Transaktion, die mit einer spezifischen Retourenbewegungsart erfasst wird, welche den Bestand möglicherweise in einen gesperrten oder Qualitätsprüfstatus versetzt.
Bedeutung Diese Aktivität initiiert den Retourenbearbeitungsprozess. Die Analyse des Flusses nach diesem Event ist entscheidend, um die Effizienz der Reverse Logistik und der Bearbeitung von Retourenware zu verstehen. Datenquelle Erfasst in den Tabellen MKPF und MSEG. Identifiziert durch spezifische Retouren-Bewegungsarten, wie 651 (Retouren in den Sperrbestand) oder 653 (Retouren in den freien Bestand). Erfassen Filtern Sie Materialbelege in MSEG nach Bewegungsarten für Kundenretouren (z.B. 651, 653, 655). Ereignistyp explicit

Extraktionsleitfäden

So erhalten Sie Ihre Daten aus SAP ECC

Schritte

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie direkten, schreibgeschützten Zugriff auf die zugrunde liegende SAP ECC-Datenbank haben. Sie benötigen einen Datenbankbenutzer, ein Passwort, Host, Port und den spezifischen Datenbankschemanamen für Ihre SAP-Instanz (z.B. SAPSR3).
Systemdatenbank identifizieren: Bestätigen Sie den Typ der Datenbank, auf der Ihr SAP ECC-System läuft, zum Beispiel Oracle, Microsoft SQL Server oder SAP HANA. Die bereitgestellte SQL-Abfrage verwendet eine generische Syntax, erfordert jedoch möglicherweise geringfügige Anpassungen für Datums- und Timestamp-Funktionen, basierend auf Ihrem spezifischen Datenbanksystem.
SQL-Abfrage überprüfen: Öffnen Sie die bereitgestellte SQL-Abfrage in einem geeigneten Datenbankclient-Tool, wie DBeaver, SQL Developer oder SQL Server Management Studio.
Platzhalter anpassen: Suchen und ersetzen Sie in der Abfrage die Platzhalterwerte. Ersetzen Sie [Your SAP Schema] durch Ihren tatsächlichen SAP-Datenbankschemanamen. Ersetzen Sie '{StartDate}' und '{EndDate}' durch den gewünschten Datumsbereich im Format 'YYYYMMDD'.
Zusätzliche Filter anwenden: Für eine bessere Leistung sollten Sie Filter innerhalb der WHERE-Klauseln für bestimmte Werke (WERKS), Buchungskreise (BUKRS) oder Materialbelegjahr (MJAHR) hinzufügen, wenn Sie einen Teil der Organisation analysieren.
Abfrage ausführen: Führen Sie die geänderte Abfrage gegen die SAP-Datenbank aus. Je nach Datumsbereich und Datenvolumen kann dies mehrere Minuten dauern.
Ergebnisse prüfen: Sobald die Abfrage abgeschlossen ist, überprüfen Sie die Ausgabe. Sie sollten Spalten für InventoryBatchLot, ActivityName, EventTime, MaterialNumber, Plant, StorageLocation, MovementType, und QuantityInBaseUnit sehen.
Daten exportieren: Exportieren Sie das vollständige Ergebnis aus Ihrem SQL-Client in eine CSV-Datei. Stellen Sie sicher, dass die Dateikodierung auf UTF-8 eingestellt ist, um Zeichenprobleme zu vermeiden.
Für den Upload vorbereiten: Überprüfen Sie vor dem Hochladen in ein Process Mining Tool, ob die CSV-Spaltenüberschriften genau mit den erforderlichen Attributnamen übereinstimmen. Stellen Sie sicher, dass die EventTime-Spalte in einem konsistenten Timestamp-Format vorliegt, wie YYYY-MM-DD HH:MI:SS.

Konfiguration

Datenbankschema: Sie müssen den Namen des SAP-Datenbankschemas angeben, z.B. SAPSR3 oder SAPERP.
Datumsbereich: Die Abfrage wird nach Buchungsdatum (BUDAT) oder Beleg-Erstellungsdatum gefiltert. Es ist entscheidend, einen angemessenen Datumsbereich, z.B. 3 bis 6 Monate, festzulegen, um die Leistung zu steuern. Die Platzhalter '{StartDate}' und '{EndDate}' müssen ersetzt werden.
Schlüsselfilter für die Performance: Um langlaufende Abfragen zu vermeiden, wird dringend empfohlen, nach indizierten Feldern wie Werk (WERKS), Buchungskreis (BUKRS) oder Materialbelegjahr (MJAHR) zu filtern.
Bewegungsarten: Die Abfragelogik basiert auf spezifischen SAP-Bewegungsarten (BWART), um Aktivitäten wie Wareneingang, Warenausgang oder Verschrottung zu identifizieren. Diese wurden mit gängigen Werten vorausgewählt, müssen jedoch möglicherweise an die spezifische SAP-Konfiguration Ihres Unternehmens angepasst werden.
Voraussetzungen: Diese Methode erfordert direkte Datenbankzugangsdaten mit Leseberechtigung für SAP-Tabellen wie MSEG, MKPF, QALS, LTBK, LTAP und andere. Dieser Zugriff umgeht typischerweise die standardmäßige SAP-Anwendungssicherheit und sollte mit Vorsicht gewährt werden.

a Beispielabfrage sql

WITH EventLog_BASE AS (
-- 1. Goods Receipt Posted
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Goods Receipt Posted' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('101', '103', '105', '122', '161')

UNION ALL

-- 2. Quality Inspection Lot Created
SELECT
  QALS.MATNR || '_' || QALS.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Quality Inspection Lot Created' AS "ActivityName",
  QALS.ENTSTEHDAT AS EVENT_DATE,
  QALS.ENTSTEHZEIT AS EVENT_TIME,
  QALS.MATNR AS "MaterialNumber",
  QALS.WERK AS "Plant",
  QALS.LAGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  QALS.LOSMENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].QALS AS QALS
WHERE QALS.CHARG IS NOT NULL AND QALS.CHARG <> ''
  AND QALS.ENTSTEHDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 3. Inspection Usage Decision Made
SELECT
  QALS.MATNR || '_' || QALS.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inspection Usage Decision Made' AS "ActivityName",
  QAVE.VDATUM AS EVENT_DATE,
  QAVE.VZEIT AS EVENT_TIME,
  QALS.MATNR AS "MaterialNumber",
  QALS.WERK AS "Plant",
  QALS.LAGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  QALS.LOSMENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].QAVE AS QAVE
JOIN [Your SAP Schema].QALS AS QALS ON QAVE.PRUEFLOS = QALS.PRUEFLOS
WHERE QALS.CHARG IS NOT NULL AND QALS.CHARG <> ''
  AND QAVE.VDATUM BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 4. Put-away Transfer Order Created
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Put-away Transfer Order Created' AS "ActivityName",
  LTBK.BDATU AS EVENT_DATE,
  LTBK.BZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.NLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.NSOLM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTBK.BDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'E' -- 'E' for Putaway

UNION ALL

-- 5. Put-away Completed
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Put-away Completed' AS "ActivityName",
  LTAP.QDATU AS EVENT_DATE,
  LTAP.QZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.NLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.NISTM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTAP.QDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'E' AND LTAP.PQUIT = 'X'

UNION ALL

-- 6. Stock Moved Internally
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Stock Moved Internally' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  MSEG.MENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('301', '311', '321', '343')

UNION ALL

-- 7. Inventory Count Initiated
SELECT
  ISEG.MATNR || '_' || ISEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inventory Count Initiated' AS "ActivityName",
  IKPF.CDATE AS EVENT_DATE,
  IKPF.CTIME AS EVENT_TIME,
  ISEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  ISEG.WERKS AS "Plant",
  ISEG.LGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  ISEG.BUCHM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].IKPF AS IKPF
JOIN [Your SAP Schema].ISEG AS ISEG ON IKPF.IBLNR = ISEG.IBLNR
WHERE ISEG.CHARG IS NOT NULL AND ISEG.CHARG <> ''
  AND IKPF.CDATE BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 8. Inventory Count Performed
SELECT
  ISEG.MATNR || '_' || ISEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inventory Count Performed' AS "ActivityName",
  ISEG.ZLDAT AS EVENT_DATE,
  ISEG.ZLZEIT AS EVENT_TIME,
  ISEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  ISEG.WERKS AS "Plant",
  ISEG.LGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  ISEG.ERFMG AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].ISEG AS ISEG
WHERE ISEG.CHARG IS NOT NULL AND ISEG.CHARG <> ''
  AND ISEG.ZLDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND ISEG.XZAEL = 'X'

UNION ALL

-- 9. Inventory Discrepancy Adjusted
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inventory Discrepancy Adjusted' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('701', '702', '711', '712')

UNION ALL

-- 10. Picking Initiated
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Picking Initiated' AS "ActivityName",
  LTBK.BDATU AS EVENT_DATE,
  LTBK.BZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.VLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.VSOLM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTBK.BDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'A' -- 'A' for Picking

UNION ALL

-- 11. Picking Completed
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Picking Completed' AS "ActivityName",
  LTAP.QDATU AS EVENT_DATE,
  LTAP.QZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.VLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.NISTM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTAP.QDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'A' AND LTAP.PQUIT = 'X'

UNION ALL

-- 12. Packing Completed
SELECT
  VEPO.MATNR || '_' || VEPO.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Packing Completed' AS "ActivityName",
  VEKP.ERDAT AS EVENT_DATE,
  VEKP.ERZET AS EVENT_TIME,
  VEPO.MATNR AS "MaterialNumber",
  VEPO.WERKS AS "Plant",
  NULL AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  VEPO.VEMNG AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].VEPO AS VEPO
JOIN [Your SAP Schema].VEKP AS VEKP ON VEPO.VENUM = VEKP.VENUM
WHERE VEPO.CHARG IS NOT NULL AND VEPO.CHARG <> ''
  AND VEKP.ERDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 13. Goods Issue Posted
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Goods Issue Posted' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('601', '641', '643', '201', '261')

UNION ALL

-- 14. Return Goods Received
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Return Goods Received' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  MSEG.MENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('651', '653', '655')

UNION ALL

-- 15. Stock Scrapped
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Stock Scrapped' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('551', '553', '555')
)
SELECT
  e."InventoryBatchLot",
  e."ActivityName",
  -- The following syntax for creating a timestamp may need to be adjusted
  -- for your specific database (e.g., use `+` for SQL Server, TO_TIMESTAMP for Oracle).
  CAST(CONCAT(e.EVENT_DATE, ' ', e.EVENT_TIME) AS TIMESTAMP) AS "EventTime",
  e."MaterialNumber",
  e."Plant",
  e."StorageLocation",
  e."MovementType",
  e."QuantityInBaseUnit"
FROM EventLog_BASE e
ORDER BY "InventoryBatchLot", "EventTime";

Schritte

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python sowie die Bibliotheken pyrfc und pandas installiert sind. Sie benötigen außerdem die SAP NWRFC SDK-Bibliotheken, die installiert und in Ihrem Systempfad zugänglich sein müssen.
ABAP-Entwicklung: Arbeiten Sie mit einem ABAP-Entwickler zusammen, um einen benutzerdefinierten RFC-fähigen Funktionsbaustein in Ihrem SAP ECC-System mithilfe der Transaktion SE37 zu erstellen. Ein geeigneter Name wäre Z_PM_GET_INVENTORY_LOG.
Funktionsbausteinschnittstelle definieren: Definieren Sie im Funktionsbaustein Importparameter zum Filtern der Daten, wie z.B. I_DATE_FROM und I_DATE_TO für den Datumsbereich, und optionale Parameter für I_PLANT oder I_COMPANY_CODE. Definieren Sie einen Exporttabellenparameter, z.B. E_T_EVENT_LOG, mit einer Struktur, die den erforderlichen Ausgabespalten (InventoryBatchLot, ActivityName, EventTime, MaterialNumber, Plant usw.) entspricht.
ABAP-Logik implementieren: Der ABAP-Code innerhalb des Funktionsbausteins muss die Kerndatenextraktion durchführen. Er wählt Daten aus verschiedenen Tabellen aus, einschließlich MKPF, MSEG, QALS, QAVE, LTBK, LTAP, IKPF, ISEG und VEKP. Der Code muss jede der 15 erforderlichen Geschäftsaktivitäten identifizieren, die Daten in die Zielstruktur formatieren und jeden Datensatz an die Exporttabelle E_T_EVENT_LOG anhängen. Dies beinhaltet das Schreiben separater SELECT-Anweisungen für jede Aktivität und deren Vereinheitlichung zu einem einzigen Ergebnis.
Python-Skript erstellen: Entwickeln Sie ein Python-Skript, um sich mit SAP zu verbinden und den neu erstellten RFC-Funktionsbaustein aufzurufen.
SAP-Verbindung konfigurieren: Geben Sie in Ihrem Python-Skript die Verbindungsparameter für Ihr SAP ECC-System an, einschließlich Anwendungsserver, Systemnummer, Mandant, Benutzer und Passwort. Verwenden Sie eine sichere Methode zur Handhabung von Anmeldeinformationen.
RFC aufrufen und Daten abrufen: Verwenden Sie die Klasse pyrfc.Connection zur Herstellung einer Verbindung zu SAP. Rufen Sie die Remote-Funktion mithilfe von connection.call() auf und übergeben Sie den gewünschten Datumsbereich und die Filter als Parameter. Die Funktion gibt die extrahierten Daten zurück.
Daten mit Pandas transformieren: Die pyrfc-Bibliothek gibt Daten typischerweise als Liste von Dictionaries zurück. Konvertieren Sie diese Daten in ein Pandas DataFrame zur einfacheren Manipulation und Analyse.
Datenformatierung: Überprüfen Sie die Datentypen des DataFrames. Stellen Sie sicher, dass EventTime in einem geeigneten Timestamp-Format vorliegt und numerische Felder wie QuantityInBaseUnit korrekt typisiert sind. Die ABAP-Funktion sollte idealerweise die Verkettung für InventoryBatchLot (Materialnummer und Chargennummer) handhaben.
Event Log exportieren: Speichern Sie das endgültige, bereinigte DataFrame mithilfe der Methode to_csv() in einer CSV-Datei. Diese Datei ist nun bereit, in ProcessMind hochgeladen zu werden.

Konfiguration

RFC Function Module Name: Der Name des in SAP ECC erstellten benutzerdefinierten ABAP-Funktionsbausteins, z.B. Z_PM_GET_INVENTORY_LOG. Dies ist die zentrale Komponente der Extraktion.
Datumsparameter: Der Funktionsbaustein muss Importparameter wie I_DATE_FROM und I_DATE_TO enthalten, um die Extraktion auf einen bestimmten Zeitraum zu beschränken. Für eine erste Analyse wird ein Bereich von 3 bis 6 Monaten empfohlen.
Datenfilterung: Um Leistung und Datenvolumen zu steuern, fügen Sie optionale Importparameter im Funktionsbaustein für die Filterung nach Plant (WERKS), StorageLocation (LGORT) und Company Code (BUKRS) hinzu.
Python-Umgebung: Eine Python 3-Umgebung mit den Bibliotheken pyrfc und pandas ist erforderlich. Das SAP NetWeaver RFC SDK muss vom SAP Support Portal heruntergeladen werden und seine Bibliotheksdateien müssen für das Python-Skript zugänglich sein.
SAP-Berechtigungen: Das für die RFC-Verbindung verwendete SAP-Benutzerkonto benötigt Berechtigungen für das Objekt S_RFC mit RFC_TYPE = FUGR und RFC_NAME passend zur Funktionsgruppe Ihres benutzerdefinierten Moduls. Der Benutzer benötigt außerdem Anzeigeberechtigung für alle zugrunde liegenden Tabellen, die von der Funktion abgefragt werden, wie z.B. MSEG, MKPF, LTAP, QALS usw.

a Beispielabfrage python

import pandas as pd
import pyrfc
from pyrfc import Connection
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. SAP Connection Details (Use a secure method for credentials) ---
sap_params = {
    class="hl-string">"user": class="hl-string">"[Your_SAP_User]",
    class="hl-string">"passwd": class="hl-string">"[Your_SAP_Password]",
    class="hl-string">"ashost": class="hl-string">"[Your_SAP_App_Server_IP_or_Hostname]",
    class="hl-string">"sysnr": class="hl-string">"[Your_System_Number]",
    class="hl-string">"client": class="hl-string">"[Your_Client_ID]",
    class="hl-string">"lang": class="hl-string">"EN"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. Extraction Parameters ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to run the extraction for smaller, manageable date ranges.
start_date = class="hl-string">"20230101"  class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYYMMDD
end_date = class="hl-string">"20230331"    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYYMMDD

class=class="hl-string">"hl-comment"># Optional filters (leave blank class="hl-string">'' to ignore)
plant_filter = class="hl-string">"[Your_Plant_Code]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Name of the custom RFC function module in SAP
rfc_function_name = class="hl-string">"Z_PM_GET_INVENTORY_LOG"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. Establish Connection and Call RFC ---
try:
    print(class="hl-string">"Connecting to SAP...")
    conn = Connection(**sap_params)
    print(fclass="hl-string">"Successfully connected to SAP. Calling RFC: {rfc_function_name}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Call the remote function module with the specified parameters
    result = conn.call(rfc_function_name, 
                         I_DATE_FROM=start_date, 
                         I_DATE_TO=end_date,
                         I_PLANT=plant_filter)

    print(class="hl-string">"Data extraction successful. Processing results...")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># The export table in the ABAP function is named class="hl-string">'E_T_EVENT_LOG'
    event_log_data = result[class="hl-string">'E_T_EVENT_LOG']

    conn.close()
    print(class="hl-string">"SAP connection closed.")

except pyrfc.RFCError as e:
    print(fclass="hl-string">"An RFC error occurred: {e}")
    exit()
except Exception as e:
    print(fclass="hl-string">"An unexpected error occurred: {e}")
    exit()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 4. Convert to Pandas DataFrame and Save to CSV ---
if event_log_data:
    df = pd.DataFrame(event_log_data)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Optional: Data type conversions and cleaning
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')
    df[class="hl-string">'QuantityInBaseUnit'] = pd.to_numeric(df[class="hl-string">'QuantityInBaseUnit'], errors=class="hl-string">'coerce')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match ProcessMind expectations if necessary
    column_order = [
        class="hl-string">'InventoryBatchLot',
        class="hl-string">'ActivityName',
        class="hl-string">'EventTime',
        class="hl-string">'MaterialNumber',
        class="hl-string">'Plant',
        class="hl-string">'StorageLocation',
        class="hl-string">'MovementType',
        class="hl-string">'QuantityInBaseUnit'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all expected columns exist before reordering
    existing_columns = [col for col in column_order if col in df.columns]
    df = df[existing_columns]

    print(fclass="hl-string">"\nSuccessfully created DataFrame with {len(df)} rows.")
    print(class="hl-string">"\nDataFrame Head:")
    print(df.head())

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = fclass="hl-string">"inventory_event_log_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
    print(fclass="hl-string">"\nEvent log saved to {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No data returned from SAP for the specified criteria.")

Ihr Daten-Template für das Bestandsmanagement

Ihr Daten-Template für das Bestandsmanagement

Bestandsverwaltungsattribute

Bestandsverwaltungsaktivitäten

Extraktionsleitfäden

Direkte Datenbank-SQL-Abfrage auf SAP ECC-Tabellen

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage sql

Python-Skript mit RFC für benutzerdefinierte Datenextraktion

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage python

Bereit, um loszulegen?

SAP ECC Inventar optimieren: Zykluszeit um 30% reduzieren

Ihr Daten-Template für das Bestandsmanagement

Ihr Daten-Template für das Bestandsmanagement

Bestandsverwaltungsattribute

Bestandsverwaltungsaktivitäten

Extraktionsleitfäden

Direkte Datenbank-SQL-Abfrage auf SAP ECC-Tabellen

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage sql

Python-Skript mit RFC für benutzerdefinierte Datenextraktion

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