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Ihr Daten-Template für das Lagermanagement

Oracle WMS Cloud

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Attribute des Lagermanagements (21) Aktivitäten im Lagermanagement (16) Anleitungen zur Datenextraktion (2)

Ihr Daten-Template für das Lagermanagement

Dieses Template zeigt Ihnen, welche Daten Sie für die Analyse Ihrer Lagerverwaltungsprozesse erfassen sollten. Es enthält die erforderlichen Attribute und Aktivitäten sowie praktische Hinweise dazu, wie Sie diese Informationen aus Ihrem Quellsystem extrahieren.

Empfohlene Attribute für die Datenerfassung
Wichtige Aktivitäten für Ihren Prozess
Hinweise zur Datenextraktion

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Attribute des Lagermanagements

Diese Datenfelder sollten Sie in Ihr Event Log aufnehmen, um Ihr Lagermanagement umfassend zu analysieren.

5 Erforderlich 7 Empfohlen 9 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name eines bestimmten Geschäftsereignisses oder einer Aufgabe im Lagerverwaltungsprozess, zum Beispiel „Ware kommissioniert“ oder „Sendung versandt“.
Beschreibung Der Aktivitätsname bezeichnet einen einzelnen Schritt oder Meilenstein im Lebenszyklus eines Lagerauftrags. Diese Aktivitäten bilden die aufeinanderfolgenden Knoten in der Prozessübersicht und ermöglichen die Darstellung und Analyse des Prozessablaufs. Jede Aktivität erhält einen Timestamp als Grundlage für Leistungsmessung und Engpassanalyse. Beim Process Mining ist dieses Attribut grundlegend für die Erstellung des Prozessmodells. Es dient dazu, Häufigkeiten, Pfade und Zeitabstände zwischen verschiedenen Aktivitäten zu analysieren. Die Abfolge und das Auftreten von Aktivitäten wie „Qualitätsprüfung durchgeführt“ oder „Kommissionieraufgabe erstellt“ zu verstehen, ist entscheidend, um Ressourcen besser einzusetzen und Zykluszeiten zu verkürzen. Warum das wichtig ist Dieses Attribut legt die Schritte in der Prozessübersicht fest und ermöglicht es, den Lager-Workflow darzustellen, zu analysieren und zu optimieren. Woher beziehen Diese Informationen stammen üblicherweise aus Event Logs, Aufgabentabellen mit Statusangaben oder Transaktionsdatensätzen in Oracle WMS Cloud, in denen Prozessmeilensteine erfasst werden. Beispiele Ware eingetroffenKommissionieraufgabe angelegtWare verpacktSendung versandt
	Ereignisstartzeit EventStartTime	Der Timestamp, der angibt, wann eine bestimmte Lageraktivität oder ein Ereignis begonnen hat.
Beschreibung Die Ereignisstartzeit gibt das genaue Datum und die Uhrzeit an, zu der eine Aktivität beginnt. Als wichtigstes Zeitattribut im Process Mining ordnet sie Ereignisse chronologisch und dient zur Berechnung von Dauer und Zykluszeiten. Dieser Timestamp ist entscheidend für eine genaue Darstellung des tatsächlichen Prozessablaufs. Für die Leistungsüberwachung ist eine Analyse anhand der Ereignisstartzeit unverzichtbar. Sie ermöglicht die Berechnung wichtiger Kennzahlen, etwa der Zeit zwischen Aktivitäten, der Dauer eines gesamten Case und der Einhaltung von Service Level Agreements. Dashboards zu Zykluszeiten, beispielsweise zur Zykluszeit vom Wareneingang bis zur Einlagerung, stützen sich vollständig auf dieses Attribut, um Verzögerungen zu erkennen. Warum das wichtig ist Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse korrekt zu ordnen und zeitbezogene Leistungskennzahlen wie Zykluszeiten und Engpässe zu berechnen. Woher beziehen In Oracle-WMS-Cloud-Transaktionstabellen ist dies üblicherweise das Feld für den Erstellungs- oder Start-Timestamp eines Aufgaben- oder Ereignisdatensatzes. Beispiele 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T10:30:15Z2023-10-27T11:05:00Z
	Lagerauftrag WarehouseOrder	Die eindeutige Kennung eines Lagerauftrags. Sie dient als primärer Case, um alle zugehörigen logistischen Aktivitäten von Anfang bis Ende nachzuverfolgen.
Beschreibung Der Lagerauftrag ist die zentrale Kennung, unter der alle Ereignisse und Aktivitäten zu einem einzelnen logistischen Vorgang im Lager zusammengefasst werden, etwa einem Wareneingang oder einem Versandauftrag. Beim Process Mining dient er als Case-ID und ermöglicht die durchgängige Analyse des gesamten Prozessablaufs für diesen Auftrag. Wenn Sie Prozesse nach Lagerauftrag analysieren, lässt sich der vollständige Ablauf von der Erstellung bis zum Abschluss oder zur Stornierung darstellen. So erkennen Sie typische Prozesspfade, Engpässe, Abweichungen und Nacharbeitsschleifen, die sich auf die Effizienz des Lagerbetriebs auswirken. Diese Sicht ist entscheidend, um die Gesamtleistung und die Einhaltung von Standardverfahren bei verschiedenen Auftragstypen zu beurteilen. Warum das wichtig ist Diese zentrale Case-ID verknüpft alle zugehörigen Lageraktivitäten und ermöglicht eine durchgängige Prozesssicht für jeden logistischen Auftrag. Woher beziehen Diese Kennung steht in Oracle WMS Cloud üblicherweise in der Kopfzeile von Lagerauftragstabellen, etwa in den Modulen Orders oder Tasks. Beispiele WO-0054321ORD-9876543SHIP-2024-1001
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der Timestamp, der angibt, wann die Daten zu diesem Ereignis zuletzt aus dem Quellsystem extrahiert oder aktualisiert wurden.
Beschreibung Die letzte Datenaktualisierung gibt Datum und Uhrzeit an, zu denen die Daten aus Oracle WMS Cloud abgerufen wurden. Diese Metadaten zeigen, wie aktuell die Analyse ist, und helfen sicherzustellen, dass Entscheidungen auf aktuellen Informationen beruhen. In Process-Mining-Dashboards informiert dieser Timestamp darüber, wie aktuell die angezeigten Daten sind. So lässt sich einschätzen, ob die Analyse den laufenden Betrieb oder einen historischen Stand abbildet. Das ist für die operative Überwachung entscheidend. Warum das wichtig ist Zeigt, wie aktuell die Daten sind, und hilft Benutzern einzuschätzen, auf welchem Stand die Prozessanalyse beruht. Woher beziehen Dieser Timestamp wird während des ETL-Prozesses (Extraktion, Transformation und Laden) erstellt und hinzugefügt. Beispiele 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	Das System, aus dem die Lagerverwaltungsdaten extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Herkunft der Daten an, in diesem Fall Oracle WMS Cloud. Auch wenn der Wert statisch erscheint, ist er für Data Governance und Nachverfolgbarkeit wichtig, insbesondere wenn Daten aus mehreren Systemen für eine übergreifende Analyse zusammengeführt werden. Beim Process Mining stärkt das Attribut das Vertrauen der Beteiligten in die Daten und macht deren Kontext verständlich. Wenn verschiedene Lager unterschiedliche Systeme verwenden, ist dieses Feld unverzichtbar, um die Prozessleistung standortübergreifend aufzuschlüsseln und zu vergleichen. Warum das wichtig ist Das Attribut liefert wichtigen Kontext zur Datenherkunft und Data Governance. Es sichert die Nachverfolgbarkeit und ermöglicht Analysen über mehrere Systeme hinweg. Woher beziehen Üblicherweise wird während der Datentransformation ein statischer Wert ergänzt, der die Herkunft des Datensatzes kennzeichnet. Beispiele Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Benutzer-/Mitarbeiter-ID UserOperatorId	Die Kennung des Benutzers, Mitarbeitenden oder Bedieners, der die Lageraktivität ausgeführt hat.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, wer für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe verantwortlich war, etwa für das Kommissionieren, Verpacken oder Einlagern von Waren. Es ist eine wichtige Dimension, um die Leistung der Mitarbeitenden, die Arbeitsverteilung und die Einhaltung von Standardverfahren zu analysieren. Eine Analyse nach Benutzer-/Mitarbeiter-ID hilft dabei, besonders leistungsstarke Mitarbeitende zu erkennen, zusätzlichen Schulungsbedarf festzustellen und eine unausgewogene Arbeitsverteilung im Team aufzudecken. Das Attribut ist für das Dashboard „Ressourcenauslastung nach Aktivität“ wichtig, um zu verstehen, wie verschiedene Benutzer zur Prozesseffizienz beitragen und ob bestimmte Benutzeraktionen Engpässe verursachen. Warum das wichtig ist Dieses Attribut ist wichtig, um die Leistung der Mitarbeitenden zu analysieren, Schulungsbedarf zu erkennen und die Arbeitslast ausgewogen zu verteilen. Woher beziehen Die Kennung findet sich üblicherweise in Transaktions- oder Aufgabentabellen. Oft ist sie mit dem Benutzer verknüpft, der bei der Ausführung der Aktion am System oder Handgerät angemeldet war. Beispiele JSMITHBJOHNSONUSER123
	Ereignisendzeit EventEndTime	Der Timestamp, der angibt, wann eine bestimmte Lageraktivität oder ein Ereignis abgeschlossen wurde.
Beschreibung Die Ereignisendzeit gibt das genaue Datum und die Uhrzeit an, zu der eine Aktivität abgeschlossen wurde. Wenn dieser Wert verfügbar ist, lässt sich die Dauer einer Aktivität genauer bestimmen, als wenn sie aus der Startzeit der nächsten Aktivität abgeleitet wird. Das ist besonders hilfreich bei Aufgaben mit messbarer Verarbeitungszeit, etwa beim Verpacken oder bei einer Qualitätsprüfung. Liegen Start- und Endzeit vor, können die Verarbeitungszeiten einzelner Aktivitäten genau berechnet werden. So lässt sich unterscheiden, wie lange aktiv an einer Aufgabe gearbeitet wurde und wie lange sie auf den nächsten Schritt warten musste. Diese Unterscheidung ist wichtig für die Ressourcenauslastung und Effizienzanalyse. Warum das wichtig ist Ermöglicht die genaue Berechnung der Dauer einzelner Aktivitäten und hilft, aktive Verarbeitungszeit von Wartezeit zu unterscheiden. Woher beziehen In Oracle WMS Cloud ist dies üblicherweise das Feld für den Abschluss- oder End-Timestamp eines Aufgaben- oder Ereignisdatensatzes. Beispiele 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T11:00:45Z2023-10-27T11:20:00Z
	Gewünschtes Abschlussdatum RequestedCompletionDate	Das Zieldatum, bis zu dem der Lagerauftrag voraussichtlich abgeschlossen oder versandt sein soll.
Beschreibung Das gewünschte Abschlussdatum entspricht dem Service Level Agreement (SLA) oder dem vom Kunden erwarteten Termin für den Auftrag. Anhand dieses Datums wird die tatsächliche Abschlusszeit bewertet: Wurde der Auftrag pünktlich, vorzeitig oder verspätet abgeschlossen? Dieses Attribut ist eine wichtige Grundlage für Dashboards zur SLA-Einhaltung von Lageraufträgen und für Kennzahlen wie die Einhaltung pünktlicher Lieferungen. Vergleichen Unternehmen den tatsächlichen Versand-Timestamp mit dem gewünschten Abschlussdatum, können sie ihre Serviceleistung messen, Ursachen für Verzögerungen ermitteln und Aufträge priorisieren, bei denen der Termin gefährdet ist. Warum das wichtig ist Dieses Attribut ist die wichtigste Grundlage, um Pünktlichkeit und SLA-Einhaltung zu messen, die sich direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirken. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Das gewünschte Abschlussdatum ist üblicherweise Teil der Auftragskopfdaten und wird oft aus einem Kunden- oder Bestellauftrag übernommen. Beispiele 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-05T23:59:59Z2023-11-15T12:00:00Z
	Lagerauftragstyp WarehouseOrderType	Ordnet den Lagerauftrag einer Kategorie zu, zum Beispiel Wareneingang, Versand oder interne Umlagerung.
Beschreibung Der Lagerauftragstyp gibt Aufschluss über den Zweck des Auftrags. Gängige Typen sind Kundenlieferungen, Wareneingänge aus Bestellungen, Umlagerungen zwischen Standorten oder Retouren. Diese Einteilung ist grundlegend, um Prozessanalysen aufzuschlüsseln und die Leistung verschiedener Workflows zu vergleichen. Beim Process Mining können Sie nach Auftragstyp filtern und separate Prozessübersichten für Wareneingangs- und Versandabläufe erstellen, die oft unterschiedliche Schritte und Leistungsziele haben. Bei einem Versandauftrag stehen beispielsweise Geschwindigkeit und Zustellung an den Kunden im Mittelpunkt, bei einem Wareneingang dagegen die Verfügbarkeit und Genauigkeit des Bestands. Dieses Attribut ist wichtig, um im Dashboard „Durchsatz beim Kommissionieren und Verpacken“ verschiedene Fulfillment-Prozesse zu vergleichen. Warum das wichtig ist Damit lässt sich die Analyse in unterschiedliche Prozesse wie Wareneingang, Versand und interne Abläufe aufteilen, die jeweils eigene Ziele und Workflows haben. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Diese Informationen finden Sie üblicherweise in den Kopfdaten des Lagerauftrags. Beispiele VersandauftragWareneingangInterne UmlagerungKundenretoure
	Prioritätsstufe PriorityLevel	Eine Einstufung der Dringlichkeit des Lagerauftrags, zum Beispiel „Hoch“, „Normal“ oder „Niedrig“.
Beschreibung Die Prioritätsstufe ist ein vom Unternehmen festgelegtes Attribut, das die Dringlichkeit eines Lagerauftrags angibt. Aufträge mit hoher Priorität, etwa Expresssendungen oder Nachschub bei kritischem Bestandsmangel, müssen häufig schneller bearbeitet werden und erfordern den sofortigen Einsatz von Ressourcen. Dieses Attribut ist wichtig für das Dashboard „Leistung bei der Erfüllung von Aufträgen nach Priorität“. Durch Filtern und Vergleichen nach Prioritätsstufe können Verantwortliche prüfen, ob dringende Aufträge tatsächlich bevorzugt bearbeitet werden und ihre strengeren SLAs einhalten. So lassen sich Ressourcen gezielt für die wichtigsten Geschäftsanforderungen einsetzen. Warum das wichtig ist Damit lässt sich prüfen, ob dringende Aufträge schneller als Standardaufträge bearbeitet werden und kritische SLAs eingehalten werden. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Dieses Feld steht üblicherweise in den Auftragskopfdaten. Beispiele HochNormalNiedrig
	SLA-Status SLAState	Ein berechneter Status, der anhand des gewünschten Abschlussdatums angibt, ob der Lagerauftrag pünktlich oder verspätet abgeschlossen wurde oder ob sein Termin gefährdet ist.
Beschreibung Der SLA-Status ist ein abgeleitetes Attribut, das die Leistung eines Auftrags im Verhältnis zu seinem Termin unmittelbar einordnet. Er wird berechnet, indem der Timestamp der Abschlussaktivität, zum Beispiel „Sendung versandt“, mit dem Feld „RequestedCompletionDate“ verglichen wird. Der Status kann „Pünktlich“, „Verspätet“ oder bei offenen Aufträgen, deren Termin näher rückt, „Gefährdet“ lauten. Dieses Attribut wurde speziell für das Dashboard zur SLA-Einhaltung von Lageraufträgen entwickelt. Es fasst komplexe Datumsvergleiche in einem leicht verständlichen Status zusammen und ermöglicht eine schnelle visuelle Einschätzung der Leistung. Analysten können damit alle verspäteten Aufträge filtern und die Ursachen für die Nichteinhaltung des Service Level Agreements untersuchen. Warum das wichtig ist Zeigt auf einen Blick, ob das SLA eingehalten wurde, und erleichtert so die Überwachung und Analyse der Pünktlichkeit. Woher beziehen Der Status wird berechnet, indem der Timestamp der letzten Aktivität mit dem Feld RequestedCompletionDate verglichen wird. Beispiele PünktlichVerspätetGefährdet
	Tatsächliche Menge ActualQuantity	Die tatsächliche Anzahl der Artikel, die während einer Aktivität gezählt oder bearbeitet wurden, etwa beim Wareneingang oder Kommissionieren.
Beschreibung Die tatsächliche Menge gibt die physisch gezählte Anzahl der Einheiten an, die während einer Lageraufgabe bearbeitet wurden. Sie wird häufig beim Wareneingang, bei der Einlagerung, beim Kommissionieren oder bei Inventurzählungen erfasst und bildet die tatsächliche Bestandsbewegung ab. Dieses Attribut ist entscheidend für das Dashboard „Bestandsmengendifferenz“. Durch den Vergleich der tatsächlichen Menge mit der geplanten Menge im Quelldokument, etwa einer Bestellung oder einem Versandauftrag, lassen sich Abweichungen sofort erkennen. Die Analyse hilft, Ursachen für Bestandsungenauigkeiten aufzudecken, zum Beispiel Fehler von Lieferanten, Fehler bei der Warenannahme oder Kommissionierfehler. Das ist wichtig, um genaue Bestandszahlen sicherzustellen. Warum das wichtig ist Der Vergleich mit der geplanten Menge ist entscheidend, um Bestandsabweichungen zu erkennen und die Bestandsgenauigkeit zu verbessern. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Dieses Feld steht üblicherweise in den Transaktionsdetails oder den Tabellen mit Aufgabenpositionen. Beispiele 10098500
	Frachtführer Carrier	Der Frachtführer oder Transportdienstleister, der mit dem Versand beauftragt wurde.
Beschreibung Das Attribut „Frachtführer“ bezeichnet den Logistikpartner, der für den Transport der Waren vom Lager zum Zielort verantwortlich ist. Dabei kann es sich um einen Paketdienst wie FedEx oder UPS, ein Frachtunternehmen oder eine unternehmenseigene Flotte handeln. Im Dashboard „Zykluszeit für den Versand einer Sendung“ werden die Leistungen verschiedener Frachtführer analysiert und verglichen. Wenn Unternehmen die Zeit vom Bereitstellen der Sendung bis zu ihrem Versand nach Frachtführer aufschlüsseln, erkennen sie, welche Partner effizient arbeiten und wo Verzögerungen entstehen. Diese Daten können in Vertragsverhandlungen und bei der Auswahl von Frachtführern einfließen. Warum das wichtig ist Ermöglicht den Leistungsvergleich verschiedener Frachtführer und hilft, den Versand zu optimieren und Verzögerungen zu verringern. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Diese Angaben stehen üblicherweise in den Sendungs- oder Ladungsinformationen zum Lagerauftrag. Beispiele FedExUPSDHLXPO Logistics
	Geplante Menge PlannedQuantity	Die erwartete Artikelmenge für eine Aktivität, die sich aus einem Quelldokument wie einer Bestellung oder einem Kundenauftrag ergibt.
Beschreibung Die geplante Menge gibt die erwartete Anzahl von Einheiten für eine Aufgabe an, wie sie im Quelldokument festgelegt ist. Bei einem Wareneingang entspricht sie der Menge in der Bestellung, bei einem Versandauftrag der Menge im Kundenauftrag. Dieses Attribut dient als Vergleichsbasis für die tatsächliche Menge. Die Kennzahl „Bestandsabweichungsquote“ wird anhand der Abweichungen zwischen geplanter und tatsächlicher Menge berechnet. Die Analyse dieser Unterschiede ist für das Lieferketten- und Bestandsmanagement wichtig, um Probleme mit Lieferanten, internen Abläufen oder Dateneingabefehlern zu beheben. Warum das wichtig ist Dient als Vergleichsbasis, um die Bestandsgenauigkeit zu messen und Abweichungen bei der Warenannahme oder Kommissionierung zu erkennen. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Die geplante Menge steht üblicherweise in der Auftragsposition, die der Lageraufgabe zugeordnet ist. Beispiele 100100500
	Ist Nacharbeit IsRework	Ein boolesches Kennzeichen, das angibt, ob eine Aktivität innerhalb desselben Cases einen vorherigen Schritt wiederholt und damit auf Nacharbeit oder eine Prozessschleife hinweist.
Beschreibung „Ist Nacharbeit“ ist ein berechnetes Kennzeichen, das erkennt, wenn ein Prozess vom linearen Ablauf abweicht und eine Aktivität wiederholt. Folgt beispielsweise auf die Aktivität „Ware kommissioniert“ für denselben Auftrag erneut „Ware kommissioniert“, wird der zweite Vorgang als Nacharbeit gekennzeichnet. Dies weist häufig auf ein Problem hin, etwa einen Kommissionierfehler, der korrigiert werden musste. Dieses Attribut ist für das Dashboard „Analyse von Prozessabweichungen und Nacharbeit“ und die KPI „Nacharbeitsquote im Lager“ unerlässlich. Durch die Kennzeichnung dieser Ereignisse lässt sich Häufigkeit und Auswirkung der Nacharbeit quantifizieren. Wenn Sie die Aktivitäten ermitteln, bei denen besonders häufig Nacharbeit anfällt, können Sie Prozessschwächen, Qualitätsprobleme oder Schulungsbedarf erkennen, die zu Ineffizienz und höheren Betriebskosten führen. Warum das wichtig ist Dieses Kennzeichen macht Ineffizienzen und Schleifen im Prozess direkt sichtbar und hilft dabei, Kosten und Häufigkeit der Nacharbeit zu quantifizieren. Woher beziehen Dieses Kennzeichen wird im Process-Mining-Tool berechnet, indem wiederholte Aktivitätsfolgen für dieselbe Case-ID erkannt werden. Beispiele truefalse
	Produkt-SKU ProductSKU	Die Stock Keeping Unit (SKU) oder Kennung des Produkts, das im Rahmen des Lagerauftrags bearbeitet wird.
Beschreibung Die Produkt-SKU ist ein eindeutiger Code zur Identifizierung eines bestimmten Produkts oder Artikels. Lageraufträge umfassen oft ein oder mehrere Produkte. Mit diesem Attribut lässt sich die Analyse nach den bearbeiteten Artikeln aufschlüsseln. Eine Analyse nach Produkt-SKU kann zeigen, wie sich verschiedene Produkte auf die Effizienz im Lager auswirken. Sperrige oder empfindliche Artikel benötigen beispielsweise möglicherweise längere Bearbeitungszeiten, während häufig nachgefragte Produkte oft einem optimierten Prozesspfad folgen. Diese Informationen sind für die Lagerplatzplanung wertvoll, bei der Produkte so im Lager angeordnet werden, dass Wege beim Kommissionieren und Einlagern kürzer ausfallen. Außerdem zeigen sie, wie Produkteigenschaften den Gesamtdurchsatz beeinflussen. Warum das wichtig ist Ermöglicht Analysen nach Produkteigenschaften, die Bearbeitungszeiten und Prozessabläufe beeinflussen können. Die Ergebnisse unterstützen die Lagerplatz- und Lagerstrategien. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Die Produkt-SKU steht in der Auftragsposition oder auf Ebene der Aufgabendetails. Beispiele SKU-100-RED-LGPROD-54321HW-CMP-001A
	Sendungs-ID ShipmentId	Die eindeutige Kennung der Sendung, unter der ein oder mehrere gemeinsam transportierte Lageraufträge zusammengefasst werden.
Beschreibung Die Sendungs-ID ist eine übergeordnete Kennung, unter der mehrere Lageraufträge zu einer Transporteinheit zusammengefasst werden können. So lassen sich beispielsweise mehrere kleine Aufträge für denselben Zielort zu einer Sendung auf demselben Lkw bündeln. Für diese Analyse dient der Lagerauftrag als Case-ID. Die Sendungs-ID ergänzt die Analyse des ausgehenden Warenflusses um eine weitere Dimension. Damit lässt sich die Leistung auf Sendungsebene bewerten, etwa die Gesamtzeit für die Zusammenstellung aller Aufträge einer Sendung. Außerdem können Sie damit Probleme nachverfolgen, die eine ganze Sendung statt nur eines einzelnen Auftrags betreffen. Warum das wichtig ist Fasst mehrere Aufträge zu einer Transporteinheit zusammen und ermöglicht die Analyse der Bündelungseffizienz und der Leistung auf Sendungsebene. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Die Sendungs-ID steht üblicherweise in den Modulen für Sendungs- oder Ladungsverwaltung. Beispiele SHP-98765LOAD-A543BOL-123456
	Standortkennung LocationIdentifier	Der genaue physische Ort im Lager, an dem eine Aktivität stattgefunden hat, zum Beispiel ein Lagerplatz, ein Ladetor oder eine Bereitstellungsfläche.
Beschreibung Die Standortkennung gibt den genauen Ort im Lager an, der einem Ereignis zugeordnet ist. Das kann beim Ereignis „Ware eingetroffen“ ein Wareneingangstor sein, bei „Ware eingelagert“ ein Lagerplatz, bei „Ware verpackt“ eine Packstation oder bei „Für den Versand bereitgestellt“ eine Versandspur. Dieses Attribut ergänzt die Prozessanalyse um eine räumliche Dimension. So lassen sich Engpässe in bestimmten Lagerbereichen erkennen. Eine Analyse könnte beispielsweise zeigen, dass die Kommissionierung in einem bestimmten Gang regelmäßig länger dauert oder ein bestimmtes Ladetor den Wareneingang ausbremst. Diese Erkenntnisse können Entscheidungen zur Lagergestaltung, Ressourcenzuteilung und Prozessgestaltung unterstützen. Warum das wichtig ist Ergänzt die Analyse um eine räumliche Dimension und hilft, Engpässe in bestimmten Lagerzonen, Gängen oder Lagerplätzen zu erkennen. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Diese Informationen werden üblicherweise in den Aufgabendetails erfasst. Beispiele A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Status des Lagerauftrags WarehouseOrderStatus	Der aktuelle oder endgültige Status des Lagerauftrags, zum Beispiel „Abgeschlossen“ oder „Storniert“.
Beschreibung Dieses Attribut gibt das Ergebnis oder den Endstatus eines Lagerauftrags an. Es unterscheidet erfolgreich bearbeitete Aufträge von stornierten oder noch laufenden Aufträgen. So können Sie Cases filtern, um nur abgeschlossene Prozesse zu analysieren oder die Gründe für Stornierungen zu untersuchen. Die Analyse nach Endstatus ist wichtig, um Prozessvarianten und Ergebnisse zu verstehen. Ein Vergleich der Abläufe abgeschlossener und stornierter Aufträge kann beispielsweise zeigen, in welcher Phase Stornierungen typischerweise auftreten. Daraus lassen sich mögliche Probleme mit dem Bestand, Kundenanfragen oder Systemfehlern ableiten. Außerdem dient das Attribut zur Berechnung von Durchsatzkennzahlen wie dem täglichen Lagerdurchsatz. Warum das wichtig ist Das Attribut gibt das Ergebnis eines Case an. So können Sie abgeschlossene Aufträge analysieren oder Ausnahmen wie Stornierungen untersuchen. Woher beziehen In Oracle WMS Cloud ist dies üblicherweise das Statusfeld im Kopfsatz des Lagerauftrags. Beispiele AbgeschlossenIn BearbeitungStorniertZurückgestellt
	Ursachencode ReasonCode	Ein Code oder eine Beschreibung, die den Grund für ein bestimmtes Ereignis angibt, etwa eine Bestandsanpassung, eine Retoure oder eine Abweichung.
Beschreibung Ein Ursachencode liefert Kontext zu nicht standardmäßigen Ereignissen oder Ausnahmen im Prozess. Tritt beispielsweise die Aktivität „Bestand angepasst“ auf, kann der Ursachencode „Beschädigte Ware“, „Korrektur nach Inventurzählung“ oder „Abgelaufener Bestand“ lauten. Das ist wichtig, um die Ursachen von Prozessabweichungen zu analysieren. Beim Process Mining sind Ursachencodes besonders hilfreich, um zu verstehen, warum Ausnahmen auftreten. Die Häufigkeit und Auswirkungen verschiedener Codes können systematische Probleme aufdecken. Häufige Anpassungen wegen beschädigter Ware könnten beispielsweise eine Überprüfung der Handhabungsverfahren auslösen. Häufige Codes für Kommissionierfehler würden dagegen auf zusätzlichen Schulungsbedarf oder notwendige Systemprüfungen hinweisen. Warum das wichtig ist Liefert wichtigen Kontext zu Ausnahmen und Abweichungen und ermöglicht die Ursachenanalyse von Problemen wie Bestandsanpassungen oder Verzögerungen. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Diese Codes werden üblicherweise bei Transaktionen zur Ausnahmebearbeitung eingegeben. Beispiele DMG - Beim Transport beschädigtQTY_MISMATCH - Fehlmenge beim LieferantenFALSCHER_ARTIKEL_KOMMISSIONIERT
	Verwendetes Gerät EquipmentUsed	Die Kennung des Geräts, etwa eines Gabelstaplers oder Handscanners, mit dem eine Lageraktivität ausgeführt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut gibt das physische Betriebsmittel oder Gerät an, das bei einer Lageraufgabe verwendet wurde. Die Erfassung der Gerätenutzung ergänzt die Analyse der Leistung von Mitarbeitenden um eine weitere Dimension. Sie hilft, die Auslastung von Geräten zu verstehen, Wartungsbedarf zu erkennen und Maschinen besser zuzuteilen. Für das Dashboard „Ressourcenauslastung nach Aktivität“ ist eine Analyse nach verwendetem Gerät besonders wichtig. Sie kann zeigen, ob bestimmte Gerätetypen Engpässe verursachen oder ob sich Aufgaben anhand der Verfügbarkeit und Effizienz der Geräte besser verteilen lassen. So könnte sich herausstellen, dass ein bestimmtes Gabelstaplermodell Einlagerungsaufgaben regelmäßig langsamer erledigt und eine genauere Untersuchung erforderlich ist. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Analyse der Gerätenutzung und -effizienz. So lassen sich Engpässe im Zusammenhang mit Betriebsmitteln erkennen und Ressourcen besser zuteilen. Woher beziehen Lesen Sie die Dokumentation zu Oracle WMS Cloud. Die Gerätenutzung wird möglicherweise in den Aufgabenausführungsdatensätzen protokolliert, insbesondere wenn sich Mitarbeitende an bestimmten Geräten anmelden. Beispiele FORKLIFT-05SCANNER-A12CART-27

Erforderlich Empfohlen Optional

Aktivitäten im Lagermanagement

Diese wichtigen Prozessschritte und Meilensteine sollten Sie für eine präzise Prozesserkennung in Ihrem Event Log erfassen.

7 Empfohlen 9 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Sendung versandt	Diese Aktivität markiert den letzten Schritt: Der beladene Lkw wird abgefertigt und verlässt das Lager. Mit dieser Transaktion wird der ausgehende Auftrag im WMS finanziell und physisch abgeschlossen.
Warum das wichtig ist Dies ist der letzte Meilenstein im Versandprozess und ein wichtiger KPI-Datenpunkt für die Einhaltung von Versandterminen. Er kennzeichnet die Übergabe der Ware an den Frachtführer und das Ende der Verantwortung des Lagers. Woher beziehen Dies ist eine wichtige explizite Transaktion in Oracle WMS Cloud, die häufig „Ship Confirm“ oder „Dispatch Load“ heißt. Sie wird mit einem genauen Timestamp für den Outbound-Load- oder Shipment-Datensatz erfasst. Erfassung Erfasst anhand des Timestamps der Transaktion „Ship Confirm“ oder „Dispatch Load“. Ereignistyp explicit
	Ware angenommen	Diese Aktivität zeigt an, dass die Ware entladen, gescannt und offiziell in den Verantwortungsbereich des Lagers übernommen wurde. Bei dieser Transaktion werden die Mengen mit dem Wareneingangsbeleg abgeglichen.
Warum das wichtig ist Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der den offiziellen Wareneingang markiert. Die Dauer dieser Aktivität wirkt sich direkt darauf aus, wie schnell der Bestand für die Einlagerung und Auftragsabwicklung verfügbar ist. Woher beziehen Dieses Event wird anhand der Protokolle der Warenannahmetransaktionen in Oracle WMS Cloud erfasst. Jeder Scan und jede Bestätigung eines Wareneingangs erzeugt einen Transaktionsdatensatz mit Timestamp. Erfassung Anhand des Abschluss-Timestamps der Transaktion „Receive ASN“ oder einer ähnlichen Warenannahmetransaktion. Ereignistyp explicit
	Ware eingelagert	Diese Aktivität kennzeichnet den erfolgreichen Abschluss der Einlagerung. Ein Mitarbeiter hat die Ware physisch an den Lagerplatz gebracht und den Vorgang im System bestätigt. Der Bestand ist damit verfügbar.
Warum das wichtig ist Dieser wichtige Meilenstein markiert das Ende des Wareneingangsprozesses. Er ist entscheidend für die Berechnung der KPI „Goods Receipt to Storage Time“ und die Analyse der Einlagerungseffizienz. Woher beziehen Dieses Event wird erfasst, wenn ein Mitarbeiter die Einlagerungsaufgabe bestätigt. Dabei entsteht ein Transaktionsdatensatz mit einem Abschluss-Timestamp. Der Eintrag befindet sich üblicherweise in der Aufgabenhistorie oder den Bestandsbewegungsprotokollen. Erfassung Anhand des Abschluss-Timestamps der Einlagerungstransaktion. Ereignistyp explicit
	Ware kommissioniert	Diese Aktivität zeigt an, dass ein Mitarbeiter die Artikel physisch aus ihren Lagerplätzen entnommen und die Kommissionierung im System bestätigt hat. Die Ware kann nun zum Verpackungs- oder Bereitstellungsbereich gebracht werden.
Warum das wichtig ist Dies ist ein wichtiger Meilenstein in der Auftragsabwicklung. Die Analyse der Kommissionierzeiten hilft, Engpässe durch Lagerlayout, Kommissionierstrategien oder die Arbeitsleistung zu erkennen. Woher beziehen Dieses Event wird anhand des Abschluss-Timestamps der Kommissionieraufgabe in der Aufgabenhistorie oder den Transaktionsprotokollen erfasst. Mit dem Bestätigungsscan schließt der Mitarbeiter die Transaktion ab. Erfassung Anhand des Abschluss-Timestamps der Kommissioniertransaktion. Ereignistyp explicit
	Ware verpackt	Dieses Event bezeichnet den Abschluss des Verpackens eines Versandbehälters oder eines gesamten Auftrags. Der Mitarbeiter bestätigt, dass alle Artikel verpackt sind und der Behälter für den Versand verschlossen und etikettiert wurde.
Warum das wichtig ist Dieser Meilenstein markiert das Ende der wertschöpfenden Tätigkeiten für einen Auftrag im Lager. Die Zeit von der Kommissionierung bis zum Abschluss des Verpackens ist ein wichtiger Indikator für die interne Abwicklungsgeschwindigkeit. Woher beziehen Dieses Event wird üblicherweise als explizite Transaktion erfasst, zum Beispiel „Close Container“ oder „Finish Pack“. Der Abschluss-Timestamp wird in der Transaktionshistorie der Verpackung oder des ausgehenden Auftrags gespeichert. Erfassung Erfasst anhand des Abschluss-Timestamps der letzten Verpackungstransaktion für den Auftrag. Ereignistyp explicit
	Warehouse Order abgeschlossen	Dieses Event bezeichnet den endgültigen Abschluss des Warehouse Order. Er kann beim Versand oder etwas später eintreten, sobald alle Systemaktualisierungen abgeschlossen sind. Es ist das erfolgreiche End-Event des Prozesses.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität markiert das Ende des gesamten Lebenszyklus des Lagerprozesses. Sie ist entscheidend für die Berechnung der Durchlaufzeit und des Durchsatzes des gesamten Lagerbetriebs. Woher beziehen Dieses Event wird üblicherweise aus der abschließenden Statusänderung des Warehouse-Order-Objekts zu „Completed“ oder „Closed“ abgeleitet. Verwendet wird der Timestamp dieser letzten Statusaktualisierung. Erfassung Abgeleitet aus der Statusänderung des Warehouse Order in seinen abschließenden Erfolgsstatus. Ereignistyp inferred
	Wareneingangslieferung angelegt	Diese Aktivität kennzeichnet die Anlage einer Advanced Shipment Notification (ASN) oder eines Wareneingangsbelegs in Oracle WMS Cloud. Sie markiert den Beginn des Wareneingangsprozesses und dokumentiert offiziell, dass Waren im Lager erwartet werden.
Warum das wichtig ist Dies ist das zentrale Start-Event für den Wareneingangsprozess. Die Zeitspanne bis zum tatsächlichen Wareneingang gibt Aufschluss über die Zuverlässigkeit der Lieferanten und die Genauigkeit der Planung. Woher beziehen Dieses Event wird in der Regel aus der Transaktionshistorie von Inbound-Shipment- oder ASN-Objekten erfasst. Es entspricht dem Timestamp, zu dem das Dokument angelegt wurde. Erfassung Erfasst anhand des Anlage-Events des Inbound-Shipment- oder ASN-Datensatzes. Ereignistyp explicit
	Bestand angepasst	Dieses Event bezeichnet eine manuelle oder systemseitige Anpassung der Artikelmenge an einem bestimmten Lagerplatz. Gründe können eine Inventurzählung, Beschädigungen oder die Korrektur von Abweichungen beim Wareneingang sein.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist wichtig, um Prozessfehler zu erkennen, die zu ungenauen Beständen führen. Die Häufigkeit und das Ausmaß von Anpassungen zeigen mögliche Probleme beim Wareneingang, Kommissionieren oder Lagern auf. Woher beziehen Dieses Event wird anhand bestimmter Protokolle zu Bestandsanpassungen in Oracle WMS Cloud erfasst. Die Protokolle enthalten Artikel, Lagerplatz, Mengenänderung, Grundcode und Timestamp. Erfassung Direkt aus den Transaktionsdatensätzen zu Bestandsanpassungen erfasst. Ereignistyp explicit
	Einlagerungsaufgabe angelegt	Dieses Event markiert, dass das System eine Aufgabe für einen Lagerbediener erstellt, die eingegangene Ware von der Wareneingangsrampe an einen vorgesehenen Lagerplatz zu bringen. Damit beginnt der Einlagerungsprozess.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität startet den Einlagerungszyklus. Die Zeit zwischen der Aufgabenerstellung und dem Abschluss der Einlagerung zeigt, wie effizient das System arbeitet und wie schnell Mitarbeitende reagieren. Woher beziehen Dieses Event wird üblicherweise explizit in den Tabellen für Lageraufgaben oder Transaktionen erfasst. Als Event-Zeit dient der Anlage-Timestamp des Einlagerungsauftrags. Erfassung Erfasst anhand des Anlage-Timestamps der vom System erstellten Einlagerungsaufgabe. Ereignistyp explicit
	Für den Versand bereitgestellt	Diese Aktivität zeigt an, dass verpackte Behälter von der Packstation in einen vorgesehenen Versandbereitstellungsbereich gebracht wurden. Der Auftrag ist nun abgeschlossen und wartet darauf, auf einen Frachtführer verladen zu werden.
Warum das wichtig ist Damit beginnt der Übergang von der Bearbeitung zur abschließenden Versandphase. Die Verweildauer der Ware im Bereitstellungsbereich kann auf Verzögerungen bei der Ankunft des Frachtführers oder der Rampenplanung hinweisen. Woher beziehen Dieses Event wird üblicherweise über eine Umlagerungstransaktion erfasst, bei der der Lagerplatz des verpackten Behälters auf eine Bereitstellungszone geändert wird. Der Timestamp dieser Transaktion markiert das Event. Erfassung Erfasst anhand der Bestandsbewegungstransaktion, mit der das verpackte LPN an einen Bereitstellungsplatz verlagert wird. Ereignistyp explicit
	Kommissionieraufgabe angelegt	Dieses Event tritt ein, wenn das System eine Kommissionieraufgabe erstellt. Ein Mitarbeiter soll damit Artikel aus dem Lager entnehmen, um einen ausgehenden Auftrag abzuwickeln. Es markiert den Beginn des Auftragsabwicklungszyklus im Lager.
Warum das wichtig ist Dieses Event löst den Kommissionierprozess für ausgehende Aufträge aus. Die Zeit bis zum Abschluss der Kommissionierung ist ein wichtiger Maßstab für die Effizienz der Auftragsabwicklung und die Reaktionsfähigkeit beim Ressourceneinsatz. Woher beziehen Dieses Event wird in den Tabellen der Lageraufgabenverwaltung erfasst. Als Aktivitätszeit dient der Anlage-Timestamp des Kommissionierauftrags. Erfassung Erfasst anhand des Anlage-Timestamps der vom System erstellten Kommissionieraufgabe. Ereignistyp explicit
	Qualitätsprüfung durchgeführt	Dieses Event bezeichnet den Abschluss einer Qualitätsprüfung der eingegangenen Ware. Die Prüfung kann für bestimmte Materialien oder Lieferanten standardmäßig vorgesehen sein oder bei Bedarf erfolgen.
Warum das wichtig ist Die Dauer und Häufigkeit von Qualitätsprüfungen zu verfolgen, ist entscheidend, um Verzögerungen im Wareneingang zu erkennen. So lässt sich messen, wie lange Waren im Status der Qualitätssicherung verbleiben, bevor sie verfügbar sind. Woher beziehen Dieses Event wird wahrscheinlich aus Statusänderungen des Bestandsdatensatzes abgeleitet, etwa vom Status „QA Hold“ zu „Available“ oder „Putaway“. Möglicherweise gibt es auch explizite Transaktionsprotokolle aus einem Qualitätsmodul. Erfassung Abgeleitet aus Statusänderungen des Bestands oder dem Abschluss einer mit der eingegangenen Ware verknüpften QA-Transaktion. Ereignistyp inferred
	Verladung begonnen	Dieses Event markiert den Beginn der physischen Verladung. Dabei wird verpackte Ware aus dem Bereitstellungsbereich auf den Lkw des Frachtführers geladen. Häufig wird der Vorgang durch eine Transaktion „Start Load“ ausgelöst.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität macht die Effizienz des Verladeprozesses sichtbar. So lässt sich die Wartezeit im Bereitstellungsbereich von der aktiven Verladezeit unterscheiden. Woher beziehen Dieses Event wird üblicherweise als explizite Transaktion zu einem Outbound-Load-Datensatz in Oracle WMS Cloud erfasst. Ein Benutzer führt die Aktion „Start Load“ aus, die mit einem Timestamp versehen wird. Erfassung Erfasst anhand der Transaktion „Start Load“ für eine bestimmte ausgehende Frachtladung. Ereignistyp explicit
	Verpackung begonnen	Diese Aktivität zeigt an, dass kommissionierte Ware an einer Packstation eingetroffen ist und ein Mitarbeiter mit dem Verpacken begonnen hat. Häufig wird dies durch einen Scan erfasst, der die Artikel einem Versandbehälter zuordnet.
Warum das wichtig ist Mit dieser Aktivität lässt sich der Verpackungsprozess getrennt von Kommissionierung und Bereitstellung analysieren. So können Sie Effizienz und Durchsatz der Packstationen genauer untersuchen. Woher beziehen Dieses Event kann als explizite Transaktion erfasst oder aus der Anlage eines Versandbehälters (LPN) und dem Scan des ersten Artikels in diesen Behälter abgeleitet werden. Die Daten finden sich in den Transaktionsprotokollen für Verpackung oder Versand. Erfassung Erfasst anhand der Transaktion „Start Pack“ oder des Timestamps, zu dem der erste Artikel in einen Behälter gepackt wurde. Ereignistyp explicit
	Ware eingetroffen	Dieses Event bezeichnet die physische Ankunft des Lkw oder Frachtführers an der Lagerrampe und die offizielle Anmeldung. Es wird häufig erfasst, bevor das Entladen und die detaillierte Warenannahme beginnen.
Warum das wichtig ist Dieser Meilenstein hilft, die Transportzeit des Frachtführers von der internen Bearbeitungszeit des Lagers zu unterscheiden. Er ist wichtig, um die Auslastung der Rampentore und mögliche Engpässe im Wareneingang zu analysieren. Woher beziehen Dieses Event wird häufig als Statusänderung des Inbound-Shipment- oder ASN-Datensatzes erfasst. Auslöser kann sein, dass ein Mitarbeiter an der Rampe die Lieferpapiere scannt oder den Status manuell im System aktualisiert. Erfassung Als Statusänderungs-Event für die Inbound Shipment erfasst, zum Beispiel „Arrived at Check-In“. Ereignistyp explicit
	Warehouse Order storniert	Dieses Event bezeichnet die Stornierung eines Warehouse Order vor dessen Abschluss. Es ist ein alternativer, nicht erfolgreicher Endstatus des Prozesses.
Warum das wichtig ist Stornierungen zu verfolgen, ist wichtig, um Änderungen der Nachfrage, Eingabefehler oder andere Ursachen für abgebrochene Aufträge zu verstehen. So lassen sich Quellen von Prozessverschwendung erkennen. Woher beziehen Dieses Ereignis wird aus einer Statusänderung des Lagerauftrags auf „Cancelled“ oder einen ähnlichen Endstatus abgeleitet. Verwendet wird der Timestamp dieser Statusänderung. Erfassung Abgeleitet aus der Statusänderung des Lagerauftrags auf „Cancelled“. Ereignistyp inferred

Anleitungen zur Datenextraktion

So extrahieren Sie Ihre Daten aus Oracle WMS Cloud

Schritte

Öffnen Sie Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI). Melden Sie sich bei Ihrer Oracle-Cloud-Applications-Umgebung an. Öffnen Sie im Navigator-Menü „Tools“ und wählen Sie anschließend „Reports and Analytics“ aus.
Klicken Sie in der Symbolleiste auf „Create“ und wählen Sie „Analysis“ aus. Der Analyseeditor wird geöffnet, in dem Sie eine Datenquelle auswählen.
Wählen Sie im Dialogfeld „Select Subject Area“ den Themenbereich „Warehouse Operations - Real Time“ aus. Dieser Themenbereich enthält die erforderlichen Datenobjekte für Wareneingang, Bestand und ausgehende Transaktionen.
Nach der Auswahl des Themenbereichs gelangen Sie zur Registerkarte „Criteria“. Statt Spalten per Drag-and-drop hinzuzufügen, öffnen Sie die Registerkarte „Advanced“, um die logische SQL-Abfrage direkt einzugeben.
Kopieren Sie die vollständige logische SQL-Abfrage aus dem Abschnitt „Query“ dieses Dokuments und fügen Sie sie in das Textfeld „SQL Issued“ ein. Die Abfrage verwendet UNION-ALL-Klauseln, um Daten aus verschiedenen Transaktionstabellen in einem gemeinsamen Event-Log-Format zusammenzuführen.
Ersetzen Sie die Platzhalterwerte in der Abfrage. Passen Sie insbesondere die Variablen @{v_start_date} und @{v_end_date} an den gewünschten Extraktionszeitraum an, zum Beispiel im Format „YYYY-MM-DD“.
Öffnen Sie die Registerkarte „Results“, um die Abfrage auszuführen und eine Vorschau der Daten anzuzeigen. So können Sie prüfen, ob die Abfrage gültig ist und die erwarteten Spalten und Zeilen zurückgibt.
Speichern Sie die Analyse über das Speichersymbol. Geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein und speichern Sie sie in einem freigegebenen oder persönlichen Ordner.
Um einen wiederkehrenden Export zu planen, kehren Sie zum Katalog zurück, suchen Sie die gespeicherte Analyse und klicken Sie auf „More“ und anschließend auf „Schedule“.
Legen Sie in der Zeitplankonfiguration Häufigkeit und Ausführungszeit des Berichts fest. Geben Sie auf der Registerkarte „Output“ CSV als Exportformat an. Dieses Format wird für ProcessMind empfohlen.
Richten Sie die Zustellung ein, zum Beispiel durch Speichern auf einem Content-Server oder Versand per E-Mail, damit Sie die erzeugte CSV-Datei abrufen können.
Sobald der geplante Job ausgeführt wurde und Sie die CSV-Datei erhalten haben, prüfen Sie, ob die Spaltenüberschriften den erforderlichen Attributen Ihres ProcessMind-Projekts entsprechen. Eine weitere Datentransformation sollte nicht erforderlich sein.

Konfiguration

Themenbereich: Als primäre Datenquelle für diese Extraktion dient der Themenbereich „Warehouse Operations - Real Time“. Stellen Sie sicher, dass Ihre Benutzerrolle über die erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff auf diesen Themenbereich verfügt.
Datumsbereich: Die Abfrage verwendet Start- und Enddatum als Parameter. Für eine erste Analyse empfiehlt sich die Extraktion von Daten aus einem Zeitraum von 3 bis 6 Monaten. Für den Produktivbetrieb sollten Sie tägliche oder wöchentliche Delta-Extraktionen planen.
Wichtige Filter: Die bereitgestellte Abfrage filtert Daten anhand des Transaktionserstellungsdatums. Sie können die WHERE-Klausel jeder SELECT-Anweisung um weitere Filter ergänzen, um den Datenumfang einzugrenzen. Filtern Sie beispielsweise nach „Warehouse Details“ und „Warehouse Code“, um die Daten auf einen bestimmten Standort zu beschränken.
Leistung: Die Extraktion großer Datenmengen direkt aus Echtzeit-Themenbereichen kann die Systemleistung beeinträchtigen. Planen Sie umfangreiche Extraktionen stets außerhalb der Spitzenzeiten, um die Auswirkungen auf operative Benutzer zu begrenzen.
Voraussetzungen: Der ausführende Benutzer benötigt eine Rolle mit den erforderlichen BI-Berechtigungen, zum Beispiel „BI Administrator“ oder „BI Author“, um Analysen in der OTBI-Umgebung zu erstellen, zu bearbeiten und zu planen.

a Beispielabfrage sql

SET VARIABLE PREFERRED_CURRENCY='USD', LOGLEVEL=0, v_start_date = '2023-01-01', v_end_date = '2024-01-01';

SELECT
    CAST("Inbound Shipment Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Inbound Delivery Created' AS "ActivityName",
    "Inbound Shipment Details"."Creation Date" AS "EventStartTime",
    "Inbound Shipment Details"."Creation Date" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Inbound Shipment Header"."Actual Delivery Date" > "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inbound Shipment Details"."Creation Date" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inbound Shipment Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Arrived' AS "ActivityName",
    "Appointment Details"."Check In Time" AS "EventStartTime",
    "Appointment Details"."Check In Time" AS "EventEndTime",
    "Appointment Details"."Checked In By User" AS "UserOperatorId",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Inbound Shipment Header"."Actual Delivery Date" > "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Appointment Details"."Check In Time" IS NOT NULL AND "Appointment Details"."Check In Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Receiving Transaction Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Received' AS "ActivityName",
    "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventEndTime",
    "Receiving Transaction Details"."Received By User" AS "UserOperatorId",
    NULL AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Receiving Transaction Details"."Received Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inventory Quality Inspection Results"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Quality Inspection Performed' AS "ActivityName",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspected By User" AS "UserOperatorId",
    NULL AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspected Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" IS NOT NULL AND "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST(CASE WHEN "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' THEN "Task Details"."Reference Number" ELSE NULL END AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Putaway Task Created' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' AND "Task Details"."Task Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST(CASE WHEN "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' THEN "Task Details"."Reference Number" ELSE NULL END AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Put Away' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Completed By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' AND "Task Details"."Task Status" = 'Completed' AND "Task Details"."Task Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inventory Transaction Details"."Reference Document Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Inventory Adjusted' AS "ActivityName",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventEndTime",
    "Inventory Transaction Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inventory Transaction Details"."Transaction Type" IN ('Cycle Count Adjustment', 'Manual Adjustment') AND "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Task Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Picking Task Created' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Picking' AND "Task Details"."Task Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Task Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Picked' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Completed By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Picking' AND "Task Details"."Task Status" = 'Completed' AND "Task Details"."Task Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Packing Started' AS "ActivityName",
    "Packing Details"."Packing Start Time" AS "EventStartTime",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventEndTime",
    "Packing Details"."Packed By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Packing Details"."Packed Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Packing Details"."Packing Start Time" IS NOT NULL AND "Packing Details"."Packing Start Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Packed' AS "ActivityName",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventStartTime",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventEndTime",
    "Packing Details"."Packed By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Packing Details"."Packed Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Packing Details"."Packing End Time" IS NOT NULL AND "Packing Details"."Packing End Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Staged For Shipment' AS "ActivityName",
    "Outbound Load Details"."Staging Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Load Details"."Staging Time" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Load Details"."Staging Time" IS NOT NULL AND "Outbound Load Details"."Staging Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Loading Started' AS "ActivityName",
    "Outbound Load Details"."Loading Start Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Load Details"."Loading End Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Load Details"."Loaded By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Load Details"."Loading Start Time" IS NOT NULL AND "Outbound Load Details"."Loading Start Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Shipment Dispatched' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Shipped' AND "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Warehouse Order Completed' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Updated By" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Delivered' AND "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Warehouse Order Cancelled' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Updated By" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Cancelled' AND "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

Schritte

Python-Umgebung vorbereiten: Stellen Sie sicher, dass Python 3.6 oder neuer installiert ist. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken mit pip: pip install requests pandas.
Anmeldedaten für Oracle WMS Cloud beschaffen: Lassen Sie sich die API-Basis-URL, den Benutzernamen und das Passwort eines dedizierten API-Benutzerkontos sowie die relevante Facility-ID des Lagers geben, aus dem Sie Daten extrahieren möchten.
Python-Skript konfigurieren: Öffnen Sie das bereitgestellte Python-Skript. Suchen Sie den Konfigurationsabschnitt am Anfang und ersetzen Sie die Platzhalterwerte für BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME und PASSWORD durch Ihre tatsächlichen Anmeldedaten. Legen Sie außerdem mit START_DATE und END_DATE den gewünschten Extraktionszeitraum fest.
API-Endpunkte prüfen: Das Skript fragt mehrere wichtige Oracle-WMS-Cloud-REST-API-Endpunkte ab. Die primäre Quelle für Ereignisdaten ist der Endpunkt inventory_history. Er wird nach verschiedenen Transaktionstypen (tran_type) gefiltert, um Aktivitäten wie Wareneingang, Kommissionierung und Verpackung zu erkennen.
Skript ausführen: Starten Sie das Skript über die Befehlszeile mit python your_script_name.py. Das Skript authentifiziert sich und fragt anschließend nacheinander die APIs nach Daten zu den 16 erforderlichen Aktivitäten im angegebenen Zeitraum ab.
Seitennummerierung verarbeiten: Das Skript enthält eine Hilfsfunktion, die die Seitennummerierung der API automatisch verarbeitet. Sie ruft jeden Endpunkt wiederholt auf und erhöht den Parameter offset, bis alle relevanten Datensätze des Zeitraums abgerufen sind.
Daten zuordnen und umwandeln: Für jeden über die API abgerufenen Datensatz ordnet das Skript die JSON-Felder den standardisierten Event-Log-Spalten zu (WarehouseOrder, ActivityName, EventStartTime usw.). Anhand des Quellendpunkts und des Transaktionstyps weist es den Datensätzen den passenden Wert für ActivityName zu.
Ereignisdaten zusammenführen: Alle extrahierten Ereignisse werden an eine gemeinsame Liste angehängt. Nach Abschluss sämtlicher API-Abfragen wird diese Liste in einen pandas-DataFrame umgewandelt, der den gesamten Prozess strukturiert in Tabellenform abbildet.
Timestamp- und Systemdaten ergänzen: Das Skript ergänzt jeden Ereignisdatensatz um SourceSystem (fest auf „Oracle WMS Cloud“ gesetzt) und LastDataUpdate (den Timestamp der Skriptausführung).
Event Log exportieren: Der fertige pandas-DataFrame wird nach Lagerauftrags-ID und Ereignisstartzeit sortiert, damit die Reihenfolge stimmt. Anschließend wird er im selben Verzeichnis, in dem das Skript ausgeführt wird, als CSV-Datei oracle_wms_event_log.csv gespeichert. Diese Datei kann nun in ProcessMind hochgeladen werden.

Konfiguration

API-Anmeldedaten: Erforderlich ist ein gültiger Oracle-WMS-Cloud-Benutzer mit API-Zugriff. Dazu gehören Benutzername und Passwort.
Basis-URL und Facility-ID: Geben Sie die spezifische Basis-URL Ihrer Oracle-WMS-Cloud-Instanz an, zum Beispiel https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com, sowie die Ziel-facility_id.
Datumsbereich: Das Skript benötigt START_DATE und END_DATE im Format „YYYY-MM-DD“. Für die erste Analyse empfiehlt sich ein Zeitraum von 3 bis 6 Monaten, um Datenumfang und Erkenntnisgewinn abzuwägen. Beachten Sie, dass sehr lange Zeiträume zu einer längeren Skriptausführung führen können.
Seitennummerierung: Der Parameter LIMIT im Skript ist auf 500 Datensätze pro API-Anfrage eingestellt. Dieser Wert verhindert in der Regel Zeitüberschreitungen. Sie können ihn an die Leistung Ihres Systems anpassen. Werte über 1000 werden jedoch nicht empfohlen.
API-Berechtigungen: Der API-Benutzer benötigt mindestens Leseberechtigungen für folgende Entitäten: inbound_shipment, inventory_history, task, outbound_load und order. Wenden Sie sich an Ihren Oracle-WMS-Administrator, um die korrekte Rollenzuweisung sicherzustellen.

a Beispielabfrage python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import base64
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle WMS Cloud instance details
BASE_URL = class="hl-string">'https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com/wms/api/v11'
FACILITY_ID = class="hl-string">'[Your Facility ID]'
USERNAME = class="hl-string">'[Your API Username]'
PASSWORD = class="hl-string">'[Your API Password]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction
START_DATE = class="hl-string">'YYYY-MM-DD' class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'YYYY-MM-DD'   class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'2023-06-30'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- End Configuration ---

LIMIT = 500
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Oracle WMS Cloud'
LAST_DATA_UPDATE = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Function to perform paginated GET requests
def get_paginated_data(endpoint, params={}):
    all_items = []
    offset = 0
    auth_header = class="hl-string">'Basic ' + base64.b64encode(fclass="hl-string">'{USERNAME}:{PASSWORD}'.encode(class="hl-string">'utf-8')).decode(class="hl-string">'utf-8')
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': auth_header,
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        paginated_params = params.copy()
        paginated_params[class="hl-string">'offset'] = offset
        paginated_params[class="hl-string">'limit'] = LIMIT
        
        try:
            response = requests.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/facility/{FACILITY_ID}/{endpoint}', headers=headers, params=paginated_params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            if not items:
                break
            all_items.extend(items)
            offset += len(items)
            print(fclass="hl-string">'Fetched {len(all_items)} records from {endpoint}...')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(0.5)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'Error fetching data from {endpoint}: {e}')
            break
    return all_items

def main():
    events = []
    date_filter = fclass="hl-string">"create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Inbound Delivery Created (from ASN/Inbound Shipments)
    asn_data = get_paginated_data(class="hl-string">'inbound_shipment', {class="hl-string">'q': date_filter})
    for item in asn_data:
        events.append({
            class="hl-string">'WarehouseOrder': item.get(class="hl-string">'shipment_nbr'),
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Inbound Delivery Created',
            class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'create_ts'),
            class="hl-string">'EventEndTime': None,
            class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
            class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound',
            class="hl-string">'RequestedCompletionDate': item.get(class="hl-string">'required_ship_date'),
            class="hl-string">'ActualQuantity': None,
            class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
            class="hl-string">'SLAState': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2-7, 9-14: Most activities are in Inventory History
    inv_history_filter = fclass="hl-string">"tran_create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and tran_create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    inv_history_data = get_paginated_data(class="hl-string">'inventory_history', {class="hl-string">'q': inv_history_filter})
    
    activity_map = {
        class="hl-string">'ARV': class="hl-string">'Goods Arrived',
        class="hl-string">'REC': class="hl-string">'Goods Received',
        class="hl-string">'QCH': class="hl-string">'Quality Inspection Performed',
        class="hl-string">'MVL': class="hl-string">'Goods Put Away', class=class="hl-string">"hl-comment"># Move to LPN
        class="hl-string">'ADJ': class="hl-string">'Inventory Adjusted',
        class="hl-string">'PCK': class="hl-string">'Goods Picked',
        class="hl-string">'PAK': class="hl-string">'Goods Packed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Often part of a packing transaction
        class="hl-string">'LOD': class="hl-string">'Loading Started', class=class="hl-string">"hl-comment"># Often a move to a shipping door location
        class="hl-string">'SHP': class="hl-string">'Shipment Dispatched'
    }

    for item in inv_history_data:
        tran_type = item.get(class="hl-string">'tran_type')
        if tran_type in activity_map:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Use order_nbr for outbound, shipment_nbr for inbound if available
            order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_map[tran_type],
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound' if item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') else class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8, 5: Task Creation Events
    task_filter = fclass="hl-string">"create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    task_data = get_paginated_data(class="hl-string">'task', {class="hl-string">'q': task_filter})
    for item in task_data:
        task_type = item.get(class="hl-string">'task_type')
        activity_name = None
        if task_type in (class="hl-string">'PUT', class="hl-string">'RPL'):
            activity_name = class="hl-string">'Putaway Task Created'
        elif task_type in (class="hl-string">'PCK', class="hl-string">'WAV'):
            activity_name = class="hl-string">'Picking Task Created'
        
        if activity_name:
            order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'assigned_user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound' if activity_name == class="hl-string">'Putaway Task Created' else class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'task_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
                class="hl-string">'SLAState': None
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Additional specific events if not in inventory history
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Packing Started, 12. Staged For Shipment - These can be complex and may require logic based on location moves or container status changes. We use placeholders from Inventory History as a starting point.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, class="hl-string">'PAK' from inventory_history implies both started and completed for simplicity.
    for item in inv_history_data:
        if item.get(class="hl-string">'tran_type') == class="hl-string">'PAK':
             order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
             events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Packing Started',
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming start is same as completion
                class="hl-string">'EventEndTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Staging is a move to a staging location type
        if item.get(class="hl-string">'tran_type') == class="hl-string">'MVL' and item.get(class="hl-string">'dest_locn_type') == class="hl-string">'STG':
             order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
             events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Staged For Shipment',
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15, 16. Warehouse Order Completed / Cancelled
    order_filter = fclass="hl-string">"mod_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and mod_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    order_data = get_paginated_data(class="hl-string">'order', {class="hl-string">'q': order_filter})
    for item in order_data:
        status = str(item.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''))
        activity_name = None
        if status == class="hl-string">'90': class=class="hl-string">"hl-comment"># Shipped / Delivered status code
            activity_name = class="hl-string">'Warehouse Order Completed'
        elif status == class="hl-string">'99': class=class="hl-string">"hl-comment"># Cancelled status code
            activity_name = class="hl-string">'Warehouse Order Cancelled'
        
        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': item.get(class="hl-string">'order_nbr'),
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'mod_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': item.get(class="hl-string">'mod_ts'),
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'mod_user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound', class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming order endpoint is for outbound
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': item.get(class="hl-string">'required_ship_date'),
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'shipped_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Final processing
    if not events:
        print(class="hl-string">'No events found for the given criteria.')
        return

    df = pd.DataFrame(events)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add standard columns
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = SOURCE_SYSTEM
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = LAST_DATA_UPDATE

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean up and order columns
    df = df[[class="hl-string">'WarehouseOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventStartTime', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'UserOperatorId', class="hl-string">'WarehouseOrderType', class="hl-string">'RequestedCompletionDate', class="hl-string">'ActualQuantity', class="hl-string">'PriorityLevel', class="hl-string">'SLAState', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']]
    df.sort_values(by=[class="hl-string">'WarehouseOrder', class="hl-string">'EventStartTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'oracle_wms_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
    print(fclass="hl-string">'Successfully created event log: {output_filename}')

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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