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買掛金支払処理用データテンプレート

SAP ECC

買掛金支払い処理の属性 (21) 買掛金支払い処理のアクティビティ (13) 抽出ガイド (3)

買掛金支払処理用データテンプレート

このテンプレートでは、必要なデータ項目とマイルストーンを特定し、SAP ECCの支払ワークフローを体系的にマッピングできます。イベントログの作成に役立つ属性とアクティビティの一覧に加え、抽出方法も説明しています。このガイドに沿って進めることで、支払遅延を特定し、財務業務を効率化できます。

支払分析に必要なデータ項目
ワークフローを追跡する主要なプロセスマイルストーン
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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買掛金支払い処理の属性

この表では、支払いのライフサイクルを詳しく分析できるよう、SAP ECCから取得することを推奨するデータ項目を示します。

5 必須 10 推奨 6 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	実行された具体的なプロセス手順またはアクションです。
説明この属性は、買掛金プロセスで発生したイベントを表します。たとえば、「請求書転記」、「支払ブロック適用」、「支払実行完了」などです。プロセスマップ上のノードを定義します。分析では、これらのアクティビティの順序を使ってプロセスバリアントを可視化し、再作業ループ（例：ブロック解除後の再ブロック）を特定し、標準承認ワークフローに対するコンプライアンスを確認できます。重要な理由プロセスフローを決定し、請求書の処理経路を可視化するために必要です。入手先トランザクションコード（TCODE）、変更文書オブジェクトクラス（CDHDR）、またはワークフローログから導出例請求書を転記支払いブロックを解除価格変更
	イベントタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日付と時刻です。
説明この属性は、SAPシステムでアクションが実行された正確な時点を記録します。通常、関連テーブルのシステム日付とシステム時刻のフィールド（例：CPUDTおよびCPUTM）を組み合わせた値です。サイクルタイム、承認リードタイム、プロセススループットなど、時間に基づくすべてのKPIを計算するうえで欠かせません。正確なタイムスタンプがなければ、イベントの順序を特定したり、効率を測定したりできません。重要な理由イベントの順序付けと期間指標の計算に必要です。入手先 SAP ECCテーブルBKPF（CPUDT／CPUTM）またはCDHDR（UDATE／UTIME）例 2023-10-15T09:30:00Z2023-10-15T14:45:12Z2023-10-16T08:15:00Z
	ソースシステム SourceSystem	SAP ERPインスタンスの識別子です。
説明この属性は、データの抽出元である特定のSAP ECCシステムまたはクライアントを識別します。複数システムの環境では、データを分離し、地域や事業部門ごとのパフォーマンスを分析するために欠かせません。特定の環境に絞ってプロセスビューをフィルタリングできるほか、複数のSAPインスタンスを同じプロセスマイニングデータモデルに取り込む場合にも、一意のケース識別を確保できます。重要な理由複数のERP環境におけるデータの一意性とコンテキストを確保します。入手先システム設定または抽出パラメーター例 SAP_ECC_PRODERP_NASAP_P01
	最終データ更新 LastDataUpdate	直近のデータ抽出時点のタイムスタンプです。
説明この属性は、ソースシステムからデータレコードが最後に更新された時点を示します。分析対象データの鮮度を確認し、増分データロードを管理するために使用します。ダッシュボードでは、リアルタイムデータを見ているのか、過去の期間のスナップショットを見ているのかを把握するのに役立ちます。未決済請求書を運用監視するうえで重要な情報です。重要な理由データの遅延と信頼性を把握するためのコンテキストを提供します。入手先 ETLプロセスメタデータ例 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-01T12:00:00Z
	請求書番号 InvoiceNumber	仕入先請求書伝票の一意識別子です。
説明買掛金プロセスの中心的なケース識別子となる属性です。SAP ECCでは、システム全体で一意性を確保するため、技術的にはクライアント、会社コード、会計年度、会計伝票番号（BELNR）を連結した値です。仕入先に対する特定の債務に関連するすべてのアクティビティをまとめます。分析では、このフィールドを使って支払義務のライフサイクルをエンドツーエンドで追跡します。プロセスマイニングツールは、請求書の受領またはスキャンから、総勘定元帳への最終消込入力の転記までの履歴を再構築できます。重要な理由イベント、ステータス変更、財務転記を単一のプロセスインスタンスに結び付ける基本キーです。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドBELNR（BUKRSおよびGJAHRと組み合わせて使用）例 1000-2023-1900001234US01-2023-51000008922000-2024-1500004455
	ユーザー名 UserName	アクティビティを実行したユーザーのIDです。
説明この属性は、イベントを担当したSAPユーザーID（USNAM）を識別します。トランザクションヘッダーまたは変更ログに記録されます。「ユーザー」汎用属性にマッピングし、「手作業介入率」分析やリソース利用状況のビューを支援します。自動システムユーザー（バッチジョブ）と手動調整を行う人間のユーザーを区別できます。重要な理由リソース分析と自動化率の計算が可能になります。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドUSNAMまたはCDHDRのフィールドUSERNAME 例 BSMITHWF-BATCHSAP_WORKER
	仕入先番号 VendorNumber	仕入先または債権者の一意識別子です。
説明この属性は、請求書に関連付けられた外部仕入先（LIFNR）を一意に識別します。名称、住所、支払条件などを含む仕入先マスターデータと紐付いています。仕入先分析は、より良い条件の交渉、支出の集約、繰り返し発生する問題の解消に欠かせません。このフィールドは「Vendor Inquiry and Support Volume」ダッシュボードを支援し、プロセスの非効率と特定の仕入先との関係を分析できます。重要な理由仕入先を軸としたパフォーマンス分析が可能になります。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドLIFNRまたはLFA1 例 0000100234VEND-5592102938
	会社コード CompanyCode	財務諸表を作成する組織単位です。
説明会社コード（BUKRS）は、SAP財務会計における中心的な組織単位です。企業構造内の特定の法人または子会社を表します。この属性を使うと、子会社や地域ごとにプロセスパフォーマンスを比較できます。事業部門ごとの支払遅延率や自動化率を比較し、成果の高い部門と改善が必要な部門を特定できます。重要な理由組織間ベンチマーキングの主要な分析軸です。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドBUKRS 例 1000US01DE10
	伝票タイプ DocumentType	会計伝票を分類します（例：請求書、クレジットメモ）。
説明伝票タイプ（BLART）は会計入力を分類し、標準仕入先請求書（例：KR）、クレジットメモ（KG）、支払（KZ）を区別します。クレジットメモは標準請求書とは異なるプロセスフローに従うため、正確なサイクルタイム分析には伝票タイプによるフィルタリングが欠かせません。同じ条件のプロセス同士を比較できます。重要な理由請求書やクレジットノートなど、異なる財務ワークフローを区別します。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドBLART 例 KRREKG
	支払ブロックコード PaymentBlockCode	請求書が支払ブロックされているかどうか、およびその理由を示します。
説明この属性（ZLSPR）には、自動支払実行の対象から請求書を除外するコードが格納されます（例：「R」は請求書照合、「A」はロック済み）。この属性の監視は、「支払ブロックおよび保留解消」ダッシュボードの中心となります。支払遅延の主な理由を特定し、請求書がブロック状態にある期間を測定できます。重要な理由プロセス上の障害と手作業による介入の必要性を示す主要な指標です。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドZLSPR 例 ARnull
	支払方法 PaymentMethod	請求書の支払に使用する方法です（例：小切手、電信送金、ACH）。
説明この属性（ZLSCH）は、支払の実行方法または実行された方法を指定します。手動小切手、銀行振込、電子決済を区別します。このフィールドは、「支払方法自動化構成」ダッシュボードと「電子決済導入率」KPIの基礎となります。高コストな手動小切手から低コストな電子送金への移行状況を組織が把握できます。重要な理由支払実行段階の効率とコストを追跡します。入手先 SAP ECCテーブルBSEGまたはBKPFのフィールドZLSCH 例 CTU
	支払条件 PaymentTerms	支払と割引の条件を定義するコードです。
説明この属性には支払条件キー（ZTERM）が格納され、請求書の支払期日や現金割引の適用条件（例：2％、正味10日）を決定します。「早期支払割引取得率」を計算する基準となります。このコードを使って目標支払日を算出し、割引損失やペナルティにつながる差異を特定します。重要な理由財務上の期限と割引機会を定義します。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドZTERM 例 Z001NT300002
	消込日 ClearingDate	請求書がシステム上で消込または支払された日付です。
説明この属性（AUGDT）は、総勘定元帳で未決済項目が消し込まれた時点を記録し、支払プロセスの完了を示します。「平均請求書サイクルタイム」KPIの終了タイムスタンプです。この日付を支払期日と比較して、支払が遅延したか期限内だったかを判定します。重要な理由財務プロセスの完了を示します。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドAUGDT 例 2023-11-202023-12-05
	請求書金額 InvoiceAmount	現地通貨で表した請求書の合計金額です。
説明この属性は、仕入先に支払う金額（DMBTRまたはWRBTR）を表します。プロセスの非効率が財務に与える影響を評価するうえで重要です。「Activity Amount」マッピングで使用すると、金額を加味したKPIを計算できます。たとえば、高額請求書の支払遅延は、低額請求書の遅延よりも重大です。運転資本への影響に基づいて対応の優先順位を付けるのに役立ちます。重要な理由プロセスインスタンスの財務的な規模を定量化します。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドDMBTR（現地通貨）またはWRBTR（伝票通貨）例 1500.00230.5010500.00
	購買発注番号 PurchaseOrderNumber	請求書に関連付けられた購買伝票への参照です。
説明この属性には、請求書が購買発注に基づく場合、その購買発注番号（EBELN）が格納されます。買掛金プロセスを調達プロセスに結び付けます。「PO Matching and Discrepancy Audit」ダッシュボードに欠かせません。このフィールドを分析すると、「POベース請求書比率」を計算し、購買発注ベースと非購買発注ベースの請求書処理効率を比較できます。重要な理由買掛金を調達に結び付け、照合ワークフローを特定します。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドEBELN 例 45000123894500099221null
	参照番号 ReferenceNumber	現物の請求書に記載された仕入先の請求書番号です。
説明参照番号（XBLNR）は、仕入先が提供する外部識別子です。請求書作成時に手入力するか、OCRで取得します。この属性は、「重複支払防止」分析の主要キーです。同じ仕入先、金額、参照番号の組み合わせが複数存在しないかをアルゴリズムで確認し、重複支払の可能性を示します。重要な理由重複の特定と特定の仕入先請求書の監査に欠かせません。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドXBLNR 例 INV-2023-00199887766OCT-BILLING
	基準支払日 BaselinePaymentDate	支払条件の計算を開始する日付です。
説明この属性（ZFBDT）は、正味支払期日と割引支払期日を計算する起点です。通常は、設定に応じて請求書受領日または伝票日付を表します。「支払遅延率」を正確に分析するには、このフィールドが正しく設定されている必要があります。基準日が誤っていると、その後の支払期日計算と支払遅延フラグがすべて不正確になります。重要な理由すべての経過期間および支払期日計算の基準日です。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドZFBDT 例 2023-10-012023-11-15
	支払遅延かどうか IsLatePayment	支払が支払期日後に行われたかどうかを示すフラグです。
説明消込日と正味支払期日を比較して算出するブール属性です。消込日が後の場合、フラグはtrueに設定されます。「支払遅延率」KPIを直接算出するために使用します。事前に計算されたフラグにより、可視化レイヤーで複雑なロジックを記述せず、「True」の件数を数えるだけでダッシュボードを作成できます。重要な理由スケジュール遵守に関するKPIレポートを簡素化します。入手先計算値：ClearingDate > NetDueDate 例 truefalse
	正味支払期日 NetDueDate	請求書の支払期限として計算された日付です。
説明この属性は、支払の最終期限を表します。支払条件の最大支払日数を基準支払日に加算して算出します。「支払遅延およびペナルティ監視」の基準となります。この計算フィールドがなければ、サービスレベル合意に違反した請求書を特定できません。重要な理由プロセス全体の目標期限です。入手先計算値：BaselinePaymentDate + PaymentTerms（日数）例 2023-11-302023-12-15
	購買発注ベースかどうか IsPOBased	請求書が購買発注に関連付けられているかどうかを示すフラグです。
説明購買発注番号フィールドに値が入力されているかどうかを確認して導出するブール属性です。購買発注ベース（MM-LIV）と非購買発注（FI-AP）のフローにデータを分けます。この区分は「非PO処理効率」分析に欠かせません。非購買発注請求書は通常、手動承認の手順が多く、サイクルタイムも長くなります。重要な理由プロセス効率分析の基本的な区分です。入手先導出値：EBELNがnullまたは空でない場合はTrue 例 truefalse
	通貨コード CurrencyCode	請求書金額の通貨キーです。
説明この属性（WAERS）は、請求書が発行された通貨を識別します（例：USD、EUR）。複数通貨のプロセスに対応できます。分析では、通貨別に支出を集計したり、「キャッシュフローおよび支払可視化」ダッシュボードで統合レポート用の通貨換算を行ったりするために使用します。重要な理由金額を正しく財務解釈するために必要です。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドWAERS 例 USDEURGBP

必須推奨任意

買掛金支払い処理のアクティビティ

買掛金の支払いが最初から最後までどのように進むかを可視化するため、追跡すべき主要なプロセス手順とステータス変更です。

7 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	支払いブロックを解除	支払いブロックが解除され、請求書が次回の支払い処理の対象になったことを記録します。多くのSAP設定では、これは「承認」の代替指標として機能します。
重要な理由支払いを妨げていた問題が解消されたことを示します。ブロック設定からブロック解除までの期間が「解消時間」のボトルネックです。入手先 BSEG-ZLSPRの新しい値が空欄である変更文書（CDHDR/CDPOS）。取得処理前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	支払いブロックを設定	請求書明細に支払いブロックキーが設定されたことを記録します。これにより、請求書が自動支払いプログラムの対象になるのを防ぎます。
重要な理由支払い遅延や割引の取り逃しにつながる主な原因です。ブロック理由コードを分析することで、価格差異、入庫記録の不足、手動保留など、遅延の原因を特定できます。入手先オブジェクトBELEG、項目BSEG-ZLSPR（支払いブロックキー）に関する変更文書（CDHDR/CDPOS）。取得処理前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	支払いを転記	銀行振込が開始されるか、小切手が印刷される支払い処理の実行です。システム内に支払伝票が生成されます。
重要な理由資金流出が後戻りできなくなる時点です。このタイムスタンプを使って実際の支払いサイクル時間を計算し、割引期限に間に合っているかを確認します。入手先支払伝票のBKPFテーブル（伝票タイプ「ZP」または同等のもの）。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書の受領を記録	仕入先の請求書に記載された日付を基準日として取得します。会計伝票ヘッダーのDocument Date項目から導出されます。
重要な理由支払経過期間の分析と仕入先の支払条件に対するコンプライアンスの基準を設定します。この日付と入力日との差から、郵便物の受付やスキャンの遅延を把握できます。入手先 BKPFテーブル、項目BLDAT（Document Date）。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を作成	請求書データがSAP ECCに技術的に入力された時点を示します。このタイムスタンプは、ERP内のデジタルプロセスの開始を表します。
重要な理由社内処理時間と仕入先の待機時間全体を計算するうえで重要です。受領から作成までの時間が長い場合、上流の受付処理にボトルネックがあることを示します。入手先 BKPFテーブル、項目CPUDT（入力日）およびCPUTM（入力時刻）。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を消込	請求書明細と支払伝票を照合し、未決済項目の残高をゼロにする会計処理です。これにより、請求書のライフサイクルが完了します。
重要な理由プロセス完了の指標です。「全体サイクル時間」を計算し、債務が消滅したことを確認するうえで欠かせません。入手先 BSEGテーブルの項目AUGDT（消込日）に値が入力されます。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を転記	請求書が総勘定元帳と補助元帳に正常に転記されたことを示します。この処理によって、システム内に負債が計上されます。
重要な理由請求書が正式な債務として認識された状態です。標準的な支払経過期間と支払期日の計算を開始する起点になります。入手先 BSTATが空欄であるBKPFテーブルの作成（標準転記）。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	割引支払期日を経過	現在日がCash Discount 1または2の有効期間を過ぎたことを示す計算イベントです。節約の機会を逃した可能性があります。
重要な理由「Discount Capture Performance」ダッシュボードを直接支援します。プロセス遅延による金銭的損失の定量化に役立ちます。入手先 BSEG-ZBD1T（日数）をBKPF-BLDAT（伝票日付）に加算し、現在日または支払日と比較して算出します。取得フィールドXとYの比較から導出イベントタイプ calculated
	支払い提案を作成	請求書が自動支払いプログラム（F110）によって支払い候補として選択されたことを示します。支払い対象の暫定リストに登録された状態です。
重要な理由「支払い可能」から「支払い処理中」への移行を示します。この段階を可視化することで、実際に資金が口座から出る前に、財務担当者が必要な資金を管理できます。入手先 REGUHテーブル（支払いプログラムの決済データ）の作成日。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払期日超過	請求書が正味支払期日を過ぎても未決済であることを示す計算イベントです。請求書が期限超過であることを示します。
重要な理由「Late Payment」分析を支援します。監視することで、仕入先との関係悪化や遅延損害金の発生を防ぎやすくなります。入手先 BSEG-ZBD3T（正味日数）を基準日に加算し、現在日と比較して算出します。取得フィールドXとYの比較から導出イベントタイプ calculated
	支払条件を変更	支払条件を手作業で変更する、特定のやり直しイベントです。支払期日と現金割引の条件が変更されます。
重要な理由支払期間を意図的に延長したり、マスターデータの誤りを修正したりするために行われることがあります。これはキャッシュフロー予測と割引獲得率の指標に直接影響します。入手先項目BSEG-ZTERMに関する変更文書（CDHDR/CDPOS）。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書データを変更	初回転記後に請求書ヘッダーまたは明細データが手作業で変更されたことを取得します。一般的な変更には、参照番号、テキスト項目、税コードなどがあります。
重要な理由プロセス内でやり直しや手作業による介入が発生していることを示します。変更が頻繁な場合、入力元のデータ品質に問題があるか、初回入力時の検証が不十分である可能性があります。入手先オブジェクトBELEGに関する変更文書（CDHDR/CDPOS）。ブロックキーの変更は除きます。取得トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を保留	財務転記を作成せずに請求書を下書きとして保存したことを示します。この状態により、最終転記の前にデータ入力を中断したり、内容を確認したりできます。
重要な理由初期状態にとどまって支払い開始を遅らせている請求書を特定します。この状態の件数が多い場合、データ入力が非効率であるか、承認要件が明確でない可能性があります。入手先 VBKPFテーブル、またはBSTATが「V」と等しいBKPF。取得処理前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

SAP ECCからデータを取得する方法

ステップ

SAP ECCシステムでトランザクションコードSQVI（QuickViewer）にアクセスします。
ビュー名（例：Z_AP_MINING）を入力してCreateをクリックします。Data SourceポップアップでTable Joinを選択します。
Join definition画面で、Edit、Insert Tableの順に移動します。テーブルBKPF（会計伝票ヘッダー）とBSAK（会計：仕入先の二次索引）を追加します。BSAKには消込済み明細が含まれます。未消込明細が必要な場合は、通常、別途抽出するか、テーブルBSIKとのUNIONが必要です。ただし、このガイドではBSAKの消込済み履歴を対象にします。
BKPFとBSAKのリンク条件を確認します。会社コード（BUKRS）、会計伝票番号（BELNR）、会計年度（GJAHR）で結合されていることを確認します。通常、これらはシステムによって自動的に提案されます。
メインの定義画面に戻り、Output Fields（List fields）とSelection Fields（Filter fields）を選択します。
左側のAvailable Fields一覧から、List fieldsに次の重要な列を選択します：BKPF-BELNR（請求書番号）、BKPF-BUKRS（会社コード）、BKPF-GJAHR（会計年度）、BKPF-BLDAT（伝票日付）、BKPF-BUDAT（転記日付）、BKPF-CPUDT（入力日付）、BKPF-CPUTM（入力時刻）、BKPF-USNAM（ユーザー名）、BKPF-XBLNR（参照／請求書ID）、BKPF-AWKEY（オブジェクトキー）、BSAK-LIFNR（仕入先）、BSAK-AUGDT（消込日）、BSAK-AUGBL（消込伝票）、BSAK-DMBTR（金額）、BSAK-WAERS（通貨）、BSAK-ZFBDT（基準日）、BSAK-ZBD1T（支払条件1）、BSAK-ZLSPR（支払保留）、BSAK-ZLSCH（支払方法）。
QuickViewを保存し、Execute（F8）をクリックします。
選択画面で、会社コードと対象の会計年度または転記日の範囲（例：過去12か月）を入力します。
レポートを実行して一覧を生成します。表示されたら、List、Export、Spreadsheetの順に移動し、元データをExcelまたはCSVファイルとして保存します。
SQVIはフラットな一覧（請求書ごとに1行）を生成するため、ProcessMindの要件を満たすには、このデータをイベントログ形式（アクティビティごとに1行）に変換する必要があります。以下のQueryセクションに記載されたSQLロジックを使って、エクスポートしたスプレッドシートを変換します。

設定

結合設定：BKPF（ヘッダー）とBSAK（仕入先消込済み明細）を、BUKRS、BELNR、GJAHRで内部結合します。
日付範囲：一覧のサイズを管理するため、過去6～12か月の転記日（BUDAT）でフィルタリングすることを推奨します。
対象範囲：この抽出はBSAKを対象とするため、処理が完了した請求書（消込済み／支払済み）のみが表示されます。この設定では未処理の請求書（BSIK）は除外されます。
フィールド選択：イベントタイムスタンプの作成に使うため、伝票日付、転記日付、入力日付、消込日をすべて選択します。
権限：トランザクションSQVIへのアクセス権と、財務テーブルの表示権限が必要です。

a サンプルクエリ sql

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

ステップ

前提条件の設定：pyrfcとpandasライブラリをインストールしたPythonが必要です。スクリプトを実行するマシンにSAP NetWeaver RFC SDKもインストールします。SAPユーザーアカウントには、関数モジュールRFC_READ_TABLEの実行権限と、テーブルBKPF、BSAK、BSIK、REGUH、CDHDR、CDPOS、VBKPFへの読み取りアクセス権が必要です。
接続設定：スクリプトの15～22行目にある接続パラメーターを、対象のSAP ECCホスト、システム番号、クライアント、ユーザー、パスワードに更新します。抽出範囲を定義するため、TargetCompanyCodeとDateFrom／DateTo変数を設定します。
スクリプトロジックの概要：スクリプトは順番にデータを抽出します。まず請求書ヘッダー（BKPF）と明細（BSAK／BSIK）を取得して、基礎となる対象データを作成します。次に、最初の手順で見つかった伝票だけを対象に、支払いデータ（REGUH）と変更ログ（CDHDR／CDPOS）を照会し、転送量を抑えます。
テーブル幅の制限への対応：標準のRFC_READ_TABLE関数には、512バイトの行制限があることがよくあります。スクリプトには、応答がこの制限内に収まるよう特定の列を要求する補助関数が含まれています。テーブルごとにpandas DataFrameを作成します。
データ変換：ヘッダーと明細のデータを結合して、Process Objectを作成します。次に、このオブジェクトを反復処理し、Created、Posted、Receiptアクティビティの標準タイムスタンプを生成します。支払条件に基づいて支払期日と割引期限を計算します。
変更ログの解析：CDHDRとCDPOSのデータを処理して、特定のフィールド変更を特定します。'ZLSPR'の変更をPayment Block Applied／Removedアクティビティに、'ZTERM'の変更をPayment Term Changedアクティビティにマッピングします。
イベントログの作成：導出したすべてのアクティビティをメインのイベント一覧に追加します。この一覧を最終的なpandas DataFrameに変換し、InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystemなどの必須列を含めます。
エクスポート：スクリプトの最後の手順で、DataFrameをsap_ap_event_log.csvという名前のCSVファイルにエクスポートします。このファイルは整形済みで、ProcessMindにアップロードできます。
スクリプトの実行：コマンドラインで次のコマンドを実行します：python sap_ap_extraction.py。各テーブルから取得したレコード数を示す進捗ログがコンソールに表示されるため、処理状況を確認します。
検証：生成されたCSVファイルを開きます。日付がISO形式で、'Invoice Amount'がfloatとして正しく整形されていることを確認します。'ActivityName'列に、定義された13種類のアクティビティが混在していることを確認します。

設定

RFC_READ_TABLE：この標準関数モジュールが有効で、アクセス可能である必要があります。より幅の広い行に対応するカスタムコピー（例：/SAPDS/RFC_READ_TABLE）を使用している場合は、スクリプト内の関数名を更新します。
日付範囲：推奨する抽出期間は3～6か月です。RFC経由で6か月を超える期間のCDHDR／CDPOSを取得すると、処理が非常に遅くなり、タイムアウトする場合があります。
会社コードフィルター：対象となる財務組織にデータを限定するため、必ず会社コード（BUKRS）でフィルタリングします。
分割処理：大量データを扱うシステムでは、大きな期間を一度に照会せず、日単位で日付を順番に処理するようスクリプトを変更して、メモリ不足を防ぎます。
変更ログのオブジェクト：スクリプトでは、オブジェクトクラス'BELEG'でCDHDRをフィルタリングします。財務伝票の変更が、この標準オブジェクトクラスで記録されていることを確認します。

a サンプルクエリ python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ステップ

Theobald Xtract Universalがインストールされ、ライセンスが有効であり、対象のSAP ECCシステムへの接続が許可されていることを確認します。SAPユーザーが、設定された会計、仕入先、購買、支払い、消込、変更履歴データを読み取れることも確認します。必要な権限は、SAPのセキュリティ設計によって異なります。
Xtract Universalで、必要なSAP ECCクライアント用のSAP接続を作成または選択し、承認済みの接続方法で接続情報を設定します。抽出SQLに接続情報を記載しないでください。SourceSystemに格納するSAPシステム識別子を記録します。
Xtract UniversalでTable抽出オブジェクトを作成します。必要な会計伝票ヘッダー、仕入先明細、支払い、消込、支払条件、支払ブロック、変更履歴、支払提案データを含むSAPテーブルを選択します。クエリ内の[Your table name]および角括弧で示された各フィールド参照を、SAP ECCシステムで利用できるオブジェクトに置き換えます。対象オブジェクトは、リリース、業種向けソリューション、伝票モデル、設定によって異なります。
選択したソースデータで利用できる、最も信頼性の高い変更タイムスタンプまたは変更シーケンスを使って増分抽出を設定します。最後に成功した抽出のウォーターマークはイベントログの外部に保存し、[Last successful extraction timestamp]で使用します。対応している場合は短い重複期間を設け、その後InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、ソースイベント識別子で重複を排除します。これにより、同一タイムスタンプや遅延コミットによる更新の取りこぼしを防ぎます。
抽出フィルターを設定します。初回ロードは[Start date]と[End date]に制限し、必要に応じて[Company Code filter]と[Document Type filter]を適用します。履歴アクティビティでは、ソースの日付範囲を十分に広く設定します。転記日、消込日、支払日、変更日は、請求書伝票日付と異なる場合があるためです。
各ソースレコードを、InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、CompanyCode、VendorNumber、DocumentType、InvoiceAmount、PurchaseOrderNumber、PaymentTerms、PaymentBlockCode、PaymentMethod、UserName、ClearingDateの正規化済みイベント列にマッピングします。タイムスタンプのソース精度を保持します。ソースが日付しか提供しない場合は、SAPに保存されていない正確な時刻を推測せず、合意済みの業務時間ルールを割り当て、その内容を記録します。
クエリに13個の明示的なアクティビティ分岐を実装します。Invoice Receipt Recordedでは、会計伝票のDocument Dateを基準日として使用します。Invoice Created、Invoice Parked、Invoice Posted、Payment Block Applied、Invoice Data Changed、Payment Term Changed、Payment Block Removed、Payment Proposal Created、Payment Posted、Invoice Clearedは、それぞれ対応するソース証跡から別々の行として出力します。Discount Due Date PassedとDue Date Passedは派生行です。抽出実行日と該当する割引期限日および正味支払期限日を比較して、明示的に生成します。
Xtract Universalまたは後続のSQLレイヤーでデータ型を変換します。SAPの日付と時刻を一貫したタイムスタンプ型に変換し、空白値をNULLに正規化し、識別子の先頭ゼロを保持し、正しい通貨および小数点ルールで金額を変換します。複数のアクティビティを1行に連結しないでください。
Xtract Universalのジョブスケジュールと出力先を設定します。各実行では、抽出した行を承認済みのステージング先に書き込み、ロードが成功した後にのみウォーターマークを更新し、抽出実行時刻をLastDataUpdateとして保持します。イベントログを公開する前に、重複期間によって作成された重複行を整理します。
以下のチェックを使って結果を検証します。必要なすべてのアクティビティがActivityNameの値として存在すること、すべてのイベントでInvoiceNumberが設定されていること、各請求書のタイムスタンプが時系列として妥当であることを確認します。
最終結果を、イベントごとに1行を持つフラットテーブルまたは区切りファイルとして、指定された列名でエクスポートまたは公開します。UTF-8エンコーディング、安定した列型、ISO互換のタイムスタンプ形式を保持します。作成したイベントログをProcessMindにアップロードし、InvoiceNumberをケース識別子、ActivityNameをアクティビティ、EventTimestampをイベントタイムスタンプとして指定します。ProcessMindは提供された行を読み取り、欠落したイベントを推測しません。

設定

**抽出オブジェクト：**Theobald Xtract UniversalのTable抽出オブジェクトを使用します。SAPのソーステーブルとフィールドは、SAP ECCのリリースおよび設定に応じて選択する必要があります。ソースマッピングが確定するまでは、[Your table name]と[Configure based on your system]を使用します。
**増分モード：**ソースの変更タイムスタンプ、変更シーケンス、または同等の信頼できるウォーターマークを使用します。日付しか利用できない場合は、重複期間と決定的な重複排除を使用します。出力先へのロードが成功したことを確認する前に、ウォーターマークを進めないでください。
**日付範囲：**初回ロードでは、約3～6か月の管理可能な期間を使用します。支払条件、消込、支払提案、変更履歴が請求書作成後かなり経ってから発生する可能性がある場合は、範囲を広げます。定期ロードでは、最後に成功したウォーターマークに重複期間を加えた範囲を使用します。
**Company Code：**プロセスの対象が特定の会社コードに限られる場合は、[Company Code filter]を適用します。1つの会社コードだけを抽出する場合でも、出力にはCompanyCodeを保持します。
**Document Type：**対象システムで請求書およびクレジットメモを表す伝票タイプを確認してから、[Document Type filter]を適用します。出力にはDocumentTypeを保持します。
**請求書の対象範囲：**必要に応じて、会計伝票番号、会社コード、会計年度をソース伝票キーとして使用し、設定したInvoiceNumberをProcessMindのケース識別子として公開します。請求書番号がグローバルに一意でない場合は、InvoiceNumberに接頭辞を付けるか、別の方法で正規化する必要があるかを確認します。
**アクティビティマッピング：**13個すべてのアクティビティについて、個別のマッピングを設定します。ソースのステータスまたはフィールド変更は、別のイベント行として出力する必要があります。Invoice Posted、Invoice Cleared、承認、期限超過などのイベントをProcessMindが派生すると考えないでください。
**計算イベント：**Discount Due Date PassedとDue Date Passedを明示的に生成します。イベントを請求書ごとに1回、該当する期限マイルストーンごとに1回、または抽出実行ごとに生成するかを定義します。推奨設計では、しきい値を初めて超えた時点で各イベントを1回生成し、重複排除用のイベントキーを保存します。
**タイムスタンプ処理：**ソースの日付と時刻の精度を保持します。SAPが日付しか保存していない場合は、使用する業務時間の既定値を記録します。タイムゾーンは1つに統一し、SAPシステムのタイムゾーンまたは変換ルールを抽出ドキュメントに残します。
**データ変換：**SAP識別子の先頭ゼロを保持し、空白の文字値をNULLに変換し、通貨の桁設定を検証し、ProcessMindへのアップロード前に日付とタイムスタンプを標準化します。
**パフォーマンス：**ソース列を絞り込み、日付および組織フィルターをSAP側で適用し、増分抽出を行い、大量の履歴ロードを分割します。制限のない全テーブルスキャンは避けます。負荷の高い初回ロードは、SAPの処理が集中する時間帯を避けてスケジュールします。
**変更履歴：**Invoice Data ChangedとPayment Term Changedには、ソースの変更履歴または同等の監査証跡が必要です。変更文書が保持されていない、またはアクセスできない場合、これらのアクティビティを信頼性の高い形で再構成することはできません。
**支払提案：**Payment Proposal Createdには、Automatic Payment Programの支払提案データにアクセスできることが必要です。支払転記だけでは、支払提案イベントの証拠として不十分です。
**前提条件：**SAP ECCへの接続、必要なSAP読み取り権限、関連する会計および支払データへのアクセス、Theobald Xtract Universalのライセンス、設定済みの出力先、ウォーターマーク保存先、抽出ジョブのスケジュールおよび実行権限を確認します。

a サンプルクエリ sql

WITH source_documents AS (
    SELECT
        [Invoice Number] AS InvoiceNumber,
        [Company Code] AS CompanyCode,
        [Vendor Number] AS VendorNumber,
        [Document Type] AS DocumentType,
        [Invoice Amount] AS InvoiceAmount,
        [Purchase Order Number] AS PurchaseOrderNumber,
        [Payment Terms] AS PaymentTerms,
        [Payment Block Code] AS PaymentBlockCode,
        [Payment Method] AS PaymentMethod,
        [User Name] AS UserName,
        [Clearing Date] AS ClearingDate,
        [Document Date] AS DocumentDate,
        [Invoice Created Timestamp] AS InvoiceCreatedTimestamp,
        [Invoice Parked Timestamp] AS InvoiceParkedTimestamp,
        [Invoice Posted Timestamp] AS InvoicePostedTimestamp,
        [Payment Block Applied Timestamp] AS PaymentBlockAppliedTimestamp,
        [Invoice Data Changed Timestamp] AS InvoiceDataChangedTimestamp,
        [Payment Term Changed Timestamp] AS PaymentTermChangedTimestamp,
        [Payment Block Removed Timestamp] AS PaymentBlockRemovedTimestamp,
        [Payment Proposal Created Timestamp] AS PaymentProposalCreatedTimestamp,
        [Payment Posted Timestamp] AS PaymentPostedTimestamp,
        [Invoice Cleared Timestamp] AS InvoiceClearedTimestamp,
        [Discount Due Date 1] AS DiscountDueDate1,
        [Discount Due Date 2] AS DiscountDueDate2,
        [Net Due Date] AS NetDueDate,
        [Source Change Timestamp] AS SourceChangeTimestamp,
        [Source System] AS SourceSystem
    FROM [Your table name]
    WHERE [Source Change Timestamp] >= CAST('[Last successful extraction timestamp]' AS TIMESTAMP)
      AND [Source Change Timestamp] < CAST('[End timestamp]' AS TIMESTAMP)
      AND [Document Date] >= CAST('[Start date]' AS DATE)
      AND [Document Date] < CAST('[End date]' AS DATE)
      AND ([Company Code] IN ([Company Code filter]) OR [Company Code filter] IS NULL)
      AND ([Document Type] IN ([Document Type filter]) OR [Document Type filter] IS NULL)
),
base_events AS (
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName, CAST(DocumentDate AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE DocumentDate IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Created', InvoiceCreatedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceCreatedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Parked', InvoiceParkedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceParkedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Posted', InvoicePostedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoicePostedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Block Applied', PaymentBlockAppliedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentBlockAppliedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Data Changed', InvoiceDataChangedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceDataChangedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Term Changed', PaymentTermChangedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentTermChangedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Block Removed', PaymentBlockRemovedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentBlockRemovedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Proposal Created', PaymentProposalCreatedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentProposalCreatedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Posted', PaymentPostedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentPostedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Cleared', InvoiceClearedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceClearedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Discount Due Date Passed', CAST(CURRENT_DATE AS TIMESTAMP), SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE ClearingDate IS NULL AND ((DiscountDueDate1 IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > DiscountDueDate1) OR (DiscountDueDate2 IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > DiscountDueDate2))
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Due Date Passed', CAST(CURRENT_DATE AS TIMESTAMP), SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE ClearingDate IS NULL AND NetDueDate IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > NetDueDate
),
final_events AS (
    SELECT
        InvoiceNumber,
        ActivityName,
        EventTimestamp,
        SourceSystem,
        CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CompanyCode,
        VendorNumber,
        DocumentType,
        InvoiceAmount,
        PurchaseOrderNumber,
        PaymentTerms,
        PaymentBlockCode,
        PaymentMethod,
        UserName,
        ClearingDate,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY InvoiceNumber, ActivityName, EventTimestamp ORDER BY EventTimestamp) AS DuplicateRank
    FROM base_events
    WHERE InvoiceNumber IS NOT NULL
      AND EventTimestamp IS NOT NULL
)
SELECT
    InvoiceNumber,
    ActivityName,
    EventTimestamp,
    SourceSystem,
    LastDataUpdate,
    CompanyCode,
    VendorNumber,
    DocumentType,
    InvoiceAmount,
    PurchaseOrderNumber,
    PaymentTerms,
    PaymentBlockCode,
    PaymentMethod,
    UserName,
    ClearingDate
FROM final_events
WHERE DuplicateRank = 1
ORDER BY InvoiceNumber, EventTimestamp, ActivityName;

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