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調達から支払いまで：購買依頼データテンプレート

SAP ECC

調達から支払いまで：購買依頼の属性 (19) 調達から支払いまで：購買依頼のアクティビティ (13) 抽出ガイド (2)

調達から支払いまで：購買依頼データテンプレート

このテンプレートでは、調達から支払いまでの購買依頼プロセスを分析するために必要なデータの収集方法を詳しく説明します。収集すべき主要なデータ項目、追跡すべき主要なアクティビティ、ソースシステムからデータを抽出するための具体的な手順をまとめています。この資料を使ってデータを準備し、効果的なプロセスマイニングにつなげてください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
SAP ECCからの抽出手順

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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調達から支払いまで：購買依頼の属性

調達から支払いまで：購買依頼プロセスを詳細に分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 5 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	特定の時点で発生した業務アクティビティの名称です。
説明この属性は、購買依頼のライフサイクルにおける特定のステップまたはイベントを表します。例として、「購買依頼の作成」、「承認申請」、「購買発注の作成」などがあります。通常は、SAP内のステータス変更、ワークフローログ、変更伝票から取得します。アクティビティの順序と頻度を分析することは、プロセスマイニングの基盤です。一般的な経路、逸脱、ボトルネックを含む実際のプロセスフローを発見できます。これは、「エンドツーエンド購買依頼プロセスマップ」などのダッシュボードを作成し、手戻りやコンプライアンスに関するKPIを計算するうえで重要です。重要な理由プロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの可視化とプロセスフローの違いの分析を可能にします。入手先変更伝票テーブルCDHDRおよびCDPOS、ワークフローログ、またはEBAN-STATUなどのステータスフィールドから取得します。例購買依頼を作成承認ステップを承認購買依頼を却下購買発注の作成
	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。
説明イベント時刻は、特定のアクティビティが発生した正確な日時を記録します。このタイムスタンプは、サイクルタイムの計算、ボトルネックの特定、プロセスパフォーマンスの把握など、プロセスマイニングにおけるすべての時間分析の基盤です。購買依頼では、この属性により、「購買依頼の平均承認時間」や「購買発注作成までの時間」などの重要なKPIを計算できます。任意の2つのプロセスポイント間の時間を測定するために必要な生のデータを提供し、「購買依頼の承認サイクルタイム分析」など、期間を可視化するダッシュボードを支えます。重要な理由すべての期間の計算、プロセスパフォーマンスの分析、時間に関するボトルネックの発見に欠かせないタイムスタンプです。入手先変更伝票ヘッダーテーブルCDHDR（UDATEおよびUTIMEフィールド）にあります。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	購買依頼ID PurchaseRequisitionId	購買依頼伝票を一意に識別する識別子です。
説明購買依頼IDは、SAP ECC内で商品またはサービスの各依頼を一意に識別する主キーです。ケースの中心となる識別子として、特定の購買依頼に関する作成から最終的な解決までのすべてのアクティビティと変更を関連付けます。最終的な解決には、購買発注への変換やクローズなどが含まれます。プロセスマイニングでは、このIDが各購買依頼のエンドツーエンドのライフサイクルを再構築するために欠かせません。この識別子を追跡することで、完全なプロセスフローを可視化し、マイルストーン間の期間を測定し、購買依頼ごとの処理方法の違いを分析できます。これにより、購買依頼の全体的な流れを一貫して把握できます。重要な理由関連するすべてのプロセスイベントを1つのケースに結び付ける中核識別子であり、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にします。入手先 EBANテーブルのBANFNフィールドにあります。例 100234567810023456791002345680
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元であるソースシステムを識別します。
説明この属性は、プロセスデータの取得元を指定します。例として、「SAP ECC本番」や「S4HANA QA」などがあります。通常は、複数のソースシステムがある環境で、データの背景を示すためにデータ抽出時に追加する固定値です。プロセス分析では、本番、テスト、開発環境のデータを混在させて分析結果が偏らないよう、さまざまなソースのデータを区別できます。データガバナンスと追跡可能性に欠かせないメタデータです。重要な理由データの取得元に関する重要な背景情報を提供し、追跡可能性を確保するとともに、複数システムの分析を可能にします。入手先通常、データの抽出、変換、ロード（ETL）プロセスで追加される固定値です。例 SAP_ECC_PRODS4HANA_EU_100ECC_US_FINANCE
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	ソースシステムからデータを更新または抽出した直近の日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、データセットが最後に更新された日時を示します。データロードのたびにデータセット全体へ付与される固定タイムスタンプであり、分析対象データの鮮度を確認する基準になります。プロセスマイニングのダッシュボードや分析では、データがいつ更新されたかを把握することが、適切な判断に欠かせません。この属性により、表示しているデータが対象とする期間を関係者全員が確認でき、古い情報に基づく判断を防げます。重要な理由データの鮮度を把握できるため、プロセス分析の関連性と正確性を保つうえで重要です。入手先データ抽出のタイムスタンプを表す固定値で、ETLプロセス中に追加されます。例 2024-01-15T04:00:00Z2024-01-16T04:00:00Z
	ユーザー名 User	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、購買依頼の作成、ステップの承認、伝票の修正など、イベントを担当したユーザーを識別します。SAPでは、ユーザーIDとして記録されることがよくあります。ユーザー別に分析すると、トレーニングの必要性、ユーザーごとのパフォーマンス、データ入力エラーの潜在的な原因を特定できます。「依頼者別の購買依頼作成処理量」などのダッシュボードや、職務分掌ポリシーへのコンプライアンスを把握するうえでも欠かせません。重要な理由アクティビティを特定の個人に関連付け、ユーザーのパフォーマンス、業務量、コンプライアンス、トレーニングの必要性を分析できます。入手先変更については変更伝票ヘッダーテーブルCDHDR（USERNAMEフィールド）に、作成者についてはEBAN（ERNAMフィールド）にあります。例 SMITHJR.DOEUSER123
	伝票タイプ RequisitionDocumentType	購買依頼の種類と特性を決定する分類です。
説明 SAPの伝票タイプは、番号範囲、フィールド選択、購買依頼が従う調達プロセス全体など、さまざまな要素を制御します。例として、「標準PR」、「在庫転送」、「サービスPR」などがあります。この属性は、伝票タイプごとにプロセスフローや承認要件が異なることが多いため、分析に有効な軸です。データを分割して異なる購買依頼プロセスのパフォーマンスを比較でき、コンプライアンスの把握や、プロセスの標準化または専門化の機会を特定するうえで役立ちます。重要な理由購買依頼を異なるプロセスカテゴリに分け、より正確で関連性の高い分析を可能にします。入手先 EBANテーブルのBSARTフィールドにあります。例 NBUBRV
	購買依頼ステータス RequisitionStatus	購買依頼の現在の処理ステータスです。
説明この属性は、ある時点における購買依頼全体のステータスを示します。例として、「リリース中」、「承認済み」、「却下」、「クローズ」などがあります。SAPでは、ステータスコードで表されることがよくあります。ステータスの追跡は、購買依頼の結果を把握するうえで欠かせません。「購買依頼の結果と却下率」ダッシュボードや、「購買依頼却下率」、「購買依頼取り下げ率」などのKPIを直接支えます。購買依頼がステータス間をどのように遷移するかを分析すると、プロセスの非効率や失敗点を特定できます。重要な理由購買依頼の結果を定義し、成功率、却下理由、プロセスの終点を分析するうえで重要な情報を提供します。入手先処理ステータスはEBANテーブルのSTATUフィールドにあります。リリースステータスはEBAN-FRGZUにあります。例 N（未編集）B（発注書作成済み）A（見積依頼作成済み）K（クローズ済み）
	購買依頼総額 TotalRequisitionValue	購買依頼に含まれるすべての明細の合計金額です。
説明この属性は、購買依頼の合計金額を表します。金額は必要な承認ワークフローを決める重要な要素であり、高額な購買依頼ほど詳細な確認や多くの承認ステップが必要になる傾向があります。金額別に分析すると、財務的な影響がプロセスの動きにどのように関係するかを把握できます。高額な購買依頼の承認に時間がかかる、却下される頻度が高い、異なるプロセス経路をたどるといった傾向を明らかにできます。調達プロセスの財務面での処理量を評価する基本指標でもあります。重要な理由プロセスの動きと財務的な影響を関連付け、リスク分析や承認の複雑さの把握に役立ちます。入手先すべての明細金額の合計です。明細金額はEBANテーブルのGSWERフィールドにあり、通貨はEBAN-WAERSにあります。例 1500.00250.50125000.00
	部門 Department	依頼者の部門、または購買依頼に関連付けられた原価センターです。
説明この属性は、購買依頼を開始した事業部門または部門を表します。通常は、依頼者のユーザープロファイル、または購買依頼明細に割り当てられた原価センターから取得します。部門別にプロセスを分析することは、組織内のパフォーマンスの違いを把握するうえで重要です。「購買依頼の承認サイクルタイム」ダッシュボードや「部門別承認時間差」KPIの主要な分析軸となり、効率的なプロセスを持つ部門や、改善または追加リソースが必要な部門を特定できます。重要な理由事業部門間のパフォーマンスを比較し、部門ごとのボトルネックやプロセスの不整合を明らかにします。入手先依頼者（EBAN-AFNAM）をユーザーマスターデータ（SU01）に関連付けるか、購買依頼の勘定設定に関連付けられた原価センター（EBKN-KOSTL）を使用して取得することがよくあります。例財務ITオペレーションマーケティング製造
	プラント Plant	商品またはサービスが依頼された会社の拠点またはプラントです。
説明プラントは会社内の組織単位であり、工場、倉庫、オフィスなどの物理的な拠点を表します。購買依頼には、依頼品目が必要となるプラントが指定されます。プラント別に分析すると、購買依頼プロセスを地域または拠点ごとに把握できます。現地の手順、人員配置、業務上のニーズの違いによる拠点間のパフォーマンス差を明らかにできます。地域別パフォーマンスダッシュボードでよく使われる分析軸です。重要な理由地域または拠点に基づく分析の背景情報を提供し、地域ごとのプロセスの違いやパフォーマンス差の特定に役立ちます。入手先 EBANテーブルのWERKSフィールドにあります。例 10002100DE01
	仕入先ID VendorId	提案された、または固定された仕入先を一意に識別するIDです。
説明この属性には、依頼品目に対して優先または契約上固定されている仕入先のIDが含まれます。依頼者があらかじめ入力するか、候補として提示される場合があります。仕入先別に購買依頼を分析すると、仕入先をあらかじめ指定することが調達プロセスに与える影響を評価できます。たとえば、仕入先が指定された購買依頼の承認が速いか、特定の仕入先で却下率が高いかを確認できます。調達初期段階における仕入先との関係を把握できます。重要な理由優先仕入先との関係と、それが購買依頼の処理速度や結果に与える影響を把握できます。入手先 EBANテーブルのLIFNRフィールド（固定仕入先）にあります。例 100030025V9876
	依頼者名 RequesterName	商品またはサービスを依頼した担当者の名前です。
説明この属性は、購買依頼を開始した個人を識別します。依頼された品目について業務上の必要性を持つ担当者です。依頼者を追跡すると、個人またはグループ別に購買依頼の傾向を分析できます。「依頼者別の購買依頼作成処理量」ダッシュボードでは、この属性を使って、利用頻度の高いユーザー、追加トレーニングが必要なユーザー、購買活動が多い部門を特定できます。プロセスの開始点を人の視点から把握できます。重要な理由プロセスの担当者を識別し、購買依頼の作成傾向を分析するとともに、ユーザートレーニングの対象を絞り込めます。入手先 EBANテーブルのAFNAMフィールドにあります。例 Alice WilliamsBob JohnsonCharlie Brown
	優先度 Priority	購買依頼に割り当てられた緊急度です。
説明この属性は購買依頼の優先度を示し、「緊急」、「高」、「通常」などに分類します。このフラグにより、承認者や購買担当者へ、依頼を優先的に処理する必要があることを伝えます。「緊急購買依頼の処理パフォーマンス」ダッシュボードや「緊急度フラグの有効性」KPIに欠かせない属性です。緊急とされた購買依頼が標準の依頼より実際に速く処理されているかを分析し、優先順位付けの仕組みの有効性を検証するとともに、業務上重要なニーズに迅速に対応できているかを確認します。重要な理由緊急の依頼がより速く処理されているかを分析し、優先順位付けの仕組みの有効性を検証できます。入手先 EBANの標準フィールドではありません。通常はカスタムフィールドとして実装するか、要求追跡番号（EBAN-BEDNR）または特定の伝票タイプから推定します。例 123
	却下理由 RejectionReason	購買依頼または承認ステップが却下された際に示される理由です。
説明この属性は、購買依頼を却下した根拠を記録します。通常は、却下アクティビティ中に承認者が自由記述で入力するか、あらかじめ定義されたコードの一覧から選択します。却下理由の分析は、プロセス改善に欠かせません。ポリシー違反、誤ったデータ、予算不足など、購買依頼が失敗した理由について、直接的で改善につながる情報を提供します。「購買依頼の結果と却下率」ダッシュボードに必要なデータであり、プロセスの非効率の根本原因を特定するのに役立ちます。重要な理由購買依頼が却下された理由を直接把握でき、対象を絞ったプロセス改善やユーザートレーニングにつなげられます。入手先通常、ワークフローログまたは却下イベントに関連付けられた長文テキストに保存されます。EBANに標準フィールドはありません。例誤った原価センター予算超過重複申請ポリシーに準拠していません
	品目グループ MaterialGroup	依頼された品目またはサービスが属するグループまたはカテゴリです。
説明品目グループは、特性が似た品目やサービスをまとめるための分類です。これにより、カテゴリ別に調達活動を分析できます。品目グループ別に分析すると、戦略的ソーシングや支出分析に役立ちます。プロセスマイニングでは、「ITハードウェア」や「専門サービス」など、特定カテゴリの購買依頼が異なるプロセス経路をたどるか、承認に時間がかかるかを明らかにできます。この情報は「購買依頼データ品質レポート」や、購入対象によるプロセスの違いを把握するうえで有用です。重要な理由調達カテゴリ別に支出とプロセスを分析でき、戦略的ソーシングを支援するとともに、カテゴリ固有のボトルネックを特定できます。入手先 EBANテーブルのMATKLフィールドにあります。例 00101L001IT-SFTWR
	手戻りの有無 IsRework	提出後の修正など、購買依頼が手戻りのループを経たかどうかを示すブール型フラグです。
説明手戻りを伴うアクティビティまたはケースを示す派生属性です。たとえば、「承認申請」の後に発生した「購買依頼の修正」は手戻りとみなされます。却下イベントによってプロセスが前の段階に戻った場合にも設定できます。このフラグは、「購買依頼の修正と手戻り分析」ダッシュボードに欠かせません。手戻りを簡単に絞り込み、件数を把握できるため、全体のサイクルタイムへの影響を測定し、プロセスの非効率の根本原因を特定できます。手戻り率が高い場合は、データ品質や要件の不明確さに問題があることがよくあります。重要な理由手戻りの頻度と影響を定量化し、プロセスの非効率やループを簡単に特定・分析できます。入手先イベントログから、「購買依頼の修正」が承認アクティビティの後に発生するなど、特定のアクティビティ順序を特定して取得します。例 truefalse
	購買グループ PurchasingGroup	依頼された品目の調達を担当する購買担当者のグループです。
説明購買グループは、特定の調達活動を担当する組織単位です。承認後に購買依頼を処理する購買担当チームを表します。この属性は、購買チームごとの業務量とパフォーマンスを分析するうえで有用です。購買依頼から購買発注への変換で特定の購買グループがボトルネックになっているか、特定の種類の購買依頼を他のグループより効率的に処理しているかを確認できます。調達部門におけるリソース管理とパフォーマンス管理の重要な分析軸です。重要な理由調達の担当を割り当て、業務量を分析するとともに、異なる購買チーム間でパフォーマンスを比較できます。入手先 EBANテーブルのEKGRPフィールドにあります。例 001002P01
	購買発注ID PurchaseOrderId	購買依頼から作成された購買発注のIDです。
説明この属性は、購買依頼と、その履行のために作成された後続の購買発注を関連付けます。1つの購買依頼から複数の購買発注が作成される場合もあります。この関連付けは、購買依頼プロセスから購買プロセスへの引き継ぎを分析するうえで欠かせません。「購買依頼から購買発注作成までの時間」KPIの計算や、「承認済み購買依頼から購買発注作成までの遅延」ダッシュボードに必要です。この関係を把握することは、調達から支払いまでのサイクル全体の効率を測定するうえで重要です。重要な理由購買依頼プロセスと後続の購買プロセスをつなぎ、引き継ぎの遅延を分析できます。入手先購買発注番号は、作成後にEBANテーブルのEBELNフィールドへ保存されます。例 450001712345000171244500017125

必須推奨任意

調達から支払いまで：購買依頼のアクティビティ

購買依頼ワークフローを正確に発見・分析するため、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 7 任意

	アクティビティ	説明
	承認を申請	このアクティビティは、購買依頼が正式な承認ワークフローに入ったことを示します。通常は、設定されたリリース戦略に基づき、購買依頼のステータスが最初のリリースまたは承認アクションを必要とする状態に変わった時点で推定されます。
重要な理由これは承認サイクル時間の開始点であり、プロセス効率を測定する重要なKPIです。この時点を把握することで、作成から正式な承認開始までの遅延を切り分けられます。入手先 EBANテーブルでリリース戦略に関連する最初のステータス変更（例：FRGZUフィールドが初期状態から保留状態に変わる変更）、または購買依頼に関連付けられたワークフローログの最初のエントリから推定されます。取得リリース戦略の有効化を示す最初の変更ログエントリから推定されます。イベントタイプ inferred
	購買依頼の取り下げ	作成者または権限を持つユーザーが削除フラグを設定し、購買依頼明細をキャンセルしたことを示す終端アクティビティです。この操作は明示的に記録され、業務上の必要性がなくなったか、誤って作成されたことを示します。
重要な理由プロセスにおける主要な失敗の終点であり、取り下げ率の計算に欠かせません。率が高い場合は、承認に時間がかかりすぎてユーザーが依頼を断念している、または需要計画に組織的な問題がある可能性を示します。入手先 EBANテーブルの購買依頼明細について、「Deletion Indicator」フィールド（LOEKZ）が設定された際に、この明示的な操作が取得されます。変更内容はCDHDRおよびCDPOSに記録されます。取得 Deletion Indicator（EBAN-LOEKZ）が「L」に設定された際の変更ログエントリです。イベントタイプ explicit
	購買依頼を作成	このアクティビティは、ユーザーが購買依頼を最初に作成して保存したことを示します。EBANテーブルに新しいレコードが生成された時点でイベントが明示的に取得され、作成日と作成時刻が記録されます。
重要な理由プロセスの開始点となるこのアクティビティは、購買依頼のライフサイクル全体の所要時間を計算し、作成処理量を分析するうえで欠かせません。誰が、いつ購買依頼を作成しているかを把握できます。入手先このイベントは、対象の購買依頼ID（BANFN）について、EBANテーブルの作成日（ERDAT）と作成時刻（UZEIT）フィールドから取得されます。取得初回のレコード保存時に、EBANテーブルのERDATおよびUZEITフィールドから取得されるタイムスタンプ。イベントタイプ explicit
	購買依頼を却下	購買依頼が最終的に却下され、それ以上進められないことを示す終端アクティビティです。EBANテーブルのリリースインジケータが、承認者によって最終却下状態に設定された時点で推定されます。
重要な理由このアクティビティはプロセスの主要な終点であり、購買依頼の却下率KPIを計算するうえで欠かせません。該当するケースを分析することで、調達が成立しない理由と無駄を把握できます。入手先 EBANテーブルのFRGZUフィールドが最終却下を示す値に変わった際、CDPOSの変更ログエントリのタイムスタンプから推定されます。取得 EBANの最終リリースインジケータフィールドが、終端状態である「却下」に達したことから推定されます。イベントタイプ inferred
	購買依頼を承認	このマイルストーンとなるアクティビティは、購買依頼が必要な承認ステップをすべて通過したことを示します。最終リリースコードが適用され、EBANテーブルの全体リリースインジケータ（FRGZU）が承認済みの状態になった時点で推定されます。
重要な理由これは承認サイクルの終了と調達フェーズの開始を示す重要なマイルストーンです。承認時間のKPIを計算し、発注書作成への引き継ぎ遅延を測定するために欠かせません。入手先 EBANテーブルのFRGZUフィールドが最終承認を示す値に変わった際、CDPOSの変更ログエントリのタイムスタンプから推定されます。取得 EBANの最終リリースインジケータフィールドが、終端状態である「承認済み」に達したことから推定されます。イベントタイプ inferred
	購買発注の作成	承認済みの購買依頼が購買発注伝票へ正常に変換されたことを示すアクティビティです。購買依頼を参照する対応する購買発注明細を特定することで、このイベントを購買依頼に関連付けます。
重要な理由主要な成功結果として、このアクティビティは購買依頼プロセスを完了し、調達フェーズを開始します。「購買依頼の承認」からこのイベントまでの時間は、引き継ぎの効率を測定する主要なKPIです。入手先 EKPO（購買発注明細）テーブルで、BANFNおよびBNFPOフィールドがEBANテーブルの購買依頼番号と明細番号に一致するレコードを特定して推定します。タイムスタンプには購買発注の作成日（EKKO.AEDAT）を使用します。取得 EBANとEKPOのテーブルを関連付け、EKKOの購買発注作成日を使用して推定します。イベントタイプ inferred
	承認ステップを却下	権限を持つユーザーが、リリース戦略の1つのステップを明示的に却下し、通常は購買依頼を作成者に差し戻して修正を求めたことを示します。この操作は購買依頼のリリースステータスの変更として記録されます。
重要な理由却下は、プロセスの手戻りと遅延を引き起こす主な要因です。頻度と原因を分析することで、ポリシーの理解不足、データ品質の問題、非効率な承認ステップを特定できます。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールドについて、変更ログ（CDHDR／CDPOS）から取得します。トランザクションME54Nまたは同様の操作で却下が行われると、対応するステータス変更が記録されます。取得承認者が却下操作を実行した際に作成される変更ログエントリ。イベントタイプ explicit
	承認ステップを承認	権限を持つユーザーが、リリース戦略の1つのステップを明示的に承認したことを示します。この操作は購買依頼のリリースステータスの変更として記録され、最終承認に近づいたことを示します。
重要な理由各承認を追跡することで、ステップごとの所要時間を測定し、承認者ごとの処理状況を分析できます。ワークフローへの準拠状況を把握するための基本情報です。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールドについて、変更ログ（CDHDR／CDPOS）から取得します。承認者がトランザクションME54Nまたは同様のT-codeで操作すると、この変更が記録されます。取得承認者がリリーストランザクションを実行した際に作成される変更ログエントリ。イベントタイプ explicit
	承認ステップを開始	リリース戦略で定義された特定の承認者または承認グループによる対応待ちになったことを示します。購買依頼のステータスが特定のリリースコードの承認待ちを示した時点で、このイベントを推定します。
重要な理由このアクティビティにより、承認チェーンの各ステップを詳細に分析できます。プロセスで最も長い遅延を引き起こしている承認者やステージを特定するのに役立ちます。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールドの変更順序を追跡して推定します。新しい保留状態への変更は、それぞれ新しい承認ステップの開始を示します。取得新しいリリースコードが有効になり、承認待ちになったことを示すステータス変更から推定されます。イベントタイプ inferred
	承認をリセット	購買依頼の承認ワークフロー全体がリセットされたことを示します。大幅な修正が行われた場合などに発生します。以前は有効だったリリースステータスがクリアされ、承認プロセスが最初から再開される状態をもとに推定します。
重要な理由承認のリセットは、サイクル時間に大きく影響する重要な手戻りイベントです。これを特定することで、プロセスの非効率や、購買依頼の修正がワークフローに及ぼす影響を明らかにできます。入手先 EBANテーブルの変更ログ（CDHDR／CDPOS）において、リリースステータスフィールド（FRGZUなど）が保留または承認済みの状態から、初期状態または空白に変更された記録から推定されます。取得リリース戦略のフィールドがクリアされたことを示す変更ログから推定されます。イベントタイプ inferred
	購買依頼のクローズ	購買依頼明細の最終的なクローズを表し、これ以上の処理が予定されていないことを示します。明細が購買発注へ完全に変換され、履行された場合、または手動でクローズとして設定された場合に推定されます。
重要な理由削除されたとは限らないものの、完了した購買依頼の明確な終点を示します。正常に履行された依頼について、ライフサイクル期間を正確に計算できます。入手先 EBANテーブルの「Closed」インジケーター（値が「S」またはその他の設定値であるEBAKZ）から推定します。このステータスは、購買発注への完全な変換と入庫の完了時に、システムによって自動的に設定されることがよくあります。取得 EBAN-EBAKZフィールドのステータスが「closed」の値に変更されたことから推定します。イベントタイプ inferred
	購買依頼をブロック	購買依頼明細をブロックし、発注書への変換を防止する明示的な操作を示します。ブロックは、購買依頼明細の専用インジケータで設定されます。
重要な理由ブロックは、調達に関する潜在的な問題または一時保留を示します。これらのイベントを追跡すると、購買依頼が承認されたにもかかわらず、すぐに処理されていないボトルネックを特定できます。入手先 EBANテーブルの「Blocking Indicator」フィールド（EBAKZ）の変更から取得されます。変更内容はCDHDRおよびCDPOSに記録されます。取得 EBAN-EBAKZフィールドが設定された際に、変更テーブルへ記録されるイベントです。イベントタイプ explicit
	購買依頼を修正	購買依頼の初回作成後に行われた変更を示します。数量、価格、品目の変更などが該当します。これらの変更はSAPの変更ログテーブルに記録され、詳細な変更履歴として確認できます。
重要な理由修正を追跡することは、手戻りのループやデータ品質の問題を特定するうえで重要です。修正の頻度が高い場合、初期要件が不明確である、またはユーザートレーニングが不足している可能性があり、プロセスの遅延につながります。入手先変更ログテーブルCDHDR（ヘッダー）とCDPOS（明細）から取得します。オブジェクトクラスがEINKBELEGで、オブジェクトIDが購買依頼番号であるレコードが対象です。特定のフィールド変更も分析できます。取得購買依頼伝票について、変更テーブルCDHDRおよびCDPOSに記録されたイベント。イベントタイプ explicit

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

データベースアクセス権を取得：開始前に、基盤となるSAP ECCデータベースへの読み取り専用アクセス権があることを確認します。ユーザー名、パスワード、ホスト、ポートなどの認証情報が必要です。これは標準的ではないアクセス権限であり、SAP Basisチームとセキュリティチームの承認が必要です。
SAPスキーマを特定：DBeaver、Toad、SQL Developerなどの標準SQLクライアントでデータベースに接続します。テーブルが格納されている正しいSAPスキーマを特定します。一般的にはSAPSR3またはSAPR3です。
SQLクエリを準備：このドキュメントに記載された完全なSQLクエリを使います。このクエリは、マスターデータと変更ログテーブルを結合し、必要なすべてのアクティビティと属性を抽出するよう設計されています。
クエリパラメータを設定：クエリ内のプレースホルダーを確認し、固有のシステム要件と業務要件に置き換えます。主なプレースホルダーは'{source_system_name}'、'{start_date}'、'{end_date}'、'{company_codes}'、'{document_types}'です。
データベース固有の構文を調整：記載されたクエリは一般的なSQL構文を使っています。ただし、TO_TIMESTAMPなどのタイムスタンプ作成関数や文字列操作は、Oracle、SQL Server、DB2、HANAなど、使用するデータベースシステムに応じて一部調整が必要になる場合があります。
抽出を実行：カスタマイズしたクエリをSQLクライアントで実行します。大規模なデータセットの場合は、システムのパフォーマンスへの影響を避けるため、利用の少ない時間帯に実行することを強く推奨します。
初期結果を確認：クエリの完了後、出力に想定した列（PurchaseRequisitionId、ActivityName、EventTimeなど）が含まれ、各種アクティビティの行が返されていることを簡単に確認します。
CSVにエクスポート：SQLクライアントから結果セット全体をCSVファイルにエクスポートします。特殊文字による問題を防ぐため、UTF-8エンコーディングを使用してください。
アップロードの準備：CSVの列見出しが、SQLクエリで定義したエイリアスと完全に一致していることを確認します。ファイルはイベントログを表す、整った表形式のデータにしてください。
ProcessMindにアップロード：完成したCSVファイルをProcessMindプロジェクトにアップロードし、分析と可視化を行います。

設定

データベース接続：SAP ECCデータベースへの直接接続が必要です。ホスト名、ポート、データベース名、適切なユーザー認証情報を用意します。
SAPスキーマ：SAPテーブルを含むスキーマ名を把握しておく必要があります。例：SAPSR3。クエリはこのスキーマのコンテキストで実行します。
日付範囲：パフォーマンスとデータ量を管理するため、特定の日付範囲で必ず絞り込みます。まずは3～6か月分から始めることを推奨します。'{start_date}'と'{end_date}'のプレースホルダーには、YYYYMMDD形式で値を設定します。
組織フィルター：より対象を絞った分析を行うには、会社コード（BUKRS）と購買依頼文書タイプ（BSART）でデータを絞り込みます。'{company_codes}'と'{document_types}'のプレースホルダーを、カンマ区切りの値に置き換えます。例：'1000','2000'。
前提条件：この方法では、データベースへの直接接続情報を取得するため、SAP Basisチームとセキュリティチームの承認が必要です。標準的なエンドユーザー作業ではありません。
パフォーマンスに関する注意：クエリでは変更ログテーブル（CDHDR、CDPOS）を結合するため、データ量が非常に多くなる場合があります。適切なフィルターがないと、クエリの実行に時間がかかり、システムリソースを大きく消費する可能性があります。必ず日付範囲やその他の条件を厳しく設定して実行してください。

a サンプルクエリ sql

WITH REQUISITION_BASE AS (
    SELECT 
        EBAN.MANDT,
        EBAN.BANFN,
        EBAN.BNFPO,
        EBAN.BSART AS RequisitionDocumentType,
        EBAN.ERNAM,
        EBAN.ERDAT,
        EBAN.ERZET,
        EBAN.FRGZU AS CurrentRequisitionStatus,
        EBAKN.KOSTL AS Department,
        EBAKN.GSWRT
    FROM EBAN
    LEFT JOIN EBAKN ON EBAN.MANDT = EBAKN.MANDT AND EBAN.BANFN = EBAKN.BANFN AND EBAN.BNFPO = EBAKN.BNFPO
    WHERE EBAN.ERDAT BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
      AND EBAN.BUKRS IN ('{company_codes}')
      AND EBAN.BSART IN ('{document_types}')
),
REQUISITION_AGG AS (
    SELECT 
        MANDT, BANFN, RequisitionDocumentType, ERNAM, ERDAT, ERZET, CurrentRequisitionStatus, Department,
        SUM(GSWRT) AS TotalRequisitionValue
    FROM REQUISITION_BASE
    GROUP BY MANDT, BANFN, RequisitionDocumentType, ERNAM, ERDAT, ERZET, CurrentRequisitionStatus, Department
)
-- 1. Requisition Created
SELECT
    R.BANFN AS PurchaseRequisitionId,
    'Requisition Created' AS ActivityName,
    TO_TIMESTAMP(R.ERDAT || R.ERZET, 'YYYYMMDDHH24MISS') AS EventTime,
    '{source_system_name}' AS SourceSystem,
    CURRENT_TIMESTAMP AS LastDataUpdate,
    R.ERNAM AS User,
    R.Department AS Department,
    R.CurrentRequisitionStatus AS RequisitionStatus,
    R.RequisitionDocumentType AS RequisitionDocumentType,
    R.TotalRequisitionValue AS TotalRequisitionValue
FROM REQUISITION_AGG R

UNION ALL

-- 2. Requisition Amended, Approval Steps, Status Changes from Change Logs
SELECT 
    SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) AS PurchaseRequisitionId,
    CASE 
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW > C.VALUE_OLD THEN 'Approval Step Approved'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW < C.VALUE_OLD THEN 'Approval Step Rejected'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW = '{final_approval_status_code}' THEN 'Requisition Approved'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.VALUE_NEW = '{final_rejection_status_code}' THEN 'Requisition Rejected'
        WHEN C.FNAME = 'FRGSX' AND C.VALUE_OLD IS NOT NULL AND C.VALUE_NEW IS NULL THEN 'Approval Reset'
        WHEN C.FNAME = 'FRGZU' AND C.CHNGIND = 'U' AND C.TCODE LIKE 'ME54%' THEN 'Approval Submitted' 
        WHEN C.FNAME = 'LOEKZ' AND C.VALUE_NEW IN ('L', 'X') THEN 'Requisition Withdrawn'
        WHEN C.FNAME = 'EBAKZ' AND C.VALUE_NEW = 'X' THEN 'Requisition Blocked'
        WHEN C.FNAME = 'STATU' AND C.VALUE_NEW = 'B' THEN 'Purchase Order Created'
        WHEN C.FNAME = 'EREKZ' AND C.VALUE_NEW = 'X' THEN 'Requisition Closed'
        ELSE 'Requisition Amended'
    END AS ActivityName,
    TO_TIMESTAMP(C.UDATE || C.UTIME, 'YYYYMMDDHH24MISS') AS EventTime,
    '{source_system_name}' AS SourceSystem,
    CURRENT_TIMESTAMP AS LastDataUpdate,
    C.USERNAME AS User,
    R.Department AS Department,
    C.VALUE_NEW AS RequisitionStatus,
    R.RequisitionDocumentType AS RequisitionDocumentType,
    R.TotalRequisitionValue AS TotalRequisitionValue
FROM CDHDR C
JOIN CDPOS P ON C.MANDANT = P.MANDANT AND C.OBJECTCLAS = P.OBJECTCLAS AND C.OBJECTID = P.OBJECTID AND C.CHANGENR = P.CHANGENR
JOIN REQUISITION_AGG R ON SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) = R.BANFN
WHERE C.OBJECTCLAS = 'BANF'
  AND C.UDATE || C.UTIME <> R.ERDAT || R.ERZET -- Exclude changes made at the exact time of creation
  AND NOT (C.TCODE IN ('ME51', 'ME51N') AND C.UDATE = R.ERDAT) -- Exclude initial creation events from being amendments

UNION ALL

-- 3. Approval Step Started (Inferred)
SELECT 
    SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) AS PurchaseRequisitionId,
    'Approval Step Started' AS ActivityName,
    TO_TIMESTAMP(C.UDATE || C.UTIME, 'YYYYMMDDHH24MISS') AS EventTime,
    '{source_system_name}' AS SourceSystem,
    CURRENT_TIMESTAMP AS LastDataUpdate,
    C.USERNAME AS User,
    R.Department AS Department,
    P.VALUE_OLD AS RequisitionStatus,
    R.RequisitionDocumentType AS RequisitionDocumentType,
    R.TotalRequisitionValue AS TotalRequisitionValue
FROM CDHDR C
JOIN CDPOS P ON C.MANDANT = P.MANDANT AND C.OBJECTCLAS = P.OBJECTCLAS AND C.OBJECTID = P.OBJECTID AND C.CHANGENR = P.CHANGENR
JOIN REQUISITION_AGG R ON SUBSTRING(C.OBJECTID, 4, 10) = R.BANFN
WHERE C.OBJECTCLAS = 'BANF' AND P.FNAME = 'FRGZU' AND P.CHNGIND = 'U'
  AND P.VALUE_OLD IS NOT NULL AND P.VALUE_NEW IS NOT NULL AND P.VALUE_NEW > P.VALUE_OLD; -- This logic infers that a step starts just before it is approved

ステップ

Python環境の設定：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。プロジェクトフォルダーを作成し、依存関係を管理する仮想環境を設定します。pipで必要なライブラリをインストールします： pip install pyrfc pandas numpy
SAP RFC SDK：SAP Support PortalからSAP NetWeaver RFC SDKをダウンロードします。内容を展開し、ライブラリファイル（Windowsでは sapnwrfc.dll、Linuxではlibsapnwrfc.soなど）を、システムのパスまたはPythonスクリプトからアクセスできるディレクトリに配置します。
SAP接続の設定：提供されたPythonスクリプトを開きます。SAP接続パラメーターのセクションを探し、プレースホルダー（ashost、sysnr、client、ユーザー、passwd）を実際のSAPシステム認証情報に置き換えます。ユーザーにRFC実行とテーブルアクセスに必要な権限があることを確認します。
抽出パラメーターの定義：スクリプトでdate_from変数とdate_to変数を設定し、抽出対象の期間を指定します。まずは、抽出処理をテストするため、1か月など短い期間から始めることを推奨します。
Pythonスクリプトの実行：ターミナルでpython your_script_name.pyコマンドを使い、スクリプトを実行します。スクリプトはRFC経由でSAPに接続し、必要な各テーブル（EBAN、EKKO、EKPO、CDHDR、CDPOS）に対してRFC_READ_TABLEを呼び出し、データをダウンロードします。
データの取得：スクリプトは、購買依頼、購買発注、変更文書の生のデータを取得します。日付範囲やオブジェクトクラスなどのフィルター条件を使い、転送するデータ量を制限します。
ローカルでのデータ変換：データのダウンロード後、スクリプトはpandasライブラリを使い、すべての変換をローカルで実行します。生のテーブルデータを処理し、Requisition Created、Approval Step Approved、Purchase Order Createdなど、13個の必須アクティビティごとに個別のイベントログエントリを作成します。
イベントログの生成：スクリプトは各テーブルから生成したイベントを1つの統合DataFrameに結合します。イベントタイムスタンプを計算し、ユーザー名をマッピングして、必要なケースID、アクティビティ、タイムスタンプ形式にデータを整えます。
属性のマッピング：PurchaseRequisitionId、ActivityName、EventTime、ユーザー、TotalRequisitionValueなどの主要属性を、最終DataFrameの対応する列にマッピングします。
CSVへのエクスポート：スクリプトは、最終イベントログを同じディレクトリにevent_log_pr.csvという名前のCSVファイルとして保存します。このファイルは、ProcessMindに直接アップロードできる形式です。
確認とアップロード：生成されたCSVファイルを開き、データの完全性と正確性を確認します。検証が完了したら、ProcessMindプロジェクトにファイルをアップロードします。

設定

SAP接続：スクリプトには、アプリケーションサーバー、システム番号、クライアント、ユーザー、パスワードなど、SAP ECCシステムへの直接RFC接続情報が必要です。指定したユーザーには、RFC呼び出しとEBAN、EKPO、EKKO、CDHDR、CDPOSテーブルの表示アクセス権限が必要です。
日付範囲：抽出期間は、スクリプト内の開始日と終了日のパラメータで指定します。初回実行時やパフォーマンスを管理する場合は、3～6か月分のデータを抽出することを推奨します。
テーブルフィルター：可能な場合は、RFC呼び出し内でフィルターを適用します。たとえば、購買依頼は作成日（EBAN-ERDAT）、変更文書は日付（CDHDR-UDATE）とオブジェクトクラス（CDHDR-OBJECTCLAS = 'BANF'）で絞り込みます。
Pythonライブラリ：SAP接続にはpyrfc、データ操作にはpandasを使用します。Python環境にこれらのライブラリがインストールされていることを確認してください。
パフォーマンス：RFC_READ_TABLEによる抽出では、テーブルごとに順番にデータを取得するため、非常に大規模なデータセットでは時間がかかる場合があります。システム負荷を抑えるため、利用の少ない時間帯に実行することを推奨します。
文書タイプ：このスクリプトは、デフォルトですべての購買依頼文書タイプを抽出します。対象を絞る場合は、EBANテーブルのBSART列に基づき、pandasのDataFrameに抽出後のフィルターを追加できます。

a サンプルクエリ python

import pandas as pd
from pyrfc import Connection
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your SAP system connection details
SAP_CONNECTION_PARAMS = {
    class="hl-string">"ashost": class="hl-string">"your_sap_host",      class=class="hl-string">"hl-comment"># Application server host
    class="hl-string">"sysnr": class="hl-string">"00",                 class=class="hl-string">"hl-comment"># System number
    class="hl-string">"client": class="hl-string">"100",               class=class="hl-string">"hl-comment"># Client
    class="hl-string">"user": class="hl-string">"your_rfc_user",       class=class="hl-string">"hl-comment"># RFC user
    class="hl-string">"passwd": class="hl-string">"your_password"      class=class="hl-string">"hl-comment"># Password
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction (YYYYMMDD format)
date_from = class="hl-string">'20230101'
date_to = class="hl-string">'20231231'

source_system = class="hl-string">"SAP ECC"
last_data_update = datetime.datetime.now().isoformat()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. Helper function for RFC_READ_TABLE ---
def rfc_read_table(conn, table_name, fields, options):
    class="hl-string">"""Fetches data from an SAP table using RFC_READ_TABLE."""
    try:
        result = conn.call(class="hl-string">'RFC_READ_TABLE',
                           QUERY_TABLE=table_name,
                           DELIMITER=class="hl-string">',',
                           FIELDS=fields,
                           OPTIONS=options)
        
        data = result[class="hl-string">'DATA']
        if not data:
            return pd.DataFrame(columns=[field[class="hl-string">'FIELDNAME'] for field in fields])

        records = [row[class="hl-string">'WA'].strip().split(class="hl-string">',') for row in data]
        df = pd.DataFrame(records, columns=[field[class="hl-string">'FIELDNAME'] for field in fields])
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Trim whitespace from all cells
        df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == class="hl-string">"object" else x)
        return df
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error reading table {table_name}: {e}")
        return pd.DataFrame(columns=[field[class="hl-string">'FIELDNAME'] for field in fields])

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. Main Extraction Logic ---
def main():
    print(class="hl-string">"Starting SAP data extraction...")
    try:
        conn = Connection(**SAP_CONNECTION_PARAMS)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Failed to connect to SAP: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- EBAN (Purchase Requisitions) ---
    print(class="hl-string">"Extracting EBAN...")
    eban_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BANFN'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BNFPO'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BSART'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'ERNAM'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'ERDAT'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'ERFZEIT'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'PREIS'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'MENGE'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'KOSTL'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'FRGZU'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'FRGSX'}]
    eban_options = [fclass="hl-string">"ERDAT >= '{date_from}' AND ERDAT <= '{date_to}'"]
    df_eban = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'EBAN', eban_fields, eban_options)
    if df_eban.empty:
        print(class="hl-string">"No requisitions found in EBAN for the given date range. Exiting.")
        conn.close()
        return

    df_eban[class="hl-string">'PREIS'] = pd.to_numeric(df_eban[class="hl-string">'PREIS'], errors=class="hl-string">'coerce').fillna(0)
    df_eban[class="hl-string">'MENGE'] = pd.to_numeric(df_eban[class="hl-string">'MENGE'], errors=class="hl-string">'coerce').fillna(0)
    df_eban[class="hl-string">'TotalRequisitionValue'] = df_eban[class="hl-string">'PREIS'] * df_eban[class="hl-string">'MENGE']
    df_eban_grouped = df_eban.groupby(class="hl-string">'BANFN').agg(
        TotalRequisitionValue=(class="hl-string">'TotalRequisitionValue', class="hl-string">'sum'),
        RequisitionDocumentType=(class="hl-string">'BSART', class="hl-string">'first'),
        Department=(class="hl-string">'KOSTL', class="hl-string">'first')
    ).reset_index()
    df_eban = df_eban.merge(df_eban_grouped, on=class="hl-string">'BANFN', suffixes=(class="hl-string">'', class="hl-string">'_agg'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- EKPO/EKKO (Purchase Orders) ---
    print(class="hl-string">"Extracting EKPO and EKKO...")
    banfn_list = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"', '".join(df_eban[class="hl-string">'BANFN'].unique()) + class="hl-string">"'"
    ekpo_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BANFN'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'BNFPO'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'EBELN'}]
    ekpo_options = [fclass="hl-string">"BANFN IN ({banfn_list})"]
    df_ekpo = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'EKPO', ekpo_fields, ekpo_options)

    ekko_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'EBELN'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'AEDAT'}]
    if not df_ekpo.empty:
        ebeln_list = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"', '".join(df_ekpo[class="hl-string">'EBELN'].unique()) + class="hl-string">"'"
        ekko_options = [fclass="hl-string">"EBELN IN ({ebeln_list})"]
        df_ekko = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'EKKO', ekko_fields, ekko_options)
        df_po = pd.merge(df_ekpo, df_ekko, on=class="hl-string">'EBELN')
    else:
        df_po = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'BANFN', class="hl-string">'BNFPO', class="hl-string">'EBELN', class="hl-string">'AEDAT'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CDHDR/CDPOS (Change Documents) ---
    print(class="hl-string">"Extracting CDHDR and CDPOS...")
    cdhdr_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'OBJECTID'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'CHANGENR'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'USERNAME'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'UDATE'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'UTIME'}]
    cdhdr_options = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BANF' AND UDATE >= '{date_from}' AND UDATE <= '{date_to}'"]
    df_cdhdr = rfc_read_table(conn, class="hl-string">'CDHDR', cdhdr_fields, cdhdr_options)
    
    df_cdpos = pd.DataFrame()
    if not df_cdhdr.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process changenr in chunks to avoid overly long SQL queries
        changenr_chunks = [df_cdhdr[class="hl-string">'CHANGENR'][i:i + 100] for i in range(0, df_cdhdr.shape[0], 100)]
        cdpos_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'CHANGENR'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'TABNAME'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'FNAME'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'VALUE_NEW'}, {class="hl-string">'FIELDNAME': class="hl-string">'VALUE_OLD'}]
        cdpos_frames = []
        for chunk in changenr_chunks:
            changenr_list = class="hl-string">"'" + class="hl-string">"', '".join(chunk) + class="hl-string">"'"
            cdpos_options = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BANF' AND CHANGENR IN ({changenr_list}) AND TABNAME = 'EBAN'"]
            cdpos_frames.append(rfc_read_table(conn, class="hl-string">'CDPOS', cdpos_fields, cdpos_options))
        if cdpos_frames:
            df_cdpos = pd.concat(cdpos_frames, ignore_index=True)

    conn.close()
    print(class="hl-string">"Extraction from SAP complete. Starting transformation...")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 4. Event Log Generation ---
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Requisition Created
    df_created = df_eban[[class="hl-string">'BANFN', class="hl-string">'ERNAM', class="hl-string">'ERDAT', class="hl-string">'ERFZEIT', class="hl-string">'RequisitionDocumentType', class="hl-string">'TotalRequisitionValue', class="hl-string">'Department']].drop_duplicates(subset=[class="hl-string">'BANFN'])
    for _, row in df_created.iterrows():
        events.append({
            class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': row[class="hl-string">'BANFN'],
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Requisition Created',
            class="hl-string">'EventTime': fclass="hl-string">"{row['ERDAT']} {row['ERFZEIT']}",
            class="hl-string">'User': row[class="hl-string">'ERNAM'],
            class="hl-string">'RequisitionDocumentType': row[class="hl-string">'RequisitionDocumentType'],
            class="hl-string">'TotalRequisitionValue': row[class="hl-string">'TotalRequisitionValue'],
            class="hl-string">'Department': row[class="hl-string">'Department'],
            class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'Created'
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge change documents
    df_changes = pd.DataFrame()
    if not df_cdhdr.empty and not df_cdpos.empty:
        df_changes = pd.merge(df_cdhdr, df_cdpos, on=class="hl-string">'CHANGENR')
        df_changes[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId'] = df_changes[class="hl-string">'OBJECTID'].str[:10]
        df_changes[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df_changes[class="hl-string">'UDATE'] + class="hl-string">' ' + df_changes[class="hl-string">'UTIME'], format=class="hl-string">'%Y%m%d %H%M%S')

    if not df_changes.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Change Logs
        for _, row in df_changes.iterrows():
            activity = None
            status = None

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Approval-related activities
            if row[class="hl-string">'FNAME'] in [class="hl-string">'FRGZU', class="hl-string">'FRGSX']:
                if row[class="hl-string">'VALUE_OLD'].strip() == class="hl-string">'' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'].strip() != class="hl-string">'':
                    activity = class="hl-string">'Approval Submitted'
                    status = class="hl-string">'In Approval'
                elif row[class="hl-string">'VALUE_OLD'] != class="hl-string">'' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'':
                    activity = class="hl-string">'Approval Reset'
                    status = class="hl-string">'In Progress'
                else:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic to differentiate approve/reject might need config specifics
                    activity = class="hl-string">'Approval Step Approved' if row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] > row[class="hl-string">'VALUE_OLD'] else class="hl-string">'Approval Step Rejected'
                    status = class="hl-string">'In Approval'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Final Approval/Rejection
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'FRGZU':
                 class=class="hl-string">"hl-comment"># This logic assumes specific final approval/rejection codes. Adjust if needed.
                 if row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] in [class="hl-string">'X', class="hl-string">'Y', class="hl-string">'Z']: class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for final approval states
                     activity = class="hl-string">'Requisition Approved'
                     status = class="hl-string">'Approved'
                 elif row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] in [class="hl-string">'R', class="hl-string">'S']: class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for final rejection states
                     activity = class="hl-string">'Requisition Rejected'
                     status = class="hl-string">'Rejected'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Other Amendments
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] not in [class="hl-string">'FRGZU', class="hl-string">'FRGSX', class="hl-string">'LOEKZ', class="hl-string">'EBAKZ']:
                activity = class="hl-string">'Requisition Amended'
                status = class="hl-string">'Amended'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Blocked
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'EBAKZ' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'B':
                activity = class="hl-string">'Requisition Blocked'
                status = class="hl-string">'Blocked'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Withdrawn
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'LOEKZ' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'L':
                activity = class="hl-string">'Requisition Withdrawn'
                status = class="hl-string">'Withdrawn'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Closed
            elif row[class="hl-string">'FNAME'] == class="hl-string">'EBAKZ' and row[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'L':
                activity = class="hl-string">'Requisition Closed'
                status = class="hl-string">'Closed'

            if activity:
                events.append({
                    class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': row[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId'],
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': row[class="hl-string">'EventTime'].strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
                    class="hl-string">'User': row[class="hl-string">'USERNAME'],
                    class="hl-string">'RequisitionStatus': status
                })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Purchase Order Created
    if not df_po.empty:
        df_po_first = df_po.sort_values(class="hl-string">'AEDAT').drop_duplicates(class="hl-string">'BANFN', keep=class="hl-string">'first')
        for _, row in df_po_first.iterrows():
            events.append({
                class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': row[class="hl-string">'BANFN'],
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Purchase Order Created',
                class="hl-string">'EventTime': fclass="hl-string">"{row['AEDAT']} 00:00:00", class=class="hl-string">"hl-comment"># EKKO only has date
                class="hl-string">'User': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># User info not directly in EKKO/EKPO for this event
                class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'PO Created'
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Dummy activities for Approval Step Started (inferred before approval)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a simplified inference. Real logic can be much more complex.
    approval_events = [e for e in events if e[class="hl-string">'ActivityName'] == class="hl-string">'Approval Step Approved']
    for event in approval_events:
        event_time = pd.to_datetime(event[class="hl-string">'EventTime'])
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer class="hl-string">'started' event one minute before class="hl-string">'approved' for demonstration
        start_time = event_time - datetime.timedelta(minutes=1)
        events.append({
            class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': event[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId'],
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Approval Step Started',
            class="hl-string">'EventTime': start_time.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
            class="hl-string">'User': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Approver user is not known until they approve
            class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'In Approval'
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 5. Final Formatting ---
    if not events:
        print(class="hl-string">"No events generated. Exiting.")
        return

    df_event_log = pd.DataFrame(events)
    df_event_log = df_event_log.merge(df_eban_grouped, left_on=class="hl-string">'PurchaseRequisitionId', right_on=class="hl-string">'BANFN', how=class="hl-string">'left')
    df_event_log[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df_event_log[class="hl-string">'EventTime'])
    df_event_log = df_event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'PurchaseRequisitionId', class="hl-string">'EventTime'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill forward attributes within each case
    df_event_log[class="hl-string">'RequisitionDocumentType'] = df_event_log.groupby(class="hl-string">'PurchaseRequisitionId')[class="hl-string">'RequisitionDocumentType_agg'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())
    df_event_log[class="hl-string">'TotalRequisitionValue'] = df_event_log.groupby(class="hl-string">'PurchaseRequisitionId')[class="hl-string">'TotalRequisitionValue_agg'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())
    df_event_log[class="hl-string">'Department'] = df_event_log.groupby(class="hl-string">'PurchaseRequisitionId')[class="hl-string">'Department_agg'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add standard columns
    df_event_log[class="hl-string">'SourceSystem'] = source_system
    df_event_log[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = last_data_update

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and rename final columns
    final_columns = {
        class="hl-string">'PurchaseRequisitionId': class="hl-string">'PurchaseRequisitionId',
        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'ActivityName',
        class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'EventTime',
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'SourceSystem',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'User': class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'Department',
        class="hl-string">'RequisitionStatus': class="hl-string">'RequisitionStatus',
        class="hl-string">'RequisitionDocumentType': class="hl-string">'RequisitionDocumentType',
        class="hl-string">'TotalRequisitionValue': class="hl-string">'TotalRequisitionValue'
    }
    df_event_log = df_event_log[final_columns.keys()].rename(columns=final_columns)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    df_event_log.to_csv(class="hl-string">'event_log_pr.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Event log successfully created: event_log_pr.csv")

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

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