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調達から支払いまで：購買依頼の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) データ抽出ガイド(2)

調達から支払いまで：購買依頼のデータテンプレート

このテンプレートでは、購買依頼プロセスの分析に必要なデータを収集する方法を詳しく説明します。収集するデータ項目、記録する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手順を確認できます。この資料を参考に、プロセスマイニングに必要なデータを準備してください。

収集を推奨する属性
記録する主なアクティビティ
SAP ECCからのデータ抽出手順

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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調達から支払いまで：購買依頼の属性

購買依頼プロセスを詳しく分析するために、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

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前です。
説明この属性は、「購買依頼を作成」「承認を申請」「購買発注書を作成」など、購買依頼のライフサイクルにおける特定の工程やイベントを表します。通常、SAPのステータス変更、ワークフローログ、変更文書からアクティビティを特定します。アクティビティの順序と頻度の分析は、プロセスマイニングの基礎です。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明らかにできます。これは、エンドツーエンドの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重要業績評価指標を算出するうえで重要です。重要な理由プロセスの工程を定義し、プロセスマップの可視化やプロセスフローのばらつきの分析を可能にします。入手先変更文書テーブル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工程を承認購買依頼を却下購買発注書を作成
	イベント時刻 EventTime	アクティビティが発生した日時を示すタイムスタンプです。
説明イベント時刻には、特定のアクティビティが実行された正確な日時が記録されます。このタイムスタンプは、サイクルタイムの算出、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時間ベースの分析の基礎となります。購買依頼では、この属性を使って「購買依頼の平均承認時間」や「発注書の作成所要時間」などの重要業績評価指標（KPI）を算出できます。また、プロセス内の任意の2時点間の時間を測定するための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、所要時間を可視化するダッシュボードを支えます。重要な理由このタイムスタンプは、所要時間の算出、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特定に欠かせません。入手先変更文書ヘッダーテーブルCDHDRのフィールドUDATEおよびUTIME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	購買依頼文書を一意に識別するIDです。
説明購買依頼IDは、SAP ECCで商品やサービスの各依頼を一意に識別する主キーです。ケース識別子として、作成から購買発注書への変換やクローズなどの最終処理まで、特定の購買依頼に関連するすべてのアクティビティと変更を結び付けます。プロセスマイニングでは、このIDを使って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成します。IDを追跡することで、プロセスフロー全体を可視化し、マイルストーン間の所要時間を測定し、購買依頼ごとの処理の違いを分析できます。これにより、購買依頼の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的な識別子です。エンドツーエンドのプロセス分析が可能になります。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	データの抽出元となるソースシステムを特定します。
説明この属性は、プロセスデータの取得元を示します。たとえば、「SAP ECC本番環境」や「S4HANA QA」などです。通常、複数のソースシステムがある環境でコンテキストを示すため、データ抽出時に固定値として追加されます。プロセス分析では、ソースごとにデータを区別できるため、本番環境、テスト環境、開発環境のデータが混在して分析結果に影響するのを防げます。データガバナンスと追跡可能性を支える基本的なメタデータです。重要な理由データの取得元を明確にして追跡可能性を確保し、複数システムにまたがる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）の過程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最後に更新または抽出した日時です。
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。データの鮮度を確認するための固定タイムスタンプで、データを読み込むたびにデータセット全体に設定されます。プロセスマイニングのダッシュボードや分析では、データがいつ時点のもの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、関係者は閲覧中のデータが対象とする期間を確認でき、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利用者に伝え、プロセス分析の関連性と正確性を保ちます。入手先 ETLの過程で追加される、データ抽出日時を示す固定値です。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、承認ステップの承認、文書の修正など、イベントを担当したユーザーを特定します。SAPでは、通常ユーザーIDとして記録されます。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、データ入力ミスの原因となりうる要因を把握できます。「依頼者別の購買依頼作成処理量」ダッシュボードや、業務負荷の分布、職務分掌ポリシーへのコンプライアンスの確認にも欠かせません。重要な理由アクティビティを担当者ごとに把握し、ユーザーのパフォーマンス、業務負荷、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文書ヘッダーテーブルCDHDRのフィールドUSERNAME、作成者についてはEBANのフィールドERNAMにあります。例 SMITHJR.DOEUSER123
	文書タイプ RequisitionDocumentType	購買依頼の種類と特性を定める分類です。
説明 SAPの文書タイプは、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。「標準購買依頼」「在庫転送」「サービス購買依頼」などがあります。文書タイプによってプロセスフローや承認要件が異なるため、この属性は分析の重要な軸となります。データを分類して購買依頼プロセスごとのパフォーマンスを比較でき、コンプライアンスの確認や、プロセスの標準化または専門化の機会を見つけるのに役立ちます。重要な理由購買依頼をプロセスの種類ごとに分類し、より的確で関連性の高い分析を可能にします。入手先テーブルEBANのフィールドBSART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状況です。
説明この属性は、特定時点での購買依頼全体のステータスを示します。たとえば、「リリース中」「承認済み」「却下」「クローズ」などです。SAPでは、通常ステータスコードで表されます。ステータスを追跡すると、購買依頼の結果を把握できます。「購買依頼の結果と却下率」ダッシュボードや、「購買依頼の却下率」「購買依頼の取り下げ率」などの重要業績評価指標（KPI）を直接支えます。ステータス間の遷移を分析することで、プロセスの非効率な箇所や問題の発生点を特定できます。重要な理由購買依頼の結果を示すため、成功率、却下理由、プロセスの終了点を分析するうえで重要です。入手先処理ステータスはテーブルEBANのフィールドSTATU、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）
	購買依頼の合計金額 TotalRequisitionValue	購買依頼に含まれる全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示します。金額は必要な承認ワークフローを決める重要な要素となることが多く、高額な購買依頼ほど、通常は詳細な審査や多くの承認ステップが必要です。金額別に分析すると、金額がプロセスに与える影響を把握できます。高額な購買依頼は承認に時間がかかるのか、却下される頻度が高いのか、異なるプロセス経路をたどるのかを明らかにできます。また、調達プロセスの金額ベースの処理量を評価する基本的な指標でもあります。重要な理由プロセスの動きと金額の影響を関連付け、リスク分析や承認の複雑さの把握に役立ちます。入手先全明細の金額を合計します。明細金額はテーブルEBANのフィールドGSWER、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示します。依頼者のユーザープロフィールや、購買依頼の明細に割り当てられた原価センターから取得することが一般的です。部門別にプロセスを分析すると、組織内でのパフォーマンスの違いを把握できます。「購買依頼の承認サイクルタイム」ダッシュボードや「部門別承認時間の差」重要業績評価指標（KPI）の主な分析軸となり、効率的なプロセスを実現している部門や、改善または追加リソースが必要な部門の特定に役立ちます。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ばらつきを明らかにします。入手先依頼者（EBAN-AFNAM）をユーザーマスターデータ（SU01）に紐付けるか、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）を使って取得することが一般的です。例財務IT運用マーケティング製造
	プラント Plant	物品またはサービスを依頼した会社の拠点またはプラントです。
説明プラントは、工場、倉庫、オフィスなどの物理的な拠点を表す、会社内の組織単位です。購買依頼には、依頼した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別または拠点別に確認できます。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。地域別の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。重要な理由地域や拠点の情報を分析に加え、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。入手先テーブルEBANのフィールドWERKSにあります。例 10002100DE01
	ベンダーID VendorId	推奨または固定されたベンダーを識別する一意のIDです。
説明この属性には、依頼された品目の優先ベンダーまたは契約上固定されたベンダーのIDが含まれます。あらかじめ入力されている場合も、依頼者が指定する場合もあります。ベンダー別に購買依頼を分析すると、サプライヤーの事前選定が調達プロセスに与える影響を評価できます。たとえば、ベンダーが指定された購買依頼は承認が早いか、特定のベンダーに関連する却下率が高いかを確認できます。サプライヤーとの初期段階の関係を把握できます。重要な理由優先サプライヤーとの関係や、購買依頼の処理速度と結果への影響を把握できます。入手先テーブルEBANのフィールドLIFNR（固定ベンダー）にあります。例 100030025V9876
	依頼者名 RequesterName	物品またはサービスを依頼した人の名前です。
説明この属性は、購買依頼を開始した人を特定します。依頼した物品を必要としている担当者です。依頼者を追跡すると、個人またはグループごとの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、追加のトレーニングが必要なユーザー、調達活動が活発な部門を特定します。プロセスの開始点を担当者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特定し、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。入手先テーブルEBANのフィールドAFNAMにあります。例 Alice WilliamsBob JohnsonCharlie Brown
	優先度 Priority	購買依頼に設定された緊急度です。
説明この属性は、購買依頼の優先度を示します。「緊急」「高」「通常」などに分類されます。このフラグは、依頼を優先して処理する必要があることを承認者や購買担当者に知らせるために使われます。「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」重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。緊急とされた購買依頼が通常の依頼より実際に早く処理されているかを分析し、優先順位付けの有効性を確認するとともに、業務上重要なニーズに速やかに対応できているかを把握します。重要な理由緊急の依頼がより早く処理されているかを分析し、優先順位付けの仕組みが有効か確認できます。入手先 EBANの標準フィールドではありません。カスタムフィールドとして実装するか、要件追跡番号（EBAN-BEDNR）または特定の文書タイプから推定することが一般的です。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。
説明この属性には、購買依頼を却下した理由が記録されます。通常、却下アクティビティの際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、データの誤り、予算不足など、購買依頼が承認に至らない理由を直接把握できます。「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、プロセスの非効率を招く根本原因の特定に役立ちます。重要な理由購買依頼が却下される理由を直接把握し、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、このデータはワークフローログ、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。例原価センターの誤り予算超過重複依頼ポリシーに準拠していない
	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やカテゴリです。
説明品目グループは、特性の似た品目やサービスをまとめるための分類です。調達活動をカテゴリ別に分析できます。品目グループ別の分析は、戦略的な調達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」などのカテゴリによって、購買依頼のプロセス経路や承認時間が異なるかを確認できます。「購買依頼データ品質レポート」に役立つほか、購入対象によるプロセスの違いを把握できます。重要な理由調達カテゴリ別に支出とプロセスを分析し、戦略的な調達やカテゴリ固有のボトルネックの特定に役立ちます。入手先テーブルEBANのフィールドMATKLにあります。例 00101L001IT-SFTWR
	手戻りあり IsRework	購買依頼が、提出後の修正などの手戻りループを経たかどうかを示す真偽値フラグです。
説明この派生属性は、手戻りを伴うアクティビティやケースにフラグを設定します。たとえば、「承認申請」の後に「購買依頼の修正」が発生した場合、手戻りとみなされます。プロセスを前の段階に戻す却下イベントも、手戻りとして扱われることがあります。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、サイクルタイム全体への影響を測定し、プロセスの非効率を招く根本原因を特定できます。手戻りが多い場合、データ品質の問題や要件の不明確さが原因となっていることがあります。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の特定と分析を容易にします。入手先「承認」アクティビティの後に「購買依頼の修正」が発生するなど、特定のアクティビティの順序をイベントログから特定して導出します。例 truefalse
	発注書ID PurchaseOrderId	購買依頼から作成された発注書のIDです。
説明この属性は、購買依頼と、その依頼を満たすために後続で作成された発注書を紐付けます。1つの購買依頼から複数の発注書が作成される場合もあります。この紐付けは、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重要です。「購買依頼から発注書作成までの所要時間」重要業績評価指標（KPI）の算出や、「承認済み購買依頼から発注書作成までの遅延」ダッシュボードに必要です。この関係を把握することで、調達から支払いまでのプロセス全体の効率を測定できます。重要な理由購買依頼プロセスと後続の購買プロセスを結び付け、引き継ぎの遅延を分析できます。入手先発注書番号は、作成後にテーブルEBANのフィールドEBELNに保存されます。例 450001712345000171244500017125
	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、特定の調達業務を担当する組織単位です。購買依頼が承認された後に対応する購買担当者のチームを表します。この属性は、購買チームごとの業務負荷やパフォーマンスの分析に役立ちます。購買依頼から発注書への移行で特定の購買グループがボトルネックになっていないか、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。調達部門内のリソース管理やパフォーマンス管理に役立つ分析軸です。重要な理由調達の担当を明確にし、購買チームごとの業務負荷分析やパフォーマンス比較を可能にします。入手先テーブルEBANのフィールドEKGRPにあります。例 001002P01

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

購買依頼のワークフローを正確に把握、分析するために、イベントログに記録する主なプロセスのステップと節目です。

6 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	承認を申請	購買依頼が正式な承認ワークフローに入ったことを示すアクティビティです。通常、設定済みのリリース戦略に基づき、最初のリリースまたは承認が必要なステータスに変わった時点で推定します。
重要な理由この時点から承認サイクルタイムの計測が始まります。プロセス効率を測る重要業績評価指標です。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）または購買依頼に関連するワークフローログの最初の記録から推定します。記録リリース戦略の有効化を示す、変更ログの最初の記録から推定します。イベントタイプ inferred
	購買依頼を作成	ユーザーが購買依頼を新規作成して保存したことを示すアクティビティです。EBANテーブルに新しいレコードが作成され、作成日時が記録された時点でイベントを明示的に取得します。
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にかかる時間の算出や、作成処理量の分析に欠かせません。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）フィールドからイベントを取得します。記録レコードの初回保存時に記録される、EBANテーブルのERDATおよびUZEITフィールドのタイムスタンプ。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、それ以上処理されないことを示す終了アクティビティです。承認者がEBANテーブルのリリースインジケーターを最終却下の状態にした時点で推定します。
重要な理由このアクティビティはプロセスの重要な終了点であり、購買依頼の却下率を算出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、調達が成立しなかった理由や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の、CDPOS変更ログのタイムスタンプから推定します。記録 EBANの最終リリースインジケーターが最終的な却下済みステータスに達したことから推定します。イベントタイプ inferred
	購買依頼を取り下げ	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、購買依頼明細を取り消したことを示す終了アクティビティです。この操作は明示的に記録され、業務上の必要がなくなった、または誤って作成されたことを示します。
重要な理由このアクティビティはプロセスの重要な終了点であり、取り下げ率の算出に欠かせません。取り下げ率が高い場合、承認に時間がかかり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があります。入手先 EBANテーブルの購買依頼明細に対して「削除インジケーター」（LOEKZ）フィールドが設定された時点で、この操作を取得します。変更はCDHDRおよびCDPOSに記録されます。記録削除インジケーター（EBAN-LOEKZ）が「L」に設定された際の変更ログの記録。イベントタイプ explicit
	購買依頼を承認	購買依頼が必要な承認工程をすべて通過したことを示すマイルストーンです。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ー（FRGZU）が承認済みの状態になった時点で推定します。
重要な理由承認サイクルの終了と調達段階の開始を示す重要なマイルストーンです。承認時間の重要業績評価指標の算出や、購買発注書の作成への引き継ぎにかかる時間の測定に欠かせません。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の、CDPOS変更ログのタイムスタンプから推定します。記録 EBANの最終リリースインジケーターが最終的な承認済みステータスに達したことから推定します。イベントタイプ inferred
	購買発注書を作成	承認済みの購買依頼が購買発注書に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購買発注書明細を特定して、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は主な成功結果であり、購買依頼プロセスの終了と調達段階の開始を示します。「購買依頼承認済み」からこのイベントまでの時間は、引き継ぎの効率を測る重要業績評価指標です。入手先 EKPO（購買発注書明細）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書の作成日（EKKO.AEDAT）を使用します。記録 EBANとEKPOのテーブルを関連付け、EKKOの購買発注書作成日を使って推定します。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。大幅な修正が原因となる場合があります。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やり直しになる状態から推定します。
重要な理由承認のリセットは、サイクルタイムに大きく影響する重要な手戻りイベントです。リセットを特定することで、プロセスの非効率な点や、購買依頼の修正が後続のワークフローに及ぼす影響を把握できます。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールド（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欄に戻ったことを示す変更ログ（CDHDR/CDPOS）から推定します。記録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します。イベントタイプ inferred
	承認工程を却下	権限を持つユーザーがリリース戦略の個別工程を明示的に却下したことを示します。通常、購買依頼は修正のため作成者に差し戻されます。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、手戻りや遅延の主な原因です。発生頻度と理由を分析することで、ポリシーの誤解、データ品質の問題、非効率な承認工程を特定できます。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールドに関する変更ログ（CDHDR/CDPOS）から取得します。トランザクションME54Nまたは同様のトランザクションコードで却下すると、対応するステータス変更が記録されます。記録承認者が却下操作を実行した際に作成される変更ログの記録。イベントタイプ explicit
	承認工程を承認	権限を持つユーザーがリリース戦略の個別工程を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、最終承認に向けて進みます。
重要な理由個々の承認を追跡することで、各工程にかかる時間を測定し、承認者ごとの実績を分析できます。ワークフローの適合性を把握するうえでも欠かせません。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールドに関する変更ログ（CDHDR/CDPOS）から取得します。承認者がトランザクションME54Nまたは同様のトランザクションコードで操作すると、変更が記録されます。記録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の記録。イベントタイプ explicit
	承認工程を開始	リリース戦略で定めら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。特定のリリースコードを待つステータスに変わった時点で、このイベントを推定します。
重要な理由承認チェーンの各工程を詳しく分析できます。どの承認者や段階で最も長い遅延が発生しているかを特定できます。入手先 EBANテーブルのリリースステータスフィールドの変更順序を追跡して推定します。新たな保留状態への変更は、新しい承認工程の開始を示します。記録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します。イベントタイプ inferred
	購買依頼をクローズ	購買依頼明細の最終的なクローズを示し、以降の処理が予定されていないことを表します。明細が購買発注書に完全に変換されて処理された場合、または手動でクローズのフラグが設定された場合に推定します。
重要な理由削除されたとは限らないものの、処理が完了した購買依頼の明確な終了点になります。正常に処理された依頼のライフサイクル期間を正確に算出できます。入手先 EBANテーブルの「クローズ」インジケーター（EBAKZが「S」またはその他の設定値）から推定します。購買発注書への変換と入庫が完了すると、システムが自動的にこのステータスを設定する場合があります。記録 EBAN-EBAKZフィールドがクローズを示す値に変わっ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	購買依頼の明細を明示的にブロックし、購買発注書への変換を防ぐ操作を示します。購買依頼明細の専用インジケーターを設定してブロックします。
重要な理由ブロックは、調達上の問題や一時保留の可能性を示します。これらのイベントを追跡することで、承認済みの購買依頼がすぐに処理されないボトルネックを特定できます。入手先 EBANテーブルの「ブロックインジケーター」フィールド（EBAKZ）の変更から取得します。変更はCDHDRおよびCDPOSに記録されます。記録 EBAN-EBAKZフィールドが設定された際に変更テーブルに記録されるイベント。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、数量、価格、品目などの変更を示します。変更内容はSAPの変更ログテーブルに記録され、詳細な監査証跡として残ります。
重要な理由修正を追跡することは、手戻りの繰り返しやデータ品質の問題を特定するうえで重要です。修正が頻繁に発生する場合、初期要件が不明確である、またはユーザーへのトレーニングが不十分である可能性があり、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が購買依頼番号のレコードが対象です。特定のフィールドの変更も分析できます。記録購買依頼文書の変更テーブル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

データ抽出ガイド

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の取得：作業を始める前に、SAP ECCの基盤データベースに対する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、ポートなどの専用認証情報が必要です。標準的なアクセス権限ではないため、SAP Basisチームとセキュリティチームの承認を得てください。
SAPスキーマの特定：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SAPスキーマを特定してください。一般的なスキーマ名はSAPSR3またはSAPR3です。
SQLクエリの準備：この文書に記載されている完全な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、必要なアクティビティと属性をすべて抽出するように設計されています。
クエリパラメーターの設定：クエリ内のプレースホルダーを探し、使用するシステムや業務要件に合わせて値を置き換えます。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への調整：クエリには一般的なSQL構文を使用しています。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に応じて多少の調整が必要になる場合があります。
データの抽出：SQLクライアントで、調整済みのクエリを実行します。大量のデータを処理する場合は、システムのパフォーマンスへの影響を避けるため、ピーク時間を避けて実行することを強く推奨します。
抽出結果の確認：クエリの実行後、出力に想定した列（PurchaseRequisitionId、ActivityName、EventTimeなど）が含まれていること、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へのエクスポート：SQLクライアントから結果全体をCSVファイルにエクスポートします。特殊文字の問題を防ぐため、UTF-8エンコードを指定してください。
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、イベントログを表形式で整理したものにしてください。
ProcessMindへのアップロード：完成したCSVファイルをProcessMindの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、および適切なユーザー認証情報を用意してください。
SAPスキーマ：SAPテーブルを含むスキーマ名（例：SAPSR3）を把握しておく必要があります。クエリはこのスキーマを指定して実行してください。
日付範囲：パフォーマンスとデータ量を調整するため、特定の日付範囲で絞り込むことが重要です。まずは3～6か月分を対象にす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形式で値を設定してください。
組織フィルター：分析対象を絞るには、会社コード（BUKRS）と購買依頼伝票タイプ（BSART）でデータをフィルターします。'{company_codes}'と'{document_types}'のプレースホルダーを、値のカンマ区切りリスト（例：'1000','2000'）に置き換えてください。
前提条件：この方法で直接データベースに接続するには、SAP Basisチームとセキュリティチームの承認を得て、認証情報を取得する必要があります。一般ユーザーが通常行う作業ではありません。
パフォーマンスに関する注意：このクエリは変更ログテーブル（CDHDR、CDPOS）を結合するため、テーブルの規模が非常に大きい場合があります。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。

クエリの例 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環境の準備：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を使って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（例：Windowsの場合はsapnwrfc.dll、Linuxの場合はlibsapnwrfc.so）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ーに配置します。
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箇所を探し、プレースホルダー（ashost、sysnr、client、user、passwd）を実際のSAPシステムの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てください。
抽出パラメーターの定義：スクリプト内のdate_from変数とdate_to変数に、抽出対象期間を設定します。まずは1か月分など、短い期間で抽出をテストすることを推奨します。
Pythonスクリプトの実行：ターミナルからpython your_script_name.pyコマンドを実行します。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、データを取得します。
データの取得：スクリプトは購買依頼、発注書、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条件で絞り込み、転送するデータ量を抑えます。
ローカルでのデータ変換：データのダウンロード後、pandasライブラリを使ってすべての変換処理をローカルで実行します。生のテーブルデータを処理し、「購買依頼作成」「承認ステップ承認」「発注書作成」など、必要な13種類のアクティビティごとにイベントログのエントリーを生成します。
イベントログの生成：各テーブルから生成したイベントを1つの統合DataFrameにまとめます。イベントのタイムスタンプを計算し、ユーザー名を対応付け、必要なケースID、アクティビティ、タイムスタンプの形式にデータを整えます。
属性のマッピング：PurchaseRequisitionId、ActivityName、EventTime、User、TotalRequisitionValueなどの主要属性を、最終DataFrameの対応する列に割り当てます。
CSVへのエクスポート：最終的なイベントログをevent_log_pr.csvという名前で同じディレクトリーに保存します。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、データに漏れや誤りがないか確認します。検証後、ファイルをProcessMindのプロジェクトにアップロードできます。

設定

SAP接続：スクリプトからSAP ECCシステムに直接RFC接続するため、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、パスワードの情報が必要です。指定するユーザーには、RFC呼び出しの権限と、EBAN、EKPO、EKKO、CDHDR、CDPOSテーブルの表示権限が必要です。
日付範囲：抽出対象は、スクリプト内の開始日と終了日のパラメーターで指定します。初回実行時やパフォーマンスを考慮する場合は、3～6か月分のデータを抽出することを推奨します。
テーブルのフィルター：可能な箇所では、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）で、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：スクリプトでは、SAP接続にpyrfc、データ操作にpandasを使用します。これらのライブラリがPython環境に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を使ったデータ抽出では、テーブルごとに順次データを取得するため、大規模なデータセットの場合は時間がかかることがあります。システム負荷を抑えるため、ピーク時間を避けて実行してください。
伝票タイプ：このスクリプトは、デフォルトですべての購買依頼伝票タイプを抽出します。対象を絞る場合は、抽出後にpandasのDataFrameでEBANテーブルのBSART列を使ってフィルターを追加できます。

クエリの例 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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