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輸送管理データテンプレート

project44

輸送管理の属性 (20) 輸送管理のアクティビティ (14) 抽出ガイド (2)

輸送管理データテンプレート

このテンプレートでは、project44の輸送データを抽出し、構造化するための詳細な手順を説明します。収集すべき主要な属性と追跡すべき重要なアクティビティを整理し、出荷プロセスを詳しく分析できるようにします。このテンプレートを使ってボトルネックを特定し、運送会社のパフォーマンスを改善し、業務コストを削減してください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
抽出手順

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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輸送管理の属性

project44における輸送管理プロセスを詳細に分析するため、イベントログへ含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 7 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	出荷ライフサイクル内で発生した特定のイベントまたはマイルストーンの名称です。
説明アクティビティ名は、輸送プロセスにおける個別のステップまたはステータス更新を示します。たとえば、「運送会社の割り当て」「商品の集荷完了」「出荷遅延」などです。これらのアクティビティがプロセスマップのノードとなり、その順序によって出荷の流れが定義されます。これらのアクティビティの分析は、プロセスマイニングの中心です。アクティビティの順序、頻度、アクティビティ間の所要時間を調べることで、分析担当者はボトルネック、手戻りのループ、非効率なプロセスバリアントを特定できます。この属性は、プロセスフローを追跡するダッシュボードの作成や、特定のプロセスステップに関するKPIの算出に欠かせません。重要な理由この属性は輸送プロセスのステップを定義し、プロセスフローの可視化とボトルネックの特定を可能にします。入手先 project44のイベント追跡データストリーム内にあるイベントタイプまたはステータス更新フィールドから導出されます。例出荷作成商品の集荷完了通関完了商品の納品完了
	イベント時刻 EventTime	特定のアクティビティまたはイベントが発生した時点を示すタイムスタンプです。
説明イベント時刻は、出荷ライフサイクルにおける各アクティビティについて記録された日時です。この時系列データは、実際に発生したとおりにプロセスフローを再現できるため、プロセスマイニングの基盤となります。この属性は、サイクルタイム、待機時間、処理時間など、所要時間に基づくすべての指標の算出に使われます。遅延の特定、スケジュールに対するパフォーマンスの測定、輸送プロセスの時間的な動きを把握するうえで欠かせません。「定時配送率」や「平均輸送時間」など、時間に関するすべてのKPIは、正確なイベント時刻データに依存します。重要な理由この必須のタイムスタンプによって、アクティビティを時系列に並べることができ、すべてのパフォーマンスおよび所要時間の計算の基礎となります。入手先 project44のデータフィードに含まれる各イベントに関連付けられたタイムスタンプに対応します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:30:00Z2023-11-05T09:15:00Z
	出荷 Shipment	商品の1回の輸送を一意に識別する番号で、プロセス分析における主要なケースとして使用します。
説明 Shipment属性は、1件の輸送オーダーに関連するすべてのイベントとアクティビティをまとめる中心的なケース識別子です。出荷の作成や運送業者の割り当てから、輸送、納品、最終的な支払い処理まで、出荷ライフサイクル全体を分析できます。プロセスマイニングでは、Shipment単位での分析が基本です。プロセスマップの可視化、出荷ごとのサイクルタイムの計算、一般的な経路や逸脱した経路の特定が可能になります。運送業者、遅延理由、コストなど、その他の属性はすべて、この一意の識別子を基準に分析します。重要な理由関連する輸送イベントをすべてつなぐ必須のCase IDです。各出荷のエンドツーエンドの経路を追跡できます。入手先 project44の出荷データにおける主キーです。プラットフォームのAPIやユーザーインターフェースでは、Shipment IDまたはTracking Numberと呼ばれることがあります。例 SHP-2023-00123SHP-2023-00456SHP-2023-00789
	ソースシステム SourceSystem	イベントデータの取得元となるシステムです。
説明この属性はデータを提供するソースシステムを識別します。この場合は「project44」です。より広い用途では、統合されたTMS、ERP、または運送会社のシステムから取得したデータであることを示す場合もあります。ソースシステムを把握することは、データガバナンスとトラブルシューティングにおいて重要です。複数のプラットフォームからデータを集約する場合に、データの品質と信頼性を評価するのに役立ちます。この分析では、イベントがproject44の可視化プラットフォームを通じて追跡されていることを確認できます。重要な理由データの出所を識別します。データガバナンス、品質評価、データの背景の把握に欠かせません。入手先通常は「project44」という固定値で、データ取り込み時にデータセットの出所を示すために追加されます。例 project44P44
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	このレコードのデータがソースシステムから最後に更新された時点を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、データがproject44から最後に抽出または更新された日時を記録します。分析対象データの鮮度に関する重要なメタデータを提供します。分析担当者はこの情報を使って、利用可能な最新データを確認しているかどうかを把握できます。進行中の出荷を監視する運用ダッシュボードや、分析から導く結論を最新情報に基づいたものにするうえで欠かせません。重要な理由データの鮮度を示し、最新情報に基づく分析と運用監視を支えます。入手先このタイムスタンプは、データの抽出およびロード（ETL）処理中に生成され、追加されます。例 2023-11-10T02:00:00Z2023-11-11T02:00:00Z
	出荷元国 OriginCountry	出荷元となる国です。
説明この属性は、出荷が開始される国を示します。出荷元の所在地情報の一部です。地域別のパフォーマンス問題を特定するには、地理的な分析が欠かせません。出荷元国と配送先国を使うことで、パフォーマンスマップを作成し、問題のある輸送レーンを特定できます。また、通関や国境を越える輸送がサイクルタイムに与える影響も把握できます。「地理別出荷パフォーマンスマップ」ダッシュボードを直接支えます。重要な理由パフォーマンスを地理的に分析でき、特に国際出荷における地域固有のボトルネックの特定に役立ちます。入手先 project44で出荷に関連付けられた出荷元住所情報の一部です。例 USADEUCHNMEX
	希望配送日 RequestedDeliveryDate	顧客が希望した、または輸送注文で合意した配送日です。
説明この属性は出荷の目標配送日を保存します。実際の配送パフォーマンスを測定する際の基準となります。「定時配送率」KPIの算出に欠かせません。「商品の配送完了」アクティビティのタイムスタンプと比較し、出荷が予定どおり、予定より早く、または遅れて配送されたかを判定します。この分析は、顧客満足度とサプライチェーンの信頼性を測定する基礎となります。重要な理由「定時配送率」KPIを算出する基準であり、サービスレベルと顧客満足度を測る重要な指標です。入手先通常は出荷注文の初期データに含まれ、TMSまたはERPから取得されてproject44で確認できます。例 2023-11-15T23:59:59Z2023-12-01T23:59:59Z2023-12-10T23:59:59Z
	輸送コスト TransportationCost	出荷に関連する運賃の合計です。
説明この属性は、商品の輸送にかかった実際のコストまたは累計コストを示します。運賃、燃料サーチャージ、その他の付帯料金などが含まれます。コストはプロセスマイニング分析における重要な側面です。コストデータとプロセスデータを関連付けることで、どのプロセスバリアント、運送会社、遅延が費用を押し上げているかを特定できます。「輸送コスト超過の分析」ダッシュボードを通じて、高コストの出荷と特定のプロセス上の非効率を関連付けて分析できます。重要な理由コストデータをプロセスフローと統合することで、コスト要因と非効率を特定し、実際のサービス提供コストを分析できます。入手先統合されたTMSまたはERPシステム、あるいはproject44のデータと連携した運賃監査・支払いプロセスから取得される場合があります。例 550.751250.003400.50
	輸送モード ModeOfTransport	出荷に使われる輸送手段です。トラック、航空、海上、鉄道などがあります。
説明この属性は輸送モードを示します。一つの出荷で複数の輸送モードが使われる場合もありますが、通常は輸送の主要区間で使われるモードを指します。輸送モード別に分析することは、パフォーマンスの違いを理解するうえで重要です。輸送モードごとにプロセスフロー、コスト、標準的な所要時間が異なります。この属性により、条件をそろえた比較が可能になり、トラック輸送、LTL、航空貨物、海上輸送それぞれの課題に合わせて改善施策を調整できます。重要な理由輸送モード別にパフォーマンスとコストを分析できます。運用特性が異なるため、欠かせない分析軸です。入手先 project44の出荷詳細に関連付けられた標準的なデータ項目です。例トラック貸切輸送LTL海上輸送航空輸送鉄道輸送
	遅延理由 DelayReason	出荷遅延の原因を説明するコードまたは説明文です。
説明出荷に遅延が発生した場合、この属性に「気象条件」「通関保留」「港湾混雑」などの理由が記録されます。この情報は「出荷遅延」イベントの発生時に取得されます。根本原因分析に欠かせない属性です。「配送遅延の根本原因分析」ダッシュボードで、遅延の主な原因を分類し、その発生数を把握できます。遅延の原因を理解することで、組織はリスクを抑え、定時配送のパフォーマンスを改善するための対策を立てられます。重要な理由遅延の根本原因分析を可能にし、頻発する問題の特定と改善施策の重点化に役立ちます。入手先 project44のデータストリーム内で、遅延イベントまたはステータス更新の一部として取得されます。例 WEATHER_DELAYCUSTOMS_INSPECTIONTRAFFIC_CONGESTIONMECHANICAL_FAILURE
	運送会社名 CarrierName	出荷を担当する運送会社の名称です。
説明この属性は、商品の輸送を担当する物流会社または運送会社を識別します。トラック運送会社、航空会社、海運会社などが該当します。運送会社別のパフォーマンス分析は、輸送管理分析の主要な目的の一つです。この属性により、「定時配送率」や「平均輸送時間」などのKPIを運送会社別に分けて分析できます。「運送会社のパフォーマンスとコンプライアンス」ダッシュボードを直接支え、パフォーマンスの高いパートナーと改善が必要なパートナーを特定できます。重要な理由運送会社のパフォーマンスを評価・比較するうえで重要であり、データに基づく運送会社の選定や交渉を可能にします。入手先 project44プラットフォームの出荷詳細で、各出荷に関連付けられた情報として利用できます。例 FedEx FreightMaersk LineXPO LogisticsDHL Express
	配送先国 DestinationCountry	出荷の配送先として予定されている国です。
説明この属性は、出荷の輸送が終了する国を示します。配送先の所在地情報の一部です。出荷元国と組み合わせることで、輸送レーンの分析に欠かせない情報となります。国内輸送と国際輸送のパフォーマンスの違いを明らかにし、通関遅延が頻発する国を特定できます。また、輸送時間やコストの差を理解するための背景情報にもなります。地理別のパフォーマンスや遅延集中地点を扱うダッシュボードに欠かせません。重要な理由輸送レーンの分析、国内輸送と国際輸送の比較、国境を越える輸送の問題特定に欠かせません。入手先 project44で出荷に関連付けられた配送先住所情報の一部です。例 CANUSAFRAJPN
	イベント終了時刻 EventEndTime	期間を持つアクティビティまたはイベントが終了した時点を示すタイムスタンプです。
説明 EventTime（StartTime）がアクティビティの開始を示すのに対し、EventEndTimeは完了を示します。「通関手続き」や「国境通過中」など、所要時間のあるアクティビティで特に重要です。開始時刻と終了時刻の両方があれば、アクティビティの処理時間を正確に算出できます。たとえば、「通関完了」アクティビティの「通関処理時間」KPIは、EventEndTimeとEventTimeの差分で算出します。異なるアクティビティ間の時間だけを測定するよりも、ボトルネックを正確に把握できます。重要な理由通関処理や滞留時間など、一定期間にわたるアクティビティの所要時間を正確に算出できます。入手先 project44では、イベントによって開始と終了の両方のタイムスタンプが提供される場合があります。それ以外の場合は、次のイベントのタイムスタンプが使われることがあります。例 2023-11-02T18:00:00Z2023-11-03T11:45:00Z2023-11-08T09:00:00Z
	出荷ステータス ShipmentStatus	出荷の現在の大まかなステータスです。
説明この属性は、プロセスにおける出荷の現在の状態を示します。「輸送中」「配送完了」「例外」などが該当します。多くの場合、直近に発生した主要なアクティビティを反映します。プロセスマイニングではアクティビティからフローを導出しますが、ステータス属性はフィルタリングや概要ダッシュボードの作成に役立ちます。たとえば、運用ダッシュボードで「輸送中」の出荷だけを対象にできます。イベント履歴全体を分析しなくても、出荷をすばやく分類・絞り込めます。重要な理由出荷の現在の状態を要約し、フィルタリング、レポート作成、運用監視ダッシュボードに役立ちます。入手先 project44の標準フィールドで、最新イベントに基づいて出荷の進捗を要約します。例集荷地点輸送中配送地点納品済み
	定時配送かどうか IsOnTimeDelivery	出荷が希望配送日までに配送されたかどうかを示すブール値フラグです。
説明この計算属性は、定時配送かどうかを「true」または「false」で明確に示し、パフォーマンス分析を簡単にします。「商品の配送完了」アクティビティのタイムスタンプと「希望配送日」を比較して導出されます。ダッシュボードやレポートでは、このフラグを使って定時配送と遅延配送を簡単に集計、フィルタリング、可視化できます。「定時配送率」KPIの算出基盤となり、運送会社、ルート、顧客など、さまざまな軸でパフォーマンスを分けて分析できます。重要な理由配送パフォーマンスを単純な二値の結果で示すため、KPIの算出や概要ダッシュボードの作成に適しています。入手先ソースシステムには存在しない属性です。データ変換時に、「商品の配送完了」アクティビティの「EventTime」と「希望配送日」を比較して算出されます。例 truefalse
	輸送時間 TransitTime	商品の集荷から配送完了までの所要時間です。
説明この計算指標は、出荷ライフサイクルのうち輸送中の区間を測定します。「商品の集荷完了」と「商品の配送完了」アクティビティの時間差として算出されます。輸送前の計画や配送後の事務処理を除外し、輸送の主要区間の効率を評価するKPIです。運送会社の輸送速度、ルートの効率、輸送中の遅延の影響を評価できます。「運送会社のパフォーマンスとコンプライアンス」ダッシュボードの主要指標です。重要な理由実際の輸送段階のパフォーマンスを切り分け、運送会社とルートの効率を重点的に分析できます。入手先ソースシステムには存在しない属性です。各出荷について、「商品の集荷完了」イベントと「商品の配送完了」イベントの間の所要時間を求めて算出されます。例 8日2時間3日18時間12日5時間
	配送予定日時 ScheduledDeliveryDate	運送会社が配送先に商品を届ける予定の日時です。
説明この属性は最終配送の予定タイムスタンプを含みます。全体の「希望配送日」よりも具体的な予約時間であることがよくあります。「配送スケジュール遵守率」KPIの算出に欠かせません。予定された予約時間と実際の「商品の配送完了」タイムスタンプを比較することで、ラストマイルの実行状況を詳細に分析できます。配送予約に関する問題やドライバーの時間厳守状況の特定にも役立ちます。重要な理由「配送スケジュール遵守率」KPIの基準となり、ラストマイルの実行状況と運送会社の時間厳守を分析できます。入手先 project44の予約またはスケジュールデータで利用でき、TMSから設定されることが一般的です。例 2023-11-05T15:00:00Z2023-11-10T10:00:00Z2023-11-20T16:00:00Z
	配送証明ID ProofOfDeliveryId	出荷に関連する配送証明書類の識別子です。
説明この属性は、出荷が受領されたことを確認する配送証明（POD）書類の参照番号またはリンクを保存します。「配送証明受領」アクティビティによって、この書類が利用可能になった時点を示します。 PODの追跡は、プロセスにおける決済処理に欠かせません。このIDによって、実際の配送と請求・支払いの事務処理を関連付けられます。「PODおよび支払い処理時間」ダッシュボードで、配送後の業務効率を分析するために使われます。重要な理由実際の出荷と決済処理を関連付け、請求に必要な配送確認の受領までの時間を分析できます。入手先通常はproject44と統合されたイベント管理システムまたは文書管理システムで取得されます。例 POD-987654DOC-IMG-5432177A8F9B2-C123-4DEF-B456-1A2B3C4D5E6F
	集荷予定日時 ScheduledPickupDate	運送会社が商品を集荷する予定の日時です。
説明この属性は集荷予定のタイムスタンプを保存します。運送会社の割り当て後、計画段階で設定されます。「集荷スケジュール遵守率」の測定に使われます。「ScheduledPickupDate」と「商品の集荷完了」アクティビティの実際のタイムスタンプを比較することで、運送会社の信頼性と自社倉庫の運用効率を評価できます。出荷の開始時点で発生する遅延の特定にも役立ちます。重要な理由「集荷スケジュール遵守率」KPIの基準となり、運送会社の時間厳守と荷主側の準備状況を測定します。入手先 project44の予約またはスケジュールデータで利用でき、TMSから設定されることが一般的です。例 2023-10-26T14:00:00Z2023-10-28T09:00:00Z2023-11-06T11:00:00Z
	顧客名 CustomerName	出荷を受け取る顧客または荷受人の名称です。
説明この属性は出荷の最終顧客を識別します。顧客を中心とした視点でパフォーマンスを理解するうえで欠かせない情報です。顧客別にパフォーマンスを分析することで、特定の顧客で遅延率やサイクルタイムが高くなっていないかを確認できます。「定時配送パフォーマンスの推移」ダッシュボードで顧客別に分析でき、顧客関係管理やサービス改善に役立つ情報を得られます。重要な理由顧客を中心とした分析を可能にし、サービスレベルの問題の特定と主要顧客の満足度向上に役立ちます。入手先通常は出荷注文情報の一部で、ERPまたはTMSから取得され、project44に渡されます。例 Global Retail Inc.Manufacturing Corp.Pharma Solutions LLC

必須推奨任意

輸送管理のアクティビティ

輸送業務の正確なプロセスディスカバリーと最適化に必要な、イベントログへ記録すべき主要なプロセス手順とマイルストーンです。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	出荷作成	このアクティビティは、追跡システムに出荷レコードが作成されたことを示します。通常は、TMSやERPなどの上流システムから受けた受注または輸送依頼を起点に作成されます。出荷ライフサイクルの開始と、追跡に必要な初期データの登録を表します。
重要な理由プロセスの主要な開始イベントです。このイベントから後続の計画アクティビティまでの時間を分析すると、出荷計画や開始における遅延を特定できます。入手先通常、このイベントはTMSからのAPI呼び出しまたはデータフィードによって出荷が作成されたときに記録されます。project44における出荷エンティティの作成日時に対応します。取得ソースシステムから取り込まれた出荷レコードの作成日時です。イベントタイプ explicit
	商品の納品完了	出荷が荷受人に正常に納品され、物理的な輸送工程が完了した状態です。定時納品パフォーマンスを測定する主要イベントです。
重要な理由輸送フェーズを完了する重要なマイルストーンです。このタイムスタンプを使って、定時納品率、平均輸送時間、全体のサイクルタイムを計算します。入手先 project44の主要な可視化イベントです。運送業者のEDI 214ステータス更新、ドライバー向けアプリでの確認、または納品時の電子署名取得から記録されます。取得運送業者からの明示的な納品確認更新（例：ステータス「D1」または「P1」を含むEDI 214）から記録されます。イベントタイプ explicit
	商品の集荷完了	運送業者が出荷元で商品を実際に集荷し、出荷が正式に輸送中になった状態です。通常、ドライバーまたは運送業者のステータス更新によって確認される重要なマイルストーンです。
重要な理由実際の輸送が始まったことを示すアクティビティです。実輸送時間の計算や、スケジュールに対する運送業者の集荷パフォーマンスの測定に欠かせません。入手先 project44の主要な可視化イベントです。通常、運送業者のEDI 214ステータス更新、テレマティクスデータ、または集荷場所からの出発を確認するドライバー向けモバイルアプリの更新から記録されます。取得明示的な運送業者ステータス更新（例：ステータスコード「AF」または「X3」を含むEDI 214）またはジオフェンス退出イベントから記録されます。イベントタイプ explicit
	納品先に到着	出荷が納品先の施設に物理的に到着したものの、正式な荷下ろしや受領はまだ行われていない状態です。最終納品確認に先立つイベントです。
重要な理由輸送中の工程が終了したことを示します。到着から最終納品までの時間から、納品先での荷下ろし遅延や滞留の問題を把握できます。入手先運送業者のEDI 214ステータス更新、テレマティクス、または納品先住所でのジオフェンスイベントから記録される一般的な可視化イベントです。取得運送業者のステータス更新（例：ステータスコード「X1」：納品場所に到着）またはジオフェンスへの進入から記録されます。イベントタイプ explicit
	納品証明の受領	署名済みの納品証明（POD）書類を受領し、システムにアップロードした状態です。請求と支払いのプロセスを開始するうえで重要な管理上のステップです。
重要な理由 PODの受領にかかる時間は、管理業務の効率を示す重要な指標です。ここでの遅延は、顧客への請求や運送業者への支払いまでの時間に直接影響します。入手先 project44または連携されたTMSで、POD書類の画像またはデータがアップロードされ、出荷に関連付けられた時点のタイムスタンプに対応します。取得 POD書類のアップロード日時、または受領を確認するステータス更新のタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	通関完了	出荷がすべての税関検査を無事に通過し、当局から輸送継続の許可を受けた状態です。国際輸送における潜在的なボトルネックが解消されたことを示します。
重要な理由通関プロセスの完了を示すマイルストーンです。「国境通過地点に到着」からこのイベントまでの時間を分析すると、通関サイクルタイムKPIを直接測定できます。入手先通常、運送業者またはシステムと連携した通関業者から明示的なステータス更新として受信します。この更新により、税関が貨物を解放したことを確認できます。取得運送業者または通関業者からのステータス更新（例：EDI 214のステータスコード「C1」：税関からの解放）によって記録されます。イベントタイプ explicit
	出荷遅延	出荷が、予定または当初の推定納品時刻に比べて遅れていると判定された状態です。運送業者のステータス更新またはproject44の予測分析によって発生します。
重要な理由遅延の根本原因分析に欠かせないアクティビティです。遅延した出荷を切り分け、運送業者、ルート、遅延理由などの関連属性を分析できます。入手先運送業者からの明示的なステータス（例：EDI 214の遅延コード）として記録される場合と、project44の現在のETAが予定納品時刻を超えたことから計算される場合があります。遅延理由コードが併せて提供されることもあります。取得運送業者からの遅延通知、または現在のETAと予約時刻の比較結果から記録されます。イベントタイプ explicit
	到着予定時刻の更新	GPS位置、交通状況、運送業者からの更新などのリアルタイムデータに基づき、システムが新しい到着予定時刻（ETA）を生成した状態です。出荷の輸送中に動的に発生します。
重要な理由 ETAの更新頻度を把握することは、先回りした輸送管理に役立ちます。これらのイベントを分析すると、変更頻度と初期見積もりの精度を確認できます。入手先 project44のプラットフォームが生成するイベントです。出荷の予測ETAが大きく変化した場合、または一定間隔で更新された場合に記録されます。取得 project44のプラットフォームが機械学習アルゴリズムでETAを再計算したときに自動記録されます。イベントタイプ explicit
	国境通過地点に到着	出荷が国境に物理的に到着し、通関手続きが始まったことを示します。国際輸送では遅延が発生しやすい地点です。
重要な理由通関手続きの開始点を明確にし、通関所要時間を正確に測定できます。国境当局による遅延と、輸送中に発生したその他の問題を切り分けるのにも役立ちます。入手先運送業者のステータス更新（例：EDI 214のステータス「A7」：税関到着）または既知の国境通過地点へのジオフェンスによって記録されます。取得特定の運送業者ステータス更新、または通関施設への到着を示す位置データから導出されます。イベントタイプ explicit
	支払い処理完了	運賃サービスに対する最終支払いが運送業者に実行された状態です。受注から入金までの輸送ライフサイクル全体を完了するアクティビティです。
重要な理由プロセスの最終終了イベントです。納品から支払いまでの時間を分析すると、エンドツーエンドのサイクルと財務効率を把握できます。入手先財務システムまたはERPで発生するイベントです。可視化プラットフォームに確認日時またはステータス更新を送信する連携によって記録されます。取得 ERPまたは財務システムから送信される、支払い実行を確認するタイムスタンプ付きステータス更新です。イベントタイプ explicit
	納品予定設定	荷受人への最終納品日時が決められた状態です。出荷のラストマイルを調整するうえで重要なステップです。
重要な理由「Delivery Schedule Adherence %」KPIを測定する基準になります。ラストマイル物流と納品予約の効率を分析するのに役立ちます。入手先納品予約を確認する運送業者のデータフィードから記録されます。納品予定日時フィールドに値が入力されたことに対応します。取得 EDI、API、その他の通信手段で運送業者から提供された納品予約データに基づきます。イベントタイプ explicit
	運賃請求書の監査完了	運送業者の運賃請求書を受領し、合意済みの料金と提供サービスに照らして確認したうえで、支払いを承認した状態です。財務管理上の重要なステップです。
重要な理由買掛金プロセスの効率を追跡するアクティビティです。運賃監査のボトルネックを特定すると、支払いサイクルを短縮し、遅延損害金を避けられます。入手先通常、ERPまたは専用の運賃監査・支払いシステムで行われる財務アクティビティです。連携によってステータスがproject44に渡される場合、このイベントを記録できます。取得監査完了を示す外部財務システムからのステータス更新です。イベントタイプ explicit
	運送業者の割り当て	出荷を担当する運送業者が正式に選定・割り当てられた状態です。計画と入札の段階に続く工程であり、集荷の予約とスケジュール設定に必要です。
重要な理由運送業者の割り当てにかかる時間を追跡すると、計画および調達プロセスの効率を把握できます。ここでの遅延は、出荷スケジュール全体に連鎖的な影響を及ぼす可能性があります。入手先通常、この情報はTMSから更新される出荷マスターデータの一部です。出荷の運送業者フィールドに初めて値が入力された時点のタイムスタンプから、このイベントを推定できます。取得出荷レコードに運送業者名またはSCACコードが初めて入力された更新のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	集荷予定設定	割り当てられた運送業者との間で、商品の集荷日時が決められた状態です。このアクティビティは、出荷が計画段階から実行段階へ移行したことを示します。
重要な理由集荷パフォーマンスとスケジュール遵守率を測定する基準になります。「Pickup Schedule Adherence %」KPIの重要な入力データです。入手先運送業者のデータフィードまたはTMSからの更新によって記録されます。project44の集荷予定日時フィールドに値が入力されたことに対応します。取得 EDI、API、または手動更新で運送業者や荷主から提供された予約データに基づきます。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

project44からデータを取得する方法

ステップ

前提条件：システムにPython 3.6以降がインストールされていることを確認してください。project44 Visibility APIの有効なAPIキーも必要です。認証情報を取得するには、project44の管理者または担当者にお問い合わせください。
Python環境の設定：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。依存関係を管理するため、仮想環境の作成を推奨します。python -m venv p44_envを実行して作成し、Linux/macOSではsource p44_env/bin/activate、Windowsではp44_env\Scripts\activateを実行して有効化してください。
ライブラリのインストール：APIリクエストの送信とデータ処理に必要なPythonライブラリをインストールします。次のコマンドを実行してください：pip install requests pandas。
スクリプトの保存：「query」セクションに記載されたPythonスクリプト全体をコピーし、extract_p44_data.pyというファイル名でコンピューターに保存してください。
スクリプトパラメーターの設定：テキストエディターでextract_p44_data.pyを開きます。先頭にある設定セクションを確認し、API_KEY、START_DATE、END_DATEのプレースホルダーを、実際のproject44 APIキーと抽出対象の日付範囲に置き換えてください。
スクリプトの実行：ターミナルまたはコマンドプロンプトで、スクリプトを保存したディレクトリへ移動します。次のコマンドでスクリプトを実行してください：python extract_p44_data.py。
実行状況の確認：スクリプトがproject44 APIからデータの取得を開始します。現在処理している出荷データのページを示す進捗メッセージがコンソールに表示されます。日付範囲と出荷件数によっては、完了まで時間がかかる場合があります。
出力の確認：スクリプトが完了すると、同じディレクトリにproject44_event_log.csvというファイルが生成されます。このCSVファイルには、抽出したイベントログが含まれます。
アップロードの準備：プロセスマイニングツールにアップロードする前に、表計算ソフトでproject44_event_log.csvを開き、列とデータ形式が正しいことを確認してください。Shipment、ActivityName、EventTimeの各列に想定どおり値が入っていることを確認します。

設定

API認証情報：認証には有効なAPIキーが必要です。スクリプト内のAPI_KEY変数に設定してください。
APIエンドポイント：このスクリプトはproject44 Visibility APIを対象とします。ベースURLはBASE_URL変数で設定されており、カスタムのエンタープライズエンドポイントを使用する場合を除き、変更する必要はありません。
日付範囲：START_DATEとEND_DATEの変数で、出荷作成日を基準とした抽出期間を指定します。初回分析では、十分なプロセスのばらつきを取得しつつ、ファイルが過度に大きくならないよう、3～6か月の範囲を推奨します。
ページネーション：スクリプトはページパラメーターを使ってページネーションを自動処理します。PAGE_SIZE変数でAPI呼び出しごとに取得する出荷件数を調整できます。メモリ使用量の管理やAPIのタイムアウト回避に役立ちます。最大値は通常、APIプロバイダーによって設定されています。
前提条件：APIアクセスを含む有効な契約でproject44プラットフォームを利用できることが必須です。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントには、出荷データとイベントデータを読み取る権限が必要です。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import time

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

            events.append(event_attributes)

    return events

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

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

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

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

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

ステップ

API認証情報の取得：データを抽出するには、project44 GraphQL APIへのアクセスが必要です。project44の管理者に連絡し、APIエンドポイントURLと有効なAPIキーを取得してください。キーに、出荷データとイベントデータの読み取り権限があることを確認してください。
GraphQLクライアントの選択：Postman、Insomnia、Apollo Studioなどのツールを使って、GraphQLクエリを作成、テスト、実行してください。これらのツールには、GraphQL APIを操作するための使いやすいインターフェースが用意されています。
認証の設定：選択したGraphQLクライアントで、リクエストヘッダーを設定してください。APIキーを含むAuthorizationヘッダーが必要です。形式はAuthorization: Bearer [Your_API_Key]です。また、Content-Typeヘッダーをapplication/jsonに設定してください。
GraphQLクエリの定義：Queryセクションに記載されている完全なクエリをクライアントにコピーしてください。このクエリは、必要なアクティビティに対応する出荷と関連するイベントを取得するように設計されています。
クエリ変数の設定：記載されているクエリでは、フィルタリングに変数を使用します。データ抽出の開始日を指定するため、updatedSince変数を定義してください。ISO 8601形式を使用します。例：{"updatedSince": "2023-01-01T00:00:00Z"}。これにより、指定した時刻以降に更新された出荷がAPIから返されます。
実行とページ分割：クエリを実行してください。project44 APIでは、大量のデータを処理するためにページ分割を使用します。最初のレスポンスには、出荷の最初のバッチと、endCursorおよびhasNextPageフラグを含むpageInfoオブジェクトが返されます。hasNextPageがtrueの場合は、受け取ったendCursorの値を次のリクエストのcursor変数に渡して、クエリを再度実行してください。hasNextPageがfalseになるまで、この処理を繰り返してください。
変換スクリプトの作成：APIから返されるデータはネストされたJSON形式であり、そのままでは有効なイベントログになりません。スクリプト（Python、JavaScript、データ統合ツールなど）を使って、JSONレスポンスを解析してください。スクリプトでは、各出荷を順番に処理し、その後でイベント配列を処理する必要があります。各イベントについて、イベントログに新しい行を作成してください。
アクティビティと属性のマッピング：スクリプトで、JSONフィールドをイベントログの列にマッピングしてください。出荷のidをShipment（ケースID）に設定します。イベント配列内の各イベントについて、codeをActivityNameに、timestampをEventTimeにマッピングしてください。出荷のcreatedAtタイムスタンプを使って、「Shipment Created」アクティビティ用の行も別途作成してください。
データの補完：変換処理中に、必要な固定列を追加してください。SourceSystemにはproject44 GraphQL APIを設定します。LastDataUpdateには、抽出スクリプトを実行した時点のタイムスタンプを設定してください。
CSVへのエクスポート：変換が完了し、フラットな表形式になったら、データをCSVファイルにエクスポートしてください。列ヘッダーが必要な属性名と一致していることを確認します。例：Shipment、ActivityName、EventTime。このファイルをProcessMindにアップロードできる状態になります。

設定

APIエンドポイント：project44 GraphQL APIのURLです。project44の担当者から提供されます。例：https://api.project44.com/graphql。
認証：APIキーが必要です。BearerトークンとしてAuthorizationヘッダーに渡してください。
日付範囲フィルター：shipmentsクエリのupdatedSinceフィルターは、データ量を調整するうえで重要です。パフォーマンスを確保するため、3～6か月など、扱いやすい単位に分けてデータを抽出することをおすすめします。
ページ分割：first、後、hasNextPage、endCursorフィールドを使ったページ分割ループを実装し、すべてのレコードを取得してください。ページサイズ（first）は100が一般的で、安全な設定です。
前提条件：APIアクセス権を持つ有効なproject44サブスクリプションが必要です。APIキーに関連付けられたユーザーまたはサービスアカウントには、対象となる事業部門全体の輸送およびイベントデータを読み取る十分な権限が必要です。

a サンプルクエリ graphql

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

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