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Su plantilla de datos para solicitudes de Compra a Pago.

SAP ECC

Compra a Pago - Atributos de requisición (20) Compra a Pago - Actividades de requisición (13) Guías de Extracción (2)

Su plantilla de datos para solicitudes de Compra a Pago.

Esta plantilla proporciona una guía completa para recopilar los datos esenciales necesarios para analizar su proceso de requisición de Compra a Pago. Describe los campos de datos cruciales a reunir, las actividades clave a rastrear y orientación práctica para extraer esta información de su sistema de origen. Utilice este recurso para preparar sus datos para un process mining efectivo.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave para el seguimiento
Guía de extracción para `SAP ECC`

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

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Compra a Pago - Atributos de requisición

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos para un análisis exhaustivo de su proceso de requisición de Compra a Pago.

5 Requerido 5 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Hora del Evento EventTime	El timestamp que indica cuándo ocurrió la actividad.
Descripción El campo `Event Time` registra la fecha y hora precisas en que tuvo lugar una actividad específica. Esta marca de tiempo es fundamental para todos los análisis basados en el tiempo en el process mining, incluyendo el cálculo de tiempos de ciclo, la identificación de cuellos de botella y la comprensión del rendimiento del proceso. En el contexto de las solicitudes de pedido, este atributo permite el cálculo de KPIs críticos como 'Tiempo Promedio de Aprobación de Solicitudes de Pedido' y 'Tiempo hasta la Creación de la OC'. Impulsa dashboards que visualizan duraciones, como el análisis del Tiempo de Ciclo de Aprobación de Solicitudes de Pedido, al proporcionar los datos brutos necesarios para medir el tiempo entre dos puntos cualesquiera en el proceso. Por qué es importante Este timestamp es esencial para calcular todas las duraciones, analizar el rendimiento del proceso y descubrir cuellos de botella relacionados con el tiempo. Dónde obtener Encontrado en la tabla de cabecera de documento de cambio CDHDR (campos UDATE y UTIME). Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	ID de Requisición de Compra PurchaseRequisitionId	El identificador único para un documento de requisición de compra.
Descripción El ID de requisición de compra es la clave principal que identifica de forma única cada solicitud de bienes o servicios dentro de SAP ECC. Sirve como identificador central del caso, vinculando todas las actividades y cambios relacionados con una requisición específica desde su creación hasta su resolución final, como la conversión a una orden de compra o su cierre. En process mining, este ID es esencial para reconstruir el ciclo de vida de principio a fin de cada requisición. Al rastrear este identificador, los analistas pueden visualizar el flujo completo del proceso, medir las duraciones entre hitos y analizar las variaciones en cómo se manejan las diferentes requisiciones. Permite una vista cohesiva de todo el recorrido de la requisición. Por qué es importante Este es el identificador central que conecta todos los eventos de proceso relacionados en un solo caso, haciendo posible el análisis de procesos de principio a fin. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo BANFN. Ejemplos 100234567810023456791002345680
	Nombre de la Actividad ActivityName	El nombre de la actividad de negocio que ocurrió en un punto específico en el tiempo.
Descripción Este atributo describe un paso o evento específico en el ciclo de vida de la requisición de compra, como 'Requisición Creada', 'Aprobación Enviada' o 'Orden de Compra Creada'. Estas actividades normalmente se derivan de cambios de estado, logs de flujo de trabajo o documentos de cambio dentro de SAP. Analizar la secuencia y frecuencia de las actividades es la base del process mining. Permite el descubrimiento de los flujos de proceso reales, incluyendo rutas comunes, desviaciones y cuellos de botella. Esto es crucial para construir dashboards como el Mapa de Proceso de Requisición de Principio a Fin y calcular KPIs relacionados con la reelaboración y el cumplimiento. Por qué es importante Define los pasos del proceso, permitiendo la visualización de mapas de procesos y el análisis de las variaciones del flujo del proceso. Dónde obtener Derivado de las tablas de documentos de cambio CDHDR y CDPOS, registros de workflow o campos de estado como EBAN-STATU. Ejemplos Requisición CreadaPaso de Aprobación AprobadoRequisición rechazadaPedido de Compra Creado
	Source System SourceSystem	Identifica el sistema de origen del que se extrajeron los datos.
Descripción Este atributo especifica el origen de los datos del proceso, por ejemplo, 'SAP ECC Producción' o 'S4HANA QA'. Es típicamente un valor estático añadido durante el proceso de extracción de datos para proporcionar contexto, especialmente en entornos con múltiples sistemas fuente. En el análisis de procesos, esto ayuda a diferenciar los datos de varias fuentes, asegurando que los análisis no se distorsionen al mezclar datos de entornos de producción, prueba o desarrollo. Es una pieza fundamental de metadatos para la gobernanza y trazabilidad de los datos. Por qué es importante Proporciona contexto esencial para el origen de los datos, asegurando la trazabilidad y permitiendo el análisis multisistema. Dónde obtener Este es un valor estático típicamente añadido durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Ejemplos `SAP_ECC_PROD`S4HANA_EU_100ECC_US_FINANCE
	Última actualización de datos LastDataUpdate	El timestamp de la actualización de datos o extracción más reciente del sistema de origen.
Descripción Este atributo indica cuándo se actualizó por última vez el conjunto de datos. Es un timestamp estático aplicado a todo el conjunto de datos durante cada carga de datos, sirviendo como punto de referencia para la frescura del análisis. Para cualquier dashboard o análisis de process mining, conocer la actualidad de los datos es fundamental para tomar decisiones informadas. Este atributo asegura que todos los stakeholders estén al tanto del marco temporal cubierto por los datos que están viendo, evitando conclusiones basadas en información desactualizada. Por qué es importante Informa a los usuarios sobre la frescura de los datos, lo cual es crucial para la relevancia y precisión del análisis de procesos. Dónde obtener Este es un valor estático que representa el timestamp de la extracción de datos, añadido durante el proceso ETL. Ejemplos 2024-01-15T04:00:00Z2024-01-16T04:00:00Z
	Departamento Department	El departamento del solicitante o el centro de costo asociado a la requisición.
Descripción Este atributo representa la unidad de negocio o departamento que inició la requisición de compra. Esto a menudo se deriva del perfil de usuario del solicitante o del centro de costo asignado al elemento de línea de la requisición. Analizar el proceso por departamento es crítico para comprender las variaciones de rendimiento en toda la organización. Es la dimensión principal para el dashboard de 'Tiempo de Ciclo de Aprobación de Requisiciones' y el KPI de 'Variación del Tiempo de Aprobación Departamental', ayudando a identificar qué departamentos tienen procesos eficientes y cuáles pueden requerir mejoras o recursos adicionales. Por qué es importante Permite la comparación de rendimiento entre unidades de negocio, destacando cuellos de botella departamentales e inconsistencias en el proceso. Dónde obtener A menudo se deriva al vincular el Solicitante (EBAN-AFNAM) con los datos maestros de usuario (SU01) o al utilizar el Centro de Costo (EBKN-KOSTL) asociado con la imputación contable de la requisición. Ejemplos FinanzasOperaciones de TIMarketingFabricación
	Estado de requisición RequisitionStatus	El estado de procesamiento actual de la requisición de compra.
Descripción Este atributo indica el estado general de la requisición en un momento dado, como 'En Liberación', 'Aprobada', 'Rechazada' o 'Cerrada'. Esto a menudo se representa mediante un código de estado en SAP. El seguimiento del estado es esencial para comprender el resultado de las requisiciones. Apoya directamente el dashboard de 'Resultados y Tasas de Rechazo de Requisiciones' y KPIs como 'Tasa de Rechazo de Requisiciones' y 'Tasa de Retiro de Requisiciones'. Analizar cómo las requisiciones transicionan entre estados ayuda a identificar ineficiencias y puntos de falla del proceso. Por qué es importante Define el resultado de una solicitud de pedido, lo cual es crucial para analizar las tasas de éxito, las razones de rechazo y los puntos finales del proceso. Dónde obtener El estado de procesamiento se encuentra en la tabla EBAN, campo STATU. El estado de liberación está en EBAN-FRGZU. Ejemplos N (No editado)B (OC creada)A (RFQ creado)K (Cerrado)
	Nombre de Usuario User	El ID del usuario que realizó la actividad.
Descripción Este atributo identifica al usuario específico responsable de un evento, como crear una requisición, aprobar un paso o modificar un documento. En SAP, esto a menudo se captura como un ID de usuario. Analizar por usuario ayuda a identificar necesidades de capacitación, rendimiento específico del usuario y posibles fuentes de errores de entrada de datos. Es esencial para dashboards como 'Rendimiento de Creación de Requisiciones por Solicitante' y para comprender la distribución de la carga de trabajo y el cumplimiento de las políticas de segregación de funciones. Por qué es importante Atribuye actividades a individuos específicos, permitiendo el análisis del rendimiento del usuario, la carga de trabajo, el cumplimiento y las necesidades de capacitación. Dónde obtener Encontrado en la tabla de cabecera de documento de cambio CDHDR (campo USERNAME) para los cambios, y en EBAN (campo ERNAM) para el creador. Ejemplos SMITHJR.DOEUSER123
	Tipo de Documento RequisitionDocumentType	Una clasificación que determina el tipo y las características de la solicitud de pedido.
Descripción El Tipo de Documento en SAP controla varios aspectos de una requisición de compra, incluyendo el rango de numeración, la selección de campos y el proceso de adquisición general que sigue. Ejemplos incluyen 'Requisición Estándar', 'Traslado de Stock' o 'Requisición de Servicio'. Este atributo es una dimensión potente para el análisis porque los diferentes tipos de documento a menudo tienen flujos de proceso y requisitos de aprobación distintos. Permite a los analistas segmentar los datos para comparar el rendimiento de diferentes procesos de requisición, lo cual es clave para entender el cumplimiento e identificar oportunidades de estandarización o especialización de procesos. Por qué es importante Permite la segmentación de las solicitudes de pedido en diferentes categorías de proceso, posibilitando un análisis más preciso y relevante. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo BSART. Ejemplos NBUBRV
	Valor total de la requisición TotalRequisitionValue	El valor monetario total de todos los elementos en la requisición de compra.
Descripción Este atributo representa el monto financiero total de la requisición de compra. El valor es a menudo un factor clave para determinar el flujo de trabajo de aprobación requerido, con requisiciones de mayor valor que típicamente requieren un escrutinio más extenso y más pasos de aprobación. Analizar por valor es crítico para comprender cómo el impacto financiero afecta el comportamiento del proceso. Puede revelar si las requisiciones de alto valor tardan más en aprobarse, se rechazan con más frecuencia o siguen rutas de proceso diferentes. Esta es también una métrica fundamental para evaluar el rendimiento financiero del proceso de adquisición. Por qué es importante Ayuda a correlacionar el comportamiento del proceso con el impacto financiero, lo cual es esencial para el análisis de riesgos y la comprensión de la complejidad de la aprobación. Dónde obtener Suma del valor de todos los elementos de línea. El valor del elemento de línea está en la tabla EBAN, campo GSWER. La moneda está en EBAN-WAERS. Ejemplos 1500.00250.50125000.00
	¿Es Retrabajo? IsRework	Un indicador booleano que señala si la solicitud de pedido ha pasado por un bucle de retrabajo, como una modificación después de su envío.
Descripción Este es un atributo derivado que marca actividades o casos que implican reelaboración. Por ejemplo, cualquier actividad de 'Requisición Modificada' que ocurra después de 'Aprobación Enviada' se consideraría reelaboración. También puede ser desencadenado por eventos de rechazo que envían el proceso de vuelta a una etapa anterior. Este indicador es esencial para el dashboard de 'Análisis de Modificaciones y Reelaboración de Requisiciones'. Permite un filtrado y cuantificación fácil de la reelaboración, ayudando a medir su impacto en los tiempos de ciclo generales e identificar las causas raíz de las ineficiencias del proceso. Las altas tasas de reelaboración a menudo apuntan a problemas con la calidad de los datos o requisitos poco claros. Por qué es importante Ayuda a cuantificar la frecuencia y el impacto del retrabajo, facilitando la identificación y el análisis de las ineficiencias y los bucles del proceso. Dónde obtener Derivado del registro de eventos al identificar secuencias específicas de actividades, como 'Solicitud de Pedido Modificada' ocurriendo después de una actividad de aprobación. Ejemplos truefalse
	Grupo de Compras PurchasingGroup	El grupo de compradores responsable de adquirir los artículos solicitados.
Descripción El Grupo de Compras es una unidad organizativa responsable de actividades de adquisición específicas. Representa al equipo de compradores que gestionará la requisición una vez que sea aprobada. Este atributo es útil para analizar la carga de trabajo y el rendimiento de los diferentes equipos de compra. Puede ayudar a identificar si ciertos grupos de compras son cuellos de botella en la conversión de requisiciones a órdenes de compra, o si manejan tipos específicos de requisiciones de manera más eficiente que otros. Proporciona una dimensión clave para la gestión de recursos y rendimiento dentro de la función de adquisiciones. Por qué es importante Asigna la responsabilidad del aprovisionamiento, permitiendo el análisis de la carga de trabajo y la comparación de rendimiento entre diferentes equipos de compras. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo EKGRP. Ejemplos 001002P01
	Grupo de Material MaterialGroup	El grupo o categoría al que pertenece el material o servicio solicitado.
Descripción El Grupo de Materiales es una clasificación utilizada para agrupar materiales o servicios con características similares. Esto permite un análisis de las actividades de adquisición basado en categorías. Analizar por grupo de materiales ayuda en el abastecimiento estratégico y el análisis de gastos. En process mining, puede revelar si las requisiciones para ciertas categorías, como 'Hardware de TI' o 'Servicios Profesionales', siguen rutas de proceso diferentes o experimentan tiempos de aprobación más largos. Este insight es valioso para el 'Informe de Calidad de Datos de Requisiciones' y para comprender las variaciones del proceso basadas en lo que se está adquiriendo. Por qué es importante Permite el análisis de gastos y procesos por categoría de aprovisionamiento, apoyando el sourcing estratégico e identificando cuellos de botella específicos de cada categoría. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo MATKL. Ejemplos 00101L001IT-SFTWR
	ID de Pedido de Compra PurchaseOrderId	El ID de la orden de compra creada a partir de la requisición.
Descripción Este atributo vincula una requisición de compra con la orden de compra posterior que se creó para cumplirla. Una sola requisición a veces puede dar lugar a múltiples órdenes de compra. Este vínculo es crucial para analizar la transferencia entre los procesos de requisición y compra. Es necesario para calcular el KPI de 'Tiempo de creación de OC desde requisición' y para apoyar el dashboard de 'Demora de requisición aprobada a creación de OC'. Comprender esta conexión es clave para medir la eficiencia de todo el ciclo de Compra a Pago. Por qué es importante Conecta el proceso de solicitud de pedido con el proceso de compra posterior, permitiendo el análisis de los retrasos en la transferencia. Dónde obtener El número de orden de compra se almacena en la tabla EBAN, campo EBELN, después de haber sido creada. Ejemplos 450001712345000171244500017125
	ID de Proveedor VendorId	El identificador único para el proveedor sugerido o fijo.
Descripción Este atributo contiene el ID de un proveedor preferido o contractualmente fijo para el artículo solicitado. Puede ser prellenado o sugerido por el solicitante. Analizar las requisiciones por proveedor puede ayudar a evaluar el impacto de la preselección de proveedores en el proceso de adquisición. Por ejemplo, puede mostrar si las requisiciones con un proveedor especificado se aprueban más rápido o si ciertos proveedores están asociados con tasas de rechazo más altas. Proporciona una vista del compromiso con el proveedor en las etapas iniciales. Por qué es importante Proporciona insights sobre las relaciones con proveedores preferidos y su impacto en la velocidad y los resultados del procesamiento de requisiciones. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo LIFNR (Proveedor fijo). Ejemplos 100030025V9876
	Motivo de rechazo RejectionReason	La razón proporcionada cuando se rechaza una requisición o un paso de aprobación.
Descripción Este atributo captura la justificación para rechazar una requisición de compra. Esta información normalmente se introduce como texto libre o se selecciona de una lista predefinida de códigos por el aprobador durante la actividad de rechazo. Analizar las razones de rechazo es crucial para la mejora del proceso. Proporciona retroalimentación directa y procesable sobre por qué fallan las requisiciones, lo que podría deberse a violaciones de políticas, datos incorrectos o presupuesto no disponible. Estos datos son clave para el dashboard de 'Resultados y Tasas de Rechazo de Requisiciones' y ayudan a identificar las causas raíz de las ineficiencias del proceso. Por qué es importante Proporciona insights directos sobre por qué se rechazan las requisiciones, lo que permite mejoras de proceso específicas y capacitación de usuarios. Dónde obtener Estos datos normalmente se almacenan en logs de flujo de trabajo o texto largo asociado con el evento de rechazo. No existe un campo estándar en EBAN. Ejemplos Centro de Costos IncorrectoPresupuesto ExcedidoSolicitud DuplicadaNo conforme con la política
	Nombre del Solicitante RequesterName	El nombre de la persona que solicitó los bienes o servicios.
Descripción Este atributo identifica al individuo que inició la requisición de compra. Esta es la persona que tiene la necesidad comercial de los artículos solicitados. El seguimiento del solicitante permite el análisis de patrones de requisición por individuo o grupo. El dashboard de 'Rendimiento de Creación de Requisiciones por Solicitante' se basa en este atributo para identificar usuarios avanzados, usuarios que pueden necesitar capacitación adicional o departamentos con alta actividad de adquisición. Proporciona una vista centrada en el ser humano del punto de inicio del proceso. Por qué es importante Identifica al propietario del proceso, permitiendo el análisis de los patrones de creación de solicitudes de pedido y ayudando a orientar la capacitación de los usuarios. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo AFNAM. Ejemplos Alice WilliamsBob JohnsonCharlie Brown
	Planta Plant	La ubicación o planta de la empresa para la cual se solicitan los bienes o servicios.
Descripción La Planta es una unidad organizativa dentro de una empresa, que representa una ubicación física como una fábrica, un almacén o una oficina. La requisición especifica la planta donde se necesitan los artículos solicitados. Analizar por planta permite vistas geográficas o específicas del sitio del proceso de requisición. Puede resaltar diferencias de rendimiento entre ubicaciones, que pueden deberse a diferentes procedimientos locales, niveles de personal o necesidades comerciales. Esta es una dimensión común para los dashboards de rendimiento regional. Por qué es importante Proporciona un contexto geográfico o basado en la ubicación para el análisis, ayudando a identificar variaciones regionales del proceso y diferencias de rendimiento. Dónde obtener Encontrado en la tabla EBAN, campo WERKS. Ejemplos 10002100DE01
	Prioridad Priority	El nivel de urgencia asignado a la requisición de compra.
Descripción Este atributo indica la prioridad de la requisición, a menudo clasificándola como 'Urgente', 'Alta' o 'Normal'. Este indicador se utiliza para señalar a los aprobadores y compradores que una solicitud requiere un manejo acelerado. Este atributo es esencial para el dashboard de 'Rendimiento de Procesamiento de Requisiciones Urgentes' y el KPI de 'Efectividad del Indicador de Urgencia'. El análisis se centra en si las requisiciones marcadas como urgentes se procesan realmente más rápido que las estándar, ayudando a validar la efectividad del sistema de priorización y a asegurar que las necesidades críticas del negocio se satisfagan puntualmente. Por qué es importante Permite analizar si las solicitudes urgentes se procesan más rápido, validando la eficacia de los mecanismos de priorización. Dónde obtener Este no es un campo estándar en EBAN. A menudo se implementa como un campo personalizado o se infiere del Número de Seguimiento de Requisitos (EBAN-BEDNR) o de un tipo de documento específico. Ejemplos 123
	Tiempo del Ciclo de Aprobación ApprovalCycleTime	El tiempo total transcurrido desde que se presenta una requisición para aprobación hasta que se aprueba finalmente.
Descripción Esta es una métrica calculada que mide la duración de la fase de aprobación del ciclo de vida de la requisición. Se calcula encontrando la diferencia de tiempo entre la actividad 'Aprobación Enviada' y la actividad final 'Requisición Aprobada' para cada caso. Este es un KPI principal para medir la eficiencia del flujo de trabajo de aprobación. Se utiliza en el dashboard de 'Tiempo de Ciclo de Aprobación de Requisiciones' para visualizar el rendimiento e identificar cuellos de botella. Un tiempo de ciclo de aprobación alto puede retrasar significativamente todo el proceso de adquisición. Por qué es importante Mide directamente la eficiencia del workflow de aprobación, una fuente común de retrasos en el proceso de solicitud de pedido. Dónde obtener Calculado restando la marca de tiempo del evento 'Aprobación Enviada' de la marca de tiempo del evento 'Solicitud de Pedido Aprobada'. Ejemplos P2DPT8H30MP5DT12H

Requerido Recomendado Opcional

Compra a Pago - Actividades de requisición

Estos son los pasos clave del proceso y los hitos a capturar en su registro de eventos para un descubrimiento y análisis precisos de su flujo de trabajo de requisición.

6 Recomendado 7 Opcional

	Actividad	Descripción
	Approval Submitted	Esta actividad significa que la requisición ha entrado en el flujo de trabajo de aprobación formal. Normalmente se infiere cuando el estado de la requisición cambia para requerir una liberación inicial o una acción de aprobación basada en la estrategia de liberación configurada.
Por qué es importante Esto marca el inicio del tiempo del ciclo de aprobación, un KPI crítico para medir la eficiencia del proceso. Comprender este punto ayuda a aislar los retrasos entre la creación y el inicio de las aprobaciones formales. Dónde obtener Inferido del primer cambio de estado relacionado con la estrategia de liberación en la tabla EBAN (por ejemplo, el campo FRGZU cambia de estado inicial a pendiente) o de la primera entrada en los registros del workflow asociados a la solicitud de pedido. Capturar Inferido de la primera entrada del registro de cambios que indica la activación de una estrategia de liberación. Tipo de evento inferred
	Pedido de Compra Creado	Esta actividad marca la conversión exitosa de una requisición de compra aprobada en un documento de orden de compra. El evento se infiere para la requisición al encontrar un elemento de orden de compra correspondiente que la referencia.
Por qué es importante Como resultado principal exitoso, esta actividad concluye el proceso de solicitud de pedido y comienza la fase de aprovisionamiento. El tiempo entre 'Solicitud de Pedido Aprobada' y este evento es un KPI clave para medir la eficiencia de la transferencia. Dónde obtener Inferido al encontrar un registro en la tabla EKPO (Posición de OC) donde los campos BANFN y BNFPO coinciden con el número y la posición de la solicitud de pedido de la tabla EBAN. La fecha de creación de la OC (EKKO.AEDAT) proporciona la marca de tiempo. Capturar Inferido al vincular las tablas EBAN y EKPO y utilizando la fecha de creación de la OC de EKKO. Tipo de evento inferred
	Requisición Aprobada	Esta actividad hito significa que la requisición de compra ha superado con éxito todos los pasos de aprobación requeridos. Se infiere cuando se aplica el código de liberación final y el indicador de liberación general (FRGZU) en la tabla EBAN se establece en un estado aprobado.
Por qué es importante Este es un hito crítico que marca el final del ciclo de aprobación y el inicio de la fase de adquisición. Es esencial para calcular el KPI del tiempo total de aprobación y medir los retrasos en la transferencia a la creación de la orden de compra. Dónde obtener Inferido de la marca de tiempo de la entrada del registro de cambios en CDPOS para la tabla EBAN, campo FRGZU, cuando cambia al valor que representa la aprobación final. Capturar Inferido del campo del indicador de liberación final en EBAN que alcanza un estado 'aprobado' terminal. Tipo de evento inferred
	Requisición Creada	Esta actividad marca la creación y el guardado inicial de una requisición de compra por parte de un usuario. El evento se captura explícitamente cuando se genera un nuevo registro en la tabla EBAN, con la fecha y hora de creación registradas.
Por qué es importante Como punto de partida del proceso, esta actividad es esencial para calcular la duración total del ciclo de vida de la solicitud de pedido y analizar el rendimiento de la creación. Ayuda a identificar quién está creando solicitudes de pedido y cuándo. Dónde obtener Este evento se captura de la tabla EBAN utilizando los campos de fecha de creación (ERDAT) y hora de creación (UZEIT) para un ID de requisición de compra (BANFN) dado. Capturar Timestamp de los campos ERDAT y UZEIT de la tabla EBAN al guardar el registro inicial. Tipo de evento explicit
	Requisición rechazada	Esta es una actividad terminal donde la requisición de compra es definitivamente rechazada y no puede avanzar más. Se infiere cuando el indicador de liberación en la tabla EBAN se establece a un estado final de rechazo por parte de un aprobador.
Por qué es importante Esta actividad es un punto final clave del proceso y crucial para calcular el KPI de Tasa de Rechazo de Requisiciones. Analizar estos casos ayuda a comprender las razones del fracaso y el desperdicio en la adquisición. Dónde obtener Inferido de la marca de tiempo de la entrada del registro de cambios en CDPOS para la tabla EBAN, campo FRGZU, cuando cambia al valor que representa el rechazo final. Capturar Inferido del campo del indicador de liberación final en EBAN que alcanza un estado 'rechazado' terminal. Tipo de evento inferred
	Requisición retirada	Esta es una actividad terminal donde el creador o un usuario autorizado cancela el elemento de requisición estableciendo un indicador de eliminación. Esta acción se registra explícitamente e indica que la necesidad comercial ya no es válida o fue creada por error.
Por qué es importante Este es un punto final de falla clave para el proceso, esencial para calcular la tasa de retiro. Las tasas altas pueden indicar largos tiempos de aprobación que obligan a los usuarios a abandonar las solicitudes, o problemas sistémicos con la planificación de la demanda. Dónde obtener Esta acción explícita se captura cuando el campo 'Indicador de Eliminación' (LOEKZ) en la tabla EBAN se establece para el elemento de la requisición. El cambio se registra en CDHDR y CDPOS. Capturar Entrada de registro de cambios cuando el Indicador de Borrado (EBAN-LOEKZ) se establece en 'L'. Tipo de evento explicit
	Paso de Aprobación Aprobado	Representa la acción explícita de un usuario autorizado que aprueba un solo paso en la estrategia de liberación. Esta acción se registra como un cambio en el estado de liberación de la requisición, acercándola a la aprobación final.
Por qué es importante El seguimiento de las aprobaciones individuales es necesario para medir la duración de cada paso y analizar el rendimiento de los diferentes aprobadores. Es fundamental para comprender el cumplimiento del flujo de trabajo. Dónde obtener Capturado de los registros de cambios (CDHDR/CDPOS) en los campos de estado de liberación de la tabla EBAN. La acción del aprobador a través de la transacción ME54N o un código T similar activa este cambio registrado. Capturar Entrada de registro de cambios creada cuando un aprobador ejecuta una transacción de liberación. Tipo de evento explicit
	Paso de Aprobación Iniciado	Indica que la solicitud de pedido está ahora pendiente de la acción de un aprobador específico o grupo de aprobación, según lo definido en la estrategia de liberación. Este evento se infiere cuando el estado de la solicitud de pedido indica que está esperando un código de liberación particular.
Por qué es importante Esta actividad permite un análisis detallado de cada paso individual en la cadena de aprobación. Ayuda a identificar qué aprobadores o etapas están causando los mayores retrasos en el proceso. Dónde obtener Inferido al rastrear la secuencia de cambios en los campos de estado de liberación en la tabla EBAN. Cada cambio a un nuevo estado pendiente significa el inicio de un nuevo paso de aprobación. Capturar Inferido de los cambios de estado que indican que un nuevo código de liberación está ahora activo y esperando aprobación. Tipo de evento inferred
	Paso de Aprobación Rechazado	Un usuario autorizado ha rechazado explícitamente un único paso en la estrategia de liberación, generalmente enviando la solicitud de pedido de vuelta al creador para su modificación. Esta acción se registra como un cambio en el estado de liberación de la solicitud de pedido.
Por qué es importante Los rechazos son una causa principal de reelaboración y retrasos en el proceso. Analizar su frecuencia y causa ayuda a identificar malentendidos de políticas, problemas de calidad de datos o pasos de aprobación ineficientes. Dónde obtener Capturado de los registros de cambios (CDHDR/CDPOS) en los campos de estado de liberación en la tabla EBAN. Una acción de rechazo a través de la transacción ME54N o similar activará un cambio de estado correspondiente. Capturar Entrada de registro de cambios creada cuando un aprobador ejecuta una acción de rechazo. Tipo de evento explicit
	Reinicio de Aprobación	Indica que todo el workflow de aprobación de la solicitud de pedido ha sido reiniciado, a menudo debido a una modificación significativa. Esto se infiere cuando el estado de liberación se borra después de haber estado activo previamente, forzando al proceso de aprobación a reiniciarse desde el principio.
Por qué es importante Los reinicios de aprobación son eventos de retrabajo significativos que impactan en gran medida el tiempo de ciclo. Identificarlos resalta las ineficiencias del proceso y el efecto posterior de las modificaciones de las solicitudes de pedido en el workflow. Dónde obtener Inferido de los registros de cambios (CDHDR/CDPOS) para la tabla EBAN donde los campos de estado de liberación (como FRGZU) cambian de un estado pendiente o aprobado a un estado inicial o en blanco. Capturar Inferido de los registros de cambios que muestran que los campos de la estrategia de liberación se están borrando. Tipo de evento inferred
	Requisición bloqueada	Representa una acción explícita para bloquear un elemento de requisición de compra, impidiendo que se convierta en una orden de compra. El bloqueo se establece mediante un indicador específico en el elemento de la requisición.
Por qué es importante El bloqueo indica un posible problema o una retención temporal en el aprovisionamiento. El seguimiento de estos eventos ayuda a identificar cuellos de botella donde las solicitudes de pedido se aprueban pero no se ejecutan de inmediato. Dónde obtener Capturado de un cambio en el campo 'Indicador de Bloqueo' (EBAKZ) en la tabla EBAN. El cambio se registra en CDHDR y CDPOS. Capturar Evento registrado en las tablas de cambios cuando el campo EBAN-EBAKZ se establece. Tipo de evento explicit
	Requisición cerrada	Representa el cierre final de un elemento de requisición, indicando que no se espera más procesamiento. Este estado se infiere cuando el elemento ha sido completamente convertido a una orden de compra y cumplido, o marcado manualmente como cerrado.
Por qué es importante Esto proporciona un punto final definitivo para las requisiciones que se completan pero no necesariamente se eliminan. Asegura cálculos precisos de la duración del ciclo de vida para solicitudes cumplidas con éxito. Dónde obtener Inferido del indicador 'Cerrado' (EBAKZ con valor 'S' u otro valor configurado) en la tabla EBAN. Este estado a menudo se establece automáticamente por el sistema tras la conversión completa de la OC y la recepción de mercancías. Capturar Inferido de un cambio de estado en el campo EBAN-EBAKZ a un valor 'cerrado'. Tipo de evento inferred
	Requisición modificada	Representa cualquier modificación realizada en una requisición de compra después de su creación inicial, como cambiar la cantidad, el precio o el material. Estos cambios se registran en las tablas de log de cambios de SAP, proporcionando un rastro de auditoría detallado de las modificaciones.
Por qué es importante El seguimiento de las modificaciones es crucial para identificar ciclos de retrabajo y problemas de calidad de datos. Una alta frecuencia de estas puede indicar requisitos iniciales poco claros o lagunas en la capacitación de los usuarios, provocando retrasos en el proceso. Dónde obtener Capturado de las tablas de registro de cambios CDHDR (cabecera) y CDPOS (posición) donde la clase de objeto es EINKBELEG y el ID de objeto es el número de Solicitud de Pedido. Se pueden analizar los cambios de campos específicos. Capturar Evento registrado en las tablas de cambios CDHDR y CDPOS para el documento de solicitud de pedido. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus datos de SAP ECC

Pasos

Otorgar Acceso a la Base de Datos: Antes de empezar, asegúrese de tener acceso de solo lectura a la base de datos SAP ECC subyacente. Esto requiere credenciales específicas (nombre de usuario, contraseña, host, puerto) y es un nivel de acceso no estándar que debe ser aprobado por sus equipos de SAP Basis y Seguridad.
Identificar Esquema SAP: Conéctese a la base de datos con un cliente SQL estándar, como DBeaver, Toad o SQL Developer. Necesitará identificar el esquema SAP correcto donde se almacenan las tablas, que comúnmente se denomina SAPSR3 o SAPR3.
Preparar la Consulta SQL: Utilice la consulta SQL completa proporcionada en este documento. Esta consulta está diseñada para extraer todas las actividades y atributos requeridos uniendo tablas de datos maestros y de registro de cambios.
Establecer Parámetros de Consulta: Localice los valores de los marcadores de posición dentro de la consulta. Debe reemplazarlos con los requisitos específicos de su sistema y negocio. Los marcadores de posición clave incluyen '{source_system_name}', '{start_date}', '{end_date}', '{company_codes}' y '{document_types}'.
Ajustar Sintaxis Específica de la Base de Datos: La consulta proporcionada utiliza sintaxis SQL común. Sin embargo, las funciones para la creación de marcas de tiempo, como TO_TIMESTAMP, o la manipulación de cadenas pueden necesitar ajustes menores según su sistema de base de datos específico, por ejemplo, Oracle, SQL Server, DB2 o HANA.
Ejecutar la Extracción: Ejecute la consulta personalizada en su cliente SQL. Para grandes conjuntos de datos, se recomienda encarecidamente ejecutarla durante las horas de menor actividad para evitar afectar el rendimiento del sistema.
Revisar Resultados Preliminares: Una vez que la consulta finalice, examine brevemente la salida para asegurarse de que contenga las columnas esperadas (PurchaseRequisitionId, ActivityName, EventTime, etc.) y de que se estén devolviendo filas para varias actividades.
Exportar a CSV: Exporte todo el conjunto de resultados de su cliente SQL a un archivo CSV. Asegúrese de que el archivo utilice codificación UTF-8 para evitar problemas con caracteres especiales.
Preparar para la Carga: Confirme que los encabezados de columna del CSV coincidan exactamente con los alias definidos en la consulta SQL. El archivo debe ser una representación tabular y limpia del registro de eventos.
Cargar en ProcessMind: Cargue el archivo CSV final en su proyecto ProcessMind para su análisis y visualización.

Configuración

Conexión a la Base de Datos: Se requiere una conexión directa a la base de datos SAP ECC. Necesitará el nombre del host (hostname), el puerto, el nombre de la base de datos y las credenciales de usuario adecuadas.
Esquema SAP: El nombre del esquema que contiene las tablas SAP debe ser conocido, por ejemplo, SAPSR3. La consulta debe ejecutarse dentro del contexto de este esquema.
Rango de Fechas: Para gestionar el rendimiento y el volumen de datos, es fundamental filtrar por un rango de fechas específico. Recomendamos comenzar con un período de 3 a 6 meses. Configure los marcadores de posición '{start_date}' y '{end_date}' en el formato YYYYMMDD.
Filtros Organizacionales: Para un análisis más dirigido, filtre los datos por Sociedad (BUKRS) y Tipo de Documento de Solicitud de Pedido (BSART). Sustituya los marcadores de posición '{company_codes}' y '{document_types}' con listas de valores separadas por comas, por ejemplo, '1000','2000'.
Requisitos Previos: Este método requiere la aprobación de los equipos de SAP Basis y Seguridad para obtener credenciales directas de la base de datos. No es una actividad estándar de usuario final.
Consideraciones de Rendimiento: La consulta se une a tablas de registro de cambios (CDHDR, CDPOS), que pueden ser muy grandes. Sin un filtrado adecuado, la consulta puede ser lenta y consumir recursos significativos del sistema. Ejecútela siempre con un rango de fechas restrictivo y otros filtros.

a Consulta de ejemplo 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

Pasos

Configurar Entorno Python: Asegúrese de tener Python 3.6 o superior instalado. Cree una carpeta de proyecto y configure un entorno virtual para gestionar las dependencias. Instale las librerías necesarias usando pip: pip install pyrfc pandas numpy
SDK RFC de SAP: Descargue el SAP NetWeaver RFC SDK del Portal de Soporte de SAP. Extraiga el contenido y coloque los archivos de la librería (por ejemplo, sapnwrfc.dll en Windows, libsapnwrfc.so en Linux) en un directorio accesible por la ruta de su sistema o por su script de Python.
Configurar Conexión SAP: Abra el script de Python proporcionado. Localice la sección de parámetros de conexión SAP y reemplace los valores de los marcadores de posición (ashost, sysnr, client, user, passwd) con sus credenciales reales del sistema SAP. Asegúrese de que el usuario tenga las autorizaciones requeridas para la ejecución de RFC y el acceso a tablas.
Definir Parámetros de Extracción: En el script, establezca las variables date_from y date_to para definir el rango de tiempo deseado para la extracción. Se recomienda empezar con un período más pequeño, por ejemplo, un mes, para probar el proceso de extracción.
Ejecutar el Script de Python: Ejecute el script desde su terminal usando el comando python your_script_name.py. El script se conectará a SAP vía RFC, llamará a RFC_READ_TABLE para cada tabla requerida (EBAN, EKKO, EKPO, CDHDR, CDPOS) y descargará los datos.
Recuperación de Datos: El script recupera datos brutos para solicitudes de pedido, órdenes de compra y documentos de cambio. Utiliza criterios de filtrado, como rangos de fechas y clases de objeto, para limitar la cantidad de datos transferidos.
Transformación Local de Datos: Una vez descargados los datos, el script utiliza la librería pandas para realizar todas las transformaciones localmente. Procesa los datos brutos de la tabla para generar entradas de registro de eventos distintas para cada una de las 13 actividades requeridas, como 'Solicitud de Pedido Creada', 'Paso de Aprobación Aprobado' y 'Orden de Compra Creada'.
Generar Registro de Eventos: El script combina los eventos generados de cada tabla en un único y unificado DataFrame. Calcula las marcas de tiempo de los eventos, mapea los nombres de usuario y estructura los datos en el formato requerido de ID de caso, actividad y marca de tiempo.
Mapeo de Atributos: Atributos clave como PurchaseRequisitionId, ActivityName, EventTime, User y TotalRequisitionValue se mapean a sus respectivas columnas en el DataFrame final.
Exportar a CSV: El script guarda el registro de eventos final como un archivo CSV llamado event_log_pr.csv en el mismo directorio. Este archivo está formateado para su carga directa en ProcessMind.
Revisar y Cargar: Abra el archivo CSV generado para revisar los datos en cuanto a integridad y corrección. Una vez validado, puede proceder a cargar el archivo en su proyecto ProcessMind.

Configuración

Conexión SAP: El script requiere detalles de conexión RFC directa al sistema SAP ECC, incluyendo servidor de aplicaciones, número de sistema, cliente, usuario y contraseña. El usuario especificado debe tener autorizaciones para llamadas RFC y acceso de visualización a las tablas EBAN, EKPO, EKKO, CDHDR y CDPOS.
Rango de Fechas: La extracción se rige por parámetros de fecha de inicio y fin dentro del script. Para las ejecuciones iniciales y para gestionar el rendimiento, se recomienda extraer un rango de datos de 3 a 6 meses.
Filtros de Tabla: El filtrado se aplica dentro de las llamadas RFC siempre que sea posible. Por ejemplo, las solicitudes de pedido se filtran por fecha de creación (EBAN-ERDAT), y los documentos de cambio se filtran por fecha (CDHDR-UDATE) y clase de objeto (CDHDR-OBJECTCLAS = 'BANF').
Librerías de Python: El script se basa en pyrfc para la conectividad con SAP y pandas para la manipulación de datos. Asegúrese de que estas librerías estén instaladas en su entorno Python.
Rendimiento: La extracción de datos vía RFC_READ_TABLE puede ser lenta para conjuntos de datos muy grandes, ya que los datos se extraen secuencialmente tabla por tabla. Es aconsejable ejecutar la extracción durante las horas de menor actividad para minimizar la carga del sistema.
Tipos de Documento: El script extrae todos los tipos de documentos de solicitud de pedido por defecto. Para acotar el alcance, puede añadir un filtro post-extracción en el DataFrame de pandas basado en la columna BSART de la tabla EBAN.

a Consulta de ejemplo 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__':
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