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Votre modèle de données pour la planification de la production

Plex Smart Manufacturing

Attributs de la planification de la production (22) Activités de planification de la production (16) Guides d'extraction (2)

Votre modèle de données pour la planification de la production

Ce modèle fournit un guide complet pour recueillir les données nécessaires à l’optimisation de votre processus de planification de la production. Il précise les attributs essentiels à collecter, les activités clés à suivre et des recommandations pratiques pour extraire ces informations de vos systèmes sources. Utilisez cette ressource pour vous assurer de recueillir toutes les données nécessaires à une analyse et à une amélioration efficaces du processus.

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

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Attributs de la planification de la production

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre journal d’événements pour analyser de manière complète la planification de la production et obtenir des analyses détaillées de vos opérations.

3 Obligatoire 8 Recommandé 11 Facultatif

	Nom	Description
	Heure de l’événement EventTime	Horodatage indiquant le moment où l’activité a eu lieu.
Description Cet attribut enregistre la date et l’heure précises auxquelles un événement ou une activité donnée a été consigné dans le système. Il constitue le principal élément temporel de l’analyse des processus. Des horodatages précis sont essentiels pour calculer les temps de cycle, les durées et les temps d’attente entre les activités. Ils permettent d’analyser la performance du processus dans le temps, d’identifier les goulots d’étranglement et de mesurer le respect des délais planifiés. Pourquoi c’est important Cet horodatage est indispensable au calcul de tous les indicateurs fondés sur le temps, tels que les temps de cycle et les durées, qui sont essentiels à l’analyse de la performance. Où les obtenir Situé dans les journaux d’événements ou les enregistrements de transactions, à côté des informations sur l’activité dans Plex. Recherchez des champs tels que « Creation Date », « Timestamp » ou « Event Date ». Exemples 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	Nom de l’activité ActivityName	Nom de l’événement ou de l’étape précise survenu dans le processus de planification de la production.
Description Cet attribut décrit une tâche ou une étape clé du cycle de vie de la planification de la production, telle que « Production Order Created », « Material Requirements Planned » ou « Production Order Completed ». Ces activités constituent l’ossature de la cartographie du processus. Elles permettent aux analystes de visualiser le flux du processus, d’identifier les goulots d’étranglement entre les étapes et d’analyser la fréquence ainsi que 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 cartographie du processus, qui constitue le socle de toutes les analyses de Process Mining, notamment l’identification des goulots d’étranglement et l’analyse des variantes. Où les obtenir Dérivé des journaux d’événements, des codes de transaction ou des enregistrements de changement de statut dans les différents modules de Plex liés à la planification et à l’exécution de la production. Exemples Ordre de fabrication crééPlan de production approuvéOrdre de fabrication mis en productionOpération terminée
	Ordre de production ProductionOrder	Identifiant unique d’un ordre de production, qui sert d’identifiant principal du dossier pour le processus de planification de la production.
Description Le numéro de l’ordre de production identifie de manière unique une demande visant à produire une quantité précise d’une pièce ou d’un produit. Il sert d’identifiant central du dossier et relie tous les événements associés à la planification, à l’ordonnancement, à l’exécution et à l’achèvement. Dans le Process Mining, l’analyse des événements regroupés par ordre de production offre une vue complète du cycle de vie de la production, de bout en bout. Elle permet de calculer les temps de cycle globaux, d’identifier les parcours fréquents et de comprendre les variations entre les différents cycles de production. Pourquoi c’est important Il s’agit de l’identifiant essentiel du dossier qui relie toutes les étapes du processus et permet une analyse globale de chaque cycle de production, du début à la fin. Où les obtenir Cet identifiant se trouve généralement dans les modules centraux de production ou d’exécution de la fabrication de Plex. Consultez la documentation pour repérer les tables liées aux ordres de fabrication ou aux ordres de production. Exemples WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	Centre de charge Workcenter	Machine, ligne de production ou zone précise où une opération de fabrication doit être réalisée.
Description Un centre de charge représente une ressource précise ou un groupe de ressources où sont réalisées les activités de production. Il peut s’agir d’une machine unique, d’un îlot de machines ou d’une ligne d’assemblage donnée. Cet attribut est essentiel pour le Dashboard « Resource Allocation Delay Analysis » et pour l’identification des goulots d’étranglement liés aux ressources. L’analyse des temps de traitement et d’attente dans les différents centres de charge permet aux responsables d’optimiser l’utilisation des ressources et d’améliorer le flux de production. Pourquoi c’est important Il aide à localiser les goulots d’étranglement propres aux ressources et à analyser l’utilisation des capacités, ce qui est essentiel pour l’ordonnancement et l’optimisation du débit de production. Où les 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
	Date de fin planifiée PlannedEndDate	Date prévue d’achèvement de l’ordre de production.
Description Cet attribut contient la date à laquelle l’ordre de production doit être entièrement terminé selon le plan. Cette date constitue un résultat clé du processus d’ordonnancement et sert de référence pour mesurer la performance. La date de fin planifiée est essentielle pour le Dashboard et le KPI « Production Schedule Adherence ». En comparant cette date à l’horodatage réel d’achèvement, les organisations peuvent mesurer leur capacité à atteindre les objectifs de production et identifier les sources de retard. Pourquoi c’est important Elle sert de référence pour mesurer le respect du programme et la performance dans les délais, deux indicateurs clés de l’efficacité de la planification et de l’exécution. Où les obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Cet attribut se trouve généralement dans l’en-tête de l’ordre de production et porte souvent un nom tel que « Scheduled End Date », « Due Date » ou un intitulé similaire. Exemples 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	Disponibilité des matières MaterialAvailabilityStatus	Indique si toutes les matières nécessaires à l’ordre de production sont disponibles.
Description Cet attribut indique le statut de disponibilité des matières, par exemple « Available », « Shortage » ou « On Order ». Ce statut est essentiel pour déterminer si un ordre de production peut être libéré vers l’atelier. Cet attribut est notamment utilisé dans le Dashboard « Material Shortage Impact Analysis ». Il permet de quantifier les retards causés par les pénuries de matières en corrélant le statut « Shortage » avec des temps d’attente plus longs avant les activités « Production Order Released » ou « Production Started ». Pourquoi c’est important Il contribue directement à l’analyse des retards causés par les pénuries de matières, un problème fréquent et important dans l’industrie manufacturière. Où les obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Il peut s’agir d’un statut calculé dans les modules MRP ou de gestion des stocks, ou d’un champ directement présent sur l’ordre de production. Exemples Toutes les matières disponiblesPénurie de composantsEn attente du bon de commandePartiellement disponible
	Numéro de pièce PartNumber	Identifiant unique du produit ou de la matière fabriqué.
Description Le numéro de pièce, également appelé numéro d’article ou SKU, précise l’article que l’ordre de production doit fabriquer. Il s’agit d’une donnée de référence essentielle qui relie le processus de production au portefeuille de produits. L’analyse du processus par numéro de pièce permet d’identifier les difficultés de fabrication propres à chaque produit, de comparer les temps de cycle entre produits et de comprendre les variations des besoins en matières. Elle est fondamentale pour toute analyse de processus centrée sur les produits. Pourquoi c’est important Il permet une analyse par produit afin de comparer la performance des processus et d’identifier les problèmes liés à certaines pièces ou familles de produits. Où les obtenir Situé dans le détail de la ligne d’article ou de l’en-tête de l’ordre de production dans Plex. Il s’agit d’un champ standard lié au référentiel des articles. Exemples PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	Planificateur Planner	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 affecté à un ordre de production donné. Il peut s’agir du nom d’une personne ou de son identifiant d’employé. L’analyse du processus par planificateur est essentielle pour le Dashboard « Planner Performance Comparison ». Elle permet d’identifier les écarts d’efficacité, de respect des délais et de variation des processus entre les planificateurs, ainsi que les besoins de formation ou de standardisation. Pourquoi c’est important Il permet d’analyser la performance par planificateur et d’identifier les bonnes pratiques, les incohérences ainsi que les besoins de formation. Où les obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Cet attribut se trouve généralement dans les tables d’en-tête des ordres de production, associé à des champs tels que « Planner Code », « Scheduler » ou « Created By ». Exemples John SmithJane DoeGroupe de planification AUser789
	Priorité de production ProductionPriority	Classification indiquant le niveau d’urgence de l’ordre de production.
Description Cet attribut attribue à l’ordre de production un niveau de priorité tel que « High », « Medium » ou « Low ». Il aide les planificateurs et le personnel de production à hiérarchiser le travail, notamment lorsque les ressources sont limitées. L’analyse par priorité est essentielle pour le Dashboard « Production Priority Handling Metrics ». Elle permet de vérifier si les ordres hautement prioritaires sont effectivement traités en urgence et terminés plus rapidement que les ordres moins prioritaires, afin d’évaluer l’efficacité du système de priorisation. Pourquoi c’est important Il permet d’analyser si les ordres hautement prioritaires sont traités plus rapidement et de vérifier ainsi l’efficacité du système de priorisation. Où les obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Il peut s’agir d’un champ standard ou personnalisé de l’en-tête de l’ordre de production. Exemples ÉlevéMoyenFaible19
	Quantité planifiée PlannedQuantity	Quantité cible de la pièce ou du produit à fabriquer dans le cadre de l’ordre.
Description Cet attribut précise le nombre d’unités planifiées pour la production conformément à l’ordre de production. Cette valeur est utilisée pour la planification des besoins en matières, la planification des capacités et l’ordonnancement. La quantité planifiée est essentielle au calcul du KPI « Demand Forecast Integration Variance », qui consiste à la comparer aux valeurs initiales de prévision. Elle fournit également un contexte pour l’analyse des temps de cycle, car les ordres plus importants peuvent naturellement présenter des délais plus longs. Pourquoi c’est important Il fournit le volume de production cible, essentiel à l’analyse des capacités, à l’ordonnancement et à la compréhension des variations de processus liées à la taille des ordres. Où les obtenir Situé dans l’en-tête de l’ordre de production ou dans le détail de la ligne d’article dans Plex. Recherchez des champs tels que « Order Quantity » ou « Planned Quantity ». Exemples 1005000751250
	Statut de l’ordre de production ProductionOrderStatus	Statut actuel ou final de l’ordre de production.
Description Cet attribut reflète l’état de l’ordre de production à un moment donné, par exemple « Created », « Released », « In Progress », « Completed » ou « Cancelled ». Les informations de statut fournissent un aperçu du cycle de vie de l’ordre et sont essentielles à l’analyse des résultats. Elles permettent de filtrer les ordres actifs et terminés, d’analyser les taux d’annulation et de comprendre les raisons de certains parcours du 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 du processus. Où les obtenir Disponible dans la table d’en-tête des ordres de production de Plex. Recherchez un champ « Status » ou « State ». Exemples PlanifiéPubliéTerminéClôturéAnnulé
	Code motif de reprise ReworkReasonCode	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’un ordre est envoyé en reprise, cet attribut fournit une raison normalisée pour expliquer l’écart. Parmi les exemples figurent « Defective Material », « Machine Downtime » ou « Specification Change ». Cet attribut explique les écarts de processus identifiés lors de l’analyse des variantes. Il est essentiel à l’analyse des causes profondes du KPI « Rework & Rerouting Rate » et aide les équipes à traiter les problèmes à l’origine des reprises et des retards coûteux. Pourquoi c’est important Il fournit un contexte essentiel sur les reprises et les écarts du processus, permettant une analyse ciblée des causes profondes afin de réduire les gaspillages et d’améliorer la qualité. Où les obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Ces données peuvent être associées aux enregistrements de non-conformité, de qualité ou d’ajustement de la production. Exemples QA_FAILMAT_SUBENG_CHGOPER_ERR
	Date de début réelle ActualStartDate	Horodatage réel correspondant au début du travail de production pour l’ordre.
Description Cet attribut capture l’heure exacte à laquelle la première opération physique de l’ordre de production a commencé dans l’atelier. Il marque le passage de la planification et de la préparation à l’exécution. Cet horodatage est essentiel pour analyser le « queue time », c’est-à-dire le délai entre la libération d’un ordre et son démarrage effectif. Il permet de calculer un délai de production plus précis et contribue au Dashboard « Material Shortage Impact Analysis » en indiquant le début réel du travail. Pourquoi c’est important Il marque le véritable début de la phase d’exécution de la production et permet de mesurer précisément les retards d’ordonnancement ainsi que les temps d’attente. Où les obtenir Il s’agit de 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	Horodatage réel correspondant à l’achèvement de la dernière unité de l’ordre de production.
Description Cet attribut capture le moment où la dernière opération de l’ordre de production a été terminée et où la quantité totale requise a été produite. Il marque la fin de la phase d’exécution. Il s’agit de l’horodatage de référence pour mesurer la performance réelle par rapport à la « Planned End Date » dans le cadre du KPI « Production Schedule Adherence ». Il sert à calculer le temps de cycle réel de la production, de bout en bout. Pourquoi c’est important Il fournit l’heure réelle d’achèvement nécessaire pour calculer précisément le respect du programme et les délais globaux de production. Où les obtenir Il s’agit de 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	Horodatage correspondant à la dernière actualisation des données depuis le système source.
Description Cet attribut indique la dernière extraction et le dernier chargement des données dans l’outil de Process Mining. Il permet de situer dans le temps les analyses présentées. Il est important de connaître la fraîcheur des données pour savoir si les informations consultées sur le processus sont les plus récentes. Cela aide à définir les attentes concernant leur actualité et constitue une métadonnée essentielle pour tout Dashboard ou rapport. Pourquoi c’est important Il informe les utilisateurs sur l’actualité des données et leur permet de comprendre la période couverte par l’analyse en cours. Où les obtenir Il s’agit d’un champ de métadonnées généré et stocké lors de l’ingestion des données, qui enregistre l’horodatage du chargement. Exemples 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Écart par rapport au programme ScheduleDeviation	Différence de temps entre la date de fin planifiée et la date d’achèvement réelle.
Description Cette métrique calculée quantifie l'avance ou le retard avec lequel un ordre de production a été achevé par rapport à son calendrier. Une valeur positive indique un retard, une valeur négative une réalisation en avance et une valeur nulle signifie que l'ordre a été achevé dans les délais. Cet attribut offre une vision plus précise de la performance qu'un simple indicateur « en retard ». Il est utilisé dans le Dashboard « Respect du calendrier de production » pour visualiser l'ampleur des retards et aider à prioriser les efforts d'amélioration sur les écarts les plus importants. Pourquoi c’est important Quantifie précisément l'écart temporel d'un ordre par rapport à son calendrier, afin de mesurer avec exactitude son retard ou son avance. Où les obtenir Champ calculé, obtenu en soustrayant « PlannedEndDate » de « ActualEndDate » au niveau du cas. Exemples P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	En retard IsLate	Indicateur booléen précisant si l'ordre de production a été achevé après sa date de fin planifiée.
Description Il s'agit d'un indicateur booléen simple (vrai/faux), calculé pour chaque ordre de production. Il prend la valeur « true » si l'heure réelle d'achèvement est postérieure à la date de fin planifiée, et « false » dans le cas contraire. Cet attribut simplifie l'analyse et le reporting du respect du calendrier. Il permet de filtrer et d'agréger facilement les données afin de calculer le KPI « Taux de respect du calendrier de production » et d'identifier rapidement les ordres dont l'échéance n'a pas été respectée. Pourquoi c’est important Fournit une classification binaire simple entre les ordres achevés dans les délais et ceux achevés en retard, idéale pour calculer les taux de respect des délais et alimenter des Dashboards de KPI de haut niveau. Où les obtenir Champ calculé à partir de la comparaison suivante : « ActualEndDate » > « PlannedEndDate ». Exemples truefalse
	Heure de fin EndTime	Horodatage indiquant le moment où une activité a été achevée.
Description L’heure de fin marque l’achèvement d’une activité précise. Associée à l’heure de début, elle définit le temps de traitement de cet événement. Dans le Process Mining, disposer des heures de début et de fin des activités permet d’analyser plus finement le temps de traitement par rapport au temps d’attente. Cela aide à distinguer le temps consacré activement à une tâche du temps d’inactivité avant l’étape suivante, ce qui est essentiel pour analyser précisément les goulots d’étranglement. Pourquoi c’est important Elle permet de calculer précisément les temps de traitement des activités et de distinguer le temps de travail actif du temps d’attente improductif. Où les obtenir Cette information peut être disponible directement dans les journaux d’événements ou être déduite 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 produite CompletedQuantity	Quantité réelle de la pièce ou du produit effectivement fabriquée.
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 afin de déterminer le rendement et le taux de réalisation de l’ordre. L’analyse de la quantité produite permet d’évaluer l’efficacité et la qualité de la production. Des écarts importants par rapport à la quantité planifiée peuvent indiquer des problèmes de production, un taux élevé de rebuts ou des erreurs de saisie, qui pourront faire l’objet d’une analyse complémentaire. Pourquoi c’est important Elle indique la production réellement obtenue et sert à analyser le rendement, les taux de rebut et la précision de l’exécution par rapport à la quantité planifiée. Où les obtenir Disponible dans les enregistrements de reporting ou de confirmation de production de Plex. Recherchez des champs tels que « Good Quantity », « Yield Quantity » ou « Actual Quantity ». Exemples 984950751250
	Site de production Plant	Établissement ou site où l’ordre de production est exécuté.
Description L’attribut « Plant » identifie le site physique concerné, par exemple une usine ou un établissement de production. Dans les organisations disposant de plusieurs sites, il s’agit d’un attribut essentiel pour segmenter et comparer la performance des processus. L’analyse par site de production permet de comparer les processus entre différents emplacements. Elle peut révéler des problèmes propres à certains sites, mettre en évidence les bonnes pratiques des sites les plus performants et éclairer les décisions de standardisation des processus. Pourquoi c’est important Il permet de comparer la performance des processus entre différents sites de production, ce qui est essentiel pour l’étalonnage et la standardisation des opérations multisites. Où les obtenir Généralement disponible comme principe d’organisation central dans Plex, souvent associé à l’en-tête de l’ordre de production. Recherchez des champs tels que « Plant », « Site » ou « Location ». Exemples Usine de DétroitAtelier d’assemblage d’AtlantaSite 007Site de production au Mexique
	Système source SourceSystem	Système de référence à partir duquel les données ont été extraites.
Description Cet attribut précise l’origine des données, qui est ici Plex Smart Manufacturing. Il est utile dans les environnements où les données peuvent être fusionnées à partir de plusieurs systèmes, car il garantit la traçabilité de leur provenance. La conservation de cette information contribue à la gouvernance des données et au dépannage, puisqu’elle identifie clairement la source utilisée pour toute validation ou tout enrichissement des données. Pourquoi c’est important Il fournit un contexte essentiel sur l’origine des données, ce qui est important pour la gouvernance et la validation des données, ainsi que dans les environnements comportant plusieurs systèmes. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction et de la transformation des données afin d’identifier le jeu de données. Exemples Plex Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	Type d’ordre OrderType	Catégorie permettant de classer l’ordre de production, par exemple standard, reprise ou prototype.
Description Le type d’ordre sert à différencier les ordres de production selon leur finalité. Par exemple, un ordre « Standard » concerne la production courante, un ordre « Rework » vise à corriger des défauts et un ordre « Prototype » concerne le développement d’un nouveau produit. Cet attribut permet une analyse plus précise en filtrant ou en comparant les flux de processus correspondant aux différents types d’ordres. Les ordres de reprise, par exemple, suivent généralement des parcours et présentent des temps de cycle différents de ceux des ordres standard. Il est donc essentiel de les distinguer pour obtenir une analyse fiable. Pourquoi c’est important Il permet de segmenter l’analyse, car les différents types d’ordres, tels que « rework » ou « prototype », suivent naturellement des flux de processus et répondent à des attentes de performance différentes. Où les obtenir Consultez la documentation de Plex Smart Manufacturing. Il s’agit souvent d’un champ configurable de l’en-tête de l’ordre de production. Exemples Production standardOrdre de retoucheÉchantillon d’ingénierieSous-traitance externe

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités de planification de la production

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

6 Recommandé 10 Facultatif

	Activité	Description
	Ordre de fabrication créé	Il s’agit de la création officielle de l’enregistrement de l’ordre de fabrication dans le système Plex. Cette activité établit l’identifiant de cas unique utilisé pour l’analyse de Process Mining. L’événement est explicitement capturé lorsqu’un utilisateur ou un processus système génère le nouvel ordre.
Pourquoi c’est important Cette activité constitue le début officiel du parcours de l’ordre de fabrication dans le système. Elle sert de point de référence pour mesurer les délais globaux et comprendre le volume de nouvelles demandes de production. Où les obtenir Cette information est capturée à partir de l’horodatage de création de l’enregistrement de l’ordre de fabrication dans la table principale des ordres de fabrication de Plex. Collecte Utilisez le champ d’horodatage « creation_date » ou son équivalent dans la table d’en-tête des ordres de fabrication. Type d’événement explicit
	Ordre de fabrication mis en production	Il s’agit d’une étape clé au cours de laquelle l’ordre de production est officiellement lancé vers l’atelier et devient visible et exploitable par le personnel de production. Il s’agit presque toujours d’une action explicite effectuée par un utilisateur dans le MES, qui déclenche la création de dossiers de fabrication ou d’instructions de travail numériques.
Pourquoi c’est important La libération de l’ordre constitue le principal passage de relais entre la planification et l’exécution. Il s’agit d’une étape essentielle pour suivre le débit de production et analyser les retards entre l’approbation de la planification et le début effectif de la production. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une transaction explicite dans le module de gestion de la production de Plex. L’événement est enregistré à partir de l’horodatage de l’action « Release », souvent stocké dans un champ dédié ou dans un journal des transactions. Collecte Utilisez le champ d’horodatage « release_date » de l’ordre de production ou l’horodatage du journal des transactions de libération. Type d’événement explicit
	Ordre de production terminé	Marque l’achèvement de toutes les opérations de fabrication de l’ordre de production dans son ensemble. Il s’agit d’une transaction finale de l’atelier indiquant que la quantité prévue a été produite. L’événement est enregistré explicitement lorsqu’un opérateur ou un processus système marque l’ordre comme terminé.
Pourquoi c’est important Cette activité constitue l’événement de fin principal du parcours nominal du processus. Elle sert de point final au calcul de l’« Avg Production Order Lead Time » et est essentielle pour mesurer la « Production Schedule Adherence » et le « Production Throughput Volume ». Où les obtenir Il s’agit d’un changement explicite du statut de l’ordre de production, souvent déclenché par la transaction de déclaration de la quantité finale. L’horodatage est enregistré lorsque le statut de l’ordre passe à « Completed » ou « Finished ». Collecte Utilisez l’horodatage associé à la transaction qui fait passer le statut de l’ordre de production à « Completed ». Type d’événement explicit
	Plan de production approuvé	Cette activité indique que le plan de production a été officiellement approuvé et qu’il peut être transmis à l’atelier. L’événement est généralement capturé au moyen d’une action d’approbation explicite ou d’un changement de statut associé à l’ordre.
Pourquoi c’est important Cette étape marque la fin de la phase de planification et d’approbation et constitue le point final du calcul du KPI « Production Plan Approval Time ». Les retards d’approbation sont un goulot d’étranglement fréquent que cette activité aide à mesurer et à localiser. Où les obtenir Il peut s’agir d’un événement explicite issu d’un journal des transactions d’approbation ou d’un événement déduit d’un changement de statut de l’ordre de fabrication, par exemple le passage de « Pending Approval » à « Approved » ou « Ready to Release ». Collecte Capturez l’horodatage auquel le statut de l’ordre de fabrication est mis à jour avec la valeur « Approved » ou une valeur équivalente. Type d’événement inferred
	Prévision de la demande évaluée	Représente la réception et l’évaluation initiales d’une prévision de la demande, qui précèdent la création d’un ordre de fabrication. Cet événement est souvent enregistré dans un module de planification de la demande et sert de déclencheur à l’ensemble du processus de planification de la production.
Pourquoi c’est important Cette activité marque le véritable début du cycle de planification. L’analyse du temps écoulé entre ce point et la création de l’ordre aide à identifier les retards dans la transformation de la demande en plans de production concrets et alimente le Dashboard « Demand Forecast Integration Efficiency ». Où les obtenir Ces informations se trouvent généralement dans les modules de planification de la demande ou de planification des ventes et des opérations de Plex, ou dans un système intégré. Il peut être nécessaire de les déduire de la date de création d’un enregistrement de prévision associé à l’ordre de fabrication ultérieur. Collecte Déduit de l’horodatage de création d’un enregistrement de prévision de la demande ensuite associé à l’ordre de fabrication. Type d’événement inferred
	Production démarrée	Cette activité marque le début du travail physique sur l’ordre de production dans l’atelier. Dans un système tel que Plex, il s’agit généralement d’un événement explicite enregistré lorsqu’un opérateur scanne un code-barres ou démarre manuellement un travail depuis le terminal d’un centre de charge.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape clé qui signale le début du processus créateur de valeur. Elle est essentielle pour analyser l’écart entre « Order Released » et « Production Started », afin d’identifier les retards avant production et de calculer les temps de cycle réels de la production. Où les obtenir L’événement est enregistré à partir des transactions de collecte des données de l’atelier dans Plex. Il correspond à l’horodatage de la première transaction « job start » ou « operation start » enregistrée pour l’ordre de production. Collecte Utilisez l’horodatage de la première création de fiche de main-d’œuvre ou du premier événement de démarrage de machine associé à l’ordre de production. Type d’événement explicit
	Allocation des ressources confirmée	Représente la confirmation que des ressources précises, telles que des machines, des outils ou du personnel, ont été affectées à l’ordre de production. Cette étape peut être distincte et intervenir après la libération, ou faire partie intégrante du processus de libération. L’événement est enregistré lorsque les affectations de ressources sont finalisées dans le système.
Pourquoi c’est important Cette activité est essentielle pour le Dashboard « Resource Allocation Delay Analysis ». Elle permet de distinguer les retards liés à la planification de ceux causés par l’indisponibilité des ressources dans l’atelier. Où les obtenir Cette information peut être déduite du renseignement des champs liés aux ressources dans l’ordre de production ou dans les étapes de gamme associées. L’horodatage correspond au dernier moment où ces champs ont été mis à jour avant le début de la production. Collecte Capturez l’horodatage correspondant au renseignement des champs du centre de charge, de la machine ou de l’employé pour la première opération de l’ordre. Type d’événement inferred
	Besoins en matières planifiés	Représente l’exécution du processus de planification des besoins en matières (MRP) pour l’ordre de fabrication. Ce traitement 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 déterminer si la planification des matières constitue un goulot d’étranglement. Les retards à ce stade peuvent affecter l’ensemble du calendrier de production et sont essentiels pour comprendre le Dashboard « Material Shortage Impact Analysis ». Où les obtenir Cette information est généralement enregistrée dans les journaux MRP ou de planification de Plex. Recherchez les horodatages associés à la fin du traitement MRP ou au renseignement des données de besoins en matières pour l’ordre de fabrication. Collecte Horodatage du journal de fin d’exécution du MRP ou dernier horodatage de mise à jour des besoins de la nomenclature de l’ordre. Type d’événement explicit
	Opération terminée	Représente l’achèvement d’une étape ou d’une opération de fabrication individuelle dans la gamme de l’ordre de production. Un ordre de production comporte généralement plusieurs événements de ce type. L’événement est enregistré explicitement par le biais du reporting de l’atelier.
Pourquoi c’est important Le suivi des opérations individuelles permet d’analyser plus précisément les endroits où apparaissent les goulots d’étranglement pendant la phase de production. Il permet de comparer les temps d’opération prévus et réels, ainsi que d’identifier les centres de charge problématiques. Où les obtenir L’événement est enregistré à partir des transactions de l’atelier dans Plex, notamment lorsqu’un opérateur signale qu’une opération est terminée ou saisit la quantité produite pour cette étape. Collecte Utilisez les horodatages des transactions « operation complete » ou « quantity reporting » pour chaque étape de la gamme de l’ordre. 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’une issue alternative et négative du processus. L’événement est enregistré par un changement spécifique du statut de l’ordre.
Pourquoi c’est important Le suivi des annulations est essentiel pour comprendre les défaillances du processus. L’analyse du moment et des raisons des annulations peut révéler des problèmes de prévision de la demande, de précision de la planification ou de disponibilité des matières. Où les obtenir L’événement est déduit du changement du statut de l’ordre de production vers un état « Cancelled » ou annulé. L’horodatage de ce changement de statut correspond à l’heure de l’événement. Collecte Capturez l’horodatage correspondant à la mise à jour du champ de statut de l’ordre de production vers « Cancelled ». Type d’événement inferred
	Ordre de production clôturé	Il s’agit de la clôture administrative ou financière finale de l’ordre de production. À ce stade, tous les coûts sont soldés et l’ordre est verrouillé pour empêcher toute transaction supplémentaire. Il s’agit généralement d’une action explicite effectuée par le service financier ou la 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 écoulé entre « Production Completed » et « Production Closed » peut révéler des retards importants dans les processus de clôture financière. Où les obtenir L’événement est enregistré par le changement du statut de l’ordre de production vers « Closed ». L’horodatage de cette mise à jour finale fournit l’heure de l’événement. Collecte Utilisez l’horodatage de la transaction de changement de statut qui fait passer l’ordre à l’état « Closed ». Type d’événement explicit
	Performance de production analysée	Représente une étape d’analyse postérieure à l’achèvement, au cours de laquelle les écarts de production, les coûts et les indicateurs de qualité sont examinés. Il peut s’agir d’un calcul des écarts généré par le système ou d’un examen manuel réalisé par un contrôleur de production ou un comptable analytique.
Pourquoi c’est important L’intégration de cette activité apporte une visibilité sur le processus post-production. Elle permet de comprendre le temps total nécessaire jusqu’à l’analyse complète de l’ordre et de l’évaluation de sa performance, ce qui peut révéler des goulots d’étranglement administratifs après la fin de la production. Où les obtenir Cet événement peut être déduit de l’horodatage des traitements de calcul des écarts ou de la date de création d’un rapport de performance de production. Il peut également correspondre à une modification manuelle du statut indiquant « Analysis Complete ». Collecte Capturez la date d’exécution des traitements de calcul des écarts de coûts ou le changement de statut vers « Analysis Complete » sur l’ordre de production. Type d’événement inferred
	Plan de production ajusté	Cet événement indique qu’une modification a été apportée à l’ordre de production après sa libération, par exemple une modification de la quantité, de la gamme ou de la nomenclature. Il est généralement enregistré dans une piste d’audit ou un journal des modifications associé à l’ordre de production.
Pourquoi c’est important Cette activité est essentielle pour identifier les reprises, les changements de périmètre et l’instabilité du processus. Elle contribue directement au KPI « Rework & Rerouting Rate » et aide à mettre au jour les causes profondes des écarts et des inefficacités de production. Où les obtenir Ces données se trouvent dans les journaux des modifications ou les tables de piste d’audit du module de gestion des ordres de production de Plex. L’événement correspond à l’horodatage de toute modification importante d’un champ après l’événement « Production Order Released ». Collecte Filtrez le journal d’audit de l’ordre de production pour isoler les modifications intervenues après la date de libération de l’ordre. Type d’événement explicit
	Plan de production envoyé pour révision	Indique que le plan de production préparé a été soumis pour approbation. Cette étape est souvent représentée par un changement de statut de l’ordre de fabrication. Elle marque le début du sous-processus d’approbation.
Pourquoi c’est important Cette activité constitue le point de départ de la mesure du « Production Plan Approval Cycle Time ». Son suivi aide à déterminer combien de temps les plans attendent une révision, ce qui peut représenter une source importante de retard administratif. Où les obtenir Cette étape est probablement déduite d’un changement de statut de l’ordre de fabrication, par exemple lorsque le statut passe de « In Planning » à « Pending Approval ». L’horodatage de ce changement de statut est utilisé. Collecte Capturez l’horodatage auquel le champ de statut de l’ordre de fabrication prend une valeur telle que « Pending Approval » ou « In Review ». Type d’événement inferred
	Planning de production créé	Cet événement signale la création d’un planning de production détaillé, qui affecte des opérations précises à des centres de charge et à des créneaux horaires. Il résulte des processus de planification des capacités et d’ordonnancement. Il est probablement enregistré lorsqu’un planning est sauvegardé ou publié.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape importante avant la mise à disposition d’un ordre pour l’atelier. Cet événement est essentiel au Dashboard « Scheduling Bottleneck Identification », qui aide à analyser l’efficacité de la phase d’ordonnancement détaillé. Où les obtenir Capturé depuis le module d’ordonnancement de la production de Plex. L’événement peut être identifié grâce à l’horodatage de création ou de dernière sauvegarde du planning détaillé associé à l’ordre de fabrication. Collecte Utilisez l’horodatage correspondant à la première sauvegarde ou à la confirmation par un planificateur du planning de production détaillé de l’ordre. Type d’événement explicit
	Programme directeur de production créé	Cette activité correspond à la création du programme directeur de production (MPS) à partir des prévisions de la demande et des ordres existants. Il s’agit d’un plan de haut niveau qui définit ce qui sera produit, en quelles quantités et à quel moment. L’événement est probablement enregistré lorsqu’un planificateur finalise et enregistre une version du MPS.
Pourquoi c’est important Le suivi de cette étape est essentiel pour mesurer l’efficacité de la phase initiale de planification. La durée entre l’évaluation de la demande et la création du MPS est un indicateur clé de l’agilité de la planification et est mesurée par le KPI « Master Schedule Creation Cycle Time ». Où les obtenir Enregistré dans le module de planification du programme directeur de production 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. Collecte Capturez l’horodatage de création de l’entrée MPS ou d’un changement de statut spécifique dans le module de planification. Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment récupérer vos données depuis Plex Smart Manufacturing

Étapes

Accéder à IntelliPlex : Connectez-vous à la Plex Smart Manufacturing Platform. Ouvrez le module IntelliPlex Analytic Applications. Vous devez disposer des autorisations nécessaires pour créer et modifier des applications analytiques.
Créer une application analytique : Commencez un nouveau rapport ou une nouvelle application analytique. Donnez-lui un nom explicite, par exemple « ProcessMind Production Planning Event Log ».
Définir les sources de données : Identifiez et ajoutez à votre application les sources de données Plex nécessaires (tables ou vues). Elles comprendront les sources relatives aux ordres de production, aux journaux de changement de statut, aux exécutions de planification des matières, aux transactions de l'atelier et, éventuellement, aux prévisions de la demande et aux journaux de planification. L'aide d'un administrateur Plex peut être nécessaire pour identifier les noms exacts des tables dans votre instance.
Construire les requêtes de base : Pour chacune des 16 activités requises, créez une requête ou un bloc de données distinct. Chaque bloc sélectionnera le même ensemble de colonnes (ProductionOrder, ActivityName, EventTime, etc.) depuis la source de données correspondante. Par exemple, l'événement « Production Order Created » interrogera la table principale des ordres de production, tandis que les événements « Operation Completed » interrogeront le journal des transactions de l'atelier.
Mettre en œuvre la logique UNION ALL : Regroupez les 16 requêtes individuelles dans un seul jeu de données à l'aide de la commande UNION ALL. Cette étape transforme les données provenant de différentes tables en un Event Log unique et chronologique. Vous pouvez effectuer cette opération dans l'éditeur SQL d'IntelliPlex ou utiliser les outils graphiques de flux de données pour fusionner les jeux de données.
Appliquer les filtres : Dans l'application IntelliPlex, créez des filtres configurables par l'utilisateur. Le filtre le plus important concerne la plage de dates (EventTime). Ajoutez également des filtres pour PartNumber, Workcenter et ProductionOrderStatus afin de permettre une analyse ciblée.
Formater les colonnes : Vérifiez que la colonne EventTime utilise un format d'horodatage cohérent (par exemple, YYYY-MM-DD HH:MI:SS) et que les autres colonnes possèdent le type de données approprié. Renommez les colonnes si nécessaire pour respecter les noms d'attributs requis. Par exemple, production_order_no doit être renommé en ProductionOrder à l'aide d'un alias.
Enregistrer et tester : Enregistrez l'application analytique. Exécutez le rapport sur une plage de dates récente et limitée (par exemple, la dernière semaine) afin de valider les résultats, de vérifier l'absence d'erreurs et de vous assurer que les 16 types d'activités sont correctement générés.
Planifier l'export : Une fois la validation terminée, ouvrez la section de planification d'IntelliPlex. Créez une tâche planifiée pour exécuter automatiquement l'application. Configurez la fréquence (par exemple, tous les jours à 2 h 00) et le format de sortie.
Configurer la destination de l'export : Définissez la destination d'export de la tâche planifiée. Les options courantes sont l'enregistrement sur un partage de fichiers réseau, un serveur FTP ou l'envoi par e-mail. Configurez le fichier de sortie au format CSV avec un encodage UTF-8 pour garantir une compatibilité maximale.
Préparer l'ingestion : Vérifiez que le fichier CSV obtenu comporte une ligne d'en-tête correspondant aux noms d'attributs requis par votre outil de Process Mining. Le fichier est maintenant prêt à être importé et analysé.

Configuration

Prérequis : Vous devez disposer d'une licence valide de la Plex Smart Manufacturing Platform incluant le module IntelliPlex. Des autorisations utilisateur sont nécessaires pour accéder à IntelliPlex, créer des applications analytiques et consulter les tables sous-jacentes relatives à la production et à la planification.
Sources de données : Le rapport devra réunir des données provenant de plusieurs sources. Les principales sont les en-têtes des ordres de production, les gammes des ordres de production, les journaux de statut ou d'audit, les journaux d'exécution MRP, les enregistrements de transactions de l'atelier et les tables de planification. Les noms exacts doivent être configurés en fonction de votre système.
Plage de dates : Un filtre de plage de dates est indispensable pour maîtriser les performances. Il est recommandé d'extraire les données par lots, par exemple sur des périodes de 3 à 6 mois. La requête doit filtrer la principale colonne d'horodatage des événements.
Filtres clés : En plus de la plage de dates, ajoutez des filtres pour PartNumber, Planner et Workcenter. Les utilisateurs pourront ainsi exécuter le rapport sur des sous-ensembles précis sans modifier la logique de la requête sous-jacente.
Considérations relatives aux performances : Dans les environnements industriels à fort volume, l'exécution de cette extraction sur une longue période peut mobiliser beaucoup de ressources. Planifiez le rapport en dehors des heures de pointe. Si les performances posent problème, envisagez de créer dans la base de données des vues indexées permettant de préagréger une partie des données nécessaires.
Format de sortie : L'export doit être configuré au format CSV (Comma Separated Values). Vérifiez que le séparateur est une virgule et que les qualificateurs de texte (guillemets doubles) sont utilisés si certains champs peuvent contenir des virgules.

a Exemple de requête sql

/* 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 : Vérifiez que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé sur votre système. Installez les bibliothèques nécessaires, pandas pour manipuler les données et requests pour effectuer les appels d'API, en exécutant pip install pandas requests dans votre terminal.
Obtenir les identifiants d'API : Demandez à l'administrateur de votre système Plex les identifiants d'API. Ils comprennent un compte utilisateur dédié, un mot de passe et le Plex Customer Number (PCN) de votre entreprise. Le compte utilisateur doit disposer des autorisations nécessaires pour accéder aux sources de données requises via la Plex Integration API.
Configurer le script Python : Créez un nouveau fichier Python, par exemple extract_plex_production.py, et copiez-y le script fourni.
Configurer les paramètres du script : Dans le script, repérez la section de configuration. Remplacez les valeurs fictives de 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 période d'extraction souhaitée.
Identifier les sources de données : Le script fourni utilise à titre d'exemple plusieurs clés courantes de sources de données Plex, telles que Production_v_Production_Order_Summary et Production_v_Job_Operation_Event_Log. Vérifiez ces clés auprès de votre administrateur Plex ou dans la documentation, puis mettez-les à jour dans le script si votre configuration utilise d'autres noms.
Exécuter le script : Lancez le script depuis votre terminal à l'aide de la commande python extract_plex_production.py. Le script s'authentifiera auprès de l'API Plex, récupérera les données des sources indiquées et les traitera.
Surveiller l'exécution : Le script affiche dans la console des messages de progression indiquant la source de données en cours d'interrogation et le nombre d'enregistrements traités. Surveillez les messages d'erreur susceptibles de signaler un problème 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 à plat. Il désimbrique les données et crée une ligne distincte pour chacune des 16 activités requises, à partir des horodatages et des changements de statut présents dans les enregistrements sources.
Examiner le résultat : Une fois le script terminé, il génère un fichier CSV nommé plex_production_event_log.csv dans le même répertoire. Ouvrez ce fichier dans un tableur afin d'en vérifier la structure et le contenu.
Préparer l'import : Le fichier CSV généré est formaté conformément aux exigences de ProcessMind. Il contient notamment les colonnes ProductionOrder, ActivityName, EventTime et les autres attributs recommandés. En règle générale, aucune mise en forme supplémentaire n'est nécessaire. Le fichier est prêt à être importé pour l'analyse du processus.

Configuration

Identifiants d'API : Un compte utilisateur Plex valide et un mot de passe sont nécessaires pour l'authentification. Le script utilise une authentification de base associée au PCN pour gérer la session.
Autorisations : L'utilisateur de l'API doit disposer d'un accès en lecture à toutes les sources de données référencées dans le script. Les principales sources comprennent les ordres de production, les opérations des tâches, l'historique des statuts, les journaux MRP et les enregistrements de planification. Consultez votre administrateur Plex pour vérifier que les autorisations nécessaires sont accordées.
Plage de dates : Le script nécessite la définition de START_DATE et END_DATE. Pour une première analyse, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin d'obtenir un jeu de données représentatif sans volume excessif. Dans les environnements à fort volume, commencez par une période plus courte, par exemple un 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 ajouter d'autres filtres dans le corps de la requête API, par exemple sur Part_Number ou Workcenter, afin de réduire le périmètre de l'extraction.
Pagination : Le script gère automatiquement la pagination de l'API. Il utilise le paramètre PageSize (défini par défaut sur 1000) et parcourt les pages jusqu'à avoir récupéré tous les enregistrements de la période indiquée. Notez qu'une taille de page plus réduite peut augmenter le nombre d'appels d'API, mais aussi diminuer le risque d'expiration des délais.
Clés des sources de données : Le script s'appuie sur des clés précises pour interroger les bonnes sources de données. Leur exactitude est essentielle à la réussite de l'extraction. Ces clés dépendent de votre implémentation Plex et doivent éventuellement être vérifiées et adaptées.

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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