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Il Suo template per i dati di gestione della catena di approvvigionamento

Microsoft Dynamics 365 SCM

Attributi della gestione della catena di approvvigionamento(21) Attività di gestione della catena di approvvigionamento(15) Guide all’estrazione(4)

Il Suo template per i dati di gestione della catena di approvvigionamento

Questo template completo offre un approccio strutturato alla raccolta delle informazioni essenziali per un Process Mining approfondito della catena di approvvigionamento. Indica gli attributi e le attività da monitorare e spiega come estrarre questi dati da Microsoft Dynamics 365 SCM. Lo utilizzi per preparare l’Event Log e ottenere analisi utili.

Attributi consigliati per un’analisi dettagliata
Attività chiave da monitorare lungo il processo della catena di approvvigionamento
Indicazioni pratiche per estrarre i dati da Microsoft Dynamics 365 SCM

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi della gestione della catena di approvvigionamento

Questi sono i campi dati consigliati da includere nell’Event Log per analizzare in modo completo e accurato i processi di gestione della catena di approvvigionamento.

5 Obbligatorio 8 Consigliato 8 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Ordine logistico LogisticsOrder	Identificativo univoco di una specifica richiesta di evasione nella catena di approvvigionamento, utilizzato come identificativo principale del caso.
Descrizione L’ordine logistico è l’identificativo univoco dell’intero processo logistico e collega tutte le attività, dalla domanda del cliente alla consegna finale. Questo attributo costituisce il riferimento centrale che collega i diversi sottoprocessi, come approvvigionamento, produzione e spedizione, relativi a una specifica richiesta di evasione. Nell’analisi, ogni evento è associato a un ordine logistico, consentendo di ricostruire il flusso del processo dall’inizio alla fine. È così possibile seguire il percorso di un ordine tra reparti e sistemi diversi, individuare i colli di bottiglia e misurare con precisione il tempo complessivo del ciclo. Perché è importante È la chiave essenziale per collegare tutti gli eventi di processo correlati e analizzare dall’inizio alla fine il processo della catena di approvvigionamento relativo a una singola richiesta di evasione. Dove reperirli È un identificativo concettuale, probabilmente ricavato combinando campi di tabelle come SalesTable (ordine di vendita), WHSLoadTable (ID del carico) o InventTransOrigin (ID di riferimento), così da creare un ID caso univoco tra i diversi moduli. Esempi LO-2024-00123LO-2024-00124LO-2024-00125
	Attività ActivityName	Nome dell’evento aziendale o dell’attività che si è verificata in una fase del processo logistico.
Descrizione Questo attributo registra l’evento aziendale o l’attività specifica che si è verificata, ad esempio «Ordine di acquisto emesso», «Merci realizzate» o «Spedizione pianificata». Queste attività costituiscono gli elementi fondamentali del processo. L’analisi della sequenza, della frequenza e della durata delle attività è alla base del Process Mining. Consente di individuare e visualizzare automaticamente le mappe dei processi, rilevare le deviazioni dalle procedure standard e identificare le fasi frequenti o inefficienti su cui intervenire. Perché è importante Definisce le fasi del processo e permette di visualizzarne il flusso, analizzarne le variazioni e individuare i colli di bottiglia o le attività non conformi. Dove reperirli Ricavato dalla logica aziendale applicata alle variazioni di stato in diverse tabelle delle transazioni, come SalesTable, PurchTable e ProdTable, o dalle date di registrazione dei documenti in tabelle come CustInvoiceJour. Esempi Ordine di acquisto emessoProdotti realizzatiFattura cliente registrataMerci consegnate
	Ora dell’evento EventTime	Data e ora in cui si è verificata l’attività.
Descrizione Questo attributo indica la data e l’ora esatte in cui un’attività è stata registrata nel sistema. È fondamentale per qualsiasi analisi temporale dei processi, compreso il calcolo dei tempi di ciclo, la valutazione delle prestazioni del processo e l’individuazione dei colli di bottiglia. L’ordinamento cronologico degli eventi in base a questo dato consente agli strumenti di Process Mining di ricostruire la sequenza precisa delle attività così come si sono svolte. È essenziale per comprendere il flusso effettivo del processo e le sue dinamiche, anziché basarsi su modelli di processo ideali. Perché è importante Questa data e ora sono fondamentali per ordinare correttamente gli eventi e calcolare tutte le metriche temporali, come i tempi di ciclo e i tempi di attraversamento. Dove reperirli In genere proviene dai campi data e ora di creazione o di modifica dello stato nelle tabelle di D365 SCM. Alcuni esempi sono CreatedDateTime in SalesTable, DeliveryDate in PurchLine o le date delle transazioni fisiche in InventTrans. Esempi 2023-04-15T09:00:00Z2023-04-18T14:30:00Z2023-05-01T11:22:00Z
	Sistema di origine SourceSystem	Sistema di registrazione da cui sono stati estratti i dati degli eventi.
Descrizione Questo attributo identifica il sistema o il modulo da cui provengono i dati. In un ambiente complesso di gestione della catena di approvvigionamento, i dati possono provenire da diversi moduli di Dynamics 365 SCM, come Vendite, Approvvigionamento o Gestione magazzino. Specificare il sistema di origine è fondamentale per la governance dei dati, la risoluzione delle incoerenze e la comprensione del contesto delle attività registrate. Aiuta a garantire la qualità dei dati e a risalire alla fonte delle informazioni, un aspetto particolarmente importante negli ambienti integrati. Perché è importante Fornisce il contesto sull’origine dei dati, indispensabile per convalidarli, risolvere i problemi e comprendere le variazioni dei processi che coinvolgono più sistemi. Dove reperirli In genere è un valore statico aggiunto durante l’estrazione dei dati per identificare i record provenienti da questo specifico sistema. Esempi Microsoft Dynamics 365 SCMD365-PRODAX2012-FIN
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Data e ora dell’ultimo aggiornamento dei dati dal sistema di origine.
Descrizione Questo attributo indica la data e l’ora dell’ultima estrazione o dell’ultimo aggiornamento dei dati. È un metadato fondamentale per qualsiasi Dashboard di analisi dei processi. Aiuta a capire quanto sono aggiornati i dati analizzati e a basare le conclusioni su informazioni recenti. È inoltre essenziale per gestire le pipeline dei dati e verificare che i processi di caricamento siano eseguiti come previsto e nei tempi stabiliti. Perché è importante Indica quanto sono aggiornati i dati, un’informazione fondamentale per prendere decisioni aziendali tempestive e pertinenti sulla base dell’analisi. Dove reperirli Questo valore viene generato e applicato al set di dati dallo strumento di estrazione o ETL al termine di ogni ciclo di aggiornamento. Esempi 2023-06-10T02:00:00Z2023-06-11T02:00:00Z2023-06-12T02:00:00Z
	Consegna puntuale IsOnTimeDelivery	Indicatore che segnala se l’ordine è stato consegnato entro la data richiesta.
Descrizione È un attributo booleano calcolato che indica se un ordine logistico è stato consegnato puntualmente. Si ottiene confrontando la data e l’ora dell’attività «Merci consegnate» con la data di consegna richiesta. Questo attributo è alla base del calcolo del KPI relativo al tasso di consegne puntuali ed è un filtro principale nella Dashboard di monitoraggio delle prestazioni delle consegne puntuali. Semplifica l’analisi trasformando il confronto tra date in un valore vero o falso, così è facile filtrare e contare gli ordini in ritardo. Perché è importante Misura direttamente le prestazioni del servizio al cliente ed è un dato fondamentale per il KPI delle consegne puntuali, semplificando l’analisi dell’affidabilità delle consegne. Dove reperirli È un campo calcolato. La logica è: IF (data e ora di «Merci consegnate» <= «Data di consegna richiesta») THEN True ELSE False. Esempi truefalse
	Data di consegna richiesta RequestedDeliveryDate	Data di consegna richiesta dal cliente.
Descrizione Questo attributo registra la data di consegna indicata dal cliente al momento dell’ordine. Costituisce il riferimento principale per misurare le prestazioni effettive delle consegne. Questa data è alla base della Dashboard di monitoraggio delle prestazioni delle consegne puntuali e del KPI relativo al tasso di consegne puntuali. Il confronto tra la data di consegna richiesta e quella effettiva è il metodo standard per calcolare le prestazioni di consegna e rappresenta un indicatore importante della soddisfazione del cliente. Perché è importante È il riferimento per misurare le prestazioni delle consegne puntuali, un KPI fondamentale per la soddisfazione dei clienti e l’affidabilità della catena di fornitura. Dove reperirli Si trova nel campo ReceiptDateRequested della tabella SalesLine o nel campo ShippingDateRequested della tabella SalesTable. Esempi 2023-05-102023-06-012023-07-20
	ID utente UserId	Identificativo dell’utente che ha eseguito l’attività.
Descrizione Questo attributo contiene l’ID del dipendente o dell’utente di sistema che ha eseguito una specifica attività. Può trattarsi, ad esempio, dell’addetto agli acquisti che ha creato un ordine o dell’operatore di magazzino che ha confermato una spedizione. Analizzare le attività per utente aiuta a comprendere la distribuzione del carico di lavoro, individuare le esigenze di formazione e approfondire le deviazioni dai processi. È inoltre fondamentale per l’analisi della conformità, perché consente agli auditor di ricondurre le azioni a persone specifiche. Questa prospettiva è essenziale per la gestione delle prestazioni e l’ottimizzazione delle risorse. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni dei processi per utente o team, aiuta a individuare opportunità di automazione ed è fondamentale per l’analisi della conformità e delle tracce di audit. Dove reperirli Si trova nei campi «Creato da» o «Modificato da» della maggior parte delle tabelle delle transazioni di D365 SCM, ad esempio nel campo CreatedBy di SalesTable o PurchTable. Esempi j.doea.smithAX_BATCH_USER
	Nome del cliente CustomerName	Nome del cliente che ha effettuato l’ordine di vendita.
Descrizione Questo attributo identifica il cliente associato a un ordine di vendita e consente di analizzare la catena di fornitura dal punto di vista del cliente. L’analisi del processo logistico per cliente può rivelare modalità di evasione, preferenze o criticità specifiche. È particolarmente utile per la gestione dei clienti strategici e per definire livelli di servizio adeguati, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione. Perché è importante Consente un’analisi incentrata sul cliente, aiutando a individuare quelli che subiscono più ritardi e a valutare i livelli di servizio offerti ai clienti strategici. Dove reperirli Si ottiene unendo la tabella degli ordini di vendita (SalesTable) alla tabella anagrafica dei clienti (CustTable), utilizzando il numero di conto del cliente. Esempi Alpine Ski HouseAdventure WorksCity Power & Light
	Nome del fornitore SupplierName	Nome del fornitore che fornisce materie prime o merci.
Descrizione Questo attributo contiene il nome del fornitore da cui vengono acquistati i materiali. È una dimensione fondamentale per analizzare le attività di approvvigionamento. Viene utilizzato ampiamente nelle Dashboard di analisi dei tempi di approvvigionamento e di confronto delle prestazioni dei fornitori. Analizzare le metriche di processo per fornitore aiuta a individuare i partner più affidabili ed efficienti, oltre a quelli spesso in ritardo o che causano interruzioni. Queste informazioni sono essenziali per definire le strategie di approvvigionamento e gestire i rapporti con i fornitori. Perché è importante Consente di segmentare e confrontare le prestazioni di approvvigionamento per fornitore, un aspetto fondamentale per migliorare i rapporti con i fornitori e ridurre i tempi di approvvigionamento dei materiali. Dove reperirli Si ottiene unendo la tabella degli ordini di acquisto (PurchTable) alla tabella anagrafica dei fornitori (VendTable), utilizzando il numero di conto del fornitore. Esempi Contoso Materie primeFabrikam Inc.Northwind Traders
	Numero dell’ordine di acquisto PurchaseOrderNumber	Identificativo univoco di un ordine di acquisto inviato a un fornitore.
Descrizione È il numero del documento ufficiale utilizzato per ordinare materie prime o merci da un fornitore esterno. Contiene informazioni sugli articoli, le quantità, i prezzi e le date di consegna. L’analisi del processo in base al numero dell’ordine di acquisto è essenziale per le Dashboard di analisi dei tempi di approvvigionamento e di confronto delle prestazioni dei fornitori. Consente di monitorare l’intero ciclo dall’approvvigionamento al pagamento, dalla richiesta al saldo del fornitore, e aiuta a individuare i ritardi nell’acquisizione dei materiali. Perché è importante Questo ID è fondamentale per analizzare la fase di approvvigionamento della catena di fornitura, monitorare le prestazioni dei fornitori e comprendere i tempi di approvvigionamento dei materiali. Dove reperirli Si trova nel campo PurchId della tabella PurchTable. Esempi PO-000541PO-000542PO-000543
	Numero dell’ordine di produzione ProductionOrderNumber	Identificativo univoco di un ordine di produzione o fabbricazione.
Descrizione Questo numero identifica un ordine per produrre una quantità specifica di un prodotto nello stabilimento. Consente di monitorare il consumo di materie prime e la produzione di prodotti finiti. Per le aziende che svolgono attività manifatturiere, questo ID è fondamentale per monitorare il processo produttivo. La Dashboard di monitoraggio del rispetto del programma di produzione lo utilizza per collegare le date di produzione pianificate a quelle effettive di completamento, mettendo in evidenza eventuali scostamenti o ritardi. Perché è importante Consente di analizzare nel dettaglio il ciclo di produzione, misurare il rispetto del programma e individuare i colli di bottiglia in stabilimento. Dove reperirli Si trova nel campo ProdId della tabella ProdTable. Esempi PRD-000112PRD-000113PRD-000114
	Numero dell’ordine di vendita SalesOrderNumber	Identificativo univoco dell’ordine di vendita di un cliente.
Descrizione È il numero di riferimento principale della richiesta di merci o servizi di un cliente. L’ordine di vendita avvia numerose attività successive nella catena di approvvigionamento, tra cui l’approvvigionamento e la produzione. Nel Process Mining, il numero dell’ordine di vendita è una dimensione fondamentale per filtrare e analizzare i dati. Consente agli utenti aziendali di seguire l’intero processo di evasione di uno specifico ordine cliente ed è spesso una componente principale dell’ID concettuale del caso dell’ordine logistico. Perché è importante Collega direttamente il processo della catena di approvvigionamento alla domanda del cliente e consente di analizzare il ciclo dall’ordine all’incasso e le prestazioni di evasione per singolo cliente. Dove reperirli Si trova nel campo SalesId della tabella SalesTable. Esempi SO-001872SO-001873SO-001874
	Categoria del prodotto ProductCategory	Categoria di appartenenza del prodotto.
Descrizione Questo attributo raggruppa i singoli prodotti in categorie più ampie, come «Elettronica», «Materie prime» o «Prodotti finiti», consentendo di analizzare la catena di fornitura a un livello più generale. Invece di esaminare migliaia di singoli SKU, gli analisti possono utilizzare le categorie di prodotto per individuare tendenze e colli di bottiglia che interessano interi gruppi di prodotti. Questo approccio è particolarmente utile nella Dashboard di analisi dei tempi di approvvigionamento per valutare le prestazioni dei fornitori rispetto a diverse tipologie di materiali. Perché è importante Consente di aggregare l’analisi per gruppi di prodotti, agevolando le decisioni strategiche e l’individuazione di problemi sistemici che interessano determinate tipologie di prodotto. Dove reperirli Si ottiene unendo la tabella anagrafica degli articoli (InventTable) alle tabelle delle categorie di prodotto, come EcoResProductCategory. Esempi Componenti audioMateriali di imballaggioComponenti idraulici
	Data di spedizione pianificata ScheduledShipmentDate	Data prevista per la partenza della spedizione.
Descrizione Questo attributo indica la data pianificata per la partenza della spedizione dal magazzino o dallo stabilimento. È una tappa interna fondamentale del processo di evasione. Questa data viene utilizzata per calcolare il KPI relativo al rispetto del programma di spedizione. Il confronto con la data effettiva dell’attività «Merci caricate per il trasporto» consente di misurare l’affidabilità e la prevedibilità della pianificazione e dell’esecuzione della logistica interna. Perché è importante Aiuta a misurare il rispetto dei programmi interni e la prevedibilità delle spedizioni, aspetti che incidono sulla pianificazione delle fasi successive del trasporto. Dove reperirli Si trova in campi come ConfirmedShipDate della tabella SalesLine o nei campi correlati della tabella WHSLoadTable per i carichi pianificati. Esempi 2023-05-082023-05-302023-07-18
	ID del magazzino WarehouseId	Identificativo del magazzino in cui le merci sono conservate o movimentate.
Descrizione Questo attributo identifica il magazzino o centro di distribuzione specifico coinvolto in un’attività, come il prelievo, l’imballaggio o la spedizione. È essenziale per la Dashboard di produttività delle operazioni di magazzino, che consente di confrontare le prestazioni delle diverse strutture. L’analisi per magazzino aiuta a individuare le sedi più efficienti, quelle con problemi di capacità e quelle in cui è più urgente intervenire. Perché è importante Consente di confrontare le prestazioni e analizzare i colli di bottiglia nelle diverse sedi, contribuendo a migliorare l’efficienza dei magazzini. Dove reperirli Si trova nel campo InventLocationId delle tabelle relative alla gestione delle scorte e dei magazzini, come InventSum e WHSWorkTable. Esempi WH-MainWH-EastDC-West
	Modalità di trasporto ModeOfTransport	Metodo di trasporto utilizzato per la spedizione, ad esempio su strada, per via aerea o via mare.
Descrizione Questo attributo specifica il metodo utilizzato per trasportare le merci dal punto di partenza a quello di destinazione. Tra gli esempi figurano il trasporto su strada, su rotaia, per via aerea e via mare. È una dimensione fondamentale per la Dashboard di efficienza e costi del trasporto. Analizzare tempi di ciclo e costi per modalità di trasporto aiuta a ottimizzare le strategie logistiche, a trovare il giusto equilibrio tra velocità e costi e a individuare inefficienze nei singoli canali di trasporto. Perché è importante È essenziale per analizzare i costi e l’efficienza del trasporto, ottimizzare le reti logistiche e ridurre le spese di spedizione. Dove reperirli Si trova nel campo ModeOfDelivery di tabelle come SalesTable o PurchTable oppure, con maggiori dettagli, in tabelle di gestione dei trasporti come TMSRoute. Esempi CamionAereoNaveTreno
	Nome del vettore CarrierName	Nome dell’azienda di trasporto o del vettore che gestisce la spedizione.
Descrizione Questo attributo identifica il fornitore di servizi logistici esterno o la flotta interna responsabile del trasporto delle merci. Indica quale azienda movimenta fisicamente il prodotto. Il vettore è un’altra dimensione fondamentale per la Dashboard di efficienza e costi del trasporto. Analizzare metriche come i tempi di transito e le consegne puntuali per vettore consente alle aziende di confrontare i partner logistici, negoziare tariffe migliori e scegliere i vettori in modo consapevole. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni dei diversi partner logistici, un aspetto fondamentale per gestire i vettori e ottimizzare i costi di trasporto. Dove reperirli Si trova in campi come CarrierService degli ordini di vendita o in tabelle dedicate alla gestione dei trasporti, come TMSCarrier. Esempi FedExUPSMaerskDHL
	Numero del prodotto ProductNumber	Identificativo univoco del prodotto ordinato o fabbricato.
Descrizione Questo attributo indica il codice articolo o SKU del prodotto coinvolto in una transazione. Può trattarsi di un prodotto finito venduto a un cliente o di una materia prima acquistata da un fornitore. Analizzare la catena di fornitura per prodotto aiuta a individuare gli articoli con tempi di approvvigionamento lunghi, frequenti problemi di qualità o processi produttivi complessi. Queste informazioni sono fondamentali per la gestione delle scorte, la previsione della domanda e l’ottimizzazione del portafoglio prodotti. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni del processo per i diversi prodotti e di individuare le criticità della catena di fornitura legate a specifici articoli. Dove reperirli Si trova nel campo ItemId delle tabelle delle righe di transazione, come SalesLine, PurchLine e ProdBOM. Esempi A0001D0010M9201
	Rilavorazione IsRework	Indicatore che segnala se un’attività o un ciclo del processo costituisce una rilavorazione.
Descrizione È un attributo booleano calcolato che identifica le attività o i percorsi di processo che comportano rilavorazioni o cicli di correzione. Per esempio, se l’attività «Controllo qualità eseguito» non viene superata e il processo torna a una fase precedente, «Prodotti realizzati», il caso viene contrassegnato come rilavorazione. Questo attributo è essenziale per calcolare il KPI relativo al tasso di rilavorazione nell’evasione degli ordini. Segnalando le rilavorazioni, gli analisti possono quantificare facilmente la frequenza e l’impatto dei problemi di qualità o degli errori di processo, individuando le aree su cui intervenire per migliorare il processo e i controlli. Perché è importante Aiuta a quantificare le inefficienze di processo e i problemi di qualità, segnalando esplicitamente le attività che non fanno parte del percorso ottimale. Dove reperirli È un campo calcolato, in genere derivato da regole aziendali. Per esempio, si possono contrassegnare come rilavorazioni attività specifiche come «Riconfezionamento delle merci» oppure individuare i cicli a ritroso nel flusso del processo. Esempi truefalse
	Valore dell’ordine OrderValue	Valore monetario totale dell’ordine di vendita.
Descrizione Questo attributo rappresenta il valore economico totale dell’ordine di vendita di un cliente. È una metrica fondamentale per comprendere l’impatto delle prestazioni di processo sull’attività aziendale. Analizzare metriche di processo come il tempo di ciclo o le consegne in ritardo tenendo conto del valore dell’ordine aiuta a stabilire le priorità degli interventi di miglioramento. Per esempio, può essere più urgente risolvere i ritardi che interessano ordini di valore elevato rispetto a quelli relativi a ordini più piccoli. In questo modo, l’analisi del processo considera anche la dimensione economica. Perché è importante Aggiunge una prospettiva economica all’analisi del processo e consente di dare priorità ai problemi in base al loro impatto monetario. Dove reperirli Si calcola dalla tabella SalesLine sommando il campo LineAmount di tutte le righe associate a uno specifico ordine di vendita (SalesId). Esempi 15200.50850.00125000.75

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di gestione della catena di approvvigionamento

Questi sono i passaggi e le tappe fondamentali da registrare nell’Event Log per individuare con precisione i processi e analizzare le prestazioni della catena di approvvigionamento.

8 Consigliato 7 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Materie prime ricevute	Le merci o i materiali ordinati vengono ricevuti fisicamente dal fornitore in magazzino. In Dynamics 365, la ricezione viene registrata tramite la registrazione della transazione di ricevimento prodotti associata all’ordine di acquisto.
Perché è importante Questa attività segna la fine dei tempi di consegna del fornitore e indica che i materiali sono disponibili per la produzione o l’evasione. Eventuali ritardi in questa fase incidono direttamente sulla pianificazione delle attività successive e sulle date di consegna ai clienti. Dove reperirli Registrato nei moduli Approvvigionamento e sourcing o Gestione inventario. La registrazione di un ricevimento prodotti (VendPackingSlipJour) crea un record transazionale con data e ora. Acquisizione Evento registrato quando viene registrato un ricevimento prodotti associato all’ordine di acquisto. Tipo di evento explicit
	Merci caricate per il trasporto	Le merci imballate vengono caricate fisicamente sul veicolo del vettore e la spedizione viene confermata nel sistema. In Dynamics 365, questo evento corrisponde all’azione «Conferma spedizione».
Perché è importante Segna la partenza fisica delle merci dal magazzino. Questa attività è il punto di partenza per misurare il tempo di trasporto delle merci e per la rilevazione contabile della spedizione. Dove reperirli Registrato nei moduli Gestione magazzino o Gestione trasporti. L’azione «Conferma spedizione» su un carico o una spedizione (WHSLoadTable) crea un evento con data e ora. Acquisizione Registrato quando viene eseguita l’azione «Conferma spedizione» per il carico o la spedizione associati. Tipo di evento explicit
	Merci consegnate	Le merci sono arrivate a destinazione presso il cliente. L’evento può essere dedotto dai dati di tracciamento del vettore o da un aggiornamento manuale dello stato, poiché Dynamics 365 non dispone di una transazione nativa per la consegna.
Perché è importante Segna il completamento della consegna fisica. Fornisce la «Data di consegna effettiva», indispensabile per calcolare gli indicatori di puntualità e le metriche rivolte ai clienti. Dove reperirli Spesso non è un campo standard. La data può essere registrata in un campo personalizzato dell’ordine di vendita o della spedizione e aggiornata manualmente oppure tramite un’integrazione con il sistema del vettore. Acquisizione Deducibile dall’aggiornamento manuale di un campo relativo alla data di consegna o tramite l’integrazione con l’API esterna del vettore. Tipo di evento inferred
	Merci prelevate e imballate	Gli addetti al magazzino hanno prelevato fisicamente gli articoli dalle scorte e li hanno imballati per la spedizione. L’operazione viene registrata al completamento del prelievo e all’aggiornamento dello stato dell’imballaggio nel sistema.
Perché è importante Indica il completamento dell’attività principale di evasione in magazzino. È una metrica fondamentale per la Dashboard del flusso operativo del magazzino e per individuare i colli di bottiglia nel processo di prelievo e imballaggio. Dove reperirli Registrato nel modulo Gestione magazzino. In genere si deduce dal passaggio dello stato dell’attività di magazzino (WHSWorkTable) a «Chiuso» oppure dalla registrazione di un documento di trasporto. Acquisizione Deducibile dal passaggio dello stato dell’attività di magazzino a «Chiuso» o dalla data di registrazione del documento di trasporto. Tipo di evento inferred
	Ordine cliente creato	Indica la creazione formale di un nuovo ordine di vendita in Dynamics 365 SCM. Si tratta di un evento esplicito, registrato con data e ora quando un utente salva un nuovo documento di vendita, dando inizio al processo di evasione.
Perché è importante Questa attività segna l’inizio ufficiale del ciclo di evasione dell’ordine. È il riferimento principale per misurare i tempi di attraversamento complessivi, la puntualità delle consegne e le tendenze nell’acquisizione degli ordini. Dove reperirli È un evento esplicito registrato nel modulo Vendite e marketing. La creazione viene registrata in SalesTable (intestazione dell’ordine di vendita) con una data e un’ora specifiche. Acquisizione Evento registrato alla creazione di un record dell’ordine di vendita in SalesTable. Tipo di evento explicit
	Ordine di acquisto emesso	Viene creato e confermato un ordine di acquisto formale, che impegna l’azienda ad acquistare da un fornitore. L’evento viene registrato quando lo stato dell’ordine di acquisto passa a «Confermato» o «In revisione esterna».
Perché è importante È una tappa fondamentale dell’approvvigionamento e il riferimento iniziale per misurare i tempi di consegna del fornitore. Analizzare il tempo che intercorre tra questo evento e la ricezione dei materiali aiuta a valutare le prestazioni del fornitore. Dove reperirli L’evento viene registrato nel modulo Approvvigionamento e sourcing. La conferma dell’ordine di acquisto è tracciata tramite le variazioni di stato e le date in PurchTable. Acquisizione Registrato quando lo stato di un ordine di acquisto viene aggiornato a «Confermato» tramite un’operazione di registrazione. Tipo di evento explicit
	Prodotti realizzati	Il processo di produzione è terminato e i prodotti finiti vengono dichiarati ufficialmente come tali nel sistema. L’operazione viene registrata tramite la registrazione del giornale «Dichiarazione di prodotto finito» per l’ordine di produzione, che aggiorna le scorte.
Perché è importante Segna la fine della fase di produzione e rende i prodotti disponibili per il controllo qualità e la spedizione. È una tappa fondamentale per misurare il rispetto della pianificazione della produzione. Dove reperirli Registrato nel modulo Controllo della produzione. La registrazione del giornale «Dichiarazione di prodotto finito» crea una transazione di magazzino con data e ora e aggiorna lo stato dell’ordine di produzione. Acquisizione Registrato quando viene registrato il giornale «Dichiarazione di prodotto finito» per l’ordine di produzione. Tipo di evento explicit
	Prova di consegna firmata	Il cliente ha confermato formalmente di aver ricevuto le merci, spesso firmando una bolla di consegna. Di norma, la conferma viene registrata allegando un documento o aggiornando uno stato nel sistema.
Perché è importante È la conferma finale della corretta evasione dell’ordine e segna la conclusione definitiva del processo logistico. È fondamentale per risolvere eventuali contestazioni e calcolare il tempo totale del ciclo dell’ordine. Dove reperirli Non si tratta di una transazione standard distinta. Spesso viene gestita aggiornando lo stato dell’ordine di vendita o allegando una copia digitalizzata della prova di consegna tramite la gestione documentale. Acquisizione Deducibile dall’aggiornamento di uno stato o dall’allegato di un documento POD all’ordine di vendita o alla spedizione. Tipo di evento inferred
	Controllo qualità eseguito	Sui prodotti realizzati o ricevuti viene eseguita un’ispezione per verificare che rispettino gli standard. Spesso l’operazione viene registrata nel sistema come completamento o convalida di un ordine di controllo qualità.
Perché è importante Garantisce la qualità dei prodotti e la conformità dei processi. Individuare i controlli qualità saltati o i tempi di ispezione troppo lunghi aiuta a ridurre i rischi e a migliorare il flusso complessivo del processo. Dove reperirli Registrato nel modulo Gestione inventario tramite gli ordini di controllo qualità. La convalida o la chiusura di un ordine di controllo qualità (InventQualityOrderTable) associato all’articolo genera questo evento. Acquisizione Registrato alla convalida o alla chiusura di un ordine di controllo qualità collegato al lotto o al numero di serie dell’articolo. Tipo di evento explicit
	Fattura cliente registrata	Viene generata una fattura di vendita a partire dall’ordine di vendita e registrata nei registri contabili. Spesso l’operazione avviene al momento della spedizione, ma può variare e costituisce quindi un’attività distinta.
Perché è importante È una tappa finanziaria fondamentale del ciclo dall’ordine all’incasso. Analizzare il tempo che intercorre tra la spedizione e la fatturazione può far emergere ritardi nel processo di fatturazione e ripercussioni sui flussi di cassa. Dove reperirli Registrato nel modulo Contabilità clienti. La registrazione di una fattura di vendita crea un record nella tabella CustInvoiceJour con una data di registrazione specifica. Acquisizione Registrato quando viene registrata una fattura di vendita e creato un record CustInvoiceJour. Tipo di evento explicit
	Lista di prelievo di magazzino generata	Viene creata una lista di prelievo o un’attività di magazzino che indica al personale quali articoli prelevare per evadere l’ordine. L’evento viene registrato quando l’ordine viene rilasciato al magazzino per l’elaborazione.
Perché è importante Questa attività avvia le operazioni fisiche di evasione in magazzino. Analizzare il tempo che intercorre da questo momento al completamento dell’imballaggio aiuta a misurare l’efficienza e la reattività del magazzino. Dove reperirli Registrato nel modulo Gestione magazzino. La creazione di un’attività di magazzino (WHSWorkTable) o la registrazione di un giornale della lista di prelievo (WMSPickingRoute) costituisce un evento distinto. Acquisizione Registrato alla generazione di un giornale della lista di prelievo o alla creazione di un’attività di magazzino. Tipo di evento explicit
	Ordine annullato	L’ordine di vendita del cliente viene annullato prima del completamento dell’evasione. L’annullamento è registrato dalla modifica dello stato dell’intestazione dell’ordine di vendita in «Annullato».
Perché è importante Indica un esito negativo del processo. Analizzare quando e perché gli ordini vengono annullati può far emergere problemi di disponibilità dei prodotti, tempi di attraversamento o assistenza clienti che richiedono un intervento. Dove reperirli Deducibile dal passaggio del campo di stato di SalesTable a «Annullato». La data della modifica può essere acquisita se è attivo il rilevamento delle modifiche o la registrazione delle attività del database. Acquisizione Deducibile dal passaggio dello stato dell’ordine di vendita a «Annullato». Tipo di evento inferred
	Ordine di produzione creato	Viene generato un ordine di produzione per realizzare i prodotti finiti richiesti dall’ordine logistico del cliente. È un evento distinto, registrato nel modulo Controllo della produzione.
Perché è importante Avvia il processo di produzione nei casi di produzione su ordine. Monitorare il tempo che intercorre tra questo evento e il completamento dei prodotti è fondamentale per analizzare i tempi di ciclo della produzione e il rispetto della pianificazione. Dove reperirli Registrato nel modulo Controllo della produzione. La creazione di un nuovo record in ProdTable (tabella degli ordini di produzione) include la data e l’ora di creazione. Acquisizione Registrato alla creazione di un nuovo record nella tabella degli ordini di produzione (ProdTable). Tipo di evento explicit
	Richiesta di acquisto creata	Viene inviata all’ufficio acquisti una richiesta formale di approvvigionamento dei materiali necessari per l’ordine, in genere quando le scorte non sono sufficienti. L’evento viene registrato quando si crea e si salva un nuovo documento di richiesta di acquisto.
Perché è importante Questa attività avvia il sottoprocesso di approvvigionamento. Monitorarla è fondamentale per analizzare la fase di approvazione interna e individuare i ritardi che precedono l’emissione di un ordine di acquisto. Dove reperirli L’evento viene registrato nel modulo Approvvigionamento e sourcing. La creazione di un record in PurchReqTable è un evento distinto, corredato di data e ora. Acquisizione Evento registrato alla creazione di un record nella tabella delle richieste di acquisto (PurchReqTable). Tipo di evento explicit
	Spedizione pianificata	Alla spedizione delle merci imballate vengono assegnati una data specifica e un vettore. L’operazione viene spesso registrata quando si pianifica un carico o si conferma una spedizione nel modulo di gestione dei trasporti.
Perché è importante Fornisce un riferimento per misurare il rispetto della pianificazione delle spedizioni. Confrontare la data pianificata con quella effettiva di carico è un indicatore chiave delle prestazioni della pianificazione logistica. Dove reperirli Registrato nel modulo Gestione trasporti (TMS). La conferma di un carico (WHSLoadTable) o di una spedizione include spesso una data di spedizione pianificata che può essere acquisita. Acquisizione Registrato alla conferma di un carico o di un record di spedizione nel sistema di gestione dei trasporti. Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione

Come estrarre i dati da Microsoft Dynamics 365 SCM

Passaggi

Acceda all’area di lavoro Data Management: Acceda a Dynamics 365 SCM. Utilizzi la barra di ricerca per trovare e aprire l’area di lavoro Data management.
Crei un nuovo progetto di esportazione: Nell’area di lavoro Data management, selezioni il riquadro Export. Nella pagina successiva, selezioni Nuovo per creare un progetto di esportazione.
Definisca i dettagli del progetto: Inserisca un Nome del Group (ad esempio, SCM_EventLog_Export), una Descrizione e imposti Data project operations type su Export. Scelga Project come Project category.
Aggiunga le entità dati necessarie: Nella sezione Selected entities, selezioni Add entity. Cerchi e aggiunga al progetto tutte le entità dati necessarie. Dovrà aggiungere un’entità per ogni fonte di dati degli eventi. Per l’elenco completo delle entità consigliate, consulti la sezione Query.
Configuri le opzioni di esportazione delle entità: Per ogni entità aggiunta, selezioni un Target data format (si consiglia CSV). Può anche applicare filtri per limitare i dati. Selezioni Filtro per ogni entità e aggiunga i criteri di intervallo, ad esempio sul campo CreatedDateTime, per estrarre i dati degli ultimi 3-6 mesi. È fondamentale filtrare in base alla società principale o all’entità giuridica.
Definisca la sequenza delle entità (facoltativo): Se esistono dipendenze, può definire l’ordine di esecuzione delle entità. Per questa estrazione dell’Event Log, in genere possono essere elaborate in parallelo.
Salvi ed esegua il progetto di esportazione: Salvi la configurazione del progetto. Per avviare l’esportazione, selezioni Export nel riquadro delle azioni. Può eseguirla subito oppure pianificarla in modalità batch nelle ore di minor attività.
Controlli il processo di esportazione: Apra la sezione Job history per monitorare l’avanzamento. Attenda che lo stato risulti Succeeded.
Scarichi il pacchetto di dati: Al termine del processo, selezioni Download package nella pagina Job history. Verrà scaricato un unico file ZIP contenente un file CSV separato per ogni entità dati.
Combini e trasformi i dati: Decomprima il pacchetto. Otterrà più file. Utilizzi uno strumento esterno, ad esempio Power Query, uno script Python o un altro strumento ETL, per eseguire le trasformazioni seguenti:
- Apra ogni file CSV.
- Mappi le colonne di origine di ciascun file alla struttura standard dell’Event Log (LogisticsOrder, ActivityName, EventTime e così via).
- Aggiunga a ogni file una colonna ActivityName e la valorizzi con il nome statico dell’attività (ad esempio, 'Customer Order Created' per tutte le righe dell’entità Sales Order).
- Unisca in un’unica tabella i dati trasformati di tutti i file.
- Calcoli gli attributi derivati, come ProcurementLeadTime, se necessario.
Esporti l’Event Log finale: Salvi i dati combinati e trasformati in un unico file CSV. Verifichi che le intestazioni delle colonne corrispondano agli attributi richiesti dallo strumento di Process Mining. Il file è ora pronto per il caricamento.

Configurazione

Entità dati: La configurazione dipende dalla selezione delle entità dati corrette. Tra le entità principali figurano Sales order headers V2, Purchase order headers V2, Production orders V3, Product receipt headers, Sales invoice headers V2, Warehouse work headers e Spedizioni.
Formato dati di destinazione: Si consiglia il formato CSV per la sua semplicità e l’ampia compatibilità con gli strumenti di post-elaborazione.
Strategia di filtraggio: Applichi sempre dei filtri per gestire il volume dei dati. I due filtri più importanti sono:
- Società/entità giuridica: Filtri ogni entità in base all’entità giuridica specifica (ad esempio, DAT.DataAreaId = 'usmf').
- Intervallo di date: Applichi un filtro per intervallo di date a un campo data principale, ad esempio CreatedDateTime nell’entità Sales order headers V2, per estrarre un periodo pertinente (ad esempio, gli ultimi 6 mesi).
Esportazione incrementale o completa: Per la prima estrazione è necessaria un’esportazione completa. Per i successivi caricamenti delta può configurare esportazioni incrementali, che però rendono più complessa la logica di post-elaborazione.
Prerequisiti: Gli utenti che configurano ed eseguono il processo di esportazione devono disporre delle autorizzazioni appropriate, ad esempio del ruolo di sicurezza Data management administrator. L’organizzazione deve inoltre utilizzare i moduli D365 SCM pertinenti, tra cui Sales and marketing, Procurement and sourcing, Production control e Warehouse management.

Query di esempio sql

/*
This is a conceptual representation of the configuration within the Dynamics 365 Data Management Framework.
You will create one export project and add each of the following 'Data Entities' to it.
For each entity, you will select the specified 'Source Field' and map it to the target attribute.
The post-processing script is responsible for combining these separate files and standardizing column names.
The LogisticsOrder is primarily the SalesOrderNumber.
*/

-- Activity: Customer Order Created
Data Entity: Sales order headers V2
Filter: [Specify date range on CREATEDDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: SALESORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Customer Order Created'
  - EventTime: CREATEDDATETIME
  - UserId: CREATEDBY
  - SalesOrderNumber: SALESORDERNUMBER
  - CustomerName: CUSTOMERACCOUNTNUMBER
  - RequestedDeliveryDate: REQUESTEDSHIPPINGDATE

-- Activity: Order Canceled
Data Entity: Sales order headers V2
Filter: SALESORDERSTATUS = 'Canceled' AND [Specify date range on MODIFIEDDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: SALESORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Order Canceled'
  - EventTime: MODIFIEDDATETIME
  - UserId: MODIFIEDBY
  - SalesOrderNumber: SALESORDERNUMBER

-- Activity: Purchase Requisition Created
Data Entity: Purchase requisition lines V2
Filter: [Specify date range on CREATEDDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: SALESORDERNUMBER -- (May require joining to find the originating sales order)
  - ActivityName: 'Purchase Requisition Created'
  - EventTime: CREATEDDATETIME
  - UserId: CREATEDBY
  - SalesOrderNumber: SALESORDERNUMBER

-- Activity: Purchase Order Issued
Data Entity: Purchase order headers V2
Filter: DOCUMENTSTATE = 'Confirmed' OR DOCUMENTSTATE = 'InExternalReview' AND [Specify date range on CONFIRMATIONDATE]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: [Originating Sales Order Number, may need to be mapped post-export]
  - ActivityName: 'Purchase Order Issued'
  - EventTime: CONFIRMATIONDATE
  - UserId: CREATEDBY
  - PurchaseOrderNumber: PURCHASEORDERNUMBER
  - SupplierName: VENDORACCOUNTNUMBER

-- Activity: Raw Materials Received
Data Entity: Product receipt headers
Filter: [Specify date range on RECEIPTDATE]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: [Originating Sales Order Number, may need to be mapped post-export]
  - ActivityName: 'Raw Materials Received'
  - EventTime: RECEIPTDATE
  - UserId: WORKERPERSONNELNUMBER
  - PurchaseOrderNumber: PURCHASEORDERNUMBER

-- Activity: Production Order Created
Data Entity: Production orders V3
Filter: [Specify date range on CREATEDDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: INVENTORYSALESORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Production Order Created'
  - EventTime: CREATEDDATETIME
  - UserId: CREATEDBY
  - ProductionOrderNumber: PRODUCTIONORDERNUMBER
  - SalesOrderNumber: INVENTORYSALESORDERNUMBER

-- Activity: Goods Produced
Data Entity: Report as finished production journal entries
Filter: [Specify date range on POSTINGDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: [Originating Sales Order Number, requires lookup via ProductionOrderNumber]
  - ActivityName: 'Goods Produced'
  - EventTime: POSTINGDATETIME
  - UserId: [User who posted the journal]
  - ProductionOrderNumber: PRODUCTIONORDERNUMBER

-- Activity: Quality Control Performed
Data Entity: Inventory quality orders
Filter: QUALITYORDERSTATUS = 'Pass' OR QUALITYORDERSTATUS = 'Fail' AND [Specify date range on [Completion DateTime field]]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: INVENTORYSALESID
  - ActivityName: 'Quality Control Performed'
  - EventTime: [A field representing the completion or closing timestamp]
  - UserId: RESPONSIBLEWORKERPERSONNELNUMBER
  - SalesOrderNumber: INVENTORYSALESID

-- Activity: Warehouse Pick List Generated
Data Entity: Warehouse work headers
Filter: [Specify date range on CREATEDDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: ORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Warehouse Pick List Generated'
  - EventTime: CREATEDDATETIME
  - UserId: CREATEDBY
  - SalesOrderNumber: ORDERNUMBER

-- Activity: Goods Picked and Packed
Data Entity: Warehouse work headers
Filter: WORKSTATUS = 'Closed' AND [Specify date range on WORKCLOSEDUTCDATETIME]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: ORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Goods Picked and Packed'
  - EventTime: WORKCLOSEDUTCDATETIME
  - UserId: CLOSEDWORKUSERID
  - SalesOrderNumber: ORDERNUMBER

-- Activity: Shipment Scheduled
Data Entity: Shipments
Filter: [Specify date range on CONFIRMEDSHIPDATE]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: [Originating Sales Order Number, requires lookup via shipment relations]
  - ActivityName: 'Shipment Scheduled'
  - EventTime: CONFIRMEDSHIPDATE
  - UserId: [User related to confirmation]

-- Activity: Goods Loaded For Transport
Data Entity: Shipments
Filter: SHIPMENTSTATUS = 'Shipped' AND [Specify date range on ACTUALSHIPDATE]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: [Originating Sales Order Number, requires lookup via shipment relations]
  - ActivityName: 'Goods Loaded For Transport'
  - EventTime: ACTUALSHIPDATE
  - UserId: [User related to ship confirm]

-- Activity: Customer Invoice Posted
Data Entity: Sales invoice headers V2
Filter: [Specify date range on INVOICEDATE]
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: SALESORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Customer Invoice Posted'
  - EventTime: INVOICEDATE
  - UserId: [User who posted invoice, if available]
  - SalesOrderNumber: SALESORDERNUMBER

-- Activity: Goods Delivered
Data Entity: [Your custom entity or Sales order headers V2 with custom status]
Note: This is not a standard event. This requires a custom field or integration.
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: SALESORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Goods Delivered'
  - EventTime: [Your custom delivery date field]
  - UserId: [Your custom user field]

-- Activity: Proof of Delivery Signed
Data Entity: [Your custom entity or Document management entity]
Note: This is not a standard event. This requires a custom field or process.
Fields to Export:
  - LogisticsOrder: SALESORDERNUMBER
  - ActivityName: 'Proof of Delivery Signed'
  - EventTime: [Your custom POD date field]
  - UserId: [Your custom user field]

Passaggi

Configuri Bring Your Own Database (BYOD): Verifichi innanzitutto che la funzionalità BYOD sia configurata nell’ambiente Dynamics 365 SCM. A tal fine, occorre predisporre un database Azure SQL e configurare una connessione dati da D365 al database. Si tratta di un prerequisito che in genere viene gestito da un amministratore di sistema.
Individui e pubblichi le entità dati: Acceda all’istanza Dynamics 365 SCM e apra l’area di lavoro Data Management. Individui le entità dati standard necessarie per l’estrazione, ad esempio SalesOrderHeadersV2, PurchaseOrderHeaders, ProductionOrders e le altre indicate nella query. Per ogni entità, selezioni 'Pubblica' per avviare la sincronizzazione con il database BYOD.
Pianifichi e controlli l’esportazione dei dati: Configuri un processo di esportazione nell’area di lavoro Data Management per pianificare aggiornamenti incrementali regolari delle entità pubblicate nel BYOD. Controlli la cronologia dei processi per verificare che la sincronizzazione dei dati avvenga correttamente e senza errori.
Si connetta al database Azure SQL: Utilizzi un client SQL, ad esempio SQL Server Management Studio (SSMS) o Azure Data Studio, per connettersi al database Azure SQL configurato per BYOD. Le serviranno il nome del server, il nome del database e le credenziali appropriate.
Prepara la query SQL: Copi la query SQL completa fornita in questo documento. Dovrà modificare i segnaposto relativi all’ID società, ad esempio '[YourD365Company]', e aggiornare i filtri nelle clausole WHERE in base al periodo di analisi desiderato.
Esegua la query: Esegua la query SQL modificata sul BYOD. La query raccoglie dati da più tabelle e li riunisce in un unico formato di Event Log, con una riga per ogni attività aziendale.
Calcoli gli attributi complessi: La query iniziale raccoglie gli eventi principali. L’istruzione SELECT finale calcola gli attributi derivati, come IsOnTimeDelivery e ProcurementLeadTime, applicando funzioni finestra ai dati degli eventi di ogni LogisticsOrder.
Riveda e convalidi i risultati: Esamini l’output della query. Verifichi che il numero di righe sia quello previsto, che tutte le colonne necessarie siano valorizzate e che le date e i nomi delle attività siano corretti. Per maggiori dettagli, consulti i passaggi di convalida.
Esporti in CSV: Quando i risultati sono soddisfacenti, esporti il set di dati finale dal client SQL in un file CSV. Il file fungerà da Event Log da caricare nello strumento di Process Mining.

Configurazione

Configurazione BYOD: La funzionalità Bring Your Own Database deve essere abilitata e configurata completamente. Sono necessari un abbonamento Azure attivo e un’istanza di database Azure SQL.
Entità dati: Verifichi che le seguenti entità principali siano pubblicate e sincronizzate correttamente con il BYOD: SalesOrderHeadersV2, SalesOrderLines, PurchaseOrderHeadersV2, PurchaseRequisitionLines, PurchReceiptsJournalHeader, ProductionOrders, QualityOrders, WarehouseWorkHeaders, SalesPackingSlipHeaders, SalesInvoiceHeadersV2 e, in base alla configurazione D365 SCM specifica, altre entità.
Intervallo di date: La query fornita include il segnaposto WHERE [TimestampField] >= 'YYYY-MM-DD' per il filtraggio. Si consiglia di iniziare con un periodo recente di 3-6 mesi, così da mantenere gestibile il volume dei dati e ridurre i tempi di esecuzione della query.
Filtro società: La query utilizza la clausola WHERE DATACOMPANYID = '[YourD365Company]'. È fondamentale negli ambienti con più entità giuridiche. Sostituisca il segnaposto con l’ID della società da analizzare.
Autorizzazioni: L’utente che esegue la query sul database Azure SQL deve disporre delle autorizzazioni di lettura sulle tabelle corrispondenti alle entità D365 pubblicate.

Query di esempio sql

WITH EventLog_Raw AS (
-- 1. Customer Order Created
SELECT
    soh.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Customer Order Created' AS ActivityName,
    soh.CREATIONDATETIME AS EventTime,
    soh.CREATEDBY AS UserId,
    soh.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    soh.INVOICECUSTOMERACCOUNTNUMBER AS CustomerName, -- Simplified, join with customer master for full name
    soh.REQUESTEDSHIPPINGDATE AS RequestedDeliveryDate
FROM SalesOrderHeadersV2 soh
WHERE soh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND soh.CREATIONDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 2. Purchase Requisition Created
SELECT
    prl.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Purchase Requisition Created' AS ActivityName,
    prh.CREATIONDATETIME AS EventTime,
    prh.CREATEDBY AS UserId,
    prl.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM PurchaseRequisitionLines prl
JOIN PurchaseRequisitionHeaders prh ON prl.REQUISITIONHEADER_REQUISITIONNUMBER = prh.REQUISITIONNUMBER AND prl.DATACOMPANYID = prh.DATACOMPANYID
WHERE prl.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND prh.CREATIONDATETIME >= '2023-01-01' AND prl.SALESORDERNUMBER IS NOT NULL

UNION ALL

-- 3. Purchase Order Issued
SELECT
    sol.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Purchase Order Issued' AS ActivityName,
    poh.CONFIRMEDDELIVERYDATE AS EventTime, -- Using confirmation date as event time
    poh.CREATEDBY AS UserId,
    sol.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    poh.PURCHASEORDERNUMBER AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    poh.VENDORACCOUNTNUMBER AS SupplierName, -- Simplified, join with vendor master for full name
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM PurchaseOrderHeadersV2 poh
JOIN PurchaseOrderLines pol ON poh.PURCHASEORDERNUMBER = pol.PURCHASEORDERNUMBER AND poh.DATACOMPANYID = pol.DATACOMPANYID
JOIN SalesOrderLines sol ON pol.INVENTTRANSID = sol.INVENTTRANSID AND pol.DATACOMPANYID = sol.DATACOMPANYID
WHERE poh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND poh.CONFIRMEDDELIVERYDATE IS NOT NULL AND poh.CONFIRMEDDELIVERYDATE >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 4. Raw Materials Received
SELECT
    sol.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Raw Materials Received' AS ActivityName,
    prh.RECEIPTDATE AS EventTime,
    prh.CREATEDBY AS UserId,
    sol.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    prh.PURCHASEORDERNUMBER AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    poh.VENDORACCOUNTNUMBER AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM PurchReceiptsJournalHeader prh
JOIN PurchaseOrderHeadersV2 poh ON prh.PURCHASEORDERNUMBER = poh.PURCHASEORDERNUMBER AND prh.DATACOMPANYID = poh.DATACOMPANYID
JOIN PurchaseOrderLines pol ON poh.PURCHASEORDERNUMBER = pol.PURCHASEORDERNUMBER AND poh.DATACOMPANYID = pol.DATACOMPANYID
JOIN SalesOrderLines sol ON pol.INVENTTRANSID = sol.INVENTTRANSID AND pol.DATACOMPANYID = sol.DATACOMPANYID
WHERE prh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND prh.RECEIPTDATE >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 5. Production Order Created
SELECT
    pro.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Production Order Created' AS ActivityName,
    pro.CREATIONDATETIME AS EventTime,
    pro.CREATEDBY AS UserId,
    pro.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    pro.PRODUCTIONORDERNUMBER AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM ProductionOrders pro
WHERE pro.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND pro.CREATIONDATETIME >= '2023-01-01' AND pro.SALESORDERNUMBER IS NOT NULL

UNION ALL

-- 6. Goods Produced
SELECT
    pro.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Goods Produced' AS ActivityName,
    pro.LASTSCHEDULINGDATETIME AS EventTime, -- Approximation for 'Reported as Finished'
    pro.LASTMODIFIEDBY AS UserId,
    pro.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    pro.PRODUCTIONORDERNUMBER AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM ProductionOrders pro
WHERE pro.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND pro.PRODUCTIONORDERSTATUS = 'ReportedAsFinished' AND pro.LASTSCHEDULINGDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 7. Quality Control Performed
SELECT
    qo.INVENTTRANSORIGINID AS LogisticsOrder, -- This link might need adjustment based on your setup
    'Quality Control Performed' AS ActivityName,
    qo.COMPLETIONDATETIME AS EventTime,
    qo.COMPLETEDBY AS UserId,
    qo.INVENTTRANSORIGINID AS SalesOrderNumber, -- Assuming the origin is the SO
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    qo.REFERENCEID AS ProductionOrderNumber, -- Assuming reference is Prod Order
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM QualityOrders qo
WHERE qo.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND qo.QUALITYORDERSTATUS = 'Pass' AND qo.COMPLETIONDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 8. Warehouse Pick List Generated
SELECT
    wh.ORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Warehouse Pick List Generated' AS ActivityName,
    wh.CREATIONDATETIME AS EventTime,
    wh.CREATEDBY AS UserId,
    wh.ORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM WarehouseWorkHeaders wh
WHERE wh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND wh.ORDERTYPE = 'Sales' AND wh.CREATIONDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 9. Goods Picked and Packed
SELECT
    wh.ORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Goods Picked and Packed' AS ActivityName,
    wh.LASTMODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    wh.LASTMODIFIEDBY AS UserId,
    wh.ORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM WarehouseWorkHeaders wh
WHERE wh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND wh.ORDERTYPE = 'Sales' AND wh.WORKSTATUS = 'Closed' AND wh.LASTMODIFIEDDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 10. Shipment Scheduled and 11. Goods Loaded For Transport (using Packing Slip as proxy)
SELECT
    psh.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Goods Loaded For Transport' AS ActivityName, -- Packing slip date is a good proxy for ship confirm
    psh.DELIVERYDATETIME AS EventTime,
    psh.CREATEDBY AS UserId,
    psh.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    NULL AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM SalesPackingSlipHeaders psh
WHERE psh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND psh.DELIVERYDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 12. Customer Invoice Posted
SELECT
    sih.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Customer Invoice Posted' AS ActivityName,
    sih.INVOICEDATE AS EventTime,
    sih.CREATEDBY AS UserId,
    sih.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    NULL AS ProductionOrderNumber,
    NULL AS SupplierName,
    sih.INVOICECUSTOMERACCOUNTNUMBER AS CustomerName,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
FROM SalesInvoiceHeadersV2 sih
WHERE sih.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND sih.INVOICEDATE >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 13. Goods Delivered (Placeholder - Assumes a custom status or manual update)
SELECT
    soh.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Goods Delivered' AS ActivityName,
    soh.LASTMODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    soh.LASTMODIFIEDBY AS UserId,
    soh.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL, NULL, NULL, NULL, NULL
FROM SalesOrderHeadersV2 soh
WHERE soh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND soh.SALESORDERSTATUS = '[YourDeliveredStatus]' AND soh.LASTMODIFIEDDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 14. Proof of Delivery Signed (Placeholder - Assumes a custom status or manual update)
SELECT
    soh.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Proof of Delivery Signed' AS ActivityName,
    soh.LASTMODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    soh.LASTMODIFIEDBY AS UserId,
    soh.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL, NULL, NULL, NULL, NULL
FROM SalesOrderHeadersV2 soh
WHERE soh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND soh.SALESORDERSTATUS = '[YourPODStatus]' AND soh.LASTMODIFIEDDATETIME >= '2023-01-01'

UNION ALL

-- 15. Order Canceled
SELECT
    soh.SALESORDERNUMBER AS LogisticsOrder,
    'Order Canceled' AS ActivityName,
    soh.LASTMODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    soh.LASTMODIFIEDBY AS UserId,
    soh.SALESORDERNUMBER AS SalesOrderNumber,
    NULL, NULL, NULL, NULL, NULL
FROM SalesOrderHeadersV2 soh
WHERE soh.DATACOMPANYID = '[YourD365Company]' AND soh.SALESORDERSTATUS = 'Canceled' AND soh.LASTMODIFIEDDATETIME >= '2023-01-01'
),
FinalEvents AS (
SELECT 
    *,
    MIN(CASE WHEN ActivityName = 'Purchase Requisition Created' THEN EventTime ELSE NULL END) OVER (PARTITION BY LogisticsOrder) AS first_pr_creation_time,
    MAX(CASE WHEN ActivityName = 'Raw Materials Received' THEN EventTime ELSE NULL END) OVER (PARTITION BY LogisticsOrder) AS last_material_receipt_time,
    MAX(CASE WHEN ActivityName = 'Goods Delivered' THEN EventTime ELSE NULL END) OVER (PARTITION BY LogisticsOrder) AS actual_delivery_time
FROM EventLog_Raw
)
SELECT
    e.LogisticsOrder,
    e.ActivityName,
    e.EventTime,
    'Dynamics 365 SCM' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    e.UserId,
    e.SalesOrderNumber,
    e.PurchaseOrderNumber,
    e.ProductionOrderNumber,
    e.SupplierName,
    e.CustomerName,
    e.RequestedDeliveryDate,
    CASE 
        WHEN e.actual_delivery_time IS NOT NULL AND e.RequestedDeliveryDate IS NOT NULL AND e.actual_delivery_time <= e.RequestedDeliveryDate THEN 'true'
        WHEN e.actual_delivery_time IS NOT NULL AND e.RequestedDeliveryDate IS NOT NULL THEN 'false'
        ELSE NULL
    END AS IsOnTimeDelivery,
    DATEDIFF(day, e.first_pr_creation_time, e.last_material_receipt_time) AS ProcurementLeadTime
FROM FinalEvents e
WHERE e.LogisticsOrder IS NOT NULL;

Passaggi

Prerequisiti e configurazione dell’ambiente: Verifichi di avere installato Python 3.6 o una versione successiva. Installi le librerie necessarie con pip: pip install requests pandas adal. La libreria adal semplifica l’autenticazione con Azure Active Directory, anche se msal è un’alternativa più recente.
Registri un’applicazione in Azure AD: Apra il portale Azure e registri una nuova applicazione in Azure Active Directory. L’applicazione servirà per autenticarsi con l’API Dynamics 365.
Configuri le autorizzazioni API: Nell’applicazione Azure AD appena creata, apra 'API permissions' e aggiunga le autorizzazioni per 'Dynamics ERP'. Conceda 'AX.FullAccess' o un’autorizzazione personalizzata più restrittiva per consentire la lettura dei dati tramite OData. Conceda il consenso amministrativo per le autorizzazioni.
Crei un segreto client: Nella sezione 'Certificates & secrets' dell’applicazione Azure AD, crei un nuovo segreto client. Copi il valore del segreto e lo conservi in modo sicuro, perché servirà allo script. Prenda nota anche dell’ID applicazione (client) e dell’ID directory (tenant).
Configuri le variabili dello script Python: Apra lo script Python fornito e aggiorni le variabili segnaposto all’inizio del file. Dovrà inserire l’URL dell’ambiente Dynamics 365, l’ID tenant, l’ID client, il segreto client, l’ID società (dataAreaId) e le date di inizio e fine dell’estrazione.
Esegua la funzione di autenticazione: Lo script include una funzione get_access_token che utilizza le credenziali configurate per richiedere un token di accesso OAuth2 ad Azure AD. Il token verrà inserito nell’intestazione di tutte le successive richieste API.
Recuperi i dati per ogni attività: La parte principale dello script scorre i diversi processi aziendali. Per ogni attività, ad esempio 'Customer Order Created', crea un URL specifico per la richiesta all’API OData. L’URL punta a un’entità dati (ad esempio, SalesOrderHeadersV2) e include $select per specificare le colonne e $filter per limitare i dati in base all’intervallo di date e allo stato.
Gestisca la paginazione dell’API: Lo script include un ciclo per gestire i risultati paginati dell’API. Dynamics 365 restituisce un numero limitato di record per richiesta e fornisce un @odata.nextLink nella risposta per recuperare la pagina successiva. Lo script segue questi collegamenti finché non recupera tutti i dati della query.
Trasformi e unisca i dati: Per ogni risposta API, lo script trasforma i dati JSON grezzi in un DataFrame pandas strutturato. Rinomina le colonne in base allo schema richiesto (LogisticsOrder, ActivityName, EventTime e così via) e imposta i tipi di dati corretti. I singoli DataFrame vengono quindi aggiunti a un elenco principale.
Crei l’Event Log finale: Dopo aver recuperato i dati per tutte le 15 attività, lo script concatena i singoli DataFrame in un Event Log completo. Calcola quindi gli eventuali attributi derivati, come IsOnTimeDelivery.
Ordini ed esporti i dati: Il DataFrame finale viene ordinato per LogisticsOrder e EventTime, così da mantenere l’ordine cronologico all’interno di ogni caso. Lo script salva quindi l’Event Log in un file CSV denominato d365_scm_logistics_event_log.csv, pronto per essere caricato in uno strumento di Process Mining.

Configurazione

Credenziali di autenticazione: Lo script richiede diverse credenziali ottenute dalla registrazione dell’applicazione Azure AD:
- TENANT_ID: ID directory (tenant) dell’istanza Azure.
- CLIENT_ID: ID applicazione (client) dell’app registrata.
- CLIENT_SECRET: segreto client generato per l’applicazione.
Ambiente Dynamics 365:
- D365_URL: URL di base dell’ambiente Dynamics 365 SCM (ad esempio, https://[your-instance].operations.dynamics.com).
- COMPANY_ID: dataAreaId dell’entità giuridica da cui estrarre i dati (ad esempio, 'USMF').
Filtri per intervallo di date:
- START_DATE e END_DATE: queste variabili definiscono il periodo di estrazione. Si consiglia di iniziare con un intervallo più breve, ad esempio 3-6 mesi, per gestire il volume dei dati e i tempi di risposta dell’API.
Entità dati: Lo script interroga diverse entità dati standard. Verifichi che l’entità servizio (app Azure AD) disponga delle autorizzazioni di lettura per entità quali:
- SalesOrderHeadersV2
- PurchaseRequisitionHeaders
- PurchaseOrderHeaders
- ProductReceiptHeaders
- ProductionOrders
- QualityOrders
- WarehouseWorkHeaders
- SalesShipmentHeaders
- SalesInvoiceHeadersV2
Prestazioni dell’API: Tenga conto dei limiti di frequenza delle richieste OData imposti da Dynamics 365. Per set di dati molto ampi, valuti di eseguire lo script nelle ore di minor attività o di implementare una logica di estrazione incrementale.

Query di esempio python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import adal
import json

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- #
D365_URL = class="hl-string">"https://[your-instance].operations.dynamics.com" class=class="hl-string">"hl-comment"># Your D365 Finance and Operations URL
TENANT_ID = class="hl-string">"[Your-Tenant-ID]"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your-Client-ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your-Client-Secret]"
COMPANY_ID = class="hl-string">"[Your-Company-ID]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'USMF'
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- End of Configuration --- #

RESOURCE = D365_URL
AUTHORITY_URL = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}"

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with Azure AD to get an access token."""
    context = adal.AuthenticationContext(AUTHORITY_URL)
    token = context.acquire_token_with_client_credentials(RESOURCE, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET)
    if class="hl-string">'accessToken' not in token:
        raise Exception(class="hl-string">"Failed to acquire access token: " + token.get(class="hl-string">'error_description', class="hl-string">'Unknown error'))
    return token[class="hl-string">'accessToken']

def fetch_data(access_token, entity_url):
    class="hl-string">"""Fetches all pages of data from a given D365 OData entity URL."""
    all_records = []
    headers = {
        class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {access_token}",
        class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json",
        class="hl-string">"Prefer": class="hl-string">"odata.maxpagesize=5000"
    }
    
    next_link = entity_url
    while next_link:
        try:
            response = requests.get(next_link, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_records.extend(data[class="hl-string">'value'])
            next_link = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink')
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"An error occurred: {e}")
            if response.text:
                print(fclass="hl-string">"Response body: {response.text}")
            break
    return all_records

def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the data extraction process."""
    try:
        access_token = get_access_token()
        print(class="hl-string">"Successfully acquired access token.")
    except Exception as e:
        print(e)
        return

    all_events = []
    current_time = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Customer Order Created
    print(class="hl-string">"Fetching: Customer Order Created")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/SalesOrderHeadersV2?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and CreatedDateTime ge {START_DATE} and CreatedDateTime le {END_DATE}&$select=SalesOrderNumber,CreatedDateTime,SalesOrderName,RequestedShippingDate,OrderingCustomerAccountNumber"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Customer Order Created'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'SalesOrderName': class="hl-string">'CustomerName',
            class="hl-string">'RequestedShippingDate': class="hl-string">'RequestedDeliveryDate',
            class="hl-string">'OrderingCustomerAccountNumber': class="hl-string">'UserId'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'CustomerName', class="hl-string">'RequestedDeliveryDate', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Purchase Requisition Created (Assuming link via Sales Order)
    print(class="hl-string">"Fetching: Purchase Requisition Created")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseRequisitionLines?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and RequisitionCreationDateTime ge {START_DATE} and RequisitionCreationDateTime le {END_DATE} and SalesOrderNumber ne ''&$select=SalesOrderNumber,RequisitionCreationDateTime,RequisitionNumber,RequisitionerPersonnelNumber"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Purchase Requisition Created'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'RequisitionCreationDateTime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'RequisitionerPersonnelNumber': class="hl-string">'UserId'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Purchase Order Issued
    print(class="hl-string">"Fetching: Purchase Order Issued")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeaders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and ConfirmedDate ge {START_DATE} and ConfirmedDate le {END_DATE} and SalesOrderNumber ne ''&$select=SalesOrderNumber,PurchaseOrderNumber,ConfirmedDate,OrderVendorAccountNumber,VendorName"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Purchase Order Issued'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'ConfirmedDate': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'VendorName': class="hl-string">'SupplierName',
            class="hl-string">'OrderVendorAccountNumber': class="hl-string">'UserId' 
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'PurchaseOrderNumber', class="hl-string">'SupplierName', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Raw Materials Received
    print(class="hl-string">"Fetching: Raw Materials Received")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/ProductReceiptHeaders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and ReceiptDate ge {START_DATE} and ReceiptDate le {END_DATE} and SalesOrderNumber ne ''&$select=SalesOrderNumber,PurchaseOrderNumber,ReceiptDate,VendorName"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Raw Materials Received'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'ReceiptDate': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'VendorName': class="hl-string">'SupplierName' 
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'PurchaseOrderNumber', class="hl-string">'SupplierName']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Production Order Created
    print(class="hl-string">"Fetching: Production Order Created")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/ProductionOrders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and CreatedDateTime ge {START_DATE} and CreatedDateTime le {END_DATE} and SalesOrderNumber ne ''&$select=SalesOrderNumber,ProductionOrderNumber,CreatedDateTime"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Production Order Created'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ProductionOrderNumber']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Goods Produced (Report as Finished)
    print(class="hl-string">"Fetching: Goods Produced")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/ProductionReportedAsFinishedJournals?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and JournalPostedDateTime ge {START_DATE} and JournalPostedDateTime le {END_DATE} and SalesOrderNumber ne ''&$select=SalesOrderNumber,ProductionOrderNumber,JournalPostedDateTime,PostedUserId"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Goods Produced'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'JournalPostedDateTime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'PostedUserId': class="hl-string">'UserId'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ProductionOrderNumber', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Quality Control Performed
    print(class="hl-string">"Fetching: Quality Control Performed")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/QualityOrders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and QualityOrderLastUpdateDateTime ge {START_DATE} and QualityOrderLastUpdateDateTime le {END_DATE} and ReferenceType eq 'Sales' and QualityOrderStatus eq 'Pass'&$select=ReferenceNumber,QualityOrderLastUpdateDateTime,ValidatedByEmployeePersonnelNumber"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Quality Control Performed'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'ReferenceNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'QualityOrderLastUpdateDateTime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'ValidatedByEmployeePersonnelNumber': class="hl-string">'UserId'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Warehouse Pick List Generated (Work Created)
    print(class="hl-string">"Fetching: Warehouse Pick List Generated")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/WarehouseWorkHeaders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and CreatedDateTime ge {START_DATE} and CreatedDateTime le {END_DATE} and OrderNumber ne '' and WorkType eq 'Sales'&$select=OrderNumber,CreatedDateTime,UserId"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Warehouse Pick List Generated'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'OrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Goods Picked and Packed (Work Closed)
    print(class="hl-string">"Fetching: Goods Picked and Packed")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/WarehouseWorkHeaders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and LastUpdateDateTime ge {START_DATE} and LastUpdateDateTime le {END_DATE} and OrderNumber ne '' and WorkStatus eq 'Closed' and WorkType eq 'Sales'&$select=OrderNumber,LastUpdateDateTime,ClosedByUserId"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Goods Picked and Packed'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'OrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'LastUpdateDateTime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'ClosedByUserId': class="hl-string">'UserId'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Shipment Scheduled
    print(class="hl-string">"Fetching: Shipment Scheduled")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/SalesShipmentHeaders?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and ConfirmedShippingDate ge {START_DATE} and ConfirmedShippingDate le {END_DATE}&$select=SalesOrderNumber,ConfirmedShippingDate"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Shipment Scheduled'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'ConfirmedShippingDate': class="hl-string">'EventTime'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Goods Loaded For Transport (Ship Confirm)
    print(class="hl-string">"Fetching: Goods Loaded For Transport")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/SalesPackingSlips?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and CreatedDateTime ge {START_DATE} and CreatedDateTime le {END_DATE}&$select=SalesOrderNumber,CreatedDateTime,WorkerName"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Goods Loaded For Transport'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'WorkerName': class="hl-string">'UserId' 
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Customer Invoice Posted
    print(class="hl-string">"Fetching: Customer Invoice Posted")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/SalesInvoiceHeadersV2?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and InvoiceDate ge {START_DATE} and InvoiceDate le {END_DATE}&$select=SalesOrderNumber,InvoiceDate,PostingPersonName"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Customer Invoice Posted'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'InvoiceDate': class="hl-string">'EventTime',
            class="hl-string">'PostingPersonName': class="hl-string">'UserId'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Goods Delivered (Placeholder logic, depends on customization)
    print(class="hl-string">"Fetching: Goods Delivered")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is an example. The actual entity and fields depend on your implementation for tracking delivery.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Often this comes from an external carrier system or a custom field on the shipment.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/[YourCustomShipmentEntity]?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and [DeliveryDate] ge {START_DATE} and [DeliveryDate] le {END_DATE}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Proof of Delivery Signed (Placeholder logic, depends on customization)
    print(class="hl-string">"Fetching: Proof of Delivery Signed")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Similar to delivery, this is highly dependent on customization, often a status update or document attachment.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/[YourCustomShipmentEntity]?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and [PODSignedDate] ge {START_DATE} and [PODSignedDate] le {END_DATE}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Order Canceled
    print(class="hl-string">"Fetching: Order Canceled")
    entity_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/SalesOrderHeadersV2?cross-company=true&$filter=dataAreaId eq '{COMPANY_ID}' and LastUpdateDateTime ge {START_DATE} and LastUpdateDateTime le {END_DATE} and SalesOrderStatus eq 'Canceled'&$select=SalesOrderNumber,LastUpdateDateTime"
    records = fetch_data(access_token, entity_url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Order Canceled'
        df.rename(columns={
            class="hl-string">'SalesOrderNumber': class="hl-string">'LogisticsOrder',
            class="hl-string">'LastUpdateDateTime': class="hl-string">'EventTime'
        }, inplace=True)
        all_events.append(df[[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime']])

    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events found for the given criteria.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine all event dataframes
    event_log = pd.concat(all_events, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add static and calculated columns
    event_log[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Dynamics 365 SCM OData'
    event_log[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = current_time
    event_log[class="hl-string">'SalesOrderNumber'] = event_log[class="hl-string">'LogisticsOrder'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming LogisticsOrder is the SalesOrderNumber

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    required_cols = [class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']
    for col in required_cols:
        if col not in event_log.columns:
            event_log[col] = None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort and save
    event_log = event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'LogisticsOrder', class="hl-string">'EventTime'])
    event_log.to_csv(class="hl-string">'d365_scm_logistics_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to d365_scm_logistics_event_log.csv")

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

Passaggi

Verifichi che nell’ambiente di destinazione siano disponibili Power Platform Dataflows, Power Query, il connettore standard Dynamics 365 e le entità Dynamics 365 SCM necessarie. Verifichi che l’utente di integrazione disponga dell’accesso in lettura ai dati di vendita, acquisti, produzione, inventario, magazzino, trasporto, qualità e fatturazione necessari per l’estrazione.
Crei un flusso di dati nell’ambiente Power Platform selezionato e configuri il connettore standard Dynamics 365 per l’ambiente Dynamics 365 SCM pertinente. Sostituisca [Your Dynamics 365 environment] con l’URL dell’ambiente oppure selezioni l’ambiente specifico nel connettore. Non inserisca credenziali fisse nella query.
Selezioni le entità o le viste di origine che contengono la creazione degli ordini cliente, la creazione delle richieste di acquisto, le modifiche di stato degli ordini di acquisto, le registrazioni delle ricezioni prodotti, la creazione degli ordini di produzione, le registrazioni di dichiarazione di produzione completata, il completamento dei controlli qualità, il rilascio e le attività di magazzino, l’imballaggio, la pianificazione dei carichi o delle spedizioni, la conferma della spedizione, la registrazione delle fatture cliente, la conferma della consegna, la prova di consegna e l’annullamento degli ordini cliente. I nomi delle entità e i campi disponibili variano in base all’implementazione; associ ogni origine all’entità o alla vista configurata corrispondente nel Suo ambiente.
In Power Query, uniformi le colonne di origine allo schema di output. Mappi l’identificativo del caso a LogisticsOrder, l’etichetta dell’evento aziendale a ActivityName, la data e ora dell’evento di origine a EventTime, l’etichetta del sistema di origine a SourceSystem e la data e ora di aggiornamento a LastDataUpdate. Mantenga i numeri dei documenti di origine e gli identificativi degli utenti, se disponibili.
Applichi esplicitamente le regole degli eventi. Generi una riga per Customer Order Created quando viene salvato un nuovo ordine cliente, Purchase Requisition Created quando viene creata e salvata una richiesta di acquisto, Purchase Order Issued quando l’ordine di acquisto raggiunge lo stato Confirmed o In external review, Raw Materials Received quando viene registrata una ricezione prodotti, Production Order Created quando viene creato l’ordine di produzione, Goods Produced quando viene registrato un giornale Report as Finished, Quality Control Performed quando l’ispezione di qualità viene completata o convalidata, Warehouse Pick List Generated quando l’ordine viene rilasciato e viene creato il lavoro di prelievo, Goods Picked and Packed quando il prelievo è completato e l’imballaggio aggiornato, Shipment Scheduled quando viene pianificato o confermato un carico o una spedizione, Goods Loaded For Transport quando viene registrata la conferma della spedizione, Customer Invoice Posted quando viene registrata la fattura cliente, Goods Delivered quando viene registrato uno stato di consegna approvato dal vettore o inserito manualmente, Proof of Delivery Signed quando viene registrata la prova di consegna e Order Canceled quando l’ordine cliente raggiunge lo stato Canceled.
Ricavi LogisticsOrder usando la relazione configurata tra l’ordine cliente e l’ordine logistico. Se l’origine non contiene un identificativo dell’ordine logistico, utilizzi la mappatura delle relazioni approvata o una tabella di corrispondenza aggiornata. Non sostituisca l’identificativo con il numero di un documento non correlato senza aver verificato che sia l’identificativo del caso utilizzato da ProcessMind.
Combini le 15 query delle attività con UNION ALL, dopo aver filtrato ciascuna attività e associato i relativi campi allo schema comune. Verifichi che ogni attività generi una riga evento esplicita. ProcessMind non deduce gli eventi mancanti dalle sequenze di stato o dalle relazioni tra documenti.
Aggiunga controlli di qualità dei dati nel flusso. Rimuova le righe prive di LogisticsOrder, ActivityName o EventTime, a meno che non esista una procedura di eccezione approvata. Uniformi i timestamp usando un unico fuso orario, conservando separatamente il fuso orario di origine in un campo specifico dell’implementazione, se necessario. Rimuova i record di origine duplicati usando l’identificativo dell’evento di origine o una chiave composta documentata.
Configuri l’aggiornamento incrementale usando EventTime o il timestamp di modifica del sistema di origine, se supportato. Definisca una finestra di estrazione delimitata, ad esempio da [Start date] a [End date], e includa una breve sovrapposizione tra gli aggiornamenti per acquisire le modifiche arrivate in ritardo. Riconcili la sovrapposizione usando la chiave evento documentata.
Carichi la tabella risultante in Azure Data Lake o Dataverse. Verifichi che la tabella finale contenga le colonne necessarie e che ActivityName includa tutte le 15 etichette. Esporti l’Event Log in formato CSV o in un altro formato supportato da ProcessMind, con un evento per riga, LogisticsOrder come identificativo del caso, ActivityName come attività ed EventTime come data e ora dell’evento. Carichi il file in ProcessMind solo dopo aver completato la convalida e la riconciliazione.

Configurazione

Intervallo di date: Inizi con uno storico di 3-6 mesi. Utilizzi i parametri [Start date] e [End date] e ampli l’intervallo solo dopo aver verificato prestazioni e completezza.
Connessione all’origine: Utilizzi il connettore standard Dynamics 365 disponibile in Power Platform Dataflows. Selezioni l’ambiente Dynamics 365 SCM configurato ed eviti di inserire credenziali in Power Query.
Filtro per società o entità giuridica: Applichi [Your company or legal entity filter] a ogni origine che contiene dati specifici della società. Verifichi che il filtro utilizzi il campo esposto dall’entità del connettore selezionata.
Filtri sui documenti: Limiti ordini cliente, richieste di acquisto, ordini di acquisto, ordini di produzione, record di qualità, attività di magazzino, carichi, spedizioni, fatture e record di annullamento ai tipi di documento e agli stati pertinenti configurati nell’implementazione.
Filtri di stato: Includa solo gli stati che rappresentano gli eventi aziendali specificati. In particolare, includa Confirmed e In external review per Purchase Order Issued, lo stato di completamento o convalida configurato per Quality Control Performed, lo stato di conferma della spedizione configurato per Goods Loaded For Transport e Canceled per Order Canceled.
Mappatura dei casi: Configuri la relazione che associa ogni documento di origine a LogisticsOrder. Per i record di acquisto, produzione, magazzino, spedizione, fatturazione, consegna e prova di consegna potrebbero essere necessari dati sulle relazioni o sulle corrispondenze.
Selezione del timestamp: Utilizzi il timestamp effettivo dell’evento aziendale, non solo quello di creazione del record. Per le registrazioni e le modifiche di stato, selezioni l’ora di registrazione o di modifica dello stato esposta dall’entità di origine.
Timestamp di aggiornamento: Valorizzi LastDataUpdate in modo uniforme per tutte le righe, usando l’ora di aggiornamento del flusso di dati o quella dell’aggiornamento dell’estrazione dal sistema di origine.
Aggiornamento incrementale: Utilizzi il rilevamento delle modifiche del sistema di origine o un timestamp di modifica dell’origine, se disponibile. Includa una finestra di sovrapposizione per acquisire registrazioni tardive e correzioni, quindi elimini gli eventi duplicati.
Prestazioni: Applichi i filtri all’origine quando possibile, selezioni solo le colonne necessarie, eviti di espandere relazioni di grandi dimensioni prima del filtraggio, partizioni per data o entità giuridica se supportato e predisponga le entità di origine di grandi dimensioni prima di unirle.
Destinazione del flusso di dati: Utilizzi Azure Data Lake per volumi di eventi elevati e Dataverse per scenari operativi o con volumi moderati. Verifichi i limiti di conservazione, capacità e aggiornamento della destinazione selezionata.
Prerequisiti: Sono necessari i moduli Dynamics 365 SCM pertinenti, Power Platform Dataflows, la connettività Power Query, la capacità della destinazione, le autorizzazioni del connettore e l’autorizzazione di lettura per tutte le entità di origine. Per i dati di qualità, magazzino, trasporto, produzione, acquisti e fatturazione potrebbero essere necessari ruoli di sicurezza distinti.
Campi specifici dell’implementazione: Sostituisca [Your table name], [Your event timestamp field], [Your status field] e gli altri segnaposto simili con i campi esposti dal connettore configurato. Non presuma che un campo o un’entità esistano senza averne verificato la disponibilità nell’ambiente.

Query di esempio sql

WITH
Parameters AS (
    SELECT
        CAST('[Start date]' AS datetime2) AS StartDate,
        CAST('[End date]' AS datetime2) AS EndDate,
        CAST('[Your company or legal entity filter]' AS nvarchar(50)) AS CompanyFilter,
        CAST(SYSUTCDATETIME() AS datetime2) AS RefreshTime
),
CustomerOrderCreated AS (
    SELECT
        s.LogisticsOrder,
        CAST('Customer Order Created' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        s.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        s.UserId,
        s.SalesOrderNumber,
        s.PurchaseOrderNumber,
        s.ProductionOrderNumber,
        s.SupplierName,
        s.CustomerName,
        s.RequestedDeliveryDate,
        s.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your sales order creation source] AS s
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE s.EventTime >= p.StartDate
      AND s.EventTime < p.EndDate
      AND s.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND s.IsNewSalesOrder = 1
),
PurchaseRequisitionCreated AS (
    SELECT
        r.LogisticsOrder,
        CAST('Purchase Requisition Created' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        r.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        r.UserId,
        r.SalesOrderNumber,
        r.PurchaseOrderNumber,
        r.ProductionOrderNumber,
        r.SupplierName,
        r.CustomerName,
        r.RequestedDeliveryDate,
        r.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your purchase requisition creation source] AS r
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE r.EventTime >= p.StartDate
      AND r.EventTime < p.EndDate
      AND r.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND r.IsCreatedAndSaved = 1
),
PurchaseOrderIssued AS (
    SELECT
        o.LogisticsOrder,
        CAST('Purchase Order Issued' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        o.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        o.UserId,
        o.SalesOrderNumber,
        o.PurchaseOrderNumber,
        o.ProductionOrderNumber,
        o.SupplierName,
        o.CustomerName,
        o.RequestedDeliveryDate,
        o.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your purchase order status source] AS o
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE o.EventTime >= p.StartDate
      AND o.EventTime < p.EndDate
      AND o.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND o.PurchaseOrderStatus IN ('Confirmed', 'In external review')
),
RawMaterialsReceived AS (
    SELECT
        g.LogisticsOrder,
        CAST('Raw Materials Received' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        g.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        g.UserId,
        g.SalesOrderNumber,
        g.PurchaseOrderNumber,
        g.ProductionOrderNumber,
        g.SupplierName,
        g.CustomerName,
        g.RequestedDeliveryDate,
        g.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your product receipt posting source] AS g
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE g.EventTime >= p.StartDate
      AND g.EventTime < p.EndDate
      AND g.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND g.IsProductReceiptPosted = 1
),
ProductionOrderCreated AS (
    SELECT
        pr.LogisticsOrder,
        CAST('Production Order Created' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        pr.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        pr.UserId,
        pr.SalesOrderNumber,
        pr.PurchaseOrderNumber,
        pr.ProductionOrderNumber,
        pr.SupplierName,
        pr.CustomerName,
        pr.RequestedDeliveryDate,
        pr.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your production order creation source] AS pr
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE pr.EventTime >= p.StartDate
      AND pr.EventTime < p.EndDate
      AND pr.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND pr.IsProductionOrderCreated = 1
),
GoodsProduced AS (
    SELECT
        f.LogisticsOrder,
        CAST('Goods Produced' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        f.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        f.UserId,
        f.SalesOrderNumber,
        f.PurchaseOrderNumber,
        f.ProductionOrderNumber,
        f.SupplierName,
        f.CustomerName,
        f.RequestedDeliveryDate,
        f.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your report as finished posting source] AS f
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE f.EventTime >= p.StartDate
      AND f.EventTime < p.EndDate
      AND f.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND f.IsReportAsFinishedPosted = 1
),
QualityControlPerformed AS (
    SELECT
        q.LogisticsOrder,
        CAST('Quality Control Performed' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        q.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        q.UserId,
        q.SalesOrderNumber,
        q.PurchaseOrderNumber,
        q.ProductionOrderNumber,
        q.SupplierName,
        q.CustomerName,
        q.RequestedDeliveryDate,
        q.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your quality inspection completion source] AS q
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE q.EventTime >= p.StartDate
      AND q.EventTime < p.EndDate
      AND q.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND q.QualityStatus IN ('Completed', 'Validated')
),
WarehousePickListGenerated AS (
    SELECT
        w.LogisticsOrder,
        CAST('Warehouse Pick List Generated' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        w.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        w.UserId,
        w.SalesOrderNumber,
        w.PurchaseOrderNumber,
        w.ProductionOrderNumber,
        w.SupplierName,
        w.CustomerName,
        w.RequestedDeliveryDate,
        w.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your warehouse release or pick work source] AS w
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE w.EventTime >= p.StartDate
      AND w.EventTime < p.EndDate
      AND w.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND w.IsReleasedToWarehouse = 1
      AND w.IsPickWorkCreated = 1
),
GoodsPickedAndPacked AS (
    SELECT
        k.LogisticsOrder,
        CAST('Goods Picked and Packed' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        k.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        k.UserId,
        k.SalesOrderNumber,
        k.PurchaseOrderNumber,
        k.ProductionOrderNumber,
        k.SupplierName,
        k.CustomerName,
        k.RequestedDeliveryDate,
        k.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your warehouse picking and packing completion source] AS k
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE k.EventTime >= p.StartDate
      AND k.EventTime < p.EndDate
      AND k.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND k.IsPickingCompleted = 1
      AND k.IsPackingUpdated = 1
),
ShipmentScheduled AS (
    SELECT
        h.LogisticsOrder,
        CAST('Shipment Scheduled' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        h.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        h.UserId,
        h.SalesOrderNumber,
        h.PurchaseOrderNumber,
        h.ProductionOrderNumber,
        h.SupplierName,
        h.CustomerName,
        h.RequestedDeliveryDate,
        h.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your load or shipment planning source] AS h
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE h.EventTime >= p.StartDate
      AND h.EventTime < p.EndDate
      AND h.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND (h.IsLoadPlanned = 1 OR h.IsShipmentConfirmed = 1)
),
GoodsLoadedForTransport AS (
    SELECT
        l.LogisticsOrder,
        CAST('Goods Loaded For Transport' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        l.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        l.UserId,
        l.SalesOrderNumber,
        l.PurchaseOrderNumber,
        l.ProductionOrderNumber,
        l.SupplierName,
        l.CustomerName,
        l.RequestedDeliveryDate,
        l.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your ship confirmation source] AS l
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE l.EventTime >= p.StartDate
      AND l.EventTime < p.EndDate
      AND l.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND l.IsShipConfirmed = 1
),
CustomerInvoicePosted AS (
    SELECT
        i.LogisticsOrder,
        CAST('Customer Invoice Posted' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        i.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        i.UserId,
        i.SalesOrderNumber,
        i.PurchaseOrderNumber,
        i.ProductionOrderNumber,
        i.SupplierName,
        i.CustomerName,
        i.RequestedDeliveryDate,
        i.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your sales invoice posting source] AS i
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE i.EventTime >= p.StartDate
      AND i.EventTime < p.EndDate
      AND i.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND i.IsInvoicePosted = 1
),
GoodsDelivered AS (
    SELECT
        d.LogisticsOrder,
        CAST('Goods Delivered' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        d.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        d.UserId,
        d.SalesOrderNumber,
        d.PurchaseOrderNumber,
        d.ProductionOrderNumber,
        d.SupplierName,
        d.CustomerName,
        d.RequestedDeliveryDate,
        d.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your carrier or manual delivery confirmation source] AS d
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE d.EventTime >= p.StartDate
      AND d.EventTime < p.EndDate
      AND d.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND d.IsDeliveryConfirmed = 1
),
ProofOfDeliverySigned AS (
    SELECT
        v.LogisticsOrder,
        CAST('Proof of Delivery Signed' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        v.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        v.UserId,
        v.SalesOrderNumber,
        v.PurchaseOrderNumber,
        v.ProductionOrderNumber,
        v.SupplierName,
        v.CustomerName,
        v.RequestedDeliveryDate,
        v.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your proof of delivery source] AS v
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE v.EventTime >= p.StartDate
      AND v.EventTime < p.EndDate
      AND v.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND v.IsProofOfDeliverySigned = 1
),
OrderCanceled AS (
    SELECT
        c.LogisticsOrder,
        CAST('Order Canceled' AS nvarchar(100)) AS ActivityName,
        c.EventTime,
        CAST('Microsoft Dynamics 365 SCM' AS nvarchar(100)) AS SourceSystem,
        p.RefreshTime AS LastDataUpdate,
        c.UserId,
        c.SalesOrderNumber,
        c.PurchaseOrderNumber,
        c.ProductionOrderNumber,
        c.SupplierName,
        c.CustomerName,
        c.RequestedDeliveryDate,
        c.IsOnTimeDelivery
    FROM [Your sales order cancellation source] AS c
    CROSS JOIN Parameters AS p
    WHERE c.EventTime >= p.StartDate
      AND c.EventTime < p.EndDate
      AND c.CompanyCode = p.CompanyFilter
      AND c.SalesOrderStatus = 'Canceled'
)
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM CustomerOrderCreated
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM PurchaseRequisitionCreated
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM PurchaseOrderIssued
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM RawMaterialsReceived
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM ProductionOrderCreated
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM GoodsProduced
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM QualityControlPerformed
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM WarehousePickListGenerated
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM GoodsPickedAndPacked
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM ShipmentScheduled
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM GoodsLoadedForTransport
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM CustomerInvoicePosted
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM GoodsDelivered
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM ProofOfDeliverySigned
UNION ALL
SELECT LogisticsOrder, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, UserId, SalesOrderNumber, PurchaseOrderNumber, ProductionOrderNumber, SupplierName, CustomerName, RequestedDeliveryDate, IsOnTimeDelivery FROM OrderCanceled;

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