> Perbaikan proses berkelanjutan > Pengelolaan persediaan > SAP ECC > Templat data

Templat data pengelolaan persediaan

SAP ECC

Atribut pengelolaan persediaan(20) Aktivitas pengelolaan persediaan(15) Panduan ekstraksi(2)

Templat data pengelolaan persediaan

Templat ini merangkum kolom data dan langkah proses yang diperlukan untuk menganalisis proses pengelolaan persediaan Anda. Templat ini menjelaskan atribut penting yang perlu dikumpulkan, aktivitas utama yang perlu dilacak, serta cara mengekstrak data. Gunakan panduan ini untuk menyiapkan data dengan lebih mudah dan memahami operasional persediaan Anda.

Atribut yang disarankan untuk analisis yang andal
Aktivitas utama yang perlu dilacak dalam proses
Panduan praktis mengekstrak data dari SAP ECC

Baru mengenal log peristiwa? Pelajari cara membuat log peristiwa process mining.

Unduh template

Atribut pengelolaan persediaan

Berikut kolom data yang disarankan untuk disertakan dalam log peristiwa agar proses pengelolaan persediaan dapat dianalisis secara menyeluruh.

3 Wajib 5 Disarankan 12 Opsional

	Nama	Deskripsi
	Batch/lot persediaan InventoryBatchLot	Pengenal unik untuk jumlah produk tertentu, yang menggabungkan nomor material dengan nomor batch atau lot. Pengenal ini menjadi ID utama kasus proses.
Deskripsi Nomor batch atau lot persediaan mengelompokkan semua aktivitas yang terkait dengan jumlah stok tertentu. Nomor ini memungkinkan pelacakan siklus hidup batch dari penerimaan awal, berbagai pemindahan dan perubahan seperti pemeriksaan kualitas, hingga pengeluaran atau pembuangan akhir. Dalam analisis, atribut ini menjadi dasar untuk menelusuri seluruh perjalanan persediaan. Anda dapat merekonstruksi alur proses setiap batch, menghitung total waktu penyimpanan, dan mengidentifikasi semua titik interaksi di gudang. Informasi ini penting untuk ketertelusuran, pengendalian kualitas, dan dashboard kepatuhan. Mengapa ini penting Ini adalah pengenal utama yang menghubungkan semua peristiwa pergerakan persediaan terkait ke dalam satu kasus proses sehingga analisis menyeluruh dapat dilakukan. Sumber data Biasanya berupa kunci gabungan yang berasal dari Nomor Material (MARA-MATNR atau MSEG-MATNR) dan Nomor Batch (MCHA-CHARG). Contoh RM-1001_BATCH-00123FG-2050_LOT-202305ACHEM-333_B-4559-X1
	Nama aktivitas ActivityName	Nama aktivitas bisnis yang terjadi pada waktu tertentu untuk batch persediaan, seperti 'Penerimaan barang dicatat' atau 'Pengambilan barang selesai'.
Deskripsi Nama aktivitas menjelaskan langkah atau peristiwa tertentu dalam siklus pengelolaan persediaan. Aktivitas ini berasal dari transaksi atau jenis pergerakan SAP dan menandai tahap penting, seperti menerima barang, memindahkan stok, melakukan pemeriksaan kualitas, atau mengeluarkan material. Analisis aktivitas menjadi dasar process mining. Anda dapat memvisualisasikan peta proses, menemukan varian proses yang umum maupun jarang, serta mendeteksi hambatan atau siklus pengerjaan ulang. Setiap aktivitas menjadi simpul dalam grafik proses yang ditemukan. Mengapa ini penting Atribut ini menetapkan langkah-langkah dalam proses sehingga alur dan siklus hidup persediaan yang sebenarnya dapat ditemukan dan dianalisis. Sumber data Atribut ini diperoleh dengan memetakan Jenis Pergerakan SAP (MSEG-BWART) atau Kode Transaksi (MKPF-TCODE) ke nama aktivitas yang mudah dipahami selama transformasi data. Contoh Penerimaan barang dicatatLot pemeriksaan kualitas dibuatStok dipindahkan secara internalPengeluaran barang dicatatStok dihapus
	Waktu peristiwa EventTime	Stempel waktu yang menunjukkan kapan aktivitas terjadi.
Deskripsi Atribut ini mencatat tanggal dan waktu yang tepat saat peristiwa persediaan terjadi. Data ini menjadi dasar waktu dalam log proses, mengurutkan semua aktivitas secara kronologis untuk merekonstruksi alur proses yang sebenarnya. Waktu peristiwa penting untuk semua analisis berbasis waktu, termasuk menghitung waktu siklus antaraktivitas, mengukur durasi peristiwa, menganalisis throughput, dan menemukan hambatan terkait waktu. Data ini digunakan untuk menghitung KPI seperti waktu siklus penempatan stok dan waktu penahanan untuk pemeriksaan kualitas. Mengapa ini penting Atribut ini memberikan urutan kronologis peristiwa yang penting untuk menghitung durasi, menganalisis kinerja, dan menemukan alur proses. Sumber data Biasanya disusun dari tanggal pencatatan (MKPF-BUDAT) dan waktu entri (MKPF-CPUTM) di header dokumen material. Contoh 2023-04-15T09:00:12Z2023-05-20T14:35:00Z2023-06-01T11:21:45Z
	Jenis pergerakan MovementType	Kode SAP yang mengelompokkan jenis pergerakan persediaan.
Deskripsi Jenis Pergerakan adalah kode tiga digit di SAP yang menentukan cara pencatatan persediaan. Contohnya, '101' untuk penerimaan barang dari pesanan pembelian, '311' untuk pemindahan antar lokasi penyimpanan, atau '551' untuk penghapusan stok. Atribut ini memberikan konteks penting untuk setiap aktivitas dan sering menjadi sumber untuk menentukan Nama Aktivitas yang mudah dipahami. Analisis berdasarkan Jenis Pergerakan memungkinkan Anda menelusuri area proses tertentu, misalnya mencari penyebab semua pergerakan penghapusan stok '551' atau mengetahui frekuensi pemindahan dari pemeriksaan kualitas ke stok tanpa batasan penggunaan dengan kode '321'. Mengapa ini penting Ini adalah kode teknis yang menentukan tujuan bisnis transaksi persediaan dan memberikan konteks penting untuk analisis. Sumber data Tersedia di tabel item dokumen material MSEG, kolom BWART. Contoh 101311261551601
	Kuantitas QuantityInBaseUnit	Jumlah material dalam transaksi, dikonversi ke satuan ukur dasar material.
Deskripsi Atribut ini mencatat jumlah stok yang terdampak oleh pergerakan. Nilainya selalu dinyatakan dalam satuan ukur dasar material, seperti kilogram atau buah, agar dapat dijumlahkan dan dibandingkan secara konsisten. Kuantitas penting untuk analisis berbasis volume. Nilai ini digunakan untuk menghitung KPI seperti Tingkat Volume Penghapusan Persediaan, menganalisis throughput, dan mengukur dampak bisnis dari selisih atau pergerakan stok. Atribut ini membantu memprioritaskan masalah dengan menyoroti pergerakan berjumlah besar atau bernilai tinggi. Mengapa ini penting Mengukur volume fisik setiap pergerakan, yang penting untuk analisis dampak, perhitungan throughput, dan penilaian biaya. Sumber data Tersimpan di tabel item dokumen material MSEG, kolom MENGE. Contoh 10012.55000
	Lokasi penyimpanan StorageLocation	Area tertentu di dalam pabrik tempat persediaan disimpan.
Deskripsi Lokasi penyimpanan adalah bagian dari pabrik, seperti area penerimaan, zona pemeriksaan kualitas, atau area penyimpanan barang curah. Atribut ini memungkinkan pelacakan stok yang lebih terperinci di dalam fasilitas. Dalam analisis, atribut ini membantu menemukan hambatan di tingkat bagian pabrik. Misalnya, Anda dapat mengetahui apakah keterlambatan terkonsentrasi di lokasi 'Penahanan kualitas' atau apakah pemindahan internal antar lokasi penyimpanan tertentu tidak efisien. Atribut ini juga mendukung analisis pemanfaatan tata letak gudang. Mengapa ini penting Memberikan data lokasi terperinci di dalam pabrik sehingga pergerakan internal dan hambatan penyimpanan dapat dianalisis lebih mendalam. Sumber data Tersedia di tabel item dokumen material MSEG, kolom LGORT. Contoh 0001RAWFG01INSP
	Nomor material MaterialNumber	Pengenal unik untuk produk atau material yang ditangani.
Deskripsi Nomor Material, atau SKU, mengidentifikasi barang tertentu dalam persediaan. Atribut data induk ini menghubungkan pergerakan persediaan dengan data induk produk. Dalam process mining, atribut ini penting untuk analisis berdasarkan produk. Anda dapat memfilter proses berdasarkan produk atau kelompok produk tertentu, membandingkan alur persediaan berbagai jenis material, dan menemukan produk yang paling terdampak oleh masalah seperti penghapusan stok, selisih, atau keterlambatan pemeriksaan. Mengapa ini penting Memungkinkan analisis berdasarkan produk sehingga Anda dapat mengetahui material yang terkait dengan inefisiensi proses atau biaya. Sumber data Tersedia di tabel item dokumen material MSEG, kolom MATNR. Data induk tersedia di MARA. Contoh RM-1001FG-2050PKG-003B
	Pabrik Plant	Pengenal pabrik atau fasilitas tempat pergerakan persediaan terjadi.
Deskripsi Pabrik adalah lokasi fisik seperti pabrik produksi, pusat distribusi, atau gudang. Pabrik merupakan unit organisasi utama dalam SAP Logistics. Atribut ini penting untuk analisis berdasarkan lokasi. Anda dapat membandingkan kinerja proses di berbagai lokasi, menemukan pabrik dengan waktu siklus terlama atau tingkat selisih tertinggi, serta memahami perbedaan regional dalam proses pengelolaan persediaan. Mengapa ini penting Memungkinkan perbandingan kinerja dan analisis akar penyebab di berbagai lokasi atau fasilitas fisik. Sumber data Tersedia di tabel item dokumen material MSEG, kolom WERKS. Contoh 10002100US01
	Apakah terjadi selisih IsDiscrepancy	Penanda boolean yang menunjukkan apakah suatu peristiwa merupakan penyesuaian akibat selisih persediaan.
Deskripsi Atribut terhitung ini mengidentifikasi aktivitas yang menyesuaikan tingkat persediaan karena ditemukan selisih saat penghitungan siklus atau inventarisasi fisik. Penanda ini menunjukkan peristiwa saat kuantitas stok tercatat dikoreksi agar sesuai dengan stok fisik. Penanda ini menyederhanakan analisis akurasi persediaan. Anda dapat menghitung KPI Tingkat Selisih Persediaan dengan mudah, yaitu dengan menghitung jumlah kasus yang memiliki setidaknya satu peristiwa semacam ini. Penanda ini juga membantu memfilter peta proses agar berfokus pada alur yang mengarah ke atau terjadi setelah penyesuaian. Mengapa ini penting Mendukung langsung KPI Tingkat Selisih Persediaan dengan menandai peristiwa penyesuaian, sehingga masalah akurasi persediaan mudah dianalisis. Sumber data Dihitung saat transformasi data. Diatur ke 'true' jika Nama Aktivitas adalah 'Inventory Discrepancy Adjusted' atau jika Jenis Pergerakan termasuk penyesuaian inventarisasi fisik (misalnya, 701, 702). Contoh truefalse
	Kode alasan pergerakan MovementReasonCode	Kode yang menjelaskan alasan terjadinya pergerakan persediaan.
Deskripsi Alasan pergerakan memberi konteks tambahan di luar jenis pergerakan. Pengguna dapat menjelaskan alasan transaksi dilakukan, misalnya penyesuaian stok atau penghapusan persediaan. Atribut ini sangat berguna untuk analisis akar masalah. Atribut ini menjadi dimensi penting di dasbor Tingkat Selisih Persediaan dan Analisis Biaya Penghapusan Persediaan, karena membantu mengelompokkan dan menjelaskan penyebab penyesuaian serta kehilangan stok. Analisis alasan ini membantu mengarahkan upaya perbaikan proses secara tepat. Mengapa ini penting Menjelaskan alasan di balik penyesuaian dan penghapusan persediaan, sehingga analisis akar masalah untuk selisih dan barang afkir dapat dilakukan secara terarah. Sumber data Tersimpan di tabel item dokumen material MSEG, kolom GRUND. Contoh 00010005102
	Kode transaksi TransactionCode	Kode transaksi SAP (T-Code) yang digunakan untuk menjalankan aktivitas.
Deskripsi Kode transaksi menunjukkan layar atau program SAP tertentu yang digunakan untuk mencatat pergerakan persediaan, misalnya MIGO untuk pergerakan barang atau MB1B untuk pencatatan pemindahan. Atribut ini memberi konteks teknis tentang cara aktivitas dilakukan. Atribut ini membantu membedakan aktivitas yang dilakukan melalui antarmuka standar, program khusus (transaksi Z), atau antarmuka otomatis. Analisis berdasarkan T-Code membantu memahami pola penggunaan sistem dan dapat digunakan untuk menentukan Nama Aktivitas. Mengapa ini penting Menunjukkan cara pengguna berinteraksi dengan sistem, sehingga dapat menjadi dasar keputusan tentang pelatihan sistem, penyederhanaan, atau otomatisasi. Sumber data Tersimpan di tabel header dokumen material MKPF, kolom TCODE. Contoh MIGOMB1BVL02NCOGI
	Lokasi bin penyimpanan StorageBin	Lokasi spesifik di gudang, berdasarkan koordinat, tempat material disimpan.
Deskripsi Lokasi bin penyimpanan adalah unit ruang terkecil yang dapat ditentukan alamatnya di gudang yang dikelola dengan SAP Warehouse Management (WM). Lokasi ini menunjukkan posisi tepat suatu batch persediaan. Atribut ini penting untuk analisis tata letak dan pemanfaatan gudang secara terperinci. Pelacakan perpindahan antarbin membantu menemukan rute perpindahan yang tidak efisien, area dengan lalu lintas tinggi, dan penataan ulang stok yang berlebihan. Kolom ini juga digunakan untuk menghitung KPI Frekuensi Pemindahan Ulang Lokasi Bin. Mengapa ini penting Menyediakan data lokasi paling terperinci untuk menganalisis efisiensi, tata letak, dan jalur perpindahan stok di dalam gudang. Sumber data Tersimpan di tabel item perintah pemindahan Warehouse Management LTAP, kolom VLPLA (Bin Asal) dan NLPLA (Bin Tujuan). Contoh A-01-01-AREC-ZONE-01HIGH-RACK-123
	Nama pengguna UserName	ID pengguna SAP milik orang yang menjalankan transaksi.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan pengguna yang bertanggung jawab mencatat pergerakan persediaan. Atribut ini menghubungkan aktivitas proses dengan karyawan tertentu atau akun sistem untuk pencatatan otomatis. Analisis berdasarkan pengguna membantu menemukan kebutuhan pelatihan, mengenali kinerja individu atau tim yang baik, dan menyelidiki penyimpangan proses. Atribut ini juga penting untuk memahami tingkat otomatisasi proses dengan membedakan ID pengguna manusia dari ID pengguna sistem atau batch. Mengapa ini penting Mengaitkan aktivitas dengan pengguna tertentu untuk menganalisis beban kerja, mengukur kinerja, dan mengetahui tingkat otomatisasi. Sumber data Tersimpan di tabel header dokumen material MKPF, kolom USNAM. Contoh JSMITHR.DAVISSAP_BATCH
	Nomor dokumen material MaterialDocumentNumber	Nomor unik yang mengidentifikasi dokumen material pencatat transaksi persediaan.
Deskripsi Setiap pergerakan persediaan di SAP menghasilkan dokumen material sebagai bukti transaksi. Dokumen ini memuat informasi header dan item tentang pergerakan tersebut. Atribut ini merupakan pengenal transaksi yang penting. Meski bukan ID kasus, atribut ini berguna untuk validasi dan rekonsiliasi data, serta menyediakan tautan langsung ke dokumen sumber di SAP. Pengguna dapat mencari nomor ini di SAP ECC untuk menyelidiki transaksi asal secara terperinci. Mengapa ini penting Berfungsi sebagai kunci utama transaksi di SAP, sehingga data mudah ditelusuri lebih dalam dan diverifikasi terhadap sistem sumber. Sumber data Tersimpan di tabel header dokumen material MKPF, kolom MBLNR. Contoh 490000123450000056785100009012
	Nomor pesanan pembelian PurchaseOrderNumber	Nomor pesanan pembelian yang terkait dengan pergerakan persediaan, biasanya penerimaan barang.
Deskripsi Atribut ini menghubungkan transaksi persediaan, biasanya penerimaan barang, dengan pesanan pembelian asal yang memicunya. Dengan demikian, proses pengelolaan persediaan terhubung dengan proses pengadaan. Analisis atribut ini memberikan gambaran lintas proses yang lebih luas. Misalnya, Anda dapat mengukur kinerja pengiriman pemasok dengan menghitung waktu antara pembuatan PO dan penerimaan barang, atau mengetahui PO mana yang terkait dengan kegagalan pemeriksaan kualitas. Mengapa ini penting Menghubungkan pergerakan persediaan dengan proses pengadaan untuk mendukung analisis Purchase-to-Pay dari awal hingga akhir dan evaluasi kinerja pemasok. Sumber data Tersimpan di tabel item dokumen material MSEG, kolom EBELN. Contoh 450001234545000123994500012411
	Nomor pesanan penjualan SalesOrderNumber	Nomor pesanan penjualan yang terkait dengan pergerakan persediaan, biasanya pengeluaran barang.
Deskripsi Atribut ini menghubungkan transaksi persediaan, biasanya pengeluaran barang untuk pengiriman, dengan pesanan penjualan pelanggan. Dengan demikian, proses pengelolaan persediaan terhubung dengan proses pemenuhan pesanan. Analisis atribut ini memberikan gambaran proses Order-to-Cash dari awal hingga akhir. Atribut ini membantu mengukur waktu siklus pemenuhan pesanan dari pembuatan pesanan hingga pengeluaran barang, serta mengetahui pesanan penjualan yang terdampak keterlambatan pengambilan barang atau kehabisan stok. Atribut ini penting untuk menganalisis kinerja pemenuhan pesanan. Mengapa ini penting Menghubungkan pergerakan persediaan dengan proses penjualan untuk mendukung analisis Order-to-Cash dari awal hingga akhir dan pelacakan pemenuhan pesanan pelanggan. Sumber data Tersimpan di tabel item dokumen material MSEG, kolom KDAUF. Contoh 100023451000238810002401
	Pembaruan data terakhir LastDataLoadTimestamp	Stempel waktu saat data untuk catatan ini terakhir diperbarui dari sistem sumber.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan seberapa baru data yang tersedia. Atribut ini mencatat tanggal dan waktu ekstraksi atau pembaruan data terakhir, yang penting untuk memahami kemutakhiran analisis dan dashboard. Pengguna mengandalkan atribut ini untuk mengetahui apakah wawasan yang mereka lihat masih terkini. Atribut ini sering ditampilkan dengan jelas di dashboard untuk menunjukkan kapan data terakhir diperbarui dan memberi gambaran tentang transaksi terbaru yang tercakup. Mengapa ini penting Memberi tahu pengguna kapan data terakhir diperbarui agar mereka memahami rentang waktu yang dicakup analisis. Sumber data Nilai ini dibuat dan dicantumkan pada setiap catatan oleh proses ETL atau integrasi data saat dijalankan. Contoh 2023-10-27T04:00:00Z2023-10-28T04:00:00Z2023-10-29T04:00:00Z
	Satuan ukur BaseUnitOfMeasure	Satuan ukur dasar untuk kuantitas, seperti buah, kilogram, atau liter.
Deskripsi Atribut ini menentukan satuan untuk kolom 'Kuantitas'. Satuan dasar adalah satuan ukur standar yang ditetapkan dalam data induk material, sehingga semua kuantitas dapat dibandingkan secara setara. Meskipun semua kuantitas seharusnya menggunakan satuan dasar, kolom ini memberi konteks penting untuk validasi data dan menampilkan satuan di dasbor serta laporan. Dengan begitu, pengguna dapat menafsirkan nilai kuantitas dengan benar. Mengapa ini penting Memberi konteks untuk atribut 'Kuantitas' agar metrik volume dapat ditafsirkan dengan tepat. Sumber data Tersimpan di tabel item dokumen material MSEG, kolom MEINS. Contoh EAKGLM
	Sistem sumber SourceSystemId	Pengenal sistem SAP ECC sumber tempat data diekstrak.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan instans sistem asal, misalnya 'SAP ECC PRD' atau 'S4HANA US'. Atribut ini penting saat data dari beberapa sistem digabungkan untuk memberikan gambaran proses secara menyeluruh. Dalam analisis, atribut ini memungkinkan Anda memfilter dan membandingkan proses di berbagai sistem, wilayah, atau unit bisnis yang mungkin berjalan pada instans terpisah. Atribut ini memastikan asal-usul data dapat ditelusuri dan memberikan konteks, terutama saat memvalidasi data dan memeriksa kualitasnya. Mengapa ini penting Atribut ini memberikan konteks tentang asal data, yang penting untuk tata kelola data dan analisis yang mencakup beberapa sistem sumber. Sumber data Biasanya berupa nilai statis yang ditambahkan selama ekstraksi data untuk mengidentifikasi klien SAP dan ID sistem tertentu (misalnya, dari tabel T000). Contoh ECC_PRD_100SAPECC_EU_PRODECC_US_FINANCE
	Tanggal kedaluwarsa ExpirationDate	Tanggal kedaluwarsa masa simpan batch persediaan.
Deskripsi Atribut ini menyimpan tanggal saat batch material tidak lagi dianggap layak digunakan. Data ini penting untuk barang yang mudah rusak atau material dengan masa simpan terbatas. Tanggal ini diperlukan untuk memantau kepatuhan rotasi stok. Dengan membandingkan tanggal kedaluwarsa dengan tanggal pengeluaran barang, analisis dapat menunjukkan apakah kebijakan FEFO (First-Expired, First-Out) diterapkan. Hal ini membantu mencegah persediaan menjadi usang dan mengurangi kerugian akibat penghapusan stok. Mengapa ini penting Penting untuk menganalisis kepatuhan rotasi stok (FEFO/FIFO) dan menemukan risiko kerusakan atau keusangan persediaan. Sumber data Tersimpan di tabel data induk batch MCHA, kolom VFDAT (Tanggal Kedaluwarsa Masa Simpan). Contoh 2024-12-312025-06-302024-08-15

Wajib Disarankan Opsional

Aktivitas pengelolaan persediaan

Berikut langkah proses dan tonggak utama yang perlu dicatat dalam log peristiwa agar perpindahan persediaan dapat ditemukan dan dianalisis dengan akurat.

7 Disarankan 8 Opsional

	Aktivitas	Deskripsi
	Keputusan penggunaan hasil pemeriksaan dibuat	Menandai selesainya pemeriksaan kualitas, saat keputusan dibuat untuk menerima, menolak, atau menangani batch persediaan dengan cara lain. Peristiwa ini melepas stok agar dapat digunakan tanpa batasan atau memblokirnya untuk tindakan lebih lanjut.
Mengapa ini penting Ini adalah tahap penting yang menentukan ketersediaan persediaan untuk proses lain, seperti penempatan stok atau produksi. Keterlambatan pada tahap ini dapat menimbulkan hambatan besar. Sumber data Tercatat di modul QM saat pengguna memasukkan keputusan penggunaan untuk lot pemeriksaan. Data disimpan dalam tabel QAVE. Pengumpulan data Diambil dari tabel QAVE, yang mencatat keputusan penggunaan dan stempel waktu untuk lot pemeriksaan. Jenis peristiwa explicit
	Penempatan stok selesai	Mengonfirmasi bahwa proses penempatan stok secara fisik telah selesai dan batch persediaan kini berada di lokasi penyimpanan yang ditetapkan. Peristiwa ini tercatat saat Transfer Order Warehouse Management terkait dikonfirmasi.
Mengapa ini penting Tahap ini mengakhiri proses penerimaan dan penempatan stok, sehingga batch tersedia untuk proses lain seperti pengambilan barang. Tahap ini juga menjadi titik akhir pengukuran waktu siklus penempatan stok. Sumber data Tercatat saat Transfer Order dikonfirmasi di modul WM. Status konfirmasi dan stempel waktunya diperbarui dalam tabel LTAK dan LTAP. Pengumpulan data Peristiwa ini adalah konfirmasi Transfer Order penempatan stok di modul WM. Jenis peristiwa explicit
	Penerimaan barang dicatat	Menandai saat batch persediaan pertama kali masuk ke gudang. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit saat dokumen material dibuat dengan jenis pergerakan yang menunjukkan penerimaan barang, misalnya dari pesanan pembelian atau pesanan produksi.
Mengapa ini penting Ini adalah peristiwa awal utama dalam siklus hidup batch persediaan. Menganalisis waktu dari peristiwa ini hingga aktivitas berikutnya, seperti penempatan stok atau pemeriksaan kualitas, penting untuk mengukur efisiensi penerimaan barang. Sumber data Tercatat dalam tabel dokumen material MKPF (header) dan MSEG (item). Peristiwa ini dikenali melalui jenis pergerakan tertentu (BWART), misalnya 101 untuk 'penerimaan barang dari pesanan pembelian'. Pengumpulan data Filter dokumen material di MSEG berdasarkan jenis pergerakan penerimaan barang tertentu (misalnya, 101, 103, 501). Jenis peristiwa explicit
	Pengambilan barang selesai	Mengonfirmasi bahwa batch persediaan telah diambil secara fisik dari bin penyimpanannya. Peristiwa ini tercatat saat Transfer Order untuk pengambilan barang di modul Warehouse Management dikonfirmasi.
Mengapa ini penting Tahap ini mengakhiri proses pengambilan barang dan memungkinkan aktivitas berikutnya, seperti pengemasan atau pengeluaran barang, dimulai. Tahap ini penting untuk menganalisis waktu siklus pengambilan dan menemukan hambatan. Sumber data Tercatat saat Transfer Order untuk pengambilan barang dikonfirmasi di modul WM. Data konfirmasi diperbarui dalam tabel LTAK dan LTAP. Pengumpulan data Peristiwa ini adalah konfirmasi Transfer Order untuk pengambilan barang di modul WM. Jenis peristiwa explicit
	Pengeluaran barang dicatat	Batch persediaan resmi dikeluarkan dari gudang sehingga jumlah stok berkurang. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit melalui dokumen material untuk berbagai keperluan, seperti pengiriman ke pelanggan, pengeluaran untuk pesanan produksi, atau pemakaian internal.
Mengapa ini penting Ini adalah peristiwa akhir utama yang menandai keberhasilan siklus hidup batch persediaan. Tahap ini penting untuk menganalisis perputaran persediaan, waktu pemenuhan pesanan, dan kepatuhan terhadap aturan rotasi stok. Sumber data Tercatat dalam tabel dokumen material MKPF dan MSEG. Peristiwa ini dikenali melalui berbagai jenis pergerakan, seperti 601 (untuk pengiriman penjualan), 261 (untuk pesanan produksi), atau 201 (untuk pusat biaya). Pengumpulan data Filter dokumen material di MSEG berdasarkan jenis pergerakan pengeluaran barang (misalnya, 601, 261, 201). Jenis peristiwa explicit
	Selisih persediaan disesuaikan	Dokumen material dicatat untuk menyamakan jumlah persediaan dalam pembukuan dengan hasil penghitungan fisik. Pencatatan finansial ini secara eksplisit menyesuaikan tingkat dan nilai persediaan.
Mengapa ini penting Menunjukkan ketidakakuratan catatan persediaan yang dapat menyebabkan kekosongan stok atau biaya penyimpanan berlebih. Menganalisis penyesuaian ini penting untuk meningkatkan akurasi persediaan. Sumber data Tercatat dalam MKPF dan MSEG saat selisih dibukukan. Peristiwa ini dikenali melalui jenis pergerakan tertentu, seperti 701 (penambahan) atau 702 (pengurangan). Pengumpulan data Filter dokumen material di MSEG berdasarkan jenis pergerakan selisih persediaan (misalnya, 701, 702). Jenis peristiwa explicit
	Stok dihapus	Batch persediaan dihapus dari pembukuan dan dikeluarkan dari persediaan karena rusak, usang, atau kedaluwarsa. Pencatatan finansial resmi ini tercatat dalam dokumen material dengan jenis pergerakan penghapusan stok.
Mengapa ini penting Ini adalah peristiwa akhir yang tidak diinginkan dalam siklus hidup batch persediaan dan menandakan kerugian finansial. Menganalisis penghapusan stok membantu menemukan akar penyebab, seperti penanganan yang buruk atau stok kedaluwarsa, agar pemborosan dapat dikurangi. Sumber data Tercatat dalam tabel MKPF dan MSEG. Peristiwa ini dikenali melalui jenis pergerakan penghapusan stok tertentu, seperti 551 (penghapusan dari stok tanpa batasan penggunaan), 553 (dari stok pemeriksaan kualitas), atau 555 (dari stok diblokir). Pengumpulan data Filter dokumen material di MSEG berdasarkan jenis pergerakan penghapusan stok (misalnya, 551, 553, 555). Jenis peristiwa explicit
	Barang retur diterima	Batch persediaan yang sebelumnya dikirim ke pelanggan dikembalikan dan diterima kembali di gudang. Transaksi ini tercatat secara eksplisit dengan jenis pergerakan retur tertentu, yang dapat menempatkan stok dalam status diblokir atau pemeriksaan kualitas.
Mengapa ini penting Aktivitas ini memulai proses penanganan retur. Menganalisis alur setelah tahap ini penting untuk memahami efisiensi logistik balik dan pemrosesan stok retur. Sumber data Tercatat dalam tabel MKPF dan MSEG. Peristiwa ini dikenali melalui jenis pergerakan retur tertentu, seperti 651 (retur ke stok diblokir) atau 653 (retur ke stok tanpa batasan penggunaan). Pengumpulan data Filter dokumen material di MSEG berdasarkan jenis pergerakan retur pelanggan (misalnya, 651, 653, 655). Jenis peristiwa explicit
	Lot pemeriksaan kualitas dibuat	Menandakan bahwa batch persediaan ditetapkan untuk pemeriksaan kualitas. Biasanya, langkah ini dilakukan secara otomatis atau manual setelah barang diterima, jika material memerlukan pemeriksaan kualitas. Proses ini membuat lot pemeriksaan resmi di modul QM.
Mengapa ini penting Aktivitas ini memulai subproses pemeriksaan kualitas. Dengan melacak waktu dari peristiwa ini hingga keputusan penggunaan, Anda dapat menemukan keterlambatan dalam proses persetujuan kualitas yang dapat memengaruhi ketersediaan persediaan. Sumber data Dibuat di modul Quality Management (QM). Data disimpan dalam tabel seperti QALS (catatan lot pemeriksaan) dan ditautkan ke dokumen material atau batch. Pengumpulan data Dicatat saat lot pemeriksaan dibuat di modul SAP QM. Jenis peristiwa explicit
	Pengambilan barang dimulai	Proses persiapan untuk mengambil batch persediaan dari lokasi penyimpanannya guna memenuhi pesanan atau permintaan internal dimulai. Di gudang yang dikelola dengan WM, tahap ini ditandai dengan pembuatan Transfer Order untuk pengiriman atau pesanan produksi.
Mengapa ini penting Menandai dimulainya proses pemenuhan pesanan atau pengeluaran barang. Waktu dari tahap ini hingga pengambilan selesai menjadi ukuran penting kinerja logistik keluar. Sumber data Di lingkungan WM, tahap ini ditandai dengan pembuatan Transfer Order untuk pengambilan barang, yang disimpan dalam tabel LTAK dan LTAP. Tanpa WM, tahap ini dapat diperkirakan dari pembuatan reservasi (RESB) atau pengiriman keluar (LIKP/LIPS). Pengumpulan data Dicatat saat Transfer Order untuk pengambilan barang dibuat di WM, atau diperkirakan dari tanggal pembuatan pengiriman. Jenis peristiwa explicit
	Pengemasan selesai	Menandakan bahwa barang yang telah diambil, termasuk batch persediaan, sudah dikemas ke dalam unit penanganan atau wadah pengiriman. Aktivitas ini merupakan bagian dari proses Logistics Execution (LE) dan biasanya terkait dengan pengiriman keluar.
Mengapa ini penting Ini adalah langkah penting dalam proses pengiriman keluar yang menghubungkan pengambilan barang dengan pengeluaran barang. Menganalisis durasi antara pengambilan dan pengemasan membantu mengukur efisiensi persiapan pengiriman. Sumber data Tahap ini dapat diperkirakan dari pembaruan status dokumen pengiriman keluar (tabel LIPS) atau tabel unit penanganan (VEKP, VEPO). Stempel waktu khusus untuk penyelesaian pengemasan sering kali tersedia. Pengumpulan data Perkirakan dari stempel waktu status pengemasan pada pengiriman keluar atau header unit penanganan (VEKP). Jenis peristiwa inferred
	Penghitungan persediaan dilakukan	Peristiwa ini terjadi saat karyawan memasukkan jumlah hasil penghitungan batch persediaan ke dalam dokumen inventaris fisik. Langkah ini dilakukan sebelum selisih dicatat secara resmi.
Mengapa ini penting Menandai selesainya tugas penghitungan fisik. Waktu antara tahap ini dan pencatatan penyesuaian dapat menunjukkan keterlambatan penyelesaian selisih. Sumber data Tercatat saat hasil penghitungan dimasukkan ke item dokumen inventaris fisik di tabel ISEG. Kolom ISEG-MENGE terisi. Pengumpulan data Stempel waktu saat jumlah hasil penghitungan dimasukkan dan disimpan di tabel ISEG untuk dokumen inventaris. Jenis peristiwa explicit
	Penghitungan persediaan dimulai	Menandai pembuatan dokumen inventaris fisik, yang menjadi awal resmi proses penghitungan stok untuk material atau area penyimpanan tertentu. Ini adalah tindakan eksplisit untuk menyiapkan penghitungan fisik.
Mengapa ini penting Memulai proses penghitungan persediaan yang penting untuk memastikan keakuratan data. Durasi dan frekuensi siklus penghitungan dapat dianalisis untuk mengukur efisiensinya. Sumber data Diambil dari pembuatan header dokumen inventaris fisik di tabel IKPF. Pengumpulan data Dicatat saat Dokumen Inventaris Fisik dibuat di tabel IKPF. Jenis peristiwa explicit
	Pesanan pemindahan untuk penempatan stok dibuat	Memulai pemindahan fisik batch yang diterima dari area penerimaan atau penampungan ke lokasi penyimpanan akhirnya. Proses ini ditandai dengan pembuatan Transfer Order (TO) di modul Warehouse Management (WM).
Mengapa ini penting Ini menandai dimulainya proses penempatan stok. Durasi dari tahap ini hingga konfirmasi TO menjadi waktu siklus penempatan stok, salah satu KPI utama efisiensi gudang. Sumber data Dibuat di modul SAP Warehouse Management (WM). Data tersedia dalam tabel TO LTAK (header) dan LTAP (item). Pengumpulan data Dicatat saat dokumen Transfer Order dibuat (tabel LTAK, LTAP) untuk pergerakan penempatan stok. Jenis peristiwa explicit
	Stok dipindahkan secara internal	Menandai pemindahan batch persediaan dari satu lokasi atau bin penyimpanan ke lokasi atau bin lain di pabrik yang sama. Transaksi ini tercatat secara eksplisit melalui dokumen material dengan jenis pergerakan khusus untuk pemindahan.
Mengapa ini penting Perpindahan internal yang sering terjadi dapat menunjukkan tata letak gudang yang kurang optimal atau proses yang tidak efisien. Analisis pemindahan ini membantu mengoptimalkan penempatan stok dan mengurangi biaya penanganan. Sumber data Tercatat dalam tabel MKPF dan MSEG. Peristiwa ini dikenali melalui jenis pergerakan pemindahan, seperti 311 untuk pemindahan antar lokasi penyimpanan. Pengumpulan data Filter dokumen material di MSEG berdasarkan jenis pergerakan pemindahan internal tertentu (misalnya, 311, 321, 411). Jenis peristiwa explicit

Disarankan Opsional

Panduan ekstraksi

Cara mengambil data dari SAP ECC

Langkah

Prasyarat: Pastikan Anda memiliki akses langsung hanya-baca ke database SAP ECC. Anda memerlukan nama pengguna database, kata sandi, host, port, dan nama skema database SAP (misalnya, SAPSR3).
Kenali database sistem: Pastikan jenis database yang digunakan sistem SAP ECC, misalnya Oracle, Microsoft SQL Server, atau SAP HANA. Kueri SQL yang disediakan menggunakan sintaks umum, tetapi fungsi tanggal dan stempel waktu mungkin perlu sedikit disesuaikan dengan database Anda.
Tinjau kueri SQL: Buka kueri SQL yang disediakan dengan alat klien database yang sesuai, seperti DBeaver, SQL Developer, atau SQL Server Management Studio.
Sesuaikan nilai pengganti: Temukan dan ganti nilai pengganti dalam kueri. Ganti [Your SAP Schema] dengan nama skema database SAP Anda. Ganti '{StartDate}' dan '{EndDate}' dengan rentang tanggal yang diinginkan dalam format 'YYYYMMDD'.
Tambahkan filter: Untuk meningkatkan kinerja, pertimbangkan menambahkan filter dalam klausa WHERE untuk pabrik tertentu (WERKS) atau kode perusahaan (BUKRS) jika Anda menganalisis sebagian organisasi.
Jalankan kueri: Jalankan kueri yang telah diubah pada database SAP. Proses ini mungkin memerlukan beberapa menit, bergantung pada rentang tanggal dan volume data.
Periksa hasil: Setelah kueri selesai, tinjau hasilnya. Kolom yang ditampilkan seharusnya mencakup InventoryBatchLot, ActivityName, EventTime, MaterialNumber, Plant, StorageLocation, MovementType, dan QuantityInBaseUnit.
Ekspor data: Ekspor seluruh hasil dari klien SQL ke file CSV. Pastikan pengodean file menggunakan UTF-8 agar karakter tidak bermasalah.
Siapkan data untuk diunggah: Sebelum mengunggah ke alat process mining, pastikan header kolom CSV sama persis dengan nama atribut yang diperlukan. Periksa apakah kolom EventTime menggunakan format stempel waktu yang konsisten, seperti YYYY-MM-DD HH:MI:SS.

Konfigurasi

Skema database: Anda harus mencantumkan nama skema database SAP, misalnya SAPSR3 atau SAPERP.
Rentang tanggal: Kueri difilter berdasarkan tanggal pencatatan (BUDAT) atau tanggal pembuatan dokumen. Tetapkan rentang tanggal yang wajar, misalnya 3 hingga 6 bulan, untuk menjaga kinerja. Ganti nilai pengganti '{StartDate}' dan '{EndDate}'.
Filter utama untuk kinerja: Untuk mencegah kueri berjalan terlalu lama, sebaiknya gunakan filter pada kolom berindeks seperti pabrik (WERKS), kode perusahaan (BUKRS), atau tahun dokumen material (MJAHR).
Jenis pergerakan: Logika kueri menggunakan jenis pergerakan SAP tertentu (BWART) untuk mengenali aktivitas seperti penerimaan barang, pengeluaran barang, atau penghapusan stok. Nilai umum telah dipilih sebelumnya, tetapi mungkin perlu disesuaikan dengan konfigurasi SAP perusahaan Anda.
Prasyarat: Metode ini memerlukan kredensial database langsung dengan akses baca ke tabel SAP seperti MSEG, MKPF, QALS, LTBK, LTAP, dan lainnya. Akses ini biasanya melewati keamanan standar aplikasi SAP, jadi berikan dengan hati-hati.

Contoh kueri sql

WITH EventLog_BASE AS (
-- 1. Goods Receipt Posted
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Goods Receipt Posted' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('101', '103', '105', '122', '161')

UNION ALL

-- 2. Quality Inspection Lot Created
SELECT
  QALS.MATNR || '_' || QALS.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Quality Inspection Lot Created' AS "ActivityName",
  QALS.ENTSTEHDAT AS EVENT_DATE,
  QALS.ENTSTEHZEIT AS EVENT_TIME,
  QALS.MATNR AS "MaterialNumber",
  QALS.WERK AS "Plant",
  QALS.LAGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  QALS.LOSMENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].QALS AS QALS
WHERE QALS.CHARG IS NOT NULL AND QALS.CHARG <> ''
  AND QALS.ENTSTEHDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 3. Inspection Usage Decision Made
SELECT
  QALS.MATNR || '_' || QALS.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inspection Usage Decision Made' AS "ActivityName",
  QAVE.VDATUM AS EVENT_DATE,
  QAVE.VZEIT AS EVENT_TIME,
  QALS.MATNR AS "MaterialNumber",
  QALS.WERK AS "Plant",
  QALS.LAGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  QALS.LOSMENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].QAVE AS QAVE
JOIN [Your SAP Schema].QALS AS QALS ON QAVE.PRUEFLOS = QALS.PRUEFLOS
WHERE QALS.CHARG IS NOT NULL AND QALS.CHARG <> ''
  AND QAVE.VDATUM BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 4. Put-away Transfer Order Created
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Put-away Transfer Order Created' AS "ActivityName",
  LTBK.BDATU AS EVENT_DATE,
  LTBK.BZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.NLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.NSOLM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTBK.BDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'E' -- 'E' for Putaway

UNION ALL

-- 5. Put-away Completed
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Put-away Completed' AS "ActivityName",
  LTAP.QDATU AS EVENT_DATE,
  LTAP.QZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.NLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.NISTM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTAP.QDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'E' AND LTAP.PQUIT = 'X'

UNION ALL

-- 6. Stock Moved Internally
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Stock Moved Internally' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  MSEG.MENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('301', '311', '321', '343')

UNION ALL

-- 7. Inventory Count Initiated
SELECT
  ISEG.MATNR || '_' || ISEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inventory Count Initiated' AS "ActivityName",
  IKPF.CDATE AS EVENT_DATE,
  IKPF.CTIME AS EVENT_TIME,
  ISEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  ISEG.WERKS AS "Plant",
  ISEG.LGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  ISEG.BUCHM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].IKPF AS IKPF
JOIN [Your SAP Schema].ISEG AS ISEG ON IKPF.IBLNR = ISEG.IBLNR
WHERE ISEG.CHARG IS NOT NULL AND ISEG.CHARG <> ''
  AND IKPF.CDATE BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 8. Inventory Count Performed
SELECT
  ISEG.MATNR || '_' || ISEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inventory Count Performed' AS "ActivityName",
  ISEG.ZLDAT AS EVENT_DATE,
  ISEG.ZLZEIT AS EVENT_TIME,
  ISEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  ISEG.WERKS AS "Plant",
  ISEG.LGORT AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  ISEG.ERFMG AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].ISEG AS ISEG
WHERE ISEG.CHARG IS NOT NULL AND ISEG.CHARG <> ''
  AND ISEG.ZLDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND ISEG.XZAEL = 'X'

UNION ALL

-- 9. Inventory Discrepancy Adjusted
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Inventory Discrepancy Adjusted' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('701', '702', '711', '712')

UNION ALL

-- 10. Picking Initiated
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Picking Initiated' AS "ActivityName",
  LTBK.BDATU AS EVENT_DATE,
  LTBK.BZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.VLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.VSOLM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTBK.BDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'A' -- 'A' for Picking

UNION ALL

-- 11. Picking Completed
SELECT
  LTAP.MATNR || '_' || LTAP.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Picking Completed' AS "ActivityName",
  LTAP.QDATU AS EVENT_DATE,
  LTAP.QZEIT AS EVENT_TIME,
  LTAP.MATNR AS "MaterialNumber",
  LTAP.WERKS AS "Plant",
  LTAP.VLORT AS "StorageLocation",
  LTBK.BWLVS AS "MovementType",
  LTAP.NISTM AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].LTAP AS LTAP
JOIN [Your SAP Schema].LTBK AS LTBK ON LTAP.TANUM = LTBK.TANUM
WHERE LTAP.CHARG IS NOT NULL AND LTAP.CHARG <> ''
  AND LTAP.QDATU BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND LTBK.BETYP = 'A' AND LTAP.PQUIT = 'X'

UNION ALL

-- 12. Packing Completed
SELECT
  VEPO.MATNR || '_' || VEPO.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Packing Completed' AS "ActivityName",
  VEKP.ERDAT AS EVENT_DATE,
  VEKP.ERZET AS EVENT_TIME,
  VEPO.MATNR AS "MaterialNumber",
  VEPO.WERKS AS "Plant",
  NULL AS "StorageLocation",
  NULL AS "MovementType",
  VEPO.VEMNG AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].VEPO AS VEPO
JOIN [Your SAP Schema].VEKP AS VEKP ON VEPO.VENUM = VEKP.VENUM
WHERE VEPO.CHARG IS NOT NULL AND VEPO.CHARG <> ''
  AND VEKP.ERDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'

UNION ALL

-- 13. Goods Issue Posted
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Goods Issue Posted' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('601', '641', '643', '201', '261')

UNION ALL

-- 14. Return Goods Received
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Return Goods Received' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  MSEG.MENGE AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('651', '653', '655')

UNION ALL

-- 15. Stock Scrapped
SELECT
  MSEG.MATNR || '_' || MSEG.CHARG AS "InventoryBatchLot",
  'Stock Scrapped' AS "ActivityName",
  MKPF.CPUDT AS EVENT_DATE,
  MKPF.CPUTM AS EVENT_TIME,
  MSEG.MATNR AS "MaterialNumber",
  MSEG.WERKS AS "Plant",
  MSEG.LGORT AS "StorageLocation",
  MSEG.BWART AS "MovementType",
  CASE WHEN MSEG.SHKZG = 'H' THEN -1 * MSEG.MENGE ELSE MSEG.MENGE END AS "QuantityInBaseUnit"
FROM [Your SAP Schema].MSEG AS MSEG
JOIN [Your SAP Schema].MKPF AS MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR AND MSEG.MJAHR = MKPF.MJAHR
WHERE MSEG.CHARG IS NOT NULL AND MSEG.CHARG <> ''
  AND MKPF.BUDAT BETWEEN '{StartDate}' AND '{EndDate}'
  AND MSEG.BWART IN ('551', '553', '555')
)
SELECT
  e."InventoryBatchLot",
  e."ActivityName",
  -- The following syntax for creating a timestamp may need to be adjusted
  -- for your specific database (e.g., use `+` for SQL Server, TO_TIMESTAMP for Oracle).
  CAST(CONCAT(e.EVENT_DATE, ' ', e.EVENT_TIME) AS TIMESTAMP) AS "EventTime",
  e."MaterialNumber",
  e."Plant",
  e."StorageLocation",
  e."MovementType",
  e."QuantityInBaseUnit"
FROM EventLog_BASE e
ORDER BY "InventoryBatchLot", "EventTime";

Langkah

Prasyarat: Pastikan Python telah terpasang bersama pustaka pyrfc dan pandas. Anda juga perlu memasang pustaka SAP NWRFC SDK dan memastikan pustaka tersebut dapat diakses melalui jalur sistem.
Pengembangan ABAP: Bekerja samalah dengan pengembang ABAP untuk membuat Function Module khusus yang mendukung RFC di sistem SAP ECC Anda melalui transaksi SE37. Nama yang sesuai, misalnya Z_PM_GET_INVENTORY_LOG.
Tentukan antarmuka Function Module: Di dalam function module, tentukan parameter impor untuk memfilter data, seperti I_DATE_FROM dan I_DATE_TO untuk rentang tanggal, serta parameter opsional I_PLANT atau I_COMPANY_CODE. Tentukan parameter tabel ekspor, misalnya E_T_EVENT_LOG, dengan struktur yang sesuai dengan kolom keluaran yang diperlukan (InventoryBatchLot, ActivityName, EventTime, MaterialNumber, Plant, dan seterusnya).
Terapkan logika ABAP: Kode ABAP dalam function module harus menjalankan ekstraksi data utama. Kode akan memilih data dari berbagai tabel, termasuk MKPF, MSEG, QALS, QAVE, LTBK, LTAP, IKPF, ISEG, dan VEKP. Kode perlu mengenali masing-masing dari 15 aktivitas bisnis yang diperlukan, memformat data ke dalam struktur tujuan, lalu menambahkan setiap catatan ke tabel ekspor E_T_EVENT_LOG. Buat pernyataan SELECT terpisah untuk setiap aktivitas, lalu gabungkan hasilnya menjadi satu kumpulan data.
Buat skrip Python: Buat skrip Python untuk terhubung ke SAP dan memanggil RFC Function Module yang baru dibuat.
Atur koneksi SAP: Tentukan parameter koneksi sistem SAP ECC di skrip Python, termasuk server aplikasi, nomor sistem, klien, nama pengguna, dan kata sandi. Gunakan cara yang aman untuk mengelola kredensial.
Panggil RFC dan ambil data: Gunakan kelas pyrfc.Connection untuk membuat koneksi ke SAP. Panggil fungsi jarak jauh dengan connection.call() dan sertakan rentang tanggal serta filter yang diinginkan sebagai parameter. Fungsi tersebut akan mengembalikan data hasil ekstraksi.
Olah data dengan Pandas: Pustaka pyrfc biasanya mengembalikan data sebagai daftar kamus. Ubah data tersebut menjadi Pandas DataFrame agar lebih mudah diolah dan dianalisis.
Format data: Periksa jenis data dalam DataFrame. Pastikan EventTime menggunakan format stempel waktu yang benar dan kolom numerik seperti QuantityInBaseUnit memiliki jenis data yang sesuai. Sebaiknya fungsi ABAP menangani penggabungan nomor material dan nomor batch untuk InventoryBatchLot.
Ekspor log peristiwa: Simpan DataFrame akhir yang sudah dibersihkan ke file CSV menggunakan metode to_csv(). File ini siap diunggah ke ProcessMind.

Konfigurasi

Nama RFC Function Module: Nama function module ABAP khusus yang dibuat di SAP ECC, misalnya Z_PM_GET_INVENTORY_LOG. Ini adalah komponen utama ekstraksi.
Parameter rentang tanggal: Function module harus memiliki parameter impor seperti I_DATE_FROM dan I_DATE_TO untuk membatasi ekstraksi pada periode tertentu. Untuk analisis awal, rentang 3 hingga 6 bulan umumnya disarankan.
Filter data: Untuk mengelola kinerja dan volume data, tambahkan parameter impor opsional pada function module untuk memfilter berdasarkan Plant (WERKS), StorageLocation (LGORT), dan kode perusahaan (BUKRS).
Lingkungan Python: Anda memerlukan lingkungan Python 3 dengan pustaka pyrfc dan pandas. Unduh SAP NetWeaver RFC SDK dari portal dukungan SAP dan pastikan file pustakanya dapat diakses oleh skrip Python.
Otorisasi SAP: Akun pengguna SAP untuk koneksi RFC memerlukan otorisasi objek S_RFC dengan RFC_TYPE = FUGR dan RFC_NAME yang sesuai dengan grup fungsi modul khusus Anda. Pengguna juga memerlukan akses tampilan ke semua tabel yang digunakan fungsi tersebut, seperti MSEG, MKPF, LTAP, QALS, dan lainnya.

Contoh kueri python

import pandas as pd
import pyrfc
from pyrfc import Connection
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. SAP Connection Details (Use a secure method for credentials) ---
sap_params = {
    class="hl-string">"user": class="hl-string">"[Your_SAP_User]",
    class="hl-string">"passwd": class="hl-string">"[Your_SAP_Password]",
    class="hl-string">"ashost": class="hl-string">"[Your_SAP_App_Server_IP_or_Hostname]",
    class="hl-string">"sysnr": class="hl-string">"[Your_System_Number]",
    class="hl-string">"client": class="hl-string">"[Your_Client_ID]",
    class="hl-string">"lang": class="hl-string">"EN"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. Extraction Parameters ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to run the extraction for smaller, manageable date ranges.
start_date = class="hl-string">"20230101"  class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYYMMDD
end_date = class="hl-string">"20230331"    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYYMMDD

class=class="hl-string">"hl-comment"># Optional filters (leave blank class="hl-string">'' to ignore)
plant_filter = class="hl-string">"[Your_Plant_Code]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Name of the custom RFC function module in SAP
rfc_function_name = class="hl-string">"Z_PM_GET_INVENTORY_LOG"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. Establish Connection and Call RFC ---
try:
    print(class="hl-string">"Connecting to SAP...")
    conn = Connection(**sap_params)
    print(fclass="hl-string">"Successfully connected to SAP. Calling RFC: {rfc_function_name}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Call the remote function module with the specified parameters
    result = conn.call(rfc_function_name, 
                         I_DATE_FROM=start_date, 
                         I_DATE_TO=end_date,
                         I_PLANT=plant_filter)

    print(class="hl-string">"Data extraction successful. Processing results...")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># The export table in the ABAP function is named class="hl-string">'E_T_EVENT_LOG'
    event_log_data = result[class="hl-string">'E_T_EVENT_LOG']

    conn.close()
    print(class="hl-string">"SAP connection closed.")

except pyrfc.RFCError as e:
    print(fclass="hl-string">"An RFC error occurred: {e}")
    exit()
except Exception as e:
    print(fclass="hl-string">"An unexpected error occurred: {e}")
    exit()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 4. Convert to Pandas DataFrame and Save to CSV ---
if event_log_data:
    df = pd.DataFrame(event_log_data)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Optional: Data type conversions and cleaning
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')
    df[class="hl-string">'QuantityInBaseUnit'] = pd.to_numeric(df[class="hl-string">'QuantityInBaseUnit'], errors=class="hl-string">'coerce')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match ProcessMind expectations if necessary
    column_order = [
        class="hl-string">'InventoryBatchLot',
        class="hl-string">'ActivityName',
        class="hl-string">'EventTime',
        class="hl-string">'MaterialNumber',
        class="hl-string">'Plant',
        class="hl-string">'StorageLocation',
        class="hl-string">'MovementType',
        class="hl-string">'QuantityInBaseUnit'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all expected columns exist before reordering
    existing_columns = [col for col in column_order if col in df.columns]
    df = df[existing_columns]

    print(fclass="hl-string">"\nSuccessfully created DataFrame with {len(df)} rows.")
    print(class="hl-string">"\nDataFrame Head:")
    print(df.head())

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = fclass="hl-string">"inventory_event_log_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
    print(fclass="hl-string">"\nEvent log saved to {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No data returned from SAP for the specified criteria.")

Siap memulai?

Gunakan templat ini untuk menyiapkan data persediaan dengan cepat dan mulai meningkatkan efisiensi gudang berdasarkan temuan process mining. Mulailah mengelola persediaan dengan lebih efisien dan hemat biaya hari ini.

Kembali ke panduan perbaikan

Unduh template

Optimalkan persediaan SAP ECC: pangkas waktu siklus hingga 30%

Temukan inefisiensi dan percepat proses persediaan hingga 30%.

Mulai uji coba gratis

Tidak perlu kartu kredit. Penyiapan hanya beberapa menit.

Templat data pengelolaan persediaan

Templat data pengelolaan persediaan

Atribut pengelolaan persediaan

Aktivitas pengelolaan persediaan

Panduan ekstraksi

Kueri SQL langsung ke tabel database SAP ECC

Langkah

Konfigurasi

Contoh kueri sql

Skrip Python menggunakan RFC untuk ekstraksi data khusus

Langkah

Konfigurasi

Contoh kueri python

Siap memulai?

Optimalkan persediaan SAP ECC: pangkas waktu siklus hingga 30%