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Votre modèle de données pour la gestion de la chaîne logistique

Oracle SCM Cloud

Attributs de gestion de la chaîne logistique(22) Activités de gestion de la chaîne logistique(14) Guides d’extraction(3)

Votre modèle de données pour la gestion de la chaîne logistique

Ce modèle présente de manière structurée les données essentielles à une analyse efficace des processus de gestion de la chaîne logistique par Process Mining. Il indique les principaux attributs à collecter et les activités à suivre dans votre journal d’événements. Il vous guide également dans l’extraction de ces informations.

Attributs recommandés à collecter
Activités clés à suivre
Guide d’extraction

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Attributs de gestion de la chaîne logistique

Voici les champs de données recommandés pour votre journal d’événements afin d’analyser et d’optimiser la gestion de la chaîne logistique.

3 Obligatoire 9 Recommandé 10 Facultatif

	Nom	Description
	Commande logistique LogisticsOrder	Identifiant unique d’une commande logistique, utilisé comme ID de cas pour suivre le processus de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout.
Description La commande logistique est l’identifiant de cas principal qui relie toutes les activités associées à une demande ou à une commande à traiter dans la chaîne d’approvisionnement. Cet identifiant permet de suivre le parcours complet d’un produit, depuis la commande initiale du client ou la prévision de la demande, jusqu’aux achats, à la production et à la livraison finale. Dans une analyse de Process Mining, cet attribut est essentiel pour regrouper tous les événements associés dans un même cas. Il permet de reconstituer le flux de processus de chaque commande, de mesurer les temps de cycle, de repérer les goulots d’étranglement, de découvrir les variantes de processus et d’évaluer la performance globale à l’échelle de chaque commande. Pourquoi est-ce important ? Cet identifiant est indispensable pour relier toutes les étapes du processus. Sans identifiant de commande logistique cohérent, il est impossible de retracer le parcours complet d’une commande. Où trouver ces données Cet identifiant figure généralement dans plusieurs modules d’Oracle SCM Cloud, notamment Order Management, Inventory Management et Shipping. Exemples LO-2024-00123LO-2024-00124LO-2024-00125
	Heure de l’événement EventTime	Date et heure précises auxquelles une activité donnée s’est produite.
Description L’heure de l’événement est l’horodatage associé à chaque activité du processus. Elle fournit le contexte chronologique nécessaire pour ordonner les événements et comprendre l’évolution du flux de processus. Ces données sont indispensables à toute analyse temporelle. En Process Mining, cet attribut sert à calculer toutes les métriques fondées sur la durée, comme les temps de cycle, les durées de traitement et les temps d’attente. Il constitue la base du journal d’événements, permet de repérer les goulots d’étranglement en mesurant le délai entre les activités et aide à évaluer la performance au regard des objectifs temporels ou des SLA. Pourquoi est-ce important ? Cet horodatage est indispensable pour ordonner les événements chronologiquement et calculer toutes les métriques de performance liées au temps, comme le temps de cycle et les goulots d’étranglement. Où trouver ces données Les champs d’horodatage sont généralement disponibles dans les tables de transactions des modules Oracle SCM Cloud, par exemple les champs CREATION_DATE ou LAST_UPDATE_DATE. Exemples 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:15Z2023-10-27T08:05:00Z
	Nom de l’activité ActivityName	Nom de l’événement métier ou de la tâche qui s’est produit dans le processus logistique, par exemple « Commande d’achat émise » ou « Expédition confirmée ».
Description Cet attribut décrit une étape ou un jalon du cycle de vie logistique. Chaque activité correspond à une action précise, comme vérifier le stock, produire des marchandises ou signer une preuve de livraison. La succession de ces activités forme le flux de processus de chaque commande logistique. L’analyse du nom de l’activité est fondamentale en Process Mining. Elle permet de visualiser la cartographie du processus, de calculer les temps de transition entre les étapes, de repérer les boucles de reprise et de découvrir les parcours fréquents ou atypiques (variantes). Pourquoi est-ce important ? Il définit les étapes du processus. L’analyse de leur séquence et de leur fréquence est au cœur du Process Mining. Où trouver ces données Les noms des activités sont établis à partir des données d’événements enregistrées dans différents modules d’Oracle SCM Cloud. Il faut souvent associer les statuts des transactions ou les journaux d’événements à une liste normalisée de noms d’activités. Exemples Commande d’achat émiseMarchandises produitesExpédition confirméePreuve de livraison signée
	Catégorie de produit ProductCategory	Catégorie ou famille à laquelle appartient le produit de la commande.
Description La catégorie de produit est un attribut de classification qui regroupe des produits similaires, par exemple « Électronique », « Vêtements » ou « Matières premières ». Elle permet d’effectuer des analyses à un niveau plus général que celui des références individuelles. Dans le cadre du Process Mining, segmenter l’analyse par catégorie de produit est très utile. Cela peut révéler si certains types de produits ont des temps de cycle plus longs, suivent des variantes de processus différentes ou sont davantage sujets aux retards. Ces informations permettent d’adapter les améliorations des processus à chaque gamme de produits. Pourquoi est-ce important ? Permet de segmenter l’analyse de la performance par type de produit et de repérer les tendances et les problèmes propres à certaines familles de produits. Où trouver ces données Ces informations figurent dans les données de référence des articles d’Oracle SCM Cloud, accessibles dans des tables telles que EGP_SYSTEM_ITEMS_B et les tables de catégories associées. Exemples Produits finisPièces de rechangeMatières premièresÉlectronique grand public
	Date de livraison demandée RequestedDeliveryDate	Date de livraison demandée par le client pour la commande.
Description Cette date correspond au délai de livraison souhaité par le client et sert de référence principale pour mesurer la performance des livraisons dans les délais. Elle est généralement définie lors de la création de la commande client et constitue un élément important des accords de niveau de service (SLA). Dans une analyse, cet attribut est comparé à la « Date de livraison réelle » pour calculer la KPI du taux de livraisons dans les délais. Il aide les entreprises à évaluer leur capacité à répondre aux attentes des clients et à repérer les causes profondes des retards. Pourquoi est-ce important ? Cette date sert de référence pour mesurer la performance des livraisons dans les délais, une KPI importante pour la satisfaction client et l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Où trouver ces données Cette information est généralement stockée au niveau de la commande client ou de la ligne de traitement dans Oracle Order Management. Recherchez des champs tels que REQUEST_SHIP_DATE ou REQUEST_ARRIVAL_DATE. Exemples 2023-11-152023-12-012024-01-10
	Date de livraison réelle ActualDeliveryDate	Date à laquelle la commande a effectivement été livrée au client, confirmée par une preuve de livraison.
Description Cette date marque la fin du processus logistique, lorsque les marchandises sont arrivées à destination. Elle est souvent extraite de l’activité « Preuve de livraison signée ». Cet attribut est essentiel à la mesure de la performance. Il est directement comparé à la « Date de livraison demandée » pour déterminer si une commande a été livrée dans les délais ou en retard. Il sert également à calculer le temps de cycle logistique total, de bout en bout. Pourquoi est-ce important ? Il indique la date réelle d’achèvement du processus et permet de calculer le taux de livraisons dans les délais ainsi que les temps de cycle totaux. Où trouver ces données Il s’agit souvent de l’horodatage de l’événement final de confirmation de livraison, disponible dans les modules d’expédition ou de transport, par exemple dans WSH_DELIVERIES. Exemples 2023-11-162023-11-302024-01-12
	Mode de transport ModeOfTransport	Mode de transport utilisé pour l’expédition, par exemple par avion, par bateau, par camion ou par train.
Description Cet attribut indique le mode de transport utilisé pour acheminer les marchandises entre deux lieux, par exemple de l’entrepôt au client. Ces informations sont essentielles à l’analyse de la logistique et du transport. Dans le cadre du Process Mining, filtrer ou segmenter les données par mode de transport permet de comparer l’efficacité des différentes méthodes d’expédition. Le Dashboard d’analyse de l’efficacité du transport s’appuie sur cet attribut pour comparer les durées de transit et aider à optimiser les coûts logistiques et les délais de livraison. Pourquoi est-ce important ? Permet d’analyser l’efficacité et le coût du transport afin d’adapter la stratégie logistique en fonction de la rapidité et des dépenses. Où trouver ces données Ces données se trouvent généralement dans le module Oracle Transportation Management (OTM) ou dans les modules d’exécution des expéditions. Recherchez les champs des tables telles que WSH_DELIVERY_LEGS. Exemples Fret aérienFret maritimeCamion completEnvoi en groupage
	Nom du fournisseur SupplierName	Nom du fournisseur qui fournit les matières premières pour une commande d’achat.
Description Cet attribut identifie le tiers qui fournit les composants ou les matières premières nécessaires à la production. Il est associé aux activités d’achat, comme « Commande d’achat émise » et « Matières premières reçues ». L’analyse par nom de fournisseur est essentielle au Dashboard de performance des délais d’approvisionnement des fournisseurs. Elle permet d’évaluer quels fournisseurs sont fiables et livrent dans les délais, et lesquels sont souvent en retard. Ces informations sont utiles pour définir la stratégie d’achat, gérer les relations avec les fournisseurs et limiter les retards de production dus aux pénuries de matériaux. Pourquoi est-ce important ? Permet de mesurer et de comparer la performance des fournisseurs, afin de garantir la fiabilité et l’efficacité de l’approvisionnement. Où trouver ces données Les informations sur les fournisseurs se trouvent dans les modules d’achat d’Oracle SCM Cloud et sont associées aux commandes d’achat. Les principales tables comprennent PO_HEADERS_ALL et POZ_SUPPLIERS. Exemples Global Components Inc.Advanced Materials LLCTech Parts Direct
	Numéro d’article ItemNumber	Identifiant unique, ou SKU, du produit concerné par le traitement.
Description Le numéro d’article permet d’identifier les produits avec le plus haut niveau de détail. Il permet d’analyser chaque produit individuellement, au-delà d’une analyse par catégorie. L’analyse par numéro d’article aide à repérer les problèmes de processus liés à des produits précis. Par exemple, un article peut présenter un taux élevé d’échecs aux contrôles qualité ou être associé à des délais de production plus longs. Vous pouvez ainsi cibler les problèmes au niveau du SKU. Pourquoi est-ce important ? Permet une analyse détaillée de chaque produit et aide à repérer des problèmes qui ne seraient pas visibles à l’échelle d’une catégorie. Où trouver ces données Les identifiants d’article figurent dans la plupart des tables de transactions Oracle SCM, par exemple DOO_FULFILL_LINES_ALL ou INV_MATERIAL_TXNS, généralement sous le nom INVENTORY_ITEM_ID. Exemples SKU-100-ASKU-250-BPART-XYZ-01
	Numéro de commande d’achat PurchaseOrderNumber	Identifiant unique d’une commande d’achat créée pour se procurer des matières premières ou des composants.
Description Le numéro de commande d’achat est un identifiant documentaire essentiel pour la partie approvisionnement de la chaîne logistique. Il relie la commande logistique aux demandes précises adressées aux fournisseurs. Cet attribut permet d’examiner en détail les activités d’approvisionnement. Il sert à retracer tous les événements associés à une commande d’achat donnée et est indispensable pour analyser les performances des fournisseurs et les durées des cycles d’achat. Pourquoi est-ce important ? Établit un lien direct vers les documents d’approvisionnement, pour analyser en détail le sous-processus d’achat et son incidence sur l’ensemble du flux logistique. Où trouver ces données Cet identifiant se trouve dans le module Oracle Procurement Cloud, principalement dans la table PO_HEADERS_ALL, sous le nom SEGMENT1. Exemples PO-98345PO-98346PO-98347
	Statut de la commande logistique LogisticsOrderStatus	Statut final de la commande logistique, qui indique si elle a été traitée avec succès, annulée ou partiellement exécutée.
Description Cet attribut indique l’état final ou le résultat d’un cas de commande logistique. Il permet de distinguer les commandes qui ont suivi le processus prévu jusqu’au bout de celles qui ont été interrompues prématurément. Dans l’analyse des processus, le filtrage par statut est essentiel. Par exemple, l’analyse du temps de cycle doit généralement porter uniquement sur les commandes « Terminées », afin d’éviter que les annulations ne faussent les résultats. Le statut permet également d’analyser les causes profondes des annulations. Pourquoi est-ce important ? Indique le résultat d’un cas et permet d’exclure les commandes incomplètes ou annulées afin de comparer des données similaires. Où trouver ces données Le statut final est souvent déduit du statut de la commande client ou de la ligne de traitement dans Oracle Order Management, dans des tables telles que DOO_HEADERS_ALL ou DOO_FULFILL_LINES_ALL. Exemples LivréAnnuléPartiellement expédiéClôturé
	Utilisateur User	L’identifiant ou le nom de la personne qui a réalisé une activité donnée.
Description Cet attribut désigne l’employé ou l’utilisateur système chargé d’exécuter une tâche dans le processus. Il permet d’analyser la répartition de la charge de travail et les performances individuelles. L’analyse par utilisateur contribue à la gestion des ressources et à l’évaluation des performances. Elle peut mettre en évidence les personnes ou les équipes les plus performantes, signaler des besoins de formation ou révéler des possibilités d’automatisation lorsque certaines tâches manuelles prennent systématiquement trop de temps. Pourquoi est-ce important ? Permet d’analyser les performances des ressources et la répartition de la charge de travail, et de repérer les possibilités de formation ou d’automatisation. Où trouver ces données Dans la plupart des tables de transactions Oracle SCM, les informations sur l’utilisateur figurent généralement dans les colonnes « Créé par » ou « Last Updated By ». Exemples JSMITHALOGANSYSTEMBATCH_USER
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage indiquant la dernière actualisation ou extraction des données de cet événement depuis le système source.
Description Cet attribut indique la date de la dernière mise à jour des données d’événements dans le jeu de données de Process Mining. Il est essentiel pour connaître leur fraîcheur et la période couverte par l’analyse. Il sert à la gouvernance des données et informe les utilisateurs de la date des données présentées dans les Dashboards. Il permet notamment de répondre à la question : « À quelle date cette vue du processus a-t-elle été mise à jour ? ». Pourquoi est-ce important ? Il précise l’actualité des données et permet aux utilisateurs de connaître la période couverte par l’analyse. Où trouver ces données Cet horodatage est généré et ajouté lors du processus d’extraction, de transformation et de chargement des données (ETL). Exemples 2024-01-15T02:00:00Z2024-01-16T02:00:00Z
	Durée du transport TransportationDuration	Temps nécessaire pour acheminer les marchandises du lieu de chargement à leur destination.
Description Cette métrique calculée mesure la partie du temps de cycle correspondant au transport. Elle est calculée à partir de l’écart entre l’activité « Goods Loaded for Transport » et l’activité « Goods Unloaded at Destination ». Cet attribut est utilisé dans le Dashboard d’analyse de l’efficacité du transport. Il permet d’isoler les retards survenus pendant le transport et de les analyser par transporteur et par mode de transport afin d’améliorer les performances des expéditions. Pourquoi est-ce important ? Isole le temps de transport et permet d’analyser son efficacité sans tenir compte des retards liés à l’entrepôt ou à la production. Où trouver ces données Cette métrique est calculée lors de la transformation des données en mesurant, pour chaque cas, l’écart entre les horodatages des événements « Goods Loaded for Transport » et « Goods Unloaded at Destination ». Exemples 2 jours et 3 heures5 jours et 1 heure12 heures
	Emplacement de l’entrepôt WarehouseLocation	Entrepôt ou centre de distribution où les marchandises sont prélevées et expédiées.
Description Cet attribut indique le lieu ou le site physique concerné par une activité logistique. Il est essentiel pour analyser les performances par emplacement. L’analyse par emplacement d’entrepôt peut révéler des écarts de performance importants entre les sites. Par exemple, le cycle de préparation et d’emballage peut être beaucoup plus court dans un entrepôt que dans un autre. Ces résultats aident à repérer les bonnes pratiques à partager entre les sites ou les installations où des améliorations de processus sont nécessaires. Pourquoi est-ce important ? Permet de comparer les performances de différents sites et de repérer les installations les plus performantes ainsi que les points à améliorer. Où trouver ces données Les informations sur les entrepôts ou les organisations de stock constituent un élément fondamental des données dans Oracle Inventory Management. Elles figurent souvent sous le nom ORGANIZATION_ID dans des tables comme INV_MATERIAL_TXNS. Exemples WH-NORTHWH-WESTDC-CENTRAL
	Livraison dans les délais IsOnTimeDelivery	Indicateur booléen précisant si la commande a été livrée à la date demandée ou avant celle-ci.
Description Cet attribut calculé simplifie l’analyse des performances. Il est obtenu en comparant la « Actual Delivery Date » à la « Requested Delivery Date ». Si la date réelle est égale ou antérieure à la date demandée, la valeur est vraie ; sinon, elle est fausse. Cet indicateur facilite la création de KPI et de Dashboards, comme le Dashboard de performance des livraisons aux clients. Il permet de filtrer et d’agréger rapidement les données pour calculer le taux global de livraison dans les délais, puis d’analyser les causes afin de repérer les caractéristiques communes aux commandes en retard. Pourquoi est-ce important ? Mesure directement les performances au regard des attentes des clients et simplifie la création d’indicateurs clés sur le respect des délais de livraison. Où trouver ces données Cet attribut n’existe pas dans le système source. Il est calculé lors de la transformation des données en comparant 'ActualDeliveryDate' <= 'RequestedDeliveryDate'. Exemples truefalse
	Nom du client CustomerName	Nom du client qui a passé la commande.
Description Cet attribut désigne le destinataire des biens et des services. Il constitue une dimension fondamentale de toute analyse centrée sur le client. L’analyse des processus par client peut faire ressortir des tendances importantes. Certains clients à forte valeur peuvent, par exemple, subir davantage de retards, ou différents segments de clientèle peuvent suivre des parcours distincts. Ces informations sont essentielles pour améliorer le service client et gérer efficacement les comptes stratégiques. Pourquoi est-ce important ? Permet d’analyser le processus du point de vue du client et de déterminer si certains clients ou types de clients rencontrent des difficultés particulières. Où trouver ces données Les informations sur les clients sont stockées dans les modules de gestion des commandes et associées à la commande client. Elles se trouvent dans les tables liées à DOO_HEADERS_ALL, en les joignant aux tables des comptes clients (HZ_CUST_ACCOUNTS). Exemples Retail CorpManufacturing SolutionsMegaStore Inc.
	Nom du transporteur CarrierName	Nom de l’entreprise de logistique tierce ou du transporteur chargé d’acheminer les marchandises.
Description Le nom du transporteur désigne le prestataire choisi pour une expédition. Cette information est essentielle pour évaluer les performances des partenaires logistiques. Cet attribut est utilisé dans le Dashboard d’analyse de l’efficacité du transport pour comparer les transporteurs. Il permet de déterminer lesquels offrent les délais d’acheminement les plus courts, lesquels sont les plus fiables sur certains itinéraires et lesquels présentent le meilleur rapport qualité-prix. Pourquoi est-ce important ? Permet de comparer les performances des partenaires de transport afin d’optimiser les coûts d’expédition et la fiabilité. Où trouver ces données Ces informations sont stockées dans Oracle Transportation Management ou dans les modules d’expédition. Elles sont généralement associées à un trajet ou à une étape de livraison dans des tables comme WSH_TRIPS. Exemples FedExDHLUPSMaersk
	Reprises IsRework	Indicateur booléen précisant si une commande logistique a fait l’objet de reprises, par exemple si une activité a été répétée ou si le processus a comporté une boucle.
Description Cet attribut calculé repère les cas qui s’écartent d’un déroulement linéaire et efficace. Il est généralement déterminé en détectant les séquences où une activité est répétée ou une activité antérieure intervient après une activité ultérieure, ce qui indique une boucle dans le processus (par exemple, « Goods Picked » -> « Quality Control Failed » -> « Goods Picked »). Cet indicateur permet de quantifier les inefficacités du processus. Il sert à calculer le KPI de taux de reprises des commandes et à filtrer les cas concernés pour en rechercher les causes, comme des erreurs de saisie, des problèmes de qualité ou un traitement initial incorrect. Pourquoi est-ce important ? Aide à quantifier et à isoler les inefficacités du processus, comme les boucles et les étapes répétées, souvent à l’origine de retards et de coûts supplémentaires. Où trouver ces données Cette information n’est pas disponible dans le système source. L’outil de Process Mining la calcule en analysant la séquence des activités de chaque cas pour détecter les schémas révélateurs de reprises. Exemples truefalse
	Système source SourceSystem	Identifie le système d’information dont proviennent les données extraites.
Description Cet attribut indique l’origine des données d’événements, ici Oracle SCM Cloud. Il est utile lorsque des données provenant de plusieurs systèmes sont regroupées, car il précise leur provenance. Dans une analyse, il aide à distinguer les processus ou les activités qui couvrent plusieurs systèmes. Pour une vue limitée à un seul système, comme ici, il constitue un attribut standard de gouvernance des données. Pourquoi est-ce important ? Permet de connaître la provenance des données et de distinguer leur origine dans les environnements qui regroupent plusieurs systèmes. Où trouver ces données Il s’agit généralement d’une valeur statique (« Oracle SCM Cloud »), ajoutée lors de l’extraction et de la transformation des données. Exemples Oracle SCM CloudOracle Fusion SCM
	Temps de cycle de bout en bout EndToEndCycleTime	Durée totale entre la création de la commande client et la confirmation finale de livraison.
Description Cette métrique calculée mesure la durée totale du processus logistique pour une commande. Elle correspond à l’écart entre l’horodatage de la toute première activité, par exemple « Customer Order Created », et celui de la toute dernière, par exemple « Proof of Delivery Signed ». C’est l’un des KPI les plus importants pour comprendre l’efficacité globale du processus. Il fournit une mesure générale des performances et permet de suivre leur évolution dans les Dashboards, ainsi que de repérer les commandes dont le traitement s’éternise et qui nécessitent un examen. Pourquoi est-ce important ? Fournit une mesure globale des performances du processus, du début à la fin, et aide à repérer les cas qui s’éternisent et à suivre les progrès en matière d’efficacité. Où trouver ces données Cette valeur est calculée dans l’outil de Process Mining ou lors de la préparation des données, en soustrayant l’heure de début du premier événement de celle du dernier événement pour chaque cas. Exemples 15 jours et 4 heures22 jours et 8 heures10 jours et 2 heures
	Valeur de la commande OrderValue	Valeur monétaire totale de la commande logistique.
Description Cet attribut représente la valeur financière d’une commande logistique. Il s’agit d’une métrique essentielle pour hiérarchiser les analyses et comprendre l’incidence financière des inefficacités du processus. En Process Mining, la valeur de la commande permet de mettre en relation les performances du processus et les résultats financiers. L’analyse peut, par exemple, montrer que les commandes de grande valeur subissent des retards plus longs, ce qui représente un risque important pour le chiffre d’affaires. Elle permet aussi de prioriser les améliorations des processus qui traitent les commandes de plus grande valeur. Pourquoi est-ce important ? Apporte un éclairage financier sur les performances du processus et aide à prioriser les améliorations selon leur incidence monétaire. Où trouver ces données Dans Oracle Order Management, la valeur de la commande est généralement stockée au niveau de l’en-tête de la commande client. Consultez des tables comme DOO_HEADERS_ALL pour trouver les champs du montant total. Exemples 5250.7512300.00950.20

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de gestion de la chaîne logistique

Voici les principales étapes et les jalons du processus à consigner dans votre journal d’événements pour découvrir les processus avec précision et en évaluer les performances.

6 Recommandé 8 Facultatif

	Activité	Description
	Commande client créée	Cette activité correspond à la création d’une commande client dans Oracle Order Management, qui formalise la demande de marchandises du client. L’événement est enregistré lorsqu’un nouvel enregistrement de commande client est sauvegardé dans le système, ce qui lance le cycle de vie de la commande logistique.
Pourquoi est-ce important ? En tant qu’événement de début principal, il permet de mesurer le temps de cycle logistique de bout en bout. Il sert de référence pour analyser l’efficacité du traitement des commandes et les tendances de la demande client. Où trouver ces données L’événement est extrait de l’horodatage de création de la commande client dans le module Order Management, généralement depuis la table DOO_HEADERS_ALL. Données à recueillir Utilisez la date de création de l’en-tête de la commande client. Type d’événement explicit
	Marchandises chargées pour le transport	Les marchandises emballées sont chargées dans le véhicule du transporteur, et l’expédition quitte officiellement l’entrepôt. Cette étape est enregistrée par la transaction « Ship Confirm » dans Oracle Shipping.
Pourquoi est-ce important ? Cet événement marque le début du transport. Il sert de point de départ à la KPI « Temps de cycle du transport » et au Dashboard « Analyse de l’efficacité du transport ». Où trouver ces données Il s’agit d’un événement explicite, enregistré par la transaction « Ship Confirm » dans Oracle Shipping. Celle-ci met à jour le statut des détails de livraison, qui passe à « Expédié ». Données à recueillir Utilisez l’horodatage de la transaction correspondant à l’action Ship Confirm. Type d’événement explicit
	Marchandises prélevées et emballées	Le personnel de l’entrepôt prélève dans le stock les articles d’une commande, puis les emballe pour l’expédition. Plusieurs transactions système interviennent, jusqu’à l’enregistrement du statut « Emballé ».
Pourquoi est-ce important ? Cet événement marque le début de l’expédition physique. Le délai entre la création de la commande et cette étape, mesuré par la KPI « Délai entre la vérification du stock et le traitement de la commande », indique l’efficacité du traitement interne. Où trouver ces données L’événement est déduit du statut des lignes d’expédition ou des détails de livraison dans Oracle Shipping. Il correspond souvent à l’agrégation de plusieurs événements, comme la création d’une vague de prélèvement, la confirmation du prélèvement et la confirmation de l’emballage. Données à recueillir Utilisez l’horodatage de la dernière transaction de confirmation du prélèvement ou de l’emballage associée à la ligne de commande client. Type d’événement inferred
	Marchandises produites	La fabrication des marchandises est terminée et les produits finis sont transférés en stock. L’événement est enregistré lorsque le système indique que l’ordre de fabrication est terminé.
Pourquoi est-ce important ? Cet événement marque la fin de la phase de production et la disponibilité du produit pour le traitement de la commande. Le délai entre « Production planifiée » et cet événement est une mesure importante de l’efficacité de la fabrication. Où trouver ces données L’événement est extrait de la transaction de clôture d’un ordre de fabrication dans Oracle Manufacturing Cloud. Cette transaction fait passer son statut à « Terminé ». Données à recueillir Utilisez l’horodatage de la transaction de clôture de l’ordre de fabrication ou du changement de statut à « Terminé ». Type d’événement inferred
	Preuve de livraison signée	Le client signe une confirmation de réception des marchandises, ce qui clôt officiellement le processus de livraison. Cette étape est souvent enregistrée en ajoutant à la commande ou à l’expédition la date et le document de preuve de livraison.
Pourquoi est-ce important ? Il s’agit de l’événement de fin définitif d’une commande logistique traitée avec succès, essentiel à la KPI « Temps de cycle logistique de bout en bout ». Il contribue également à la conformité et au règlement des litiges. Où trouver ces données La mise à jour de l’enregistrement de l’expédition ou de la commande client est souvent manuelle ou semi-automatisée. Le système peut comporter un champ dédié à la date de preuve de livraison, qui peut servir d’horodatage pour l’événement. Données à recueillir Utilisez l’horodatage du champ « Date de preuve de livraison » dans l’enregistrement de l’expédition ou de la commande. Type d’événement explicit
	Production planifiée	Pour les articles fabriqués, un ordre de fabrication est planifié afin de définir le calendrier de production et l’affectation des ressources. L’événement est enregistré lorsque le statut de l’ordre de fabrication passe à « Planifié » ou « Lancé ».
Pourquoi est-ce important ? Cette activité constitue une étape clé du Dashboard « Retards aux étapes de production et d’expédition ». Elle marque le début du cycle de production, et tout retard à ce stade se répercute sur l’ensemble du processus de traitement des commandes. Où trouver ces données L’événement est déduit du changement de statut d’un ordre de fabrication dans Oracle Manufacturing Cloud. Les données correspondantes sont stockées dans des tables telles que WIP_DISCRETE_JOBS. Données à recueillir Utilisez l’horodatage du changement de statut de l’ordre de fabrication à « Lancé », ou à un état similaire indiquant que la production peut commencer. Type d’événement inferred
	Commande annulée	La commande client est annulée avant la fin de son traitement. L’événement est enregistré lorsque le statut de l’en-tête ou de la ligne de commande passe à « Annulée ».
Pourquoi est-ce important ? Il s’agit d’une issue alternative qui marque l’échec du processus. L’analyse des commandes annulées aide à repérer les raisons de leur abandon, comme des délais d’approvisionnement trop longs ou des ruptures de stock. Où trouver ces données L’événement est déduit du changement de statut de la commande client dans Oracle Order Management, qui passe à l’état final « Annulée ». Données à recueillir Utilisez l’horodatage du changement de statut de l’en-tête ou de la ligne de commande client à « Annulée ». Type d’événement inferred
	Commande d’achat émise	La demande d’achat est convertie en commande d’achat juridiquement contraignante, puis envoyée au fournisseur. L’événement est enregistré lorsque la commande d’achat est approuvée et que son statut passe à « Ouverte » ou « Envoyée ».
Pourquoi est-ce important ? Cet événement marque le début officiel du délai d’approvisionnement du fournisseur. Il est essentiel pour mesurer la performance des délais d’approvisionnement des fournisseurs dans le Dashboard et le taux de livraisons des fournisseurs dans les délais, une KPI. Où trouver ces données L’événement est extrait de la date d’approbation ou d’envoi de la commande d’achat dans Oracle Procurement Cloud, stockée dans des tables telles que PO_HEADERS_ALL. Données à recueillir Utilisez l’horodatage du changement de statut de la commande d’achat, lorsqu’elle passe à l’état approuvé ou ouvert. Type d’événement explicit
	Contrôle qualité effectué	Les produits finis font l’objet d’une inspection qualité avant d’être mis à disposition pour l’expédition. Le résultat est enregistré dans le module Oracle Quality Management.
Pourquoi est-ce important ? Cette étape est essentielle à la conformité et à la satisfaction client. Son analyse permet de vérifier le respect des normes de qualité, de repérer les goulots d’étranglement dans le processus d’inspection et d’étayer les audits de conformité. Où trouver ces données L’événement est extrait des enregistrements de transaction d’Oracle Quality Management Cloud, lorsqu’un plan d’inspection est exécuté et que les résultats sont saisis. Données à recueillir Utilisez l’horodatage d’enregistrement du résultat de l’inspection qualité, « Réussite » ou « Échec ». Type d’événement explicit
	Demande d’achat créée	Une demande officielle d’achat de matériaux auprès d’un fournisseur est créée, généralement lorsque le stock ne suffit pas à traiter une commande client. Il s’agit d’une transaction explicite dans le module Oracle Procurement.
Pourquoi est-ce important ? Cette activité met en évidence les dépendances vis-à-vis des achats et des fournisseurs externes. Pour comprendre les retards liés aux fournisseurs, il est essentiel d’analyser le délai entre cet événement et la réception des matériaux. Où trouver ces données L’événement est extrait de l’horodatage de création d’une demande d’achat dans Oracle Procurement Cloud, dans des tables telles que POR_REQUISITION_HEADERS_ALL. Données à recueillir Utilisez la date de création de la demande d’achat. Type d’événement explicit
	Disponibilité du stock vérifiée	Le système vérifie si les articles demandés sont en stock afin de traiter la commande client. Cette étape est souvent automatisée dans le flux de travail de traitement des commandes, mais son résultat est consigné sous forme de statut ou d’horodatage.
Pourquoi est-ce important ? Cette activité est essentielle au Dashboard « Efficacité du traitement des commandes à partir du stock » et à la KPI « Taux d’incidence de la disponibilité du stock ». Un retard à cette étape peut signaler une rupture de stock ou une gestion inefficace des stocks. Où trouver ces données L’événement est déduit des changements de statut de la ligne de commande client ou des enregistrements des tables Oracle Inventory Management (INV) concernant les réservations ou les vérifications de disponibilité prévisionnelle. Données à recueillir L’événement est déduit d’un changement de statut de la ligne de commande client, par exemple « En attente de traitement », ou de l’horodatage de création d’une réservation. Type d’événement inferred
	Expédition confirmée	Tous les articles de l’expédition sont regroupés, emballés et prêts à être remis au transporteur. Cette activité met à jour le statut de l’expédition dans le système, qui passe à « Confirmée » ou « Prête à expédier ».
Pourquoi est-ce important ? Cette étape importante précède le départ physique des marchandises de l’entrepôt. Elle sépare le temps de traitement interne en entrepôt du temps de transport externe. Où trouver ces données L’événement est déduit d’un changement de statut de l’expédition ou de l’enregistrement de livraison dans Oracle Shipping, dans des tables telles que WSH_DELIVERIES ou WSH_NEW_DELIVERIES. Données à recueillir Utilisez l’horodatage du changement de statut de l’expédition à « Confirmée ». Type d’événement inferred
	Marchandises déchargées à destination	L’expédition arrive chez le client ou au port de destination, où elle est déchargée. Ces informations sont souvent mises à jour à partir des données du transporteur ou d’un système de gestion du transport.
Pourquoi est-ce important ? Cette activité marque la fin du transport. Le délai écoulé depuis « Marchandises chargées pour le transport » est essentiel pour analyser la performance du transporteur et l’efficacité du transport. Où trouver ces données Cet événement peut être enregistré explicitement si un système de gestion du transport est intégré, ou être déduit. Il peut s’appuyer sur les mises à jour de statut du transporteur ou sur une saisie manuelle lors de la confirmation de livraison. Données à recueillir Utilisez l’horodatage provenant d’un système de gestion du transport intégré ou du statut « Livré » saisi manuellement dans l’enregistrement de l’expédition. Type d’événement explicit
	Matières premières reçues	Les matières premières ou les marchandises commandées arrivent du fournisseur et sont officiellement réceptionnées en stock. Cette réception est enregistrée comme une transaction dans Oracle Inventory Management.
Pourquoi est-ce important ? Cet événement marque la fin de la mesure du délai d’approvisionnement du fournisseur. À cette étape, les retards ont une incidence directe sur le calendrier de production et les dates de livraison finale aux clients. Où trouver ces données L’événement est extrait de la date de transaction de réception dans Oracle Inventory Management, généralement des tables RCV_SHIPMENT_HEADERS et RCV_TRANSACTIONS. Données à recueillir Utilisez la date de transaction de réception des matériaux. Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment extraire vos données d’Oracle SCM Cloud

Étapes

Accédez à Oracle BI Publisher : Connectez-vous à votre instance Oracle SCM Cloud. Ouvrez l’espace de travail Rapports et analyses en cliquant sur l’icône Navigator, puis sélectionnez Tools > Reports and Analytics.
Créez un modèle de données : Dans l’espace de travail Rapports et analyses, cliquez sur « Browse Catalog ». Dans le catalogue, cliquez sur « New », puis sélectionnez « Data Model ».
Définissez le jeu de données de la requête SQL : Dans l’éditeur de modèle de données, cliquez sur l’icône « + » pour ajouter un jeu de données, puis sélectionnez « SQL Query ».
Saisissez les détails de la requête : Nommez le jeu de données, par exemple « SCM_LOGISTICS_EVENT_LOG ». Sélectionnez la source de données appropriée, généralement « ApplicationDB_SCM » ou une connexion similaire à la base de données de l’application. Copiez la requête SQL complète fournie dans la section « query » ci-dessous et collez-la dans la zone de texte SQL Query.
Définissez les paramètres : La requête utilise les paramètres :P_START_DATE et :P_END_DATE pour filtrer la période. Oracle BI Publisher les détecte automatiquement. Vous pouvez définir leur type de données sur « Date » et configurer des valeurs par défaut si nécessaire.
Affichez et enregistrez un échantillon de données : Ouvrez l’onglet « Data ». Saisissez des valeurs pour les paramètres, puis cliquez sur « View » pour afficher un échantillon des données extraites. Vous pourrez ainsi vérifier que la requête fonctionne correctement. Une fois le résultat vérifié, cliquez sur « Save » et donnez un nom descriptif au modèle de données, par exemple « SCM Logistics Process Data Model ».
Créez un rapport BI Publisher : Cliquez sur le bouton « Create Report » directement dans l’éditeur de modèle de données. L’assistant de création de rapport s’ouvre.
Configurez la mise en page du rapport : Sélectionnez l’option « Use Data Model ». L’assistant vous guide dans la création de la mise en page. Pour un simple export CSV, vous pouvez choisir la mise en page « Table ». Faites glisser toutes les colonnes du jeu de données vers le tableau.
Enregistrez le rapport : Après avoir configuré la mise en page, enregistrez le rapport dans un dossier approprié du catalogue. Nommez-le, par exemple, « SCM Logistics Event Log Report ».
Planifiez l’exécution du rapport : Pour automatiser l’extraction, planifiez le rapport. Ouvrez le rapport enregistré, puis cliquez sur « Actions » > « Schedule ».
Configurez la planification et le format de sortie : Dans l’onglet « General », définissez la fréquence d’exécution, par exemple quotidienne ou hebdomadaire. Dans l’onglet « Output », sélectionnez CSV comme format de sortie. Configurez la destination, par exemple un emplacement précis sur un serveur de contenu, un serveur FTP ou un stockage d’objets, où le fichier pourra être récupéré pour l’analyse par Process Mining.
Lancez et surveillez l’exécution : Soumettez le travail planifié. Vous pouvez suivre son exécution dans la page « Job History » pour vérifier qu’il s’exécute correctement et dépose le fichier CSV à l’emplacement configuré.

Configuration

Prérequis : Vous devez avoir accès à Oracle Fusion Applications avec un rôle utilisateur autorisé à créer des modèles de données et des rapports BI Publisher, comme « BI Administrator » ou « Application Developer ».
Source de données : La requête SQL doit être exécutée sur la base de données principale de l’application, généralement nommée « ApplicationDB_SCM » ou de façon similaire dans la liste des sources de données BI Publisher.
Paramètres de période : Il est essentiel d’utiliser des filtres de période (:P_START_DATE, :P_END_DATE) pour limiter le volume de données. Pour commencer l’analyse, une extraction couvrant 3 à 6 mois est généralement adaptée. Évitez d’exécuter la requête sur une période trop longue, par exemple plusieurs années, en une seule fois, afin de prévenir les ralentissements ou les délais d’attente dépassés.
Filtrage : Vous pouvez ajouter des filtres à la clause principale sales_orders de la requête pour en réduire le périmètre. Ajoutez des conditions WHERE pour certaines unités opérationnelles (BU_NAME), certains types de commande (ORDER_TYPE_CODE) ou certaines catégories d’articles afin de cibler une partie précise de la chaîne logistique.
Performances : La requête fournie utilise des vues standard d’Oracle SCM Cloud (DOO_HEADERS_ALL, PO_HEADERS_ALL, etc.), généralement optimisées pour la création de rapports. Toutefois, les performances peuvent poser problème avec des jeux de données très volumineux. Vérifiez que les statistiques de la base de données sont à jour pour les tables sous-jacentes.
Format de sortie : Configurez le rapport BI Publisher pour produire un fichier CSV (valeurs séparées par des virgules). Vérifiez les propriétés du CSV, notamment le séparateur virgule, l’encodage UTF-8 et la présence d’une ligne d’en-tête.

Exemple de requête sql

WITH sales_orders AS (
  SELECT
    dha.order_number,
    dha.header_id,
    dha.source_doc_id,
    dha.creation_date
  FROM
    doo_headers_all dha
  WHERE
    dha.creation_date BETWEEN TO_DATE(:P_START_DATE, 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE(:P_END_DATE, 'YYYY-MM-DD')
    -- Optional: Add filters for specific Business Units or Order Types
    -- AND dha.org_id = [Your Organization ID]
)
-- 1. Customer Order Created
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Customer Order Created' AS "ActivityName",
  dha.creation_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  mc.category_name AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  dha.status_code AS "LogisticsOrderStatus",
  dha.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN doo_fulfill_lines_all dfla ON dha.header_id = dfla.header_id
  LEFT JOIN egp_system_items_b msi ON dfla.inventory_item_id = msi.inventory_item_id AND dfla.inventory_organization_id = msi.organization_id
  LEFT JOIN egp_item_cat_assign_b mca ON msi.inventory_item_id = mca.inventory_item_id
  LEFT JOIN egp_categories_tl mc ON mca.category_id = mc.category_id
WHERE mc.language = 'US'

UNION ALL

-- 2. Inventory Availability Checked
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Inventory Availability Checked' AS "ActivityName",
  dfla.last_update_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  dha.status_code AS "LogisticsOrderStatus",
  dfla.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN doo_fulfill_lines_all dfla ON so.header_id = dfla.header_id
  LEFT JOIN egp_system_items_b msi ON dfla.inventory_item_id = msi.inventory_item_id AND dfla.inventory_organization_id = msi.organization_id
WHERE
  dfla.status_code = 'AWAIT_SHIP'

UNION ALL

-- 3. Purchase Requisition Created
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Purchase Requisition Created' AS "ActivityName",
  prh.creation_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  prh.document_status AS "LogisticsOrderStatus",
  prh.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  prl.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN por_requisition_lines_all prl ON so.source_doc_id = prl.doo_source_doc_id
  JOIN por_requisition_headers_all prh ON prl.requisition_header_id = prh.requisition_header_id

UNION ALL

-- 4. Purchase Order Issued
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Purchase Order Issued' AS "ActivityName",
  pha.approved_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  pv.vendor_name AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  pha.document_status AS "LogisticsOrderStatus",
  pha.created_by AS "User",
  pha.segment1 AS "PurchaseOrderNumber",
  pla.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN por_requisition_lines_all prl ON so.source_doc_id = prl.doo_source_doc_id
  JOIN po_distributions_all pda ON prl.requisition_line_id = pda.requisition_line_id
  JOIN po_lines_all pla ON pda.po_line_id = pla.po_line_id
  JOIN po_headers_all pha ON pla.po_header_id = pha.po_header_id
  JOIN poz_suppliers_v pv ON pha.vendor_id = pv.vendor_id
WHERE
  pha.approved_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 5. Raw Materials Received
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Raw Materials Received' AS "ActivityName",
  rt.transaction_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  pv.vendor_name AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  pha.document_status AS "LogisticsOrderStatus",
  rt.created_by AS "User",
  pha.segment1 AS "PurchaseOrderNumber",
  pla.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_fulfill_lines_all dfla ON so.header_id = dfla.header_id
  JOIN po_distributions_all pda ON dfla.fulfill_line_id = pda.fulfill_line_id
  JOIN po_lines_all pla ON pda.po_line_id = pla.po_line_id
  JOIN po_headers_all pha ON pla.po_header_id = pha.po_header_id
  JOIN poz_suppliers_v pv ON pha.vendor_id = pv.vendor_id
  JOIN rcv_transactions rt ON pha.po_header_id = rt.po_header_id AND rt.transaction_type = 'RECEIVE'

UNION ALL

-- 6. Production Scheduled
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Production Scheduled' AS "ActivityName",
  wdj.scheduled_start_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  wdj.status_type_disp AS "LogisticsOrderStatus",
  wdj.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN wip_discrete_jobs wdj ON so.source_doc_id = wdj.source_header_id
  JOIN egp_system_items_b msi ON wdj.primary_item_id = msi.inventory_item_id AND wdj.organization_id = msi.organization_id
WHERE
  wdj.status_type IN (3, 4) -- Released, Complete

UNION ALL

-- 7. Goods Produced
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Produced' AS "ActivityName",
  wdj.completed_quantity_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  wdj.status_type_disp AS "LogisticsOrderStatus",
  wdj.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN wip_discrete_jobs wdj ON so.source_doc_id = wdj.source_header_id
  JOIN egp_system_items_b msi ON wdj.primary_item_id = msi.inventory_item_id AND wdj.organization_id = msi.organization_id
WHERE
  wdj.status_type = 4 -- Complete
  AND wdj.completed_quantity_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 8. Quality Control Performed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Quality Control Performed' AS "ActivityName",
  qir.creation_date AS "EventTime",
  NULL AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  qi.validation_result_code AS "LogisticsOrderStatus",
  qir.created_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  msi.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN wip_discrete_jobs wdj ON so.source_doc_id = wdj.source_header_id
  JOIN egp_system_items_b msi ON wdj.primary_item_id = msi.inventory_item_id AND wdj.organization_id = msi.organization_id
  JOIN qa_inspection_results_v qir ON wdj.work_order_id = qir.work_order_id
  JOIN qa_inspections_b qi ON qir.inspection_id = qi.inspection_id

UNION ALL

-- 9. Goods Picked and Packed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Picked and Packed' AS "ActivityName",
  wdd.last_update_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wnd.shipping_method_code AS "ModeOfTransport",
  wdd.released_status_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wdd.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  wdd.item_number AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
WHERE
  wdd.released_status = 'Y' -- 'Ready to Release', can be adjusted to 'S' for 'Released to Warehouse'

UNION ALL

-- 10. Shipment Confirmed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Shipment Confirmed' AS "ActivityName",
  wnd.confirmed_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wnd.shipping_method_code AS "ModeOfTransport",
  wnd.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wnd.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
WHERE wnd.confirmed_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 11. Goods Loaded for Transport
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Loaded for Transport' AS "ActivityName",
  wts.actual_departure_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wt.mode_of_transport AS "ModeOfTransport",
  wts.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wts.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
  JOIN wsh_delivery_legs wdl ON wnd.delivery_id = wdl.delivery_id
  JOIN wsh_trip_stops wts ON wdl.pick_up_stop_id = wts.stop_id
  JOIN wsh_trips wt ON wts.trip_id = wt.trip_id
WHERE wts.actual_departure_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 12. Goods Unloaded at Destination
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Goods Unloaded at Destination' AS "ActivityName",
  wts.actual_arrival_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  wts.actual_arrival_date AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wt.mode_of_transport AS "ModeOfTransport",
  wts.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wts.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
  JOIN wsh_delivery_legs wdl ON wnd.delivery_id = wdl.delivery_id
  JOIN wsh_trip_stops wts ON wdl.drop_off_stop_id = wts.stop_id
  JOIN wsh_trips wt ON wts.trip_id = wt.trip_id
WHERE wts.actual_arrival_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 13. Proof of Delivery Signed
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Proof of Delivery Signed' AS "ActivityName",
  wnd.pod_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  wnd.pod_date AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  wnd.shipping_method_code AS "ModeOfTransport",
  wnd.status_code_name AS "LogisticsOrderStatus",
  wnd.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
  JOIN wsh_delivery_details wdd ON dha.header_id = wdd.source_header_id
  JOIN wsh_delivery_assignments wda ON wdd.delivery_detail_id = wda.delivery_detail_id
  JOIN wsh_new_deliveries wnd ON wda.delivery_id = wnd.delivery_id
WHERE wnd.pod_flag = 'Y' AND wnd.pod_date IS NOT NULL

UNION ALL

-- 14. Order Canceled
SELECT
  so.order_number AS "LogisticsOrder",
  'Order Canceled' AS "ActivityName",
  dha.last_update_date AS "EventTime",
  dha.request_ship_date AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "ActualDeliveryDate",
  NULL AS "ProductCategory",
  NULL AS "SupplierName",
  NULL AS "ModeOfTransport",
  dha.status_code AS "LogisticsOrderStatus",
  dha.last_updated_by AS "User",
  NULL AS "PurchaseOrderNumber",
  NULL AS "ItemNumber"
FROM
  sales_orders so
  JOIN doo_headers_all dha ON so.header_id = dha.header_id
WHERE
  dha.cancelled_flag = 'Y'

Étapes

Connectez-vous à Oracle BI Cloud Connector (BICC) : Accédez à la console BICC avec vos identifiants Oracle Cloud Applications. Le rôle BI Administrator est nécessaire pour effectuer des extractions de données.
Accédez aux offres : Depuis la page d’accueil de BICC, sélectionnez « Manage Offerings » ou un lien de navigation similaire pour afficher les sources de données des applications Oracle Cloud disponibles.
Sélectionnez l’offre SCM : Choisissez l’offre « Supply Chain Management ». Cette action charge tous les objets de vue publique (PVO) associés aux modules SCM, notamment Order Management, Procurement et Inventory.
Créez un travail : Ouvrez la section « Manage Extract Jobs ». Créez un travail et donnez-lui un nom descriptif, par exemple « ProcessMind_Logistics_Order_Extraction ».
Sélectionnez les PVO à extraire : Dans la configuration du travail, utilisez la recherche pour trouver et ajouter à l’extraction chacun des PVO requis. Ils sont répertoriés dans la section query ci-dessous. Vous devez ajouter chaque PVO au travail en tant que magasin de données distinct.
Configurez les colonnes et les filtres des PVO : Pour chaque PVO ajouté, cliquez sur « Configure » afin de sélectionner les colonnes nécessaires au journal d’événements. Il est essentiel d’appliquer des filtres de date, par exemple sur la date de création ou de dernière mise à jour, afin de limiter le volume à une période gérable, comme les 3 à 6 derniers mois.
Configurez le stockage externe : Dans la section « Configure External Storage », renseignez les informations de connexion à votre stockage cloud cible, par exemple Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage. BICC y déposera les fichiers de données extraits.
Planifiez le travail d’extraction : Définissez la fréquence d’exécution du travail. Vous pouvez lancer manuellement l’extraction initiale. Pour le suivi régulier, planifiez une exécution quotidienne ou hebdomadaire en dehors des heures de pointe.
Lancez et surveillez le travail : Enregistrez et soumettez le travail. Suivez son avancement dans le Dashboard « Manage Extract Jobs ». Consultez l’historique des travaux pour repérer les erreurs ou les avertissements.
Combinez et transformez les données : Une fois le travail terminé, BICC dépose dans votre stockage cloud un fichier CSV ou DAT distinct pour chaque PVO. Vous devez utiliser un outil ETL ou un script distinct pour télécharger ces fichiers, les regrouper dans une seule table de journal d’événements et associer les colonnes au format requis (LogisticsOrder, ActivityName, EventTime).
Mettez le fichier au format requis pour l’importation : Vérifiez que le fichier final combiné est un seul CSV. Les colonnes doivent correspondre aux attributs requis et recommandés. Assurez-vous que la colonne EventTime utilise un format d’horodatage cohérent, par exemple YYYY-MM-DD HH:MI:SS.

Configuration

Offre BICC : Sélectionnez « Supply Chain Management » pour accéder aux objets de données nécessaires.
Sélection des PVO : Vous devez sélectionner plusieurs PVO couvrant Order Management, Procurement, Inventory, Manufacturing et Shipping afin de suivre l’ensemble du processus de bout en bout. La liste figure dans la section query.
Extraction incrémentielle ou complète : Pour le chargement initial, il est recommandé d’effectuer une extraction complète sur une période définie. Pour les exécutions suivantes, configurez des extractions incrémentielles à partir de la colonne « Last Update Date », disponible dans la plupart des PVO, afin de réduire le volume de données et la durée de traitement.
Filtre de période : Appliquez toujours un filtre de date à une colonne pertinente, comme « CreationDate » ou « LastUpdateDate », pour chaque PVO. Pour une première analyse, une période de 3 à 6 mois est généralement adaptée.
Sélection des colonnes : Pour améliorer les performances, n’extrayez pas toutes les colonnes d’un PVO. Sélectionnez uniquement celles qui sont nécessaires aux attributs du journal d’événements. Vous réduirez ainsi la taille des données transférées et la durée de l’extraction.
Prérequis : L’utilisateur qui lance l’extraction doit disposer d’un rôle donnant accès à BICC, comme « BIACM_ADMIN ». Les modules SCM concernés, notamment Order Management, Procurement et Shipping, doivent être provisionnés et utilisés.

Exemple de requête config

The following Public View Objects (PVOs) must be selected and configured within the BI Cloud Connector extraction job. This is not a runnable script but a list of objects to add to the extraction configuration.

**Order Management PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.DooTopAM.Header` (For Customer Order Created, Order Canceled)
*   `FscmTopModelAM.DooTopAM.FulfilledLine` (For Inventory Availability Checked)

**Procurement PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmPoTopAM.ReqHeader` (For Purchase Requisition Created)
*   `FscmTopModelAM.ScmPoTopAM.PoHeader` (For Purchase Order Issued)

**Inventory and Receiving PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmRcvTopAM.RcvTransaction` (For Raw Materials Received)

**Manufacturing PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.WisTopAM.WorkOrderHeader` (For Production Scheduled, Goods Produced)

**Quality Management PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmQamTopAM.QualityInspectionResult` (For Quality Control Performed)

**Shipping and Warehouse Management PVOs:**
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.ShipmentLine` (For Goods Picked and Packed)
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.ShipmentHeader` (For Shipment Confirmed)
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.DeliveryTrip` (For Goods Loaded for Transport)
*   `FscmTopModelAM.ScmWmsShippingTopAM.DeliveryHeader` (For Goods Unloaded at Destination, Proof of Delivery Signed)

Étapes

Prérequis : Vérifiez que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé sur votre système, ainsi que les bibliothèques requests et pandas. Vous pouvez les installer avec pip : pip install requests pandas.
Configuration de l’authentification : Obtenez les identifiants (nom d’utilisateur et mot de passe) d’un compte Oracle SCM Cloud disposant des autorisations nécessaires pour accéder aux API REST requises, notamment celles des commandes client, des commandes d’achat, des expéditions et des ordres de fabrication.
Configurez le script : Ouvrez le script Python fourni dans un éditeur de texte ou un environnement de développement intégré. Renseignez les variables de remplacement en haut du script, notamment ORACLE_SCM_HOST, USERNAME, PASSWORD, START_DATE et END_DATE.
Repérez les points de terminaison des API : Le script est déjà configuré pour interroger plusieurs points de terminaison d’API REST correspondant à différentes activités de la chaîne logistique. Consultez le dictionnaire endpoints du script pour savoir quels objets Oracle SCM sont interrogés.
Exécutez le script : Lancez le script depuis la ligne de commande avec python your_script_name.py. Il s’authentifiera, puis enverra des appels API successifs pour chaque activité définie.
Gérez la pagination des API : Le script comprend une fonction qui gère automatiquement la pagination des API. Si l’indicateur hasMore de la réponse API est vrai, il envoie des requêtes supplémentaires pour récupérer tous les enregistrements de la période indiquée.
Transformez les données : À mesure que les données de chaque activité sont récupérées, le script convertit la réponse JSON dans un format normalisé. Il extrait les champs clés, les associe aux colonnes du journal d’événements (LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, etc.), puis les ajoute à une liste principale d’événements.
Gérez les données manquantes : Le script utilise .get() avec la valeur par défaut None pour accéder de manière sûre aux champs JSON imbriqués qui peuvent être absents de certains enregistrements. Cela évite les erreurs et produit des valeurs nulles dans le résultat lorsque des données manquent.
Générez le résultat : Une fois tous les appels API terminés, le script regroupe les événements collectés dans un DataFrame pandas.
Exportez au format CSV : Le DataFrame final est exporté dans un fichier CSV nommé oracle_scm_event_log.csv, dans le répertoire depuis lequel le script est exécuté. Ce fichier est prêt à être importé directement dans un outil de Process Mining.
Vérifiez et importez le fichier : Ouvrez le fichier CSV généré pour vérifier que les données sont complètes et exactes. Après validation, importez le journal d’événements dans votre plateforme de Process Mining.

Configuration

Identifiants : Un utilisateur dédié aux API, doté de rôles tels que Order Manager, Procurement Manager, Warehouse Manager et Shipping Manager, est nécessaire pour accéder à toutes les ressources API requises.
Période : Définissez les variables START_DATE et END_DATE dans le script. Il est recommandé de commencer par une période plus courte, par exemple de 3 à 6 mois, afin de maîtriser le volume de données et les limites de fréquence des API.
Version de l’API : Le script utilise la version d’API 11.13.18.05. Vérifiez qu’elle est compatible avec votre instance Oracle SCM Cloud ou, si nécessaire, mettez à jour les URL des points de terminaison.
Limite de pagination : Le paramètre limit des requêtes API est défini sur 100 pour limiter le nombre d’enregistrements renvoyés par appel. Vous pouvez l’ajuster en fonction des performances et des contraintes du serveur API.
Filtres : Le script filtre principalement les données par date (CreationDate, LastUpdateDate). Vous pouvez ajouter d’autres filtres, par exemple sur BusinessUnitName ou OrganizationCode, au paramètre q des appels API afin de limiter l’extraction à certaines unités opérationnelles ou entités juridiques.
Champs personnalisés : Si votre organisation utilise des champs flexibles descriptifs (DFF) pour stocker des données importantes sur les processus, vous devrez peut-être modifier le script afin d’inclure ces champs dans la requête API et la logique d’extraction des données.

Exemple de requête python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle SCM Cloud instance details
ORACLE_SCM_HOST = class="hl-string">"[Your Oracle SCM Host e.g., xyz.fa.us2.oraclecloud.com]"
USERNAME = class="hl-string">"[Your Username]"
PASSWORD = class="hl-string">"[Your Password]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Date Range for Extraction ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Format: YYYY-MM-DD
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- API Request Helper Function ---
def make_api_request(endpoint, params={}):
    class="hl-string">"""Handles authentication and pagination for Oracle SCM REST API calls."""
    all_items = []
    session = requests.Session()
    session.auth = (USERNAME, PASSWORD)
    url = fclass="hl-string">"https://{ORACLE_SCM_HOST}{endpoint}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Set default limit and offset for pagination
    params.setdefault(class="hl-string">'limit', 100)
    params.setdefault(class="hl-string">'offset', 0)
    params.setdefault(class="hl-string">'onlyData', class="hl-string">'true')

    while True:
        try:
            response = session.get(url, params=params)
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes (4xx or 5xx)
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_items.extend(items)

            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            
            params[class="hl-string">'offset'] += params[class="hl-string">'limit']

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break

    return all_items

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def extract_scm_event_log():
    events = []
    date_filter = fclass="hl-string">"LastUpdateDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"
    creation_date_filter = fclass="hl-string">"CreationDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"

    print(class="hl-string">"Fetching Sales Orders for 'Customer Order Created' and 'Order Canceled'...")
    so_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/salesOrdersForOrderHub", {class="hl-string">'q': date_filter})
    for so in so_data:
        order_number = so.get(class="hl-string">'OrderNumber')
        if not order_number: continue

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Customer Order Created
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Customer Order Created',
            class="hl-string">'EventTime': so.get(class="hl-string">'CreationDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': so.get(class="hl-string">'RequestShipDate'),
            class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None,
            class="hl-string">'ProductCategory': so.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ProductGroup'),
            class="hl-string">'SupplierName': None,
            class="hl-string">'ModeOfTransport': so.get(class="hl-string">'ShippingMethodCode'),
            class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': so.get(class="hl-string">'Status'),
            class="hl-string">'User': so.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None,
            class="hl-string">'ItemNumber': so.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ProductNumber')
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Order Canceled
        if so.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'CANCELED':
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Order Canceled',
                class="hl-string">'EventTime': so.get(class="hl-string">'LastUpdateDate'),
                class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': so.get(class="hl-string">'RequestShipDate'),
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None,
                class="hl-string">'ModeOfTransport': so.get(class="hl-string">'ShippingMethodCode'),
                class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': so.get(class="hl-string">'Status'), class="hl-string">'User': so.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

    print(class="hl-string">"Fetching Purchase Requisitions for 'Purchase Requisition Created'...")
    pr_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/purchaseRequisitions", {class="hl-string">'q': creation_date_filter})
    for pr in pr_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Linking PR to a specific sales order requires custom logic or configuration.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume a link can be inferred or is not strictly required for this event.
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': pr.get(class="hl-string">'SourceOrderNumber', class="hl-string">'[Not Linked]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder if no direct link
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Purchase Requisition Created',
            class="hl-string">'EventTime': pr.get(class="hl-string">'CreationDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None,
            class="hl-string">'SupplierName': None, class="hl-string">'ModeOfTransport': None, class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': pr.get(class="hl-string">'RequisitioningBU'),
            class="hl-string">'User': pr.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None,
            class="hl-string">'ItemNumber': pr.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ItemNumber')
        })

    print(class="hl-string">"Fetching Purchase Orders for 'Purchase Order Issued'...")
    po_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/purchaseOrders", {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"ApprovedDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"})
    for po in po_data:
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': po.get(class="hl-string">'SourceOrderNumber', class="hl-string">'[Not Linked]'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder if no direct link
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Purchase Order Issued',
            class="hl-string">'EventTime': po.get(class="hl-string">'ApprovedDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None,
            class="hl-string">'SupplierName': po.get(class="hl-string">'Supplier'),
            class="hl-string">'ModeOfTransport': None,
            class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': po.get(class="hl-string">'DocumentStatus'),
            class="hl-string">'User': po.get(class="hl-string">'Buyer'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': po.get(class="hl-string">'OrderNumber'),
            class="hl-string">'ItemNumber': po.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'ItemNumber')
        })

    print(class="hl-string">"Fetching Receipts for 'Raw Materials Received'...")
    rcv_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/receivingReceipts", {class="hl-string">'q': fclass="hl-string">"ReceiptDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"})
    for rcv in rcv_data:
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': rcv.get(class="hl-string">'OrderNumber'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming PO is the key link
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Raw Materials Received',
            class="hl-string">'EventTime': rcv.get(class="hl-string">'ReceiptDate'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None,
            class="hl-string">'SupplierName': rcv.get(class="hl-string">'SupplierName'), class="hl-string">'ModeOfTransport': None, 
            class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Received', class="hl-string">'User': rcv.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': rcv.get(class="hl-string">'POHeaderNumber'),
            class="hl-string">'ItemNumber': rcv.get(class="hl-string">'ItemNumber')
        })
        
    print(class="hl-string">"Fetching Work Orders for 'Production Scheduled' and 'Goods Produced'...")
    wo_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/workOrders", {class="hl-string">'q': date_filter})
    for wo in wo_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Production Scheduled
        if wo.get(class="hl-string">'ReleasedDate'):
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': wo.get(class="hl-string">'SalesOrderNumber', wo.get(class="hl-string">'WorkOrderNumber')), 
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Production Scheduled',
                class="hl-string">'EventTime': wo.get(class="hl-string">'ReleasedDate'),
                class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None,
                class="hl-string">'ModeOfTransport': None, class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': wo.get(class="hl-string">'WorkOrderStatus'),
                class="hl-string">'User': wo.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': wo.get(class="hl-string">'ProductName')
            })
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Goods Produced
        if wo.get(class="hl-string">'CompletedDate'):
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': wo.get(class="hl-string">'SalesOrderNumber', wo.get(class="hl-string">'WorkOrderNumber')),
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Produced',
                class="hl-string">'EventTime': wo.get(class="hl-string">'CompletedDate'),
                class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, class="hl-string">'ActualDeliveryDate': None, class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None,
                class="hl-string">'ModeOfTransport': None, class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': wo.get(class="hl-string">'WorkOrderStatus'),
                class="hl-string">'User': wo.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': wo.get(class="hl-string">'ProductName')
            })
            
    print(class="hl-string">"Fetching Shipments for shipping activities...")
    ship_data = make_api_request(class="hl-string">"/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/shipments", {class="hl-string">'q': date_filter})
    for ship in ship_data:
        order_number = ship.get(class="hl-string">'SourceSalesOrderNumber', ship.get(class="hl-string">'ShipmentNumber'))
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities: Goods Picked and Packed (using shipment creation as proxy), Shipment Confirmed, Goods Loaded
        events.append({
            class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Picked and Packed',
            class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'CreationDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None,
            class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
            class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Packing', 
            class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'CreatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
        })
        if ship.get(class="hl-string">'ShippedDate'):
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Shipment Confirmed',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ShippedDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None,
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Shipped', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })
            events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Loaded for Transport',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ShippedDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, 
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'In Transit', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Goods Unloaded at Destination (if data available)
        if ship.get(class="hl-string">'ActualArrivalDate'):
             events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Goods Unloaded at Destination',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ActualArrivalDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, 
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ActualDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Arrived', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Proof of Delivery Signed
        if ship.get(class="hl-string">'ProofOfDeliveryDate'):
             events.append({
                class="hl-string">'LogisticsOrder': order_number, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Proof of Delivery Signed',
                class="hl-string">'EventTime': ship.get(class="hl-string">'ProofOfDeliveryDate'), class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': None, 
                class="hl-string">'ActualDeliveryDate': ship.get(class="hl-string">'ProofOfDeliveryDate'), class="hl-string">'ProductCategory': None, class="hl-string">'SupplierName': None, 
                class="hl-string">'ModeOfTransport': ship.get(class="hl-string">'ModeOfTransport'), class="hl-string">'LogisticsOrderStatus': class="hl-string">'Delivered', 
                class="hl-string">'User': ship.get(class="hl-string">'LastUpdatedBy'), class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': None, class="hl-string">'ItemNumber': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># The following activities are often implicit or require more complex queries.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we are not fetching them directly, but stubs could be added here.
    print(class="hl-string">"Skipping 'Inventory Availability Checked' and 'Quality Control Performed' due to complexity...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: To capture these, you would query order line status changes or the qualityInspections API.

    print(fclass="hl-string">"Total events extracted: {len(events)}")
    return pd.DataFrame(events)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script Execution ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    event_log_df = extract_scm_event_log()
    if not event_log_df.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by case and time for chronological order
        event_log_df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')
        event_log_df.dropna(subset=[class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
        event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
        output_file = class="hl-string">'oracle_scm_event_log.csv'
        event_log_df.to_csv(output_file, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Event log successfully saved to {output_file}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. Check your configuration and date range.")

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