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生産計画データテンプレート

Plex Smart Manufacturing

生産計画の属性 (22) 生産計画のアクティビティ (16) 抽出ガイド (2)

生産計画データテンプレート

このテンプレートでは、生産計画プロセスを最適化するために必要なデータを収集する方法を詳しく説明します。収集すべき属性、追跡すべき主要なアクティビティ、ソースシステムから情報を抽出するための手順をまとめています。この資料を使って、プロセスの分析と改善に必要なデータを確実に収集してください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
抽出手順

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

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生産計画の属性

生産計画を詳細に分析し、業務に関する深いインサイトを得るため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

3 必須 8 推奨 11 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称です。
説明生産計画の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示す属性です。例として、「生産オーダー作成」、「資材所要量計画済み」、「生産オーダー完了」などがあります。これらのアクティビティはプロセスマップの基盤となり、分析担当者は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できます。各アクティビティは、ソースシステムに記録されたイベントに対応します。重要な理由プロセスマップ上のステップを定義します。ボトルネックの特定やバリアント分析など、プロセスマイニング分析全体の基盤となります。入手先生産計画および実行に関連するPlexの各種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します。例生産オーダーを作成生産計画を承認生産オーダーをリリース工程完了
	イベント時刻 EventTime	アクティビティが発生した時点を示すタイムスタンプです。
説明特定のイベントまたはアクティビティがシステムに記録された正確な日時を記録する属性です。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、アクティビティ間のサイクルタイム、所要時間、待ち時間を計算するうえで欠かせません。時間の経過に伴うプロセス実績の分析、ボトルネックの特定、スケジュール遵守状況の測定に役立ちます。重要な理由サイクルタイムや所要時間など、時間に基づくすべての指標を計算するために必要です。これらは実績分析の基本となります。入手先 Plexでは、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保存されています。「Creation Date」、「Timestamp」、「Event Date」などのフィールドを確認してください。例 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	生産オーダー ProductionOrder	生産オーダーを一意に識別するID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、特定の部品または製品を指定数量生産する依頼を一意に識別します。計画、スケジュール設定、実行、完了に関するすべてのイベントを結び付ける中心的なケースIDです。プロセスマイニングでは、生産オーダーごとにイベントをグループ化して分析することで、生産ライフサイクルを最初から最後まで把握できます。全体のサイクルタイムの計算、一般的なプロセス経路の特定、生産実行ごとの違いの把握に役立ちます。重要な理由すべてのプロセスステップを結び付ける基本的なケース識別子であり、各生産実行を開始から終了まで一貫して分析できます。入手先通常、Plexの中核生産モジュールまたは製造実行モジュールにあります。Work OrdersまたはProduction Ordersに関連するテーブルを製品ドキュメントで確認してください。例 WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	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です。
説明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する属性です。個人名または従業員IDを設定できます。プランナー別にプロセスを分析することは、「プランナー実績比較」ダッシュボードに欠かせません。プランナー間の効率、スケジュール遵守、プロセスの違いを特定し、トレーニングやプロセス標準化の機会を見つけられます。重要な理由プランナー別の実績分析が可能になり、ベストプラクティス、ばらつき、トレーニングの必要性を特定できます。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。通常は生産オーダーヘッダーテーブルにあり、「Planner Code」、「Scheduler」、「Created By」などのフィールドに関連付けられています。例 John SmithJane DoeプランナーグループAUser789
	ワークセンター Workcenter	製造工程を実施する予定の特定の機械、生産ライン、またはエリアです。
説明ワークセンターは、生産アクティビティを実施する特定のリソースまたはリソース群を示します。単一の機械、複数の機械で構成されるセル、特定の組立ラインなどが該当します。「リソース割り当て遅延分析」や、リソース固有のボトルネックの特定に欠かせない属性です。ワークセンターごとの処理時間と待ち時間を分析することで、管理者はリソースの利用効率を高め、生産フローを改善できます。重要な理由リソース固有のボトルネックを特定し、能力の利用状況を分析できます。スケジュール設定やスループットの改善に欠かせません。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。通常は、生産オーダーに関連付けられたルーティングまたは工程詳細にあります。例 CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	生産オーダーステータス ProductionOrderStatus	生産オーダーの現在または最終的なステータスです。
説明特定の時点における生産オーダーの状態を示す属性です。「作成済み」、「リリース済み」、「進行中」、「完了」、「キャンセル」などがあります。ステータス情報はオーダーのライフサイクルを示すスナップショットであり、結果分析に欠かせません。進行中と完了済みのオーダーの絞り込み、キャンセル率の分析、特定のプロセス経路に至った理由の把握に役立ちます。重要な理由生産オーダーの結果と現在の状態を示します。絞り込み、結果分析、プロセス上の例外の把握に欠かせません。入手先 Plexの生産オーダーヘッダーテーブルで確認できます。「Status」または「State」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クローズキャンセル済み
	生産優先度 ProductionPriority	生産オーダーの緊急度を示す分類です。
説明生産オーダーに「高」、「中」、「低」などの優先度を割り当てる属性です。特にリソースが限られている場合に、プランナーや生産担当者が作業の優先順位を決めるのに役立ちます。優先度別の分析は、「生産優先度対応指標」ダッシュボードに欠かせません。高優先度のオーダーが実際に優先処理され、低優先度のオーダーより早く完了しているかを確認し、優先順位付けの有効性を検証できます。重要な理由高優先度のオーダーがより早く処理されているかを分析でき、優先順位付けの仕組みが有効に機能しているかを確認できます。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。生産オーダーヘッダーの標準フィールドまたはカスタムフィールドの場合があります。例高中低19
	計画数量 PlannedQuantity	オーダーで生産する部品または製品の目標数量です。
説明生産オーダーに従って生産予定の単位数を示す属性です。資材所要量計画、能力計画、スケジュール設定に使用されます。計画数量は、元の予測数量と比較して「需要予測連携差異」KPIを計算するために欠かせません。また、大口オーダーほどリードタイムが長くなる場合があるため、サイクルタイム分析の背景情報にもなります。重要な理由目標生産量を示します。能力分析、スケジュール設定、オーダーサイズによるプロセスの違いの把握に欠かせません。入手先 Plexの生産オーダーヘッダーまたは明細詳細にあります。「Order Quantity」または「Planned Quantity」などのフィールドを確認してください。例 1005000751250
	計画終了日 PlannedEndDate	生産オーダーの計画完了日です。
説明生産オーダーを完全に完了する予定日を示す属性です。スケジュール設定の主要な出力であり、実績測定の基準になります。計画終了日は、「生産スケジュール遵守率」ダッシュボードおよびKPIに欠かせません。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、組織は生産目標の達成状況を測定し、遅延の原因を特定できます。重要な理由スケジュール遵守状況と納期遵守実績を測定する基準になります。計画と実行の有効性を示す主要な指標です。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。通常は生産オーダーヘッダーにあり、「Scheduled End Date」、「Due Date」などの名称が使われます。例 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	資材可用性 MaterialAvailabilityStatus	生産オーダーに必要なすべての資材が利用可能かどうかを示します。
説明「利用可能」、「不足」、「発注済み」など、資材の可用性を示す属性です。生産オーダーを製造現場へリリースできるか判断するうえで重要です。「資材不足影響分析」ダッシュボードで主要な用途があります。「不足」ステータスと、「生産オーダーリリース済み」または「生産開始」までの長い待ち時間を関連付け、資材不足による遅延を定量化できます。重要な理由製造業でよく発生する重要な問題である、資材不足による遅延の分析を直接支えます。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。MRPまたは在庫モジュールで計算されるステータス、あるいは生産オーダー自体のフィールドの場合があります。例すべての資材が利用可能部品不足発注書待ち一部利用可能
	部品番号 PartNumber	製造対象の製品または資材を一意に識別する番号です。
説明部品番号は、品目番号またはSKUとも呼ばれ、生産オーダーの製造対象品目を指定します。生産プロセスと製品ポートフォリオを結び付ける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、製品固有の製造上の課題を特定し、製品ごとのサイクルタイムを比較し、資材所要量の違いを把握できます。製品を軸としたプロセス分析の基本となる属性です。重要な理由製品別の分析が可能になり、プロセス実績を比較し、特定の部品や製品ファミリーに関する問題を特定できます。入手先 Plexの生産オーダー明細またはヘッダー詳細にあります。品目マスターに関連付けられた標準フィールドです。例 PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	オーダータイプ OrderType	標準、手直し、試作など、生産オーダーを分類する区分です。
説明オーダータイプは、生産オーダーを目的別に区別するために使用します。たとえば、「標準」は通常生産、「手直し」は不具合の修正、「試作」は新製品開発を示します。この属性により、オーダータイプごとのプロセスフローを絞り込んだり比較したりして、より細かな分析ができます。たとえば、手直しオーダーは標準オーダーとは異なる経路やサイクルタイムになるため、分けて分析することが正確な分析に欠かせません。重要な理由分析を区分できます。「手直し」や「試作」などのオーダータイプは、プロセスフローや期待される実績が異なるためです。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。生産オーダーヘッダーで設定可能なフィールドであることが多いです。例標準生産手直し指図エンジニアリングサンプル外部委託
	スケジュール差異 ScheduleDeviation	計画終了日と実際の完了日の時間差です。
説明この計算指標は、生産オーダーが予定に対してどれだけ早く、または遅く完了したかを定量化します。正の値は遅延、負の値は予定より早い完了、0は予定どおりの完了を示します。この属性により、単純な「遅延」フラグよりも詳細にパフォーマンスを把握できます。「生産スケジュール遵守率」ダッシュボードで遅延の大きさを可視化し、差異が大きい項目から改善に取り組むために使用します。重要な理由オーダーが予定から逸脱した正確な時間を定量化し、遅延または前倒しの程度を正確に測定します。入手先ケース単位で「ActualEndDate」から「PlannedEndDate」を差し引いて算出する計算フィールドです。例 P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となる記録システムです。
説明データの出所を示す属性で、この場合はPlex Smart Manufacturingです。複数のシステムからデータを統合する環境で、データの出所を明確にできます。この情報を保持することで、データガバナンスやトラブルシューティングに役立ちます。データの検証や補完を行う際に、どのシステムがソースであるかを明確に確認できます。重要な理由データの出所に関する重要な背景情報を提供します。データガバナンス、検証、複数システム環境で役立ちます。入手先通常、データの抽出・変換処理中にデータセットを識別するために付与される固定値です。例 Plex Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースシステムからデータが最後に更新された時点のタイムスタンプです。
説明データが最後に抽出され、プロセスマイニングツールにロードされた時点を示す属性です。分析対象データの新しさを把握できます。最新のプロセス情報を表示しているかどうかを利用者が判断するうえで、データの鮮度は重要です。データの適時性に関する認識をそろえるのに役立ち、ダッシュボードやレポートに必要なメタデータの一つです。重要な理由データがどの時点のものかを利用者に伝え、現在の分析対象期間を正しく理解できるようにします。入手先データ取り込み処理中に生成・保存され、データロード時のタイムスタンプを記録するメタデータフィールドです。例 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	完成数量 CompletedQuantity	実際に生産できた部品または製品の数量です。
説明生産オーダーについて、生産・確認された良品の最終数量を記録する属性です。この値を計画数量と比較して、歩留まりやオーダー充足率を算出します。完成数量を分析することで、生産効率と品質を評価できます。計画数量との差が大きい場合は、生産上の問題、高いスクラップ率、データ入力ミスなどが考えられるため、さらに調査できます。重要な理由実際の生産量を示します。計画数量に対する歩留まり、スクラップ率、充足精度の分析に使用します。入手先 Plexの生産報告または確認記録にあります。「Good Quantity」、「Yield Quantity」、「Actual Quantity」などのフィールドを確認してください。例 984950751250
	実績終了日 ActualEndDate	生産オーダーの最後の製品が完了した時点の実際のタイムスタンプです。
説明生産オーダーの最終工程が完了し、必要な総数量が生産された時刻を記録する属性です。実行段階の終了を示します。「生産スケジュール遵守率」KPIで、「計画終了日」に対する実績を測定するために使用する確定的なタイムスタンプです。生産の実際のエンドツーエンドサイクルタイムの計算にも使用します。重要な理由スケジュール遵守状況と生産全体の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刻を提供します。入手先「生産オーダー完了」アクティビティ、またはPlexにおける最終作業確認のタイムスタンプです。例 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	実績開始日 ActualStartDate	オーダーの生産作業が実際に始まった時点のタイムスタンプです。
説明生産オーダーの最初の実作業が製造現場で開始された正確な時刻を記録する属性です。計画・準備から実行への移行を示します。オーダーのリリースから実際の開始までの「キュー時間」または遅延を分析するうえで欠かせないタイムスタンプです。より正確な生産リードタイムの計算や、「資材不足影響分析」に役立ち、実作業の開始時刻を示します。重要な理由生産実行段階の実質的な開始を示し、スケジュール遅延とキュー時間を正確に測定できます。入手先 PlexのMESコンポーネントに記録された「生産開始」アクティビティ、または最初の作業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	生産オーダーを実行する製造施設または拠点です。
説明工場属性は、工場や生産施設など、特定の物理拠点を識別します。複数工場を持つ組織では、プロセス実績を分類・比較するための重要な属性です。工場別に分析することで、異なる拠点のプロセスをベンチマークできます。拠点固有の問題を明らかにし、実績の高い工場のベストプラクティスを見つけ、プロセス標準化の判断材料を提供します。重要な理由異なる製造拠点間でプロセス実績を比較できます。複数工場の運営におけるベンチマーキングと標準化に欠かせません。入手先通常、Plexの主要な組織単位として利用され、生産オーダーヘッダーに関連付けられています。「Plant」、「Site」、「Location」などの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メキシコ施設
	手直し理由コード ReworkReasonCode	生産計画の調整または手直し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場合や、オーダーが手直しに回された場合に、逸脱理由を標準化して示す属性です。例として、「不良資材」、「機械停止」、「仕様変更」などがあります。バリアント分析で特定したプロセス逸脱の「理由」を示します。「手直し・ルーティング変更率」KPIの根本原因分析に欠かせず、コストのかかる手直しや遅延を引き起こす根本的な問題への対策に役立ちます。重要な理由手直しやプロセス逸脱の背景を把握でき、廃棄を減らし品質を高めるための的を絞った根本原因分析が可能になります。入手先 Plex Smart Manufacturingの製品ドキュメントを確認してください。不適合、品質、生産調整に関する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
	終了時刻 EndTime	アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。
説明終了時刻は、特定のアクティビティが完了した時点を示します。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できます。プロセスマイニングでアクティビティの開始時刻と終了時刻を取得すると、処理時間と待ち時間をより詳細に分析できます。タスクを実際に処理していた時間と、次のステップを待っていた時間を区別できるため、正確なボトルネック分析に役立ちます。重要な理由アクティビティの正確な処理時間を計算し、実作業時間と待機時間を区別できます。入手先イベントログに直接記録されている場合があります。または、後続イベントの開始時刻を使って導出できます。例 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	遅延の有無 IsLate	生産オーダーが予定終了日より後に完了したかどうかを示すブール型フラグです。
説明各生産オーダーについて算出される、単純なブール型（true／false）フラグです。実際の完了時刻が予定終了日より後の場合は「true」、それ以外の場合は「false」に設定されます。この属性により、スケジュール遵守の分析とレポート作成を簡単に行えます。フィルタリングや集計により、「生産スケジュール遵守率」KPIを算出し、期限を守れなかったすべてのオーダーをすばやく特定できます。重要な理由予定どおりのオーダーと遅延オーダーを二値で分類するため、遵守率の算出や概要レベルのKPIダッシュボードに適しています。入手先「ActualEndDate」＞「PlannedEndDate」の比較から算出するフィールドです。例 truefalse

必須推奨任意

生産計画のアクティビティ

正確なプロセス発見と生産フローの明確な把握のため、イベントログに記録する主要なプロセス手順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
	生産オーダーをリリース	生産オーダーが正式に製造現場へリリースされ、生産担当者が確認して作業できる状態になったことを示す重要なマイルストーンです。通常はMES内でユーザーが明示的に実行する操作であり、ジョブパケットやデジタル作業手順の作成が開始されます。
重要な理由オーダーのリリースは、計画から実行への重要な引き継ぎです。スループットの追跡や、計画承認から実際の生産開始までの遅延分析に欠かせないマイルストーンです。入手先通常は、Plexの生産管理モジュールで明示的に実行されるトランザクションです。イベントは「Release」操作のタイムスタンプから取得され、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ることが多いです。取得生産オーダーの「release_date」タイムスタンプフィールド、またはリリーストランザクションログのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産オーダーを作成	Plexシステム内でProduction Orderレコードを正式に作成することです。このアクティビティにより、プロセスマイニング分析で使用する一意のケース識別子が設定されます。ユーザーまたはシステムプロセスが新しいオーダーを生成した時点で、イベントが明示的に記録されます。
重要な理由このアクティビティは、システム内における生産オーダーの経過の正式な開始点です。全体のリードタイムを測定し、新たな生産需要の量を把握するための基準点になります。入手先 Plex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取得します。取得生産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項目を使用します。イベントタイプ explicit
	生産オーダー完了	生産オーダー全体のすべての製造工程が完了したことを示します。計画数量の生産が完了したことを示す、製造現場での最終トランザクションです。オペレーターまたはシステム処理がオーダーを完了として登録した時点で、明示的に取得されます。
重要な理由プロセスの通常経路における主要な「終了」イベントです。「平均生産オーダーリードタイム」の計算終点となり、「生産スケジュール遵守率」や「生産スループット量」の測定にも欠かせません。入手先生産オーダーのステータスが明示的に変更されたイベントです。通常は、最終数量報告トランザクションによって発生します。オーダーのステータスが「完了」または「Finished」に変わった時点のタイムスタンプを記録します。取得生産オーダーのステータスを「完了」に変更したトランザクションに関連するタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産計画を承認	生産計画が正式に承認され、製造現場にリリースできる状態になったことを示すアクティビティです。通常は、明示的な承認操作またはオーダーに関連するステータス変更から取得します。
重要な理由計画と承認の段階の終了を示し、「Production Plan Approval Time」KPIを算出する終点になります。承認の遅延は一般的なボトルネックであり、このアクティビティによってその規模と発生箇所を把握できます。入手先承認トランザクションログの明示的なイベント、または生産オーダーのステータス変更から推定できます。たとえば、「Pending Approval」から「Approved」または「Ready to Release」への変更などです。取得生産オーダーのステータスが「Approved」または同等の値に更新された時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	生産開始	製造現場で生産オーダーの実作業が始まったことを示すアクティビティです。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、ワークセンター端末でジョブを手動開始した時点で明示的なイベントとして取得されます。
重要な理由付加価値を生む工程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」から「生産開始」までの差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必要です。入手先 Plexの製造現場データ収集トランザクションから取得します。生産オーダーに対して記録された最初の「ジョブ開始」または「工程開始」トランザクションのタイムスタンプに対応します。取得生産オーダーに関連する最初の労務チケット作成イベント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
	需要予測を評価	生産オーダーの作成に先立つ、需要予測の初回受信と評価を表します。このイベントは需要計画モジュールで記録されることが多く、生産計画プロセス全体の起点になります。
重要な理由このアクティビティは、計画ライフサイクルの実質的な開始点です。この時点からオーダー作成までの時間を分析すると、需要を実行可能な生産計画に変換する際の遅延を特定でき、「Demand Forecast Integration Efficiency」ダッシュボードを支援できます。入手先通常は、Plex内の需要計画または販売・業務計画モジュール、あるいは連携システムにあります。後続の生産オーダーに関連付けられた予測レコードの作成日から推定する場合もあります。取得後から生産オーダーに関連付けられる需要予測レコードの作成タイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	マスタープロダクションスケジュールを作成	需要予測と既存のオーダーに基づいて、マスタープロダクションスケジュール（MPS）を作成するアクティビティです。何を、どの数量で、いつ生産するかを定める上位レベルの計画です。プランナーがMPSのバージョンを確定して保存した時点で記録される可能性が高いイベントです。
重要な理由このマイルストーンを追跡することは、初期計画段階の効率を測定するうえで欠かせません。需要の評価からMPS作成までの時間は、計画の対応力を示す重要な指標であり、「Master Schedule Creation Cycle Time」KPIで測定します。入手先 Plexのマスタープロダクションスケジューリングモジュールに記録されます。MPSレコードの作成タイムスタンプ、または確定を示すログエントリからイベントを取得できます。取得 MPSエントリ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取得します。イベントタイプ explicit
	リソース割り当て確認済み	機械、工具、担当者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を確認した状態を示します。リリース後の独立したステップになる場合と、リリースプロセスの一部になる場合があります。システム上でリソースの割り当てが確定した時点でイベントを取得します。
重要な理由このアクティビティは「リソース割り当て遅延分析」ダッシュボードに欠かせません。計画による遅延と、製造現場でのリソース不足による遅延を区別できます。入手先生産オーダーまたは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に値が設定されたことから推定できる場合があります。タイムスタンプには、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刻を使用します。取得オーダーの最初の工程について、ワークセンター、機械、または従業員のフィールドに値が設定された時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	工程完了	生産オーダーのルーティングに含まれる個々の製造ステップまたは工程が完了したことを示します。通常、1つの生産オーダーに複数のイベントが発生します。製造現場からの実績報告によって明示的に取得されます。
重要な理由個々の工程を追跡することで、生産段階のどこにボトルネックが発生しているかをより詳細に分析できます。計画工程時間と実績工程時間を比較し、問題のあるワークセンターを特定できます。入手先 Plexの製造現場トランザクションから取得します。具体的には、オペレーターが工程の完了を報告した時点、またはその工程で生産した数量を記録した時点です。取得オーダーのルーティングに含まれる各工程について、「工程完了」または「数量報告」トランザクションのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産オーダーキャンセル	完了前の任意の時点で生産オーダーがキャンセルされたことを示します。プロセスにおける代替的な不成立結果です。オーダーの特定のステータス変更によって取得されます。
重要な理由キャンセルを追跡することは、プロセス上の失敗を理解するうえで重要です。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を明らかにできます。入手先生産オーダーのステータスが「キャンセル」または無効状態に変更されたことから推定します。このステータス変更のタイムスタンプがイベント時刻になります。取得生産オーダーのステータスフィールドが「キャンセル」に更新された時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	生産オーダー終了	生産オーダーを管理上または財務上、最終的に締める処理です。この段階ではすべてのコストが確定し、オーダーに対する追加トランザクションができない状態になります。通常は財務部門または計画部門が明示的に実行します。
重要な理由生産オーダーのライフサイクルにおける、管理上の実質的な終了を示します。「生産完了」から「生産終了」までの時間を分析することで、財務締め処理の長期化を明らかにできます。入手先生産オーダーのステータスが「終了」に変更されたことで取得します。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になります。取得オーダーを「終了」状態に変更したステータス変更トランザクションのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	生産スケジュールを作成	作業センターと時間枠に具体的な作業を割り当て、詳細な生産スケジュールを作成するイベントです。能力計画とスケジューリングの結果として発生し、スケジュールを保存または公開した時点で記録される可能性が高いイベントです。
重要な理由これは、オーダーを現場にリリースする前の重要なマイルストーンです。「Scheduling Bottleneck Identification」ダッシュボードで重要なイベントとなり、詳細なスケジューリング段階の効率を分析できます。入手先 Plexの生産スケジューリングモジュールから取得します。生産オーダーに関連付けられた詳細スケジュールの作成時刻または「last saved」タイムスタンプからイベントを特定できます。取得オーダーの詳細な生産スケジュールをプランナーが初めて保存または確定した時点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	完了後に、生産差異、コスト、品質指標を確認する分析ステップを示します。システムが生成する差異計算の場合もあれば、生産管理担当者や原価担当者が手動で確認する場合もあります。
重要な理由このアクティビティを含めることで、生産後のプロセスを把握できます。オーダーの分析が完了し、実績が理解されるまでの総時間を確認でき、生産終了後の管理上のボトルネックを明らかにできます。入手先差異計算ジョブのタイムスタンプや、生産実績レポートの作成日から推定できる場合があります。また、「分析完了」を示す手動のステータス変更を使用することもできます。取得原価差異計算ジョブの実行日、または生産オーダーのステータスが「分析完了」に変更された時点を取得します。イベントタイプ inferred
	生産計画をレビューに提出	作成済みの生産計画を承認に回したことを示します。通常は、生産オーダーのステータス変更として記録されます。このイベントを起点に、承認サブプロセスが始まります。
重要な理由このアクティビティは、「Production Plan Approval Cycle Time」を測定する起点です。追跡することで、計画がレビューを待っている時間を把握できます。これは、管理上の遅延を生む大きな要因になる場合があります。入手先生産オーダーのステータス変更から推定する可能性が高いイベントです。たとえば、「In Planning」から「Pending Approval」への変更などが該当し、そのステータス変更のタイムスタンプを使用します。取得生産オーダーのステータス項目が「Pending Approval」や「In Review」などの値に変わった時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	生産計画調整済み	生産オーダーのリリース後に、数量、ルーティング、部品表などが変更されたことを示すイベントです。通常は、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から取得されます。
重要な理由このアクティビティは、手戻り、範囲変更、プロセスの不安定さを特定するうえで重要です。「手戻り・ルーティング変更率」KPIを直接支え、生産上の逸脱や非効率の根本原因を明らかにできます。入手先 Plexの生産オーダーモジュールにある変更ログまたは監査証跡テーブルで確認できます。イベントには、「生産オーダーリリース済み」イベント後に発生した重要なフィールド変更のタイムスタンプを使用します。取得生産オーダーの監査ログを、オーダーのリリース日以降に発生した変更に絞り込みます。イベントタイプ explicit
	資材所要量を計画	生産オーダーに対して資材所要量計画（MRP）を実行することを表します。このシステムジョブは、必要な原材料、部品、サブアセンブリを計算します。通常、対象オーダーのMRP実行が完了した時点でイベントを取得します。
重要な理由このステップを分析すると、資材計画がボトルネックになっているかを特定できます。ここでの遅延は生産スケジュール全体に影響する可能性があり、「Material Shortage Impact Analysis」ダッシュボードを理解するうえで重要です。入手先通常は、Plex内のMRPまたは計画ログから取得します。MRPジョブの完了に関連するタイムスタンプや、生産オーダーに対する資材所要量データの登録時刻を確認します。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所要量における最終更新タイムスタンプです。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Plexスマートマニュファクチャリングからデータを取得する方法

ステップ

IntelliPlexにアクセス：Plexスマートマニュファクチャリングプラットフォームにログインし、IntelliPlex分析アプリケーションモジュールへ移動します。分析アプリケーションを作成・編集するには、適切な権限が必要です。
新しい分析アプリケーションを作成：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 Production Planning Event Log」など、内容が分かる名前を付けます。
データソースを定義：必要なPlexのデータソース（テーブルまたはビュー）を特定し、アプリケーションに追加します。生産オーダー、ステータス変更ログ、資材計画の実行履歴、現場トランザクション、必要に応じて需要予測やスケジューリングログのソースが含まれます。環境内の正確なテーブル名を特定するには、Plex管理者の支援が必要になる場合があります。
基礎クエリを作成：必要な16個のアクティビティごとに、個別のクエリまたはデータブロックを作成します。各ブロックでは、関連するデータソースから同じ列（ProductionOrder、ActivityName、EventTimeなど）を選択します。たとえば、「Production Order Created」イベントでは生産オーダーのメインテーブルを検索し、「Operation Completed」イベントでは現場トランザクションログを検索します。
UNION ALLロジックを実装：16個のクエリをUNION ALLコマンドで結合し、1つのデータセットにまとめます。異なるテーブルのデータを、時系列のイベントログ形式に変換する重要な手順です。IntelliPlex内のSQLエディター、またはグラフィカルなデータフローツールを使ってデータセットを結合できます。
フィルターを適用：IntelliPlexアプリケーションで、ユーザーが設定できるフィルターを作成します。最も重要なのは日付範囲（EventTime）のフィルターです。対象を絞って分析できるよう、PartNumber、Workcenter、ProductionOrderStatusのフィルターも追加します。
列を整形：EventTime列が一貫したタイムスタンプ形式（例：YYYY-MM-DD HH:MI:SS）になっていること、その他の列が正しいデータ型になっていることを確認します。必要に応じて列名を変更し、必要な属性名に合わせます。たとえば、production_order_noにはProductionOrderという別名を設定します。
保存してテスト：分析アプリケーションを保存します。直近1週間など短く新しい日付範囲でレポートを実行し、結果を検証します。エラーがないこと、16種類すべてのアクティビティが正しく生成されていることを確認します。
エクスポートをスケジュール：検証後、IntelliPlexのスケジューリングセクションへ移動します。アプリケーションを自動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。
エクスポート先を設定：スケジュールタスクのエクスポート先を設定します。一般的な選択肢には、ネットワークファイル共有、FTPサーバー、メール送信があります。互換性を高めるため、出力ファイル形式はUTF-8エンコードのCSVに設定します。
取り込みの準備：生成された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と一致するヘッダー行があることを確認します。これでファイルをアップロードして分析できる状態になります。

設定

前提条件：IntelliPlexモジュールを含む有効なPlexスマートマニュファクチャリングプラットフォームのライセンスが必要です。IntelliPlexへのアクセス、分析アプリケーションの作成、基盤となる生産・スケジューリングデータテーブルの参照には、ユーザー権限が必要です。
データソース：レポートでは複数のソースのデータを結合します。主なソースには、生産オーダーヘッダー、生産オーダーのルーティング、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、スケジューリングテーブルがあります。正確な名称は、システムに合わせて設定してください。
日付範囲：パフォーマンスを管理するには、日付範囲フィルターが欠かせません。たとえば3～6か月ずつ、データを分割して抽出することを推奨します。クエリでは、主要なイベントタイムスタンプ列でフィルタリングしてください。
主要なフィルター：日付範囲に加えて、PartNumber、Planner、Workcenterのフィルターを含めます。基盤となるクエリロジックを変更せず、特定のデータ範囲で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：大量生産環境で長期間の抽出を実行すると、リソースを大量に消費する場合があります。レポートは負荷の低い時間帯に実行するようスケジュールしてください。パフォーマンスに問題がある場合は、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集計する方法を検討してください。
出力形式：エクスポート形式はCSV（Comma Separated Values）ファイルに設定してください。区切り文字がコンマであること、コンマを含む可能性のあるフィールドにはテキスト修飾子（ダブルクォーテーション）が使われることを確認します。

a サンプルクエリ sql

/* 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ます。データ操作用のpandasとAPI呼び出し用のrequests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認証情報を取得：Plexシステム管理者からAPI認証情報を取得します。専用ユーザーアカウント、パスワード、会社のPlex Customer Number（PCN）が必要です。ユーザーアカウントには、Plex Integration API経由で必要なデータソースへアクセスする権限が必要です。
Pythonスクリプトを設定：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コピーします。
スクリプトパラメーターを設定：スクリプトの設定セクションを開きます。PLEX_API_BASE_URL、PLEX_USERNAME、PLEX_PASSWORD、PLEX_PCNのプレースホルダーを実際の認証情報に置き換えます。START_DATEとEND_DATEを調整し、抽出期間を指定します。
データソースを確認：提供されたスクリプトでは、Production_v_Production_Order_SummaryやProduction_v_Job_Operation_Event_Logなど、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データソースキーを確認し、環境で異なる名称を使用している場合はスクリプトを更新します。
スクリプトを実行：ターミナルでpython extract_plex_production.pyを実行します。スクリプトがPlex APIで認証し、指定したソースからデータを取得して処理します。
実行状況を監視：スクリプトは、現在取得中のデータソースと処理済みレコード数を示す進捗メッセージをコンソールに表示します。認証情報、権限、APIの可用性に関する問題を示すエラーメッセージがないか確認します。
データを変換：スクリプトは、Plex APIから返されるネストされたJSONを、フラットな表形式に自動変換します。データのネストを解除し、ソースレコードに含ま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個のアクティビティごとに個別の行を作成します。
出力を確認：スクリプトが完了すると、同じディレクトリにplex_production_event_log.csvというCSVファイルが生成されます。表計算ソフトでファイルを開き、構造と内容を確認します。
アップロードの準備：生成されたCSVファイルは、ProductionOrder、ActivityName、EventTimeなど、ProcessMindで必要な列を含む形式になっています。通常、追加の整形は必要ありません。これでプロセスマイニング分析にアップロードできます。

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。スクリプトでは、セッション管理のためにPCNと組み合わせた基本認証を使用します。
権限：APIユーザーには、スクリプトで参照するすべてのデータソースへの読み取り権限が必要です。主なデータソースには、生産オーダー、ジョブオペレーション、ステータス履歴、MRPログ、スケジューリング記録があります。必要な権限が付与されていることをPlex管理者に確認してください。
日付範囲：スクリプトではSTART_DATEとEND_DATEを指定する必要があります。初期分析では、過度に大きくならず代表性のあるデータセットを得るため、3～6か月の日付範囲を推奨します。大量データの環境では、まず1か月など短い期間から始めてください。
フィルタリング：主なフィルターは、関連する日付フィールド（生産オーダーの作成日など）に適用する開始日と終了日です。APIリクエストのペイロードを変更し、Part_NumberやWorkcenterなどで追加のフィルタリングを行い、抽出範囲を絞ることもできます。
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に設定されたPageSizeパラメーターを使い、指定期間のすべてのレコードを取得するまでページを順に処理します。ページサイズを小さくするとAPI呼び出し回数は増えますが、タイムアウトのリスクを抑えられる場合があります。
データソースキー：スクリプトは、正しいデータを検索するために特定のデータソースキーを使用します。抽出を成功させるには、これらのキーが正確であることが重要です。キーはPlexの実装環境によって異なるため、確認と調整が必要になる場合があります。

a サンプルクエリ 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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