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Ihr Supply Chain Management Daten-Template

Oracle SCM Cloud

Supply Chain Management Attribute (22) Supply Chain Management Aktivitäten (14) Extraktionsleitfäden (3)

Ihr Supply Chain Management Daten-Template

Diese Vorlage bietet einen strukturierten Überblick über die wesentlichen Datenpunkte, die für ein effektives Process Mining im Supply Chain Management erforderlich sind. Sie skizziert die entscheidenden Attribute, die gesammelt werden müssen, und die Schlüsselaktivitäten, die in Ihrem Event Log zu verfolgen sind. Darüber hinaus bietet sie Anleitungen, die Ihnen helfen, diese wichtigen Informationen reibungslos zu extrahieren.

Empfohlene Attribute zur Erfassung
Wichtige Aktivitäten zur Verfolgung
Extraktionsanleitung

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Supply Chain Management Attribute

Dies sind die empfohlenen Datenfelder, die Sie in Ihr Event Log aufnehmen sollten, um eine umfassende Analyse und Optimierung des Supply Chain Managements zu ermöglichen.

3 Erforderlich 9 Empfohlen 10 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name des spezifischen Geschäftsereignisses oder der Aufgabe, die innerhalb des Logistikprozesses aufgetreten ist, wie z.B. „Bestellung ausgelöst“ oder „Versand bestätigt“.
Beschreibung Dieses Attribut beschreibt einen einzelnen Schritt oder Meilenstein im Logistiklebenszyklus. Jede Aktivität repräsentiert eine spezifische Aktion, wie die Überprüfung des Lagerbestands, die Produktion von Waren oder die Unterzeichnung eines Liefernachweises. Die Abfolge dieser Aktivitäten bildet den Prozessfluss für jeden Logistikauftrag. Die Analyse des Aktivitätsnamens ist grundlegend für Process Mining. Sie ermöglicht die Visualisierung der Prozesskarte, die Berechnung von Übergangszeiten zwischen Schritten, die Identifizierung von Nacharbeitschleifen und die Entdeckung gängiger oder abweichender Prozesspfade (Varianten). Bedeutung Es definiert die Schritte des Prozesses. Die Analyse der Reihenfolge und Häufigkeit von Aktivitäten ist der Kern des Process Mining. Datenquelle Aktivitätsnamen werden aus den in verschiedenen Oracle SCM Cloud Modulen erfassten Event Daten abgeleitet. Dies erfordert oft die Abbildung von Transaktionsstatus oder Event Logs auf eine standardisierte Liste von Aktivitätsnamen. Beispiele Bestellung ausgelöstProduzierte GüterVersand bestätigtLiefernachweis unterschrieben
	Ereigniszeit EventTime	Das genaue Datum und die Uhrzeit, zu der eine spezifische Aktivität stattfand.
Beschreibung Die Event Time ist der Zeitstempel, der jeder Aktivität im Prozess zugeordnet ist. Sie liefert den chronologischen Kontext, der erforderlich ist, um Ereignisse zu ordnen und den Prozessablauf über die Zeit zu verstehen. Diese Daten sind entscheidend für jede zeitbasierte Analyse. Im Process Mining wird dieses Attribut verwendet, um alle dauerbasierten Metriken wie Durchlaufzeiten, Bearbeitungszeiten und Wartezeiten zu berechnen. Es ist die Grundlage für die Erstellung des Event Logs, die Identifizierung von Engpässen durch Messung der Dauer zwischen Aktivitäten und die Bewertung der Leistung anhand zeitbasierter Ziele oder SLAs. Bedeutung Dieser Zeitstempel ist unerlässlich, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und alle zeitbezogenen Leistungsmetriken, wie Durchlaufzeiten und Engpässe, zu berechnen. Datenquelle Zeitstempelfelder sind typischerweise in Transaktionstabellen über Oracle SCM Cloud Module hinweg verfügbar, wie z.B. CREATION_DATE oder LAST_UPDATE_DATE Felder. Beispiele 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:15Z2023-10-27T08:05:00Z
	Logistikauftrag LogisticsOrder	Die eindeutige Kennung für einen einzelnen Logistikauftrag, die als Case-ID für die Verfolgung des End-to-End-Lieferkettenprozesses dient.
Beschreibung Der Logistikauftrag ist die primäre Case-ID, die alle Aktivitäten verbindet, die sich auf eine spezifische Nachfrage oder Erfüllungsanforderung innerhalb der Lieferkette beziehen. Diese ID ermöglicht eine vollständige Sicht auf den Weg eines Produkts, vom ursprünglichen Kundenauftrag oder der Nachfrageprognose über Beschaffung, Produktion bis zur endgültigen Lieferung. In der Process Mining Analyse ist dieses Attribut entscheidend, um alle zugehörigen Events zu einem einzigen Case zu gruppieren. Es ermöglicht die Rekonstruktion des Prozessflusses für jeden Auftrag, wodurch es möglich wird, Durchlaufzeiten zu analysieren, Engpässe zu identifizieren, Prozessvarianten zu entdecken und die Gesamtleistung aus einer umfassenden, auftragszentrierten Sicht zu bewerten. Bedeutung Dies ist der wesentliche Schlüssel, um alle Prozessschritte miteinander zu verknüpfen. Ohne eine konsistente Logistikauftrags-ID ist es unmöglich, den vollständigen Weg einer Bestellung zu verfolgen. Datenquelle Dieser Identifier ist typischerweise in mehreren Modulen der Oracle SCM Cloud zu finden, einschließlich Order Management, Inventory Management und Shipping. Beispiele LO-2024-00123LO-2024-00124LO-2024-00125
	`Positionsnummer` ItemNumber	Die eindeutige Kennung, oder SKU, für das spezifische Produkt, das bearbeitet wird.
Beschreibung Die Artikelnummer bietet die granularste Ebene der Produktidentifikation. Sie ermöglicht die Analyse einzelner Produkte, was detaillierter ist als die Analyse nach Produktkategorie. Die Verwendung der Artikelnummer in der Analyse hilft, Prozessprobleme zu identifizieren, die mit bestimmten Produkten verbunden sind. Zum Beispiel kann ein bestimmter Artikel eine hohe Rate an Qualitätskontrollfehlern aufweisen oder mit längeren Produktionszeiten verbunden sein. Dies ermöglicht eine gezielte Problemlösung auf SKU-Ebene. Bedeutung Ermöglicht eine hochdetaillierte Analyse auf Produktebene, die hilft, Probleme zu identifizieren, die auf Kategorieebene möglicherweise nicht sichtbar sind. Datenquelle Artikelkennungen sind in den meisten Transaktionstabellen in Oracle SCM vorhanden, wie z.B. DOO_FULFILL_LINES_ALL oder INV_MATERIAL_TXNS, typischerweise als INVENTORY_ITEM_ID. Beispiele SKU-100-ASKU-250-BPART-XYZ-01
	Aktuelles `Lieferdatum` ActualDeliveryDate	Das Datum, an dem die Bestellung tatsächlich an den Kunden geliefert wurde, bestätigt durch einen Liefernachweis.
Beschreibung Dieses Datum markiert den endgültigen Abschluss des Logistikprozesses, wenn die Waren ihr Ziel erreicht haben. Es wird oft aus der Aktivität „Liefernachweis unterschrieben“ erfasst. Dieses Attribut ist unerlässlich für die Leistungsmessung. Es wird direkt mit dem „Angeforderte Lieferdatum“ verglichen, um festzustellen, ob eine Bestellung pünktlich oder verspätet war. Es wird auch verwendet, um die endgültige End-to-End-Durchlaufzeit des Logistikauftrags zu berechnen. Bedeutung Es liefert die tatsächliche Abschlusszeit des Prozesses und ermöglicht so die Berechnung der pünktlichen Lieferraten und der gesamten Durchlaufzeiten. Datenquelle Dies ist oft der Zeitstempel des finalen Lieferbestätigungs-Events, zu finden in Versand- oder Transportmodulen wie WSH_DELIVERIES. Beispiele 2023-11-162023-11-302024-01-12
	Angefordertes Lieferdatum RequestedDeliveryDate	Das Lieferdatum für den Auftrag, wie vom Kunden angefordert.
Beschreibung Dieses Datum repräsentiert den vom Kunden gewünschten Lieferzeitplan und dient als primäre Referenz für die Messung der Pünktlichkeit der Lieferung. Es wird typischerweise bei der Erstellung des Kundenauftrags festgelegt und ist ein kritischer Bestandteil von Service Level Agreements (SLAs). In der Analyse wird dieses Attribut mit dem „Tatsächlichen Lieferdatum“ verglichen, um den KPI für die pünktliche Lieferrate zu berechnen. Es hilft Unternehmen, ihre Fähigkeit zur Erfüllung der Kundenerwartungen zu verstehen und die Grundursachen für Verzögerungen zu identifizieren. Bedeutung Dies ist die Grundlage für die Messung der Pünktlichkeit der Lieferungen, ein kritischer KPI für Kundenzufriedenheit und Effizienz der Lieferkette. Datenquelle Dies wird typischerweise auf der Ebene des Verkaufsauftrags oder der Erfüllungsposition in Oracle Order Management gespeichert. Suchen Sie nach Feldern wie REQUEST_SHIP_DATE oder REQUEST_ARRIVAL_DATE. Beispiele 2023-11-152023-12-012024-01-10
	Benutzer User	Die Benutzer-ID oder der Name der Person, die eine bestimmte Aktivität durchgeführt hat.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert den Mitarbeiter oder Systembenutzer, der für die Ausführung einer Aufgabe im Prozess verantwortlich ist. Es kann verwendet werden, um die Arbeitslastverteilung und individuelle Leistung zu verstehen. Die Analyse nach Benutzer hilft beim Ressourcenmanagement und der Leistungsanalyse. Sie kann leistungsstarke Einzelpersonen oder Teams identifizieren, potenzielle Schulungsbedarfe aufzeigen oder Automatisierungsmöglichkeiten für Aufgaben aufdecken, die bei manueller Ausführung konstant langsam sind. Bedeutung Ermöglicht die Analyse der Ressourcenleistung, der Arbeitslastverteilung und hilft, Möglichkeiten für Schulungen oder Automatisierung zu identifizieren. Datenquelle Benutzerinformationen werden typischerweise in den Spalten „Created By“ oder „Last Updated By“ in den meisten Oracle SCM Transaktionstabellen gespeichert. Beispiele JSMITHALOGANSYSTEMBATCH_USER
	Bestellnummer PurchaseOrderNumber	Die eindeutige Kennung für eine Bestellung, die zur Beschaffung von Rohmaterialien oder Komponenten erstellt wurde.
Beschreibung Die Bestellnummer ist eine wichtige Dokumenten-ID im Beschaffungsteil der Lieferkette. Sie verknüpft den Logistikauftrag mit spezifischen Anfragen an Lieferanten. Dieses Attribut ermöglicht einen detaillierten Drill-down in Beschaffungsaktivitäten. Es kann verwendet werden, um alle Events im Zusammenhang mit einer spezifischen Bestellung zu verfolgen und ist essenziell für die Analyse der Lieferantenleistung und der Beschaffungsdurchlaufzeiten. Bedeutung Bietet eine direkte Verknüpfung zu Beschaffungsdokumenten, was eine detaillierte Analyse des Einkaufsprozesses und seiner Auswirkungen auf den gesamten Logistikfluss ermöglicht. Datenquelle Diese ID ist im Oracle Procurement Cloud Modul zu finden, hauptsächlich in der Tabelle PO_HEADERS_ALL als SEGMENT1. Beispiele PO-98345PO-98346PO-98347
	Lieferantenname SupplierName	Der Name des Lieferanten oder Anbieters, der die Rohmaterialien für eine Bestellung bereitstellt.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert die externe Partei, die für die Lieferung von Komponenten oder Rohmaterialien verantwortlich ist, die für die Produktion benötigt werden. Es ist mit beschaffungsbezogenen Aktivitäten wie „Bestellung ausgelöst“ und „Rohmaterialien eingegangen“ verbunden. Die Analyse nach Lieferantennamen ist entscheidend für das Dashboard „Lieferanten-Durchlaufzeit-Leistung“. Sie hilft zu bewerten, welche Lieferanten zuverlässig sind und pünktlich liefern, und welche häufig verspätet sind. Diese Erkenntnis ist entscheidend für die Beschaffungsstrategie, das Lieferantenbeziehungsmanagement und die Minderung von Produktionsverzögerungen, die durch Materialengpässe verursacht werden. Bedeutung Ermöglicht die Leistungsmessung und das Benchmarking von Lieferanten, was entscheidend für eine zuverlässige und effiziente Inbound-Lieferkette ist. Datenquelle Lieferanteninformationen befinden sich in den Beschaffungsmodulen der Oracle SCM Cloud, verknüpft mit Bestellungen. Wichtige Tabellen sind PO_HEADERS_ALL und POZ_SUPPLIERS. Beispiele Global Components Inc.Advanced Materials LLCTech Parts Direct
	Produktkategorie ProductCategory	Die Kategorie oder Produktfamilie, zu der das Produkt im Auftrag gehört.
Beschreibung Die Produktkategorie ist ein Klassifizierungsattribut, das ähnliche Produkte gruppiert, wie zum Beispiel „Elektronik“, „Bekleidung“ oder „Rohmaterialien“. Dies ermöglicht eine Analyse auf höherer Ebene als die Betrachtung einzelner Produkt-SKUs. Im Process Mining ist die Segmentierung der Analyse nach Produktkategorie sehr leistungsfähig. Sie kann aufzeigen, ob bestimmte Produkttypen längere Durchlaufzeiten haben, unterschiedlichen Prozessvarianten folgen oder anfälliger für Verzögerungen sind. Dies hilft dabei, Prozessverbesserungen auf spezifische Produktlinien zuzuschneiden. Bedeutung Ermöglicht eine Segmentierung der Leistungsanalyse nach Produkttyp, wodurch Muster und Probleme identifiziert werden, die für bestimmte Produktfamilien spezifisch sind. Datenquelle Diese Informationen sind Teil der Artikelstammdaten in Oracle SCM Cloud, zugänglich über Tabellen wie EGP_SYSTEM_ITEMS_B und verwandte Kategorietabellen. Beispiele `Fertigwaren`ErsatzteileRohmaterialienUnterhaltungselektronik
	Status des Logistikauftrags LogisticsOrderStatus	Der Endstatus des Logistikauftrags, der angibt, ob er erfolgreich abgeschlossen, storniert oder teilweise erfüllt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut liefert den Endstatus oder das Ergebnis eines Logistikauftrags-Cases. Es hilft, zwischen Aufträgen zu unterscheiden, die den gesamten Prozess wie geplant durchlaufen haben, und solchen, die vorzeitig beendet wurden. In der Prozessanalyse ist das Filtern nach Status entscheidend. Zum Beispiel sollte die Zykluszeitanalyse typischerweise nur „Abgeschlossene“ Aufträge umfassen, um verzerrte Ergebnisse durch stornierte Aufträge zu vermeiden. Es ermöglicht auch eine Ursachenanalyse, warum Aufträge storniert werden. Bedeutung Gibt das Ergebnis eines Falls an, was das Filtern unvollständiger oder stornierter Aufträge ermöglicht, um sicherzustellen, dass die Analyse auf vergleichbaren Daten basiert. Datenquelle Der finale Status wird oft vom Status des Kundenauftrags oder der Erfüllungsposition in Oracle Order Management abgeleitet, zu finden in Tabellen wie DOO_HEADERS_ALL oder DOO_FULFILL_LINES_ALL. Beispiele GeliefertStorniertTeilweise versendetGeschlossen
	Transportart ModeOfTransport	Die für den Versand verwendete Transportmethode, wie Luft, See, LKW oder Bahn.
Beschreibung Dieses Attribut spezifiziert die Transportart, die zum Warentransport zwischen Standorten verwendet wird, zum Beispiel vom Lager zum Kunden. Diese Information ist entscheidend für die Logistik- und Transportanalyse. Im Process Mining hilft das Filtern oder Segmentieren nach Transportart bei der Analyse der Effizienz verschiedener Versandmethoden. Das Dashboard „Transporteffizienz-Analyse“ nutzt dies, um die Transitdauer für verschiedene Modi zu vergleichen und so Logistikkosten und Lieferzeiten zu optimieren. Bedeutung Ermöglicht die Analyse der Transporteffizienz und -kosten, was bei der Optimierung der Logistikstrategie basierend auf Geschwindigkeit und Kosten hilft. Datenquelle Diese Daten sind typischerweise im Oracle Transportation Management (OTM) Modul oder den Versand-Ausführungsmodulen zu finden. Suchen Sie nach Feldern in Tabellen wie WSH_DELIVERY_LEGS. Beispiele LuftfrachtSeefrachtKomplettladungTeilladung
	Auftragswert OrderValue	Der gesamte monetäre Wert des Logistikauftrags.
Beschreibung Dieses Attribut repräsentiert den finanziellen Wert, der mit einem einzelnen Logistikauftrag verbunden ist. Es ist eine kritische Geschäftskennzahl zur Priorisierung der Analyse und zum Verständnis der finanziellen Auswirkungen von Prozessineffizienzen. Im Process Mining kann der Auftragswert verwendet werden, um die Prozessleistung mit finanziellen Ergebnissen zu korrelieren. Zum Beispiel könnte die Analyse zeigen, dass Aufträge mit hohem Wert längere Verzögerungen aufweisen, was ein erhebliches Umsatzrisiko darstellt. Es ermöglicht auch die Priorisierung von Verbesserungen bei Prozessen, die den größten Wert handhaben. Bedeutung Bietet finanziellen Kontext zur Prozessleistung und hilft, Verbesserungen basierend auf monetären Auswirkungen zu priorisieren. Datenquelle Der Auftragswert wird typischerweise auf Kopfebene des Verkaufsauftrags in Oracle Order Management gespeichert. Konsultieren Sie Tabellen wie DOO_HEADERS_ALL für Gesamtbetragsfelder. Beispiele 5250.7512300.00950.20
	End-to-End-Durchlaufzeit EndToEndCycleTime	Die gesamte Zeit, die von der Erstellung des Kundenauftrags bis zum endgültigen Liefernachweis vergangen ist.
Beschreibung Diese berechnete Metrik misst die Gesamtdauer des gesamten Logistikprozesses für einen einzelnen Auftrag. Sie wird als Differenz zwischen dem Zeitstempel der allerersten Aktivität (z.B. „Kundenauftrag erstellt“) und der allerletzten Aktivität (z.B. „Liefernachweis unterschrieben“) berechnet. Dies ist einer der wichtigsten KPIs zum Verständnis der Gesamtprozesseffizienz. Er liefert ein übergeordnetes Leistungsmaß und wird in Dashboards verwendet, um Trends im Zeitverlauf zu verfolgen und langlaufende Aufträge zu identifizieren, die möglicherweise untersucht werden müssen. Bedeutung Bietet ein umfassendes Maß für die Prozessleistung von Anfang bis Ende und hilft dabei, lang laufende Fälle zu identifizieren und die gesamte Effizienzsteigerung zu verfolgen. Datenquelle Dies wird im Process Mining Tool oder während der Datenaufbereitung berechnet, indem die Startzeit des ersten Events von der Startzeit des letzten Events für jeden Case subtrahiert wird. Beispiele 15 Tage 4 Stunden22 Tage 8 Stunden10 Tage 2 Stunden
	Ist Liefertreue IsOnTimeDelivery	Ein boolesches Flag, das angibt, ob die Bestellung am oder vor dem angeforderten Lieferdatum geliefert wurde.
Beschreibung Dies ist ein berechnetes Attribut, das die Leistungsanalyse vereinfacht. Es wird durch den Vergleich des „Tatsächlichen Lieferdatums“ mit dem „Angeforderte Lieferdatum“ abgeleitet. Wenn das tatsächliche Datum am oder vor dem angeforderten Datum liegt, ist der Wert wahr, anderweitig falsch. Dieses Flag erleichtert die Erstellung von KPIs und Dashboards, wie dem Dashboard „Kundenlieferleistung“. Es ermöglicht schnelles Filtern und Aggregieren, um die gesamte pünktliche Lieferrate zu berechnen, und ermöglicht eine Ursachenanalyse, um die gemeinsamen Merkmale verspäteter Bestellungen zu finden. Bedeutung Misst direkt die Leistung im Vergleich zu Kundenerwartungen und vereinfacht die Erstellung von Schlüsselkennzahlen (KPIs) in Bezug auf die Lieferpünktlichkeit. Datenquelle Dieses Attribut ist nicht im Quellsystem vorhanden. Es wird während des Datentransformationsprozesses durch den Vergleich von „ActualDeliveryDate“ <= „RequestedDeliveryDate“ berechnet. Beispiele truefalsch
	Ist Nacharbeit IsRework	Ein boolesches Flag, das anzeigt, ob ein Logistikauftrag Nacharbeit erfahren hat, z. B. eine wiederholte Aktivität oder eine Schleife im Prozess.
Beschreibung Dieses berechnete Attribut identifiziert Fälle, die von einem linearen, effizienten Fluss abweichen. Es wird typischerweise durch das Erkennen von Sequenzen bestimmt, in denen eine Aktivität wiederholt wird oder eine spätere Aktivität von einer früheren gefolgt wird, was eine Prozessschleife anzeigt (z.B. „Waren kommissioniert“ -> „Qualitätskontrolle fehlgeschlagen“ -> „Waren kommissioniert“). Dieses Flag ist entscheidend für die Quantifizierung von Prozessineffizienzen. Es hilft bei der Berechnung des KPIs „Auftragsnacharbeitsrate“ und ermöglicht es Analysten, Fälle mit Nacharbeit zu filtern und zu untersuchen, um die Grundursachen zu verstehen, wie z.B. Dateneingabefehler, Qualitätsprobleme oder falsche Erstbearbeitung. Bedeutung Hilft, Prozessineffizienzen wie Schleifen und wiederholte Schritte, die oft Ursachen für Verzögerungen und erhöhte Kosten sind, zu quantifizieren und zu isolieren. Datenquelle Dies ist nicht im Quellsystem verfügbar. Es wird vom Process Mining Tool berechnet, indem die Abfolge der Aktivitäten für jeden Case analysiert wird, um Muster zu erkennen, die auf Nacharbeit hindeuten. Beispiele truefalsch
	Kundenname CustomerName	Der Name des Kunden, der die Bestellung aufgegeben hat.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert den Empfänger der Waren und Dienstleistungen. Es ist eine grundlegende Dimension für jede kundenorientierte Analyse. Die Segmentierung der Prozessanalyse nach Kunden kann wichtige Muster aufzeigen. Zum Beispiel können bestimmte hochwertige Kunden mehr Verzögerungen erleben, oder verschiedene Kundensegmente könnten unterschiedlichen Prozesspfaden folgen. Diese Informationen sind entscheidend für die Verbesserung des Kundenservice und das effektive Management von Schlüsselkonten. Bedeutung Ermöglicht eine kundenorientierte Sicht auf den Prozess und hilft zu verstehen, ob bestimmte Kunden oder Kundentypen einzigartige Prozessherausforderungen haben. Datenquelle Kundeninformationen werden in den Auftragsverwaltungsmodulen gespeichert und sind mit dem Kundenauftrag verknüpft. Sie finden sich in Tabellen, die mit DOO_HEADERS_ALL in Verbindung stehen, durch Verknüpfung mit Kundenkontentabellen (HZ_CUST_ACCOUNTS). Beispiele Retail CorpFertigungslösungenMegaStore Inc.
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der `Timestamp`, der angibt, wann die `Data` für dieses `Event` zuletzt aktualisiert oder aus dem Quellsystem extrahiert wurde.
Beschreibung Dieses Attribut markiert den letzten Zeitpunkt, zu dem die Event-Daten im Process Mining Dataset aktualisiert wurden. Es ist entscheidend, um die Aktualität der Daten und den durch die Analyse abgedeckten Zeitraum zu verstehen. Es wird für die Data Governance verwendet und um Benutzer über die Aktualität der in Dashboards präsentierten Erkenntnisse zu informieren. Es hilft, Fragen wie „Wie aktuell ist diese Prozessansicht?“ zu beantworten. Bedeutung Bietet entscheidenden Kontext zur Aktualität der Daten und stellt sicher, dass Benutzer den Analysezeitraum verstehen. Datenquelle Dieser `Timestamp` wird während des `Daten`-Extraktions-, Transformations- und Ladevorgangs (`ETL-Prozess`) generiert und hinzugefügt. Beispiele 2024-01-15T02:00:00Z2024-01-16T02:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	Identifiziert das Informationssystem, aus dem die Daten extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut spezifiziert den Ursprung der Event-Daten, der in diesem Fall Oracle SCM Cloud ist. Es ist nützlich in Umgebungen, in denen Daten aus mehreren Systemen kombiniert werden, und sorgt für Klarheit bezüglich der Datenherkunft. In der Analyse hilft es, Prozesse oder Aktivitäten zu unterscheiden, die möglicherweise mehrere Systeme umfassen. Für eine Ein-System-Ansicht wie diese dient es als Standard-Attribut für die Data Governance. Bedeutung Stellt die Datenherkunft sicher und hilft, Datenursprünge in Multi-System-Umgebungen zu unterscheiden. Datenquelle Dies ist typischerweise ein statischer Wert („Oracle SCM Cloud“), der während des Datenextraktions- und Transformationsprozesses hinzugefügt wird. Beispiele Oracle SCM CloudOracle Fusion SCM
	Spediteurname CarrierName	Der Name des Drittlogistikunternehmens oder Spediteurs, das/der für den Transport der Waren verantwortlich ist.
Beschreibung Der Spediteurname identifiziert den spezifischen Transportdienstleister, der für eine Sendung verwendet wird. Dies ist eine wichtige Information zur Bewertung der Leistung von Logistikpartnern. Dieses Attribut wird im Dashboard „Transporteffizienz-Analyse“ verwendet, um die Leistung verschiedener Spediteure zu vergleichen. Es hilft, Fragen zu beantworten, welche Spediteure die kürzesten Transitzeiten haben, welche für bestimmte Routen am zuverlässigsten sind und welche das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bieten. Bedeutung Ermöglicht das Leistungs-Benchmarking von Transportpartnern, was entscheidend für die Optimierung von Versandkosten und Zuverlässigkeit ist. Datenquelle Diese Informationen werden in Oracle Transportation Management oder den Versandmodulen gespeichert. Sie sind typischerweise mit einer spezifischen Fahrt oder Lieferstrecke in Tabellen wie WSH_TRIPS verknüpft. Beispiele FedExDHLUPSMaersk
	Transportdauer TransportationDuration	Die Zeit, die Waren benötigen, um vom Verladeort zum Bestimmungsort zu gelangen.
Beschreibung Dies ist eine berechnete Metrik, die den „Transit“-Anteil der gesamten Durchlaufzeit misst. Sie wird als Zeitdifferenz zwischen der Aktivität „Waren für den Transport verladen“ und der Aktivität „Waren am Ziel entladen“ berechnet. Dieses Attribut wird verwendet, um das Dashboard „Transporteffizienz-Analyse“ zu steuern. Es hilft, Verzögerungen zu isolieren, die speziell während der Transportphase auftreten, und kann nach Spediteur und Transportart analysiert werden, um die Versandleistung zu optimieren. Bedeutung Isoliert die Transitzeit und ermöglicht eine fokussierte Analyse der Transporteffizienz, unabhängig von Lager- oder Produktionsverzögerungen. Datenquelle Diese Metrik wird während der Datentransformation berechnet, indem die Zeitdifferenz zwischen den Zeitstempeln der Ereignisse „Waren für den Transport verladen“ und „Waren am Ziel entladen“ für einen Fall ermittelt wird. Beispiele 2 Tage 3 Stunden5 Tage 1 Stunde12 Stunden
	Warehouse Location WarehouseLocation	Das Lager oder Distributionszentrum, von dem die Waren kommissioniert und versendet werden.
Beschreibung Dieses Attribut spezifiziert den physischen Standort oder die Einrichtung, die an einer bestimmten Logistikaktivität beteiligt ist. Es ist entscheidend für die standortbasierte Leistungsanalyse. Die Analyse nach Lagerstandort kann signifikante Leistungsunterschiede zwischen Einrichtungen aufdecken. Zum Beispiel könnte ein Lager eine viel kürzere Kommissionier- und Verpackungszeit haben als ein anderes. Diese Erkenntnisse helfen, Best Practices zu identifizieren, die standortübergreifend geteilt werden können, oder Einrichtungen hervorzuheben, die Prozessverbesserungen benötigen. Bedeutung Ermöglicht den Leistungsvergleich über verschiedene physische Standorte hinweg und hilft, leistungsstarke Einrichtungen und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren. Datenquelle Lager- oder Bestandsverwaltungsinformationen sind ein wesentliches Datenelement im Oracle Inventory Management. Sie finden sich häufig als ORGANIZATION_ID in Tabellen wie INV_MATERIAL_TXNS. Beispiele WH-NORTHWH-WESTDC-CENTRAL

Erforderlich Empfohlen Optional

Supply Chain Management Aktivitäten

Dies sind die wichtigsten Prozessschritte und Meilensteine, die Sie in Ihrem Event Log erfassen sollten, für eine genaue Prozesserkennung und Leistungsbewertung.

6 Empfohlen 8 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Kundenauftrag erstellt	Diese Aktivität markiert die Erstellung eines Kundenauftrags in Oracle Order Management und repräsentiert die formale Anfrage eines Kunden nach Waren. Dieses Ereignis wird explizit erfasst, wenn ein neuer Kundenauftragsdatensatz im System gespeichert wird und den Logistikauftragslebenszyklus initiiert.
Bedeutung Als primäres Start-Event ermöglicht es die Messung der End-to-End-Logistik-Durchlaufzeit. Es ist die Basis für die Analyse der Effizienz der Auftragsabwicklung und der Kundenbedarfsmuster. Datenquelle Erfasst aus dem Erstellungs-Timestamp des Kundenauftragseintrags im Order Management Modul, typischerweise aus der Tabelle DOO_HEADERS_ALL. Erfassen Verwenden Sie das Erstellungsdatum des Kundenauftragskopfes. Ereignistyp explicit
	Liefernachweis unterschrieben	Der Kunde bestätigt den Wareneingang mit Unterschrift und schließt damit den Lieferprozess formell ab. Dies wird oft durch die Aktualisierung des Auftrags oder der Sendung mit einem Liefernachweisdatum und -dokument erfasst.
Bedeutung Dies ist das definitive Endereignis für einen erfolgreichen Logistikauftrag, entscheidend für den KPI „End-to-End Logistik-Durchlaufzeit“. Es unterstützt auch Compliance- und Streitbeilegungsprozesse. Datenquelle Oft eine manuelle oder teilautomatisierte Aktualisierung des Liefer- oder Kundenauftragsdatensatzes. Das System kann ein spezifisches Feld für das POD-Datum haben, das als Event Timestamp verwendet werden kann. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel aus einem Feld „Proof of Delivery Date“ im Versand- oder Auftragsdatensatz. Ereignistyp explicit
	Produktion terminiert	Für Artikel, die gefertigt werden, wird ein Arbeitsauftrag geplant, der den Produktionszeitplan und die Ressourcenzuweisung festlegt. Dieses Event wird erfasst, wenn der Arbeitsauftragsstatus auf 'Geplant' oder 'Freigegeben' aktualisiert wird.
Bedeutung Diese Aktivität ist ein wichtiger Meilenstein für das Dashboard „Verzögerungen in der Produktions- und Versandphase“. Sie markiert den Beginn des Produktionszyklus, und alle hier auftretenden Verzögerungen ziehen sich durch den gesamten Erfüllungsprozess. Datenquelle Abgeleitet von der Statusänderung eines Arbeitsauftrags in Oracle Manufacturing Cloud. Relevante Daten werden in Tabellen wie WIP_DISCRETE_JOBS gespeichert. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel, wenn sich der Status des Arbeitsauftrags in „Freigegeben“ oder einen ähnlichen Zustand ändert, der den Produktionsbeginn anzeigt. Ereignistyp inferred
	Produzierte Güter	Der Fertigungsprozess für die Waren ist abgeschlossen, und das fertige Produkt wird ins Lager verbracht. Dies wird erfasst, wenn der Fertigungsauftrag im System als abgeschlossen gemeldet wird.
Bedeutung Kennzeichnet das Ende der Produktionsphase und die Verfügbarkeit des Produkts zur Auslieferung. Die Dauer von „Produktion terminiert“ bis zu diesem Ereignis ist ein kritisches Maß für die Fertigungseffizienz. Datenquelle Erfasst aus der Abschlusstransaktion eines Arbeitsauftrags in Oracle Manufacturing Cloud. Dies aktualisiert den Arbeitsauftragsstatus auf 'Complete'. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel der Arbeitsauftragsabschlusstransaktion oder der Statusänderung auf „Abgeschlossen“. Ereignistyp inferred
	Waren für den Transport verladen	Die verpackten Waren werden auf das Fahrzeug des Spediteurs verladen, und die Sendung verlässt offiziell das Lager. Dies wird durch die Transaktion „Versand bestätigen“ in Oracle Shipping erfasst.
Bedeutung Dieses Ereignis markiert den Beginn des Transportabschnitts der Reise. Es ist der Ausgangspunkt für den KPI „Transport-Durchlaufzeit“ und das Dashboard „Transporteffizienz-Analyse“. Datenquelle Ein explizites Event, erfasst durch die 'Ship Confirm'-Transaktion in Oracle Shipping. Dies aktualisiert den Status der Lieferdetails auf 'Versendet'. Erfassen Verwenden Sie den Transaktions-Zeitstempel der Aktion „Versand bestätigen“. Ereignistyp explicit
	Waren kommissioniert und verpackt	Lagermitarbeiter kommissionieren die Artikel für eine Bestellung aus dem Bestand und verpacken diese für den Versand. Dieser Prozess umfasst mehrere Systemtransaktionen, die in einem verpackt-Status münden.
Bedeutung Dies markiert den Beginn des physischen Versandprozesses. Die Zeit von der Auftragserstellung bis zu diesem Zeitpunkt, abgedeckt durch den KPI „Inventurprüfung bis Erfüllungszeit“, misst die interne Erfüllungseffizienz. Datenquelle Abgeleitet vom Status der Versandpositionen oder Lieferdetails in Oracle Shipping. Dies ist oft eine Aggregation mehrerer Events wie Kommissionierwellenerstellung, Kommissionierbestätigung und Packbestätigung. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel der finalen Kommissionierbestätigungs- oder Verpackungsbestätigungstransaktion, die der Kundenauftragsposition zugeordnet ist. Ereignistyp inferred
	`Bestellanforderung` erstellt	Eine formale Anfrage zur Beschaffung von Materialien von einem Lieferanten wird erstellt, typischerweise ausgelöst, wenn der Lagerbestand zur Erfüllung eines Kundenauftrags nicht ausreicht. Dies ist eine explizite Transaktion innerhalb des Oracle Procurement Moduls.
Bedeutung Diese Aktivität verdeutlicht Abhängigkeiten von der Beschaffung und externen Lieferanten. Die Analyse der Zeitspanne von diesem Ereignis bis zum Materialeingang ist entscheidend, um lieferantenbedingte Verzögerungen zu verstehen. Datenquelle Erfasst aus dem Erstellungs-Timestamp einer Bestellanforderung in Oracle Procurement Cloud, zu finden in Tabellen wie POR_REQUISITION_HEADERS_ALL. Erfassen Verwenden Sie das Erstellungsdatum des Bestellanforderungsdatensatzes. Ereignistyp explicit
	Bestellung ausgelöst	Die Bestellanforderung wird in eine rechtsverbindliche Bestellung umgewandelt und an den Lieferanten gesendet. Dieses Ereignis wird explizit erfasst, wenn die Bestellung genehmigt und ihr Status auf „Offen“ oder „Gesendet“ aktualisiert wird.
Bedeutung Dies markiert den offiziellen Beginn der Lieferanten-Durchlaufzeit. Es ist unerlässlich für die Messung des Dashboards „Lieferanten-Durchlaufzeit-Leistung“ und des KPIs „Pünktliche Lieferrate der Lieferanten“. Datenquelle Erfasst aus dem Genehmigungs- oder Übermittlungsdatum der Bestellung in Oracle Procurement Cloud, gespeichert in Tabellen wie PO_HEADERS_ALL. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel, wenn der Bestellstatus in einen genehmigten oder offenen Zustand wechselt. Ereignistyp explicit
	Bestellung storniert	Der Kundenauftrag wird storniert, bevor die Erfüllung abgeschlossen ist. Dies wird erfasst, wenn der Status des Verkaufsauftragskopfes oder der Position auf „Storniert“ geändert wird.
Bedeutung Dies stellt einen alternativen, erfolglosen Endpunkt für den Prozess dar. Die Analyse stornierter Bestellungen hilft, Gründe für gescheiterte Verkäufe zu identifizieren, wie lange Lieferzeiten oder Fehlbestände. Datenquelle Abgeleitet von einer Statusänderung des Kundenauftragsdatensatzes in Oracle Order Management zu einem endgültigen Status 'Storniert'. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel der Statusänderung auf „Storniert“ im Kundenauftragskopf oder der Position. Ereignistyp inferred
	Lagerverfügbarkeit geprüft	Das System prüft, ob die angeforderten Artikel auf Lager verfügbar sind, um den Kundenauftrag zu erfüllen. Dies ist oft ein automatisierter Schritt innerhalb des Auftragsbearbeitungs-Workflows, dessen Ergebnis jedoch als Status oder Zeitstempel protokolliert wird.
Bedeutung Diese Aktivität ist entscheidend für das Dashboard „Bestandserfüllungseffizienz“ und den KPI „Auswirkungsrate der Bestandsverfügbarkeit“. Verzögerungen hier deuten auf potenzielle Fehlbestände oder ineffizientes Bestandsmanagement hin. Datenquelle Abgeleitet von Statusänderungen der Verkaufsauftragsposition oder von Datensätzen in Oracle Inventory Management (INV) Tabellen, die sich auf Reservierungen oder Available-to-Promise-Prüfungen beziehen. Erfassen Abgeleitet von einer Statusänderung der Verkaufsauftragsposition, wie z.B. 'Wartet auf Erfüllung' oder einem Erstellungszeitstempel einer Reservierung. Ereignistyp inferred
	Qualitätskontrolle durchgeführt	Fertigwaren durchlaufen eine Qualitätsprüfung, bevor sie für den Versand freigegeben werden. Dies wird als Ergebnis einer Qualitätsprüfung im Oracle Quality Management Modul erfasst.
Bedeutung Dies ist ein kritischer Schritt für Compliance und Kundenzufriedenheit. Die Analyse dieser Aktivität hilft, die Einhaltung von Qualitätsstandards sicherzustellen und Engpässe im Inspektionsprozess zu identifizieren, was Compliance-Audits unterstützt. Datenquelle Erfasst aus Transaktionsaufzeichnungen in Oracle Quality Management Cloud, wenn ein Inspektionsplan ausgeführt und Ergebnisse eingegeben werden. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel, wenn das Ergebnis der Qualitätsprüfung als „Bestanden“ oder „Fehlgeschlagen“ erfasst wird. Ereignistyp explicit
	Rohmaterialien eingegangen	Die bestellten Rohmaterialien oder Waren kommen vom Lieferanten an und werden formell im Lagerbestand erfasst. Dies wird als Wareneingangstransaktion in Oracle Inventory Management verbucht.
Bedeutung Dieses Ereignis schließt die Messung der Lieferanten-Durchlaufzeit ab. Verzögerungen in dieser Phase wirken sich direkt auf Produktionspläne und finale Kundenliefertermine aus. Datenquelle Erfasst aus dem Transaktionsdatum des Wareneingangs in Oracle Inventory Management, typischerweise aus den Tabellen RCV_SHIPMENT_HEADERS und RCV_TRANSACTIONS. Erfassen Verwenden Sie das Transaktionsdatum des Materialeingangsdatensatzes. Ereignistyp explicit
	Versand bestätigt	Alle Artikel für eine Sendung werden bereitgestellt, verpackt und für die Übergabe an den Spediteur vorbereitet. Diese Aktivität aktualisiert den Versandstatus im System auf 'Bestätigt' oder 'Versandbereit'.
Bedeutung Dies ist ein kritischer Meilenstein, bevor die Waren das Lager physisch verlassen. Er trennt die interne Lagerbearbeitungszeit von der externen Transportzeit. Datenquelle Abgeleitet von einer Statusänderung des Sendungs- oder Lieferdatensatzes in Oracle Shipping, zu finden in Tabellen wie WSH_DELIVERIES oder WSH_NEW_DELIVERIES. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel, wenn der Sendungsstatus auf „Bestätigt“ aktualisiert wird. Ereignistyp inferred
	Waren am Zielort entladen	Die Sendung trifft am Standort des Kunden oder im Zielhafen ein und wird entladen. Diese Information wird oft basierend auf Daten des Transportunternehmens oder eines Transportmanagementsystems aktualisiert.
Bedeutung Diese Aktivität markiert das Ende der Transitzeit. Die Dauer von „Waren für den Transport verladen“ ist entscheidend für die Analyse der Speditionsleistung und der Transporteffizienz. Datenquelle Dies kann ein explizites Ereignis sein, wenn ein Transportmanagementsystem integriert ist, oder es könnte abgeleitet werden. Es könnte auf Statusaktualisierungen des Spediteurs oder manueller Eingabe bei der Lieferbestätigung basieren. Erfassen Verwenden Sie den Zeitstempel eines integrierten TMS oder einen manuell aktualisierten Status „Geliefert“ im Versanddatensatz. Ereignistyp explicit

Extraktionsleitfäden

So erhalten Sie Ihre Daten aus Oracle SCM Cloud

Schritte

Zugriff auf Oracle BI Publisher: Melden Sie sich bei Ihrer Oracle SCM Cloud-Instanz an. Navigieren Sie zum Arbeitsbereich "Reports and Analytics", indem Sie auf das Navigator-Symbol klicken und dann "Tools" > "Reports and Analytics" auswählen.
Datenmodell erstellen: Im Arbeitsbereich "Reports and Analytics" klicken Sie auf "Browse Catalog". Im Katalog klicken Sie auf "New" und wählen "Data Model" aus.
SQL-Abfragedatensatz definieren: Im Datenmodalleditor klicken Sie auf das "+"-Symbol, um einen neuen Datensatz hinzuzufügen, und wählen "SQL Query" aus.
Abfragedetails eingeben: Geben Sie dem Datensatz einen Namen, zum Beispiel 'SCM_LOGISTICS_EVENT_LOG'. Wählen Sie die entsprechende Datenquelle aus, die typischerweise 'ApplicationDB_SCM' oder eine ähnliche Anwendungsdatenbankverbindung ist. Kopieren Sie die vollständige SQL-Abfrage, die im Abschnitt 'query' unten bereitgestellt wird, und fügen Sie sie in das SQL Query Textfeld ein.
Parameter definieren: Die Abfrage verwendet die Parameter :P_START_DATE und :P_END_DATE, um den Datumsbereich zu filtern. Oracle BI Publisher wird diese automatisch erkennen. Sie können ihren Datentyp auf 'Date' setzen und bei Bedarf Standardwerte konfigurieren.
Beispieldaten anzeigen und speichern: Gehen Sie zum Tab 'Data'. Sie können Werte für die Parameter eingeben und auf 'View' klicken, um eine Vorschau der extrahierten Daten zu sehen. Dies hilft zu überprüfen, ob die Abfrage korrekt funktioniert. Sobald Sie zufrieden sind, klicken Sie auf 'Save' und geben Sie Ihrem Datenmodell einen aussagekräftigen Namen, wie z.B. 'SCM Logistics Process Data Model'.
BI Publisher Bericht erstellen: Klicken Sie direkt aus dem Datenmodelleditor auf die Schaltfläche 'Create Report'. Der Berichterstellungsassistent wird gestartet.
Berichtslayout konfigurieren: Wählen Sie die Option 'Use Data Model'. Der Assistent führt Sie durch die Layout-Erstellung. Für einen einfachen CSV-Export können Sie das 'Table'-Layout auswählen. Ziehen Sie alle Spalten aus dem Datensatz in das Tabellenlayout.
Bericht speichern: Nachdem Sie das Layout konfiguriert haben, speichern Sie den Bericht in einem geeigneten Katalogordner. Benennen Sie ihn beispielsweise 'SCM Logistics Event Log Report'.
Berichtsjob planen: Um die Extraktion zu automatisieren, planen Sie den Bericht. Öffnen Sie den gespeicherten Bericht und klicken Sie auf 'Actions' > 'Schedule'.
Zeitplan und Ausgabe konfigurieren: Im Tab 'General' legen Sie den Zeitplan-Trigger fest (z.B. täglich, wöchentlich). Im Tab 'Output' wählen Sie CSV als Ausgabeformat. Konfigurieren Sie das Ziel, z.B. das Senden an einen spezifischen Content-Server-Speicherort, FTP-Server oder Objektspeicher, von wo aus es für die Process Mining Analyse abgerufen werden kann.
Senden und Überwachen: Senden Sie den geplanten Job ab. Sie können dessen Ausführung auf der Seite 'Job History' überwachen, um sicherzustellen, dass er erfolgreich ausgeführt wird und die CSV-Datei an das konfigurierte Ziel liefert.

Konfiguration

Prerequisites: Zugriff auf Oracle Fusion Applications mit einer Benutzerrolle, die Berechtigungen zum Erstellen von Datenmodellen und BI Publisher Berichten hat, wie z.B. 'BI Administrator' oder 'Application Developer'.
Data Source: Die SQL-Abfrage sollte gegen die Hauptanwendungsdatenbank ausgeführt werden, typischerweise 'ApplicationDB_SCM' oder ähnlich in der BI Publisher Datenquellenliste benannt.
Date Range Parameters: Es ist entscheidend, Datumsbereichsfilter (:P_START_DATE, :P_END_DATE) zu verwenden, um das Datenvolumen zu begrenzen. Die Extraktion von 3 bis 6 Monaten Daten ist ein guter Ausgangspunkt für die Analyse. Vermeiden Sie es, die Abfrage für sehr große Datumsbereiche (z.B. mehrere Jahre) in einer einzigen Ausführung zu starten, um Leistungsbeeinträchtigungen oder Timeouts zu verhindern.
Filtering: Erwägen Sie das Hinzufügen von Filtern zur Hauptklausel sales_orders in der Abfrage, um den Umfang einzugrenzen. Sie können WHERE-Bedingungen für spezifische Business Units (BU_NAME), Auftragstypen (ORDER_TYPE_CODE) oder Artikelkategorien hinzufügen, um die Analyse auf einen bestimmten Teil der Lieferkette zu konzentrieren.
Performance: Die bereitgestellte Abfrage verwendet Standard-Views von Oracle SCM Cloud (DOO_HEADERS_ALL, PO_HEADERS_ALL, etc.), die im Allgemeinen für die Berichterstattung optimiert sind. Bei extrem großen Datensätzen kann die Leistung jedoch ein Problem darstellen. Stellen Sie sicher, dass die Datenbank über aktuelle Statistiken für die zugrunde liegenden Tabellen verfügt.
Output Format: Konfigurieren Sie den BI Publisher Bericht so, dass die Ausgabe im CSV (Comma-Separated Values) Format generiert wird. Stellen Sie sicher, dass die CSV-Eigenschaften korrekt eingestellt sind, z.B. die Verwendung eines Komma-Trennzeichens, UTF-8-Kodierung und das Einschließen einer Kopfzeile.

a Beispielabfrage sql

WITH sales_orders AS (
  SELECT
    dha.order_number,
    dha.header_id,
    dha.source_doc_id,
    dha.creation_date
  FROM
    doo_headers_all dha
  WHERE
    dha.creation_date BETWEEN TO_DATE(:P_START_DATE, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:P_END_DATE, 'YYYY-MM-DD')
    -- Optional: Add filters for specific Business Units or Order Types
    -- AND dha.org_id = [Your Organization ID]
)
-- 1. Customer Order Created
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Customer Order Created' AS "ActivityName",
  dha.creation_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  mc.category_name AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  dha.status_code AS "LogisticsOrderStatus",
  dha.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN doo_fulfill_lines_all dfla ON dha.header_id = dfla.header_id
  LEFT JOIN egp_system_items_b msi ON dfla.inventory_item_id = msi.inventory_item_id AND dfla.inventory_organization_id = msi.organization_id
  LEFT JOIN egp_item_cat_assign_b mca ON msi.inventory_item_id = mca.inventory_item_id
  LEFT JOIN egp_categories_tl mc ON mca.category_id = mc.category_id
WHERE mc.language = 'US'

UNION ALL

-- 2. Inventory Availability Checked
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Inventory Availability Checked' AS "ActivityName",
  dfla.last_update_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  dha.status_code AS "LogisticsOrderStatus",
  dfla.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN doo_fulfill_lines_all dfla ON so.header_id = dfla.header_id
  LEFT JOIN egp_system_items_b msi ON dfla.inventory_item_id = msi.inventory_item_id AND dfla.inventory_organization_id = msi.organization_id
WHERE
  dfla.status_code = 'AWAIT_SHIP'

UNION ALL

-- 3. Purchase Requisition Created
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Purchase Requisition Created' AS "ActivityName",
  prh.creation_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  prh.document_status AS "LogisticsOrderStatus",
  prh.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  prl.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN por_requisition_lines_all prl ON so.source_doc_id = prl.doo_source_doc_id
  JOIN por_requisition_headers_all prh ON prl.requisition_header_id = prh.requisition_header_id

UNION ALL

-- 4. Purchase Order Issued
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Purchase Order Issued' AS "ActivityName",
  pha.approved_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  pv.vendor_name AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  pha.document_status AS "LogisticsOrderStatus",
  pha.created_by AS "User",
  pha.segment1 AS "PurchaseOrderNumber",
  pla.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN por_requisition_lines_all prl ON so.source_doc_id = prl.doo_source_doc_id
  JOIN po_distributions_all pda ON prl.requisition_line_id = pda.requisition_line_id
  JOIN po_lines_all pla ON pda.po_line_id = pla.po_line_id
  JOIN po_headers_all pha ON pla.po_header_id = pha.po_header_id
  JOIN poz_suppliers_v pv ON pha.vendor_id = pv.vendor_id
WHERE
  pha.approved_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 5. Raw Materials Received
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Raw Materials Received' AS "ActivityName",
  rt.transaction_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  pv.vendor_name AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  pha.document_status AS "LogisticsOrderStatus",
  rt.created_by AS "User",
  pha.segment1 AS "PurchaseOrderNumber",
  pla.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_fulfill_lines_all dfla ON so.header_id = dfla.header_id
  JOIN po_distributions_all pda ON dfla.fulfill_line_id = pda.fulfill_line_id
  JOIN po_lines_all pla ON pda.po_line_id = pla.po_line_id
  JOIN po_headers_all pha ON pla.po_header_id = pha.po_header_id
  JOIN poz_suppliers_v pv ON pha.vendor_id = pv.vendor_id
  JOIN rcv_transactions rt ON pha.po_header_id = rt.po_header_id AND rt.transaction_type = 'RECEIVE'

UNION ALL

-- 6. Production Scheduled
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Production Scheduled' AS "ActivityName",
  wdj.scheduled_start_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  wdj.status_type_disp AS "LogisticsOrderStatus",
  wdj.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN wip_discrete_jobs wdj ON so.source_doc_id = wdj.source_header_id
  JOIN egp_system_items_b msi ON wdj.primary_item_id = msi.inventory_item_id AND wdj.organization_id = msi.organization_id
WHERE
  wdj.status_type IN (3, 4) -- Released, Complete

UNION ALL

-- 7. Goods Produced
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Produced' AS "ActivityName",
  wdj.completed_quantity_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  wdj.status_type_disp AS "LogisticsOrderStatus",
  wdj.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN wip_discrete_jobs wdj ON so.source_doc_id = wdj.source_header_id
  JOIN egp_system_items_b msi ON wdj.primary_item_id = msi.inventory_item_id AND wdj.organization_id = msi.organization_id
WHERE
  wdj.status_type = 4 -- Complete
  AND wdj.completed_quantity_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 8. Quality Control Performed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Quality Control Performed' AS "ActivityName",
  qir.creation_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  qi.validation_result_code AS "LogisticsOrderStatus",
  qir.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN wip_discrete_jobs wdj ON so.source_doc_id = wdj.source_header_id
  JOIN egp_system_items_b msi ON wdj.primary_item_id = msi.inventory_item_id AND wdj.organization_id = msi.organization_id
  JOIN qa_inspection_results_v qir ON wdj.work_order_id = qir.work_order_id
  JOIN qa_inspections_b qi ON qir.inspection_id = qi.inspection_id

UNION ALL

-- 9. Goods Picked and Packed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Picked and Packed' AS "ActivityName",
  wdd.last_update_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wnd.shipping_method_code AS "ModeOfTransport",
  wdd.released_status_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wdd.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  wdd.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
WHERE
  wdd.released_status = 'Y' -- 'Ready to Release', can be adjusted to 'S' for 'Released to Warehouse'

UNION ALL

-- 10. Shipment Confirmed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Shipment Confirmed' AS "ActivityName",
  wnd.confirmed_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wnd.shipping_method_code AS "ModeOfTransport",
  wnd.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wnd.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
WHERE wnd.confirmed_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 11. Goods Loaded for Transport
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Loaded for Transport' AS "ActivityName",
  wts.actual_departure_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wt.mode_of_transport AS "ModeOfTransport",
  wts.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wts.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
  JOIN wsh_delivery_legs wdl ON wnd.delivery_id = wdl.delivery_id
  JOIN wsh_trip_stops wts ON wdl.pick_up_stop_id = wts.stop_id
  JOIN wsh_trips wt ON wts.trip_id = wt.trip_id
WHERE wts.actual_departure_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 12. Goods Unloaded at Destination
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Unloaded at Destination' AS "ActivityName",
  wts.actual_arrival_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  wts.actual_arrival_date AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wt.mode_of_transport AS "ModeOfTransport",
  wts.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wts.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
  JOIN wsh_delivery_legs wdl ON wnd.delivery_id = wdl.delivery_id
  JOIN wsh_trip_stops wts ON wdl.drop_off_stop_id = wts.stop_id
  JOIN wsh_trips wt ON wts.trip_id = wt.trip_id
WHERE wts.actual_arrival_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 13. Proof of Delivery Signed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Proof of Delivery Signed' AS "ActivityName",
  wnd.pod_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  wnd.pod_date AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wnd.shipping_method_code AS "ModeOfTransport",
  wnd.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wnd.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
WHERE wnd.pod_flag = 'Y' AND wnd.pod_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 14. Order Canceled
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Order Canceled' AS "ActivityName",
  dha.last_update_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  dha.status_code AS "LogisticsOrderStatus",
  dha.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
WHERE
  dha.cancelled_flag = 'Y'

Schritte

Bei Oracle BI Cloud Connector (BICC) anmelden: Greifen Sie auf die BICC-Konsole mit Ihren Oracle Cloud Applications-Anmeldeinformationen zu. Sie müssen die erforderliche BI Administrator-Rolle besitzen, um Datenextraktionen durchzuführen.
Zu den Angeboten navigieren: Wählen Sie auf der BICC-Startseite den Link 'Manage Offerings' oder einen ähnlichen Navigationslink aus, um die verfügbaren Oracle Cloud Applications-Datenquellen anzuzeigen.
SCM-Angebot auswählen: Wählen Sie das 'Supply Chain Management'-Angebot aus. Diese Aktion lädt alle Public View Objects (PVOs), die sich auf SCM-Module wie Order Management, Procurement und Inventory beziehen.
Neuen Job erstellen: Navigieren Sie zum Abschnitt 'Manage Extract Jobs'. Erstellen Sie einen neuen Job und geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein, z.B. 'ProcessMind_Logistics_Order_Extraction'.
PVOs für die Extraktion auswählen: Verwenden Sie in der Job-Konfiguration die Suchfunktion, um jedes der erforderlichen PVOs zu finden und zu Ihrem Extraktionsset hinzuzufügen. Die PVOs sind im Abschnitt 'Query' unten aufgeführt. Sie werden jedes PVO als separaten Datenspeicher zum Job hinzufügen.
PVO-Spalten und Filter konfigurieren: Klicken Sie für jedes hinzugefügte PVO auf 'Configure', um die spezifischen Spalten auszuwählen, die für das Event Log benötigt werden. Es ist entscheidend, Datumsfilter anzuwenden, z.B. nach Erstellungsdatum oder letztem Aktualisierungsdatum, um das Datenvolumen auf einen überschaubaren Bereich, wie die letzten 3 bis 6 Monate, zu begrenzen.
Externen Speicher konfigurieren: Im Abschnitt 'Configure External Storage' geben Sie die Verbindungsdetails für Ihren Ziel-Cloud-Speicher an, z.B. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage. Hier wird BICC die extrahierten Datendateien ablegen.
Extraktionsjob planen: Legen Sie einen Zeitplan für die Ausführung des Jobs fest. Für die initiale Extraktion können Sie ihn manuell ausführen. Für die fortlaufende Überwachung können Sie ihn so planen, dass er täglich oder wöchentlich außerhalb der Spitzenzeiten läuft.
Job ausführen und überwachen: Speichern und starten Sie den Job. Überwachen Sie dessen Fortschritt über das 'Manage Extract Jobs'-Dashboard. Überprüfen Sie die Job-Historie auf Fehler oder Warnungen.
Daten kombinieren und transformieren: Nach erfolgreichem Abschluss des Jobs liefert BICC für jedes PVO eine separate CSV- oder DAT-Datei an Ihren Cloud-Speicher. Sie müssen ein separates ETL-Tool oder Skript verwenden, um diese Dateien herunterzuladen, sie zu einer einzigen Event Log-Tabelle zusammenzuführen und die Spalten in das erforderliche Format (LogisticsOrder, ActivityName, EventTime) zu mappen.
Finale Formatierung für den Upload: Stellen Sie sicher, dass die final kombinierte Datei eine einzige CSV-Datei ist. Die Spalten müssen den erforderlichen und empfohlenen Attributen entsprechen. Überprüfen Sie, dass die EventTime-Spalte ein konsistentes Timestamp-Format hat, z.B. JJJJ-MM-TT HH:MI:SS.

Konfiguration

BICC Offering: Wählen Sie 'Supply Chain Management' aus, um auf die notwendigen Datenobjekte zuzugreifen.
PVO Selection: Sie müssen mehrere PVOs auswählen, die Order Management, Procurement, Inventory, Manufacturing und Shipping abdecken, um den gesamten End-to-End-Prozess zu erfassen. Eine Liste finden Sie im Query-Bereich.
Incremental vs. Full Extract: Für die initiale Ladung wird ein vollständiger Extrakt mit einem spezifischen Datumsbereich empfohlen. Für nachfolgende Läufe konfigurieren Sie inkrementelle Extrakte basierend auf der Spalte 'Last Update Date', die in den meisten PVOs verfügbar ist, um Datenvolumen und Verarbeitungszeit zu reduzieren.
Date Range Filter: Wenden Sie immer einen Datumsfilter auf eine relevante Datumsspalte wie 'CreationDate' oder 'LastUpdateDate' für jedes PVO an. Ein Bereich von 3 bis 6 Monaten ist typisch für eine erste Analyse.
Column Selection: Um die Performance zu verbessern, extrahieren Sie nicht alle Spalten aus einem PVO. Wählen Sie nur die für die Event Log Attribute erforderlichen Spalten aus. Dies minimiert die Payload-Größe und die Extraktionsdauer.
Prerequisites: Der Benutzer, der die Extraktion durchführt, benötigt eine Rolle mit BICC-Zugriff, wie z.B. 'BIACM_ADMIN'. Die relevanten SCM-Module, einschließlich Order Management, Procurement und Shipping, müssen bereitgestellt und in Verwendung sein.

a Beispielabfrage config

The following Public View Objects (PVOs) must be selected and configured within the BI Cloud Connector extraction job. This is not a runnable script but a list of objects to add to the extraction configuration.

**Order Management PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.DooTopAM.Header` (For Customer Order Created, Order Canceled)
*   `FscmTopModelAM.DooTopAM.FulfilledLine` (For Inventory Availability Checked)

**Procurement PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmPoTopAM.ReqHeader` (For Purchase Requisition Created)
*   `FscmTopModelAM.ScmPoTopAM.PoHeader` (For Purchase Order Issued)

**Inventory and Receiving PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmRcvTopAM.RcvTransaction` (For Raw Materials Received)

**Manufacturing PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.WisTopAM.WorkOrderHeader` (For Production Scheduled, Goods Produced)

**Quality Management PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmQamTopAM.QualityInspectionResult` (For Quality Control Performed)

**Shipping and Warehouse Management PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.ShipmentLine` (For Goods Picked and Packed)
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.ShipmentHeader` (For Shipment Confirmed)
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.DeliveryTrip` (For Goods Loaded for Transport)
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.DeliveryHeader` (For Goods Unloaded at Destination, Proof of Delivery Signed)

Schritte

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python 3.6+ auf Ihrem System installiert ist, zusammen mit den requests- und pandas-Bibliotheken. Sie können diese mit pip installieren: pip install requests pandas.
Authentifizierung einrichten: Besorgen Sie sich Benutzerzugangsdaten (Benutzername und Passwort) für ein Oracle SCM Cloud Benutzerkonto, das die notwendigen Berechtigungen für den Zugriff auf die erforderlichen REST-APIs hat, wie z.B. für Sales Orders, Purchase Orders, Shipments und Work Orders.
Skript konfigurieren: Öffnen Sie das bereitgestellte Python-Skript in einem Texteditor oder einer IDE. Füllen Sie die Platzhaltervariablen am Anfang des Skripts aus, einschließlich ORACLE_SCM_HOST, USERNAME, PASSWORD, START_DATE und END_DATE.
API-Endpunkte verstehen: Das Skript ist vorkonfiguriert, um mehrere REST-API-Endpunkte abzufragen, die verschiedenen Aktivitäten der Lieferkette entsprechen. Überprüfen Sie das endpoints-Wörterbuch im Skript, um zu verstehen, welche Oracle SCM-Objekte abgefragt werden.
Skript ausführen: Führen Sie das Skript über Ihre Kommandozeile mit python your_script_name.py aus. Das Skript beginnt mit der Authentifizierung und führt sequentielle API-Aufrufe für jede definierte Aktivität durch.
API-Paginierung behandeln: Das Skript enthält eine Funktion zur automatischen Handhabung der API-Paginierung. Es führt nachfolgende Anfragen durch, wenn das hasMore-Flag in der API-Antwort auf true gesetzt ist, um sicherzustellen, dass alle Datensätze innerhalb des angegebenen Datumsbereichs abgerufen werden.
Datentransformation: Während die Daten für jede Aktivität abgerufen werden, transformiert das Skript die JSON-Antwort in ein standardisiertes Format. Es extrahiert Schlüsselfelder, ordnet sie den Event Log Spalten (LogisticsOrder, ActivityName, EventTime usw.) zu und fügt sie einer Masterliste von Events hinzu.
Umgang mit fehlenden Daten: Das Skript verwendet .get() mit Standardwerten None, um sicher auf verschachtelte JSON-Felder zuzugreifen, die möglicherweise nicht in jedem Datensatz vorhanden sind, wodurch Fehler vermieden und Nullwerte in der Ausgabe erzeugt werden, wo Daten fehlen.
Ausgabe generieren: Sobald alle API-Aufrufe abgeschlossen sind, konsolidiert das Skript die gesammelten Events in einem pandas DataFrame.
Als CSV exportieren: Das finale DataFrame wird in eine CSV-Datei namens oracle_scm_event_log.csv im selben Verzeichnis exportiert, in dem das Skript ausgeführt wird. Diese Datei ist für den direkten Upload in ein Process Mining Tool formatiert.
Überprüfen und hochladen: Öffnen Sie die generierte CSV-Datei, um die Daten auf Vollständigkeit und Korrektheit zu überprüfen. Nach der Validierung laden Sie das Event Log auf Ihre Process Mining Plattform hoch.

Konfiguration

Credentials: Ein dedizierter API-Benutzer mit Rollen wie Order Manager, Procurement Manager, Warehouse Manager und Shipping Manager ist erforderlich, um auf alle notwendigen API-Ressourcen zuzugreifen.
Date Range: Setzen Sie die Variablen START_DATE und END_DATE im Skript. Es wird empfohlen, mit einem kleineren Bereich, z.B. 3-6 Monate, zu beginnen, um das Datenvolumen und die API-Ratenbegrenzungen zu verwalten.
API Version: Das Skript verwendet die API-Version 11.13.18.05. Stellen Sie sicher, dass diese Version mit Ihrer Oracle SCM Cloud-Instanz konsistent ist, oder aktualisieren Sie die Endpunkt-URLs bei Bedarf.
Pagination Limit: Der limit-Parameter in den API-Anfragen ist auf 100 gesetzt, um die Anzahl der pro Aufruf zurückgegebenen Datensätze zu steuern. Dieser Wert kann basierend auf der Leistung und den API-Serverbeschränkungen angepasst werden.
Filters: Das Skript filtert primär nach Datum (CreationDate, LastUpdateDate). Zusätzliche Filter, wie z.B. nach BusinessUnitName oder OrganizationCode, können dem q-Parameter in den API-Aufrufen hinzugefügt werden, um den Umfang der Extraktion für spezifische Geschäftseinheiten oder juristische Einheiten einzugrenzen.
Custom Fields: Wenn Ihr Unternehmen Descriptive Flexfields (DFFs) zur Speicherung kritischer Prozessdaten verwendet, müssen Sie das Skript möglicherweise anpassen, um diese Felder in die API-Abfrage und die Datenextraktionslogik aufzunehmen.

a Beispielabfrage python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle SCM Cloud instance details
ORACLE_SCM_HOST = class="hl-string">"[Your Oracle SCM Host e.g., xyz.fa.us2.oraclecloud.com]"
USERNAME = class="hl-string">"[Your Username]"
PASSWORD = class="hl-string">"[Your Password]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Date Range for Extraction ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Format: YYYY-MM-DD
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- API Request Helper Function ---
def make_api_request(endpoint, params={}):
    class="hl-string">"""Handles authentication and pagination for Oracle SCM REST API calls."""
    all_items = []
    session = requests.Session()
    session.auth = (USERNAME, PASSWORD)
    url = fclass="hl-string">"https://{ORACLE_SCM_HOST}{endpoint}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Set default limit and offset for pagination
    params.setdefault(class="hl-string">'limit', 100)
    params.setdefault(class="hl-string">'offset', 0)
    params.setdefault(class="hl-string">'onlyData', class="hl-string">'true')

    while True:
        try:
            response = session.get(url, params=params)
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes (4xx or 5xx)
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_items.extend(items)

            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            
            params[class="hl-string">'offset'] += params[class="hl-string">'limit']

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break

    return all_items

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def extract_scm_event_log():
    events = []
    date_filter = fclass="hl-string">"LastUpdateDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"
    creation_date_filter = fclass="hl-string">"CreationDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"

    print(class="hl-string">"Fetching Sales Orders for 'Customer Order Created' and 'Order Canceled'...")
    so_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/salesOrdersForOrderHub", {class="hl-string">'q': date_filter})
    for so in so_data:
        order_number = so.get(class="hl-string">'OrderNumber')
        if not order_number: continue

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Customer Order Created
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Customer Order Created',
            class="hl-string">'EventTime': so.get(class="hl-string">'CreationDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': so.get(class="hl-string">'RequestShipDate'),
            class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None,
            class="hl-string">'ProductCategory': so.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ProductGroup'),
            class="hl-string">'SupplierName': None,
            class="hl-string">'ModeOfTransport': so.get(class="hl-string">'ShippingMethodCode'),
            class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': so.get(class="hl-string">'Status'),
            class="hl-string">'User': so.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None,
            class="hl-string">'ItemNumber': so.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ProductNumber')
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Order Canceled
        if so.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'CANCELED':
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Order Canceled',
                class="hl-string">'EventTime': so.get(class="hl-string">'LastUpdateDate'),
                class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': so.get(class="hl-string">'RequestShipDate'),
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None,
                class="hl-string">'ModeOfTransport': so.get(class="hl-string">'ShippingMethodCode'),
                class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': so.get(class="hl-string">'Status'), class="hl-string">'User': so.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

    print(class="hl-string">"Fetching Purchase Requisitions for 'Purchase Requisition Created'...")
    pr_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/purchaseRequisitions", {class="hl-string">'q': creation_date_filter})
    for pr in pr_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Linking PR to a specific sales order requires custom logic or configuration.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume a link can be inferred or is not strictly required for this event.
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': pr.get(class="hl-string">'SourceOrderNumber', class="hl-string">'[Not Linked]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder if no direct link
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Purchase Requisition Created',
            class="hl-string">'EventTime': pr.get(class="hl-string">'CreationDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None,
            class="hl-string">'SupplierName': None, class="hl-string">'ModeOfTransport': None, class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': pr.get(class="hl-string">'RequisitioningBU'),
            class="hl-string">'User': pr.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None,
            class="hl-string">'ItemNumber': pr.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ItemNumber')
        })

    print(class="hl-string">"Fetching Purchase Orders for 'Purchase Order Issued'...")
    po_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/purchaseOrders", {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"ApprovedDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"})
    for po in po_data:
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': po.get(class="hl-string">'SourceOrderNumber', class="hl-string">'[Not Linked]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder if no direct link
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Purchase Order Issued',
            class="hl-string">'EventTime': po.get(class="hl-string">'ApprovedDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None,
            class="hl-string">'SupplierName': po.get(class="hl-string">'Supplier'),
            class="hl-string">'ModeOfTransport': None,
            class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': po.get(class="hl-string">'DocumentStatus'),
            class="hl-string">'User': po.get(class="hl-string">'Buyer'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': po.get(class="hl-string">'OrderNumber'),
            class="hl-string">'ItemNumber': po.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ItemNumber')
        })

    print(class="hl-string">"Fetching Receipts for 'Raw Materials Received'...")
    rcv_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/receivingReceipts", {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"ReceiptDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"})
    for rcv in rcv_data:
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': rcv.get(class="hl-string">'OrderNumber'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming PO is the key link
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Raw Materials Received',
            class="hl-string">'EventTime': rcv.get(class="hl-string">'ReceiptDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None,
            class="hl-string">'SupplierName': rcv.get(class="hl-string">'SupplierName'), class="hl-string">'ModeOfTransport': None, 
            class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Received', class="hl-string">'User': rcv.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': rcv.get(class="hl-string">'POHeaderNumber'),
            class="hl-string">'ItemNumber': rcv.get(class="hl-string">'ItemNumber')
        })
        
    print(class="hl-string">"Fetching Work Orders for 'Production Scheduled' and 'Goods Produced'...")
    wo_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/workOrders", {class="hl-string">'q': date_filter})
    for wo in wo_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Production Scheduled
        if wo.get(class="hl-string">'ReleasedDate'):
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': wo.get(class="hl-string">'SalesOrderNumber', wo.get(class="hl-string">'WorkOrderNumber')), 
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Production Scheduled',
                class="hl-string">'EventTime': wo.get(class="hl-string">'ReleasedDate'),
                class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None,
                class="hl-string">'ModeOfTransport': None, class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': wo.get(class="hl-string">'WorkOrderStatus'),
                class="hl-string">'User': wo.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': wo.get(class="hl-string">'ProductName')
            })
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Goods Produced
        if wo.get(class="hl-string">'CompletedDate'):
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': wo.get(class="hl-string">'SalesOrderNumber', wo.get(class="hl-string">'WorkOrderNumber')),
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Produced',
                class="hl-string">'EventTime': wo.get(class="hl-string">'CompletedDate'),
                class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None,
                class="hl-string">'ModeOfTransport': None, class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': wo.get(class="hl-string">'WorkOrderStatus'),
                class="hl-string">'User': wo.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': wo.get(class="hl-string">'ProductName')
            })
            
    print(class="hl-string">"Fetching Shipments for shipping activities...")
    ship_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/shipments", {class="hl-string">'q': date_filter})
    for ship in ship_data:
        order_number = ship.get(class="hl-string">'SourceSalesOrderNumber', ship.get(class="hl-string">'ShipmentNumber'))
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities: Goods Picked and Packed (using shipment creation as proxy), Shipment Confirmed, Goods Loaded
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Picked and Packed',
            class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'CreationDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None,
            class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
            class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Packing', 
            class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'CreatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
        })
        if ship.get(class="hl-string">'ShippedDate'):
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Shipment Confirmed',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ShippedDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None,
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Shipped', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Loaded for Transport',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ShippedDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, 
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'In Transit', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Goods Unloaded at Destination (if data available)
        if ship.get(class="hl-string">'ActualArrivalDate'):
             events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Unloaded at Destination',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ActualArrivalDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, 
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Arrived', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Proof of Delivery Signed
        if ship.get(class="hl-string">'ProofOfDeliveryDate'):
             events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Proof of Delivery Signed',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ProofOfDeliveryDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, 
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ProofOfDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Delivered', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># The following activities are often implicit or require more complex queries.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we are not fetching them directly, but stubs could be added here.
    print(class="hl-string">"Skipping 'Inventory Availability Checked' and 'Quality Control Performed' due to complexity...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: To capture these, you would query order line status changes or the qualityInspections API.

    print(fclass="hl-string">"Total events extracted: {len(events)}")
    return pd.DataFrame(events)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script Execution ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    event_log_df = extract_scm_event_log()
    if not event_log_df.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by case and time for chronological order
        event_log_df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')
        event_log_df.dropna(subset=[class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
        event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
        output_file = class="hl-string">'oracle_scm_event_log.csv'
        event_log_df.to_csv(output_file, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Event log successfully saved to {output_file}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. Check your configuration and date range.")

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