Ihr Template für Produktionsplanungsdaten
Ihr Template für Produktionsplanungsdaten
- Empfohlene Attribute zur Erfassung
- Wichtige Aktivitäten zur Verfolgung
- Extraktionsanleitung für Microsoft Dynamics 365 Manufacturing
Attribute der Produktionsplanung
| Name | Beschreibung | ||
|---|---|---|---|
| Produktionsauftrag ProductionOrderNumber | Die eindeutige Kennung für einen Produktionsauftrag, die als primäre Case ID für die Verfolgung aller zugehörigen Planungs- und Ausführungsaktivitäten dient. | ||
| Beschreibung Die Produktionsauftragsnummer (Production Order Number), oft als ProdId in Microsoft Dynamics 365 bezeichnet, ist die zentrale Kennung, die alle Ereignisse, Materialien, Ressourcen und Kosten verknüpft, die mit einem spezifischen Fertigungsauftrag verbunden sind. Sie ermöglicht eine vollständige End-to-End-Analyse des Lebenszyklus der Produktionsplanung und -ausführung für eine einzelne Arbeitseinheit. Im Process Mining ist dieses Attribut unerlässlich, um zusammengehörige Ereignisse zu einem einzigen Case zusammenzufassen. Die Analyse von Prozessen nach Produktionsauftragsnummer hilft, Engpässe, Verzögerungen und Abweichungen im standardmäßigen Produktionsfluss zu identifizieren, von der ersten Erstellung und Terminierung bis zum Abschluss und der Kostenrechnung. Bedeutung Dies ist die grundlegende Case-Kennung, die entscheidend ist für die Gruppierung aller zugehörigen Ereignisse und die Rekonstruktion des End-to-End-Produktionsplanungsprozesses für die Analyse. Datenquelle Dies ist das Feld 'ProdId' in der Tabelle 'ProdTable' in Microsoft Dynamics 365 Manufacturing. Beispiele WO-000456WO-000457WO-000458 | |||
| Aktivitätsname ActivityName | Der Name des spezifischen Geschäftsereignisses oder Schritts, das im Rahmen des Produktionsplanungsprozesses aufgetreten ist. | ||
| Beschreibung Der Aktivitätsname beschreibt einen einzelnen Schritt im Lebenszyklus der Produktionsplanung, wie z.B. 'Produktionsauftrag erstellt', 'Materialien für die Produktion kommissioniert' oder 'Produktion gestartet'. Diese Aktivitäten sind die Bausteine der Prozesslandkarte. Die Analyse der Reihenfolge und Dauer dieser Aktivitäten ermöglicht die Visualisierung des Prozessflusses, die Identifizierung gängiger Pfade, die Erkennung von Nacharbeitschleifen und die Messung der in verschiedenen Phasen verbrachten Zeit. Dieses Attribut ist entscheidend, um zu verstehen, was zu jedem Zeitpunkt im Prozess geschieht. Bedeutung Dieses Attribut definiert die Prozessschritte und ermöglicht so die Erstellung einer Prozesslandkarte sowie die Analyse von Prozessfluss, Variationen und Engpässen. Datenquelle Dieser Wert wird typischerweise aus Event Logs abgeleitet oder durch die Zuordnung verschiedener Statusänderungen und Transaktionstypen in Tabellen wie 'ProdRouteTrans', 'ProdJournalBOM' und Änderungen an den Statusfeldern der 'ProdTable'. Beispiele Produktionsauftrag erstelltProduktionsauftrag freigegebenProduktion gestartetProduktion als fertig gemeldet | |||
| Ereigniszeit EventTime | Der `präzise Timestamp`, der anzeigt, wann die `Aktivität` stattfand. | ||
| Beschreibung
Im Kontext der Produktionsplanung wird dieses Bedeutung Dieser Zeitstempel ist unerlässlich für die Sortierung von Ereignissen, die Berechnung von Dauern zwischen Aktivitäten und die Durchführung jeder zeitbasierten Analyse wie Zykluszeit und Engpassidentifikation. Datenquelle Zu finden in verschiedenen Beispiele 2023-04-15T09:00:12Z2023-04-15T11:30:00Z2023-04-16T14:22:05Z | |||
| Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate | Der `Timestamp`, der angibt, wann die `Data` für dieses `Event` zuletzt aktualisiert oder aus dem Quellsystem extrahiert wurde. | ||
| Beschreibung Dieses Attribut gibt Datum und Uhrzeit des letzten Datenabzugs aus dem Quellsystem an. Es ist ein Metadatenfeld, das entscheidend ist, um die Aktualität und Gültigkeit der Analyse zu verstehen. Zu wissen, wann die Daten zuletzt aktualisiert wurden, hilft Analysten und Geschäftsbenutzern, den aus dem Process Mining Tool abgeleiteten Erkenntnissen zu vertrauen. Es klärt, ob die Dashboards Echtzeitinformationen oder Daten von einem früheren Zeitpunkt widerspiegeln, was für die operative Entscheidungsfindung wichtig ist. Bedeutung Dieses Attribut ist entscheidend für die Data Governance, da es sicherstellt, dass Benutzer die Aktualität der Daten verstehen und der Pünktlichkeit der Prozesseinblicke vertrauen können. Datenquelle Dieser Zeitstempel wird während des Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesses (ETL) generiert und auf jeden Datensatz gestempelt. Beispiele 2023-05-20T05:00:00Z2023-05-21T05:00:00Z | |||
| Quellsystem SourceSystem | Das System, aus dem die Daten extrahiert wurden. | ||
| Beschreibung Dieses Attribut identifiziert das Quellinformationssystem, aus dem die Event Daten stammen. Für diese Prozessansicht wäre der Wert durchgängig 'Microsoft Dynamics 365 Manufacturing'. In Umgebungen mit mehreren integrierten Systemen ist dieses Feld entscheidend für die Datenherkunft, die Fehlerbehebung bei Datenqualitätsproblemen und das Verständnis, wie verschiedene Systeme zum Gesamtprozess beitragen. Es sorgt für Klarheit über den Ursprung der analysierten Daten. Bedeutung Es liefert entscheidenden Kontext über die Herkunft der Datenquelle Dies ist ein statischer Wert, der während des Datenextraktions- und Transformationsprozesses hinzugefügt werden sollte, um den Ursprung des Datensatzes zu kennzeichnen. Beispiele Microsoft Dynamics 365 ManufacturingD365 F&O | |||
| Benutzer UserId | Der Identifikator des Benutzers, der die Aktivität durchgeführt hat oder dafür verantwortlich ist. | ||
| Beschreibung Die Benutzer-ID (User ID) identifiziert den Mitarbeiter oder das Systemkonto, das einen bestimmten Prozessschritt ausgeführt hat, wie z. B. die Freigabe eines Auftrags oder die Meldung des Abschlusses. Diese Information bietet Transparenz darüber, wer innerhalb des Prozesses arbeitet. Die Analyse des Prozesses nach Benutzer hilft beim Verständnis der Arbeitslastverteilung, der Identifizierung von Schulungsmöglichkeiten, dem Vergleich der Leistung zwischen Einzelpersonen oder Teams und der Untersuchung von Abweichungen, die von spezifischen Benutzern durchgeführt wurden. Sie ist auch wichtig für Compliance- und Audit-Trail-Zwecke. Bedeutung Es ermöglicht die Analyse der Datenquelle Zu finden in Feldern wie 'modifiedBy' oder 'createdBy' in verschiedenen Tabellen oder Benutzerfeldern in Beispiele j.smithm.jonesAX_BATCH_SVC | |||
| Geplantes Enddatum PlannedEndDate | Datum und Uhrzeit, zu der der Produktionsauftrag voraussichtlich abgeschlossen sein wird. | ||
| Beschreibung Das geplante Enddatum (Planned End Date) ist der von der Planungs-Engine festgelegte Soll-Fertigstellungstermin für einen Produktionsauftrag. Es berücksichtigt Betriebszeiten, Ressourcenkalender und Durchlaufzeiten, um zu prognostizieren, wann die fertigen Waren bereit sein werden. In der Prozessanalyse ist dieses Attribut entscheidend für die Bewertung der pünktlichen Fertigungsleistung. Der Vergleich des geplanten Enddatums mit dem tatsächlichen Fertigstellungs-Timestamp (aus der Aktivität 'Produktion als fertig gemeldet' oder 'Produktionsauftrag beendet') ermöglicht die Berechnung des KPI 'On-Time Production Completion Rate' und hilft, systemische Gründe für verspätete Lieferungen zu identifizieren. Bedeutung Dieses Attribut ist der Maßstab für die Messung der Pünktlichkeit von Fertigstellungsraten und die Analyse der Genauigkeit der Produktionsplanung. Datenquelle Dies ist das Feld 'SchedEnd' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele 2023-04-25T17:00:00Z2023-04-26T17:00:00Z2023-04-27T17:00:00Z | |||
| Geplantes Startdatum PlannedStartDate | Datum und Uhrzeit, zu der der Produktionsauftrag voraussichtlich beginnt. | ||
| Beschreibung Das geplante Startdatum (Planned Start Date) ist ein zentrales Ergebnis des Einplanungsprozesses und stellt den Soll-Zeitpunkt für den Beginn der Produktionsaktivitäten eines Auftrags dar. Dieses Datum wird basierend auf Materialverfügbarkeit, Ressourcenkapazität und Nachfrageterminen festgelegt. Dieses Attribut ist unerlässlich für die Analyse der Termineinhaltung. Durch den Vergleich des geplanten Startdatums mit dem tatsächlichen Startzeitpunkt der Produktion (aus dem Timestamp der Aktivität 'Produktion gestartet') können Unternehmen die Pünktlichkeit messen, Ursachen für Verzögerungen identifizieren und KPIs wie die 'Production Schedule Adherence Rate' berechnen. Bedeutung Es dient als Basis für die Messung der Termineinhaltung und die Identifizierung von Verzögerungen zwischen der Planung und dem tatsächlichen Produktionsstart. Datenquelle Dies ist das Feld 'SchedStart' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele 2023-04-18T08:00:00Z2023-04-19T08:00:00Z2023-04-20T08:00:00Z | |||
| Produktionspriorität ProductionPriority | Eine Bewertung, die die Dringlichkeit oder Priorität des Fertigungsauftrags angibt. | ||
| Beschreibung Die Produktionspriorität ist ein Feld, das von Planern und Disponenten verwendet wird, um die Arbeitsreihenfolge in der Fertigung zu steuern. Aufträge mit höherer Priorität können beschleunigt werden, was den geplanten Zeitplan für andere Aufträge potenziell stören kann. Die Analyse dieses Attributs hilft zu verstehen, wie oft Produktionspläne durch hochpriorisierte oder beschleunigte Aufträge gestört werden. Die Verfolgung von Prioritätsänderungen über den Lebenszyklus eines Auftrags kann auf Instabilität in der Nachfrage oder Planung hinweisen. Dies ist entscheidend für das 'Expedited Production Trends' Dashboard und den KPI 'Expedited Production Rate'. Bedeutung Dies hilft, die Häufigkeit und Auswirkungen von eiligen Aufträgen zu identifizieren, was auf Planungsinstabilität oder reaktives Betriebsmanagement hinweisen kann. Datenquelle Dies kann ein Standard- oder benutzerdefiniertes Feld in der 'ProdTable' sein. Die Konfiguration ist oft unternehmensspezifisch. Beispiele NormalHochDringend | |||
| Produktionstyp ProductionType | Die Klassifizierung des Produktionsauftrags, z.B. Standard, Nacharbeit oder projektbezogen. | ||
| Beschreibung Der Produktionstyp kategorisiert den Auftrag nach seinem Zweck. Zum Beispiel ist ein 'Standard'-Auftrag für die reguläre Lagerproduktion, ein 'Rework'-Auftrag dient zur Behebung von Mängeln an einem zuvor produzierten Artikel, und ein 'Project'-Auftrag ist an ein spezifisches Kundenprojekt gebunden. Dieses Attribut ist wichtig für die Erstellung vergleichbarer Analyseansichten. Der Prozess für einen Nacharbeitsauftrag unterscheidet sich naturgemäß von einem Standardauftrag. Die Segmentierung der Prozessanalyse nach Produktionstyp stellt sicher, dass Vergleiche aussagekräftig sind und hilft, die einzigartigen Herausforderungen und Abläufe jedes Typs zu verstehen. Bedeutung Dieses Attribut ermöglicht die Segmentierung der Analyse, da verschiedene Auftragstypen wie 'Standard' und 'Nacharbeit' naturgemäß unterschiedlichen Prozessen folgen und unterschiedliche Leistungserwartungen haben. Datenquelle Dies ist das Feld 'ProdType' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele StandardNacharbeitProject | |||
| Produktionswerk ProductionPlant | Der Fertigungsstandort oder das Werk, in dem der Produktionsauftrag ausgeführt wird. | ||
| Beschreibung Das Produktionswerk (Production Plant) identifiziert den physischen Standort oder die Einrichtung, die für den Fertigungsprozess verantwortlich ist. Es ist eine wichtige organisatorische Dimension zur Segmentierung und zum Vergleich der Produktionsleistung. Im Process Mining ermöglicht dieses Attribut das Benchmarking der Leistung über verschiedene Werke hinweg. Analysten können Zykluszeiten, Ressourcenauslastung und die Einhaltung von Standardprozessen zwischen Standorten vergleichen, um Best Practices zu identifizieren oder Einrichtungen zu lokalisieren, die betriebliche Verbesserungen erfordern könnten. Es ist unerlässlich für die Kapazitätsauslastungsanalyse. Bedeutung Dies ermöglicht Leistungsvergleiche und Benchmarking über verschiedene Fertigungsstandorte hinweg und hilft, Best Practices und bereichsspezifische Probleme zu identifizieren. Datenquelle Dies ist das Feld 'InventSiteId' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele SITE-ASITE-BMain-WH | |||
| Produktnummer ProductNumber | Die eindeutige Kennung für den herzustellenden Artikel. | ||
| Beschreibung Die Produktnummer, oder Artikel-ID (Item ID), spezifiziert das Fertigerzeugnis, das der Produktionsauftrag erstellen soll. Sie verknüpft den Produktionsprozess mit dem spezifischen herzustellenden Produkt, einschließlich der zugehörigen Stücklisten und Arbeitsplananweisungen. Die Analyse des Prozesses nach Produktnummer hilft, produktspezifische Variationen im Fertigungslebenszyklus aufzudecken. Es kann aufzeigen, dass bestimmte Produkte längere Zykluszeiten haben, mehr Nacharbeit erfordern oder häufiger Verzögerungen aufweisen, was wertvolle Erkenntnisse für Produkt- und Prozessingenieure liefert. Bedeutung Es ermöglicht die Analyse von Prozessvariationen basierend auf dem hergestellten Produkt und hilft, produktspezifische Datenquelle Dies ist das Feld 'ItemId' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele FG-1001FG-2050ASSY-500B | |||
| Status des Produktionsauftrags ProductionOrderStatus | Gibt den aktuellen `Lifecycle Status` des Fertigungsauftrags an. | ||
| Beschreibung Der Status des Produktionsauftrags (Production Order Status) spiegelt den Fortschritt des Auftrags im Fertigungslebenszyklus wider. Gängige Status in Dynamics 365 sind Erstellt, Kalkuliert, Eingeplant, Freigegeben, Gestartet, Als fertig gemeldet und Beendet. Dieses Attribut bietet einen Überblick darüber, wo sich jeder Auftrag zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet. Im Process Mining ist die Analyse von Statusänderungen ein primärer Weg, um Aktivitäten zu definieren und den Prozessfluss zu verstehen. Es kann verwendet werden, um nach Aufträgen in einem bestimmten Status zu filtern, die in jedem Status verbrachte Zeit zu analysieren und festzulegen, welche Aufträge blockiert oder verzögert sind. Bedeutung Dieses Attribut bietet einen Überblick über den Fortschritt eines Auftrags und ist entscheidend für die Filterung, Konformitätsprüfung und Analyse der in verschiedenen Produktionsphasen verbrachten Zeit. Datenquelle Dies ist das Feld 'ProdStatus' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele GeplantFreigegebenGestartetBeendet | |||
| Tatsächliche Menge ActualQuantity | Die Menge der erfolgreich produzierten und als fertig gemeldeten Waren für den Auftrag. | ||
| Beschreibung Die tatsächliche Menge (Actual Quantity) stellt die Anzahl der Einheiten dar, die für einen bestimmten Produktionsauftrag fertiggestellt und die Qualitätsprüfungen bestanden haben. Dieser Wert wird erfasst, wenn die Produktion als 'fertig gemeldet' wird. Dieses Attribut wird zur Analyse der Produktionsausbeute und -effizienz verwendet. Der Vergleich der tatsächlichen Menge mit der geplanten Menge hilft bei der Berechnung von Ausschussraten und dem Verständnis von Produktionsverlusten. Es ist auch eine Schlüsselkomponente der Durchsatzanalyse und der Dashboards zur Kapazitätsauslastung. Bedeutung Es ist essenziell für die Berechnung von Produktionsertrag, Ausschussquoten und dem tatsächlichen Durchsatz, was Einblicke in die Fertigungseffizienz und - Datenquelle Dieser Wert stammt oft aus dem Feld 'QtyGood' in der 'ProdTable' oder zugehörigen Journalbuchungstabellen, wenn ein Auftrag als fertig gemeldet wird. Beispiele 100985000 | |||
| Endzeit EndTime | Der präzise Zeitstempel, der angibt, wann die Aktivität abgeschlossen wurde. | ||
| Beschreibung Die Endzeit markiert den Abschluss einer bestimmten Aktivität. Während die Startzeit den Beginn angibt, ist die Endzeit erforderlich, um die tatsächliche Dauer oder Bearbeitungszeit dieses einzelnen Schritts zu verstehen. Im Process Mining ermöglicht das Vorhandensein sowohl einer Start- als auch einer Endzeit für Aktivitäten eine granularere Analyse von Wartezeit versus Bearbeitungszeit. Es hilft, zwischen der Zeit, in der an einer Aktivität aktiv gearbeitet wurde, und der Zeit, die mit dem Warten auf den Beginn des nächsten Schritts verbracht wurde, zu unterscheiden, was für eine detaillierte Engpassanalyse entscheidend ist. Bedeutung Es ermöglicht die Berechnung der Bearbeitungszeit einer Datenquelle Dies wird oft abgeleitet. Zum Beispiel könnte die Endzeit von 'Produktion gestartet' die Startzeit von 'Operation abgeschlossen' sein. In einigen Logs kann ein End-Timestamp explizit erfasst werden. Beispiele 2023-04-15T09:30:45Z2023-04-15T12:00:00Z2023-04-16T15:00:10Z | |||
| Geplante Menge PlannedQuantity | Die Menge des Artikels, die produziert werden soll. | ||
| Beschreibung Die geplante Menge (Planned Quantity) ist die Soll-Anzahl der Einheiten, die für einen bestimmten Produktionsauftrag hergestellt werden sollen. Diese Menge wird typischerweise durch die Nachfrage aus Verkaufsaufträgen, Sicherheitsbestandsanforderungen oder der Masterplanung bestimmt. Dieses Attribut dient als Basis für Leistungsmetriken wie Ausbeute und Ausschuss. Durch den Vergleich der geplanten Menge mit der tatsächlich produzierten Warenmenge können Planer die Produktionseffizienz und Materialabweichungen überwachen. Es ist ein grundlegender Datenpunkt für die Kapazitäts- und Materialbedarfsplanung. Bedeutung Dies ist die Ausgangsmenge, die zur Messung der Produktionsausbeute und Ausschussraten verwendet wird, indem sie mit der tatsächlich produzierten Menge verglichen wird. Datenquelle Dies ist das Feld 'QtySched' in der Tabelle 'ProdTable'. Beispiele 1005000250 | |||
| Materialverfügbarkeit MaterialAvailabilityStatus | Gibt an, ob die benötigten Rohmaterialien für den Fertigungsauftrag verfügbar sind. | ||
| Beschreibung Dieses Attribut verfolgt die Bereitschaft der für die Produktion benötigten Komponenten. Es kann Status wie 'Verfügbar', 'Bestellt' oder 'Mangel' widerspiegeln. Diese Information ist für Planer entscheidend, um zu verstehen, ob ein Produktionsauftrag realistisch wie geplant beginnen kann. Im Process Mining ist dieses Attribut entscheidend für die Diagnose der Hauptursachen von Produktionsstartverzögerungen. Durch die Korrelation dieses Status mit der Zeit zwischen 'Produktionsauftrag freigegeben' und 'Produktion gestartet' können Analysten den Einfluss von Materialengpässen auf die Termineinhaltung und die Gesamtzykluszeit quantifizieren. Dies unterstützt direkt das Dashboard 'Material Availability Delay Impact'. Bedeutung Dies ist entscheidend für das Verständnis und die Quantifizierung von Produktionsstartverzögerungen, die durch Materialengpässe verursacht werden, und verknüpft die Lieferkettenleistung mit der Fertigungseffizienz. Datenquelle Dieser Status ist oft kein einzelnes Feld, sondern wird durch Überprüfung der Lagerbestände für alle Artikel in der Stückliste (BOM) des Produktionsauftrags über die Tabelle 'InventSum' abgeleitet. Beispiele Vollständig verfügbarTeilweiser MangelNicht verfügbar | |||
| Produktionslinie ProductionLine | Die spezifische Produktionslinie, Arbeitsplatz oder Ressourcengruppe, die dem Produktionsauftrag zugewiesen ist. | ||
| Beschreibung Die Produktionslinie identifiziert die spezifische Maschine, Zelle oder Ressourcengruppe, die die Fertigungsvorgänge durchführen wird. Dies bietet eine granularere Detailtiefe als das Produktionswerk. Die Analyse des Prozesses nach Produktionslinie ist entscheidend für eine detaillierte Kapazitäts- und Auslastungsanalyse. Sie hilft, überlastete Arbeitsplätze zu identifizieren, die Effizienz verschiedener Linien, die dasselbe Produkt herstellen, zu vergleichen und ressourcenspezifische Engpässe aufzuzeigen, die auf Werksebene möglicherweise nicht sichtbar sind. Bedeutung Dies ermöglicht eine granulare Analyse der Ressourcenauslastung und -leistung, was hilft, überlastete Arbeitsplätze oder ineffiziente Linien zu identifizieren. Datenquelle Diese Information findet sich oft im Feld 'WrkCtrId' in den Produktionswegtransaktionen (Tabellen 'ProdRoute' oder 'ProdRouteTrans'). Beispiele LINE-01LINE-02CNC-A | |||
| Produktionsstartverzögerung ProductionStartDelay | Die verstrichene Zeit zwischen der Freigabe des Auftrags und dem tatsächlichen Produktionsstart. | ||
| Beschreibung Diese berechnete Dauer misst die Wartezeit oder Liegezeit in der Fertigung. Sie ist die Zeitdifferenz zwischen der Aktivität 'Produktionsauftrag freigegeben' und der Aktivität 'Produktion gestartet'. Dieser KPI ist entscheidend für das Dashboard 'Resource Allocation Delay Analysis', da er Verzögerungen aufzeigt, die auftreten, nachdem die Planung abgeschlossen ist und der Auftrag zur Ausführung bereitsteht. Hohe Werte können auf Probleme bei der Ressourcenverfügbarkeit, der Materialbereitstellung oder dem Informationsfluss in die Fertigung hinweisen und somit ein klares Ziel für operative Verbesserungen bieten. Bedeutung Es misst präzise die 'bereit-zum-Start'-Verzögerung und hilft, Datenquelle Dies ist eine berechnete Metrik: Timestamp('Production Started') - Timestamp('Production Order Released'). Beispiele 0d 4h 15m1d 2h 0m0d 1h 30m | |||
| Produktionszykluszeit ProductionCycleTime | Die Gesamtdauer des Produktionsauftrags von der Erstellung bis zum endgültigen Abschluss. | ||
| Beschreibung Diese Metrik misst die End-to-End-Zykluszeit für einen einzelnen Produktionsauftrag. Sie wird als Zeitdifferenz zwischen dem ersten Ereignis (typischerweise 'Produktionsauftrag erstellt') und dem letzten Ereignis (z.B. 'Produktionsauftrag beendet') für den Case berechnet. Die Produktionszykluszeit ist ein fundamentaler KPI zur Bewertung der gesamten Prozesseffizienz. Die Analyse dieser Metrik hilft, langlaufende Aufträge zu identifizieren, die durchschnittliche Zeit zur Herstellung von Produkten zu verstehen und Leistungsverbesserungen im Zeitverlauf zu verfolgen. Sie ist eine Schlüsselkennzahl für das Dashboard 'Production Performance Overview'. Bedeutung Dies ist ein kritischer KPI zur Messung der gesamten Prozesseffizienz und zur Identifizierung von Trends oder Ausreißern in der Zeit, die zur Fertigstellung eines Produktionsauftrags benötigt wird. Datenquelle Dies ist eine berechnete Metrik, die durch Subtraktion des Zeitstempels des ersten Ereignisses vom Zeitstempel des letzten Ereignisses für jede Produktionsauftragsnummer berechnet wird. Beispiele 7d 4h 30m10d 2h 15m5d 8h 0m | |||
| Pünktlicher Start ProductionScheduleAdherence | Ein boolesches Flag, das 'true' ist, wenn der Fertigungsauftrag am oder vor seinem geplanten Startdatum begonnen hat. | ||
| Beschreibung Dieses berechnete Attribut bietet einen einfachen, binären Indikator für die Termineinhaltung beim Produktionsstart. Es vergleicht den tatsächlichen Start-Timestamp (Ereignis 'Produktion gestartet') mit dem Attribut 'PlannedStartDate'. Dieser Indikator ist äußerst nützlich für die Erstellung klarer und prägnanter Dashboards und KPIs, wie z. B. der 'Production Schedule Adherence Rate'. Er ermöglicht eine einfache Filterung und Aggregation, um zu sehen, welcher Prozentsatz der Aufträge pünktlich startet und die Merkmale der verzögerten Aufträge zu analysieren, ohne dass direkte Datumsvergleiche im Analyse-Tool durchgeführt werden müssen. Bedeutung Dies vereinfacht die Berichterstellung und KPI-Berechnung für die Termineinhaltung, ermöglicht eine einfache Filterung und Aggregation von pünktlichen gegenüber verspäteten Aufträgen. Datenquelle Dies ist eine berechnete Metrik. Die Logik ist: 'Production Started' EventTime <= PlannedStartDate. Beispiele truefalsch | |||
| Qualitätsauftragsnummer QualityOrderNumber | Die Kennung für einen Qualitätskontrollauftrag, der mit dem Produktionsauftrag verknüpft ist. | ||
| Beschreibung Wenn eine Qualitätsprüfung erforderlich ist, wird in Dynamics 365 oft ein Qualitätsauftrag erstellt. Dieses Attribut verknüpft den Produktionsprozess mit dem Qualitätssicherungsprozess und erfasst die ID des zugehörigen Qualitätsauftrags. Diese Verknüpfung ermöglicht eine umfassendere End-to-End-Prozessansicht, die Schritte des Qualitätsmanagements einschließt. Sie hilft zu analysieren, wie Qualitätsprüfungen die Produktionsdurchlaufzeiten beeinflussen, Verzögerungen im Qualitätsprozess zu identifizieren und die Häufigkeit von Qualitätskontrollen für verschiedene Produkte oder Produktionslinien zu verstehen. Bedeutung Es verbindet den Produktionsprozess mit dem Qualitätssicherungsprozess und ermöglicht die Analyse, wie Qualitätsinspektionen die gesamten Datenquelle Diese Information wird in Qualitätsmanagementtabellen (z.B. 'InventQualityOrderTable') gespeichert und muss mit dem Produktionsauftrag verknüpft werden. Beispiele QO-00123QO-00124QO-00125 | |||
| Versionsnummer ProductionOrderRevisionNumber | Eine Zählung, wie oft ein Produktionsplan nach seiner ursprünglichen Erstellung angepasst wurde. | ||
| Beschreibung Dieses Attribut verfolgt die Anzahl der Revisionen oder signifikanten Änderungen, die an einem Produktionsauftrag vorgenommen wurden, wie z. B. Änderungen der Menge, Daten oder Arbeitspläne, nachdem er eingeplant oder freigegeben wurde. Eine höhere Zahl deutet auf eine größere Instabilität im Plan hin. Dies ist eine direkte Messgröße für den KPI 'Production Plan Revision Rate'. Die Analyse hilft, die Ursachen der Planungsinstabilität zu identifizieren, wie häufige Nachfrageänderungen oder ungenaue initiale Planung. Sie quantifiziert den Umfang der Nacharbeits- und Umplanungsaufwände, die oft zu Ineffizienzen führen. Bedeutung Dies misst direkt die Planungsstabilität und unterstützt den KPI 'Production Plan Revision Rate', indem es Prozesse mit übermäßigen Änderungen und Nacharbeiten hervorhebt. Datenquelle Dies ist ein abgeleitetes Attribut, das das Zählen der Vorkommen von Aktivitäten des Typs 'Produktionsauftrag angepasst' für jeden Case erfordert. Beispiele 012 | |||
Produktionsplanungsaktivitäten
| Aktivität | Beschreibung | ||
|---|---|---|---|
| Produktion als fertig gemeldet | Gibt an, dass der Fertigungsprozess für die angegebene Menge des Produkts physisch abgeschlossen ist und die fertigen Güter sich nun im Lager befinden. Dies ist ein kritisches Statusupdate, das `Inventory Transactions` auslöst. | ||
| Bedeutung Dies markiert das Ende der physischen Produktion. Es ist wesentlich für die Berechnung der pünktlichen Fertigstellungsraten, der tatsächlichen Produktionsdauer und des Durchsatzes. Datenquelle Erfasst, wenn der Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Produktion gestartet | Markiert den Beginn der physischen Produktionsarbeit für den Auftrag in der Fertigungshalle. Dies wird oft erfasst, wenn die erste Operation oder der erste Job über ein `Shop Floor Terminal` oder eine `Journal Posting` gestartet wird. | ||
| Bedeutung Diese Aktivität liefert den tatsächlichen Startzeitpunkt der Produktion, der entscheidend ist für die Berechnung von Startverzögerungen, Termineinhaltung und tatsächlichen Durchlaufzeiten. Datenquelle Erfasst, wenn der Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Produktionsauftrag beendet | Dies ist die letzte Aktivität, die den finanziellen Abschluss des Produktionsauftrags darstellt. Alle Kosten wurden kalkuliert und gebucht, und es können keine weiteren Transaktionen gegen den Auftrag vorgenommen werden. | ||
| Bedeutung Dies markiert den tatsächlichen Abschluss des Auftrags sowohl aus physischer als auch aus finanzieller Sicht. Verzögerungen zwischen 'Als fertig gemeldet' und 'Beendet' können auf Probleme in der Kostenrechnung oder bei den Finanzabschlussprozessen hinweisen. Datenquelle Dies ist die letzte Statusänderung, die erfasst wird, wenn das Feld 'ProdStatus' in der 'ProdTable' auf 'Beendet' gesetzt wird. Dies wird durch das Ausführen der Kostenberechnung und das Beenden des Auftrags ausgelöst. Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Produktionsauftrag eingeplant | Diese Aktivität markiert die Einplanung des Produktionsauftrags, die spezifische Ressourcen, Daten und Zeiten für seine Operationen zuweist. Dieser Schritt kann die Betriebsplanung oder detailliertere Auftragsplanung umfassen. | ||
| Bedeutung Die Einplanung ist entscheidend für die Kapazitätsplanung und das Ressourcenmanagement. Die Analyse der Zeit, die für die Auftragseinplanung benötigt wird, und der Zeitspanne vor der Freigabe zeigt Planungs- und Kapazitätsengpässe auf. Datenquelle Erfasst, wenn der Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Produktionsauftrag erstellt | Diese Aktivität markiert die Erstellung eines Produktionsauftrags, der die Nachfrage nach einer bestimmten Produktmenge formalisiert. Dies wird typischerweise erfasst, wenn ein geplanter Produktionsauftrag fixiert wird und so einen offiziellen Datensatz im System mit einer eindeutigen ID erstellt. | ||
| Bedeutung Dies ist das primäre Start-Ereignis für den Produktionsprozess. Die Analyse der Zeit von dieser Erstellung bis zu den nachfolgenden Schritten hilft, die gesamte Planungsdurchlaufzeit und Effizienz zu messen. Datenquelle Dieses Ereignis wird vom Erstellungs-Timestamp des Produktionsauftragsdatensatzes in der ProdTable abgeleitet. Der ursprüngliche Status ist typischerweise 'Erstellt'. Erfassen Erfassen Sie den Ereignistyp inferred | |||
| Produktionsauftrag freigegeben | Diese Aktivität signalisiert, dass der Produktionsauftrag genehmigt und zur Ausführung in der Fertigung freigegeben wurde. Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der Dokumente wie Arbeitskarten und Laufkarten freigibt. | ||
| Bedeutung Dies ist die offizielle Übergabe von der Planung zur Ausführung. Die Zeit zwischen 'Eingeplant' und 'Freigegeben' kann auf Genehmigungsverzögerungen oder letzte Prüfungen hinweisen, während die Zeit von 'Freigegeben' bis 'Gestartet' die Bereitschaft der Fertigung misst. Datenquelle Dies wird erfasst, wenn sich der Status des Produktionsauftrags in der ProdTable auf 'Freigegeben' ändert. Dies ist eine manuelle oder automatisierte Benutzeraktion. Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Materialien für die Produktion kommissioniert | Gibt an, dass die für den Fertigungsauftrag benötigten Rohmaterialien aus dem Lager entnommen und zur Verwendung bereit sind. Dieses `Event` wird bei Abschluss einer Rohmaterial-Kommissionierung oder der Buchung eines `Picking List Journals` protokolliert. | ||
| Bedeutung Diese Aktivität ist ein kritisches Tor für den Produktionsstart. Verzögerungen zwischen der Einplanung und der Materialkommissionierung deuten auf Probleme im Lagerbetrieb oder bei der Materialverfügbarkeit hin. Datenquelle Dies ist typischerweise ein explizites Ereignis, das in Lagerverwaltungstabellen (WHSWorkTable) oder Inventurjournalen (InventJournalTrans) erfasst wird und mit dem Produktionsauftrag verknüpft ist. Erfassen Erfassen Sie den Ereignistyp explicit | |||
| Produktionsauftrag angepasst | Stellt eine wesentliche Änderung des Produktionsauftrags nach dessen Freigabe dar, wie z. B. eine Mengen- oder Datumsänderung. Dieses Ereignis wird durch den Vergleich von Schlüsselfeldern vor und nach einer Änderung abgeleitet. | ||
| Bedeutung Häufige Anpassungen deuten auf Planungsinstabilität oder volatile Nachfrage hin, was zu Ineffizienzen und Nacharbeit führt. Dies hilft, die Rate und den Einfluss solcher Änderungen zu quantifizieren. Datenquelle Abgeleitet durch Analyse von Erfassen Änderungen an Schlüsselfeldern (z.B. Menge, Daten) in der Ereignistyp calculated | |||
| Produktionsauftrag kalkuliert | Stellt die Berechnung des geschätzten Material- und Kostenverbrauchs für den Produktionsauftrag dar. Dies ist ein entscheidender Planungsschritt, um sicherzustellen, dass die finanziellen und materiellen Anforderungen vor der Fortsetzung verstanden werden. | ||
| Bedeutung Verzögerungen bei der Schätzung können ein erheblicher Datenquelle Dies wird erfasst, wenn sich der Status des Produktionsauftrags in der ProdTable auf 'Kalkuliert' ändert. Dies wird ausgelöst, indem ein Benutzer die Funktion 'Kalkulieren' für den Auftrag ausführt. Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Produktionsauftrag storniert | Stellt die Stornierung eines Produktionsauftrags vor dessen Abschluss dar. Dies ist ein alternatives, erfolgloses Ende des Prozesses. | ||
| Bedeutung Das Nachverfolgen von Stornierungen hilft, Gründe für Prozessfehler wie Nachfrageänderungen oder Planungsfehler zu identifizieren. Hohe Stornierungsraten können auf systemische Probleme hinweisen. Datenquelle Dies ist ein alternativer Endzustand, der aus einer Statusänderung abgeleitet wird. Der genaue Status kann variieren, beinhaltet aber oft das Zurücksetzen des Auftragsstatus auf einen vorherigen Zustand und die Markierung als storniert. Erfassen Einen Statuswechsel erkennen, der eine Stornierung anzeigt. Dies kann eine spezifische Systemanalyse zur Identifizierung erfordern. Ereignistyp inferred | |||
| Qualitätsauftrag generiert | Ein Qualitätsauftrag wurde erstellt, um die Ausgabe des Fertigungsauftrags zu prüfen. Dieses `Event` kennzeichnet den Beginn des Qualitätssicherungsprozesses für die produzierten Waren. | ||
| Bedeutung Die Verfolgung des Qualitätsprozesses ist entscheidend, um die gesamte Durchlaufzeit zu verstehen. Verzögerungen bei der Qualitätsprüfung können den Versand oder die Weiterverarbeitung von Waren verhindern. Datenquelle Dies ist ein explizites Ereignis, das auf der Erstellung eines Datensatzes in der InventQualityOrderTable basiert, der den Quell-Produktionsauftrag referenziert. Erfassen Erfassen Sie den Ereignistyp explicit | |||
| Qualitätsprüfung bestanden | Stellt den erfolgreichen Abschluss und die Validierung eines Qualitätsauftrags im Zusammenhang mit dem Produktionslauf dar. Dies bestätigt, dass die produzierten Artikel die erforderlichen Qualitätsstandards erfüllen. | ||
| Bedeutung Dies ist ein wichtiger Meilenstein im Qualitätsprozess. Die Dauer zwischen der Generierung des Qualitätsauftrags und dem Bestehen der Inspektion verdeutlicht die Effizienz des QA-Teams. Datenquelle Abgeleitet von einer Statusänderung des Erfassen Den Ereignistyp inferred | |||
| Vorgang abgeschlossen | Diese Aktivität signalisiert den Abschluss eines einzelnen Fertigungsvorgangs oder -schritts im Produktionsweg. Ein Produktionsauftrag wird typischerweise mehrere solcher Ereignisse aufweisen. | ||
| Bedeutung Die Analyse der Zeit zwischen den Operationen hilft, Datenquelle Dies ist ein explizites Ereignis, das aus der Buchung von Arbeitsgangkartenjournalen (ProdJournalRoute) für jeden Vorgang erfasst wird und den Abschluss dieses Schritts anzeigt. Erfassen Erfassen Sie den Ereignistyp explicit | |||
Extraktionsleitfäden
Schritte
- Zum Arbeitsbereich Datenmanagement navigieren: Melden Sie sich bei Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations an. Verwenden Sie die Suchleiste, um den Arbeitsbereich
Data managementzu finden und dorthin zu navigieren. - Neues Exportprojekt erstellen: Wählen Sie im Arbeitsbereich die Kachel
Export, um ein neues Datenexportprojekt zu erstellen. Geben Sie dem Projekt einen aussagekräftigen Namen, z.B.ProcessMind_Production_Orders. - Exportdateiformat auswählen: Wählen Sie in der Projektkonfiguration das gewünschte Datenformat für den Export, z.B. CSV oder Excel. Legen Sie die Option
Entityfest und geben Sie die Formatdetails an. CSV wird für Performance und Kompatibilität empfohlen. - Erforderliche Datenentitäten hinzufügen: Fügen Sie dem Projekt die notwendigen Datenentitäten hinzu, um alle Fertigungsauftragsereignisse zu erfassen. Sie müssen jede der folgenden Entitäten hinzufügen:
Production orders,Production order route transactions,Inventory quality ordersundProduction picking list journal lines. Stellen Sie für jede Entität sicher, dass Sie alle relevanten Felder auswählen, wie im Abfrageabschnitt beschrieben. - Datenfilter anwenden: Verwenden Sie für jede Entität die Option
Filter, um den Datenexport einzugrenzen. Filtern Sie mindestens nachCompany, um die korrekte juristische Person auszuwählen. Es wird dringend empfohlen, einen Datumsbereichsfilter auf ein Schlüsselfelddatum, wie dasCreation dateder EntitätProduction orders, anzuwenden, um das Datenvolumen auf einen überschaubaren Zeitraum, z.B. die letzten 6 Monate, zu begrenzen. - Inkrementelle Exporte konfigurieren (Optional): Für die laufende Analyse konfigurieren Sie das Projekt für inkrementelle Exporte. Dies kann durch die Verfolgung von Änderungen an den Quellentitäten erfolgen, wodurch Sie nur neue oder geänderte Datensätze seit dem letzten Export extrahieren können, was die Exportzeit erheblich reduziert.
- Exportauftrag ausführen: Sobald das Projekt konfiguriert ist, starten Sie den Export, indem Sie im Aktionsbereich auf
Exportklicken. Sie können ihn sofort ausführen oder als wiederkehrenden Batch-Job planen. - Exportierte Dateien herunterladen: Nachdem der Exportauftrag erfolgreich abgeschlossen wurde, navigieren Sie zum Auftragsverlauf. Laden Sie das Paket herunter, das eine ZIP-Datei mit separaten Datendateien für jede von Ihnen inkludierte Entität ist.
- Daten in einen Event Log umwandeln: Die exportierten Dateien stellen Rohdaten von Tabellen dar, keinen formatierten
Event Log. Sie müssen ein externes Tool (wie ein Python-Skript, Power Query in Excel/Power BI oder ein ETL-Tool) verwenden, um die Daten aus diesen Dateien zu verarbeiten und zu kombinieren. Die im Abfrageabschnitt beschriebene Transformationslogik muss angewendet werden, um die Datums- und Statusfelder der verschiedenen Entitäten in eine einzigeEvent Log-Datei mit einer Zeile proActivityzu überführen. - Strukturierung des finalen Event Logs: Stellen Sie sicher, dass die final transformierte CSV-Datei die erforderlichen Spalten enthält:
ProductionOrderNumber,ActivityName,EventTime,SourceSystemundLastDataUpdate, zusammen mit allen empfohlenenAttributes. Die Datei sollte mit einer Kopfzeile formatiert und zumUploadinProcessMindbereit sein.
Konfiguration
- Wesentliche Datenentitäten: Der Kern dieser Extraktion basiert auf dem Export mehrerer Entitäten und deren späterer Verknüpfung. Die primären Entitäten sind
Production orders(ProdTable),Production order route transactions(ProdRouteTrans) undInventory quality orders(InventQualityOrderTable). - Datumsbereichsfilterung: Um das Datenvolumen zu steuern, wenden Sie immer einen Datumsfilter an. Es hat sich bewährt, die Entität
Production ordersnach demCreation date(CREATEDDATETIME) der letzten 3 bis 6 Monate zu filtern. Dies stellt sicher, dass Sie vollständige, aktuelle Prozesse erfassen, ohne das System zu überlasten. - Unternehmensfilter: Es ist entscheidend, einen Filter für das spezifische Unternehmen oder die juristische Person festzulegen, die Sie analysieren möchten. Dies erfolgt über die Option
Filterfür jede Entität innerhalb des Exportprojekts. - Vollständiger vs. inkrementeller Push: Für die erste Extraktion ist ein vollständiger Push erforderlich. Für nachfolgende Updates wird dringend empfohlen, die Änderungsnachverfolgung (Change Tracking) für die Entitäten zu konfigurieren und inkrementelle Exporte durchzuführen, um die Performance zu verbessern und die Datenlast zu reduzieren.
- Voraussetzungen: Der Benutzer, der den Export durchführt, muss über entsprechende Sicherheitsrollen verfügen, typischerweise einschließlich
Data management administratoroder einer Rolle mit Berechtigungen zum Zugriff auf die erforderlichen Datenentitäten.
a Beispielabfrage config
/*
This is not a runnable script but a configuration and transformation plan for the Dynamics 365 Data Management Framework.
**Step 1: Configure the Export Project**
Export the following entities with the specified fields:
1. **Entity: Production orders (ProdTable)**
* `ProductionOrderNumber` (PRODID)
* `ProductionOrderStatus` (PRODSTATUS)
* `CreationDate` (CREATEDDATETIME)
* `LastUpdateDateStatusEstimate` (LASTUPDATEDATESTATUSESTIMATE)
* `LastUpdateDateStatusScheduled` (LASTUPDATEDATESTATUSSCHEDULED)
* `ReleaseDate` (RELEASEDATETIME)
* `StartDate` (STARTEDDATETIME)
* `ReportedFinishedDate` (REPORTEDFINISHEDDATETIME)
* `LastUpdateDateStatusEnded` (LASTUPDATEDATESTATUSENDED)
* `ModifiedDateTime` (MODIFIEDDATETIME)
* `CreatedByUser` (CREATEDBY)
* `ProductionSite` (INVENTSITEID)
* `ProductNumber` (ITEMID)
* `ProductionType` (PRODTYPE)
* `Quantity` (QTYsched)
* `ActualQuantity` (QTYCALC)
* `DeliveryDate` (DLVDATE)
2. **Entity: Production order route transactions (ProdRouteTrans)**
* `ProductionOrderNumber` (PRODID)
* `OperationNumber` (OPRNUM)
* `TransactionDate` (TRANSDATE)
* `TransactionTime` (TRANSTIME)
* `CreatedDateTime` (CREATEDDATETIME)
* `CreatedByUser` (CREATEDBY)
3. **Entity: Inventory quality orders (InventQualityOrderTable)**
* `QualityOrderNumber` (INVENTQUALITYORDERID)
* `ReferenceType` (REFTYPE)
* `ReferenceNumber` (PRODID)
* `QualityOrderStatus` (STATUS)
* `CreationDate` (CREATEDDATETIME)
* `ModifiedDateTime` (MODIFIEDDATETIME)
4. **Entity: Production picking list journal lines (ProdJournalBOM)**
* `JournalId` (JOURNALID)
* `ProductionOrderNumber` (PRODID)
* `PostedDateTime` (POSTEDDATETIME)
* `CreatedByUser` (CREATEDBY)
**Step 2: Apply Transformation Logic (Post-Export)**
Use a script or ETL tool to transform the exported files into a single event log CSV. For each row in the source files, generate events as described below.
*/
-- Production Order Created
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Created' AS ActivityName,
CREATEDDATETIME AS EventTime,
PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
DLVDATE AS PlannedStartDate,
-- [Logic to calculate PlannedEndDate] AS PlannedEndDate,
CREATEDBY AS UserId,
INVENTSITEID AS ProductionPlant,
ITEMID AS ProductNumber,
PRODTYPE AS ProductionType,
QTYCALC AS ActualQuantity,
-- [Your field for Production Priority] AS ProductionPriority
FROM ProdTable
WHERE CREATEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Estimated
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Estimated' AS ActivityName,
LASTUPDATEDATESTATUSESTIMATE AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE LASTUPDATEDATESTATUSESTIMATE IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Scheduled
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Scheduled' AS ActivityName,
LASTUPDATEDATESTATUSSCHEDULED AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE LASTUPDATEDATESTATUSSCHEDULED IS NOT NULL
UNION ALL
-- Materials Picked For Production (based on the first picking list journal posting)
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Materials Picked For Production' AS ActivityName,
MIN(POSTEDDATETIME) AS EventTime, -- Use the earliest posting time for a given order
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdJournalBOM
WHERE POSTEDDATETIME IS NOT NULL
GROUP BY PRODID
UNION ALL
-- Production Order Released
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Released' AS ActivityName,
RELEASEDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE RELEASEDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Adjusted (inferred from modification after release)
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Adjusted' AS ActivityName,
MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE MODIFIEDDATETIME > RELEASEDATETIME AND PRODSTATUS NOT IN ('Ended', 'Cancelled') -- Example logic
UNION ALL
-- Production Started
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Started' AS ActivityName,
STARTEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE STARTEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Operation Completed
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Operation Completed' AS ActivityName,
CREATEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable linked on PRODID...
FROM ProdRouteTrans
WHERE CREATEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Reported As Finished
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Reported As Finished' AS ActivityName,
REPORTEDFINISHEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE REPORTEDFINISHEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Quality Order Generated
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Quality Order Generated' AS ActivityName,
CREATEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable linked on PRODID...
FROM InventQualityOrderTable
WHERE REFTYPE = 'Production' AND CREATEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Quality Inspection Passed
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Quality Inspection Passed' AS ActivityName,
MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable linked on PRODID...
FROM InventQualityOrderTable
WHERE REFTYPE = 'Production' AND STATUS = 'Pass' AND MODIFIEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Ended
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Ended' AS ActivityName,
LASTUPDATEDATESTATUSENDED AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE LASTUPDATEDATESTATUSENDED IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Cancelled
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Cancelled' AS ActivityName,
MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE PRODSTATUS = 'Stopped' -- Or the equivalent 'Cancelled' status enum value in your system Schritte
- BYOD in Dynamics 365 konfigurieren: Stellen Sie sicher, dass die Funktion 'Bring your own database' in Ihrer Dynamics 365 for Finance and Operations Umgebung konfiguriert ist. Dies beinhaltet die Einrichtung einer Azure SQL Database und die Konfiguration des Datenexports aus Dynamics 365.
- Erforderliche Entitäten veröffentlichen: Navigieren Sie im 'Data management'-Arbeitsbereich zu 'Data entities'. Suchen und veröffentlichen Sie die folgenden Schlüsselentitäten in Ihrer BYOD-Datenbank: ProdTable, ProdRouteTrans, InventPickingListJour und InventQualityOrderTable. Stellen Sie sicher, dass sie für den wiederkehrenden Export konfiguriert sind.
- Datensynchronisation überprüfen: Bestätigen Sie, dass die Daten der veröffentlichten Entitäten erfolgreich und regelmäßig mit Ihrer Ziel-Azure SQL Database synchronisiert werden. Überprüfen Sie den Exportauftragsverlauf auf Fehler.
- Verbindung zur BYOD-Datenbank herstellen: Verwenden Sie einen SQL-Client, wie SQL Server Management Studio (SSMS) oder Azure Data Studio, um eine Verbindung zur Azure SQL Database herzustellen, in der Ihre Dynamics 365 Daten liegen.
- SQL-Abfrage vorbereiten: Öffnen Sie ein neues Abfragefenster. Kopieren Sie die vollständige SQL-Abfrage aus diesem Dokument.
- Abfrageparameter festlegen: Suchen Sie in der Abfrage die Platzhaltervariablen. Ersetzen Sie '{StartDate}', '{EndDate}' und '{CompanyCode}' durch den gewünschten Datumsbereich und die DataAreaId des spezifischen Unternehmens, das Sie analysieren möchten.
- Abfrage ausführen: Führen Sie die geänderte SQL-Abfrage für die BYOD-Datenbank aus. Die Ausführungszeit variiert je nach Datenvolumen und dem angegebenen Datumsbereich.
- Ergebnisse überprüfen: Nach Abschluss der Abfrage überprüfen Sie die Ausgabe, um sicherzustellen, dass sie die erwarteten Spalten und Daten für alle extrahierten
Activitiesenthält. Das Ergebnis ist derEvent Log. - Event Log exportieren: Exportieren Sie die Abfrageergebnisse in eine CSV-Datei. Die meisten SQL-Clients verfügen über eine integrierte Funktion, um Ergebnisse direkt in eine Datei zu speichern.
- Formatierung für ProcessMind: Stellen Sie sicher, dass die exportierte CSV-Datei eine UTF-8-Kodierung hat und dass die Spaltenüberschriften den von
ProcessMindbenötigtenAttribute-Namen wieCaseId,ActivityundTimestampentsprechen. Die bereitgestellte Abfrage verwendet bereits die korrekten Aliasnamen.
Konfiguration
- Wesentliche Datenentitäten: Die Abfrage basiert hauptsächlich auf den folgenden Entitäten, die in Ihre BYOD-Instanz exportiert werden:
PRODTABLE: Enthält die Hauptinformationen und den Status des Fertigungsauftragskopfs.PRODROUTETRANS: Liefert Details zu einzelnen Fertigungsvorgängen und deren Abschluss.INVENTPICKINGLISTJOUR: Protokolliert die Materialentnahme für Fertigungsaufträge.INVENTQUALITYORDERTABLE: Verfolgt qualitätssichernde Aufträge, die mit der Produktion verknüpft sind.
- Datumsbereich: Es wird empfohlen, mit einem begrenzten Datumsbereich, z.B. 3 bis 6 Monate Daten, zu beginnen, um eine handhabbare Abfrage-Performance zu gewährleisten. Die Abfrage verwendet das Erstellungsdatum des Fertigungsauftrags (
CREATEDDATETIMEausPRODTABLE) zur Filterung. - Firmencode-Filter: Das Feld
DATAREAIDwird verwendet, um Daten für eine spezifische juristische Person oder Firma zu filtern. Sie müssen den Platzhalter'{CompanyCode}'durch die relevante ID, z.B. 'usmf', ersetzen. - Voraussetzungen: Diese Methode erfordert Systemadministratorzugriff auf Dynamics 365 Finance and Operations zur Konfiguration von BYOD und Contributor-Berechtigungen auf der Azure SQL Database zur Ausführung von Abfragen.
- Performance: Bei sehr großen Datensätzen, die mehrere Jahre oder Unternehmen umfassen, sollten Sie die Abfrage außerhalb der Spitzenzeiten ausführen. Sie können die Extraktion auch in kleinere Zeiträume aufteilen und die Ergebnisse später kombinieren.
a Beispielabfrage sql
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Created' AS ActivityName,
p.CREATEDDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.CREATEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYCALC AS ActualQuantity, -- Using calculated quantity at creation
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Estimated' AS ActivityName,
p.COSTCALCDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYCALC AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.COSTCALCDATETIME IS NOT NULL AND p.PRODSTATUS >= 2 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Scheduled' AS ActivityName,
p.SCHEDDATE AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYCALC AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.SCHEDDATE IS NOT NULL AND p.PRODSTATUS >= 3 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Materials Picked For Production' AS ActivityName,
pl.LEDGERVOUCHERPOSTEDDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
pl.CREATEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM INVENTPICKINGLISTJOUR pl
JOIN PRODTABLE p ON pl.INVENTREFID = p.PRODID AND pl.DATAREAID = p.DATAREAID
WHERE pl.LEDGERVOUCHERPOSTEDDATETIME IS NOT NULL AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Released' AS ActivityName,
p.RELEASEDATE AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.RELEASEDATE IS NOT NULL AND p.PRODSTATUS >= 4 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Adjusted' AS ActivityName,
p.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.RELEASEDATE IS NOT NULL AND p.MODIFIEDDATETIME > p.RELEASEDATE AND p.PRODSTATUS IN (4, 5) AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Started' AS ActivityName,
p.STARTEDUPDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.STARTEDUPDATETIME IS NOT NULL AND p.PRODSTATUS >= 5 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
prt.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Operation Completed' AS ActivityName,
prt.TRANSDATE AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
prt.CREATEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODROUTETRANS prt
JOIN PRODTABLE p ON prt.PRODID = p.PRODID AND prt.DATAREAID = p.DATAREAID
WHERE prt.POSTINGTYPE = 8 AND prt.TRANSDATE IS NOT NULL AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Reported As Finished' AS ActivityName,
p.LASTUPDDATEPRINT AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.PRODSTATUS = 6 AND p.LASTUPDDATEPRINT IS NOT NULL AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Quality Order Generated' AS ActivityName,
qo.CREATEDDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
qo.CREATEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM INVENTQUALITYORDERTABLE qo
JOIN PRODTABLE p ON qo.INVENTREFID = p.PRODID AND qo.DATAREAID = p.DATAREAID
WHERE qo.INVENTREFTYPE = 9 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Quality Inspection Passed' AS ActivityName,
qo.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
qo.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM INVENTQUALITYORDERTABLE qo
JOIN PRODTABLE p ON qo.INVENTREFID = p.PRODID AND qo.DATAREAID = p.DATAREAID
WHERE qo.INVENTREFTYPE = 9 AND qo.STATUS = 2 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Ended' AS ActivityName,
p.LASTUPDDATEPRINT AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.PRODSTATUS = 7 AND p.LASTUPDDATEPRINT IS NOT NULL AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'
UNION ALL
SELECT
p.PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Cancelled' AS ActivityName,
p.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
'Dynamics 365 BYOD' AS SourceSystem,
GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
p.PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
p.SCHEDSTART AS PlannedStartDate,
p.SCHEDEND AS PlannedEndDate,
p.MODIFIEDBY AS UserId,
p.INVENTSITEID AS ProductionPlant,
p.ITEMID AS ProductNumber,
p.PRODTYPE AS ProductionType,
p.QTYGOOD AS ActualQuantity,
p.PRODPRIO AS ProductionPriority
FROM PRODTABLE p
WHERE p.PRODSTATUS = 0 AND p.CREATEDDATETIME >= '{StartDate}' AND p.CREATEDDATETIME <= '{EndDate}' AND p.DATAREAID = '{CompanyCode}'; Schritte
- Zum Arbeitsbereich Datenmanagement navigieren: Melden Sie sich bei Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations an. Verwenden Sie die Suchleiste, um den Arbeitsbereich
Data managementzu finden und dorthin zu navigieren. - Neues Exportprojekt erstellen: Wählen Sie im Arbeitsbereich die Kachel
Export, um ein neues Datenexportprojekt zu erstellen. Geben Sie dem Projekt einen aussagekräftigen Namen, z.B.ProcessMind_Production_Orders. - Exportdateiformat auswählen: Wählen Sie in der Projektkonfiguration das gewünschte Datenformat für den Export, z.B. CSV oder Excel. Legen Sie die Option
Entityfest und geben Sie die Formatdetails an. CSV wird für Performance und Kompatibilität empfohlen. - Erforderliche Datenentitäten hinzufügen: Fügen Sie dem Projekt die notwendigen Datenentitäten hinzu, um alle Fertigungsauftragsereignisse zu erfassen. Sie müssen jede der folgenden Entitäten hinzufügen:
Production orders,Production order route transactions,Inventory quality ordersundProduction picking list journal lines. Stellen Sie für jede Entität sicher, dass Sie alle relevanten Felder auswählen, wie im Abfrageabschnitt beschrieben. - Datenfilter anwenden: Verwenden Sie für jede Entität die Option
Filter, um den Datenexport einzugrenzen. Filtern Sie mindestens nachCompany, um die korrekte juristische Person auszuwählen. Es wird dringend empfohlen, einen Datumsbereichsfilter auf ein Schlüsselfelddatum, wie dasCreation dateder EntitätProduction orders, anzuwenden, um das Datenvolumen auf einen überschaubaren Zeitraum, z.B. die letzten 6 Monate, zu begrenzen. - Inkrementelle Exporte konfigurieren (Optional): Für die laufende Analyse konfigurieren Sie das Projekt für inkrementelle Exporte. Dies kann durch die Verfolgung von Änderungen an den Quellentitäten erfolgen, wodurch Sie nur neue oder geänderte Datensätze seit dem letzten Export extrahieren können, was die Exportzeit erheblich reduziert.
- Exportauftrag ausführen: Sobald das Projekt konfiguriert ist, starten Sie den Export, indem Sie im Aktionsbereich auf
Exportklicken. Sie können ihn sofort ausführen oder als wiederkehrenden Batch-Job planen. - Exportierte Dateien herunterladen: Nachdem der Exportauftrag erfolgreich abgeschlossen wurde, navigieren Sie zum Auftragsverlauf. Laden Sie das Paket herunter, das eine ZIP-Datei mit separaten Datendateien für jede von Ihnen inkludierte Entität ist.
- Daten in einen Event Log umwandeln: Die exportierten Dateien stellen Rohdaten von Tabellen dar, keinen formatierten
Event Log. Sie müssen ein externes Tool (wie ein Python-Skript, Power Query in Excel/Power BI oder ein ETL-Tool) verwenden, um die Daten aus diesen Dateien zu verarbeiten und zu kombinieren. Die im Abfrageabschnitt beschriebene Transformationslogik muss angewendet werden, um die Datums- und Statusfelder der verschiedenen Entitäten in eine einzigeEvent Log-Datei mit einer Zeile proActivityzu überführen. - Strukturierung des finalen Event Logs: Stellen Sie sicher, dass die final transformierte CSV-Datei die erforderlichen Spalten enthält:
ProductionOrderNumber,ActivityName,EventTime,SourceSystemundLastDataUpdate, zusammen mit allen empfohlenenAttributes. Die Datei sollte mit einer Kopfzeile formatiert und zumUploadinProcessMindbereit sein.
Konfiguration
- Wesentliche Datenentitäten: Der Kern dieser Extraktion basiert auf dem Export mehrerer Entitäten und deren späterer Verknüpfung. Die primären Entitäten sind
Production orders(ProdTable),Production order route transactions(ProdRouteTrans) undInventory quality orders(InventQualityOrderTable). - Datumsbereichsfilterung: Um das Datenvolumen zu steuern, wenden Sie immer einen Datumsfilter an. Es hat sich bewährt, die Entität
Production ordersnach demCreation date(CREATEDDATETIME) der letzten 3 bis 6 Monate zu filtern. Dies stellt sicher, dass Sie vollständige, aktuelle Prozesse erfassen, ohne das System zu überlasten. - Unternehmensfilter: Es ist entscheidend, einen Filter für das spezifische Unternehmen oder die juristische Person festzulegen, die Sie analysieren möchten. Dies erfolgt über die Option
Filterfür jede Entität innerhalb des Exportprojekts. - Vollständiger vs. inkrementeller Push: Für die erste Extraktion ist ein vollständiger Push erforderlich. Für nachfolgende Updates wird dringend empfohlen, die Änderungsnachverfolgung (Change Tracking) für die Entitäten zu konfigurieren und inkrementelle Exporte durchzuführen, um die Performance zu verbessern und die Datenlast zu reduzieren.
- Voraussetzungen: Der Benutzer, der den Export durchführt, muss über entsprechende Sicherheitsrollen verfügen, typischerweise einschließlich
Data management administratoroder einer Rolle mit Berechtigungen zum Zugriff auf die erforderlichen Datenentitäten.
a Beispielabfrage config
/*
This is not a runnable script but a configuration and transformation plan for the Dynamics 365 Data Management Framework.
**Step 1: Configure the Export Project**
Export the following entities with the specified fields:
1. **Entity: Production orders (ProdTable)**
* `ProductionOrderNumber` (PRODID)
* `ProductionOrderStatus` (PRODSTATUS)
* `CreationDate` (CREATEDDATETIME)
* `LastUpdateDateStatusEstimate` (LASTUPDATEDATESTATUSESTIMATE)
* `LastUpdateDateStatusScheduled` (LASTUPDATEDATESTATUSSCHEDULED)
* `ReleaseDate` (RELEASEDATETIME)
* `StartDate` (STARTEDDATETIME)
* `ReportedFinishedDate` (REPORTEDFINISHEDDATETIME)
* `LastUpdateDateStatusEnded` (LASTUPDATEDATESTATUSENDED)
* `ModifiedDateTime` (MODIFIEDDATETIME)
* `CreatedByUser` (CREATEDBY)
* `ProductionSite` (INVENTSITEID)
* `ProductNumber` (ITEMID)
* `ProductionType` (PRODTYPE)
* `Quantity` (QTYsched)
* `ActualQuantity` (QTYCALC)
* `DeliveryDate` (DLVDATE)
2. **Entity: Production order route transactions (ProdRouteTrans)**
* `ProductionOrderNumber` (PRODID)
* `OperationNumber` (OPRNUM)
* `TransactionDate` (TRANSDATE)
* `TransactionTime` (TRANSTIME)
* `CreatedDateTime` (CREATEDDATETIME)
* `CreatedByUser` (CREATEDBY)
3. **Entity: Inventory quality orders (InventQualityOrderTable)**
* `QualityOrderNumber` (INVENTQUALITYORDERID)
* `ReferenceType` (REFTYPE)
* `ReferenceNumber` (PRODID)
* `QualityOrderStatus` (STATUS)
* `CreationDate` (CREATEDDATETIME)
* `ModifiedDateTime` (MODIFIEDDATETIME)
4. **Entity: Production picking list journal lines (ProdJournalBOM)**
* `JournalId` (JOURNALID)
* `ProductionOrderNumber` (PRODID)
* `PostedDateTime` (POSTEDDATETIME)
* `CreatedByUser` (CREATEDBY)
**Step 2: Apply Transformation Logic (Post-Export)**
Use a script or ETL tool to transform the exported files into a single event log CSV. For each row in the source files, generate events as described below.
*/
-- Production Order Created
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Created' AS ActivityName,
CREATEDDATETIME AS EventTime,
PRODSTATUS AS ProductionOrderStatus,
DLVDATE AS PlannedStartDate,
-- [Logic to calculate PlannedEndDate] AS PlannedEndDate,
CREATEDBY AS UserId,
INVENTSITEID AS ProductionPlant,
ITEMID AS ProductNumber,
PRODTYPE AS ProductionType,
QTYCALC AS ActualQuantity,
-- [Your field for Production Priority] AS ProductionPriority
FROM ProdTable
WHERE CREATEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Estimated
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Estimated' AS ActivityName,
LASTUPDATEDATESTATUSESTIMATE AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE LASTUPDATEDATESTATUSESTIMATE IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Scheduled
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Scheduled' AS ActivityName,
LASTUPDATEDATESTATUSSCHEDULED AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE LASTUPDATEDATESTATUSSCHEDULED IS NOT NULL
UNION ALL
-- Materials Picked For Production (based on the first picking list journal posting)
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Materials Picked For Production' AS ActivityName,
MIN(POSTEDDATETIME) AS EventTime, -- Use the earliest posting time for a given order
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdJournalBOM
WHERE POSTEDDATETIME IS NOT NULL
GROUP BY PRODID
UNION ALL
-- Production Order Released
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Released' AS ActivityName,
RELEASEDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE RELEASEDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Adjusted (inferred from modification after release)
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Adjusted' AS ActivityName,
MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE MODIFIEDDATETIME > RELEASEDATETIME AND PRODSTATUS NOT IN ('Ended', 'Cancelled') -- Example logic
UNION ALL
-- Production Started
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Started' AS ActivityName,
STARTEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE STARTEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Operation Completed
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Operation Completed' AS ActivityName,
CREATEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable linked on PRODID...
FROM ProdRouteTrans
WHERE CREATEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Reported As Finished
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Reported As Finished' AS ActivityName,
REPORTEDFINISHEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE REPORTEDFINISHEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Quality Order Generated
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Quality Order Generated' AS ActivityName,
CREATEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable linked on PRODID...
FROM InventQualityOrderTable
WHERE REFTYPE = 'Production' AND CREATEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Quality Inspection Passed
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Quality Inspection Passed' AS ActivityName,
MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable linked on PRODID...
FROM InventQualityOrderTable
WHERE REFTYPE = 'Production' AND STATUS = 'Pass' AND MODIFIEDDATETIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Ended
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Ended' AS ActivityName,
LASTUPDATEDATESTATUSENDED AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE LASTUPDATEDATESTATUSENDED IS NOT NULL
UNION ALL
-- Production Order Cancelled
SELECT
PRODID AS ProductionOrderNumber,
'Production Order Cancelled' AS ActivityName,
MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
-- Other attributes from ProdTable...
FROM ProdTable
WHERE PRODSTATUS = 'Stopped' -- Or the equivalent 'Cancelled' status enum value in your system