> Kontinuierliche Prozessverbesserung > Produktionsplanung > Plex Smart Manufacturing > Daten Template

Ihr Datentemplate für die Produktionsplanung

Plex Smart Manufacturing

← Zurück zum Leitfaden zur Prozessverbesserung

Attribute der Produktionsplanung (22) Aktivitäten der Produktionsplanung (16) Anleitungen zur Datenextraktion (2)

Ihr Datentemplate für die Produktionsplanung

Dieses Template zeigt Ihnen, wie Sie die passenden Daten für die Optimierung Ihrer Produktionsplanung erfassen. Es beschreibt die erforderlichen Attribute und wichtigen Aktivitäten und gibt praktische Hinweise dazu, wie Sie diese Informationen aus Ihren Quellsystemen extrahieren. So stellen Sie sicher, dass alle Daten für eine aussagekräftige Prozessanalyse und Verbesserungen vorliegen.

Empfohlene Attribute für die Datenerfassung
Wichtige Aktivitäten für die Erfassung
Hinweise zur Datenextraktion

Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Template herunterladen

Attribute der Produktionsplanung

Diese empfohlenen Datenfelder sollten Sie in Ihr Event Log aufnehmen, um die Produktionsplanung umfassend zu analysieren und fundierte Erkenntnisse über Ihre Abläufe zu gewinnen.

3 Erforderlich 8 Empfohlen 11 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name des konkreten Events oder Schritts im Fertigungsplanungsprozess.
Beschreibung Dieses Attribut bezeichnet eine einzelne Aufgabe oder einen Meilenstein im Lebenszyklus der Fertigungsplanung, etwa „Fertigungsauftrag erstellt“, „Materialbedarf geplant“ oder „Fertigungsauftrag abgeschlossen“. Diese Aktivitäten bilden die Grundlage der Prozesslandkarte. Sie ermöglichen es Analysten, den Prozessfluss zu visualisieren, Engpässe zwischen Schritten zu erkennen und Häufigkeit sowie Reihenfolge der Events zu analysieren. Jede Aktivität entspricht einem erfassten Event im Quellsystem. Warum das wichtig ist Dieses Attribut definiert die Schritte in der Prozesslandkarte und bildet damit die Grundlage für alle Process-Mining-Analysen, einschließlich der Engpass- und Variantenanalyse. Woher beziehen Abgeleitet aus Event Logs, Transaktionscodes oder Statusänderungen in verschiedenen Plex-Modulen für Fertigungsplanung und -ausführung. Beispiele Produktionsauftrag erstelltProduktionsplan freigegebenProduktionsauftrag freigegebenVorgang abgeschlossen
	Event-Zeitpunkt EventTime	Der Timestamp, der angibt, wann die Aktivität stattgefunden hat.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst das genaue Datum und die Uhrzeit, zu der ein bestimmtes Event oder eine Aktivität im System protokolliert wurde. Es ist die zentrale Zeitangabe für die Prozessanalyse. Genaue Timestamps sind entscheidend für die Berechnung von Durchlauf-, Bearbeitungs- und Wartezeiten zwischen Aktivitäten. Sie ermöglichen es, die Prozessleistung im Zeitverlauf zu analysieren, Engpässe zu erkennen und die Einhaltung von Zeitplänen zu messen. Warum das wichtig ist Dieser Timestamp ist für die Berechnung aller zeitbasierten Kennzahlen wie Durchlauf- und Bearbeitungszeiten unerlässlich und bildet damit eine wichtige Grundlage für die Leistungsanalyse. Woher beziehen Der Timestamp steht in Plex neben den Aktivitätsinformationen in Event Logs oder Transaktionsdatensätzen. Suchen Sie nach Feldern wie „Erstellungsdatum“, „Timestamp“ oder „Event-Datum“. Beispiele 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	Fertigungsauftrag ProductionOrder	Die eindeutige Kennung eines Fertigungsauftrags. Sie dient als primäre Case-ID für den Fertigungsplanungsprozess.
Beschreibung Die Nummer des Fertigungsauftrags identifiziert eindeutig einen Auftrag zur Herstellung einer bestimmten Menge eines Teils oder Produkts. Sie dient als zentrale Case-ID und verknüpft alle zugehörigen Planungs-, Terminierungs-, Ausführungs- und Abschluss-Events. Beim Process Mining ermöglicht die Analyse der nach Fertigungsauftrag gruppierten Events einen vollständigen Überblick über den gesamten Fertigungszyklus. So lassen sich die Gesamtdurchlaufzeiten berechnen, häufige Prozesspfade erkennen und Unterschiede zwischen einzelnen Fertigungsläufen nachvollziehen. Warum das wichtig ist Diese zentrale Case-ID verknüpft alle Prozessschritte und ermöglicht eine umfassende Analyse jedes Fertigungslaufs vom Anfang bis zum Ende. Woher beziehen Diese Kennung finden Sie in der Regel in den zentralen Modulen für Fertigung oder Produktionsausführung in Plex. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Tabellen für Arbeitsaufträge oder Fertigungsaufträge. Beispiele WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	Arbeitsplatz Workcenter	Die konkrete Maschine, Fertigungslinie oder der Bereich, in dem ein Fertigungsvorgang stattfinden soll.
Beschreibung Ein Arbeitsplatz bezeichnet eine bestimmte Ressource oder Ressourcengruppe, an der Fertigungsaktivitäten ausgeführt werden. Das kann eine einzelne Maschine, eine Maschinenzelle oder eine bestimmte Montagelinie sein. Dieses Attribut ist wichtig für die „Analyse von Verzögerungen bei der Ressourcenzuweisung“ und hilft dabei, ressourcenbezogene Engpässe zu erkennen. Durch die Analyse von Bearbeitungs- und Wartezeiten an verschiedenen Arbeitsplätzen können Verantwortliche die Ressourcennutzung optimieren und den Fertigungsfluss verbessern. Warum das wichtig ist Hilft dabei, ressourcenbezogene Engpässe zu erkennen und die Kapazitätsauslastung zu analysieren. Das ist entscheidend für die Terminplanung und die Optimierung des Durchsatzes. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Diese Information steht üblicherweise in den Arbeitsplan- oder Vorgangsdaten des Fertigungsauftrags. Beispiele CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	Fertigungspriorität ProductionPriority	Eine Einstufung, die die Dringlichkeit des Fertigungsauftrags angibt.
Beschreibung Dieses Attribut weist einem Fertigungsauftrag eine Priorität zu, etwa „Hoch“, „Mittel“ oder „Niedrig“. So können Planer und Mitarbeitende in der Fertigung ihre Arbeit priorisieren, insbesondere bei knappen Ressourcen. Die Analyse nach Priorität ist wichtig für das Dashboard „Kennzahlen zur Bearbeitung von Fertigungsprioritäten“. Damit lässt sich prüfen, ob Aufträge mit hoher Priorität tatsächlich bevorzugt bearbeitet und schneller abgeschlossen werden als Aufträge mit niedrigerer Priorität. So können Sie die Wirksamkeit des Priorisierungssystems bewerten. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Analyse, ob Aufträge mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden, und zeigt, ob das Priorisierungssystem wirksam ist. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Das Attribut kann ein Standardfeld oder ein benutzerdefiniertes Feld in den Kopfdaten des Fertigungsauftrags sein. Beispiele HochMittelNiedrig19
	Geplante Menge PlannedQuantity	Die Zielmenge des Teils oder Produkts, die laut Auftrag hergestellt werden soll.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, wie viele Einheiten laut Fertigungsauftrag produziert werden sollen. Der Wert dient der Materialbedarfsplanung, Kapazitätsplanung und Terminierung. Die geplante Menge ist wichtig für die Berechnung der KPI „Abweichung bei der Integration der Bedarfsprognose“, bei der sie mit den ursprünglichen Prognosewerten verglichen wird. Sie liefert außerdem Kontext für die Durchlaufzeitanalyse, da größere Aufträge naturgemäß längere Durchlaufzeiten haben können. Warum das wichtig ist Gibt das angestrebte Fertigungsvolumen an. Das ist wichtig für die Kapazitätsanalyse, die Terminplanung und das Verständnis von Prozessabweichungen in Abhängigkeit von der Auftragsgröße. Woher beziehen Die geplante Menge steht in Plex in den Kopfdaten oder Positionsdaten des Fertigungsauftrags. Suchen Sie nach Feldern wie „Auftragsmenge“ oder „Geplante Menge“. Beispiele 1005000751250
	Geplantes Enddatum PlannedEndDate	Das geplante Abschlussdatum des Fertigungsauftrags.
Beschreibung Dieses Attribut enthält das Datum, bis zu dem der Fertigungsauftrag vollständig abgeschlossen sein soll. Es ist ein wichtiges Ergebnis der Terminplanung und dient als Vergleichswert für die Leistungsmessung. Das geplante Enddatum ist entscheidend für das Dashboard und die KPI „Einhaltung des Fertigungsplans“. Durch den Vergleich mit dem tatsächlichen Abschluss-Timestamp können Unternehmen messen, wie gut sie ihre Fertigungsziele erreichen, und Verzögerungsursachen erkennen. Warum das wichtig ist Dient als Vergleichswert für die Messung der Termineinhaltung und Pünktlichkeit. Diese Kennzahlen zeigen, wie wirksam Planung und Ausführung sind. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Das Attribut steht üblicherweise in den Kopfdaten des Fertigungsauftrags und heißt oft „Geplantes Enddatum“, „Fälligkeitsdatum“ oder ähnlich. Beispiele 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	Materialverfügbarkeit MaterialAvailabilityStatus	Gibt an, ob alle für den Fertigungsauftrag benötigten Materialien verfügbar sind.
Beschreibung Dieses Attribut zeigt den Status der Materialverfügbarkeit an, zum Beispiel „Verfügbar“, „Fehlbestand“ oder „Bestellt“. Der Status ist entscheidend dafür, ob ein Fertigungsauftrag für die Fertigung freigegeben werden kann. Das Attribut ist besonders nützlich für das Dashboard „Analyse der Auswirkungen von Materialengpässen“. Es hilft, Verzögerungen durch fehlendes Material zu beziffern, indem der Status „Fehlbestand“ mit längeren Wartezeiten vor den Aktivitäten „Fertigungsauftrag freigegeben“ oder „Fertigung gestartet“ verglichen wird. Warum das wichtig ist Unterstützt direkt die Analyse von Verzögerungen durch Materialengpässe, einem häufigen und erheblichen Problem in der Fertigung. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Der Status kann im MRP- oder Bestandsmodul berechnet werden oder als Feld direkt im Fertigungsauftrag vorliegen. Beispiele Alle Materialien verfügbarKomponenten fehlenWarten auf BestellungTeilweise verfügbar
	Planer Planner	Der Mitarbeitende, der für die Planung oder Verwaltung des Fertigungsauftrags verantwortlich ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, welcher Fertigungsplaner oder Terminplaner einem bestimmten Fertigungsauftrag zugewiesen ist. Es kann den Namen oder die Personalnummer einer Person enthalten. Die Analyse nach Planer ist für das Dashboard „Leistungsvergleich der Planer“ entscheidend. Sie macht Unterschiede bei Effizienz, Termineinhaltung und Prozessvarianten sichtbar und zeigt, wo Schulungen oder eine Standardisierung von Prozessen sinnvoll sein können. Warum das wichtig ist Ermöglicht die Leistungsanalyse nach Planer und hilft dabei, bewährte Vorgehensweisen, Unstimmigkeiten und Schulungsbedarf zu erkennen. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Das Attribut steht üblicherweise in den Kopftabellen der Fertigungsaufträge und ist Feldern wie „Planercode“, „Terminplaner“ oder „Erstellt von“ zugeordnet. Beispiele John SmithJane DoePlanergruppe AUser789
	Status des Fertigungsauftrags ProductionOrderStatus	Der aktuelle oder endgültige Status des Fertigungsauftrags.
Beschreibung Dieses Attribut gibt den Status des Fertigungsauftrags zu einem bestimmten Zeitpunkt an, etwa „Erstellt“, „Freigegeben“, „In Bearbeitung“, „Abgeschlossen“ oder „Storniert“. Statusinformationen zeigen den aktuellen Stand im Lebenszyklus des Auftrags und sind für die Ergebnisanalyse entscheidend. Sie helfen dabei, aktive und abgeschlossene Aufträge zu filtern, Stornierungsraten zu analysieren und die Gründe für bestimmte Prozesspfade nachzuvollziehen. Warum das wichtig ist Das Attribut zeigt das Ergebnis und den aktuellen Status eines Fertigungsauftrags an. Es ist wichtig für Filter, die Ergebnisanalyse und das Verständnis von Prozessausnahmen. Woher beziehen Das Attribut ist in der Kopftabelle des Fertigungsauftrags in Plex verfügbar. Suchen Sie nach einem Feld mit der Bezeichnung „Status“ oder „Zustand“. Beispiele GeplantFreigegebenAbgeschlossenGeschlossenStorniert
	Teilenummer PartNumber	Die eindeutige Kennung des hergestellten Produkts oder Materials.
Beschreibung Die Teilenummer, auch Artikelnummer oder SKU genannt, bezeichnet den Artikel, der mit dem Fertigungsauftrag hergestellt werden soll. Sie ist ein wichtiges Stammdatum, das den Fertigungsprozess mit dem Produktportfolio verknüpft. Eine Analyse nach Teilenummer hilft dabei, produktspezifische Fertigungsprobleme zu erkennen, Durchlaufzeiten verschiedener Produkte zu vergleichen und Unterschiede beim Materialbedarf nachzuvollziehen. Sie ist eine wichtige Grundlage für jede produktbezogene Prozessanalyse. Warum das wichtig ist Ermöglicht produktbezogene Analysen, mit denen Sie die Prozessleistung vergleichen und Probleme bei bestimmten Teilen oder Produktfamilien erkennen können. Woher beziehen Die Teilenummer steht in Plex in den Positionsdaten oder Kopfdaten des Fertigungsauftrags. Sie ist ein Standardfeld, das mit dem Artikelstamm verknüpft ist. Beispiele PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	Abgeschlossene Menge CompletedQuantity	Die tatsächlich produzierte Menge des Teils oder Produkts, die erfolgreich hergestellt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst die endgültige Anzahl der einwandfreien Einheiten, die für einen Fertigungsauftrag produziert und bestätigt wurden. Der Wert wird mit der geplanten Menge verglichen, um Ausbeute und Auftragserfüllung zu ermitteln. Die Analyse der abgeschlossenen Menge hilft bei der Bewertung von Fertigungseffizienz und Qualität. Größere Abweichungen von der geplanten Menge können auf Fertigungsprobleme, hohe Ausschussraten oder Eingabefehler hinweisen, die sich genauer untersuchen lassen. Warum das wichtig ist Gibt die tatsächliche Fertigungsmenge an. Sie dient zur Analyse von Ausbeute, Ausschussraten und Auftragserfüllung im Vergleich zur geplanten Menge. Woher beziehen Die abgeschlossene Menge steht in Plex in den Fertigungsrückmeldungen oder Bestätigungsdatensätzen. Suchen Sie nach Feldern wie „Gutmenge“, „Ausbringungsmenge“ oder „Tatsächliche Menge“. Beispiele 984950751250
	Auftragsart OrderType	Eine Kategorie zur Einordnung des Fertigungsauftrags, etwa als Standardauftrag, Nacharbeitsauftrag oder Prototyp.
Beschreibung Die Auftragsart unterscheidet Fertigungsaufträge nach ihrem Zweck. Ein „Standardauftrag“ dient der regulären Fertigung, ein „Nacharbeitsauftrag“ der Behebung von Mängeln und ein „Prototyp“ der Entwicklung neuer Produkte. Mit diesem Attribut können Sie Prozessabläufe verschiedener Auftragsarten gezielter analysieren, indem Sie sie filtern oder vergleichen. Für Nacharbeitsaufträge gelten beispielsweise andere Prozesspfade und Durchlaufzeiten als für Standardaufträge. Eine getrennte Betrachtung ist daher wichtig für eine aussagekräftige Analyse. Warum das wichtig ist Ermöglicht eine gezielte Aufschlüsselung der Analyse, da Auftragsarten wie „Nacharbeit“ oder „Prototyp“ unterschiedliche Prozessabläufe und Leistungserwartungen mit sich bringen. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Dieses Feld lässt sich häufig in den Kopfdaten des Fertigungsauftrags konfigurieren. Beispiele StandardfertigungNacharbeitsauftragTechnisches MusterExterne Lohnfertigung
	Endzeit EndTime	Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität abgeschlossen wurde.
Beschreibung Die Endzeit gibt an, wann eine bestimmte Aktivität abgeschlossen wurde. Zusammen mit der Startzeit bestimmt sie die Bearbeitungszeit des Events. Wenn für Aktivitäten sowohl Start- als auch Endzeiten vorliegen, lässt sich die Bearbeitungszeit genauer von der Wartezeit unterscheiden. So können Sie erkennen, wie viel Zeit für die aktive Bearbeitung einer Aufgabe aufgewendet wird und wie lange der nächste Schritt auf sich warten lässt. Das ist entscheidend für eine genaue Engpassanalyse. Warum das wichtig ist Ermöglicht die genaue Berechnung der Bearbeitungszeit einzelner Aktivitäten und unterscheidet aktive Arbeitszeit von Wartezeit. Woher beziehen Die Endzeit ist möglicherweise direkt in Event Logs verfügbar. Alternativ lässt sie sich anhand der Startzeit des folgenden Events ableiten. Beispiele 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	Fertigungsstandort Plant	Der Fertigungsbetrieb oder Standort, an dem der Fertigungsauftrag ausgeführt wird.
Beschreibung Das Attribut „Fertigungsstandort“ bezeichnet den konkreten physischen Standort, etwa ein Werk oder eine Fertigungsstätte. In Unternehmen mit mehreren Standorten ist es wichtig, um die Prozessleistung aufzuschlüsseln und zu vergleichen. Eine Analyse nach Fertigungsstandort ermöglicht den Vergleich von Prozessen an verschiedenen Standorten. So lassen sich standortspezifische Probleme erkennen, bewährte Vorgehensweisen an leistungsstarken Standorten hervorheben und Entscheidungen zur Standardisierung von Prozessen unterstützen. Warum das wichtig ist Ermöglicht den Vergleich der Prozessleistung an verschiedenen Fertigungsstandorten. Das ist wichtig für Benchmarking und Standardisierung in Unternehmen mit mehreren Standorten. Woher beziehen In Plex ist der Fertigungsstandort üblicherweise ein zentrales Organisationsmerkmal und oft den Kopfdaten des Fertigungsauftrags zugeordnet. Suchen Sie nach Feldern wie „Werk“, „Standort“ oder „Niederlassung“. Beispiele Werk DetroitMontage AtlantaStandort 007Fertigungsstätte Mexiko
	Grundcode für Nacharbeit ReworkReasonCode	Ein Code für den Grund einer Anpassung des Fertigungsplans oder einer Nacharbeitsschleife.
Beschreibung Wird ein Fertigungsplan angepasst oder ein Auftrag zur Nacharbeit weitergeleitet, gibt dieses Attribut den standardisierten Grund für die Abweichung an. Beispiele sind „Fehlerhaftes Material“, „Maschinenstillstand“ oder „Spezifikationsänderung“. Das Attribut erklärt, warum die Variantenanalyse Prozessabweichungen aufzeigt. Es ist entscheidend für die Ursachenanalyse der KPI „Nacharbeits- und Umleitungsrate“ und hilft Teams, die zugrunde liegenden Probleme zu beheben, die kostspielige Nacharbeit und Verzögerungen verursachen. Warum das wichtig ist Liefert wichtigen Kontext zu Nacharbeit und Prozessabweichungen. So können Sie gezielt nach Ursachen suchen, Verschwendung reduzieren und die Qualität verbessern. Woher beziehen Sehen Sie in der Dokumentation zu Plex Smart Manufacturing nach. Diese Daten können den Datensätzen zu Nichtkonformität, Qualität oder Fertigungsanpassungen zugeordnet sein. Beispiele QA_FAILMAT_SUBENG_CHGOPER_ERR
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der Timestamp der letzten Aktualisierung der Daten aus dem Quellsystem.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, wann die Daten zuletzt extrahiert und in das Process-Mining-Tool geladen wurden. Es zeigt, wie aktuell die Analyse ist. Anhand der Aktualität der Daten können Benutzer einschätzen, ob sie die neuesten Prozessinformationen sehen. So lassen sich Erwartungen an den Datenstand besser steuern. Das Attribut ist eine wichtige Metainformation für jedes Dashboard und jeden Bericht. Warum das wichtig ist Informiert Benutzer über den Aktualitätsstand der Daten, damit sie den Zeitraum der aktuellen Analyse richtig einordnen können. Woher beziehen Dieses Metadatenfeld wird beim Laden der Daten erstellt und gespeichert. Es enthält den Timestamp des Ladevorgangs. Beispiele 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	Das führende System, aus dem die Daten extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Herkunft der Daten an, in diesem Fall Plex Smart Manufacturing. Es ist hilfreich, wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt werden, da so ihre Herkunft nachvollziehbar bleibt. Diese Information unterstützt die Datenverwaltung und Fehlerbehebung, weil sie die Quelle für Datenprüfungen und -anreicherungen eindeutig ausweist. Warum das wichtig ist Das Attribut liefert wichtigen Kontext zur Herkunft der Daten. Das ist für die Datenverwaltung und -validierung sowie in Umgebungen mit mehreren Systemen von Bedeutung. Woher beziehen In der Regel handelt es sich um einen statischen Wert, der beim Extrahieren und Transformieren der Daten hinzugefügt wird, um den Datensatz zu kennzeichnen. Beispiele Plex Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	Tatsächliches Enddatum ActualEndDate	Der tatsächliche Timestamp, zu dem die letzte Einheit des Produktionsauftrags fertiggestellt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst den Zeitpunkt, zu dem der letzte Arbeitsschritt des Produktionsauftrags abgeschlossen und die erforderliche Gesamtmenge produziert wurde. Damit ist die Ausführungsphase beendet. Dieser maßgebliche Timestamp dient dazu, die tatsächliche Leistung mit dem geplanten Enddatum für die Kennzahl „Einhaltung des Produktionsplans“ zu vergleichen. Außerdem wird damit die tatsächliche Produktionsdurchlaufzeit von Anfang bis Ende berechnet. Warum das wichtig ist Liefert den tatsächlichen Fertigstellungszeitpunkt, der für die genaue Berechnung der Termineinhaltung und der gesamten Produktionsdurchlaufzeit erforderlich ist. Woher beziehen Dies ist der Timestamp der Aktivität „Produktionsauftrag abgeschlossen“ oder der abschließenden operativen Bestätigung in Plex. Beispiele 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	Tatsächliches Startdatum ActualStartDate	Der tatsächliche Timestamp, zu dem die Produktionsarbeiten für den Auftrag begonnen haben.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem der erste physische Arbeitsschritt des Produktionsauftrags in der Fertigung begonnen hat. Es markiert den Übergang von der Planung und Vorbereitung zur Ausführung. Dieser Timestamp ist entscheidend, um die Wartezeit zwischen der Freigabe eines Auftrags und seinem tatsächlichen Beginn zu analysieren. Er ermöglicht eine genauere Berechnung der Produktionsdurchlaufzeit und unterstützt die Analyse der Auswirkungen von Materialengpässen, indem er den tatsächlichen Arbeitsbeginn zeigt. Warum das wichtig ist Markiert den tatsächlichen Beginn der Produktionsausführung und ermöglicht so eine genaue Messung von Terminverzögerungen und Wartezeiten. Woher beziehen Dies ist der Timestamp der Aktivität „Produktion gestartet“ oder des ersten im MES-Modul von Plex erfassten Arbeitsschritts. Beispiele 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	Terminabweichung ScheduleDeviation	Der Zeitunterschied zwischen dem geplanten Enddatum und dem tatsächlichen Fertigstellungsdatum.
Beschreibung Diese berechnete Kennzahl gibt an, wie früh oder spät ein Produktionsauftrag im Vergleich zum Zeitplan abgeschlossen wurde. Ein positiver Wert steht für eine Verzögerung, ein negativer Wert für eine vorzeitige Fertigstellung und null für eine fristgerechte Fertigstellung. Dieses Attribut zeigt die Leistung detaillierter als eine einfache Kennzeichnung „verspätet“. Im Dashboard „Einhaltung des Produktionsplans“ wird es verwendet, um das Ausmaß von Verzögerungen darzustellen. So lassen sich Verbesserungsmaßnahmen auf die größten Abweichungen konzentrieren. Warum das wichtig ist Gibt genau an, wie stark ein Auftrag vom Zeitplan abgewichen ist, und misst präzise, ob und wie lange er verspätet oder vorzeitig abgeschlossen wurde. Woher beziehen Berechnetes Feld, ermittelt auf Case-Ebene durch Subtraktion von „PlannedEndDate“ von „ActualEndDate“. Beispiele P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	Verspätet IsLate	Ein boolesches Kennzeichen, das angibt, ob der Produktionsauftrag nach dem geplanten Enddatum abgeschlossen wurde.
Beschreibung Dieses einfache boolesche Kennzeichen (wahr/falsch) wird für jeden Produktionsauftrag berechnet. Es erhält den Wert „wahr“, wenn der tatsächliche Fertigstellungszeitpunkt nach dem geplanten Enddatum liegt, andernfalls „falsch“. Das Attribut vereinfacht die Analyse und Berichterstattung zur Termineinhaltung. Damit können Sie Aufträge einfach filtern und zusammenfassen, um die Kennzahl „Einhaltungsquote des Produktionsplans“ zu berechnen und alle Aufträge zu ermitteln, deren Frist nicht eingehalten wurde. Warum das wichtig ist Ordnet Aufträge eindeutig als fristgerecht oder verspätet ein. Das eignet sich besonders für die Berechnung von Einhaltungsquoten und für übergeordnete KPI-Dashboards. Woher beziehen Berechnetes Feld, abgeleitet aus dem Vergleich: „ActualEndDate“ > „PlannedEndDate“. Beispiele truefalse

Erforderlich Empfohlen Optional

Aktivitäten der Produktionsplanung

Erfassen Sie diese wichtigen Prozessschritte und Meilensteine in Ihrem Event Log, um den Prozess zuverlässig zu entdecken und den Ablauf Ihrer Produktion klar nachzuvollziehen.

6 Empfohlen 10 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Bedarfsprognose bewertet	Dieses Ereignis bezeichnet den Eingang und die Bewertung einer Bedarfsprognose, bevor ein Produktionsauftrag erstellt wird. Es wird häufig in einem Modul für die Bedarfsplanung erfasst und löst den gesamten Produktionsplanungsprozess aus.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität markiert den tatsächlichen Beginn des Planungszyklus. Die Zeitspanne bis zur Erstellung des Auftrags zeigt, ob es Verzögerungen bei der Überführung des Bedarfs in umsetzbare Produktionspläne gibt. Die Kennzahl fließt in das Dashboard „Effizienz der Integration von Bedarfsprognosen“ ein. Woher beziehen Diese Informationen finden Sie üblicherweise in Modulen für Bedarfsplanung oder Sales and Operations Planning in Plex oder in einem integrierten System. Möglicherweise müssen Sie den Zeitpunkt aus dem Erstellungsdatum eines Prognosedatensatzes ableiten, der mit dem späteren Produktionsauftrag verknüpft ist. Erfassung Abgeleitet aus dem Erstellungs-Timestamp eines Bedarfsprognosedatensatzes, der später mit dem Produktionsauftrag verknüpft wird. Ereignistyp inferred
	Fertigungsauftrag abgeschlossen	Kennzeichnet den Abschluss aller Fertigungsvorgänge für den gesamten Fertigungsauftrag. Diese abschließende Transaktion aus der Fertigung bestätigt, dass die geplante Menge produziert wurde. Das Event wird explizit erfasst, wenn ein Mitarbeitender oder ein Systemprozess den Auftrag als abgeschlossen markiert.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist das abschließende Event des Happy Path. Sie bildet den Endpunkt für die Berechnung der „Durchschnittlichen Durchlaufzeit des Fertigungsauftrags“ und ist wichtig, um die „Einhaltung des Fertigungsplans“ und das „Fertigungsvolumen“ zu messen. Woher beziehen Dabei handelt es sich um eine explizite Statusänderung des Fertigungsauftrags, die häufig durch die Meldung der letzten produzierten Menge ausgelöst wird. Der Timestamp wird erfasst, wenn sich der Auftragsstatus zu „Abgeschlossen“ oder „Fertiggestellt“ ändert. Erfassung Verwenden Sie den Timestamp der Transaktion, die den Status des Fertigungsauftrags auf „Abgeschlossen“ setzt. Ereignistyp explicit
	Produktion gestartet	Diese Aktivität markiert den Beginn der tatsächlichen Arbeit am Produktionsauftrag in der Fertigung. In einem System wie Plex wird sie üblicherweise ausdrücklich erfasst, wenn eine mitarbeitende Person einen Barcode scannt oder einen Auftrag manuell an einem Arbeitsplatzterminal startet.
Warum das wichtig ist Dieser wichtige Meilenstein markiert den Beginn der wertschöpfenden Arbeit. Der Zeitraum zwischen „Auftrag freigegeben“ und „Produktion gestartet“ zeigt Verzögerungen vor Produktionsbeginn auf. Außerdem dient er zur Berechnung der tatsächlichen Produktionszykluszeiten. Woher beziehen Erfasst anhand von Transaktionen zur Datenerfassung in der Fertigung in Plex. Das Ereignis entspricht dem Timestamp der ersten Transaktion „Auftrag gestartet“ oder „Arbeitsgang gestartet“, die für den Produktionsauftrag protokolliert wurde. Erfassung Verwenden Sie den Timestamp der ersten Erfassung eines Arbeitszettels oder des ersten Maschinenstart-Events, das dem Fertigungsauftrag zugeordnet ist. Ereignistyp explicit
	Produktionsauftrag erstellt	Dieses Ereignis bezeichnet die formelle Erstellung des Produktionsauftragsdatensatzes in Plex. Damit wird die eindeutige Case-ID für die Process-Mining-Analyse festgelegt. Das Ereignis wird ausdrücklich erfasst, wenn ein Benutzer oder ein Systemprozess den neuen Auftrag anlegt.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität markiert den offiziellen Beginn des Produktionsauftrags im System. Sie dient als Ausgangspunkt für die Messung der gesamten Durchlaufzeit und zeigt das Volumen neuer Produktionsbedarfe. Woher beziehen Erfasst anhand des Erstellungs-Timestamps des Produktionsauftragsdatensatzes in der zentralen Tabelle für Produktionsaufträge in Plex. Erfassung Verwenden Sie das Feld „creation_date“ oder das entsprechende Timestamp-Feld in der Kopfdatentabelle des Produktionsauftrags. Ereignistyp explicit
	Produktionsauftrag freigegeben	Dieser wichtige Meilenstein markiert die formelle Freigabe des Produktionsauftrags für die Fertigung. Dadurch wird der Auftrag für die Mitarbeitenden in der Produktion sichtbar und kann bearbeitet werden. In einem MES wird diese Aktion fast immer ausdrücklich von einem Benutzer ausgelöst und erstellt beispielsweise Auftragspapiere oder digitale Arbeitsanweisungen.
Warum das wichtig ist Mit der Auftragsfreigabe wird der Auftrag von der Planung an die Ausführung übergeben. Dieser wichtige Meilenstein hilft, den Durchsatz zu verfolgen und Verzögerungen zwischen der Freigabe der Planung und dem tatsächlichen Produktionsbeginn zu analysieren. Woher beziehen In der Regel handelt es sich um eine ausdrückliche Transaktion im Produktionsmanagementmodul von Plex. Das Ereignis wird anhand des Timestamps der Aktion „Freigeben“ erfasst, der häufig in einem eigenen Feld oder einem Transaktionsprotokoll gespeichert ist. Erfassung Verwenden Sie das Timestamp-Feld „release_date“ des Produktionsauftrags oder den Timestamp aus dem Freigabe-Transaktionsprotokoll. Ereignistyp explicit
	Produktionsplan freigegeben	Diese Aktivität zeigt an, dass der Produktionsplan formell freigegeben wurde und für die Übergabe an die Fertigung bereit ist. Das Ereignis wird üblicherweise durch eine ausdrückliche Freigabeaktion oder eine damit verbundene Statusänderung des Auftrags erfasst.
Warum das wichtig ist Damit endet die Planungs- und Freigabephase. Zugleich bildet die Aktivität den Endpunkt für die Berechnung der KPI „Freigabezeit für Produktionspläne“. Verzögerungen bei der Freigabe sind ein häufiger Engpass, dessen Ausmaß und Ursache sich mit dieser Aktivität ermitteln lassen. Woher beziehen Das Ereignis kann ausdrücklich in einem Freigabe-Transaktionsprotokoll erfasst oder aus einer Statusänderung des Produktionsauftrags abgeleitet werden, etwa von „Freigabe ausstehend“ zu „Freigegeben“ oder „Zur Freigabe bereit“. Erfassung Erfassen Sie den Timestamp, zu dem der Status des Produktionsauftrags auf „Freigegeben“ oder einen entsprechenden Wert gesetzt wird. Ereignistyp inferred
	Fertigungsauftrag geschlossen	Dies ist der abschließende administrative oder finanzielle Abschluss des Fertigungsauftrags. Zu diesem Zeitpunkt sind alle Kosten abgerechnet und der Auftrag ist für weitere Transaktionen gesperrt. In der Regel führt die Finanz- oder Planungsabteilung diesen Schritt explizit aus.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität kennzeichnet das tatsächliche administrative Ende des Lebenszyklus eines Fertigungsauftrags. Eine Analyse der Zeit zwischen „Fertigung abgeschlossen“ und „Fertigung geschlossen“ kann lange Verzögerungen beim finanziellen Abschluss aufdecken. Woher beziehen Dieses Event wird durch eine Statusänderung des Fertigungsauftrags auf „Geschlossen“ erfasst. Der Timestamp dieser abschließenden Statusänderung gibt den Event-Zeitpunkt an. Erfassung Verwenden Sie den Timestamp der Statusänderung, durch die der Auftrag den Status „Geschlossen“ erhält. Ereignistyp explicit
	Fertigungsauftrag storniert	Bezeichnet die Stornierung eines Fertigungsauftrags zu einem beliebigen Zeitpunkt vor seinem Abschluss. Dies ist ein alternatives, negatives Prozessergebnis. Das Event wird durch eine entsprechende Statusänderung des Auftrags erfasst.
Warum das wichtig ist Die Erfassung von Stornierungen ist entscheidend, um Prozessfehler zu verstehen. Eine Analyse, wann und warum Aufträge storniert werden, kann Probleme bei der Bedarfsprognose, der Planungsgenauigkeit oder der Materialverfügbarkeit aufdecken. Woher beziehen Dieses Event lässt sich aus einer Statusänderung des Fertigungsauftrags auf „Storniert“ oder „Ungültig“ ableiten. Der Timestamp dieser Statusänderung gibt den Event-Zeitpunkt an. Erfassung Erfassen Sie den Timestamp, zu dem das Statusfeld des Fertigungsauftrags auf „Storniert“ gesetzt wird. Ereignistyp inferred
	Fertigungsleistung analysiert	Bezeichnet einen Analyseschritt nach Abschluss der Fertigung, bei dem Abweichungen, Kosten und Qualitätskennzahlen geprüft werden. Dabei kann es sich um eine systemseitige Abweichungsberechnung oder eine manuelle Prüfung durch die Produktionssteuerung oder die Kostenrechnung handeln.
Warum das wichtig ist Mit dieser Aktivität erhalten Sie Einblick in die Abläufe nach der Fertigung. Sie zeigt, wie lange es dauert, bis der Auftrag vollständig analysiert und seine Leistung bewertet ist. So lassen sich administrative Engpässe nach dem Ende der Fertigung erkennen. Woher beziehen Dieses Event lässt sich anhand des Timestamps von Abweichungsberechnungen oder des Erstellungsdatums eines Fertigungsleistungsberichts ableiten. Es kann auch durch eine manuelle Statusänderung auf „Analyse abgeschlossen“ erfasst werden. Erfassung Erfassen Sie das Ausführungsdatum von Kostenabweichungsberechnungen oder eine Statusänderung des Fertigungsauftrags auf „Analyse abgeschlossen“. Ereignistyp inferred
	Fertigungsplan angepasst	Dieses Event zeigt an, dass ein Fertigungsauftrag nach seiner Freigabe geändert wurde, etwa hinsichtlich der Menge, des Arbeitsplans oder der Stückliste. Die Änderung wird in der Regel im Prüfpfad oder Änderungsprotokoll des Fertigungsauftrags erfasst.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist entscheidend, um Nacharbeit, Änderungen des Auftragsumfangs und Prozessinstabilität zu erkennen. Sie fließt direkt in die KPI „Nacharbeits- und Umleitungsrate“ ein und hilft, die Ursachen für Abweichungen und Ineffizienzen in der Fertigung aufzudecken. Woher beziehen Diese Daten finden Sie in den Änderungsprotokollen oder Prüfpfadtabellen des Fertigungsauftragsmoduls in Plex. Als Event gilt der Timestamp einer wesentlichen Feldänderung nach dem Event „Fertigungsauftrag freigegeben“. Erfassung Filtern Sie das Prüfprotokoll des Fertigungsauftrags nach Änderungen, die nach dem Freigabedatum des Auftrags vorgenommen wurden. Ereignistyp explicit
	Materialbedarf geplant	Dieses Ereignis bezeichnet die Ausführung der Materialbedarfsplanung (MRP) für den Produktionsauftrag. Der Systemlauf berechnet den Bedarf an Rohmaterialien, Komponenten und Baugruppen. Das Ereignis wird üblicherweise erfasst, wenn der MRP-Lauf für die betreffenden Aufträge abgeschlossen ist.
Warum das wichtig ist Die Analyse dieses Schritts zeigt, ob die Materialplanung einen Engpass darstellt. Verzögerungen können den gesamten Produktionszeitplan beeinträchtigen. Die Aktivität ist daher wichtig für das Verständnis des Dashboards „Analyse der Auswirkungen von Materialengpässen“. Woher beziehen Diese Informationen finden Sie üblicherweise in MRP- oder Planungsprotokollen in Plex. Suchen Sie nach Timestamps zum Abschluss eines MRP-Laufs oder zur Erfassung von Materialbedarfsdaten für den Produktionsauftrag. Erfassung Timestamp des Protokolleintrags zum Abschluss des MRP-Laufs oder des letzten Aktualisierungs-Timestamps der Materialbedarfspositionen im Stücklistenbedarf des Auftrags. Ereignistyp explicit
	Produktionsplan erstellt	Dieses Ereignis bezeichnet die Erstellung eines detaillierten Produktionsplans, in dem bestimmte Arbeitsgänge Arbeitsplätzen und Zeitfenstern zugewiesen werden. Der Plan entsteht durch die Kapazitätsplanung und Terminierung. Das Ereignis wird wahrscheinlich erfasst, wenn ein Plan gespeichert oder veröffentlicht wird.
Warum das wichtig ist Dieser wichtige Meilenstein liegt vor der Freigabe eines Auftrags für die Fertigung. Er ist eine zentrale Kennzahl für das Dashboard „Engpässe in der Terminplanung erkennen“ und hilft, die Effizienz der detaillierten Terminplanung zu analysieren. Woher beziehen Erfasst im Produktionsplanungsmodul von Plex. Das Ereignis lässt sich anhand des Erstellungs- oder „zuletzt gespeichert“-Timestamps des detaillierten Plans ermitteln, der mit dem Produktionsauftrag verknüpft ist. Erfassung Verwenden Sie den Timestamp, zu dem der detaillierte Produktionsplan für den Auftrag erstmals von einem Planer gespeichert oder bestätigt wird. Ereignistyp explicit
	Produktionsplan zur Prüfung eingereicht	Dieses Ereignis zeigt an, dass der vorbereitete Produktionsplan zur Freigabe eingereicht wurde. Häufig wird es durch eine Statusänderung des Produktionsauftrags dargestellt. Damit beginnt der Freigabe-Teilprozess.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist der Ausgangspunkt für die Messung der „Zykluszeit für die Freigabe von Produktionsplänen“. Ihre Erfassung zeigt, wie lange Pläne auf die Prüfung warten. Das kann eine erhebliche Ursache für administrative Verzögerungen sein. Woher beziehen Das Ereignis wird wahrscheinlich aus einer Statusänderung des Produktionsauftrags abgeleitet, beispielsweise von „In Planung“ zu „Freigabe ausstehend“. Als Timestamp dient der Zeitpunkt dieser Statusänderung. Erfassung Erfassen Sie den Timestamp, zu dem sich das Statusfeld des Produktionsauftrags in einen Wert wie „Freigabe ausstehend“ oder „In Prüfung“ ändert. Ereignistyp inferred
	Produktionsprogramm erstellt	Diese Aktivität markiert die Erstellung des Master Production Schedule (MPS) auf Grundlage von Bedarfsprognosen und bestehenden Aufträgen. Der übergeordnete Plan legt fest, was in welchen Mengen und zu welchem Zeitpunkt produziert wird. Das Ereignis wird wahrscheinlich erfasst, wenn ein Planer eine MPS-Version fertigstellt und speichert.
Warum das wichtig ist Dieser Meilenstein ist wichtig, um die Effizienz der ersten Planungsphase zu messen. Die Zeit zwischen der Bedarfsermittlung und der Erstellung des MPS ist ein wichtiger Indikator für die Reaktionsfähigkeit der Planung. Sie wird anhand der KPI „Zykluszeit für die Erstellung des Produktionsprogramms“ gemessen. Woher beziehen Erfasst im Modul für die Produktionsprogrammplanung von Plex. Das Ereignis lässt sich anhand des Erstellungs-Timestamps des MPS-Datensatzes oder eines Protokolleintrags zur Fertigstellung ermitteln. Erfassung Erfassen Sie den Erstellungs-Timestamp des MPS-Eintrags oder ein bestimmtes Ereignis zur Statusänderung im Planungsmodul. Ereignistyp explicit
	Ressourcenzuweisung bestätigt	Dieses Ereignis bestätigt, dass dem Produktionsauftrag bestimmte Ressourcen wie Maschinen, Werkzeuge oder Mitarbeitende zugewiesen wurden. Die Zuweisung kann nach der Freigabe als eigener Schritt oder als Teil des Freigabeprozesses erfolgen. Das Ereignis wird erfasst, sobald die Ressourcenzuweisungen im System abgeschlossen sind.
Warum das wichtig ist Diese Aktivität ist wichtig für das Dashboard „Analyse von Verzögerungen bei der Ressourcenzuweisung“. Sie hilft, Verzögerungen durch die Planung von solchen zu unterscheiden, die durch nicht verfügbare Ressourcen in der Fertigung entstehen. Woher beziehen Diese Informationen lassen sich möglicherweise aus den Ressourcendatenfeldern des Produktionsauftrags oder den zugehörigen Arbeitsgängen ableiten. Als Timestamp dient der Zeitpunkt, zu dem diese Felder vor Produktionsbeginn zuletzt aktualisiert wurden. Erfassung Erfassen Sie den Timestamp, zu dem die Felder für Arbeitsplatz, Maschine oder Mitarbeitende für den ersten Arbeitsgang des Auftrags ausgefüllt werden. Ereignistyp inferred
	Vorgang abgeschlossen	Kennzeichnet den Abschluss eines einzelnen Fertigungsschritts oder Vorgangs im Arbeitsplan des Fertigungsauftrags. Ein Fertigungsauftrag umfasst in der Regel mehrere solcher Events. Sie werden explizit über Rückmeldungen aus der Fertigung erfasst.
Warum das wichtig ist Die Erfassung einzelner Vorgänge ermöglicht eine detaillierte Analyse der Engpässe während der Fertigung. So lassen sich geplante und tatsächliche Vorgangszeiten vergleichen und problematische Arbeitsplätze identifizieren. Woher beziehen Dieses Event wird anhand von Transaktionen aus der Fertigung in Plex erfasst, insbesondere wenn ein Mitarbeitender einen Vorgang als abgeschlossen meldet oder die für diesen Schritt produzierte Menge erfasst. Erfassung Verwenden Sie für jeden Schritt im Arbeitsplan des Auftrags den Timestamp der Transaktion „Vorgang abgeschlossen“ oder „Mengenmeldung“. Ereignistyp explicit

Anleitungen zur Datenextraktion

So rufen Sie Ihre Daten aus Plex Smart Manufacturing ab

Schritte

IntelliPlex aufrufen: Melden Sie sich bei der Plex Smart Manufacturing Platform an. Öffnen Sie das Modul IntelliPlex Analytic Applications. Zum Erstellen und Bearbeiten analytischer Anwendungen benötigen Sie die entsprechenden Berechtigungen.
Neue analytische Anwendung erstellen: Erstellen Sie einen neuen Bericht oder eine analytische Anwendung. Geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein, zum Beispiel „ProcessMind Production Planning Event Log“.
Datenquellen festlegen: Ermitteln und ergänzen Sie die benötigten Plex-Datenquellen (Tabellen oder Ansichten). Dazu gehören Daten zu Produktionsaufträgen, Statusänderungsprotokollen, Materialplanungsläufen und Fertigungsbuchungen sowie gegebenenfalls Bedarfsprognosen und Planungsprotokolle. Möglicherweise benötigen Sie Unterstützung durch einen Plex-Administrator, um die genauen Tabellennamen Ihrer Instanz zu ermitteln.
Basisabfragen erstellen: Erstellen Sie für jede der 16 erforderlichen Aktivitäten eine eigene Abfrage oder einen eigenen Datenblock. Jeder Block wählt dieselben Spalten (ProductionOrder, ActivityName, EventTime usw.) aus der jeweiligen Datenquelle aus. Für das Ereignis „Produktionsauftrag erstellt“ wird beispielsweise die Haupttabelle der Produktionsaufträge abgefragt, während für Ereignisse wie „Arbeitsgang abgeschlossen“ das Buchungsprotokoll der Fertigung verwendet wird.
UNION-ALL-Logik umsetzen: Führen Sie die 16 einzelnen Abfragen mit dem Befehl UNION ALL zu einem Datensatz zusammen. Dieser entscheidende Schritt überführt Daten aus verschiedenen Tabellen in ein chronologisches Event Log. Dazu können Sie den SQL-Editor in IntelliPlex oder die grafischen Datenflusswerkzeuge verwenden.
Filter anwenden: Richten Sie in der IntelliPlex-Anwendung benutzerkonfigurierbare Filter ein. Besonders wichtig ist der Datumsbereich (EventTime). Ergänzen Sie außerdem Filter für PartNumber, Workcenter und ProductionOrderStatus, damit Sie gezielt analysieren können.
Spalten formatieren: Achten Sie darauf, dass die Spalte EventTime ein einheitliches Timestamp-Format verwendet, zum Beispiel YYYY-MM-DD HH:MI:SS, und dass die übrigen Spalten den richtigen Datentyp haben. Benennen Sie Spalten bei Bedarf um, damit sie den erforderlichen Attributnamen entsprechen. Beispielsweise sollte production_order_no den Alias ProductionOrder erhalten.
Speichern und testen: Speichern Sie die analytische Anwendung. Führen Sie den Bericht für einen kurzen, aktuellen Zeitraum aus, zum Beispiel für die letzte Woche. Prüfen Sie die Ergebnisse und Fehlermeldungen und stellen Sie sicher, dass alle 16 Aktivitätstypen korrekt erzeugt werden.
Export planen: Öffnen Sie nach erfolgreicher Prüfung den Planungsbereich von IntelliPlex. Erstellen Sie eine neue geplante Aufgabe, die die Anwendung automatisch ausführt. Legen Sie den Zeitplan fest, zum Beispiel täglich um 2:00 Uhr, und wählen Sie das Ausgabeformat.
Exportziel konfigurieren: Legen Sie das Exportziel für die geplante Aufgabe fest. Mögliche Ziele sind ein Netzwerkdateispeicher, ein FTP-Server oder der Versand per E-Mail. Wählen Sie als Ausgabeformat CSV mit UTF-8-Kodierung, um eine möglichst breite Kompatibilität sicherzustellen.
Daten für den Import vorbereiten: Achten Sie darauf, dass die resultierende CSV-Datei eine Kopfzeile mit den Attributnamen enthält, die Ihr Process-Mining-Tool erwartet. Anschließend können Sie die Datei hochladen und analysieren.

Konfiguration

Voraussetzungen: Eine gültige Lizenz für die Plex Smart Manufacturing Platform mit dem IntelliPlex-Modul. Benutzer benötigen Berechtigungen für den Zugriff auf IntelliPlex, das Erstellen analytischer Anwendungen und die Anzeige der zugrunde liegenden Tabellen mit Produktions- und Planungsdaten.
Datenquellen: Für den Bericht müssen Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt werden. Dazu gehören insbesondere Produktionsauftragsköpfe, Arbeitspläne für Produktionsaufträge, Status- oder Auditprotokolle, MRP-Ausführungsprotokolle, Fertigungsbuchungen und Planungstabellen. Die genauen Namen müssen für Ihr System konfiguriert werden.
Datumsbereich: Ein Filter für den Datumsbereich ist wichtig, um die Leistung zu steuern. Es empfiehlt sich, die Daten in Abschnitten von beispielsweise 3 bis 6 Monaten zu extrahieren. Die Abfrage sollte nach der primären Timestamp-Spalte des Ereignisses filtern.
Wichtige Filter: Ergänzen Sie neben dem Datumsbereich Filter für PartNumber, Planner und Workcenter. So können Benutzer den Bericht für bestimmte Datenausschnitte ausführen, ohne die zugrunde liegende Abfragelogik zu ändern.
Leistungsaspekte: In Fertigungsumgebungen mit hohem Datenvolumen kann eine Extraktion über einen langen Zeitraum viele Ressourcen beanspruchen. Planen Sie die Berichtsausführung außerhalb der Spitzenzeiten. Bei Leistungsproblemen können Sie indizierte Ansichten in der Datenbank erstellen, um einen Teil der benötigten Daten vorab zusammenzufassen.
Ausgabeformat: Der Export muss als CSV-Datei (Comma Separated Values) konfiguriert werden. Verwenden Sie ein Komma als Trennzeichen und doppelte Anführungszeichen als Textbegrenzungszeichen, falls Felder Kommas enthalten können.

a Beispielabfrage sql

/* Production Order Created */
SELECT
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Created' AS ActivityName,
  po.create_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM part_v_production_order AS po
WHERE po.create_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Status Change Events: Review, Approved, Released, Closed, Cancelled */
SELECT
  sl.order_no AS ProductionOrder,
  CASE 
    WHEN sl.new_status = 'Review' THEN 'Production Plan Sent for Review'
    WHEN sl.new_status = 'Approved' THEN 'Production Plan Approved'
    WHEN sl.new_status = 'Released' THEN 'Production Order Released'
    WHEN sl.new_status = 'Closed' THEN 'Production Order Closed'
    WHEN sl.new_status = 'Cancelled' THEN 'Production Order Cancelled'
  END AS ActivityName,
  sl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  sl.new_status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_status_log AS sl
JOIN part_v_production_order AS po ON sl.order_no = po.order_no
WHERE sl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sl.new_status IN ('Review', 'Approved', 'Released', 'Closed', 'Cancelled')

UNION ALL

/* Production Started */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Started' AS ActivityName,
  MIN(sft.transaction_time) AS EventTime, /* Use the first transaction time as the start time */
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your EndDate]'
  AND sft.transaction_type = 'Start'
GROUP BY sft.order_no, po.planner_id, po.status, po.part_no, sft.workcenter_code, po.planned_quantity, po.planned_due_date, po.priority, po.material_status

UNION ALL

/* Operation Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Operation Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOperation'

UNION ALL

/* Production Order Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOrder'

UNION ALL

/* Production Plan Adjusted */
SELECT
  cl.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Plan Adjusted' AS ActivityName,
  cl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_change_log AS cl
JOIN part_v_production_order AS po ON cl.order_no = po.order_no
WHERE cl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND cl.change_timestamp > po.release_date /* Only count adjustments after release */

UNION ALL

/* Material Requirements Planned */
SELECT
  mrp.source_order_no AS ProductionOrder,
  'Material Requirements Planned' AS ActivityName,
  mrp.run_completion_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM mrp_execution_log AS mrp
JOIN part_v_production_order AS po ON mrp.source_order_no = po.order_no
WHERE mrp.run_completion_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Schedule Created */
SELECT
  ps.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Schedule Created' AS ActivityName,
  ps.schedule_creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ps.scheduled_workcenter AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_schedule AS ps
JOIN part_v_production_order AS po ON ps.order_no = po.order_no
WHERE ps.schedule_creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Other conceptual events - requires custom logic and tables */
/* The following queries are templates and highly dependent on specific Plex configurations */

/* Demand Forecast Assessed */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Demand Forecast Assessed' AS ActivityName,
  df.assessment_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM demand_forecast AS df
JOIN part_v_production_order AS po ON df.part_no = po.part_no AND po.create_date > df.assessment_date
WHERE df.assessment_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Master Production Schedule Created */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Master Production Schedule Created' AS ActivityName,
  mps.creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM master_production_schedule AS mps
JOIN part_v_production_order AS po ON mps.part_no = po.part_no AND po.create_date > mps.creation_date
WHERE mps.creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Resource Allocation Confirmed */
SELECT 
  ra.order_no AS ProductionOrder,
  'Resource Allocation Confirmed' AS ActivityName,
  ra.confirmation_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ra.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM resource_allocation_log AS ra
JOIN part_v_production_order AS po ON ra.order_no = po.order_no
WHERE ra.confirmation_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Performance Analyzed */
SELECT 
  va.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Performance Analyzed' AS ActivityName,
  va.analysis_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM variance_analysis_log AS va
JOIN part_v_production_order AS po ON va.order_no = po.order_no
WHERE va.analysis_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]';

Schritte

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python 3.6 oder neuer auf Ihrem System installiert ist. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken pandas für die Datenverarbeitung und requests für API-Aufrufe. Führen Sie dazu im Terminal pip install pandas requests aus.
API-Zugangsdaten beschaffen: Fordern Sie bei Ihrem Plex-Systemadministrator API-Zugangsdaten an. Dazu gehören ein dediziertes Benutzerkonto, ein Passwort und die Plex Customer Number (PCN) Ihres Unternehmens. Das Benutzerkonto benötigt Berechtigungen für den Zugriff auf die erforderlichen Datenquellen über die Plex Integration API.
Python-Skript einrichten: Erstellen Sie eine neue Python-Datei, zum Beispiel extract_plex_production.py, und kopieren Sie das bereitgestellte Skript hinein.
Skriptparameter konfigurieren: Suchen Sie im Skript den Konfigurationsbereich. Ersetzen Sie die Platzhalterwerte für PLEX_API_BASE_URL, PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD und PLEX_PCN durch Ihre tatsächlichen Zugangsdaten. Legen Sie mit den Parametern START_DATE und END_DATE den gewünschten Extraktionszeitraum fest.
Datenquellen ermitteln: Das bereitgestellte Skript verwendet als Beispiele mehrere gängige Plex-Datenquellenschlüssel, etwa Production_v_Production_Order_Summary und Production_v_Job_Operation_Event_Log. Prüfen Sie diese Schlüssel anhand der Dokumentation oder mit Ihrem Plex-Administrator. Passen Sie sie im Skript an, falls Ihre Konfiguration andere Namen verwendet.
Skript ausführen: Starten Sie das Skript im Terminal mit dem Befehl python extract_plex_production.py. Das Skript authentifiziert sich bei der Plex API, ruft Daten aus den angegebenen Quellen ab und verarbeitet sie.
Ausführung überwachen: Das Skript gibt Fortschrittsmeldungen in der Konsole aus. Sie sehen, welche Datenquelle gerade abgefragt wird und wie viele Datensätze verarbeitet wurden. Achten Sie auf Fehlermeldungen, die auf Probleme mit Zugangsdaten, Berechtigungen oder der API-Verfügbarkeit hinweisen können.
Daten umwandeln: Das Skript wandelt die verschachtelten JSON-Antworten der Plex API automatisch in eine flache Tabellenstruktur um. Es löst die Verschachtelung auf und erstellt anhand der Timestamps und Statusänderungen in den Quelldatensätzen eigene Zeilen für jede der 16 erforderlichen Aktivitäten.
Ausgabe prüfen: Nach Abschluss erstellt das Skript im selben Verzeichnis eine CSV-Datei mit dem Namen plex_production_event_log.csv. Öffnen Sie die Datei in einem Tabellenkalkulationsprogramm und prüfen Sie Aufbau und Inhalt.
Upload vorbereiten: Die erzeugte CSV-Datei entspricht den Anforderungen von ProcessMind und enthält Spalten für ProductionOrder, ActivityName, EventTime sowie weitere empfohlene Attribute. In der Regel ist keine weitere Formatierung erforderlich. Die Datei kann nun für die Process-Mining-Analyse hochgeladen werden.

Konfiguration

API-Zugangsdaten: Für die Authentifizierung benötigen Sie ein gültiges Plex-Benutzerkonto und das zugehörige Passwort. Das Skript verwendet die Basisauthentifizierung zusammen mit der PCN für die Sitzungsverwaltung.
Berechtigungen: Der API-Benutzer benötigt Lesezugriff auf alle im Skript referenzierten Datenquellen. Dazu gehören insbesondere Produktionsaufträge, Arbeitsgänge, Statusverläufe, MRP-Protokolle und Planungsdatensätze. Wenden Sie sich an Ihren Plex-Administrator, um die erforderlichen Berechtigungen einzurichten.
Datumsbereich: Im Skript müssen START_DATE und END_DATE festgelegt werden. Für eine erste Analyse empfiehlt sich ein Zeitraum von 3 bis 6 Monaten. So erhalten Sie einen repräsentativen Datensatz, ohne das Datenvolumen unnötig zu vergrößern. Beginnen Sie in Umgebungen mit hohem Datenvolumen mit einem kürzeren Zeitraum, etwa einem Monat.
Filterung: Als primäre Filter dienen Start- und Enddatum für ein geeignetes Datumsfeld, beispielsweise das Erstellungsdatum des Produktionsauftrags. Sie können das Skript so anpassen, dass die API-Anfrage weitere Filter enthält, etwa für Part_Number oder Workcenter, um den Umfang der Extraktion einzugrenzen.
Seitennummerierung: Das Skript verarbeitet die API-Seitennummerierung automatisch. Es verwendet den Parameter PageSize, der standardmäßig auf 1000 gesetzt ist, und ruft so lange weitere Seiten ab, bis alle Datensätze des angegebenen Zeitraums vorliegen. Eine kleinere Seitengröße kann die Anzahl der API-Aufrufe erhöhen, aber das Risiko von Zeitüberschreitungen verringern.
Datenquellenschlüssel: Das Skript benötigt bestimmte Datenquellenschlüssel, um die richtigen Daten abzufragen. Ihre Genauigkeit ist entscheidend für eine erfolgreiche Extraktion. Die Schlüssel hängen von Ihrer Plex-Implementierung ab und müssen möglicherweise geprüft und angepasst werden.

a Beispielabfrage python

import requests
import pandas as pd
import json
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
PLEX_API_BASE_URL = class="hl-string">"[Your_Plex_API_Base_URL]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.plex.com
PLEX_USERNAME = class="hl-string">"[Your_Username]"
PLEX_PASSWORD = class="hl-string">"[Your_Password]"
PLEX_PCN = class="hl-string">"[Your_PCN]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script ---

def get_plex_data(datasource_key, filter_payload):
    class="hl-string">"""Fetches and paginates data from a specific Plex API data source."""
    all_rows = []
    page = 1
    page_size = 1000

    auth_payload = (PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD)
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} for data source {datasource_key}...")
        request_body = {
            class="hl-string">"RequestHeader": {
                class="hl-string">"PlexusCustomerNo": PLEX_PCN
            },
            class="hl-string">"RequestData": {
                class="hl-string">"DataSourceKey": datasource_key,
                class="hl-string">"InputParameters": filter_payload,
                class="hl-string">"PageSize": page_size,
                class="hl-string">"PageNumber": page
            }
        }

        try:
            response = requests.post(PLEX_API_BASE_URL, headers=headers, auth=auth_payload, data=json.dumps(request_body), timeout=120)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            rows = data.get(class="hl-string">'ResponseData', {}).get(class="hl-string">'Rows', [])
            if not rows:
                break
                
            all_rows.extend(rows)
            page += 1
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(1)

        except requests.exceptions.HTTPError as err:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching data for {datasource_key}: {err}")
            break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error fetching data for {datasource_key}: {e}")
            break

    return all_rows

def main():
    class="hl-string">"""Main extraction and transformation logic."""
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define filters for core production order data
    po_filter = {
        class="hl-string">'Order_Create_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Order_Create_Date_End': END_DATE
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch core Production Order data
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This source is assumed to contain key dates and statuses for multiple activities
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder names for data source and columns are used.
    production_orders = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Production_Order_Summary', po_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(production_orders)} production orders.")

    for po in production_orders:
        case_id = po.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        common_attributes = {
            class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
            class="hl-string">'Planner': po.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
            class="hl-string">'ProductionOrderStatus': po.get(class="hl-string">'Order_Status'),
            class="hl-string">'PartNumber': po.get(class="hl-string">'Part_No'),
            class="hl-string">'Workcenter': po.get(class="hl-string">'Primary_Workcenter'),
            class="hl-string">'PlannedQuantity': po.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
            class="hl-string">'PlannedEndDate': po.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
            class="hl-string">'ProductionPriority': po.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
            class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': po.get(class="hl-string">'Material_Status')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map date fields to activities
        activity_map = {
            class="hl-string">'Demand Forecast Assessed': po.get(class="hl-string">'Demand_Assessment_Date'),
            class="hl-string">'Master Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'MPS_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Material Requirements Planned': po.get(class="hl-string">'MRP_Run_Date'),
            class="hl-string">'Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'Schedule_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Created': po.get(class="hl-string">'Create_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Sent for Review': po.get(class="hl-string">'Review_Submit_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Approved': po.get(class="hl-string">'Approval_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Released': po.get(class="hl-string">'Release_Date'),
            class="hl-string">'Resource Allocation Confirmed': po.get(class="hl-string">'Resource_Confirmation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Completed': po.get(class="hl-string">'Order_Complete_Date'),
            class="hl-string">'Production Performance Analyzed': po.get(class="hl-string">'Variance_Analysis_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Closed': po.get(class="hl-string">'Close_Date')
        }

        for activity, timestamp in activity_map.items():
            if timestamp:
                event_log.append({
                    **common_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': timestamp
                })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle status-based activities
        if po.get(class="hl-string">'Order_Status') == class="hl-string">'Cancelled':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Production Order Cancelled',
                class="hl-string">'EventTime': po.get(class="hl-string">'Status_Change_Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes a general status change date is available
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch detailed shop floor events (start, operations, adjustments)
    op_log_filter = {
        class="hl-string">'Event_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Event_Date_End': END_DATE
    }
    job_events = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Job_Operation_Event_Log', op_log_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(job_events)} job operation events.")

    for event in job_events:
        case_id = event.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        event_type = event.get(class="hl-string">'Event_Type')
        activity_name = None

        if event_type == class="hl-string">'JOB_START':
            activity_name = class="hl-string">'Production Started'
        elif event_type == class="hl-string">'OPERATION_COMPLETE':
            activity_name = class="hl-string">'Operation Completed'
        elif event_type == class="hl-string">'PLAN_ADJUSTMENT':
            activity_name = class="hl-string">'Production Plan Adjusted'

        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': event.get(class="hl-string">'Event_Timestamp'),
                class="hl-string">'Planner': event.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
                class="hl-string">'ProductionOrderStatus': event.get(class="hl-string">'Order_Status'),
                class="hl-string">'PartNumber': event.get(class="hl-string">'Part_No'),
                class="hl-string">'Workcenter': event.get(class="hl-string">'Workcenter'),
                class="hl-string">'PlannedQuantity': event.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
                class="hl-string">'PlannedEndDate': event.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
                class="hl-string">'ProductionPriority': event.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
                class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': None class=class="hl-string">"hl-comment"># Might not be available at event level
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. The output file will be empty.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'EventTime'])
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
    final_columns = [
        class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'Planner', 
        class="hl-string">'ProductionOrderStatus', class="hl-string">'PartNumber', class="hl-string">'Workcenter', class="hl-string">'PlannedQuantity',
        class="hl-string">'PlannedEndDate', class="hl-string">'ProductionPriority', class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus'
    ]
    df = df.reindex(columns=final_columns)

    df.to_csv(class="hl-string">'plex_production_event_log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to plex_production_event_log.csv")

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

Möchten Sie loslegen?

Verwenden Sie dieses Template als Ausgangspunkt für Ihr Process-Mining-Projekt und verbessern Sie die Effizienz Ihrer Produktionsplanung. Wandeln Sie Ihre Daten noch heute in konkrete Erkenntnisse um.

Zurück zum Leitfaden zur Prozessverbesserung Template herunterladen

Produktionsplanung optimieren: Zykluszeit jetzt verkürzen

Decken Sie Ineffizienzen auf und verkürzen Sie die Produktionsdurchlaufzeit schnell um 30 %.

Starten Sie Ihre kostenlose Testphase

Keine Kreditkarte erforderlich. Starten Sie Ihre kostenlose 14-tägige Testphase.

Ihr Datentemplate für die Produktionsplanung

Ihr Datentemplate für die Produktionsplanung

Attribute der Produktionsplanung

Aktivitäten der Produktionsplanung

Anleitungen zur Datenextraktion

Export aus der Plex IntelliPlex Analytic Application

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage sql

Datenextraktion mit einem Python-Skript über Plex-Integrations-APIs

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage python

Möchten Sie loslegen?

Produktionsplanung optimieren: Zykluszeit jetzt verkürzen

Ihr Datentemplate für die Produktionsplanung

Ihr Datentemplate für die Produktionsplanung

Attribute der Produktionsplanung

Aktivitäten der Produktionsplanung

Anleitungen zur Datenextraktion

Export aus der Plex IntelliPlex Analytic Application

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage sql

Datenextraktion mit einem Python-Skript über Plex-Integrations-APIs

Schritte

Konfiguration

a Beispielabfrage python

Möchten Sie loslegen?

Produktionsplanung optimieren: Zykluszeit jetzt verkürzen

Der Schutz Ihrer Daten ist uns wichtig