> Folyamatos folyamatfejlesztés > Raktárkezelés > Oracle WMS Cloud > Adatsablon

Raktárirányítási adatsablon

Oracle WMS Cloud

← Vissza a folyamatfejlesztési útmutatóhoz

Raktárirányítási attribútumok(21) Raktárirányítási tevékenységek(16) Adatkinyerési útmutatók(2)

Raktárirányítási adatsablon

Ez a sablon útmutatást ad a raktárirányítási folyamatok elemzéséhez szükséges adatok összegyűjtéséhez. Bemutatja a követendő attribútumokat és tevékenységeket, valamint gyakorlati tanácsokat ad az adatok forrásrendszerből történő kinyeréséhez.

Javasolt attribútumok
A folyamatban követendő fő tevékenységek
Útmutató az adatok kinyeréséhez

Most ismerkedik az eseménynaplókkal? Tudja meg, hogyan készíthet process mining eseménynaplót.

Sablon letöltése

Raktárirányítási attribútumok

Ezeket az adatmezőket érdemes felvenni az eseménynaplóba a raktárirányítás részletes elemzéséhez.

5 Kötelező 7 Javasolt 9 Nem kötelező

	Név	Leírás
	Esemény kezdési időpontja EventStartTime	Az az időbélyeg, amely megmutatja, mikor kezdődött egy adott raktári tevékenység vagy esemény.
Leírás Az esemény kezdési időpontja azt a pontos dátumot és időt jelöli, amikor egy tevékenység elkezdődött. A process mining ezt az időadatot használja elsődlegesen az események időrendi sorba rendezésére, valamint az időtartamok és az átfutási idők kiszámítására. Ez az időbélyeg szükséges ahhoz, hogy a folyamat tényleges menete pontosan rekonstruálható legyen. A kezdési időpont alapján végzett elemzés elengedhetetlen a teljesítmény nyomon követéséhez. Segítségével kiszámítható többek között a tevékenységek közötti idő, egy teljes eset időtartama és a szolgáltatási szintű megállapodások betartása. Az átfutási időket megjelenítő dashboardok, például az „Áruátvételtől a betárolásig eltelt idő”, teljes egészében erre az attribútumra támaszkodnak a késések feltárásakor. Miért fontos? Ez az időbélyeg szükséges az események helyes sorrendbe rendezéséhez és az időalapú teljesítménymutatók, például az átfutási idők és a szűk keresztmetszetek kiszámításához. Hol szerezhető be? Ez jellemzően az Oracle WMS Cloud tranzakciós tábláiban található feladat- vagy eseményrekord létrehozási, illetve kezdési időbélyege. Példák 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T10:30:15Z2023-10-27T11:05:00Z
	Raktári rendelés WarehouseOrder	A raktári rendelés egyedi azonosítója. Ez szolgál elsődleges esetazonosítóként a kapcsolódó logisztikai tevékenységek nyomon követéséhez, a folyamat kezdetétől a végéig.
Leírás A raktári rendelés azonosítója egyetlen raktári logisztikai feladathoz kapcsolódó összes eseményt és tevékenységet összefogja, például a beérkező áru átvételét vagy a kimenő szállítmány kezelését. A process mining során ez az esetazonosító teszi lehetővé az adott rendelés teljes raktári folyamatának végpontok közötti elemzését. A raktári rendelések szerinti elemzés megmutatja a teljes folyamatot a rendelés létrehozásától annak teljesítéséig vagy törléséig. Segít feltárni a gyakori folyamatútvonalakat, a szűk keresztmetszeteket, az eltéréseket és az ismételt munkavégzést, amelyek hatással vannak a raktár működésének hatékonyságára. Ezzel a nézettel felmérhető a különböző rendeléstípusok általános teljesítménye és az előírt eljárások betartása. Miért fontos? Ez az alapvető esetazonosító kapcsolja össze az összes kapcsolódó raktári tevékenységet, így minden logisztikai rendelés folyamata az elejétől a végéig áttekinthető. Hol szerezhető be? Ez az azonosító általában az Oracle WMS Cloud raktári rendeléseket tartalmazó tábláinak fejlécében található, például a Rendelések vagy a Feladatok modulban. Példák WO-0054321ORD-9876543SHIP-2024-1001
	Tevékenység neve ActivityName	A raktárkezelési folyamatban történt üzleti esemény vagy feladat neve, például „Áru komissiózva” vagy „Szállítmány feladva”.
Leírás A tevékenység neve a raktári rendelés életciklusának egy lépését vagy mérföldkövét jelöli. Ezek a tevékenységek alkotják a folyamattérkép egymást követő csomópontjait, így a folyamat menete megjeleníthető és elemezhető. Minden tevékenységhez időbélyeg tartozik, amely a teljesítmény mérésének és a szűk keresztmetszetek elemzésének alapja. A process mining során ez az attribútum alapvető a folyamatmodell felépítéséhez. Segítségével elemezhetők a tevékenységek gyakoriságai, útvonalai és az egyes lépések közötti időtartamok. Az olyan tevékenységek sorrendjének és előfordulásának megértése, mint a „Minőségellenőrzés elvégezve” vagy a „Komissiózási feladat létrehozva”, segít az erőforrások jobb elosztásában és az átfutási idők csökkentésében. Miért fontos? Ez az attribútum határozza meg a folyamattérkép lépéseit, így a raktári munkafolyamat megjeleníthető, elemezhető és fejleszthető. Hol szerezhető be? Ez az adat jellemzően az Oracle WMS Cloud eseménynaplóiból, feladatállapot-tábláiból vagy a folyamat mérföldköveit rögzítő tranzakciós adatokból származik. Példák Az áru megérkezettKomissiózási feladat létrehozvaÁru becsomagolvaKüldemény feladva
	Forrásrendszer SourceSystem	Az a rendszer, amelyből a raktárkezelési adatokat kinyerték.
Leírás Ez az attribútum azonosítja az adatok forrását, jelen esetben az Oracle WMS Cloudot. Bár értéke változatlannak tűnhet, az adatirányítás és a nyomon követhetőség szempontjából fontos, különösen akkor, ha több rendszer adatait egyesítik az elemzéshez. A process mining során segít az érintetteknek megbízni az adatokban és megérteni azok hátterét. Ha a különböző raktárak eltérő rendszereket használnak, ez a mező elengedhetetlen a folyamatok teljesítményének raktárankénti összehasonlításához. Miért fontos? Megadja az adatok eredetét és hátterét, biztosítja a nyomon követhetőséget, és lehetővé teszi a több rendszerre kiterjedő elemzést. Hol szerezhető be? Ez jellemzően egy állandó érték, amelyet az adatátalakítás során adnak hozzá az adatkészlet forrásának megjelölésére. Példák Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Utolsó adatfrissítés LastDataUpdate	Az az időbélyeg, amely megmutatja, mikor nyerték ki vagy frissítették utoljára az esemény adatait a forrásrendszerből.
Leírás Az utolsó adatfrissítés az Oracle WMS Cloudból történő adatkinyerés dátumát és időpontját jelöli. Ez a metaadat segít megítélni, mennyire frissek az elemzés adatai, és hogy a döntések aktuális információkon alapulnak-e. A process mining dashboardokon ez az időbélyeg tájékoztatja a felhasználót a megjelenített adatok frissességéről. Segít eldönteni, hogy az elemzés valós idejű működést vagy egy korábbi állapotot mutat-e, ami fontos a működés nyomon követéséhez. Miért fontos? Megmutatja, mennyire frissek az adatok, így a felhasználók megítélhetik, mennyire aktuális a folyamatelemzés. Hol szerezhető be? Ez az időbélyeg az adatkinyerés, -átalakítás és -betöltés (ETL) során jön létre és kerül az adatokhoz. Példák 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Esemény befejezési időpontja EventEndTime	Az az időbélyeg, amely megmutatja, mikor fejeződött be egy adott raktári tevékenység vagy esemény.
Leírás Az esemény befejezési időpontja azt a pontos dátumot és időt jelöli, amikor egy tevékenység véget ért. Ha rendelkezésre áll, pontosabban méri a tevékenység időtartamát, mint ha azt a következő tevékenység kezdési időpontjából becsülnénk meg. Különösen hasznos mérhető feldolgozási idejű feladatoknál, például csomagolásnál vagy minőségellenőrzésnél. Ha a kezdési és a befejezési időpont is rendelkezésre áll, pontosan kiszámítható a tevékenység feldolgozási ideje. Így elkülöníthető a feladaton végzett tényleges munka ideje a következő lépésre való várakozástól. Ez a különbségtétel fontos az erőforrás-kihasználtság és a hatékonyság elemzéséhez. Miért fontos? Lehetővé teszi az egyes tevékenységek időtartamának pontos kiszámítását, és segít elkülöníteni a tényleges feldolgozási időt a várakozástól. Hol szerezhető be? Ez jellemzően az Oracle WMS Cloud feladat- vagy eseményrekordjának befejezési időpontot rögzítő mezője. Példák 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T11:00:45Z2023-10-27T11:20:00Z
	Felhasználó/kezelő azonosítója UserOperatorId	A raktári tevékenységet végző felhasználó, kezelő vagy alkalmazott azonosítója.
Leírás Ez az attribútum azonosítja a konkrét feladatot, például a komissiózást, a csomagolást vagy a betárolást végző személyt. Fontos szempont az emberi erőforrások teljesítményének, a munkaterhelés eloszlásának és az előírt munkafolyamatok betartásának elemzéséhez. A felhasználó/kezelő azonosítója szerinti elemzés segít felismerni a kiemelkedően teljesítő munkatársakat, a további képzést igénylőket, valamint a csapaton belüli egyenlőtlen munkaterhelést. Az „Erőforrás-kihasználtság tevékenységenként” dashboardon megmutatja, hogyan járulnak hozzá az egyes felhasználók a folyamat hatékonyságához, és hogy egyes felhasználói műveletek okozhatnak-e szűk keresztmetszetet. Miért fontos? Ez az attribútum segít elemezni a munkaerő teljesítményét, feltárni a képzési igényeket és kiegyensúlyozni a munkaterhelést. Hol szerezhető be? Ez általában a tranzakciós vagy feladattáblákban található, és gyakran ahhoz a felhasználóhoz kapcsolódik, aki a művelet végrehajtásakor be volt jelentkezve a rendszerbe vagy a kézi eszközre. Példák JSMITHBJOHNSONUSER123
	Kért teljesítési dátum RequestedCompletionDate	Az a határidő, ameddig a raktári rendelést várhatóan teljesítik vagy feladják.
Leírás A kért teljesítési dátum a szolgáltatási szintű megállapodás (SLA) vagy a vevő által elvárt határidő. Ehhez viszonyítva mérhető, hogy a rendelés ténylegesen időben, korábban vagy késve készült-e el. Ez az attribútum alapja az olyan teljesítményfigyelő dashboardoknak, mint a „Raktári rendelések SLA-teljesítése”, és az olyan KPI-k kiszámításának, mint az „Időben feladott szállítmányok aránya”. A tényleges feladási időpont és a kért dátum összevetésével mérhető a szolgáltatási szint teljesítése, feltárhatók a késések okai, és előnyben részesíthetők a határidő túllépésével fenyegetett rendelések. Miért fontos? Ez az attribútum az időben történő teljesítés és az SLA betartásának elsődleges mérőszáma, ami közvetlenül befolyásolja a vevői elégedettséget. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat jellemzően a rendelés fejlécében található, és gyakran egy vevői vagy beszerzési rendelésből származik. Példák 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-05T23:59:59Z2023-11-15T12:00:00Z
	Prioritási szint PriorityLevel	A raktári rendelés sürgősségének besorolása, például „High”, „Normal” vagy „Low”.
Leírás A prioritási szint az üzletileg meghatározott sürgősséget jelzi. A magas prioritású rendelések, például az expressz szállítmányok vagy a kritikus készlethiány pótlására szolgáló rendelések gyakran gyorsabb folyamatot és az erőforrások azonnali figyelmét igénylik. Ez az attribútum alapja a „Prioritásos rendelések teljesítménye” dashboardnak. A prioritási szint szerinti szűréssel és összehasonlítással a vezetők felmérhetik, hogy a magas prioritású rendelések valóban gyorsabban haladnak-e, és teljesítik-e a szigorúbb SLA-kat. Segít az erőforrásokat a legsürgetőbb üzleti igényekhez igazítani. Miért fontos? Segít megállapítani, hogy a sürgős rendelések gyorsabban készülnek-e el a normál rendelésekhez képest, és teljesülnek-e a kritikus SLA-k. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat jellemzően a rendelés fejlécében található. Példák MagasNormálAlacsony
	Raktári rendelés típusa WarehouseOrderType	A raktári rendelés besorolása, például beérkező áru átvétele, kimenő szállítmány vagy belső áthelyezés.
Leírás A raktári rendelés típusa megmutatja a rendelés célját. Gyakori típus a vevői szállítmány, a beszerzési rendelés átvétele, a telephelyek közötti készletáthelyezés és a visszáru. Ez a besorolás alapot ad a folyamatok típus szerinti elemzéséhez és a különböző munkafolyamatok teljesítményének összehasonlításához. A rendeléstípus szerinti szűrés külön folyamattérképeket tesz lehetővé a bejövő és kimenő folyamatokhoz, amelyek lépései és teljesítménycéljai gyakran eltérnek. A kimenő szállítmány KPI-jai például a gyorsaságra és a vevőhöz történő kiszállításra összpontosítanak, míg a beérkező áru átvételénél a készlet rendelkezésre állása és pontossága a fontos. Ez az attribútum segít a különböző teljesítési folyamatok összehasonlításában a „Komissiózási és csomagolási teljesítmény” dashboardon. Miért fontos? Segítségével külön elemezhetők a bejövő, kimenő és belső folyamatok, amelyek céljai és munkafolyamatai eltérnek. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat jellemzően a raktári rendelés fejlécében található. Példák Kimenő szállítmányBeérkező áru átvételeBelső áthelyezésVevői visszáru
	SLA-állapot SLAState	A kért teljesítési dátum alapján számított állapot, amely jelzi, hogy a raktári rendelés időben vagy késve készült-e el, illetve fennáll-e a késés kockázata.
Leírás Az SLA-állapot egy származtatott attribútum, amely azonnal jelzi, hogyan teljesít a rendelés a határidőhöz képest. A rendszer a befejező tevékenység, például a „Szállítmány feladva” időbélyegét veti össze a „RequestedCompletionDate” értékével. Az állapot lehet „Időben”, „Késve”, illetve a határidőhöz közeledő, még nyitott rendelések esetén „Veszélyben”. Ez az attribútum a „Raktári rendelések SLA-teljesítése” dashboardhoz készült. Az összetett dátum-összehasonlításokat könnyen értelmezhető állapottá alakítja, így gyorsan áttekinthető a teljesítmény. Az elemzők kiszűrhetik a késedelmes rendeléseket, és feltárhatják, miért nem teljesültek a szolgáltatási szintű megállapodások. Miért fontos? Egy pillantással áttekinthetővé teszi az SLA teljesítését, így könnyebb nyomon követni és elemezni az időben történő teljesítést. Hol szerezhető be? A rendszer a végső tevékenység időbélyegét veti össze a RequestedCompletionDate értékével. Példák IdőbenKésveKockázatnak kitett
	Tényleges mennyiség ActualQuantity	A tevékenység során megszámolt vagy kezelt tételek tényleges mennyisége, például áruátvételkor vagy komissiózáskor.
Leírás A tényleges mennyiség a raktári feladat során feldolgozott egységek fizikai darabszáma. Ezt gyakran áruátvétel, betárolás, komissiózás vagy leltározás során rögzítik. Ez mutatja meg, mennyi készlet mozgott ténylegesen. Ez az attribútum fontos a „Készletmennyiségi eltérések” dashboardhoz. Ha összeveti a tényleges mennyiséget a forrásdokumentumban, például a beszerzési vagy szállítási rendelésben szereplő tervezett mennyiséggel, az eltérések azonnal láthatóvá válnak. Az eltérések elemzése segít feltárni a készletpontatlanság okait, például a beszállítói hibákat, az átvételi tévedéseket vagy a komissiózási hibákat. Ez elengedhetetlen a pontos készletnyilvántartáshoz. Miért fontos? A tervezett mennyiséggel összevetve feltárhatók a készleteltérések, és javítható a készletnyilvántartás pontossága. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez a mező jellemzően a tranzakció részleteit vagy a feladattételeket tartalmazó táblákban található. Példák 10098500
	Fuvarozó Carrier	A kimenő szállítmány kezelésére kijelölt fuvarozó vagy szállítmányozó.
Leírás A fuvarozó attribútum azonosítja azt a logisztikai partnert, aki az árut a raktárból a végső rendeltetési helyre szállítja. Lehet kereskedelmi fuvarozó, például a FedEx vagy a UPS, szállítmányozó vállalat vagy saját járműpark. A „Szállítmány feladási átfutási ideje” dashboardon ez az adat használható a különböző fuvarozók teljesítményének elemzésére és összehasonlítására. Ha fuvarozónként vizsgálja a „Szállításra előkészítve” és a „Szállítmány feladva” közötti időt, kiderülhet, mely partnerek dolgoznak hatékonyabban, és kik okoznak késéseket. Az eredmény a szerződéses tárgyalásokat és a fuvarozó kiválasztását is segítheti. Miért fontos? Lehetővé teszi a fuvarozók teljesítményének összehasonlítását, segít javítani a kimenő logisztikát és csökkenteni a feladási késéseket. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat jellemzően a raktári rendeléshez kapcsolódó szállítmány- vagy rakományadatok között található. Példák FedExUPSDHLXPO Logistics
	Használt eszköz EquipmentUsed	A raktári tevékenységhez használt eszköz, például targonca vagy kézi szkenner azonosítója.
Leírás Ez az attribútum megadja a raktári feladat során használt fizikai eszközt vagy berendezést. Az eszközhasználat nyomon követése kiegészíti a kezelők teljesítményének elemzését, és további szempontot ad az erőforrások vizsgálatához. Segíthet felmérni az eszközök kihasználtságát, feltárni a karbantartási igényeket és hatékonyabban elosztani a gépeket. Az „Erőforrás-kihasználtság tevékenységenként” dashboardon fontos a használt eszköz szerinti elemzés. Kiderülhet, hogy bizonyos eszközök szűk keresztmetszetet okoznak, vagy hogy az eszközök rendelkezésre állása és hatékonysága alapján jobban oszthatók el a feladatok. Például az elemzés megmutathatja, hogy egy adott targoncamodell rendszeresen lassítja a betárolást, ami további vizsgálatot indokol. Miért fontos? Segít elemezni az eszközök kihasználtságát és hatékonyságát, feltárni az eszközökhöz kapcsolódó szűk keresztmetszeteket, és javítani az erőforrások elosztását. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat a feladat-végrehajtási rekordokban szerepelhet, különösen akkor, ha a kezelők konkrét eszközökre jelentkeznek be. Példák FORKLIFT-05SCANNER-A12CART-27
	Helyazonosító LocationIdentifier	A raktár azon konkrét fizikai helye, ahol a tevékenység történt, például tárolóhely, rakodókapu vagy előkészítő terület.
Leírás A helyazonosító megadja, hogy egy esemény a raktár melyik pontjához kapcsolódik. Ez lehet az áru megérkezésekor használt átvételi rakodóhely, a betárolt áru tárolóhelye, a csomagolóállomás vagy a szállításra előkészített áru sávja. Ez az attribútum térbeli szemponttal egészíti ki a folyamatelemzést, és segíthet feltárni a raktár egyes területeihez kötődő szűk keresztmetszeteket. Az elemzés például megmutathatja, hogy egy adott folyosón rendszeresen lassú a komissiózás, vagy hogy egy bizonyos rakodókapu torlódást okoz az áruátvételnél. Ezek az információk segítik a raktárelrendezés, az erőforrás-elosztás és a folyamatok megtervezését. Miért fontos? A raktár fizikai elhelyezkedését is figyelembe veszi az elemzés, így feltárhatók az egyes zónákhoz, folyosókhoz vagy tárolóhelyekhez kapcsolódó szűk keresztmetszetek. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat jellemzően a feladat részletei között szerepel. Példák A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Ismételt tevékenység IsRework	Logikai érték, amely jelzi, hogy egy tevékenység ugyanazon ügyön belül egy korábbi lépés ismétlése-e, vagyis újramunkát vagy folyamatbeli hurkot jelez.
Leírás Az Ismételt tevékenység egy számított jelző, amely azonosítja, ha a folyamat eltér a lineáris menetétől, és megismétlődik egy tevékenység. Ha például egy rendelésnél az „Áru összeszedve” tevékenységet egy újabb „Áru összeszedve” követi, a második előfordulás újramunkának minősül. Ez gyakran valamilyen problémára utal, például javításra szoruló komissiózási hibára. Ez az attribútum elengedhetetlen a „Folyamateltérések és újramunka elemzése” dashboardhoz és a „Raktári újramunka aránya” KPI-hoz. Az események megjelölésével az elemzés számszerűsíti az újramunka gyakoriságát és hatását. Ha azonosítja, mely tevékenységek igényelnek leggyakrabban újramunkát, feltárhatja a folyamat gyenge pontjait, a minőségi problémákat és a képzési hiányosságokat, amelyek rontják a hatékonyságot és növelik a működési költségeket. Miért fontos? Ez a jelző közvetlenül azonosítja a folyamat hatékonysági problémáit és hurkait, így számszerűsíthető az újramunka költsége és gyakorisága. Hol szerezhető be? A process mining eszköz a CaseId alapján azonosítja ugyanazon ügy ismétlődő tevékenységsorozatait, és ezekből számítja ki ezt az értéket. Példák truefalse
	Ok kódja ReasonCode	Egy esemény, például készletkorrekció, visszáru vagy eltérés okát leíró kód vagy megnevezés.
Leírás Az ok kódja hátteret ad a folyamat nem szokványos eseményeihez és kivételeihez. Ha például „Készlet módosítva” tevékenység történik, az ok kódja lehet „Sérült áru”, „Leltárkorrekció” vagy „Lejárt készlet”. Ez fontos a folyamattól való eltérések kiváltó okainak feltárásához. A process mining során az ok kódjai segítenek megérteni, miért történnek kivételek. A különböző okok gyakoriságának és hatásának elemzése feltárhatja a rendszerszintű problémákat. A „Sérült áru” miatti korrekciók gyakorisága például indokolhatja a kezelési eljárások felülvizsgálatát, míg a gyakori „Komissiózási hiba” kód jobb képzés vagy rendszerellenőrzés szükségességére utalhat. Miért fontos? Hátteret ad a kivételekhez és eltérésekhez, így feltárhatók az olyan problémák kiváltó okai, mint a készletkorrekciók vagy a késések. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ezeket a kódokat jellemzően a kivételkezelési tranzakciók során rögzítik. Példák DMG - Szállítás közben megsérültQTY_MISMATCH - Beszállítói mennyiséghiányWRONG_ITEM_PICKED
	Raktári rendelés állapota WarehouseOrderStatus	A raktári rendelés aktuális vagy végső állapota, például „Completed” vagy „Cancelled”.
Leírás Ez az attribútum jelzi a raktári rendelés eredményét vagy végső állapotát. Segít megkülönböztetni a sikeresen feldolgozott rendeléseket a töröltektől és a még folyamatban lévőktől. Ezzel az attribútummal csak a befejezett folyamatokra szűrhet, vagy megvizsgálhatja a törlések okait. A végső állapot szerinti elemzés segít megérteni a folyamatok eltéréseit és eredményeit. Ha például összehasonlítja a „Completed” és a „Cancelled” rendelések folyamatát, kiderülhet, hogy jellemzően melyik szakaszban történik a törlés. Ez rávilágíthat a készlettel, a vevői kérésekkel vagy a rendszerhibákkal kapcsolatos problémákra. Az attribútum olyan áteresztőképességi KPI-k kiszámításához is használható, mint a „Napi raktári áteresztőképesség”. Miért fontos? Megmutatja az eset eredményét, így az elemzés a sikeresen teljesített rendelésekre összpontosíthat, vagy feltárhatja a kivételek, például a törlések okait. Hol szerezhető be? Ez jellemzően az Oracle WMS Cloud raktári rendelés fejlécrekordjának állapotmezője. Példák BefejezveFolyamatbanTörölveFelfüggesztve
	Szállítmányazonosító ShipmentId	A szállítmány egyedi azonosítója, amely összefogja az együtt szállított egy vagy több raktári rendelést.
Leírás A szállítmányazonosító magasabb szintű azonosító, amely több raktári rendelést egyetlen szállítási egységbe foghat össze. Például az ugyanarra a címre tartó kisebb rendelések egy teherautón, közös szállítmányként is feladhatók. Az elemzés esetazonosítója a raktári rendelés, a szállítmányazonosító pedig további szempontot ad a kimenő logisztika vizsgálatához. Segítségével a teljesítmény szállítmányonként is értékelhető, például kiszámítható, mennyi időbe telik a szállítmány összes rendelésének összevonása. Az olyan problémák nyomon követésére is alkalmas, amelyek nem egyetlen rendelést, hanem a teljes szállítmányt érintik. Miért fontos? Több rendelést egyetlen szállítási egységbe fog össze, így elemezhető az összevonás hatékonysága és a szállítmányok teljesítménye. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat jellemzően a szállítmány- vagy rakománykezelési modulokban található. Példák SHP-98765LOAD-A543BOL-123456
	Termék SKU-ja ProductSKU	A raktári rendelésben kezelt termék cikkszáma (SKU) vagy azonosítója.
Leírás A termék SKU-ja az adott terméket vagy árucikket egyedileg azonosító kód. A raktári rendelések gyakran több terméket is tartalmaznak, ez az attribútum pedig lehetővé teszi a feldolgozott termékek szerinti elemzést. A termék SKU-ja szerinti elemzés megmutathatja, hogy az egyes termékek hogyan befolyásolják a raktár hatékonyságát. A nagyméretű vagy törékeny áruk kezelése például tovább tarthat, míg a gyorsan forgó termékek optimalizáltabb útvonalon haladhatnak. Ez az információ segít a tárolóhelyek kijelölésében, hogy csökkenjen a komissiózáshoz és betároláshoz szükséges út, valamint megérteni, hogyan hatnak a termékjellemzők az általános áteresztőképességre. Miért fontos? Lehetővé teszi a termékjellemzők szerinti elemzést, amelyek befolyásolhatják a kezelési időt és a folyamat menetét, így segít a tárolóhelyek kijelölésében és a tárolási stratégia kialakításában. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat a rendelési tétel vagy a feladat részletei között található. Példák SKU-100-RED-LGPROD-54321HW-CMP-001A
	Tervezett mennyiség PlannedQuantity	A tevékenységhez várt árumennyiség a forrásdokumentum, például egy beszerzési vagy vevői rendelés alapján.
Leírás A tervezett mennyiség az adott feladathoz tartozó, a forrásdokumentumban meghatározott egységek várt száma. Beérkező áru átvételekor ez a beszerzési rendelésben szereplő mennyiség, kimenő szállítmánynál pedig a vevői rendelés mennyisége. Ez az attribútum a tényleges mennyiséggel való összehasonlítás alapja. A „Készletadat-eltérések aránya” KPI a tervezett és a tényleges mennyiség közötti különbségből számítható ki. Az eltérések elemzése segít a beszállítókkal, a belső folyamatokkal vagy az adatrögzítési hibákkal kapcsolatos problémák kezelésében. Miért fontos? Alapul szolgál a készletpontosság méréséhez és az átvétel vagy komissiózás során keletkező eltérések feltárásához. Hol szerezhető be? Nézze meg az Oracle WMS Cloud dokumentációját. Ez az adat általában a raktári feladathoz kapcsolódó rendelési tételnél található. Példák 100100500

Kötelező Javasolt Nem kötelező

Raktárirányítási tevékenységek

A pontos folyamattérképezéshez ezeket a fő folyamatlépéseket és mérföldköveket érdemes rögzíteni az eseménynaplóban.

7 Javasolt 9 Nem kötelező

	Tevékenység	Leírás
	Áru becsomagolva	A szállítási egység vagy a teljes rendelés csomagolásának befejezését jelzi. A dolgozó visszaigazolja, hogy minden terméket becsomagoltak, az egységet pedig lezárták és felcímkézték a szállításhoz.
Miért fontos? Ez a mérföldkő jelzi, hogy a rendeléshez kapcsolódó, raktáron belüli értékteremtő tevékenységek befejeződtek. A komissiózás és a csomagolás befejezése között eltelt idő a belső rendelésteljesítés sebességének fontos mutatója. Hol szerezhető be? Ezt jellemzően külön tranzakció rögzíti, például a „Close Container” vagy a „Finish Pack”. A befejezési időbélyeg a csomagolási vagy kimenő rendelési tranzakciók előzményeiben szerepel. Rögzítés A rendelés utolsó csomagolási tranzakciójának befejezési időbélyegéből nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Áru betárolva	Ez a tevékenység a betárolás sikeres befejezését jelzi. A dolgozó fizikailag a tárolóhelyre mozgatja az árut, majd a rendszerben is visszaigazolja a műveletet. Ezzel a készlet felhasználhatóvá válik.
Miért fontos? Ez fontos mérföldkő, amely a bejövő folyamat végét jelzi. Nélkülözhetetlen az „Goods Receipt to Storage Time” KPI kiszámításához és a betárolás hatékonyságának elemzéséhez. Hol szerezhető be? Az esemény akkor kerül rögzítésre, amikor a dolgozó visszaigazolja a betárolási feladatot. Ekkor létrejön egy befejezési időbélyeggel ellátott tranzakciós rekord, amely általában a feladatelőzményekben vagy a készlettranzakciók naplóiban található. Rögzítés A betárolási feladat tranzakciójának befejezési időbélyege alapján. Eseménytípus explicit
	Áru komissiózva	Ez a tevékenység azt jelzi, hogy a dolgozó fizikailag kivette a termékeket a tárolóhelyükről, és a rendszerben is visszaigazolta a komissiózást. Az áru készen áll arra, hogy a csomagoló- vagy összeállítási területre kerüljön.
Miért fontos? Ez fontos mérföldkő a rendelésteljesítési folyamatban. A komissiózási idők elemzésével feltárhatók a raktár elrendezése, a komissiózási módszerek vagy a dolgozói teljesítmény miatt kialakuló szűk keresztmetszetek. Hol szerezhető be? Az esemény a komissiózási feladat befejezési időbélyegéből nyerhető ki, amely a feladatelőzményekben vagy a tranzakciós naplókban található. A dolgozó visszaigazoló beolvasása zárja le a tranzakciót. Rögzítés A komissiózási feladat tranzakciójának befejezési időbélyege alapján. Eseménytípus explicit
	Áruátvétel megtörtént	Ez a tevékenység azt jelzi, hogy az árut kirakodták, beolvasták, és hivatalosan is átvették a raktár készletébe. Tranzakciós esemény, amelynek során a mennyiségeket összevetik a bejövő szállítmány dokumentumával.
Miért fontos? Ez fontos mérföldkő, amely a készlet hivatalos átvételét jelzi. A tevékenység elvégzéséhez szükséges idő közvetlenül befolyásolja, milyen gyorsan válik elérhetővé a készlet betárolásra és a rendelések teljesítésére. Hol szerezhető be? Az esemény az Oracle WMS Cloud áruátvételi tranzakciós naplóiból nyerhető ki. Minden beolvasás vagy áruátvételi visszaigazolás időbélyeggel ellátott tranzakciós rekordot hoz létre. Rögzítés A „Receive ASN” vagy hasonló áruátvételi tranzakció befejezési időbélyege alapján. Eseménytípus explicit
	Bejövő szállítmány rögzítve	Ez a tevékenység jelzi az Advanced Shipment Notification (ASN) vagy a bejövő szállítmány adatainak rögzítését az Oracle WMS Cloudban. Ezzel indul a bejövő folyamat, és hivatalosan is rögzítik, hogy áru érkezik a raktárba.
Miért fontos? Ez a bejövő raktári folyamat elsődleges kezdőeseménye. Az ettől az időponttól a tényleges áruátvételig eltelt idő elemzésével mérhető a beszállítók megbízhatósága és a tervezés pontossága. Hol szerezhető be? Az esemény jellemzően a bejövő szállítmány vagy ASN objektum tranzakciós előzményeiből nyerhető ki. Az esemény időpontja a dokumentum létrehozásának időbélyege. Rögzítés A bejövő szállítmány vagy ASN rekord létrehozásakor rögzített eseményből nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Küldemény feladva	Ez a tevékenység a végső lépést jelzi: a megrakott teherautó elindul a raktárból. Ez a tranzakció pénzügyileg és fizikailag is lezárja a kimenő rendelést a WMS-ben.
Miért fontos? Ez a kimenő folyamat utolsó mérföldköve, és fontos KPI-adat a határidőre feladott küldemények arányának méréséhez. Jelzi az áru átadását a fuvarozónak és a raktár felelősségének végét. Hol szerezhető be? Ez fontos, külön rögzített tranzakció az Oracle WMS Cloudban, amelyet gyakran „Ship Confirm” vagy „Dispatch Load” néven jelölnek. Az Outbound Load vagy Shipment rekordhoz rögzítik, pontos időbélyeggel. Rögzítés A „Ship Confirm” vagy „Dispatch Load” tranzakció időbélyegéből nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Raktári rendelés teljesítve	Ez a raktári rendelés végleges lezárását jelenti. Erre a küldemény feladásakor vagy valamivel később kerülhet sor, amikor minden rendszerfrissítés befejeződött. Ez a folyamat sikeres záróeseménye.
Miért fontos? Ez a tevékenység jelöli a teljes raktári folyamat életciklusának végét. Nélkülözhetetlen a teljes ciklusidő és a raktári működés áteresztőképességének kiszámításához. Hol szerezhető be? Az eseményre jellemzően a raktári rendelés objektumának végső állapotváltozásából lehet következtetni, amikor az állapot „Completed” vagy „Closed” értékre változik. Az esemény időpontja az utolsó állapotfrissítés időbélyege. Rögzítés A raktári rendelés végső, sikeres állapotba történő változásából következtethető ki. Eseménytípus inferred
	Az áru megérkezett	A teherautó vagy fuvarozó fizikai megérkezését jelzi a raktári dokkhoz, valamint a hivatalos bejelentkezést. Ezt gyakran még az áru kirakodása és az egyes tételek részletes átvétele előtt rögzítik.
Miért fontos? Ez a mérföldkő segít elkülöníteni a fuvarozás idejét a raktáron belüli feldolgozási időtől. Fontos a dokkok kihasználtságának és az áruátvételi terület esetleges szűk keresztmetszeteinek elemzéséhez. Hol szerezhető be? Az eseményt gyakran a bejövő szállítmány vagy ASN rekord állapotváltozásaként rögzítik, amikor a dokknál dolgozó munkatárs beolvassa a szállítási dokumentumokat, vagy manuálisan frissíti a rendszert. Rögzítés A bejövő szállítmány állapotváltozásaként rögzítik, például „Arrived at Check-In” eseményként. Eseménytípus explicit
	Betárolási feladat létrehozva	Ez az esemény jelzi, hogy a rendszer feladatot hozott létre a raktári dolgozó számára: a beérkezett árut az átvételi dokktól a kijelölt tárolóhelyre kell mozgatnia. Ezzel indul a betárolási részfolyamat.
Miért fontos? Ez a tevékenység indítja el a betárolási ciklust. A feladat létrehozása és a betárolás befejezése között eltelt idő elemzésével felmérhető a rendszer hatékonysága és a dolgozók reakcióideje. Hol szerezhető be? Ezt az eseményt jellemzően külön rögzítik a raktári feladatok vagy tranzakciók tábláiban. Az esemény időpontja a betárolási feladat rekordjának létrehozási időbélyege. Rögzítés A rendszer által létrehozott betárolási feladat létrehozási időbélyegéből nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Csomagolás megkezdve	Ez a tevékenység azt jelzi, hogy a komissiózott áru megérkezett egy csomagolóállomásra, és a dolgozó megkezdte a csomagolást. Ezt gyakran egy beolvasással rögzítik, amely a termékeket egy csomagolóegységhez rendeli.
Miért fontos? A tevékenység nyomon követésével a csomagolási részfolyamat elkülöníthető a komissiózástól és az összeállítástól. Így részletesen elemezhető a csomagolóállomások hatékonysága és áteresztőképessége. Hol szerezhető be? Ez lehet külön tranzakció, de következtetni is lehet rá a csomagolóegység (LPN) létrehozásából és az első termék beolvasásából. A csomagolási vagy szállítási tranzakciók naplóiban található. Rögzítés A „Start Pack” tranzakcióból vagy az első, csomagolóegységbe helyezett termék időbélyegéből nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Készlet módosítva	Egy adott helyen tárolt termék mennyiségének manuális vagy rendszer által végzett módosítását jelzi. Ilyen módosításra ciklikus leltározás, sérülés vagy az áruátvételi eltérések javítása miatt kerülhet sor.
Miért fontos? Ez a tevékenység segít feltárni a készletpontatlanságot okozó folyamatproblémákat. A módosítások gyakoriságának és mértékének elemzésével azonosíthatók az áruátvétel, a komissiózás vagy a tárolás problémái. Hol szerezhető be? Az esemény az Oracle WMS Cloud készletmódosítási tranzakcióinak naplóiból nyerhető ki. A naplók tartalmazzák a terméket, a helyet, a mennyiségváltozást, az indoklási kódot és az időbélyeget. Rögzítés Közvetlenül a készletmódosítási tranzakciók rekordjaiból nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Komissiózási feladat létrehozva	Ez az esemény akkor történik, amikor a rendszer komissiózási feladatot hoz létre: a dolgozónak ki kell vennie a termékeket a tárolóhelyükről egy kimenő rendelés teljesítéséhez. Ezzel indul a raktári rendelésteljesítési ciklus.
Miért fontos? Ez indítja el a kimenő komissiózási folyamatot. Az eseménytől a komissiózás befejezéséig eltelt idő a rendelésteljesítés hatékonyságának és az erőforrások reagálóképességének fontos mérőszáma. Hol szerezhető be? Az eseményt a raktári feladatkezelési táblákban rögzítik. A tevékenység időpontja a komissiózási feladat rekordjának létrehozási időbélyege. Rögzítés A rendszer által létrehozott komissiózási feladat létrehozási időbélyegéből nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Küldemény összeállítva a feladáshoz	Ez a tevékenység azt jelzi, hogy a becsomagolt egységeket a csomagolóállomásról a kijelölt feladási területre vitték. A rendelés elkészült, és a fuvarozó járművére való rakodásra vár.
Miért fontos? Ez jelzi az átmenetet a feldolgozásból a végső feladási szakaszba. Az áru összeállítási területen töltött ideje rávilágíthat a fuvarozó érkezésének vagy a dokkbeosztásnak a késéseire. Hol szerezhető be? Ezt általában helyváltoztatási tranzakció rögzíti, amelyben a becsomagolt egység helyét egy feladási sávra módosítják. Az esemény időpontját a helyváltoztatási tranzakció időbélyege adja. Rögzítés A becsomagolt LPN-t egy feladási helyre áthelyező készletmozgási tranzakcióból nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Minőségellenőrzés elvégezve	A beérkezett áru minőségellenőrzésének befejezését jelzi. Bizonyos anyagok vagy beszállítók esetében ez standard lépés lehet, de eseti alapon is elrendelhető.
Miért fontos? A minőségellenőrzések időtartamának és gyakoriságának nyomon követése elengedhetetlen a bejövő folyamat késéseinek feltárásához. Segít mérni, mennyi ideig marad az áru minőségellenőrzési státuszban, mielőtt elérhetővé válik. Hol szerezhető be? Az esemény valószínűleg a készletrekord állapotváltozásaiból következtethető ki, például amikor a „QA Hold” állapot „Available” vagy „Putaway” állapotra változik. A minőségügyi modul külön tranzakciós naplókat is tartalmazhat. Rögzítés A készlet állapotváltozásaiból vagy a beérkezett áruhoz kapcsolódó QA-tranzakció befejezéséből következtethető ki. Eseménytípus inferred
	Rakodás megkezdve	Ez az esemény a fizikai rakodás kezdetét jelzi: a becsomagolt árut az összeállítási területről a fuvarozó teherautójára helyezik. A műveletet gyakran a „Start Load” tranzakció indítja el.
Miért fontos? Ez a tevékenység láthatóvá teszi magának a rakodási folyamatnak a hatékonyságát. Segít elkülöníteni az összeállítási területen töltött várakozási időt a teherautó tényleges rakodási idejétől. Hol szerezhető be? Ez jellemzően külön tranzakció, amely az Oracle WMS Cloud Outbound Load rekordjához kapcsolódik. A felhasználó elindítja a „Start Load” műveletet, amely időbélyeget kap. Rögzítés Az adott kimenő fuvarhoz kapcsolódó „Start Load” tranzakcióból nyerhető ki. Eseménytípus explicit
	Raktári rendelés törölve	A raktári rendelés teljesítés előtti törlését jelzi. Ez a folyamat egyik alternatív, sikertelen végállapota.
Miért fontos? A törlések nyomon követése segít megérteni a kereslet változásait, az adatbeviteli hibákat és az egyéb okokat, amelyek miatt a rendeléseket megszakítják. Így feltárhatók a folyamatveszteségek forrásai. Hol szerezhető be? Ez az esemény abból következtethető ki, hogy a raktári rendelés állapota „Cancelled” vagy egy hasonló, végleges állapotra változik. Az esemény időpontjaként az állapotfrissítés időbélyegét használjuk. Rögzítés A raktári rendelés „Cancelled” állapotba váltásából következtethető ki. Eseménytípus inferred

Javasolt Nem kötelező

Adatkinyerési útmutatók

Adatok kinyerése az Oracle WMS Cloudból

Lépések

Nyissa meg az Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI) felületét. Jelentkezzen be az Oracle Cloud Applications-környezetbe, majd a navigációs menüben válassza a Tools, azon belül pedig a Reports and Analytics lehetőséget.
Kattintson az eszköztár „Create” gombjára, majd válassza az „Analysis” lehetőséget. Megnyílik az elemzésszerkesztő, ahol kiválaszthatja az adatforrást.
A „Select Subject Area” párbeszédpanelen válassza a „Warehouse Operations - Real Time” tárgyterületet. Ez tartalmazza a bejövő, készlet- és kimenő tranzakciókhoz szükséges adatelemeket.
A tárgyterület kiválasztása után a Criteria lapra kerül. Az oszlopok áthúzása helyett nyissa meg az „Advanced” lapot, és írja be közvetlenül a logikai SQL-lekérdezést.
Másolja ki a dokumentum Query részében található teljes logikai SQL-lekérdezést, és illessze be az „SQL Issued” szövegmezőbe. A lekérdezés UNION ALL záradékokkal egyesíti a különböző tranzakciós táblák adatait egyetlen eseménynapló-formátumba.
Módosítsa a lekérdezésben szereplő helyőrző értékeket. Cserélje le a @{v_start_date} és @{v_end_date} változókat a kívánt kinyerési időszak dátumaira, például „YYYY-MM-DD” formátumban.
A lekérdezés futtatásához és az adatok előnézetéhez váltson a „Results” lapra. Itt ellenőrizheti, hogy a lekérdezés érvényes-e, és a várt oszlopokat, illetve sorokat adja-e vissza.
Kattintson a mentés ikonra. Adjon beszédes nevet az elemzésnek, majd mentse megosztott vagy személyes mappába.
Ismétlődő export ütemezéséhez térjen vissza a katalógushoz, keresse meg a mentett elemzést, kattintson a „More” gombra, majd válassza a „Schedule” lehetőséget.
Az ütemezés beállításainál adja meg a jelentés futtatásának gyakoriságát és időpontját. Az „Output” lapon válassza ki a CSV exportformátumot. A ProcessMind ezt a formátumot javasolja.
Állítsa be a kézbesítési módot, például a tartalomkiszolgálóra mentést vagy az e-mailes küldést, hogy hozzáférjen a létrehozott CSV-fájlhoz.
Az ütemezett feladat futása és a CSV-fájl megérkezése után ellenőrizze, hogy az oszlopfejlécek megfelelnek-e a ProcessMind-projektben elvárt attribútumoknak. További adatátalakításra nincs szükség.

Konfiguráció

Tárgyterület: A kinyerés elsődleges adatforrása a „Warehouse Operations - Real Time” tárgyterület. Ellenőrizze, hogy felhasználói szerepköre rendelkezik-e a hozzáféréshez szükséges jogosultságokkal.
Dátumtartomány: A lekérdezés kezdő és záró dátumot használ paraméterként. Az első elemzéshez 3–6 hónapnyi adat kinyerését javasoljuk. Éles használat esetén ütemezzen napi vagy heti változásalapú kinyerést.
Fő szűrők: A megadott lekérdezés a tranzakció létrehozásának dátuma alapján szűri az adatokat. A hatókör szűkítéséhez további feltételeket adhat meg az egyes SELECT utasítások WHERE záradékában. Például a „Warehouse Details”.”Warehouse Code” mező alapján egy adott telephelyre korlátozhatja az adatokat.
Teljesítmény: A nagy adatmennyiség közvetlen kinyerése valós idejű tárgyterületekről ronthatja a rendszer teljesítményét. A nagyobb kinyeréseket mindig munkaidőn kívülre ütemezze, hogy a lehető legkevésbé zavarja a napi munkát.
Előfeltételek: A kinyerést futtató felhasználónak olyan szerepkörrel kell rendelkeznie, amely biztosítja a szükséges BI-jogosultságokat, például „BI Administrator” vagy „BI Author” szerepkörrel. Ezekkel hozhat létre, szerkeszthet és ütemezhet elemzéseket az OTBI-környezetben.

Példa-lekérdezés sql

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Lépések

Készítse elő a Python-környezetet: Ellenőrizze, hogy a Python 3.6-os vagy újabb verziója telepítve van-e. A szükséges könyvtárakat a pip segítségével telepítse: pip install requests pandas.
Szerezze be az Oracle WMS Cloud hitelesítő adatait: Kérje el az API alap-URL-jét, egy dedikált API-felhasználói fiók felhasználónevét és jelszavát, valamint annak a raktárnak a Facility ID azonosítóját, amelyből adatokat szeretne kinyerni.
Állítsa be a Python-szkriptet: Nyissa meg a megadott Python-szkriptet. Keresse meg a fájl elején a beállításokat, és cserélje le a BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME és PASSWORD helyőrző értékeit a saját adataira. Adja meg a START_DATE és END_DATE értékét is a kinyerni kívánt időszakhoz.
Ismerje meg az API-végpontokat: A szkript az Oracle WMS Cloud több fontos REST API-végpontját kérdezi le. Az eseményadatok elsődleges forrása az inventory_history végpont. A szkript különböző tranzakciótípusok (tran_type) szerint szűr, hogy azonosítsa például az áruátvételt, a komissiózást és a csomagolást.
Futtassa a szkriptet: A parancssorban indítsa el a szkriptet a python your_script_name.py paranccsal. A szkript hitelesíti magát, majd egymás után lekérdezi az API-kat a 16 szükséges tevékenység adataiért, a megadott dátumtartományban.
Kezelje a lapozást: A szkript segédfüggvénye automatikusan kezeli az API-lapozást. Minden végpontot többször lekérdez, és növeli az offset paraméter értékét, amíg le nem tölti a dátumtartományhoz tartozó összes rekordot.
Rendelje hozzá és alakítsa át az adatokat: A szkript minden API-ból lekért rekord JSON-mezőit a szabványos eseménynapló-oszlopokhoz rendeli (WarehouseOrder, ActivityName, EventStartTime stb.). A forrásvégpont és a tranzakciótípus alapján beállítja a megfelelő ActivityName értéket.
Egyesítse az eseményadatokat: A kinyert események egyetlen listába kerülnek. Az összes API-lekérdezés után a szkript ezt a listát pandas DataFrame-mé alakítja, amely táblázatos formában mutatja a teljes folyamatot.
Időbélyeg és rendszeradatok: A szkript minden eseményrekordhoz hozzáadja a SourceSystem mezőt, amelynek értéke rögzítetten „Oracle WMS Cloud”, valamint a LastDataUpdate mezőt, amely a szkript futtatásának időpontját tartalmazza.
Exportálja az eseménynaplót: A végleges pandas DataFrame a raktári rendelésazonosító és az esemény kezdési időpontja szerint rendeződik, így az események megfelelő sorrendben jelennek meg. A szkript az adatokat oracle_wms_event_log.csv néven menti abba a könyvtárba, ahonnan futtatja. A fájl ezután feltölthető a ProcessMindba.

Konfiguráció

API-hitelesítő adatok: Érvényes, API-hozzáféréssel rendelkező Oracle WMS Cloud-felhasználóra van szükség, felhasználónévvel és jelszóval.
Alap-URL és telephelyazonosító: Adja meg az Oracle WMS Cloud-példányhoz tartozó alap-URL-t (például: https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com) és a célként megadott facility_id értéket.
Dátumtartomány: A szkriptben meg kell adnia a START_DATE és END_DATE értékét YYYY-MM-DD formátumban. Az első elemzéshez 3–6 hónapos időszak ajánlott, hogy az adatmennyiség kezelhető maradjon, de elegendő információt adjon. A túl hosszú időszak jelentősen megnövelheti a szkript futási idejét.
Lapozási korlát: A szkript LIMIT paramétere API-kérésenként 500 rekordra van beállítva. Ez általában biztonságos érték, amellyel elkerülhetők az időtúllépések. A rendszer teljesítményétől függően módosíthatja, de az 1 000 feletti érték nem ajánlott.
API-jogosultságok: Az API-felhasználónak legalább olvasási jogosultsággal kell rendelkeznie a következő entitásokhoz: inbound_shipment, inventory_history, feladat, outbound_load és order. Kérje meg az Oracle WMS rendszergazdáját, hogy ellenőrizze a megfelelő szerepkörök hozzárendelését.

Példa-lekérdezés python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    df = pd.DataFrame(events)

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

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

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

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

Kezdheti?

Ezzel az adatsablonnal gyorsan elindíthatja a raktárirányítási folyamatok process mining elemzését. Kezdje el még ma optimalizálni a működését.

Vissza a folyamatfejlesztési útmutatóhoz

Sablon letöltése

Optimalizálja a raktárirányítást, és tegye hatékonyabbá az Oracle WMS Cloud használatát

Azonosítsa a szűk keresztmetszeteket, és érjen el 99,5%-os készletpontosságot az Oracle WMS Cloudban.

Próbálja ki ingyen

Nincs szükség bankkártyára. Kezdje el még ma az optimalizálást.

Raktárirányítási adatsablon

Raktárirányítási adatsablon

Raktárirányítási attribútumok

Raktárirányítási tevékenységek

Adatkinyerési útmutatók

Exportálás az Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI) segítségével

Lépések

Konfiguráció

Példa-lekérdezés sql

Adatok kinyerése Python-szkripttel az Oracle WMS REST API-kon keresztül

Lépések

Konfiguráció

Példa-lekérdezés python

Kezdheti?

Optimalizálja a raktárirányítást, és tegye hatékonyabbá az Oracle WMS Cloud használatát