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Votre modèle de données pour la gestion des entrepôts

Oracle WMS Cloud

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

Votre modèle de données pour la gestion des entrepôts

Ce modèle fournit un guide clair pour collecter les données nécessaires à l’analyse de vos processus de gestion d’entrepôt. Il présente les attributs et les activités essentiels à suivre, ainsi que des conseils pratiques pour extraire ces informations de votre système source.

Attributs recommandés à collecter
Activités clés à suivre dans votre processus
Guide d’extraction des données

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Attributs de la gestion d’entrepôt

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre journal d’événements pour analyser complètement la gestion d’entrepôt.

5 Obligatoire 7 Recommandé 9 Facultatif

	Nom	Description
	Commande d’entrepôt WarehouseOrder	Identifiant unique d’une commande d’entrepôt, qui sert de dossier principal pour suivre toutes les activités logistiques associées, du début à la fin.
Description La commande d’entrepôt est l’identifiant central qui regroupe tous les événements et activités associés à une même opération logistique dans l’entrepôt, comme une réception entrante ou une expédition sortante. Elle sert d’identifiant de dossier pour le Process Mining et permet d’analyser de bout en bout le cycle de vie complet du processus d’entrepôt pour cette commande précise. L’analyse des processus par commande d’entrepôt permet de visualiser le parcours complet, de la création à la finalisation ou à l’annulation. Elle aide à identifier les chemins de processus fréquents, les goulots d’étranglement, les écarts et les boucles de retraitement qui affectent l’efficacité des opérations d’entrepôt. Cette vue est essentielle pour comprendre les performances globales et le respect des procédures standard selon les différents types de commandes. Pourquoi c’est important Il s’agit du Case ID essentiel qui relie toutes les activités d’entrepôt associées et permet d’obtenir une vue complète du processus de chaque commande logistique, de bout en bout. Où les obtenir Cet identifiant se trouve généralement au niveau de l’en-tête des tables de commandes d’entrepôt dans Oracle WMS Cloud, notamment dans les modules Orders ou Tasks. Exemples WO-0054321ORD-9876543SHIP-2024-1001
	Heure de début de l’événement EventStartTime	Horodatage indiquant le début d’une activité ou d’un événement précis dans l’entrepôt.
Description L’heure de début de l’événement correspond à la date et à l’heure précises qui marquent le début d’une activité. Il s’agit du principal attribut temporel utilisé dans le Process Mining pour classer les événements par ordre chronologique et calculer les durées ainsi que les temps de cycle. Cet horodatage est essentiel pour représenter fidèlement le déroulement réel du processus. L’analyse fondée sur l’heure de début de l’événement est essentielle au suivi des performances. Elle permet de calculer des indicateurs tels que le délai entre les activités, la durée d’un dossier complet et le respect des accords de niveau de service. Les Dashboards qui visualisent les temps de cycle, comme « Goods Receipt to Putaway Cycle Time », reposent entièrement sur cet attribut pour identifier les retards. Pourquoi c’est important Cet horodatage est essentiel pour classer correctement les événements et calculer tous les indicateurs de performance fondés sur le temps, notamment les temps de cycle et les goulots d’étranglement. Où les obtenir Il s’agit généralement du champ d’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	Nom d’un événement métier ou d’une tâche précise survenu dans le processus de gestion de l’entrepôt, comme « Goods Picked » ou « Shipment Dispatched ».
Description Le nom de l’activité décrit une étape ou une étape clé du cycle de vie de la commande d’entrepôt. Ces activités forment les nœuds séquentiels de la carte du processus et permettent de visualiser et d’analyser le flux du processus. Chaque activité est horodatée, ce qui fournit la base nécessaire à la mesure des performances et à l’analyse des goulots d’étranglement. Dans le Process Mining, cet attribut est fondamental pour construire le modèle de processus. Il sert à analyser la fréquence des activités, les chemins suivis et les durées entre les différentes étapes. Comprendre la séquence et la fréquence d’activités telles que « Quality Inspection Performed » ou « Picking Task Created » est essentiel pour optimiser l’affectation des ressources et réduire les temps de cycle. Pourquoi c’est important Cet attribut définit les étapes de la cartographie du processus et permet de visualiser, d’analyser et d’optimiser le flux de travail de l’entrepôt. Où les obtenir Ces informations proviennent généralement des journaux d’événements, des tables de statuts des tâches ou des enregistrements de transactions d’Oracle WMS Cloud qui consignent les étapes clés du processus. Exemples Marchandises arrivéesTâche de picking crééeMarchandises emballéesExpédition effectuée
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage indiquant la dernière extraction ou actualisation des données de cet événement depuis le système source.
Description La dernière mise à jour des données indique la date et l’heure auxquelles les données ont été extraites d’Oracle WMS Cloud. Ces métadonnées sont essentielles pour évaluer la fraîcheur de l’analyse et garantir que les décisions reposent sur des informations à jour. Pour les Dashboards de Process Mining, cet horodatage informe l’utilisateur sur l’actualité des données affichées. Il permet de déterminer si l’analyse reflète les opérations en temps réel ou un instantané historique, ce qui est important pour le suivi opérationnel. Pourquoi c’est important Indique la fraîcheur des données, afin que les utilisateurs puissent comprendre à quel point l’analyse du processus est actuelle. Où les obtenir Cet horodatage est généré et ajouté lors du processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) des données. Exemples 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Système source SourceSystem	Système à partir duquel les données de gestion de l’entrepôt ont été extraites.
Description Cet attribut identifie l’origine des données, qui est ici Oracle WMS Cloud. Même si cette valeur peut sembler statique, elle est essentielle à la gouvernance des données, à la traçabilité et aux situations dans lesquelles des données provenant de plusieurs systèmes sont regroupées pour une analyse plus large. Dans un contexte de Process Mining, il aide les parties prenantes à faire confiance aux données et à en comprendre le contexte. Si différents entrepôts utilisent des systèmes distincts, ce champ devient essentiel pour segmenter et comparer les performances des processus entre ces sites. Pourquoi c’est important Il fournit le contexte nécessaire sur l’origine et la gouvernance des données, garantit la traçabilité et permet l’analyse de plusieurs systèmes. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de la transformation des données afin d’indiquer l’origine du jeu de données. Exemples Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Date d’achèvement demandée RequestedCompletionDate	Date cible à laquelle l’ordre d’entrepôt doit être terminé ou expédié.
Description La date d’achèvement demandée représente l’accord de niveau de service (SLA) ou l’échéance attendue par le client pour l’ordre. Cette date sert de référence pour mesurer le délai réel d’achèvement de l’ordre et déterminer si celui-ci a été traité à temps, en avance ou en retard. Cet attribut est fondamental pour les Dashboards de suivi des performances, tels que « Warehouse Order SLA Adherence », ainsi que pour le calcul de KPI comme « On-Time Shipment Compliance ». En comparant l’horodatage réel de l’expédition à cette date demandée, les entreprises peuvent mesurer leur niveau de service, identifier les causes profondes des retards et prioriser les ordres susceptibles de dépasser leur échéance. Pourquoi c’est important Il s’agit de l’attribut principal pour mesurer la ponctualité et le respect des SLA, deux éléments qui ont une incidence directe sur la satisfaction client. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information fait généralement partie des données d’en-tête de l’ordre et provient souvent 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	Statut calculé indiquant si l’ordre d’entrepôt a été terminé à temps, en retard ou s’il risque de l’être, selon la date d’achèvement demandée.
Description L’état du SLA est un attribut dérivé qui fournit une classification immédiate de la performance d’un ordre par rapport à son échéance. Il est calculé en comparant l’horodatage de l’activité d’achèvement, par exemple « Shipment Dispatched », à « RequestedCompletionDate ». L’état peut être classé comme « On Time », « Late » ou éventuellement « At Risk » pour les ordres ouverts dont l’échéance approche. Cet attribut est conçu pour le Dashboard « Warehouse Order SLA Adherence ». Il transforme des comparaisons de dates complexes en un statut facile à comprendre, permettant d’évaluer rapidement les performances. Les analystes peuvent l’utiliser pour filtrer tous les ordres en retard et analyser les causes profondes du non-respect de leur accord de niveau de service. Pourquoi c’est important Fournit une indication simple et immédiate du respect des SLA, ce qui facilite le suivi et l’analyse des performances en matière de ponctualité. Où les obtenir Il est calculé en comparant l’horodatage de la dernière activité à RequestedCompletionDate. Exemples À l'heureEn retardÀ risque
	Heure de fin de l’événement EventEndTime	Horodatage indiquant la fin d’une activité ou d’un événement précis dans l’entrepôt.
Description L’heure de fin de l’événement indique la date et l’heure précises auxquelles une activité s’est terminée. Lorsqu’elle est disponible, elle permet de mesurer plus précisément la durée d’une activité que l’estimation fondée sur l’heure de début de l’activité suivante. Elle est particulièrement utile pour les tâches dont le temps de traitement est mesurable, comme « Packing » ou « Quality Inspection ». La présence d’une heure de début et d’une heure de fin permet de calculer précisément les temps de traitement des activités. Elle aide à distinguer le temps consacré activement à une tâche du temps d’attente avant le début de l’étape suivante. Cette distinction est essentielle pour analyser l’utilisation des ressources et l’efficacité des opérations. Pourquoi c’est important Permet de calculer précisément la durée de chaque activité et de distinguer le temps de traitement actif du temps d’attente improductif. Où les obtenir Il s’agit généralement du champ d’horodatage de fin ou de réalisation dans un enregistrement de tâche ou d’événement d’Oracle WMS Cloud. Exemples 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T11:00:45Z2023-10-27T11:20:00Z
	ID utilisateur/opérateur UserOperatorId	Identifiant de l’utilisateur, de l’opérateur ou du salarié qui a réalisé l’activité dans l’entrepôt.
Description Cet attribut identifie la personne responsable de l’exécution d’une tâche précise, comme le picking, l’emballage ou la mise en stock des marchandises. Il constitue une dimension importante pour analyser les performances 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 permet d’identifier les salariés les plus performants, ceux qui pourraient avoir besoin d’une formation complémentaire et les déséquilibres de charge au sein de l’équipe. Elle est essentielle au Dashboard « Resource Utilization by Activity » pour comprendre la contribution des différents utilisateurs à l’efficacité globale du processus et déterminer si certains goulots d’étranglement sont liés aux actions d’utilisateurs précis. Pourquoi c’est important Cet attribut est essentiel pour analyser les performances des équipes, identifier les besoins de formation et garantir une répartition équitable de la charge de travail. Où les obtenir Il se trouve généralement dans les tables de transactions ou de tâches, souvent associé à l’utilisateur connecté au système ou à l’appareil portable au moment de l’exécution de l’action. Exemples JSMITHBJOHNSONUSER123
	Niveau de priorité PriorityLevel	Classification du degré d’urgence de l’ordre d’entrepôt, par exemple « High », « Normal » ou « Low ».
Description Le niveau de priorité est un attribut défini par l’entreprise qui indique le degré d’urgence d’un ordre d’entrepôt. Les ordres hautement prioritaires, tels que les expéditions express ou les réapprovisionnements destinés à remédier à des ruptures critiques, doivent souvent suivre un parcours plus rapide et recevoir une attention immédiate de la part des Ressources. Cet attribut est essentiel au Dashboard « Priority Order Fulfillment Performance ». En filtrant et en comparant les processus selon le niveau de priorité, les responsables peuvent vérifier que les ordres prioritaires sont effectivement accélérés et respectent leurs SLA plus stricts. Il contribue à garantir une affectation efficace des Ressources pour répondre aux besoins les plus importants de l’entreprise. Pourquoi c’est important Permet de déterminer si les ordres urgents sont traités plus rapidement que les ordres standard, afin de respecter les SLA essentiels. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information figure généralement dans les données d’en-tête de l’ordre. Exemples ÉlevéeNormaleFaible
	Quantité réelle ActualQuantity	Quantité réelle d’articles comptés ou traités pendant une activité, telle qu’une réception de marchandises ou une opération de prélèvement.
Description La quantité réelle correspond au nombre physique d’unités traitées pendant une tâche d’entrepôt. Elle est souvent enregistrée lors des activités de réception, de mise en stock, de prélèvement ou d’inventaire tournant. Elle représente la réalité des mouvements de stock. Cet attribut est essentiel au Dashboard « Inventory Quantity Discrepancy ». En comparant la quantité réelle à la quantité planifiée du document source, comme une commande d’achat ou un ordre d’expédition, les écarts peuvent être identifiés immédiatement. L’analyse de ces différences aide à déterminer les sources d’inexactitude des stocks, telles que les erreurs des fournisseurs, les erreurs de réception ou les erreurs de prélèvement, ce qui est indispensable pour maintenir des niveaux de stock fiables. Pourquoi c’est important Il est essentiel pour identifier les écarts de stock en le comparant à la quantité planifiée, ce qui contribue à améliorer l’exactitude des stocks. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Il s’agit généralement d’un champ des tables de détails des transactions ou des lignes de tâches. Exemples 10098500
	Type d’ordre d’entrepôt WarehouseOrderType	Catégorise l’ordre d’entrepôt, par exemple comme une réception entrante, une expédition sortante ou un transfert interne.
Description Le type de commande d’entrepôt fournit un contexte essentiel sur l’objet de la commande. Les types courants comprennent les expéditions clients, les réceptions de commandes d’achat, les transferts de stock entre sites ou les retours. Cette catégorisation est fondamentale pour segmenter l’analyse des processus et comparer les performances entre différents flux de travail. Dans le Process Mining, le filtrage par type de commande permet de créer des cartographies distinctes pour les flux entrants et sortants, qui comportent souvent des étapes et des objectifs de performance très différents. Par exemple, les KPI d’une expédition sortante portent principalement sur la rapidité et la livraison au client, tandis que ceux d’une réception entrante concernent la disponibilité et la précision des stocks. Cet attribut est essentiel au Dashboard « Picking & Packing Throughput », qui permet de comparer différents processus de traitement des commandes. Pourquoi c’est important Il permet de segmenter l’analyse en processus distincts, comme les flux entrants, sortants ou internes, qui ont des objectifs et des flux de travail différents. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information figure généralement dans les données d’en-tête de l’ordre d’entrepôt. Exemples Expédition sortanteRéception entranteTransfert interneRetour client
	Code motif ReasonCode	Code ou description expliquant la raison d’un événement précis, tel qu’un ajustement de stock, un retour ou un écart.
Description Un code motif fournit le contexte des événements non standard ou des exceptions au sein du processus. Par exemple, lorsqu’une activité « Inventory Adjusted » se produit, le code motif peut préciser « Damaged Goods », « Cycle Count Adjustment » ou « Expired Stock ». Il est essentiel à l’analyse des causes profondes des écarts de processus. Dans le Process Mining, les codes motif sont particulièrement utiles pour comprendre pourquoi les exceptions surviennent. L’analyse de la fréquence et de l’incidence des différents codes motif peut aider à identifier les problèmes systémiques. Une fréquence élevée d’ajustements « Damaged Goods » peut, par exemple, conduire à revoir les procédures de manutention, tandis que des codes « Picking Error » fréquents indiqueraient la nécessité d’améliorer la formation ou les contrôles système destinés aux préparateurs. Pourquoi c’est important Fournit un contexte essentiel sur les exceptions et les écarts, afin de permettre l’analyse des causes profondes de problèmes tels que les ajustements de stock ou les retards. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Ces codes sont généralement saisis lors des transactions de traitement des exceptions. Exemples DMG - Endommagé pendant le transportQTY_MISMATCH - Quantité insuffisante du fournisseurARTICLE_INCORRECT_PRÉLEVÉ
	Équipement utilisé EquipmentUsed	Identifiant de l’équipement, tel qu’un chariot élévateur ou un scanner portable, utilisé pour réaliser une activité d’entrepôt.
Description Cet attribut précise l’actif physique ou l’équipement utilisé pendant une tâche d’entrepôt. Le suivi de l’utilisation des équipements apporte un éclairage supplémentaire à l’analyse des Ressources, en complément de l’évaluation des performances des opérateurs. Il peut aider à comprendre les taux d’utilisation des équipements, à identifier les besoins de maintenance et à optimiser l’affectation des machines. Pour le Dashboard « Resource Utilization by Activity », l’analyse des données par équipement utilisé est essentielle. Elle peut révéler si certains types d’équipements constituent des goulots d’étranglement ou s’il est possible d’améliorer l’affectation des tâches en fonction de la disponibilité et de l’efficacité des équipements. Elle peut, par exemple, montrer qu’un modèle précis de chariot élévateur est systématiquement plus lent pour les tâches de mise en stock, ce qui justifie une analyse approfondie. Pourquoi c’est important Permet d’analyser l’utilisation et l’efficacité des équipements, afin d’identifier les goulots d’étranglement liés aux actifs et d’optimiser l’affectation des Ressources. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information peut être enregistrée dans les données d’exécution des tâches, notamment lorsque les opérateurs se connectent à un équipement précis. Exemples FORKLIFT-05SCANNER-A12CART-27
	ID d’expédition ShipmentId	Identifiant unique de l’expédition regroupant un ou plusieurs ordres d’entrepôt transportés ensemble.
Description L’ID d’expédition est un identifiant de niveau supérieur qui peut regrouper plusieurs ordres d’entrepôt au sein d’une même unité logistique destinée au transport. Par exemple, plusieurs petits ordres à destination du même lieu peuvent être regroupés dans une seule expédition transportée par le même camion. Même si l’ordre d’entrepôt constitue le CaseId de cette analyse, l’ID d’expédition apporte une dimension supplémentaire pour analyser la logistique sortante. Il permet d’évaluer les performances au niveau de l’expédition, notamment le temps total nécessaire pour regrouper tous les ordres d’une expédition. Il peut également servir à suivre les problèmes qui touchent une expédition entière plutôt qu’un seul ordre. Pourquoi c’est important Regroupe plusieurs ordres au sein d’une même unité de transport, ce qui permet d’analyser l’efficacité de la consolidation et les performances au niveau de l’expédition. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information se trouve généralement dans les modules de gestion des expéditions ou des chargements. Exemples SHP-98765LOAD-A543BOL-123456
	Identifiant de l’emplacement LocationIdentifier	Emplacement physique précis au sein de l’entrepôt où une activité a eu lieu, tel qu’un emplacement de stockage, une porte de quai ou une zone de préparation.
Description L’identifiant de l’emplacement précise le lieu exact de l’entrepôt associé à un événement. Il peut s’agir d’un quai de réception pour « Goods Arrived », d’un emplacement de stockage pour « Goods Put Away », d’un poste d’emballage pour « Goods Packed » ou d’une voie de préparation pour « Staged For Shipment ». Cet attribut ajoute une dimension spatiale à l’analyse des processus. Il peut aider à identifier les goulots d’étranglement liés à certaines zones physiques de l’entrepôt. L’analyse peut, par exemple, révéler qu’une allée particulière est systématiquement lente pour le prélèvement ou qu’une porte de quai précise constitue un point de congestion pour la réception. Ces résultats peuvent orienter les décisions relatives à l’agencement de l’entrepôt, à l’affectation des Ressources et à la conception des processus. Pourquoi c’est important Ajoute une dimension physique à l’analyse et aide à identifier les goulots d’étranglement liés à certaines zones, allées ou emplacements de stockage de l’entrepôt. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Ces informations sont généralement enregistrées dans les détails au niveau des tâches. Exemples A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Indicateur de reprise IsRework	Indicateur booléen signalant qu’une activité répète une étape précédente dans le même cas, ce qui indique une reprise ou une boucle de processus.
Description L’indicateur de reprise est un indicateur calculé qui identifie les situations où un processus s’écarte d’un flux linéaire et répète une activité. Par exemple, si une activité « Goods Picked » est suivie d’une autre activité « Goods Picked » pour le même ordre, la seconde occurrence est signalée comme une reprise. Cela indique souvent un problème, tel qu’une erreur de prélèvement ayant nécessité une correction. Cet attribut est essentiel au Dashboard « Process Deviation & Rework Analysis » et au KPI « Warehouse Rework Rate ». En signalant ces événements, l’analyse peut quantifier la fréquence et l’incidence des reprises. L’identification des activités les plus sujettes aux reprises aide à repérer les faiblesses des processus, les problèmes de qualité ou les lacunes de formation qui entraînent une baisse d’efficacité et une hausse des coûts opérationnels. Pourquoi c’est important Cet indicateur identifie directement les inefficacités et les boucles des processus, afin de quantifier le coût et la fréquence des reprises. Où les obtenir Il est calculé dans l’outil de Process Mining en détectant les séquences d’activités répétées pour un même CaseId. Exemples truefalse
	Quantité planifiée PlannedQuantity	Quantité attendue d’articles pour une activité, définie à partir du document source, tel qu’une commande d’achat ou une commande client.
Description La quantité planifiée correspond au nombre attendu d’unités pour une tâche donnée, tel qu’il est indiqué dans le document d’origine. Pour une réception entrante, il s’agit de la quantité figurant sur la commande d’achat. Pour une expédition sortante, il s’agit de la quantité indiquée sur la commande client. Cet attribut sert de référence pour la comparaison avec la quantité réelle. Le KPI « Inventory Data Discrepancy Rate » est calculé à partir des écarts entre les quantités planifiées et réelles. L’analyse de ces écarts est essentielle à la gestion de la chaîne logistique et des stocks, afin de traiter les problèmes liés aux fournisseurs, aux processus internes ou aux erreurs de saisie. Pourquoi c’est important Sert de référence pour mesurer l’exactitude des stocks et identifier les écarts lors des processus de réception ou de prélèvement. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information se trouve généralement sur la ligne de commande associée à la tâche d’entrepôt. Exemples 100100500
	SKU produit ProductSKU	Stock Keeping Unit (SKU) ou identifiant du produit traité dans l’ordre d’entrepôt.
Description Le SKU produit est le code unique qui identifie un produit ou un article précis. Les ordres d’entrepôt contiennent souvent un ou plusieurs produits, et cet attribut permet de segmenter l’analyse selon les articles traités. L’analyse du processus par SKU produit peut révéler l’incidence de différents produits sur l’efficacité de l’entrepôt. Les articles volumineux ou fragiles peuvent, par exemple, nécessiter des temps de traitement plus longs, tandis que les produits à forte rotation peuvent suivre un parcours plus optimisé. Ces informations sont utiles pour les stratégies de slotting, qui consistent à positionner les produits dans l’entrepôt afin d’optimiser les temps de déplacement liés au prélèvement et à la mise en stock, ainsi que pour comprendre l’incidence des caractéristiques des produits sur le débit global. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les processus selon les caractéristiques des produits, qui peuvent influer sur les temps de traitement et les flux, et d’éclairer les stratégies de slotting et de stockage. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information 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 l’ordre d’entrepôt WarehouseOrderStatus	Statut actuel ou final de l’ordre d’entrepôt, par exemple « Completed » ou « Cancelled ».
Description Cet attribut indique le résultat ou l’état final d’un ordre d’entrepôt. Il permet de distinguer les ordres traités avec succès de ceux qui ont été annulés ou sont toujours en cours. Il s’agit d’une dimension essentielle pour filtrer les cas afin d’analyser uniquement les processus terminés ou d’étudier les raisons des annulations. L’analyse des cas selon leur statut final est importante pour comprendre les variations et les résultats des processus. Par exemple, la comparaison des flux de processus des ordres « Completed » et « Cancelled » peut révéler à quelle étape les annulations surviennent généralement, et mettre en évidence d’éventuels problèmes liés aux stocks, aux demandes des clients ou aux erreurs système. Cet attribut sert également à calculer des KPI de débit, tels que « Daily Warehouse Throughput ». Pourquoi c’est important Définit le résultat d’un cas, ce qui permet de concentrer l’analyse sur les ordres terminés avec succès ou d’étudier des exceptions telles que les annulations. Où les obtenir Il s’agit généralement du champ de statut de l’enregistrement d’en-tête de l’ordre d’entrepôt dans Oracle WMS Cloud. Exemples TerminéEn coursAnnuléEn attente
	Transporteur Carrier	Transporteur ou prestataire de transport chargé de l’expédition sortante.
Description L’attribut Transporteur identifie le partenaire logistique responsable du transport des marchandises de l’entrepôt jusqu’à leur destination finale. Il peut s’agir d’un transporteur commercial comme FedEx ou UPS, d’une entreprise de fret ou d’une flotte interne. Ces informations sont utilisées dans le Dashboard « Shipment Dispatch Cycle Time » pour analyser et comparer les performances des différents transporteurs. En segmentant le délai entre « Staged For Shipment » et « Shipment Dispatched » par transporteur, l’entreprise peut identifier les partenaires les plus efficaces, ceux qui provoquent des retards, puis utiliser ces données lors des négociations contractuelles et de la sélection des transporteurs. Pourquoi c’est important Permet de comparer les performances des différents transporteurs, afin d’optimiser la logistique sortante et de réduire les retards d’expédition. Où les obtenir Consultez la documentation Oracle WMS Cloud. Cette information est généralement stockée dans les données d’expédition ou de chargement associées à l’ordre d’entrepôt. Exemples FedExUPSDHLXPO Logistics

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de gestion d’entrepôt

Voici les principales étapes et les jalons du processus à enregistrer dans votre journal d’événements pour découvrir précisément le processus.

7 Recommandé 9 Facultatif

	Activité	Description
	Commande d’entrepôt terminée	Cette activité correspond à la clôture finale de la commande d’entrepôt elle-même. Elle peut avoir lieu au moment de l’expédition ou légèrement après, une fois toutes les mises à jour du système finalisées. Il s’agit de l’événement de fin réussi du processus.
Pourquoi c’est important Cette activité définit la fin du cycle de vie complet du processus d’entrepôt. Elle est essentielle pour calculer le temps de cycle total et le débit de l’ensemble des opérations de l’entrepôt. Où les obtenir Cet événement est généralement déduit du changement de statut final de l’objet de commande d’entrepôt, qui passe à « Completed » ou « Closed ». L’horodatage de cette dernière mise à jour de statut est utilisé. Collecte Déduit du changement de statut de la commande d’entrepôt vers son état final réussi. Type d’événement inferred
	Expédition effectuée	Cette activité marque l’étape finale, au cours de laquelle le camion chargé est expédié et quitte l’entrepôt. Cette transaction clôture la commande sortante dans le WMS, sur les plans financier et physique.
Pourquoi c’est important Il s’agit de la dernière étape sortante et d’un point de données important pour le KPI de respect des délais d’expédition. Elle correspond au transfert des marchandises au transporteur et à la fin de la responsabilité de l’entrepôt. Où les obtenir Il s’agit d’une transaction explicite importante dans Oracle WMS Cloud, souvent appelée « Ship Confirm » ou « Dispatch Load ». Elle est enregistrée sur l’enregistrement Outbound Load ou Shipment avec un horodatage précis. Collecte Enregistré à partir de l’horodatage de la transaction « Ship Confirm » ou « Dispatch Load ». Type d’événement explicit
	Marchandises emballées	Cette activité correspond à la fin de l’emballage d’un contenant d’expédition ou d’une commande complète. L’opérateur confirme que tous les articles sont emballés et que le contenant est fermé et étiqueté pour l’expédition.
Pourquoi c’est important Cette étape marque la fin des activités créatrices de valeur réalisées dans l’entrepôt pour une commande. Le délai entre la fin du picking et celle de l’emballage constitue un indicateur important de la rapidité d’exécution interne. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une transaction explicite, telle que « Close Container » ou « Finish Pack ». L’horodatage de fin est enregistré dans l’historique des transactions d’emballage ou de la commande sortante. Collecte Enregistré à partir de l’horodatage de fin de la dernière transaction d’emballage de la commande. Type d’événement explicit
	Marchandises mises en stock	Cette activité indique que le processus de mise en stock est terminé. Un opérateur a déplacé physiquement les marchandises vers l’emplacement de stockage et a confirmé l’opération dans le système, rendant ainsi le stock disponible.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape clé qui marque la fin du processus de réception. Elle est essentielle pour calculer le KPI « Goods Receipt to Storage Time » et analyser l’efficacité de la mise en stock. Où les obtenir Cet événement est enregistré lorsqu’un opérateur confirme la tâche de mise en stock, ce qui crée un enregistrement transactionnel avec un horodatage de fin. Il se trouve généralement dans l’historique des tâches ou les journaux de transactions de stock. Collecte À partir de l’horodatage de fin de la transaction de mise en stock. Type d’événement explicit
	Marchandises prélevées	Cette activité indique qu’un opérateur a prélevé physiquement les articles dans leurs emplacements de stockage et confirmé le picking dans le système. Les marchandises sont alors prêtes à être déplacées vers la zone d’emballage ou de préparation à l’expédition.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape majeure du processus d’exécution des commandes. L’analyse des temps de picking permet d’identifier les goulots d’étranglement liés à l’agencement de l’entrepôt, aux stratégies de picking ou aux performances des opérateurs. Où les obtenir Cet événement est enregistré à partir de l’horodatage de fin de la tâche de picking dans l’historique des tâches ou les journaux de transactions. Le scan de confirmation effectué par l’opérateur finalise la transaction. Collecte À partir de l’horodatage de fin de la transaction de picking. Type d’événement explicit
	Marchandises réceptionnées	Cette activité indique que les marchandises ont été déchargées, scannées et officiellement prises en charge par l’entrepôt. Il s’agit d’un événement transactionnel au cours duquel les quantités sont vérifiées par rapport au document de réception entrante.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape importante qui marque la réception officielle du stock. Le temps nécessaire à sa réalisation influe directement sur la rapidité avec laquelle le stock devient disponible pour la mise en stock et l’exécution des commandes. Où les obtenir Cet événement est enregistré 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 horodaté. Collecte À partir de l’horodatage de fin de la transaction « Receive ASN » ou d’une transaction de réception similaire. Type d’événement explicit
	Réception entrante créée	Cette activité correspond à la création d’une Advanced Shipment Notification (ASN) ou d’un enregistrement de réception entrante dans Oracle WMS Cloud. Elle marque le début du processus de réception et constitue la notification officielle de l’arrivée attendue des marchandises à l’entrepôt.
Pourquoi c’est important Il s’agit du principal événement de début du processus de réception en entrepôt. L’analyse du délai entre ce point et la réception effective des marchandises permet d’évaluer la fiabilité des fournisseurs et la précision de la planification. Où les obtenir Cet événement est généralement enregistré dans l’historique des transactions des objets Inbound Shipment ou ASN. Il correspond à l’horodatage de création du document. Collecte Enregistré à partir de l’événement de création de l’enregistrement Inbound Shipment ou ASN. Type d’événement explicit
	Chargement commencé	Cet événement correspond au début du chargement physique, au cours duquel les marchandises emballées sont déplacées de la zone de préparation vers le camion du transporteur. Il est souvent déclenché par une transaction « Start Load ».
Pourquoi c’est important Cette activité donne de la visibilité sur l’efficacité du processus de chargement lui-même. Elle permet de distinguer le temps d’attente en zone de préparation du temps réellement consacré au chargement du camion. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une transaction explicite associée à un enregistrement Outbound Load dans Oracle WMS Cloud. L’utilisateur effectue une action « Start Load », qui est horodatée. Collecte Enregistré à partir de la transaction « Start Load » associée à un chargement sortant précis du transporteur. Type d’événement explicit
	Commande d’entrepôt annulée	Cette activité correspond à l’annulation d’une commande d’entrepôt avant sa finalisation. Il s’agit d’un état de fin alternatif et non réussi du processus.
Pourquoi c’est important Le suivi des annulations est important pour comprendre les évolutions de la demande, les erreurs de saisie ou d’autres problèmes à l’origine de l’abandon des commandes. Il permet d’identifier les sources de gaspillage dans le processus. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement de statut de la commande d’entrepôt vers « Cancelled » ou un état final similaire. L’horodatage de cette mise à jour de statut est utilisé. Collecte Déduit du changement de statut de la commande d’entrepôt vers l’état « Cancelled ». Type d’événement inferred
	Contrôle qualité effectué	Cette activité correspond à la fin d’un contrôle qualité des marchandises réceptionnées. Il peut s’agir d’une étape standard pour certains matériaux ou fournisseurs, ou d’un contrôle déclenché ponctuellement.
Pourquoi c’est important Le suivi de la durée et de la fréquence des contrôles qualité est essentiel pour identifier les retards dans le processus de réception. Il permet de mesurer le temps pendant lequel les marchandises restent en statut d’assurance qualité avant d’être disponibles. Où les obtenir Cet événement est probablement déduit des changements de statut de l’enregistrement de stock, qui passe de « QA Hold » à « Available » ou « Putaway ». Des journaux de transactions explicites peuvent également provenir d’un module qualité. Collecte Déduit des changements de statut du stock ou de la fin d’une transaction QA associée aux marchandises réceptionnées. Type d’événement inferred
	Emballage commencé	Cette activité indique que les marchandises prélevées sont arrivées à un poste d’emballage et qu’un opérateur a commencé leur emballage. Il s’agit souvent d’un scan explicite qui associe les articles à un contenant d’emballage.
Pourquoi c’est important Le suivi de cette activité permet d’isoler le sous-processus d’emballage du picking et de la préparation à l’expédition. Il permet d’analyser en détail l’efficacité et le débit des postes d’emballage. Où les obtenir Il peut s’agir d’une transaction explicite ou d’un événement déduit de la création d’un contenant d’emballage (LPN) et du scan du premier article qui y est placé. L’information se trouve dans les journaux de transactions d’emballage ou d’expédition. Collecte Enregistré à partir de la transaction « Start Pack » ou de l’horodatage du premier article emballé dans un contenant. Type d’événement explicit
	Marchandises arrivées	Cette activité correspond à l’arrivée physique du camion ou du transporteur au quai de l’entrepôt et à son enregistrement officiel. Elle est souvent enregistrée avant le déchargement et la réception détaillée des articles.
Pourquoi c’est important Cette étape permet de distinguer le temps de transport du transporteur du temps de traitement interne de l’entrepôt. Elle est importante pour analyser l’utilisation des quais et les éventuels goulots d’étranglement dans la zone de réception. Où les obtenir Cet événement est souvent enregistré sous la forme d’une mise à jour du statut de l’enregistrement Inbound Shipment ou ASN, déclenchée par le scan des documents de livraison par un agent du quai ou par une mise à jour manuelle du système. Collecte Enregistré comme un changement de statut, par exemple « Arrived at Check-In », sur l’Inbound Shipment. Type d’événement explicit
	Préparé pour l’expédition	Cette activité indique que les contenants emballés ont été déplacés du poste d’emballage vers une zone de préparation à l’expédition désignée. La commande est désormais terminée et attend son chargement dans un véhicule de transport.
Pourquoi c’est important Cette étape marque le passage du traitement à la phase finale d’expédition. Le temps passé par les marchandises dans la zone de préparation peut révéler des retards liés à l’arrivée du transporteur ou à la planification des quais. Où les obtenir Cet événement est généralement enregistré par une transaction de déplacement, qui met à jour l’emplacement du contenant emballé vers une voie de préparation. L’horodatage de cette transaction marque l’événement. Collecte Enregistré à partir de la transaction de déplacement du stock qui transfère le LPN emballé vers un emplacement de préparation. Type d’événement explicit
	Stock ajusté	Cette activité correspond à un ajustement manuel ou systématique de la quantité d’un article dans un emplacement donné. Elle peut être effectuée à la suite d’un inventaire tournant, d’un dommage ou de la correction d’un écart de réception.
Pourquoi c’est important Cette activité est essentielle pour identifier les défaillances de processus à l’origine d’inexactitudes dans les stocks. L’analyse de la fréquence et de l’ampleur des ajustements permet de repérer les problèmes liés à la réception, au picking ou au stockage. Où les obtenir Cet événement est enregistré à partir des journaux spécifiques de transactions d’ajustement des stocks dans Oracle WMS Cloud. Ces journaux détaillent l’article, l’emplacement, la variation de quantité, le code motif et l’horodatage. Collecte Enregistré directement à partir des enregistrements de transactions d’ajustement des stocks. Type d’événement explicit
	Tâche de mise en stock créée	Cet événement marque la génération, par le système, d’une tâche destinée à un opérateur d’entrepôt pour déplacer les marchandises réceptionnées du quai vers un emplacement de stockage défini. Il constitue le point de départ du sous-processus de mise en stock.
Pourquoi c’est important Cette activité lance le cycle de mise en stock. L’analyse du délai entre la création de la tâche et la fin effective de la mise en stock permet d’évaluer l’efficacité du système et le temps de réaction des opérateurs. Où les obtenir Il s’agit généralement d’un événement explicite enregistré dans les tables des tâches ou des transactions de l’entrepôt. L’horodatage de création de l’enregistrement de la tâche de mise en stock sert d’heure de l’événement. Collecte Enregistré à partir de l’horodatage de création de la tâche de mise en stock générée par le système. Type d’événement explicit
	Tâche de picking créée	Cet événement se produit lorsque le système génère une tâche de picking destinée à un opérateur pour prélever des articles dans le stock afin d’exécuter une commande sortante. Il marque le début du cycle d’exécution de la commande dans l’entrepôt.
Pourquoi c’est important Il s’agit du déclencheur du processus de picking sortant. Le délai entre cet événement et la fin du picking constitue une mesure importante de l’efficacité de l’exécution des commandes et de la réactivité des ressources. Où les obtenir Cet événement est enregistré dans les tables de gestion des tâches de l’entrepôt. L’horodatage de création de l’enregistrement de la tâche de picking est utilisé comme heure de l’activité. Collecte Enregistré à partir de l’horodatage de création de la tâche de picking générée par le système. Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment extraire vos données d’Oracle WMS Cloud

Étapes

Accédez à Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI). Connectez-vous à votre environnement Oracle Cloud Applications, ouvrez le menu de navigation, puis sélectionnez Tools et Reports and Analytics.
Cliquez sur le bouton « Create » dans la barre d’outils, puis sélectionnez « Analysis ». L’éditeur d’analyse s’ouvre et vous permet de choisir une source de données.
Dans la boîte de dialogue « Select Subject Area », choisissez la zone d’analyse « Warehouse Operations - Real Time ». Elle contient les objets de données nécessaires aux transactions entrantes, aux stocks et aux transactions sortantes.
Après avoir sélectionné la zone d’analyse, ouvrez l’onglet Criteria. Au lieu de faire glisser les colonnes, accédez à l’onglet « Advanced » pour saisir directement la requête SQL logique.
Copiez l’intégralité du SQL logique fourni dans la section Query de ce document, puis collez-le dans la zone de texte « SQL Issued ». Cette requête utilise des clauses UNION ALL pour regrouper les données de différentes tables transactionnelles dans un format de journal d’événements unique.
Modifiez les valeurs de remplacement dans la requête. Mettez notamment à jour les variables @{v_start_date} et @{v_end_date} avec la période d’extraction souhaitée, par exemple au format « YYYY-MM-DD ».
Ouvrez l’onglet « Results » pour exécuter la requête et prévisualiser les données. Vous pourrez ainsi vérifier que la requête est valide et qu’elle renvoie les colonnes et les lignes attendues.
Enregistrez l’analyse en cliquant sur l’icône d’enregistrement. Donnez-lui un nom explicite et sauvegardez-la dans un dossier partagé ou personnel.
Pour planifier une exportation récurrente, retournez au catalogue, recherchez l’analyse enregistrée, cliquez sur « More », puis sélectionnez « Schedule ».
Dans la configuration de la planification, définissez la fréquence et l’horaire d’exécution du rapport. Dans l’onglet « Output », indiquez CSV comme format d’exportation. Il s’agit du format recommandé pour ProcessMind.
Configurez le mode de distribution, par exemple l’enregistrement sur un serveur de contenu ou l’envoi par e-mail, afin de récupérer le fichier CSV généré.
Une fois le job planifié exécuté et le fichier CSV reçu, vérifiez que les en-têtes de colonnes correspondent aux attributs requis par votre projet ProcessMind. Aucune transformation supplémentaire ne devrait être nécessaire.

Configuration

Zone d’analyse : La principale source de données de cette extraction est la zone « Warehouse Operations - Real Time ». Vérifiez que votre rôle utilisateur dispose des autorisations nécessaires pour y accéder.
Période : La requête utilise des dates de début et de fin comme paramètres. Pour une première analyse, il est recommandé d’extraire 3 à 6 mois de données. En production, planifiez des extractions différentielles quotidiennes ou hebdomadaires.
Filtres clés : La requête filtre les données selon la date de création de la transaction. Vous pouvez ajouter d’autres filtres directement dans la clause WHERE de chaque instruction SELECT, par exemple en filtrant « Warehouse Details » . « Warehouse Code » pour limiter les données à un établissement précis.
Performances : L’extraction de volumes importants directement depuis des zones d’analyse en temps réel peut affecter les performances du système. Planifiez toujours les extractions volumineuses en dehors des heures de pointe afin de limiter leur impact sur les utilisateurs opérationnels.
Prérequis : L’utilisateur qui exécute l’extraction doit disposer d’un rôle avec les privilèges BI nécessaires, tel que « BI Administrator » ou « BI Author », 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 : Vérifiez que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé. Installez les bibliothèques nécessaires avec pip : pip install requests pandas.
Rassembler 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’identifiant de l’établissement concerné.
Configurer le script Python : Ouvrez le script Python fourni. Dans la section de configuration située en haut du fichier, remplacez les valeurs de remplacement de BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME et PASSWORD par vos identifiants réels. Définissez également START_DATE et END_DATE pour préciser la période d’extraction souhaitée.
Comprendre les points de terminaison de l’API : Le script interroge plusieurs points de terminaison clés des API REST Oracle WMS Cloud. La principale source des événements est le point de terminaison inventory_history, filtré selon différents types de transaction (tran_type) afin d’identifier des activités telles que la réception, le picking et le conditionnement.
Exécuter le script : Lancez le script depuis la ligne de commande avec python your_script_name.py. Le script s’authentifie, puis interroge successivement les API pour récupérer les données correspondant aux 16 activités requises dans la période définie.
Gérer la pagination : Le script inclut une fonction auxiliaire qui gère automatiquement la pagination de l’API. Il appelle chaque point de terminaison à plusieurs reprises en incrémentant le paramètre offset, jusqu’à avoir récupéré tous les enregistrements pertinents de la période.
Associer et transformer les données : Pour chaque enregistrement récupéré depuis l’API, le script associe les champs JSON aux colonnes standardisées du journal d’événements (WarehouseOrder, ActivityName, EventStartTime, etc.). Il attribue la valeur correcte à ActivityName selon le point de terminaison source et le type de transaction.
Regrouper les événements : Tous les événements extraits sont ajoutés à une même liste. Une fois les requêtes API terminées, cette liste est convertie en DataFrame pandas afin de fournir une vue structurée et tabulaire de l’ensemble du processus.
Horodatage et données système : Le script enrichit les données en ajoutant SourceSystem, défini en dur sur « Oracle WMS Cloud », et LastDataUpdate, qui correspond à l’horodatage d’exécution du script, à chaque enregistrement d’événement.
Exporter le journal d’événements : Le DataFrame pandas final est trié par identifiant de commande d’entrepôt et par heure de début de l’événement afin de garantir l’ordre des étapes. Il est ensuite enregistré sous le nom oracle_wms_event_log.csv dans le répertoire depuis lequel le script est exécuté. Ce fichier est prêt à être importé dans ProcessMind.

Configuration

Identifiants API : Un utilisateur Oracle WMS Cloud valide disposant d’un accès API est requis, avec son nom d’utilisateur et son mot de passe.
URL de base et identifiant d’établissement : Vous devez fournir l’URL de base précise de votre instance Oracle WMS Cloud, par exemple https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com, ainsi que le facility_id cible.
Période : Le script requiert START_DATE et END_DATE au format « YYYY-MM-DD ». Pour une première analyse, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin de trouver un équilibre entre le volume de données et la richesse de l’analyse. Notez qu’une période très longue peut entraîner une exécution prolongée du script.
Limite de pagination : Le paramètre LIMIT du script est défini sur 500 enregistrements par requête API. Cette valeur permet généralement d’éviter les délais d’expiration. Vous pouvez l’adapter aux performances de votre système, mais les valeurs supérieures à 1 000 sont déconseillées.
Autorisations API : L’utilisateur API doit disposer au minimum d’autorisations de lecture sur les entités suivantes : inbound_shipment, inventory_history, task, outbound_load et order. Consultez votre administrateur Oracle WMS pour vérifier 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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