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お客様の生産計画データテンプレート

Plex Smart Manufacturing

お客様の生産計画データテンプレート

このテンプレートは、生産計画プロセスを最適化するために適切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。収集すべき必須属性、追跡すべき主要活動、およびソースシステムからこの情報を抽出するための実践的なガイダンスを概説しています。このリソースを活用して、効果的なプロセス分析と改善に必要なすべてのデータを確実に捕捉してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
抽出の手引き

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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生産計画の属性

これらは、包括的な生産計画分析と運用に関する深い洞察を得るために、イベントログに含めることが推奨されるデータフィールドです。

3 必須 8 推奨 12 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	生産計画プロセス内で発生した特定のイベントまたはステップの名前。
説明この属性は、「生産オーダー作成済み」、「資材所要量計画済み」、または「生産オーダー完了」など、生産計画ライフサイクルにおける単一のタスクまたはマイルストーンを記述します。これらの活動はプロセスマップの骨格を形成し、アナリストがプロセスフローを可視化し、ステップ間のボトルネックを特定し、イベントの頻度と順序を分析することを可能にします。各活動は、ソースシステムに記録されたイベントに対応します。その重要性プロセスマップ内のステップを定義し、ボトルネックの特定やバリアント分析を含むすべてのプロセスマイニング分析の基盤となります。取得元生産計画および実行に関連する様々なPlexモジュール内のイベントログ、トランザクションコード、またはステータス変更記録から導出されます。例生産オーダー作成済み生産計画承認済み生産オーダーリリース済み運用完了
	イベント日時 EventTime	アクティビティの発生時刻を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、特定のイベントまたは活動がシステムに記録された正確な日時を記録します。これはプロセス分析における主要な時間要素です。正確なタイムスタンプは、サイクルタイム、期間、活動間の待機時間を計算するために不可欠です。これにより、時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析、ボトルネックの特定、およびスケジュール順守度の測定が可能になります。その重要性このタイムスタンプは、パフォーマンス分析の基礎となるサイクルタイムや期間など、すべての時間ベースのメトリクスを計算するために不可欠です。取得元 Plexのアクティビティ情報とともにイベントログまたはトランザクション記録にあります。「作成日」、「タイムスタンプ」、または「イベント日」のようなフィールドを探してください。例 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	生産オーダー ProductionOrder	生産オーダーの一意の識別子であり、生産計画プロセスの主要なケース識別子として機能します。
説明生産オーダー番号は、特定の数量の部品または製品を生産する要求を一意に識別します。これは、関連するすべての計画、スケジューリング、実行、および完了イベントをリンクする中心的なケースIDとして機能します。プロセスマイニングでは、生産オーダー別にグループ化されたイベントを分析することで、生産ライフサイクル全体の完全なエンドツーエンドビューが可能になります。これにより、全体的なサイクルタイムの計算、共通のプロセスパスの特定、および異なる生産実行間のバリエーションの理解に役立ちます。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、各生産実行の開始から終了までを包括的に分析することを可能にします。取得元この識別子は、通常Plex内のコア生産または製造実行モジュールで見つかります。作業指示または生産オーダーに関連するテーブルについてはドキュメントを参照してください。例 WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	Workcenter Workcenter	製造作業が予定されている特定の機械、生産ライン、またはエリア。
説明ワークセンターは、生産活動が行われる特定の資源または資源グループを指します。単一の機械、機械群、あるいは特定の組立ラインである場合があります。この属性は、「リソース割り当て遅延分析」およびリソース固有のボトルネックを特定するために重要です。異なるワークセンターにおける処理時間と待機時間を分析することで、管理者はリソース利用率を最適化し、生産フローを改善できます。その重要性リソース固有のボトルネックを特定し、能力利用率を分析するのに役立ち、スケジューリングとスループットの最適化に不可欠です。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。この情報は通常、製造指示に関連付けられたルーティングまたは作業の詳細に記載されています。例 CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	プランナー Planner	生産オーダーの計画または管理を担当する従業員。
説明この属性は、特定の生産オーダーに割り当てられた生産プランナーまたはスケジューラーを識別します。個人の名前または従業員IDである場合があります。プランナー別にプロセスを分析することは、「プランナーパフォーマンス比較」ダッシュボードにとって不可欠です。プランナー間の効率、スケジュール順守、およびプロセス変動の違いを特定するのに役立ち、トレーニングやプロセス標準化の機会を浮き彫りにします。その重要性計画担当者ごとのパフォーマンス分析を可能にし、ベストプラクティス、不整合、トレーニングニーズの特定に役立ちます。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。通常、製造指示ヘッダーテーブルにあり、「計画担当者コード」、「スケジューラー」、または「作成者」などのフィールドに関連付けられています。例 John Smithジェーン・ドウプランナーグループAUser789
	材料の可用性 MaterialAvailabilityStatus	製造指示に必要なすべての材料が利用可能かどうかを示します。
説明この属性は、資材の可用性ステータスを、「利用可能」、「不足」、または「オーダー中」などで示します。このステータスは、生産オーダーを製造現場にリリースできるかを決定するために不可欠です。この属性の主要な用途は、「資材不足影響分析」ダッシュボードにあります。「不足」ステータスを「生産オーダーリリース済み」または「生産開始」活動前の長い待機時間と関連付けることで、資材不足によって引き起こされる遅延を定量化するのに役立ちます。その重要性製造業における一般的かつ重大な問題である、資材不足による遅延の分析を直接サポートします。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。これはMRPまたは在庫モジュールにおける計算されたステータス、または製造指示自体のフィールドである場合があります。例全ての材料が利用可能部品不足発注書待ち部分的に利用可能
	生産オーダー状況 ProductionOrderStatus	生産オーダーの現在または最終ステータス。
説明この属性は、「作成済み」、「リリース済み」、「進行中」、「完了」、「キャンセル済み」など、ある時点での生産オーダーの状態を反映します。ステータス情報はオーダーのライフサイクルのスナップショットを提供し、結果分析にとって重要です。これにより、アクティブなオーダーと完了したオーダーをフィルタリングし、キャンセル率を分析し、特定のプロセスパスの理由を理解するのに役立ちます。その重要性製造指示の成果と現在の状態を示し、フィルタリング、成果分析、およびプロセス例外の理解に不可欠です。取得元 Plexの製造指示ヘッダーテーブルで利用可能です。'ステータス'または'状態'フィールドを探してください。例計画済みリリース済み完了済みクローズ取り消し済み
	生産優先度 ProductionPriority	製造指示の緊急度を示す分類です。
説明この属性は、生産オーダーに「高」、「中」、「低」などの優先度レベルを割り当てます。これは、プランナーや生産スタッフが特にリソースが制約されている場合に作業を優先するのに役立ちます。優先度別に分析することは、「生産優先度処理メトリクス」ダッシュボードにとって不可欠です。これにより、高優先度オーダーが実際にプロセスを通じて迅速化され、低優先度オーダーよりも早く完了しているかを確認でき、優先度付けシステムの有効性を検証できます。その重要性優先度の高いオーダーがより迅速に処理されるかどうかを分析し、優先順位付けシステムが効果的に機能していることを確認できます。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。これは製造指示ヘッダーの標準フィールドまたはカスタムフィールドである場合があります。例高中低19
	計画数量 PlannedQuantity	そのオーダーで生産される部品または製品の目標数量。
説明この属性は、生産オーダーに従って生産が予定されているユニット数を指定します。この値は、資材所要量計画、生産能力計画、およびスケジューリングに使用されます。計画数量は、元の予測数値と比較して「需要予測統合差異」KPIを計算するために不可欠です。また、サイクルタイム分析のコンテキストも提供します。大きなオーダーは自然と長いリードタイムを持つ可能性があるためです。その重要性目標生産量を提供します。これは、生産能力分析、スケジューリング、およびオーダーサイズに関連するプロセス変動を理解するために不可欠です。取得元 Plexの製造指示ヘッダーまたは明細詳細にあります。「注文数量」または「計画数量」のようなフィールドを探してください。例 1005000751250
	計画終了日 PlannedEndDate	生産オーダーの計画完了日。
説明この属性には、生産オーダーが完全に完了する予定日が含まれます。この日付はスケジューリングプロセスの主要な出力であり、パフォーマンス測定のベースラインとして機能します。計画終了日は、「生産スケジュール順守度」ダッシュボードとKPIにとって重要です。この計画日と実際の完了タイムスタンプを比較することで、組織は生産目標を達成する能力を測定し、遅延の原因を特定できます。その重要性スケジュール順守度と納期遵守率を測定するための基準として機能します。これらは計画と実行の有効性を示す重要な指標です。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。これは通常、製造指示ヘッダーに記載されており、「予定終了日」、「納期」などと名付けられていることが多いです。例 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	部品番号 PartNumber	製造される製品または資材の一意の識別子。
説明部品番号は、アイテム番号やSKUとも呼ばれ、生産オーダーが生産することを意図するアイテムを指定します。これは、生産プロセスを製品ポートフォリオにリンクさせるための重要なマスターデータです。部品番号別にプロセスを分析することで、製品固有の製造課題を特定し、異なる製品のサイクルタイムを比較し、資材所要量がどのように変化するかを理解することができます。これは、製品中心のプロセス分析にとって不可欠です。その重要性製品ベースの分析を可能にし、特定の部品や製品ファミリーに関連するプロセス性能の比較と問題の特定を行います。取得元 Plexの製造指示明細またはヘッダー詳細にあります。これは品目マスターにリンクされた標準フィールドです。例 PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	イベント処理時間 EventProcessingTime	特定のアクティビティに積極的に費やした時間の長さです。
説明この計算された属性は、単一の活動の開始から終了までの時間を測定します。これは、プロセスステップ中に実行された実際の「タッチタイム」または作業を表します。処理時間を分析することは、プロセス内で最も時間と労力を消費している特定の活動を特定するために不可欠です。これは、待機期間を含むサイクルタイムとは異なり、タスク自体内の非効率性を特定するための鍵となります。その重要性アクティビティの実作業時間を測定し、プロセス内で最も時間のかかるタスクを特定・分析するのに役立ちます。取得元計算フィールド。アクティビティの'EndTime'から'EventTime' (StartTime)を差し引いて算出されます。例 PT1H30MPT8HP2DT4H15M
	スケジュール差異 ScheduleDeviation	計画終了日と実際の完了日との時間差。
説明この計算された指標は、生産オーダーがスケジュールに対してどれだけ早く、または遅れて完了したかを定量化します。正の値は遅延を、負の値は早期完了を、ゼロは定刻通りであることを示します。この属性は、単純な「遅延」フラグよりも詳細なパフォーマンスビューを提供します。これは「生産スケジュール順守度」ダッシュボードで使用され、遅延の大きさを視覚化し、最も重要な逸脱に対する改善努力の優先順位付けに役立ちます。その重要性オーダーがスケジュールから逸脱した正確な時間を定量化し、遅延または早期完了の正確な尺度を提供します。取得元計算フィールド。ケースレベルで'ActualEndDate'から'PlannedEndDate'を差し引いて算出されます。例 P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	ソースシステム SourceSystem	`データ`が抽出された記録システム。
説明この属性はデータの出所を指定します。この場合はPlex Smart Manufacturingです。データが複数のシステムから統合される可能性がある環境で有用であり、データ出所の明確性を確保します。この情報を維持することは、データガバナンスとトラブルシューティングに役立ちます。データの検証や強化活動のソースを明確に識別できるためです。その重要性データガバナンス、検証、および複数システム環境において重要な、データソースに関する重要なコンテキストを提供します。取得元これは通常、データセットをラベル付けするためにデータ抽出および変換プロセス中に加えられる静的な値です。例 Plex Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	最終データ更新 LastDataUpdate	データが`ソース`システム`から`最後に`更新`された`タイムスタンプ`。
説明この属性は、データがプロセスマイニングツールに抽出され、ロードされた最終時刻を示します。分析の鮮度に関するコンテキストを提供します。データの鮮度を知ることは、ユーザーが最新のプロセス情報を閲覧しているかどうかを理解するために重要です。データの適時性に関する期待値を管理するのに役立ち、あらゆるダッシュボードやレポートにとって重要なメタデータの一部です。その重要性データの鮮度についてユーザーに通知し、現在の分析の期間を理解していることを保証します。取得元これは、データ取り込みプロセス中に生成および保存されるメタデータフィールドであり、データロードのタイムスタンプを記録します。例 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	完了数量 CompletedQuantity	正常に生産された部品または製品の実際の数量。
説明この属性は、生産オーダーで生産され確認された良品ユニットの最終数を記録します。この値は、歩留まりとオーダー達成率を決定するために計画数量と比較されます。完了数量を分析することは、生産効率と品質を評価するのに役立ちます。計画数量からの大きな逸脱は、生産問題、高い不良率、またはデータ入力エラーを示している可能性があり、これらはさらに調査されるべきです。その重要性実際の生産量を示し、計画数量に対する歩留まり、スクラップ率、および達成精度を分析するために使用されます。取得元 Plexの生産報告または確認記録にあります。「良品数量」、「歩留まり数量」、または「実際数量」のようなフィールドを探してください。例 984950751250
	実際の終了日 ActualEndDate	生産オーダーの最後のユニットが完了した実際のタイムスタンプ。
説明この属性は、生産オーダーの最終作業が完了し、必要な総数量が生産された時刻を捕捉します。これは実行フェーズの終了を示します。これは、「生産スケジュール順守度」KPIについて「計画終了日」に対する実際のパフォーマンスを測定するために使用される決定的なタイムスタンプです。真のエンドツーエンド生産サイクルタイムを計算するために使用されます。その重要性スケジュール順守度と全体的な生産リードタイムを正確に計算するために必要な実際の完了時間を提供します。取得元これは、「生産オーダー完了」活動のタイムスタンプ、またはPlexにおける最終的な運用確認のタイムスタンプです。例 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	実際開始日 ActualStartDate	そのオーダーの生産作業が開始された実際のタイムスタンプ。
説明この属性は、生産オーダーの最初の物理的な作業が製造現場で開始された正確な時刻を捕捉します。計画と準備から実行への移行を示します。このタイムスタンプは、オーダーがリリースされてから実際に開始されるまでの「キュー時間」または遅延を分析するために不可欠です。より正確な生産リードタイムを計算し、実際の作業開始を示すことで「材料不足影響分析」をサポートするのに役立ちます。その重要性生産実行フェーズの真の開始をマークし、スケジューリング遅延とキュー時間の正確な測定を可能にします。取得元これは、「生産開始」活動のタイムスタンプ、またはPlexのMESコンポーネントに記録された最初の運用ステップのタイムスタンプです。例 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	工場 Plant	生産オーダーが実行される製造施設または場所。
説明プラント属性は、工場や生産施設などの特定の物理的な場所を識別します。複数のプラントを持つ組織では、これはプロセスパフォーマンスをセグメント化し、比較するための主要な属性です。プラント別に分析することで、異なる場所間でのプロセスベンチマークが可能になります。これにより、サイト固有の問題が明らかになり、高パフォーマンスのプラントでのベストプラクティスが強調され、プロセス標準化に関する意思決定に情報を提供できます。その重要性異なる製造拠点間でのプロセス性能比較を可能にし、複数工場でのベンチマークや標準化に不可欠です。取得元 Plexにおける主要な組織原則として通常利用可能で、多くの場合、製造オーダーヘッダーに関連付けられています。「Plant」、「Site」、または「Location」フィールドを確認してください。例デトロイト工場アトランタ組立工場サイト007メキシコ工場
	手戻り理由コード ReworkReasonCode	生産計画の調整や手戻りループの理由を示すコードです。
説明生産計画が調整されたり、オーダーが手直しのために送られたりした場合、この属性は逸脱の標準化された理由を提供します。例としては、「欠陥材料」、「機械停止」、または「仕様変更」などがあります。この属性は、バリアント分析で特定されたプロセス逸脱の「なぜ」を説明します。「手直しと再ルーティング率」KPIの根本原因分析にとって非常に重要であり、チームが高価な手直しや遅延を引き起こす根本的な問題に対処するのに役立ちます。その重要性手戻りやプロセス逸脱に関する重要なコンテキストを提供し、無駄の削減と品質向上に向けた的を絞った根本原因分析を可能にします。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。このデータは、不適合、品質、または生産調整記録に関連付けられている場合があります。例 QA_FAILMAT_SUBENG_CHGOPER_ERR
	注文タイプ OrderType	標準、手直し、プロトタイプなど、製造指示を分類するカテゴリです。
説明オーダータイプは、生産オーダーを用途に基づいて区別するために使用されます。たとえば、「標準」オーダーは通常の生産用、「手戻り」オーダーは欠陥修正用、「試作」オーダーは新製品開発用です。この属性により、異なるタイプのオーダーのプロセスフローをフィルタリングまたは比較することで、より詳細な分析が可能になります。例えば、手戻りオーダーは標準オーダーとは異なるパスとサイクルタイムを持つことが予想され、それらを分離することがクリーンな分析の鍵となります。その重要性「手直し」や「プロトタイプ」のような異なるオーダータイプは、当然ながら異なるプロセスフローと性能期待値を持つため、分析のセグメンテーションを可能にします。取得元 Plex Smart Manufacturingのドキュメントを参照してください。これは通常、製造指示ヘッダーの構成可能なフィールドです。例標準生産手戻りオーダーエンジニアリングサンプル外部委託
	終了日時 EndTime	アクティビティの完了時刻を示すタイムスタンプ。
説明終了時刻は、特定の活動の完了を示します。開始時刻と組み合わせることで、そのイベントの処理時間を定義します。プロセスマイニングでは、活動の開始時刻と終了時刻の両方を持つことで、処理時間と待機時間についてより詳細な分析が可能になります。これにより、タスクに積極的に取り組んでいる時間と、次のステップを待っているアイドル時間を区別することができ、正確なボトルネック分析には不可欠です。その重要性正確なアクティビティ処理時間の計算を可能にし、実作業時間とアイドル待機時間を区別します。取得元これはイベントログで直接利用可能であるか、後続イベントの開始時刻を使用することで導出できます。例 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	遅延 IsLate	製造指示が計画終了日以降に完了したかどうかを示すブール値フラグです。
説明これは、各生産オーダーに対して計算される単純なブール値（真/偽）フラグです。実際の完了時刻が計画終了日よりも遅い場合に「真」に設定され、それ以外の場合は「偽」に設定されます。この属性は、スケジュール順守の分析と報告を簡素化します。これにより、簡単にフィルタリングおよび集計して「生産スケジュール順守率」KPIを計算し、期限を守れなかったすべてのオーダーを迅速に特定できます。その重要性定刻通りか遅延かのシンプルな二値分類を提供し、順守率や高レベルなKPIダッシュボードの算出に最適です。取得元計算フィールド。'ActualEndDate' > 'PlannedEndDate'の比較から導き出されます。例 truefalse

必須推奨任意

生産計画活動

これらは、正確なプロセス発見と生産フローの明確な理解のために、イベントログで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。

6 推奨 10 任意

	アクティビティ	説明
	生産オーダーリリース済み	これは、生産オーダーが正式に製造現場にリリースされ、生産スタッフにとって可視化され、実行可能になる重要なマイルストーンです。これはほとんどの場合、MES内の明示的なユーザー主導のアクションであり、ジョブパケットまたはデジタル作業指示書の作成をトリガーします。
その重要性オーダーのリリースは、計画から実行への重要な引き渡しです。これは、スループットを追跡し、計画承認から実際の生産開始までの遅延を分析するための重要なマイルストーンです。取得元これは通常、Plexの生産管理モジュールにおける明示的なトランザクションです。イベントは、「リリース」アクションのタイムスタンプから捕捉され、多くの場合、専用フィールドまたはトランザクションログに保存されます。取得製造オーダーの「release_date」タイムスタンプフィールド、またはリリース取引ログからのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産オーダー作成済み	Plexシステム内で製造オーダのレコードを正式に作成するステップです。このアクティビティにより、プロセスマイニング分析の鍵となる一意のケースIDが確定します。ユーザーまたはシステムによって新規オーダが生成された際、そのイベントが明示的に記録されます。
その重要性この活動は、システム内での生産オーダーの旅の公式な開始点として機能します。全体的なリードタイムを測定し、新規生産需要の量を理解するためのアンカーポイントです。取得元これは、Plex内の主要な生産オーダーデータテーブルにある生産オーダーレコードの作成タイムスタンプから捕捉されます。取得製造オーダーヘッダーテーブルの「creation_date」または同等のタイムスタンプフィールドを使用します。イベントタイプ explicit
	生産オーダー完了	製造指示全体の全製造作業の完了をマークします。これは、計画数量が生産されたことを示す最終的な現場トランザクションです。このイベントは、オペレーターまたはシステムプロセスが指示を完了とマークしたときに明示的にキャプチャされます。
その重要性この活動は、プロセスのハッピーパスにおける主要な「終了」イベントです。「平均生産オーダーリードタイム」の計算のエンドポイントであり、「生産スケジュール順守度」と「生産スループット量」を測定するために不可欠です。取得元これは生産オーダーに対する明示的なステータス変更であり、多くの場合、最終数量報告トランザクションによってトリガーされます。タイムスタンプは、オーダーのステータスが「完了」または「終了」に移行したときに記録されます。取得製造オーダーのステータスを「完了」に変更する取引に関連付けられたタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産計画承認済み	この活動は、生産計画が正式に承認され、製造現場にリリースされる準備が整ったことを示します。このイベントは通常、明示的な承認アクションまたはオーダーに関連するステータス変更を通じて捕捉されます。
その重要性これは計画と承認フェーズの終了を示し、「生産計画承認時間」KPIを計算するためのエンドポイントです。承認の遅延は一般的なボトルネックであり、この活動はその遅延を定量化し、特定するのに役立ちます。取得元承認トランザクションログからの明示的なイベントであるか、または製造指示のステータス変更、例えば「承認待ち」から「承認済み」または「リリース準備完了」への移行から推測される場合があります。取得製造指示のステータスが「承認済み」または同等の値に更新されたタイムスタンプをキャプチャします。イベントタイプ inferred
	生産開始	この活動は、製造現場での生産オーダーに対する物理的な作業の開始を示します。Plexのようなシステムでは、通常、オペレーターがバーコードをスキャンするか、作業センター端末で手動でジョブを開始したときに捕捉される明示的なイベントです。
その重要性これは、付加価値プロセスの開始を示す重要なマイルストーンです。「オーダーリリース済み」と「生産開始」間のギャップを分析して、生産前の遅延を特定し、実際の生産サイクルタイムを計算するために不可欠です。取得元 Plexの現場データ収集トランザクションから取得されます。このイベントは、製造指示に対して記録された最初の「ジョブ開始」または「作業開始」トランザクションのタイムスタンプに対応します。取得製造オーダーに関連付けられた最初の作業チケット作成または機械開始イベントのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	需要予測の評価	生産オーダーの作成に先行する需要予測の初期受信と評価を表します。このイベントは、多くの場合、需要計画モジュールで捕捉され、生産計画プロセス全体のトリガーとして機能します。
その重要性この活動は、計画ライフサイクルの真の開始を示します。この時点からオーダー作成までの時間を分析することで、需要を行動可能な生産計画に変換する際の遅延を特定し、「需要予測統合効率」ダッシュボードをサポートするのに役立ちます。取得元この情報は、通常Plex内の需要計画または販売・操業計画モジュール、あるいは統合システムで見つかります。その後の生産オーダーにリンクされた予測レコードの作成日から推測する必要があるかもしれません。取得後に製造指示にリンクされる需要予測レコードの作成タイムスタンプから推測されます。イベントタイプ inferred
	マスター生産スケジュールの作成	この活動は、需要予測と既存オーダーに基づいてマスター生産スケジュール（MPS）が作成されたことを示します。これは、何を、どれだけ、いつ生産するかを指示する高レベルな計画です。これは、プランナーがMPSバージョンを最終化して保存したときに記録される可能性が高いです。
その重要性このマイルストーンを追跡することは、初期計画フェーズの効率を測る上で不可欠です。需要評価からMPS作成までの期間は、計画の俊敏性を示す重要な指標であり、「マスター計画作成サイクルタイム」KPIによって測定されます。取得元 Plexのマスター生産スケジューリングモジュールに記録されます。イベントは、MPSレコードの作成タイムスタンプ、またはその最終化を示すログエントリから取得できます。取得 MPSエントリーの作成タイムスタンプ、またはスケジューリングモジュール内の特定のステータス変更イベントをキャプチャします。イベントタイプ explicit
	リソース割り当て確認済み	機械、工具、人員などの特定のリソースが生産オーダーに割り当てられたことの確認を表します。これはリリース後の独立したステップであるか、リリースプロセス自体の一部である場合があります。イベントは、システム内でリソース割り当てが確定されたときに捕捉されます。
その重要性この活動は「リソース割り当て遅延分析」ダッシュボードにとって非常に重要です。計画による遅延と、製造現場でのリソースの利用不可による遅延を区別するのに役立ちます。取得元この情報は、生産オーダーまたはそれに関連するルーティングステップのリソース関連フィールドの入力から推測できる場合があります。タイムスタンプは、生産開始前にこれらのフィールドが最後に更新された時となるでしょう。取得注文の最初の作業に対してワークセンター、機械、または従業員フィールドが入力されたタイムスタンプをキャプチャします。イベントタイプ inferred
	生産オーダーキャンセル済み	完了前の任意の時点での生産オーダーのキャンセルを表します。これは、プロセスにとって代替の、負の結果です。イベントは、オーダーの特定のステータス変更によって捕捉されます。
その重要性キャンセルを追跡することは、プロセス障害を理解するために不可欠です。オーダーがいつ、なぜキャンセルされたかを分析することで、需要予測、計画精度、または資材の可用性に関する問題が明らかになる可能性があります。取得元これは、生産オーダーのステータスが「キャンセル済み」または無効状態に変わることから推測されます。このステータス変更のタイムスタンプがイベント時刻です。取得製造指示のステータスフィールドが「キャンセル済み」に更新されたタイムスタンプをキャプチャします。イベントタイプ inferred
	生産オーダー終了	これは、生産オーダーの最終的な管理上または財務上の締め処理です。この段階で、すべてのコストが精算され、オーダーはそれ以上のトランザクションからロックされます。これは通常、財務部門または計画部門によって実行される明示的なアクションです。
その重要性この活動は、生産オーダーのライフサイクルの真の管理上の終了を示します。「生産完了」と「生産終了」の間の時間を分析することで、財務締め処理における長期的な遅延が明らかになる可能性があります。取得元これは、生産オーダーのステータスが「終了」に変わることによって捕捉されます。この最終ステータス更新のタイムスタンプがイベント時刻を提供します。取得オーダーを「クローズ済み」の状態に移行するステータス変更取引のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産スケジュール作成済み	このイベントは、詳細な生産スケジュールが作成され、特定の作業を作業センターと時間枠に割り当てられたことを示します。これは、生産能力計画とスケジューリングプロセスの結果です。これは、スケジュールが保存または公開されたときに記録される可能性が高いです。
その重要性これは、オーダーを製造現場にリリースする前の重要なマイルストーンです。「スケジューリングボトルネック特定」ダッシュボードにとって重要なイベントであり、詳細なスケジューリングフェーズの効率を分析するのに役立ちます。取得元 Plexの生産スケジューリングモジュールから取得されます。このイベントは、製造指示にリンクされた詳細スケジュールの作成タイムスタンプまたは「最終保存」タイムスタンプによって識別できます。取得オーダーの詳細な生産スケジュールがプランナーによって最初に保存または確認されたときのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産実績分析済み	生産完了後の分析ステップを表し、生産差異、コスト、品質指標がレビューされます。これは、システムが生成する差異計算であるか、生産管理者または原価計算士による手動レビューである可能性があります。
その重要性このアクティビティを含めることで、生産後のプロセスに関する洞察が得られます。これにより、オーダーが完全に分析され、その性能が理解されるまでの総時間を把握でき、生産終了後の管理上のボトルネックを明らかにすることができます。取得元このイベントは、差異計算ジョブのタイムスタンプ、または生産実績レポートの作成日から推測できます。また、「分析完了」を示す手動のステータス変更である可能性もあります。取得コスト差異計算ジョブの実行日、または製造指示のステータスが「分析完了」に変更された日時をキャプチャします。イベントタイプ inferred
	生産計画審査提出済み	準備された生産計画が承認のために提出されたことを示します。これはしばしば、製造指示のステータス変更によって表されます。このイベントは承認サブプロセスの開始をマークします。
その重要性この活動は「生産計画承認サイクルタイム」を測定する開始点です。これを追跡することで、計画がレビュー待ちである期間を特定でき、これは管理上の遅延の重要な原因となる可能性があります。取得元これは、生産オーダーのステータス変更、例えば「計画中」から「承認待ち」への変更から推測される可能性が高いです。このステータス変更のタイムスタンプが使用されます。取得製造指示のステータスフィールドが「承認待ち」や「レビュー中」のような値に変わったタイムスタンプをキャプチャします。イベントタイプ inferred
	生産計画調整済み	このイベントは、生産オーダーがリリースされた後、数量、ルーティング、部品表の変更など、変更が加えられたことを示します。これは通常、生産オーダーに関連付けられた監査証跡または変更ログに捕捉されます。
その重要性この活動は、手戻り、スコープ変更、プロセス不安定性を特定するために不可欠です。「手戻り＆経路変更率」KPIを直接サポートし、生産逸脱や非効率性の根本原因を明らかにするのに役立ちます。取得元このデータは、Plexの生産オーダーモジュールにおける変更ログまたは監査証跡テーブルで見つかります。イベントは、「生産オーダーリリース済み」イベント後の重要なフィールド変更のタイムスタンプです。取得製造指示のリリース日以降に発生した変更について、製造指示の監査ログをフィルタリングします。イベントタイプ explicit
	資材所要量の計画	生産オーダーの資材所要量計画（MRP）プロセスの実行を表します。このシステムジョブは、必要な原材料、部品、およびサブアセンブリを計算します。イベントは通常、関連オーダーのMRP実行が完了したときに捕捉されます。
その重要性このステップを分析することで、資材計画がボトルネックになっているかを特定するのに役立ちます。ここでの遅延は生産全体のタイムラインに影響を与え、'資材不足影響分析'ダッシュボードを理解する上で非常に重要です。取得元これは通常、Plex内のMRPまたは計画ログに捕捉されます。MRPジョブの完了、または生産オーダーに対する資材所要量データの入力に関連するタイムスタンプを探してください。取得 MRP実行完了ログのタイムスタンプ、またはオーダーの部品表要件の最終更新タイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	運用完了	生産オーダーのルーティング内の個々の製造ステップまたは作業の完了を表します。通常、生産オーダーには複数のこのようなイベントがあります。これは、製造現場での報告を通じて明示的に取得されます。
その重要性個々の作業を追跡することで、生産段階でボトルネックがどこで発生するかをより詳細に分析できます。これにより、計画された作業時間と実際の作業時間を比較し、問題のあるワークセンターを特定するのに役立ちます。取得元これはPlexの製造現場トランザクションから捕捉され、特にオペレーターが作業の完了を報告したり、そのステップで生産された数量をログに記録したりしたときに取得されます。取得オーダーの各ルーティングステップにおける「作業完了」または「数量報告」取引からのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Plex Smart Manufacturingからデータを取得する方法

ステップ

IntelliPlexへのアクセス: Plex Smart Manufacturing Platformにログインします。IntelliPlex分析アプリケーションモジュールに移動してください。分析アプリケーションを作成および編集するための適切な権限が必要です。
新しい分析アプリケーションの作成: 新しいレポートまたは分析アプリケーションを開始します。「ProcessMind 生産計画イベントログ」など、分かりやすい名前を付けてください。
データソースの定義: アプリケーションに必要なPlexデータソース（テーブルまたはビュー）を特定して追加します。これには、製造指示、ステータス変更ログ、資材計画実行、現場トランザクション、場合によっては需要予測およびスケジューリングログのソースが含まれます。インスタンスの正確なテーブル名を特定するためには、Plex管理者からのサポートが必要となる場合があります。
基本クエリの構築: 必要な16のアクティビティそれぞれについて、個別のクエリまたはデータブロックを作成します。各ブロックは、関連するデータソースからProductionOrder、ActivityName、EventTimeなどの同じ列のセットを選択します。例えば、「製造指示作成」イベントは主要な製造指示テーブルをクエリし、「作業完了」イベントは現場トランザクションログをクエリします。
UNION ALLロジックの実装: UNION ALLコマンドを使用して、16個の個別クエリを単一のデータセットに結合します。これは、異なるテーブルからのデータを単一の時系列イベントログ形式に変換する重要なステップです。これはIntelliPlex内のSQLエディターで行うか、グラフィカルデータフローツールを使用してデータセットを結合することで実行できます。
フィルターの適用: IntelliPlexアプリケーション内で、ユーザーが設定可能なフィルターを作成します。最も重要なフィルターは日付範囲 (EventTime) です。また、PartNumber、Workcenter、ProductionOrderStatusのフィルターも追加して、絞り込まれた分析を可能にします。
列の書式設定: EventTime列が一貫したタイムスタンプ形式（例：YYYY-MM-DD HH:MI:SS）であることを確認し、他の列が正しいデータ型であることを確認します。例えば、production_order_noがProductionOrderとしてエイリアスされるべきなど、必要な属性名に一致するように必要に応じて列名を変更します。
保存とテスト: 分析アプリケーションを保存します。結果を検証し、エラーを確認し、16のアクティビティタイプ全てが正しく生成されていることを確認するために、短い最近の日付範囲（例：過去1週間）でレポートを実行します。
エクスポートのスケジュール設定: 検証後、IntelliPlexのスケジューリングセクションに移動します。アプリケーションを自動的に実行する新しいスケジュールタスクを作成します。スケジュール（例：毎日午前2時）と出力形式を設定します。
エクスポート先の構成: スケジュールタスクのエクスポート先を設定します。一般的なオプションには、ネットワークファイル共有への保存、FTPサーバー、またはEメールでの送信が含まれます。最大限の互換性のために、出力ファイル形式をUTF-8エンコーディングのCSVとして構成します。
取り込みの準備: 生成されるCSVファイルに、プロセスマイニングツールで必要な属性名に一致するヘッダー行があることを確認します。これでファイルはアップロードおよび分析の準備ができました。

設定

前提条件: IntelliPlexモジュールを含む有効なPlex Smart Manufacturing Platformライセンスが必要です。IntelliPlexにアクセスし、分析アプリケーションを作成し、基盤となる生産およびスケジューリングのデータテーブルを表示するには、ユーザー権限が必要です。
データソース: このレポートでは、複数のソースからのデータ結合が必要になります。主要なソースには、製造指示ヘッダー、製造指示ルーティング、ステータスまたは監査ログ、MRP実行ログ、現場トランザクション記録、およびスケジューリングテーブルが含まれます。正確な名前は、お客様のシステムに基づいて設定する必要があります。
日付範囲: パフォーマンス管理のために、日付範囲フィルターは不可欠です。例えば、3〜6ヶ月分ずつデータをバッチで抽出することを推奨します。クエリは、主要なイベントタイムスタンプ列でフィルタリングされるべきです。
主要フィルター: 日付範囲に加えて、PartNumber、Planner、Workcenterのフィルターを含めます。これにより、ユーザーは基になるクエリロジックを変更することなく、特定のデータのサブセットに対してレポートを実行できます。
パフォーマンスに関する考慮事項: 大容量の製造環境では、長期間にわたってこの抽出を実行すると、リソースを大量に消費する可能性があります。レポートはオフピーク時間に実行するようにスケジュールしてください。パフォーマンスが問題となる場合は、データベースにインデックス付きビューを作成し、必要なデータの一部を事前に集計することを検討してください。
出力形式: エクスポートはCSV (カンマ区切り値) ファイルとして設定する必要があります。区切り文字がカンマであることを確認し、フィールドにカンマが含まれる可能性がある場合はテキスト修飾子（二重引用符）を使用するようにしてください。

a クエリ例 config

/* Production Order Created */
SELECT
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Created' AS ActivityName,
  po.create_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM part_v_production_order AS po
WHERE po.create_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Status Change Events: Review, Approved, Released, Closed, Cancelled */
SELECT
  sl.order_no AS ProductionOrder,
  CASE 
    WHEN sl.new_status = 'Review' THEN 'Production Plan Sent for Review'
    WHEN sl.new_status = 'Approved' THEN 'Production Plan Approved'
    WHEN sl.new_status = 'Released' THEN 'Production Order Released'
    WHEN sl.new_status = 'Closed' THEN 'Production Order Closed'
    WHEN sl.new_status = 'Cancelled' THEN 'Production Order Cancelled'
  END AS ActivityName,
  sl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  sl.new_status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_status_log AS sl
JOIN part_v_production_order AS po ON sl.order_no = po.order_no
WHERE sl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sl.new_status IN ('Review', 'Approved', 'Released', 'Closed', 'Cancelled')

UNION ALL

/* Production Started */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Started' AS ActivityName,
  MIN(sft.transaction_time) AS EventTime, /* Use the first transaction time as the start time */
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your EndDate]'
  AND sft.transaction_type = 'Start'
GROUP BY sft.order_no, po.planner_id, po.status, po.part_no, sft.workcenter_code, po.planned_quantity, po.planned_due_date, po.priority, po.material_status

UNION ALL

/* Operation Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Operation Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOperation'

UNION ALL

/* Production Order Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOrder'

UNION ALL

/* Production Plan Adjusted */
SELECT
  cl.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Plan Adjusted' AS ActivityName,
  cl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_change_log AS cl
JOIN part_v_production_order AS po ON cl.order_no = po.order_no
WHERE cl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND cl.change_timestamp > po.release_date /* Only count adjustments after release */

UNION ALL

/* Material Requirements Planned */
SELECT
  mrp.source_order_no AS ProductionOrder,
  'Material Requirements Planned' AS ActivityName,
  mrp.run_completion_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM mrp_execution_log AS mrp
JOIN part_v_production_order AS po ON mrp.source_order_no = po.order_no
WHERE mrp.run_completion_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Schedule Created */
SELECT
  ps.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Schedule Created' AS ActivityName,
  ps.schedule_creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ps.scheduled_workcenter AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_schedule AS ps
JOIN part_v_production_order AS po ON ps.order_no = po.order_no
WHERE ps.schedule_creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Other conceptual events - requires custom logic and tables */
/* The following queries are templates and highly dependent on specific Plex configurations */

/* Demand Forecast Assessed */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Demand Forecast Assessed' AS ActivityName,
  df.assessment_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM demand_forecast AS df
JOIN part_v_production_order AS po ON df.part_no = po.part_no AND po.create_date > df.assessment_date
WHERE df.assessment_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Master Production Schedule Created */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Master Production Schedule Created' AS ActivityName,
  mps.creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM master_production_schedule AS mps
JOIN part_v_production_order AS po ON mps.part_no = po.part_no AND po.create_date > mps.creation_date
WHERE mps.creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Resource Allocation Confirmed */
SELECT 
  ra.order_no AS ProductionOrder,
  'Resource Allocation Confirmed' AS ActivityName,
  ra.confirmation_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ra.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM resource_allocation_log AS ra
JOIN part_v_production_order AS po ON ra.order_no = po.order_no
WHERE ra.confirmation_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Performance Analyzed */
SELECT 
  va.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Performance Analyzed' AS ActivityName,
  va.analysis_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM variance_analysis_log AS va
JOIN part_v_production_order AS po ON va.order_no = po.order_no
WHERE va.analysis_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]';

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。データ操作用のpandasとAPI呼び出し用のrequestsライブラリを、ターミナルでpip install pandas requestsを実行してインストールします。
API認証情報の取得: Plexシステム管理者からAPI認証情報を取得してください。これには、専用のユーザーアカウント、パスワード、および会社のPlexカスタマーナンバー (PCN) が含まれます。ユーザーアカウントには、Plex Integration APIを介して必要なデータソースにアクセスする権限が必要です。
Pythonスクリプトのセットアップ: 新しいPythonファイル（例：extract_plex_production.py）を作成し、提供されたスクリプトをこのファイルにコピーします。
スクリプトパラメータの設定: スクリプト内の設定セクションを見つけます。PLEX_API_BASE_URL、PLEX_USERNAME、PLEX_PASSWORD、およびPLEX_PCNのプレースホルダー値を実際の認証情報に置き換えます。START_DATEおよびEND_DATEパラメータを調整して、希望する抽出期間を定義します。
データソースの特定: 提供されたスクリプトは、Production_v_Production_Order_SummaryやProduction_v_Job_Operation_Event_Logなど、いくつかの一般的なPlexデータソースキーを例として使用しています。Plex管理者またはドキュメントでこれらのデータソースキーを確認し、設定で異なる名前を使用している場合はスクリプト内で更新してください。
スクリプトの実行: ターミナルからコマンドpython extract_plex_production.pyを使用してスクリプトを実行します。スクリプトはPlex APIで認証し、指定されたソースからデータを取得して処理します。
実行の監視: スクリプトはコンソールに進捗メッセージを出力し、現在フェッチしているデータソースと処理されたレコード数を示します。認証情報、権限、またはAPIの可用性に関する問題を示す可能性のあるエラーメッセージを監視してください。
データの変換: スクリプトは、Plex APIからのネストされたJSON応答を自動的にフラットな表形式構造に変換します。データをアンネストし、ソースレコードに見られるタイムスタンプとステータス変更に基づいて、必要な16のアクティビティそれぞれに対して個別の行を作成します。
出力の確認: スクリプトの完了後、同じディレクトリにplex_production_event_log.csvという名前のCSVファイルが生成されます。このファイルをスプレッドシートプログラムで開いて、構造と内容を確認してください。
アップロードの準備: 生成されたCSVファイルはProcessMindの要件に従ってフォーマットされており、ProductionOrder、ActivityName、EventTime、およびその他の推奨属性の列が含まれています。通常、それ以上の書式設定は不要です。ファイルはプロセスマイニング分析のためにアップロードする準備ができています。

設定

API認証情報: 認証には、有効なPlexユーザーアカウントとパスワードが必要です。このスクリプトは、PCNと組み合わせた基本認証を使用してセッション管理を行います。
権限: APIユーザーは、スクリプトで参照されている全てのデータソースへの読み取りアクセス権を持っている必要があります。主要なデータソースには、製造指示、ジョブ操作、ステータス履歴、MRPログ、スケジューリング記録が含まれます。必要な権限が付与されていることをPlex管理者にご確認ください。
日付範囲: スクリプトでは、START_DATEとEND_DATEの定義が必要です。初期分析では、過度に大きくなく、代表的なデータセットを提供するため、3〜6ヶ月の日付範囲を推奨します。大容量環境では、1ヶ月のような短い期間から開始してください。
フィルタリング: 主要なフィルターは、製造指示作成日など、関連する日付フィールドに適用される開始日と終了日です。スクリプトは、抽出範囲を絞り込むために、例えばPart_NumberやWorkcenterでフィルタリングするなど、APIリクエストペイロードにさらにフィルターを含めるように変更できます。
ページネーション: スクリプトはAPIのページネーションを自動的に処理します。デフォルトで1000に設定されているPageSizeパラメータを使用し、指定された期間の全てのレコードが取得されるまでページを反復処理します。ページサイズを小さくするとAPI呼び出しの数が増える可能性がありますが、タイムアウトのリスクを減らせることに注意してください。
データソースキー: スクリプトは、正しいデータを照会するために特定のデータソースキーに依存しています。これらのキーの正確性は、抽出が成功するために極めて重要です。これらのキーはPlexの実装に固有のものであり、確認および調整が必要になる場合があります。

a クエリ例 python

import requests
import pandas as pd
import json
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
PLEX_API_BASE_URL = class="hl-string">"[Your_Plex_API_Base_URL]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.plex.com
PLEX_USERNAME = class="hl-string">"[Your_Username]"
PLEX_PASSWORD = class="hl-string">"[Your_Password]"
PLEX_PCN = class="hl-string">"[Your_PCN]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script ---

def get_plex_data(datasource_key, filter_payload):
    class="hl-string">"""Fetches and paginates data from a specific Plex API data source."""
    all_rows = []
    page = 1
    page_size = 1000

    auth_payload = (PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD)
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} for data source {datasource_key}...")
        request_body = {
            class="hl-string">"RequestHeader": {
                class="hl-string">"PlexusCustomerNo": PLEX_PCN
            },
            class="hl-string">"RequestData": {
                class="hl-string">"DataSourceKey": datasource_key,
                class="hl-string">"InputParameters": filter_payload,
                class="hl-string">"PageSize": page_size,
                class="hl-string">"PageNumber": page
            }
        }

        try:
            response = requests.post(PLEX_API_BASE_URL, headers=headers, auth=auth_payload, data=json.dumps(request_body), timeout=120)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            rows = data.get(class="hl-string">'ResponseData', {}).get(class="hl-string">'Rows', [])
            if not rows:
                break
                
            all_rows.extend(rows)
            page += 1
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(1)

        except requests.exceptions.HTTPError as err:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching data for {datasource_key}: {err}")
            break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error fetching data for {datasource_key}: {e}")
            break

    return all_rows

def main():
    class="hl-string">"""Main extraction and transformation logic."""
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define filters for core production order data
    po_filter = {
        class="hl-string">'Order_Create_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Order_Create_Date_End': END_DATE
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch core Production Order data
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This source is assumed to contain key dates and statuses for multiple activities
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder names for data source and columns are used.
    production_orders = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Production_Order_Summary', po_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(production_orders)} production orders.")

    for po in production_orders:
        case_id = po.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        common_attributes = {
            class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
            class="hl-string">'Planner': po.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
            class="hl-string">'ProductionOrderStatus': po.get(class="hl-string">'Order_Status'),
            class="hl-string">'PartNumber': po.get(class="hl-string">'Part_No'),
            class="hl-string">'Workcenter': po.get(class="hl-string">'Primary_Workcenter'),
            class="hl-string">'PlannedQuantity': po.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
            class="hl-string">'PlannedEndDate': po.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
            class="hl-string">'ProductionPriority': po.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
            class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': po.get(class="hl-string">'Material_Status')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map date fields to activities
        activity_map = {
            class="hl-string">'Demand Forecast Assessed': po.get(class="hl-string">'Demand_Assessment_Date'),
            class="hl-string">'Master Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'MPS_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Material Requirements Planned': po.get(class="hl-string">'MRP_Run_Date'),
            class="hl-string">'Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'Schedule_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Created': po.get(class="hl-string">'Create_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Sent for Review': po.get(class="hl-string">'Review_Submit_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Approved': po.get(class="hl-string">'Approval_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Released': po.get(class="hl-string">'Release_Date'),
            class="hl-string">'Resource Allocation Confirmed': po.get(class="hl-string">'Resource_Confirmation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Completed': po.get(class="hl-string">'Order_Complete_Date'),
            class="hl-string">'Production Performance Analyzed': po.get(class="hl-string">'Variance_Analysis_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Closed': po.get(class="hl-string">'Close_Date')
        }

        for activity, timestamp in activity_map.items():
            if timestamp:
                event_log.append({
                    **common_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': timestamp
                })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle status-based activities
        if po.get(class="hl-string">'Order_Status') == class="hl-string">'Cancelled':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Production Order Cancelled',
                class="hl-string">'EventTime': po.get(class="hl-string">'Status_Change_Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes a general status change date is available
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch detailed shop floor events (start, operations, adjustments)
    op_log_filter = {
        class="hl-string">'Event_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Event_Date_End': END_DATE
    }
    job_events = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Job_Operation_Event_Log', op_log_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(job_events)} job operation events.")

    for event in job_events:
        case_id = event.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        event_type = event.get(class="hl-string">'Event_Type')
        activity_name = None

        if event_type == class="hl-string">'JOB_START':
            activity_name = class="hl-string">'Production Started'
        elif event_type == class="hl-string">'OPERATION_COMPLETE':
            activity_name = class="hl-string">'Operation Completed'
        elif event_type == class="hl-string">'PLAN_ADJUSTMENT':
            activity_name = class="hl-string">'Production Plan Adjusted'

        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': event.get(class="hl-string">'Event_Timestamp'),
                class="hl-string">'Planner': event.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
                class="hl-string">'ProductionOrderStatus': event.get(class="hl-string">'Order_Status'),
                class="hl-string">'PartNumber': event.get(class="hl-string">'Part_No'),
                class="hl-string">'Workcenter': event.get(class="hl-string">'Workcenter'),
                class="hl-string">'PlannedQuantity': event.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
                class="hl-string">'PlannedEndDate': event.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
                class="hl-string">'ProductionPriority': event.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
                class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': None class=class="hl-string">"hl-comment"># Might not be available at event level
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. The output file will be empty.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'EventTime'])
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
    final_columns = [
        class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'Planner', 
        class="hl-string">'ProductionOrderStatus', class="hl-string">'PartNumber', class="hl-string">'Workcenter', class="hl-string">'PlannedQuantity',
        class="hl-string">'PlannedEndDate', class="hl-string">'ProductionPriority', class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus'
    ]
    df = df.reindex(columns=final_columns)

    df.to_csv(class="hl-string">'plex_production_event_log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to plex_production_event_log.csv")

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

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