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生産計画の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) データ抽出ガイド(2)

生産計画のデータテンプレート

このテンプレートでは、生産計画プロセスの改善に必要なデータを収集する方法を説明します。収集すべき属性や追跡する主要なアクティビティに加え、ソースシステムからデータを抽出する手順を紹介します。プロセスを適切に分析し、改善するために必要なデータを漏れなく記録する際にお役立てください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
データ抽出の手順

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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生産計画の属性

生産計画を詳しく分析し、業務の状況を把握するために、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	生産計画プロセスで発生した特定のイベントまたはステップの名前です。
説明この属性は、「製造オーダーの作成」「資材所要量の計画」「製造オーダーの完了」など、生産計画のライフサイクルにおける個々の作業またはマイルストーンを表します。これらのアクティビティがプロセスマップの基盤となり、分析担当者はプロセスの流れを可視化し、ステップ間のボトルネックを特定して、イベントの発生頻度や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の基盤となります。入手先生産計画と実行に関連するPlexの各種モジュールにあるイベントログ、取引コード、またはステータス変更記録から取得します。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作業完了
	イベント時刻 EventTime	アクティビティが発生した時刻を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、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が記録されます。プロセス分析における主要な時間情報です。正確なタイムスタンプは、サイクルタイム、所要時間、アクティビティ間の待ち時間を算出するうえで重要です。時間の経過に伴うプロセスの実績分析、ボトルネックの特定、スケジュールの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、実績分析の基礎となる時間指標の算出に欠かせません。入手先 Plexのイベントログまたは取引記録で、アクティビティ情報とともに記録されています。「作成日」「タイムスタンプ」「イベント日」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
	製造オーダー ProductionOrder	製造オーダーを一意に識別する番号です。生産計画プロセスにおける主要なケース識別子として使われます。
説明製造オーダー番号は、特定の部品または製品を指定数量だけ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、製造オーダーごとにイベントを分析することで、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算出、よくある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。重要な理由各生産実行の開始から完了までを一貫して分析できるよう、すべてのプロセスステップを結び付ける重要なケース識別子です。入手先通常、Plexの中核となる生産または製造実行モジュールにあります。作業オーダーまたは製造オーダーに関連するテーブルについて、文書を確認してください。例 WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	ワークセンター Workcenter	製造作業を行う予定の機械、生産ライン、または区域です。
説明ワークセンターは、生産活動を行う特定のリソースまたはリソース群を表します。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。この属性は、「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役立ちます。各ワークセンター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状況を最適化し、生産の流れを改善できます。重要な理由リソース固有のボトルネックの特定やキャパシティ利用率の分析に役立ちます。スケジュール設定やスループットの最適化に欠かせません。入手先 Plex Smart Manufacturingの文書を確認してください。通常、製造オーダーに関連付けられた工程または作業の詳細に記録されています。例 CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	生産優先度 ProductionPriority	製造オーダーの緊急度を示す分類です。
説明この属性は、製造オーダーに「高」「中」「低」などの優先度を設定します。特にリソースが限られている場合に、計画担当者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。優先度ごとの分析は、「生産優先度対応指標」ダッシュボードに欠かせません。優先度の高いオーダーが実際に優先処理され、優先度の低い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評価できます。重要な理由優先度の高いオーダーがより早く処理されているかを分析し、優先順位付けが有効に機能しているかを確認できます。入手先 Plex Smart Manufacturingの文書を確認してください。製造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
	製造オーダーのステータス ProductionOrderStatus	製造オーダーの現在または最終のステータスです。
説明この属性は、製造オーダーの特定時点での状態を示します。「作成済み」「リリース済み」「進行中」「完了」「キャンセル」などが該当します。ステータス情報はオーダーのライフサイクルを示すもので、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が選ばれた理由の把握に役立ちます。重要な理由製造オーダーの結果と現在の状態を示します。絞り込みや結果分析、プロセス上の例外の把握に欠かせません。入手先 Plexの製造オーダーヘッダーテーブルにあります。「ステータス」または「状態」フィールドを確認してください。例計画済みリリース済み完了クローズキャンセル
	計画完了日 PlannedEndDate	製造オーダーの完了予定日です。
説明この属性には、製造オーダーの全工程が完了する予定日が記録されます。スケジュール設定の主要な出力であり、実績を測定する際のベースラインになります。計画完了日は、「生産スケジュール遵守率」ダッシュボードと重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。計画日と実際の完了時刻を比較することで、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や納期遵守の測定に使うベースラインです。計画と実行の有効性を示す主要な指標となります。入手先 Plex Smart Manufacturingの文書を確認してください。通常、製造オーダーヘッダーにあり、「スケジュール完了日」「納期」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
	計画担当者 Planner	製造オーダーの計画または管理を担当する従業員です。
説明この属性は、特定の製造オーダーを担当する生産計画担当者またはスケジュール担当者を識別します。個人名または従業員IDが使われます。計画担当者ごとのプロセス分析は、「計画担当者の実績比較」ダッシュボードに欠かせません。担当者間の効率、スケジュール遵守状況、プロセスの違いを特定し、研修やプロセス標準化の機会を見つけるのに役立ちます。重要な理由計画担当者ごとの実績を分析し、優れた取り組みやばらつき、研修の必要性を特定できます。入手先 Plex Smart Manufacturingの文書を確認してください。通常、製造オーダーのヘッダーテーブルにあり、「計画担当者コード」「スケジュール担当者」「作成者」などのフィールドに記録されています。例 John SmithJane Doe計画担当者グループAUser789
	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。
説明この属性は、製造オーダーに基づいて生産を予定している数量を示します。資材所要量計画、キャパシティ計画、スケジュール設定に使われます。計画数量は、当初の予測数量と比較して「需要予測連携差異」の重要業績評価指標（KPI）を算出するうえで欠かせません。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、キャパシティ分析やスケジュール設定、オーダー規模によるプロセスの違いの把握に役立ちます。入手先 Plexの製造オーダーヘッダーまたは明細の詳細にあります。「オーダー数量」または「計画数量」などのフィールドを確認してください。例 1005000751250
	資材の入手可能性 MaterialAvailabilityStatus	製造オーダーに必要な資材がすべてそろっているかを示します。
説明この属性は、資材の入手状況を「入手可能」「不足」「発注済み」などで示します。製造オーダーを工場現場にリリースできるか判断するうえで重要です。「資材不足の影響分析」ダッシュボードで、この属性を利用できます。「不足」のステータスと、「製造オーダーのリリース」または「生産開始」までの長い待ち時間を関連付けることで、資材不足による遅延を定量化できます。重要な理由製造現場でよく発生する重大な問題である、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の文書を確認してください。MRPまたは在庫モジュールで算出されるステータスの場合や、製造オーダー自体のフィールドの場合があります。例すべての資材が入手可能部品不足発注待ち一部入手可能
	部品番号 PartNumber	製造する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、製造オーダーで生産する品目を示します。製造プロセスと製品群を結び付ける重要なマスターデータです。部品番号ごとにプロセスを分析すると、製品固有の製造上の課題を特定し、製品間のサイクルタイムを比較して、資材所要量の違いを把握できます。製品を軸にしたプロセス分析の基礎となる属性です。重要な理由製品ごとの分析を可能にし、プロセスの実績比較や、特定の部品または製品群に関する問題の特定に役立ちます。入手先 Plexの製造オーダー明細またはヘッダー情報にあります。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
	オーダー種別 OrderType	標準、手直し、試作など、製造オーダーを分類する区分です。
説明オーダー種別は、目的に応じて製造オーダーを区別するために使われます。たとえば、「標準」オーダーは通常生産、「手直し」オーダーは不具合の修正、「試作」オーダーは新製品の開発を目的とします。この属性を使うと、オーダー種別ごとにプロセスの流れを絞り込んだり比較したりして、より詳細に分析できます。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重要です。重要な理由手直しや試作など、オーダー種別によってプロセスの流れや実績の基準が異なるため、分析対象を分類できます。入手先 Plex Smart Manufacturingの文書を確認してください。製造オーダーヘッダーで設定できるフィールドの場合が多くあります。例標準生産手直しオーダー技術試作品外部委託生産
	スケジュールとの差異 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、製造オーダーがスケジュールよりどれだけ早く、または遅く完了したかを数値で示します。正の値は遅延、負の値は前倒し、ゼロは予定どおりの完了を表します。この属性を使うと、単に「遅延」と判定するだけの場合よりも詳細に実績を把握できます。「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、特に大きな差異から改善に取り組む際に役立ちます。重要な理由オーダーがスケジュールからどれだけずれたかを時間で示し、遅延や前倒しの程度を正確に測定できます。入手先計算フィールドです。ケース単位で「ActualEndDate」から「PlannedEndDate」を差し引いて算出します。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。
説明この属性はデータの取得元を示します。この場合はPlex Smart Manufacturingです。複数のシステムのデータを統合する環境では、データの出所を明確にできます。この情報を保持すると、データガバナンスや問題の調査に役立ちます。データの検証や補完を行う際に、対象データの取得元を明確に確認できます。重要な理由データの取得元に関する重要なコンテキストを示します。データガバナンスや検証、複数システムを利用する環境で役立ちます。入手先通常、データの抽出・変換時にデータセットを識別するために追加する固定値です。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を最後に更新した時刻です。
説明この属性は、データを最後に抽出し、プロセスマイニングツールに読み込んだ時刻を示します。分析対象データがどの程度新しいかを把握できます。データの更新状況が分かると、最新のプロセス情報を表示しているかどうかを判断できます。データの反映時期に関する認識をそろえるうえで役立ち、ダッシュボードやレポートに欠かせないメタデータです。重要な理由データの更新時期を示し、現在の分析対象期間を把握できるようにします。入手先データの取り込み時に生成・保存されるメタデータフィールドで、データの読み込み時刻を記録します。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績数量です。
説明この属性には、製造オーダーで生産され、確認された良品の最終数量が記録されます。歩留まりやオーダー充足率を算出するため、計画数量と比較します。完了数量を分析すると、生産効率や品質を評価できます。計画数量との大きな差は、生産上の問題、高いスクラップ率、データ入力ミスを示している可能性があり、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。歩留まりやスクラップ率の分析、計画数量に対する充足精度の確認に使われます。入手先 Plexの生産報告または実績確認記録にあります。「良品数量」「歩留まり数量」「実績数量」などのフィールドを確認してください。例 984950751250
	実際の終了日時 ActualEndDate	製造オーダーの最後の製品が完成した実際の日時です。
説明この属性には、製造オーダーの最終工程が完了し、必要な数量をすべて生産した時刻が記録されます。実行段階の終了時点を示します。「生産スケジュール遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出する際、「計画終了日」と実績を比較するために使う確定的なタイムスタンプです。生産の実際の全体サイクルタイムの算出にも使用します。重要な理由実際の完了時刻を示し、スケジュール遵守状況や生産全体のリードタイムを正確に算出できます。入手先 Plexに記録された「製造オーダー完了」アクティビティ、または最終作業の確認時刻です。例 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	実際の開始日時 ActualStartDate	製造オーダーの生産作業が実際に開始された日時です。
説明この属性には、製造オーダーの最初の実作業が現場で開始された正確な時刻が記録されます。計画・準備段階から実行段階へ移った時点を示します。このタイムスタンプは、オーダーのリリースから実際の着手までの「待ち時間」や遅延を分析するうえで欠かせません。より正確な生産リードタイムの算出に役立つほか、実作業の開始時点を示すことで「材料不足の影響分析」にも役立ちます。重要な理由生産実行段階の実際の開始時点を示し、スケジュールの遅れや待ち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、または最初の作業工程のタイムスタンプです。例 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	工場 Plant	製造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の物理的な拠点を識別します。複数の工場を持つ組織では、プロセスの実績を分類・比較するための重要な属性です。工場ごとに分析すると、拠点間でプロセスを比較できます。特定拠点の問題を見つけたり、実績の高い工場の優れた取り組みを把握したり、プロセス標準化に関する判断に役立てたりできます。重要な理由製造拠点間でプロセスの実績を比較できます。複数の工場を運営する組織で、ベンチマークや標準化を進めるうえで重要です。入手先通常、Plexの基本的な組織単位として利用され、製造オーダーヘッダーに関連付けられています。「工場」「拠点」「所在地」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拠点007メキシコ工場
	手直し理由コード ReworkReasonCode	生産計画の調整または手直しの発生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、この属性で逸脱の理由を標準化して記録します。「不良資材」「機械の停止」「仕様変更」などが例として挙げられます。この属性は、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・経路変更率」の重要業績評価指標（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問題への対処に役立ちます。重要な理由手直しやプロセス逸脱の背景を把握し、対象を絞った根本原因分析によって無駄を減らし、品質を高めるのに役立ちます。入手先 Plex Smart Manufacturingの文書を確認してください。不適合、品質、生産調整の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刻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刻を示します。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算出できます。プロセスマイニングでは、アクティビティの開始時刻と終了時刻の両方があると、処理時間と待ち時間をより詳しく分析できます。作業に実際にかかった時間と、次のステップを待っていた時間を区別できるため、ボトルネックを正確に分析できます。重要な理由アクティビティの正確な処理時間を算出し、実作業時間と待ち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。記録がない場合は、後続イベントの開始時刻から算出できます。例 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	遅延の有無 IsLate	製造オーダーが計画終了日を過ぎて完了したかどうかを示す真偽値です。
説明製造オーダーごとに算出する、trueまたはfalseのフラグです。実際の完了時刻が計画終了日より後の場合は「true」、それ以外は「false」になります。この属性により、スケジュール遵守状況の分析やレポート作成が簡単になります。フィルターや集計に使うことで、「生産スケジュール遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出し、期限に間に合わなかったオーダーをすばやく特定できます。重要な理由オーダーが予定どおりか遅延したかを二択で分類します。遵守率の算出や、概要を把握するための重要業績評価指標（KPI）ダッシュボードに適しています。入手先計算フィールドです。「ActualEndDate」>「PlannedEndDate」の比較結果から算出します。例 truefalse

必須推奨任意

生産計画のアクティビティ

プロセスを正確に把握し、生産の流れを明確にするために、イベントログに記録する主要な工程と節目です。

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	生産オーダーを正式に製造現場へリリースし、現場スタッフが確認して作業できる状態にする重要な節目です。ほとんどの場合、MESでユーザーが明示的に操作し、作業指示書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。処理量の追跡や、計画の承認から実際の生産開始までの遅延分析に欠かせない節目です。入手先通常、Plexの生産管理モジュールで明示的なトランザクションとして記録されます。「リリース」操作のタイムスタンプからイベントを取得します。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ている場合があります。記録生産オーダーの「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システム内で生産オーダーレコードを正式に作成するアクティビティです。このアクティビティによって、プロセスマイニング分析で使う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作成した時点で、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、システム内で生産オーダーの処理が正式に始まる時点を示します。全体のリードタイムや新たな生産需要の量を把握するための基準となります。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。記録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フィールドを使用します。イベントタイプ explicit
	生産を開始	このアクティビティは、製造現場で生産オーダーの実作業が始まった時点を示します。Plexのようなシステムでは、通常、作業者がバーコードをスキャンするか、作業センターの端末でジョブを手動で開始した時点に明示的なイベントが記録されます。
重要な理由これは付加価値を生むプロセスの開始を示す重要な節目です。「オーダーをリリース」してから「生産を開始」するまでの間隔を分析し、生産前の遅延を特定するほか、実際の生産サイクルタイムを算出するうえでも欠かせません。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該当します。記録製造オーダーに関連する最初の作業実績票の作成時刻、または機械の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
	生産計画を承認	このアクティビティは、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します。通常、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。
重要な理由これは計画・承認段階の終了を示し、「生産計画の承認時間」重要業績評価指標（KPI）の算出に使う終点です。承認の遅れはよくあるボトルネックであり、このアクティビティを使ってその程度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から取得するか、生産オーダーのステータスが「承認待ち」から「承認済み」または「リリース準備完了」に変わった時点などから推定できます。記録生産オーダーのステータスが「承認済み」または同等の値に更新された時刻を取得します。イベントタイプ inferred
	製造オーダー完了	製造オーダー全体のすべての製造作業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、工場現場での最終取引です。作業者またはシステム処理がオーダーを完了として記録した時点で、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、理想経路における主要な終了イベントです。「製造オーダーの平均リードタイム」の算出に使う終点であり、「生産スケジュール遵守率」と「生産スループット量」の測定にも欠かせません。入手先製造オーダーのステータスが明示的に変更されたことを示します。多くの場合、最終数量の報告取引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「終了」に変わった時刻が記録されます。記録製造オーダーのステータスを「完了」に変更した取引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	需要予測を最初に受領して評価するアクティビティです。生産オーダーの作成に先立って行われます。多くの場合、需要計画モジュールに記録され、生産計画プロセス全体の開始点となります。
重要な理由このアクティビティは、計画サイクルの実質的な開始点です。ここ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反映する際の遅延を特定できます。「需要予測連携の効率」ダッシュボードの分析にも役立ちます。入手先通常、この情報はPlex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で確認できます。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。記録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
	リソースの割り当てを確定	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を確認するアクティビティです。リリース後の独立したステップの場合も、リリースプロセスの一部の場合もあります。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するのに役立ちます。入手先生産オーダーまたは関連する工程のリソース関連フィールドに値が登録された時点から推定できます。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。記録オーダーの最初の作業について、作業センター、機械、または従業員のフィールドに値が登録された時刻を取得します。イベントタイプ inferred
	作業完了	製造オーダーの工程に含まれる個々の製造ステップまたは作業の完了を示します。通常、1つの製造オーダーには複数の作業完了イベントが記録されます。工場現場からの報告によって明示的に記録されます。
重要な理由個々の作業を追跡すると、製造段階のどこでボトルネックが発生しているかを、より細かく分析できます。計画時間と実績時間を比較できるほか、問題のあるワークセンターの特定にも役立ちます。入手先 Plexの工場現場取引から取得します。具体的には、作業者が作業の完了を報告したとき、またはそのステップで生産した数量を記録したときに取得されます。記録オーダーの工程に含まれる各ステップについて、「作業完了」または「数量報告」の取引時刻を使用します。イベントタイプ explicit
	基準生産計画を作成	このアクティビティは、需要予測と既存のオーダーに基づいて基準生産計画（MPS）を作成することを示します。何を、どの数量で、いつ生産するかを定める大枠の計画です。計画担当者がMPSのバージョンを確定して保存した時点で記録されると考えられます。
重要な理由この節目を追跡することは、初期計画段階の効率を測るうえで欠かせません。需要の評価からMPSの作成までの所要時間は、計画の対応力を示す重要な指標であり、「基準生産計画の作成サイクルタイム」重要業績評価指標（KPI）で測定します。入手先 Plexの基準生産計画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ーからイベントを取得できます。記録 MPSエントリーの作成タイムスタンプ、またはスケジュールモジュールで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
	生産スケジュールを作成	このイベントは、作業センターと時間枠に個々の作業を割り当てた詳細な生産スケジュールの作成を示します。キャパシティ計画とスケジューリングの結果にあたります。スケジュールを保存または公開した時点で記録されると考えられます。
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節目です。「スケジュールのボトルネック特定」ダッシュボードで重要なイベントとなり、詳細なスケジュール作成段階の効率分析に役立ちます。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タイムスタンプ、または最終保存時刻からイベントを特定できます。記録計画担当者がオーダーの詳細な生産スケジュールを初めて保存または確定した時刻を使用します。イベントタイプ explicit
	生産実績の分析	生産完了後に、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。システムによる差異計算や、生産管理担当者または原価計算担当者による手動確認が該当します。
重要な理由このアクティビティを含めると、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、実績が評価されるまでの総時間を確認できるため、生産終了後の事務処理におけるボトルネックの発見につながります。入手先差異計算ジョブの実行時刻や、生産実績レポートの作成日から推定できます。また、「分析完了」を示す手動のステータス変更が記録される場合もあります。記録原価差異計算ジョブの実行日、または製造オーダーのステータスが「分析完了」に変更された時刻を記録します。イベントタイプ inferred
	生産計画の調整	製造オーダーのリリース後に変更が加えられたことを示すイベントです。数量、工程、部品表の変更などが該当します。通常、製造オーダーに関連付けられた監査証跡または変更ログに記録されます。
重要な理由このアクティビティは、手直し、範囲の変更、プロセスの不安定さを特定するうえで重要です。「手直し・経路変更率」の重要業績評価指標（KPI）を直接支え、生産の逸脱や非効率の根本原因を明らかにするのに役立ちます。入手先 Plexの製造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から取得します。「製造オーダーのリリース」イベント後に重要なフィールドが変更された時刻がイベント時刻になります。記録製造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
	生産計画をレビューに提出	作成した生産計画を承認のために提出したことを示します。多くの場合、生産オーダーのステータス変更として記録されます。このイベントは承認サブプロセスの開始点です。
重要な理由このアクティビティは、「生産計画の承認サイクルタイム」を測定する開始点です。追跡することで、計画がレビューを待つ時間を把握できます。これは事務処理の遅延につながる大きな要因となる場合があります。入手先たとえば、生産オーダーのステータスが「計画中」から「承認待ち」に変わった時点など、ステータス変更から推定できます。このステータス変更のタイムスタンプを使用します。記録生産オーダーのステータスフィールドが「承認待ち」や「レビュー中」などに変わった時刻を取得します。イベントタイプ inferred
	製造オーダーのキャンセル	完了前のいずれかの時点で製造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否定的結果です。オーダーの特定のステータス変更によって記録されます。
重要な理由キャンセルを追跡することは、プロセス上の問題を把握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と、需要予測、計画の精度、資材の入手可能性に関する問題が明らかになることがあります。入手先製造オーダーのステータスが「キャンセル」または無効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。記録製造オーダーのステータスフィールドが「キャンセル」に更新された時刻を記録します。イベントタイプ inferred
	製造オーダーのクローズ	製造オーダーの最終的な事務処理または財務上の締めを示します。この段階ではすべてのコストが精算され、オーダーに対する追加取引はできなくなります。通常、財務部門または計画部門が明示的に処理します。
重要な理由このアクティビティは、製造オーダーのライフサイクルにおける事務処理上の最終段階を示します。「生産完了」から「生産オーダーのクローズ」までの時間を分析すると、財務上の締め処理に長い時間がかかっている箇所を特定できます。入手先製造オーダーのステータスが「クローズ」に変更された時点で記録されます。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になります。記録オーダーの状態を「クローズ」に変更した取引のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	資材所要量を計画	生産オーダーに対する資材所要量計画（MRP）の実行を示します。このシステムジョブでは、必要な原材料、部品、サブアセンブリーを算出します。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どうかを特定できます。ここでの遅延は生産全体のスケジュールに影響するため、「資材不足の影響分析」ダッシュボードを理解するうえで重要です。入手先通常、Plex内のMRPログまたは計画ログから取得します。MRPジョブの完了時刻や、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てください。記録 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が最後に更新されたタイムスタンプです。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Plex Smart Manufacturingからデータを取得する方法

ステップ

IntelliPlexにアクセス：Plex Smart Manufacturing Platformにログインし、IntelliPlex Analytic Applicationsモジュールを開きます。分析アプリケーションの作成と編集に必要な権限があることを確認してください。
分析アプリケーションを新規作成：新しいレポートまたは分析アプリケーションを作成します。「ProcessMind Production Planning Event Log」など、内容がわ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。製造オーダー、ステータス変更ログ、資材所要量計画（MRP）の実行、現場の取引記録に加え、需要予測やスケジュールのログも必要になる場合があります。環境における正確なテーブル名の特定には、Plex管理者の支援が必要な場合があります。
基本クエリを作成：必要な16種類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、該当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、「製造オーダー作成」イベントは製造オーダーのメインテーブルから、「工程完了」イベントは現場の取引ログから取得します。
UNION ALLの処理を実装：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、時系列順の単一イベントログ形式に変換する重要な手順です。IntelliPlexのSQLエディターを使うか、グラフィカルなデータフローツールでデータセットを結合します。
フィルターを設定：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。特に重要なのは日付範囲（EventTime）のフィルターです。分析対象を絞り込めるよう、PartNumber、Workcenter、ProductionOrderStatusのフィルターも追加します。
列の形式を整える：EventTime列のタイムスタンプ形式（例：YYYY-MM-DD HH:MI:SS）を統一し、ほかの列も適切なデータ型にします。必要に応じて列名を変更し、必須の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週間など短い日付範囲でレポートを実行し、結果を検証してエラーがないこと、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のスケジュール設定を開きます。アプリケーションを自動実行するスケジュールタスクを作成し、実行頻度（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指定します。一般的な選択肢は、ネットワーク上のファイル共有、FTPサーバー、メール送信です。互換性を高めるため、出力形式をUTF-8エンコードのCSVに設定します。
データ取り込みの準備：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、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 Smart Manufacturing Platform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、基盤となる製造・スケジュール関連テーブルの閲覧には、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データソースを結合します。主なデータソースは、製造オーダーのヘッダー、製造オーダーの工程順序、ステータスまたは監査ログ、MRP実行ログ、現場の取引記録、スケジュールテーブルです。正確な名称は、お使いのシステムに合わせて設定してください。
日付範囲：処理性能を保つには、日付範囲フィルターが欠かせません。たとえば3～6か月分ずつ、データを分けて抽出する方法を推奨します。クエリでは、主要なイベントのタイムスタンプ列で絞り込んでください。
主なフィルター：日付範囲に加えて、PartNumber、Planner、Workcenterのフィルターを設定します。基盤となるクエリを変更せずに、対象を絞ってレポートを実行できます。
処理性能に関する注意点：大量生産の環境で長期間分のデータを抽出すると、システムリソースを多く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してください。処理性能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（カンマ区切り値）に設定してください。区切り文字がカンマであることを確認し、カンマを含む可能性があるフィールドにはテキスト修飾子（二重引用符）を使用してください。

クエリの例 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。ターミナルでpip install pandas requestsを実行し、データ操作用のpandasとAPI呼び出し用のrequestsを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。この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にアクセスする権限が必要です。
Pythonスクリプトを準備：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貼り付けます。
スクリプトのパラメーターを設定：スクリプト内の設定箇所を探します。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のパラメーターを調整し、抽出する期間を指定します。
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のデータソースキーを例として使用しています。これらのキーをPlex管理者または文書で確認し、お使いの環境で名称が異なる場合はスクリプトを更新してください。
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で認証を行い、指定したデータソースからデータを取得して処理します。
実行状況を確認：スクリプトは、取得中のデータソースや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出力します。認証情報、権限、APIの利用可否に関するエラーがないか確認してください。
データを変換：スクリプトは、Plex APIから返される入れ子構造のJSONを自動的にフラットな表形式に変換します。データを展開し、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種類のアクティビティごとに行を作成します。
出力を確認：スクリプトの実行が完了すると、同じディレクトリにplex_production_event_log.csvというCSVファイルが作成されます。表計算ソフトで開き、構成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、ProductionOrder、ActivityName、EventTimeなどの列を含み、ProcessMindの要件に沿った形式になっています。通常、追加の書式設定は不要です。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。主なデータソースは、製造オーダー、ジョブ工程、ステータス履歴、MRPログ、スケジュール記録です。必要な権限が付与されているか、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を設定する必要があります。初回の分析では、データ量が過大にならず、全体を代表するデータを得られる3～6か月の範囲を推奨します。データ量の多い環境では、まず1か月など短い期間から始めてください。
フィルター：主なフィルターは、製造オーダーの作成日など、関連する日付フィールド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にフィルターを追加するようスクリプトを変更すれば、Part_NumberやWorkcenterなどで対象を絞り込めます。
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。既定で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呼び出し回数が増える一方、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：正しいデータを取得するため、スクリプトでは特定のデータソースキーを使用します。抽出を正しく行うには、キーが正確であることが欠かせません。これらのキーはPlexの導入環境によって異なるため、確認して調整が必要な場合があります。

クエリの例 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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