> Perbaikan proses berkelanjutan > Manajemen Transportasi > project44 > Templat data

Templat data pengelolaan transportasi Anda

project44

Atribut manajemen transportasi(20) Aktivitas manajemen transportasi(14) Panduan ekstraksi data(2)

Templat data pengelolaan transportasi Anda

Templat ini memandu Anda mengekstrak dan menyusun data transportasi project44. Templat ini menjelaskan atribut penting yang perlu dikumpulkan dan aktivitas utama yang perlu dilacak, sehingga Anda dapat menganalisis proses pengiriman secara mendalam. Gunakan panduan ini untuk menemukan hambatan, meningkatkan kinerja pengangkut, dan mengurangi biaya operasional.

Atribut yang disarankan untuk dikumpulkan
Aktivitas utama yang perlu dilacak
Panduan ekstraksi data

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

Unduh template

Atribut manajemen transportasi

Berikut kolom data yang disarankan untuk disertakan dalam log peristiwa agar Anda dapat menganalisis proses manajemen transportasi di project44 secara menyeluruh.

5 Wajib 7 Disarankan 8 Opsional

	Nama	Deskripsi
	Nama aktivitas ActivityName	Nama peristiwa atau tonggak tertentu yang terjadi selama siklus pengiriman.
Deskripsi Nama Aktivitas menjelaskan langkah atau pembaruan status tertentu dalam proses transportasi, seperti 'Pengangkut ditetapkan', 'Barang dijemput', atau 'Pengiriman tertunda'. Aktivitas ini menjadi simpul dalam peta proses, sedangkan urutannya menunjukkan perjalanan pengiriman. Analisis aktivitas merupakan inti process mining. Dengan memeriksa urutan, frekuensi, dan durasi antaraktivitas, analis dapat menemukan hambatan, pengulangan pekerjaan, dan variasi proses yang tidak efisien. Atribut ini penting untuk membuat dashboard yang memantau alur proses dan menghitung KPI untuk langkah proses tertentu. Mengapa ini penting Atribut ini menentukan langkah-langkah dalam proses transportasi, sehingga alur proses dapat divisualisasikan dan hambatan dapat ditemukan. Sumber data Diperoleh dari kolom jenis peristiwa atau pembaruan status dalam aliran data pelacakan peristiwa project44. Contoh Pengiriman dibuatBarang dijemputPemeriksaan bea cukai selesaiBarang dikirim
	Pengiriman Shipment	Pengenal unik untuk satu perpindahan barang, yang menjadi kasus utama dalam analisis proses.
Deskripsi Atribut Shipment adalah pengenal kasus utama yang mengelompokkan semua peristiwa dan aktivitas terkait dalam satu pesanan transportasi. Atribut ini memungkinkan analisis siklus pengiriman secara menyeluruh, mulai dari pembuatan dan penetapan carrier hingga transit, pengiriman, dan pemrosesan pembayaran akhir. Dalam process mining, analisis berdasarkan Shipment sangat penting. Analisis ini memungkinkan Anda memvisualisasikan peta proses, menghitung waktu siklus setiap pengiriman, serta menemukan jalur proses yang umum maupun yang menyimpang. Atribut lain, seperti carrier, alasan keterlambatan, atau biaya, dianalisis berdasarkan pengenal unik ini. Mengapa ini penting Ini adalah Case ID penting yang menghubungkan semua peristiwa transportasi terkait, sehingga perjalanan setiap pengiriman dari awal hingga akhir dapat ditelusuri. Sumber data Ini adalah kunci utama untuk data pengiriman di project44. Di API dan antarmuka pengguna platform, atribut ini sering disebut Shipment ID atau Tracking Number. Contoh SHP-2023-00123SHP-2023-00456SHP-2023-00789
	Waktu peristiwa EventTime	Timestamp yang menunjukkan kapan aktivitas atau peristiwa tertentu terjadi.
Deskripsi Waktu Peristiwa adalah tanggal dan waktu yang tercatat untuk setiap aktivitas dalam siklus pengiriman. Data kronologis ini menjadi dasar process mining karena memungkinkan proses direkonstruksi sesuai urutan kejadian sebenarnya. Atribut ini digunakan untuk menghitung semua metrik berbasis durasi, termasuk waktu siklus, waktu tunggu, dan waktu pemrosesan. Atribut ini penting untuk menemukan keterlambatan, mengukur kinerja terhadap jadwal, dan memahami dinamika waktu dalam proses transportasi. Semua KPI terkait waktu, seperti Tingkat Pengiriman Tepat Waktu dan Rata-rata Waktu Transit, bergantung pada data Waktu Peristiwa yang akurat. Mengapa ini penting Timestamp wajib ini mengurutkan aktivitas secara kronologis dan menjadi dasar semua perhitungan kinerja serta durasi. Sumber data Sesuai dengan timestamp yang terkait dengan setiap peristiwa dalam aliran data project44. Contoh 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:30:00Z2023-11-05T09:15:00Z
	Pembaruan data terakhir LastDataUpdate	Timestamp yang menunjukkan kapan data untuk catatan ini terakhir diperbarui dari sistem sumber.
Deskripsi Atribut ini mencatat tanggal dan waktu terakhir kali data diekstrak atau diperbarui dari project44. Informasi ini penting untuk mengetahui seberapa baru data yang digunakan dalam analisis. Analis menggunakan informasi ini untuk memastikan apakah data yang dilihat merupakan data terbaru yang tersedia. Atribut ini penting untuk dashboard operasional yang memantau pengiriman berjalan dan memastikan kesimpulan analisis didasarkan pada informasi terkini. Mengapa ini penting Menunjukkan kebaruan data agar analisis menggunakan informasi terkini dan mendukung pemantauan operasional. Sumber data Timestamp ini dibuat dan ditambahkan selama proses ekstraksi dan pemuatan data (ETL). Contoh 2023-11-10T02:00:00Z2023-11-11T02:00:00Z
	Sistem sumber SourceSystem	Sistem asal data peristiwa.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan sistem sumber data, yang dalam hal ini adalah 'project44'. Dalam skenario yang lebih luas, atribut ini juga dapat menunjukkan data dari TMS, ERP, atau sistem carrier yang terintegrasi. Mengetahui sistem sumber penting untuk tata kelola data dan pemecahan masalah. Informasi ini membantu menilai kualitas dan keandalan data, terutama jika data digabungkan dari beberapa platform. Dalam analisis ini, atribut tersebut mengonfirmasi bahwa peristiwa dilacak melalui platform visibilitas project44. Mengapa ini penting Menunjukkan asal data. Informasi ini penting untuk tata kelola data, penilaian kualitas, dan pemahaman konteks data. Sumber data Biasanya berupa nilai tetap ('project44') yang ditambahkan saat data dimuat untuk menandai asal dataset. Contoh project44P44
	Alasan keterlambatan DelayReason	Kode atau keterangan yang menjelaskan penyebab keterlambatan pengiriman.
Deskripsi Saat pengiriman terlambat, atribut ini mencatat alasannya, seperti 'Kondisi cuaca', 'Tertahan di bea cukai', atau 'Kepadatan pelabuhan'. Informasi ini dicatat saat terjadi peristiwa 'Pengiriman terlambat'. Atribut ini penting untuk analisis akar penyebab. Atribut ini mendukung dashboard 'Analisis akar penyebab keterlambatan pengiriman' dengan membantu analis mengelompokkan dan menghitung penyebab keterlambatan yang paling sering terjadi. Dengan memahami penyebabnya, organisasi dapat menyusun langkah yang tepat untuk mengurangi risiko dan meningkatkan ketepatan waktu pengiriman. Mengapa ini penting Mendukung analisis akar penyebab keterlambatan, membantu menemukan masalah yang paling sering terjadi dan menentukan prioritas perbaikan. Sumber data Dicatat sebagai bagian dari peristiwa keterlambatan atau pembaruan status dalam aliran data project44. Contoh WEATHER_DELAYCUSTOMS_INSPECTIONTRAFFIC_CONGESTIONMECHANICAL_FAILURE
	Biaya transportasi TransportationCost	Total biaya pengangkutan barang untuk pengiriman.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan biaya aktual atau biaya yang telah timbul untuk mengangkut barang. Biaya ini dapat mencakup ongkos angkut, biaya tambahan bahan bakar, dan biaya layanan lainnya. Biaya merupakan dimensi penting dalam analisis process mining. Dengan menghubungkan data biaya dan data proses, organisasi dapat menemukan varian proses, perusahaan pengangkut, atau keterlambatan yang meningkatkan pengeluaran. Atribut ini mendukung dashboard 'Wawasan pembengkakan biaya transportasi' dengan membantu analis mengaitkan pengiriman berbiaya tinggi dengan inefisiensi proses tertentu. Mengapa ini penting Menggabungkan data biaya dengan alur proses membantu menemukan pemicu biaya dan inefisiensi, sehingga biaya layanan dapat dianalisis secara akurat. Sumber data Informasi ini dapat berasal dari sistem TMS atau ERP yang terintegrasi, atau dari proses audit dan pembayaran ongkos angkut yang terhubung dengan data project44. Contoh 550.751250.003400.50
	Moda transportasi ModeOfTransport	Jenis transportasi yang digunakan untuk pengiriman, seperti truk, udara, laut, atau kereta api.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan moda transportasi yang digunakan. Satu pengiriman dapat menggunakan beberapa moda, tetapi biasanya atribut ini merujuk pada moda utama untuk perjalanan inti. Mengelompokkan analisis berdasarkan moda transportasi penting untuk memahami perbedaan kinerja. Setiap moda memiliki alur proses, biaya, dan durasi yang berbeda. Atribut ini memungkinkan perbandingan yang setara dan membantu menyesuaikan inisiatif perbaikan dengan tantangan khusus pada pengiriman muatan penuh, LTL, kargo udara, atau kargo laut. Mengapa ini penting Memungkinkan analisis kinerja dan biaya berdasarkan moda transportasi, yang penting karena setiap moda memiliki karakteristik operasional berbeda. Sumber data Titik data standar yang terkait dengan detail pengiriman di project44. Contoh Muatan penuhLTLLautUdaraKereta api
	Nama carrier CarrierName	Nama carrier transportasi yang bertanggung jawab atas pengiriman.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan perusahaan logistik atau carrier yang menangani pengangkutan barang. Carrier dapat berupa perusahaan truk, maskapai penerbangan, atau perusahaan pelayaran. Analisis kinerja berdasarkan carrier merupakan tujuan utama analisis pengelolaan transportasi. Atribut ini memungkinkan KPI seperti tingkat pengiriman tepat waktu dan rata-rata waktu transit dikelompokkan berdasarkan carrier. Atribut ini juga mendukung dashboard 'Kinerja dan kepatuhan carrier' untuk membantu menemukan mitra dengan kinerja terbaik maupun yang perlu ditingkatkan. Mengapa ini penting Atribut ini penting untuk menilai dan membandingkan kinerja carrier, serta mendukung pemilihan dan negosiasi berdasarkan data. Sumber data Tersedia di detail setiap pengiriman pada platform project44. Contoh FedEx FreightMaersk LineXPO LogisticsDHL Express
	Negara asal OriginCountry	Negara tempat pengiriman dimulai.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan negara tempat perjalanan pengiriman dimulai. Atribut ini merupakan bagian dari detail lokasi asal. Analisis geografis penting untuk menemukan masalah kinerja di wilayah tertentu. Dengan menggunakan Negara asal dan Negara tujuan, analis dapat membuat peta kinerja, menemukan rute bermasalah, dan memahami dampak bea cukai atau pengiriman lintas negara terhadap waktu siklus. Atribut ini mendukung dashboard 'Peta kinerja pengiriman berdasarkan wilayah'. Mengapa ini penting Mendukung analisis kinerja berdasarkan wilayah dan membantu menemukan hambatan khusus di suatu wilayah, terutama pada pengiriman internasional. Sumber data Bagian dari informasi alamat asal yang terkait dengan pengiriman di project44. Contoh USADEUCHNMEX
	Negara tujuan DestinationCountry	Negara tempat pengiriman dijadwalkan untuk diterima.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan negara tempat perjalanan pengiriman berakhir. Atribut ini merupakan bagian dari detail lokasi tujuan. Bersama Negara asal, atribut ini penting untuk menganalisis rute transportasi. Atribut ini membantu mengungkap perbedaan kinerja antara rute domestik dan internasional, menemukan negara yang sering mengalami keterlambatan bea cukai, serta memahami perbedaan waktu transit dan biaya. Atribut ini penting untuk dashboard yang berfokus pada kinerja geografis dan titik rawan keterlambatan. Mengapa ini penting Penting untuk menganalisis rute transportasi, membandingkan kinerja domestik dan internasional, serta menemukan masalah pada pengiriman lintas negara. Sumber data Bagian dari informasi alamat tujuan yang terkait dengan pengiriman di project44. Contoh CANUSAFRAJPN
	Tanggal pengiriman yang diminta RequestedDeliveryDate	Tanggal pengiriman yang diminta pelanggan atau disepakati dalam pesanan transportasi.
Deskripsi Atribut ini menyimpan tanggal target pengiriman. Tanggal ini menjadi acuan untuk mengukur kinerja pengiriman aktual. Tanggal ini penting untuk menghitung KPI 'Tingkat ketepatan waktu pengiriman'. Tanggal tersebut dibandingkan dengan waktu aktivitas 'Barang diterima' untuk menentukan apakah pengiriman tiba tepat waktu, lebih awal, atau terlambat. Analisis ini menjadi dasar untuk mengukur kepuasan pelanggan dan keandalan rantai pasok. Mengapa ini penting Menjadi acuan untuk menghitung KPI Tingkat ketepatan waktu pengiriman, ukuran penting untuk tingkat layanan dan kepuasan pelanggan. Sumber data Biasanya tercantum dalam data awal pesanan pengiriman, yang bersumber dari TMS atau ERP dan terlihat di project44. Contoh 2023-11-15T23:59:59Z2023-12-01T23:59:59Z2023-12-10T23:59:59Z
	ID bukti pengiriman ProofOfDeliveryId	Pengenal dokumen bukti pengiriman yang terkait dengan pengiriman.
Deskripsi Atribut ini menyimpan nomor referensi atau tautan ke dokumen Proof of Delivery (POD), yang mengonfirmasi bahwa pengiriman telah diterima. Aktivitas 'Bukti pengiriman diterima' menandai saat dokumen ini tersedia. Pelacakan POD penting untuk proses penyelesaian keuangan. ID ini menghubungkan pengiriman fisik dengan proses administrasi faktur dan pembayaran. Dashboard 'Waktu pemrosesan POD dan pembayaran' menggunakan ID ini untuk menganalisis efisiensi operasional setelah pengiriman. Mengapa ini penting Menghubungkan pengiriman fisik dengan proses penyelesaian keuangan, sehingga waktu penerimaan konfirmasi pengiriman untuk pembuatan faktur dapat dianalisis. Sumber data Informasi ini sering dicatat dalam sistem pengelolaan peristiwa atau dokumen yang terintegrasi dengan project44. Contoh POD-987654DOC-IMG-5432177A8F9B2-C123-4DEF-B456-1A2B3C4D5E6F
	Nama pelanggan CustomerName	Nama pelanggan atau penerima yang menerima pengiriman.
Deskripsi Atribut ini mengidentifikasi pelanggan akhir untuk pengiriman. Informasi ini penting untuk memahami kinerja dari sudut pandang pelanggan. Analisis kinerja berdasarkan pelanggan membantu menemukan pelanggan tertentu yang mengalami lebih banyak keterlambatan atau waktu siklus yang lebih lama. Atribut ini mendukung dashboard 'Tren kinerja ketepatan waktu pengiriman' dengan memungkinkan data dikelompokkan berdasarkan pelanggan. Hasilnya dapat menjadi masukan untuk pengelolaan hubungan pelanggan dan perbaikan layanan. Mengapa ini penting Mendukung analisis dari sudut pandang pelanggan, membantu menemukan masalah tingkat layanan dan meningkatkan kepuasan pelanggan utama. Sumber data Data ini biasanya tercantum dalam informasi pesanan pengiriman, berasal dari ERP atau TMS, lalu diteruskan ke project44. Contoh Global Retail Inc.Manufacturing Corp.Pharma Solutions LLC
	Pengiriman tepat waktu IsOnTimeDelivery	Penanda boolean yang menunjukkan apakah pengiriman tiba pada atau sebelum tanggal pengiriman yang diminta.
Deskripsi Atribut hasil perhitungan ini menyederhanakan analisis kinerja dengan memberikan nilai 'benar' atau 'salah' untuk status ketepatan waktu. Nilainya diperoleh dengan membandingkan waktu aktivitas 'Barang diterima' dengan 'RequestedDeliveryDate'. Dalam dashboard dan laporan, penanda ini memudahkan penghitungan, pemfilteran, dan visualisasi pengiriman yang tepat waktu atau terlambat. Penanda ini menjadi dasar penghitungan KPI 'Tingkat ketepatan waktu pengiriman' dan dapat digunakan untuk membandingkan kinerja berdasarkan pengangkut, rute, atau pelanggan. Mengapa ini penting Memberikan hasil kinerja pengiriman yang sederhana, yaitu tepat waktu atau terlambat. Hasil ini cocok untuk menghitung KPI dan membuat dashboard ringkasan. Sumber data Atribut ini tidak tersedia di sistem sumber. Nilainya dihitung saat transformasi data dengan membandingkan 'EventTime' aktivitas 'Barang diterima' dengan 'RequestedDeliveryDate'. Contoh truefalse
	Status pengiriman ShipmentStatus	Status umum pengiriman saat ini.
Deskripsi Atribut ini menunjukkan kondisi terkini pengiriman dalam proses, seperti 'Dalam perjalanan', 'Terkirim', atau 'Bermasalah'. Biasanya, status ini mencerminkan aktivitas utama terakhir yang terjadi. process mining menelusuri alur dari aktivitas, sedangkan atribut status berguna untuk memfilter data dan membuat dashboard ringkasan. Misalnya, dashboard operasional dapat menampilkan hanya pengiriman berstatus 'Dalam perjalanan'. Status memudahkan pengelompokan pengiriman tanpa perlu menganalisis seluruh riwayat peristiwa. Mengapa ini penting Merangkum kondisi terkini pengiriman, sehingga berguna untuk memfilter data, membuat laporan, dan memantau operasional melalui dashboard. Sumber data Kolom standar di project44 yang merangkum perkembangan pengiriman berdasarkan peristiwa terbaru. Contoh Di lokasi penjemputanDalam perjalananDi lokasi pengantaranTerkirim
	Tanggal pengantaran terjadwal ScheduledDeliveryDate	Tanggal dan waktu yang direncanakan untuk pengangkut mengantarkan barang ke tujuan.
Deskripsi Atribut ini berisi waktu pengantaran akhir yang dijadwalkan. Waktu ini biasanya lebih spesifik daripada 'RequestedDeliveryDate' karena mencantumkan waktu janji temu. Waktu ini penting untuk menghitung KPI 'Kepatuhan terhadap jadwal pengantaran'. Dengan membandingkan waktu janji temu terjadwal dengan waktu aktual 'Barang diterima', Anda dapat menganalisis kinerja pengantaran tahap akhir secara lebih terperinci. Analisis ini membantu menemukan masalah pada janji temu pengantaran dan ketepatan waktu pengemudi. Mengapa ini penting Menjadi acuan KPI 'Kepatuhan terhadap jadwal pengantaran' untuk menganalisis pelaksanaan pengantaran tahap akhir dan ketepatan waktu pengangkut. Sumber data Tersedia dalam data janji temu atau penjadwalan di project44, dan sering kali ditetapkan melalui TMS. Contoh 2023-11-05T15:00:00Z2023-11-10T10:00:00Z2023-11-20T16:00:00Z
	Tanggal penjemputan terjadwal ScheduledPickupDate	Tanggal dan waktu yang direncanakan untuk pengangkut menjemput barang.
Deskripsi Atribut ini menyimpan waktu penjemputan yang dijadwalkan. Jadwal ditetapkan pada tahap perencanaan setelah pengangkut ditentukan. Tanggal ini digunakan untuk mengukur 'Kepatuhan terhadap jadwal penjemputan'. Dengan membandingkan 'ScheduledPickupDate' dengan waktu aktual aktivitas 'Barang dijemput', organisasi dapat menilai keandalan pengangkut dan efisiensi operasional gudang sendiri. Perbandingan ini membantu menemukan keterlambatan yang terjadi sejak awal perjalanan pengiriman. Mengapa ini penting Menjadi acuan KPI 'Kepatuhan terhadap jadwal penjemputan' untuk mengukur ketepatan waktu pengangkut dan kesiapan pengirim. Sumber data Tersedia dalam data janji temu atau penjadwalan di project44, dan sering kali ditetapkan melalui TMS. Contoh 2023-10-26T14:00:00Z2023-10-28T09:00:00Z2023-11-06T11:00:00Z
	Waktu akhir peristiwa EventEndTime	Waktu yang menunjukkan kapan aktivitas atau peristiwa berdurasi berakhir.
Deskripsi EventTime (StartTime) menandai awal aktivitas, sedangkan EventEndTime menandai penyelesaiannya. Informasi ini sangat berguna untuk aktivitas yang berlangsung selama periode tertentu, seperti 'Pemeriksaan bea cukai' atau 'Di perlintasan perbatasan'. Dengan waktu mulai dan selesai, durasi pemrosesan aktivitas dapat dihitung secara akurat. Misalnya, KPI 'Durasi pemeriksaan bea cukai' dihitung dari selisih EventEndTime dan EventTime untuk aktivitas 'Pemeriksaan bea cukai selesai'. Informasi ini memberikan gambaran hambatan yang jauh lebih akurat daripada sekadar mengukur jeda antaraktivitas. Mengapa ini penting Memungkinkan penghitungan durasi yang akurat untuk aktivitas yang berlangsung selama periode tertentu, seperti pemeriksaan bea cukai atau waktu tunggu. Sumber data Untuk beberapa peristiwa, project44 dapat menyediakan waktu mulai dan selesai. Jika tidak, waktu akhir mungkin menggunakan waktu peristiwa berikutnya. Contoh 2023-11-02T18:00:00Z2023-11-03T11:45:00Z2023-11-08T09:00:00Z
	Waktu transit TransitTime	Durasi sejak barang dijemput hingga diterima.
Deskripsi Metrik hasil perhitungan ini mengukur waktu pengiriman saat barang sedang dalam perjalanan. Nilainya dihitung dari selisih waktu antara aktivitas 'Barang dijemput' dan 'Barang diterima'. KPI ini digunakan untuk menilai efisiensi tahap utama transportasi, tanpa memasukkan perencanaan sebelum pengiriman dan administrasi setelah barang diterima. Metrik ini membantu menilai kecepatan pengangkut, efisiensi rute, dan dampak keterlambatan selama perjalanan. Metrik ini menjadi salah satu ukuran utama pada dashboard 'Kinerja dan kepatuhan pengangkut'. Mengapa ini penting Memisahkan kinerja tahap transportasi aktual agar efisiensi pengangkut dan rute dapat dianalisis secara khusus. Sumber data Atribut ini tidak tersedia di sistem sumber. Nilainya dihitung dari durasi antara peristiwa 'Barang dijemput' dan 'Barang diterima' untuk setiap pengiriman. Contoh 8 hari 2 jam3 hari 18 jam12 hari 5 jam

Wajib Disarankan Opsional

Aktivitas manajemen transportasi

Berikut langkah dan tonggak utama proses yang perlu dicatat dalam log peristiwa agar proses operasional transportasi dapat ditemukan dan ditingkatkan secara akurat.

6 Disarankan 8 Opsional

	Aktivitas	Deskripsi
	Barang dijemput	Carrier telah mengambil barang secara fisik dari lokasi asal, dan pengiriman resmi dalam perjalanan. Ini adalah tonggak penting yang biasanya dikonfirmasi oleh pengemudi atau pembaruan status dari carrier.
Mengapa ini penting Aktivitas ini menandai dimulainya transportasi fisik. Data ini penting untuk menghitung waktu transit aktual dan mengukur kinerja penjemputan carrier dibandingkan jadwal. Sumber data Ini adalah peristiwa visibilitas utama di project44. Biasanya, data diambil dari pembaruan status EDI 214 carrier, data telematika, atau pembaruan aplikasi seluler pengemudi yang mengonfirmasi keberangkatan dari lokasi penjemputan. Pengumpulan data Diambil dari pembaruan status eksplisit carrier, misalnya EDI 214 dengan kode status 'AF' atau 'X3', atau peristiwa keluar dari geofence. Jenis peristiwa explicit
	Barang dikirim	Pengiriman telah berhasil diserahkan kepada penerima dan tahap transportasi fisik selesai. Peristiwa ini menjadi acuan utama untuk mengukur ketepatan waktu.
Mengapa ini penting Tonggak penting ini menandai berakhirnya tahap transit. Timestamp-nya digunakan untuk menghitung tingkat pengiriman tepat waktu, rata-rata waktu transit, dan waktu siklus keseluruhan. Sumber data Ini adalah peristiwa visibilitas utama di project44. Data diambil dari pembaruan status EDI 214 carrier, konfirmasi melalui aplikasi pengemudi, atau tanda tangan elektronik saat barang diserahkan. Pengumpulan data Diambil dari konfirmasi pengiriman eksplisit dari carrier, misalnya EDI 214 dengan status 'D1' atau 'P1'. Jenis peristiwa explicit
	Bukti pengiriman diterima	Dokumen bukti pengiriman (POD) yang telah ditandatangani diterima dan diunggah ke sistem. Langkah administratif ini penting untuk memulai proses penagihan dan pembayaran.
Mengapa ini penting Waktu yang diperlukan untuk menerima POD menjadi indikator utama efisiensi administrasi. Keterlambatan pada tahap ini langsung memengaruhi waktu penagihan kepada pelanggan dan pembayaran kepada carrier. Sumber data Peristiwa ini sesuai dengan timestamp saat gambar atau data dokumen POD diunggah dan dikaitkan dengan pengiriman di project44 atau TMS yang terintegrasi. Pengumpulan data Timestamp unggahan dokumen POD atau pembaruan status yang mengonfirmasi penerimaannya. Jenis peristiwa explicit
	Pemeriksaan bea cukai selesai	Pengiriman telah melewati seluruh pemeriksaan bea cukai dan mendapat izin dari pihak berwenang untuk melanjutkan perjalanan. Peristiwa ini menandai berakhirnya salah satu potensi hambatan dalam pengiriman internasional.
Mengapa ini penting Tonggak ini menandai berakhirnya proses bea cukai. Analisis waktu antara 'Tiba di perbatasan' dan peristiwa ini mengukur KPI waktu siklus pemeriksaan bea cukai secara langsung. Sumber data Biasanya, status ini diterima sebagai pembaruan eksplisit dari carrier atau broker bea cukai yang terhubung ke sistem. Pembaruan tersebut mengonfirmasi bahwa bea cukai telah mengizinkan barang melanjutkan perjalanan. Pengumpulan data Diambil dari pembaruan status carrier atau broker, misalnya kode status EDI 214 'C1' yang berarti barang telah dilepas dari bea cukai. Jenis peristiwa explicit
	Pengiriman dibuat	Aktivitas ini menandai pembuatan catatan pengiriman di sistem pelacakan. Biasanya, proses dimulai dari pesanan atau permintaan transportasi yang dikirim oleh sistem lain, seperti TMS atau ERP. Ini menandai awal siklus pengiriman dan pencatatan data awal untuk pelacakan.
Mengapa ini penting Ini adalah peristiwa awal utama dalam proses. Dengan menganalisis waktu antara peristiwa ini dan aktivitas perencanaan berikutnya, Anda dapat menemukan keterlambatan dalam perencanaan dan memulai pengiriman. Sumber data Peristiwa ini biasanya tercatat saat pengiriman dibuat melalui panggilan API atau aliran data dari Transportation Management System (TMS). Waktunya sesuai dengan timestamp pembuatan data pengiriman di project44. Pengumpulan data Timestamp pembuatan catatan pengiriman yang dimuat dari sistem sumber. Jenis peristiwa explicit
	Tiba di tujuan	Pengiriman telah tiba secara fisik di fasilitas tujuan, tetapi belum resmi dibongkar atau diterima. Peristiwa ini terjadi sebelum konfirmasi pengiriman akhir.
Mengapa ini penting Menandai berakhirnya perjalanan dalam transit. Waktu antara kedatangan dan pengiriman akhir dapat mengungkap keterlambatan pembongkaran atau masalah waktu tunggu di lokasi tujuan. Sumber data Peristiwa visibilitas yang umum ini diambil dari pembaruan status EDI 214 carrier, telematika, atau peristiwa geofence di alamat tujuan. Pengumpulan data Diambil dari pembaruan status carrier, misalnya EDI 214 dengan kode status 'X1' yang berarti tiba di lokasi pengiriman, atau peristiwa masuk ke geofence. Jenis peristiwa explicit
	Carrier ditetapkan	Carrier resmi dipilih dan ditugaskan untuk menangani pengiriman. Tahap ini berlangsung setelah perencanaan dan penawaran, serta menjadi prasyarat untuk memesan dan menjadwalkan penjemputan.
Mengapa ini penting Dengan memantau waktu penetapan carrier, Anda dapat melihat efisiensi proses perencanaan dan pengadaan. Keterlambatan pada tahap ini dapat berdampak pada seluruh jadwal pengiriman. Sumber data Informasi ini biasanya tercatat dalam data utama pengiriman yang diperbarui dari TMS. Peristiwa dapat diketahui dari timestamp saat kolom carrier pertama kali diisi untuk pengiriman tersebut. Pengumpulan data Diketahui dari timestamp pembaruan pertama yang mengisi nama carrier atau kode SCAC pada catatan pengiriman. Jenis peristiwa inferred
	ETA diperbarui	Sistem membuat perkiraan waktu tiba (ETA) baru berdasarkan data real-time, seperti lokasi GPS, kondisi lalu lintas, dan pembaruan carrier. Peristiwa ini dapat terjadi berulang kali selama pengiriman.
Mengapa ini penting Pembaruan ETA yang sering sangat penting untuk pengelolaan transportasi secara proaktif. Dengan menganalisis peristiwa ini, Anda dapat memahami seberapa sering ETA berubah dan seberapa akurat perkiraan awalnya. Sumber data Peristiwa ini dibuat oleh platform project44. Peristiwa dicatat saat perkiraan ETA pengiriman berubah secara signifikan atau pada interval tertentu. Pengumpulan data Dicatat otomatis oleh platform project44 saat algoritme machine learning menghitung ulang ETA. Jenis peristiwa explicit
	Pembayaran diproses	Pembayaran akhir atas layanan angkutan telah dikirim kepada carrier. Aktivitas ini mengakhiri seluruh siklus transportasi, dari pesanan hingga pembayaran.
Mengapa ini penting Ini adalah peristiwa akhir dalam proses. Dengan menganalisis waktu dari pengiriman hingga pembayaran, Anda mendapat gambaran lengkap tentang siklus dari awal hingga akhir dan efisiensi keuangan. Sumber data Peristiwa ini terjadi di sistem keuangan atau ERP. Pencatatannya bergantung pada integrasi yang mengirimkan timestamp konfirmasi atau pembaruan status kembali ke platform visibilitas. Pengumpulan data Pembaruan status bertimestamp dari ERP atau sistem keuangan yang mengonfirmasi pembayaran telah dilakukan. Jenis peristiwa explicit
	Pengiriman dijadwalkan	Tanggal dan waktu pengiriman akhir kepada penerima telah disepakati. Tahap ini penting untuk mengatur pengiriman pada bagian akhir perjalanan.
Mengapa ini penting Menjadi acuan untuk mengukur KPI 'Persentase kepatuhan jadwal pengiriman'. Data ini membantu menganalisis efisiensi logistik tahap akhir dan penjadwalan janji temu. Sumber data Peristiwa ini diambil dari aliran data carrier yang mengonfirmasi janji temu pengiriman. Peristiwa ini sesuai dengan pengisian kolom timestamp janji temu pengiriman terjadwal. Pengumpulan data Berdasarkan data janji temu pengiriman dari carrier melalui EDI, API, atau metode komunikasi lainnya. Jenis peristiwa explicit
	Pengiriman terlambat	Pengiriman terdeteksi terlambat dibandingkan waktu pengiriman terjadwal atau perkiraan awal. Pemicu dapat berupa pembaruan status carrier atau analitik prediktif project44.
Mengapa ini penting Aktivitas ini penting untuk menganalisis penyebab utama keterlambatan. Anda dapat memisahkan pengiriman yang terlambat dan menganalisis atribut terkait, seperti carrier, rute, dan alasan keterlambatan. Sumber data Peristiwa ini dapat berupa status eksplisit dari carrier, misalnya kode keterlambatan EDI 214, atau hasil perhitungan saat ETA terkini dari project44 melewati waktu pengiriman yang direncanakan. Kode alasan keterlambatan biasanya juga tersedia. Pengumpulan data Diambil dari pemberitahuan keterlambatan carrier atau dihitung dengan membandingkan ETA terkini dengan waktu janji temu. Jenis peristiwa explicit
	Penjemputan dijadwalkan	Tanggal dan waktu penjemputan barang telah disepakati dengan carrier yang ditugaskan. Aktivitas ini menandai peralihan dari tahap perencanaan ke pelaksanaan pengiriman.
Mengapa ini penting Peristiwa ini menjadi acuan untuk mengukur kinerja penjemputan dan kepatuhan terhadap jadwal. Data ini penting untuk KPI 'Persentase kepatuhan jadwal penjemputan'. Sumber data Data ini diambil dari aliran data carrier atau pembaruan dari TMS. Peristiwa ini sesuai dengan pengisian kolom timestamp janji penjemputan terjadwal di project44. Pengumpulan data Berdasarkan data janji penjemputan dari carrier atau pengirim melalui EDI, API, atau pembaruan manual. Jenis peristiwa explicit
	Tagihan angkutan diaudit	Tagihan angkutan dari carrier telah diterima, diperiksa berdasarkan tarif yang disepakati dan layanan yang diberikan, lalu disetujui untuk dibayar. Ini adalah langkah penting dalam pengendalian keuangan.
Mengapa ini penting Aktivitas ini memantau efisiensi proses utang usaha. Menemukan hambatan dalam audit tagihan angkutan dapat membantu mempersingkat siklus pembayaran dan menghindari biaya keterlambatan. Sumber data Aktivitas keuangan ini biasanya berlangsung di ERP atau sistem khusus untuk audit dan pembayaran tagihan angkutan. Peristiwa ini dapat dicatat jika statusnya dikirim ke project44 melalui integrasi. Pengumpulan data Pembaruan status dari sistem keuangan eksternal yang menunjukkan audit telah selesai. Jenis peristiwa explicit
	Tiba di perbatasan	Pengiriman telah tiba secara fisik di perbatasan negara, menandai dimulainya proses pemeriksaan bea cukai. Tahap ini sering menjadi sumber keterlambatan dalam pengiriman internasional.
Mengapa ini penting Peristiwa ini menunjukkan awal proses bea cukai sehingga durasi pemeriksaan dapat diukur dengan tepat. Anda dapat membedakan keterlambatan akibat instansi perbatasan dari masalah lain selama perjalanan. Sumber data Peristiwa ini dicatat melalui pembaruan status carrier, misalnya status EDI 214 'A7' yang berarti tiba di bea cukai, atau melalui geofence di lokasi perbatasan yang diketahui. Pengumpulan data Diperoleh dari pembaruan status carrier tertentu atau data lokasi yang menunjukkan kedatangan di fasilitas bea cukai. Jenis peristiwa explicit

Disarankan Opsional

Panduan ekstraksi data

Cara mengambil data dari project44

Langkah

Prasyarat: Pastikan Python 3.6 atau versi lebih baru sudah terpasang di sistem Anda. Anda juga memerlukan API key yang valid untuk Visibility API project44. Hubungi administrator atau perwakilan project44 untuk mendapatkan kredensial ini.
Siapkan lingkungan Python: Buka terminal atau command prompt. Sebaiknya buat lingkungan virtual untuk mengelola dependensi. Jalankan python -m venv p44_env untuk membuatnya, lalu aktifkan dengan source p44_env/bin/activate (Linux/macOS) atau p44_env\Scripts\activate (Windows).
Pasang pustaka: Pasang pustaka Python yang diperlukan untuk mengirim permintaan API dan mengolah data. Jalankan perintah berikut: pip install requests pandas.
Simpan skrip: Salin skrip Python lengkap dari bagian 'query', lalu simpan di komputer Anda dengan nama extract_p44_data.py.
Atur parameter skrip: Buka file extract_p44_data.py di editor teks. Cari bagian konfigurasi di awal file, lalu ganti nilai placeholder API_KEY, START_DATE, dan END_DATE dengan API key project44 Anda serta rentang tanggal ekstraksi yang diinginkan.
Jalankan skrip: Di terminal atau command prompt, buka direktori tempat Anda menyimpan skrip. Jalankan perintah python extract_p44_data.py.
Pantau prosesnya: Skrip akan mulai mengambil data dari API project44. Pesan progres di konsol akan menunjukkan halaman data pengiriman yang sedang diproses. Proses ini mungkin memerlukan waktu, tergantung rentang tanggal dan jumlah pengiriman.
Periksa hasilnya: Setelah skrip selesai, file bernama project44_event_log.csv akan dibuat di direktori yang sama. File CSV ini berisi log peristiwa hasil ekstraksi.
Siapkan file untuk diunggah: Sebelum mengunggahnya ke alat process mining, buka project44_event_log.csv di aplikasi spreadsheet untuk memastikan kolom dan format datanya benar. Pastikan kolom Shipment, ActivityName, dan EventTime terisi sesuai harapan.

Konfigurasi

Kredensial API: Anda memerlukan API key yang valid untuk autentikasi. Masukkan key ini ke variabel API_KEY di dalam skrip.
Endpoint API: Skrip menggunakan Visibility API project44. URL dasar diatur dalam variabel BASE_URL dan biasanya tidak perlu diubah, kecuali Anda menggunakan endpoint khusus untuk perusahaan.
Rentang tanggal: Variabel START_DATE dan END_DATE menentukan periode ekstraksi berdasarkan tanggal pembuatan pengiriman. Untuk analisis awal, disarankan menggunakan rentang 3 hingga 6 bulan agar variasi proses yang tercakup cukup banyak tanpa menghasilkan file yang terlalu besar.
Paginasi: Skrip menangani paginasi secara otomatis menggunakan parameter halaman. Anda dapat mengubah variabel PAGE_SIZE untuk mengatur jumlah pengiriman yang diambil dalam setiap panggilan API. Ini membantu mengelola penggunaan memori dan mencegah API mengalami timeout. Nilai maksimum biasanya ditentukan oleh penyedia API.
Prasyarat: Anda harus memiliki akses ke platform project44 dengan langganan aktif yang mencakup akses API. Akun pengguna atau akun layanan Anda harus memiliki izin untuk membaca data pengiriman dan peristiwa.

Contoh kueri python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual project44 API Key
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_API_KEY'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the date range for the extraction (ISO 8601 format)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30T23:59:59Z'

class=class="hl-string">"hl-comment"># project44 API Endpoint
BASE_URL = class="hl-string">'https://api.project44.com'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Pagination settings
PAGE_SIZE = 100

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Mappings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Maps project44 event reason codes to the required ActivityName
class=class="hl-string">"hl-comment"># This mapping is critical and may need to be customized based on your specific project44 event configuration.
EVENT_CODE_MAP = {
    class="hl-string">'AS': class="hl-string">'Carrier Assigned',
    class="hl-string">'PU': class="hl-string">'Goods Picked Up',
    class="hl-string">'DP': class="hl-string">'Goods Picked Up', class=class="hl-string">"hl-comment"># Departure from origin often signifies pickup
    class="hl-string">'ETA': class="hl-string">'ETA Updated',
    class="hl-string">'EDD': class="hl-string">'ETA Updated', class=class="hl-string">"hl-comment"># Estimated Delivery Date update
    class="hl-string">'DELAYED': class="hl-string">'Shipment Delayed',
    class="hl-string">'AB': class="hl-string">'At Border Crossing',
    class="hl-string">'CC': class="hl-string">'Customs Cleared',
    class="hl-string">'AR': class="hl-string">'Arrival At Destination',
    class="hl-string">'DL': class="hl-string">'Goods Delivered',
    class="hl-string">'POD': class="hl-string">'Proof of Delivery Received',
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The following events are less common in standard visibility data and may require custom events in project44.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># They are included here as placeholders for a complete mapping.
    class="hl-string">'PICKUP_SCHEDULED': class="hl-string">'Pickup Scheduled',
    class="hl-string">'DELIVERY_SCHEDULED': class="hl-string">'Delivery Scheduled',
    class="hl-string">'FREIGHT_BILL_AUDITED': class="hl-string">'Freight Bill Audited',
    class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSED': class="hl-string">'Payment Processed'
}

def get_shipments(page_number):
    class="hl-string">"""Fetches a single page of shipments from the project44 API."""
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'ApiKey {API_KEY}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    params = {
        class="hl-string">'createdSince': START_DATE,
        class="hl-string">'createdUntil': END_DATE,
        class="hl-string">'size': PAGE_SIZE,
        class="hl-string">'page': page_number
    }
    url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/api/v4/shipments'
    print(fclass="hl-string">"Fetching page {page_number}...")
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching data on page {page_number}: {e}")
        return None

def process_shipment_data(shipment):
    class="hl-string">"""Processes a single shipment and extracts its events."""
    events = []
    shipment_id = shipment.get(class="hl-string">'shipmentId')
    last_data_update = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes for all events of this shipment
    base_attributes = {
        class="hl-string">'Shipment': shipment_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'project44',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'CarrierName': shipment.get(class="hl-string">'carrierName'),
        class="hl-string">'ModeOfTransport': shipment.get(class="hl-string">'mode'),
        class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': shipment.get(class="hl-string">'requestedDeliveryDate'),
        class="hl-string">'OriginCountry': shipment.get(class="hl-string">'origin', {}).get(class="hl-string">'address', {}).get(class="hl-string">'country'),
        class="hl-string">'DestinationCountry': shipment.get(class="hl-string">'destination', {}).get(class="hl-string">'address', {}).get(class="hl-string">'country'),
        class=class="hl-string">"hl-comment"># TransportationCost is often not available in visibility data. Sourced from TMS/ERP.
        class="hl-string">'TransportationCost': shipment.get(class="hl-string">'cost', {}).get(class="hl-string">'total'), 
        class="hl-string">'DelayReason': None class=class="hl-string">"hl-comment"># To be populated by delay events
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Activity: Shipment Created
    creation_time = shipment.get(class="hl-string">'createdDate')
    if creation_time:
        events.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Shipment Created',
            class="hl-string">'EventTime': creation_time
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process all other activities from the tracking history
    tracking_history = shipment.get(class="hl-string">'trackingHistory', [])
    for event in tracking_history:
        event_code = event.get(class="hl-string">'reason', {}).get(class="hl-string">'code')
        activity_name = EVENT_CODE_MAP.get(event_code)
        
        if activity_name:
            event_attributes = base_attributes.copy()
            event_attributes[class="hl-string">'ActivityName'] = activity_name
            event_attributes[class="hl-string">'EventTime'] = event.get(class="hl-string">'eventTimestamp')
            
            if activity_name == class="hl-string">'Shipment Delayed':
                event_attributes[class="hl-string">'DelayReason'] = event.get(class="hl-string">'reason', {}).get(class="hl-string">'description')

            events.append(event_attributes)

    return events

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
all_events = []
current_page = 0

while True:
    data = get_shipments(current_page)
    if not data or not data.get(class="hl-string">'content'):
        print(class="hl-string">"No more data to fetch or API error.")
        break

    shipments = data.get(class="hl-string">'content', [])
    for shipment in shipments:
        all_events.extend(process_shipment_data(shipment))
    
    if data.get(class="hl-string">'last', True):
        print(class="hl-string">"Reached the last page.")
        break

    current_page += 1
    time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful of API rate limits

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame and save to CSV
if all_events:
    df = pd.DataFrame(all_events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    columns_order = [
        class="hl-string">'Shipment', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'CarrierName', class="hl-string">'DelayReason', class="hl-string">'ModeOfTransport', class="hl-string">'RequestedDeliveryDate',
        class="hl-string">'OriginCountry', class="hl-string">'DestinationCountry', class="hl-string">'TransportationCost'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all required columns exist, even if empty
    for col in columns_order:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[columns_order]
    
    output_filename = class="hl-string">'project44_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No events were extracted. Please check your configuration and API response.")

Langkah

Dapatkan kredensial API: Sebelum mengekstrak data, Anda perlu mengakses GraphQL API project44. Hubungi administrator project44 untuk mendapatkan URL endpoint API dan Kunci API yang valid. Pastikan kunci tersebut memiliki izin baca untuk data pengiriman dan event.
Pilih klien GraphQL: Gunakan alat seperti Postman, Insomnia, atau Apollo Studio untuk menyusun, menguji, dan menjalankan kueri GraphQL. Alat-alat ini menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk berinteraksi dengan GraphQL API.
Konfigurasikan autentikasi: Atur header permintaan di klien GraphQL pilihan Anda. Sertakan header Authorization dengan Kunci API. Formatnya harus Authorization: Bearer [Your_API_Key]. Atur juga header Content-Type ke application/json.
Tentukan kueri GraphQL: Salin seluruh kueri yang tersedia di bagian Query ke klien Anda. Kueri ini dirancang untuk mengambil data pengiriman beserta event terkait, yang mewakili aktivitas yang diperlukan.
Atur variabel kueri: Kueri yang disediakan menggunakan variabel untuk pemfilteran. Tentukan variabel updatedSince sebagai tanggal mulai ekstraksi data. Gunakan format ISO 8601, misalnya {"updatedSince": "2023-01-01T00:00:00Z"}. Dengan begitu, API akan mengembalikan data pengiriman yang diperbarui pada atau setelah waktu tersebut.
Jalankan kueri dan lakukan paginasi: Jalankan kueri. API project44 menggunakan paginasi untuk menangani kumpulan data berukuran besar. Respons awal berisi kelompok data pengiriman pertama dan objek pageInfo dengan endCursor serta penanda hasNextPage. Jika hasNextPage bernilai true, jalankan kueri lagi dan teruskan nilai endCursor yang diterima sebagai variabel cursor dalam permintaan berikutnya. Ulangi sampai hasNextPage bernilai false.
Buat skrip transformasi: API mengembalikan data dalam format JSON bertingkat, bukan log peristiwa yang valid. Gunakan skrip, misalnya dengan Python, JavaScript, atau alat integrasi data, untuk mengurai respons JSON. Skrip perlu menelusuri setiap pengiriman, lalu setiap item dalam larik event. Buat satu baris baru di log peristiwa untuk setiap event.
Petakan aktivitas dan atribut: Di dalam skrip, petakan kolom JSON ke kolom log peristiwa. id pengiriman menjadi Shipment (ID kasus). Untuk setiap item dalam larik event, petakan code ke ActivityName dan timestamp ke EventTime. Buat baris terpisah untuk aktivitas 'Pengiriman dibuat' menggunakan timestamp createdAt dari pengiriman.
Perkaya data: Tambahkan kolom statis yang diperlukan selama transformasi. Tetapkan SourceSystem ke 'project44 GraphQL API'. Untuk LastDataUpdate, gunakan timestamp saat skrip ekstraksi dijalankan.
Ekspor ke CSV: Setelah transformasi selesai dan data tersusun dalam tabel datar, ekspor ke file CSV. Pastikan header kolom sesuai dengan nama atribut yang diperlukan, misalnya Shipment, ActivityName, dan EventTime. File ini siap diunggah ke ProcessMind.

Konfigurasi

Endpoint API: URL GraphQL API project44. Minta URL ini kepada kontak project44 Anda. Contohnya, https://api.project44.com/graphql.
Autentikasi: Anda memerlukan API key yang harus dikirim sebagai token Bearer di header Authorization.
Filter rentang tanggal: Filter updatedSince dalam kueri shipments penting untuk mengendalikan volume data. Sebaiknya ekstrak data dalam rentang yang mudah dikelola, misalnya 3 hingga 6 bulan setiap kali, agar proses berjalan lancar.
Paginasi: Terapkan perulangan paginasi menggunakan kolom first, after, hasNextPage, dan endCursor untuk mengambil semua data. Ukuran halaman (first) sebesar 100 umum digunakan dan cukup aman.
Prasyarat: Anda memerlukan langganan project44 yang valid dengan akses API. Pengguna atau akun layanan yang terkait dengan API key harus memiliki izin yang memadai untuk membaca data pengiriman dan peristiwa di unit bisnis terkait.

Contoh kueri graphql

query getShipmentEvents($cursor: String, $updatedSince: String!) {
  shipments(first: 100, after: $cursor, filter: {updatedSince: $updatedSince}) {
    pageInfo {
      hasNextPage
      endCursor
    }
    nodes {
      id
      createdAt
      carrierName
      mode
      requestedDeliveryDate
      origin {
        country
      }
      destination {
        country
      }
      events {
        timestamp
        code
        description
        reason
      }
    }
  }
}

Siap memulai?

Mulai manfaatkan data project44 Anda sekarang untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat biaya dalam proses manajemen transportasi. Template ini menjadi langkah awal menuju operasional logistik yang lebih optimal dan mudah diprediksi.

Kembali ke panduan perbaikan

Unduh template

Optimalkan manajemen transportasi sekarang dan hemat biaya

Temukan hambatan di project44, kurangi waktu siklus hingga 30%, dan tingkatkan penghematan.

Mulai uji coba gratis

Tidak perlu kartu kredit. Anda bisa mulai dalam beberapa menit.

Templat data pengelolaan transportasi Anda

Templat data pengelolaan transportasi Anda

Atribut manajemen transportasi

Aktivitas manajemen transportasi

Panduan ekstraksi data

Ekstraksi REST API project44 menggunakan skrip Python

Langkah

Konfigurasi

Contoh kueri python

Ekstraksi data terarah menggunakan GraphQL API project44

Langkah

Konfigurasi

Contoh kueri graphql

Siap memulai?

Optimalkan manajemen transportasi sekarang dan hemat biaya