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Seu Template de dados de gestão de armazém

Oracle WMS Cloud

Atributos da gestão de armazéns (21) Atividades de gestão de armazéns (16) Guias de extração (2)

Seu Template de dados de gestão de armazém

Este Template oferece um guia claro para coletar os dados necessários à análise dos seus processos de gestão de armazém. Ele apresenta os atributos e as atividades essenciais que você precisa acompanhar, além de orientações práticas para extrair essas informações do seu sistema de origem.

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

Novo em Event Logs? Aprenda como criar um Event Log de Process Mining.

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Atributos da gestão de armazéns

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

5 Obrigatório 7 Recomendado 9 Opcional

	Nome	Descrição
	Hora de início do evento EventStartTime	O registro de data e hora que indica quando uma atividade ou evento específico do armazém começou.
Descrição A hora de início do evento é a data e a hora exatas que marcam o começo de uma atividade. É o principal atributo temporal usado no Process Mining para ordenar os eventos cronologicamente e calcular durações e tempos de ciclo. Esse registro de data e hora é essencial para construir uma representação precisa do fluxo do processo como ele ocorreu na realidade. A análise baseada na hora de início do evento é essencial para monitorar a performance. Ela permite calcular métricas importantes, como o tempo entre atividades, a duração de um caso inteiro e o cumprimento dos acordos de nível de serviço. Dashboards que visualizam tempos de ciclo, como 'Goods Receipt to Putaway Cycle Time', dependem totalmente desse atributo para identificar atrasos. Por que isso importa Esse registro de data e hora é essencial para ordenar corretamente os eventos e calcular todas as métricas de performance baseadas em tempo, como tempos de ciclo e gargalos. Onde obter Esse geralmente 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	O nome de um evento ou tarefa de negócio específico que ocorreu no processo de gestão do armazém, como 'Goods Picked' ou 'Shipment Dispatched'.
Descrição O nome da atividade descreve uma única etapa ou marco no ciclo de vida do pedido do armazém. Essas atividades formam os nós sequenciais no mapa do processo, permitindo visualizar e analisar o fluxo do processo. Cada atividade recebe um registro de data e hora, fornecendo a base para medir a performance e analisar gargalos. No Process Mining, esse atributo é fundamental para construir o modelo do processo. Ele é usado para analisar frequências, caminhos e durações das atividades entre diferentes etapas. Entender a sequência e a ocorrência de atividades como 'Quality Inspection Performed' ou 'Picking Task Created' é essencial para otimizar a alocação de recursos e melhorar os tempos de ciclo. Por que isso importa Esse atributo define as etapas no mapa do processo, permitindo visualizar, analisar e otimizar o Workflow do armazém. Onde obter Essas informações normalmente são obtidas de Event Logs, tabelas de status de tarefas ou registros de transações no Oracle WMS Cloud que capturam os marcos do processo. Exemplos Mercadorias chegaramTarefa de separação criadaMercadorias embaladasExpedição realizada
	Pedido do armazém WarehouseOrder	O identificador exclusivo de um pedido do armazém, que funciona como o principal caso para acompanhar todas as atividades logísticas relacionadas do início ao fim.
Descrição O pedido do armazém é o identificador central que agrupa todos os eventos e atividades relacionados a uma única tarefa logística dentro do armazém, como um recebimento de entrada ou uma expedição de saída. Ele funciona como o identificador do caso no Process Mining, permitindo analisar de ponta a ponta todo o ciclo de vida do processo do armazém para esse pedido específico. Analisar os processos por pedido do armazém permite visualizar a jornada completa, desde a criação até a conclusão ou o cancelamento. Isso 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 aderência aos procedimentos padrão de diferentes tipos de pedidos. Por que isso importa Este é o Case ID essencial que conecta todas as atividades relacionadas do armazém, permitindo uma visão completa e de ponta a ponta do processo para cada pedido logístico. Onde obter Esse identificador geralmente é encontrado no nível do 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	O sistema do qual os dados de gestão do armazém foram extraídos.
Descrição Esse atributo identifica a origem dos dados, que neste caso é o Oracle WMS Cloud. Embora possa parecer 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 de Process Mining, ele ajuda as partes interessadas a confiar nos dados e entender seu contexto. Se diferentes armazéns usarem sistemas diferentes, esse campo será essencial para segmentar e comparar a performance dos processos entre eles. Por que isso importa Ele fornece um contexto essencial sobre a origem e a governança dos dados, garantindo a rastreabilidade e permitindo análises com vários sistemas. Onde obter Esse geralmente é um valor estático adicionado durante o processo de transformação dos dados para identificar a origem do conjunto de dados. Exemplos Oracle WMS CloudOracle Fusion WMS
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	O registro de data e hora que indica quando os dados desse evento foram extraídos ou atualizados pela última vez a partir do sistema de origem.
Descrição A última atualização dos dados especifica a data e a hora em que os dados foram extraídos do Oracle WMS Cloud. Esses metadados são essenciais para entender a atualidade da análise e garantir que as decisões sejam baseadas em informações atuais. Nos Dashboards de Process Mining, esse registro de data e hora informa ao usuário quando os dados exibidos foram atualizados. Ele ajuda a definir expectativas sobre se a análise reflete as operações em tempo real ou uma visão histórica, algo essencial para o monitoramento operacional. Por que isso importa Indica a atualidade dos dados, o que é essencial para que os usuários entendam quão atual é a análise do processo. Onde obter Esse registro de data e hora é gerado e adicionado durante o processo de extração, transformação e carregamento (ETL) dos dados. Exemplos 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	Data solicitada de conclusão RequestedCompletionDate	A data-limite até a qual se espera que o pedido do armazém seja concluído ou expedido.
Descrição A data solicitada de conclusão representa o acordo de nível de serviço (SLA) ou o prazo esperado pelo cliente para o pedido. Essa data é a referência usada para medir o tempo 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 “Warehouse Order SLA Adherence”, e para calcular KPIs como “On-Time Shipment Compliance”. Comparando o timestamp real da expedição com essa data solicitada, as empresas conseguem medir a performance do nível de serviço, identificar as causas-raiz dos atrasos e priorizar os pedidos com risco de não cumprir os prazos. Por que isso importa Esse é o principal atributo para medir a performance no prazo e a conformidade com o SLA, impactando diretamente a satisfação do cliente. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Normalmente, esse atributo faz parte dos dados do cabeçalho do pedido e costuma ser derivado de um pedido de venda ou de compra. Exemplos 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-05T23:59:59Z2023-11-15T12:00:00Z
	Estado do SLA SLAState	Um status calculado que indica se o pedido do armazém foi concluído no prazo, está atrasado ou corre risco de atraso, com base na data solicitada de conclusão.
Descrição O estado do SLA é um atributo derivado que classifica imediatamente a performance de um pedido em relação ao prazo. Ele é calculado comparando o timestamp da atividade de conclusão, por exemplo, “Shipment Dispatched”, com “RequestedCompletionDate”. O estado pode ser classificado como “On Time”, “Late” ou, potencialmente, “At Risk” para pedidos em aberto próximos do prazo. Esse atributo foi criado especificamente para o Dashboard “Warehouse Order SLA Adherence”. Ele simplifica comparações complexas de datas em um status fácil de entender, permitindo uma avaliação visual rápida da performance. Os analistas podem usá-lo para filtrar todos os pedidos atrasados e realizar uma análise de causa-raiz para entender por que eles não cumpriram o acordo de nível de serviço. Por que isso importa Fornece um status simples e imediato da conformidade com o SLA, facilitando o acompanhamento e a análise da performance no prazo. Onde obter É calculado comparando o timestamp da atividade final com “RequestedCompletionDate”. Exemplos No prazoAtrasadoEm risco
	Hora de término do evento EventEndTime	O registro de data e hora que indica quando uma atividade ou evento específico do armazém foi concluído.
Descrição A hora de término do evento marca a data e a hora exatas em que uma atividade foi concluída. Quando disponível, ela oferece uma medida mais precisa da duração da atividade do que inferi-la a partir do horário de início da atividade seguinte. Isso é especialmente útil para tarefas com tempo de processamento mensurável, como 'Packing' ou 'Quality Inspection'. Na análise, ter a hora de início e a hora de término permite calcular com precisão os tempos de processamento das atividades. Isso ajuda a diferenciar o tempo gasto trabalhando ativamente em uma tarefa do tempo de espera até o início da próxima etapa. Essa distinção é essencial para analisar a utilização dos recursos e a eficiência. Por que isso importa Permite calcular com precisão a duração de cada atividade, ajudando a diferenciar o tempo de processamento ativo do tempo de espera ocioso. Onde obter Esse geralmente 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	O identificador do usuário, operador ou funcionário que realizou a atividade no armazém.
Descrição Esse atributo identifica a pessoa responsável por executar uma tarefa específica, como separar, embalar ou armazenar mercadorias. Ele é uma dimensão essencial para analisar a performance da equipe, a distribuição da carga de trabalho e a aderência aos procedimentos operacionais padrão. Analisar o processo por ID do usuário/operador ajuda a identificar os funcionários com melhor performance, aqueles que podem precisar de treinamento adicional e desequilíbrios na distribuição da carga de trabalho da equipe. Esse atributo é essencial para o Dashboard 'Resource Utilization by Activity', pois permite entender como diferentes usuários contribuem para a eficiência geral do processo e onde os gargalos podem estar relacionados a ações específicas dos usuários. Por que isso importa Esse atributo é essencial para analisar a performance da equipe, identificar necessidades de treinamento e garantir uma distribuição equilibrada da carga de trabalho. Onde obter Esse dado geralmente é encontrado em tabelas de transações ou tarefas, muitas vezes vinculado ao usuário conectado ao sistema ou ao dispositivo portátil no momento em que a ação foi realizada. Exemplos JSMITHBJOHNSONUSER123
	Nível de prioridade PriorityLevel	Uma classificação da urgência do pedido do armazém, como “High”, “Normal” ou “Low”.
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 expedições expressas ou reposições de estoque para atender faltas críticas, geralmente precisam seguir um fluxo mais rápido e receber atenção imediata dos recursos. Esse atributo é essencial para o Dashboard “Priority Order Fulfillment Performance”. Ao filtrar e comparar os processos com base no nível de prioridade, os gestores conseguem 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, garantindo o cumprimento dos SLAs críticos. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Normalmente, esse é um campo dos dados do cabeçalho do pedido. Exemplos AltaNormalBaixa
	Quantidade real ActualQuantity	A quantidade real de itens contados ou movimentados durante uma atividade, como recebimento de mercadorias ou picking.
Descrição A quantidade real é a contagem física das unidades processadas durante uma tarefa no armazém. Ela costuma ser registrada durante atividades de recebimento de mercadorias, armazenagem, picking ou contagem cíclica. Esse valor representa a realidade da movimentação do estoque. Esse atributo é fundamental para o Dashboard “Inventory Quantity Discrepancy”. Comparando a quantidade real com a quantidade planejada no documento de origem, como um pedido de compra ou de expedição, é possível identificar imediatamente as divergências. Analisar essas diferenças ajuda a localizar as fontes de imprecisão do estoque, como erros de fornecedores, falhas no recebimento ou erros de picking, algo essencial para manter níveis de estoque precisos. Por que isso importa É essencial para identificar divergências de estoque comparando-a com a quantidade planejada, o que ajuda a melhorar a precisão do estoque. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Normalmente, esse é um campo das tabelas de detalhes da transação ou dos itens de linha da tarefa. Exemplos 10098500
	Tipo de pedido do armazém WarehouseOrderType	Categoriza o pedido do armazém, por exemplo, como recebimento de entrada, expedição de saída ou transferência interna.
Descrição O tipo de pedido do armazém fornece um contexto essencial sobre a finalidade do pedido. Os tipos comuns incluem expedições para clientes, recebimentos de pedidos de compra, transferências de estoque entre unidades ou devoluções. Essa categorização é fundamental para segmentar a análise do processo e comparar a performance entre diferentes Workflows. No Process Mining, filtrar por tipo de pedido permite criar mapas de processo distintos para os fluxos de entrada e saída, que geralmente têm etapas e metas de performance muito diferentes. Por exemplo, os KPIs de uma expedição de saída se concentram na velocidade e na entrega ao cliente, enquanto os de um recebimento de entrada se concentram na disponibilidade e na precisão do estoque. Esse atributo é essencial para o Dashboard “Picking & Packing Throughput”, que compara diferentes processos de atendimento de pedidos. Por que isso importa Permite segmentar a análise em processos distintos, como entrada, saída ou interno, que têm objetivos e Workflows diferentes. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Essas informações geralmente estão disponíveis nos dados do cabeçalho do pedido do armazém. Exemplos Expedição de saídaRecebimento de entradaTransferência internaDevolução do cliente
	Código do motivo ReasonCode	Um código ou uma descrição que explica o motivo de um evento específico, como um ajuste de estoque, uma devolução ou um desvio.
Descrição Um código de motivo fornece contexto para eventos fora do padrão ou exceções no processo. Por exemplo, quando ocorre a atividade “Inventory Adjusted”, o código de motivo pode especificar “Damaged Goods”, “Cycle Count Adjustment” ou “Expired Stock”. Isso é fundamental para a análise de causa-raiz dos desvios do processo. No Process Mining, os códigos de motivo são muito importantes para entender por que as exceções acontecem. Analisar a frequência e o impacto de diferentes códigos de motivo pode ajudar a identificar problemas sistêmicos. Por exemplo, uma alta frequência de ajustes “Damaged Goods” pode levar a uma revisão dos procedimentos de manuseio, enquanto códigos frequentes de “Picking Error” indicariam a necessidade de melhorar o treinamento ou as verificações do sistema para os operadores de picking. Por que isso importa Fornece contexto essencial para exceções e desvios, permitindo analisar a causa-raiz de problemas como ajustes de estoque ou atrasos. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Esses códigos normalmente são inseridos durante as transações de tratamento de exceções. Exemplos DMG - Danificado durante o transporteQTY_MISMATCH - Falta de quantidade do fornecedorITEM_ERRADO_SELECIONADO
	É retrabalho IsRework	Um indicador booleano que informa se uma atividade é uma repetição de uma etapa anterior no mesmo caso, sinalizando retrabalho ou um loop do processo.
Descrição “Is Rework” é um indicador calculado que identifica quando um processo se desvia de um fluxo linear e repete uma atividade. Por exemplo, se uma atividade “Goods Picked” for seguida por outra atividade “Goods Picked” para o mesmo pedido, a segunda ocorrência será marcada como retrabalho. Isso geralmente indica um problema, como um erro de picking que precisou ser corrigido. Esse atributo é essencial para o Dashboard “Process Deviation & Rework Analysis” e para o KPI “Warehouse Rework Rate”. Ao marcar esses eventos, a análise consegue quantificar a frequência e o impacto do retrabalho. Identificar as atividades mais sujeitas a retrabalho ajuda a localizar fragilidades 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 do processo, ajudando a quantificar o custo e a frequência do retrabalho. Onde obter É calculado na ferramenta de Process Mining, detectando sequências repetidas de atividades para o mesmo CaseId. Exemplos truefalse
	Equipamento utilizado EquipmentUsed	O identificador do equipamento, como uma empilhadeira ou um scanner portátil, usado para realizar uma atividade no armazém.
Descrição Esse atributo especifica o ativo físico ou equipamento utilizado durante uma tarefa no armazém. Acompanhar o uso dos equipamentos acrescenta uma camada à análise de recursos, complementando 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 “Resource Utilization by Activity”, analisar os dados por equipamento utilizado é essencial. Essa análise pode revelar se determinados tipos de equipamento são gargalos ou se existem oportunidades de melhorar a alocação de tarefas com base na disponibilidade e na eficiência dos equipamentos. Por exemplo, pode mostrar que um modelo específico de empilhadeira é consistentemente mais lento em tarefas de armazenagem, levando a uma investigação. Por que isso importa Permite analisar a utilização e a eficiência dos equipamentos, ajudando a identificar gargalos relacionados aos ativos e otimizar a alocação de recursos. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Essas informações podem estar registradas nos dados de execução das tarefas, especialmente quando os operadores fazem login em equipamentos específicos. Exemplos FORKLIFT-05SCANNER-A12CART-27
	ID da expedição ShipmentId	O identificador exclusivo da expedição que agrupa um ou mais pedidos do armazém transportados juntos.
Descrição O ID da expedição é um identificador de nível superior que pode consolidar vários pedidos do armazém em uma única unidade logística para transporte. Por exemplo, vários pedidos pequenos destinados ao mesmo local podem ser agrupados em uma expedição no mesmo caminhão. Embora o pedido do armazém seja o ID do caso desta análise, o ID da expedição fornece uma dimensão adicional para analisar a logística de saída. Ele permite avaliar a performance no nível da expedição, como o tempo total para consolidar todos os pedidos de uma expedição. Também pode ser usado para rastrear problemas que afetam uma expedição inteira, e não apenas um pedido. Por que isso importa Agrupa vários pedidos em uma única unidade de transporte, permitindo analisar a eficiência da consolidação e a performance no nível da expedição. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Essa informação normalmente está nos módulos de gestão de expedições ou cargas. Exemplos SHP-98765LOAD-A543BOL-123456
	Identificador do local LocationIdentifier	O local físico específico dentro do armazém onde uma atividade ocorreu, como uma posição, uma doca ou uma área de staging.
Descrição O identificador do local especifica o ponto exato do armazém associado a um evento. Pode ser uma doca de recebimento para “Goods Arrived”, uma posição de armazenamento para “Goods Put Away”, uma estação de embalagem para “Goods Packed” ou uma faixa de staging para “Staged For Shipment”. 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 um determinado corredor é consistentemente lento para picking ou que uma doca específica é um ponto de estrangulamento no recebimento. Esse insight pode orientar decisões sobre layout do armazém, alocação de recursos e desenho do processo. Por que isso importa Acrescenta uma dimensão física à análise, ajudando a identificar gargalos relacionados a zonas, corredores ou posições específicas do armazém. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Essas informações normalmente são registradas nos detalhes da tarefa. Exemplos A-01-03-BDOCK-04PACK-STN-02STAGE-LANE-5
	Quantidade planejada PlannedQuantity	A 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 pelo documento de origem. Em um recebimento de entrada, corresponde à quantidade do pedido de compra. Em uma expedição de saída, corresponde à quantidade do pedido de venda. Esse atributo serve como referência para comparação com a quantidade real. O KPI “Inventory Data Discrepancy Rate” é calculado com base nas diferenças entre os valores planejados e reais. Analisar essas variações é fundamental para a gestão da cadeia de suprimentos e do estoque, ajudando a resolver problemas com fornecedores, processos internos ou erros de entrada de dados. Por que isso importa Serve como referência para medir a precisão do estoque e identificar divergências durante os processos de recebimento ou picking. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Normalmente, essa informação está no item de linha do pedido associado à tarefa do armazém. Exemplos 100100500
	SKU do produto ProductSKU	A unidade de manutenção de estoque (SKU) ou o 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 geralmente contêm 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 ter tempos de manuseio maiores, enquanto produtos de alta rotatividade podem seguir um fluxo mais otimizado. Essas informações são valiosas para estratégias de slotting, nas quais os produtos são posicionados no armazém para otimizar os tempos de deslocamento no picking e na armazenagem, além de ajudar a entender como as características dos produtos impactam o throughput geral. Por que isso importa Permite analisar o processo com base nas características dos produtos, que podem afetar os tempos de manuseio e os fluxos de processo, orientando estratégias de slotting e armazenamento. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Essa informação está no item de linha do pedido ou no nível de detalhes da tarefa. Exemplos SKU-100-RED-LGPROD-54321HW-CMP-001A
	Status do pedido do armazém WarehouseOrderStatus	O status atual ou final do pedido do armazém, como “Completed” ou “Cancelled”.
Descrição Esse atributo indica o resultado ou estado final de um pedido do armazém. Ele ajuda a diferenciar os pedidos processados com sucesso daqueles que foram cancelados ou ainda estão em andamento. Essa 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 processo de pedidos “Completed” e “Cancelled” pode revelar em que etapa os cancelamentos costumam ocorrer, gerando insights sobre possíveis problemas com estoque, solicitações de clientes ou erros do sistema. Esse atributo também é usado para calcular KPIs de throughput, como “Daily Warehouse Throughput”. Por que isso importa Define o resultado de um caso, permitindo concentrar a análise nos pedidos concluídos com sucesso ou investigar exceções, como cancelamentos. Onde obter Normalmente, esse é o campo de status do registro do cabeçalho do pedido do armazém no Oracle WMS Cloud. Exemplos ConcluídoEm andamentoCanceladoEm espera
	Transportadora Carrier	A transportadora ou o provedor de transporte responsável pela expedição de saída.
Descrição O atributo transportadora identifica o parceiro logístico responsável por transportar as mercadorias do armazém até o 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 “Shipment Dispatch Cycle Time” para analisar e comparar a performance de diferentes transportadoras. Segmentando o tempo entre “Staged For Shipment” e “Shipment Dispatched” por transportadora, a empresa consegue identificar quais parceiros são mais eficientes, quais causam atrasos e como usar esses dados em negociações de contratos e na seleção de transportadoras. Por que isso importa Permite comparar a performance de diferentes transportadoras, ajudando a otimizar a logística de saída e reduzir atrasos na expedição. Onde obter Consulte a documentação do Oracle WMS Cloud. Normalmente, essa informação é armazenada nos dados da expedição ou da carga relacionados ao pedido do armazém. Exemplos FedExUPSDHLXPO Logistics

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de gestão de armazéns

Estas são as principais etapas e marcos do processo que devem ser registrados no seu Event Log para uma descoberta precisa do processo.

7 Recomendado 9 Opcional

	Atividade	Descrição
	Entrada de mercadorias criada	Esta atividade registra a criação de uma Notificação Avançada de Embarque (ASN) ou de um registro de entrada de mercadorias no Oracle WMS Cloud. Ela marca o início do processo de entrada e representa a notificação formal de que as mercadorias devem chegar ao armazém.
Por que isso importa Este é o principal evento de início do processo de entrada do 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 obter Esse evento normalmente é capturado no histórico de transações dos objetos Inbound Shipment ou ASN. Ele corresponde ao registro de data e hora da criação do documento. Captura Capturado no evento de criação do registro Inbound Shipment ou ASN. Tipo de evento explicit
	Expedição realizada	Esta atividade marca a etapa final, quando o caminhão carregado é despachado e deixa o armazém. Essa transação encerra financeira e fisicamente o pedido de saída no WMS.
Por que isso importa Este é o marco final da saída e um ponto de dados essencial para o KPI de conformidade com os prazos de expedição. Ele representa a transferência das mercadorias para a transportadora e o fim da responsabilidade do armazém. Onde obter Essa é uma transação explícita importante no Oracle WMS Cloud, geralmente chamada de 'Ship Confirm' ou 'Dispatch Load'. Ela é registrada no Outbound Load ou no registro de Shipment com uma data e hora precisas. Captura Capturado no registro de data e hora da transação 'Ship Confirm' ou 'Dispatch Load'. Tipo de evento explicit
	Mercadorias armazenadas	Esta atividade indica a conclusão bem-sucedida do processo de armazenamento. Um operador moveu fisicamente as mercadorias para o endereço de armazenamento e confirmou a ação no sistema, deixando o estoque disponível para uso.
Por que isso importa Este é um marco importante que marca o fim do processo de entrada. Ele é essencial para calcular o KPI total de 'Goods Receipt to Storage Time' e analisar a eficiência do armazenamento. Onde obter Esse registro é capturado quando um operador confirma a tarefa de armazenamento, criando um registro de transação com data e hora de conclusão. Normalmente, ele é encontrado no histórico de tarefas ou nos logs de transações de estoque. Captura Com base no registro de data e hora de conclusão da transação da tarefa de armazenamento. Tipo de evento explicit
	Mercadorias embaladas	Representa a conclusão do processo de 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 fechado e etiquetado para expedição.
Por que isso importa Esse marco marca o fim das atividades que agregam valor dentro do armazém para um pedido. O tempo entre a conclusão da separação e a conclusão da embalagem é um indicador importante da velocidade interna de atendimento. Onde obter Esse geralmente é um evento transacional explícito, como 'Close Container' ou 'Finish Pack'. O registro de data e hora de conclusão é armazenado no histórico de transações de embalagem ou do pedido de saída. Captura Capturado no registro de 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 um evento transacional em que as quantidades são confirmadas em relação ao documento 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 o estoque fica disponível para armazenamento e atendimento dos pedidos. Onde obter Esse registro é capturado nos logs de transações de recebimento do Oracle WMS Cloud. Cada escaneamento ou confirmação do recebimento de um item gera um registro transacional com data e hora. Captura Com base no registro de data e hora de conclusão da transação 'Receive ASN' ou de transações de recebimento semelhantes. Tipo de evento explicit
	Mercadorias separadas	Esta atividade indica que um operador retirou fisicamente os itens de seus locais de armazenamento e confirmou a separação no sistema. As mercadorias agora estão prontas para serem levadas à área de embalagem ou preparação.
Por que isso importa Este é um marco importante no processo de atendimento do pedido. Analisar os tempos de separação ajuda a identificar gargalos causados pelo layout do armazém, pelas estratégias de separação ou pela performance dos operadores. Onde obter Esse registro é capturado no registro de data e hora de conclusão da tarefa de separação, no histórico de tarefas ou nos logs de transações. O escaneamento de confirmação feito pelo operador finaliza a transação. Captura Com base no registro de data e hora de conclusão da transação da tarefa de separação. Tipo de evento explicit
	Pedido do armazém concluído	Isso representa o encerramento final do próprio pedido do armazém, que pode ocorrer no momento da expedição ou pouco depois, quando todas as atualizações do sistema forem concluídas. Esse é o evento final bem-sucedido do processo.
Por que isso importa Essa atividade define o fim do ciclo de vida completo do processo do armazém. Ela é essencial para calcular o tempo total de ciclo e o throughput de toda a operação do armazém. Onde obter Esse evento geralmente é inferido a partir da alteração do status final do objeto de pedido do armazém para 'Completed' ou 'Closed'. Usa-se o registro de data e hora dessa atualização final de status. Captura Inferido a partir da alteração do status do pedido do armazém para seu estado final de sucesso. Tipo de evento inferred
	Carregamento iniciado	Esse evento representa o início do carregamento físico, quando as mercadorias embaladas são movidas da área de preparação para o caminhão da transportadora. Geralmente, ele é iniciado por uma transação 'Start Load'.
Por que isso importa Essa atividade oferece visibilidade sobre a eficiência do próprio processo de carregamento. Ela ajuda a separar o tempo de espera na área de preparação do tempo efetivamente gasto carregando o caminhão. Onde obter Esse geralmente é um evento transacional explícito vinculado a um registro Outbound Load no Oracle WMS Cloud. O usuário executa a ação 'Start Load', que recebe um registro de data e hora. Captura Capturado na transação 'Start Load' associada a um carregamento específico da transportadora de 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 de embalagem. Geralmente, isso ocorre por meio de um escaneamento explícito que associa os itens a um contêiner de embalagem.
Por que isso importa Acompanhar essa atividade ajuda a separar o subprocesso de embalagem da separação e da preparação. Isso permite uma análise detalhada da eficiência e do throughput das estações de embalagem. Onde obter Esse pode ser um evento transacional explícito ou pode ser inferido a partir da criação de um contêiner de embalagem (LPN) e do primeiro item escaneado nele. O registro é encontrado nos logs de transações de embalagem ou expedição. Captura Capturado na transação 'Start Pack' ou no registro de 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 à contagem cíclica, a danos ou à correção de divergências no recebimento.
Por que isso importa Essa atividade é essencial para identificar falhas de processo que causam imprecisões no estoque. Analisar a frequência e a magnitude dos ajustes ajuda a localizar problemas no recebimento, na separação ou no armazenamento. Onde obter Esse registro é capturado nos logs específicos de transações de ajuste de estoque do Oracle WMS Cloud. Esses logs detalham o item, o local, a alteração de quantidade, o código do motivo e a data e hora. Captura Capturado diretamente nos registros de transações de ajuste de estoque. Tipo de evento explicit
	Inspeção de qualidade realizada	Representa a conclusão de uma verificação de controle de qualidade das mercadorias recebidas. Essa pode ser uma etapa padrão para determinados materiais ou fornecedores, ou pode ser acionada de forma pontual.
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 permanecem em status de garantia da qualidade antes de serem disponibilizadas. Onde obter Esse evento provavelmente é inferido a partir de alterações de status no registro de estoque, passando de 'QA Hold' para 'Available' ou 'Putaway'. Também podem existir logs explícitos de transações de um módulo de qualidade. Captura Inferido a partir de alterações no status do estoque ou da conclusão de uma transação de QA 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 geralmente ocorre 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. Ele é essencial para analisar a utilização das docas e possíveis gargalos na área de recebimento. Onde obter Esse evento geralmente é capturado como uma atualização de status no registro Inbound Shipment ou ASN, acionada por um agente da doca que escaneia os documentos de entrega ou atualiza o sistema manualmente. Captura Registrado como um evento de alteração de status, por exemplo, 'Arrived at Check-In', no Inbound Shipment. Tipo de evento explicit
	Pedido do armazém cancelado	Representa o cancelamento de um pedido do armazém antes de sua conclusão. Esse é um estado final alternativo e malsucedido do processo.
Por que isso importa Acompanhar os cancelamentos é importante para entender mudanças na demanda, erros de entrada de dados ou outros problemas que fazem os pedidos serem interrompidos. Isso ajuda a identificar fontes de desperdício no processo. Onde obter Esse evento é inferido a partir da alteração do status do pedido do armazém para 'Cancelled' ou para um estado final semelhante. Usa-se o registro de data e hora dessa atualização de status. Captura Inferido a partir da alteração do status do pedido do armazém para o estado 'Cancelled'. Tipo de evento inferred
	Preparado para expedição	Esta atividade indica que os contêineres embalados foram movidos da estação de embalagem para uma área designada de preparação para expedição. O pedido agora está completo e aguardando o carregamento na transportadora.
Por que isso importa Isso marca a transição do processamento para a etapa final de expedição. O tempo que as mercadorias permanecem na área de preparação pode revelar atrasos na chegada da transportadora ou no agendamento da doca. Onde obter Esse registro geralmente é capturado por meio de uma transação de movimentação de local, na qual o local do contêiner embalado é atualizado para uma faixa de preparação. O registro de data e hora dessa movimentação marca o evento. Captura Capturado na transação de movimentação de estoque que transfere o LPN embalado para um local de preparação. Tipo de evento explicit
	Tarefa de armazenamento criada	Esse evento registra a geração, pelo sistema, de uma tarefa para que um operador mova as mercadorias recebidas da doca de recebimento para um local de armazenamento definido. Esse é o ponto de partida do subprocesso de armazenamento.
Por que isso importa Essa atividade inicia o ciclo de armazenamento. Analisar o tempo entre a criação da tarefa e a conclusão efetiva do armazenamento ajuda a avaliar a eficiência do sistema e o tempo de resposta do operador. Onde obter Esse geralmente é um evento explícito registrado nas tabelas de tarefas ou transações do armazém. O registro de data e hora da criação da tarefa de armazenamento é usado como horário do evento. Captura Capturado no registro de data e hora da criação da tarefa de armazenamento gerada pelo sistema. Tipo de evento explicit
	Tarefa de separação criada	Esse evento ocorre quando o sistema gera uma tarefa de separação para que um operador retire itens do armazenamento e atenda a um pedido de saída. Ele marca o início do ciclo de atendimento do pedido no armazém.
Por que isso importa Esse é o gatilho do processo de separação de saída. O tempo entre esse evento e a conclusão da separação é uma medida importante da eficiência do atendimento dos pedidos e da capacidade de resposta dos recursos. Onde obter Esse evento é registrado nas tabelas de gestão de tarefas do armazém. O registro de data e hora da criação da tarefa de separação é usado como horário da atividade. Captura Capturado no registro de data e hora da 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 seu ambiente do Oracle Cloud Applications e use o menu de navegação para acessar Tools e, depois, Reports and Analytics.
Clique no botão "Create" na barra de ferramentas e selecione "Analysis". O editor de análise será aberto, permitindo que você selecione 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 para a aba Criteria. Em vez de arrastar e soltar colunas, acesse a aba "Advanced" para inserir diretamente a consulta SQL lógica.
Copie toda a SQL lógica fornecida na seção Query deste documento e cole-a na área de texto "SQL Issued". Essa consulta usa cláusulas UNION ALL para combinar dados de diferentes tabelas transacionais em um único formato de Event Log.
Modifique os valores de espaço reservado na consulta. Especificamente, atualize 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 aba "Results" para executar a consulta e visualizar uma prévia dos dados. Isso ajuda a 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-a em uma pasta compartilhada ou pessoal.
Para agendar uma exportação recorrente, volte ao catálogo, localize a análise salva e clique em "More". Depois, selecione "Schedule".
Na configuração do agendamento, defina a frequência e o horário de execução do relatório. Na aba "Output", especifique o formato de exportação como CSV. 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.
Depois que o job agendado for executado e você receber o arquivo CSV, confirme se os cabeçalhos das colunas correspondem aos atributos necessários para o seu projeto no ProcessMind. Nenhuma transformação adicional dos dados deve ser necessária.

Configuração

Área de assunto: a principal fonte de dados desta extração é a área de assunto "Warehouse Operations - Real Time". Confirme se a função do seu usuário tem as permissões necessárias para acessá-la.
Intervalo de datas: a consulta usa datas de início e fim como parâmetros. Para uma análise inicial, recomenda-se extrair de 3 a 6 meses de dados. Em produção, agende extrações incrementais diárias ou semanais.
Principais filtros: a consulta fornecida filtra os dados com base na data de criação da transação. Você pode adicionar mais filtros diretamente na 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. Sempre agende extrações grandes fora do horário comercial de pico para minimizar o impacto sobre os usuários operacionais.
Pré-requisitos: o usuário que executar a 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.

a 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: confirme se o Python 3.6 ou uma versão mais recente está instalado. Instale as bibliotecas necessárias usando pip: pip install requests pandas.
Obtenha as credenciais do Oracle WMS Cloud: obtenha a API Base URL, o nome de usuário e a senha de uma conta de API dedicada, além do Facility ID relevante para o armazém do qual você quer extrair os dados.
Configure o script Python: abra o script Python fornecido. Localize a seção de configuração no início do arquivo e substitua os valores de espaço reservado de BASE_URL, FACILITY_ID, USERNAME e PASSWORD pelas suas credenciais reais. Defina também START_DATE e END_DATE para estabelecer 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 de eventos é o endpoint inventory_history, filtrado por diferentes tipos de transação (tran_type) para identificar atividades específicas, como recebimento, picking e packing.
Execute o script: execute o script pela linha de comando usando python your_script_name.py. O script fará a autenticação e, em seguida, consultará sequencialmente as APIs para obter os dados das 16 atividades necessárias dentro do intervalo de datas especificado.
Trate a paginação: o script inclui uma função auxiliar para tratar automaticamente a paginação da API. Ele chama cada endpoint repetidamente, incrementando 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 atribui o ActivityName correto com base no endpoint de origem e no tipo de transação.
Consolide os dados de eventos: todos os eventos extraídos são adicionados a uma única lista. Depois que todas as consultas à API forem concluídas, essa lista é convertida em um DataFrame do pandas, oferecendo uma visão tabular e estruturada de todo o processo.
Dados de data e hora e do sistema: o script enriquece os dados adicionando SourceSystem (definido como 'Oracle WMS Cloud') e LastDataUpdate (o horário em que o script foi executado) a cada registro de evento.
Exporte o Event Log: o DataFrame final do pandas é ordenado pelo ID do pedido do armazém e pelo horário de início do evento para garantir 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. Isso inclui nome de usuário e senha.
URL base e Facility ID: você precisa informar a URL base específica da sua instância do Oracle WMS Cloud, como 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, recomenda-se um intervalo de 3 a 6 meses, equilibrando volume de dados e insight. Tenha em mente que intervalos muito longos podem aumentar bastante o tempo de execução do script.
Limite de paginação: o parâmetro LIMIT do script está definido como 500 registros por solicitação à API. Esse costuma ser um valor seguro para 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 corretas foram atribuídas.

a 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()

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