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Votre modèle de données de gestion d'entrepôt

Oracle WMS Cloud

Attributs de gestion d'entrepôt (21) Activités de gestion d'entrepôt (16) Guides d'extraction (2)

Votre modèle de données de gestion d'entrepôt

Ce modèle fournit un guide clair pour la collecte des données nécessaires à l'analyse de vos processus de gestion d'entrepôt. Il décrit les attributs et activités essentiels que vous devrez suivre, ainsi que des conseils pratiques sur la manière d'extraire ces informations de votre système source.

Attributs recommandés à collecter
Activités clés à suivre pour votre processus
Guide pour l'extraction de données

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Attributs de gestion d'entrepôt

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre journal d'événements pour une analyse complète de la gestion d'entrepôt.

5 Obligatoire 7 Recommandé 9 Facultatif

	Nom	Descriptionn
	Commande d'entrepôt WarehouseOrder	L'identifiant unique d'une commande d'entrepôt, qui sert de cas principal pour le suivi de toutes les activités logistiques connexes du début à la fin.
Descriptionn La "Commande d'Entrepôt" est l'identifiant central qui regroupe tous les événements et activités liés à une seule tâche logistique dans l'entrepôt, telle qu'une réception entrante ou une expédition sortante. Il agit comme l'identifiant de cas (case identifier) pour le Process Mining, permettant une analyse complet de l'ensemble du cycle de vie des processus d'entrepôt pour cette commande spécifique. L'analyse des processus par Commande d'Entrepôt facilite la visualisation du parcours complet, de la création à l'achèvement ou à l'annulation. Elle aide à identifier les chemins de processus courants, les points de blocage, les écarts et les boucles de reprise qui affectent l'efficacité des opérations d'entrepôt. Cette vue est indispensablele pour comprendre la performance globale et le respect des procédures standard pour différents types de commandes. Pourquoi est-ce important ? : C'est l'ID de cas (ID du cas) essentiel qui connecte toutes les activités d'entrepôt connexes, permettant une vue de processus complète, complet, pour chaque commande logistique. Source des données : Cet identifiant se trouve généralement au niveau de l'en-tête des tables de commandes d'entrepôt dans Oracle WMS Cloud, tels que les modules Commandes ou Tâches. Exemples WO-0054321ORD-9876543SHIP-2024-1001
	Heure de début de l'événement EventStartTime	L'horodatage indiquant quand une activité ou un événement spécifique de l'entrepôt a commencé.
Descriptionn L'"Heure de début de l'événement" est la date et l'heure précises qui marquent le début d'une activité. C'est le principal attribut temporel utilisé en Process Mining pour ordonner les événements chronologiquement et pour calculer les durées et les temps de cycle. Ce horodatage est indispensable pour construire une représentation précise du flux de processus tel qu'il s'est déroulé en réalité. L'analyse basée sur l'Heure de début de l'événement est indispensablele pour le suivi des performances. Elle permet le calcul de métriques clés telles que le temps entre les activités, la durée d'un cas entier et le respect des accords de niveau de service. Les dashboards visualisant les temps de cycle, comme "Temps de Cycle de Réception des Marchandises au Rangement", reposent entièrement sur cet attribut pour identifier les retards. Pourquoi est-ce important ? : Ce horodatage est impératif pour ordonner correctement les événements et calculer toutes les métriques de performance temporelles, telles que les temps de cycle et les points de blocage. Source des données : Il s'agit généralement du champ de horodatage de création ou de début associé à un enregistrement de tâche ou d'événement dans les tables de transactions d'Oracle WMS Cloud. Exemples 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T10:30:15Z2023-10-27T11:05:00Z
	Nom de l'activité ActivityName	Le nom d'un événement ou d'une tâche métier spécifique qui s'est produit dans le processus de gestion d'entrepôt, tel que "Marchandises Prélevées" ou "Expédition (Dispatched)".
Descriptionn Le "Nom de l'Activité" décrit une étape unique ou un jalon dans le cycle de vie de la commande d'entrepôt. Ces activités forment les nœuds séquentiels dans la cartographie des processus, pour visualiser et l'analyse du flux de processus. Chaque activité est horodatée (horodatageed), fournissant la base pour la mesure de la performance et l'analyse des points de blocage. En Process Mining, cet attribut est indispensable pour la construction du modèle de processus. Il est utilisé pour analyser les fréquences d'activité, les chemins et les durées entre les différentes étapes. Comprendre la séquence et l'occurrence d'activités comme "Quality Inspection Performed" ou "Picking Task Created" est indispensable pour améliorer l'allocation des ressources et améliorer les temps de cycle. Pourquoi est-ce important ? : Cet attribut définit les étapes de la cartographie des processus, rendant possible la visualisation, l'analyse et l'optimisation du workflow d'entrepôt. Source des données : Ces informationsns sont généralement dérivées des journaux d'événements (journaux d'événements), des tables de statut de tâche ou des enregistrements de transactions dans Oracle WMS Cloud qui capturent les jalons du processus. Exemples Marchandises arrivéesTâche de prélèvement.lèvement crééeMarchandises emballéesExpédition expédiée
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	L'horodatage indiquant la dernière extraction ou le dernier rafraîchissement des données de cet événement depuis le système source.
Descriptionn La dernière mise à jour des `données` spécifie la date et l'heure auxquelles les données ont été extraites d'Oracle WMS Cloud. Ces métadonnées sont essentielles pour comprendre la récence de l'analyse et s'assurer que les décisions sont basées sur des informations actuelles. Pour les `dashboards` de `Process Mining`, cet `horodatage` informe l'utilisateur de la récence des `données` affichées. Il aide à gérer les attentes quant à savoir si l'analyse reflète des opérations en temps réel ou un instantané historique, ce qui est indispensable pour la surveillance opérationnelle. Pourquoi est-ce important ? : Indique la fraîcheur des `données`, essentielle pour que les utilisateurs comprennent l'actualité de l'analyse des processus. Source des données : Ce `horodatage` est généré et ajouté pendant le processus d'extraction, de transformation et de chargement des `données` (ETL). Exemples 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Système source SourceSystem	Le système d'où les données de gestion d'entrepôt ont été extraites.
Descriptionn Cet attribut identifie l'origine des données, qui dans ce cas est Oracle WMS Cloud. Bien qu'il puisse sembler statique, il est impératif pour la gouvernance des données, la traçabilité, et dans les scénarios où les données de plusieurs systèmes sont fusionnées pour une analyse plus large. Dans un contexte de Process Mining, il aide les parties prenantes à faire confiance aux données et à comprendre leur contexte. Si différents entrepôts utilisent des systèmes différents, ce champ devient essentiel pour segmenter et comparer la performance des processus entre eux. Pourquoi est-ce important ? : Il fournit un contexte essentiel pour l'origine et la gouvernance des `données`, assurant la traçabilité et permettant une analyse multi-systèmes. Source des données : Il s'agit généralement d'une valeur statique ajoutée lors du processus de transformation des données pour étiqueter l'origine de l'ensemble de données. Exemples Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Date d'achèvement demandée RequestedCompletionDate	La date cible à laquelle la commande d'entrepôt est censée être terminée ou expédiée.
Descriptionn La "Date d'Achèvement Demandée" représente l'accord de niveau de service (SLA) ou la date limite attendue par le client pour la commande. Cette date est la référence par rapport à laquelle le temps d'achèvement réel de la commande est mesuré pour déterminer si elle a été livrée à temps, en avance ou en retard. Cet attribut est indispensable pour les dashboards de suivi des performances comme "Conformité SLA des Commandes d'Entrepôt" et le calcul de KPIs tels que le "Respect des Délais d'Expédition". En comparant l'horodatage de l'expédition réelle avec cette date demandée, les entreprises peuvent mesurer la performance de leur niveau de service, identifier les causes profondes des retards et prioriser les commandes qui risquent de ne pas respecter leurs délais. Pourquoi est-ce important ? : C'est l'attribut principal pour mesurer la respect des délais et la Conformité aux SLA, ce qui a un impact direct sur la satisfaction client. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci fait généralement partie des `données` d'en-tête de commande, souvent dérivées d'une commande client ou d'une commande d'achat. Exemples 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-05T23:59:59Z2023-11-15T12:00:00Z
	État du SLA SLAState	Un statut calculé indiquant si la commande d'entrepôt a été achevée à temps, en retard ou est à risque, basé sur la date d'achèvement demandée.
Descriptionn Le "Statut SLA" est un attribut dérivé qui fournit une classification immédiate de la performance d'une commande par rapport à sa date limite. Il est calculé en comparant l'horodatage de l'activité de complétion (par exemple, "Expédition (Dispatched)") avec la "RequestedCompletionDate". Le statut peut être catégorisé comme "À Temps", "En Retard", ou potentiellement "À Risque" pour les commandes ouvertes approchant leur date limite. Cet attribut est conçu spécifiquement pour le tableau de bord "Conformité SLA des Commandes d'Entrepôt". Il simplifie les comparaisons de dates complexes en un statut facile à comprendre, permettant une évaluation visuelle rapide de la performance. Les analystes peuvent l'utiliser pour filtrer toutes les commandes en retard et effectuer une analyse des causes profondes des non-respects de l'accord de niveau de service. Pourquoi est-ce important ? : Fournit un statut simple et rapide de la Conformité aux SLA, facilitant le suivi et l'analyse de la performance en matière de délais. Source des données : Ceci est calculé en comparant l'horodatage de l'activité finale avec la RequestedCompletionDate. Exemples À tempsEn retardÀ risque
	Heure de fin de l'événement EventEndTime	L'horodatage indiquant quand une activité ou un événement spécifique de l'entrepôt a été terminé.
Descriptionn L'"Heure de Fin de l'Événement" marque la date et l'heure précises de la conclusion d'une activité. Lorsqu'elle est disponibleble, elle fournit une mesure plus précise de la durée d'une activité par rapport à une inférence basée sur l'heure de début de l'activité suivante. Ceci est particulièrement utile pour les tâches ayant un temps de traitement mesurable, comme l'"Emballage" ou l'"Inspection Qualité". En analyse, disposer à la fois d'une heure de début et d'une heure de fin permet un calcul précis des temps de traitement des activités. Cela aide à distinguer le temps passé à travailler activement sur une tâche (temps de traitement) et le temps passé à attendre le début de l'étape suivante (temps d'attente). Cette distinction est indispensablele pour l'analyse de l'utilisation des ressources et de l'efficacité. Pourquoi est-ce important ? : Permet le calcul précis des durées d'activité individuelles, ce qui aide à différencier le temps de traitement actif du temps d'attente inactif. Source des données : Il s'agit généralement du champ de horodatage de complétion ou de fin dans un enregistrement de tâche ou d'événement dans Oracle WMS Cloud. Exemples 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T11:00:45Z2023-10-27T11:20:00Z
	Niveau de priorité PriorityLevel	Une classification de l'urgence de la `commande d'entrepôt`, telle que « Élevée », « Normale » ou « Faible ».
Descriptionn Le "Niveau de Priorité" est un attribut défini par l'entreprise qui indique l'urgence d'une commande d'entrepôt. Les commandes à haute priorité, telles que les expéditions express ou les réapprovisionnements de stock pour les pénuries critiques, doivent souvent suivre un chemin de processus plus rapide et nécessitent une attention immédiate des ressources. Cet attribut est indispensable pour le tableau de bord "Performance d'Exécution des Commandes Prioritaires". En filtrant et en comparant les processus basés sur le Niveau de Priorité, les managers peuvent évaluer si les commandes à haute priorité sont réellement accélérées et respectent leurs SLA plus stricts. Cela aide à garantir que les ressources sont allouées efficacement pour répondre aux besoins métier les plus critiques. Pourquoi est-ce important ? : Il permet d'analyser si les commandes urgentes sont traitées plus rapidement que les commandes standard, garantissant le respect des SLA critiques. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Il s'agit généralement d'un champ dans les `données` d'en-tête de commande. Exemples ÉlevéNormalFaible
	Quantité réelle ActualQuantity	La quantité réelle d'articles comptés ou manipulés lors d'une activité, comme la réception de marchandises ou le picking.
Descriptionn La "Quantité Réelle" est le décompte physique des unités traitées lors d'une tâche d'entrepôt. Elle est souvent enregistrée lors des activités de réception des marchandises, de rangement (putaway), de picking ou d'inventaire tournant. Elle représente la vérité terrain du mouvement des stocks. Cet attribut est indispensable pour le tableau de bord "Écart de Quantité d'Inventaire". En comparant la Quantité Réelle à la Quantité Planifiée du document source, tel qu'une commande d'achat ou une commande d'expédition, les écarts peuvent être identifiés immédiatement. L'analyse de ces différences aide à identifier les sources d'inexactitude des stocks, telles que les erreurs de fournisseur, les erreurs de réception ou les erreurs de picking, ce qui est indispensable à maintenir des niveaux de stock précis. Pourquoi est-ce important ? : Il est indispensable pour identifier les écarts d'inventaire en le comparant à la quantité planifiée, ce qui contribue à améliorer la précision des stocks. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Il s'agit généralement d'un champ dans les détails de la transaction ou les tableaux de lignes de tâches. Exemples 10098500
	Type de commande d'entrepôt WarehouseOrderType	Catégorise la commande d'entrepôt, par exemple, comme une réception entrante, une expédition sortante ou un transfert interne.
Descriptionn Le "Type de Commande d'Entrepôt" fournit un contexte essentiel sur l'objectif de la commande. Les types courants incluent les expéditions client, les réceptions de commandes d'achat, les transferts de stock entre installations ou les retours. Cette catégorisation est clée pour segmenter l'analyse des processus et comparer les performances entre différents workflows. En Process Mining, le filtrage par type de commande permet la création de cartes de processus distinctes pour les flux entrants et sortants, qui ont souvent des étapes et des objectifs de performance très différents. Par exemple, les KPIs pour une expédition sortante sont axés sur la vitesse et la livraison au client, tandis que ceux pour une réception entrante sont axés sur la disponibilité et la précision de l'inventaire. Cet attribut est impératif pour le tableau de bord "Débit de Picking et d'Emballage" afin de comparer différents processus d'exécution. Pourquoi est-ce important ? : Il permet la segmentation de l'analyse en processus distincts comme l'entrant, le sortant ou l'interne, qui ont des objectifs et des `workflows` différents. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci est généralement disponible dans les `données` d'en-tête de la `commande d'entrepôt`. Exemples Expédition sortanteRéception entranteTransfert interneRetour client
	User/Operator ID UserOperatorId	L'identifiant de l'utilisateur, de l'opérateur ou de l'employé qui a effectué l'activité d'entrepôt.
Descriptionn Cet attribut identifie la personne responsable de l'exécution d'une tâche spécifique, telle que le picking, l'emballage ou le rangement (putaway) des marchandises. C'est une dimension majeure pour analyser la performance des ressources humaines, la répartition de la charge de travail et le respect des procédures opérationnelles standard. L'analyse du processus par ID Utilisateur/Opérateur aide à identifier les employés les plus performants, ceux qui pourraient nécessiter une formation supplémentaire, et les déséquilibres de charge de travail dans l'équipe. Il est indispensable pour le tableau de bord "Utilisation des Ressources par Activité" de comprendre comment différents utilisateurs contribuent à l'efficacité globale du processus et où les points de blocage pourraient être liés à des actions utilisateur spécifiques. Pourquoi est-ce important ? : Cet attribut est indispensable pour analyser la performance de la main-d'œuvre, identifier les besoins en formation et assurer une répartition équitable de la charge de travail. Source des données : Ceci se trouve généralement dans les tables de transactions ou de tâches, souvent lié à l'utilisateur connecté au système ou au dispositif portable lorsque l'action a été effectuée. Exemples JSMITHBJOHNSONUSER123
	Code motif ReasonCode	Un code ou une description qui explique la raison d'un `événement` spécifique, tel qu'un ajustement d'inventaire, un retour ou une déviation.
Descriptionn Un code de raison (Reason Code) fournit un contexte pour les `événements` non standard ou les exceptions au sein du processus. Par exemple, si une activité « Inventaire ajusté » se produit, le code de raison pourrait spécifier « Marchandises endommagées », « Ajustement d'inventaire cyclique » ou « Stock périmé ». C'est impératif pour l'analyse des causes profondes des écarts de processus. En `Process Mining`, les codes de raison sont inestimables pour comprendre pourquoi les exceptions se produisent. L'analyse de la fréquence et de l'impact des différents codes de raison peut aider à identifier les problèmes systémiques. Par exemple, une fréquence élevée d'ajustements pour « Marchandises endommagées » pourrait déclencher un examen des procédures de manutention, tandis que des codes fréquents d'« Erreur de prélèvement.lèvement » signaleraient un besoin de meilleure formation ou de vérifications système pour les préparateurs de commandes. Pourquoi est-ce important ? : Fournit un contexte critique pour les exceptions et les écarts, permettant l'analyse des causes profondes de problèmes tels que les ajustements d'inventaire ou les retards. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ces codes sont généralement saisis lors des transactions de gestion des exceptions. Exemples DMG - Endommagé en transitQTY_MISMATCH - Manque fournisseurWRONG_ITEM_PICKED
	Équipement utilisé EquipmentUsed	L'identifiant de l'équipement, tel qu'un chariot élévateur ou un scanner portable, utilisé pour effectuer une activité d'entrepôt.
Descriptionn Cet attribut spécifie l'actif physique ou l'équipement utilisé lors d'une tâche d'entrepôt. Le suivi de l'utilisation de l'équipement fournit une couche supplémentaire pour l'analyse des ressources, complétant la vue de la performance de l'opérateur humain. Il peut aider à comprendre les taux d'utilisation de l'équipement, à identifier les besoins de maintenance et à optimiser l'allocation des machines. Pour le tableau de bord "Utilisation des Ressources par Activité", l'analyse des données par Équipement Utilisé est indispensablele. Elle peut révéler si certains types d'équipement sont des points de blocage ou s'il existe des opportunités d'améliorer l'allocation des tâches en fonction de la disponibilité et de l'efficacité de l'équipement. Par exemple, cela pourrait montrer qu'un modèle de chariot élévateur spécifique est constamment plus lent pour les tâches de rangement (putaway), incitant à une enquête. Pourquoi est-ce important ? : Cela permet d'analyser l'utilisation et l'efficacité des équipements, aidant à identifier les points de blocage liés aux actifs et à améliorer l'allocation des ressources. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci peut être enregistré dans les enregistrements d'exécution de tâche, surtout si les opérateurs se connectent à un équipement spécifique. Exemples CHARIOTÉLÉVATEUR-05SCANNER-A12CHARIOT-27
	Est un reprises IsRework	Un indicateur booléen qui signale si une activité est une répétition d'une étape précédente au sein du même `cas`, indiquant un `reprises` ou une boucle de processus.
Descriptionn Est-ce que le `reprises` est un indicateur calculé qui identifie quand un processus dévie d'un flux linéaire et répète une activité. Par exemple, si une activité « Marchandises prélevées » est suivie d'une autre activité « Marchandises prélevées » pour la même commande, la deuxième instance serait signalée comme `reprises`. Cela indique souvent un problème, comme une erreur de prélèvement.lèvement qui a nécessité une correction. Cet `attribut` est indispensable pour le `tableau de bord` d'« Analyse des écarts de processus et du `reprises` » et le `KPI` de « Taux de `reprises` d'entrepôt ». En signalant ces `événements`, l'analyse peut quantifier la fréquence et l'impact du `reprises`. L'identification des activités les plus sujettes au `reprises` aide à localiser les faiblesses des processus, les problèmes de qualité ou les lacunes en matière de formation qui conduisent à l'inefficacité et à l'augmentation des coûts opérationnels. Pourquoi est-ce important ? : Ce drapeau identifie directement les inefficacités et les boucles de processus, aidant à quantifier le coût et la fréquence du reprises. Source des données : Ceci est calculé dans l'outil Process Mining en détectant les séquences d'activités répétées pour le même CaseId. Exemples truefaux
	ID d'expédition ShipmentId	L'identifiant unique de l'expédition qui regroupe une ou plusieurs commandes d'entrepôt transportées ensemble.
Descriptionn L'"ID d'Expédition" est un identifiant de niveau supérieur qui peut consolider plusieurs commandes d'entrepôt en une seule unité logistique pour le transport. Par exemple, plusieurs petites commandes allant à la même destination peuvent être regroupés en une seule expédition sur le même camion. Bien que la Commande d'Entrepôt soit l'ID de cas pour cette analyse, l'ID d'Expédition fournit une dimension supplémentaire pour l'analyse de la logistique sortante. Il permet d'évaluer la performance au niveau de l'expédition, comme le temps total pour consolider toutes les commandes pour une expédition. Il peut également être utilisé pour tracer les problèmes qui affectent une expédition entière plutôt qu'une seule commande. Pourquoi est-ce important ? : Regroupe plusieurs commandes en une seule unité de transport, permettant l'analyse de l'efficacité de la consolidation et des performances au niveau de l'expédition. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci se trouve généralement dans les modules de gestion des expéditions ou des charges. Exemples SHP-98765CHARGEMENT-A543BOL-1, 2, 3, 456
	Identifiant d'emplacement LocationIdentifier	L'emplacement physique spécifique dans l'entrepôt où une activité s'est produite, comme un bac, un quai de chargement ou une zone de prélèvement.paration.
Descriptionn L'"Identifiant d'Emplacement" spécifie l'endroit exact dans l'entrepôt associé à un événement. Il peut s'agir d'un quai de réception pour les "Marchandises Arrivées", d'un bac de stockage pour les "Marchandises Rangées", d'un poste d'emballage pour les "Marchandises Emballées", ou d'une zone de prélèvement.paration pour les "Préparées pour l'Expédition". Cet attribut ajoute une dimension spatiale à l'analyse de processus. Il peut aider à identifier les points de blocage liés à des zones physiques spécifiques de l'entrepôt. Par exemple, l'analyse pourrait révéler qu'une allée particulière est constamment lente pour le picking, ou qu'une porte de quai spécifique est un point d'étranglement pour la réception. Cette information peut éclairer les décisions concernant l'agencement de l'entrepôt, l'allocation des ressources et la conception des processus. Pourquoi est-ce important ? : Ajoute une dimension physique à l'analyse, aidant à identifier les `points de blocage` liés à des zones d'entrepôt, des allées ou des bacs spécifiques. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ces informationsns sont généralement enregistrées dans les détails au niveau de la tâche. Exemples A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Quantité planifiée PlannedQuantity	La quantité attendue d'articles pour une activité, basée sur le document source comme une commande d'achat ou une commande client.
Descriptionn La "Quantité Planifiée" est le nombre d'unités attendu pour une tâche donnée, tel que spécifié par le document d'origine. Pour une réception entrante, ce serait la quantité sur la commande d'achat. Pour une expédition sortante, ce serait la quantité sur la commande client. Cet attribut sert de référence pour la comparaison avec la Quantité Réelle. Le KPI "Taux d'Écart des Données d'Inventaire" est calculé sur la base des écarts entre les quantités planifiées et réelles. L'analyse de ces écarts est indispensablele pour la chaîne d'approvisionnement et la gestion des stocks afin de résoudre les problèmes avec les fournisseurs, les processus internes ou les erreurs de saisie de données. Pourquoi est-ce important ? : Sert de référence pour mesurer la précision de l'inventaire et identifier les écarts pendant les processus de réception ou de picking. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci se trouve habituellement sur la ligne de commande associée à la tâche d'entrepôt. Exemples 100100500
	SKU du produit ProductSKU	L'unité de gestion des stocks (SKU) ou l'identifiant du produit traité dans la commande d'entrepôt.
Descriptionn Le "SKU du Produit" est le code unique qui identifie un produit ou un article spécifique. Les commandes d'entrepôt contiennent souvent un ou plusieurs produits, et cet attribut permet de segmenter l'analyse par les articles traités. L'analyse du processus par SKU du Produit peut révéler comment différents produits affectent l'efficacité de l'entrepôt. Par exemple, les articles volumineux ou fragiles peuvent avoir des temps de manipulation plus longs, tandis que les produits à forte rotation peuvent suivre un chemin de processus plus optimisé. Cette information est précieuse pour les stratégies de 'slotting' (emplacement optimal), où les produits sont placés dans l'entrepôt pour optimiser les temps de déplacement de picking et de rangement (putaway), et pour comprendre comment les caractéristiques des produits impactent le débit global. Pourquoi est-ce important ? : Permet une analyse basée sur les caractéristiques du produit, ce qui peut impacter les temps de manipulation et les flux de processus, éclairant les stratégies de placement et de stockage. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci se trouve au niveau de la ligne de commande ou des détails de la tâche. Exemples SKU-100-RED-LGPROD-54321HW-CMP-001A
	Statut de la commande d'entrepôt WarehouseOrderStatus	Le statut actuel ou final de la commande d'entrepôt, tel que "Terminée" ou "Annulée".
Descriptionn Cet attribut indique le résultat ou l'état final d'une commande d'entrepôt. Il aide à différencier les commandes qui ont été traitées avec succès de celles qui ont été annulées ou qui sont encore en cours. C'est une dimension clé pour filtrer les cas (cases) afin d'analyser uniquement les processus terminés ou d'enquêter sur les raisons des annulations. L'analyse des cas (cases) en fonction de leur statut final est importante pour comprendre les variations et les résultats des processus. Par exemple, la comparaison des flux de processus des commandes "Terminées" par rapport aux commandes "Annulées" peut révéler à quel stade les annulations se produisent généralement, fournissant des informations sur les problèmes potentiels liés à l'inventaire, aux demandes des clients ou aux erreurs système. Il est également utilisé pour calculer les KPIs de débit comme le "Débit Quotidien de l'Entrepôt". Pourquoi est-ce important ? : Il définit le résultat d'un `cas`, permettant à l'analyse de se concentrer sur les commandes terminées avec succès ou d'enquêter sur les exceptions comme les annulations. Source des données : Il s'agit généralement du champ de statut sur l'enregistrement d'en-tête de la commande d'entrepôt dans Oracle WMS Cloud. Exemples TerminéEn coursAnnuléEn Attente
	Transporteur Carrier	Le transporteur ou le prestataire de transport assigné pour gérer l'expédition sortante.
Descriptionn L'attribut "Transporteur" identifie le partenaire logistique responsable du transport des marchandises de l'entrepôt vers la destination finale. Il peut s'agir d'un transporteur commercial comme FedEx ou UPS, d'une société de fret ou d'une flotte interne. Ces informationsns sont utilisées dans le tableau de bord "Temps de Cycle d'Expédition" pour analyser et comparer les performances des différents transporteurs. En segmentant le temps de "Préparé pour l'Expédition" à "Expédition (Dispatched)" par transporteur, l'entreprise peut identifier les partenaires les plus efficaces, ceux qui causent des retards, et utiliser ces données pour les négociations de contrats et la sélection des transporteurs. Pourquoi est-ce important ? : Permet la comparaison des performances entre différents transporteurs maritimes, aidant à optimiser la logistique sortante et à réduire les retards d'expédition. Source des données : Consultez la documentation d'Oracle WMS Cloud. Ceci est généralement stocké dans les informations d'expédition ou de chargement liées à la `commande d'entrepôt`. Exemples FedExUPSDHLXPO Logistics

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de gestion d'entrepôt

Voici les étapes de processus et les jalons clés à capturer dans votre `journal d'événements` pour une `découverte de processus` précise.

7 Recommandé 9 Facultatif

	Activité	Descriptionn
	Commande d'entrepôt terminée	Ceci représente la clôture finale de la commande d'entrepôt elle-même, qui peut avoir lieu au moment de l'expédition ou légèrement après, une fois toutes les mises à jour du système finalisées. C'est l'événement de fin réussi pour le processus.
Pourquoi est-ce important ? : Cette activité définit la fin du cycle de vie complet du processus d'entrepôt. Elle est indispensablele pour calculer le temps de cycle total et le débit de l'ensemble de l'opération d'entrepôt. Source des données : Cet événement est généralement déduit du changement de statut final de l'objet commande d'entrepôt à "Terminée" ou "Fermée". L'horodatage de cette dernière mise à jour de statut est utilisé. Capture Déduit du changement de statut de la `commande d'entrepôt` vers son état de succès terminal. Type d'événement inferred
	Expédition expédiée	Cette activité marque la dernière étape où le camion chargé est expédié et quitte l'entrepôt. Cette transaction clôture financièrement et physiquement la commande sortante dans le WMS.
Pourquoi est-ce important ? : C'est le dernier jalon sortant et un point de données KPI clé pour la conformité des expéditions à temps. Il signifie le transfert des marchandises au transporteur et la fin de la responsabilité de l'entrepôt. Source des données : Il s'agit d'une transaction explicite clé dans Oracle WMS Cloud, souvent appelée "Confirmation d'Expédition" ou "Chargement Expédié". Elle est enregistrée par rapport à l'enregistrement de Chargement Sortant ou d'Expédition avec un horodatage précis. Capture Capturé à partir de l'`horodatage` de la transaction « Confirmation d'expédition » ou « Expédition de la charge ». Type d'événement explicit
	Livraison entrante créée	Cette activité marque la création d'une notification d'expédition avancée (ASN) ou d'un enregistrement de livraison entrante dans Oracle WMS Cloud. Elle signifie le début du processus entrant, représentant la notification formelle que des marchandises sont attendues à l'entrepôt.
Pourquoi est-ce important ? : C'est l'événement de démarrage principal pour le processus d'entrepôt entrant. L'analyse du temps entre ce point et la réception réelle des marchandises aide à mesurer la fiabilité des fournisseurs et la précision de la planification. Source des données : Cet événement est généralement capturé à partir de l'historique des transactions des objets Expédition Entrante ou ASN. Il correspond au horodatage de création du document. Capture Capturé à partir de l'`événement` de création de l'enregistrement d'expédition entrante ou d'ASN. Type d'événement explicit
	Marchandises emballées	Représente l'achèvement du processus d'emballage pour un conteneur d'expédition ou une commande complète. L'opérateur confirme que tous les articles sont emballés, et que le conteneur est scellé et étiqueté pour l'expédition.
Pourquoi est-ce important ? : Ce jalon marque la fin des activités à valeur ajoutée à l'intérieur de l'entrepôt pour une commande. Le temps entre le picking et l'achèvement de l'emballage est un indicateur clé de la vitesse d'exécution interne. Source des données : Il s'agit généralement d'une transaction explicite, telle que "Fermer Conteneur" ou "Terminer Emballage". L'horodatage de complétion est enregistré dans l'historique des transactions d'emballage ou de commande sortante. Capture Capturé à partir de l'`horodatage` de l'achèvement de la transaction d'emballage finale pour la commande. Type d'événement explicit
	Marchandises prélevées	Cette activité indique qu'un opérateur a physiquement prélevé les articles de leurs emplacements de stockage et confirmé le picking dans le système. Les marchandises sont maintenant prêtes à être déplacées vers la zone d'emballage ou de prélèvement.paration.
Pourquoi est-ce important ? : C'est un jalon majeur dans le processus d'exécution des commandes. L'analyse des temps de picking aide à identifier les points de blocage causés par l'agencement de l'entrepôt, les stratégies de picking ou la performance des opérateurs. Source des données : Ceci est capturé à partir du horodatage de complétion de la tâche de picking dans l'historique des tâches ou les journaux de transactions. Le scan de confirmation par l'opérateur finalise la transaction. Capture Basé sur l'`horodatage` de l'achèvement de la transaction de tâche de prélèvement.lèvement. Type d'événement explicit
	Marchandises rangées	Cette activité signifie l'achèvement réussi du processus de rangement (putaway). Un opérateur a physiquement déplacé les marchandises vers le bac de stockage et confirmé l'action dans le système, rendant l'inventaire disponible pour utilisation.
Pourquoi est-ce important ? : C'est un jalon clé qui marque la fin du processus entrant. Il est indispensable pour calculer le KPI total "Temps de Réception des Marchandises au Stockage" et analyser l'efficacité du rangement (putaway). Source des données : Ceci est capturé lorsqu'un opérateur confirme la tâche de rangement (putaway), créant un enregistrement de transaction avec un horodatage de complétion. Il se trouve généralement dans l'historique des tâches ou les journaux de transactions d'inventaire. Capture Basé sur l'`horodatage` de l'achèvement de la transaction de tâche de rangement. Type d'événement explicit
	Marchandises reçues	Cette activité indique que les marchandises ont été déchargées, scannées et formellement acceptées dans la responsabilité de l'entrepôt. C'est un événement transactionnel où les quantités sont confirmées par rapport au document de livraison entrant.
Pourquoi est-ce important ? : C'est un jalon critique qui marque la réception officielle de l'inventaire. Le temps nécessaire pour compléter cette activité a un impact direct sur la rapidité avec laquelle le stock devient disponible pour le rangement (putaway) et l'exécution. Source des données : Ceci est capturé à partir des journaux de transactions de réception dans Oracle WMS Cloud. Chaque scan ou confirmation de réception d'un article génère un enregistrement transactionnel avec un horodatage. Capture Basé sur l'`horodatage` de l'achèvement de la transaction « Recevoir ASN » ou de transactions de réception similaires. Type d'événement explicit
	Chargement démarré	Cet événement représente le début du processus de chargement physique, où les marchandises emballées sont déplacées de la zone de prélèvement.paration vers le camion du transporteur. Il est souvent initié par une transaction "Début Chargement".
Pourquoi est-ce important ? : Cette activité offre une visibilité sur l'efficacité du processus de chargement lui-même. Elle aide à distinguer le temps d'attente de la préparation du temps actif passé à charger un camion. Source des données : Il s'agit généralement d'une transaction explicite liée à un enregistrement de Chargement Sortant dans Oracle WMS Cloud. L'utilisateur effectue une action "Début Chargement" qui est horodatée (horodatageed). Capture Capturé à partir de la transaction « Démarrer le chargement » associée à une charge de transporteur sortante spécifique. Type d'événement explicit
	Commande d'entrepôt annulée	Représente l'annulation d'une commande d'entrepôt avant sa complétion. Il s'agit d'un état final alternatif et infructueux du processus.
Pourquoi est-ce important ? : Le suivi des annulations est important pour comprendre les changements de demande, les erreurs de saisie de données ou d'autres problèmes entraînant l'abandon des commandes. Il aide à identifier les sources de gaspillage de processus. Source des données : Cet événement est déduit du changement de statut de la commande d'entrepôt à "Annulée" ou à un état terminal similaire. L'horodatage de cette mise à jour de statut est utilisé. Capture Déduit du changement de statut de la `commande d'entrepôt` vers un état « Annulé ». Type d'événement inferred
	Emballage commencé	Cette activité signifie que les marchandises prélevées sont arrivées à un poste d'emballage et qu'un opérateur a commencé le processus d'emballage. Il s'agit souvent d'un scan explicite qui associe les articles à un conteneur d'emballage.
Pourquoi est-ce important ? : Le suivi de cette activité aide à isoler le sous-processus d'emballage du picking et de la préparation. Il permet une analyse détaillée de l'efficacité et du débit du poste d'emballage. Source des données : Il peut s'agir d'une transaction explicite, ou cela peut être déduit de la création d'un conteneur d'emballage (LPN) et du premier article scanné dans celui-ci. On le trouve dans les journaux de transactions d'emballage ou d'expédition. Capture Capturé à partir de la transaction « Démarrer l'emballage » ou de l'`horodatage` du premier article emballé dans un conteneur. Type d'événement explicit
	Inspection qualité effectuée	Représente l'achèvement d'un contrôle qualité sur les marchandises reçues. Il peut s'agir d'une étape standard pour certains matériaux ou fournisseurs, ou il peut être déclenché de manière ad hoc.
Pourquoi est-ce important ? : Le suivi de la durée et de la fréquence des inspections qualité est indispensable pour identifier les retards dans le processus entrant. Il aide à mesurer le temps pendant lequel les marchandises sont détenues en statut d'assurance qualité avant d'être disponibles. Source des données : Cet événement est probablement déduit des changements de statut sur l'enregistrement d'inventaire, passant d'un statut "Retenu par QA" à un statut "Disponible" ou "À ranger (Putaway)". Il peut également y avoir des journaux de transactions explicites d'un module qualité. Capture Déduit des changements de statut d'inventaire ou de l'achèvement d'une transaction QA liée aux marchandises reçues. Type d'événement inferred
	Inventaire ajusté	Représente un ajustement manuel ou systématique de la quantité d'un article à un emplacement spécifique. Cela peut se produire en raison d'un inventaire tournant, de dommages ou de la correction d'écarts de réception.
Pourquoi est-ce important ? : Cette activité est indispensablele pour identifier les défaillances de processus qui conduisent à des inexactitudes d'inventaire. L'analyse de la fréquence et de l'ampleur des ajustements aide à cerner les problèmes de réception, de picking ou de stockage. Source des données : Ceci est capturé à partir des journaux de transactions d'ajustement d'inventaire spécifiques au sein d'Oracle WMS Cloud. Ces journaux détaillent l'article, l'emplacement, le changement de quantité, le code de raison et l'horodatage. Capture Capturé directement à partir des enregistrements de transactions d'ajustement d'inventaire. Type d'événement explicit
	Marchandises arrivées	Représente l'arrivée physique du camion ou du transporteur au quai de l'entrepôt et le processus officiel d'enregistrement. Ceci est souvent enregistré avant le début du déchargement et de la réception détaillée des articles individuels.
Pourquoi est-ce important ? : Ce jalon aide à différencier le temps de transit du transporteur du temps de traitement interne de l'entrepôt. Il est impératif pour analyser l'utilisation des portes de quai et les points de blocage potentiels dans la zone de réception. Source des données : Ceci est souvent capturé comme une mise à jour de statut sur l'enregistrement d'Expédition Entrante ou d'ASN, déclenchée par un agent de quai scannant les documents de livraison ou mettant à jour manuellement le système. Capture Comptabilisé comme un `événement` de changement de statut, par exemple « Arrivé à l'enregistrement », sur l'expédition entrante. Type d'événement explicit
	Préparé pour l'expédition	Cette activité indique que les conteneurs emballés ont été déplacés du poste d'emballage vers une zone de prélèvement.paration d'expédition désignée. La commande est maintenant complète et en attente de chargement sur un transporteur.
Pourquoi est-ce important ? : Ceci marque la transition du traitement à l'étape finale d'expédition. Le temps que les marchandises passent en préparation peut mettre en évidence des retards d'arrivée du transporteur ou de planification du quai. Source des données : Ceci est généralement capturé via une transaction de mouvement d'emplacement, où l'emplacement du conteneur emballé est mis à jour vers une voie de prélèvement.paration. L'horodatage de cette transaction de mouvement marque l'événement. Capture Capturé à partir de la transaction de mouvement d'inventaire qui déplace le LPN emballé vers un emplacement de mise en scène. Type d'événement explicit
	Tâche de mise en stock créée	Cet événement marque la génération par le système d'une tâche pour un opérateur d'entrepôt afin de déplacer les marchandises reçues du quai de réception vers un emplacement de stockage désigné. C'est le point de départ du sous-processus de rangement (putaway).
Pourquoi est-ce important ? : Cette activité initie le cycle de rangement (putaway). L'analyse du temps entre la création de la tâche et l'achèvement réel du rangement (putaway) aide à évaluer l'efficacité du système et le temps de réponse de l'opérateur. Source des données : Il s'agit généralement d'un événement explicite enregistré dans les tables de tâches d'entrepôt ou de transactions. L'horodatage de création de l'enregistrement de la tâche de rangement (putaway) sert d'heure d'événement. Capture Capturé à partir de l'`horodatage` de création de la tâche de rangement générée par le système. Type d'événement explicit
	Tâche de prélèvement.lèvement créée	Cet événement se produit lorsque le système génère une tâche de picking pour un opérateur afin de prélèvement.lever des articles du stock pour exécuter une commande sortante. Il marque le début du cycle d'exécution des commandes dans l'entrepôt.
Pourquoi est-ce important ? : C'est le déclencheur du processus de picking sortant. Le temps entre cet événement et la complétion du picking est une mesure clé de l'efficacité de l'exécution des commandes et de la réactivité des ressources. Source des données : Cet événement est enregistré dans les tables de gestion des tâches d'entrepôt. L'horodatage de création de l'enregistrement de la tâche de picking est utilisé comme heure d'activité. Capture Capturé à partir de l'`horodatage` de création de la tâche de prélèvement.lèvement générée par le système. Type d'événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment obtenir vos `données` d'Oracle WMS Cloud

Étapes

Naviguez vers Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI). Connectez-vous à votre environnement Oracle Cloud Applications et utilisez le menu de navigation pour aller dans Outils, puis sélectionnez Rapports et Analyses.
Cliquez sur le bouton « Créer » dans la barre d'outils et sélectionnez « Analyse ». Cela ouvrira l'éditeur d'analyse, où vous sélectionnerez une source de données.
Dans la boîte de dialogue « Sélectionner un domaine d'objet », choisissez le domaine d'objet « Opérations d'entrepôt – Temps réel ». Ce domaine d'objet contient les objets de données nécessaires pour les transactions entrantes, d'inventaire et sortantes.
Après avoir sélectionné le domaine d'objet, vous serez redirigé vers l'onglet Critères. Au lieu de glisser-déposer des colonnes, naviguez vers l'onglet « Avancé » pour saisir directement la requête SQL logique.
Copiez la requête SQL logique complète fournie dans la section Requête de ce document et collez-la dans la zone de texte « SQL émis ». Cette requête est structurée avec des clauses UNION ALL pour combiner les données de différentes tables transactionnelles dans un format de journal d'événements unique.
Modifiez les valeurs de remplacement dans la requête. Plus précisément, mettez à jour les variables @{v_start_date} et @{v_end_date} avec la plage de dates souhaitée pour l'extraction, par exemple, 'AAAA-MM-JJ'.
Basculez vers l'onglet « Résultats » pour exécuter la requête et prévisualiser les données. Cela aide à confirmer que la requête est valide et renvoie les colonnes et les lignes attendues.
Enregistrez l'analyse en cliquant sur l'icône d'enregistrement. Donnez un nom descriptif et enregistrez-la dans un dossier partagé ou personnel.
Pour planifier une exportation récurrente, revenez au catalogue, trouvez votre analyse enregistrée, et cliquez sur « Plus », puis sélectionnez « Planifier ».
Dans la configuration de la planification, définissez la fréquence et l'heure d'exécution du rapport. Dans l'onglet « Sortie », spécifiez le format d'exportation en CSV. C'est le format recommandé pour ProcessMind.
Configurez la méthode de livraison, telle que l'enregistrement sur un serveur de contenu ou l'envoi par e-mail, pour récupérer le fichier CSV généré.
Une fois que la tâche planifiée s'exécute et que vous recevez le fichier CSV, vérifiez que les en-têtes de colonne correspondent aux attributs requis pour votre projet ProcessMind. Aucune autre transformation de données ne devrait être nécessaire.

Configuration

Domaine d'objet : La source de données principale pour cette extraction est le domaine d'objet « Opérations d'entrepôt – Temps réel ». Assurez-vous que votre rôle d'utilisateur dispose des autorisations nécessaires pour accéder à ce domaine d'objet.
Plage de dates : La requête est paramétrée avec des dates de début et de fin. Pour une analyse initiale, il est recommandé d'extraire 3 à 6 mois de données. Pour la production, planifiez des extractions delta quotidiennes ou hebdomadaires.
Filtres clés : La requête fournie filtre les données en fonction de la date de création de la transaction. Vous pouvez ajouter d'autres filtres directement dans la clause WHERE de chaque instruction SELECT pour affiner la portée, par exemple en filtrant sur « Détails de l'entrepôt ». « Code d'entrepôt » pour limiter les données à une installation spécifique.
Performance : L'extraction de grands volumes de données directement à partir de domaines d'objet en temps réel peut avoir un impact sur les performances du système. Planifiez toujours les extractions importantes pendant les heures creuses pour minimiser l'impact sur les utilisateurs opérationnels.
Prérequis : L'utilisateur exécutant l'extraction doit avoir un rôle avec les privilèges BI nécessaires, tels que « Administrateur BI » ou « Auteur BI », pour créer, modifier et planifier des analyses dans l'environnement OTBI.

a Exemple de requête sql

SET VARIABLE PREFERRED_CURRENCY='USD', LOGLEVEL=0, v_start_date = '2023-01-01', v_end_date = '2024-01-01';

SELECT
    CAST("Inbound Shipment Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Inbound Delivery Created' AS "ActivityName",
    "Inbound Shipment Details"."Creation Date" AS "EventStartTime",
    "Inbound Shipment Details"."Creation Date" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Inbound Shipment Header"."Actual Delivery Date" > "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inbound Shipment Details"."Creation Date" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inbound Shipment Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Arrived' AS "ActivityName",
    "Appointment Details"."Check In Time" AS "EventStartTime",
    "Appointment Details"."Check In Time" AS "EventEndTime",
    "Appointment Details"."Checked In By User" AS "UserOperatorId",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Inbound Shipment Header"."Actual Delivery Date" > "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Appointment Details"."Check In Time" IS NOT NULL AND "Appointment Details"."Check In Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Receiving Transaction Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Received' AS "ActivityName",
    "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventEndTime",
    "Receiving Transaction Details"."Received By User" AS "UserOperatorId",
    NULL AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Receiving Transaction Details"."Received Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inventory Quality Inspection Results"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Quality Inspection Performed' AS "ActivityName",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspected By User" AS "UserOperatorId",
    NULL AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspected Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" IS NOT NULL AND "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST(CASE WHEN "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' THEN "Task Details"."Reference Number" ELSE NULL END AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Putaway Task Created' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' AND "Task Details"."Task Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST(CASE WHEN "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' THEN "Task Details"."Reference Number" ELSE NULL END AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Put Away' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Completed By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' AND "Task Details"."Task Status" = 'Completed' AND "Task Details"."Task Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inventory Transaction Details"."Reference Document Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Inventory Adjusted' AS "ActivityName",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventEndTime",
    "Inventory Transaction Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inventory Transaction Details"."Transaction Type" IN ('Cycle Count Adjustment', 'Manual Adjustment') AND "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Task Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Picking Task Created' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Picking' AND "Task Details"."Task Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Task Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Picked' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Completed By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Picking' AND "Task Details"."Task Status" = 'Completed' AND "Task Details"."Task Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Packing Started' AS "ActivityName",
    "Packing Details"."Packing Start Time" AS "EventStartTime",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventEndTime",
    "Packing Details"."Packed By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Packing Details"."Packed Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Packing Details"."Packing Start Time" IS NOT NULL AND "Packing Details"."Packing Start Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Packed' AS "ActivityName",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventStartTime",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventEndTime",
    "Packing Details"."Packed By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Packing Details"."Packed Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Packing Details"."Packing End Time" IS NOT NULL AND "Packing Details"."Packing End Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Staged For Shipment' AS "ActivityName",
    "Outbound Load Details"."Staging Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Load Details"."Staging Time" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Load Details"."Staging Time" IS NOT NULL AND "Outbound Load Details"."Staging Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Loading Started' AS "ActivityName",
    "Outbound Load Details"."Loading Start Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Load Details"."Loading End Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Load Details"."Loaded By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Load Details"."Loading Start Time" IS NOT NULL AND "Outbound Load Details"."Loading Start Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Shipment Dispatched' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Shipped' AND "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Warehouse Order Completed' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Updated By" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Delivered' AND "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Warehouse Order Cancelled' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Updated By" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Cancelled' AND "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

Étapes

Préparer l'environnement Python : Assurez-vous d'avoir Python 3.6 ou plus récent installé. Installez les bibliothèques nécessaires avec pip : pip install requests pandas.
Recueillir les identifiants Oracle WMS Cloud : Obtenez l'URL de base de l'API, le nom d'utilisateur et le mot de passe d'un compte utilisateur API dédié, ainsi que l'ID d'installation pertinent pour l'entrepôt dont vous souhaitez extraire les données.
Configurer le script Python : Ouvrez le script Python fourni. Localisez la section de configuration en haut et remplacez les valeurs de remplacement pour BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME et PASSWORD par vos identifiants réels. Définissez également les START_DATE et END_DATE pour définir la période d'extraction souhaitée.
Comprendre les points d'extrémité de l'API : Le script interroge plusieurs points d'extrémité clés de l'API REST d'Oracle WMS Cloud. La source principale des données d'événements est le point d'extrémité inventory_history, qui est filtré par différents types de transactions (tran_type) pour identifier des activités spécifiques comme la réception, le prélèvement et l'emballage.
Exécuter le script : Exécutez le script depuis votre ligne de commande en utilisant python your_script_name.py. Le script s'authentifiera, puis interrogera séquentiellement les API pour les données liées à chacune des 16 activités requises dans la plage de dates spécifiée.
Gérer la pagination : Le script inclut une fonction d'aide pour gérer automatiquement la pagination de l'API. Il appelle à plusieurs reprises chaque point d'extrémité, en incrémentant le paramètre offset jusqu'à ce que tous les enregistrements pertinents pour la plage de dates aient été récupérés.
Mapper et transformer les données : Pour chaque enregistrement récupéré de l'API, le script mappe les champs JSON aux colonnes standardisées du journal d'événements (WarehouseOrder, (ActivityName), EventStartTime, etc.). Il attribue le bon (ActivityName) en fonction du point d'extrémité source et du type de transaction.
Consolider les données d'événements : Tous les événements extraits sont ajoutés à une seule liste. Une fois toutes les requêtes API terminées, cette liste est convertie en un pandas DataFrame, offrant une vue structurée et tabulaire de l'ensemble du processus.
Horodatage et données système : Le script enrichit les données en ajoutant le SourceSystem (codé en dur comme 'Oracle WMS Cloud') et LastDataUpdate (l'horodatage de l'exécution du script) à chaque enregistrement d'événement.
Exporter le journal d'événements : Le pandas DataFrame final est trié par l'ID de commande d'entrepôt et l'heure de début de l'événement pour assurer un séquençage correct. Il est ensuite enregistré sous forme de fichier CSV nommé oracle_wms_event_log.csv dans le même répertoire que le script. Ce fichier est prêt à être téléchargé sur ProcessMind.

Configuration

Identifiants API : Un utilisateur Oracle WMS Cloud valide avec accès API est requis, incluant le nom d'utilisateur et le mot de passe.
URL de base et ID d'installation : Vous devez fournir l'URL de base spécifique de votre instance Oracle WMS Cloud (ex. : https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com) ainsi que l'facility_id cible.
Plage de dates : Le script nécessite une START_DATE et une END_DATE au format 'AAAA-MM-JJ'. Pour une analyse initiale, une plage de 3 à 6 mois est recommandée afin d'équilibrer volume de données et pertinence des informations. Soyez conscient que des plages de dates très larges peuvent prolonger considérablement l'exécution du script.
Limite de pagination : Le paramètre LIMIT dans le script est défini à 500 enregistrements par requête API. C'est généralement une valeur sûre pour éviter les délais d'attente (timeouts). Vous pouvez l'ajuster en fonction des performances de votre système, mais des valeurs supérieures à 1000 ne sont pas recommandées.
Autorisations API : L'utilisateur API doit disposer au minimum de permissions de lecture pour les entités suivantes : inbound_shipment, inventory_history, task, outbound_load et order. Consultez votre administrateur Oracle WMS pour vous assurer que les rôles appropriés sont attribués.

a Exemple de requête python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import base64
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle WMS Cloud instance details
BASE_URL = class="hl-string">'https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com/wms/api/v11'
FACILITY_ID = class="hl-string">'[Your Facility ID]'
USERNAME = class="hl-string">'[Your API Username]'
PASSWORD = class="hl-string">'[Your API Password]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction
START_DATE = class="hl-string">'YYYY-MM-DD' class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'YYYY-MM-DD'   class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'2023-06-30'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- End Configuration ---

LIMIT = 500
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Oracle WMS Cloud'
LAST_DATA_UPDATE = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Function to perform paginated GET requests
def get_paginated_data(endpoint, params={}):
    all_items = []
    offset = 0
    auth_header = class="hl-string">'Basic ' + base64.b64encode(fclass="hl-string">'{USERNAME}:{PASSWORD}'.encode(class="hl-string">'utf-8')).decode(class="hl-string">'utf-8')
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': auth_header,
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        paginated_params = params.copy()
        paginated_params[class="hl-string">'offset'] = offset
        paginated_params[class="hl-string">'limit'] = LIMIT
        
        try:
            response = requests.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/facility/{FACILITY_ID}/{endpoint}', headers=headers, params=paginated_params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            if not items:
                break
            all_items.extend(items)
            offset += len(items)
            print(fclass="hl-string">'Fetched {len(all_items)} records from {endpoint}...')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(0.5)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'Error fetching data from {endpoint}: {e}')
            break
    return all_items

def main():
    events = []
    date_filter = fclass="hl-string">"create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Inbound Delivery Created (from ASN/Inbound Shipments)
    asn_data = get_paginated_data(class="hl-string">'inbound_shipment', {class="hl-string">'q': date_filter})
    for item in asn_data:
        events.append({
            class="hl-string">'WarehouseOrder': item.get(class="hl-string">'shipment_nbr'),
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Inbound Delivery Created',
            class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'create_ts'),
            class="hl-string">'EventEndTime': None,
            class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
            class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound',
            class="hl-string">'RequestedCompletionDate': item.get(class="hl-string">'required_ship_date'),
            class="hl-string">'ActualQuantity': None,
            class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
            class="hl-string">'SLAState': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2-7, 9-14: Most activities are in Inventory History
    inv_history_filter = fclass="hl-string">"tran_create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and tran_create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    inv_history_data = get_paginated_data(class="hl-string">'inventory_history', {class="hl-string">'q': inv_history_filter})
    
    activity_map = {
        class="hl-string">'ARV': class="hl-string">'Goods Arrived',
        class="hl-string">'REC': class="hl-string">'Goods Received',
        class="hl-string">'QCH': class="hl-string">'Quality Inspection Performed',
        class="hl-string">'MVL': class="hl-string">'Goods Put Away', class=class="hl-string">"hl-comment"># Move to LPN
        class="hl-string">'ADJ': class="hl-string">'Inventory Adjusted',
        class="hl-string">'PCK': class="hl-string">'Goods Picked',
        class="hl-string">'PAK': class="hl-string">'Goods Packed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Often part of a packing transaction
        class="hl-string">'LOD': class="hl-string">'Loading Started', class=class="hl-string">"hl-comment"># Often a move to a shipping door location
        class="hl-string">'SHP': class="hl-string">'Shipment Dispatched'
    }

    for item in inv_history_data:
        tran_type = item.get(class="hl-string">'tran_type')
        if tran_type in activity_map:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Use order_nbr for outbound, shipment_nbr for inbound if available
            order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_map[tran_type],
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound' if item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') else class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8, 5: Task Creation Events
    task_filter = fclass="hl-string">"create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    task_data = get_paginated_data(class="hl-string">'task', {class="hl-string">'q': task_filter})
    for item in task_data:
        task_type = item.get(class="hl-string">'task_type')
        activity_name = None
        if task_type in (class="hl-string">'PUT', class="hl-string">'RPL'):
            activity_name = class="hl-string">'Putaway Task Created'
        elif task_type in (class="hl-string">'PCK', class="hl-string">'WAV'):
            activity_name = class="hl-string">'Picking Task Created'
        
        if activity_name:
            order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'assigned_user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound' if activity_name == class="hl-string">'Putaway Task Created' else class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'task_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
                class="hl-string">'SLAState': None
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Additional specific events if not in inventory history
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Packing Started, 12. Staged For Shipment - These can be complex and may require logic based on location moves or container status changes. We use placeholders from Inventory History as a starting point.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, class="hl-string">'PAK' from inventory_history implies both started and completed for simplicity.
    for item in inv_history_data:
        if item.get(class="hl-string">'tran_type') == class="hl-string">'PAK':
             order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
             events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Packing Started',
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming start is same as completion
                class="hl-string">'EventEndTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Staging is a move to a staging location type
        if item.get(class="hl-string">'tran_type') == class="hl-string">'MVL' and item.get(class="hl-string">'dest_locn_type') == class="hl-string">'STG':
             order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
             events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Staged For Shipment',
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15, 16. Warehouse Order Completed / Cancelled
    order_filter = fclass="hl-string">"mod_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and mod_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    order_data = get_paginated_data(class="hl-string">'order', {class="hl-string">'q': order_filter})
    for item in order_data:
        status = str(item.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''))
        activity_name = None
        if status == class="hl-string">'90': class=class="hl-string">"hl-comment"># Shipped / Delivered status code
            activity_name = class="hl-string">'Warehouse Order Completed'
        elif status == class="hl-string">'99': class=class="hl-string">"hl-comment"># Cancelled status code
            activity_name = class="hl-string">'Warehouse Order Cancelled'
        
        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': item.get(class="hl-string">'order_nbr'),
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'mod_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': item.get(class="hl-string">'mod_ts'),
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'mod_user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound', class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming order endpoint is for outbound
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': item.get(class="hl-string">'required_ship_date'),
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'shipped_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Final processing
    if not events:
        print(class="hl-string">'No events found for the given criteria.')
        return

    df = pd.DataFrame(events)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add standard columns
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = SOURCE_SYSTEM
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = LAST_DATA_UPDATE

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean up and order columns
    df = df[[class="hl-string">'WarehouseOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventStartTime', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'UserOperatorId', class="hl-string">'WarehouseOrderType', class="hl-string">'RequestedCompletionDate', class="hl-string">'ActualQuantity', class="hl-string">'PriorityLevel', class="hl-string">'SLAState', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']]
    df.sort_values(by=[class="hl-string">'WarehouseOrder', class="hl-string">'EventStartTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'oracle_wms_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
    print(fclass="hl-string">'Successfully created event log: {output_filename}')

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

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