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Su Plantilla de Datos para el Procesamiento de Pagos de Cuentas por Pagar

SAP ECC

Atributos de Gestión de Pagos de Cuentas por Pagar (21) Actividades de Gestión de Pagos de Cuentas por Pagar (13) Guías de Extracción (3)

Su Plantilla de Datos para el Procesamiento de Pagos de Cuentas por Pagar

Esta plantilla ofrece un enfoque estructurado para mapear sus workflows de pago en SAP ECC, identificando puntos de datos y hitos esenciales. Proporciona una lista completa de atributos y actividades junto con una guía práctica de extracción para ayudarle a construir un registro de eventos robusto. Siguiendo esta guía, podrá identificar retrasos en los pagos y optimizar sus operaciones financieras de manera efectiva.

Campos de datos esenciales para el análisis de pagos
Hitos clave del proceso para el seguimiento de los flujos de trabajo
Guía de extracción paso a paso para SAP ECC

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

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Atributos de Gestión de Pagos de Cuentas por Pagar

Esta tabla describe los campos de datos recomendados para capturar de su sistema SAP ECC y permitir un análisis profundo de su ciclo de vida de pagos.

5 Requerido 10 Recomendado 6 Opcional

	Nombre	Descripción
	Nombre de la Actividad ActivityName	El paso de proceso o acción específica realizada.
Descripción Este atributo describe el evento que ocurrió en el proceso de cuentas por pagar, como 'Factura Contabilizada', 'Bloqueo de Pago Aplicado' o 'Ejecución de la Remesa de Pago'. Define los nodos en el mapa de proceso. En el análisis, la secuencia de estas actividades permite la visualización de variantes de proceso, la identificación de bucles de retrabajo (ej. eliminación de bloqueo seguida de una nueva aplicación de bloqueo) y la verificación de conformidad con el workflow de aprobación estándar. Por qué es importante Determina el flujo del proceso y es necesario para visualizar el recorrido de la factura. Dónde obtener Derivado de códigos de transacción (TCODE), clases de objeto de documento de cambio (CDHDR) o logs de flujo de trabajo (workflow logs) Ejemplos Factura ContabilizadaBloqueo de Pago EliminadoCambio de Precio
	Número de Factura InvoiceNumber	El identificador único para el documento de factura de proveedor.
Descripción Este atributo sirve como identificador central de caso para el proceso de Cuentas por Pagar. En SAP ECC, esto es técnicamente una concatenación del Cliente, Código de Sociedad, Ejercicio Fiscal y Número de Documento Contable (BELNR) para asegurar una unicidad global en todo el sistema. Agrupa todas las actividades relacionadas con una obligación específica a un proveedor. El análisis utiliza este campo para rastrear el ciclo de vida de una obligación de pago de principio a fin. Permite a las herramientas de Process Mining reconstruir el historial de una factura desde el momento en que se recibe o escanea hasta que se contabiliza el asiento de compensación final en el Libro Mayor. Por qué es importante Es la clave fundamental para vincular los event, los cambios de estado y los asientos contables en una única instancia del proceso. Dónde obtener Campo BELNR de la tabla BKPF de SAP ECC (combinado con BUKRS y GJAHR) Ejemplos 1000-2023-1900001234US01-2023-51000008922000-2024-1500004455
	Source System SourceSystem	El identificador de la instancia de SAP ERP.
Descripción Este atributo identifica el sistema o cliente específico de SAP ECC del que se extrajeron los datos. En entornos de múltiples sistemas, esto es vital para segregar los datos y analizar el rendimiento en diferentes regiones o unidades de negocio. Ayuda a los usuarios a filtrar la vista del proceso a entornos específicos y asegura la identificación única de casos cuando se ingieren múltiples instancias de SAP en el mismo modelo de datos de Process Mining. Por qué es importante Garantiza la unicidad de los datos y el contexto en entornos con múltiples ERP. Dónde obtener Configuración del sistema o parámetro de extracción Ejemplos `SAP_ECC_PROD`ERP_NASAP_P01
	Timestamp del Evento EventTimestamp	La fecha y hora exactas en que ocurrió la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento preciso en que tuvo lugar una acción en el sistema SAP. Típicamente, combina los campos de fecha y hora del sistema de las tablas relevantes (ej. CPUDT y CPUTM). Es crucial para calcular todos los KPIs basados en tiempo, incluyendo el Tiempo de Ciclo, el Tiempo de Aprobación y el rendimiento del proceso. Sin timestamps precisas, es imposible determinar el orden de los eventos o medir la eficiencia. Por qué es importante Esencial para secuenciar los event y calcular las métricas de duración. Dónde obtener Tablas de SAP ECC BKPF (CPUDT/CPUTM) o CDHDR (UDATE/UTIME) Ejemplos 2023-10-15T09:30:00Z2023-10-15T14:45:12Z2023-10-16T08:15:00Z
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La timestamp de la extracción de datos más reciente.
Descripción Este atributo indica cuándo se actualizó por última vez el registro de datos desde el sistema de origen. Se utiliza para determinar la frescura del análisis y para gestionar las cargas de datos incrementales. En los dashboards, esto ayuda a los usuarios a comprender si están viendo datos en tiempo real o una instantánea de un período anterior, lo cual es crítico para el monitoreo operativo de las facturas abiertas. Por qué es importante Proporciona contexto sobre la latencia y fiabilidad de los datos. Dónde obtener Metadatos del proceso ETL Ejemplos 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-01T12:00:00Z
	`Número de Proveedor` VendorNumber	Identificador único para el proveedor o acreedor.
Descripción Este atributo identifica de forma única al proveedor externo asociado con la factura (LIFNR). Está vinculado a los datos maestros del proveedor, que contienen detalles como nombre, dirección y condiciones de pago. El análisis de proveedores es crítico para negociar mejores condiciones, consolidar el gasto y resolver problemas recurrentes. Este campo es compatible con el dashboard de 'Volumen de Consultas y Soporte de Proveedores' al ayudar a correlacionar las ineficiencias del proceso con proveedores específicos. Por qué es importante Permite el análisis de rendimiento centrado en el proveedor. Dónde obtener Campo LIFNR de la tabla BSEG de SAP ECC o LFA1 Ejemplos 0000100234VEND-5592102938
	Código de Bloqueo de Pago PaymentBlockCode	Indica si una factura está bloqueada para el pago y por qué.
Descripción Este atributo (ZLSPR) contiene el código que impide que una factura sea seleccionada por la ejecución automática de pagos (ej. 'R' para Verificación de Facturas, 'A' para Bloqueado). Monitorizar este atributo es el núcleo del dashboard de 'Bloqueo de Pagos y Resolución de Retenciones'. Permite a los analistas identificar las razones más comunes de los retrasos en los pagos y medir la duración que las facturas permanecen en estado bloqueado. Por qué es importante Indicador principal de la fricción del proceso y las necesidades de intervención manual. Dónde obtener Campo ZLSPR de la tabla BSEG de SAP ECC Ejemplos ARnull
	Condiciones de Pago PaymentTerms	El código que define las condiciones de pago y descuentos.
Descripción Este atributo almacena la Clave de Condiciones de Pago (ZTERM), que dicta cuándo vence la factura y si se aplican descuentos por pronto pago (ej. 2% neto a 10 días). Es la base para calcular la 'Tasa de Captura de Descuentos por Pronto Pago'. El análisis utiliza este código para calcular la fecha de pago objetivo e identificar desviaciones que conducen a descuentos perdidos o penalizaciones. Por qué es importante Define el plazo financiero y las oportunidades de descuento. Dónde obtener Campo ZTERM de la tabla BSEG de SAP ECC Ejemplos Z001NT300002
	Fecha de Compensación ClearingDate	La fecha en que la factura fue compensada o pagada en el sistema.
Descripción Este atributo (AUGDT) registra cuándo se compensó la partida abierta en el Libro Mayor, lo que significa la finalización del proceso de pago. Es la timestamp final para el KPI de 'Tiempo Promedio del Ciclo de Factura'. Comparar esta fecha con la Fecha de Vencimiento determina si un pago fue tardío o a tiempo. Por qué es importante Marca la finalización del proceso financiero. Dónde obtener Campo AUGDT de la tabla BSEG de SAP ECC Ejemplos 2023-11-202023-12-05
	Importe de Factura InvoiceAmount	El valor monetario total de la factura en moneda local.
Descripción Este atributo representa el importe a pagar al proveedor (DMBTR o WRBTR). Es fundamental para evaluar el impacto financiero de las ineficiencias del proceso. Utilizado en la asignación de 'Importe de Actividad', este campo permite el cálculo de KPIs ponderados por valor. Por ejemplo, un pago atrasado en una factura de alto valor es más crítico que en una de bajo valor. Ayuda a priorizar el trabajo en función del impacto en el capital de trabajo. Por qué es importante Cuantifica la magnitud financiera de la instancia del proceso. Dónde obtener Campo DMBTR de la tabla BSEG de SAP ECC (Moneda Local) o WRBTR (Moneda del Documento) Ejemplos 1500.00230.5010500.00
	Método de Pago PaymentMethod	El método utilizado para pagar la factura (ej. cheque, transferencia bancaria, ACH).
Descripción Este atributo (ZLSCH) especifica cómo se realizará o realizó el pago. Distingue entre cheques manuales, transferencias bancarias y pagos electrónicos. Este campo impulsa el dashboard de 'Combinación de Automatización del Método de Pago' y el KPI de 'Tasa de Adopción de Pagos Electrónicos'. Ayuda a las organizaciones a seguir su transición de cheques manuales de alto costo a transferencias electrónicas de bajo costo. Por qué es importante Rastrea la eficiencia y el costo de la fase de ejecución del pago. Dónde obtener Campo ZLSCH de la tabla BSEG o BKPF de SAP ECC Ejemplos CTU
	Nombre de Usuario UserName	El ID del usuario que realizó la actividad.
Descripción Este atributo identifica el ID de usuario SAP (USNAM) responsable del evento. Se registra en el encabezado de la transacción o en el registro de cambios. Se asigna al atributo genérico 'Usuario' para apoyar el análisis de la 'Tasa de Intervención Manual' y las vistas de utilización de recursos. Ayuda a distinguir entre usuarios de sistemas automatizados (tareas por lotes) y usuarios humanos que realizan ajustes manuales. Por qué es importante Permite el análisis de recursos y el cálculo de la tasa de automatización. Dónde obtener Campo USNAM de la tabla BKPF de SAP ECC o campo USERNAME de la tabla CDHDR Ejemplos BSMITHWF-BATCHSAP_WORKER
	Purchase Order Number PurchaseOrderNumber	La referencia al documento de compra vinculado a la factura.
Descripción Este atributo contiene el número de Orden de Compra (EBELN) si la factura está respaldada por PO. Vincula el proceso de Cuentas por Pagar con el proceso de Adquisiciones. Es vital para el dashboard de 'Auditoría de Conciliación de PO y Discrepancias'. El análisis de este campo ayuda a calcular la 'Relación de Facturas Respaldadas por PO' y a comparar la eficiencia del procesamiento de facturas basado en PO frente a las no basadas en PO. Por qué es importante Conecta las Cuentas por Pagar (AP) con Compras e identifica los flujos de trabajo de coincidencia. Dónde obtener Campo EBELN de la tabla BSEG de SAP ECC Ejemplos 45000123894500099221null
	Sociedad CompanyCode	La unidad organizativa para la que se crean los estados financieros.
Descripción El Código de Sociedad (BUKRS) es la unidad organizativa central en la contabilidad financiera de SAP. Representa una entidad legal o subsidiaria específica dentro de la estructura empresarial. Este atributo se utiliza para analizar el rendimiento del proceso por subsidiaria o región. Permite a los interesados comparar las tasas de pago tardío o las tasas de automatización entre diferentes unidades de negocio para identificar líderes y rezagados. Por qué es importante Dimensión principal para la evaluación comparativa organizacional. Dónde obtener Campo BUKRS de la tabla BKPF de SAP ECC Ejemplos 1000US01DE10
	Tipo de Documento DocumentType	Clasifica el documento contable (p. ej., factura, abono).
Descripción El Tipo de Documento (BLART) categoriza el asiento contable, distinguiendo entre facturas de proveedor estándar (ej. KR), notas de crédito (KG) o pagos (KZ). Filtrar por Tipo de Documento es esencial para un análisis preciso del tiempo de ciclo, ya que las notas de crédito siguen un flujo de proceso diferente al de las facturas estándar. Asegura que el análisis compare procesos similares. Por qué es importante Distingue entre diferentes flujos de trabajo financieros, como facturas y abonos. Dónde obtener Campo BLART de la tabla BKPF de SAP ECC Ejemplos KRREKG
	Código de Moneda CurrencyCode	La clave de moneda para el importe de la factura.
Descripción Este atributo (WAERS) identifica la moneda en la que se emitió la factura (ej. USD, EUR). Permite el manejo de procesos multimoneda. En el análisis, se utiliza para agrupar el gasto por moneda o para facilitar la conversión de moneda para la elaboración de informes consolidados en el dashboard de 'Visibilidad de Flujo de Caja y Pagos'. Por qué es importante Necesario para la correcta interpretación financiera de los importes. Dónde obtener Campo WAERS de la tabla BKPF de SAP ECC Ejemplos USDEURGBP
	Es Pago Atrasado IsLatePayment	Bandera que indica si el pago ocurrió después de la `due date`.
Descripción Este atributo booleano se calcula comparando la Fecha de Compensación con la Fecha de Vencimiento Neta. Si la Fecha de Compensación es posterior, el indicador se establece en verdadero. Es el impulsor directo del KPI de 'Tasa de Pagos Atrasados'. Este indicador precalculado simplifica la creación de dashboards al permitir a los usuarios simplemente contar los valores 'Verdadero' en lugar de escribir lógica compleja en la capa de visualización. Por qué es importante Simplifica la generación de informes de KPIs sobre el cumplimiento de los plazos. Dónde obtener Calculado: Fecha de Compensación > Fecha Neta de Vencimiento Ejemplos truefalse
	Está Basado en PO IsPOBased	Indicador que señala si la factura está vinculada a una orden de compra.
Descripción Este atributo booleano se deriva comprobando si el campo Número de Orden de Compra está cumplimentado. Segmenta los datos en flujos respaldados por PO (MM-LIV) y no respaldados por PO (FI-AP). Esta segmentación es vital para el análisis de 'Eficiencia del Procesamiento sin PO', ya que las facturas sin PO suelen requerir más pasos de aprobación manual y tienen ciclos de tiempo más largos. Por qué es importante Segmentación fundamental para el análisis de la eficiencia de los procesos. Dónde obtener Derivado: Verdadero si EBELN `is not null`/empty Ejemplos truefalse
	Fecha Base de Pago BaselinePaymentDate	La fecha a partir de la cual se calculan las condiciones de pago.
Descripción Este atributo (ZFBDT) es el punto de partida para calcular la fecha de vencimiento neta y las fechas de vencimiento de descuento. Generalmente, refleja la fecha de recepción de la factura o la fecha del documento, según la configuración. Un análisis preciso de la 'Tasa de Pagos Atrasados' depende de este campo. Si la fecha de referencia es incorrecta, todos los cálculos de fechas de vencimiento posteriores y los indicadores de pagos atrasados serán erróneos. Por qué es importante La fecha ancla para todos los cálculos de antigüedad y fechas de vencimiento. Dónde obtener Campo ZFBDT de la tabla BSEG de SAP ECC Ejemplos 2023-10-012023-11-15
	Fecha de vencimiento neta NetDueDate	La fecha calculada en la que la factura debe ser pagada.
Descripción Este atributo representa la fecha límite final para el pago. Se calcula sumando los días máximos de pago de las Condiciones de Pago a la Fecha Base de Pago. Sirve como punto de referencia para el 'Monitor de Pagos Atrasados y Penalizaciones'. Sin este campo calculado, es imposible marcar facturas que han incumplido sus acuerdos de nivel de servicio. Por qué es importante La fecha límite objetivo para todo el proceso. Dónde obtener Calculado: BaselinePaymentDate + PaymentTerms(Days) Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Número de Referencia ReferenceNumber	El número de factura del proveedor tal como aparece en el documento físico.
Descripción El Número de Referencia (XBLNR) es el identificador externo proporcionado por el proveedor. Se introduce manualmente o se captura mediante OCR durante la creación de la factura. Este atributo es la clave principal para el análisis de 'Prevención de Pagos Duplicados'. Los algoritmos comprueban múltiples instancias del mismo Número de Referencia para el mismo Proveedor e Importe para señalar posibles pagos duplicados. Por qué es importante Crítico para identificar duplicados y auditar facturas específicas de proveedores. Dónde obtener Campo XBLNR de la tabla BKPF de SAP ECC Ejemplos INV-2023-00199887766FACTURACIÓN-OCT

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Gestión de Pagos de Cuentas por Pagar

Estos son los pasos centrales del proceso y los cambios de estado que debe rastrear para visualizar el flujo de principio a fin de sus pagos de cuentas por pagar.

7 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Bloqueo de Pago Aplicado	Registra la aplicación de una clave de bloqueo de pago a una partida de factura. Esto evita que la factura sea procesada por el programa de pagos automático.
Por qué es importante Una causa principal de pagos atrasados y descuentos perdidos. Analizar el `block reason code` ayuda a identificar si los retrasos se deben a variaciones de precios, entradas de mercancías faltantes o retenciones manuales. Dónde obtener Documentos de cambio (CDHDR/CDPOS) para el objeto BELEG, campo BSEG-ZLSPR (Clave de bloqueo de pago). Capturar Compare el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Bloqueo de Pago Eliminado	Registra la eliminación de un bloqueo de pago, haciendo que la factura sea elegible para la siguiente remesa de pago. Esto actúa como un proxy de 'Aprobación' en muchas configuraciones de SAP.
Por qué es importante Representa la resolución de problemas que impiden el pago. La duración entre el Bloqueo Aplicado y el Bloqueo Eliminado es el cuello de botella del 'tiempo de resolución'. Dónde obtener Documentos de cambio (CDHDR/CDPOS) donde el valor nuevo (New Value) para BSEG-ZLSPR está vacío. Capturar Compare el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Factura Compensada	La entrada contable que concilia la partida de factura con el documento de pago, saldando la partida abierta a cero. Esto cierra el ciclo de vida de la factura.
Por qué es importante Marcador de finalización del proceso. Esencial para calcular el 'Tiempo de ciclo de extremo a extremo' y confirmar que la deuda ha sido saldada. Dónde obtener Tabla BSEG, el campo AUGDT (Fecha de compensación) está cumplimentado. Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Factura Contabilizada	Significa que la factura ha sido contabilizada con éxito en el Libro Mayor y los submayores. Esta acción crea el pasivo en el sistema.
Por qué es importante La factura ahora se reconoce oficialmente como una deuda. Esto sirve como desencadenante para el cálculo estándar de antigüedad de pagos y fechas de vencimiento. Dónde obtener Creación de la `table` BKPF donde BSTAT está vacío (contabilizado estándar). Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Factura Creada	Marca el momento en que los datos de la factura se introducen técnicamente en SAP ECC. Este timestamp representa el inicio del proceso digital dentro del ERP.
Por qué es importante Fundamental para calcular el tiempo de procesamiento interno frente al tiempo de espera total del proveedor. Una latencia alta entre la recepción (Receipt) y la creación (Creation) indica cuellos de botella en la fase inicial de entrada. Dónde obtener Tabla BKPF, campo CPUDT (Fecha de entrada) y CPUTM (Hora de entrada). Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Pago Contabilizado	La ejecución de la remesa de pago donde se inicia la transferencia bancaria o se imprime el cheque. Se genera un documento de pago en el sistema.
Por qué es importante El punto sin retorno para la salida de efectivo. Esta timestamp se utiliza para calcular el tiempo real del ciclo de pago y verificar contra los plazos de descuento. Dónde obtener Tabla BKPF para el documento de pago (Tipo de documento 'ZP' o similar). Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Registro de Recepción de Factura	Captura la fecha que figura en la factura del proveedor como fecha de referencia. Se deriva del campo Fecha de documento en la cabecera del documento contable.
Por qué es importante Establece la base para el análisis de antigüedad y el cumplimiento de las condiciones de pago del proveedor. Las diferencias entre esta fecha y la fecha de entrada revelan retrasos en la oficina de correos o en el escaneado. Dónde obtener Tabla BKPF, campo BLDAT (Fecha de documento). Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Condición de Pago Modificada	Evento específico de retrabajo donde las condiciones de pago se modifican manualmente. Esto cambia la fecha de vencimiento y los parámetros de descuento por pronto pago.
Por qué es importante Se realiza a menudo para ampliar artificialmente los plazos de pago o corregir errores en los datos maestros. Esto repercute directamente en la previsión del flujo de caja y en las métricas de captura de descuentos. Dónde obtener Documentos de cambio (CDHDR/CDPOS) para el campo BSEG-ZTERM. Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Datos de Factura Modificados	Captura las modificaciones manuales en los datos de cabecera o de posición de la factura tras la contabilización inicial. Los cambios habituales incluyen números de referencia, campos de texto o indicadores de impuestos.
Por qué es importante Indica reprocesos e intervención manual en el proceso. Los cambios frecuentes sugieren problemas de calidad de los datos en el origen o una validación insuficiente durante la entrada inicial. Dónde obtener Documentos de cambio (CDHDR/CDPOS) para el objeto BELEG, excluyendo los cambios en las claves de bloqueo. Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Factura Aparcada	Indica que una factura se ha guardado como borrador sin crear asientos contables. Este estado permite interrumpir la entrada de datos o revisarla antes de la contabilización final.
Por qué es importante Identifica facturas que se encuentran en un estado preliminar, lo que retrasa el reloj de pago. Un volumen alto en este punto sugiere una entrada de datos ineficiente o requisitos de aprobación poco claros. Dónde obtener Tabla VBKPF o BKPF donde BSTAT es igual a 'V'. Capturar Compare el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Fecha de Vencimiento de Descuento Superada	Un `event` calculado que indica que la `date` actual ha superado el período de validez para el Descuento por Pronto Pago 1 o 2. Esto sugiere una oportunidad de ahorro perdida.
Por qué es importante Soporta directamente el dashboard 'Rendimiento de captura de descuentos'. Ayuda a cuantificar la pérdida financiera debida a los retrasos en el proceso. Dónde obtener Calculado sumando BSEG-ZBD1T (Días) a BKPF-BLDAT (Fecha de documento) y comparándolo con la fecha actual/fecha de pago. Capturar Derivar de la comparación del `field` X con Y Tipo de evento calculated
	Fecha de Vencimiento Superada	Un event calculado que indica que la factura permanece abierta después de su fecha de vencimiento neto. Esto marca la factura como vencida.
Por qué es importante Apoya el análisis de 'Pagos Atrasados'. Monitorizar esto ayuda a prevenir fricciones con el proveedor y posibles recargos por mora. Dónde obtener Calculado sumando BSEG-ZBD3T (Días netos) a la fecha base y comparándolo con la fecha actual. Capturar Derivar de la comparación del `field` X con Y Tipo de evento calculated
	Propuesta de Pago Creada	Indica que la factura ha sido seleccionada por el Programa de Pagos Automáticos (F110) para un posible pago. Ahora se encuentra en una lista preliminar para ser pagada.
Por qué es importante Señaliza la transición de 'Por Pagar' a 'Siendo Pagado'. La visibilidad aquí ayuda a la tesorería a gestionar los requisitos de efectivo antes de que los fondos salgan de la cuenta. Dónde obtener Fecha de creación de la tabla REGUH (Datos de Liquidación del Programa de Pagos). Capturar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus datos de SAP ECC

Pasos

Acceda al código de transacción SQVI (QuickViewer) en su sistema SAP ECC.
Introduzca un nombre para su vista (p. ej., Z_AP_MINING) y haga clic en Crear. En la ventana emergente Fuente de datos, seleccione Table Join.
En la pantalla de definición del Join, vaya a Editar, Insertar tabla. Añada la tabla BKPF (Cabecera de documento contable) y la tabla BSAK (Contabilidad: índice secundario para acreedores). Tenga en cuenta que BSAK contiene partidas compensadas; si se requieren partidas abiertas, normalmente necesitaría una extracción por separado o una unión con la tabla BSIK, pero esta guía se centra en el historial de compensaciones de BSAK.
Verifique las condiciones de enlace entre BKPF y BSAK. Asegúrese de que estén unidas por Sociedad (BUKRS), Número de documento contable (BELNR) y Ejercicio (GJAHR). El sistema suele proponerlas automáticamente.
Regrese a la pantalla de definición principal para seleccionar sus campos de salida (List fields) y campos de selección (Selection fields).
De la lista de campos disponibles a la izquierda, seleccione las siguientes columnas críticas para los campos de lista: BKPF-BELNR (Número de factura), BKPF-BUKRS (Sociedad), BKPF-GJAHR (Ejercicio), BKPF-BLDAT (Fecha de documento), BKPF-BUDAT (Fecha de contabilización), BKPF-CPUDT (Fecha de entrada), BKPF-CPUTM (Hora de entrada), BKPF-USNAM (Nombre de usuario), BKPF-XBLNR (Referencia/ID de factura), BKPF-AWKEY (Clave de objeto), BSAK-LIFNR (Acreedor), BSAK-AUGDT (Fecha de compensación), BSAK-AUGBL (Documento de compensación), BSAK-DMBTR (Importe), BSAK-WAERS (Moneda), BSAK-ZFBDT (Fecha base), BSAK-ZBD1T (Condiciones 1), BSAK-ZLSPR (Bloqueo de pago), BSAK-ZLSCH (Vía de pago).
Guarde el QuickView y haga clic en Ejecutar (F8).
En la pantalla de selección, introduzca su Sociedad y un Ejercicio o rango de fechas de contabilización relevante (p. ej., los últimos 12 meses).
Ejecute el informe para generar la lista. Una vez visualizada, vaya a Lista, Exportar, Hoja de cálculo para guardar los datos brutos como un archivo Excel o CSV.
Dado que SQVI genera una lista plana (una fila por factura), debe transformar estos datos a un formato de event log (una fila por actividad) para cumplir con los requisitos de ProcessMind. Utilice la lógica SQL proporcionada en la sección Consulta a continuación para transformar su hoja de cálculo exportada.

Configuración

Configuración del Join: Inner Join entre BKPF (Cabecera) y BSAK (Partidas compensadas de acreedor) en BUKRS, BELNR y GJAHR.
Rango de fechas: Se recomienda filtrar por fecha de contabilización (BUDAT) de los últimos 6 a 12 meses para gestionar el tamaño de la lista.
Alcance: Esta extracción se centra en BSAK, lo que significa que solo aparecerán las facturas que hayan completado el ciclo (compensadas/pagadas). Las facturas abiertas (BSIK) se excluyen en esta configuración específica.
Selección de campos: Asegúrese de seleccionar Document Date, Posting Date, Entry Date y Clearing Date para generar los timestamps de los event.
Autorización: Requiere acceso a la transacción SQVI y autorización de visualización de tablas financieras.

a Consulta de ejemplo config

/* 
  POST-EXTRACTION TRANSFORMATION SCRIPT
  Apply this SQL logic to the raw Excel export from SQVI to generate the Event Log.
  Input Table Name: [Raw_SQVI_Export]
*/

/* 1. Invoice Receipt Recorded */
SELECT
  "Invoice Number" AS InvoiceNumber,
  'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName,
  CAST("Document Date" AS DATETIME) AS EventTimestamp,
  'SAP ECC' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdate,
  "Company Code" AS CompanyCode,
  "Vendor" AS VendorNumber,
  "Amount" AS InvoiceAmount,
  "Currency" AS Currency
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Document Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 2. Invoice Created */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Created',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 3. Invoice Parked */
/* Limitation: Historical park status is not preserved in BSAK. Utilizing Entry Date as proxy if distinct from Posting. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Parked',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" < "Posting Date"

UNION ALL

/* 4. Invoice Posted */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Posted',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Posting Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Payment Block Applied */
/* Limitation: Only shows current block status (ZLSPR) on the cleared item. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Applied',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Payment Block" IS NOT NULL AND "Payment Block" <> ''

UNION ALL

/* 6. Invoice Data Changed */
/* Limitation: Cannot be extracted via SQVI BKPF/BSAK join. Requires CDHDR table. Row excluded or placeholder. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Data Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 7. Payment Term Changed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Term Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 8. Payment Block Removed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Removed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 9. Payment Proposal Created */
/* Proxy: Uses Clearing Date minus 1 day as estimation since REGUH table is not in join. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Proposal Created',
  DATEADD(day, -1, CAST("Clearing Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 10. Payment Posted */
/* Logic: Uses Clearing Date as the effective payment date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Posted',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL AND "Clearing Doc" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Invoice Cleared */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Cleared',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 12. Discount Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > (Baseline Date + Term 1 Days). */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Discount Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

UNION ALL

/* 13. Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > Net Due Date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

Pasos

Configuración de requisitos previos: Asegúrese de que Python esté instalado con las librerías pyrfc y pandas. Necesitará el SDK de SAP NetWeaver RFC instalado en la máquina donde se ejecute el script. La cuenta de usuario de SAP debe tener autorizaciones para el módulo de funciones RFC_READ_TABLE y acceso de lectura a las tablas BKPF, BSAK, BSIK, REGUH, CDHDR, CDPOS y VBKPF.
Configuración de la conexión: Actualice los parámetros de conexión en el script (líneas 15-22) con su host, número de sistema, mandante, usuario y contraseña específicos de SAP ECC. Configure las variables TargetCompanyCode y DateFrom/DateTo para definir el alcance de la extracción.
Resumen de la lógica del script: El script realiza una extracción secuencial. Primero, recupera las cabeceras de factura (BKPF) y las posiciones (BSAK/BSIK) para crear la población base. A continuación, consulta los datos de pago (REGUH) y los logs de cambios (CDHDR/CDPOS) filtrando específicamente por los documentos encontrados en el primer paso para minimizar la transferencia de datos.
Gestión de límites de ancho de tabla: La función estándar RFC_READ_TABLE suele tener un límite de 512 bytes por fila. El script incluye una función auxiliar que solicita columnas específicas para garantizar que la respuesta se ajuste a este límite. Crea un DataFrame de pandas para cada tabla.
Transformación de datos: El script combina los datos de cabecera y de posición para crear un 'Process Object'. A continuación, itera a través de este objeto para generar timestamps estándar para las actividades de Created, Posted y Receipt. Calcula las fechas de vencimiento y los plazos de descuento en función de las condiciones de pago.
Análisis del log de cambios: El script procesa los datos de CDHDR y CDPOS para identificar cambios en campos específicos. Mapea los cambios en 'ZLSPR' a las actividades de Payment Block Applied/Removed y los cambios en 'ZTERM' a las actividades de Payment Term Changed.
Construcción del event log: Todas las actividades derivadas se añaden a una lista de events principal. Esta lista se convierte en un DataFrame de pandas final que contiene las columnas requeridas: InvoiceNumber, ActivityName, EventTimestamp, SourceSystem, etc.
Exportación: El último paso del script exporta el DataFrame a un archivo CSV llamado sap_ap_event_log.csv. Este archivo tiene el formato adecuado y está listo para cargarse en ProcessMind.
Ejecución del script: Ejecute el script a través de la línea de comandos: python sap_ap_extraction.py. Supervise la consola para ver los logs de progreso que indican el número de registros recuperados de cada tabla.
Validación: Abra el archivo CSV generado. Compruebe que las fechas estén en formato ISO y que el 'Invoice Amount' tenga el formato correcto como float. Verifique que la columna 'ActivityName' contenga una mezcla de los 13 tipos de actividad definidos.

Configuración

RFC_READ_TABLE: Este módulo de función estándar debe estar activo y accesible. Si su sistema utiliza una copia personalizada (ej. /SAPDS/RFC_READ_TABLE) para admitir filas más anchas, actualice el nombre de la función en el script.
Rango de Fechas: Se recomienda una ventana de extracción de 3 a 6 meses. La obtención de CDHDR/CDPOS para períodos superiores a 6 meses a través de RFC puede ser extremadamente lenta y generar un time out.
Filtro por Sociedad: Siempre filtre por Sociedad (BUKRS) para limitar el dataset a las entidades financieras relevantes.
Fragmentación (Chunking): Para sistemas de alto volumen, modifique el script para que itere las fechas día a día en lugar de consultar un rango grande de una vez para evitar problemas de memoria.
Objetos de Registro de Cambios: El script filtra CDHDR utilizando la Clase de Objeto 'BELEG'. Asegúrese de que los cambios de sus documentos financieros se registren bajo esta clase de objeto estándar.

a Consulta de ejemplo python

import sys
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
from pyrfc import Connection

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
SAP_CONN_PARAMS = {
    class="hl-string">'user': class="hl-string">'YOUR_USER',
    class="hl-string">'passwd': class="hl-string">'YOUR_PASSWORD',
    class="hl-string">'ashost': class="hl-string">'YOUR_SAP_HOST',
    class="hl-string">'sysnr': class="hl-string">'00',
    class="hl-string">'client': class="hl-string">'100',
    class="hl-string">'lang': class="hl-string">'EN'
}

TARGET_COMPANY_CODE = class="hl-string">'1000'
DATE_FROM = class="hl-string">'20230101'
DATE_TO = class="hl-string">'20230131'
SOURCE_SYSTEM_ID = class="hl-string">'SAP_ECC_01'

class=class="hl-string">"hl-comment"># === RFC HELPER ===
def read_table(conn, table_name, fields, options, row_limit=0):
    class="hl-string">"""Reads SAP table via RFC_READ_TABLE and returns a DataFrame."""
    print(fclass="hl-string">"Reading {table_name}...")
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Format fields for RFC
    rfc_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': f} for f in fields]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Call RFC
    try:
        result = conn.call(class="hl-string">'RFC_READ_TABLE',
                           QUERY_TABLE=table_name,
                           DELIMITER=class="hl-string">';',
                           FIELDS=rfc_fields,
                           OPTIONS=[{class="hl-string">'TEXT': o} for o in options],
                           ROWCOUNT=row_limit)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error reading {table_name}: {e}")
        return pd.DataFrame()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Parse output
    data = []
    headers = [f[class="hl-string">'FIELDNAME'] for f in result[class="hl-string">'FIELDS']]
    
    for line in result[class="hl-string">'DATA']:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple split by delimiter; robust parsing handles fixed width if delimiter fails, 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># but semicolon is standard for this approach.
        values = line[class="hl-string">'WA'].split(class="hl-string">';')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle cases where split might be shorter if trailing fields are empty
        if len(values) < len(headers):
            values += [class="hl-string">''] * (len(headers) - len(values))
        data.append(dict(zip(headers, values)))
        
    return pd.DataFrame(data)

def main():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Connect to SAP
    try:
        conn = Connection(**SAP_CONN_PARAMS)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Connection failed: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Extract BKPF (Header)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filters: Company Code and Entry Date (CPUDT)
    bkpf_fields = [class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR', class="hl-string">'BLART', class="hl-string">'BLDAT', class="hl-string">'BUDAT', class="hl-string">'CPUDT', class="hl-string">'CPUTM', class="hl-string">'USNAM']
    bkpf_opts = [
        fclass="hl-string">"BUKRS = '{TARGET_COMPANY_CODE}' AND CPUDT >= '{DATE_FROM}' AND CPUDT <= '{DATE_TO}'"
    ]
    df_bkpf = read_table(conn, class="hl-string">'BKPF', bkpf_fields, bkpf_opts)
    
    if df_bkpf.empty:
        print(class="hl-string">"No documents found.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Extract Vendor Line Items (BSAK - Cleared, BSIK - Open)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># To avoid huge queries, we filter BSIK/BSAK by the same date range or join later.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For robustness in RFC, we filter by BUKRS and Date range on CPU date or BUDAT similar to BKPF
    item_fields = [class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR', class="hl-string">'BUZEI', class="hl-string">'LIFNR', class="hl-string">'DMBTR', class="hl-string">'WAERS', class="hl-string">'ZFBDT', class="hl-string">'ZTERM', class="hl-string">'ZBD1T', class="hl-string">'ZBD2T', class="hl-string">'ZLSPR', class="hl-string">'AUGDT', class="hl-string">'AUGBL']
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: BSIK/BSAK are huge. In production, chunk by BELNR list derived from BKPF or Date.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we use the date range on BUDAT for simplicity of the example.
    item_opts = [
        fclass="hl-string">"BUKRS = '{TARGET_COMPANY_CODE}' AND BUDAT >= '{DATE_FROM}' AND BUDAT <= '{DATE_TO}'"
    ]
    
    df_bsik = read_table(conn, class="hl-string">'BSIK', item_fields, item_opts)
    df_bsak = read_table(conn, class="hl-string">'BSAK', item_fields, item_opts)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine Open and Cleared items
    df_items = pd.concat([df_bsik, df_bsak], ignore_index=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter items to only those present in our BKPF fetch (Inner Join logic)
    df_items = df_items[df_items[class="hl-string">'BELNR'].isin(df_bkpf[class="hl-string">'BELNR'])]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Extract Payment Data (REGUH)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter by Date range roughly matching the process
    reguh_fields = [class="hl-string">'LAUFD', class="hl-string">'LAUFI', class="hl-string">'XVORL', class="hl-string">'VBLNR', class="hl-string">'LIFNR']
    reguh_opts = [
        fclass="hl-string">"LAUFD >= '{DATE_FROM}'"
    ]
    df_reguh = read_table(conn, class="hl-string">'REGUH', reguh_fields, reguh_opts)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Extract Change History (CDHDR/CDPOS)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is expensive. Filter by OBJECTCLAS class="hl-string">'BELEG' and Date.
    cdhdr_fields = [class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR', class="hl-string">'UDATE', class="hl-string">'UTIME', class="hl-string">'USERNAME']
    cdhdr_opts = [
        fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BELEG' AND UDATE >= '{DATE_FROM}'"
    ]
    df_cdhdr = read_table(conn, class="hl-string">'CDHDR', cdhdr_fields, cdhdr_opts)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter CDHDR to only relevant Invoice Numbers (OBJECTID usually contains BELNR + GJAHR)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Construct OBJECTID list from BKPF
    valid_object_ids = set(df_bkpf[class="hl-string">'BELNR'] + df_bkpf[class="hl-string">'GJAHR'])
    df_cdhdr = df_cdhdr[df_cdhdr[class="hl-string">'OBJECTID'].isin(valid_object_ids)]
    
    if not df_cdhdr.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Get CDPOS for these changes
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Cannot pass thousands of CHANGENR. Split if needed. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here assuming volume allows single fetch or loop.
        change_nums = df_cdhdr[class="hl-string">'CHANGENR'].unique().tolist()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Chunking needed for production
        cdpos_fields = [class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR', class="hl-string">'TABNAME', class="hl-string">'FNAME', class="hl-string">'VALUE_NEW', class="hl-string">'VALUE_OLD']
        df_cdpos = pd.DataFrame()
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple chunk loop
        chunk_size = 100
        for i in range(0, len(change_nums), chunk_size):
            chunk = change_nums[i:i + chunk_size]
            chunk_str = class="hl-string">"'".join(chunk)
            opts = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BELEG' AND CHANGENR IN ('{chunk_str}')"]
            df_chunk = read_table(conn, class="hl-string">'CDPOS', cdpos_fields, opts)
            df_cdpos = pd.concat([df_cdpos, df_chunk])
            
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge CDHDR and CDPOS
        df_changes = pd.merge(df_cdpos, df_cdhdr, on=[class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR'])
    else:
        df_changes = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'FNAME', class="hl-string">'VALUE_NEW', class="hl-string">'VALUE_OLD', class="hl-string">'UDATE', class="hl-string">'UTIME', class="hl-string">'USERNAME'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === PROCESS EVENTS ===
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Join Headers and Items
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure key columns are strings for merging
    df_full = pd.merge(df_bkpf, df_items, on=[class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR'])

    for _, row in df_full.iterrows():
        invoice_num = row[class="hl-string">'BELNR']
        vendor = row[class="hl-string">'LIFNR']
        amount = row[class="hl-string">'DMBTR']
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes
        base_attrs = {
            class="hl-string">'InvoiceNumber': invoice_num,
            class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM_ID,
            class="hl-string">'CompanyCode': row[class="hl-string">'BUKRS'],
            class="hl-string">'VendorNumber': vendor,
            class="hl-string">'InvoiceAmount': amount,
            class="hl-string">'DocumentType': row[class="hl-string">'BLART'],
            class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.now().isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Invoice Created
        events.append({
            **base_attrs,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Created',
            class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['CPUDT']}T{row['CPUTM']}",
            class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Invoice Receipt Recorded
        if row[class="hl-string">'BLDAT']:
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Receipt Recorded',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['BLDAT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Invoice Posted
        if row[class="hl-string">'BUDAT']:
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Posted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['BUDAT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Invoice Cleared
        if row[class="hl-string">'AUGDT'] and row[class="hl-string">'AUGDT'] != class="hl-string">'00000000':
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Cleared',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['AUGDT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'ClearingDate': row[class="hl-string">'AUGDT']
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Payment Posted (Proxy via Clearing)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If cleared by payment document, assume Payment Posted same day
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Posted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['AUGDT']}T23:59:59"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Payment Proposal Created
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check REGUH
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: REGUH contains payment proposals. We link via VBLNR (Payment Doc) or LIFNR matches
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified: if we find a proposal for this vendor in the range
        class=class="hl-string">"hl-comment"># In practice, need tighter link via BSAK-AUGBL = REGUH-VBLNR
        if row[class="hl-string">'AUGBL']:
            prop = df_reguh[df_reguh[class="hl-string">'VBLNR'] == row[class="hl-string">'AUGBL']]
            if not prop.empty:
                 for _, p_row in prop.iterrows():
                    events.append({
                        **base_attrs,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Proposal Created',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{p_row['LAUFD']}T00:00:00"
                    })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Parked (Check if originally parked - simplified logic)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Requires VBKPF check or document status history. Omitted for brevity in this block, 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># usually involves checking if document ID exists in VBKPF list.

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 8-11. Change Log Activities
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter changes for this document
        obj_id = row[class="hl-string">'BELNR'] + row[class="hl-string">'GJAHR']
        doc_changes = df_changes[df_changes[class="hl-string">'OBJECTID'] == obj_id]
        
        for _, chg in doc_changes.iterrows():
            ts = fclass="hl-string">"{chg['UDATE']}T{chg['UTIME']}"
            fname = chg[class="hl-string">'FNAME']
            
            if fname == class="hl-string">'ZLSPR':
                if chg[class="hl-string">'VALUE_OLD'] == class="hl-string">'' and chg[class="hl-string">'VALUE_NEW'] != class="hl-string">'':
                    events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Block Applied', class="hl-string">'EventTimestamp': ts, class="hl-string">'PaymentBlockCode': chg[class="hl-string">'VALUE_NEW']})
                elif chg[class="hl-string">'VALUE_OLD'] != class="hl-string">'' and chg[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'':
                    events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Block Removed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})
            elif fname == class="hl-string">'ZTERM':
                events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Term Changed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})
            else:
                events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Data Changed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate Net Due Date = Baseline Date (ZFBDT) + Max Days (ZBD1T or ZBD2T or ZBD3T)
        try:
            zfbdt = datetime.strptime(row[class="hl-string">'ZFBDT'], class="hl-string">'%Y%m%d')
            days = float(row[class="hl-string">'ZBD1T']) if row[class="hl-string">'ZBD1T'] else 0
            due_date = zfbdt + timedelta(days=days)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If today > due_date and not cleared (or cleared after due date)
            clearing_date = datetime.strptime(row[class="hl-string">'AUGDT'], class="hl-string">'%Y%m%d') if (row[class="hl-string">'AUGDT'] and row[class="hl-string">'AUGDT'] != class="hl-string">'00000000') else None
            check_date = clearing_date if clearing_date else datetime.now()
            
            if check_date > due_date:
                 events.append({
                    **base_attrs,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Due Date Passed',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': due_date.isoformat()
                })
        except ValueError:
            pass class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle date parsing errors

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Discount Due Date Passed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic similar to Due Date using discount terms

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Finalize
    df_events = pd.DataFrame(events)
    print(fclass="hl-string">"Generated {len(df_events)} events.")
    df_events.to_csv(class="hl-string">'sap_ap_event_log.csv', index=False)

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

Pasos

Acceda al código de transacción SQVI (QuickViewer) en su sistema SAP ECC.
Introduzca un nombre para su vista (p. ej., Z_AP_MINING) y haga clic en Crear. En la ventana emergente Fuente de datos, seleccione Table Join.
En la pantalla de definición del Join, vaya a Editar, Insertar tabla. Añada la tabla BKPF (Cabecera de documento contable) y la tabla BSAK (Contabilidad: índice secundario para acreedores). Tenga en cuenta que BSAK contiene partidas compensadas; si se requieren partidas abiertas, normalmente necesitaría una extracción por separado o una unión con la tabla BSIK, pero esta guía se centra en el historial de compensaciones de BSAK.
Verifique las condiciones de enlace entre BKPF y BSAK. Asegúrese de que estén unidas por Sociedad (BUKRS), Número de documento contable (BELNR) y Ejercicio (GJAHR). El sistema suele proponerlas automáticamente.
Regrese a la pantalla de definición principal para seleccionar sus campos de salida (List fields) y campos de selección (Selection fields).
De la lista de campos disponibles a la izquierda, seleccione las siguientes columnas críticas para los campos de lista: BKPF-BELNR (Número de factura), BKPF-BUKRS (Sociedad), BKPF-GJAHR (Ejercicio), BKPF-BLDAT (Fecha de documento), BKPF-BUDAT (Fecha de contabilización), BKPF-CPUDT (Fecha de entrada), BKPF-CPUTM (Hora de entrada), BKPF-USNAM (Nombre de usuario), BKPF-XBLNR (Referencia/ID de factura), BKPF-AWKEY (Clave de objeto), BSAK-LIFNR (Acreedor), BSAK-AUGDT (Fecha de compensación), BSAK-AUGBL (Documento de compensación), BSAK-DMBTR (Importe), BSAK-WAERS (Moneda), BSAK-ZFBDT (Fecha base), BSAK-ZBD1T (Condiciones 1), BSAK-ZLSPR (Bloqueo de pago), BSAK-ZLSCH (Vía de pago).
Guarde el QuickView y haga clic en Ejecutar (F8).
En la pantalla de selección, introduzca su Sociedad y un Ejercicio o rango de fechas de contabilización relevante (p. ej., los últimos 12 meses).
Ejecute el informe para generar la lista. Una vez visualizada, vaya a Lista, Exportar, Hoja de cálculo para guardar los datos brutos como un archivo Excel o CSV.
Dado que SQVI genera una lista plana (una fila por factura), debe transformar estos datos a un formato de event log (una fila por actividad) para cumplir con los requisitos de ProcessMind. Utilice la lógica SQL proporcionada en la sección Consulta a continuación para transformar su hoja de cálculo exportada.

Configuración

Configuración del Join: Inner Join entre BKPF (Cabecera) y BSAK (Partidas compensadas de acreedor) en BUKRS, BELNR y GJAHR.
Rango de fechas: Se recomienda filtrar por fecha de contabilización (BUDAT) de los últimos 6 a 12 meses para gestionar el tamaño de la lista.
Alcance: Esta extracción se centra en BSAK, lo que significa que solo aparecerán las facturas que hayan completado el ciclo (compensadas/pagadas). Las facturas abiertas (BSIK) se excluyen en esta configuración específica.
Selección de campos: Asegúrese de seleccionar Document Date, Posting Date, Entry Date y Clearing Date para generar los timestamps de los event.
Autorización: Requiere acceso a la transacción SQVI y autorización de visualización de tablas financieras.

a Consulta de ejemplo config

/* 
  POST-EXTRACTION TRANSFORMATION SCRIPT
  Apply this SQL logic to the raw Excel export from SQVI to generate the Event Log.
  Input Table Name: [Raw_SQVI_Export]
*/

/* 1. Invoice Receipt Recorded */
SELECT
  "Invoice Number" AS InvoiceNumber,
  'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName,
  CAST("Document Date" AS DATETIME) AS EventTimestamp,
  'SAP ECC' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdate,
  "Company Code" AS CompanyCode,
  "Vendor" AS VendorNumber,
  "Amount" AS InvoiceAmount,
  "Currency" AS Currency
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Document Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 2. Invoice Created */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Created',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 3. Invoice Parked */
/* Limitation: Historical park status is not preserved in BSAK. Utilizing Entry Date as proxy if distinct from Posting. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Parked',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" < "Posting Date"

UNION ALL

/* 4. Invoice Posted */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Posted',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Posting Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Payment Block Applied */
/* Limitation: Only shows current block status (ZLSPR) on the cleared item. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Applied',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Payment Block" IS NOT NULL AND "Payment Block" <> ''

UNION ALL

/* 6. Invoice Data Changed */
/* Limitation: Cannot be extracted via SQVI BKPF/BSAK join. Requires CDHDR table. Row excluded or placeholder. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Data Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 7. Payment Term Changed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Term Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 8. Payment Block Removed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Removed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 9. Payment Proposal Created */
/* Proxy: Uses Clearing Date minus 1 day as estimation since REGUH table is not in join. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Proposal Created',
  DATEADD(day, -1, CAST("Clearing Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 10. Payment Posted */
/* Logic: Uses Clearing Date as the effective payment date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Posted',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL AND "Clearing Doc" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Invoice Cleared */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Cleared',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 12. Discount Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > (Baseline Date + Term 1 Days). */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Discount Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

UNION ALL

/* 13. Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > Net Due Date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

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