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Ihre Purchase-to-Pay – Bestellanforderungs-Datenvorlage

SAP ECC

Procure-to-Pay – Bestellanforderungsattribute (20) Procure-to-Pay – Bestellanforderungsaktivitäten (13) Extraktionsleitfäden (2)

Ihre Purchase-to-Pay – Bestellanforderungs-Datenvorlage

Dieses Template bietet eine umfassende Anleitung zur Erfassung der essentiellen Daten, die für die Analyse Ihres Procure-to-Pay-Bestellanforderungsprozesses benötigt werden. Es umreißt die entscheidenden Datenfelder, die wichtigsten zu verfolgenden Aktivitäten und praktische Hinweise zur Extraktion dieser Informationen aus Ihrem Quellsystem. Nutzen Sie diese Ressource, um Ihre Daten für effektives Process Mining vorzubereiten.

Empfohlene Attribute zur Erfassung
Wichtige Aktivitäten zur Verfolgung
Extraktionsanleitung für SAP ECC

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Procure-to-Pay – Bestellanforderungsattribute

Dies sind die empfohlenen Datenfelder, die Sie in Ihrem Event Log für eine umfassende Analyse Ihres Procure-to-Pay-Bestellanforderungsprozesses berücksichtigen sollten.

5 Erforderlich 5 Empfohlen 10 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name der Geschäftsaktivität, die zu einem bestimmten Zeitpunkt stattfand.
Beschreibung Dieses Attribut beschreibt einen spezifischen Schritt oder ein Event im Lebenszyklus der Bestellanforderung, wie 'Bestellanforderung erstellt', 'Genehmigung eingereicht' oder 'Bestellung erstellt'. Diese Aktivitäten werden typischerweise aus Statusänderungen, Workflow Logs oder Änderungsbelegen innerhalb von SAP abgeleitet. Die Analyse der Sequenz und Häufigkeit von Aktivitäten ist die Grundlage des Process Mining. Sie ermöglicht die Entdeckung der tatsächlichen Prozessflüsse, einschließlich gemeinsamer Pfade, Abweichungen und Engpässe. Dies ist entscheidend für den Aufbau von Dashboards wie der End-to-End Bestellanforderungs-Prozesskarte und die Berechnung von KPIs bezüglich Nacharbeit und Compliance. Bedeutung Es definiert die Prozessschritte, wodurch die Visualisierung von Prozesskarten und die Analyse von Prozessflussvariationen ermöglicht werden. Datenquelle Abgeleitet aus Änderungsbelegtabellen CDHDR und CDPOS, Workflow-Protokollen oder Statusfeldern wie EBAN-STATU. Beispiele Anforderung erstelltGenehmigungsschritt genehmigtBestellanforderung abgelehnt`Bestellung` erstellt
	Bestellanforderungs-ID PurchaseRequisitionId	Der eindeutige Identifikator für ein Bestellanforderungsdokument.
Beschreibung Die Bestellanforderungs-ID ist der Primärschlüssel, der jede Anforderung für Waren oder Dienstleistungen innerhalb von SAP ECC eindeutig identifiziert. Sie dient als zentraler Case-Identifier, der alle Aktivitäten und Änderungen einer spezifischen Bestellanforderung von ihrer Erstellung bis zu ihrer endgültigen Abwicklung, wie der Umwandlung in eine Bestellung oder dem Abschluss, verknüpft. Im Process Mining ist diese ID unerlässlich für die Rekonstruktion des End-to-End-Lebenszyklus jeder Bestellanforderung. Durch die Verfolgung dieses Identifikators können Analysten den vollständigen Prozessfluss visualisieren, Dauern zwischen Meilensteinen messen und Variationen in der Bearbeitung verschiedener Bestellanforderungen analysieren. Sie ermöglicht eine kohärente Sicht auf den gesamten Bestellanforderungsweg. Bedeutung Dies ist der Kernidentifikator, der alle zugehörigen Prozess-Events zu einem einzigen Case verbindet und somit eine End-to-End Prozessanalyse ermöglicht. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld BANFN. Beispiele 100234567810023456791002345680
	Ereigniszeit EventTime	Der Timestamp, der angibt, wann die Aktivität stattfand.
Beschreibung Event Time (Ereigniszeit) erfasst das genaue Datum und die Uhrzeit, zu der eine spezifische Aktivität stattgefunden hat. Dieser Timestamp ist grundlegend für alle zeitbasierten Analysen im Process Mining, einschließlich der Berechnung von Zykluszeiten, der Identifizierung von Engpässen und dem Verständnis der Prozessperformance. Im Kontext von Bestellanforderungen ermöglicht dieses Attribut die Berechnung kritischer KPIs wie „Durchschnittliche Genehmigungszeit der Bestellanforderung“ und „Zeit bis zur Bestellerstellung“. Es speist Dashboards, die Dauern visualisieren, wie die Analyse der Genehmigungsdurchlaufzeit der Bestellanforderung, indem es die Rohdaten liefert, die zur Messung der Zeit zwischen beliebigen zwei Punkten im Prozess benötigt werden. Bedeutung Dieser Timestamp ist unerlässlich für die Berechnung aller Dauern, die Analyse der Prozess-Performance und die Entdeckung zeitbezogener Engpässe. Datenquelle Gefunden in der Änderungsbelegkopf-Tabelle CDHDR (Felder UDATE und UTIME). Beispiele 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der Zeitstempel der jüngsten Datenaktualisierung bzw. der letzten Extraktion aus dem Quellsystem.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, wann der Datensatz zuletzt aktualisiert wurde. Es ist ein statischer Timestamp, der bei jedem Daten-Load auf den gesamten Datensatz angewendet wird und als Referenzpunkt für die Aktualität der Analyse dient. Für jedes Process Mining Dashboard oder jede Analyse ist es entscheidend, die Aktualität der Daten zu kennen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dieses Attribut stellt sicher, dass alle Stakeholder über den durch die angezeigten Daten abgedeckten Zeitraum informiert sind und verhindert, dass Schlussfolgerungen auf veralteten Informationen basieren. Bedeutung Informiert Benutzer über die Aktualität der Daten, was für die Relevanz und Genauigkeit der Prozessanalyse entscheidend ist. Datenquelle Dies ist ein statischer Wert, der den Timestamp der Datenextraktion darstellt und während des ETL-Prozesses hinzugefügt wird. Beispiele 2024-01-15T04:00:00Z2024-01-16T04:00:00Z
	Quellsystem SourceSystem	Identifiziert das Quellsystem, aus dem die Daten extrahiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut spezifiziert den Ursprung der Prozessdaten, zum Beispiel 'SAP ECC Produktion' oder 'S4HANA QA'. Es ist typischerweise ein statischer Wert, der während des Datenextraktionsprozesses hinzugefügt wird, um Kontext zu liefern, insbesondere in Umgebungen mit mehreren Quellsystemen. In der Prozessanalyse hilft dies, Daten aus verschiedenen Quellen zu differenzieren, um sicherzustellen, dass Analysen nicht durch das Mischen von Daten aus Produktions-, Test- oder Entwicklungsumgebungen verzerrt werden. Es ist ein grundlegendes Metadatenstück für Daten-Governance und Nachvollziehbarkeit. Bedeutung Bietet wesentlichen Kontext für die Datenherkunft, gewährleistet Nachvollziehbarkeit und ermöglicht Multi-System-Analysen. Datenquelle Dies ist ein statischer Wert, der typischerweise während des Datenextraktions-, Transformations- und Lade- (ETL-)Prozesses hinzugefügt wird. Beispiele SAP_ECC_PRODS4HANA_EU_100ECC_US_FINANCE
	Abteilung Department	Die Abteilung des Anforderers oder die mit der Bestellanforderung verbundene Kostenstelle.
Beschreibung Dieses Attribut repräsentiert die Geschäftseinheit oder Abteilung, die die Bestellanforderung initiiert hat. Dies wird oft aus dem Benutzerprofil des Anforderers oder der der Bestellanforderungsposition zugewiesenen Kostenstelle abgeleitet. Die Analyse des Prozesses nach Abteilung ist entscheidend, um Leistungsunterschiede in der gesamten Organisation zu verstehen. Sie ist die primäre Dimension für das Dashboard 'Genehmigungszykluszeit der Bestellanforderung' und die KPI 'Varianz der Genehmigungszeit nach Abteilung', wodurch aufgezeigt werden kann, welche Abteilungen effiziente Prozesse haben und welche möglicherweise Verbesserungen oder zusätzliche Ressourcen benötigen. Bedeutung Ermöglicht Leistungsvergleiche zwischen Geschäftseinheiten, hebt abteilungsspezifische Engpässe und Prozessinkonsistenzen hervor. Datenquelle Oft abgeleitet durch Verknüpfung des Anforderers (EBAN-AFNAM) mit Benutzerstammdaten (SU01) oder durch Verwendung der Kostenstelle (EBKN-KOSTL), die der Kontierung der Bestellanforderung zugeordnet ist. Beispiele FinanzenIT-BetriebMarketingProduktion
	Benutzername User	Die ID des Benutzers, der die Aktivität durchgeführt hat.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert den spezifischen Benutzer, der für ein Event verantwortlich ist, wie das Erstellen einer Bestellanforderung, das Genehmigen eines Schritts oder das Ändern eines Dokuments. In SAP wird dies oft als Benutzer-ID erfasst. Die Analyse nach Benutzer hilft, Schulungsbedarf, benutzerspezifische Performance und potenzielle Quellen für Dateneingabefehler zu identifizieren. Sie ist unerlässlich für Dashboards wie 'Durchsatz der Bestellanforderungserstellung nach Anforderer' und für das Verständnis der Arbeitslastverteilung sowie der Compliance mit den Richtlinien zur Funktionstrennung. Bedeutung Ordnet Aktivitäten bestimmten Personen zu, was die Analyse der Benutzerleistung, Arbeitslast, Compliance und des Schulungsbedarfs ermöglicht. Datenquelle Gefunden in der Änderungsbelegkopf-Tabelle CDHDR (Feld USERNAME) für Änderungen und in EBAN (Feld ERNAM) für den Ersteller. Beispiele SMITHJR.DOEUSER123
	Bestellanforderungsstatus RequisitionStatus	Der aktuelle Bearbeitungsstatus der Bestellanforderung.
Beschreibung Dieses Attribut gibt den Gesamtstatus der Bestellanforderung zu einem bestimmten Zeitpunkt an, wie 'In Freigabe', 'Genehmigt', 'Abgelehnt' oder 'Abgeschlossen'. Dies wird oft durch einen Statuscode in SAP dargestellt. Die Statusverfolgung ist unerlässlich, um das Ergebnis von Bestellanforderungen zu verstehen. Sie unterstützt direkt das Dashboard 'Bestellanforderungsergebnisse und Ablehnungsraten' und KPIs wie 'Ablehnungsrate von Bestellanforderungen' und 'Stornorate von Bestellanforderungen'. Die Analyse, wie Bestellanforderungen zwischen Status übergehen, hilft, Prozessineffizienzen und Fehlerpunkte zu identifizieren. Bedeutung Es definiert das Ergebnis einer Bestellanforderung, was für die Analyse von Erfolgsquoten, Ablehnungsgründen und Prozessendpunkten entscheidend ist. Datenquelle Der Bearbeitungsstatus ist in Tabelle EBAN, Feld STATU, zu finden. Der Freigabestatus ist in EBAN-FRGZU. Beispiele N (Nicht bearbeitet)B (Bestellung erstellt)A (Anfrage erstellt)K (Abgeschlossen)
	Dokumententyp RequisitionDocumentType	Eine Klassifizierung, die den Typ und die Eigenschaften der Bestellanforderung bestimmt.
Beschreibung Die Belegart in SAP steuert verschiedene Aspekte einer Bestellanforderung, einschließlich des Nummernkreises, der Feldauswahl und des gesamten Beschaffungsprozesses, dem sie folgt. Beispiele sind 'Standard-Bestellanforderung', 'Umlagerungs-Bestellanforderung' oder 'Dienstleistungs-Bestellanforderung'. Dieses Attribut ist eine mächtige Dimension für die Analyse, da verschiedene Belegarten oft unterschiedliche Prozessflüsse und Genehmigungsanforderungen haben. Es ermöglicht Analysten, die Daten zu segmentieren, um die Leistung verschiedener Bestellanforderungsprozesse zu vergleichen, was entscheidend für das Verständnis der Compliance und die Identifizierung von Möglichkeiten zur Prozessstandardisierung oder -spezialisierung ist. Bedeutung Ermöglicht die Segmentierung von Bestellanforderungen in verschiedene Prozesskategorien, was eine präzisere und relevantere Analyse ermöglicht. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld BSART. Beispiele NBUBRV
	Gesamtwert der Bestellanforderung TotalRequisitionValue	Der gesamte monetäre Wert aller Positionen in der Bestellanforderung.
Beschreibung Dieses Attribut repräsentiert den gesamten finanziellen Betrag der Bestellanforderung. Der Wert ist oft ein Schlüsselfaktor bei der Bestimmung des erforderlichen Genehmigungs-Workflows, wobei Bestellanforderungen mit höherem Wert typischerweise eine umfangreichere Prüfung und mehr Genehmigungsschritte erfordern. Die Analyse nach Wert ist entscheidend, um zu verstehen, wie finanzielle Auswirkungen das Prozessverhalten beeinflussen. Sie kann aufzeigen, ob hochwertige Bestellanforderungen länger zur Genehmigung benötigen, häufiger abgelehnt werden oder unterschiedliche Prozesspfade verfolgen. Dies ist auch eine grundlegende Metrik zur Bewertung des finanziellen Durchsatzes des Beschaffungsprozesses. Bedeutung Hilft, Prozessverhalten mit finanziellen Auswirkungen zu korrelieren, was für die Risikoanalyse und das Verständnis der Genehmigungskomplexität unerlässlich ist. Datenquelle Summe des Wertes aller Positionen. Der Positionswert befindet sich in Tabelle EBAN, Feld GSWER. Die Währung ist in EBAN-WAERS. Beispiele 1500.00250.50125000.00
	Ablehnungsgrund RejectionReason	Der angegebene Grund, wenn eine Bestellanforderung oder ein Genehmigungsschritt abgelehnt wird.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst die Begründung für die Ablehnung einer Bestellanforderung. Diese Information wird typischerweise als Freitext eingegeben oder vom Genehmiger während der Ablehnungsaktivität aus einer vordefinierten Liste von Codes ausgewählt. Die Analyse der Ablehnungsgründe ist entscheidend für die Prozessverbesserung. Sie liefert direktes, umsetzbares Feedback darüber, warum Bestellanforderungen fehlschlagen, was auf Richtlinienverstöße, inkorrekte Daten oder ein nicht verfügbares Budget zurückzuführen sein könnte. Diese Daten sind entscheidend für das Dashboard 'Bestellanforderungsergebnisse und Ablehnungsraten' und helfen, die Ursachen von Prozessineffizienzen zu identifizieren. Bedeutung Liefert direkte Einblicke, warum Bestellanforderungen abgelehnt werden, und ermöglicht gezielte Prozessverbesserungen sowie Anwenderschulungen. Datenquelle Diese Daten werden typischerweise in Workflow Logs oder Langtexten gespeichert, die mit dem Ablehnungs-Event verbunden sind. Es gibt kein Standardfeld in EBAN. Beispiele Falsche KostenstelleBudget überschrittenDoppelte AnfrageNicht richtlinienkonform
	Bestell-ID PurchaseOrderId	Die ID der aus der Bestellanforderung erstellten Bestellung.
Beschreibung Dieses Attribut verknüpft eine Bestellanforderung mit der nachfolgenden Bestellung, die zu ihrer Erfüllung erstellt wurde. Eine einzelne Bestellanforderung kann manchmal zu mehreren Bestellungen führen. Diese Verknüpfung ist entscheidend für die Analyse der Übergabe zwischen dem Bestellanforderungs- und dem Einkaufsprozess. Sie ist erforderlich, um die KPI 'Zeit bis zur Bestellungserstellung aus Bestellanforderung' zu berechnen und das Dashboard 'Verzögerung von genehmigter Bestellanforderung bis zur Bestellungserstellung' zu unterstützen. Das Verständnis dieser Verbindung ist der Schlüssel zur Messung der Effizienz des gesamten Procure-to-Pay-Zyklus. Bedeutung Verbindet den Bestellanforderungsprozess mit dem nachgelagerten Einkaufsprozess und ermöglicht die Analyse von Übergabeverzögerungen. Datenquelle Die Bestellnummer wird nach ihrer Erstellung in der Tabelle EBAN, Feld EBELN, gespeichert. Beispiele 450001712345000171244500017125
	Einkäufergruppe PurchasingGroup	Die Gruppe der Einkäufer, die für die Beschaffung der angeforderten Artikel verantwortlich ist.
Beschreibung Die Einkäufergruppe ist eine Organisationseinheit, die für spezifische Beschaffungsaktivitäten verantwortlich ist. Sie repräsentiert das Team von Einkäufern, das die Bestellanforderung bearbeiten wird, sobald diese genehmigt ist. Dieses Attribut ist nützlich für die Analyse der Arbeitslast und Leistung verschiedener Einkaufsteams. Es kann helfen zu identifizieren, ob bestimmte Einkäufergruppen Engpässe bei der Umwandlung von Bestellanforderungen in Bestellungen darstellen oder ob sie spezifische Arten von Bestellanforderungen effizienter bearbeiten als andere. Es bietet eine Schlüsseldimension für das Ressourcen- und Performance-Management innerhalb der Beschaffungsfunktion. Bedeutung Weist die Verantwortung für die Beschaffung zu, ermöglicht eine Arbeitslastanalyse und den Leistungsvergleich zwischen verschiedenen Einkaufsteams. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld EKGRP. Beispiele 001002P01
	Freigabe-Durchlaufzeit ApprovalCycleTime	Die gesamte verstrichene Zeit von der Einreichung einer Bestellanforderung zur Genehmigung bis zu ihrer endgültigen Genehmigung.
Beschreibung Dies ist eine berechnete Metrik, die die Dauer der Genehmigungsphase des Bestellanforderungs-Lebenszyklus misst. Sie wird berechnet, indem die Zeitdifferenz zwischen der Aktivität 'Genehmigung eingereicht' und der finalen Aktivität 'Bestellanforderung genehmigt' für jeden Case ermittelt wird. Dies ist eine primäre KPI zur Messung der Effizienz des Genehmigungs-Workflows. Sie wird im Dashboard 'Genehmigungszykluszeit der Bestellanforderung' verwendet, um die Performance zu visualisieren und Engpässe zu identifizieren. Eine hohe Genehmigungszykluszeit kann den gesamten Beschaffungsprozess erheblich verzögern. Bedeutung Misst direkt die Effizienz des Genehmigungs-Workflows, einer häufigen Ursache für Verzögerungen im Bestellanforderungsprozess. Datenquelle Berechnet durch Subtraktion des Zeitstempels des Ereignisses „Genehmigung eingereicht“ vom Zeitstempel des Ereignisses „Bestellanforderung genehmigt“. Beispiele P2DPT8H30MP5DT12H
	Ist Nacharbeit IsRework	Ein boolesches Flag, das angibt, ob die Bestellanforderung einen Nacharbeitszyklus durchlaufen hat, z. B. eine Änderung nach der Einreichung.
Beschreibung Dies ist ein abgeleitetes Attribut, das Aktivitäten oder Cases kennzeichnet, die Nacharbeiten beinhalten. Zum Beispiel würde jede Aktivität 'Bestellanforderung geändert', die nach 'Genehmigung eingereicht' auftritt, als Nacharbeit betrachtet. Es kann auch durch Ablehnungs-Events ausgelöst werden, die den Prozess in eine frühere Phase zurücksenden. Dieses Kennzeichen ist unerlässlich für das Dashboard 'Analyse von Bestellanforderungsänderungen und Nacharbeiten'. Es ermöglicht eine einfache Filterung und Quantifizierung von Nacharbeiten, hilft, deren Auswirkungen auf die Gesamtzykluszeiten zu messen und die Ursachen von Prozessineffizienzen zu identifizieren. Hohe Raten von Nacharbeiten weisen oft auf Probleme mit der Datenqualität oder unklare Anforderungen hin. Bedeutung Hilft, die Häufigkeit und Auswirkungen von Nacharbeiten zu quantifizieren, wodurch Prozessineffizienzen und -schleifen leicht identifiziert und analysiert werden können. Datenquelle Abgeleitet aus dem Event Log durch Identifizierung spezifischer Abfolgen von Aktivitäten, wie z. B. „Bestellanforderung geändert“, die nach einer Genehmigungsaktivität auftreten. Beispiele truefalsch
	Lieferanten-ID VendorId	Der eindeutige Identifikator für den vorgeschlagenen oder fixierten Lieferanten.
Beschreibung Dieses Attribut enthält die ID eines bevorzugten oder vertraglich festgelegten Lieferanten für den angeforderten Artikel. Es kann vorab ausgefüllt oder vom Anforderer vorgeschlagen werden. Die Analyse von Bestellanforderungen nach Lieferant kann helfen, den Einfluss der Vorauswahl von Lieferanten auf den Beschaffungsprozess zu bewerten. Sie kann beispielsweise aufzeigen, ob Bestellanforderungen mit einem bestimmten Lieferanten schneller genehmigt werden oder ob bestimmte Lieferanten mit höheren Ablehnungsraten verbunden sind. Es bietet einen Einblick in die frühe Phase der Lieferantenbindung. Bedeutung Liefert Einblicke in bevorzugte Lieferantenbeziehungen und deren Einfluss auf die Bearbeitungsgeschwindigkeit und Ergebnisse von Bestellanforderungen. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld LIFNR (Fixierter Lieferant). Beispiele 100030025V9876
	Materialgruppe MaterialGroup	Die Gruppe oder Kategorie, zu der das angeforderte Material oder die Dienstleistung gehört.
Beschreibung Die Materialgruppe ist eine Klassifizierung, die dazu dient, Materialien oder Dienstleistungen mit ähnlichen Eigenschaften zusammenzufassen. Dies ermöglicht eine kategoriebasierte Analyse von Beschaffungsaktivitäten. Die Analyse nach Materialgruppe hilft beim strategischen Sourcing und der Ausgabenanalyse. Im Process Mining kann sie aufzeigen, ob Bestellanforderungen für bestimmte Kategorien, wie 'IT-Hardware' oder 'Professional Services', unterschiedliche Prozesspfade durchlaufen oder längere Genehmigungszeiten aufweisen. Diese Erkenntnis ist wertvoll für den 'Bestellanforderungs-Datenqualitätsbericht' und für das Verständnis von Prozessvariationen basierend auf dem Beschaffungsgegenstand. Bedeutung Ermöglicht Ausgaben- und Prozessanalysen nach Beschaffungskategorie, unterstützt strategisches Sourcing und identifiziert kategoriespezifische Engpässe. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld MATKL. Beispiele 00101L001IT-SFTWR
	Name des Anfragenden RequesterName	Der Name der Person, die die Waren oder Dienstleistungen angefordert hat.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert die Person, die die Bestellanforderung initiiert hat. Dies ist die Person, die den geschäftlichen Bedarf für die angeforderten Artikel hat. Die Verfolgung des Anforderers ermöglicht die Analyse von Bestellanforderungsmustern nach Einzelperson oder Gruppe. Das Dashboard 'Durchsatz der Bestellanforderungserstellung nach Anforderer' stützt sich auf dieses Attribut, um Power User, Benutzer mit zusätzlichem Schulungsbedarf oder Abteilungen mit hoher Beschaffungsaktivität zu identifizieren. Es bietet eine menschenzentrierte Sicht auf den Startpunkt des Prozesses. Bedeutung Identifiziert den Prozesseigentümer, ermöglicht die Analyse von Bestellanforderungs-Erstellungsmustern und hilft, Benutzerschulungen gezielt anzubieten. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld AFNAM. Beispiele Alice WilliamsBob JohnsonCharlie Brown
	Priorität Priority	Die der Bestellanforderung zugewiesene Dringlichkeitsstufe.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Priorität der Bestellanforderung an, oft klassifiziert als 'Dringend', 'Hoch' oder 'Normal'. Dieses Kennzeichen wird verwendet, um Genehmigern und Einkäufern zu signalisieren, dass eine Anfrage eine beschleunigte Bearbeitung erfordert. Dieses Attribut ist unerlässlich für das Dashboard 'Leistung der dringenden Bestellanforderungsbearbeitung' und die KPI 'Effektivität der Dringlichkeitskennzeichnung'. Die Analyse konzentriert sich darauf, ob als dringend gekennzeichnete Bestellanforderungen tatsächlich schneller bearbeitet werden als Standardanfragen, was hilft, die Wirksamkeit des Priorisierungssystems zu validieren und sicherzustellen, dass geschäftskritische Anforderungen zeitnah erfüllt werden. Bedeutung Ermöglicht die Analyse, ob dringende Anfragen schneller bearbeitet werden, und validiert so die Effektivität von Priorisierungsmechanismen. Datenquelle Dies ist kein Standardfeld in EBAN. Es wird oft als benutzerdefiniertes Feld implementiert oder aus der Bedarfsverfolgungsnummer (EBAN-BEDNR) oder einer spezifischen Belegart abgeleitet. Beispiele 123
	Werk Plant	Der Unternehmensstandort oder das Werk, für das die Waren oder Dienstleistungen angefordert werden.
Beschreibung Das Werk ist eine Organisationseinheit innerhalb eines Unternehmens, die einen physischen Standort wie eine Fabrik, ein Lager oder ein Büro darstellt. Die Bestellanforderung spezifiziert das Werk, in dem die angeforderten Artikel benötigt werden. Die Analyse nach Werk ermöglicht geografische oder standortspezifische Ansichten des Bestellanforderungsprozesses. Sie kann Leistungsunterschiede zwischen Standorten hervorheben, die auf unterschiedliche lokale Verfahren, Personalstärken oder Geschäftsanforderungen zurückzuführen sein können. Dies ist eine gängige Dimension für regionale Leistungs-Dashboards. Bedeutung Bietet einen geografischen oder standortbezogenen Kontext für die Analyse und hilft, regionale Prozessvarianten und Leistungsunterschiede zu identifizieren. Datenquelle Gefunden in der Tabelle EBAN, Feld WERKS. Beispiele 10002100DE01

Erforderlich Empfohlen Optional

Procure-to-Pay – Bestellanforderungsaktivitäten

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

6 Empfohlen 7 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	`Bestellung` erstellt	Diese Aktivität markiert die erfolgreiche Umwandlung einer genehmigten Bestellanforderung in ein Bestelldokument. Das Event wird für die Bestellanforderung abgeleitet, indem eine entsprechende Bestellposition gefunden wird, die darauf verweist.
Bedeutung Als primäres erfolgreiches Ergebnis schließt diese Aktivität den Bestellanforderungsprozess ab und leitet die Beschaffungsphase ein. Die Zeit zwischen „Bestellanforderung genehmigt“ und diesem Ereignis ist ein wichtiger KPI zur Messung der Übergabeeffizienz. Datenquelle Abgeleitet durch das Auffinden eines Datensatzes in der Tabelle EKPO (Bestellposition), bei dem die Felder BANFN und BNFPO mit der Bestellanforderungsnummer und -position aus der EBAN-Tabelle übereinstimmen. Das Bestellerstellungsdatum (EKKO.AEDAT) liefert den Timestamp. Erfassen Abgeleitet durch die Verknüpfung der Tabellen EBAN und EKPO und Verwendung des Bestellerstellungsdatums aus EKKO. Ereignistyp inferred
	Anforderung erstellt	Diese Aktivität markiert die initiale Erstellung und Speicherung einer Bestellanforderung durch einen Benutzer. Das Event wird explizit erfasst, wenn ein neuer Datensatz in der Tabelle EBAN generiert wird, wobei das Erstellungsdatum und die Uhrzeit aufgezeichnet werden.
Bedeutung Als Ausgangspunkt des Prozesses ist diese Aktivität wesentlich für die Berechnung der gesamten Lebenszyklusdauer der Bestellanforderung und die Analyse des Erstellungsdurchsatzes. Sie hilft dabei, zu identifizieren, wer wann Bestellanforderungen erstellt. Datenquelle Dieses Event wird aus der EBAN-Tabelle unter Verwendung der Felder Erstellungsdatum (ERDAT) und Erstellungszeit (UZEIT) für eine gegebene Bestellanforderungs-ID (BANFN) erfasst. Erfassen Timestamp aus den EBAN-Tabellenfeldern ERDAT und UZEIT bei initialer Datensatzspeicherung. Ereignistyp explicit
	Bestellanforderung abgelehnt	Dies ist eine terminale Aktivität, bei der die Bestellanforderung endgültig abgelehnt wird und nicht weiter bearbeitet werden kann. Sie wird abgeleitet, wenn das Freigabekennzeichen in der EBAN-Tabelle von einem Genehmiger auf einen finalen abgelehnten Status gesetzt wird.
Bedeutung Diese Aktivität ist ein wichtiger Prozessendpunkt und entscheidend für die Berechnung der KPI für die Ablehnungsrate von Bestellanforderungen. Die Analyse dieser Fälle hilft, die Gründe für Beschaffungsfehler und Verschwendung zu verstehen. Datenquelle Abgeleitet aus dem Zeitstempel des Änderungsbelegeintrags in CDPOS für die Tabelle EBAN, Feld FRGZU, wenn es sich auf den Wert ändert, der die endgültige Ablehnung darstellt. Erfassen Abgeleitet aus dem finalen Freigabekennzeichenfeld in EBAN, das einen terminalen Status „abgelehnt“ erreicht. Ereignistyp inferred
	Bestellanforderung genehmigt	Diese Meilensteinaktivität signalisiert, dass die Bestellanforderung erfolgreich alle erforderlichen Genehmigungsschritte durchlaufen hat. Sie wird abgeleitet, wenn der finale Freigabecode angewendet und das Gesamt-Freigabekennzeichen (FRGZU) in der EBAN-Tabelle auf einen genehmigten Status gesetzt wird.
Bedeutung Dies ist ein kritischer Meilenstein, der das Ende des Genehmigungszyklus und den Beginn der Beschaffungsphase markiert. Er ist unerlässlich für die Berechnung der KPI für die gesamte Genehmigungszeit und zur Messung von Übergabeverzögerungen bei der Bestellungserstellung. Datenquelle Abgeleitet aus dem Zeitstempel des Änderungsbelegeintrags in CDPOS für die Tabelle EBAN, Feld FRGZU, wenn es sich auf den Wert ändert, der die endgültige Genehmigung darstellt. Erfassen Abgeleitet aus dem finalen Freigabekennzeichenfeld in EBAN, das einen terminalen Status „genehmigt“ erreicht. Ereignistyp inferred
	Bestellanforderung zurückgezogen	Dies ist eine terminale Aktivität, bei der der Ersteller oder ein autorisierter Benutzer die Bestellanforderungsposition durch Setzen eines Löschkennzeichens storniert. Diese Aktion wird explizit aufgezeichnet und signalisiert, dass der geschäftliche Bedarf nicht mehr gültig ist oder fehlerhaft erstellt wurde.
Bedeutung Dies ist ein wichtiger Fehlerendpunkt für den Prozess, unerlässlich für die Berechnung der Stornorate. Hohe Raten können auf lange Genehmigungszeiten hinweisen, die Benutzer dazu zwingen, Anfragen aufzugeben, oder auf systemische Probleme bei der Bedarfsplanung. Datenquelle Diese explizite Aktion wird erfasst, wenn das Feld 'Löschkennzeichen' (LOEKZ) in der EBAN-Tabelle für die Bestellanforderungsposition gesetzt wird. Die Änderung wird in CDHDR und CDPOS protokolliert. Erfassen Änderungsbelegeintrag, wenn das Löschkennzeichen (EBAN-LOEKZ) auf 'L' gesetzt wird. Ereignistyp explicit
	Genehmigung eingereicht	Diese Aktivität signalisiert, dass die Bestellanforderung in den formalen Genehmigungs-Workflow eingetreten ist. Sie wird typischerweise abgeleitet, wenn sich der Status der Bestellanforderung ändert und eine initiale Freigabe oder Genehmigungsaktion basierend auf der konfigurierten Freigabestrategie erforderlich wird.
Bedeutung Dies markiert den Beginn der Genehmigungszykluszeit, eine kritische KPI zur Messung der Prozesseffizienz. Das Verständnis dieses Punktes hilft, Verzögerungen zwischen der Erstellung und dem Beginn formaler Genehmigungen zu isolieren. Datenquelle Abgeleitet aus der ersten Statusänderung bezüglich der Freigabestrategie in Tabelle EBAN (z. B. ändert sich das Feld FRGZU von einem Initial- in einen wartenden Zustand) oder dem ersten Eintrag in Workflow-Protokollen, die der Bestellanforderung zugeordnet sind. Erfassen Abgeleitet aus dem ersten Änderungsbelegeintrag, der die Aktivierung einer Freigabestrategie anzeigt. Ereignistyp inferred
	Bestellanforderung geändert	Stellt jede Modifikation einer Bestellanforderung nach deren initialer Erstellung dar, wie die Änderung von Menge, Preis oder Material. Diese Änderungen werden in den Änderungsbelegtabellen von SAP erfasst und bieten einen detaillierten Audit-Trail der Modifikationen.
Bedeutung Die Verfolgung von Änderungen ist entscheidend für die Identifizierung von Nacharbeitsschleifen und Datenqualitätsproblemen. Eine hohe Häufigkeit von Änderungen kann auf unklare initiale Anforderungen oder Lücken in der Anwenderschulung hinweisen, was zu Prozessverzögerungen führt. Datenquelle Erfasst aus den Änderungsbelegtabellen CDHDR (Kopf) und CDPOS (Position), wobei die Objektklasse EINKBELEG und die Objekt-ID die Bestellanforderungsnummer ist. Spezifische Feldänderungen können analysiert werden. Erfassen Ereignis, protokolliert in den Änderungsbelegtabellen CDHDR und CDPOS für das Bestellanforderungsdokument. Ereignistyp explicit
	Bestellanforderung geschlossen	Stellt den endgültigen Abschluss einer Bestellanforderungsposition dar, was bedeutet, dass keine weitere Bearbeitung erwartet wird. Dieser Status wird abgeleitet, wenn die Position vollständig in eine Bestellung umgewandelt und erfüllt wurde oder manuell als geschlossen gekennzeichnet ist.
Bedeutung Dies bietet einen definitiven Endpunkt für Bestellanforderungen, die abgeschlossen, aber nicht unbedingt gelöscht wurden. Es gewährleistet genaue Berechnungen der Lebenszyklusdauer für erfolgreich erfüllte Anfragen. Datenquelle Abgeleitet aus dem „Geschlossen“-Kennzeichen (EBAKZ mit Wert 'S' oder einem anderen konfigurierten Wert) in der EBAN-Tabelle. Dieser Status wird oft automatisch vom System bei vollständiger Bestellkonvertierung und Wareneingang gesetzt. Erfassen Abgeleitet aus einer Statusänderung im Feld EBAN-EBAKZ zu einem 'geschlossenen' Wert. Ereignistyp inferred
	Bestellanforderung gesperrt	Stellt eine explizite Aktion dar, um eine Bestellanforderungsposition zu sperren und deren Umwandlung in eine Bestellung zu verhindern. Die Sperre wird über ein spezifisches Kennzeichen in der Bestellanforderungsposition gesetzt.
Bedeutung Die Sperrung weist auf ein potenzielles Problem oder eine vorübergehende Aussetzung der Beschaffung hin. Das Verfolgen dieser Ereignisse hilft, Engpässe zu identifizieren, bei denen Bestellanforderungen genehmigt, aber nicht sofort bearbeitet werden. Datenquelle Erfasst aus einer Änderung des Feldes „Sperrkennzeichen“ (EBAKZ) in der Tabelle EBAN. Die Änderung wird in CDHDR und CDPOS protokolliert. Erfassen Ereignis, protokolliert in den Änderungsbelegtabellen, wenn das Feld EBAN-EBAKZ gesetzt ist. Ereignistyp explicit
	Genehmigung zurückgesetzt	Zeigt an, dass der gesamte Genehmigungs-Workflow für die Bestellanforderung zurückgesetzt wurde, oft aufgrund einer wesentlichen Änderung. Dies wird abgeleitet, wenn der Freigabestatus nach zuvor aktiver Phase gelöscht wird, wodurch der Genehmigungsprozess von vorne beginnen muss.
Bedeutung Genehmigungsrücksetzungen sind signifikante Nacharbeitsereignisse, die die Durchlaufzeit stark beeinflussen. Ihre Identifizierung beleuchtet Prozesseffizienzen und die nachgelagerten Auswirkungen von Bestellanforderungsänderungen auf den Workflow. Datenquelle Abgeleitet aus Änderungsbelegen (CDHDR/CDPOS) für die EBAN-Tabelle, bei denen Freigabestatusfelder (wie FRGZU) von einem wartenden oder genehmigten Zustand in einen initialen oder leeren Zustand geändert werden. Erfassen Abgeleitet aus Änderungsbelegen, die zeigen, dass die Felder der Freigabestrategie gelöscht wurden. Ereignistyp inferred
	Genehmigungsschritt abgelehnt	Ein autorisierter Benutzer hat einen einzelnen Schritt in der Freigabestrategie explizit abgelehnt und die Bestellanforderung typischerweise zur Änderung an den Ersteller zurückgeschickt. Diese Aktion wird als Änderung des Freigabestatus der Bestellanforderung protokolliert.
Bedeutung Ablehnungen sind eine Hauptursache für Prozessnacharbeiten und Verzögerungen. Die Analyse ihrer Häufigkeit und Ursache hilft, Richtlinienmissverständnisse, Datenqualitätsprobleme oder ineffiziente Genehmigungsschritte zu identifizieren. Datenquelle Erfasst aus Änderungsbelegen (CDHDR/CDPOS) zu den Freigabestatusfeldern in der Tabelle EBAN. Eine Ablehnungsaktion über die Transaktion ME54N oder ähnliche wird eine entsprechende Statusänderung auslösen. Erfassen Änderungsbelegeintrag erstellt, wenn ein Genehmiger eine Ablehnungsaktion ausführt. Ereignistyp explicit
	Genehmigungsschritt genehmigt	Stellt die explizite Aktion eines autorisierten Benutzers dar, einen einzelnen Schritt in der Freigabestrategie zu genehmigen. Diese Aktion wird als Änderung des Freigabestatus der Bestellanforderung erfasst und bringt diese der finalen Genehmigung näher.
Bedeutung Die Verfolgung einzelner Genehmigungen ist notwendig, um die Dauer jedes Schritts zu messen und die Performance verschiedener Genehmiger zu analysieren. Sie ist grundlegend für das Verständnis der Workflow-Konformität. Datenquelle Erfasst aus Änderungsbelegen (CDHDR/CDPOS) zu den Freigabestatusfeldern der Tabelle EBAN. Die Aktion des Genehmigers über die Transaktion ME54N oder einen ähnlichen T-Code löst diese protokollierte Änderung aus. Erfassen Änderungsbelegeintrag erstellt, wenn ein Genehmiger eine Freigabetransaktion ausführt. Ereignistyp explicit
	Genehmigungsschritt gestartet	Zeigt an, dass die Bestellanforderung nun auf eine Aktion eines bestimmten Genehmigers oder einer Genehmigungsgruppe wartet, wie in der Freigabestrategie definiert. Dieses Ereignis wird abgeleitet, wenn der Status der Bestellanforderung anzeigt, dass sie auf einen bestimmten Freigabecode wartet.
Bedeutung Diese Aktivität ermöglicht eine detaillierte Analyse jedes einzelnen Schritts in der Genehmigungskette. Sie hilft aufzuzeigen, welche Genehmiger oder Phasen die längsten Verzögerungen im Prozess verursachen. Datenquelle Abgeleitet durch Verfolgung der Abfolge von Änderungen an den Freigabestatusfeldern in Tabelle EBAN. Jede Änderung in einen neuen wartenden Status kennzeichnet den Beginn eines neuen Genehmigungsschritts. Erfassen Abgeleitet aus Statusänderungen, die darauf hindeuten, dass ein neuer Freigabecode nun aktiv ist und auf Genehmigung wartet. Ereignistyp inferred

Extraktionsleitfäden

So erhalten Sie Ihre Daten aus SAP ECC

Schritte

Datenbankzugriff gewähren: Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Lesezugriff auf die zugrunde liegende SAP ECC-Datenbank haben. Dies erfordert spezifische Anmeldeinformationen (Benutzername, Passwort, Host, Port) und ist ein nicht standardmäßiger Zugriffsgrad, der von Ihrem SAP Basis- und Sicherheitsteam genehmigt werden muss.
SAP-Schema identifizieren: Verbinden Sie sich mit der Datenbank mittels eines Standard-SQL-Clients wie DBeaver, Toad oder SQL Developer. Sie müssen das korrekte SAP-Schema identifizieren, in dem die Tabellen gespeichert sind; dieses wird üblicherweise SAPSR3 oder SAPR3 genannt.
SQL-Abfrage vorbereiten: Verwenden Sie die vollständige SQL-Abfrage, die in diesem Dokument bereitgestellt wird. Diese Abfrage ist darauf ausgelegt, alle erforderlichen Aktivitäten und Attribute durch die Verknüpfung von Stammdaten- und Änderungsbelegtabellen zu extrahieren.
Abfrageparameter festlegen: Suchen Sie die Platzhalterwerte innerhalb der Abfrage. Sie müssen diese durch Ihre spezifischen System- und Geschäftsanforderungen ersetzen. Wichtige Platzhalter sind '{source_system_name}', '{start_date}', '{end_date}', '{company_codes}' und '{document_types}'.
Datenbankspezifische Syntax anpassen: Die bereitgestellte Abfrage verwendet gängige SQL-Syntax. Funktionen zur Zeitstempelerstellung, wie TO_TIMESTAMP, oder String-Manipulationen müssen jedoch möglicherweise geringfügig an Ihr spezifisches Datenbanksystem angepasst werden, zum Beispiel Oracle, SQL Server, DB2 oder HANA.
Extraktion ausführen: Führen Sie die angepasste Abfrage in Ihrem SQL-Client aus. Bei großen Datensätzen wird dringend empfohlen, dies außerhalb der Spitzenzeiten durchzuführen, um die System-Performance nicht zu beeinträchtigen.
Vorläufige Ergebnisse überprüfen: Sobald die Abfrage abgeschlossen ist, überfliegen Sie die Ausgabe kurz, um sicherzustellen, dass sie die erwarteten Spalten (PurchaseRequisitionId, ActivityName, EventTime usw.) enthält und dass Zeilen für verschiedene Aktivitäten zurückgegeben werden.
Nach CSV exportieren: Exportieren Sie das gesamte Ergebnisset aus Ihrem SQL-Client in eine CSV-Datei. Stellen Sie sicher, dass die Datei UTF-8-Kodierung verwendet, um Probleme mit Sonderzeichen zu vermeiden.
Für den Upload vorbereiten: Bestätigen Sie, dass die CSV-Spaltenüberschriften exakt den in der SQL-Abfrage definierten Aliasnamen entsprechen. Die Datei sollte eine saubere, tabellarische Darstellung des Event Logs sein.
In ProcessMind hochladen: Laden Sie die endgültige CSV-Datei in Ihr ProcessMind-Projekt zur Analyse und Visualisierung hoch.

Konfiguration

Datenbankverbindung: Eine direkte Verbindung zur SAP ECC-Datenbank ist erforderlich. Sie benötigen den Hostnamen, den Port, den Datenbanknamen und die entsprechenden Benutzerzugangsdaten.
SAP-Schema: Der Name des Schemas, das die SAP-Tabellen enthält, muss bekannt sein, zum Beispiel SAPSR3. Die Abfrage muss im Kontext dieses Schemas ausgeführt werden.
Datumsbereich: Um die Performance und das Datenvolumen zu steuern, ist es entscheidend, nach einem spezifischen Datumsbereich zu filtern. Wir empfehlen, mit einem Zeitraum von 3 bis 6 Monaten zu beginnen. Legen Sie die Platzhalter '{start_date}' und '{end_date}' im Format YYYYMMDD fest.
Organisatorische Filter: Für eine gezieltere Analyse filtern Sie die Daten nach Buchungskreis (BUKRS) und Bestellanforderungsbelegart (BSART). Ersetzen Sie die Platzhalter '{company_codes}' und '{document_types}' durch kommaseparierte Listen von Werten, zum Beispiel '1000','2000'.
Voraussetzungen: Diese Methode erfordert die Genehmigung des SAP Basis- und Sicherheitsteams, um direkte Datenbankzugangsdaten zu erhalten. Es handelt sich nicht um eine Standard-Endbenutzeraktivität.
Performance-Überlegungen: Die Abfrage verknüpft sich mit Änderungsbelegtabellen (CDHDR, CDPOS), die sehr groß sein können. Ohne angemessene Filterung kann die Abfrage langsam sein und erhebliche Systemressourcen verbrauchen. Führen Sie die Abfrage immer mit einem restriktiven Datumsbereich und anderen Filtern aus.

a Beispielabfrage sql

WITH REQUISITION_BASE AS (
    SELECT 
        EBAN.MANDT,
        EBAN.BANFN,
        EBAN.BNFPO,
        EBAN.BSART AS RequisitionDocumentType,
        EBAN.ERNAM,
        EBAN.ERDAT,
        EBAN.ERZET,
        EBAN.FRGZU AS CurrentRequisitionStatus,
        EBAKN.KOSTL AS Department,
        EBAKN.GSWRT
    FROM EBAN
    LEFT JOIN EBAKN ON EBAN.MANDT = EBAKN.MANDT AND EBAN.BANFN = EBAKN.BANFN AND EBAN.BNFPO = EBAKN.BNFPO
    WHERE EBAN.ERDAT BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
      AND EBAN.BUKRS IN ('{company_codes}')
      AND EBAN.BSART IN ('{document_types}')
),
REQUISITION_AGG AS (
    SELECT 
        MANDT, BANFN, RequisitionDocumentType, ERNAM, ERDAT, ERZET, CurrentRequisitionStatus, Department,
        SUM(GSWRT) AS TotalRequisitionValue
    FROM REQUISITION_BASE
    GROUP BY MANDT, BANFN, RequisitionDocumentType, ERNAM, ERDAT, ERZET, CurrentRequisitionStatus, Department
)
-- 1. Requisition Created
SELECT
    R.BANFN AS PurchaseRequisitionId,
    'Requisition Created' AS ActivityName,
    TO_TIMESTAMP(R.ERDAT || R.ERZET, 'YYYYMMDDHH24MISS') AS EventTime,
    '{source_system_name}' AS SourceSystem,
    CURRENT_TIMESTAMP AS LastDataUpdate,
    R.ERNAM AS User,
    R.Department AS Department,
    R.CurrentRequisitionStatus AS RequisitionStatus,
    R.RequisitionDocumentType AS RequisitionDocumentType,
    R.TotalRequisitionValue AS TotalRequisitionValue
FROM REQUISITION_AGG R

UNION ALL

-- 2. Requisition Amended, Approval Steps, Status Changes from Change Logs
SELECT 
    SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) AS PurchaseRequisitionId,
    CASE 
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW > C.VALUE_OLD THEN 'Approval Step Approved'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW < C.VALUE_OLD THEN 'Approval Step Rejected'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW = '{final_approval_status_code}' THEN 'Requisition Approved'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW = '{final_rejection_status_code}' THEN 'Requisition Rejected'
        WHEN C.FNAME = 'FRGSX' AND C.VALUE_OLD IS NOT NULL AND C.VALUE_NEW IS NULL THEN 'Approval Reset'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.CHNGIND = 'U' AND C.TCODE LIKE 'ME54%' THEN 'Approval Submitted' 
        WHEN C.FNAME = 'LOEKZ' AND C.VALUE_NEW IN ('L', 'X') THEN 'Requisition Withdrawn'
        WHEN C.FNAME = 'EBAKZ' AND C.VALUE_NEW = 'X' THEN 'Requisition Blocked'
        WHEN C.FNAME = 'STATU' AND C.VALUE_NEW = 'B' THEN 'Purchase Order Created'
        WHEN C.FNAME = 'EREKZ' AND C.VALUE_NEW = 'X' THEN 'Requisition Closed'
        ELSE 'Requisition Amended'
    END AS ActivityName,
    TO_TIMESTAMP(C.UDATE || C.UTIME, 'YYYYMMDDHH24MISS') AS EventTime,
    '{source_system_name}' AS SourceSystem,
    CURRENT_TIMESTAMP AS LastDataUpdate,
    C.USERNAME AS User,
    R.Department AS Department,
    C.VALUE_NEW AS RequisitionStatus,
    R.RequisitionDocumentType AS RequisitionDocumentType,
    R.TotalRequisitionValue AS TotalRequisitionValue
FROM CDHDR C
JOIN CDPOS P ON C.MANDANT = P.MANDANT AND C.OBJECTCLAS = P.OBJECTCLAS AND C.OBJECTID = P.OBJECTID AND C.CHANGENR = P.CHANGENR
JOIN REQUISITION_AGG R ON SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) = R.BANFN
WHERE C.OBJECTCLAS = 'BANF'
  AND C.UDATE || C.UTIME <> R.ERDAT || R.ERZET -- Exclude changes made at the exact time of creation
  AND NOT (C.TCODE IN ('ME51', 'ME51N') AND C.UDATE = R.ERDAT) -- Exclude initial creation events from being amendments

UNION ALL

-- 3. Approval Step Started (Inferred)
SELECT 
    SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) AS PurchaseRequisitionId,
    'Approval Step Started' AS ActivityName,
    TO_TIMESTAMP(C.UDATE || C.UTIME, 'YYYYMMDDHH24MISS') AS EventTime,
    '{source_system_name}' AS SourceSystem,
    CURRENT_TIMESTAMP AS LastDataUpdate,
    C.USERNAME AS User,
    R.Department AS Department,
    P.VALUE_OLD AS RequisitionStatus,
    R.RequisitionDocumentType AS RequisitionDocumentType,
    R.TotalRequisitionValue AS TotalRequisitionValue
FROM CDHDR C
JOIN CDPOS P ON C.MANDANT = P.MANDANT AND C.OBJECTCLAS = P.OBJECTCLAS AND C.OBJECTID = P.OBJECTID AND C.CHANGENR = P.CHANGENR
JOIN REQUISITION_AGG R ON SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) = R.BANFN
WHERE C.OBJECTCLAS = 'BANF' AND P.FNAME = 'FRGZU' AND P.CHNGIND = 'U'
  AND P.VALUE_OLD IS NOT NULL AND P.VALUE_NEW IS NOT NULL AND P.VALUE_NEW > P.VALUE_OLD; -- This logic infers that a step starts just before it is approved

Schritte

Python-Umgebung einrichten: Stellen Sie sicher, dass Python 3.6 oder neuer installiert ist. Erstellen Sie einen Projektordner und richten Sie eine virtuelle Umgebung ein, um Abhängigkeiten zu verwalten. Installieren Sie die notwendigen Bibliotheken mit pip: pip install pyrfc pandas numpy
SAP RFC SDK: Laden Sie das SAP NetWeaver RFC SDK vom SAP Support Portal herunter. Entpacken Sie den Inhalt und legen Sie die Bibliotheksdateien (z. B. sapnwrfc.dll unter Windows, libsapnwrfc.so unter Linux) in ein Verzeichnis, das über den Systempfad oder Ihr Python-Skript zugänglich ist.
SAP-Verbindung konfigurieren: Öffnen Sie das bereitgestellte Python-Skript. Suchen Sie den Abschnitt für SAP-Verbindungsparameter und ersetzen Sie die Platzhalterwerte (ashost, sysnr, client, user, passwd) durch Ihre tatsächlichen SAP-Systemzugangsdaten. Stellen Sie sicher, dass der Benutzer über die erforderlichen Berechtigungen für die RFC-Ausführung und den Tabellenzugriff verfügt.
Extraktionsparameter definieren: Legen Sie im Skript die Variablen date_from und date_to fest, um den gewünschten Zeitbereich für die Extraktion zu definieren. Es wird empfohlen, mit einem kleineren Zeitraum, z. B. einem Monat, zu beginnen, um den Extraktionsprozess zu testen.
Python-Skript ausführen: Führen Sie das Skript von Ihrem Terminal aus mit dem Befehl python your_script_name.py aus. Das Skript stellt eine Verbindung zu SAP über RFC her, ruft RFC_READ_TABLE für jede erforderliche Tabelle (EBAN, EKKO, EKPO, CDHDR, CDPOS) auf und lädt die Daten herunter.
Datenabruf: Das Skript ruft Rohdaten für Bestellanforderungen, Bestellungen und Änderungsbelege ab. Es verwendet Filterkriterien wie Datumsbereiche und Objektklassen, um die Menge der übertragenen Daten zu begrenzen.
Lokale Datentransformation: Sobald die Daten heruntergeladen sind, verwendet das Skript die Pandas-Bibliothek, um alle Transformationen lokal durchzuführen. Es verarbeitet die Rohdaten der Tabellen, um separate Event Log-Einträge für jede der 13 erforderlichen Aktivitäten zu generieren, wie z. B. „Bestellanforderung erstellt“, „Genehmigungsschritt genehmigt“ und „Bestellung erstellt“.
Event Log generieren: Das Skript kombiniert die aus jeder Tabelle generierten Events zu einem einzigen, vereinheitlichten DataFrame. Es berechnet Event Timestamps, ordnet Benutzernamen zu und strukturiert die Daten in das erforderliche Format für Case ID, Aktivität und Timestamp.
Attributzuordnung: Schlüsselattribute wie PurchaseRequisitionId, ActivityName, EventTime, User und TotalRequisitionValue werden ihren jeweiligen Spalten im finalen DataFrame zugeordnet.
Nach CSV exportieren: Das Skript speichert das finale Event Log als CSV-Datei mit dem Namen event_log_pr.csv im selben Verzeichnis. Diese Datei ist für den direkten Upload in ProcessMind formatiert.
Überprüfen und hochladen: Öffnen Sie die generierte CSV-Datei, um die Daten auf Vollständigkeit und Richtigkeit zu überprüfen. Nach der Validierung können Sie die Datei in Ihr ProcessMind-Projekt hochladen.

Konfiguration

SAP-Verbindung: Das Skript erfordert direkte RFC-Verbindungsdetails zum SAP ECC-System, einschließlich Applikationsserver, Systemnummer, Mandant, Benutzer und Passwort. Der angegebene Benutzer muss über Berechtigungen für RFC-Aufrufe und Lesezugriff auf die Tabellen EBAN, EKPO, EKKO, CDHDR und CDPOS verfügen.
Datumsbereich: Die Extraktion wird durch Start- und Enddatumsparameter innerhalb des Skripts gesteuert. Für erste Läufe und zur Steuerung der Performance wird empfohlen, einen Datumsbereich von 3 bis 6 Monaten zu extrahieren.
Tabellenfilter: Die Filterung wird, wo immer möglich, innerhalb der RFC-Aufrufe angewendet. Zum Beispiel werden Bestellanforderungen nach Erstellungsdatum (EBAN-ERDAT) und Änderungsbelege nach Datum (CDHDR-UDATE) und Objektklasse (CDHDR-OBJECTCLAS = 'BANF') gefiltert.
Python-Bibliotheken: Das Skript basiert auf pyrfc für die SAP-Konnektivität und pandas für die Datenmanipulation. Stellen Sie sicher, dass diese Bibliotheken in Ihrer Python-Umgebung installiert sind.
Performance: Die Datenextraktion über RFC_READ_TABLE kann bei sehr großen Datensätzen langsam sein, da die Daten sequenziell Tabelle für Tabelle abgerufen werden. Es ist ratsam, die Extraktion außerhalb der Spitzenzeiten durchzuführen, um die Systemlast zu minimieren.
Belegarten: Das Skript extrahiert standardmäßig alle Bestellanforderungsbelegarten. Um den Umfang einzugrenzen, können Sie im pandas DataFrame einen Post-Extraktionsfilter basierend auf der Spalte BSART aus der EBAN-Tabelle hinzufügen.

a Beispielabfrage python

import pandas as pd
from pyrfc import Connection
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your SAP system connection details
SAP_CONNECTION_PARAMS = {
    class="hl-string">"ashost": class="hl-string">"your_sap_host",      class=class="hl-string">"hl-comment"># Application server host
    class="hl-string">"sysnr": class="hl-string">"00",                 class=class="hl-string">"hl-comment"># System number
    class="hl-string">"client": class="hl-string">"100",               class=class="hl-string">"hl-comment"># Client
    class="hl-string">"user": class="hl-string">"your_rfc_user",       class=class="hl-string">"hl-comment"># RFC user
    class="hl-string">"passwd": class="hl-string">"your_password"      class=class="hl-string">"hl-comment"># Password
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction (YYYYMMDD format)
date_from = class="hl-string">'20230101'
date_to = class="hl-string">'20231231'

source_system = class="hl-string">"SAP ECC"
last_data_update = datetime.datetime.now().isoformat()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. Helper function for RFC_READ_TABLE ---
def rfc_read_table(conn, table_name, fields, options):
    class="hl-string">"""Fetches data from an SAP table using RFC_READ_TABLE."""
    try:
        result = conn.call(class="hl-string">'RFC_READ_TABLE',
                           QUERY_TABLE=table_name,
                           DELIMITER=class="hl-string">',',
                           FIELDS=fields,
                           OPTIONS=options)
        
        data = result[class="hl-string">'DATA']
        if not data:
            return pd.DataFrame(columns=[field[class="hl-string">'FIELDNAME'] for field in fields])

        records = [row[class="hl-string">'WA'].strip().split(class="hl-string">',') for row in data]
        df = pd.DataFrame(records, columns=[field[class="hl-string">'FIELDNAME'] for field in fields])
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Trim whitespace from all cells
        df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == class="hl-string">"object" else x)
        return df
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error reading table {table_name}: {e}")
        return pd.DataFrame(columns=[field[class="hl-string">'FIELDNAME'] for field in fields])

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. Main Extraction Logic ---
def main():
    print(class="hl-string">"Starting SAP data extraction...")
    try:
        conn = Connection(**SAP_CONNECTION_PARAMS)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Failed to connect to SAP: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- EBAN (Purchase Requisitions) ---
    print(class="hl-string">"Extracting EBAN...")
    eban_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BANFN'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BNFPO'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BSART'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'ERNAM'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'ERDAT'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'ERFZEIT'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'PREIS'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'MENGE'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'KOSTL'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'FRGZU'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'FRGSX'}]
    eban_options = [fclass="hl-string">"ERDAT >= '{date_from}' AND ERDAT <= '{date_to}'"]
    df_eban = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'EBAN', eban_fields, eban_options)
    if df_eban.empty:
        print(class="hl-string">"No requisitions found in EBAN for the given date range. Exiting.")
        conn.close()
        return

    df_eban[class="hl-string">'PREIS'] = pd.to_numeric(df_eban[class="hl-string">'PREIS'], errors=class="hl-string">'coerce').fillna(0)
    df_eban[class="hl-string">'MENGE'] = pd.to_numeric(df_eban[class="hl-string">'MENGE'], errors=class="hl-string">'coerce').fillna(0)
    df_eban[class="hl-string">'TotalRequisitionValue'] = df_eban[class="hl-string">'PREIS'] * df_eban[class="hl-string">'MENGE']
    df_eban_grouped = df_eban.groupby(class="hl-string">'BANFN').agg(
        TotalRequisitionValue=(class="hl-string">'TotalRequisitionValue', class="hl-string">'sum'),
        RequisitionDocumentType=(class="hl-string">'BSART', class="hl-string">'first'),
        Department=(class="hl-string">'KOSTL', class="hl-string">'first')
    ).reset_index()
    df_eban = df_eban.merge(df_eban_grouped, on=class="hl-string">'BANFN', suffixes=(class="hl-string">'', class="hl-string">'_agg'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- EKPO/EKKO (Purchase Orders) ---
    print(class="hl-string">"Extracting EKPO and EKKO...")
    banfn_list = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"', '".join(df_eban[class="hl-string">'BANFN'].unique()) + class="hl-string">"'"
    ekpo_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BANFN'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BNFPO'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'EBELN'}]
    ekpo_options = [fclass="hl-string">"BANFN IN ({banfn_list})"]
    df_ekpo = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'EKPO', ekpo_fields, ekpo_options)

    ekko_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'EBELN'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'AEDAT'}]
    if not df_ekpo.empty:
        ebeln_list = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"', '".join(df_ekpo[class="hl-string">'EBELN'].unique()) + class="hl-string">"'"
        ekko_options = [fclass="hl-string">"EBELN IN ({ebeln_list})"]
        df_ekko = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'EKKO', ekko_fields, ekko_options)
        df_po = pd.merge(df_ekpo, df_ekko, on=class="hl-string">'EBELN')
    else:
        df_po = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'BANFN', class="hl-string">'BNFPO', class="hl-string">'EBELN', class="hl-string">'AEDAT'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CDHDR/CDPOS (Change Documents) ---
    print(class="hl-string">"Extracting CDHDR and CDPOS...")
    cdhdr_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'OBJECTID'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'CHANGENR'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'USERNAME'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'UDATE'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'UTIME'}]
    cdhdr_options = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BANF' AND UDATE >= '{date_from}' AND UDATE <= '{date_to}'"]
    df_cdhdr = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'CDHDR', cdhdr_fields, cdhdr_options)
    
    df_cdpos = pd.DataFrame()
    if not df_cdhdr.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process changenr in chunks to avoid overly long SQL queries
        changenr_chunks = [df_cdhdr[class="hl-string">'CHANGENR'][i:i + 100] for i in range(0, df_cdhdr.shape[0], 100)]
        cdpos_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'CHANGENR'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'TABNAME'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'FNAME'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'VALUE_NEW'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'VALUE_OLD'}]
        cdpos_frames = []
        for chunk in changenr_chunks:
            changenr_list = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"', '".join(chunk) + class="hl-string">"'"
            cdpos_options = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BANF' AND CHANGENR IN ({changenr_list}) AND TABNAME = 'EBAN'"]
            cdpos_frames.append(rfc_read_table(conn, class="hl-string">'CDPOS', cdpos_fields, cdpos_options))
        if cdpos_frames:
            df_cdpos = pd.concat(cdpos_frames, ignore_index=True)

    conn.close()
    print(class="hl-string">"Extraction from SAP complete. Starting transformation...")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 4. Event Log Generation ---
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Requisition Created
    df_created = df_eban[[class="hl-string">'BANFN', class="hl-string">'ERNAM', class="hl-string">'ERDAT', class="hl-string">'ERFZEIT', class="hl-string">'RequisitionDocumentType', class="hl-string">'TotalRequisitionValue', class="hl-string">'Department']].drop_duplicates(subset=[class="hl-string">'BANFN'])
    for _, row in df_created.iterrows():
        events.append({
            class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': row[class="hl-string">'BANFN'],
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Requisition Created',
            class="hl-string">'EventTime': fclass="hl-string">"{row['ERDAT']} {row['ERFZEIT']}",
            class="hl-string">'User': row[class="hl-string">'ERNAM'],
            class="hl-string">'RequisitionDocumentType': row[class="hl-string">'RequisitionDocumentType'],
            class="hl-string">'TotalRequisitionValue': row[class="hl-string">'TotalRequisitionValue'],
            class="hl-string">'Department': row[class="hl-string">'Department'],
            class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'Created'
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge change documents
    df_changes = pd.DataFrame()
    if not df_cdhdr.empty and not df_cdpos.empty:
        df_changes = pd.merge(df_cdhdr, df_cdpos, on=class="hl-string">'CHANGENR')
        df_changes[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId'] = df_changes[class="hl-string">'OBJECTID'].str[:10]
        df_changes[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df_changes[class="hl-string">'UDATE'] + class="hl-string">' ' + df_changes[class="hl-string">'UTIME'], format=class="hl-string">'%Y%m%d %H%M%S')

    if not df_changes.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Change Logs
        for _, row in df_changes.iterrows():
            activity = None
            status = None

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Approval-related activities
            if row[class="hl-string">'FNAME'] in [class="hl-string">'FRGZU', class="hl-string">'FRGSX']:
                if row[class="hl-string">'VALUE_OLD'].strip() == class="hl-string">'' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'].strip() != class="hl-string">'':
                    activity = class="hl-string">'Approval Submitted'
                    status = class="hl-string">'In Approval'
                elif row[class="hl-string">'VALUE_OLD'] != class="hl-string">'' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'':
                    activity = class="hl-string">'Approval Reset'
                    status = class="hl-string">'In Progress'
                else:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic to differentiate approve/reject might need config specifics
                    activity = class="hl-string">'Approval Step Approved' if row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] > row[class="hl-string">'VALUE_OLD'] else class="hl-string">'Approval Step Rejected'
                    status = class="hl-string">'In Approval'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Final Approval/Rejection
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'FRGZU':
                 class=class="hl-string">"hl-comment"># This logic assumes specific final approval/rejection codes. Adjust if needed.
                 if row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] in [class="hl-string">'X', class="hl-string">'Y', class="hl-string">'Z']: class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for final approval states
                     activity = class="hl-string">'Requisition Approved'
                     status = class="hl-string">'Approved'
                 elif row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] in [class="hl-string">'R', class="hl-string">'S']: class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for final rejection states
                     activity = class="hl-string">'Requisition Rejected'
                     status = class="hl-string">'Rejected'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Other Amendments
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] not in [class="hl-string">'FRGZU', class="hl-string">'FRGSX', class="hl-string">'LOEKZ', class="hl-string">'EBAKZ']:
                activity = class="hl-string">'Requisition Amended'
                status = class="hl-string">'Amended'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Blocked
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'EBAKZ' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'B':
                activity = class="hl-string">'Requisition Blocked'
                status = class="hl-string">'Blocked'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Withdrawn
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'LOEKZ' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'L':
                activity = class="hl-string">'Requisition Withdrawn'
                status = class="hl-string">'Withdrawn'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Closed
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'EBAKZ' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'L':
                activity = class="hl-string">'Requisition Closed'
                status = class="hl-string">'Closed'

            if activity:
                events.append({
                    class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': row[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId'],
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': row[class="hl-string">'EventTime'].strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
                    class="hl-string">'User': row[class="hl-string">'USERNAME'],
                    class="hl-string">'RequisitionStatus': status
                })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Purchase Order Created
    if not df_po.empty:
        df_po_first = df_po.sort_values(class="hl-string">'AEDAT').drop_duplicates(class="hl-string">'BANFN', keep=class="hl-string">'first')
        for _, row in df_po_first.iterrows():
            events.append({
                class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': row[class="hl-string">'BANFN'],
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Purchase Order Created',
                class="hl-string">'EventTime': fclass="hl-string">"{row['AEDAT']} 00:00:00", class=class="hl-string">"hl-comment"># EKKO only has date
                class="hl-string">'User': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># User info not directly in EKKO/EKPO for this event
                class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'PO Created'
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Dummy activities for Approval Step Started (inferred before approval)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a simplified inference. Real logic can be much more complex.
    approval_events = [e for e in events if e[class="hl-string">'ActivityName'] == class="hl-string">'Approval Step Approved']
    for event in approval_events:
        event_time = pd.to_datetime(event[class="hl-string">'EventTime'])
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer class="hl-string">'started' event one minute before class="hl-string">'approved' for demonstration
        start_time = event_time - datetime.timedelta(minutes=1)
        events.append({
            class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': event[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId'],
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Approval Step Started',
            class="hl-string">'EventTime': start_time.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
            class="hl-string">'User': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Approver user is not known until they approve
            class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'In Approval'
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 5. Final Formatting ---
    if not events:
        print(class="hl-string">"No events generated. Exiting.")
        return

    df_event_log = pd.DataFrame(events)
    df_event_log = df_event_log.merge(df_eban_grouped, left_on=class="hl-string">'PurchaseRequisitionId', right_on=class="hl-string">'BANFN', how=class="hl-string">'left')
    df_event_log[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df_event_log[class="hl-string">'EventTime'])
    df_event_log = df_event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId', class="hl-string">'EventTime'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill forward attributes within each case
    df_event_log[class="hl-string">'RequisitionDocumentType'] = df_event_log.groupby(class="hl-string">'PurchaseRequisitionId')[class="hl-string">'RequisitionDocumentType_agg'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())
    df_event_log[class="hl-string">'TotalRequisitionValue'] = df_event_log.groupby(class="hl-string">'PurchaseRequisitionId')[class="hl-string">'TotalRequisitionValue_agg'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())
    df_event_log[class="hl-string">'Department'] = df_event_log.groupby(class="hl-string">'PurchaseRequisitionId')[class="hl-string">'Department_agg'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add standard columns
    df_event_log[class="hl-string">'SourceSystem'] = source_system
    df_event_log[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = last_data_update

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and rename final columns
    final_columns = {
        class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': class="hl-string">'PurchaseRequisitionId',
        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'ActivityName',
        class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'EventTime',
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'SourceSystem',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'User': class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'Department',
        class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'RequisitionStatus',
        class="hl-string">'RequisitionDocumentType': class="hl-string">'RequisitionDocumentType',
        class="hl-string">'TotalRequisitionValue': class="hl-string">'TotalRequisitionValue'
    }
    df_event_log = df_event_log[final_columns.keys()].rename(columns=final_columns)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    df_event_log.to_csv(class="hl-string">'event_log_pr.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Event log successfully created: event_log_pr.csv")

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

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