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Su Plantilla de Datos de Planificación de Producción

Plex Smart Manufacturing

Atributos de Planificación de la Producción (23) Actividades de Planificación de la Producción (16) Guías de Extracción (2)

Su Plantilla de Datos de Planificación de Producción

Esta plantilla proporciona una guía completa para recopilar los datos adecuados y optimizar su proceso de planificación de la producción. Describe los atributos esenciales a recopilar, las actividades clave a seguir y una guía práctica para extraer esta información de sus sistemas de origen. Utilice este recurso para asegurarse de capturar todos los datos necesarios para un análisis y mejora efectivos del proceso.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave para el seguimiento
Guía de Extracción

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Atributos de Planificación de la Producción

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos para un análisis exhaustivo de la planificación de la producción y una visión profunda de sus operaciones.

3 Requerido 8 Recomendado 12 Opcional

	Nombre	Descripción
	Hora del Evento EventTime	El timestamp que indica cuándo ocurrió la actividad.
Descripción Este atributo registra la fecha y hora precisas en que un evento o actividad específica fue registrada en el sistema. Es el elemento temporal principal para el análisis de procesos. Las marcas de tiempo precisas son críticas para calcular los tiempos de ciclo, duraciones y tiempos de espera entre actividades. Permiten el análisis del rendimiento del proceso a lo largo del tiempo, la identificación de cuellos de botella y la medición del cumplimiento de los cronogramas. Por qué es importante Esta marca de tiempo es esencial para calcular todas las métricas basadas en el tiempo, como los tiempos de ciclo y las duraciones, que son fundamentales para el análisis del rendimiento. Dónde obtener Ubicado en los registros de eventos o de transacciones junto con la información de la actividad en Plex. Busque campos como 'Fecha de creación', 'Marca de tiempo' o 'Fecha del evento'. Ejemplos 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	Nombre de la Actividad ActivityName	El nombre del evento o paso específico que ocurrió dentro del proceso de planificación de la producción.
Descripción Este atributo describe una única tarea o hito en el ciclo de vida de la planificación de la producción, como 'Orden de producción creada', 'Requisitos de materiales planificados' o 'Orden de producción completada'. Estas actividades forman la columna vertebral del mapa de procesos, permitiendo a los analistas visualizar el flujo del proceso, identificar cuellos de botella entre los pasos y analizar la frecuencia y secuencia de los eventos. Cada actividad corresponde a un evento registrado en el sistema de origen. Por qué es importante Define los pasos en el mapa de proceso, que es la base para todo el análisis de Process Mining, incluyendo la identificación de cuellos de botella y el análisis de variantes. Dónde obtener Se deriva de los registros de eventos, códigos de transacción o registros de cambio de estado en varios módulos de Plex relacionados con la planificación y ejecución de la producción. Ejemplos Orden de producción creadaPlan de producción aprobadoOrden de producción liberadaOperación Completada
	Orden de Producción ProductionOrder	El identificador único para una orden de producción, que sirve como identificador de caso principal para el proceso de planificación de la producción.
Descripción El número de Orden de Producción identifica de forma única una solicitud para producir una cantidad específica de una pieza o producto. Actúa como el ID de caso central que vincula todos los eventos de planificación, programación, ejecución y finalización relacionados. En process mining, analizar los eventos agrupados por la Orden de Producción permite una vista completa de extremo a extremo del ciclo de vida de la producción. Esto ayuda a calcular los tiempos de ciclo generales, identificar rutas de proceso comunes y comprender las variaciones entre diferentes ejecuciones de producción. Por qué es importante Este es el identificador de caso esencial que conecta todos los pasos del proceso, permitiendo un análisis holístico de cada ejecución de producción de principio a fin. Dónde obtener Este identificador se encuentra típicamente en los módulos centrales de producción o ejecución de fabricación dentro de Plex. Consulte la documentación para las tablas relacionadas con Órdenes de Trabajo u Órdenes de Producción. Ejemplos WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	Cantidad planificada PlannedQuantity	La cantidad objetivo de la pieza o producto a producir en el pedido.
Descripción Este atributo especifica el número de unidades que se programan para la producción según la orden de producción. Este valor se utiliza para la planificación de requisitos de materiales, la planificación de capacidad y la programación. La Cantidad Planificada es esencial para calcular el KPI de 'Varianza de integración de previsión de demanda' al compararla con los números de previsión originales. También proporciona contexto para el análisis del tiempo de ciclo, ya que los pedidos más grandes pueden tener naturalmente tiempos de entrega más largos. Por qué es importante Proporciona el volumen de producción objetivo, esencial para el análisis de capacidad, la programación y la comprensión de las variaciones del proceso relacionadas con el tamaño del pedido. Dónde obtener Located in the production order header or line item details in Plex. Look for fields like 'Order Quantity', 'Planned Quantity' o similar. Ejemplos 1005000751250
	Disponibilidad de Materiales MaterialAvailabilityStatus	Indica si todos los materiales requeridos para la orden de producción están disponibles.
Descripción Este atributo muestra el estado de disponibilidad de materiales, por ejemplo 'Disponible', 'Escasez' o 'En pedido'. Este estado es crítico para determinar si una orden de producción puede ser liberada a planta. Un uso clave de este atributo es en el dashboard de 'Análisis de impacto de la escasez de materiales'. Ayuda a cuantificar los retrasos causados por la escasez de materiales correlacionando un estado de 'Escasez' con tiempos de espera más largos antes de las actividades de 'Orden de producción liberada' o 'Producción iniciada'. Por qué es importante Apoya directamente el análisis de los retrasos causados por la escasez de materiales, un problema común y significativo en la fabricación. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Puede ser un estado calculado en los módulos de MRP o inventario, o un campo en la propia orden de producción. Ejemplos Materiales DisponiblesEscasez de ComponentesEsperando Orden de CompraParcialmente Disponible
	Estado de la orden de producción ProductionOrderStatus	El estado actual o final de la orden de producción.
Descripción Este atributo refleja el estado de la orden de producción en un momento dado, como 'Creada', 'Liberada', 'En progreso', 'Completada' o 'Cancelada'. La información de estado proporciona una instantánea del ciclo de vida de la orden y es crucial para el análisis de resultados. Ayuda a filtrar órdenes activas versus completadas, analizar tasas de cancelación y comprender las razones de ciertas rutas de proceso. Por qué es importante Indica el resultado y el estado actual de una orden de producción, lo cual es esencial para el filtrado, el análisis de resultados y la comprensión de las excepciones del proceso. Dónde obtener Disponible en la tabla de encabezado de la orden de producción en Plex. Busque un campo de 'Estado' (Status) o 'Estado del proceso' (State). Ejemplos PlanificadoLiberadoCompletadoCerradoCancelada
	Fecha de Fin Planificada PlannedEndDate	La fecha de finalización programada para la orden de producción.
Descripción Este atributo contiene la fecha en la que se prevé que la orden de producción esté completamente finalizada. Esta fecha es un resultado clave del proceso de programación y sirve como referencia para la medición del rendimiento. La Fecha de Fin Planificada es crítica para el dashboard y el KPI de 'Cumplimiento del cronograma de producción'. Al comparar esta fecha planificada con la marca de tiempo de finalización real, las organizaciones pueden medir su capacidad para cumplir los objetivos de producción e identificar las fuentes de retraso. Por qué es importante Sirve como línea base para medir el cumplimiento del cronograma y el rendimiento a tiempo, indicadores clave de la efectividad de la planificación y ejecución. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Normalmente se encuentra en el encabezado de la orden de producción y suele llamarse 'Fecha de finalización programada', 'Fecha de vencimiento' o similar. Ejemplos 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	Número de Pieza PartNumber	El identificador único para el producto o material que se está fabricando.
Descripción El Número de Pieza, también conocido como número de artículo o SKU, especifica el artículo que la orden de producción tiene la intención de producir. Esta es una pieza crítica de los datos maestros que vincula el proceso de producción con el portfolio de productos. Analizar el proceso por número de pieza permite identificar desafíos de fabricación específicos del producto, comparar los tiempos de ciclo para diferentes productos y comprender cómo varían los requisitos de materiales. Es fundamental para cualquier análisis de proceso centrado en el producto. Por qué es importante Permite el análisis basado en productos para comparar el rendimiento del proceso e identificar problemas relacionados con piezas o familias de productos específicas. Dónde obtener Ubicado en los detalles de la línea de la orden de producción o del encabezado en Plex. Este es un campo estándar vinculado al maestro de artículos. Ejemplos PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	Planificador Planner	El empleado responsable de planificar o gestionar la orden de producción.
Descripción Este atributo identifica al planificador o programador de producción asignado a una orden de producción específica. Puede ser el nombre de una persona o su ID de empleado. Analizar el proceso por planificador es esencial para el dashboard de 'Comparación de rendimiento del planificador'. Ayuda a identificar diferencias en la eficiencia, el cumplimiento del cronograma y las variaciones del proceso entre los planificadores, destacando oportunidades de capacitación o estandarización de procesos. Por qué es importante Permite el análisis de rendimiento por planificador, lo que ayuda a identificar mejores prácticas, inconsistencias y necesidades de formación. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Normalmente se encuentra en las tablas de encabezado de las órdenes de producción, asociado a campos como 'Código de planificador', 'Programador' o 'Creado por'. Ejemplos John SmithJane DoeGrupo de planificadores AUser789
	Prioridad de Producción ProductionPriority	A classification indicating the urgency of the production order.
Descripción Este atributo asigna un nivel de prioridad, como 'Alta', 'Media' o 'Baja', a una orden de producción. Esto ayuda a los planificadores y al personal de producción a priorizar el trabajo, especialmente cuando los recursos son limitados. Analizar por prioridad es esencial para el dashboard de 'Métricas de manejo de prioridad de producción'. Permite verificar si las órdenes de alta prioridad realmente se están acelerando a través del proceso y se completan más rápido que las de menor prioridad, validando la efectividad del sistema de priorización. Por qué es importante Permite analizar si las órdenes de alta prioridad se procesan más rápido, asegurando que el sistema de priorización funcione eficazmente. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Puede ser un campo estándar o personalizado en el encabezado de la orden de producción. Ejemplos AltoMedioBajo19
	Workcenter Workcenter	La máquina específica, línea de producción o área donde se programará una operación de fabricación.
Descripción Un Workcenter representa un recurso específico o un grupo de recursos donde se realizan las actividades de producción. Puede ser una sola máquina, una celda de máquinas o una línea de ensamblaje específica. Este atributo es clave para el 'Análisis de retrasos en la asignación de recursos' y para identificar cuellos de botella específicos de cada recurso. Al analizar los tiempos de procesamiento y de espera en diferentes centros de trabajo, los responsables pueden optimizar el uso de los recursos y mejorar el flujo de producción. Por qué es importante Ayuda a identificar cuellos de botella específicos de recursos y a analizar la utilización de la capacidad, lo cual es crucial para la programación y la optimización del rendimiento. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Esta información suele encontrarse en los detalles de la ruta o de las operaciones asociadas a una orden de producción. Ejemplos CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	Actual End Date ActualEndDate	La marca de tiempo real cuando se completó la última unidad de la orden de producción.
Descripción Este atributo captura la hora en que finalizó la operación final para la orden de producción y se produjo la cantidad total requerida. Marca el fin de la fase de ejecución. Esta es la marca de tiempo definitiva utilizada para medir el rendimiento real frente a la 'Fecha de fin planificada' para el KPI de 'Cumplimiento del cronograma de producción'. Se utiliza para calcular el verdadero tiempo de ciclo de producción de extremo a extremo. Por qué es importante Proporciona el tiempo de finalización real necesario para calcular con precisión el cumplimiento del cronograma y los tiempos de entrega generales de producción. Dónde obtener Esta es la marca de tiempo de la actividad 'Orden de producción completada' o la confirmación operativa final en Plex. Ejemplos 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	Código de motivo de reelaboración ReworkReasonCode	Un código que indica el motivo de un ajuste en el plan de producción o de un bucle de reproceso.
Descripción Cuando se ajusta un plan de producción o se envía una orden para retrabajo, este atributo proporciona una razón estandarizada para la desviación. Algunos ejemplos son 'Material Defectuoso', 'Tiempo de Inactividad de la Máquina' o 'Cambio de Especificación'. Este atributo proporciona el 'porqué' detrás de las desviaciones del proceso identificadas en el análisis de variantes. Es crucial para el análisis de la causa raíz del KPI de 'Tasa de Retrabajo y Reencaminamiento', ayudando a los equipos a abordar los problemas subyacentes que causan retrabajos costosos y retrasos. Por qué es importante Proporciona un contexto crítico para la reelaboración y las desviaciones del proceso, permitiendo un análisis de causa raíz dirigido para reducir el desperdicio y mejorar la calidad. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Estos datos pueden estar asociados con registros de no conformidad, calidad o ajustes de producción. Ejemplos QA_FAILMAT_SUBENG_CHGOPER_ERR
	Completed Quantity CompletedQuantity	La cantidad real de la pieza o producto que se produjo con éxito.
Descripción Este atributo registra el recuento final de unidades buenas producidas y confirmadas para una orden de producción. Este valor se compara con la Cantidad Planificada para determinar el rendimiento y las tasas de cumplimiento de pedidos. Analizar la Cantidad Completada ayuda a evaluar la eficiencia y calidad de la producción. Desviaciones significativas de la Cantidad Planificada pueden indicar problemas de producción, altas tasas de desechos o errores de entrada de datos, que pueden investigarse más a fondo. Por qué es importante Indica la producción real, que se utiliza para analizar el rendimiento, las tasas de desperdicio y la precisión del cumplimiento frente a la cantidad planificada. Dónde obtener Se encuentra en los informes de producción o registros de confirmación de Plex. Busque campos como 'Cantidad buena', 'Cantidad de rendimiento' o 'Cantidad real'. Ejemplos 984950751250
	Desviación de Programación ScheduleDeviation	La diferencia de tiempo entre la fecha de fin planificada y la fecha de finalización real.
Descripción Esta métrica calculada cuantifica con cuánta anticipación o retraso se completó una orden de producción en relación con su cronograma. Un valor positivo indica un retraso, un valor negativo indica una finalización temprana y cero significa que fue a tiempo. Este atributo proporciona una visión más granular del rendimiento que un simple indicador de 'retraso'. Se utiliza en el dashboard de 'Cumplimiento del cronograma de producción' para visualizar la magnitud de los retrasos, ayudando a priorizar los esfuerzos de mejora en las desviaciones más significativas. Por qué es importante Cuantifica el tiempo exacto que un pedido se desvió de su cronograma, proporcionando una medida precisa del retraso o la anticipación. Dónde obtener Campo calculado, derivado de restar la 'PlannedEndDate' de la 'ActualEndDate' a nivel de caso. Ejemplos P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	Está Retrasado IsLate	Un indicador booleano que señala si la orden de producción se completó después de la fecha de finalización prevista.
Descripción Este es un indicador booleano simple (verdadero/falso) calculado para cada orden de producción. Se establece en 'verdadero' si el tiempo de finalización real es posterior a la fecha de fin planificada, y en 'falso' en caso contrario. Este atributo simplifica el análisis y la elaboración de informes sobre el cumplimiento del cronograma. Permite un filtrado y una agregación sencillos para calcular el KPI de 'Tasa de cumplimiento del cronograma de producción' y para identificar rápidamente todas las órdenes que no cumplieron con su plazo. Por qué es importante Ofrece una clasificación binaria simple de pedidos entregados a tiempo o con retraso, ideal para calcular tasas de cumplimiento y paneles de KPI de alto nivel. Dónde obtener Campo calculado, derivado de la comparación: 'ActualEndDate' > 'PlannedEndDate'. Ejemplos truefalse
	Event Processing Time EventProcessingTime	La duración del tiempo dedicado activamente a una `actividad` específica.
Descripción Este atributo calculado mide el tiempo entre el inicio y el fin de una sola actividad. Representa el 'tiempo de contacto' real o el trabajo realizado durante un paso del proceso. Analizar el tiempo de procesamiento es fundamental para identificar qué actividades específicas están consumiendo la mayor parte del tiempo y esfuerzo en el proceso. Esto es distinto del tiempo de ciclo, que incluye períodos de espera, y es clave para identificar ineficiencias dentro de las propias tareas. Por qué es importante Mide el tiempo de trabajo activo para una actividad, ayudando a aislar y analizar las tareas más consumidoras de tiempo en el proceso. Dónde obtener Campo calculado, derivado de restar el 'EventTime' (StartTime) del 'EndTime' de una actividad. Ejemplos PT1H30MPT8HP2DT4H15M
	Fecha de Inicio Real ActualStartDate	La marca de tiempo real cuando comenzó el trabajo de producción para el pedido.
Descripción Este atributo captura la hora exacta en que la primera operación física de la orden de producción comenzó en la planta de producción. Marca la transición de la planificación y preparación a la ejecución. Esta marca de tiempo es esencial para analizar el 'tiempo de cola' o el retraso entre el momento en que se libera un pedido y el momento en que realmente comienza. Ayuda a calcular un tiempo de entrega de producción más preciso y apoya el 'Análisis del impacto de la escasez de materiales' al mostrar el inicio real del trabajo. Por qué es importante Marca el inicio real de la fase de ejecución de la producción, lo que permite medir con precisión los retrasos en la programación y los tiempos de espera en cola. Dónde obtener Esta es la marca de tiempo de la actividad 'Producción iniciada' o el primer paso operativo registrado en el componente MES de Plex. Ejemplos 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	Hora de Finalización EndTime	El timestamp que indica cuándo se completó una actividad.
Descripción La hora de fin marca la finalización de una actividad específica. Cuando se combina con la hora de inicio, define el tiempo de procesamiento para ese evento. En process mining, tener tanto la hora de inicio como la de fin para las actividades permite un análisis más detallado del tiempo de procesamiento frente al tiempo de espera. Esto ayuda a diferenciar el tiempo dedicado a trabajar activamente en una tarea del tiempo de inactividad esperando el siguiente paso, lo cual es crucial para un análisis preciso de los cuellos de botella. Por qué es importante Permite el cálculo de tiempos de procesamiento de actividad precisos, distinguiendo el tiempo de trabajo activo del tiempo de espera o inactividad. Dónde obtener Esto puede estar disponible directamente en los registros de eventos o puede derivarse utilizando la hora de inicio del evento subsiguiente. Ejemplos 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	Planta Plant	La instalación de fabricación o ubicación donde se está ejecutando la orden de producción.
Descripción El atributo Planta identifica el sitio físico específico, como una fábrica o una instalación de producción. En organizaciones multi-planta, este es un atributo clave para segmentar y comparar el rendimiento del proceso. El análisis por Planta permite comparar procesos entre diferentes ubicaciones. Esto puede revelar problemas específicos del sitio, resaltar las mejores prácticas en plantas de alto rendimiento e informar decisiones sobre la estandarización de procesos. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento de los procesos en diferentes plantas de fabricación, lo cual es vital para el benchmarking y la estandarización en operaciones multiplanta. Dónde obtener Normalmente disponible como un principio organizador central en Plex, a menudo asociado al encabezado de la orden de producción. Busque los campos 'Planta', 'Sitio' o 'Ubicación'. Ejemplos Detroit PlantAtlanta AssemblySite 007Mexico Facility
	Source System SourceSystem	El sistema de registro del que se extrajeron los `datos`.
Descripción Este atributo especifica el origen de los datos, que en este caso es Plex Smart Manufacturing. Es útil en entornos donde los datos pueden fusionarse de múltiples sistemas, asegurando claridad sobre la procedencia de los datos. Mantener esta información ayuda en la gobernanza y resolución de problemas de datos, ya que identifica claramente la fuente para cualquier actividad de validación o enriquecimiento de datos. Por qué es importante Proporciona un contexto crucial sobre el origen de los datos, lo cual es importante para el gobierno de datos, la validación y en entornos multisistema. Dónde obtener Este es típicamente un valor estático añadido durante el proceso de extracción y transformación de datos para etiquetar el conjunto de datos. Ejemplos Plex Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	Tipo de Pedido OrderType	Una categoría que clasifica la orden de producción, como estándar, reproceso o prototipo.
Descripción El Tipo de Orden se utiliza para diferenciar las órdenes de producción en función de su propósito. Por ejemplo, una orden 'Estándar' es para producción regular, una orden de 'Reelaboración' es para corregir defectos, y una orden de 'Prototipo' es para el desarrollo de nuevos productos. Este atributo permite un análisis más matizado al filtrar o comparar los flujos de proceso para diferentes tipos de órdenes. Las órdenes de reelaboración, por ejemplo, se espera que tengan rutas y tiempos de ciclo diferentes a los de las órdenes estándar, y separarlas es clave para un análisis claro. Por qué es importante Permite la segmentación del análisis, ya que diferentes tipos de órdenes como 'retrabajo' o 'prototipo' naturalmente tienen diferentes flujos de proceso y expectativas de rendimiento. Dónde obtener Consulte la documentación de Plex Smart Manufacturing. Suele ser un campo configurable en el encabezado de la orden de producción. Ejemplos Producción estándarOrden de reelaboraciónMuestra de IngenieríaSubcontratación Externa
	Última actualización de datos LastDataUpdate	El timestamp cuando los datos se actualizaron por última vez desde el sistema de origen.
Descripción Este atributo indica la última vez que se extrajeron y cargaron los datos en la herramienta de process mining. Proporciona contexto sobre la actualidad del análisis. Conocer la frescura de los datos es importante para que los usuarios comprendan si están viendo la información de proceso más reciente. Ayuda a gestionar las expectativas sobre la puntualidad de los datos y es una pieza clave de metadatos para cualquier dashboard o informe. Por qué es importante Informa a los usuarios sobre la actualidad de los datos, asegurando que comprendan el marco temporal del análisis actual. Dónde obtener Este es un campo de metadatos generado y almacenado durante el proceso de ingesta de datos, registrando la marca de tiempo de la carga de datos. Ejemplos 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Planificación de la Producción

Estos son los pasos y hitos clave del proceso a capturar en su registro de eventos para un descubrimiento preciso del proceso y una comprensión clara de su flujo de producción.

6 Recomendado 10 Opcional

	Actividad	Descripción
	Orden de producción completada	Marca la finalización de todas las operaciones de fabricación de toda la orden de producción. Se trata de una transacción final en planta que indica que se ha fabricado la cantidad prevista. El evento se captura explícitamente cuando un operario o un proceso del sistema marca la orden como completada.
Por qué es importante Esta actividad es el evento 'final' principal para la ruta ideal del proceso. Es el punto final para calcular el 'Tiempo promedio de entrega de la orden de producción' y es esencial para medir el 'Cumplimiento del cronograma de producción' y el 'Volumen de rendimiento de producción'. Dónde obtener Este es un cambio de estado explícito en la orden de producción, a menudo desencadenado por la transacción final de informe de cantidad. La marca de tiempo se registra cuando el estado de la orden cambia a 'Completado' o 'Finalizado'. Capturar Utilice la marca de tiempo asociada a la transacción que cambia el estado de la orden de producción a 'Completada'. Tipo de evento explicit
	Orden de producción creada	Esta es la creación formal del registro de la Orden de Producción dentro del sistema Plex. Esta actividad establece el identificador de caso único para el análisis de process mining. El evento se captura explícitamente cuando un usuario o proceso del sistema genera la nueva orden.
Por qué es importante Esta actividad sirve como el inicio oficial del recorrido de la orden de producción dentro del sistema. Es el punto de anclaje para medir los tiempos de entrega generales y comprender el volumen de nueva demanda de producción. Dónde obtener Esto se captura a partir de la marca de tiempo de creación del registro de la orden de producción en la tabla de datos principal de la orden de producción dentro de Plex. Capturar Utilice el campo 'creation_date' o un campo de marca de tiempo equivalente de la tabla del encabezado de la orden de producción. Tipo de evento explicit
	Orden de producción liberada	Este es un hito crítico donde la orden de producción se libera formalmente a la planta de producción, haciéndola visible y accionable para el personal de producción. Esta es casi siempre una acción explícita impulsada por el usuario dentro del MES, que desencadena la creación de paquetes de trabajo o instrucciones de trabajo digitales.
Por qué es importante La liberación del pedido es el traspaso clave de la planificación a la ejecución. Es un hito vital para el seguimiento del rendimiento y el análisis de los retrasos entre la aprobación de la planificación y el inicio de la producción real. Dónde obtener Esta es típicamente una transacción explícita en el módulo de gestión de producción de Plex. El evento se captura a partir de la marca de tiempo de la acción 'Liberar', a menudo almacenada en un campo dedicado o en un registro de transacciones. Capturar Utilice el campo de marca de tiempo 'release_date' en la orden de producción o la marca de tiempo del registro de transacciones de liberación. Tipo de evento explicit
	Plan de producción aprobado	Esta actividad significa que el plan de producción ha sido formalmente aprobado y está listo para ser liberado a la planta de producción. Este evento se captura típicamente a través de una acción de aprobación explícita o un cambio de estado asociado en la orden.
Por qué es importante Esto marca el final de la fase de planificación y aprobación y es el punto final para calcular el KPI de 'Tiempo de aprobación del plan de producción'. Los retrasos en la aprobación son un cuello de botella común que esta actividad ayuda a cuantificar y localizar. Dónde obtener Puede ser un evento explícito de un registro de transacciones de aprobación o inferirse de un cambio de estado en la orden de producción, como pasar de 'Pendiente de aprobación' a 'Aprobada' o 'Lista para liberar'. Capturar Capture la marca de tiempo cuando el estado de la orden de producción se actualiza a 'Aprobada' o un valor equivalente. Tipo de evento inferred
	Producción iniciada	Esta actividad marca el comienzo del trabajo físico en la orden de producción en la planta de producción. En un sistema como Plex, esto suele ser un evento explícito capturado cuando un operador escanea un código de barras o inicia manualmente un trabajo en un terminal del centro de trabajo.
Por qué es importante Este es un hito clave que señala el inicio del proceso de valor añadido. Es esencial para analizar la brecha entre 'Pedido Liberado' y 'Producción Iniciada' para identificar retrasos previos a la producción y para calcular los tiempos de ciclo de producción reales. Dónde obtener Se captura a partir de las transacciones de recogida de datos en planta en Plex. Este evento corresponde a la marca de tiempo de la primera transacción de 'inicio de trabajo' o 'inicio de operación' registrada para la orden de producción. Capturar Utilice la marca de tiempo de la primera creación de ticket de mano de obra o del evento de inicio de máquina asociado a la orden de producción. Tipo de evento explicit
	Pronóstico de Demanda Evaluado	Representa la recepción inicial y la evaluación de una previsión de demanda que precede a la creación de una orden de producción. Este evento a menudo se captura en un módulo de planificación de la demanda y sirve como desencadenante para todo el proceso de planificación de la producción.
Por qué es importante Esta actividad marca el verdadero inicio del ciclo de vida de la planificación. Analizar el tiempo desde este punto hasta la creación del pedido ayuda a identificar retrasos en la traducción de la demanda a planes de producción accionables, apoyando el dashboard de 'Eficiencia de integración de previsión de demanda'. Dónde obtener Esta información se encuentra típicamente en los módulos de planificación de la demanda o de planificación de ventas y operaciones dentro de Plex, o en un sistema integrado. Puede que necesite inferirse de la fecha de creación de un registro de previsión vinculado a la orden de producción posterior. Capturar Se infiere de la marca de tiempo de creación de un registro de pronóstico de demanda que posteriormente se vincula a la orden de producción. Tipo de evento inferred
	Asignación de recursos confirmada	Representa la confirmación de que recursos específicos, como máquinas, herramientas o personal, han sido asignados a la orden de producción. Esto puede ser un paso separado después de la liberación o parte del propio proceso de liberación. El evento se captura cuando las asignaciones de recursos se finalizan en el sistema.
Por qué es importante Esta actividad es crucial para el dashboard de 'Análisis de retrasos en la asignación de recursos'. Ayuda a diferenciar entre los retrasos causados por la planificación y los causados por la falta de disponibilidad de recursos en la planta de producción. Dónde obtener Esta información puede inferirse de la población de campos relacionados con recursos en la orden de producción o sus pasos de enrutamiento asociados. La marca de tiempo sería cuando estos campos se actualizan por última vez antes de que comience la producción. Capturar Capture la marca de tiempo cuando se completan los campos de centro de trabajo, máquina o empleado para la primera operación de la orden. Tipo de evento inferred
	Cronograma de producción creado	Este evento significa la creación de un cronograma de producción detallado, asignando operaciones específicas a centros de trabajo y franjas horarias. Es el resultado de los procesos de planificación de capacidad y programación. Esto probablemente se registra cuando se guarda o publica un cronograma.
Por qué es importante Este es un hito crítico antes de liberar un pedido a la planta. Es un evento clave para el dashboard de 'Identificación de cuellos de botella en la programación', ayudando a analizar la eficiencia de la fase de programación detallada. Dónde obtener Se captura desde el módulo de programación de producción en Plex. El evento se puede identificar por la marca de tiempo de creación o 'última vez guardado' del programa detallado vinculado a la orden de producción. Capturar Utilice la marca de tiempo cuando el programa de producción detallado para la orden es guardado o confirmado por primera vez por un planificador. Tipo de evento explicit
	Operación Completada	Representa la finalización de un paso u operación de fabricación individual dentro del enrutamiento de la orden de producción. Una orden de producción típicamente tendrá múltiples eventos de este tipo. Esto se captura explícitamente a través de los informes de planta de producción.
Por qué es importante El seguimiento de las operaciones individuales permite un análisis más detallado de dónde se producen los cuellos de botella durante la fase de producción. Facilita la comparación entre los tiempos de operación planificados y los reales, y ayuda a identificar los centros de trabajo problemáticos. Dónde obtener Esto se captura de las transacciones de planta de producción en Plex, específicamente cuando un operador informa que una operación está completa o registra la cantidad producida para ese paso. Capturar Utilice las marcas de tiempo de las transacciones de 'operación completada' o de 'informe de cantidad' para cada paso en la ruta de la orden. Tipo de evento explicit
	Orden de producción cancelada	Representa la cancelación de una orden de producción en cualquier momento antes de su finalización. Este es un resultado alternativo y negativo para el proceso. El evento se captura mediante un cambio de estado específico en la orden.
Por qué es importante El seguimiento de las cancelaciones es crucial para comprender los fallos del proceso. Analizar cuándo y por qué se cancelan los pedidos puede revelar problemas con la previsión de la demanda, la precisión de la planificación o la disponibilidad de materiales. Dónde obtener Esto se infiere de un cambio de estado en la orden de producción a un estado de 'Cancelada' o anulada. La marca de tiempo de este cambio de estado es la hora del evento. Capturar Capture la marca de tiempo cuando el campo de estado de la orden de producción se actualiza a 'Cancelada'. Tipo de evento inferred
	Orden de producción cerrada	Este es el cierre administrativo o financiero final de la orden de producción. En esta etapa, todos los costos se liquidan y el pedido se bloquea para futuras transacciones. Esta es típicamente una acción explícita realizada por el departamento de finanzas o planificación.
Por qué es importante Esta actividad marca el verdadero fin administrativo del ciclo de vida de la orden de producción. Analizar el tiempo entre 'Producción Completada' y 'Producción Cerrada' puede revelar largos retrasos en los procesos de cierre financiero. Dónde obtener Esto se captura mediante un cambio de estado en la orden de producción a 'Cerrada'. La marca de tiempo de esta última actualización de estado proporciona la hora del evento. Capturar Utilice la marca de tiempo de la transacción de cambio de estado que mueve la orden a un estado 'Cerrado'. Tipo de evento explicit
	Plan de producción ajustado	Este evento significa que se realizó un cambio en la orden de producción después de su liberación, como un cambio en la cantidad, el enrutamiento o la lista de materiales. Esto se captura típicamente en una pista de auditoría o registro de cambios asociado con la orden de producción.
Por qué es importante Esta actividad es crítica para identificar reelaboraciones, cambios de alcance e inestabilidad del proceso. Apoya directamente el KPI de 'Tasa de reelaboración y redireccionamiento' y ayuda a descubrir las causas raíz de las desviaciones e ineficiencias de producción. Dónde obtener Estos datos se encuentran en los registros de cambios o tablas de pistas de auditoría para el módulo de órdenes de producción en Plex. El evento es la marca de tiempo de cualquier modificación de campo significativa después del evento de 'Orden de producción liberada'. Capturar Filtre el registro de auditoría de la orden de producción para buscar cambios que ocurran después de la fecha de liberación de la orden. Tipo de evento explicit
	Plan de producción enviado para revisión	Indica que el plan de producción preparado se ha enviado para su aprobación. Esto suele representarse mediante un cambio de estado en la orden de producción. Este evento marca el inicio del subproceso de aprobación.
Por qué es importante Esta actividad es el punto de partida para medir el 'Tiempo de ciclo de aprobación del plan de producción'. Su seguimiento ayuda a identificar cuánto tiempo esperan los planes para su revisión, lo que puede ser una fuente significativa de retraso administrativo. Dónde obtener Esto probablemente se infiere de un cambio de estado en la orden de producción, por ejemplo, un estado que cambia de 'En planificación' a 'Aprobación pendiente'. Se utilizaría la marca de tiempo de este cambio de estado. Capturar Capture la marca de tiempo cuando el campo de estado de la orden de producción cambia a un valor como 'Pendiente de aprobación' o 'En revisión'. Tipo de evento inferred
	Programa Maestro de Producción Creado	Esta actividad marca la creación del Programa Maestro de Producción (MPS) basado en las previsiones de demanda y las órdenes existentes. Es un plan de alto nivel que dicta qué se producirá, en qué cantidades y cuándo. Esto se registra probablemente cuando un planificador finaliza y guarda una versión del MPS.
Por qué es importante El seguimiento de este hito es fundamental para medir la eficiencia de la fase de planificación inicial. La duración entre la evaluación de la demanda y la creación del MPS es un indicador clave de la agilidad de la planificación y se mide mediante el KPI de 'Tiempo de Ciclo de Creación del Programa Maestro'. Dónde obtener Registrado en el módulo de Programación Maestra de Producción (Master Production Scheduling) de Plex. El evento se puede capturar desde la marca de tiempo de creación del registro MPS o una entrada de registro que indique su finalización. Capturar Capture la marca de tiempo de creación de la entrada MPS o un evento de cambio de estado específico en el módulo de programación. Tipo de evento explicit
	Rendimiento de producción analizado	Representa un paso de análisis posterior a la finalización donde se revisan las variaciones de producción, los costos y las métricas de calidad. Esto podría ser un cálculo de varianza generado por el sistema o una revisión manual realizada por un controlador de producción o un contable de costos.
Por qué es importante Incluir esta actividad proporciona una visión del proceso post-producción. Ayuda a entender el tiempo total hasta que la orden es completamente analizada y su rendimiento es comprendido, lo que puede revelar cuellos de botella administrativos después de que la producción finaliza. Dónde obtener Este evento puede inferirse de la marca de tiempo de los trabajos de cálculo de varianza o de la fecha de creación de un informe de rendimiento de producción. También podría ser un cambio de estado manual que indique 'Análisis completo'. Capturar Capture la fecha de ejecución de los trabajos de cálculo de varianza de costes o un cambio de estado a 'Análisis completado' en la orden de producción. Tipo de evento inferred
	Requisitos de Materiales Planificados	Representa la ejecución del proceso de Planificación de Requisitos de Materiales (MRP) para la orden de producción. Este trabajo del sistema calcula las materias primas, componentes y subensamblajes necesarios. El evento se captura típicamente cuando la ejecución del MRP finaliza para las órdenes relevantes.
Por qué es importante Analizar este paso ayuda a identificar si la planificación de materiales es un cuello de botella. Los retrasos aquí pueden impactar toda la línea de tiempo de producción y son cruciales para entender el dashboard de 'Análisis de Impacto de Escasez de Materiales'. Dónde obtener Esto generalmente se captura en los registros de MRP o planificación dentro de Plex. Busque marcas de tiempo asociadas con la finalización del trabajo de MRP o la población de datos de requisitos de material para la orden de producción. Capturar Marca de tiempo del registro de finalización de la ejecución de MRP o la última marca de tiempo actualizada sobre los requisitos de la lista de materiales del pedido. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus datos de Plex Smart Manufacturing

Pasos

Acceda a IntelliPlex: Inicie sesión en Plex Smart Manufacturing Platform. Diríjase al módulo de aplicaciones analíticas de IntelliPlex. Necesitará los permisos adecuados para crear y editar aplicaciones analíticas.
Cree una nueva aplicación analítica: Inicie un nuevo informe o aplicación analítica. Asígnele un nombre descriptivo, como "ProcesMind Production Planning Event Log".
Defina las fuentes de datos: Identifique y añada las fuentes de datos de Plex necesarias (tablas o vistas) a su aplicación. Esto incluirá fuentes para órdenes de producción, registros de cambios de estado, ejecuciones de planificación de materiales, transacciones de planta y, posiblemente, pronósticos de demanda y registros de programación. Es posible que necesite ayuda de un administrador de Plex para identificar los nombres exactos de las tablas en su instancia.
Construya las consultas base: Para cada una de las 16 actividades requeridas, creará una consulta o bloque de datos independiente. Cada bloque seleccionará el mismo conjunto de columnas (ProductionOrder, ActivityName, EventTime, etc.) de la fuente de datos correspondiente. Por ejemplo, el evento 'Production Order Created' consultará la tabla principal de órdenes de producción, mientras que los eventos 'Operation Completed' consultarán el registro de transacciones de planta.
Implemente la lógica UNION ALL: Combine las 16 consultas individuales en un único conjunto de datos utilizando el comando UNION ALL. Este es el paso crítico que transforma los datos de diferentes tablas en un formato de registro de eventos cronológico único. Puede hacerlo en el editor SQL de IntelliPlex o utilizando las herramientas gráficas de flujo de datos para fusionar los conjuntos de datos.
Aplique filtros: En la aplicación IntelliPlex, cree filtros configurables por el usuario. El filtro más importante es el rango de fechas (EventTime). Añada también filtros para PartNumber, Workcenter y ProductionOrderStatus para permitir un análisis enfocado.
Formatee las columnas: Asegúrese de que la columna EventTime tenga un formato de marca de tiempo coherente (por ejemplo, YYYY-MM-DD HH:MI:SS) y que las demás columnas tengan el tipo de datos correcto. Cambie el nombre de las columnas según sea necesario para que coincidan con los nombres de atributo requeridos; por ejemplo, a production_order_no se le debe asignar el alias ProductionOrder.
Guarde y pruebe: Guarde la aplicación analítica. Ejecute el informe para un rango de fechas pequeño y reciente (por ejemplo, la última semana) para validar los resultados, comprobar si hay errores y asegurarse de que los 16 tipos de actividad se generen correctamente.
Programe la exportación: Una vez validada, vaya a la sección de programación de IntelliPlex. Cree una nueva tarea programada para ejecutar la aplicación automáticamente. Configure la programación (por ejemplo, diariamente a las 2:00 AM) y el formato de salida.
Configure el destino de exportación: Establezca el destino de exportación para la tarea programada. Las opciones comunes incluyen guardar en una carpeta compartida de red, en un servidor FTP o enviar por correo electrónico. Configure el formato del archivo de salida como CSV con codificación UTF-8 para una máxima compatibilidad.
Prepárese para la ingesta: Asegúrese de que el archivo CSV resultante tenga una fila de encabezado que coincida con los nombres de los atributos requeridos por su herramienta de Process Mining. El archivo ya está listo para cargarse y analizarse.

Configuración

Requisitos previos: Una licencia válida de Plex Smart Manufacturing Platform que incluya el módulo IntelliPlex. Se requieren permisos de usuario para acceder a IntelliPlex, crear aplicaciones analíticas y visualizar las tablas de datos de producción y programación subyacentes.
Fuentes de datos: El informe requerirá la unión de datos de múltiples fuentes. Las fuentes clave incluyen encabezados de órdenes de producción, rutas de órdenes de producción, registros de estado o auditoría, registros de ejecución de MRP, registros de transacciones de planta y tablas de programación. Los nombres exactos deben configurarse según su sistema.
Rango de fechas: Un filtro de rango de fechas es esencial para gestionar el rendimiento. Se recomienda extraer los datos por lotes, por ejemplo, de 3 a 6 meses cada vez. La consulta debe filtrar por la columna principal de marca de tiempo (timestamp) del evento.
Filtros principales: Además del rango de fechas, incluya filtros para PartNumber, Planner y Workcenter. Esto permite a los usuarios ejecutar el informe para subconjuntos específicos de datos sin modificar la lógica de la consulta base.
Consideraciones de rendimiento: En entornos de fabricación de alto volumen, realizar esta extracción por periodos largos puede consumir muchos recursos. Programe la ejecución del informe fuera de las horas pico. Si el rendimiento es un problema, considere la posibilidad de crear vistas indexadas en la base de datos para preagregar parte de los datos requeridos.
Formato de salida: La exportación debe configurarse como un archivo CSV (valores separados por comas). Asegúrese de que el delimitador sea una coma y de que se utilicen calificadores de texto (comillas dobles) si algún campo pudiera contener comas.

a Consulta de ejemplo config

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Pasos

Requisitos previos: Asegúrese de tener instalado Python 3.6 o superior en su sistema. Instale las bibliotecas necesarias, pandas para la manipulación de datos y requests para realizar llamadas a la API, ejecutando pip install pandas requests en su terminal.
Obtenga las credenciales de la API: Solicite las credenciales de la API a su administrador del sistema Plex. Esto incluye una cuenta de usuario dedicada, la contraseña y el Número de Cliente de Plex (PCN) de su empresa. La cuenta de usuario debe tener permisos para acceder a los orígenes de datos requeridos a través de la API de integración de Plex.
Configure el script de Python: Cree un nuevo archivo de Python (por ejemplo, extract_plex_production.py) y copie el script proporcionado en este archivo.
Configure los parámetros del script: Dentro del script, localice la sección de configuración. Reemplace los valores de marcador de posición para PLEX_API_BASE_URL, PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD y PLEX_PCN con sus credenciales reales. Ajuste los parámetros START_DATE y END_DATE para definir la ventana de extracción deseada.
Identifique los orígenes de datos: El script proporcionado utiliza varias claves de origen de datos comunes de Plex como ejemplos, como Production_v_Production_Order_Summary y Production_v_Job_Operation_Event_Log. Verifique estas claves con su administrador o documentación de Plex y actualícelas en el script si su configuración utiliza nombres diferentes.
Ejecute el script: Ejecute el script desde su terminal utilizando el comando python extract_plex_production.py. El script se autenticará con la API de Plex, recuperará los datos de las fuentes especificadas y los procesará.
Monitoree la ejecución: El script imprimirá mensajes de progreso en la consola, indicando qué origen de datos está consultando y cuántos registros se han procesado. Esté atento a cualquier mensaje de error que pueda indicar problemas con las credenciales, los permisos o la disponibilidad de la API.
Transforme los datos: El script transforma automáticamente las respuestas JSON anidadas de la API de Plex en una estructura tabular plana. Desglosa los datos y crea filas distintas para cada una de las 16 actividades requeridas basándose en las marcas de tiempo y los cambios de estado encontrados en los registros de origen.
Revise el resultado: Una vez que el script finalice, generará un archivo CSV llamado plex_production_event_log.csv en el mismo directorio. Abra este archivo en un programa de hojas de cálculo para revisar la estructura y el contenido.
Prepárese para la carga: El archivo CSV generado está formateado según los requisitos de ProcessMind, con columnas para ProductionOrder, ActivityName, EventTime y otros atributos recomendados. Normalmente no se requiere ningún formateo adicional. El archivo está listo para cargarse y realizar el análisis de Process Mining.

Configuración

Credenciales de la API: Se requiere una cuenta de usuario de Plex y una contraseña válidas para la autenticación. El script utiliza autenticación básica junto con el PCN para la gestión de sesiones.
Permisos: El usuario de la API debe tener acceso de lectura a todas las fuentes de datos mencionadas en el script. Las fuentes clave incluyen órdenes de producción, operaciones de trabajo, historial de estados, registros de MRP y registros de programación. Consulte a su administrador de Plex para asegurarse de que se concedan los permisos necesarios.
Rango de fechas: El script requiere definir una START_DATE y una END_DATE. Para el análisis inicial, se recomienda un rango de 3 a 6 meses para obtener un conjunto de datos representativo sin que sea excesivamente grande. En entornos de alto volumen, comience con un periodo más corto, como un mes.
Filtrado: Los filtros principales son las fechas de inicio y fin aplicadas a un campo de fecha relevante, como la fecha de creación de la orden de producción. El script se puede modificar para incluir filtros adicionales en la carga de la solicitud de la API; por ejemplo, filtrar por Part_Number o Workcenter para acotar el alcance de la extracción.
Paginación: El script gestiona la paginación de la API de forma automática. Utiliza el parámetro PageSize (establecido en 1000 por defecto) e itera por las páginas hasta recuperar todos los registros del periodo especificado. Tenga en cuenta que un tamaño de página menor puede aumentar el número de llamadas a la API, pero reduce el riesgo de tiempos de espera agotados.
Claves de origen de datos: El script depende de claves de origen de datos específicas para consultar la información correcta. La precisión de estas claves es crítica para que la extracción tenga éxito. Estas claves son específicas de su implementación de Plex y es posible que deban confirmarse y ajustarse.

a Consulta de ejemplo python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    return all_rows

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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