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品質管理データテンプレート

MasterControl

品質管理データテンプレート

このテンプレートは、品質管理プロセスを分析するために必要なデータを収集するための包括的なガイドを提供します。イベントログに含めるべき必須属性を概説し、追跡すべき主要なアクティビティを特定し、MasterControlシステムからこのデータを抽出するための実用的なガイダンスを提供します。このリソースを活用して、プロセスマイニングイニシアチブを成功させるためのすべての基礎要素が揃っていることを確認してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
MasterControlのデータ抽出ガイド

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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品質管理属性

これらは、品質管理プロセスの包括的な分析のためにイベントログに含めることを推奨されるデータフィールドです。

3 必須 8 推奨 11 任意

	名前	説明
	品質イベント QualityEvent	不適合、逸脱、苦情などの単一の品質イベントに対するユニークな識別子。このIDは、すべての関連アクティビティと文書をリンクします。
説明品質イベントIDは、品質管理プロセス全体の主要なケース識別子として機能します。通常、新しい品質イベントが開始されたときにMasterControlによって生成される英数字の値です。プロセスマイニングにおいて、この属性は各品質問題のエンドツーエンドのジャーニーを再構築するための基本となります。すべての関連アクティビティを単一の品質イベントIDの下にグループ化することで、アナリストは完全なプロセスフローを可視化し、作成からクローズまでのサイクルタイムを測定し、個々のケースに固有のバリエーションやボトルネックを特定できます。その重要性これは、すべてのプロセスステップを接続する不可欠なケース識別子であり、各品質問題の開始から解決までのライフサイクル全体の分析を可能にします。取得元これは品質イベントレコードの主キーです。具体的なテーブル名とフィールド名については、MasterControlのドキュメントまたはシステム設定を参照してください。例 QE-2023-00123NC-2023-0456CAPA-2023-0078
	アクティビティ名 ActivityName	品質イベントのライフサイクル内で発生した特定のタスクまたはイベントの名前。例えば、「調査開始」または「是正措置実施済み」などです。
説明アクティビティ名とは、品質管理プロセスにおける明確なステップまたはマイルストーンを指します。これらのアクティビティはタイムスタンプとともにログに記録され、各品質イベントのプロセスフローを構成する一連のイベントを形成します。これらのアクティビティを分析することが、プロセスマイニングの核となります。これにより、実際のプロセスマップの発見、一般的な経路、標準手順からの逸脱、およびボトルネックの特定が可能になります。「真因分析実行済み」のようなアクティビティの順序と頻度は、手戻り（Rework）とコンプライアンスに焦点を当てたダッシュボードにとって重要です。その重要性この属性はプロセスのステップを定義し、プロセスマップの可視化、逸脱の検出、およびプロセスフローの分析を可能にします。取得元この情報は通常、MasterControlの各品質イベントレコードに関連付けられた監査証跡または履歴テーブルにログ記録されます。例品質イベント作成済み真因分析実行済み是正措置計画承認済み措置の有効性検証済み
	イベント日時 EventTime	特定の活動またはイベントが発生した正確な日時です。これは各アクティビティの開始時間として機能します。
説明このタイムスタンプは、特定のタスクの完了または品質プロセスにおけるイベントの発生を示します。これは、各ケースのプロセスフローを再構築するために必要な時系列順序を提供します。タイムスタンプは、すべての時間ベースのプロセスマイニング分析に不可欠です。これらは、サイクルタイム、処理時間、およびアクティビティ間の待機時間を計算するために使用されます。このデータは、解決時間を分析し、ボトルネックを特定し、部署間の引き継ぎ遅延を測定するダッシュボードを構築するための基本となります。その重要性このタイムスタンプはイベントの時系列順序を提供し、プロセスの期間計算、ボトルネックの特定、およびプロセスパフォーマンスの理解に不可欠です。取得元これはMasterControlの品質イベントレコードの監査証跡または履歴ログにある標準フィールドで、各アクションがいつ記録されたかを捕捉します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	ユーザー名 UserName	アクティビティを実行したユーザーまたはリソースの名称。
説明この属性は、是正措置計画の承認や品質イベントのクローズなど、プロセス内の特定のタスクの実行責任者を特定します。ユーザーごとのプロセス分析は、ワークロードの分散を理解し、トレーニングのニーズを特定し、ユーザー固有のプロセス実行のバリエーションを発見するのに役立ちます。特定の個人が手戻りや遅延に関連しているかどうかを確認するために使用でき、パフォーマンス管理とリソース配分に関する洞察を提供します。その重要性アクティビティを特定の個人に紐付け、ワークロード、パフォーマンス、リソース関連のボトルネックの分析を可能にします。取得元この情報は、MasterControlにおける品質イベントの監査証跡または履歴ログの標準的な部分であり、通常「ユーザー」または「実行者」として捕捉されます。例 j.does.smithr.williams
	品質イベントステータス QualityEventStatus	品質イベントのライフサイクルにおける現在の状態。例えば、「オープン」、「調査中」、「承認待ち」、または「クローズ済み」などです。
説明この属性は、品質イベントが任意の時点でどのような状態にあるかのスナップショットを提供します。通常、ケースが主要なマイルストーンを通過するにつれて更新されます。プロセスマイニングでは、このステータスを使用してオープンケースまたはクローズ済みケースをフィルタリングでき、これは「品質イベントスループットとバックログ」ダッシュボードにとって不可欠です。各ステータスで費やされた時間を分析することは、イベントが停滞しがちな段階を特定するのにも役立ちます。その重要性品質イベントの現在の状態を示し、バックログ、スループット、およびライフサイクルの異なる段階で費やされた時間の分析を可能にします。取得元これはMasterControlのメイン品質イベントレコードの標準ステータスフィールドです。例オープン進行中CAPA承認保留中クローズ取り消し済み
	品質イベントタイプ QualityEventType	品質イベントの分類。例えば、「不適合」、「顧客クレーム」、「監査指摘事項」、または「逸脱」などです。
説明この属性は、品質イベントをその性質に基づいて分類します。異なるタイプのイベントは、異なるプロセスパスをたどるか、異なるコンプライアンス要件と目標解決時間を持ちます。品質イベントタイプごとのプロセス分析は、パフォーマンスのばらつきを理解するための基本です。「品質イベント解決時間分析」のようなダッシュボードは、この属性に依存して異なるカテゴリのサイクルタイムを比較し、どのタイプの問題がより複雑であるか、または解決に時間がかかるかを特定するのに役立ちます。その重要性品質イベントを分類し、異なる問題タイプ間でのプロセスフロー、サイクルタイム、結果の比較分析を可能にします。取得元これは、MasterControlの品質イベント開始フォームの主要な分類フィールドです。例不適合報告書（NCR）顧客クレーム内部監査結果サプライヤー是正措置要求（SCAR）
	担当部署 ResponsibleDepartment	品質イベントまたは現在のアクティビティを担当する部署または機能領域。
説明この属性は、「製造」、「品質保証」、「エンジニアリング」など、どの部署が品質イベントの所有権を割り当てられているか、または特定のタスクを実行しているかを示します。これは分析にとって重要な次元であり、異なる事業単位間でのプロセスパフォーマンスのフィルタリングと比較を可能にします。アクティビティ間のこの属性の変化は引き継ぎを示すため、「引き継ぎ遅延分析」ダッシュボードにとって不可欠です。これらの引き継ぎにおける時間差を分析することで、部署間のコミュニケーションや連携の問題が明らかになる可能性があります。その重要性部門間のボトルネックを特定し、機能領域ごとのプロセスパフォーマンスを分析するのに役立ちます。これはハンドオフ遅延を理解するために不可欠です。取得元この情報は通常、MasterControlのメイン品質イベントフォームに保存され、イベントがライフサイクルを通じて進むにつれて更新される場合があります。例品質保証製造業研究開発規制関連
	有効性ステータス EffectivenessStatus	実施された是正措置および予防措置が有効であったかを判断するための検証チェックの結果。
説明この属性は、有効性検証の結果を記録します。これはCAPAプロセスにおける重要な最終ステップです。ステータスは、取られたアクションが問題を正常に解決し、その再発を防いだかどうかを示します。このデータは、「CAPA有効性モニタリング」ダッシュボードと「CAPA有効性評価率」KPIの主要な入力となります。この結果を分析することで、組織は問題解決 efforts の成功率を理解し、是正措置が失敗している領域を特定するのに役立ちます。その重要性実施された措置の成功を測定します。これはCAPA有効性率を計算し、継続的な改善を推進するために不可欠です。取得元これは、CAPAフォームの有効性検証またはクローズセクション内の結果フィールドであり、MasterControlの品質イベントにリンクされていることが多いです。例有効無効監視が必要
	根本原因カテゴリ RootCauseCategory	品質イベントの特定された真因の分類。例えば、「人的ミス」、「設備故障」、または「プロセス欠陥」などです。
説明根本原因分析が実行された後、その調査結果は通常分類されます。この属性は、その分類を保存し、問題発生の理由に関する構造化されたデータを提供します。これは戦略的な品質改善のための重要な属性です。「根本原因分析の一貫性」ダッシュボードは、このデータを使用して、根本原因のカテゴリと是正措置の有効性および手戻り率を関連付けます。これにより、特定の種類の根本原因が対処しにくいのか、または分析自体が一貫性を欠いているのかを判断するのに役立ちます。その重要性品質問題の根本原因を分類し、再発防止と是正措置の有効性向上を目的としたターゲット分析を可能にします。取得元このフィールドは通常、MasterControlの品質イベントフォームの真因分析または調査セクションの一部です。例機器の誤作動不適切なトレーニング材料欠陥手順不遵守
	目標解決日 TargetResolutionDate	品質イベントがクローズされるべき計画または必須の日付。
説明この属性は、品質イベントの期待される完了日を定義します。これは多くの場合、イベントのタイプ、重大度、または関連する規制要件によって決定されます。解決プロセスの締め切りとして機能します。この日付は、期限内パフォーマンスとサービスレベル契約（SLA）への準拠を測定するために使用されます。「コンプライアンス遵守率」KPIの算出や、算出された「SLAステータス」属性（例：「期日内」、「遅延」）を作成するために不可欠です。これにより、どのタイプのイベントや部署が期日を逃しやすいかを分析できます。その重要性解決までの期限を設定し、期限内パフォーマンスの測定とSLA順守率の算出を可能にします。取得元これはMasterControlのメイン品質イベントフォームにある日付フィールドである可能性が高く、自動的に計算されるか手動で入力される場合があります。例 2023-11-302024-01-152023-12-22
	終了日時 EndTime	アクティビティが完了したことを示すタイムスタンプ。アトミックイベントでは、StartTimeと同じであることが多いです。
説明 EndTimeはアクティビティの終了を示します。監査証跡に記録される多くのイベントでは、開始時刻と終了時刻は同じであり、イベントが発生した単一時点を表します。しかし、測定可能な期間を持つアクティビティの場合、このフィールドはその情報を捉えることができます。この属性は、StartTimeと組み合わせて個々のアクティビティの処理時間を計算するために使用されます。これは、プロセス内でどのステップが最も時間を消費しているかを特定するために不可欠であり、「品質プロセスボトルネック特定」ダッシュボードをサポートします。その重要性正確なアクティビティ期間の算出を可能にし、品質管理プロセス内でどの特定のタスクが最も時間を消費しているかを特定するのに役立ちます。取得元 MasterControlの監査証跡または履歴ログで利用可能な場合があります。利用できない場合は、シーケンス内の次のアクティビティのStartTimeとして派生させることができます。例 2023-10-26T10:05:12Z2023-10-27T15:00:00Z2023-11-05T11:20:30Z
	SLAステータス SlaStatus	品質イベントが目標解決期日内にクローズされたかどうかを示します。
説明この属性は、品質イベントの実際のクローズ日を「目標解決期日」と比較して導き出されます。ステータスは通常、「期日内」または「遅延」に設定されます。これは、締め切りに対するパフォーマンスを明確に一目で示す指標を提供します。「コンプライアンス遵守率」KPIの基礎となり、遅延ケースの簡単なフィルタリングと分析を可能にします。遅延解決の要因を理解することは、プロセス全体のタイムリーさを向上させ、コンプライアンス目標を達成するための鍵となります。その重要性ケースが期日内に処理されているかを示すシンプルな指標を提供します。これは、期限内パフォーマンスを測定し改善するために不可欠です。取得元これは、データ変換中に、「品質イベントクローズ済み」アクティビティのタイムスタンプと各ケースの「目標解決期日」フィールドを比較することで計算されます。例期日どおり遅延リスクあり
	サイトロケーション SiteLocation	品質イベントが発生した製造拠点、工場、または施設。
説明この属性は、品質イベントに関連する物理的な場所またはサイトを指定します。これにより、問題に関する地理的または組織的コンテキストが提供されます。これは比較分析のための貴重な次元です。サイトでフィルタリングまたはグループ化することで、経営陣は異なる場所での品質管理プロセスのパフォーマンスを比較できます。これにより、パフォーマンスの良いサイトを強調し、ベストプラクティスを共有できるだけでなく、追加のサポートやプロセス改善が必要な可能性があるサイトを特定できます。その重要性異なる製造拠点や施設間でのパフォーマンス比較を可能にし、場所固有の問題やベストプラクティスの特定に役立ちます。取得元この情報は通常、品質イベント開始フォームで捕捉され、多くの場合、会社サイトのドロップダウンリストとして提供されます。例 Austin, TXDublin, Irelandシンガポール工場サイトA
	ソースシステム SourceSystem	データが抽出されたシステムを特定します。この場合はMasterControlです。
説明この属性は、データの発生源に関するコンテキストを提供します。このプロセスでは、常に「MasterControl」を示す値を保持します。静的な値に見えるかもしれませんが、この属性は、複数のシステムからのデータがより広範な分析のために結合される可能性のあるエンタープライズ環境では不可欠です。データリネージを保証し、システム固有の動作やデータ品質の問題を特定するのに役立ちます。その重要性データをそのソースシステムに明確に紐付けます。これはデータガバナンスにとって不可欠であり、複数のアプリケーションからのデータを結合する分析にも重要です。取得元これは通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中にデータセットの発生源にラベルを付けるために追加される静的な値です。例 MasterControlMasterControl QMS
	ハンドオフ待ち時間 HandoffWaitTime	異なる部署やチームによって実行される、連続する2つのアクティビティ間の待機時間。
説明このメトリックは、ある部署がタスクを完了してから次の部署が開始するまでの間、ケースが待機に費やす時間を計算します。これは、「担当部署」が変更される連続するアクティビティを特定し、それらの間の時間差を測定することで計算されます。この算出されたメトリックは、「引き継ぎ遅延分析」ダッシュボードおよび「平均引き継ぎ待機時間」KPIの核となります。調整やコミュニケーションの問題によって引き起こされる待機時間を、アクティブな処理時間から分離し、全体のサイクルタイムを長期化させる特定の部門横断的なボトルネックを特定するのに役立ちます。その重要性部門間の待機時間を分離・定量化し、プロセスにおけるコミュニケーションギャップと連携のボトルネックを直接明らかにします。取得元これは、データ変換中に、各ケース内の連続するアクティビティのタイムスタンプと「担当部署」の値を分析することで計算されます。例 172800259200604800
	予防措置ID PreventiveActionId	品質イベントにリンクされた予防措置計画（PAPA）のユニークな識別子。
説明是正措置IDと同様に、この属性は品質イベントを作成された予防措置にリンクします。予防措置とは、他の領域で同様の潜在的問題が発生するのを防ぐことを目的とした事前対策です。このIDは、「予防措置最適化」ダッシュボードおよび「予防措置率」KPIにとって不可欠です。これにより、品質イベントがどれだけ事前改善につながるかを追跡し、時間経過に伴うそれらの予防措置の効果を分析できます。その重要性品質イベントをプロアクティブな予防措置に結びつけ、組織が問題から学び、将来の発生を防止する能力の分析を可能にします。取得元これは、MasterControlの品質イベントまたはCAPAフォームの関連レコードセクションにあり、予防措置オブジェクトにリンクされています。例 PA-2023-0051PA-2023-0052PA-2023-0053
	最終データ更新 LastDataUpdate	データがMasterControlから最後に抽出または更新された日時を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、ソースシステムからデータを最後にプルした日時を記録します。これは個々のイベントではなく、データセット全体に適用されるメタデータフィールドです。この情報は、分析されているデータの鮮度を理解するために不可欠です。プロセスダッシュボードとKPIがどの程度最新であるかについてビジネスユーザーへの透明性を提供し、決定が既知の年代のデータに基づいていることを保証します。その重要性データの鮮度に関する重要なコンテキストを提供し、分析がどの程度最新であるか、および次回のデータ更新がいつ予定されているかをユーザーが把握できるようにします。取得元このタイムスタンプは、MasterControlからのデータ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成および追加されます。例 2024-05-20T02:00:00Z2024-05-21T02:00:00Z
	処理時間 ProcessingTime	アクティビティに実作業として費やした時間。
説明処理時間（アクティビティ期間とも呼ばれます）とは、アクティビティの開始から終了までに経過した時間を指します。これは、ステップ間の待機時間ではなく、実際の作業時間を表します。この算出されたメトリクスは、ボトルネック分析の基礎となります。各アクティビティの処理時間を集計することで、「品質プロセスボトルネック特定」ダッシュボードは、どのステップが最も時間を消費しているかを明確に示します。これにより、最も時間を費やしているプロセス部分に最適化の取り組みを集中させることができます。その重要性各タスクの実際の作業時間を数値化し、最も時間を消費するステップと効率改善のための主要な領域を直接浮き彫りにします。取得元これは、データ変換中にアクティビティのEndTimeからStartTimeを差し引くことで計算されます。両方のタイムスタンプが利用可能である必要があります。例 864003600604800
	対象製品 ProductAffected	品質イベントの対象となる製品、製品ライン、またはコンポーネント。
説明この属性は、品質問題に関連する特定の製品または材料を特定します。これにより、品質イベントの影響を理解するための不可欠なコンテキストが提供されます。製品ごとのプロセスデータを分析することで、品質問題が繰り返し発生する製品を特定できます。これは、改善 efforts の優先順位付け、製品設計変更への情報提供、および異なる製造ラインやサプライヤーのパフォーマンス評価に役立ちます。その重要性重要なビジネスコンテキストを提供し、製品ライン別の品質問題分析を可能にすることで、繰り返し発生する問題や傾向を特定できます。取得元これは品質イベントフォームのフィールドで、ユーザーが製品を指定でき、多くの場合、事前定義されたリストから選択するか、部品番号を入力します。例製品A - ロット54321Component XYZAPI-001
	手戻り IsRework	あるアクティビティ、または一連のアクティビティが手戻りを表すかどうかを示すブール値フラグです。
説明このフラグは、アクティビティが同じケース内で繰り返された場合、またはプロセスが以前の段階に戻った場合に「true」に設定されます。例えば、「真因分析実行済み」が同じ品質イベントで2回発生した場合、2回目の発生は手戻りとしてフラグ付けされます。この属性は、「手戻りおよび再調査概要」ダッシュボードと「真因再調査率」KPIを直接サポートします。手戻りの数値化を簡素化し、非効率なプロセスフローを持つケースを簡単にフィルタリングして分析できるようにします。その重要性繰り返されているアクティビティを明示的にフラグ付けし、手戻りの頻度、原因、影響を定量化し分析することを容易にします。取得元このフラグは、データ変換中に、各ケースのアクティビティのシーケンスを分析することで、繰り返しのステップやプロセスループを検出するために導き出されます。例 truefalse
	是正措置ID CorrectiveActionId	品質イベントにリンクされた是正措置計画（CAPA）のユニークな識別子。
説明この属性は、品質イベントと、その真因に対処するために作成された特定の是正措置との直接的なリンクを提供します。1つの品質イベントが1つ以上の是正措置にリンクされる場合があります。このIDを持つことで、品質イベントデータをCAPAモジュールのデータと結合できる、より詳細な分析が可能になります。これにより、異なる真因に対して取られたアクションの種類と、その後の有効性に関するより深い調査が可能になり、CAPA有効性モニタリングダッシュボードをサポートします。その重要性品質イベントを特定の是正措置にリンクさせ、措置の有効性や解決戦略について、より詳細な分析を可能にします。取得元これはMasterControlの品質イベントフォームの関連レコードまたはリンクされたオブジェクトセクションに保存されます。例 CA-2023-0199CA-2023-0204CA-2023-0210
	関連規制 AssociatedRegulationStandard	ISO 13485や21 CFR Part 820など、品質イベントに適用される特定の規制または品質標準。
説明この属性は、品質イベントを特定の外部規制または内部品質標準にリンクします。これは、ライフサイエンスや製造業のような規制産業の企業にとって特に重要です。「品質プロセスコンプライアンス遵守」ダッシュボードにとって、この属性は不可欠です。これにより、アナリストは特定の規制に関連するイベントをフィルタリングし、必要なプロセスステップが遵守されたことを確認できます。逸脱は潜在的なコンプライアンスリスクとしてフラグ付けされるため、これは監査およびリスク管理目的の主要な属性となります。その重要性品質イベントを特定のコンプライアンス要件にリンクさせ、規制基準や内部ポリシーへの遵守状況の分析を可能にします。取得元これはMasterControlの品質イベントフォームにある選択可能なフィールドであり、ユーザーが該当する規制でイベントをタグ付けすることを可能にします。例 ISO 1348521 CFR Part 820ICH Q10SOP-QA-001

必須推奨任意

品質管理アクティビティ

これらは、品質管理における正確なプロセスディスカバリのためにイベントログに捕捉すべき主要なプロセスステップとマイルストーンです。

5 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	品質イベントクローズ済み	これは、MasterControlにおける品質イベントの正常な解決と正式なクローズを示す最終アクティビティです。このイベントは、レコードのステータスが「クローズ済み」に変更され、そのタイムスタンプが監査証跡に記録されたときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティはプロセスの終了を示し、全体的なサイクルタイムとスループットの算出に不可欠です。品質管理ケースの成功裡の完了を確認します。取得元これは、品質イベントレコードの最終ステータスが「クローズ済み」に変更されたことから推測される明示的なイベントです。このステータス変更のタイムスタンプは監査ログに記録されます。取得イベントステータスが「クローズ済み」に更新されたときのタイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	品質イベント作成済み	これは品質管理プロセスの開始点であり、逸脱、不適合、苦情などの新しい品質イベントがMasterControlに初めてログ記録される場所です。このアクティビティは通常、ユーザーが新しい品質イベントレコードを作成する際に明示的に捕捉され、タイムスタンプ付きの監査証跡エントリが生成されます。
その重要性このアクティビティはケースライフサイクルの始まりを示し、全体的な品質イベントサイクルタイムの測定とイベント提出量の分析に不可欠です。取得元これは、品質イベントモジュールの監査証跡テーブルに記録される明示的なイベントです。品質イベントレコードの作成タイムスタンプに対応します。取得新しい品質イベントオブジェクトの作成時に監査証跡に記録されます。イベントタイプ explicit
	措置の有効性検証済み	検証ステップの完了を示します。ここでは、実施された措置が有効であったことを確認するために証拠が収集され、レビューされます。これは、有効性確認タスクが完了したとき、しばしば電子署名を伴ってキャプチャされます。
その重要性このアクティビティは、CAPA有効性評価率と平均アクション検証時間の算出に不可欠です。ソリューションが機能し、問題の再発を防いだことを確認します。取得元これは、検証ステップのための電子署名を介して捕捉される明示的なイベントであるか、またはワークフローにおける「有効性チェック」タスクの完了から推測される場合があります。取得検証ステップに関する電子署名ログまたはタスク完了タイムスタンプからキャプチャされます。イベントタイプ explicit
	是正措置計画承認済み	提案されたCAPA計画が、必要な関係者によって正式にレビューされ、承認されたことを示します。これは、MasterControlの監査証跡に明示的な電子署名イベントを通じて捕捉されることが多い重要なマイルストーンです。
その重要性承認ステップは一般的なボトルネックです。このアクティビティにかかる時間を分析することで、承認プロセスにおける遅延を特定し、「ハンドオフ遅延分析」ダッシュボードをサポートします。取得元これは、承認権限を持つユーザーがCAPA計画または関連するワークフロー手順に電子署名を適用した際に、監査証跡に捕捉される明示的なイベントです。取得承認ワークフローのステップに関連付けられた電子署名ログからキャプチャされます。イベントタイプ explicit
	調査開始	品質イベントの範囲と即時影響を決定するための調査フェーズの正式な開始を示します。これは通常、イベントが正式に調査員に割り当てられ、ステータスが「調査中」に更新されたときにキャプチャされます。
その重要性これは調査フェーズの期間を追跡するための重要なマイルストーンです。ここでの遅延は、全体の解決時間とコンプライアンスの締め切りに大きな影響を与える可能性があります。取得元品質イベントレコードのステータスが「調査中」のような状態に変化したことから推測されます。この変更はMasterControl監査証跡に記録されます。取得イベントステータスが「調査中」に変更されたときのタイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	予防措置実施済み	将来的な再発防止を目的とした予防措置計画に定義されたタスクの完了を表します。これは、割り当てられた予防措置タスクがシステム内で完了とマークされたときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティを追跡することは、予防措置率KPIにとって不可欠であり、組織が将来の潜在的問題にどれだけ積極的に対処しているかを評価するのに役立ちます。取得元 CAPA計画内で「予防措置」として特別に指定されたタスクの完了タイムスタンプから推測されます。取得リンクされた予防措置タスクの完了タイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred
	最終レビュー実施済み	品質イベントレコード全体（すべての文書とアクションを含む）の最終レビューが品質保証マネージャーによって完了したことを示します。これは通常、ケースがクローズされる前に、明示的な電子署名イベントを通じて捕捉されます。
その重要性これはクローズ前の最終品質ゲートです。この段階での遅延は、イベントを不必要に開いたままにし、スループットメトリクスに影響を与える可能性があります。取得元ワークフローにおける「最終レビュー」または「QA承認」ステップでユーザーが電子署名を適用した際に、監査証跡から明示的にキャプチャされます。取得最終承認ワークフローのステップに関する電子署名ログからキャプチャされます。イベントタイプ explicit
	初期トリアージ完了	品質イベントが分類され、重要度が割り当てられ、優先順位が付けられる初期評価の完了を表します。これは多くの場合、システム内のステータス変更から推測され、例えば、イベントステータスが「新規」から「評価中」または「調査中」に移行する際に捕捉されます。
その重要性トリアージにかかる時間を分析することは、品質問題への初期対応における遅延を特定するのに役立ちます。これは、その後のワークフローとリソース配分を決定する重要なステップです。取得元イベントのステータスフィールドがトリアージ後の状態に更新されたとき、または「重大度」や「優先度」のような必須のトリアージフィールドが最初に入力され保存されたときに、監査証跡から推測されます。取得イベントステータスフィールドの変更、例えば「Submitted」から「Assigned」への変更から派生します。イベントタイプ inferred
	品質イベントキャンセル済み	品質イベントが無効、重複、または誤って入力されたと判断され、その結果キャンセルされた代替の終結状態を表します。これは、ステータスが「キャンセル済み」または「無効」に変更されることで捕捉されます。
その重要性クローズされたイベントとキャンセルされたイベントを区別することは、プロセス結果に関する正確なレポート作成にとって重要です。高いキャンセル率は、イベント報告またはトリアージに関する問題を示している可能性があります。取得元「キャンセル済み」や「無効化済み」のような最終ステータス変更から推測され、これは監査証跡に記録されます。取得イベントステータスが「キャンセル済み」に更新されたときのタイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	是正措置実施済み	承認された是正措置計画で定義されたタスクが実行され、完了したことを示します。これは通常、措置の責任者がシステム内で実施タスクを完了としてマークしたときにキャプチャされます。
その重要性これは、平均アクション検証時間KPIの開始を追跡するための重要なマイルストーンです。実施期間は、是正措置の複雑さと効率性を反映します。取得元割り当てられた是正措置タスクのステータスが「完了」または「実施済み」に変更されたときに、監査証跡から推測されます。取得リンクされたCAPA実施タスクの完了タイムスタンプから派生します。イベントタイプ inferred
	是正措置計画提案済み	是正措置および予防措置（CAPA）計画の作成と承認申請を表します。このイベントは通常、CAPAレコードが品質イベントに正式にリンクされ、ステータスが「承認待ち」に設定されたときに捕捉されます。
その重要性このアクティビティは、調査から解決計画への移行を示します。真因分析（RCA）からこのステップまでの期間は、計画効率を示す可能性があります。取得元リンクされたCAPAオブジェクトの作成、または品質イベント内のステータスが「CAPA計画提案済み」や「計画承認保留中」のような状態に変化したことから推測されます。取得リンクされたCAPA計画レコードの作成、または親イベントのステータス変更から派生します。イベントタイプ inferred
	有効性無効と判断	このアクティビティは、検証ステップの負の結果を表します。実施されたアクションが効果的でないことが判明した場合です。このイベントは手戻りを引き起こし、検証ステップが失敗し、調査またはCAPA計画を再開するステータス変更につながった場合に推測されます。
その重要性このイベントは、手戻りループを特定し、初回解決率を計算するために不可欠です。対処する必要がある問題解決プロセスにおける失敗を浮き彫りにします。取得元検証失敗を示すステータス変更、例えば「有効性確認失敗」や「調査中」への戻りから推測されます。取得検証後にケースを以前の段階に戻すワークフロー移行から派生します。イベントタイプ inferred
	真因分析実行済み	このアクティビティは、真因分析（RCA）の完了と調査結果の文書化を示します。これは、「真因」または関連する分析フィールドが入力され、関連するタスクが完了とマークされた場合に推測されます。
その重要性このアクティビティを追跡することで、真因分析（RCA）フェーズの時間と品質を測定するのに役立ちます。手戻りを特定する真因再調査率のようなKPIにとって不可欠です。取得元 RCAタスクの完了、または品質イベントフォーム内の根本原因カテゴリフィールドの入力と最終化を示す監査証跡エントリから推測されます。取得「根本原因分析」ワークフローのステップまたはタスクの完了から推測されます。イベントタイプ inferred
	関係者通知済み	品質イベントの解決について、すべての関係者への正式な通知を表します。これは、明示的なログアクションであるか、またはワークフローにおける「最終通知」タスクの完了から推測される場合があります。
その重要性このステップを分析することで、コミュニケーションの効率性を理解するのに役立ちます。また、「最終レビュー＆クローズ時間」KPIを計算するための重要な指標でもあります。取得元これは、システムにログ記録された明示的な通知イベントであるか、または最終クローズ前の「関係者への通知」タスクの完了から推測される場合があります。取得ワークフロー内の専用通知タスクの完了から推測されます。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

MasterControlからデータを取得する方法

ステップ

MasterControlにログイン: Analyticsレポートを作成・実行する権限を持つユーザーアカウントでMasterControl環境にアクセスします。
Analyticsモジュールへ移動: メインメニューからAnalyticsまたはReportsモジュールを選択します。正確な名称はシステムの構成によって異なる場合があります。
新規レポートの作成: 新規レポート作成プロセスを開始します。品質イベント情報と関連する監査証跡（Audit Trail）または履歴を組み合わせた適切なデータソースを選択します。これはしばしば、たとえば「QEM with Audit Trail」のように、品質イベント関連のユニバースまたはデータモデルとしてラベル付けされています。
レポート列の定義（結果オブジェクト）: レポートビルダーで、イベントログの列となるデータフィールドを選択します。各アクティビティをキャプチャするためには監査証跡情報を含める必要があります。以下のフィールドを追加してください。
- Quality Event ID (for QualityEvent)
- Audit Action or Event Type (for ActivityName)
- Audit Timestamp or Date/Time (for EventTime)
- Audit User or Performed By (for UserName)
- Quality Event Type
- Responsible Department
- Current Status (for QualityEventStatus)
- Root Cause Category
- Effectiveness Check Status
- Target Resolution Date
レポートフィルターの設定: 関連する範囲にデータを絞り込むためのフィルターを設定します。「監査アクション」または「イベントタイプ」フィールドのフィルターを作成します。「作成」、「ステータス変更」、「電子署名」、「タスク完了」など、必要なアクティビティに対応するすべての値を選択します。
日付範囲の設定: 「監査タイムスタンプ」フィールドに日付フィルターを適用し、特定の期間のデータを抽出します。パフォーマンスを確保するため、最初の期間は過去3〜6ヶ月のような短い範囲から始めることを推奨します。
レポートの実行: レポートを実行して、MasterControl Analyticsインターフェース内でデータのプレビューを生成します。構造が正しいことを確認するために結果をレビューします。
アクティビティ名の調整: 生の「監査アクション」名はユーザーフレンドリーではない場合があります。エクスポート後、変換ステップを実行する必要があります。Excelやスクリプトなど、お好みのツールで、技術的な監査イベント（例: 「STATUS_CHANGE_TO_CLOSED」）を、必要なビジネスアクティビティ名（例: 「品質イベントクローズ」）に変換するマッピングを作成します。
EndTime列の追加: データをエクスポートした後、「EndTime」という新しい列を作成します。ほとんどの個別の監査証跡イベントの場合、EndTimeはEventTimeと同じであり、イベントが発生した単一時点を表します。「EventTime」列の値を「EndTime」列にコピーします。
データのエクスポート: レポートプレビューに問題がなければ、Analyticsモジュール内のエクスポート機能を使用してデータをCSVファイルとして保存します。
アップロードのための最終フォーマット: CSVファイルを開きます。ステップ8で作成したアクティビティ名のマッピングを適用します。列ヘッダーがQualityEvent、ActivityName、EventTime、EndTime、UserNameなど、必要な属性と完全に一致していることを確認します。最終ファイルを保存します。これでProcessMindへアップロードする準備が整いました。

設定

レポートデータソース: レポートは、主要な品質イベント記録と、その詳細な監査証跡（Audit Trail）またはイベント履歴データを結合したデータソースに基づいて作成する必要があります。これは、個々のアクティビティを捉える上で不可欠です。
日付範囲フィルター: 監査イベントのタイムスタンプ（EventTime）にフィルターを適用します。初期分析では、網羅性とパフォーマンスのバランスを考慮し、3〜6ヶ月のデータ範囲を推奨します。
アクティビティフィルター: 最も重要なフィルターは、監査アクションまたはイベントタイプフィールドです。オブジェクトの作成、ステータス変更、電子署名、ワークフローのタスク完了など、目的の業務アクティビティに対応するすべての関連システムイベントを選択する必要があります。
品質イベントタイプフィルター: 最初の分析では、単一のプロセスバリアントに焦点を当てるため、「不適合」や「顧客クレーム」など、特定の品質イベントタイプでフィルターすることを検討してください。
前提条件: レポートを実行するユーザーは、品質イベントモジュールへの読み取りアクセス権と、MasterControlアナリティクスモジュールでレポートを作成・実行する権限が少なくとも必要です。

a クエリ例 config

/*
This is a configuration guide for building the report in the MasterControl Analytics UI.
There is no executable SQL script, as the extraction is performed through the graphical interface.
Follow these steps in the report builder to configure your data extraction.
*/

**1. Report Data Source (Universe):**
Select a data source that combines Quality Event data with Audit Trail information. Example: `[Quality Events and Audit History]`

**2. Result Objects (Columns to Select):**

-- Case and Recommended Attributes
*   `InfoCard.ID` (as QualityEvent)
*   `InfoCard.Fields.[Quality Event Type]` (as QualityEventType)
*   `InfoCard.Fields.[Responsible Department]` (as ResponsibleDepartment)
*   `InfoCard.Fields.[Root Cause Category]` (as RootCauseCategory)
*   `InfoCard.Fields.[Effectiveness Status]` (as EffectivenessStatus)
*   `InfoCard.Fields.[Target Resolution Date]` (as TargetResolutionDate)
*   `InfoCard.Status` (as QualityEventStatus)

-- Required Activity Attributes
*   `Audit Trail.Record Type` or `Audit Trail.Action` (as ActivityName)
*   `Audit Trail.Date/Time` (as EventTime)
*   `Audit Trail.User Name` or `Audit Trail.Performed By` (as UserName)

**3. Query Filters (Filter Pane):**

*   **Filter 1: Date Range**
    *   Object: `Audit Trail.Date/Time`
    *   Operator: `Between`
    *   Values: `[Select a start date]` and `[Select an end date]`

*   **Filter 2: Activity Types**
    *   Object: `Audit Trail.Record Type`
    *   Operator: `In List`
    *   Values: Select all relevant system events. The exact names may vary in your configuration. You must map these technical names to the required business activity names post-export. Look for values similar to:
        *   `Create InfoCard` (maps to 'Quality Event Created')
        *   `Status Change` (used for 'Initial Triage Completed', 'Investigation Initiated', 'Quality Event Closed', 'Quality Event Cancelled')
        *   `Task Complete` (used for 'Root Cause Analysis Performed', 'Corrective Action Implemented', 'Preventive Action Implemented', 'Effectiveness of Action Verified', 'Stakeholders Notified')
        *   `Task Failed` (maps to 'Effectiveness Deemed Ineffective')
        *   `E-Signature Applied` (maps to 'Corrective Action Plan Approved', 'Final Review Conducted')
        *   `Link Created` (maps to 'Corrective Action Plan Proposed' when a CAPA is linked)

*   **Filter 3 (Optional): Quality Event Type**
    *   Object: `InfoCard.Fields.[Quality Event Type]`
    *   Operator: `In List`
    *   Values: `[Select desired event types, e.g., 'Non-conformance', 'Deviation']`

**4. Post-Export Transformation:**
After exporting to CSV, you must add a data transformation step to map the raw `Audit Trail.Record Type` and `InfoCard.Status` values to the standardized `ActivityName` values required by ProcessMind. For example, an audit record where `Record Type` is 'Status Change' and the new status is 'Closed' should be mapped to the `ActivityName` 'Quality Event Closed'.

ステップ

前提条件とセットアップ: Python 3.6+とpandasおよびrequestsライブラリがインストールされていることを確認してください。MasterControl管理者から、Client ID、Client Secret、API Keyを含むAPIクレデンシャルを取得します。アカウントには品質イベントモジュールへの読み取り権限が必要です。
スクリプト変数の設定: 新しいPythonスクリプトファイルを作成します。スクリプトの冒頭で、MasterControlのベースURLと、前のステップで取得したAPIクレデンシャルを保持する変数を定義します。また、データ抽出期間の開始日と終了日を指定します。
認証の実装: MasterControl認証エンドポイント（通常は/api/v2/auth/token）にPOSTリクエストを送信する関数を記述します。このリクエストには、その後のAPI呼び出し用の一時的なベアラー・トークンを取得するためのクレデンシャルを含める必要があります。
品質イベントリストの取得: 例えば/api/v2/eventsのような品質イベントエンドポイントを呼び出すメインループを作成します。limitおよびoffsetパラメーターを使用して、すべての品質イベントのリストをページネーションで取得し、APIに過負荷をかけることなく大規模なデータセットを処理できるようにします。
詳細な監査証跡の取得: メインループで取得された各品質イベントについて、その詳細な監査証跡または履歴を取得するための2番目のAPI呼び出しを行います。エンドポイントは通常、/api/v2/events/{id}/historyのように構成され、{id}は品質イベントの一意の識別子です。
監査データとアクティビティのマッピング: これが主要な変換ステップです。各品質イベントの監査証跡エントリを繰り返し処理します。条件ロジック（if/elif/elseステートメント）を使用して、ステータス変更、電子署名、タスク完了などの特定の監査記録を、イベントログに必要な標準化されたアクティビティ名にマッピングします。
属性の抽出: 監査証跡内でアクティビティを特定したら、JSONレスポンスを解析して、必須および推奨されるすべての属性を抽出します。これには、QualityEvent ID、マッピングしたActivityName、監査記録からのEventTime、UserName、および親品質イベントオブジェクトからのその他の関連詳細が含まれます。
イベントログの構造化: 抽出された各アクティビティとその属性を辞書として保存します。各辞書をイベントログの基礎となるマスターリストに追加します。
DataFrameの作成: すべての品質イベントとその監査証跡を処理した後、アクティビティ辞書のマスターリストをpandas DataFrameに変換します。これにより、データの操作とフォーマットが容易になります。
CSVへのエクスポート: pandasのto_csv()関数を使用して、DataFrameをCSVファイルにエクスポートします。ファイルがUTF-8エンコーディングで保存され、EventTimeおよびEndTime列がYYYY-MM-DDTHH:MM:SSのようなProcessMindと互換性のある一貫したタイムスタンプ形式であることを確認してください。

設定

APIクレデンシャル: API経由で品質イベントデータにアクセスする権限を持つユーザーアカウントの、有効なClient ID、Client Secret、およびAPI Keyが必要です。
APIエンドポイント: このスクリプトは、主に認証用の/api/v2/auth/tokenエンドポイント、品質イベント一覧取得用の/api/v2/eventsエンドポイント、および各イベントの詳細な監査証跡を取得するための/api/v2/events/{id}/historyエンドポイントを使用します。
日付範囲フィルター: スクリプト内のstart_dateおよびend_date変数を設定することが重要です。初期分析では、データセットを管理しやすい規模に保ち、抽出時間を適切にするため、3〜6ヶ月のデータ範囲を推奨します。
ページネーション制御: limitパラメーターは、API呼び出しごとに取得されるレコード数を制御します。通常は100〜500の値が一般的です。スクリプトは、すべてのデータページを取得するためにoffsetを処理する必要があります。
MasterControlの設定: スクリプトの監査エントリとアクティビティのマッピングロジックは、標準的な品質管理ワークフロー設定を前提としています。組織固有のMasterControl設定に合わせて、スクリプト内のフィールド名やステータス値を調整する必要がある場合があります。

a クエリ例 python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your MasterControl instance details
BASE_URL = class="hl-string">"https://[Your-MasterControl-Domain].mastercontrol.com"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your_Client_ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your_Client_Secret]"
API_KEY = class="hl-string">"[Your_API_Key]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Date Range for Extraction --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Format: YYYY-MM-DD
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Authentication Function --- 
def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with MasterControl and returns an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/auth/token"
    auth_payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'password',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    headers = {
        class="hl-string">'x-api-key': API_KEY,
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    try:
        response = requests.post(auth_url, headers=headers, data=json.dumps(auth_payload))
        response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error during authentication: {e}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic --- 
def extract_quality_events():
    class="hl-string">"""Extracts, transforms, and returns a DataFrame of quality event activities."""
    token = get_access_token()
    if not token:
        print(class="hl-string">"Could not retrieve access token. Exiting.")
        return pd.DataFrame()

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'x-api-key': API_KEY
    }

    all_activities = []
    limit = 100
    offset = 0
    
    while True:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch a page of quality events
        events_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/events?limit={limit}&offset={offset}&startDate={START_DATE}&endDate={END_DATE}"
        try:
            events_response = requests.get(events_url, headers=headers)
            events_response.raise_for_status()
            events_data = events_response.json().get(class="hl-string">'data', [])
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching events list: {e}")
            break

        if not events_data:
            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Exit loop if no more events are returned

        for qe_summary in events_data:
            qe_id = qe_summary.get(class="hl-string">'id')
            if not qe_id:
                continue

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch the detailed history for each quality event
            history_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/events/{qe_id}/history"
            try:
                history_response = requests.get(history_url, headers=headers)
                history_response.raise_for_status()
                history_data = history_response.json().get(class="hl-string">'data', [])
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching history for event {qe_id}: {e}")
                continue

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Map audit trail entries to activities
            for entry in history_data:
                activity = None
                activity_name = class="hl-string">""
                event_time = entry.get(class="hl-string">'timestamp')
                user_name = entry.get(class="hl-string">'user', {}).get(class="hl-string">'name')

                action = entry.get(class="hl-string">'action', class="hl-string">'').lower()
                field_name = entry.get(class="hl-string">'fieldName', class="hl-string">'').lower()
                new_value = entry.get(class="hl-string">'newValue', class="hl-string">'')
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Mapping logic based on common MasterControl audit trail patterns
                if action == class="hl-string">'create' and entry.get(class="hl-string">'objectType') == class="hl-string">'QualityEvent':
                    activity_name = class="hl-string">'Quality Event Created'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Under Assessment':
                    activity_name = class="hl-string">'Initial Triage Completed'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Under Investigation':
                    activity_name = class="hl-string">'Investigation Initiated'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'root cause' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Root Cause Analysis Performed'
                elif action == class="hl-string">'link' and class="hl-string">'capa' in entry.get(class="hl-string">'linkedObjectType', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Corrective Action Plan Proposed'
                elif action == class="hl-string">'e_signature' and class="hl-string">'approve capa' in entry.get(class="hl-string">'reason', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Corrective Action Plan Approved'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'implement corrective' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Corrective Action Implemented'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'implement preventive' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Preventive Action Implemented'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'effectiveness verification' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower() and entry.get(class="hl-string">'taskResult') == class="hl-string">'Effective':
                    activity_name = class="hl-string">'Effectiveness of Action Verified'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'effectiveness verification' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower() and entry.get(class="hl-string">'taskResult') == class="hl-string">'Ineffective':
                    activity_name = class="hl-string">'Effectiveness Deemed Ineffective'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'notify stakeholders' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Stakeholders Notified'
                elif action == class="hl-string">'e_signature' and class="hl-string">'final review' in entry.get(class="hl-string">'reason', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Final Review Conducted'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Closed':
                    activity_name = class="hl-string">'Quality Event Closed'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Cancelled':
                    activity_name = class="hl-string">'Quality Event Cancelled'

                if activity_name:
                    activity = {
                        class="hl-string">'QualityEvent': qe_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                        class="hl-string">'EventTime': event_time,
                        class="hl-string">'EndTime': event_time, class=class="hl-string">"hl-comment"># For atomic events, EndTime is the same as EventTime
                        class="hl-string">'UserName': user_name,
                        class="hl-string">'ResponsibleDepartment': qe_summary.get(class="hl-string">'department'),
                        class="hl-string">'QualityEventType': qe_summary.get(class="hl-string">'eventType'),
                        class="hl-string">'QualityEventStatus': new_value if class="hl-string">'status_change' in action else qe_summary.get(class="hl-string">'status'),
                        class="hl-string">'RootCauseCategory': qe_summary.get(class="hl-string">'rootCauseCategory'), class=class="hl-string">"hl-comment"># This might need to be sourced from a different field
                        class="hl-string">'EffectivenessStatus': entry.get(class="hl-string">'taskResult') if class="hl-string">'effectiveness' in activity_name else None,
                        class="hl-string">'TargetResolutionDate': qe_summary.get(class="hl-string">'targetDate')
                    }
                    all_activities.append(activity)

        offset += limit

    df = pd.DataFrame(all_activities)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure datetime format is consistent
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'EndTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EndTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    return df

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Execution --- 
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    event_log_df = extract_quality_events()
    if not event_log_df.empty:
        event_log_df.to_csv(class="hl-string">"mastercontrol_quality_events_log.csv", index=False, encoding=class="hl-string">'utf-8-sig')
        print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(event_log_df)} activities to mastercontrol_quality_events_log.csv")
    else:
        print(class="hl-string">"No data extracted.")

ステップ

MasterControlにログイン: Analyticsレポートを作成・実行する権限を持つユーザーアカウントでMasterControl環境にアクセスします。
Analyticsモジュールへ移動: メインメニューからAnalyticsまたはReportsモジュールを選択します。正確な名称はシステムの構成によって異なる場合があります。
新規レポートの作成: 新規レポート作成プロセスを開始します。品質イベント情報と関連する監査証跡（Audit Trail）または履歴を組み合わせた適切なデータソースを選択します。これはしばしば、たとえば「QEM with Audit Trail」のように、品質イベント関連のユニバースまたはデータモデルとしてラベル付けされています。
レポート列の定義（結果オブジェクト）: レポートビルダーで、イベントログの列となるデータフィールドを選択します。各アクティビティをキャプチャするためには監査証跡情報を含める必要があります。以下のフィールドを追加してください。
- Quality Event ID (for QualityEvent)
- Audit Action or Event Type (for ActivityName)
- Audit Timestamp or Date/Time (for EventTime)
- Audit User or Performed By (for UserName)
- Quality Event Type
- Responsible Department
- Current Status (for QualityEventStatus)
- Root Cause Category
- Effectiveness Check Status
- Target Resolution Date
レポートフィルターの設定: 関連する範囲にデータを絞り込むためのフィルターを設定します。「監査アクション」または「イベントタイプ」フィールドのフィルターを作成します。「作成」、「ステータス変更」、「電子署名」、「タスク完了」など、必要なアクティビティに対応するすべての値を選択します。
日付範囲の設定: 「監査タイムスタンプ」フィールドに日付フィルターを適用し、特定の期間のデータを抽出します。パフォーマンスを確保するため、最初の期間は過去3〜6ヶ月のような短い範囲から始めることを推奨します。
レポートの実行: レポートを実行して、MasterControl Analyticsインターフェース内でデータのプレビューを生成します。構造が正しいことを確認するために結果をレビューします。
アクティビティ名の調整: 生の「監査アクション」名はユーザーフレンドリーではない場合があります。エクスポート後、変換ステップを実行する必要があります。Excelやスクリプトなど、お好みのツールで、技術的な監査イベント（例: 「STATUS_CHANGE_TO_CLOSED」）を、必要なビジネスアクティビティ名（例: 「品質イベントクローズ」）に変換するマッピングを作成します。
EndTime列の追加: データをエクスポートした後、「EndTime」という新しい列を作成します。ほとんどの個別の監査証跡イベントの場合、EndTimeはEventTimeと同じであり、イベントが発生した単一時点を表します。「EventTime」列の値を「EndTime」列にコピーします。
データのエクスポート: レポートプレビューに問題がなければ、Analyticsモジュール内のエクスポート機能を使用してデータをCSVファイルとして保存します。
アップロードのための最終フォーマット: CSVファイルを開きます。ステップ8で作成したアクティビティ名のマッピングを適用します。列ヘッダーがQualityEvent、ActivityName、EventTime、EndTime、UserNameなど、必要な属性と完全に一致していることを確認します。最終ファイルを保存します。これでProcessMindへアップロードする準備が整いました。

設定

レポートデータソース: レポートは、主要な品質イベント記録と、その詳細な監査証跡（Audit Trail）またはイベント履歴データを結合したデータソースに基づいて作成する必要があります。これは、個々のアクティビティを捉える上で不可欠です。
日付範囲フィルター: 監査イベントのタイムスタンプ（EventTime）にフィルターを適用します。初期分析では、網羅性とパフォーマンスのバランスを考慮し、3〜6ヶ月のデータ範囲を推奨します。
アクティビティフィルター: 最も重要なフィルターは、監査アクションまたはイベントタイプフィールドです。オブジェクトの作成、ステータス変更、電子署名、ワークフローのタスク完了など、目的の業務アクティビティに対応するすべての関連システムイベントを選択する必要があります。
品質イベントタイプフィルター: 最初の分析では、単一のプロセスバリアントに焦点を当てるため、「不適合」や「顧客クレーム」など、特定の品質イベントタイプでフィルターすることを検討してください。
前提条件: レポートを実行するユーザーは、品質イベントモジュールへの読み取りアクセス権と、MasterControlアナリティクスモジュールでレポートを作成・実行する権限が少なくとも必要です。

a クエリ例 config

/*
This is a configuration guide for building the report in the MasterControl Analytics UI.
There is no executable SQL script, as the extraction is performed through the graphical interface.
Follow these steps in the report builder to configure your data extraction.
*/

**1. Report Data Source (Universe):**
Select a data source that combines Quality Event data with Audit Trail information. Example: `[Quality Events and Audit History]`

**2. Result Objects (Columns to Select):**

-- Case and Recommended Attributes
*   `InfoCard.ID` (as QualityEvent)
*   `InfoCard.Fields.[Quality Event Type]` (as QualityEventType)
*   `InfoCard.Fields.[Responsible Department]` (as ResponsibleDepartment)
*   `InfoCard.Fields.[Root Cause Category]` (as RootCauseCategory)
*   `InfoCard.Fields.[Effectiveness Status]` (as EffectivenessStatus)
*   `InfoCard.Fields.[Target Resolution Date]` (as TargetResolutionDate)
*   `InfoCard.Status` (as QualityEventStatus)

-- Required Activity Attributes
*   `Audit Trail.Record Type` or `Audit Trail.Action` (as ActivityName)
*   `Audit Trail.Date/Time` (as EventTime)
*   `Audit Trail.User Name` or `Audit Trail.Performed By` (as UserName)

**3. Query Filters (Filter Pane):**

*   **Filter 1: Date Range**
    *   Object: `Audit Trail.Date/Time`
    *   Operator: `Between`
    *   Values: `[Select a start date]` and `[Select an end date]`

*   **Filter 2: Activity Types**
    *   Object: `Audit Trail.Record Type`
    *   Operator: `In List`
    *   Values: Select all relevant system events. The exact names may vary in your configuration. You must map these technical names to the required business activity names post-export. Look for values similar to:
        *   `Create InfoCard` (maps to 'Quality Event Created')
        *   `Status Change` (used for 'Initial Triage Completed', 'Investigation Initiated', 'Quality Event Closed', 'Quality Event Cancelled')
        *   `Task Complete` (used for 'Root Cause Analysis Performed', 'Corrective Action Implemented', 'Preventive Action Implemented', 'Effectiveness of Action Verified', 'Stakeholders Notified')
        *   `Task Failed` (maps to 'Effectiveness Deemed Ineffective')
        *   `E-Signature Applied` (maps to 'Corrective Action Plan Approved', 'Final Review Conducted')
        *   `Link Created` (maps to 'Corrective Action Plan Proposed' when a CAPA is linked)

*   **Filter 3 (Optional): Quality Event Type**
    *   Object: `InfoCard.Fields.[Quality Event Type]`
    *   Operator: `In List`
    *   Values: `[Select desired event types, e.g., 'Non-conformance', 'Deviation']`

**4. Post-Export Transformation:**
After exporting to CSV, you must add a data transformation step to map the raw `Audit Trail.Record Type` and `InfoCard.Status` values to the standardized `ActivityName` values required by ProcessMind. For example, an audit record where `Record Type` is 'Status Change' and the new status is 'Closed' should be mapped to the `ActivityName` 'Quality Event Closed'.

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