> Cải tiến quy trình liên tục > Quản lý vận tải > project44 > Mẫu dữ liệu

Mẫu dữ liệu quản lý vận tải của bạn

project44

Các thuộc tính quản lý vận tải(20) Các hoạt động trong quy trình quản lý vận tải(14) Hướng dẫn trích xuất dữ liệu(2)

Mẫu dữ liệu quản lý vận tải của bạn

Mẫu này hướng dẫn cách trích xuất và sắp xếp dữ liệu vận tải từ project44. Mẫu nêu rõ các thuộc tính cần thu thập và hoạt động cần theo dõi để bạn phân tích sâu quy trình vận chuyển lô hàng. Dùng tài nguyên này để xác định điểm nghẽn, cải thiện hiệu suất của hãng vận chuyển và giảm chi phí vận hành.

Các thuộc tính nên thu thập
Các hoạt động chính cần theo dõi
Hướng dẫn trích xuất dữ liệu

Chưa quen với nhật ký sự kiện? Tìm hiểu cách tạo nhật ký sự kiện cho process mining.

Tải mẫu xuống

Các thuộc tính quản lý vận tải

Đây là những trường dữ liệu nên có trong nhật ký sự kiện để phân tích quy trình quản lý vận tải trên project44.

5 Bắt buộc 7 Nên có 8 Không bắt buộc

	Tên	Mô tả
	Lô hàng Shipment	Mã định danh duy nhất cho một lần vận chuyển hàng hóa, được dùng làm hồ sơ chính để phân tích quy trình.
Mô tả Thuộc tính Lô hàng là mã định danh hồ sơ trung tâm, dùng để nhóm tất cả sự kiện và hoạt động liên quan đến một đơn vận tải. Thuộc tính này cho phép phân tích toàn bộ vòng đời lô hàng, từ lúc tạo và chỉ định hãng vận tải đến khi vận chuyển, giao hàng và xử lý thanh toán cuối cùng. Trong process mining, phân tích theo Lô hàng là bước cơ bản. Cách này giúp trực quan hóa sơ đồ quy trình, tính thời gian chu kỳ của từng lô hàng và xác định các lộ trình phổ biến hoặc sai lệch. Mọi thuộc tính khác, như hãng vận tải, lý do chậm trễ hoặc chi phí, đều được phân tích dựa trên mã định danh duy nhất này. Vì sao điều này quan trọng Đây là Case ID thiết yếu để liên kết mọi sự kiện vận tải liên quan, giúp bạn theo dõi hành trình từ đầu đến cuối của từng lô hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là khóa chính của dữ liệu lô hàng trong project44, thường được gọi là Shipment ID hoặc Tracking Number trong API và giao diện người dùng của nền tảng. Ví dụ SHP-2023-00123SHP-2023-00456SHP-2023-00789
	Tên hoạt động ActivityName	Tên của một sự kiện hoặc mốc cụ thể trong vòng đời lô hàng.
Mô tả Tên hoạt động mô tả một bước riêng biệt hoặc cập nhật trạng thái trong quy trình vận tải, chẳng hạn như “Đã chỉ định hãng vận tải”, “Đã lấy hàng” hoặc “Lô hàng bị chậm trễ”. Các hoạt động này tạo thành các nút trên sơ đồ quy trình, còn thứ tự của chúng thể hiện hành trình lô hàng. Phân tích các hoạt động này là trọng tâm của process mining. Bằng cách xem xét thứ tự, tần suất và thời gian giữa các hoạt động, chuyên viên phân tích có thể phát hiện điểm nghẽn, vòng lặp làm lại và các biến thể quy trình kém hiệu quả. Thuộc tính này rất cần thiết để tạo dashboard theo dõi luồng quy trình và tính KPI cho từng bước cụ thể. Vì sao điều này quan trọng Thuộc tính này xác định các bước trong quy trình vận tải, giúp trực quan hóa luồng quy trình và phát hiện điểm nghẽn. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường loại sự kiện hoặc cập nhật trạng thái trong luồng dữ liệu theo dõi sự kiện của project44. Ví dụ Tạo lô hàngĐã lấy hàngĐã thông quanĐã giao hàng
	Thời gian sự kiện EventTime	Dấu thời gian cho biết thời điểm một hoạt động hoặc sự kiện cụ thể diễn ra.
Mô tả Thời gian sự kiện là ngày và giờ được ghi nhận cho từng hoạt động trong vòng đời lô hàng. Dữ liệu theo trình tự thời gian này là nền tảng của process mining, vì nó giúp tái hiện chính xác luồng quy trình đã diễn ra. Thuộc tính này được dùng để tính mọi chỉ số dựa trên thời lượng, gồm thời gian chu kỳ, thời gian chờ và thời gian xử lý. Đây là dữ liệu thiết yếu để phát hiện chậm trễ, đo lường hiệu suất so với lịch trình và hiểu diễn biến theo thời gian của quy trình vận tải. Mọi KPI liên quan đến thời gian, như Tỷ lệ giao hàng đúng hạn và Thời gian vận chuyển trung bình, đều phụ thuộc vào dữ liệu Thời gian sự kiện chính xác. Vì sao điều này quan trọng Dấu thời gian bắt buộc này giúp sắp xếp hoạt động theo trình tự thời gian và là cơ sở để tính hiệu suất cũng như thời lượng. Lấy dữ liệu ở đâu Tương ứng với dấu thời gian của từng sự kiện trong luồng dữ liệu project44. Ví dụ 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:30:00Z2023-11-05T09:15:00Z
	Hệ thống nguồn SourceSystem	Hệ thống nơi dữ liệu sự kiện được tạo ra.
Mô tả Thuộc tính này xác định hệ thống cung cấp dữ liệu, trong trường hợp này là “project44”. Ở các trường hợp khác, dữ liệu cũng có thể đến từ TMS, ERP hoặc hệ thống của hãng vận tải đã tích hợp. Việc nắm rõ hệ thống nguồn rất quan trọng để quản trị dữ liệu và xử lý sự cố. Thông tin này giúp đánh giá chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu, nhất là khi dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nền tảng. Trong phân tích này, thuộc tính xác nhận các sự kiện được theo dõi qua nền tảng theo dõi project44. Vì sao điều này quan trọng Xác định nguồn gốc dữ liệu, yếu tố quan trọng để quản trị dữ liệu, đánh giá chất lượng và hiểu bối cảnh của dữ liệu. Lấy dữ liệu ở đâu Đây thường là giá trị cố định (“project44”), được thêm vào khi tải dữ liệu để ghi nhãn nguồn gốc của tập dữ liệu. Ví dụ project44P44
	Lần cập nhật dữ liệu gần nhất LastDataUpdate	Dấu thời gian cho biết lần gần nhất dữ liệu của bản ghi này được làm mới từ hệ thống nguồn.
Mô tả Thuộc tính này ghi lại ngày và giờ dữ liệu được trích xuất hoặc cập nhật lần gần nhất từ project44. Đây là siêu dữ liệu quan trọng cho biết dữ liệu phân tích còn mới hay không. Chuyên viên phân tích dùng thông tin này để biết mình đang xem dữ liệu mới nhất hiện có hay chưa. Thuộc tính này rất cần thiết cho dashboard vận hành theo dõi các lô hàng đang di chuyển và giúp đảm bảo kết luận phân tích dựa trên thông tin cập nhật. Vì sao điều này quan trọng Cho biết dữ liệu còn mới hay không, giúp đảm bảo phân tích dựa trên thông tin hiện tại và hỗ trợ theo dõi vận hành. Lấy dữ liệu ở đâu Dấu thời gian này được tạo và thêm vào trong quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL). Ví dụ 2023-11-10T02:00:00Z2023-11-11T02:00:00Z
	Chi phí vận chuyển TransportationCost	Tổng chi phí vận tải của lô hàng.
Mô tả Thuộc tính này thể hiện chi phí thực tế hoặc chi phí đã phát sinh để vận chuyển hàng hóa. Chi phí có thể gồm cước vận tải, phụ phí nhiên liệu và các khoản phí dịch vụ khác. Chi phí là khía cạnh quan trọng trong phân tích process mining. Khi kết hợp dữ liệu chi phí với dữ liệu quy trình, doanh nghiệp có thể xác định biến thể quy trình, hãng vận chuyển hoặc tình trạng chậm trễ nào làm tăng chi phí. Thuộc tính này hỗ trợ trực tiếp dashboard “Phân tích chi phí vận chuyển vượt dự toán”, giúp chuyên viên tìm mối liên hệ giữa các lô hàng có chi phí cao và những điểm kém hiệu quả cụ thể trong quy trình. Vì sao điều này quan trọng Kết hợp dữ liệu chi phí với luồng quy trình giúp xác định yếu tố làm tăng chi phí và các điểm kém hiệu quả, từ đó phân tích chính xác chi phí phục vụ khách hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Thông tin này có thể lấy từ hệ thống TMS hoặc ERP được tích hợp, hoặc từ quy trình kiểm tra và thanh toán cước vận tải liên kết với dữ liệu project44. Ví dụ 550.751250.003400.50
	Lý do chậm trễ DelayReason	Mã hoặc mô tả giải thích nguyên nhân lô hàng bị chậm.
Mô tả Khi lô hàng bị chậm, thuộc tính này cho biết lý do, chẳng hạn như “Điều kiện thời tiết”, “Hàng bị giữ tại hải quan” hoặc “Cảng ùn tắc”. Thông tin được ghi nhận khi sự kiện “Lô hàng bị chậm” xảy ra. Đây là thuộc tính quan trọng để phân tích nguyên nhân gốc rễ. Thuộc tính này cung cấp dữ liệu cho dashboard “Phân tích nguyên nhân gốc rễ gây chậm giao hàng”, giúp chuyên viên phân loại và xác định những nguyên nhân chậm trễ phổ biến nhất. Khi hiểu rõ vì sao xảy ra chậm trễ, doanh nghiệp có thể xây dựng biện pháp phù hợp để giảm rủi ro và cải thiện tỷ lệ giao hàng đúng hạn. Vì sao điều này quan trọng Hỗ trợ phân tích nguyên nhân gốc rễ của tình trạng chậm trễ, giúp xác định vấn đề phổ biến nhất và tập trung cải tiến đúng chỗ. Lấy dữ liệu ở đâu Được ghi nhận trong sự kiện chậm trễ hoặc thông tin cập nhật trạng thái trên luồng dữ liệu project44. Ví dụ CHẬM_TRỄ_DO_THỜI_TIẾTKIỂM_TRA_HẢI_QUANÙN_TẮC_GIAO_THÔNGSỰ_CỐ_CƠ_KHÍ
	Ngày giao hàng yêu cầu RequestedDeliveryDate	Ngày giao hàng khách hàng yêu cầu hoặc ngày đã thống nhất trong đơn vận chuyển.
Mô tả Thuộc tính này lưu ngày giao hàng mục tiêu của lô hàng. Đây là mốc chuẩn để đo hiệu suất giao hàng thực tế. Ngày này cần thiết để tính KPI “Tỷ lệ giao hàng đúng hạn”. Hệ thống so sánh ngày này với dấu thời gian của hoạt động “Đã giao hàng” để xác định lô hàng được giao đúng hạn, sớm hay trễ. Phân tích này giúp đo lường mức độ hài lòng của khách hàng và độ tin cậy của chuỗi cung ứng. Vì sao điều này quan trọng Đây là mốc chuẩn để tính KPI Tỷ lệ giao hàng đúng hạn, một chỉ số quan trọng về chất lượng dịch vụ và mức độ hài lòng của khách hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Thường có trong dữ liệu đơn hàng ban đầu, lấy từ TMS hoặc ERP và hiển thị trong project44. Ví dụ 2023-11-15T23:59:59Z2023-12-01T23:59:59Z2023-12-10T23:59:59Z
	Phương thức vận chuyển ModeOfTransport	Phương thức vận chuyển lô hàng, chẳng hạn như xe tải, đường hàng không, đường biển hoặc đường sắt.
Mô tả Thuộc tính này cho biết phương thức vận chuyển. Một lô hàng có thể đi qua nhiều phương thức, nhưng thông thường thuộc tính này chỉ phương thức chính trên chặng đường dài nhất. Phân tích theo phương thức vận chuyển rất quan trọng để hiểu sự khác biệt về hiệu suất. Mỗi phương thức có luồng quy trình, chi phí và thời gian vận chuyển đặc trưng. Thuộc tính này giúp so sánh các trường hợp tương đương và điều chỉnh hoạt động cải tiến theo thách thức riêng của vận tải nguyên xe, hàng lẻ, hàng không hoặc đường biển. Vì sao điều này quan trọng Cho phép phân tích hiệu suất và chi phí theo phương thức vận chuyển, điều cần thiết vì mỗi phương thức có đặc điểm vận hành khác nhau. Lấy dữ liệu ở đâu Trường dữ liệu tiêu chuẩn gắn với thông tin lô hàng trong project44. Ví dụ Nguyên xe tảiLTLĐường biểnĐường hàng khôngĐường sắt
	Quốc gia đích DestinationCountry	Quốc gia dự kiến nhận lô hàng.
Mô tả Thuộc tính này cho biết quốc gia nơi hành trình của lô hàng kết thúc, thuộc thông tin địa điểm đích. Kết hợp với Quốc gia xuất phát, thuộc tính này rất quan trọng để phân tích các tuyến vận chuyển. Thuộc tính giúp tìm ra khác biệt về hiệu suất giữa tuyến nội địa và quốc tế, xác định quốc gia thường xảy ra chậm trễ tại hải quan, đồng thời làm rõ nguyên nhân khiến thời gian vận chuyển và chi phí thay đổi. Đây là dữ liệu cần thiết cho các dashboard phân tích hiệu suất theo khu vực địa lý và điểm thường xảy ra chậm trễ. Vì sao điều này quan trọng Rất quan trọng để phân tích tuyến vận chuyển, so sánh hiệu suất nội địa và quốc tế, đồng thời xác định vấn đề khi vận chuyển xuyên biên giới. Lấy dữ liệu ở đâu Thuộc thông tin địa chỉ đích của lô hàng trong project44. Ví dụ CANUSAFRAJPN
	Quốc gia xuất phát OriginCountry	Quốc gia nơi lô hàng bắt đầu hành trình.
Mô tả Thuộc tính này cho biết quốc gia nơi lô hàng bắt đầu hành trình, thuộc thông tin địa điểm xuất phát. Phân tích theo khu vực địa lý giúp phát hiện vấn đề về hiệu suất ở từng vùng. Dùng Quốc gia xuất phát cùng Quốc gia đích, chuyên viên có thể lập bản đồ hiệu suất, xác định các tuyến vận chuyển có vấn đề và tìm hiểu ảnh hưởng của thủ tục hải quan hoặc vận chuyển xuyên biên giới đến thời gian xử lý. Thuộc tính này hỗ trợ trực tiếp dashboard “Bản đồ hiệu suất lô hàng theo khu vực địa lý”. Vì sao điều này quan trọng Hỗ trợ phân tích hiệu suất theo khu vực địa lý, giúp xác định điểm nghẽn ở từng vùng, nhất là với các lô hàng quốc tế. Lấy dữ liệu ở đâu Thuộc thông tin địa chỉ xuất phát của lô hàng trong project44. Ví dụ USADEUCHNMEX
	Tên hãng vận tải CarrierName	Tên hãng vận tải chịu trách nhiệm vận chuyển lô hàng.
Mô tả Thuộc tính này xác định công ty logistics hoặc hãng vận tải phụ trách vận chuyển hàng hóa. Đó có thể là công ty vận tải đường bộ, hãng hàng không hoặc hãng tàu biển. Phân tích hiệu suất theo hãng vận tải là mục tiêu chính của việc phân tích quản lý vận tải. Thuộc tính này cho phép phân nhóm KPI như Tỷ lệ giao hàng đúng hạn và Thời gian vận chuyển trung bình theo từng hãng. Thuộc tính này hỗ trợ trực tiếp cho dashboard “Hiệu suất và tuân thủ của hãng vận tải”, giúp xác định đối tác hoạt động tốt và chưa tốt. Vì sao điều này quan trọng Thuộc tính này rất quan trọng để đánh giá và so sánh hiệu suất của các hãng vận tải, từ đó lựa chọn và đàm phán dựa trên dữ liệu. Lấy dữ liệu ở đâu Có trong thông tin chi tiết của từng lô hàng trên nền tảng project44. Ví dụ FedEx FreightMaersk LineXPO LogisticsDHL Express
	Giao hàng đúng hạn IsOnTimeDelivery	Giá trị đúng/sai cho biết lô hàng được giao vào hoặc trước ngày giao hàng yêu cầu.
Mô tả Thuộc tính được tính toán này giúp đơn giản hóa việc phân tích hiệu suất bằng cách cho biết rõ trạng thái giao hàng đúng hạn là “đúng” hay “sai”. Giá trị được xác định bằng cách so sánh dấu thời gian của hoạt động “Đã giao hàng” với “RequestedDeliveryDate”. Trong dashboard và báo cáo, cờ này giúp dễ dàng đếm, lọc và trực quan hóa các lô hàng giao đúng hạn hoặc trễ hạn. Đây là cơ sở để tính KPI “Tỷ lệ giao hàng đúng hạn” tổng thể và phân tích hiệu suất theo hãng vận chuyển, tuyến đường hoặc khách hàng. Vì sao điều này quan trọng Cho biết kết quả giao hàng theo dạng đúng/sai đơn giản, phù hợp để tính KPI và tạo dashboard tổng quan. Lấy dữ liệu ở đâu Thuộc tính này không có trong hệ thống nguồn. Thuộc tính được tính trong quá trình chuyển đổi dữ liệu bằng cách so sánh “EventTime” của hoạt động “Đã giao hàng” với “RequestedDeliveryDate”. Ví dụ truefalse
	Mã chứng từ giao hàng ProofOfDeliveryId	Mã định danh chứng từ xác nhận giao hàng của lô hàng.
Mô tả Thuộc tính này lưu mã tham chiếu hoặc liên kết đến chứng từ xác nhận giao hàng (POD), dùng để xác nhận lô hàng đã được nhận. Hoạt động “Đã nhận chứng từ xác nhận giao hàng” đánh dấu thời điểm chứng từ này có sẵn. Theo dõi POD rất quan trọng đối với khâu quyết toán tài chính trong quy trình. Mã này liên kết việc giao hàng thực tế với các quy trình hành chính như lập hóa đơn và thanh toán. Dashboard “Thời gian xử lý POD và thanh toán” dùng dữ liệu này để phân tích hiệu quả vận hành sau giao hàng. Vì sao điều này quan trọng Liên kết lô hàng đã giao với quy trình quyết toán tài chính, giúp phân tích thời gian nhận xác nhận giao hàng để lập hóa đơn. Lấy dữ liệu ở đâu Thông tin này thường được ghi nhận trong hệ thống quản lý sự kiện hoặc tài liệu tích hợp với project44. Ví dụ POD-987654DOC-IMG-5432177A8F9B2-C123-4DEF-B456-1A2B3C4D5E6F
	Ngày giao hàng theo lịch ScheduledDeliveryDate	Ngày và giờ dự kiến hãng vận chuyển giao hàng đến điểm nhận.
Mô tả Thuộc tính này lưu dấu thời gian đã lên lịch cho lần giao hàng cuối cùng. Thời gian này thường cụ thể hơn “RequestedDeliveryDate”, vốn thể hiện ngày giao hàng khách yêu cầu. Dấu thời gian này rất quan trọng để tính KPI “Mức độ tuân thủ lịch giao hàng”. Thuộc tính cho phép phân tích chi tiết hiệu suất giao hàng chặng cuối bằng cách so sánh lịch hẹn với dấu thời gian thực tế của hoạt động “Đã giao hàng”. Qua đó, bạn có thể xác định vấn đề về lịch hẹn giao hàng và mức độ đúng giờ của tài xế. Vì sao điều này quan trọng Là mốc chuẩn để tính KPI “Mức độ tuân thủ lịch giao hàng”, giúp phân tích việc giao hàng chặng cuối và mức độ đúng giờ của hãng vận chuyển. Lấy dữ liệu ở đâu Có trong dữ liệu đặt lịch hoặc lịch hẹn của project44, thường được thiết lập qua TMS. Ví dụ 2023-11-05T15:00:00Z2023-11-10T10:00:00Z2023-11-20T16:00:00Z
	Ngày lấy hàng theo lịch ScheduledPickupDate	Ngày và giờ dự kiến hãng vận chuyển đến lấy hàng.
Mô tả Thuộc tính này lưu dấu thời gian đã lên lịch lấy hàng. Thời gian được xác định trong giai đoạn lập kế hoạch, sau khi phân công hãng vận chuyển. Ngày này được dùng để đo “Mức độ tuân thủ lịch lấy hàng”. Bằng cách so sánh “ScheduledPickupDate” với dấu thời gian thực tế của hoạt động “Đã lấy hàng”, doanh nghiệp có thể đánh giá độ tin cậy của hãng vận chuyển và hiệu quả vận hành kho của mình. Thuộc tính này giúp xác định các trường hợp chậm trễ ngay từ đầu hành trình của lô hàng. Vì sao điều này quan trọng Là mốc chuẩn để tính KPI “Mức độ tuân thủ lịch lấy hàng”, qua đó đo lường mức độ đúng giờ của hãng vận chuyển và mức độ sẵn sàng của bên gửi hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Có trong dữ liệu đặt lịch hoặc lịch hẹn của project44, thường được thiết lập qua TMS. Ví dụ 2023-10-26T14:00:00Z2023-10-28T09:00:00Z2023-11-06T11:00:00Z
	Tên khách hàng CustomerName	Tên khách hàng hoặc người nhận lô hàng.
Mô tả Thuộc tính này xác định khách hàng cuối nhận lô hàng, giúp đánh giá hiệu suất từ góc độ khách hàng. Phân tích hiệu suất theo khách hàng giúp xác định khách hàng nào thường gặp tình trạng chậm trễ hoặc có thời gian xử lý dài hơn. Thuộc tính này hỗ trợ dashboard “Xu hướng hiệu suất giao hàng đúng hạn”, cho phép phân tích theo từng khách hàng và cung cấp thông tin hữu ích để quản lý quan hệ khách hàng cũng như cải thiện dịch vụ. Vì sao điều này quan trọng Hỗ trợ phân tích theo từng khách hàng, giúp phát hiện vấn đề về chất lượng dịch vụ và cải thiện mức độ hài lòng của các khách hàng trọng điểm. Lấy dữ liệu ở đâu Dữ liệu này thường nằm trong thông tin đơn hàng, được lấy từ ERP hoặc TMS rồi chuyển sang project44. Ví dụ Global Retail Inc.Manufacturing Corp.Pharma Solutions LLC
	Thời điểm kết thúc sự kiện EventEndTime	Dấu thời gian cho biết một hoạt động hoặc sự kiện có thời lượng đã kết thúc.
Mô tả EventTime (StartTime) đánh dấu thời điểm bắt đầu hoạt động, còn EventEndTime đánh dấu thời điểm hoạt động kết thúc. Thuộc tính này đặc biệt hữu ích với các hoạt động có thời lượng, chẳng hạn như “Thông quan” hoặc “Tại cửa khẩu”. Có cả thời điểm bắt đầu và kết thúc giúp tính chính xác thời gian xử lý của hoạt động. Ví dụ, KPI “Thời gian thông quan” được tính bằng hiệu giữa EventEndTime và EventTime của hoạt động “Đã thông quan”. Cách tính này cho biết điểm nghẽn chính xác hơn so với việc chỉ đo thời gian giữa các hoạt động. Vì sao điều này quan trọng Cho phép tính chính xác thời lượng của các hoạt động kéo dài theo thời gian, chẳng hạn như thông quan hoặc thời gian lưu bãi. Lấy dữ liệu ở đâu Với một số sự kiện, project44 có thể cung cấp cả dấu thời gian bắt đầu và kết thúc. Nếu không, thời điểm kết thúc có thể được lấy từ dấu thời gian của sự kiện tiếp theo. Ví dụ 2023-11-02T18:00:00Z2023-11-03T11:45:00Z2023-11-08T09:00:00Z
	Thời gian vận chuyển TransitTime	Khoảng thời gian từ lúc lấy hàng đến khi giao hàng.
Mô tả Chỉ số được tính toán này đo thời gian lô hàng thực sự đang được vận chuyển. Chỉ số được tính bằng khoảng thời gian giữa hoạt động “Đã lấy hàng” và “Đã giao hàng”. KPI này dùng để đánh giá hiệu quả của chặng vận chuyển chính, không tính khâu lập kế hoạch trước khi vận chuyển và công việc hành chính sau giao hàng. Chỉ số giúp đánh giá tốc độ của hãng vận chuyển, hiệu quả tuyến đường và ảnh hưởng của các trường hợp chậm trễ trong quá trình vận chuyển. Đây là chỉ số quan trọng trên dashboard “Hiệu suất và tuân thủ của hãng vận chuyển”. Vì sao điều này quan trọng Tách riêng hiệu suất của giai đoạn vận chuyển thực tế, giúp tập trung phân tích hiệu quả của hãng vận chuyển và tuyến đường. Lấy dữ liệu ở đâu Thuộc tính này không có trong hệ thống nguồn. Thuộc tính được tính bằng cách xác định khoảng thời gian giữa sự kiện “Đã lấy hàng” và “Đã giao hàng” của từng lô hàng. Ví dụ 8 ngày 2 giờ3 ngày 18 giờ12 ngày 5 giờ
	Trạng thái lô hàng ShipmentStatus	Trạng thái tổng quan hiện tại của lô hàng.
Mô tả Thuộc tính này cho biết trạng thái hiện tại của lô hàng trong quy trình, chẳng hạn như “Đang vận chuyển”, “Đã giao hàng” hoặc “Có sự cố”. Trạng thái thường phản ánh hoạt động quan trọng gần nhất. Process mining xác định luồng quy trình từ các hoạt động, còn thuộc tính trạng thái hữu ích khi lọc dữ liệu và tạo dashboard tổng quan. Ví dụ, dashboard vận hành có thể chỉ hiển thị các lô hàng đang ở trạng thái “Đang vận chuyển”. Thuộc tính này giúp phân nhóm lô hàng nhanh chóng mà không cần phân tích toàn bộ lịch sử sự kiện. Vì sao điều này quan trọng Tóm tắt trạng thái hiện tại của lô hàng, hữu ích khi lọc dữ liệu, lập báo cáo và theo dõi vận hành trên dashboard. Lấy dữ liệu ở đâu Trường tiêu chuẩn trong project44, tóm tắt tiến độ lô hàng dựa trên sự kiện mới nhất. Ví dụ Đã đến điểm lấy hàngĐang vận chuyểnĐã đến điểm giao hàngĐã giao hàng

Bắt buộc Nên có Không bắt buộc

Các hoạt động trong quy trình quản lý vận tải

Đây là các bước và mốc chính cần ghi lại trong nhật ký sự kiện để khám phá quy trình chính xác và cải tiến hoạt động vận tải.

6 Nên có 8 Không bắt buộc

	Hoạt động	Mô tả
	Đã giao hàng	Lô hàng đã được giao thành công cho người nhận và chặng vận chuyển thực tế đã hoàn tất. Đây là sự kiện chính để đo lường hiệu suất giao hàng đúng hạn.
Vì sao điều này quan trọng Đây là mốc quan trọng kết thúc giai đoạn vận chuyển. Dấu thời gian của sự kiện được dùng để tính Tỷ lệ giao hàng đúng hạn, Thời gian vận chuyển trung bình và tổng thời gian chu kỳ. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là sự kiện theo dõi quan trọng trong project44, được ghi nhận từ cập nhật trạng thái EDI 214 của hãng vận tải, xác nhận trên ứng dụng của tài xế hoặc chữ ký điện tử khi giao hàng. Thu thập Được ghi nhận từ cập nhật xác nhận giao hàng cụ thể của hãng vận tải, chẳng hạn EDI 214 với trạng thái “D1” hoặc “P1”. Loại sự kiện explicit
	Đã lấy hàng	Hãng vận tải đã trực tiếp nhận hàng tại điểm đi và lô hàng chính thức bắt đầu được vận chuyển. Đây là mốc quan trọng, thường được tài xế xác nhận hoặc ghi nhận qua cập nhật trạng thái từ hãng vận tải.
Vì sao điều này quan trọng Hoạt động này đánh dấu thời điểm bắt đầu vận chuyển hàng hóa trên thực tế. Đây là dữ liệu cần thiết để tính thời gian vận chuyển thực tế và so sánh hiệu suất lấy hàng của hãng vận tải với lịch trình. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là sự kiện theo dõi quan trọng trong project44, thường được ghi nhận từ cập nhật trạng thái EDI 214 của hãng vận tải, dữ liệu viễn thông hoặc cập nhật trên ứng dụng di động của tài xế xác nhận xe đã rời điểm lấy hàng. Thu thập Được ghi nhận từ cập nhật trạng thái rõ ràng của hãng vận tải, chẳng hạn EDI 214 với mã trạng thái “AF” hoặc “X3”, hoặc từ sự kiện xe rời vùng địa lý được xác định. Loại sự kiện explicit
	Đã nhận chứng từ giao hàng	Chứng từ giao hàng (POD) đã ký được nhận và tải lên hệ thống. Đây là bước hành chính quan trọng để bắt đầu quy trình lập hóa đơn và thanh toán.
Vì sao điều này quan trọng Thời gian nhận POD là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả xử lý hành chính. Chậm trễ ở bước này ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian lập hóa đơn cho khách hàng và thanh toán cho hãng vận tải. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện này tương ứng với dấu thời gian khi hình ảnh hoặc dữ liệu POD được tải lên và liên kết với lô hàng trong project44 hoặc TMS đã tích hợp. Thu thập Dấu thời gian tải tài liệu POD lên hoặc cập nhật trạng thái xác nhận đã nhận tài liệu. Loại sự kiện explicit
	Đã thông quan	Lô hàng đã hoàn tất các bước kiểm tra hải quan và được cơ quan chức năng cho phép tiếp tục hành trình. Đây là thời điểm kết thúc một điểm nghẽn tiềm ẩn trong vận chuyển quốc tế.
Vì sao điều này quan trọng Mốc này kết thúc quy trình hải quan. Phân tích khoảng thời gian từ “Đến cửa khẩu” đến sự kiện này giúp đo trực tiếp KPI Thời gian thông quan. Lấy dữ liệu ở đâu Thông tin này thường được nhận qua cập nhật trạng thái cụ thể từ hãng vận tải hoặc đại lý hải quan đã kết nối với hệ thống. Cập nhật xác nhận hàng hóa đã được hải quan cho phép tiếp tục hành trình. Thu thập Được ghi nhận từ cập nhật trạng thái của hãng vận tải hoặc đại lý, chẳng hạn mã trạng thái EDI 214 “C1” (được hải quan cho phép tiếp tục hành trình). Loại sự kiện explicit
	Đến điểm giao hàng	Lô hàng đã đến cơ sở nhận hàng nhưng chưa được dỡ xuống hoặc tiếp nhận chính thức. Sự kiện này diễn ra trước khi xác nhận giao hàng cuối cùng.
Vì sao điều này quan trọng Đánh dấu kết thúc hành trình vận chuyển. Khoảng thời gian từ lúc đến nơi đến khi giao hàng hoàn tất có thể cho thấy tình trạng chậm dỡ hàng hoặc xe phải chờ tại điểm đến. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là sự kiện theo dõi phổ biến, được ghi nhận từ cập nhật trạng thái EDI 214 của hãng vận tải, dữ liệu viễn thông hoặc sự kiện hàng rào địa lý tại địa chỉ điểm đến. Thu thập Được ghi nhận từ cập nhật trạng thái của hãng vận tải, chẳng hạn EDI 214 với mã trạng thái “X1” (đã đến địa điểm giao hàng), hoặc từ sự kiện xe đi vào vùng địa lý được xác định. Loại sự kiện explicit
	Tạo lô hàng	Hoạt động này ghi nhận thời điểm tạo hồ sơ lô hàng trong hệ thống theo dõi. Thông thường, một đơn hàng hoặc yêu cầu vận tải từ hệ thống nguồn như TMS hoặc ERP sẽ khởi tạo hồ sơ. Đây là điểm bắt đầu vòng đời lô hàng và là bước nhập dữ liệu đầu tiên để theo dõi.
Vì sao điều này quan trọng Đây là sự kiện bắt đầu chính của quy trình. Phân tích khoảng thời gian từ sự kiện này đến các hoạt động lập kế hoạch tiếp theo giúp phát hiện chậm trễ trong khâu lập kế hoạch và khởi tạo lô hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện này thường được ghi nhận khi lô hàng được tạo qua lệnh gọi API hoặc luồng dữ liệu từ Transportation Management System (TMS). Sự kiện tương ứng với dấu thời gian tạo hồ sơ lô hàng trong project44. Thu thập Dấu thời gian tạo hồ sơ lô hàng được nhận từ hệ thống nguồn. Loại sự kiện explicit
	Cập nhật ETA	Hệ thống tính toán Thời gian đến dự kiến (ETA) mới dựa trên dữ liệu thời gian thực như vị trí GPS, tình hình giao thông và cập nhật từ hãng vận tải. Sự kiện này có thể xảy ra nhiều lần trong suốt hành trình của lô hàng.
Vì sao điều này quan trọng Cập nhật ETA thường xuyên là yếu tố quan trọng để chủ động quản lý vận tải. Phân tích các sự kiện này giúp bạn hiểu tần suất thay đổi và độ chính xác của ước tính ban đầu. Lấy dữ liệu ở đâu Nền tảng project44 tạo sự kiện này. Sự kiện được ghi lại khi ETA dự đoán của lô hàng thay đổi đáng kể hoặc theo các khoảng thời gian định kỳ. Thu thập Nền tảng project44 tự động ghi lại sự kiện khi thuật toán học máy tính toán lại ETA. Loại sự kiện explicit
	Chỉ định hãng vận tải	Hãng vận tải chính thức được chọn và giao nhiệm vụ vận chuyển lô hàng. Bước này diễn ra sau khâu lập kế hoạch và mời thầu, đồng thời là điều kiện cần để đặt chỗ và lên lịch lấy hàng.
Vì sao điều này quan trọng Theo dõi thời gian chỉ định hãng vận tải giúp đánh giá hiệu quả của quy trình lập kế hoạch và mua dịch vụ. Chậm trễ ở bước này có thể ảnh hưởng dây chuyền đến toàn bộ lịch trình lô hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Thông tin này thường nằm trong dữ liệu chính của lô hàng và được cập nhật từ TMS. Có thể suy ra sự kiện từ dấu thời gian khi trường hãng vận tải được điền lần đầu cho lô hàng. Thu thập Suy ra từ dấu thời gian của lần cập nhật đầu tiên điền tên hãng vận tải hoặc mã SCAC vào hồ sơ lô hàng. Loại sự kiện inferred
	Đã kiểm tra hóa đơn vận tải	Hóa đơn vận tải của hãng vận tải đã được nhận, đối chiếu với mức giá đã thỏa thuận và dịch vụ đã cung cấp, rồi phê duyệt thanh toán. Đây là bước kiểm soát tài chính quan trọng.
Vì sao điều này quan trọng Hoạt động này theo dõi hiệu quả của quy trình thanh toán khoản phải trả. Phát hiện điểm nghẽn trong khâu kiểm tra hóa đơn vận tải có thể giúp rút ngắn chu kỳ thanh toán và tránh phí trả chậm. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là hoạt động tài chính thường diễn ra trong ERP hoặc hệ thống chuyên dụng để kiểm tra và thanh toán hóa đơn vận tải. Có thể ghi nhận sự kiện nếu trạng thái được gửi đến project44 qua tích hợp. Thu thập Cập nhật trạng thái từ hệ thống tài chính bên ngoài cho biết việc kiểm tra đã hoàn tất. Loại sự kiện explicit
	Đã xử lý thanh toán	Khoản thanh toán cuối cùng cho dịch vụ vận tải đã được chuyển cho hãng vận tải. Hoạt động này kết thúc toàn bộ vòng đời vận tải, từ đơn hàng đến thanh toán.
Vì sao điều này quan trọng Đây là sự kiện kết thúc cuối cùng của quy trình. Phân tích thời gian từ lúc giao hàng đến khi thanh toán giúp bạn có cái nhìn đầy đủ về chu kỳ từ đầu đến cuối và hiệu quả tài chính. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện này diễn ra trong hệ thống tài chính hoặc ERP. Để ghi nhận sự kiện, cần có tích hợp gửi dấu thời gian xác nhận hoặc cập nhật trạng thái về nền tảng theo dõi. Thu thập Cập nhật trạng thái có dấu thời gian từ ERP hoặc hệ thống tài chính xác nhận khoản thanh toán đã được thực hiện. Loại sự kiện explicit
	Đến cửa khẩu	Lô hàng đã đến cửa khẩu, đánh dấu thời điểm bắt đầu làm thủ tục hải quan. Đây là điểm thường xảy ra chậm trễ với các lô hàng quốc tế.
Vì sao điều này quan trọng Sự kiện này xác định thời điểm bắt đầu làm thủ tục hải quan, giúp đo chính xác thời gian thông quan. Nhờ đó, bạn có thể phân biệt chậm trễ do cơ quan cửa khẩu với các vấn đề khác trong quá trình vận chuyển. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện này được ghi nhận qua cập nhật trạng thái của hãng vận tải, chẳng hạn EDI 214 với trạng thái “A7” (đã đến hải quan), hoặc qua hàng rào địa lý tại vị trí cửa khẩu đã biết. Thu thập Suy ra từ cập nhật trạng thái cụ thể của hãng vận tải hoặc dữ liệu vị trí cho biết lô hàng đã đến cơ sở hải quan. Loại sự kiện explicit
	Lên lịch giao hàng	Ngày và giờ cụ thể để giao hàng cho người nhận đã được thống nhất. Đây là bước quan trọng để điều phối chặng cuối của hành trình lô hàng.
Vì sao điều này quan trọng Tạo mốc chuẩn để đo KPI “Tỷ lệ tuân thủ lịch giao hàng”. Chỉ số này giúp phân tích hiệu quả logistics chặng cuối và việc sắp xếp lịch hẹn. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện này được ghi nhận từ luồng dữ liệu của hãng vận tải xác nhận lịch hẹn giao hàng. Sự kiện tương ứng với thời điểm các trường dấu thời gian cuộc hẹn giao hàng được điền. Thu thập Dựa trên thông tin cuộc hẹn giao hàng do hãng vận tải cung cấp qua EDI, API hoặc các phương thức liên lạc khác. Loại sự kiện explicit
	Lên lịch lấy hàng	Ngày và giờ cụ thể để lấy hàng đã được thống nhất với hãng vận tải được chỉ định. Hoạt động này đánh dấu bước chuyển từ lập kế hoạch sang thực hiện vận chuyển.
Vì sao điều này quan trọng Sự kiện này tạo mốc chuẩn để đo lường hiệu suất lấy hàng và mức độ tuân thủ lịch trình. Đây là dữ liệu đầu vào quan trọng cho KPI “Tỷ lệ tuân thủ lịch lấy hàng”. Lấy dữ liệu ở đâu Được ghi nhận từ luồng dữ liệu của hãng vận tải hoặc các cập nhật từ TMS. Sự kiện tương ứng với thời điểm các trường dấu thời gian cuộc hẹn lấy hàng được điền trong project44. Thu thập Dựa trên thông tin cuộc hẹn do hãng vận tải hoặc bên gửi hàng cung cấp qua EDI, API hoặc cập nhật thủ công. Loại sự kiện explicit
	Lô hàng bị chậm trễ	Lô hàng được xác định là đến muộn so với thời gian giao hàng đã lên lịch hoặc ước tính ban đầu. Sự kiện này có thể được kích hoạt bởi cập nhật trạng thái từ hãng vận tải hoặc phân tích dự đoán của project44.
Vì sao điều này quan trọng Hoạt động này rất quan trọng để phân tích nguyên nhân gốc rễ gây chậm trễ. Bạn có thể lọc riêng các lô hàng bị chậm và phân tích những thuộc tính liên quan như hãng vận tải, tuyến đường và lý do chậm trễ. Lấy dữ liệu ở đâu Đây có thể là trạng thái cụ thể từ hãng vận tải, chẳng hạn mã chậm trễ EDI 214, hoặc sự kiện được tính toán khi ETA hiện tại trong project44 muộn hơn thời gian giao hàng dự kiến. Hệ thống thường cung cấp cả mã lý do chậm trễ. Thu thập Được ghi nhận từ thông báo chậm trễ của hãng vận tải hoặc tính toán bằng cách so sánh ETA hiện tại với thời gian hẹn. Loại sự kiện explicit

Nên có Không bắt buộc

Hướng dẫn trích xuất dữ liệu

Cách lấy dữ liệu từ project44

Các bước

Điều kiện cần: Đảm bảo máy tính đã cài Python 3.6 trở lên. Bạn cũng cần API key hợp lệ để truy cập project44 Visibility API. Liên hệ quản trị viên hoặc đại diện project44 để nhận thông tin xác thực này.
Thiết lập môi trường Python: Mở terminal hoặc command prompt. Bạn nên tạo môi trường ảo để quản lý các thư viện phụ thuộc. Chạy python -m venv p44_env để tạo môi trường, sau đó kích hoạt bằng source p44_env/bin/activate (Linux/macOS) hoặc p44_env\Scripts\activate (Windows).
Cài đặt thư viện: Cài các thư viện Python cần thiết để gửi yêu cầu API và xử lý dữ liệu. Chạy lệnh: pip install requests pandas.
Lưu script: Sao chép toàn bộ Python script trong phần 'query' và lưu trên máy tính với tên extract_p44_data.py.
Cấu hình tham số script: Mở tệp extract_p44_data.py bằng trình soạn thảo văn bản. Tìm phần cấu hình ở đầu tệp và thay các giá trị mẫu của API_KEY, START_DATE và END_DATE bằng API key project44 của bạn cùng khoảng ngày cần trích xuất.
Chạy script: Trong terminal hoặc command prompt, chuyển đến thư mục đã lưu script. Chạy lệnh python extract_p44_data.py.
Theo dõi quá trình chạy: Script sẽ bắt đầu lấy dữ liệu từ project44 API. Các thông báo tiến độ trên console cho biết script đang xử lý trang dữ liệu lô hàng nào. Tùy vào khoảng ngày và số lượng lô hàng, quá trình này có thể mất một lúc.
Kiểm tra kết quả: Khi chạy xong, script sẽ tạo tệp project44_event_log.csv trong cùng thư mục. Tệp CSV này chứa nhật ký sự kiện đã trích xuất.
Chuẩn bị tải lên: Trước khi tải dữ liệu lên công cụ process mining, hãy mở tệp project44_event_log.csv bằng phần mềm bảng tính để kiểm tra các cột và định dạng dữ liệu. Đảm bảo các cột Shipment, ActivityName và EventTime có dữ liệu như mong đợi.

Cấu hình

Thông tin xác thực API: Cần API key hợp lệ để xác thực. Nhập key này vào biến API_KEY trong script.
API Endpoint: Script kết nối với project44 Visibility API. URL cơ sở được cấu hình trong biến BASE_URL. Bạn thường không cần thay đổi giá trị này, trừ khi doanh nghiệp sử dụng endpoint riêng.
Khoảng ngày: Các biến START_DATE và END_DATE xác định khoảng thời gian trích xuất dựa trên ngày tạo lô hàng. Với lần phân tích đầu tiên, nên chọn khoảng từ 3 đến 6 tháng để ghi nhận đủ biến thể của quy trình mà không tạo tệp quá lớn.
Phân trang: Script tự xử lý phân trang bằng tham số trang. Bạn có thể điều chỉnh biến PAGE_SIZE để kiểm soát số lô hàng lấy về trong mỗi lần gọi API, giúp quản lý bộ nhớ và tránh hết thời gian chờ API. Giá trị tối đa thường do nhà cung cấp API quy định.
Điều kiện cần: Bạn phải có quyền truy cập project44 với gói đăng ký đang hoạt động và bao gồm quyền dùng API. Tài khoản người dùng hoặc tài khoản dịch vụ cần có quyền đọc dữ liệu lô hàng và sự kiện.

Truy vấn mẫu python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual project44 API Key
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_API_KEY'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the date range for the extraction (ISO 8601 format)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30T23:59:59Z'

class=class="hl-string">"hl-comment"># project44 API Endpoint
BASE_URL = class="hl-string">'https://api.project44.com'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Pagination settings
PAGE_SIZE = 100

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Mappings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Maps project44 event reason codes to the required ActivityName
class=class="hl-string">"hl-comment"># This mapping is critical and may need to be customized based on your specific project44 event configuration.
EVENT_CODE_MAP = {
    class="hl-string">'AS': class="hl-string">'Carrier Assigned',
    class="hl-string">'PU': class="hl-string">'Goods Picked Up',
    class="hl-string">'DP': class="hl-string">'Goods Picked Up', class=class="hl-string">"hl-comment"># Departure from origin often signifies pickup
    class="hl-string">'ETA': class="hl-string">'ETA Updated',
    class="hl-string">'EDD': class="hl-string">'ETA Updated', class=class="hl-string">"hl-comment"># Estimated Delivery Date update
    class="hl-string">'DELAYED': class="hl-string">'Shipment Delayed',
    class="hl-string">'AB': class="hl-string">'At Border Crossing',
    class="hl-string">'CC': class="hl-string">'Customs Cleared',
    class="hl-string">'AR': class="hl-string">'Arrival At Destination',
    class="hl-string">'DL': class="hl-string">'Goods Delivered',
    class="hl-string">'POD': class="hl-string">'Proof of Delivery Received',
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The following events are less common in standard visibility data and may require custom events in project44.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># They are included here as placeholders for a complete mapping.
    class="hl-string">'PICKUP_SCHEDULED': class="hl-string">'Pickup Scheduled',
    class="hl-string">'DELIVERY_SCHEDULED': class="hl-string">'Delivery Scheduled',
    class="hl-string">'FREIGHT_BILL_AUDITED': class="hl-string">'Freight Bill Audited',
    class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSED': class="hl-string">'Payment Processed'
}

def get_shipments(page_number):
    class="hl-string">"""Fetches a single page of shipments from the project44 API."""
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'ApiKey {API_KEY}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    params = {
        class="hl-string">'createdSince': START_DATE,
        class="hl-string">'createdUntil': END_DATE,
        class="hl-string">'size': PAGE_SIZE,
        class="hl-string">'page': page_number
    }
    url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/api/v4/shipments'
    print(fclass="hl-string">"Fetching page {page_number}...")
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching data on page {page_number}: {e}")
        return None

def process_shipment_data(shipment):
    class="hl-string">"""Processes a single shipment and extracts its events."""
    events = []
    shipment_id = shipment.get(class="hl-string">'shipmentId')
    last_data_update = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes for all events of this shipment
    base_attributes = {
        class="hl-string">'Shipment': shipment_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'project44',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'CarrierName': shipment.get(class="hl-string">'carrierName'),
        class="hl-string">'ModeOfTransport': shipment.get(class="hl-string">'mode'),
        class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': shipment.get(class="hl-string">'requestedDeliveryDate'),
        class="hl-string">'OriginCountry': shipment.get(class="hl-string">'origin', {}).get(class="hl-string">'address', {}).get(class="hl-string">'country'),
        class="hl-string">'DestinationCountry': shipment.get(class="hl-string">'destination', {}).get(class="hl-string">'address', {}).get(class="hl-string">'country'),
        class=class="hl-string">"hl-comment"># TransportationCost is often not available in visibility data. Sourced from TMS/ERP.
        class="hl-string">'TransportationCost': shipment.get(class="hl-string">'cost', {}).get(class="hl-string">'total'), 
        class="hl-string">'DelayReason': None class=class="hl-string">"hl-comment"># To be populated by delay events
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Activity: Shipment Created
    creation_time = shipment.get(class="hl-string">'createdDate')
    if creation_time:
        events.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Shipment Created',
            class="hl-string">'EventTime': creation_time
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process all other activities from the tracking history
    tracking_history = shipment.get(class="hl-string">'trackingHistory', [])
    for event in tracking_history:
        event_code = event.get(class="hl-string">'reason', {}).get(class="hl-string">'code')
        activity_name = EVENT_CODE_MAP.get(event_code)
        
        if activity_name:
            event_attributes = base_attributes.copy()
            event_attributes[class="hl-string">'ActivityName'] = activity_name
            event_attributes[class="hl-string">'EventTime'] = event.get(class="hl-string">'eventTimestamp')
            
            if activity_name == class="hl-string">'Shipment Delayed':
                event_attributes[class="hl-string">'DelayReason'] = event.get(class="hl-string">'reason', {}).get(class="hl-string">'description')

            events.append(event_attributes)

    return events

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
all_events = []
current_page = 0

while True:
    data = get_shipments(current_page)
    if not data or not data.get(class="hl-string">'content'):
        print(class="hl-string">"No more data to fetch or API error.")
        break

    shipments = data.get(class="hl-string">'content', [])
    for shipment in shipments:
        all_events.extend(process_shipment_data(shipment))
    
    if data.get(class="hl-string">'last', True):
        print(class="hl-string">"Reached the last page.")
        break

    current_page += 1
    time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful of API rate limits

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame and save to CSV
if all_events:
    df = pd.DataFrame(all_events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    columns_order = [
        class="hl-string">'Shipment', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'CarrierName', class="hl-string">'DelayReason', class="hl-string">'ModeOfTransport', class="hl-string">'RequestedDeliveryDate',
        class="hl-string">'OriginCountry', class="hl-string">'DestinationCountry', class="hl-string">'TransportationCost'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all required columns exist, even if empty
    for col in columns_order:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[columns_order]
    
    output_filename = class="hl-string">'project44_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No events were extracted. Please check your configuration and API response.")

Các bước

Lấy thông tin xác thực API: Bạn cần quyền truy cập project44 GraphQL API trước khi trích xuất dữ liệu. Liên hệ quản trị viên project44 để nhận URL API endpoint và API key hợp lệ. Đảm bảo key có quyền đọc dữ liệu lô hàng và sự kiện.
Chọn GraphQL client: Dùng công cụ như Postman, Insomnia hoặc Apollo Studio để tạo, kiểm thử và chạy truy vấn GraphQL. Các công cụ này cung cấp giao diện dễ dùng để làm việc với GraphQL API.
Cấu hình xác thực: Trong GraphQL client đã chọn, thiết lập header của yêu cầu. Bạn cần thêm header Authorization cùng API key theo định dạng Authorization: Bearer [Your_API_Key]. Đồng thời, đặt header Content-Type thành application/json.
Tạo GraphQL query: Sao chép toàn bộ query trong phần Query vào client. Query này lấy thông tin lô hàng và các sự kiện liên quan, tương ứng với những hoạt động cần theo dõi.
Đặt biến cho query: Query được cung cấp dùng các biến để lọc dữ liệu. Tạo biến updatedSince để chỉ định ngày bắt đầu trích xuất. Dùng định dạng ISO 8601, ví dụ: {"updatedSince": "2023-01-01T00:00:00Z"}. API sẽ trả về các lô hàng được cập nhật vào hoặc sau thời điểm này.
Chạy query và phân trang: Chạy query. project44 API dùng phân trang để xử lý tập dữ liệu lớn. Phản hồi đầu tiên gồm lô hàng của trang đầu và đối tượng pageInfo có endCursor cùng cờ hasNextPage. Nếu hasNextPage là true, hãy chạy lại query và truyền giá trị endCursor nhận được vào biến cursor của yêu cầu tiếp theo. Lặp lại cho đến khi hasNextPage là false.
Viết script chuyển đổi dữ liệu: API trả về dữ liệu JSON lồng nhau, không đúng định dạng nhật ký sự kiện. Bạn cần dùng script, chẳng hạn viết bằng Python hoặc JavaScript, hay dùng công cụ tích hợp dữ liệu để phân tích phản hồi JSON. Script cần duyệt từng lô hàng, sau đó duyệt mảng events của lô hàng đó. Tạo một hàng mới trong nhật ký sự kiện cho mỗi sự kiện.
Ánh xạ hoạt động và thuộc tính: Trong script, ánh xạ các trường JSON sang cột nhật ký sự kiện. id của lô hàng là Shipment (Case ID). Với mỗi sự kiện trong mảng events, ánh xạ code sang ActivityName và timestamp sang EventTime. Tạo một hàng riêng cho hoạt động 'Shipment Created', dùng dấu thời gian createdAt của lô hàng.
Bổ sung dữ liệu: Trong quá trình chuyển đổi, thêm các cột tĩnh cần thiết. Đặt SourceSystem thành 'project44 GraphQL API'. Với LastDataUpdate, dùng dấu thời gian script trích xuất được chạy.
Xuất CSV: Sau khi chuyển đổi xong và dữ liệu đã ở dạng bảng phẳng, hãy xuất thành tệp CSV. Đảm bảo tiêu đề cột khớp với tên thuộc tính cần thiết, chẳng hạn Shipment, ActivityName và EventTime. Tệp này đã sẵn sàng để tải lên ProcessMind.

Cấu hình

Điểm cuối API: URL của project44 GraphQL API. Bạn có thể lấy URL này từ đầu mối liên hệ tại project44, ví dụ: https://api.project44.com/graphql.
Xác thực: Cần có khóa API và phải truyền khóa trong header Authorization dưới dạng mã thông báo Bearer.
Bộ lọc khoảng ngày: Bộ lọc updatedSince trong truy vấn shipments rất quan trọng để kiểm soát khối lượng dữ liệu. Nên trích xuất theo từng khoảng vừa phải, chẳng hạn 3 đến 6 tháng mỗi lần, để đảm bảo hiệu suất.
Phân trang: Bạn cần triển khai vòng lặp phân trang bằng các trường first, sau, hasNextPage và endCursor để lấy toàn bộ bản ghi. Kích thước trang (first) là 100 thường là lựa chọn phổ biến và an toàn.
Điều kiện tiên quyết: Cần có gói đăng ký project44 hợp lệ với quyền truy cập API. Người dùng hoặc tài khoản dịch vụ gắn với khóa API phải có đủ quyền đọc dữ liệu lô hàng và sự kiện trong các đơn vị kinh doanh liên quan.

Truy vấn mẫu graphql

query getShipmentEvents($cursor: String, $updatedSince: String!) {
  shipments(first: 100, after: $cursor, filter: {updatedSince: $updatedSince}) {
    pageInfo {
      hasNextPage
      endCursor
    }
    nodes {
      id
      createdAt
      carrierName
      mode
      requestedDeliveryDate
      origin {
        country
      }
      destination {
        country
      }
      events {
        timestamp
        code
        description
        reason
      }
    }
  }
}

Bắt đầu ngay?

Hãy bắt đầu khai thác dữ liệu project44 ngay hôm nay để nâng cao hiệu quả và tiết kiệm chi phí trong quy trình quản lý vận tải. Mẫu này là bước đầu tiên giúp hoạt động logistics của bạn được tối ưu và dễ dự đoán hơn.

Quay lại hướng dẫn cải tiến

Tải mẫu xuống

Tối ưu quản lý vận tải ngay hôm nay để tiết kiệm chi phí

Xác định điểm nghẽn trên project44, rút ngắn 30% thời gian chu trình và tiết kiệm chi phí.

Bắt đầu dùng thử miễn phí

Không cần thẻ tín dụng. Bắt đầu chỉ trong vài phút.

Mẫu dữ liệu quản lý vận tải của bạn

Mẫu dữ liệu quản lý vận tải của bạn

Các thuộc tính quản lý vận tải

Các hoạt động trong quy trình quản lý vận tải

Hướng dẫn trích xuất dữ liệu

Trích xuất dữ liệu từ project44 REST API bằng Python Script

Các bước

Cấu hình

Truy vấn mẫu python

Trích xuất dữ liệu có chọn lọc bằng project44 GraphQL API

Các bước

Cấu hình

Truy vấn mẫu graphql

Bắt đầu ngay?

Tối ưu quản lý vận tải ngay hôm nay để tiết kiệm chi phí