> Melhoria contínua de processos > Gestão de armazém > Oracle WMS Cloud > Template de dados

Seu Template de dados para gestão de armazém

Oracle WMS Cloud

Atributos de gestão de armazém(21) Atividades de gestão de armazém(16) Guias de extração(2)

Seu Template de dados para gestão de armazém

Este Template orienta a coleta dos dados necessários para analisar os processos de gestão do seu armazém. Ele apresenta os atributos e as atividades essenciais que você precisa acompanhar, além de orientações práticas para extrair essas informações do sistema de origem.

Atributos recomendados para coleta
Principais atividades para acompanhar no processo
Orientações para extração de dados

Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

Baixar Template

Atributos de gestão de armazém

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no Event Log e realizar uma análise completa da gestão do armazém.

5 Obrigatório 7 Recomendado 9 Opcional

	Nome	Descrição
	Hora de início do evento EventStartTime	Data e hora que indicam quando uma atividade ou evento específico do armazém começou.
Descrição A hora de início do evento indica a data e a hora exatas em que uma atividade começa. É o principal atributo temporal usado no Process Mining para ordenar os eventos cronologicamente e calcular durações e tempos de ciclo. Essa data e hora são essenciais para representar com precisão o fluxo do processo como ele ocorreu na prática. A análise baseada na hora de início do evento é fundamental para monitorar a performance. Ela permite calcular métricas importantes, como o tempo entre atividades, a duração de um caso inteiro e a adesão aos acordos de nível de serviço. Dashboards que mostram tempos de ciclo, como 'Tempo de ciclo do recebimento à armazenagem', dependem totalmente desse atributo para identificar atrasos. Por que isso importa Essa data e hora são essenciais para ordenar os eventos corretamente e calcular todas as métricas de performance baseadas em tempo, como tempos de ciclo e gargalos. Onde encontrar Normalmente, é o campo de data e hora de criação ou início associado a um registro de tarefa ou evento nas tabelas de transações do Oracle WMS Cloud. Exemplos 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T10:30:15Z2023-10-27T11:05:00Z
	Nome da atividade ActivityName	Nome de um evento ou tarefa de negócio específico ocorrido no processo de gestão do armazém, como 'Mercadorias separadas' ou 'Remessa expedida'.
Descrição O nome da atividade descreve uma etapa ou marco no ciclo de vida do pedido do armazém. Essas atividades formam os nós sequenciais do mapa do processo e permitem visualizar e analisar o fluxo de trabalho. Cada atividade tem a data e hora registradas, que servem de base para medir a performance e analisar gargalos. No Process Mining, esse atributo é fundamental para construir o modelo de processo. Ele é usado para analisar a frequência, os caminhos e a duração das atividades entre diferentes etapas. Entender a sequência e a ocorrência de atividades como 'Inspeção de qualidade realizada' ou 'Tarefa de separação criada' é essencial para otimizar a alocação de recursos e reduzir o tempo de ciclo. Por que isso importa Este atributo define as etapas do mapa do processo e permite visualizar, analisar e otimizar o fluxo de trabalho do armazém. Onde encontrar Essas informações costumam vir de Event Logs, tabelas de status de tarefas ou registros de transações do Oracle WMS Cloud que registram os marcos do processo. Exemplos Mercadorias chegaramTarefa de separação criadaMercadorias embaladasRemessa expedida
	Pedido do armazém WarehouseOrder	Identificador exclusivo de um pedido do armazém, usado como caso principal para acompanhar todas as atividades logísticas relacionadas, do início ao fim.
Descrição O pedido do armazém é o identificador central que reúne todos os eventos e atividades relacionados a uma única tarefa logística dentro do armazém, como um recebimento de entrada ou uma remessa de saída. Ele funciona como o identificador do caso no Process Mining e permite analisar todo o ciclo de vida do processo do armazém, do início ao fim, para aquele pedido específico. A análise por pedido do armazém permite visualizar a jornada completa, da criação à conclusão ou ao cancelamento. Ela ajuda a identificar caminhos comuns do processo, gargalos, desvios e ciclos de retrabalho que afetam a eficiência das operações do armazém. Essa visão é essencial para entender a performance geral e a adesão aos procedimentos padrão em diferentes tipos de pedido. Por que isso importa Este é o ID do caso essencial que conecta todas as atividades relacionadas ao armazém e permite visualizar o processo completo, de ponta a ponta, para cada pedido logístico. Onde encontrar Esse identificador costuma estar no cabeçalho das tabelas de pedidos do armazém no Oracle WMS Cloud, como nos módulos Orders ou Tasks. Exemplos WO-0054321ORD-9876543SHIP-2024-1001
	Sistema de origem SourceSystem	Sistema do qual os dados de gestão do armazém foram extraídos.
Descrição Este atributo identifica a origem dos dados, que neste caso é o Oracle WMS Cloud. Embora pareça estático, ele é essencial para a governança e a rastreabilidade dos dados, além de ser útil quando dados de vários sistemas são combinados para uma análise mais ampla. No contexto do Process Mining, ele ajuda as partes interessadas a confiar nos dados e entender seu contexto. Se diferentes armazéns usam sistemas distintos, esse campo é essencial para segmentar e comparar a performance dos processos entre eles. Por que isso importa Ele fornece contexto essencial sobre a origem e a governança dos dados, garantindo a rastreabilidade e permitindo análises de vários sistemas. Onde encontrar Normalmente, é um valor estático adicionado durante a transformação dos dados para identificar a origem do conjunto de dados. Exemplos Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora que indicam quando os dados deste evento foram extraídos ou atualizados pela última vez no sistema de origem.
Descrição Última atualização dos dados indica a data e a hora em que os dados foram extraídos do Oracle WMS Cloud. Esses metadados são essenciais para entender o quanto a análise está atualizada e garantir que as decisões se baseiem em informações recentes. Nos Dashboards de Process Mining, essa data e hora informam quando os dados exibidos foram atualizados. Isso ajuda a entender se a análise reflete as operações em tempo real ou um retrato histórico, algo essencial para o monitoramento operacional. Por que isso importa Indica o quanto os dados estão atualizados, informação essencial para entender a atualidade da análise do processo. Onde encontrar Essa data e hora são geradas e adicionadas durante o processo de extração, transformação e carregamento de dados (ETL). Exemplos 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Data de conclusão solicitada RequestedCompletionDate	Data-limite prevista para a conclusão ou o envio do pedido do armazém.
Descrição A data de conclusão solicitada representa o acordo de nível de serviço (SLA) ou o prazo esperado pelo cliente para o pedido. Ela serve de referência para comparar o horário real de conclusão e determinar se o pedido foi concluído no prazo, antes ou depois dele. Esse atributo é fundamental para Dashboards de monitoramento de performance, como 'Adesão ao SLA dos pedidos do armazém', e para calcular KPIs como 'Conformidade de envios no prazo'. Ao comparar a data e hora reais da expedição com a data solicitada, as empresas podem medir a performance do nível de serviço, identificar as causas raiz dos atrasos e priorizar pedidos com risco de não cumprir o prazo. Por que isso importa Este é o principal atributo para medir a performance no prazo e a conformidade com o SLA, que afetam diretamente a satisfação do cliente. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma fazer parte do cabeçalho do pedido e muitas vezes vem de um pedido de venda ou de compra. Exemplos 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-05T23:59:59Z2023-11-15T12:00:00Z
	Hora de término do evento EventEndTime	Data e hora que indicam quando uma atividade ou evento específico do armazém foi concluído.
Descrição A hora de término do evento indica a data e a hora exatas em que uma atividade foi concluída. Quando disponível, ela permite medir a duração da atividade com mais precisão do que inferir esse dado a partir do horário de início da atividade seguinte. Isso é especialmente útil para tarefas com tempo de processamento mensurável, como 'Embalagem' ou 'Inspeção de qualidade'. Com os horários de início e término, é possível calcular com precisão o tempo de processamento das atividades. Isso ajuda a diferenciar o tempo dedicado ao trabalho ativo em uma tarefa (tempo de processamento) do tempo de espera pelo início da próxima etapa (tempo de espera). Essa distinção é fundamental para analisar a utilização de recursos e a eficiência. Por que isso importa Permite calcular com precisão a duração de cada atividade e diferenciar o tempo de processamento ativo do tempo de espera. Onde encontrar Normalmente, é o campo de data e hora de conclusão ou término em um registro de tarefa ou evento no Oracle WMS Cloud. Exemplos 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T11:00:45Z2023-10-27T11:20:00Z
	ID do usuário/operador UserOperatorId	Identificador do usuário, operador ou funcionário que realizou a atividade no armazém.
Descrição Este atributo identifica a pessoa responsável por executar uma tarefa específica, como separar, embalar ou armazenar mercadorias. É uma dimensão essencial para analisar a performance dos recursos humanos, a distribuição da carga de trabalho e a adesão aos procedimentos operacionais padrão. A análise do processo por ID do usuário/operador ajuda a identificar os funcionários com melhor performance, quem pode precisar de treinamento adicional e desequilíbrios na distribuição da carga de trabalho da equipe. Esse atributo é essencial para o Dashboard 'Utilização de recursos por atividade', que mostra como diferentes usuários contribuem para a eficiência geral do processo e onde as ações de usuários específicos podem estar criando gargalos. Por que isso importa Este atributo é essencial para analisar a performance da equipe, identificar necessidades de treinamento e garantir uma distribuição equilibrada da carga de trabalho. Onde encontrar Geralmente, esse dado está nas tabelas de transações ou tarefas e costuma estar associado ao usuário conectado ao sistema ou dispositivo portátil no momento da ação. Exemplos JSMITHBJOHNSONUSER123
	Nível de prioridade PriorityLevel	Classificação da urgência do pedido do armazém, como 'Alta', 'Normal' ou 'Baixa'.
Descrição O nível de prioridade é um atributo definido pelo negócio que indica a urgência de um pedido do armazém. Pedidos de alta prioridade, como remessas expressas ou reposições de estoque para atender a faltas críticas, muitas vezes precisam seguir um fluxo mais rápido e receber atenção imediata dos recursos disponíveis. Esse atributo é essencial para o Dashboard 'Performance no atendimento de pedidos prioritários'. Ao filtrar e comparar os processos por nível de prioridade, os gestores podem avaliar se os pedidos prioritários estão realmente sendo acelerados e cumprindo SLAs mais rigorosos. Isso ajuda a garantir que os recursos sejam alocados de forma eficaz para atender às necessidades mais críticas do negócio. Por que isso importa Permite analisar se os pedidos urgentes são processados mais rapidamente que os pedidos padrão e verificar se os SLAs críticos estão sendo cumpridos. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma estar em um campo do cabeçalho do pedido. Exemplos AltaNormalBaixa
	Quantidade real ActualQuantity	Quantidade real de itens contados ou movimentados durante uma atividade, como recebimento de mercadorias ou separação.
Descrição A quantidade real é a contagem física de unidades processadas durante uma tarefa no armazém. Ela costuma ser registrada durante o recebimento de mercadorias, a armazenagem, a separação ou a contagem cíclica. Representa a quantidade efetivamente movimentada no estoque. Esse atributo é essencial para o Dashboard 'Divergência na quantidade em estoque'. Ao comparar a quantidade real com a quantidade planejada no documento de origem, como um pedido de compra ou de remessa, é possível identificar divergências imediatamente. Analisar essas diferenças ajuda a localizar as causas de imprecisões no estoque, como erros de fornecedores, falhas no recebimento ou erros de separação, algo fundamental para manter os níveis de estoque corretos. Por que isso importa É essencial para identificar divergências no estoque ao comparar a quantidade real com a planejada, ajudando a melhorar a precisão do estoque. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma estar em um campo das tabelas de detalhes de transações ou de itens de tarefas. Exemplos 10098500
	Status do SLA SLAState	Status calculado que indica se o pedido do armazém foi concluído no prazo, está atrasado ou corre risco de atraso, com base na data de conclusão solicitada.
Descrição O status do SLA é um atributo derivado que classifica imediatamente a performance do pedido em relação ao prazo. Ele é calculado comparando a data e hora da atividade de conclusão, por exemplo, 'Remessa expedida', com 'RequestedCompletionDate'. O status pode ser classificado como 'No prazo', 'Atrasado' ou, para pedidos em aberto próximos do prazo, 'Em risco'. Esse atributo foi criado para o Dashboard 'Adesão ao SLA dos pedidos do armazém'. Ele transforma comparações complexas de datas em um status fácil de entender e permite avaliar a performance rapidamente. Os analistas podem usá-lo para filtrar todos os pedidos atrasados e fazer uma análise de causa raiz para entender por que os prazos de serviço não foram cumpridos. Por que isso importa Apresenta de forma simples e rápida o status de conformidade com o SLA, facilitando o acompanhamento e a análise da performance no prazo. Onde encontrar É calculado comparando a data e hora da atividade final com RequestedCompletionDate. Exemplos No prazoAtrasadoEm risco
	Tipo de pedido do armazém WarehouseOrderType	Classifica o pedido do armazém, por exemplo, como recebimento de entrada, remessa de saída ou transferência interna.
Descrição O tipo de pedido do armazém fornece contexto essencial sobre a finalidade do pedido. Entre os tipos comuns estão remessas para clientes, recebimentos de pedidos de compra, transferências de estoque entre unidades e devoluções. Essa classificação é fundamental para segmentar a análise do processo e comparar a performance entre diferentes fluxos de trabalho. No Process Mining, filtrar por tipo de pedido permite criar mapas de processo distintos para os fluxos de entrada e saída, que muitas vezes têm etapas e metas de performance bem diferentes. Por exemplo, os KPIs de uma remessa de saída priorizam a rapidez e a entrega ao cliente, enquanto os de um recebimento de entrada priorizam a disponibilidade e a precisão do estoque. Esse atributo é essencial para o Dashboard 'Volume de separação e embalagem', que permite comparar diferentes processos de atendimento de pedidos. Por que isso importa Permite segmentar a análise em processos distintos, como entrada, saída ou operações internas, cada um com objetivos e fluxos de trabalho diferentes. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma estar disponível nos dados do cabeçalho do pedido do armazém. Exemplos Remessa de saídaRecebimento de entradaTransferência internaDevolução de cliente
	Código do motivo ReasonCode	Código ou descrição que explica o motivo de um evento específico, como um ajuste de estoque, uma devolução ou um desvio.
Descrição Um código do motivo fornece contexto para eventos fora do padrão ou exceções no processo. Por exemplo, se ocorrer a atividade 'Estoque ajustado', o código do motivo pode indicar 'Mercadorias danificadas', 'Ajuste de contagem cíclica' ou 'Estoque vencido'. Isso é essencial para a análise de causa raiz dos desvios do processo. No Process Mining, os códigos de motivo são valiosos para entender por que as exceções acontecem. Analisar a frequência e o impacto de diferentes códigos pode ajudar a identificar problemas sistêmicos. Por exemplo, uma frequência alta de ajustes por 'Mercadorias danificadas' pode levar a uma revisão dos procedimentos de movimentação, enquanto códigos frequentes de 'Erro de separação' podem indicar a necessidade de mais treinamento ou de verificações no sistema para os separadores. Por que isso importa Fornece contexto essencial sobre exceções e desvios e permite analisar a causa raiz de problemas como ajustes de estoque ou atrasos. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esses códigos costumam ser informados durante as transações de tratamento de exceções. Exemplos DMG - Danificado durante o transporteQTY_MISMATCH - Falta do fornecedorWRONG_ITEM_PICKED
	É retrabalho IsRework	Indicador booleano que informa se uma atividade é a repetição de uma etapa anterior no mesmo caso, sinalizando retrabalho ou um loop no processo.
Descrição É retrabalho é um indicador calculado que identifica quando o processo deixa de seguir um fluxo linear e repete uma atividade. Por exemplo, se a atividade 'Mercadorias separadas' for seguida por outra atividade 'Mercadorias separadas' no mesmo pedido, a segunda ocorrência será identificada como retrabalho. Isso costuma indicar um problema, como um erro na separação que precisou ser corrigido. Esse atributo é essencial para o Dashboard 'Análise de desvios e retrabalho do processo' e para o KPI 'Taxa de retrabalho no armazém'. Ao identificar esses eventos, a análise pode quantificar a frequência e o impacto do retrabalho. Identificar as atividades mais sujeitas a retrabalho ajuda a localizar pontos fracos do processo, problemas de qualidade ou lacunas de treinamento que geram ineficiência e aumentam os custos operacionais. Por que isso importa Esse indicador identifica diretamente ineficiências e loops no processo, ajudando a quantificar o custo e a frequência do retrabalho. Onde encontrar Esse indicador é calculado na ferramenta de Process Mining, que detecta sequências repetidas de atividades para o mesmo ID do caso. Exemplos truefalse
	Equipamento utilizado EquipmentUsed	Identificador do equipamento, como uma empilhadeira ou um leitor portátil, usado para realizar uma atividade no armazém.
Descrição Este atributo especifica o ativo físico ou equipamento usado durante uma tarefa no armazém. Acompanhar o uso dos equipamentos acrescenta uma dimensão à análise de recursos e complementa a visão da performance dos operadores. Isso pode ajudar a entender as taxas de utilização dos equipamentos, identificar necessidades de manutenção e otimizar a alocação de máquinas. No Dashboard 'Utilização de recursos por atividade', analisar os dados por equipamento utilizado é essencial. Isso pode revelar se determinados tipos de equipamento são gargalos ou se há oportunidades para melhorar a alocação de tarefas com base na disponibilidade e na eficiência dos equipamentos. Por exemplo, a análise pode mostrar que um modelo específico de empilhadeira é consistentemente mais lento em tarefas de armazenagem, o que pode levar a uma investigação. Por que isso importa Permite analisar a utilização e a eficiência dos equipamentos, ajudando a identificar gargalos relacionados aos ativos e a otimizar a alocação de recursos. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado pode estar registrado nos registros de execução de tarefas, especialmente quando os operadores fazem login em equipamentos específicos. Exemplos FORKLIFT-05SCANNER-A12CART-27
	ID da remessa ShipmentId	Identificador exclusivo da remessa que reúne um ou mais pedidos do armazém transportados juntos.
Descrição O ID da remessa é um identificador de nível superior que pode reunir vários pedidos do armazém em uma única unidade logística para transporte. Por exemplo, vários pedidos pequenos com o mesmo destino podem ser agrupados em uma remessa no mesmo caminhão. Embora o pedido do armazém seja o ID do caso desta análise, o ID da remessa acrescenta outra dimensão à análise da logística de saída. Ele permite avaliar a performance no nível da remessa, como o tempo total para consolidar todos os pedidos. Também pode ser usado para rastrear problemas que afetam uma remessa inteira, e não apenas um pedido. Por que isso importa Reúne vários pedidos em uma única unidade de transporte e permite analisar a eficiência da consolidação e a performance no nível da remessa. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma estar nos módulos de gestão de remessas ou cargas. Exemplos SHP-98765LOAD-A543BOL-123456
	Identificador do local LocationIdentifier	Local físico específico dentro do armazém onde uma atividade ocorreu, como um endereço de estoque, uma porta de doca ou uma área de expedição.
Descrição O identificador do local especifica o ponto exato do armazém associado a um evento. Pode ser uma doca de recebimento para 'Mercadorias recebidas', um endereço de estoque para 'Mercadorias armazenadas', uma estação de embalagem para 'Mercadorias embaladas' ou uma faixa de expedição para 'Preparado para envio'. Esse atributo acrescenta uma dimensão espacial à análise do processo. Ele pode ajudar a identificar gargalos relacionados a áreas físicas específicas do armazém. Por exemplo, a análise pode revelar que uma determinada rua é sempre lenta para a separação ou que uma porta de doca específica cria um gargalo no recebimento. Esse insight pode orientar decisões sobre o layout do armazém, a alocação de recursos e o desenho do processo. Por que isso importa Acrescenta uma dimensão física à análise e ajuda a identificar gargalos relacionados a zonas, ruas ou endereços específicos do armazém. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Essas informações costumam ser registradas nos detalhes das tarefas. Exemplos A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Quantidade planejada PlannedQuantity	Quantidade esperada de itens para uma atividade, com base no documento de origem, como um pedido de compra ou de venda.
Descrição A quantidade planejada é o número esperado de unidades para uma determinada tarefa, conforme especificado no documento de origem. Em um recebimento de entrada, corresponde à quantidade do pedido de compra. Em uma remessa de saída, corresponde à quantidade do pedido de venda. Esse atributo serve de referência para comparação com a quantidade real. O KPI 'Taxa de divergência nos dados de estoque' é calculado com base nas diferenças entre as quantidades planejadas e reais. Analisar essas variações é essencial para a gestão da cadeia de suprimentos e do estoque, pois ajuda a resolver problemas com fornecedores, processos internos ou erros de entrada de dados. Por que isso importa Serve de referência para medir a precisão do estoque e identificar divergências durante o recebimento ou a separação. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma estar no item da linha do pedido associado à tarefa do armazém. Exemplos 100100500
	SKU do produto ProductSKU	Unidade de manutenção de estoque (SKU) ou identificador do produto movimentado no pedido do armazém.
Descrição O SKU do produto é o código exclusivo que identifica um produto ou item específico. Os pedidos do armazém costumam incluir um ou mais produtos, e esse atributo permite segmentar a análise pelos itens processados. Analisar o processo por SKU do produto pode revelar como diferentes produtos afetam a eficiência do armazém. Por exemplo, itens volumosos ou frágeis podem levar mais tempo para serem movimentados, enquanto produtos de alta rotatividade podem seguir um fluxo mais otimizado. Essas informações são úteis para estratégias de endereçamento, que definem onde os produtos ficam no armazém para otimizar os deslocamentos de separação e armazenagem, e para entender como as características dos produtos afetam o volume geral de operações. Por que isso importa Permite analisar características dos produtos que podem afetar o tempo de movimentação e os fluxos do processo, orientando estratégias de endereçamento e armazenagem. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado está no item da linha do pedido ou nos detalhes da tarefa. Exemplos SKU-100-RED-LGPROD-54321HW-CMP-001A
	Status do pedido do armazém WarehouseOrderStatus	Status atual ou final do pedido do armazém, como 'Concluído' ou 'Cancelado'.
Descrição Este atributo indica o resultado ou o status final de um pedido do armazém. Ele ajuda a diferenciar os pedidos processados com sucesso daqueles que foram cancelados ou ainda estão em andamento. É uma dimensão importante para filtrar os casos e analisar apenas os processos concluídos ou investigar os motivos dos cancelamentos. Analisar os casos com base no status final é importante para entender as variações e os resultados do processo. Por exemplo, comparar os fluxos de pedidos 'Concluídos' e 'Cancelados' pode revelar em que etapa os cancelamentos costumam ocorrer e trazer insights sobre possíveis problemas com estoque, solicitações de clientes ou erros do sistema. Esse atributo também é usado para calcular KPIs de volume, como 'Volume diário do armazém'. Por que isso importa Define o resultado de um caso e permite concentrar a análise em pedidos concluídos com sucesso ou investigar exceções, como cancelamentos. Onde encontrar Normalmente, é o campo de status no registro do cabeçalho do pedido do armazém no Oracle WMS Cloud. Exemplos ConcluídoEm andamentoCanceladoEm espera
	Transportadora Carrier	Transportadora ou prestador de serviços de transporte responsável pela remessa de saída.
Descrição O atributo transportadora identifica o parceiro logístico responsável por levar as mercadorias do armazém ao destino final. Pode ser uma transportadora comercial, como FedEx ou UPS, uma empresa de frete ou uma frota própria. Essas informações são usadas no Dashboard 'Tempo de ciclo da expedição da remessa' para analisar e comparar a performance de diferentes transportadoras. Ao segmentar por transportadora o tempo entre 'Preparado para envio' e 'Remessa expedida', a empresa pode identificar quais parceiros são mais eficientes e quais causam atrasos, além de usar esses dados em negociações de contrato e na escolha de transportadoras. Por que isso importa Permite comparar a performance de diferentes transportadoras e ajuda a otimizar a logística de saída e reduzir atrasos na expedição. Onde encontrar Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esse dado costuma estar armazenado nas informações da remessa ou da carga associada ao pedido do armazém. Exemplos FedExUPSDHLXPO Logistics

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de gestão de armazém

Estas são as principais etapas e os marcos do processo que você deve registrar no Event Log para descobrir o processo com precisão.

7 Recomendado 9 Opcional

	Atividade	Descrição
	Entrega de entrada criada	Esta atividade registra a criação de uma notificação antecipada de embarque (ASN) ou de um registro de entrega de entrada no Oracle WMS Cloud. Ela marca o início do processo de entrada e formaliza a previsão de chegada das mercadorias ao armazém.
Por que isso importa Este é o principal evento de início do processo de entrada no armazém. Analisar o tempo entre esse ponto e o recebimento efetivo das mercadorias ajuda a medir a confiabilidade dos fornecedores e a precisão do planejamento. Onde encontrar Este evento costuma ser capturado no histórico de transações dos objetos de remessa de entrada ou ASN. Ele corresponde à data e hora de criação do documento. Coleta Capturado no evento de criação do registro de remessa de entrada ou ASN. Tipo de evento explicit
	Mercadorias armazenadas	Esta atividade indica que o processo de armazenagem foi concluído com sucesso. O operador moveu fisicamente as mercadorias para o endereço de armazenagem e confirmou a ação no sistema, deixando o estoque disponível para uso.
Por que isso importa Este é um marco importante que encerra o processo de entrada. É essencial para calcular o KPI 'Tempo entre recebimento e armazenagem das mercadorias' e analisar a eficiência da armazenagem. Onde encontrar Este evento é capturado quando o operador confirma a tarefa de armazenagem, gerando um registro de transação com a data e hora de conclusão. Normalmente, ele aparece no histórico de tarefas ou nos registros de transações de estoque. Coleta Com base na data e hora de conclusão da transação da tarefa de armazenagem. Tipo de evento explicit
	Mercadorias embaladas	Representa a conclusão da embalagem de um contêiner de expedição ou de um pedido inteiro. O operador confirma que todos os itens foram embalados e que o contêiner foi lacrado e etiquetado para envio.
Por que isso importa Este marco encerra as atividades que agregam valor dentro do armazém para um pedido. O tempo entre a separação e a conclusão da embalagem é um indicador importante da velocidade interna de atendimento. Onde encontrar Normalmente, este evento é registrado em uma transação explícita, como 'Fechar contêiner' ou 'Concluir embalagem'. A data e hora de conclusão fica registrada no histórico de transações de embalagem ou de pedidos de saída. Coleta Capturado a partir da data e hora de conclusão da última transação de embalagem do pedido. Tipo de evento explicit
	Mercadorias recebidas	Esta atividade indica que as mercadorias foram descarregadas, escaneadas e formalmente aceitas sob a responsabilidade do armazém. É uma transação em que as quantidades são conferidas com o documento de entrega de entrada.
Por que isso importa Este é um marco crítico que registra o recebimento oficial do estoque. O tempo necessário para concluir essa atividade afeta diretamente a rapidez com que os produtos ficam disponíveis para armazenagem e atendimento de pedidos. Onde encontrar Este evento é capturado nos registros de transações de recebimento do Oracle WMS Cloud. Cada leitura ou confirmação do recebimento de um item gera um registro de transação com data e hora. Coleta Com base na data e hora de conclusão da transação 'Receber ASN' ou de uma transação de recebimento semelhante. Tipo de evento explicit
	Mercadorias separadas	Esta atividade indica que o operador retirou fisicamente os itens dos locais de armazenagem e confirmou a separação no sistema. Agora, as mercadorias estão prontas para serem levadas à área de embalagem ou preparação.
Por que isso importa Este é um marco importante no processo de atendimento de pedidos. Analisar os tempos de separação ajuda a identificar gargalos causados pelo layout do armazém, pelas estratégias de separação ou pela performance dos operadores. Onde encontrar Este evento é capturado a partir da data e hora de conclusão da tarefa de separação no histórico de tarefas ou nos registros de transações. A leitura de confirmação feita pelo operador finaliza a transação. Coleta Com base na data e hora de conclusão da transação da tarefa de separação. Tipo de evento explicit
	Pedido de armazém concluído	Representa o encerramento definitivo do próprio pedido de armazém. Isso pode ocorrer no momento da expedição ou pouco depois, quando todas as atualizações do sistema forem concluídas. Este é o evento final de sucesso do processo.
Por que isso importa Esta atividade marca o fim do ciclo de vida completo do processo de armazém. Ela é essencial para calcular o tempo de ciclo total e a produtividade de toda a operação. Onde encontrar Este evento costuma ser inferido pela alteração final do status do pedido de armazém para 'Concluído' ou 'Fechado'. Usa-se a data e hora dessa atualização final de status. Coleta Inferido pela alteração do status do pedido de armazém para o estado final de sucesso. Tipo de evento inferred
	Remessa expedida	Esta atividade marca a etapa final, quando o caminhão carregado parte do armazém. Essa transação encerra o pedido de saída no WMS, tanto financeiramente quanto em termos físicos.
Por que isso importa Este é o último marco do processo de saída e um dado essencial para o KPI de cumprimento dos prazos de expedição. Ele registra a transferência das mercadorias para a transportadora e o fim da responsabilidade do armazém. Onde encontrar Esta é uma transação explícita importante no Oracle WMS Cloud, muitas vezes chamada de 'Confirmar expedição' ou 'Expedir carregamento'. Ela é registrada no carregamento de saída ou no registro da remessa, com data e hora precisas. Coleta Capturado a partir da data e hora da transação 'Confirmar expedição' ou 'Expedir carregamento'. Tipo de evento explicit
	Carregamento iniciado	Este evento representa o início do carregamento físico, quando as mercadorias embaladas são levadas da área de preparação para o caminhão da transportadora. Muitas vezes, o processo começa com uma transação 'Iniciar carregamento'.
Por que isso importa Esta atividade permite acompanhar a eficiência do próprio processo de carregamento. Ela ajuda a separar o tempo de espera na área de preparação do tempo efetivamente gasto no carregamento do caminhão. Onde encontrar Normalmente, este evento é registrado em uma transação explícita vinculada a um registro de carregamento de saída no Oracle WMS Cloud. O usuário executa a ação 'Iniciar carregamento', que fica registrada com data e hora. Coleta Capturado na transação 'Iniciar carregamento' associada a um carregamento específico da transportadora para saída. Tipo de evento explicit
	Embalagem iniciada	Esta atividade indica que as mercadorias separadas chegaram a uma estação de embalagem e que um operador iniciou o processo. Muitas vezes, uma leitura explícita associa os itens a um contêiner de embalagem.
Por que isso importa Acompanhar esta atividade ajuda a analisar o subprocesso de embalagem separadamente da separação e da preparação. Isso permite avaliar em detalhes a eficiência e a produtividade das estações de embalagem. Onde encontrar Pode ser uma transação explícita ou ser inferida pela criação de um contêiner de embalagem (LPN) e pela leitura do primeiro item nele. O evento aparece nos registros de transações de embalagem ou expedição. Coleta Capturado na transação 'Iniciar embalagem' ou pela data e hora do primeiro item embalado em um contêiner. Tipo de evento explicit
	Estoque ajustado	Representa um ajuste manual ou sistemático na quantidade de um item em um local específico. Isso pode ocorrer devido a uma contagem cíclica, a danos ou à correção de divergências no recebimento.
Por que isso importa Esta atividade é essencial para identificar falhas no processo que causam imprecisões no estoque. Analisar a frequência e a magnitude dos ajustes ajuda a localizar problemas no recebimento, na separação ou na armazenagem. Onde encontrar Este evento é capturado nos registros específicos de transações de ajuste de estoque do Oracle WMS Cloud. Esses registros detalham o item, o local, a alteração de quantidade, o código do motivo e a data e hora. Coleta Capturado diretamente dos registros de transações de ajuste de estoque. Tipo de evento explicit
	Inspeção de qualidade realizada	Representa a conclusão de uma inspeção de qualidade das mercadorias recebidas. Essa etapa pode ser padrão para determinados materiais ou fornecedores, ou ser acionada conforme a necessidade.
Por que isso importa Acompanhar a duração e a frequência das inspeções de qualidade é essencial para identificar atrasos no processo de entrada. Isso ajuda a medir por quanto tempo as mercadorias ficam retidas em status de controle de qualidade antes de serem liberadas. Onde encontrar Este evento provavelmente é inferido pelas alterações de status do registro de estoque, de 'Retido para controle de qualidade' para 'Disponível' ou 'Armazenagem'. Também pode haver registros explícitos de transações em um módulo de qualidade. Coleta Inferido pelas alterações de status do estoque ou pela conclusão de uma transação de controle de qualidade vinculada às mercadorias recebidas. Tipo de evento inferred
	Mercadorias chegaram	Representa a chegada física do caminhão ou da transportadora à doca do armazém e o processo oficial de check-in. Esse registro costuma ser feito antes do início da descarga e do recebimento detalhado dos itens.
Por que isso importa Esse marco ajuda a diferenciar o tempo de transporte da transportadora do tempo de processamento interno do armazém. É essencial para analisar o uso das docas e possíveis gargalos na área de recebimento. Onde encontrar Esse evento costuma ser registrado como uma atualização de status no registro da remessa de entrada ou ASN, quando um funcionário da doca escaneia os documentos de entrega ou atualiza o sistema manualmente. Coleta Registrado como uma alteração de status, por exemplo, 'Chegou ao check-in', na remessa de entrada. Tipo de evento explicit
	Pedido de armazém cancelado	Representa o cancelamento de um pedido de armazém antes da conclusão. É um estado final alternativo, sem sucesso, para o processo.
Por que isso importa Acompanhar os cancelamentos é importante para entender mudanças na demanda, erros de entrada de dados ou outros problemas que levam ao cancelamento de pedidos. Isso ajuda a identificar fontes de desperdício no processo. Onde encontrar Este evento é inferido quando o status do pedido do armazém muda para 'Cancelado' ou para outro status terminal semelhante. É usada a data e hora dessa atualização de status. Coleta Inferido a partir da mudança do status do pedido do armazém para 'Cancelado'. Tipo de evento inferred
	Preparado para expedição	Esta atividade indica que os contêineres embalados foram movidos da estação de embalagem para uma área definida de preparação de remessas. O pedido está concluído e aguarda o carregamento na transportadora.
Por que isso importa Este evento marca a transição do processamento para a etapa final de expedição. O tempo que as mercadorias ficam na área de preparação pode revelar atrasos na chegada da transportadora ou no agendamento da doca. Onde encontrar Este evento costuma ser capturado por uma transação de movimentação de local, que atualiza o endereço do contêiner embalado para uma raia de preparação. A data e hora dessa movimentação marca o evento. Coleta Capturado na transação de movimentação de estoque que transfere o LPN embalado para um local de preparação. Tipo de evento explicit
	Tarefa de armazenagem criada	Este evento registra a criação, pelo sistema, de uma tarefa para que um operador mova as mercadorias recebidas da doca de recebimento para um local de armazenagem definido. É o ponto de partida do subprocesso de armazenagem.
Por que isso importa Esta atividade inicia o ciclo de armazenagem. Analisar o tempo entre a criação da tarefa e a conclusão da armazenagem ajuda a avaliar a eficiência do sistema e o tempo de resposta do operador. Onde encontrar Este evento costuma ser registrado explicitamente nas tabelas de tarefas ou transações do armazém. A data e hora de criação do registro da tarefa de armazenagem é usada como horário do evento. Coleta Capturado a partir da data e hora de criação da tarefa de armazenagem gerada pelo sistema. Tipo de evento explicit
	Tarefa de separação criada	Este evento ocorre quando o sistema gera uma tarefa para que um operador retire itens do estoque e atenda a um pedido de saída. Ele marca o início do ciclo de atendimento do pedido no armazém.
Por que isso importa Este evento inicia o processo de separação para saída. O tempo entre esse evento e a conclusão da separação é um indicador importante da eficiência no atendimento de pedidos e da capacidade de resposta dos recursos. Onde encontrar Este evento é registrado nas tabelas de gestão de tarefas do armazém. A data e hora de criação do registro da tarefa de separação é usada como horário da atividade. Coleta Capturado a partir da data e hora de criação da tarefa de separação gerada pelo sistema. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do Oracle WMS Cloud

Etapas

Acesse o Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI). Entre no ambiente Oracle Cloud Applications e use o menu de navegação para acessar Tools e, em seguida, Reports and Analytics.
Clique no botão "Create" na barra de ferramentas e selecione "Analysis". O editor de análise será aberto para você selecionar uma fonte de dados.
Na caixa de diálogo "Select Subject Area", escolha a área de assunto "Warehouse Operations - Real Time". Ela contém os objetos de dados necessários para transações de entrada, estoque e saída.
Depois de selecionar a área de assunto, você será direcionado à guia Criteria. Em vez de arrastar e soltar colunas, acesse a guia "Advanced" para inserir diretamente a consulta SQL lógica.
Copie todo o SQL lógico fornecido na seção Query deste documento e cole-o na área de texto "SQL Issued". A consulta usa cláusulas UNION ALL para combinar dados de diferentes tabelas transacionais em um único formato de Event Log.
Altere os valores de espaço reservado na consulta. Atualize especificamente as variáveis @{v_start_date} e @{v_end_date} com o intervalo de datas desejado para a extração, por exemplo, 'YYYY-MM-DD'.
Acesse a guia "Results" para executar a consulta e visualizar os dados. Assim, você pode confirmar se a consulta é válida e retorna as colunas e linhas esperadas.
Salve a análise clicando no ícone de salvar. Informe um nome descritivo e salve em uma pasta compartilhada ou pessoal.
Para agendar uma exportação recorrente, volte ao catálogo, localize a análise salva e clique em "More". Em seguida, selecione "Schedule".
Nas configurações do agendamento, defina a frequência e o horário de execução do relatório. Na guia "Output", escolha CSV como formato de exportação. Esse é o formato recomendado para o ProcessMind.
Configure o método de entrega, como salvar em um servidor de conteúdo ou enviar por e-mail, para recuperar o arquivo CSV gerado.
Quando o job agendado for executado e você receber o arquivo CSV, confira se os cabeçalhos das colunas correspondem aos atributos exigidos pelo seu projeto no ProcessMind. Não deve ser necessário transformar os dados.

Configuração

Área de assunto: A principal fonte de dados desta extração é a área de assunto "Warehouse Operations - Real Time". Verifique se sua função de usuário tem as permissões necessárias para acessá-la.
Intervalo de datas: A consulta usa datas de início e término como parâmetros. Para uma análise inicial, recomendamos extrair de 3 a 6 meses de dados. Em produção, agende extrações incrementais diárias ou semanais.
Principais filtros: A consulta fornecida filtra os dados pela data de criação da transação. Você pode adicionar outros filtros diretamente à cláusula WHERE de cada instrução SELECT para restringir o escopo, por exemplo, filtrando por "Warehouse Details"."Warehouse Code" para limitar os dados a uma instalação específica.
Performance: Extrair grandes volumes de dados diretamente de áreas de assunto em tempo real pode afetar a performance do sistema. Agende sempre as extrações maiores fora do horário de pico para reduzir o impacto sobre quem usa o sistema nas operações.
Pré-requisitos: A pessoa responsável pela extração precisa ter uma função com os privilégios de BI necessários, como "BI Administrator" ou "BI Author", para criar, editar e agendar análises no ambiente OTBI.

Consulta de exemplo sql

SET VARIABLE PREFERRED_CURRENCY='USD', LOGLEVEL=0, v_start_date = '2023-01-01', v_end_date = '2024-01-01';

SELECT
    CAST("Inbound Shipment Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Inbound Delivery Created' AS "ActivityName",
    "Inbound Shipment Details"."Creation Date" AS "EventStartTime",
    "Inbound Shipment Details"."Creation Date" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Inbound Shipment Header"."Actual Delivery Date" > "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inbound Shipment Details"."Creation Date" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inbound Shipment Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Arrived' AS "ActivityName",
    "Appointment Details"."Check In Time" AS "EventStartTime",
    "Appointment Details"."Check In Time" AS "EventEndTime",
    "Appointment Details"."Checked In By User" AS "UserOperatorId",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Inbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Inbound Shipment Header"."Actual Delivery Date" > "Inbound Shipment Header"."Expected Delivery Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Appointment Details"."Check In Time" IS NOT NULL AND "Appointment Details"."Check In Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Receiving Transaction Details"."Shipment Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Received' AS "ActivityName",
    "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventEndTime",
    "Receiving Transaction Details"."Received By User" AS "UserOperatorId",
    NULL AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Receiving Transaction Details"."Received Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Receiving Transaction Details"."Transaction Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inventory Quality Inspection Results"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Quality Inspection Performed' AS "ActivityName",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspected By User" AS "UserOperatorId",
    NULL AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Inventory Quality Inspection Results"."Inspected Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" IS NOT NULL AND "Inventory Quality Inspection Results"."Inspection Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST(CASE WHEN "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' THEN "Task Details"."Reference Number" ELSE NULL END AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Putaway Task Created' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' AND "Task Details"."Task Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST(CASE WHEN "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' THEN "Task Details"."Reference Number" ELSE NULL END AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Put Away' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Completed By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Putaway' AND "Task Details"."Task Status" = 'Completed' AND "Task Details"."Task Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Inventory Transaction Details"."Reference Document Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Inventory Adjusted' AS "ActivityName",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" AS "EventEndTime",
    "Inventory Transaction Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Inventory Transaction Details"."Transaction Quantity" AS "ActualQuantity",
    NULL AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Inventory Transaction Details"."Transaction Type" IN ('Cycle Count Adjustment', 'Manual Adjustment') AND "Inventory Transaction Details"."Transaction Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Task Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Picking Task Created' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Creation Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Created By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Picking' AND "Task Details"."Task Creation Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Task Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Picked' AS "ActivityName",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventStartTime",
    "Task Details"."Task Completion Time" AS "EventEndTime",
    "Task Details"."Completed By User" AS "UserOperatorId",
    "Task Details"."Task Type" AS "WarehouseOrderType",
    NULL AS "RequestedCompletionDate",
    "Task Details"."Task Quantity" AS "ActualQuantity",
    CAST("Task Details"."Task Priority" AS CHAR) AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Task Details"."Task Type" = 'Picking' AND "Task Details"."Task Status" = 'Completed' AND "Task Details"."Task Completion Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Packing Started' AS "ActivityName",
    "Packing Details"."Packing Start Time" AS "EventStartTime",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventEndTime",
    "Packing Details"."Packed By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Packing Details"."Packed Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Packing Details"."Packing Start Time" IS NOT NULL AND "Packing Details"."Packing Start Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Goods Packed' AS "ActivityName",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventStartTime",
    "Packing Details"."Packing End Time" AS "EventEndTime",
    "Packing Details"."Packed By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Packing Details"."Packed Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Packing Details"."Packing End Time" IS NOT NULL AND "Packing Details"."Packing End Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Staged For Shipment' AS "ActivityName",
    "Outbound Load Details"."Staging Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Load Details"."Staging Time" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Load Details"."Staging Time" IS NOT NULL AND "Outbound Load Details"."Staging Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Details"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Loading Started' AS "ActivityName",
    "Outbound Load Details"."Loading Start Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Load Details"."Loading End Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Load Details"."Loaded By User" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Load Details"."Loading Start Time" IS NOT NULL AND "Outbound Load Details"."Loading Start Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Shipment Dispatched' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" AS "EventEndTime",
    NULL AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    "Outbound Shipment Details"."Shipped Quantity" AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Shipped' AND "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Warehouse Order Completed' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Updated By" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    CASE WHEN "Outbound Shipment Header"."Actual Ship Date" > "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" THEN 'Late' ELSE 'On-Time' END AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Delivered' AND "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

UNION ALL

SELECT
    CAST("Outbound Shipment Header"."Order Number" AS CHAR) AS "WarehouseOrder",
    'Warehouse Order Cancelled' AS "ActivityName",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventStartTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" AS "EventEndTime",
    "Outbound Shipment Header"."Last Updated By" AS "UserOperatorId",
    "Outbound Shipment Header"."Order Type" AS "WarehouseOrderType",
    "Outbound Shipment Header"."Requested Ship Date" AS "RequestedCompletionDate",
    NULL AS "ActualQuantity",
    "Outbound Shipment Header"."Shipment Priority" AS "PriorityLevel",
    NULL AS "SLAState",
    'Oracle WMS Cloud' AS "SourceSystem",
    CURRENT_TIMESTAMP AS "LastDataUpdate"
FROM "Warehouse Operations - Real Time"
WHERE "Outbound Shipment Header"."Status" = 'Cancelled' AND "Outbound Shipment Header"."Last Update Time" BETWEEN TIMESTAMP '@{v_start_date}' AND TIMESTAMP '@{v_end_date}'

Etapas

Prepare o ambiente Python: Verifique se você tem o Python 3.6 ou uma versão mais recente instalado. Instale as bibliotecas necessárias com pip: pip install requests pandas.
Obtenha as credenciais do Oracle WMS Cloud: Tenha em mãos a URL base da API, o nome de usuário e a senha de uma conta dedicada à API, além do ID da instalação do armazém cujos dados você quer extrair.
Configure o script Python: Abra o script Python fornecido. Localize a seção de configuração no início e substitua os valores de espaço reservado de BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME e PASSWORD pelas suas credenciais. Defina também START_DATE e END_DATE para indicar o período de extração desejado.
Entenda os endpoints da API: O script consulta vários endpoints importantes da API REST do Oracle WMS Cloud. A principal fonte de dados dos eventos é o endpoint inventory_history, filtrado por diferentes tipos de transação (tran_type) para identificar atividades específicas, como recebimento, separação e embalagem.
Execute o script: Execute o script pela linha de comando com python your_script_name.py. O script fará a autenticação e consultará, em sequência, as APIs para obter dados das 16 atividades necessárias dentro do intervalo de datas especificado.
Trate a paginação: O script inclui uma função auxiliar para tratar a paginação da API automaticamente. Ele chama cada endpoint repetidamente e incrementa o parâmetro offset até recuperar todos os registros relevantes do intervalo de datas.
Mapeie e transforme os dados: Para cada registro recuperado da API, o script mapeia os campos JSON para as colunas padronizadas do Event Log (WarehouseOrder, ActivityName, EventStartTime etc.). Ele define o ActivityName correto com base no endpoint de origem e no tipo de transação.
Consolide os dados dos eventos: Todos os eventos extraídos são adicionados a uma única lista. Quando as consultas a todas as APIs terminarem, essa lista será convertida em um DataFrame do pandas, que apresenta todo o processo em formato tabular estruturado.
Dados de data e hora e do sistema: O script complementa os dados adicionando SourceSystem (definido como 'Oracle WMS Cloud') e LastDataUpdate (a data e hora da execução do script) a cada registro de evento.
Exporte o Event Log: O DataFrame final do pandas é ordenado pelo ID do pedido do armazém e pela hora de início do evento para manter a sequência correta. Em seguida, ele é salvo como um arquivo CSV chamado oracle_wms_event_log.csv no mesmo diretório em que o script foi executado. Esse arquivo está pronto para ser carregado no ProcessMind.

Configuração

Credenciais da API: É necessário ter um usuário válido do Oracle WMS Cloud com acesso à API, incluindo nome de usuário e senha.
URL base e ID da instalação: Informe a URL base específica da sua instância do Oracle WMS Cloud, por exemplo, https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com, e o facility_id de destino.
Intervalo de datas: O script exige START_DATE e END_DATE no formato 'YYYY-MM-DD'. Para a análise inicial, recomendamos um período de 3 a 6 meses, equilibrando o volume de dados e a obtenção de insights. Períodos muito longos podem aumentar bastante o tempo de execução do script.
Limite de paginação: O parâmetro LIMIT do script está definido para 500 registros por solicitação à API. Esse valor costuma evitar timeouts. Você pode ajustá-lo conforme a performance do sistema, mas não recomendamos valores acima de 1000.
Permissões da API: O usuário da API precisa ter, no mínimo, permissão de leitura para as seguintes entidades: inbound_shipment, inventory_history, task, outbound_load e order. Consulte o administrador do Oracle WMS para confirmar se as funções adequadas foram atribuídas.

Consulta de exemplo python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import base64
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle WMS Cloud instance details
BASE_URL = class="hl-string">'https://{your_instance_id}.wms.ocs.oraclecloud.com/wms/api/v11'
FACILITY_ID = class="hl-string">'[Your Facility ID]'
USERNAME = class="hl-string">'[Your API Username]'
PASSWORD = class="hl-string">'[Your API Password]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction
START_DATE = class="hl-string">'YYYY-MM-DD' class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'YYYY-MM-DD'   class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'2023-06-30'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- End Configuration ---

LIMIT = 500
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Oracle WMS Cloud'
LAST_DATA_UPDATE = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Function to perform paginated GET requests
def get_paginated_data(endpoint, params={}):
    all_items = []
    offset = 0
    auth_header = class="hl-string">'Basic ' + base64.b64encode(fclass="hl-string">'{USERNAME}:{PASSWORD}'.encode(class="hl-string">'utf-8')).decode(class="hl-string">'utf-8')
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': auth_header,
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        paginated_params = params.copy()
        paginated_params[class="hl-string">'offset'] = offset
        paginated_params[class="hl-string">'limit'] = LIMIT
        
        try:
            response = requests.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/facility/{FACILITY_ID}/{endpoint}', headers=headers, params=paginated_params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            if not items:
                break
            all_items.extend(items)
            offset += len(items)
            print(fclass="hl-string">'Fetched {len(all_items)} records from {endpoint}...')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(0.5)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'Error fetching data from {endpoint}: {e}')
            break
    return all_items

def main():
    events = []
    date_filter = fclass="hl-string">"create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Inbound Delivery Created (from ASN/Inbound Shipments)
    asn_data = get_paginated_data(class="hl-string">'inbound_shipment', {class="hl-string">'q': date_filter})
    for item in asn_data:
        events.append({
            class="hl-string">'WarehouseOrder': item.get(class="hl-string">'shipment_nbr'),
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Inbound Delivery Created',
            class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'create_ts'),
            class="hl-string">'EventEndTime': None,
            class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
            class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound',
            class="hl-string">'RequestedCompletionDate': item.get(class="hl-string">'required_ship_date'),
            class="hl-string">'ActualQuantity': None,
            class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
            class="hl-string">'SLAState': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2-7, 9-14: Most activities are in Inventory History
    inv_history_filter = fclass="hl-string">"tran_create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and tran_create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    inv_history_data = get_paginated_data(class="hl-string">'inventory_history', {class="hl-string">'q': inv_history_filter})
    
    activity_map = {
        class="hl-string">'ARV': class="hl-string">'Goods Arrived',
        class="hl-string">'REC': class="hl-string">'Goods Received',
        class="hl-string">'QCH': class="hl-string">'Quality Inspection Performed',
        class="hl-string">'MVL': class="hl-string">'Goods Put Away', class=class="hl-string">"hl-comment"># Move to LPN
        class="hl-string">'ADJ': class="hl-string">'Inventory Adjusted',
        class="hl-string">'PCK': class="hl-string">'Goods Picked',
        class="hl-string">'PAK': class="hl-string">'Goods Packed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Often part of a packing transaction
        class="hl-string">'LOD': class="hl-string">'Loading Started', class=class="hl-string">"hl-comment"># Often a move to a shipping door location
        class="hl-string">'SHP': class="hl-string">'Shipment Dispatched'
    }

    for item in inv_history_data:
        tran_type = item.get(class="hl-string">'tran_type')
        if tran_type in activity_map:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Use order_nbr for outbound, shipment_nbr for inbound if available
            order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_map[tran_type],
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound' if item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') else class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8, 5: Task Creation Events
    task_filter = fclass="hl-string">"create_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and create_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    task_data = get_paginated_data(class="hl-string">'task', {class="hl-string">'q': task_filter})
    for item in task_data:
        task_type = item.get(class="hl-string">'task_type')
        activity_name = None
        if task_type in (class="hl-string">'PUT', class="hl-string">'RPL'):
            activity_name = class="hl-string">'Putaway Task Created'
        elif task_type in (class="hl-string">'PCK', class="hl-string">'WAV'):
            activity_name = class="hl-string">'Picking Task Created'
        
        if activity_name:
            order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or item.get(class="hl-string">'shipment_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'assigned_user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Inbound' if activity_name == class="hl-string">'Putaway Task Created' else class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'task_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
                class="hl-string">'SLAState': None
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Additional specific events if not in inventory history
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Packing Started, 12. Staged For Shipment - These can be complex and may require logic based on location moves or container status changes. We use placeholders from Inventory History as a starting point.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, class="hl-string">'PAK' from inventory_history implies both started and completed for simplicity.
    for item in inv_history_data:
        if item.get(class="hl-string">'tran_type') == class="hl-string">'PAK':
             order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
             events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Packing Started',
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming start is same as completion
                class="hl-string">'EventEndTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Staging is a move to a staging location type
        if item.get(class="hl-string">'tran_type') == class="hl-string">'MVL' and item.get(class="hl-string">'dest_locn_type') == class="hl-string">'STG':
             order_id = item.get(class="hl-string">'order_nbr') or class="hl-string">'[Unknown]'
             events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': order_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Staged For Shipment',
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'tran_create_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': None,
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound',
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': None,
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'tran_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': None,
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15, 16. Warehouse Order Completed / Cancelled
    order_filter = fclass="hl-string">"mod_ts > '{START_DATE}T00:00:00Z' and mod_ts < '{END_DATE}T23:59:59Z'"
    order_data = get_paginated_data(class="hl-string">'order', {class="hl-string">'q': order_filter})
    for item in order_data:
        status = str(item.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''))
        activity_name = None
        if status == class="hl-string">'90': class=class="hl-string">"hl-comment"># Shipped / Delivered status code
            activity_name = class="hl-string">'Warehouse Order Completed'
        elif status == class="hl-string">'99': class=class="hl-string">"hl-comment"># Cancelled status code
            activity_name = class="hl-string">'Warehouse Order Cancelled'
        
        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'WarehouseOrder': item.get(class="hl-string">'order_nbr'),
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventStartTime': item.get(class="hl-string">'mod_ts'),
                class="hl-string">'EventEndTime': item.get(class="hl-string">'mod_ts'),
                class="hl-string">'UserOperatorId': item.get(class="hl-string">'mod_user_id'),
                class="hl-string">'WarehouseOrderType': class="hl-string">'Outbound', class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming order endpoint is for outbound
                class="hl-string">'RequestedCompletionDate': item.get(class="hl-string">'required_ship_date'),
                class="hl-string">'ActualQuantity': item.get(class="hl-string">'shipped_qty'),
                class="hl-string">'PriorityLevel': item.get(class="hl-string">'priority'),
                class="hl-string">'SLAState': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Final processing
    if not events:
        print(class="hl-string">'No events found for the given criteria.')
        return

    df = pd.DataFrame(events)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add standard columns
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = SOURCE_SYSTEM
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = LAST_DATA_UPDATE

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean up and order columns
    df = df[[class="hl-string">'WarehouseOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventStartTime', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'UserOperatorId', class="hl-string">'WarehouseOrderType', class="hl-string">'RequestedCompletionDate', class="hl-string">'ActualQuantity', class="hl-string">'PriorityLevel', class="hl-string">'SLAState', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']]
    df.sort_values(by=[class="hl-string">'WarehouseOrder', class="hl-string">'EventStartTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'oracle_wms_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
    print(fclass="hl-string">'Successfully created event log: {output_filename}')

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

Pronto para começar?

Use este Template de dados para dar os primeiros passos com Process Mining na gestão de armazém. Comece a otimizar suas operações hoje.

Voltar ao guia de melhoria

Baixar Template

Otimize a gestão do armazém e aumente a eficiência do Oracle WMS Cloud

Identifique gargalos e alcance 99,5% de precisão no estoque com o Oracle WMS Cloud.

Começar o teste grátis

Não é necessário informar cartão de crédito. Comece a otimizar hoje.

Seu Template de dados para gestão de armazém

Seu Template de dados para gestão de armazém

Atributos de gestão de armazém

Atividades de gestão de armazém

Guias de extração

Exportação pelo Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI)

Etapas

Configuração

Consulta de exemplo sql

Extração com script Python pelas APIs REST do Oracle WMS

Etapas

Configuração

Consulta de exemplo python

Pronto para começar?

Otimize a gestão do armazém e aumente a eficiência do Oracle WMS Cloud