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Votre modèle de données de planification de la production

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Attributs de planification de la production (23) Activités de planification de la production (16) Guides d'extraction (2)

Votre modèle de données de planification de la production

Ce template fournit un guide complet pour la collecte des données pertinentes afin d'optimiser votre processus de planification de la production. Il présente les attributs essentiels à collecter, les activités clés à suivre et des conseils pratiques pour extraire ces informations de vos systèmes sources. Utilisez cette ressource pour vous assurer de capturer toutes les données nécessaires à une analyse et une amélioration efficaces des processus.

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

Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

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Attributs de planification de la production

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre event log pour une analyse complète de la planification de production et des insights approfondis sur vos opérations.

3 Obligatoire 8 Recommandé 12 Facultatif

	Nom	Description
	Heure de l'événement EventTime	Le `timestamp` indiquant quand l'activité a eu lieu.
Description Cet attribut enregistre la date et l'heure précises auxquelles un événement ou une activité spécifique a été enregistré dans le système. C'est l'élément temporel principal pour l'analyse de processus.\n\nDes horodatages précis sont essentiels pour calculer les temps de cycle, les durées et les temps d'attente entre les activités. Ils permettent l'analyse de la performance du processus au fil du temps, l'identification des goulots d'étranglement et la mesure de l'adhérence aux plannings. Pourquoi c'est important Cet horodatage est essentiel pour calculer toutes les métriques temporelles, telles que les temps de cycle et les durées, qui sont fondamentales pour l'analyse de la performance. Où obtenir Situé dans les journaux d'événements ou les enregistrements de transactions aux côtés des informations d'activité dans Plex. Recherchez des champs comme « Date de création », « Horodatage » ou « Date d'événement ». Exemples 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	Nom de l'activité ActivityName	Le nom de l'événement ou de l'étape spécifique qui s'est produit au sein du processus de planification de la production.
Description Cet attribut décrit une tâche ou un jalon unique dans le cycle de vie de la planification de la production, tels que 'Production Order Created', 'Material Requirements Planned', ou 'Production Order Completed'.\n\nCes activités constituent l'épine dorsale de la carte des processus, permettant aux analystes de visualiser le flux de processus, d'identifier les goulots d'étranglement entre les étapes et d'analyser la fréquence et la séquence des événements. Chaque activité correspond à un événement enregistré dans le système source. Pourquoi c'est important Il définit les étapes de la carte de processus, qui est la base de toute analyse de Process Mining, y compris l'identification des goulots d'étranglement et l'analyse des variantes. Où obtenir Dérivé des journaux d'événements, des codes de transaction ou des enregistrements de changement de statut au sein de divers modules Plex liés à la planification et à l'exécution de la production. Exemples Ordre de production crééPlan de production approuvéOrdre de production libéréOpération terminée
	Ordre de production ProductionOrder	L'identifiant unique d'un ordre de production, qui sert d'identifiant de cas principal pour le processus de planification de la production.
Description Le numéro d'Ordre de Production identifie de manière unique une demande de production d'une quantité spécifique d'une pièce ou d'un produit. Il agit comme l'ID de cas central qui relie tous les événements de planification, d'ordonnancement, d'exécution et d'achèvement connexes.\n\nEn Process Mining, l'analyse des événements regroupés par Ordre de Production permet une vue complète de bout en bout du cycle de vie de la production. Cela aide à calculer les temps de cycle globaux, à identifier les chemins de processus communs et à comprendre les variations entre différentes exécutions de production. Pourquoi c'est important C'est l'identifiant de cas essentiel qui relie toutes les étapes du processus, permettant une analyse holistique de chaque exécution de production du début à la fin. Où obtenir Cet identifiant se trouve généralement dans les modules centraux de production ou d'exécution de la fabrication au sein de Plex. Consultez la documentation pour les tables liées aux Ordres de Fabrication ou Ordres de Production. Exemples WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	Date de fin prévue PlannedEndDate	La date d'achèvement planifiée pour l'ordre de production.
Description Cet attribut contient la date à laquelle l'ordre de production est prévu d'être entièrement complété. Cette date est un résultat clé du processus de planification et sert de référence pour la mesure de la performance.\n\nLa Planned End Date est critique pour le dashboard et le KPI 'Production Schedule Adherence'. En comparant cette date planifiée avec l'horodatage d'achèvement réel, les organisations peuvent mesurer leur capacité à atteindre les objectifs de production et identifier les sources de retard. Pourquoi c'est important Sert de référence pour mesurer l'adhérence au planning et la performance de livraison à temps, qui sont des indicateurs clés de l'efficacité de la planification et de l'exécution. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Cette information figure généralement dans l'en-tête de l'ordre de fabrication, sous l'intitulé « Scheduled End Date », « Due Date » ou une dénomination similaire. Exemples 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	Disponibilité des matériaux MaterialAvailabilityStatus	Indique si tous les matériaux requis pour l'ordre de production sont disponibles.
Description Cet attribut indique le statut de disponibilité des matériaux, par exemple 'Disponible', 'Pénurie' ou 'En commande'. Ce statut est crucial pour déterminer si un ordre de production peut être libéré à l'atelier.\n\nUne utilisation clé de cet attribut se trouve dans le dashboard 'Material Shortage Impact Analysis'. Il aide à quantifier les retards causés par les pénuries de matériaux en corrélant un statut 'Pénurie' avec des temps d'attente plus longs avant les activités 'Production Order Released' ou 'Production Started'. Pourquoi c'est important Soutient directement l'analyse des retards causés par les pénuries de matériaux, un problème courant et significatif dans la fabrication. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Il peut s'agir d'un statut calculé dans les modules MRP ou d'inventaire, ou d'un champ sur l'ordre de production lui-même. Exemples Tous les matériaux disponiblesPénurie de composantsEn attente de commande d'achatPartiellement disponible
	Numéro d'article PartNumber	L'identifiant unique du produit ou du matériau fabriqué.
Description Le Numéro de Pièce, également connu sous le nom de numéro d'article ou SKU, spécifie l'article que l'ordre de production est destiné à produire. C'est une donnée de base critique qui relie le processus de production au portefeuille de produits.\n\nL'analyse du processus par numéro de pièce permet d'identifier les défis de fabrication spécifiques aux produits, de comparer les temps de cycle pour différents produits et de comprendre comment les exigences en matériaux varient. C'est fondamental pour toute analyse de processus centrée sur le produit. Pourquoi c'est important Permet une analyse basée sur les produits pour comparer les performances des processus et identifier les problèmes liés à des pièces ou des familles de produits spécifiques. Où obtenir Situé dans le poste de l'ordre de production ou les détails de l'en-tête dans Plex. Il s'agit d'un champ standard lié à l'article maître. Exemples PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	Planificateur Planner	L'employé responsable de la planification ou de la gestion de l'ordre de production.
Description Cet attribut identifie le planificateur ou l'ordonnanceur de production assigné à un ordre de production spécifique. Il peut s'agir du nom d'un individu ou de son identifiant d'employé.\n\nL'analyse du processus par planificateur est essentielle pour le dashboard 'Planner Performance Comparison'. Elle aide à identifier les différences d'efficacité, d'adhérence au planning et de variations de processus entre les planificateurs, mettant en évidence les opportunités de formation ou de standardisation des processus. Pourquoi c'est important Permet une analyse des performances par planificateur, aidant à identifier les meilleures pratiques, les incohérences et les besoins en formation. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Généralement trouvé dans les tables d'en-tête des ordres de production, associé à des champs comme « Code du planificateur », « Ordonnanceur » ou « Créé par ». Exemples John SmithJane DoeGroupe de planificateurs AUser789
	Priorité de production ProductionPriority	Une classification indiquant l'urgence de l'ordre de production.
Description Cet attribut attribue un niveau de priorité, tel que 'Élevé', 'Moyen' ou 'Faible', à un ordre de production. Cela aide les planificateurs et le personnel de production à prioriser le travail, en particulier lorsque les ressources sont contraintes.\n\nL'analyse par priorité est essentielle pour le dashboard 'Production Priority Handling Metrics'. Elle permet de vérifier si les ordres de haute priorité sont véritablement accélérés dans le processus et achevés plus rapidement que ceux de moindre priorité, validant ainsi l'efficacité du système de priorisation. Pourquoi c'est important Permet d'analyser si les ordres de haute priorité sont traités plus rapidement, garantissant que le système de priorisation fonctionne efficacement. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Il peut s'agir d'un champ standard ou personnalisé dans l'en-tête de l'ordre de production. Exemples ÉlevéMoyenFaible19
	Quantité planifiée PlannedQuantity	La quantité cible de la pièce ou du produit à produire dans la commande.
Description Cet attribut spécifie le nombre d'unités prévues pour la production selon l'ordre de production. Cette valeur est utilisée pour la planification des besoins en matériaux, la planification de la capacité et l'ordonnancement.\n\nLa Quantité Planifiée est essentielle pour calculer le KPI 'Demand Forecast Integration Variance' en la comparant aux chiffres des prévisions originales. Elle fournit également un contexte pour l'analyse des temps de cycle, car des commandes plus importantes peuvent naturellement avoir des délais plus longs. Pourquoi c'est important Fournit le volume de production cible, essentiel pour l'analyse de capacité, la planification et la compréhension des variations de processus liées à la taille des commandes. Où obtenir Situé dans l'en-tête de l'ordre de production ou les détails des postes dans Plex. Recherchez des champs comme « Quantité commandée » ou « Quantité planifiée ». Exemples 1005000751250
	Statut de l'ordre de production ProductionOrderStatus	Le statut actuel ou final de l'ordre de production.
Description Cet attribut reflète l'état de l'ordre de production à un moment donné, tel que 'Créé', 'Libéré', 'En cours', 'Terminé' ou 'Annulé'.\n\nLes informations de statut fournissent un aperçu du cycle de vie de la commande et sont cruciales pour l'analyse des résultats. Elles aident à filtrer les commandes actives par rapport aux commandes terminées, à analyser les taux d'annulation et à comprendre les raisons de certains chemins de processus. Pourquoi c'est important Il indique le résultat et l'état actuel d'un ordre de production, ce qui est essentiel pour le filtrage, l'analyse des résultats et la compréhension des exceptions de processus. Où obtenir Disponible dans la table d'en-tête de l'ordre de production dans Plex. Recherchez un champ « Statut » ou « État ». Exemples PlanifiéLibéréTerminéClôturéAnnulé
	Workcenter Workcenter	La machine spécifique, la ligne de production ou la zone où une opération de fabrication est prévue.
Description Un centre de travail représente une ressource spécifique ou un groupe de ressources où les activités de production sont effectuées. Il peut s'agir d'une machine unique, d'une cellule de machines ou d'une ligne d'assemblage spécifique. Cet attribut est essentiel pour l'« Analyse des délais d'allocation des ressources » et pour l'identification des goulots d'étranglement spécifiques aux ressources. En analysant les temps de traitement et d'attente dans différents centres de travail, les responsables peuvent optimiser l'utilisation des ressources et améliorer le flux de production. Pourquoi c'est important Aide à identifier les goulots d'étranglement spécifiques aux ressources et à analyser l'utilisation de la capacité, ce qui est crucial pour la planification et l'optimisation du débit. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Cette information se trouve généralement dans les détails de la gamme ou des opérations associés à un ordre de production. Exemples CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	Code de raison de retouche ReworkReasonCode	Un code indiquant la raison d'un ajustement du plan de production ou d'une boucle de reprise.
Description Lorsqu'un plan de production est ajusté ou qu'une commande est envoyée pour retouche, cet attribut fournit une raison standardisée de la déviation. Les exemples incluent 'Matériel défectueux', 'Arrêt machine' ou 'Changement de spécification'. Cet attribut fournit le 'pourquoi' derrière les déviations de processus identifiées dans l'analyse des variantes. Il est crucial pour l'analyse des causes profondes du KPI 'Taux de retouche et de réacheminement', aidant les équipes à résoudre les problèmes sous-jacents qui causent des retouches coûteuses et des retards. Pourquoi c'est important Fournit un contexte critique pour les retouches et les déviations de processus, permettant une analyse ciblée des causes profondes pour réduire le gaspillage et améliorer la qualité. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Ces données peuvent être associées à des enregistrements de non-conformité, de qualité ou d'ajustement de production. Exemples QA_FAILMAT_SUBENG_CHGOPER_ERR
	Date de début réelle ActualStartDate	L'horodatage réel du début des travaux de production pour la commande.
Description Cet attribut capture l'heure exacte à laquelle la première opération physique de l'ordre de production a commencé en atelier. Il marque la transition de la planification et de la préparation à l'exécution.\n\nCet horodatage est essentiel pour analyser le 'temps d'attente' ou le délai entre le moment où une commande est libérée et le moment où elle démarre réellement. Il aide à calculer un lead time de production plus précis et soutient le 'Material Shortage Impact Analysis' en montrant le véritable début du travail. Pourquoi c'est important Marque le véritable début de la phase d'exécution de la production, permettant une mesure précise des retards de planification et des temps d'attente. Où obtenir C'est l'horodatage de l'activité 'Production Started' ou de la première étape opérationnelle enregistrée dans le composant MES de Plex. Exemples 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	Date de fin réelle ActualEndDate	L'horodatage réel de l'achèvement de la dernière unité de l'ordre de production.
Description Cet attribut capture l'heure à laquelle l'opération finale de l'ordre de production a été terminée et la quantité totale requise a été produite. Il marque la fin de la phase d'exécution.\n\nC'est l'horodatage définitif utilisé pour mesurer la performance réelle par rapport à la 'Planned End Date' pour le KPI 'Production Schedule Adherence'. Il est utilisé pour calculer le temps de cycle de production de bout en bout. Pourquoi c'est important Fournit le temps d'achèvement réel nécessaire pour calculer précisément l'adhérence au planning et les délais d'exécution globaux de la production. Où obtenir C'est l'horodatage de l'activité 'Production Order Completed' ou de la confirmation opérationnelle finale dans Plex. Exemples 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Le `timestamp` des dernières `données` actualisées depuis le système source.
Description Cet attribut indique la dernière fois que les données ont été extraites et chargées dans l'outil de Process Mining. Il fournit un contexte sur la récence de l'analyse.\n\nConnaître la fraîcheur des données est important pour que les utilisateurs comprennent s'ils consultent les informations de processus les plus récentes. Cela aide à gérer les attentes concernant l'actualité des données et est une pièce maîtresse des métadonnées pour tout dashboard ou rapport. Pourquoi c'est important Informe les utilisateurs sur la récence des données, s'assurant qu'ils comprennent la période de l'analyse actuelle. Où obtenir Il s'agit d'un champ de métadonnées généré et stocké pendant le processus d'ingestion des données, enregistrant l'horodatage du chargement des données. Exemples 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Écart par rapport au planning ScheduleDeviation	La différence de temps entre la date de fin planifiée et la date d'achèvement réelle.
Description Cette métrique calculée quantifie le degré d'avance ou de retard d'un ordre de production par rapport à son planning. Une valeur positive indique un retard, une valeur négative indique une achèvement anticipé, et zéro signifie qu'il était à temps.\n\nCet attribut offre une vue plus granulaire de la performance qu'un simple indicateur de 'retard'. Il est utilisé dans le dashboard 'Production Schedule Adherence' pour visualiser l'ampleur des retards, aidant à prioriser les efforts d'amélioration sur les déviations les plus significatives. Pourquoi c'est important Quantifie l'écart exact d'une commande par rapport à son planning, offrant une mesure précise du retard ou de l'avance. Où obtenir Champ calculé, dérivé en soustrayant le « PlannedEndDate » de l'« ActualEndDate » au niveau du cas. Exemples P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	Est en retard IsLate	Un indicateur booléen signalant si l'ordre de production a été achevé après sa date de fin planifiée.
Description Il s'agit d'un simple indicateur booléen (vrai/faux) calculé pour chaque ordre de production. Il est défini sur 'vrai' si le temps d'achèvement réel est postérieur à la date de fin planifiée, et 'faux' sinon.\n\nCet attribut simplifie l'analyse et le reporting pour l'adhérence au planning. Il permet un filtrage et une agrégation faciles pour calculer le KPI 'Production Schedule Adherence Rate' et pour identifier rapidement toutes les commandes qui n'ont pas respecté leur délai. Pourquoi c'est important Fournit une classification binaire simple des commandes livrées à temps ou en retard, idéale pour calculer les taux d'adhérence et les dashboards KPI de haut niveau. Où obtenir Champ calculé, dérivé d'une comparaison : « ActualEndDate » > « PlannedEndDate ». Exemples truefaux
	Heure de fin EndTime	L'horodatage indiquant quand une activité a été achevée.
Description L'heure de fin marque l'achèvement d'une activité spécifique. Associée à l'heure de début, elle définit le temps de traitement de cet événement.\n\nEn Process Mining, disposer des heures de début et de fin pour les activités permet une analyse plus détaillée du temps de traitement par rapport au temps d'attente. Cela aide à différencier le temps passé à travailler activement sur une tâche du temps d'inactivité passé à attendre l'étape suivante, ce qui est crucial pour une analyse précise des goulots d'étranglement. Pourquoi c'est important Permet le calcul des temps de traitement précis des activités, distinguant le temps de travail actif du temps d'attente inactif. Où obtenir Ceci peut être disponible directement dans les event logs ou peut être dérivé en utilisant l'heure de début de l'événement suivant. Exemples 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	Quantité complétée CompletedQuantity	La quantité réelle de la pièce ou du produit qui a été produite avec succès.
Description Cet attribut enregistre le nombre final d'unités conformes produites et confirmées pour un ordre de production. Cette valeur est comparée à la Quantité Planifiée pour déterminer les taux de rendement et d'exécution des commandes.\n\nL'analyse de la Quantité Complétée aide à évaluer l'efficacité et la qualité de la production. Des écarts significatifs par rapport à la Quantité Planifiée peuvent indiquer des problèmes de production, des taux de rebut élevés ou des erreurs de saisie de données, qui peuvent être étudiés plus en détail. Pourquoi c'est important Indique la production réelle, utilisée pour analyser le rendement, les taux de rebut et la précision de l'exécution par rapport à la quantité planifiée. Où obtenir Trouvé dans les enregistrements de rapport ou de confirmation de production dans Plex. Recherchez des champs comme « Quantité bonne », « Quantité de rendement » ou « Quantité réelle ». Exemples 984950751250
	Système source SourceSystem	Le système d'enregistrement à partir duquel les données ont été extraites.
Description Cet attribut spécifie l'origine des données, qui dans ce cas est Plex Smart Manufacturing. Il est utile dans les environnements où les données peuvent être fusionnées à partir de plusieurs systèmes, assurant la clarté sur la provenance des données.\n\nLe maintien de ces informations aide à la gouvernance des données et au dépannage, car il identifie clairement la source pour toutes les activités de validation ou d'enrichissement des données. Pourquoi c'est important Il fournit un contexte crucial sur l'origine des données, ce qui est important pour la gouvernance des données, la validation et dans les environnements multi-systèmes. Où obtenir C'est généralement une valeur statique ajoutée lors du processus d'extraction et de transformation des données pour étiqueter l'ensemble de données. Exemples Plex Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	Temps de traitement de l'événement EventProcessingTime	La durée du temps passé à travailler activement sur une `activité` spécifique.
Description Cet attribut calculé mesure le temps entre le début et la fin d'une seule activité. Il représente le 'temps de contact' réel ou le travail effectué pendant une étape du processus.\n\nL'analyse du temps de traitement est fondamentale pour identifier quelles activités spécifiques consomment le plus de temps et d'efforts dans le processus. Ceci est distinct du temps de cycle, qui inclut les périodes d'attente, et est essentiel pour identifier les inefficacités au sein des tâches elles-mêmes. Pourquoi c'est important Mesure le temps de travail actif pour une activité, aidant à isoler et à analyser les tâches les plus chronophages du processus. Où obtenir Champ calculé, dérivé en soustrayant l'« EventTime » (StartTime) de l'« EndTime » d'une activité. Exemples PT1H30MPT8HP2DT4H15M
	Type de commande OrderType	Une catégorie qui classifie l'ordre de production, telle que standard, reprise ou prototype.
Description Le Type de Commande est utilisé pour différencier les ordres de production en fonction de leur objectif. Par exemple, une commande 'Standard' est pour la production régulière, une commande de 'Retouche' est pour corriger des défauts, et une commande 'Prototype' est pour le développement de nouveaux produits.\n\nCet attribut permet une analyse plus nuancée en filtrant ou en comparant les flux de processus pour différents types de commandes. Les ordres de retouche, par exemple, sont censés avoir des chemins et des temps de cycle différents des ordres standards, et les séparer est essentiel pour une analyse propre. Pourquoi c'est important Permet la segmentation de l'analyse, car différents types d'ordres comme « reprise » ou « prototype » ont naturellement des flux de processus et des attentes de performance différents. Où obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Il s'agit souvent d'un champ configurable dans l'en-tête de l'ordre de production. Exemples Production standardOrdre de retoucheÉchantillon d'ingénierieSous-traitance externe
	Usine Plant	L'installation ou le lieu de fabrication où l'ordre de production est exécuté.
Description L'attribut Usine identifie le site physique spécifique, tel qu'une usine ou une installation de production. Dans les organisations multi-usines, il s'agit d'un attribut clé pour segmenter et comparer la performance des processus.\n\nL'analyse par Usine permet de comparer les processus entre différents sites. Cela peut révéler des problèmes spécifiques au site, mettre en évidence les meilleures pratiques dans les usines performantes et éclairer les décisions concernant la standardisation des processus. Pourquoi c'est important Permet de comparer la performance des processus entre différents sites de fabrication, ce qui est vital pour l'analyse comparative et la standardisation dans les opérations multi-usines. Où obtenir Généralement disponible comme principe d'organisation fondamental dans Plex, souvent associé à l'en-tête de la commande de production. Recherchez les champs 'Plant', 'Site' ou 'Location'. Exemples Detroit PlantAtlanta AssemblySite 007Mexico Facility

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de planification de la production

Voici les étapes clés du processus et les jalons à capturer dans votre event log pour une découverte précise du processus et une compréhension claire de votre flux de production.

6 Recommandé 10 Facultatif

	Activité	Description
	Ordre de production créé	Il s'agit de la création formelle de l'enregistrement d'ordre de production au sein du système Plex. Cette activité établit l'identifiant de cas unique pour l'analyse de Process Mining. L'événement est capturé explicitement lorsqu'un utilisateur ou un processus système génère le nouvel ordre.
Pourquoi c'est important Cette activité sert de point de départ officiel pour le parcours de l'ordre de production au sein du système. C'est le point d'ancrage pour mesurer les lead times globaux et comprendre le volume de la nouvelle demande de production. Où obtenir Ceci est capturé à partir de l'horodatage de création de l'enregistrement de l'ordre de production dans la table de données d'ordre de production principale au sein de Plex. Capture Utilisez le champ 'creation_date' ou un champ horodatage équivalent de la table d'en-tête de commande de production. Type d'événement explicit
	Ordre de production libéré	C'est un jalon critique où l'ordre de production est formellement libéré à l'atelier, le rendant visible et exploitable pour le personnel de production. Il s'agit presque toujours d'une action explicite déclenchée par l'utilisateur au sein du MES, déclenchant la création de fiches de travail ou d'instructions de travail numériques.
Pourquoi c'est important La libération de l'ordre est le transfert clé de la planification à l'exécution. C'est une étape vitale pour suivre le débit et analyser les retards entre l'approbation de la planification et le début de la production réelle. Où obtenir Il s'agit typiquement d'une transaction explicite dans le module de gestion de production de Plex. L'événement est capturé à partir de l'horodatage de l'action de 'Libération', souvent stocké dans un champ dédié ou un journal de transactions. Capture Utilisez le champ horodatage 'release_date' de la commande de production ou l'horodatage du journal des transactions de publication. Type d'événement explicit
	Ordre de production terminé	Marque l'achèvement de toutes les opérations de fabrication pour l'ensemble de l'ordre de production. Il s'agit d'une transaction finale d'atelier indiquant que la quantité planifiée a été produite. L'événement est explicitement capturé lorsqu'un opérateur ou un processus système marque l'ordre comme terminé.
Pourquoi c'est important Cette activité est l'événement 'fin' principal pour le chemin optimal du processus. C'est le point final pour calculer le 'Avg Production Order Lead Time' et est essentielle pour mesurer la 'Production Schedule Adherence' et le 'Production Throughput Volume'. Où obtenir Il s'agit d'un changement de statut explicite sur l'ordre de production, souvent déclenché par la transaction de rapport de quantité finale. L'horodatage est enregistré lorsque le statut de la commande passe à 'Completed' ou 'Finished'. Capture Utilisez l'horodatage associé à la transaction qui modifie le statut de la commande de production à 'Completed'. Type d'événement explicit
	Plan de production approuvé	Cette activité signifie que le plan de production a été formellement approuvé et est prêt à être libéré à l'atelier. Cet événement est généralement capturé par une action d'approbation explicite ou un changement de statut associé sur l'ordre.
Pourquoi c'est important Ceci marque la fin de la phase de planification et d'approbation et est le point final pour le calcul du KPI 'Production Plan Approval Time'. Les retards d'approbation sont un goulot d'étranglement courant que cette activité aide à quantifier et à localiser. Où obtenir Peut être un événement explicite d'un journal de transactions d'approbation ou déduit d'un changement de statut sur l'ordre de production, tel que le passage de « En attente d'approbation » à « Approuvé » ou « Prêt à être libéré ». Capture Capturez l'horodatage lorsque le statut de l'ordre de production est mis à jour à « Approuvé » ou une valeur équivalente. Type d'événement inferred
	Prévision de la demande évaluée	Représente la réception et l'évaluation initiale d'une prévision de demande qui précède la création d'un ordre de production. Cet événement est souvent capturé dans un module de planification de la demande et sert de déclencheur pour l'ensemble du processus de planification de la production.
Pourquoi c'est important Cette activité marque le véritable début du cycle de vie de la planification. L'analyse du temps écoulé entre ce point et la création de la commande aide à identifier les retards dans la traduction de la demande en plans de production exploitables, soutenant le dashboard 'Demand Forecast Integration Efficiency'. Où obtenir Ces informations se trouvent généralement dans les modules de planification de la demande ou de planification des ventes et des opérations au sein de Plex, ou d'un système intégré. Elles peuvent devoir être déduites de la date de création d'un enregistrement de prévision lié à l'ordre de production subséquent. Capture Déduit de l'horodatage de création d'un enregistrement de prévision de la demande qui est ensuite lié à l'ordre de production. Type d'événement inferred
	Production démarrée	Cette activité marque le début du travail physique sur l'ordre de production en atelier. Dans un système comme Plex, il s'agit typiquement d'un événement explicite capturé lorsqu'un opérateur scanne un code-barres ou démarre manuellement une tâche sur un terminal de centre de travail.
Pourquoi c'est important C'est un jalon clé qui signale le début du processus à valeur ajoutée. Il est essentiel pour analyser l'écart entre 'Order Released' et 'Production Started' afin d'identifier les retards de pré-production et pour calculer les temps de cycle de production réels. Où obtenir Capturé à partir des transactions de collecte de données d'atelier dans Plex. Cet événement correspond à l'horodatage de la première transaction « début de tâche » ou « début d'opération » enregistrée pour l'ordre de production. Capture Utilisez l'horodatage de la première création de bon de travail ou du premier événement de démarrage machine associé à la commande de production. Type d'événement explicit
	Allocation des ressources confirmée	Représente la confirmation que des ressources spécifiques, telles que des machines, des outils ou du personnel, ont été affectées à l'ordre de production. Il peut s'agir d'une étape distincte après la libération ou d'une partie du processus de libération lui-même. L'événement est capturé lorsque les affectations de ressources sont finalisées dans le système.
Pourquoi c'est important Cette activité est cruciale pour le dashboard 'Resource Allocation Delay Analysis'. Elle aide à différencier les retards causés par la planification de ceux causés par l'indisponibilité des ressources en atelier. Où obtenir Ces informations peuvent être déduites de la population de champs liés aux ressources sur l'ordre de production ou ses étapes de routage associées. L'horodatage serait celui de la dernière mise à jour de ces champs avant le début de la production. Capture Capturez l'horodatage lorsque les champs de centre de travail, de machine ou d'employé sont renseignés pour la première opération de l'ordre. Type d'événement inferred
	Besoins en matériaux planifiés	Représente l'exécution du processus de planification des besoins en matériaux (MRP) pour l'ordre de production. Cette tâche système calcule les matières premières, les composants et les sous-ensembles nécessaires. L'événement est généralement capturé lorsque l'exécution du MRP est terminée pour les ordres concernés.
Pourquoi c'est important L'analyse de cette étape aide à identifier si la planification des matériaux est un goulot d'étranglement. Les retards ici peuvent impacter l'ensemble du calendrier de production et sont cruciaux pour comprendre le tableau de bord « Analyse de l'impact des pénuries de matériaux ». Où obtenir Ceci est généralement capturé dans les journaux MRP ou de planification au sein de Plex. Recherchez les horodatages associés à l'achèvement des tâches MRP ou à la population de données de besoins en matériaux par rapport à l'ordre de production. Capture Horodatage du journal d'achèvement de l'exécution du MRP ou de l'horodatage de la dernière mise à jour des besoins en nomenclature de la commande. Type d'événement explicit
	Opération terminée	Représente l'achèvement d'une étape ou d'une opération de fabrication individuelle au sein du routage de l'ordre de production. Un ordre de production aura typiquement plusieurs événements de ce type. Cela est capturé explicitement via le reporting d'atelier.
Pourquoi c'est important Le suivi des opérations individuelles permet une analyse plus granulaire des goulots d'étranglement durant la phase de production. Il facilite la comparaison des temps d'opération prévus et réels, aidant ainsi à identifier les centres de travail problématiques. Où obtenir Ceci est capturé à partir des transactions d'atelier dans Plex, spécifiquement lorsqu'un opérateur signale une opération comme terminée ou enregistre la quantité produite pour cette étape. Capture Utilisez les horodatages des transactions 'operation complete' ou 'quantity reporting' pour chaque étape de l'acheminement de la commande. Type d'événement explicit
	Ordre de production annulé	Représente l'annulation d'un ordre de production à tout moment avant son achèvement. Il s'agit d'un résultat alternatif et négatif pour le processus. L'événement est capturé par un changement de statut spécifique sur l'ordre.
Pourquoi c'est important Le suivi des annulations est crucial pour comprendre les défaillances de processus. L'analyse du moment et des raisons des annulations de commandes peut révéler des problèmes liés à la prévision de la demande, à la précision de la planification ou à la disponibilité des matériaux. Où obtenir Ceci est déduit d'un changement de statut de l'ordre de production vers un état 'Annulé' ou 'Annulé'. L'horodatage de ce changement de statut est l'heure de l'événement. Capture Capturez l'horodatage lorsque le champ de statut de l'ordre de production est mis à jour à « Annulé ». Type d'événement inferred
	Ordre de production clos	Il s'agit de la clôture administrative ou financière finale de l'ordre de production. À ce stade, tous les coûts sont réglés et la commande est verrouillée contre toute transaction ultérieure. Il s'agit typiquement d'une action explicite effectuée par le service financier ou de planification.
Pourquoi c'est important Cette activité marque la véritable fin administrative du cycle de vie de l'ordre de production. L'analyse du temps entre 'Production Completed' et 'Production Closed' peut révéler de longs retards dans les processus de clôture financière. Où obtenir Ceci est capturé par un changement de statut de l'ordre de production à 'Clos'. L'horodatage de cette dernière mise à jour de statut fournit l'heure de l'événement. Capture Utilisez l'horodatage de la transaction de changement de statut qui fait passer la commande à l'état 'Closed'. Type d'événement explicit
	Performance de production analysée	Représente une étape d'analyse post-achèvement où les écarts de production, les coûts et les métriques de qualité sont examinés. Il peut s'agir d'un calcul d'écart généré par le système ou d'un examen manuel par un contrôleur de production ou un comptable analytique.
Pourquoi c'est important L'inclusion de cette activité offre un aperçu du processus post-production. Cela aide à comprendre le temps total jusqu'à ce que l'ordre soit entièrement analysé et que sa performance soit comprise, ce qui peut révéler des goulots d'étranglement administratifs après la fin de la production. Où obtenir Cet événement peut être déduit de l'horodatage des tâches de calcul de variance ou de la date de création d'un rapport de performance de production. Il pourrait également s'agir d'un changement de statut manuel indiquant 'Analyse terminée'. Capture Capturez la date d'exécution des tâches de calcul des écarts de coûts ou un changement de statut à « Analyse terminée » sur l'ordre de production. Type d'événement inferred
	Plan de production ajusté	Cet événement signifie qu'une modification a été apportée à l'ordre de production après sa libération, comme un changement de quantité, de routage ou de nomenclature. Cela est typiquement capturé dans une piste d'audit ou un journal de modifications associé à l'ordre de production.
Pourquoi c'est important Cette activité est cruciale pour identifier les retouches, les changements de périmètre et l'instabilité des processus. Elle soutient directement le KPI 'Rework & Rerouting Rate' et aide à découvrir les causes profondes des déviations et inefficacités de production. Où obtenir Ces données se trouvent dans les journaux de modifications ou les tables d'audit pour le module d'ordre de production dans Plex. L'événement est l'horodatage de toute modification significative de champ après l'événement 'Production Order Released'. Capture Filtrez le journal d'audit de l'ordre de production pour les changements survenant après la date de libération de l'ordre. Type d'événement explicit
	Plan de production envoyé pour examen	Indique que le plan de production préparé a été soumis pour approbation. Ceci est souvent représenté par un changement de statut sur l'ordre de production. Cet événement marque le début du sous-processus d'approbation.
Pourquoi c'est important Cette activité est le point de départ pour mesurer le 'Production Plan Approval Cycle Time'. Son suivi aide à identifier combien de temps les plans attendent une révision, ce qui peut être une source significative de retard administratif. Où obtenir Ceci est probablement déduit d'un changement de statut sur l'ordre de production, par exemple, un statut passant de 'En planification' à 'En attente d'approbation'. L'horodatage de ce changement de statut serait utilisé. Capture Capturez l'horodatage lorsque le champ de statut de l'ordre de production passe à une valeur comme « En attente d'approbation » ou « En révision ». Type d'événement inferred
	Planning de production créé	Cet événement signifie la création d'un planning de production détaillé, assignant des opérations spécifiques à des centres de travail et à des créneaux horaires. C'est le résultat des processus de planification de capacité et d'ordonnancement. Cela est probablement enregistré lorsqu'un planning est sauvegardé ou publié.
Pourquoi c'est important C'est un jalon critique avant de libérer une commande à l'atelier. C'est un événement clé pour le dashboard 'Scheduling Bottleneck Identification', aidant à analyser l'efficacité de la phase de planification détaillée. Où obtenir Capturé à partir du module de planification de la production dans Plex. L'événement peut être identifié par l'horodatage de création ou de « dernière sauvegarde » du calendrier détaillé lié à l'ordre de production. Capture Utilisez l'horodatage lorsque le plan de production détaillé de la commande est sauvegardé ou confirmé pour la première fois par un planificateur. Type d'événement explicit
	Programme directeur de production créé	Cette activité marque la création du Master Production Schedule (MPS) basé sur les prévisions de demande et les commandes existantes. C'est un plan de haut niveau qui dicte ce qui sera produit, en quelles quantités et quand. Cela est probablement enregistré lorsqu'un planificateur finalise et enregistre une version du MPS.
Pourquoi c'est important Le suivi de ce jalon est essentiel pour mesurer l'efficacité de la phase de planification initiale. La durée entre l'évaluation de la demande et la création du PDP est un indicateur clé de l'agilité de la planification, mesuré par le KPI 'Temps de cycle de création du Plan Directeur de Production'. Où obtenir Enregistré dans le module de planification de la production (MPS) de Plex. L'événement peut être capturé à partir de l'horodatage de création de l'enregistrement MPS ou d'une entrée de journal indiquant sa finalisation. Capture Capturez l'horodatage de création de l'entrée MPS ou un événement de changement de statut spécifique dans le module de planification. Type d'événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment obtenir vos données de Plex Smart Manufacturing

Étapes

Accéder à IntelliPlex : Connectez-vous à la plateforme Plex Smart Manufacturing. Naviguez vers le module Applications Analytiques d'IntelliPlex. Vous aurez besoin des autorisations appropriées pour créer et modifier des applications analytiques.
Créer une nouvelle application analytique : Démarrez un nouveau rapport ou une nouvelle application analytique. Donnez-lui un nom descriptif, tel que « ProcessMind Production Planning Event Log ».
Définir les sources de données : Identifiez et ajoutez les sources de données Plex nécessaires (tables ou vues) à votre application. Cela inclura les sources pour les ordres de production, les journaux de changement de statut, les exécutions de planification des matériaux, les transactions d'atelier, et potentiellement les prévisions de la demande et les journaux de planification. Vous pourriez avoir besoin de l'aide d'un administrateur Plex pour identifier les noms exacts des tables pour votre instance.
Construire les requêtes de base : Pour chacune des 16 activités requises, vous créerez une requête ou un bloc de données distinct. Chaque bloc sélectionnera le même ensemble de colonnes (ProductionOrder, ActivityName, EventTime, etc.) de la source de données pertinente. Par exemple, l'événement « Ordre de production créé » interrogera la table principale des ordres de production, tandis que les événements « Opération terminée » interrogeront le journal des transactions d'atelier.
Implémenter la logique UNION ALL : Combinez les 16 requêtes individuelles en un seul jeu de données en utilisant la commande UNION ALL. C'est l'étape critique qui transforme les données de différentes tables en un format de journal d'événements unique et chronologique. Vous pouvez le faire dans l'éditeur SQL au sein d'IntelliPlex ou en utilisant les outils de flux de données graphiques pour fusionner les jeux de données.
Appliquer des filtres : Dans l'application IntelliPlex, créez des filtres configurables par l'utilisateur. Le filtre le plus important est celui de la période (EventTime). Ajoutez également des filtres pour PartNumber, Workcenter et ProductionOrderStatus pour permettre une analyse ciblée.
Formater les colonnes : Assurez-vous que la colonne EventTime est dans un format d'horodatage cohérent (par exemple, AAAA-MM-JJ HH:MI:SS) et que les autres colonnes ont le type de données correct. Renommez les colonnes si nécessaire pour correspondre aux noms d'attributs requis, par exemple, production_order_no doit être aliasé comme ProductionOrder.
Enregistrer et tester : Enregistrez l'application analytique. Exécutez le rapport pour une petite plage de dates récentes (par exemple, la dernière semaine) afin de valider les résultats, de vérifier les erreurs et de vous assurer que les 16 types d'activités sont générés correctement.
Planifier l'exportation : Une fois validé, naviguez vers la section de planification d'IntelliPlex. Créez une nouvelle tâche planifiée pour exécuter l'application automatiquement. Configurez la planification (par exemple, quotidiennement à 2h00 du matin) et le format de sortie.
Configurer la destination d'exportation : Définissez la destination d'exportation pour la tâche planifiée. Les options courantes incluent l'enregistrement sur un partage de fichiers réseau, un serveur FTP ou l'envoi par e-mail. Configurez le format de fichier de sortie en CSV avec un encodage UTF-8 pour une compatibilité maximale.
Préparer pour l'ingestion : Assurez-vous que le fichier CSV résultant a une ligne d'en-tête qui correspond aux noms d'attributs requis par votre outil de Process Mining. Le fichier est maintenant prêt pour le téléchargement et l'analyse.

Configuration

Prérequis : Une licence valide Plex Smart Manufacturing Platform incluant le module IntelliPlex est nécessaire. Des autorisations utilisateur sont requises pour accéder à IntelliPlex, créer des applications analytiques et visualiser les tables de données de production et de planification sous-jacentes.
Sources de données : Le rapport nécessitera de joindre des données provenant de plusieurs sources. Les sources clés incluent les en-têtes d'ordres de production, les gammes d'ordres de production, les journaux de statut ou d'audit, les journaux d'exécution MRP, les enregistrements de transactions d'atelier et les tables de planification. Les noms exacts doivent être configurés en fonction de votre système.
Période : Un filtre de plage de dates est essentiel pour gérer les performances. Il est recommandé d'extraire les données par lots, par exemple, 3 à 6 mois à la fois. La requête doit filtrer sur la colonne d'horodatage d'événement principale.
Filtres clés : Au-delà de la plage de dates, incluez des filtres pour PartNumber, Planner et Workcenter. Cela permet aux utilisateurs d'exécuter le rapport pour des sous-ensembles de données spécifiques sans modifier la logique de requête sous-jacente.
Considérations relatives aux performances : Pour les environnements de fabrication à volume élevé, l'exécution de cette extraction sur une longue période peut être gourmande en ressources. Planifiez l'exécution du rapport pendant les heures creuses. Si les performances sont un problème, envisagez de créer des vues indexées dans la base de données pour pré-agréger certaines des données requises.
Format de sortie : L'exportation doit être configurée comme un fichier CSV (Comma Separated Values). Assurez-vous que le délimiteur est une virgule et que des qualificateurs de texte (guillemets doubles) sont utilisés si des champs peuvent contenir des virgules.

a Exemple de requête config

/* Production Order Created */
SELECT
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Created' AS ActivityName,
  po.create_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM part_v_production_order AS po
WHERE po.create_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Status Change Events: Review, Approved, Released, Closed, Cancelled */
SELECT
  sl.order_no AS ProductionOrder,
  CASE 
    WHEN sl.new_status = 'Review' THEN 'Production Plan Sent for Review'
    WHEN sl.new_status = 'Approved' THEN 'Production Plan Approved'
    WHEN sl.new_status = 'Released' THEN 'Production Order Released'
    WHEN sl.new_status = 'Closed' THEN 'Production Order Closed'
    WHEN sl.new_status = 'Cancelled' THEN 'Production Order Cancelled'
  END AS ActivityName,
  sl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  sl.new_status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_status_log AS sl
JOIN part_v_production_order AS po ON sl.order_no = po.order_no
WHERE sl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sl.new_status IN ('Review', 'Approved', 'Released', 'Closed', 'Cancelled')

UNION ALL

/* Production Started */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Started' AS ActivityName,
  MIN(sft.transaction_time) AS EventTime, /* Use the first transaction time as the start time */
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your EndDate]'
  AND sft.transaction_type = 'Start'
GROUP BY sft.order_no, po.planner_id, po.status, po.part_no, sft.workcenter_code, po.planned_quantity, po.planned_due_date, po.priority, po.material_status

UNION ALL

/* Operation Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Operation Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOperation'

UNION ALL

/* Production Order Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOrder'

UNION ALL

/* Production Plan Adjusted */
SELECT
  cl.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Plan Adjusted' AS ActivityName,
  cl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_change_log AS cl
JOIN part_v_production_order AS po ON cl.order_no = po.order_no
WHERE cl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND cl.change_timestamp > po.release_date /* Only count adjustments after release */

UNION ALL

/* Material Requirements Planned */
SELECT
  mrp.source_order_no AS ProductionOrder,
  'Material Requirements Planned' AS ActivityName,
  mrp.run_completion_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM mrp_execution_log AS mrp
JOIN part_v_production_order AS po ON mrp.source_order_no = po.order_no
WHERE mrp.run_completion_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Schedule Created */
SELECT
  ps.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Schedule Created' AS ActivityName,
  ps.schedule_creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ps.scheduled_workcenter AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_schedule AS ps
JOIN part_v_production_order AS po ON ps.order_no = po.order_no
WHERE ps.schedule_creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Other conceptual events - requires custom logic and tables */
/* The following queries are templates and highly dependent on specific Plex configurations */

/* Demand Forecast Assessed */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Demand Forecast Assessed' AS ActivityName,
  df.assessment_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM demand_forecast AS df
JOIN part_v_production_order AS po ON df.part_no = po.part_no AND po.create_date > df.assessment_date
WHERE df.assessment_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Master Production Schedule Created */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Master Production Schedule Created' AS ActivityName,
  mps.creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM master_production_schedule AS mps
JOIN part_v_production_order AS po ON mps.part_no = po.part_no AND po.create_date > mps.creation_date
WHERE mps.creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Resource Allocation Confirmed */
SELECT 
  ra.order_no AS ProductionOrder,
  'Resource Allocation Confirmed' AS ActivityName,
  ra.confirmation_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ra.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM resource_allocation_log AS ra
JOIN part_v_production_order AS po ON ra.order_no = po.order_no
WHERE ra.confirmation_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Performance Analyzed */
SELECT 
  va.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Performance Analyzed' AS ActivityName,
  va.analysis_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM variance_analysis_log AS va
JOIN part_v_production_order AS po ON va.order_no = po.order_no
WHERE va.analysis_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]';

Étapes

Prérequis : Assurez-vous d'avoir Python 3.6 ou une version plus récente installée sur votre système. Installez les bibliothèques nécessaires, pandas pour la manipulation des données et requests pour effectuer des appels API, en exécutant pip install pandas requests dans votre terminal.
Obtenir les identifiants API : Obtenez des identifiants API sécurisés auprès de votre administrateur système Plex. Cela inclut un compte utilisateur dédié, un mot de passe et le numéro client Plex (PCN) de votre entreprise. Le compte utilisateur doit avoir les autorisations nécessaires pour accéder aux sources de données requises via l'API d'intégration Plex.
Configurer le script Python : Créez un nouveau fichier Python (par exemple, extract_plex_production.py) et copiez le script fourni dans ce fichier.
Configurer les paramètres du script : Dans le script, localisez la section de configuration. Remplacez les valeurs de remplacement pour PLEX_API_BASE_URL, PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD et PLEX_PCN par vos identifiants réels. Ajustez les paramètres START_DATE et END_DATE pour définir la fenêtre d'extraction souhaitée.
Identifier les sources de données : Le script fourni utilise plusieurs clés de source de données Plex courantes comme exemples, telles que Production_v_Production_Order_Summary et Production_v_Job_Operation_Event_Log. Vérifiez ces clés de source de données auprès de votre administrateur Plex ou dans la documentation et mettez-les à jour dans le script si votre configuration utilise des noms différents.
Exécuter le script : Exécutez le script depuis votre terminal en utilisant la commande python extract_plex_production.py. Le script s'authentifiera auprès de l'API Plex, récupérera les données des sources spécifiées et les traitera.
Surveiller l'exécution : Le script affichera des messages de progression dans la console, indiquant la source de données qu'il est en train de récupérer et le nombre d'enregistrements traités. Surveillez tout message d'erreur pouvant indiquer des problèmes d'identifiants, d'autorisations ou de disponibilité de l'API.
Transformer les données : Le script transforme automatiquement les réponses JSON imbriquées de l'API Plex en une structure tabulaire plate. Il dénormalise les données et crée des lignes distinctes pour chacune des 16 activités requises, basées sur les horodatages et les changements de statut trouvés dans les enregistrements source.
Examiner la sortie : Une fois le script terminé, il générera un fichier CSV nommé plex_production_event_log.csv dans le même répertoire. Ouvrez ce fichier dans un programme de feuille de calcul pour examiner la structure et le contenu.
Préparer pour le téléchargement : Le fichier CSV généré est formaté conformément aux exigences de ProcessMind, avec des colonnes pour ProductionOrder, ActivityName, EventTime et d'autres attributs recommandés. Aucun formatage supplémentaire n'est généralement nécessaire. Le fichier est prêt à être téléchargé pour l'analyse de Process Mining.

Configuration

Identifiants API : Un compte utilisateur Plex et un mot de passe valides sont requis pour l'authentification. Le script utilise l'authentification de base combinée au PCN pour la gestion de session.
Autorisations : L'utilisateur API doit avoir un accès en lecture à toutes les sources de données référencées dans le script. Les sources de données clés incluent les ordres de production, les opérations de fabrication, l'historique des statuts, les journaux MRP et les enregistrements de planification. Consultez votre administrateur Plex pour vous assurer que les autorisations nécessaires sont accordées.
Période : Le script nécessite la définition d'une START_DATE et d'une END_DATE. Pour une analyse initiale, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin de fournir un jeu de données représentatif sans être excessivement volumineux. Pour les environnements à volume élevé, commencez par une période plus courte, comme 1 mois.
Filtrage : Les filtres principaux sont les dates de début et de fin appliquées à un champ de date pertinent, tel que la date de création de l'ordre de production. Le script peut être modifié pour inclure des filtres supplémentaires dans la charge utile de la requête API, par exemple, le filtrage par Part_Number ou Workcenter pour réduire la portée de l'extraction.
Pagination : Le script gère la pagination de l'API automatiquement. Il utilise le paramètre PageSize (défini à 1000 par défaut) et itère sur les pages jusqu'à ce que tous les enregistrements pour la période spécifiée soient récupérés. Notez qu'une taille de page plus petite peut augmenter le nombre d'appels API mais peut réduire le risque de délais d'attente.
Clés de source de données : Le script s'appuie sur des clés de source de données spécifiques pour interroger les données correctes. La précision de ces clés est critique pour que l'extraction réussisse. Ces clés sont spécifiques à votre implémentation Plex et peuvent nécessiter une confirmation et un ajustement.

a Exemple de requête python

import requests
import pandas as pd
import json
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
PLEX_API_BASE_URL = class="hl-string">"[Your_Plex_API_Base_URL]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.plex.com
PLEX_USERNAME = class="hl-string">"[Your_Username]"
PLEX_PASSWORD = class="hl-string">"[Your_Password]"
PLEX_PCN = class="hl-string">"[Your_PCN]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script ---

def get_plex_data(datasource_key, filter_payload):
    class="hl-string">"""Fetches and paginates data from a specific Plex API data source."""
    all_rows = []
    page = 1
    page_size = 1000

    auth_payload = (PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD)
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} for data source {datasource_key}...")
        request_body = {
            class="hl-string">"RequestHeader": {
                class="hl-string">"PlexusCustomerNo": PLEX_PCN
            },
            class="hl-string">"RequestData": {
                class="hl-string">"DataSourceKey": datasource_key,
                class="hl-string">"InputParameters": filter_payload,
                class="hl-string">"PageSize": page_size,
                class="hl-string">"PageNumber": page
            }
        }

        try:
            response = requests.post(PLEX_API_BASE_URL, headers=headers, auth=auth_payload, data=json.dumps(request_body), timeout=120)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            rows = data.get(class="hl-string">'ResponseData', {}).get(class="hl-string">'Rows', [])
            if not rows:
                break
                
            all_rows.extend(rows)
            page += 1
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(1)

        except requests.exceptions.HTTPError as err:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching data for {datasource_key}: {err}")
            break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error fetching data for {datasource_key}: {e}")
            break

    return all_rows

def main():
    class="hl-string">"""Main extraction and transformation logic."""
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define filters for core production order data
    po_filter = {
        class="hl-string">'Order_Create_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Order_Create_Date_End': END_DATE
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch core Production Order data
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This source is assumed to contain key dates and statuses for multiple activities
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder names for data source and columns are used.
    production_orders = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Production_Order_Summary', po_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(production_orders)} production orders.")

    for po in production_orders:
        case_id = po.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        common_attributes = {
            class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
            class="hl-string">'Planner': po.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
            class="hl-string">'ProductionOrderStatus': po.get(class="hl-string">'Order_Status'),
            class="hl-string">'PartNumber': po.get(class="hl-string">'Part_No'),
            class="hl-string">'Workcenter': po.get(class="hl-string">'Primary_Workcenter'),
            class="hl-string">'PlannedQuantity': po.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
            class="hl-string">'PlannedEndDate': po.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
            class="hl-string">'ProductionPriority': po.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
            class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': po.get(class="hl-string">'Material_Status')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map date fields to activities
        activity_map = {
            class="hl-string">'Demand Forecast Assessed': po.get(class="hl-string">'Demand_Assessment_Date'),
            class="hl-string">'Master Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'MPS_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Material Requirements Planned': po.get(class="hl-string">'MRP_Run_Date'),
            class="hl-string">'Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'Schedule_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Created': po.get(class="hl-string">'Create_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Sent for Review': po.get(class="hl-string">'Review_Submit_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Approved': po.get(class="hl-string">'Approval_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Released': po.get(class="hl-string">'Release_Date'),
            class="hl-string">'Resource Allocation Confirmed': po.get(class="hl-string">'Resource_Confirmation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Completed': po.get(class="hl-string">'Order_Complete_Date'),
            class="hl-string">'Production Performance Analyzed': po.get(class="hl-string">'Variance_Analysis_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Closed': po.get(class="hl-string">'Close_Date')
        }

        for activity, timestamp in activity_map.items():
            if timestamp:
                event_log.append({
                    **common_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': timestamp
                })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle status-based activities
        if po.get(class="hl-string">'Order_Status') == class="hl-string">'Cancelled':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Production Order Cancelled',
                class="hl-string">'EventTime': po.get(class="hl-string">'Status_Change_Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes a general status change date is available
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch detailed shop floor events (start, operations, adjustments)
    op_log_filter = {
        class="hl-string">'Event_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Event_Date_End': END_DATE
    }
    job_events = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Job_Operation_Event_Log', op_log_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(job_events)} job operation events.")

    for event in job_events:
        case_id = event.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        event_type = event.get(class="hl-string">'Event_Type')
        activity_name = None

        if event_type == class="hl-string">'JOB_START':
            activity_name = class="hl-string">'Production Started'
        elif event_type == class="hl-string">'OPERATION_COMPLETE':
            activity_name = class="hl-string">'Operation Completed'
        elif event_type == class="hl-string">'PLAN_ADJUSTMENT':
            activity_name = class="hl-string">'Production Plan Adjusted'

        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': event.get(class="hl-string">'Event_Timestamp'),
                class="hl-string">'Planner': event.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
                class="hl-string">'ProductionOrderStatus': event.get(class="hl-string">'Order_Status'),
                class="hl-string">'PartNumber': event.get(class="hl-string">'Part_No'),
                class="hl-string">'Workcenter': event.get(class="hl-string">'Workcenter'),
                class="hl-string">'PlannedQuantity': event.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
                class="hl-string">'PlannedEndDate': event.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
                class="hl-string">'ProductionPriority': event.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
                class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': None class=class="hl-string">"hl-comment"># Might not be available at event level
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. The output file will be empty.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'EventTime'])
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
    final_columns = [
        class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'Planner', 
        class="hl-string">'ProductionOrderStatus', class="hl-string">'PartNumber', class="hl-string">'Workcenter', class="hl-string">'PlannedQuantity',
        class="hl-string">'PlannedEndDate', class="hl-string">'ProductionPriority', class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus'
    ]
    df = df.reindex(columns=final_columns)

    df.to_csv(class="hl-string">'plex_production_event_log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to plex_production_event_log.csv")

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

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