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Su Template de datos para el procesamiento de pagos de cuentas por pagar

SAP ECC

Atributos del procesamiento de pagos de cuentas por pagar (21) Actividades del procesamiento de pagos de cuentas por pagar (13) Guías de extracción (3)

Su Template de datos para el procesamiento de pagos de cuentas por pagar

Este Template ofrece un enfoque estructurado para mapear sus Workflow de pagos en SAP ECC mediante la identificación de datos y hitos esenciales. Incluye una lista completa de Atributos y actividades, junto con instrucciones prácticas de extracción para ayudarle a crear un Registro de eventos sólido. Al seguir esta guía, podrá localizar los retrasos en los pagos y agilizar eficazmente sus operaciones financieras.

Campos de datos esenciales para el análisis de pagos
Hitos clave del proceso para realizar el seguimiento de los Workflow
Instrucciones paso a paso para extraer datos de SAP ECC

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

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Atributos del procesamiento de pagos de cuentas por pagar

Esta tabla presenta los campos de datos recomendados que debe capturar de su sistema SAP ECC para realizar un análisis detallado del ciclo de vida de sus pagos.

5 Obligatorio 10 Recomendado 6 Opcional

	Nombre	Descripción
	Marca de tiempo del evento EventTimestamp	La fecha y hora exactas en que se produjo la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento exacto en que se realizó una acción en el sistema SAP. Normalmente combina los campos de fecha y hora del sistema de las tablas correspondientes, como CPUDT y CPUTM. Es fundamental para calcular todos los KPI basados en el tiempo, incluidos el tiempo de ciclo, el tiempo de aprobación y el rendimiento del proceso. Sin marcas de tiempo precisas, es imposible determinar el orden de los eventos o medir la eficiencia. Por qué es importante Esencial para ordenar los eventos y calcular métricas de duración. Dónde obtenerlo Tablas BKPF de SAP ECC (CPUDT/CPUTM) o CDHDR (UDATE/UTIME) Ejemplos 2023-10-15T09:30:00Z2023-10-15T14:45:12Z2023-10-16T08:15:00Z
	Nombre de la actividad ActivityName	Paso o acción específica del proceso que se ha realizado.
Descripción Este atributo describe el evento que se produjo en el proceso de cuentas por pagar, como «Factura contabilizada», «Bloqueo de pago aplicado» o «Ejecución de pagos realizada». Define los nodos del mapa de procesos. En el análisis, la secuencia de estas actividades permite visualizar las variantes del proceso, identificar bucles de reproceso, como la eliminación de un bloqueo seguida de su nueva aplicación, y comprobar el cumplimiento frente al Workflow estándar de aprobación. Por qué es importante Determina el flujo del proceso y es necesario para visualizar el recorrido de la factura. Dónde obtenerlo Derivado de códigos de transacción (TCODE), clases de objeto de documentos de modificación (CDHDR) o registros de Workflow Ejemplos Factura contabilizadaBloqueo de pago eliminadoCambio de precio
	Número de factura InvoiceNumber	Identificador único del documento de factura del proveedor.
Descripción Este atributo actúa como identificador central del caso para el proceso de cuentas por pagar. En SAP ECC, técnicamente consiste en la concatenación del cliente, la sociedad, el ejercicio fiscal y el número de documento contable (BELNR) para garantizar la unicidad global en todo el sistema. Agrupa todas las actividades relacionadas con una obligación concreta frente a un proveedor. El análisis utiliza este campo para realizar un seguimiento del ciclo de vida integral de una obligación de pago. Permite a las herramientas de Process Mining reconstruir el historial de una factura desde el momento en que se recibe o se escanea hasta que se contabiliza el asiento de compensación final en el libro mayor. Por qué es importante Es la clave fundamental para vincular eventos, cambios de estado y contabilizaciones financieras en una única instancia de proceso. Dónde obtenerlo Campo BELNR de la tabla BKPF de SAP ECC (combinado con BUKRS y GJAHR) Ejemplos 1000-2023-1900001234US01-2023-51000008922000-2024-1500004455
	Sistema de origen SourceSystem	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 con varios sistemas, es fundamental para separar los datos y analizar el rendimiento de distintas regiones o unidades de negocio. Ayuda a los usuarios a filtrar la vista del proceso para centrarse en entornos específicos y garantiza la identificación única de los casos cuando se incorporan varias instancias de SAP al mismo modelo de datos de Process Mining. Por qué es importante Garantiza la unicidad y el contexto de los datos en entornos con varios ERP. Dónde obtenerlo Configuración del sistema o parámetro de extracción Ejemplos SAP_ECC_PRODERP_NASAP_P01
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo 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 actualidad del análisis y gestionar las cargas incrementales de datos. En los Dashboards, ayuda a comprender si se están consultando datos en tiempo real o una instantánea de un periodo anterior, algo fundamental para supervisar operativamente las facturas abiertas. Por qué es importante Proporciona contexto sobre la latencia y la fiabilidad de los datos. Dónde obtenerlo Metadatos del proceso ETL Ejemplos 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-01T12:00:00Z
	Código de bloqueo de pago PaymentBlockCode	Indica si una factura está bloqueada para el pago y el motivo.
Descripción Este atributo (ZLSPR) contiene el código que impide que una factura se incluya en la ejecución automática de pagos, por ejemplo, «R» para verificación de facturas o «A» para bloqueada. El seguimiento de este atributo es el eje del Dashboard «Bloqueos de pago y resolución de retenciones». Permite a los analistas identificar los motivos más frecuentes de los retrasos de pago y medir cuánto tiempo permanecen las facturas bloqueadas. Por qué es importante Indicador principal de fricción en el proceso y de la necesidad de intervención manual. Dónde obtenerlo Tabla BSEG de SAP ECC, campo ZLSPR Ejemplos ARnull
	Condiciones de pago PaymentTerms	Código que define las condiciones de pago y los descuentos.
Descripción Este atributo almacena la clave de las condiciones de pago (ZTERM), que determina cuándo vence la factura y si se aplican descuentos por pronto pago, por ejemplo, 2 % neto a 10 días. Es la base para calcular la «tasa de captación de descuentos por pronto pago». El análisis utiliza este código para calcular la fecha de pago prevista e identificar desviaciones que provocan la pérdida de descuentos o la aplicación de penalizaciones. Por qué es importante Define el plazo financiero y las oportunidades de descuento. Dónde obtenerlo Tabla BSEG de SAP ECC, campo ZTERM Ejemplos Z001NT300002
	Fecha de compensación ClearingDate	Fecha en la que la factura se compensó o se pagó en el sistema.
Descripción Este atributo (AUGDT) registra cuándo se compensó la partida abierta en el libro mayor, lo que indica la finalización del proceso de pago. Es la marca de tiempo final del KPI «tiempo promedio del ciclo de facturación». Comparar esta fecha con la fecha de vencimiento permite determinar si el pago se realizó tarde o a tiempo. Por qué es importante Marca la finalización del proceso financiero. Dónde obtenerlo Tabla BSEG de SAP ECC, campo AUGDT Ejemplos 2023-11-202023-12-05
	Importe de la factura InvoiceAmount	Valor monetario total de la factura en moneda local.
Descripción Este atributo representa el importe que debe pagarse al proveedor (DMBTR o WRBTR). Es fundamental para evaluar el impacto financiero de las ineficiencias del proceso. Se utiliza en la asignación «Importe de la actividad» y permite calcular KPI ponderados por valor. Por ejemplo, un pago atrasado de una factura de importe elevado es más crítico que el de una factura de importe reducido. Ayuda a priorizar el trabajo según su impacto en el capital circulante. Por qué es importante Cuantifica la magnitud financiera de la instancia del proceso. Dónde obtenerlo Tabla BSEG de SAP ECC, campo DMBTR (moneda local) o WRBTR (moneda del documento) Ejemplos 1500.00230.5010500.00
	Método de pago PaymentMethod	Método utilizado para pagar la factura, por ejemplo, cheque, transferencia bancaria o ACH.
Descripción Este atributo (ZLSCH) especifica cómo se ejecutará o se ejecutó el pago. Distingue entre cheques manuales, transferencias bancarias y pagos electrónicos. Este campo impulsa el Dashboard «Combinación de automatización de métodos de pago» y el KPI «tasa de adopción de pagos electrónicos». Ayuda a las organizaciones a seguir su transición de los cheques manuales, de alto costo, a las transferencias electrónicas, de bajo costo. Por qué es importante Permite hacer seguimiento de la eficiencia y el costo de la fase de ejecución del pago. Dónde obtenerlo Tabla BSEG o BKPF de SAP ECC, campo ZLSCH Ejemplos CTU
	Nombre de usuario UserName	ID del usuario que realizó la actividad.
Descripción Este atributo identifica el ID de usuario de SAP (USNAM) responsable del evento. Se registra en la cabecera de la transacción o en el registro de cambios. Se asigna al atributo genérico «Usuario» para facilitar el análisis de la «tasa de intervención manual» y las vistas de utilización de recursos. Ayuda a distinguir entre usuarios automatizados del sistema, como trabajos por lotes, y usuarios humanos que realizan ajustes manuales. Por qué es importante Permite analizar los recursos y calcular la tasa de automatización. Dónde obtenerlo Tabla BKPF de SAP ECC, campo USNAM, o campo USERNAME de CDHDR Ejemplos BSMITHWF-BATCHSAP_WORKER
	Número de orden de compra PurchaseOrderNumber	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 una orden de compra. Vincula el proceso de Cuentas por pagar con el proceso de Compras. Es fundamental para el Dashboard «Conciliación de órdenes de compra y auditoría de discrepancias». El análisis de este campo ayuda a calcular la «proporción de facturas respaldadas por órdenes de compra» y a comparar la eficiencia del procesamiento de facturas basadas y no basadas en órdenes de compra. Por qué es importante Conecta Cuentas por pagar con Compras e identifica los Workflow de conciliación. Dónde obtenerlo Tabla BSEG de SAP ECC, campo EBELN Ejemplos 45000123894500099221null
	Número de proveedor VendorNumber	Identificador único del proveedor o acreedor.
Descripción Este atributo identifica de forma única al proveedor externo asociado a la factura (LIFNR). Está vinculado a los datos maestros del proveedor, que contienen información como el nombre, la dirección y las condiciones de pago. El análisis de proveedores es fundamental para negociar mejores condiciones, consolidar el gasto y resolver problemas recurrentes. Este campo respalda el Dashboard «Consultas de proveedores y volumen de soporte» al ayudar a relacionar las ineficiencias del proceso con proveedores concretos. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento desde la perspectiva del proveedor. Dónde obtenerlo Campo LIFNR de la tabla BSEG de SAP ECC o tabla LFA1 Ejemplos 0000100234VEND-5592102938
	Sociedad CompanyCode	Unidad organizativa para la que se elaboran los estados financieros.
Descripción La sociedad (BUKRS) es la unidad organizativa central de la contabilidad financiera de SAP. Representa una entidad jurídica o filial específica dentro de la estructura empresarial. Este atributo se utiliza para desglosar el rendimiento del proceso por filial o región. Permite a las partes interesadas comparar las tasas de pagos atrasados o de automatización entre distintas unidades de negocio para identificar las que obtienen mejores y peores resultados. Por qué es importante Dimensión principal para la comparación del rendimiento organizativo. Dónde obtenerlo Campo BUKRS de la tabla BKPF de SAP ECC Ejemplos 1000US01DE10
	Tipo de documento DocumentType	Clasifica el documento contable, por ejemplo, factura o nota de crédito.
Descripción El tipo de documento (BLART) categoriza el asiento contable y distingue entre facturas estándar de proveedores, como KR, notas de crédito, como KG, o pagos, como KZ. Filtrar por tipo de documento es esencial para analizar con precisión el tiempo de ciclo, ya que las notas de crédito siguen un flujo de proceso diferente al de las facturas estándar. Así se garantiza que el análisis compare procesos equivalentes. Por qué es importante Distingue entre distintos Workflow financieros, como facturas y notas de crédito. Dónde obtenerlo Campo BLART de la tabla BKPF de SAP ECC Ejemplos KRREKG
	Código de moneda CurrencyCode	Clave de moneda del importe de la factura.
Descripción Este atributo (WAERS) identifica la moneda en la que se emitió la factura, por ejemplo, USD o EUR. Permite gestionar procesos con varias monedas. En el análisis, se utiliza para agrupar el gasto por moneda o facilitar la conversión de divisas para los informes consolidados del Dashboard «Visibilidad del flujo de caja y los pagos». Por qué es importante Necesario para interpretar correctamente los importes financieros. Dónde obtenerlo Tabla BKPF de SAP ECC, campo WAERS Ejemplos USDEURGBP
	Fecha base de pago BaselinePaymentDate	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 límite de los descuentos. Normalmente refleja la fecha de recepción de la factura o la fecha del documento, según la configuración. El análisis preciso de la «tasa de pagos atrasados» depende de este campo. Si la fecha base es incorrecta, todos los cálculos posteriores de vencimiento y los indicadores de pago atrasado serán erróneos. Por qué es importante La fecha de referencia para todos los cálculos de antigüedad y vencimiento. Dónde obtenerlo Tabla BSEG de SAP ECC, campo ZFBDT Ejemplos 2023-10-012023-11-15
	Fecha de vencimiento neta NetDueDate	Fecha calculada antes de la cual debe pagarse la factura.
Descripción Este atributo representa el plazo final de pago. Se calcula sumando el número máximo de días de pago de las condiciones de pago a la fecha base de pago. Sirve como referencia para el «monitor de pagos atrasados y penalizaciones». Sin este campo calculado, es imposible señalar las facturas que han incumplido sus acuerdos de nivel de servicio. Por qué es importante El plazo objetivo de todo el proceso. Dónde obtenerlo Calculado: BaselinePaymentDate + PaymentTerms(Days) Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Número de referencia ReferenceNumber	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 del análisis «Prevención de pagos duplicados». Los algoritmos buscan varias instancias del mismo número de referencia para el mismo proveedor y el mismo importe con el fin de señalar posibles pagos duplicados. Por qué es importante Esencial para identificar duplicados y auditar facturas específicas de proveedores. Dónde obtenerlo Tabla BKPF de SAP ECC, campo XBLNR Ejemplos INV-2023-00199887766OCT-BILLING
	Pago atrasado IsLatePayment	Indicador que señala si el pago se realizó después de la fecha de vencimiento.
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 true. Es el factor directo del KPI «Tasa de pagos atrasados». Este indicador precalculado simplifica la creación de Dashboards, ya que permite contar los valores «True» sin tener que escribir una lógica compleja en la capa de visualización. Por qué es importante Simplifica los informes de KPI sobre el cumplimiento de los plazos. Dónde obtenerlo Calculado: ClearingDate > NetDueDate Ejemplos truefalse
	Se basa en una orden de compra IsPOBased	Indicador que señala si la factura está vinculada a una orden de compra.
Descripción Este atributo booleano se obtiene comprobando si el campo Número de orden de compra contiene un valor. Segmenta los datos en flujos respaldados por órdenes de compra (MM-LIV) y flujos no respaldados por órdenes de compra (FI-AP). Esta segmentación es fundamental para el análisis de la «eficiencia del procesamiento sin orden de compra», ya que las facturas sin orden de compra suelen requerir más pasos de aprobación manual y tienen ciclos más largos. Por qué es importante Segmentación fundamental para analizar la eficiencia del proceso. Dónde obtenerlo Derivado: verdadero si EBELN no es nulo ni está vacío Ejemplos truefalse

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades del procesamiento de pagos de cuentas por pagar

Estos son los pasos principales del proceso y los cambios de estado que debe seguir para visualizar el flujo completo 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 impide que el programa de pagos automáticos seleccione la factura.
Por qué es importante Es una causa principal de pagos atrasados y descuentos no aprovechados. Analizar el código del motivo del bloqueo ayuda a determinar si los retrasos se deben a diferencias de precio, entradas de mercancías pendientes o retenciones manuales. Dónde obtenerlo Documentos de modificación (CDHDR/CDPOS) para el objeto BELEG, campo BSEG-ZLSPR (Clave de bloqueo de pago). Recopilar Comparar el campo de estado antes y después Tipo de evento inferred
	Bloqueo de pago eliminado	Registra la eliminación de un bloqueo de pago, lo que permite incluir la factura en la siguiente ejecución de pagos. En muchas configuraciones de SAP, actúa como indicador indirecto de la aprobación.
Por qué es importante Representa la resolución de los problemas que impedían el pago. El tiempo transcurrido entre la aplicación y la eliminación del bloqueo constituye el cuello de botella del tiempo de resolución. Dónde obtenerlo Documentos de modificación (CDHDR/CDPOS) en los que el valor nuevo de BSEG-ZLSPR está vacío. Recopilar Comparar el campo de estado antes y después Tipo de evento inferred
	Factura compensada	Asiento contable que vincula la partida de la factura con el documento de pago y deja la partida abierta con saldo cero. Esto cierra el ciclo de vida de la factura.
Por qué es importante Indicador de finalización del proceso. Es esencial para calcular el «tiempo de ciclo integral» y confirmar que la deuda se ha extinguido. Dónde obtenerlo La tabla BSEG tiene cumplimentado el campo AUGDT (Fecha de compensación). Recopilar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Factura contabilizada	Indica que la factura se ha contabilizado correctamente en el libro mayor y los libros auxiliares. Esta acción crea el pasivo en el sistema.
Por qué es importante La factura se reconoce oficialmente como una deuda. Esto activa el cálculo estándar de antigüedad del pago y de la fecha de vencimiento. Dónde obtenerlo Creación en la tabla BKPF cuando BSTAT está vacío (contabilización estándar). Recopilar 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. Esta marca de tiempo representa el inicio del proceso digital dentro del ERP.
Por qué es importante Es fundamental para calcular el tiempo de procesamiento interno frente al tiempo total de espera del proveedor. Una latencia elevada entre la recepción y la creación indica cuellos de botella en la entrada inicial. Dónde obtenerlo Tabla BKPF, campos CPUDT (Fecha de entrada) y CPUTM (Hora de entrada). Recopilar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Pago contabilizado	Ejecución de la remesa de pagos en la que se inicia la transferencia bancaria o se imprime el cheque. El sistema genera un documento de pago.
Por qué es importante Es el punto de no retorno de la salida de efectivo. Esta marca de tiempo se utiliza para calcular el tiempo real del ciclo de pago y comprobarlo frente a los plazos de descuento. Dónde obtenerlo Tabla BKPF del documento de pago (tipo de documento 'ZP' o similar). Recopilar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Recepción de factura registrada	Captura la fecha indicada en el documento de factura del proveedor como fecha de referencia. Se obtiene del campo Fecha del documento de 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 registro revelan retrasos en la recepción o el escaneado. Dónde obtenerlo Tabla BKPF, campo BLDAT (Fecha del documento). Recopilar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Condiciones de pago modificadas	Evento específico de reproceso en el que las condiciones de pago se modifican manualmente. Esto cambia la fecha de vencimiento y los parámetros del descuento por pronto pago.
Por qué es importante A menudo se hace para ampliar artificialmente los plazos de pago o corregir errores en los datos maestros. Esto afecta directamente a las previsiones de flujo de efectivo y a las métricas de aprovechamiento de descuentos. Dónde obtenerlo Documentos de modificación (CDHDR/CDPOS) para el campo BSEG-ZTERM. Recopilar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Datos de factura modificados	Captura las modificaciones manuales de los datos de cabecera o de las partidas de la factura después de la contabilización inicial. Entre los cambios habituales se incluyen números de referencia, campos de texto o códigos fiscales.
Por qué es importante Indica reprocesos e intervención manual en el proceso. Los cambios frecuentes sugieren problemas de calidad de datos en el origen o una validación insuficiente durante la introducción inicial. Dónde obtenerlo Documentos de modificación (CDHDR/CDPOS) para el objeto BELEG, excluidos los cambios de la clave de bloqueo. Recopilar Registrado cuando se ejecutó la transacción X Tipo de evento explicit
	Factura aparcada	Indica que una factura se ha guardado como borrador sin crear contabilizaciones financieras. Este estado permite interrumpir la introducción de datos o revisar la factura antes de la contabilización final.
Por qué es importante Identifica las facturas que permanecen en un estado preliminar y retrasan el inicio del plazo de pago. Un volumen elevado en este punto sugiere una introducción de datos ineficiente o requisitos de aprobación poco claros. Dónde obtenerlo Tabla VBKPF o BKPF cuando BSTAT es igual a 'V'. Recopilar Comparar el campo de estado antes y después Tipo de evento inferred
	Fecha de vencimiento superada	Evento calculado que indica que la factura permanece abierta después de su fecha neta de vencimiento. Esto marca la factura como vencida.
Por qué es importante Admite el análisis de «pagos atrasados». Supervisarlo ayuda a evitar fricciones con los proveedores y posibles recargos por demora. Dónde obtenerlo Se calcula sumando BSEG-ZBD3T (días netos) a la fecha base y comparando el resultado con la fecha actual. Recopilar Derivar comparando el campo X con el campo Y Tipo de evento calculated
	Fecha límite del descuento superada	Evento calculado que indica que la fecha actual ha superado el periodo de validez del descuento por pronto pago 1 o 2. Esto sugiere que se ha perdido una oportunidad de ahorro.
Por qué es importante Admite directamente el Dashboard «Rendimiento del aprovechamiento de descuentos». Ayuda a cuantificar la pérdida financiera causada por los retrasos del proceso. Dónde obtenerlo Se calcula sumando BSEG-ZBD1T (días) a BKPF-BLDAT (fecha del documento) y comparando el resultado con la fecha actual o la fecha de pago. Recopilar Derivar comparando el campo X con el campo Y Tipo de evento calculated
	Propuesta de pago creada	Indica que el Programa de Pagos Automáticos (F110) ha seleccionado la factura para un posible pago. Ahora figura en una lista preliminar de pagos.
Por qué es importante Señala la transición de «Pendiente de pago» a «En proceso de pago». Esta visibilidad ayuda al área de tesorería a gestionar las necesidades de efectivo antes de que los fondos salgan realmente de la cuenta. Dónde obtenerlo Fecha de creación de la tabla REGUH (datos de liquidación del programa de pagos). Recopilar 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, por ejemplo, Z_AP_MINING, y haga clic en Crear. En la ventana emergente Origen de datos, seleccione Table Join.
En la pantalla de definición de la unión, vaya a Edit, Insert Table. Añada la tabla BKPF (cabecera del documento contable) y la tabla BSAK (Contabilidad: índice secundario para proveedores). Tenga en cuenta que BSAK contiene partidas compensadas; si necesita partidas abiertas, normalmente deberá realizar una extracción independiente o una unión con la tabla BSIK, pero esta guía se centra en el historial compensado de BSAK.
Verifique las condiciones de enlace entre BKPF y BSAK. Asegúrese de que estén unidas mediante el código de sociedad (BUKRS), el número de documento contable (BELNR) y el ejercicio fiscal (GJAHR). El sistema suele proponer estos campos automáticamente.
Vuelva a la pantalla principal de definición para seleccionar sus Output Fields (campos de lista) y Selection Fields (campos de selección).
En la lista Available Fields de la izquierda, seleccione las siguientes columnas críticas para los campos de lista: BKPF-BELNR (número de factura), BKPF-BUKRS (código de sociedad), BKPF-GJAHR (ejercicio fiscal), BKPF-BLDAT (fecha del 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 (proveedor), 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 (método de pago).
Guarde el QuickView y haga clic en Execute (F8).
En la pantalla de selección, introduzca su código de sociedad y un ejercicio fiscal o intervalo de fechas de contabilización relevante, por ejemplo, los últimos 12 meses.
Ejecute el informe para generar la lista. Cuando aparezca, vaya a List, Export, Spreadsheet para guardar los datos sin procesar como archivo de Excel o CSV.
Como SQVI genera una lista plana, con una fila por factura, debe transformar estos datos al formato de Registro de eventos, con una fila por actividad, para cumplir los requisitos de ProcessMind. Utilice la lógica SQL proporcionada en la sección Query para transformar la hoja de cálculo exportada.

Configuración

Configuración de la unión: Inner Join entre BKPF (cabecera) y BSAK (partidas de proveedores compensadas) mediante BUKRS, BELNR y GJAHR.
Intervalo de fechas: se recomienda filtrar por fecha de contabilización (BUDAT) de los últimos 6 a 12 meses para controlar el tamaño de la lista.
Alcance: esta extracción se centra en BSAK, por lo que solo aparecerán las facturas que hayan completado el ciclo (compensadas o pagadas). Las facturas abiertas (BSIK) quedan excluidas en esta configuración específica.
Selección de campos: asegúrese de seleccionar la fecha del documento, la fecha de contabilización, la fecha de entrada y la fecha de compensación para generar las marcas de tiempo de los eventos.
Autorización: requiere acceso a la transacción SQVI y autorización de consulta para las tablas financieras.

a Consulta de ejemplo sql

/* 
  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 bibliotecas pyrfc y pandas. Necesitará instalar SAP NetWeaver RFC SDK en el equipo donde se ejecutará el script. La cuenta de usuario de SAP debe tener autorización 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 del script, en las líneas 15 a 22, con el host, número de sistema, cliente, usuario y contraseña específicos de su SAP ECC. Defina las variables TargetCompanyCode y DateFrom/DateTo para establecer el alcance de la extracción.
Descripción general de la lógica del script: el script realiza una extracción secuencial. Primero obtiene las cabeceras de las facturas (BKPF) y las partidas (BSAK/BSIK) para crear la población base. Después consulta los datos de pago (REGUH) y los registros de cambios (CDHDR/CDPOS), filtrando específicamente los documentos encontrados en el primer paso para reducir la transferencia de datos.
Gestión de los límites de ancho de las tablas: 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 mantenga dentro de este límite. Crea un DataFrame de pandas para cada tabla.
Transformación de datos: el script combina los datos de cabecera y de partidas para crear un 'Process Object'. Después recorre este objeto para generar marcas de tiempo estándar para las actividades Created, Posted y Receipt. Calcula las fechas de vencimiento y los plazos de descuento según las condiciones de pago.
Análisis de los registros de cambios: el script procesa los datos de CDHDR y CDPOS para identificar cambios en campos específicos. Asigna los cambios de 'ZLSPR' a las actividades Payment Block Applied/Removed y los cambios de 'ZTERM' a las actividades Payment Term Changed.
Construcción del Registro de eventos: todas las actividades derivadas se añaden a una lista principal de eventos. Esta lista se convierte en un DataFrame final de pandas 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. El archivo queda formateado y listo para cargarlo en ProcessMind.
Ejecute el script: ejecute el script desde la línea de comandos: python sap_ap_extraction.py. Supervise la consola para consultar los registros de progreso que indican el número de registros obtenidos de cada tabla.
Validación: abra el archivo CSV generado. Compruebe que las fechas estén en formato ISO y que 'Invoice Amount' tenga el formato correcto de número decimal. Verifique que la columna 'ActivityName' contenga una combinación de los 13 tipos de actividad definidos.

Configuración

RFC_READ_TABLE: este módulo de funciones estándar debe estar activo y accesible. Si su sistema utiliza una copia personalizada, por ejemplo, /SAPDS/RFC_READ_TABLE, para admitir filas más anchas, actualice el nombre de la función en el script.
Intervalo de fechas: se recomienda una ventana de extracción de 3 a 6 meses. Obtener datos de CDHDR/CDPOS de periodos superiores a 6 meses mediante RFC puede ser extremadamente lento y provocar tiempos de espera agotados.
Filtro por código de sociedad: filtre siempre por código de sociedad (BUKRS) para limitar el conjunto de datos a las entidades financieras relevantes.
Procesamiento por bloques: en sistemas de gran volumen, modifique el script para recorrer las fechas día a día en lugar de consultar un intervalo amplio de una sola vez y evitar problemas de memoria.
Objetos del registro de cambios: el script filtra CDHDR mediante la clase de objeto 'BELEG'. Asegúrese de que los cambios de sus documentos financieros se registren con 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

Confirme que Theobald Xtract Universal esté instalado, tenga licencia y autorización para conectarse al sistema SAP ECC de destino. Confirme que el usuario de SAP pueda leer los datos contables, de proveedores, compras, pagos, compensaciones e historial de cambios configurados. Las autorizaciones exactas dependen del diseño de seguridad de SAP.
En Xtract Universal, cree o seleccione una conexión SAP para el cliente SAP ECC requerido y defina las credenciales mediante el método de conexión aprobado. No incluya credenciales en el SQL de extracción. Registre el identificador del sistema SAP que completará SourceSystem.
Cree un objeto de extracción Table en Xtract Universal. Seleccione las tablas SAP que contengan los datos requeridos de cabeceras de documentos contables, partidas de proveedores, pagos, compensaciones, condiciones de pago, bloqueos de pago, historial de cambios y propuestas de pago. Sustituya [Your table name] y cada referencia de campo entre corchetes de la consulta por objetos disponibles en su sistema SAP ECC. Los objetos exactos varían según la versión, la solución sectorial, el modelo de documentos y la configuración.
Configure la extracción incremental mediante la marca de tiempo o la secuencia de cambios más fiable disponible en los datos de origen seleccionados. Guarde la marca de agua de la última extracción correcta fuera del Registro de eventos y utilícela en [Last successful extraction timestamp]. Incluya una pequeña ventana de solapamiento cuando sea posible y, después, elimine duplicados por InvoiceNumber, ActivityName, EventTimestamp y el identificador del evento de origen para evitar actualizaciones omitidas por marcas de tiempo iguales o confirmaciones tardías.
Configure los filtros de extracción. Limite la carga inicial a [Start date] y [End date], y aplique [Company Code filter] y [Document Type filter] cuando sea necesario. Utilice un intervalo de fechas de origen suficientemente amplio para las actividades históricas, ya que las fechas de contabilización, compensación, pago y cambio pueden diferir de la fecha del documento de factura.
Asigne cada registro de origen a las columnas de evento normalizadas InvoiceNumber, ActivityName, EventTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName y ClearingDate. Conserve la precisión original de las marcas de tiempo. Si un origen solo proporciona una fecha, asigne la convención horaria empresarial acordada y documéntela, en lugar de dar a entender que SAP almacena una hora exacta.
Implemente las 13 ramas de actividad explícitas de la consulta. Invoice Receipt Recorded utiliza como fecha de referencia la fecha del documento contable. Invoice Created, Invoice Parked, Invoice Posted, Payment Block Applied, Invoice Data Changed, Payment Term Changed, Payment Block Removed, Payment Proposal Created, Payment Posted e Invoice Cleared deben emitirse como filas independientes a partir de la evidencia de origen correspondiente. Discount Due Date Passed y Due Date Passed son filas derivadas y deben generarse explícitamente comparando la fecha de ejecución de la extracción con las fechas aplicables de vencimiento del descuento y del importe neto.
Aplique la conversión de tipos de datos en Xtract Universal o en la capa SQL posterior. Convierta las fechas y horas de SAP a un tipo de marca de tiempo coherente, normalice los valores vacíos a NULL, conserve los ceros iniciales de los identificadores y convierta los importes monetarios con las reglas correctas de moneda y decimales. No concatene varias actividades en una sola fila.
Configure la programación y el destino del trabajo de Xtract Universal. En cada ejecución, escriba las filas extraídas en el destino de preparación aprobado, actualice la marca de agua solo después de una carga correcta y conserve la marca de tiempo de ejecución de la extracción como LastDataUpdate. Concilie las filas duplicadas creadas por las ventanas de solapamiento antes de publicar el Registro de eventos.
Valide el resultado mediante las comprobaciones siguientes. Confirme que cada actividad requerida esté representada como un valor de ActivityName, que InvoiceNumber esté informado en todos los eventos y que las marcas de tiempo sean cronológicamente plausibles para cada factura.
Exporte o publique el resultado final como tabla plana o archivo delimitado, con una fila por evento y los nombres exactos de columna requeridos. Conserve la codificación UTF-8, tipos de columna estables y un formato de marca de tiempo compatible con ISO. Cargue el Registro de eventos resultante en ProcessMind usando InvoiceNumber como identificador del caso, ActivityName como actividad y EventTimestamp como marca de tiempo del evento. ProcessMind lee estas filas tal como se proporcionan y no infiere eventos ausentes.

Configuración

Objeto de extracción: utilice un objeto de extracción Table de Theobald Xtract Universal. Las tablas y los campos de origen exactos de SAP deben seleccionarse según la versión y la configuración de su SAP ECC. Utilice [Your table name] y [Configure based on your system] hasta confirmar la asignación del origen.
Modo incremental: utilice una marca de tiempo de cambio, una secuencia de cambios o una marca de agua fiable equivalente del origen. Si solo hay fechas disponibles, utilice una ventana de solapamiento y una eliminación de duplicados determinista. No avance la marca de agua antes de confirmar que la carga en el destino se ha completado correctamente.
Intervalo de fechas: para la carga inicial, utilice un periodo controlado de aproximadamente 3 a 6 meses. Amplíe el intervalo cuando las condiciones de pago, la compensación, la propuesta de pago o el historial de cambios puedan producirse bastante después de la creación de la factura. Para las cargas recurrentes, utilice la última marca de agua correcta más un periodo de solapamiento.
Código de sociedad: aplique [Company Code filter] cuando el alcance del proceso se limite a determinados códigos de sociedad. Mantenga CompanyCode en la salida incluso cuando solo se extraiga un código de sociedad.
Tipo de documento: aplique [Document Type filter] solo después de confirmar qué tipos de documento representan facturas y notas de crédito en el sistema de destino. Mantenga DocumentType en la salida.
Alcance de las facturas: utilice el número de documento contable, el código de sociedad y el ejercicio fiscal como clave del documento de origen cuando sea necesario, y publique el valor configurado de InvoiceNumber como identificador del caso en ProcessMind. Si los números de factura no son únicos globalmente, confirme si InvoiceNumber debe llevar un prefijo o normalizarse de otra forma.
Asignación de actividades: configure asignaciones independientes para las 13 actividades. Un estado de origen o un cambio de campo debe generar una fila de evento independiente. No dependa de ProcessMind para derivar Invoice Posted, Invoice Cleared, la aprobación, el vencimiento u otros eventos.
Eventos calculados: genere explícitamente Discount Due Date Passed y Due Date Passed. Defina si el evento se emite una vez por factura, una vez por cada hito de vencimiento relevante o en cada ejecución de extracción. El diseño recomendado emite cada evento una sola vez cuando se supera el umbral por primera vez y almacena una clave de evento para eliminar duplicados.
Gestión de marcas de tiempo: conserve la precisión de fecha y hora del origen. Documente cualquier valor horario empresarial predeterminado utilizado cuando SAP solo almacena una fecha. Utilice una única zona horaria y conserve la zona horaria del sistema SAP o la regla de conversión en la documentación de extracción.
Conversión de datos: conserve los ceros iniciales de los identificadores de SAP, convierta los valores de texto vacíos a NULL, valide la escala de las monedas y estandarice las fechas y marcas de tiempo antes de cargar los datos en ProcessMind.
Rendimiento: limite las columnas de origen, aplique los filtros de fecha y organización en SAP, realice extracciones incrementales, divida las cargas históricas grandes y evite los análisis completos sin restricciones de las tablas. Programe las cargas iniciales intensivas fuera de los periodos de mayor actividad de SAP.
Historial de cambios: Invoice Data Changed y Payment Term Changed requieren un historial de cambios de origen o una evidencia de auditoría equivalente. Si los documentos de cambios no se conservan o no son accesibles, estas actividades no pueden reconstruirse de forma fiable.
Propuesta de pago: Payment Proposal Created requiere acceso a los datos de propuestas del Automatic Payment Program. La contabilización de un pago por sí sola no demuestra que haya existido un evento de propuesta.
Requisitos previos: confirme la conectividad con SAP ECC, las autorizaciones de lectura necesarias en SAP, el acceso a los datos contables y de pagos relevantes, la licencia de Theobald Xtract Universal, un destino configurado, un almacén para la marca de agua y los permisos para programar y ejecutar el trabajo de extracción.

a Consulta de ejemplo sql

WITH source_documents AS (
    SELECT
        [Invoice Number] AS InvoiceNumber,
        [Company Code] AS CompanyCode,
        [Vendor Number] AS VendorNumber,
        [Document Type] AS DocumentType,
        [Invoice Amount] AS InvoiceAmount,
        [Purchase Order Number] AS PurchaseOrderNumber,
        [Payment Terms] AS PaymentTerms,
        [Payment Block Code] AS PaymentBlockCode,
        [Payment Method] AS PaymentMethod,
        [User Name] AS UserName,
        [Clearing Date] AS ClearingDate,
        [Document Date] AS DocumentDate,
        [Invoice Created Timestamp] AS InvoiceCreatedTimestamp,
        [Invoice Parked Timestamp] AS InvoiceParkedTimestamp,
        [Invoice Posted Timestamp] AS InvoicePostedTimestamp,
        [Payment Block Applied Timestamp] AS PaymentBlockAppliedTimestamp,
        [Invoice Data Changed Timestamp] AS InvoiceDataChangedTimestamp,
        [Payment Term Changed Timestamp] AS PaymentTermChangedTimestamp,
        [Payment Block Removed Timestamp] AS PaymentBlockRemovedTimestamp,
        [Payment Proposal Created Timestamp] AS PaymentProposalCreatedTimestamp,
        [Payment Posted Timestamp] AS PaymentPostedTimestamp,
        [Invoice Cleared Timestamp] AS InvoiceClearedTimestamp,
        [Discount Due Date 1] AS DiscountDueDate1,
        [Discount Due Date 2] AS DiscountDueDate2,
        [Net Due Date] AS NetDueDate,
        [Source Change Timestamp] AS SourceChangeTimestamp,
        [Source System] AS SourceSystem
    FROM [Your table name]
    WHERE [Source Change Timestamp] >= CAST('[Last successful extraction timestamp]' AS TIMESTAMP)
      AND [Source Change Timestamp] < CAST('[End timestamp]' AS TIMESTAMP)
      AND [Document Date] >= CAST('[Start date]' AS DATE)
      AND [Document Date] < CAST('[End date]' AS DATE)
      AND ([Company Code] IN ([Company Code filter]) OR [Company Code filter] IS NULL)
      AND ([Document Type] IN ([Document Type filter]) OR [Document Type filter] IS NULL)
),
base_events AS (
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName, CAST(DocumentDate AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE DocumentDate IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Created', InvoiceCreatedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceCreatedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Parked', InvoiceParkedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceParkedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Posted', InvoicePostedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoicePostedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Block Applied', PaymentBlockAppliedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentBlockAppliedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Data Changed', InvoiceDataChangedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceDataChangedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Term Changed', PaymentTermChangedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentTermChangedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Block Removed', PaymentBlockRemovedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentBlockRemovedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Proposal Created', PaymentProposalCreatedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentProposalCreatedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Posted', PaymentPostedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentPostedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Cleared', InvoiceClearedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceClearedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Discount Due Date Passed', CAST(CURRENT_DATE AS TIMESTAMP), SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE ClearingDate IS NULL AND ((DiscountDueDate1 IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > DiscountDueDate1) OR (DiscountDueDate2 IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > DiscountDueDate2))
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Due Date Passed', CAST(CURRENT_DATE AS TIMESTAMP), SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE ClearingDate IS NULL AND NetDueDate IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > NetDueDate
),
final_events AS (
    SELECT
        InvoiceNumber,
        ActivityName,
        EventTimestamp,
        SourceSystem,
        CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CompanyCode,
        VendorNumber,
        DocumentType,
        InvoiceAmount,
        PurchaseOrderNumber,
        PaymentTerms,
        PaymentBlockCode,
        PaymentMethod,
        UserName,
        ClearingDate,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY InvoiceNumber, ActivityName, EventTimestamp ORDER BY EventTimestamp) AS DuplicateRank
    FROM base_events
    WHERE InvoiceNumber IS NOT NULL
      AND EventTimestamp IS NOT NULL
)
SELECT
    InvoiceNumber,
    ActivityName,
    EventTimestamp,
    SourceSystem,
    LastDataUpdate,
    CompanyCode,
    VendorNumber,
    DocumentType,
    InvoiceAmount,
    PurchaseOrderNumber,
    PaymentTerms,
    PaymentBlockCode,
    PaymentMethod,
    UserName,
    ClearingDate
FROM final_events
WHERE DuplicateRank = 1
ORDER BY InvoiceNumber, EventTimestamp, ActivityName;

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