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Il Suo Template per i dati di gestione del magazzino

Oracle WMS Cloud

Attributi di Warehouse Management (22) Attività di Warehouse Management (16) Guide all'Estrazione (2)

Il Suo Template per i dati di gestione del magazzino

Questo template offre una guida chiara per raccogliere i dati necessari all'analisi dei processi di gestione del magazzino. Descrive gli attributi e le attività essenziali da monitorare, insieme a suggerimenti pratici su come estrarre queste informazioni dal Suo sistema sorgente.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività chiave da monitorare per il Suo processo
Guida all'estrazione dei dati

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Attributi di Warehouse Management

Questi sono i campi dati consigliati da includere nel Suo event log per un'analisi completa della gestione del magazzino.

5 Obbligatorio 7 Consigliato 10 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	`Tempo` di Inizio `Evento` EventStartTime	Il timestamp che indica quando è iniziata una specifica attività o evento di magazzino.
Descrizione L'Ora inizio evento è la data e l'ora esatte che segnano l'inizio di un'attività. È l'attributo temporale principale usato nel Process Mining per ordinare gli eventi cronologicamente e calcolare durate e tempi di ciclo. Questo timestamp è essenziale per costruire una rappresentazione accurata del flusso di processo reale. L'analisi basata sull'Ora inizio evento è critica per il monitoraggio delle prestazioni. Consente di calcolare metriche chiave come il tempo tra le attività, la durata di un intero caso e l'aderenza agli accordi sui livelli di servizio (SLA). Le dashboard che visualizzano i tempi di ciclo, come 'Tempo dal ricevimento merci allo stoccaggio', dipendono interamente da questo attributo per identificare i ritardi. Perché è importante Questo timestamp è fondamentale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare tutte le metriche di performance basate sul tempo, come i tempi di ciclo e i colli di bottiglia. Dove trovare Questo è solitamente il campo del timestamp di creazione o inizio associato a un record di attività o evento nelle tabelle di transazione di Oracle WMS Cloud. Esempi 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T10:30:15Z2023-10-27T11:05:00Z
	Nome attività ActivityName	Il nome di un evento aziendale o di un compito specifico avvenuto nel processo di gestione del magazzino, come 'Merci prelevate' o 'Spedizione spedita'.
Descrizione Il Nome Attività descrive un singolo passaggio o una tappa fondamentale nel ciclo di vita di un ordine di magazzino. Queste attività formano i nodi sequenziali nella mappa del processo, permettendo la visualizzazione e l'analisi del flusso. Ogni attività è dotata di un timestamp, che fornisce la base per misurare le prestazioni e analizzare i colli di bottiglia. Nel Process Mining, questo attributo è essenziale per costruire il modello di processo. Viene utilizzato per analizzare la frequenza delle attività, i percorsi e le durate tra le diverse fasi. Capire la sequenza e l'occorrenza di attività come 'Controllo qualità eseguito' o 'Attività di picking creata' è fondamentale per ottimizzare l'allocazione delle risorse e migliorare i tempi di ciclo. Perché è importante Questo attributo definisce le fasi della mappa di processo, rendendo possibile visualizzare, analizzare e ottimizzare il workflow del magazzino. Dove trovare Queste informazioni derivano solitamente dagli event log, dalle tabelle di stato delle attività o dai record di transazione in Oracle WMS Cloud che registrano le tappe fondamentali del processo. Esempi Merci ArrivateTask di Prelievo CreatoMerce imballataSpedizione partita
	Ordine di magazzino WarehouseOrder	L'identificatore univoco per un ordine di magazzino, che funge da ID del caso principale per tracciare tutte le attività logistiche correlate, dall'inizio alla fine.
Descrizione L'Ordine di Magazzino è l'identificativo centrale che raggruppa tutti gli eventi e le attività legati a un singolo compito logistico nel magazzino, come un ricevimento in entrata o una spedizione in uscita. Funge da ID del caso (Case ID) per il Process Mining, permettendo l'analisi end-to-end dell'intero ciclo di vita del processo per quell'ordine specifico. Analizzare i processi per Ordine di Magazzino consente di visualizzare l'intero percorso, dalla creazione al completamento o all'annullamento. Aiuta a identificare i percorsi comuni, i colli di bottiglia, le deviazioni e i cicli di rework che influenzano l'efficienza operativa. Questa visione è fondamentale per comprendere le prestazioni globali e il rispetto delle procedure standard per i diversi tipi di ordini. Perché è importante Questo è il Case ID essenziale che collega tutte le attività di magazzino correlate, permettendo una visione completa ed end-to-end di ogni ordine logistico. Dove trovare Questo identificatore si trova solitamente a livello di testata nelle tabelle degli ordini di magazzino in Oracle WMS Cloud, come nei moduli Ordini o Attività. Esempi WO-0054321ORD-9876543SHIP-2024-1001
	Sistema di Origine SourceSystem	Il sistema da cui sono stati estratti i dati di gestione del magazzino.
Descrizione Questo attributo identifica l'origine dei dati, in questo caso Oracle WMS Cloud. Sebbene possa sembrare statico, è fondamentale per la data governance, la tracciabilità e in scenari dove i dati di più sistemi vengono uniti per un'analisi più ampia. Nel contesto del Process Mining, aiuta gli stakeholder a fidarsi dei dati e a comprenderne il contesto. Se magazzini diversi utilizzano sistemi diversi, questo campo diventa essenziale per segmentare e confrontare le performance tra di essi. Perché è importante Fornisce un contesto fondamentale per l'origine e la governance dei dati, garantendo la tracciabilità e permettendo analisi su più sistemi. Dove trovare Solitamente è un valore statico aggiunto durante la trasformazione dei dati per etichettare l'origine del dataset. Esempi Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Ultimo `Data Update` LastDataUpdate	Il timestamp che indica quando i dati per questo evento sono stati estratti o aggiornati l'ultima volta dal sistema sorgente.
Descrizione Last Data Update (ultimo aggiornamento dati) specifica la data e l'ora in cui i dati sono stati estratti da Oracle WMS Cloud. È fondamentale per capire l'attualità dell'analisi e garantire che le decisioni si basino su informazioni fresche. Nelle dashboard di Process Mining, questo timestamp informa l'utente sulla recenza dei dati visualizzati, aiutando a capire se l'analisi rifletta operazioni quasi in tempo reale o un'istantanea storica, elemento critico per il monitoraggio operativo. Perché è importante Indica quanto sono recenti i dati, informazione essenziale per capire quanto sia attuale l'analisi del processo. Dove trovare Questo timestamp viene generato e aggiunto durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Esempi 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Data di completamento richiesta RequestedCompletionDate	La data obiettivo entro la quale l'ordine di magazzino dovrebbe essere completato o spedito.
Descrizione La Data di Completamento Richiesta rappresenta l'accordo sul livello di servizio (SLA) o la scadenza attesa dal cliente. Questa data è il punto di riferimento rispetto al quale viene misurato il tempo di completamento effettivo per determinare se l'ordine sia puntuale, in anticipo o in ritardo. L'attributo è fondamentale per le dashboard di monitoraggio come 'Aderenza SLA ordini di magazzino' e per il calcolo di KPI come 'Conformità spedizioni puntuali'. Confrontando il timestamp di spedizione effettivo con questa data richiesta, le aziende possono misurare le prestazioni del servizio, identificare le cause dei ritardi e dare priorità agli ordini che rischiano di mancare la scadenza. Perché è importante Questo è l'attributo principale per misurare la puntualità e la conformità agli SLA, aspetti che impattano direttamente sulla soddisfazione del cliente. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Fa solitamente parte dei dati di testata dell'ordine, spesso derivati da un ordine di vendita o di acquisto. Esempi 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-05T23:59:59Z2023-11-15T12:00:00Z
	ID Utente/Operatore UserOperatorId	L'identificativo dell'utente, operatore o dipendente che ha eseguito l'attività di magazzino.
Descrizione Questo attributo identifica il responsabile dell'esecuzione di un compito specifico, come picking, imballaggio o stoccaggio. È una dimensione critica per analizzare le prestazioni delle risorse umane, la distribuzione del carico di lavoro e l'aderenza alle procedure operative standard (SOP). L'analisi del processo per ID Utente/Operatore aiuta a identificare i dipendenti più performanti, quelli che potrebbero necessitare di formazione aggiuntiva e gli squilibri nel carico di lavoro del team. È fondamentale per la dashboard 'Utilizzo delle risorse per attività' per capire come i diversi utenti contribuiscano all'efficienza complessiva e se i colli di bottiglia siano legati ad azioni specifiche degli utenti. Perché è importante Questo attributo è fondamentale per analizzare le prestazioni del personale, identificare necessità formative e garantire una distribuzione equa del carico di lavoro. Dove trovare Si trova solitamente nelle tabelle delle transazioni o delle attività, spesso collegato all'utente connesso al sistema o al dispositivo portatile al momento dell'azione. Esempi JSMITHBJOHNSONUSER123
	Livello di Priorità PriorityLevel	Una classificazione dell'urgenza dell'ordine di magazzino, ad esempio 'Alta', 'Normale' o 'Bassa'.
Descrizione Il Livello di Priorità è un attributo aziendale che indica l'urgenza di un ordine di magazzino. Gli ordini ad alta priorità, come le spedizioni espresse o i ripristini di scorte per carenze critiche, devono spesso seguire un percorso di processo più rapido e richiedono attenzione immediata. Questo attributo è fondamentale per la dashboard 'Performance evasione ordini prioritari'. Filtrando e confrontando i processi in base al livello di priorità, i responsabili possono verificare se gli ordini urgenti siano effettivamente gestiti in modo rapido e rispettino SLA più severi. Aiuta a garantire che le risorse siano allocate correttamente per soddisfare le esigenze di business più critiche. Perché è importante Permette di analizzare se gli ordini urgenti siano elaborati più velocemente di quelli standard, garantendo il rispetto degli SLA critici. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Solitamente è un campo nei dati di testata dell'ordine. Esempi ElevatoNormaleBasso
	Ora Fine Evento EventEndTime	Il timestamp che indica quando è stata completata una specifica attività o evento di magazzino.
Descrizione L'Ora fine evento indica la data e l'ora esatte in cui un'attività è terminata. Quando disponibile, offre una misura della durata dell'attività più precisa rispetto a quella dedotta dall'ora di inizio dell'attività successiva. È particolarmente utile per compiti che hanno un tempo di elaborazione misurabile, come l'imballaggio o il controllo qualità. In fase di analisi, disporre sia dell'ora di inizio che di fine consente di calcolare con precisione i tempi di lavorazione. Questo aiuta a distinguere tra il tempo dedicato attivamente a un compito (processing time) e il tempo trascorso in attesa della fase successiva (wait time). Questa distinzione è fondamentale per l'analisi dell'utilizzo delle risorse e dell'efficienza. Perché è importante Permette il calcolo preciso della durata delle singole attività, aiutando a distinguere il tempo di elaborazione attivo dai tempi di attesa. Dove trovare Questo è solitamente il campo del timestamp di completamento o fine in un record di attività o evento in Oracle WMS Cloud. Esempi 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T11:00:45Z2023-10-27T11:20:00Z
	Quantità Effettiva ActualQuantity	La quantità effettiva di articoli contati o gestiti durante un'attività, come il ricevimento merci o il picking.
Descrizione La Quantità Effettiva è il conteggio fisico delle unità elaborate durante un'attività di magazzino. Viene spesso registrata durante il ricevimento merci, lo stoccaggio, il picking o i conteggi inventariali. Rappresenta la realtà dei movimenti di magazzino. Questo attributo è cruciale per la dashboard 'Discrepanza quantità inventario'. Confrontando la Quantità Effettiva con la Quantità Pianificata del documento di origine (come un ordine d'acquisto o un ordine di spedizione), è possibile identificare immediatamente eventuali discrepanze. L'analisi di queste differenze aiuta a individuare le fonti di inesattezza dell'inventario, come errori del fornitore, errori in ricezione o nel picking, ed è vitale per mantenere i livelli di scorta corretti. Perché è importante È essenziale per identificare le discrepanze inventariali confrontandola con la quantità pianificata, contribuendo a migliorare l'accuratezza delle scorte. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. In genere è un campo nelle tabelle dei dettagli delle transazioni o delle righe del task. Esempi 10098500
	Stato SLA SLAState	Uno stato calcolato che indica se l'ordine di magazzino è stato completato in tempo, in ritardo o se è a rischio, in base alla data di completamento richiesta (Requested Completion Date).
Descrizione Lo Stato SLA è un attributo derivato che classifica istantaneamente la performance di un ordine rispetto alla scadenza. Si calcola confrontando il timestamp dell'attività finale (es. 'Spedizione spedita') con la 'Data di completamento richiesta'. Lo stato può essere 'In tempo', 'In ritardo' o potenzialmente 'A rischio' per gli ordini aperti vicini alla scadenza. Questo attributo è creato appositamente per la dashboard 'Aderenza SLA ordini di magazzino'. Semplifica i confronti complessi tra date in uno stato di facile comprensione, permettendo una valutazione visiva immediata. Gli analisti possono usarlo per filtrare tutti gli ordini in ritardo e analizzare le cause per cui l'accordo sul livello di servizio non è stato rispettato. Perché è importante Fornisce uno stato immediato e intuitivo della conformità agli SLA, facilitando il monitoraggio e l'analisi della puntualità. Dove trovare Viene calcolato confrontando il timestamp dell'attività finale con la Data di Completamento Richiesta (RequestedCompletionDate). Esempi In TempoIn RitardoA Rischio
	Tipo ordine di magazzino WarehouseOrderType	Categorizza l'ordine di magazzino, ad esempio come ricevimento inbound, spedizione outbound o trasferimento interno.
Descrizione Il Tipo Ordine di Magazzino fornisce il contesto essenziale sullo scopo dell'ordine. I tipi comuni includono spedizioni ai clienti, ricevimento di ordini d'acquisto, trasferimenti tra strutture o resi. Questa categorizzazione è fondamentale per segmentare l'analisi dei processi e confrontare le prestazioni tra diversi workflow. Nel Process Mining, filtrare per tipo d'ordine consente di creare mappe di processo distinte per i flussi in entrata e in uscita, che spesso hanno fasi e obiettivi di performance molto diversi. Ad esempio, i KPI per una spedizione in uscita si concentrano sulla velocità e sulla consegna al cliente, mentre quelli per un ricevimento in entrata puntano sulla disponibilità e precisione dell'inventario. Questo attributo è vitale per la dashboard 'Produttività Picking & Packing' per confrontare i diversi processi di evasione. Perché è importante Consente di segmentare l'analisi in processi distinti come inbound, outbound o interni, che hanno obiettivi e workflow diversi. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Solitamente disponibile nei dati di testata dell'ordine di magazzino. Esempi Spedizione in uscitaRicezione inboundTrasferimento InternoReso cliente
	È una Rilavorazione IsRework	Un flag booleano che indica se un'attività è la ripetizione di un passaggio precedente all'interno dello stesso caso, segnalando un rework o un ciclo (loop) nel processo.
Descrizione Is Rework (è un rework) è un flag calcolato che identifica quando un processo devia dal flusso lineare e ripete un'attività. Ad esempio, se un'attività 'Goods Picked' è seguita da un'altra 'Goods Picked' per lo stesso ordine, la seconda istanza verrà contrassegnata come rework. Spesso indica un errore di picking che ha richiesto una correzione. Questo attributo è fondamentale per la dashboard di analisi delle deviazioni e per il KPI del tasso di rework in magazzino. Contrassegnando questi eventi, l'analisi può quantificare la frequenza e l'impatto dei rework, aiutando a individuare debolezze del processo o lacune formative che aumentano i costi operativi. Perché è importante Questo indicatore identifica direttamente inefficienze e loop nei processi, aiutando a quantificare il costo e la frequenza delle rilavorazioni (rework). Dove trovare Viene calcolato all'interno dello strumento di Process Mining rilevando sequenze ripetute di attività per lo stesso CaseId. Esempi truefalse
	ID spedizione ShipmentId	L'identificatore univoco per la spedizione che raggruppa uno o più ordini di magazzino trasportati insieme.
Descrizione L'ID Spedizione è un identificatore di livello superiore che può raggruppare più ordini di magazzino in un'unica unità logistica per il trasporto. Ad esempio, diversi piccoli ordini verso la stessa destinazione possono essere raggruppati in un'unica spedizione sullo stesso camion. Sebbene l'Ordine di Magazzino sia l'ID del caso (Case ID) per questa analisi, l'ID Spedizione offre una dimensione extra per l'analisi della logistica in uscita. Consente di valutare le prestazioni a livello di spedizione, come il tempo totale per consolidare tutti gli ordini. Può essere usato anche per tracciare problemi che riguardano un'intera spedizione invece di un singolo ordine. Perché è importante Raggruppa più ordini in un'unica unità di trasporto, consentendo l'analisi dell'efficienza di consolidamento e delle prestazioni a livello di spedizione. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Si trova generalmente nei moduli di gestione delle spedizioni o dei carichi. Esempi SHP-98765LOAD-A543BOL-123456
	Identificativo ubicazione LocationIdentifier	L'ubicazione fisica specifica all'interno del magazzino dove è avvenuta un'attività (es. scaffale, banchina di carico o zona di approntamento).
Descrizione L'Identificatore Ubicazione specifica il punto esatto del magazzino associato a un evento. Potrebbe essere una banchina di ricezione per 'Merci arrivate', un'ubicazione di stoccaggio per 'Merci messe a magazzino', una stazione di imballaggio per 'Merci imballate' o una corsia di uscita per 'Approntato per spedizione'. Questo attributo aggiunge una dimensione spaziale all'analisi dei processi. Può aiutare a identificare colli di bottiglia legati ad aree fisiche specifiche. Ad esempio, l'analisi potrebbe rivelare che un corridoio particolare è costantemente lento per il picking o che una banchina specifica è un punto critico per il ricevimento. Questo tipo di conoscenza guida le decisioni sul layout del magazzino, sull'allocazione delle risorse e sul design dei processi. Perché è importante Aggiunge una dimensione fisica all'analisi, aiutando a identificare bottleneck legati a zone di magazzino, corsie o contenitori specifici. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Questa informazione è solitamente registrata nei dettagli a livello di task. Esempi A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Mezzi/Attrezzature utilizzate EquipmentUsed	L'identificativo dell'attrezzatura utilizzata (es. carrello elevatore o scanner portatile) per svolgere un'attività di magazzino.
Descrizione Questo attributo specifica il bene fisico o l'attrezzatura utilizzata durante un'attività di magazzino. Tracciare l'uso delle attrezzature aggiunge un livello ulteriore all'analisi delle risorse, completando la visione sulle prestazioni degli operatori. Può aiutare a comprendere i tassi di utilizzo, identificare necessità di manutenzione e ottimizzare l'allocazione dei macchinari. Per la dashboard 'Utilizzo delle risorse per attività', analizzare i dati per Attrezzatura Utilizzata è cruciale. Può rivelare se certi tipi di macchinari rappresentino colli di bottiglia o se ci siano opportunità per migliorare l'assegnazione dei compiti in base alla disponibilità ed efficienza dei mezzi. Ad esempio, potrebbe mostrare che un modello specifico di carrello elevatore è costantemente più lento nelle operazioni di stoccaggio, suggerendo un'indagine. Perché è importante Questo permette di analizzare l'utilizzo e l'efficienza delle attrezzature, aiutando a identificare i colli di bottiglia legati agli asset e a ottimizzare l'allocazione delle risorse. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Potrebbe essere registrato nei record di esecuzione dei task, specialmente se gli operatori effettuano il login su attrezzature specifiche. Esempi FORKLIFT-05SCANNER-A12CART-27
	Quantità Pianificata PlannedQuantity	La quantità prevista di articoli per un'attività, basata sul documento d'origine (es. ordine d'acquisto o di vendita).
Descrizione La Quantità Pianificata è il numero previsto di unità per un determinato compito, come indicato nel documento d'origine. Per un ricevimento in entrata, corrisponde alla quantità sull'ordine d'acquisto. Per una spedizione in uscita, alla quantità sull'ordine di vendita. Questo attributo funge da base per il confronto con la Quantità Effettiva. Il KPI 'Tasso di discrepanza dati inventario' viene calcolato sulle deviazioni tra quantità pianificate ed effettive. Analizzare queste variazioni è fondamentale per la supply chain e la gestione dell'inventario per risolvere problemi con i fornitori, i processi interni o errori di inserimento dati. Perché è importante Funge da base di riferimento per misurare l'accuratezza dell'inventario e individuare discrepanze durante il ricevimento o il picking. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Si trova di norma sulla riga d'ordine associata al task di magazzino. Esempi 100100500
	Reason Code ReasonCode	Un codice o una descrizione che spiega il motivo di un evento specifico, come una rettifica inventariale, un reso o una deviazione.
Descrizione Un Reason Code (codice motivo) fornisce il contesto per eventi non standard o eccezioni nel processo. Ad esempio, se si verifica un'attività di 'Rettifica Inventariale', il codice motivo potrebbe specificare 'Merce Danneggiata', 'Rettifica da Inventario Ciclico' o 'Stock Scaduto'. Questo è fondamentale per l'analisi delle cause radice (root cause analysis) delle deviazioni di processo. Nel Process Mining, i codici motivo sono preziosi per capire perché accadono le eccezioni. Analizzare la frequenza e l'impatto dei diversi codici può aiutare a identificare problemi sistemici. Ad esempio, un'alta frequenza di rettifiche per 'Merce Danneggiata' potrebbe spingere a rivedere le procedure di movimentazione, mentre frequenti codici di 'Errore Picking' indicherebbero la necessità di una migliore formazione o di controlli di sistema più rigorosi per i picker. Perché è importante Offre un contesto fondamentale per eccezioni e deviazioni, permettendo l'analisi delle cause profonde (root cause) di problemi come rettifiche di inventario o ritardi. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Questi codici vengono solitamente inseriti durante le transazioni di gestione delle eccezioni. Esempi DMG - Danneggiato in transitoDISCREPANZA_QTA - Carenza fornitoreWRONG_ITEM_PICKED
	SKU del prodotto ProductSKU	L'unità di stoccaggio (SKU) o identificativo del prodotto gestito nell'ordine di magazzino.
Descrizione Lo SKU Prodotto è il codice univoco che identifica un articolo specifico. Gli ordini di magazzino contengono spesso uno o più prodotti; questo attributo permette di segmentare l'analisi per articoli elaborati. Analizzare il processo per SKU Prodotto può rivelare come diversi articoli influenzino l'efficienza del magazzino. Ad esempio, oggetti ingombranti o fragili potrebbero avere tempi di gestione più lunghi, mentre i prodotti alto-rotanti potrebbero seguire percorsi ottimizzati. Queste informazioni sono preziose per le strategie di slotting (posizionamento ottimale delle merci) e per capire come le caratteristiche dei prodotti impattino sulla produttività complessiva. Perché è importante Consente l'analisi in base alle caratteristiche del prodotto, che possono influenzare i tempi di movimentazione e i flussi di processo, guidando le strategie di slotting e stoccaggio. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Si trova a livello di riga d'ordine o di dettaglio del task. Esempi SKU-100-RED-LGPROD-54321HW-CMP-001A
	Stato ordine di magazzino WarehouseOrderStatus	Lo stato attuale o finale dell'ordine di magazzino, ad esempio 'Completato' o 'Annullato'.
Descrizione Questo attributo indica l'esito o lo stato finale di un ordine di magazzino. Aiuta a distinguere tra ordini elaborati correttamente, annullati o ancora in corso. È una dimensione chiave per filtrare i casi e analizzare solo i processi conclusi o indagare i motivi delle cancellazioni. Analizzare i casi in base al loro stato finale è importante per comprendere le variazioni e gli esiti dei processi. Ad esempio, confrontare i flussi degli ordini 'Completati' rispetto agli 'Annullati' può rivelare in quale fase avvengono solitamente le cancellazioni, offrendo spunti su problemi di inventario, richieste dei clienti o errori di sistema. Viene utilizzato anche per calcolare KPI di produttività come la 'Capacità di magazzino giornaliera'. Perché è importante Definisce l'esito di un caso, permettendo di concentrare l'analisi sugli ordini completati con successo o di indagare eccezioni come gli annullamenti. Dove trovare Solitamente corrisponde al campo di stato nella testata dell'ordine di magazzino in Oracle WMS Cloud. Esempi CompletatoIn CorsoAnnullataIn Sospeso
	Tempo di Elaborazione ProcessingTime	La durata del tempo trascorso svolgendo attivamente un'attività di magazzino.
Descrizione Il tempo di lavorazione (Processing Time) è una metrica calcolata che misura l'intervallo tra l'inizio e la fine di un'attività. Rappresenta il tempo di lavoro effettivo o la durata dell'attività (touch time), distinguendola dai tempi di attesa tra un'operazione e l'altra. Solitamente si calcola come EventEndTime meno EventStartTime. Questa metrica è essenziale per l'analisi dell'efficienza e costituisce un elemento chiave della dashboard 'Utilizzo delle risorse per attività'. Isolando il tempo di lavoro attivo, i responsabili possono individuare i compiti più onerosi in termini di tempo e scoprire opportunità di miglioramento o automazione dei processi. Aiuta a rispondere a domande come: 'Quanto tempo serve effettivamente per imballare un ordine?' Perché è importante Questa metrica calcolata misura la durata del lavoro attivo per un compito, aiutando a individuare le attività più lunghe e ad analizzare l'efficienza delle risorse. Dove trovare Viene calcolato da EventStartTime ed EventEndTime (ProcessingTime = EventEndTime - EventStartTime). Esempi 15 minuti45 secondi1 ora e 5 minuti
	Vettore Carrier	Il vettore o fornitore di trasporti incaricato della spedizione in uscita.
Descrizione L'attributo Vettore identifica il partner logistico responsabile del trasporto delle merci dal magazzino alla destinazione finale. Può trattarsi di un corriere commerciale, di una società di spedizioni o di una flotta interna. Queste informazioni sono utilizzate nella dashboard 'Tempo di ciclo spedizione' per analizzare e confrontare le prestazioni dei diversi vettori. Segmentando il tempo che intercorre tra 'Approntato per spedizione' e 'Spedizione spedita' per vettore, l'azienda può identificare i partner più efficienti o quelli che causano ritardi, utilizzando questi dati per le negoziazioni contrattuali e la selezione dei fornitori. Perché è importante Consente il confronto delle prestazioni tra diversi trasportatori, aiutando a ottimizzare la logistica outbound e a ridurre i ritardi nelle spedizioni. Dove trovare Consulti la documentazione di Oracle WMS Cloud. Solitamente memorizzato nelle informazioni di spedizione o carico relative all'ordine di magazzino. Esempi FedExUPSDHLXPO Logistics

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di Warehouse Management

Questi sono i `passi di processo` e le `milestone` chiave da catturare nel suo `Event Log` per una `scoperta dei processi` accurata.

7 Consigliato 9 Facoltativo

	Activity	Descrizione
	Consegna in Entrata Creata	Questa attività segna la creazione di un Advanced Shipment Notification (ASN) o di un record di consegna in entrata in Oracle WMS Cloud. Rappresenta l'inizio del processo inbound, ovvero la notifica ufficiale dell'arrivo previsto della merce.
Perché è importante Questo è l'evento iniziale principale per il processo di magazzino in entrata. Analizzare il tempo da questo momento al ricevimento effettivo della merce aiuta a misurare l'affidabilità del fornitore e la precisione della pianificazione. Dove trovare Questo evento viene solitamente acquisito dalla cronologia delle transazioni degli oggetti di Spedizione in entrata o ASN. Corrisponde al timestamp di creazione del documento. Acquisisci Acquisito dall'evento di creazione della Spedizione Inbound o del record ASN. Tipo di evento explicit
	Goods Put Away	Questa attività indica il completamento con successo del processo di stoccaggio. Un operatore ha spostato fisicamente le merci nell'ubicazione di magazzino e ha confermato l'azione nel sistema, rendendo le scorte disponibili.
Perché è importante Questo è un traguardo fondamentale che segna la fine del processo inbound. È cruciale per calcolare il KPI totale 'Tempo dal ricevimento allo stoccaggio' e analizzare l'efficienza della messa a magazzino. Dove trovare Viene acquisito quando un operatore conferma l'attività di stoccaggio, creando un record di transazione con timestamp di fine. Si trova solitamente nella cronologia attività o nei log delle transazioni di inventario. Acquisisci Basato sul timestamp di completamento della transazione del task di putaway (stoccaggio). Tipo di evento explicit
	Merce imballata	Rappresenta la fine del processo di imballaggio per un contenitore o per l'intero ordine. L'operatore conferma che tutti gli articoli sono imballati e che il collo è sigillato e pronto per la spedizione.
Perché è importante Questa tappa segna la fine delle attività a valore aggiunto per un ordine all'interno del magazzino. Il tempo che intercorre dal picking alla fine dell'imballaggio è un indicatore chiave della velocità di evasione interna. Dove trovare Solitamente è una transazione esplicita, come 'Chiudi collo' o 'Fine imballaggio'. Il timestamp di fine viene registrato nella cronologia delle transazioni di imballaggio o dell'ordine in uscita. Acquisisci Acquisito dal timestamp di completamento della transazione finale di packing dell'ordine. Tipo di evento explicit
	Merce prelevata	Questa attività indica che un operatore ha prelevato fisicamente gli articoli dalle ubicazioni di stoccaggio e ha confermato il prelievo nel sistema. La merce è ora pronta per essere spostata nell'area di imballaggio o di approntamento.
Perché è importante Questa è una tappa principale nel processo di evasione degli ordini. Analizzare i tempi di picking aiuta a identificare i colli di bottiglia causati dal layout del magazzino, dalle strategie di prelievo o dalle prestazioni degli operatori. Dove trovare Viene acquisito dal timestamp di completamento dell'attività di picking nella cronologia delle attività o nei log di transazione. La scansione di conferma dell'operatore conclude la transazione. Acquisisci Basato sul timestamp di completamento della transazione del task di picking. Tipo di evento explicit
	Merce ricevuta	Questa attività indica che le merci sono state scaricate, scansionate e formalmente accettate nel magazzino. È un evento transazionale in cui le quantità vengono confermate rispetto al documento di consegna in entrata.
Perché è importante Questo è un traguardo critico che segna il ricevimento ufficiale dell'inventario. Il tempo impiegato per completare questa attività influisce direttamente sulla velocità con cui le scorte diventano disponibili per lo stoccaggio e l'evasione. Dove trovare Viene acquisito dai log delle transazioni di ricezione in Oracle WMS Cloud. Ogni scansione o conferma di ricevimento articolo genera un record transazionale con timestamp. Acquisisci Basato sul timestamp di completamento di 'Receive ASN' o transazioni di ricezione simili. Tipo di evento explicit
	Ordine di magazzino completato	Rappresenta la chiusura finale dell'ordine di magazzino, che può avvenire al momento della spedizione o poco dopo, una volta terminati tutti gli aggiornamenti di sistema. È l'evento finale positivo del processo.
Perché è importante Questa attività definisce la fine del ciclo di vita del processo di magazzino end-to-end. È essenziale per calcolare il tempo di ciclo totale e la produttività dell'intera operatività. Dove trovare Questo evento è solitamente dedotto dal cambio di stato finale dell'oggetto ordine di magazzino in 'Completato' o 'Chiuso'. Viene utilizzato il timestamp di questo aggiornamento finale. Acquisisci Dedotto dal cambio di stato dell'ordine di magazzino al suo stato finale di successo. Tipo di evento inferred
	Spedizione partita	Questa attività segna la fase finale in cui il camion caricato viene spedito e lascia il magazzino. Questa transazione chiude finanziariamente e fisicamente l'ordine in uscita nel WMS.
Perché è importante Questo è il traguardo finale in uscita e un dato KPI critico per la puntualità delle spedizioni. Rappresenta la consegna delle merci al vettore e la fine della responsabilità del magazzino. Dove trovare Si tratta di una transazione esplicita fondamentale in Oracle WMS Cloud, spesso chiamata 'Conferma spedizione' o 'Spedisci carico'. Viene registrata nel record di Carico in uscita o Spedizione con un timestamp preciso. Acquisisci Acquisito dal timestamp della transazione 'Ship Confirm' o 'Dispatch Load'. Tipo di evento explicit
	Approntato per la spedizione	Questa attività indica che i colli imballati sono stati spostati dalla stazione di imballaggio a un'area di approntamento spedizioni dedicata. L'ordine è ora pronto e in attesa del carico sul vettore.
Perché è importante Segna il passaggio dalla lavorazione alla fase finale di spedizione. Il tempo trascorso dalle merci in zona approntamento può evidenziare ritardi nell'arrivo del vettore o nella programmazione delle banchine. Dove trovare Viene solitamente acquisito tramite una transazione di spostamento ubicazione, dove l'ubicazione del collo imballato viene aggiornata a una corsia di uscita. Il timestamp di questo spostamento segna l'evento. Acquisisci Acquisito dalla transazione di movimento inventariale che sposta l'LPN imballato in una zona di staging. Tipo di evento explicit
	Attività di stoccaggio creata	Questo evento segna la generazione da parte del sistema di un'attività per un operatore, incaricato di spostare le merci ricevute dalla banchina all'ubicazione di stoccaggio assegnata. È il punto di partenza del sottoprocesso di stoccaggio.
Perché è importante Questa attività avvia il ciclo di stoccaggio. Analizzare il tempo tra la creazione dell'attività e l'effettivo completamento dello stoccaggio aiuta a valutare l'efficienza del sistema e i tempi di risposta dell'operatore. Dove trovare Si tratta solitamente di un evento esplicito registrato nelle tabelle delle attività o transazioni di magazzino. Il timestamp di creazione del record di stoccaggio funge da orario dell'evento. Acquisisci Acquisito dal timestamp di creazione del task di putaway generato dal sistema. Tipo di evento explicit
	Caricamento iniziato	Questo evento rappresenta l'inizio del caricamento fisico, in cui le merci imballate vengono spostate dalla zona approntamento al camion del vettore. Spesso è avviato da una transazione 'Inizio carico'.
Perché è importante Questa attività offre visibilità sull'efficienza del processo di carico vero e proprio. Aiuta a distinguere il tempo di attesa in zona approntamento dal tempo attivo speso a caricare il camion. Dove trovare Si tratta in genere di una transazione esplicita legata a un record di Carico in uscita in Oracle WMS Cloud. L'utente esegue un'azione di 'Inizio carico' che viene registrata con timestamp. Acquisisci Acquisito dalla transazione 'Start Load' associata a un carico spedizioniere specifico. Tipo di evento explicit
	Inizio imballaggio	Questa attività segnala che le merci prelevate sono arrivate a una stazione di imballaggio e un operatore ha iniziato il processo. Spesso coincide con una scansione esplicita che associa gli articoli a un collo o contenitore.
Perché è importante Tracciare questa attività aiuta a isolare il sottoprocesso di imballaggio dal picking e dall'approntamento. Consente un'analisi dettagliata dell'efficienza della stazione di imballaggio e della produttività. Dove trovare Può trattarsi di una transazione esplicita o essere dedotto dalla creazione di un contenitore di imballaggio (LPN) e dalla prima scansione di un articolo al suo interno. Si trova nei log di imballaggio o spedizione. Acquisisci Acquisito dalla transazione 'Start Pack' o dal timestamp del primo articolo imballato in un contenitore. Tipo di evento explicit
	Inventario Rettificato	Rappresenta una rettifica manuale o di sistema della quantità di un articolo in una determinata ubicazione. Può essere dovuta a conteggi inventariali, danni o correzioni di discrepanze in fase di ricezione.
Perché è importante Questa attività è fondamentale per identificare i guasti nei processi che portano a inesattezze nell'inventario. Analizzare la frequenza e l'entità delle rettifiche aiuta a individuare problemi in ricezione, picking o stoccaggio. Dove trovare Viene acquisito dai log delle transazioni di rettifica inventariale in Oracle WMS Cloud. Questi log riportano l'articolo, l'ubicazione, la variazione di quantità, il codice motivo e il timestamp. Acquisisci Acquisito direttamente dai record delle transazioni di rettifica inventariale. Tipo di evento explicit
	Ispezione qualità eseguita	Rappresenta il completamento di un controllo qualità sulle merci ricevute. Può essere una fase standard per determinati materiali o fornitori, oppure attivata su base specifica (ad hoc).
Perché è importante Monitorare la durata e la frequenza delle ispezioni di qualità è essenziale per individuare i ritardi nel processo inbound. Aiuta a misurare il tempo in cui le merci restano in stato di controllo qualità prima di essere rese disponibili. Dove trovare Questo evento è probabilmente dedotto dai cambiamenti di stato nel record di inventario, passando da 'Blocco QA' a 'Disponibile' o 'In stoccaggio'. Potrebbero esserci anche log di transazione espliciti da un modulo qualità. Acquisisci Dedotto dai cambiamenti di stato dell'inventario o dal completamento di una transazione QA legata alla merce ricevuta. Tipo di evento inferred
	Merci Arrivate	Rappresenta l'arrivo fisico del camion o del vettore alla banchina di carico e la procedura ufficiale di accettazione. Viene solitamente registrato prima dell'inizio dello scarico e del ricevimento dettagliato dei singoli articoli.
Perché è importante Questa tappa aiuta a distinguere tra il tempo di transito del vettore e il tempo di elaborazione interno al magazzino. È fondamentale per analizzare l'utilizzo delle banchine e i potenziali colli di bottiglia nell'area ricezione. Dove trovare Viene spesso acquisito come aggiornamento di stato nel record di Spedizione in entrata o ASN, attivato da un addetto alla banchina che scansiona i documenti di consegna o aggiorna manualmente il sistema. Acquisisci Registrato come evento di cambio stato, ad esempio 'Arrived at Check-In', sulla Spedizione Inbound. Tipo di evento explicit
	Ordine di magazzino annullato	Rappresenta l'annullamento di un ordine di magazzino prima del suo completamento. È uno stato finale alternativo, che indica un esito negativo del processo.
Perché è importante Monitorare le cancellazioni è importante per comprendere i cambiamenti nella domanda, gli errori di inserimento dati o altri problemi che causano l'interruzione degli ordini. Aiuta a identificare le fonti di spreco nel processo. Dove trovare Questo evento viene dedotto dal cambio di stato dell'ordine di magazzino in 'Annullato' o uno stato terminale simile. Viene utilizzato il timestamp di questo aggiornamento di stato. Acquisisci Dedotto dal cambio di stato dell'ordine di magazzino in 'Annullato' (Cancelled). Tipo di evento inferred
	Task di Prelievo Creato	Questo evento avviene quando il sistema genera un'attività di picking affinché un operatore prelevi gli articoli dal magazzino per evadere un ordine in uscita. Segna l'inizio del ciclo di evasione ordini.
Perché è importante Questo è l'evento scatenante per il processo di picking in uscita. Il tempo da questo evento al completamento del picking è una misura chiave dell'efficienza nell'evasione degli ordini e della reattività delle risorse. Dove trovare Questo evento è registrato nelle tabelle di gestione delle attività di magazzino. Il timestamp di creazione del record dell'attività di picking viene usato come ora dell'attività. Acquisisci Acquisito dal timestamp di creazione del task di picking generato dal sistema. Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all'Estrazione

Come ottenere i dati da Oracle WMS Cloud

Fasi

Accedere a Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI). Effettui il login nell'ambiente Oracle Cloud Applications, apra il menu di navigazione, vada su Strumenti e selezioni Report e Analisi.
Faccia clic sul pulsante "Crea" nella barra degli strumenti e selezioni "Analisi". Si aprirà l'editor di analisi, dove potrà scegliere la fonte dati.
Nella finestra di dialogo "Seleziona area tematica", scelga l'area "Warehouse Operations - Real Time". Quest'area contiene gli oggetti dati necessari per le transazioni in entrata, di inventario e in uscita.
Dopo aver selezionato l'area tematica, verrà visualizzata la scheda Criteri. Invece di trascinare le colonne, vada alla scheda "Avanzate" per inserire direttamente la query SQL logica.
Copi l'SQL logico completo fornito nella sezione Query di questo documento e lo incolli nell'area di testo "SQL emesso". Questa query utilizza clausole UNION ALL per combinare i dati di diverse tabelle transazionali in un unico formato di event log.
Modifichi i valori segnaposto nella query. In particolare, aggiorni le variabili @{v_start_date} e @{v_end_date} con l'intervallo di date desiderato per l'estrazione (es. 'YYYY-MM-DD').
Passi alla scheda "Risultati" per eseguire la query e visualizzare l'anteprima dei dati. Questo serve a confermare che la query sia valida e restituisca le colonne e le righe previste.
Salvi l'analisi cliccando sull'icona di salvataggio. Assegni un nome descrittivo e la salvi in una cartella condivisa o personale.
Per pianificare un'esportazione ricorrente, torni al catalogo, trovi l'analisi salvata, clicchi su "Altro" e selezioni "Pianifica".
Nella configurazione della pianificazione, definisca la frequenza e l'orario di esecuzione del report. Nella scheda "Output", specifichi il formato di esportazione come CSV (formato raccomandato per ProcessMind).
Configuri il metodo di consegna, come il salvataggio su un server di contenuti o l'invio tramite email, per recuperare il file CSV generato.
Una volta eseguito il job pianificato e ricevuto il file CSV, verifichi che le intestazioni delle colonne corrispondano agli attributi richiesti per il Suo progetto ProcessMind. Non dovrebbero essere necessarie ulteriori trasformazioni dei dati.

Configurazione

Area tematica: La fonte dati principale per questa estrazione è l'area "Warehouse Operations - Real Time". Si assicuri che il Suo ruolo utente disponga dei permessi necessari per accedere a quest'area.
Intervallo temporale: La query è parametrizzata con date di inizio e fine. Per l'analisi iniziale, si consiglia di estrarre dai 3 ai 6 mesi di dati. Per l'uso a regime, pianifichi estrazioni delta giornaliere o settimanali.
Filtri principali: La query fornita filtra i dati in base alla data di creazione della transazione. Può aggiungere altri filtri direttamente nella clausola WHERE di ogni istruzione SELECT per restringere il campo, ad esempio filtrando su "Warehouse Details"."Warehouse Code" per limitare i dati a una struttura specifica.
Prestazioni: L'estrazione di grandi volumi di dati direttamente dalle aree tematiche in tempo reale può influire sulle prestazioni del sistema. Pianifichi sempre le estrazioni più pesanti durante le ore non di punta per ridurre al minimo l'impatto sugli utenti operativi.
Prerequisiti: L'utente che esegue l'estrazione deve avere un ruolo con i privilegi BI necessari, come "BI Administrator" o "BI Author", per creare, modificare e pianificare analisi nell'ambiente OTBI.

a Query di Esempio sql

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Fasi

Preparazione dell'ambiente Python: Si assicuri di avere installato Python 3.6 o versioni successive. Installi le librerie necessarie tramite pip: pip install requests pandas.
Raccolta credenziali Oracle WMS Cloud: Ottenga l'URL di base dell'API, le credenziali di un account utente API dedicato e il Facility ID del magazzino da cui desidera estrarre i dati.
Configurazione dello script Python: Apra lo script Python fornito. Individui la sezione di configurazione in alto e sostituisca i segnaposto per BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME e PASSWORD con le Sue credenziali effettive. Imposti anche START_DATE e END_DATE per definire il periodo di estrazione.
Comprensione degli endpoint API: Lo script interroga diversi endpoint REST API chiave di Oracle WMS Cloud. La fonte principale dei dati sugli eventi è l'endpoint inventory_history, filtrato per diversi tipi di transazione (tran_type) per identificare attività specifiche come ricevimento, picking e packing.
Esecuzione dello script: Esegua lo script dalla riga di comando digitando python nome_del_tuo_script.py. Lo script eseguirà l'autenticazione e interrogherà in sequenza le API per raccogliere i dati relativi alle 16 attività richieste nell'intervallo di date specificato.
Gestione della paginazione: Lo script include una funzione di supporto per gestire automaticamente la paginazione delle API. Richiama ripetutamente ogni endpoint, incrementando il parametro offset finché non vengono recuperati tutti i record pertinenti.
Mappatura e trasformazione dei dati: Per ogni record recuperato, lo script mappa i campi JSON nelle colonne standardizzate dell'event log (WarehouseOrder, ActivityName, EventStartTime, ecc.). Assegna il corretto ActivityName in base all'endpoint di origine e al tipo di transazione.
Consolidamento dei dati: Tutti gli eventi estratti vengono aggiunti a un'unica lista. Al termine delle interrogazioni API, questa lista viene convertita in un DataFrame pandas, offrendo una vista tabulare strutturata dell'intero processo.
Timestamp e dati di sistema: Lo script arricchisce i dati aggiungendo il SourceSystem (impostato come 'Oracle WMS Cloud') e LastDataUpdate (il timestamp di esecuzione dello script) a ogni record.
Esportazione dell'event log: Il DataFrame finale viene ordinato per ID ordine e ora di inizio evento per garantire la sequenza corretta. Viene quindi salvato come file CSV denominato oracle_wms_event_log.csv nella stessa directory dello script, pronto per essere caricato su ProcessMind.

Configurazione

Credenziali API: È necessario un utente Oracle WMS Cloud valido con accesso API. Sono richiesti nome utente e password.
URL di base e ID struttura: È necessario fornire l'URL di base specifico per la propria istanza di Oracle WMS Cloud (ad esempio, https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com) e il relativo facility_id.
Intervallo temporale: Lo script richiede una START_DATE e una END_DATE nel formato 'YYYY-MM-DD'. Per un'analisi iniziale, si consiglia un intervallo da 3 a 6 mesi per bilanciare volume di dati e profondità di analisi. Attenzione: intervalli di tempo molto ampi possono allungare i tempi di esecuzione dello script.
Limite di paginazione: Il parametro LIMIT nello script è impostato a 500 record per ogni richiesta API. Si tratta di un valore sicuro per evitare timeout. È possibile regolarlo in base alle prestazioni del sistema, ma non sono consigliati valori superiori a 1000.
Permessi API: L'utente API deve disporre almeno dei permessi di lettura per le seguenti entità: inbound_shipment, inventory_history, task, outbound_load e order. Consulti il Suo amministratore Oracle WMS per verificare l'assegnazione dei ruoli corretti.

a Query di Esempio python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    df = pd.DataFrame(events)

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

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

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

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

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