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貴社の買掛金支払処理データ``テンプレート

SAP ECC

買掛金支払処理属性 (21) 買掛金支払処理アクティビティ (13) 抽出ガイド (3)

貴社の買掛金支払処理データ``テンプレート

この`テンプレート`は、`SAP ECC`での支払い`ワークフロー`を`マッピング`するための`構造化`されたアプローチを提供し、重要な`データポイント`と`マイルストーン`を特定します。実践的な抽出`ガイダンス`とともに、`属性`と`アクティビティ`の包括的な`リスト`を提供し、堅牢な`イベントログ`を構築するのに役立ちます。この`ガイド`に従うことで、支払い遅延を特定し、財務`オペレーション`を効果的に効率化できます。

支払分析に不可欠なデータ項目
ワークフロー追跡のための主要なプロセス節目
`SAP ECC`の`ステップ`バイ`ステップ`抽出`ガイダンス`

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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買掛金支払処理属性

この`テーブル`は、お客様の`SAP ECC``システム`から取得すべき推奨`データ``フィールド`の概要を示し、支払い`ライフサイクル`の深い分析を可能にします。

5 必須 10 推奨 6 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	実行された特定のプロセス`ステップ`または`アクション`です。
説明この`属性`は、「請求書転記」、「支払保留適用」、「支払実行」など、買掛金プロセスで発生した`イベント`を記述します。これはプロセス`マップ`内の`ノード`を定義します。分析において、これらの`アクティビティ`の`シーケンス`は、プロセス`バリアント`の可視化、手戻り`ループ`（例：保留解除後の再保留）の特定、および標準承認`ワークフロー`に対する`コンプライアンス`チェックを可能にします。その重要性プロセスフローを決定し、請求書の経路を可視化するために必要です。取得元トランザクションコード（TCODE）、変更伝票オブジェクトクラス（CDHDR）、またはワークフローログから派生例請求書仕訳計上済み支払ブロック解除価格変更
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時。
説明この`属性`は、SAP``システム内で`アクション`が発生した正確な時刻を記録します。通常、関連する`テーブル`から`システム`日付と``システム時刻`フィールド`を組み合わせます（例：`CPUDT`および`CPUTM`）。 `サイクルタイム`、承認`リードタイム`、プロセス`スループット`を含むすべての時間ベース`KPI`の計算にとって不可欠です。正確な`タイムスタンプ`がなければ、`イベント`の順序を決定したり、効率を測定したりすることは不可能です。その重要性イベントの順序付けと期間メトリクスの計算に不可欠です。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`（`CPUDT`/`CPUTM`）または`CDHDR`（`UDATE`/`UTIME`）例 2023-10-15T09:30:00Z2023-10-15T14:45:12Z2023-10-16T08:15:00Z
	ソースシステム SourceSystem	`SAP ERP``インスタンス`の`識別子`です。
説明この`属性`は、`データ`が抽出された特定のSAP ECC``システムまたは`クライアント`を識別します。複数`システム`環境では、`データ`を分離し、異なる地域や事業`ユニット`間でパフォーマンスを分析するために不可欠です。これにより、ユーザーはプロセス`ビュー`を特定の環境に`フィルター`し、複数のSAP``インスタンスが同じプロセスマイニング``データ``モデルに取り込まれる際に、一意の`ケース`識別を確実にします。その重要性マルチERP環境でのデータのユニークネスとコンテキストを保証します。取得元 `システム`設定または抽出`パラメーター` 例 SAP_ECC_PRODERP_NA`SAP_P01`
	最終データ更新 LastDataUpdate	最新の`データ`抽出の`タイムスタンプ`です。
説明この`属性`は、`データ`記録がソース``システムから最後に更新された時期を示します。これは、分析の鮮度を判断し、インクリメンタル``データロードを管理するために使用されます。 `ダッシュボード`では、これがリアルタイム``データを見ているのか、それとも以前の期間の`スナップショット`を見ているのかをユーザーが理解するのに役立ち、未決済請求書のオペレーショナル``モニタリングにとって不可欠です。その重要性 `データ`の`レイテンシ`と信頼性に関する`コンテキスト`を提供します。取得元 ETLプロセスメタデータ例 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-01T12:00:00Z
	請求書番号 InvoiceNumber	ベンダー請求書`ドキュメント`の一意の`識別子`です。
説明この`属性`は、買掛金プロセスの中心的な`ケース識別子`として機能します。`SAP ECC`では、`システム`全体でのグローバルな一意性を確保するために、`クライアント`、会社コード、会計年度、および会計伝票番号（`BELNR`）の`連結`です。これは、ベンダーへの特定の負債に関連するすべての`アクティビティ`を`グループ`化します。分析では、この`フィールド`を使用して支払義務のエンドツーエンド`ライフサイクル`を追跡します。プロセスマイニング``ツールは、請求書が受領またはスキャンされた瞬間から、総勘定元帳に最終決済入力が転記されるまでの履歴を再構築できます。その重要性イベント、ステータスの変更、財務転記を単一のプロセスインスタンスにリンクするための基本的なキーです。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`フィールド`BELNR`（`BUKRS`および`GJAHR`と組み合わせ）例 1000-2023-1900001234`US01-2023-5100000892`2000-2024-1500004455
	ドキュメントタイプ DocumentType	会計伝票を分類します（例：請求書、クレジットメモ）。
説明伝票`タイプ`（`BLART`）は、会計入力（例えば標準的なベンダー請求書（`KR`）、`クレジット`メモ（`KG`）、または支払い（`KZ`））を分類します。 `クレジット`メモは標準請求書とは異なるプロセス`フロー`に従うため、伝票`タイプ`による`フィルタリング`は正確な`サイクルタイム`分析に不可欠です。これにより、分析が同種のプロセスを比較することを確実にします。その重要性請求書やクレジットノートのような異なる財務ワークフローを区別します。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`フィールド`BLART` 例 KRREKG
	ユーザー名 UserName	`アクティビティ`を実行したユーザーの`ID`です。
説明この`属性`は、`イベント`の責任者である`SAP`ユーザー`ID`（`USNAM`）を識別します。トランザクション`ヘッダー`または変更`ログ`に記録されます。これは「ユーザー」汎用``属性に`マッピング`され、「手作業`タッチ率`」分析とリソース利用`ビュー`を`サポート`します。これにより、自動化された`システム`ユーザー（`バッチジョブ`）と手動調整を行う人間ユーザーを区別するのに役立ちます。その重要性リソース分析と自動化率の計算を可能にします。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`フィールド`USNAM`または`CDHDR`フィールド`USERNAME` 例 BSMITH`WF-BATCH``SAP_WORKER`
	仕入先コード VendorNumber	供給者または債権者の一意の`識別子`です。
説明この`属性`は、請求書に関連付けられた外部ベンダー（`LIFNR`）を一意に識別します。これは、名称、住所、支払条件などの詳細を含むベンダーマスター``データに`リンク`されています。ベンダー分析は、より良い条件の交渉、支出の統合、および繰り返しの問題解決にとって不可欠です。この`フィールド`は、プロセス非効率性を特定の供給者と関連付けるのに役立つ「ベンダー照会および`サポート`量」`ダッシュボード`を`サポート`します。その重要性サプライヤー中心のパフォーマンス分析を可能にします。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`LIFNR`または`LFA1` 例 0000100234`VEND-5592`102938
	会社コード CompanyCode	財務諸表が作成される組織`ユニット`です。
説明会社コード（`BUKRS`）は、`SAP`財務会計における中心的な組織`ユニット`です。これは、企業`構造`内の特定の法的`エンティティ`または子会社を表します。この`属性`は、子会社や地域ごとにプロセスパフォーマンスを`スライス`＆`ダイス`するために使用されます。これにより、`ステークホルダー`は異なる事業`ユニット`間で遅延支払率や自動化率を比較し、先行企業や遅れている企業を特定できます。その重要性組織ベンチマーキングの主要`ディメンション`です。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`フィールド`BUKRS` 例 1000US01DE10
	支払保留コード PaymentBlockCode	請求書が支払いのために保留されているかどうか、およびその理由を示します。
説明この`属性`（`ZLSPR`）は、請求書が自動支払実行によって選択されるのを防ぐ`コード`（例：請求書確認の「`R`」、ロックの「`A`」）を含んでいます。この`属性`の`モニタリング`は、「支払保留と保留解除`ダッシュボード`」の`コア`です。これにより、分析者は支払遅延の最も一般的な原因を特定し、請求書が保留状態にある期間を測定できます。その重要性プロセスの摩擦と手作業による介入の必要性を示す主要`インジケーター`です。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`ZLSPR` 例 ARnull
	支払方法 PaymentMethod	請求書を支払うために使用された方法（例：小切手、電信送金、`ACH`）です。
説明この`属性`（`ZLSCH`）は、支払いがどのように実行されるか、または実行されたかを指定します。手動小切手、銀行振込、電子支払いを区別します。この`フィールド`は、「支払い方法自動化`ミックス`」`ダッシュボード`と「電子支払い導入率」`KPI`を推進します。これは、組織が高コストの手動小切手から低コストの電子振込への移行を追跡するのに役立ちます。その重要性支払実行`フェーズ`の効率とコストを追跡します。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`または`BKPF`フィールド`ZLSCH` 例 CTU
	支払条件 PaymentTerms	支払と割引の条件を定義する`コード`です。
説明この`属性`は、支払条件`キー`（`ZTERM`）を格納しており、請求書の期日や現金割引（例：2% `ネット`10）が適用されるかどうかを規定します。これは「早期支払割引捕捉率」を計算するための基準です。分析ではこの`コード`を使用して`ターゲット`支払日を計算し、割引の損失や違約金につながる逸脱を特定します。その重要性財務上の期限と割引機会を定義します。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`ZTERM` 例 Z001NT300002
	決済日 ClearingDate	`システム`内で請求書が決済または支払われた日付です。
説明この`属性`（`AUGDT`）は、未決済項目が総勘定元帳で決済された時期を記録し、支払いプロセスの完了を示します。これは「平均請求書`サイクルタイム`」`KPI`の終了`タイムスタンプ`です。この日付を期日と比較することで、支払いが遅延したか期日通りであったかが判断されます。その重要性財務プロセスの完了を示します。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`AUGDT` 例 2023-11-202023-12-05
	発注書番号 PurchaseOrderNumber	請求書に紐付けられた購買`ドキュメント`への参照です。
説明この`属性`には、請求書が`PO`に紐付けられている場合、購買`オーダー`番号（`EBELN`）が含まれます。これは買掛金プロセスを調達プロセスに`リンク`します。「`PO`照合および差異`監査`」`ダッシュボード`にとって不可欠です。この`フィールド`を分析することで、「`PO`紐付け請求書比率」を計算し、`PO`ベースと非`PO`ベースの請求書処理の効率を比較するのに役立ちます。その重要性買掛金（AP）を調達部門に接続し、照合ワークフローを特定します。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`EBELN` 例 45000123894500099221null
	請求金額 InvoiceAmount	現地通貨における請求書の合計金額です。
説明この`属性`は、ベンダーに支払われる金額（`DMBTR`または`WRBTR`）を表します。これは、プロセス非効率性の財務的影響を評価するために不可欠です。「`アクティビティ`金額」`マッピング`で使用されるこの`フィールド`は、価値加重`KPI`の計算を可能にします。例えば、高額請求書の遅延支払いは、低額請求書のそれよりも重要です。運転資金への影響に基づいて作業を`優先順位`付けするのに役立ちます。その重要性プロセス`インスタンス`の財務的な規模を定量化します。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`DMBTR`（現地通貨）または`WRBTR`（伝票通貨）例 1500.00230.5010500.00
	Net 期日 NetDueDate	請求書が支払われるべき計算された期日です。
説明この`属性`は、支払いの最終期日を表します。支払条件からの最大支払日数を基準支払日に加算して計算されます。これは「遅延支払いおよび違約金`モニター`」の`ベンチマーク`として機能します。この計算された`フィールド`がなければ、`サービスレベル`契約に違反した請求書を`フラグ`付けすることは不可能です。その重要性プロセス全体の`ターゲット`期日です。取得元計算値：支払基準日 + 支払条件（日数）例 2023-11-302023-12-15
	参照番号 ReferenceNumber	物理`ドキュメント`に記載されているベンダーの請求書番号です。
説明参照番号（`XBLNR`）は、ベンダーから提供される外部`識別子`です。請求書作成時に手動で入力されるか、`OCR`を介して取得されます。この`属性`は、「重複支払防止」分析の主要`キー`です。`アルゴリズム`は、同じベンダーと金額に対して同じ参照番号の複数の`インスタンス`をチェックし、潜在的な重複支払いを`フラグ`付けします。その重要性重複の特定や特定の仕入先請求書の監査に不可欠です。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`フィールド`XBLNR` 例 INV-2023-00199887766OCT-BILLING
	延滞 IsLatePayment	支払いが期日後に発生したかどうかを示すフラグ。
説明このブール``属性は、決済日付を正味期日と比較して計算されます。決済日付が遅い場合、`フラグ`は`true`に設定されます。これは「遅延支払率」`KPI`の直接的な`ドライバー`です。この事前計算された`フラグ`は、`ユーザー`がビジュアライゼーション``レイヤーで複雑な`ロジック`を記述する代わりに、「`True`」`値`を単純にカウントできるようにすることで、`ダッシュボード`作成を簡素化します。その重要性スケジュール遵守に関するKPI``レポート作成を簡素化します。取得元計算値：決済日付 > 正味支払期日例 truefalse
	支払基準日 BaselinePaymentDate	支払条件が計算される基準日付です。
説明この`属性`（`ZFBDT`）は、正味期日と割引期日を計算するための開始点です。通常、設定に応じて請求書受領日または伝票日付を反映します。「遅延支払率」の正確な分析は、この`フィールド`に依存しています。基準日が不正確な場合、その後のすべての期日計算と遅延支払`フラグ`は誤ったものとなります。その重要性すべての滞留期間および期日計算の`アンカー`日付です。取得元 `SAP ECC`テーブル`BSEG`フィールド`ZFBDT` 例 2023-10-012023-11-15
	購買発注に基づくか IsPOBased	請求書が購買発注にリンクされているかどうかを示すフラグ。
説明このブール``属性は、購買`オーダー`番号`フィールド`が入力されているかどうかをチェックすることによって導き出されます。`データ`を`PO`に紐付けられた`フロー`（`MM-LIV`）と非PO``フロー（`FI-AP`）に`セグメント`化します。非`PO`請求書は通常、より手動での承認`ステップ`が必要で、`サイクルタイム`が長いため、この`セグメンテーション`は「非`PO`処理効率」分析にとって不可欠です。その重要性プロセス効率分析のための基本的なセグメンテーション。取得元派生：EBELNがnull/空でない場合、True 例 truefalse
	通貨コード CurrencyCode	請求書金額の通貨`キー`です。
説明この`属性`（`WAERS`）は、請求書が発行された通貨（例：`USD`、`EUR`）を識別します。これにより、多通貨プロセスを処理できます。分析では、通貨ごとの支出を`グループ`化したり、「`キャッシュフロー`と支払い可視性」`ダッシュボード`での連結`レポート`作成のために通貨換算を容易にするために使用されます。その重要性金額の正確な財務解釈に必要です。取得元 `SAP ECC`テーブル`BKPF`フィールド`WAERS` 例 USDEURGBP

必須推奨任意

買掛金支払処理アクティビティ

これらは、買掛金支払いのエンドツーエンド`フロー`を可視化するために追跡すべき主要なプロセス`ステップ`と`ステータス`変更です。

7 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	支払い計上	銀行振込が開始される、または小切手が印刷される支払実行です。支払`ドキュメント`が`システム`で生成されます。
その重要性 `キャッシュ`流出の最終地点。この`タイムスタンプ`は、実際の支払い`サイクルタイム`を計算し、割引期日と照合するために使用されます。取得元支払伝票用のBKPFテーブル（伝票タイプ'ZP'など）。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	支払ブロック解除	支払保留の解除を記録し、請求書を次回の支払実行の対象とします。これは多くの`SAP`設定において「承認」の`プロキシ`として機能します。
その重要性支払いを妨げる問題の解決を表します。支払保留適用と支払保留解除の間の期間が「解決時間」の`ボトルネック`です。取得元 BSEG-ZLSPRの新規値が空の変更伝票（CDHDR/CDPOS）。取得ステータス項目を前後で比較イベントタイプ inferred
	支払保留適用済	請求書明細項目への支払保留`キー`の適用を記録します。これにより、請求書が自動支払プログラムによって選択されるのを防ぎます。
その重要性遅延支払いと割引機会損失の主要な原因です。保留理由コードを分析することで、遅延が価格差異、入庫漏れ、または手動保留によるものかを特定するのに役立ちます。取得元オブジェクトBELEG、BSEG-ZLSPR項目（支払保留キー）の変更伝票（CDHDR/CDPOS）。取得ステータス項目を前後で比較イベントタイプ inferred
	請求書消込済み	請求書明細項目を支払`ドキュメント`と照合し、未決済項目をゼロにする会計入力です。これにより、請求書の`ライフサイクル`が終了します。
その重要性プロセス完了マーカー。「エンドツーエンドのサイクルタイム」計算と債務消滅の確認に不可欠です。取得元 BSEGテーブル、AUGDT項目（決済日付）が入力されています。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	請求書仕訳計上済み	請求書が総勘定元帳および補助元帳に正常に転記されたことを示します。この`アクション`により、`システム`内で負債が生成されます。
その重要性請求書は正式に負債として認識されます。これは、標準的な支払滞留期間と期日計算の`トリガー`となります。取得元 BSTATが空（標準転記済み）であるBKPFテーブルの作成。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	請求書作成	請求書データが技術的にSAP ECCに入力された瞬間を示します。このタイムスタンプは、ERP内でのデジタルプロセスの開始を表します。
その重要性内部処理時間と仕入先の総待機時間を計算するために重要です。受領と作成の間の高い遅延は、上流の取り込みボトルネックを示しています。取得元 BKPFテーブル、CPUDT項目（入力日付）およびCPUTM項目（入力時間）。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	請求書受領記録済み	仕入先請求書に記載されている日付を参照日付として捕捉します。これは、会計伝票ヘッダーの伝票日付項目から派生します。
その重要性滞留分析と仕入先支払条件のコンプライアンスのベースラインを確立します。この日付と入力日付の差異は、メールルームまたはスキャン時の遅延を示します。取得元 BKPFテーブル、BLDAT項目（伝票日付）。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	割引期日超過	現時点の日付がキャッシュディスカウント1または2の有効期間を超過したことを示す計算されたイベントです。これは、割引機会を逸失したことを示唆しています。
その重要性「割引獲得パフォーマンス」ダッシュボードを直接サポートします。プロセス遅延による財務損失を定量化するのに役立ちます。取得元 BSEG-ZBD1T（日数）をBKPF-BLDAT（伝票日付）に加算し、現在日付/支払日付と比較して計算されます。取得項目XとYを比較して派生イベントタイプ calculated
	支払提案作成	請求書が自動支払プログラム（F110）によって支払い候補として選択されたことを示します。現在、支払い予定リストに掲載されています。
その重要性「未払い」から「支払い中」への移行を示します。ここでの可視性は、資金が実際に`アカウント`から出る前に財務部門が`キャッシュ`要件を管理するのに役立ちます。取得元 `REGUH`テーブル（支払プログラムからの決済`データ`）作成日。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	支払条件変更済	支払条件が手動で変更される特定の手戻り`イベント`。これにより、期日と現金割引`パラメーター`が変更されます。
その重要性支払期間を人為的に延長したり、マスタデータのエラーを修正したりするためによく行われます。これは、キャッシュフロー予測や割引獲得の指標に直接影響を与えます。取得元 BSEG-ZTERM項目の変更伝票（CDHDR/CDPOS）。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	期日超過	請求書が正味支払期日を過ぎても未決済のままであることを示す計算されたイベントです。これにより、請求書が延滞としてフラグ付けされます。
その重要性「遅延支払い」分析を`サポート`します。これを`モニタリング`することで、ベンダーとの摩擦や潜在的な延滞料金を防ぐのに役立ちます。取得元 BSEG-ZBD3T（正味日数）を基準日に加算し、現在日付と比較して計算されます。取得項目XとYを比較して派生イベントタイプ calculated
	請求書データ変更済み	初期転記後の請求書ヘッダーまたは明細データへの手動修正を捕捉します。一般的な変更には、参照番号、テキストフィールド、または税コードが含まれます。
その重要性プロセスにおける手戻りや手動介入を示します。頻繁な変更は、データソースの品質問題や初期入力時の検証不足を示唆します。取得元オブジェクトBELEGの変更伝票（CDHDR/CDPOS）。ただし、ブロックキーの変更を除く。取得トランザクションXが実行された際にログ記録イベントタイプ explicit
	請求書仮登録	会計伝票を作成せずに請求書が下書きとして保存されたことを示します。このステータスにより、最終転記前のデータ入力の中断またはレビューが可能です。
その重要性支払期限を遅らせる仮の状態にある請求書を特定します。ここでの大量発生は、非効率なデータ入力または不明確な承認要件を示唆しています。取得元 `VBKPF`テーブルまたは`BKPF`（`BSTAT`が「`V`」の場合）。取得ステータス項目を前後で比較イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

SAP ECC からデータを取得する方法

ステップ

SAP ECCシステムでトランザクションコードSQVI（QuickViewer）にアクセスします。
ビューの名前（例：Z_AP_MINING）を入力し、「作成」をクリックします。「データソース」ポップアップで「テーブル結合」を選択します。
結合定義画面で、「編集」、「テーブル挿入」に進みます。テーブルBKPF（会計伝票ヘッダー）とテーブルBSAK（会計：仕入先補助索引）を追加します。BSAKには決済済み明細が含まれることに注意してください。未決済明細が必要な場合は、通常、別途抽出またはテーブルBSIKとのUNIONが必要ですが、このガイドではBSAKの決済済み履歴に焦点を当てています。
BKPFとBSAK間のリンク条件を確認します。会社コード（BUKRS）、会計伝票番号（BELNR）、会計年度（GJAHR）で結合されていることを確認します。システムは通常これらを自動的に提案します。
メイン定義画面に戻り、出力項目（リスト項目）と選択項目（フィルター項目）を選択します。
左側の「利用可能な項目」リストから、リスト項目として以下の重要な列を選択します: BKPF-BELNR（請求書番号）、BKPF-BUKRS（会社コード）、BKPF-GJAHR（会計年度）、BKPF-BLDAT（伝票日付）、BKPF-BUDAT（転記日付）、BKPF-CPUDT（入力日付）、BKPF-CPUTM（入力時間）、BKPF-USNAM（ユーザー名）、BKPF-XBLNR（参照/請求書ID）、BKPF-AWKEY（オブジェクトキー）、BSAK-LIFNR（仕入先）、BSAK-AUGDT（決済日付）、BSAK-AUGBL（決済伝票）、BSAK-DMBTR（金額）、BSAK-WAERS（通貨）、BSAK-ZFBDT（支払基準日）、BSAK-ZBD1T（支払条件1）、BSAK-ZLSPR（支払保留）、BSAK-ZLSCH（支払方法）。
QuickViewを保存し、「実行」（F8）をクリックします。
選択画面で、会社コードと関連する会計年度または転記日付範囲（例：過去12ヶ月）を入力します。
レポートを実行してリストを生成します。表示されたら、「リスト」、「エクスポート」、「スプレッドシート」に進み、生データをExcelまたはCSVファイルとして保存します。
SQVIはフラットなリスト（請求書あたり1行）を生成するため、ProcessMindの要件を満たすために、このデータをイベントログ形式（アクティビティあたり1行）に変換する必要があります。エクスポートしたスプレッドシートを変換するには、以下のクエリセクションに記載されているSQLロジックを使用してください。

設定

結合設定: BUKRS、BELNR、GJAHRでBKPF（ヘッダー）とBSAK（仕入先決済済明細）間の内部結合（Inner Join）を行います。
日付範囲: リストサイズを管理するため、過去6〜12ヶ月の転記日付（BUDAT）でフィルターすることを推奨します。
スコープ: この抽出はBSAKに焦点を当てているため、サイクルを完了した（決済/支払い済み）請求書のみが表示されます。未決済請求書（BSIK）はこの特定の構成では除外されます。
項目選択: イベントタイムスタンプを駆動するために、伝票日付、転記日付、入力日付、および決済日付がすべて選択されていることを確認してください。
権限: トランザクションSQVIへのアクセスと、財務テーブルへの表示権限が必要です。

a クエリ例 config

/* 
  POST-EXTRACTION TRANSFORMATION SCRIPT
  Apply this SQL logic to the raw Excel export from SQVI to generate the Event Log.
  Input Table Name: [Raw_SQVI_Export]
*/

/* 1. Invoice Receipt Recorded */
SELECT
  "Invoice Number" AS InvoiceNumber,
  'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName,
  CAST("Document Date" AS DATETIME) AS EventTimestamp,
  'SAP ECC' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdate,
  "Company Code" AS CompanyCode,
  "Vendor" AS VendorNumber,
  "Amount" AS InvoiceAmount,
  "Currency" AS Currency
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Document Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 2. Invoice Created */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Created',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 3. Invoice Parked */
/* Limitation: Historical park status is not preserved in BSAK. Utilizing Entry Date as proxy if distinct from Posting. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Parked',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" < "Posting Date"

UNION ALL

/* 4. Invoice Posted */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Posted',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Posting Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Payment Block Applied */
/* Limitation: Only shows current block status (ZLSPR) on the cleared item. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Applied',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Payment Block" IS NOT NULL AND "Payment Block" <> ''

UNION ALL

/* 6. Invoice Data Changed */
/* Limitation: Cannot be extracted via SQVI BKPF/BSAK join. Requires CDHDR table. Row excluded or placeholder. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Data Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 7. Payment Term Changed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Term Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 8. Payment Block Removed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Removed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 9. Payment Proposal Created */
/* Proxy: Uses Clearing Date minus 1 day as estimation since REGUH table is not in join. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Proposal Created',
  DATEADD(day, -1, CAST("Clearing Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 10. Payment Posted */
/* Logic: Uses Clearing Date as the effective payment date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Posted',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL AND "Clearing Doc" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Invoice Cleared */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Cleared',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 12. Discount Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > (Baseline Date + Term 1 Days). */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Discount Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

UNION ALL

/* 13. Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > Net Due Date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

ステップ

前提条件のセットアップ: Pythonがpyrfcおよびpandasライブラリとともにインストールされていることを確認してください。スクリプトを実行するマシンにはSAP NetWeaver RFC SDKがインストールされている必要があります。SAPユーザーアカウントは、ファンクションモジュールRFC_READ_TABLEの権限、およびBKPF、BSAK、BSIK、REGUH、CDHDR、CDPOS、VBKPFテーブルへの読み取りアクセス権限を持っている必要があります。
接続設定: スクリプト内の接続パラメーター（15-22行目）を、特定のSAP ECCホスト、システム番号、クライアント、ユーザー、パスワードで更新してください。抽出の範囲を定義するために、TargetCompanyCodeおよびDateFrom/DateTo変数を設定してください。
スクリプトロジック概要: スクリプトはシーケンシャル抽出を実行します。まず、請求書ヘッダー（BKPF）と明細項目（BSAK/BSIK）を取得して基本データを構築します。次に、最初のステップで見つかった伝票に特化して支払データ（REGUH）と変更ログ（CDHDR/CDPOS）をクエリし、データ転送を最小限に抑えます。
テーブル幅制限の処理: 標準のRFC_READ_TABLEファンクションは、多くの場合512バイトの行制限があります。スクリプトには、応答がこの制限内に収まるように特定の列を要求するヘルパーファンクションが含まれています。各テーブルに対してpandas DataFrameを作成します。
データ変換: スクリプトはヘッダーと明細項目データをマージして「プロセスオブジェクト」を作成します。次に、このオブジェクトを反復処理して、作成、転記、受領アクティビティの標準タイムスタンプを生成します。支払条件に基づいて期日と割引期限を計算します。
変更ログの解析: スクリプトはCDHDRおよびCDPOSデータを処理し、特定のフィールド変更を特定します。「ZLSPR」の変更を支払保留適用/解除アクティビティに、「ZTERM」の変更を支払条件変更アクティビティにマッピングします。
イベントログの構築: 派生したすべてのアクティビティは、主要なイベントリストに追加されます。このリストは、InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystemなどの必要な列を含む最終的なpandas DataFrameに変換されます。
エクスポート: スクリプトの最終ステップでは、DataFrameをsap_ap_event_log.csvという名前のCSVファイルにエクスポートします。このファイルはProcessMindへのアップロード用にフォーマットされ、準備ができています。
スクリプトの実行: コマンドラインからスクリプトを実行します:python sap_ap_extraction.py。各テーブルから取得されたレコード数を示す進捗ログをコンソールで監視してください。
検証: 生成されたCSVファイルを開いてください。日付がISO形式であり、「Invoice Amount」が浮動小数点数として正しくフォーマットされていることを確認してください。「ActivityName」列に定義された13のアクティビティタイプの混合が含まれていることを確認してください。

設定

RFC_READ_TABLE: この標準ファンクションモジュールが有効でアクセス可能であることを確認してください。システムがより広い行をサポートするためにカスタムコピー（例：/SAPDS/RFC_READ_TABLE）を使用している場合は、スクリプト内のファンクション名を更新してください。
日付範囲: 抽出期間は3〜6ヶ月を推奨します。RFCを介して6ヶ月以上の期間のCDHDR/CDPOSを取得すると、非常に時間がかかり、タイムアウトする可能性があります。
会社コードフィルター: 関連する財務エンティティにデータセットを限定するため、常に会社コード（BUKRS）でフィルターしてください。
チャンキング: 大容量システムの場合、メモリの問題を避けるため、一度に大きな範囲をクエリするのではなく、日付を1日ずつループして処理するようにスクリプトを変更してください。
変更ログオブジェクト: スクリプトはオブジェクトクラス「BELEG」を使用してCDHDRをフィルターします。財務伝票の変更がこの標準オブジェクトクラスに記録されていることを確認してください。

a クエリ例 python

import sys
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
from pyrfc import Connection

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
SAP_CONN_PARAMS = {
    class="hl-string">'user': class="hl-string">'YOUR_USER',
    class="hl-string">'passwd': class="hl-string">'YOUR_PASSWORD',
    class="hl-string">'ashost': class="hl-string">'YOUR_SAP_HOST',
    class="hl-string">'sysnr': class="hl-string">'00',
    class="hl-string">'client': class="hl-string">'100',
    class="hl-string">'lang': class="hl-string">'EN'
}

TARGET_COMPANY_CODE = class="hl-string">'1000'
DATE_FROM = class="hl-string">'20230101'
DATE_TO = class="hl-string">'20230131'
SOURCE_SYSTEM_ID = class="hl-string">'SAP_ECC_01'

class=class="hl-string">"hl-comment"># === RFC HELPER ===
def read_table(conn, table_name, fields, options, row_limit=0):
    class="hl-string">"""Reads SAP table via RFC_READ_TABLE and returns a DataFrame."""
    print(fclass="hl-string">"Reading {table_name}...")
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Format fields for RFC
    rfc_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': f} for f in fields]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Call RFC
    try:
        result = conn.call(class="hl-string">'RFC_READ_TABLE',
                           QUERY_TABLE=table_name,
                           DELIMITER=class="hl-string">';',
                           FIELDS=rfc_fields,
                           OPTIONS=[{class="hl-string">'TEXT': o} for o in options],
                           ROWCOUNT=row_limit)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error reading {table_name}: {e}")
        return pd.DataFrame()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Parse output
    data = []
    headers = [f[class="hl-string">'FIELDNAME'] for f in result[class="hl-string">'FIELDS']]
    
    for line in result[class="hl-string">'DATA']:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple split by delimiter; robust parsing handles fixed width if delimiter fails, 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># but semicolon is standard for this approach.
        values = line[class="hl-string">'WA'].split(class="hl-string">';')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle cases where split might be shorter if trailing fields are empty
        if len(values) < len(headers):
            values += [class="hl-string">''] * (len(headers) - len(values))
        data.append(dict(zip(headers, values)))
        
    return pd.DataFrame(data)

def main():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Connect to SAP
    try:
        conn = Connection(**SAP_CONN_PARAMS)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Connection failed: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Extract BKPF (Header)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filters: Company Code and Entry Date (CPUDT)
    bkpf_fields = [class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR', class="hl-string">'BLART', class="hl-string">'BLDAT', class="hl-string">'BUDAT', class="hl-string">'CPUDT', class="hl-string">'CPUTM', class="hl-string">'USNAM']
    bkpf_opts = [
        fclass="hl-string">"BUKRS = '{TARGET_COMPANY_CODE}' AND CPUDT >= '{DATE_FROM}' AND CPUDT <= '{DATE_TO}'"
    ]
    df_bkpf = read_table(conn, class="hl-string">'BKPF', bkpf_fields, bkpf_opts)
    
    if df_bkpf.empty:
        print(class="hl-string">"No documents found.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Extract Vendor Line Items (BSAK - Cleared, BSIK - Open)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># To avoid huge queries, we filter BSIK/BSAK by the same date range or join later.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For robustness in RFC, we filter by BUKRS and Date range on CPU date or BUDAT similar to BKPF
    item_fields = [class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR', class="hl-string">'BUZEI', class="hl-string">'LIFNR', class="hl-string">'DMBTR', class="hl-string">'WAERS', class="hl-string">'ZFBDT', class="hl-string">'ZTERM', class="hl-string">'ZBD1T', class="hl-string">'ZBD2T', class="hl-string">'ZLSPR', class="hl-string">'AUGDT', class="hl-string">'AUGBL']
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: BSIK/BSAK are huge. In production, chunk by BELNR list derived from BKPF or Date.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we use the date range on BUDAT for simplicity of the example.
    item_opts = [
        fclass="hl-string">"BUKRS = '{TARGET_COMPANY_CODE}' AND BUDAT >= '{DATE_FROM}' AND BUDAT <= '{DATE_TO}'"
    ]
    
    df_bsik = read_table(conn, class="hl-string">'BSIK', item_fields, item_opts)
    df_bsak = read_table(conn, class="hl-string">'BSAK', item_fields, item_opts)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine Open and Cleared items
    df_items = pd.concat([df_bsik, df_bsak], ignore_index=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter items to only those present in our BKPF fetch (Inner Join logic)
    df_items = df_items[df_items[class="hl-string">'BELNR'].isin(df_bkpf[class="hl-string">'BELNR'])]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Extract Payment Data (REGUH)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter by Date range roughly matching the process
    reguh_fields = [class="hl-string">'LAUFD', class="hl-string">'LAUFI', class="hl-string">'XVORL', class="hl-string">'VBLNR', class="hl-string">'LIFNR']
    reguh_opts = [
        fclass="hl-string">"LAUFD >= '{DATE_FROM}'"
    ]
    df_reguh = read_table(conn, class="hl-string">'REGUH', reguh_fields, reguh_opts)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Extract Change History (CDHDR/CDPOS)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is expensive. Filter by OBJECTCLAS class="hl-string">'BELEG' and Date.
    cdhdr_fields = [class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR', class="hl-string">'UDATE', class="hl-string">'UTIME', class="hl-string">'USERNAME']
    cdhdr_opts = [
        fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BELEG' AND UDATE >= '{DATE_FROM}'"
    ]
    df_cdhdr = read_table(conn, class="hl-string">'CDHDR', cdhdr_fields, cdhdr_opts)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter CDHDR to only relevant Invoice Numbers (OBJECTID usually contains BELNR + GJAHR)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Construct OBJECTID list from BKPF
    valid_object_ids = set(df_bkpf[class="hl-string">'BELNR'] + df_bkpf[class="hl-string">'GJAHR'])
    df_cdhdr = df_cdhdr[df_cdhdr[class="hl-string">'OBJECTID'].isin(valid_object_ids)]
    
    if not df_cdhdr.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Get CDPOS for these changes
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Cannot pass thousands of CHANGENR. Split if needed. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here assuming volume allows single fetch or loop.
        change_nums = df_cdhdr[class="hl-string">'CHANGENR'].unique().tolist()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Chunking needed for production
        cdpos_fields = [class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR', class="hl-string">'TABNAME', class="hl-string">'FNAME', class="hl-string">'VALUE_NEW', class="hl-string">'VALUE_OLD']
        df_cdpos = pd.DataFrame()
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple chunk loop
        chunk_size = 100
        for i in range(0, len(change_nums), chunk_size):
            chunk = change_nums[i:i + chunk_size]
            chunk_str = class="hl-string">"'".join(chunk)
            opts = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BELEG' AND CHANGENR IN ('{chunk_str}')"]
            df_chunk = read_table(conn, class="hl-string">'CDPOS', cdpos_fields, opts)
            df_cdpos = pd.concat([df_cdpos, df_chunk])
            
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge CDHDR and CDPOS
        df_changes = pd.merge(df_cdpos, df_cdhdr, on=[class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR'])
    else:
        df_changes = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'FNAME', class="hl-string">'VALUE_NEW', class="hl-string">'VALUE_OLD', class="hl-string">'UDATE', class="hl-string">'UTIME', class="hl-string">'USERNAME'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === PROCESS EVENTS ===
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Join Headers and Items
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure key columns are strings for merging
    df_full = pd.merge(df_bkpf, df_items, on=[class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR'])

    for _, row in df_full.iterrows():
        invoice_num = row[class="hl-string">'BELNR']
        vendor = row[class="hl-string">'LIFNR']
        amount = row[class="hl-string">'DMBTR']
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes
        base_attrs = {
            class="hl-string">'InvoiceNumber': invoice_num,
            class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM_ID,
            class="hl-string">'CompanyCode': row[class="hl-string">'BUKRS'],
            class="hl-string">'VendorNumber': vendor,
            class="hl-string">'InvoiceAmount': amount,
            class="hl-string">'DocumentType': row[class="hl-string">'BLART'],
            class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.now().isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Invoice Created
        events.append({
            **base_attrs,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Created',
            class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['CPUDT']}T{row['CPUTM']}",
            class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Invoice Receipt Recorded
        if row[class="hl-string">'BLDAT']:
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Receipt Recorded',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['BLDAT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Invoice Posted
        if row[class="hl-string">'BUDAT']:
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Posted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['BUDAT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Invoice Cleared
        if row[class="hl-string">'AUGDT'] and row[class="hl-string">'AUGDT'] != class="hl-string">'00000000':
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Cleared',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['AUGDT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'ClearingDate': row[class="hl-string">'AUGDT']
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Payment Posted (Proxy via Clearing)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If cleared by payment document, assume Payment Posted same day
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Posted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['AUGDT']}T23:59:59"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Payment Proposal Created
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check REGUH
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: REGUH contains payment proposals. We link via VBLNR (Payment Doc) or LIFNR matches
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified: if we find a proposal for this vendor in the range
        class=class="hl-string">"hl-comment"># In practice, need tighter link via BSAK-AUGBL = REGUH-VBLNR
        if row[class="hl-string">'AUGBL']:
            prop = df_reguh[df_reguh[class="hl-string">'VBLNR'] == row[class="hl-string">'AUGBL']]
            if not prop.empty:
                 for _, p_row in prop.iterrows():
                    events.append({
                        **base_attrs,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Proposal Created',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{p_row['LAUFD']}T00:00:00"
                    })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Parked (Check if originally parked - simplified logic)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Requires VBKPF check or document status history. Omitted for brevity in this block, 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># usually involves checking if document ID exists in VBKPF list.

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 8-11. Change Log Activities
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter changes for this document
        obj_id = row[class="hl-string">'BELNR'] + row[class="hl-string">'GJAHR']
        doc_changes = df_changes[df_changes[class="hl-string">'OBJECTID'] == obj_id]
        
        for _, chg in doc_changes.iterrows():
            ts = fclass="hl-string">"{chg['UDATE']}T{chg['UTIME']}"
            fname = chg[class="hl-string">'FNAME']
            
            if fname == class="hl-string">'ZLSPR':
                if chg[class="hl-string">'VALUE_OLD'] == class="hl-string">'' and chg[class="hl-string">'VALUE_NEW'] != class="hl-string">'':
                    events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Block Applied', class="hl-string">'EventTimestamp': ts, class="hl-string">'PaymentBlockCode': chg[class="hl-string">'VALUE_NEW']})
                elif chg[class="hl-string">'VALUE_OLD'] != class="hl-string">'' and chg[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'':
                    events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Block Removed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})
            elif fname == class="hl-string">'ZTERM':
                events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Term Changed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})
            else:
                events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Data Changed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate Net Due Date = Baseline Date (ZFBDT) + Max Days (ZBD1T or ZBD2T or ZBD3T)
        try:
            zfbdt = datetime.strptime(row[class="hl-string">'ZFBDT'], class="hl-string">'%Y%m%d')
            days = float(row[class="hl-string">'ZBD1T']) if row[class="hl-string">'ZBD1T'] else 0
            due_date = zfbdt + timedelta(days=days)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If today > due_date and not cleared (or cleared after due date)
            clearing_date = datetime.strptime(row[class="hl-string">'AUGDT'], class="hl-string">'%Y%m%d') if (row[class="hl-string">'AUGDT'] and row[class="hl-string">'AUGDT'] != class="hl-string">'00000000') else None
            check_date = clearing_date if clearing_date else datetime.now()
            
            if check_date > due_date:
                 events.append({
                    **base_attrs,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Due Date Passed',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': due_date.isoformat()
                })
        except ValueError:
            pass class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle date parsing errors

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Discount Due Date Passed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic similar to Due Date using discount terms

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Finalize
    df_events = pd.DataFrame(events)
    print(fclass="hl-string">"Generated {len(df_events)} events.")
    df_events.to_csv(class="hl-string">'sap_ap_event_log.csv', index=False)

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

ステップ

SAP ECCシステムでトランザクションコードSQVI（QuickViewer）にアクセスします。
ビューの名前（例：Z_AP_MINING）を入力し、「作成」をクリックします。「データソース」ポップアップで「テーブル結合」を選択します。
結合定義画面で、「編集」、「テーブル挿入」に進みます。テーブルBKPF（会計伝票ヘッダー）とテーブルBSAK（会計：仕入先補助索引）を追加します。BSAKには決済済み明細が含まれることに注意してください。未決済明細が必要な場合は、通常、別途抽出またはテーブルBSIKとのUNIONが必要ですが、このガイドではBSAKの決済済み履歴に焦点を当てています。
BKPFとBSAK間のリンク条件を確認します。会社コード（BUKRS）、会計伝票番号（BELNR）、会計年度（GJAHR）で結合されていることを確認します。システムは通常これらを自動的に提案します。
メイン定義画面に戻り、出力項目（リスト項目）と選択項目（フィルター項目）を選択します。
左側の「利用可能な項目」リストから、リスト項目として以下の重要な列を選択します: BKPF-BELNR（請求書番号）、BKPF-BUKRS（会社コード）、BKPF-GJAHR（会計年度）、BKPF-BLDAT（伝票日付）、BKPF-BUDAT（転記日付）、BKPF-CPUDT（入力日付）、BKPF-CPUTM（入力時間）、BKPF-USNAM（ユーザー名）、BKPF-XBLNR（参照/請求書ID）、BKPF-AWKEY（オブジェクトキー）、BSAK-LIFNR（仕入先）、BSAK-AUGDT（決済日付）、BSAK-AUGBL（決済伝票）、BSAK-DMBTR（金額）、BSAK-WAERS（通貨）、BSAK-ZFBDT（支払基準日）、BSAK-ZBD1T（支払条件1）、BSAK-ZLSPR（支払保留）、BSAK-ZLSCH（支払方法）。
QuickViewを保存し、「実行」（F8）をクリックします。
選択画面で、会社コードと関連する会計年度または転記日付範囲（例：過去12ヶ月）を入力します。
レポートを実行してリストを生成します。表示されたら、「リスト」、「エクスポート」、「スプレッドシート」に進み、生データをExcelまたはCSVファイルとして保存します。
SQVIはフラットなリスト（請求書あたり1行）を生成するため、ProcessMindの要件を満たすために、このデータをイベントログ形式（アクティビティあたり1行）に変換する必要があります。エクスポートしたスプレッドシートを変換するには、以下のクエリセクションに記載されているSQLロジックを使用してください。

設定

結合設定: BUKRS、BELNR、GJAHRでBKPF（ヘッダー）とBSAK（仕入先決済済明細）間の内部結合（Inner Join）を行います。
日付範囲: リストサイズを管理するため、過去6〜12ヶ月の転記日付（BUDAT）でフィルターすることを推奨します。
スコープ: この抽出はBSAKに焦点を当てているため、サイクルを完了した（決済/支払い済み）請求書のみが表示されます。未決済請求書（BSIK）はこの特定の構成では除外されます。
項目選択: イベントタイムスタンプを駆動するために、伝票日付、転記日付、入力日付、および決済日付がすべて選択されていることを確認してください。
権限: トランザクションSQVIへのアクセスと、財務テーブルへの表示権限が必要です。

a クエリ例 config

/* 
  POST-EXTRACTION TRANSFORMATION SCRIPT
  Apply this SQL logic to the raw Excel export from SQVI to generate the Event Log.
  Input Table Name: [Raw_SQVI_Export]
*/

/* 1. Invoice Receipt Recorded */
SELECT
  "Invoice Number" AS InvoiceNumber,
  'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName,
  CAST("Document Date" AS DATETIME) AS EventTimestamp,
  'SAP ECC' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdate,
  "Company Code" AS CompanyCode,
  "Vendor" AS VendorNumber,
  "Amount" AS InvoiceAmount,
  "Currency" AS Currency
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Document Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 2. Invoice Created */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Created',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 3. Invoice Parked */
/* Limitation: Historical park status is not preserved in BSAK. Utilizing Entry Date as proxy if distinct from Posting. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Parked',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" < "Posting Date"

UNION ALL

/* 4. Invoice Posted */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Posted',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Posting Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Payment Block Applied */
/* Limitation: Only shows current block status (ZLSPR) on the cleared item. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Applied',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Payment Block" IS NOT NULL AND "Payment Block" <> ''

UNION ALL

/* 6. Invoice Data Changed */
/* Limitation: Cannot be extracted via SQVI BKPF/BSAK join. Requires CDHDR table. Row excluded or placeholder. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Data Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 7. Payment Term Changed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Term Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 8. Payment Block Removed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Removed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 9. Payment Proposal Created */
/* Proxy: Uses Clearing Date minus 1 day as estimation since REGUH table is not in join. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Proposal Created',
  DATEADD(day, -1, CAST("Clearing Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 10. Payment Posted */
/* Logic: Uses Clearing Date as the effective payment date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Posted',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL AND "Clearing Doc" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Invoice Cleared */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Cleared',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 12. Discount Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > (Baseline Date + Term 1 Days). */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Discount Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

UNION ALL

/* 13. Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > Net Due Date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

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