您的生产计划数据模板

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生产计划属性 (22) 生产计划活动 (16) 提取指南 (2)

您的生产计划数据模板

该模板全面指导您收集优化生产计划流程所需的数据，涵盖应收集的关键属性、应跟踪的核心活动，以及从源系统提取信息的实用指南。使用此资源，确保您获取流程分析和改进所需的完整数据。

建议收集的属性
需要跟踪的核心活动
提取指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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生产计划属性

以下是建议纳入事件日志的数据字段，用于全面分析生产计划并深入了解运营情况。

3 必需 8 建议 11 可选

	名称	说明
	事件时间 EventTime	表示活动发生时间的时间戳。
说明此属性记录特定事件或活动在系统中登记的准确日期和时间，是流程分析的主要时间要素。准确的时间戳对于计算周期时间、持续时间和活动间等待时间至关重要。它们支持按时间分析流程绩效、识别瓶颈以及衡量计划执行情况。为什么重要此时间戳对于计算周期时间和持续时间等所有基于时间的指标至关重要，而这些指标是绩效分析的基础。获取位置位于Plex的事件日志或事务记录中，与活动信息一同保存。请查找“Creation Date”“Timestamp”或“Event Date”等字段。示例 2023-10-26T09:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T08:21:05Z
	活动名称 ActivityName	生产计划流程中发生的具体事件或步骤的名称。
说明此属性描述生产计划生命周期中的单个任务或里程碑，例如“生产订单已创建”“物料需求已计划”或“生产订单已完成”。这些活动构成流程图的基础，使分析人员能够直观查看流程、识别步骤之间的瓶颈，并分析事件的频率和顺序。每项活动都对应源系统中记录的一条事件。为什么重要它定义流程图中的步骤，是所有流程挖掘分析的基础，包括瓶颈识别和变体分析。获取位置来源于Plex各生产计划与执行相关模块中的事件日志、事务代码或状态变更记录。示例生产订单已创建生产计划已批准生产订单已发布工序已完成
	生产订单 ProductionOrder	生产订单的唯一标识符，也是生产计划流程的主要案例标识符。
说明生产订单号可唯一标识生产特定数量零件或产品的请求。它作为核心案例ID，关联所有相关的计划、排程、执行和完成事件。在流程挖掘中，按生产订单对事件分组进行分析，可以完整查看生产生命周期。这有助于计算整体周期时间、识别常见流程路径，并了解不同生产批次之间的差异。为什么重要这是连接所有流程步骤的关键案例标识符，可对每次生产运行进行从开始到结束的整体分析。获取位置此标识符通常位于Plex的核心生产或制造执行模块中。请查阅与工单或生产订单相关的表的文档。示例 WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	工作中心 Workcenter	计划执行制造工序的具体机器、生产线或区域。
说明工作中心代表执行生产活动的特定资源或资源组，可以是单台机器、机器单元或特定装配线。此属性对于“资源分配延迟分析”以及识别资源相关瓶颈至关重要。通过分析不同工作中心的处理时间和等待时间，管理人员可以优化资源利用率并改善生产流。为什么重要有助于定位资源相关瓶颈并分析产能利用率，对于排程和产出量优化至关重要。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。此信息通常位于与生产订单关联的工艺路线或工序详情中。示例 CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	物料可用性 MaterialAvailabilityStatus	表示生产订单所需的全部物料是否可用。
说明此属性显示物料可用性状态，例如“Available”“Shortage”或“On Order”。该状态对于判断生产订单能否下达至车间至关重要。此属性的一个重要用途是支持“物料短缺影响分析”仪表板。通过将“Shortage”状态与“生产订单已下达”或“生产已开始”之前较长的等待时间关联，可以量化物料短缺造成的延迟。为什么重要直接支持物料短缺延迟分析，这是制造业中常见且影响显著的问题。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。该字段可能是MRP或库存模块中的计算状态，也可能直接位于生产订单中。示例所有物料均可用组件短缺等待采购订单部分可用
	生产优先级 ProductionPriority	表示生产订单紧急程度的分类。
说明此属性为生产订单分配“High”“Medium”或“Low”等优先级，帮助计划员和生产人员在资源受限时确定工作顺序。按优先级分析对于“生产优先级处理指标”仪表板至关重要。它可以检查高优先级订单是否真正得到加急处理，并且比低优先级订单更快完成，从而验证优先级机制的有效性。为什么重要支持分析高优先级订单是否处理得更快，确保优先级机制有效运行。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。该字段可能是生产订单头信息中的标准字段或自定义字段。示例高中低19
	生产订单状态 ProductionOrderStatus	生产订单当前或最终的状态。
说明此属性反映生产订单在特定时间点的状态，例如“Created”“Released”“In Progress”“Completed”或“Cancelled”。状态信息提供订单生命周期的快照，对于结果分析至关重要。它有助于筛选活动订单和已完成订单、分析取消率，并了解特定流程路径的原因。为什么重要它表示生产订单的结果和当前状态，对于筛选、结果分析以及了解流程异常至关重要。获取位置位于Plex的生产订单头表中。请查找“Status”或“State”字段。示例已计划已发布已完成已关闭已取消
	计划员 Planner	负责计划或管理生产订单的员工。
说明此属性标识分配给特定生产订单的生产计划员或排程员，可以是个人姓名或员工ID。按计划员分析流程对于“计划员绩效对比”仪表板至关重要。它有助于识别不同计划员在效率、计划达成率和流程变体方面的差异，从而发现培训或流程标准化机会。为什么重要支持按计划员分析绩效，有助于识别最佳实践、不一致之处和培训需求。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。通常位于生产订单头表中，对应“Planner Code”“Scheduler”或“Created By”等字段。示例 John SmithJane Doe计划员组AUser789
	计划数量 PlannedQuantity	订单计划生产的零件或产品目标数量。
说明此属性指定生产订单计划生产的单位数量，用于物料需求计划、产能计划和排程。计划数量对于计算“需求预测集成偏差”KPI至关重要，可将其与原始预测数量进行比较。它也为周期时间分析提供上下文，因为订单数量较大时，交付周期自然可能更长。为什么重要提供目标生产量，对于产能分析、排程以及了解订单规模导致的流程差异至关重要。获取位置位于Plex的生产订单头信息或行项目详情中。请查找“Order Quantity”或“Planned Quantity”等字段。示例 1005000751250
	计划结束日期 PlannedEndDate	生产订单计划完成的日期。
说明此属性包含生产订单计划全部完成的日期，是排程流程的重要输出，也是绩效衡量的基准。计划结束日期对于“生产计划达成率”仪表板和KPI至关重要。将计划日期与实际完成时间戳进行比较，可以衡量组织达成生产目标的能力并识别延迟来源。为什么重要作为衡量计划达成率和按时完成绩效的基准，这些指标是评估计划与执行效果的关键指标。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。该字段通常位于生产订单头信息中，名称可能为“Scheduled End Date”“Due Date”或类似名称。示例 2023-11-15T17:00:00Z2023-11-20T23:59:59Z2023-12-01T17:00:00Z
	零件号 PartNumber	正在制造的产品或物料的唯一标识符。
说明零件号也称物料号或SKU，用于指定生产订单计划生产的物料。这是连接生产流程与产品组合的关键主数据。按零件号分析流程，可以识别特定产品的制造难题、比较不同产品的周期时间，并了解物料需求的差异。这是开展以产品为中心的流程分析的基础。为什么重要支持基于产品的分析，用于比较流程绩效并识别特定零件或产品系列相关的问题。获取位置位于Plex的生产订单行项目或头信息中。这是与物料主数据关联的标准字段。示例 PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	最后数据更新时间 LastDataUpdate	数据上次从源系统刷新时的时间戳。
说明此属性表示数据上次提取并加载到流程挖掘工具中的时间，为分析结果的新鲜度提供上下文。了解数据的新鲜度有助于用户判断当前查看的是否是最新流程信息，也有助于管理对数据时效性的预期，是任何仪表板或报告的重要元数据。为什么重要告知用户数据的更新时间，确保用户了解当前分析所覆盖的时间范围。获取位置这是在数据摄取过程中生成并存储的元数据字段，用于记录数据加载的时间戳。示例 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	实际开始日期 ActualStartDate	生产订单开始实际作业的时间戳。
说明此属性记录生产订单首道实际工序在车间开始的准确时间，标志着流程从计划和准备阶段转入执行阶段。此时间戳对于分析订单下达与实际开始之间的“排队时间”或延迟至关重要。它有助于计算更准确的生产交付周期，并通过显示实际开工时间支持“物料短缺影响分析”。为什么重要标志着生产执行阶段真正开始，可精确衡量排程延迟和排队时间。获取位置这是“生产已开始”活动的时间戳，或Plex的MES组件中记录的第一条作业步骤时间戳。示例 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	实际结束日期 ActualEndDate	生产订单最后一个单位完成时的实际时间戳。
说明此属性记录生产订单最后一道工序完成且所需总数量生产完毕的时间，标志着执行阶段结束。这是根据“计划结束日期”衡量“生产计划达成率”KPI实际绩效的最终时间戳，也用于计算真实的端到端生产周期时间。为什么重要提供准确计算计划达成率和整体生产交付周期所需的实际完成时间。获取位置这是“生产订单已完成”活动的时间戳，或Plex中的最终作业确认时间。示例 2023-11-14T16:55:43Z2023-11-21T11:30:00Z
	工厂 Plant	执行生产订单的制造工厂或地点。
说明工厂属性用于标识具体的物理地点，例如工厂或生产设施。在多工厂组织中，这是划分和比较流程绩效的关键属性。按工厂分析流程，可以对不同地点进行基准比较，发现特定工厂的问题，识别高绩效工厂的最佳实践，并为流程标准化决策提供依据。为什么重要支持比较不同制造地点的流程绩效，对于多工厂运营中的基准比较和标准化至关重要。获取位置通常是Plex中的核心组织维度，并与生产订单头信息关联。请查找“Plant”“Site”或“Location”字段。示例底特律工厂亚特兰大装配厂地点007墨西哥工厂
	已完成数量 CompletedQuantity	实际成功生产的零件或产品数量。
说明此属性记录生产订单已生产并确认的合格品最终数量。将其与计划数量进行比较，可以确定良率和订单履约率。分析已完成数量有助于评估生产效率和质量。与计划数量存在显著偏差，可能表示生产问题、报废率较高或数据录入错误，可进一步调查。为什么重要表示实际生产产出，用于根据计划数量分析良率、报废率和履约准确性。获取位置位于Plex的生产报告或确认记录中。请查找“Good Quantity”“Yield Quantity”或“Actual Quantity”等字段。示例 984950751250
	是否延迟 IsLate	用于标识生产订单是否在计划结束日期之后完成的布尔标记。
说明这是针对每个生产订单计算的简单布尔标记（true/false）。如果实际完成时间晚于计划结束日期，则设为“true”，否则设为“false”。该属性简化了计划达成率的分析和报告。您可以利用它进行筛选和聚合，计算“生产计划达成率”KPI，并快速识别所有未按时完成的订单。为什么重要以简单的二元分类区分按时订单和延迟订单，适合计算达成率及用于高层级KPI仪表板。获取位置计算字段，通过比较“ActualEndDate”>“PlannedEndDate”得出。示例 truefalse
	源系统 SourceSystem	提取数据的记录系统。
说明此属性指定数据来源，本例中为Plex Smart Manufacturing。在数据可能来自多个系统的环境中，它有助于明确数据来源。保留此信息有助于数据治理和问题排查，因为它能清晰标识数据验证或丰富所使用的来源。为什么重要它提供有关数据来源的重要上下文，对于数据治理、验证以及多系统环境都十分重要。获取位置通常是在数据提取和转换过程中添加的静态值，用于标记数据集。示例 Plex智能制造Plex MESPlex ERP
	结束时间 EndTime	表示活动完成时间的时间戳。
说明结束时间标志着特定活动的完成。与开始时间结合后，可以确定该事件的处理时间。在流程挖掘中，同时拥有活动的开始时间和结束时间，可以更细致地分析处理时间与等待时间。这有助于区分任务的实际作业时间和等待下一步骤的闲置时间，对于准确分析瓶颈至关重要。为什么重要支持精确计算活动处理时间，区分实际作业时间与闲置等待时间。获取位置该字段可能直接存在于事件日志中，也可以使用后续事件的开始时间推导得出。示例 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	计划偏差 ScheduleDeviation	计划结束日期与实际完成日期之间的时间差。
说明该计算指标用于量化生产订单相对于计划完成时间的提前或延迟程度。正值表示延迟，负值表示提前完成，零表示按时完成。与简单的“延迟”标记相比，该属性能够更细致地反映绩效。它用于“生产计划达成率”仪表板，以可视化延迟幅度，帮助您优先改进偏差最明显的订单。为什么重要量化订单偏离计划的准确时长，精确衡量订单的延迟或提前程度。获取位置计算字段，在case层级通过“ActualEndDate”减去“PlannedEndDate”得出。示例 P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	订单类型 OrderType	用于对生产订单进行分类，例如标准订单、返工订单或原型订单。
说明订单类型用于根据生产目的区分生产订单。例如，“Standard”订单用于常规生产，“Rework”订单用于修复缺陷，“Prototype”订单用于新产品开发。此属性支持通过筛选或比较不同订单类型的流程来开展更细致的分析。例如，返工订单的流程路径和周期时间通常不同于标准订单，将两者分开是确保分析准确的关键。为什么重要支持对分析进行分段，因为返工或原型等不同订单类型通常具有不同的流程路径和绩效预期。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。该字段通常是生产订单头信息中的可配置字段。示例标准生产返工订单工程样品外部委外加工
	返工原因代码 ReworkReasonCode	表示生产计划调整或返工循环原因的代码。
说明当生产计划被调整或订单进入返工时，此属性提供偏差的标准化原因。例如“Defective Material”“Machine Downtime”或“Specification Change”。此属性解释了变体分析中发现的流程偏差原因，对于分析“返工与改道率”KPI的根本原因至关重要，可帮助团队解决导致返工成本和延迟的根本问题。为什么重要为返工和流程偏差提供关键上下文，支持有针对性的根因分析，从而减少浪费并提升质量。获取位置请查阅Plex Smart Manufacturing文档。此数据可能与不合格、质量或生产调整记录关联。示例 QA_FAILMAT_SUBENG_CHGOPER_ERR

必需建议可选

生产计划活动

以下是建议在事件日志中记录的关键流程步骤和里程碑，用于准确发现流程并清晰了解生产流程。

6 建议 10 可选

	活动	说明
	生产已开始	此活动标志着车间开始对生产订单进行实际作业。在Plex等系统中，这通常是一个明确事件：操作员在工作中心终端扫描条形码或手动启动作业时，系统会记录该事件。
为什么重要这是标志增值流程开始的关键里程碑。分析“订单已下达”与“生产已开始”之间的间隔，对于识别生产前延迟和计算实际生产周期时间至关重要。获取位置从Plex车间数据采集事务中获取。此事件对应生产订单记录的第一条“作业开始”或“工序开始”事务的时间戳。采集使用与生产订单关联的第一条工时单创建事件或机器启动事件的时间戳。事件类型 explicit
	生产计划已批准	该活动表示生产计划已正式批准，可以发布到生产现场。通常通过明确的审批操作或订单相关状态变更捕获该事件。
为什么重要这标志着计划和审批阶段结束，也是计算“Production Plan Approval Time”KPI的终点。审批延误是常见瓶颈，该活动有助于量化并定位延误。获取位置可以从审批交易日志中的明确事件获取，也可以根据生产订单状态变更推断，例如从“Pending Approval”变为“Approved”或“Ready to Release”。采集捕获生产订单状态更新为“Approved”或等效值时的时间戳。事件类型 inferred
	生产订单已创建	这是在Plex系统中正式创建Production Order记录的活动。该活动为流程挖掘分析建立唯一的案例标识符。用户或系统流程生成新订单时，会明确记录该事件。
为什么重要该活动是生产订单在系统中流转的正式起点，也是衡量整体周期时间和了解新增生产需求量的基准点。获取位置从Plex主生产订单数据表中生产订单记录的创建时间戳捕获。采集使用生产订单表头中的“creation_date”或等效时间戳字段。事件类型 explicit
	生产订单已发布	这是一个关键里程碑，表示生产订单已正式下达至车间，对生产人员可见并可执行。在MES中，这通常是由用户明确触发的操作，并会触发创建作业包或数字化作业指导书。
为什么重要订单下达是从计划到执行的关键交接点。它对于跟踪产出量，以及分析计划批准与实际生产开始之间的延迟至关重要。获取位置这通常是Plex生产管理模块中的一项明确事务。系统会记录“Release”操作的时间戳，通常存储在专用字段或事务日志中。采集使用生产订单中的“release_date”时间戳字段，或下达事务日志中的时间戳。事件类型 explicit
	生产订单已完成	标志整个生产订单的所有制造工序均已完成。这是车间的最终事务，表示计划数量已经生产完成。当操作员或系统流程将订单标记为完成时，系统会明确记录此事件。
为什么重要此活动是正常流程的主要“结束”事件，也是计算“生产订单平均交付周期”的终点，对于衡量“生产计划达成率”和“生产产出量”至关重要。获取位置这是生产订单上的明确状态变更，通常由最终产量报告事务触发。当订单状态变为“Completed”或“Finished”时，系统会记录时间戳。采集使用将生产订单状态变更为“Completed”的事务时间戳。事件类型 explicit
	需求预测已评估	表示对需求预测的初始接收和评估，该活动发生在生产订单创建之前。此事件通常记录在需求计划模块中，并作为整个Production Planning流程的触发点。
为什么重要该活动标志着计划生命周期的真正开始。分析从此时到订单创建的时间，有助于识别将需求转化为可执行生产计划时的延误，并支持“Demand Forecast Integration Efficiency”仪表板。获取位置这些信息通常位于Plex的需求计划或销售与运营计划模块中，也可能来自集成系统。必要时，可根据与后续生产订单关联的预测记录创建日期进行推断。采集根据随后与生产订单关联的需求预测记录创建时间戳推断。事件类型 inferred
	主生产计划已创建	该活动表示根据需求预测和现有订单创建主生产计划（MPS）。这是一个高层级计划，用于规定生产内容、生产数量和生产时间。通常在计划员完成并保存某个MPS版本时记录。
为什么重要跟踪这一里程碑对于衡量初始计划阶段的效率至关重要。需求评估与MPS创建之间的时长，是衡量计划敏捷性的关键指标，并通过“Master Schedule Creation Cycle Time”KPI进行测量。获取位置记录在Plex的主生产计划模块中。可从MPS记录的创建时间戳，或表示其完成的日志条目中捕获该事件。采集捕获MPS条目的创建时间戳，或排程模块中特定状态变更事件的时间戳。事件类型 explicit
	工序已完成	表示生产订单工艺路线中的某个制造步骤或工序已完成。一个生产订单通常会包含多个此类事件。该事件通过车间报工明确记录。
为什么重要跟踪单个工序可以更细致地分析生产阶段的瓶颈位置，还能比较计划工时与实际工时，并识别存在问题的工作中心。获取位置从Plex车间事务中获取，具体对应操作员报告工序完成或记录该步骤产量的时间。采集使用订单工艺路线中每个步骤的“工序完成”或“产量报告”事务时间戳。事件类型 explicit
	物料需求已计划	表示针对生产订单执行物料需求计划（MRP）流程。该系统作业会计算所需的原材料、组件和子装配件。通常在相关订单的MRP运行完成时捕获该事件。
为什么重要分析此步骤有助于判断物料计划是否构成瓶颈。这里的延误可能影响整个生产周期，对于理解“Material Shortage Impact Analysis”仪表板至关重要。获取位置通常从Plex中的MRP或计划日志捕获。请查找与MRP作业完成相关的时间戳，或生产订单物料需求数据的更新时间戳。采集 MRP运行完成日志中的时间戳，或订单物料清单需求的最后更新时间戳。事件类型 explicit
	生产排程已创建	该事件表示详细生产排程已创建，为工作中心和时间段分配具体作业。它是产能计划和排程流程的结果，通常在排程保存或发布时记录。
为什么重要这是将订单发布到生产现场前的关键里程碑，也是“Scheduling Bottleneck Identification”仪表板的重要事件，有助于分析详细排程阶段的效率。获取位置从Plex的生产排程模块中捕获。可通过与生产订单关联的详细排程创建时间戳或“最后保存”时间戳识别该事件。采集使用计划员首次保存或确认该订单详细生产排程时的时间戳。事件类型 explicit
	生产绩效已分析	表示订单完成后的分析步骤，期间会复核生产偏差、成本和质量指标。该步骤可能由系统自动生成偏差计算结果，也可能由生产控制员或成本会计手动完成。
为什么重要纳入此活动可以了解生产后的流程。它有助于掌握订单完成后被全面分析并明确绩效所需的总时间，从而发现生产结束后的行政瓶颈。获取位置此事件可能通过偏差计算作业的时间戳或生产绩效报告的创建日期推断得出，也可能对应表示“分析完成”的手动状态变更。采集记录成本偏差计算作业的运行日期，或生产订单状态变更为“Analysis Complete”的时间。事件类型 inferred
	生产计划已提交审核	表示已准备好的生产计划已提交审批。通常通过生产订单状态变更体现。该事件标志着审批子流程的开始。
为什么重要该活动是衡量“Production Plan Approval Cycle Time”的起点。跟踪这一活动有助于识别计划等待审核的时长，而这可能是行政延误的重要来源。获取位置通常可根据生产订单状态变更推断，例如状态从“In Planning”变为“Pending Approval”。应使用该状态变更的时间戳。采集捕获生产订单状态字段变更为“Pending Approval”或“In Review”等值时的时间戳。事件类型 inferred
	生产计划已调整	此事件表示生产订单下达后发生了变更，例如数量、工艺路线或物料清单发生变化。通常会在与生产订单关联的审计轨迹或变更日志中记录。
为什么重要此活动对于识别返工、范围变更和流程不稳定至关重要。它直接支持“返工与改道率”KPI，并有助于发现生产偏差和低效的根本原因。获取位置此数据位于Plex生产订单模块的变更日志或审计轨迹表中。事件时间是“生产订单已下达”后任一重要字段发生修改的时间戳。采集筛选生产订单审计日志，查找订单下达日期之后发生的变更。事件类型 explicit
	生产订单已关闭	这是生产订单最终的行政或财务关闭环节。此时所有成本均已结算，订单也被锁定，无法再进行事务处理。通常由财务或计划部门明确执行。
为什么重要此活动标志着生产订单生命周期真正的行政结束。分析“生产已完成”与“生产已关闭”之间的时间，可以发现财务结算流程中的长期延迟。获取位置通过生产订单状态变更为“Closed”来记录。最终状态更新的时间戳即为事件时间。采集使用将订单状态变更为“Closed”的状态变更事务时间戳。事件类型 explicit
	生产订单已取消	表示生产订单在完成前的任意阶段被取消。这是流程的一种负向替代结果，系统会通过订单的特定状态变更记录此事件。
为什么重要跟踪取消对于了解流程失败至关重要。分析订单何时以及为何被取消，可以发现需求预测、计划准确性或物料可用性方面的问题。获取位置通过生产订单状态变更为“Cancelled”或作废状态推断。该状态变更的时间戳即为事件时间。采集记录生产订单状态字段更新为“Cancelled”时的时间戳。事件类型 inferred
	资源分配已确认	表示机器、工具或人员等具体资源已分配给生产订单。这可以是订单下达后的独立步骤，也可以是下达流程的一部分。当系统中的资源分配最终确定时，系统会记录此事件。
为什么重要此活动对于“资源分配延迟分析”仪表板至关重要。它有助于区分计划导致的延迟与车间资源不可用导致的延迟。获取位置此信息可能通过生产订单或其关联工艺路线步骤中的资源相关字段推断得出。时间戳应为生产开始前这些字段最后更新的时间。采集记录订单首道工序中工作中心、机器或员工字段被填充时的时间戳。事件类型 inferred

建议可选

提取指南

如何从Plex智能制造中获取数据

步骤

访问IntelliPlex：登录Plex智能制造平台，进入IntelliPlex分析应用模块。您需要相应权限才能创建和编辑分析应用。
创建新的分析应用：新建报告或分析应用，并使用清晰的名称，例如“ProcessMind生产计划事件日志”。
定义数据源：识别并添加应用所需的Plex数据源（表或视图），包括生产订单、状态变更日志、物料计划运行记录、车间交易记录，以及可能需要的需求预测和排程日志。您可能需要Plex管理员协助确认当前环境中的准确表名。
构建基础查询：针对所需的16项活动分别创建查询或数据块。每个数据块都从相关数据源中选择相同的列（ProductionOrder、ActivityName、EventTime等）。例如，“生产订单已创建”事件查询主生产订单表，“工序已完成”事件查询车间交易日志。
实现UNION ALL逻辑：使用UNION ALL命令将16个独立查询合并为一个数据集。这一步会将不同表中的数据转换为统一的按时间排序的事件日志格式。您可以在IntelliPlex的SQL编辑器中完成，也可以使用图形化数据流工具合并数据集。
应用筛选器：在IntelliPlex应用中创建可由用户配置的筛选器。最重要的是日期范围筛选器（EventTime）。同时添加PartNumber、Workcenter和ProductionOrderStatus筛选器，以支持针对性分析。
设置列格式：确保EventTime列采用统一的时间戳格式（例如YYYY-MM-DD HH:MI:SS），其他列使用正确的数据类型。根据需要重命名列，使其符合所需的属性名称，例如将production_order_no设置别名为ProductionOrder。
保存并测试：保存分析应用。使用较小的近期日期范围（例如最近一周）运行报告，验证结果、检查错误，并确保16种活动类型均能正确生成。
安排导出任务：验证完成后，进入IntelliPlex的排程部分。创建新的计划任务，自动运行该应用。配置运行计划（例如每天凌晨2:00）和输出格式。
配置导出目标：设置计划任务的导出目标。常见选项包括保存到网络文件共享、FTP服务器或通过电子邮件发送。将输出文件配置为UTF-8编码的CSV格式，以获得最佳兼容性。
准备导入：确保生成的CSV文件包含表头，且表头与流程挖掘工具所需的属性名称一致。现在即可上传文件并开始分析。

配置

前提条件：需要拥有包含IntelliPlex模块的有效Plex智能制造平台许可证。用户还需要具备访问IntelliPlex、创建分析应用以及查看底层生产和排程数据表的权限。
数据源：报告需要关联多个数据源，包括生产订单抬头、生产订单工艺路线、状态或审计日志、MRP执行日志、车间交易记录和排程表。具体名称需根据您的系统进行配置。
日期范围：日期范围筛选器对于控制性能至关重要。建议分批提取数据，例如每次提取3至6个月的数据。查询应基于主要事件时间戳列进行筛选。
关键筛选器：除日期范围外，还应添加PartNumber、Planner和Workcenter筛选器。这样，用户无需修改底层查询逻辑，即可针对特定数据子集运行报告。
性能注意事项：对于高数据量的制造环境，长时间范围的提取可能消耗较多资源。建议将报告安排在业务低峰期运行。如果性能受到影响，可考虑在数据库中创建索引视图，预先聚合部分所需数据。
输出格式：导出文件必须配置为CSV（逗号分隔值）格式。请确保分隔符为逗号；如果字段可能包含逗号，则应使用文本限定符（双引号）。

a 示例查询 sql

/* Production Order Created */
SELECT
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Created' AS ActivityName,
  po.create_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM part_v_production_order AS po
WHERE po.create_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Status Change Events: Review, Approved, Released, Closed, Cancelled */
SELECT
  sl.order_no AS ProductionOrder,
  CASE 
    WHEN sl.new_status = 'Review' THEN 'Production Plan Sent for Review'
    WHEN sl.new_status = 'Approved' THEN 'Production Plan Approved'
    WHEN sl.new_status = 'Released' THEN 'Production Order Released'
    WHEN sl.new_status = 'Closed' THEN 'Production Order Closed'
    WHEN sl.new_status = 'Cancelled' THEN 'Production Order Cancelled'
  END AS ActivityName,
  sl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  sl.new_status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_status_log AS sl
JOIN part_v_production_order AS po ON sl.order_no = po.order_no
WHERE sl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sl.new_status IN ('Review', 'Approved', 'Released', 'Closed', 'Cancelled')

UNION ALL

/* Production Started */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Started' AS ActivityName,
  MIN(sft.transaction_time) AS EventTime, /* Use the first transaction time as the start time */
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your EndDate]'
  AND sft.transaction_type = 'Start'
GROUP BY sft.order_no, po.planner_id, po.status, po.part_no, sft.workcenter_code, po.planned_quantity, po.planned_due_date, po.priority, po.material_status

UNION ALL

/* Operation Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Operation Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  sft.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOperation'

UNION ALL

/* Production Order Completed */
SELECT
  sft.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Order Completed' AS ActivityName,
  sft.transaction_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter, 
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM shop_floor_transaction AS sft
JOIN part_v_production_order AS po ON sft.order_no = po.order_no
WHERE sft.transaction_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND sft.transaction_type = 'CompleteOrder'

UNION ALL

/* Production Plan Adjusted */
SELECT
  cl.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Plan Adjusted' AS ActivityName,
  cl.change_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_order_change_log AS cl
JOIN part_v_production_order AS po ON cl.order_no = po.order_no
WHERE cl.change_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'
  AND cl.change_timestamp > po.release_date /* Only count adjustments after release */

UNION ALL

/* Material Requirements Planned */
SELECT
  mrp.source_order_no AS ProductionOrder,
  'Material Requirements Planned' AS ActivityName,
  mrp.run_completion_time AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM mrp_execution_log AS mrp
JOIN part_v_production_order AS po ON mrp.source_order_no = po.order_no
WHERE mrp.run_completion_time BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Schedule Created */
SELECT
  ps.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Schedule Created' AS ActivityName,
  ps.schedule_creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ps.scheduled_workcenter AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM production_schedule AS ps
JOIN part_v_production_order AS po ON ps.order_no = po.order_no
WHERE ps.schedule_creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Other conceptual events - requires custom logic and tables */
/* The following queries are templates and highly dependent on specific Plex configurations */

/* Demand Forecast Assessed */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Demand Forecast Assessed' AS ActivityName,
  df.assessment_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM demand_forecast AS df
JOIN part_v_production_order AS po ON df.part_no = po.part_no AND po.create_date > df.assessment_date
WHERE df.assessment_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Master Production Schedule Created */
SELECT 
  po.order_no AS ProductionOrder,
  'Master Production Schedule Created' AS ActivityName,
  mps.creation_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM master_production_schedule AS mps
JOIN part_v_production_order AS po ON mps.part_no = po.part_no AND po.create_date > mps.creation_date
WHERE mps.creation_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Resource Allocation Confirmed */
SELECT 
  ra.order_no AS ProductionOrder,
  'Resource Allocation Confirmed' AS ActivityName,
  ra.confirmation_timestamp AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  ra.workcenter_code AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM resource_allocation_log AS ra
JOIN part_v_production_order AS po ON ra.order_no = po.order_no
WHERE ra.confirmation_timestamp BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]'

UNION ALL

/* Production Performance Analyzed */
SELECT 
  va.order_no AS ProductionOrder,
  'Production Performance Analyzed' AS ActivityName,
  va.analysis_date AS EventTime,
  po.planner_id AS Planner,
  po.status AS ProductionOrderStatus,
  po.part_no AS PartNumber,
  NULL AS Workcenter,
  po.planned_quantity AS PlannedQuantity,
  po.planned_due_date AS PlannedEndDate,
  po.priority AS ProductionPriority,
  po.material_status AS MaterialAvailabilityStatus
FROM variance_analysis_log AS va
JOIN part_v_production_order AS po ON va.order_no = po.order_no
WHERE va.analysis_date BETWEEN '[Your Start Date]' AND '[Your End Date]';

步骤

前提条件：确保系统已安装Python 3.6或更高版本。运行pip install pandas requests，安装用于数据处理的pandas和用于API调用的requests库。
获取API凭据：向Plex系统管理员申请API凭据，包括专用用户账户、密码和公司Plex客户编号（PCN）。该用户账户必须具备通过Plex Integration API访问所需数据源的权限。
设置Python脚本：创建新的Python文件（例如extract_plex_production.py），并将提供的脚本复制到文件中。
配置脚本参数：在脚本中找到配置部分，将PLEX_API_BASE_URL、PLEX_USERNAME、PLEX_PASSWORD和PLEX_PCN的占位值替换为实际凭据。调整START_DATE和END_DATE参数，定义所需的提取时间范围。
确认数据源：提供的脚本使用多个常见Plex数据源键作为示例，例如Production_v_Production_Order_Summary和Production_v_Job_Operation_Event_Log。请与Plex管理员或查阅相关文档确认这些数据源键；如果您的配置使用不同名称，请在脚本中更新。
执行脚本：在终端中使用命令python extract_plex_production.py运行脚本。脚本将通过Plex API完成身份验证，从指定数据源获取数据并进行处理。
监控执行过程：脚本会在控制台输出进度信息，显示当前获取的数据源及已处理的记录数。请留意错误信息，以便及时发现凭据、权限或API可用性问题。
转换数据：脚本会自动将Plex API返回的嵌套JSON转换为扁平的表格结构，根据源记录中的时间戳和状态变更，为16项所需活动分别生成独立行。
检查输出：脚本完成后，会在同一目录生成名为plex_production_event_log.csv的CSV文件。您可以使用电子表格软件检查其结构和内容。
准备上传：生成的CSV文件符合ProcessMind要求，包含ProductionOrder、ActivityName、EventTime及其他推荐属性列。通常无需进一步格式化，即可上传进行流程挖掘分析。

配置

API凭据：身份验证需要有效的Plex用户账户和密码。脚本结合基本身份验证与PCN管理会话。
权限：API用户必须拥有脚本所引用全部数据源的读取权限，主要包括生产订单、作业工序、状态历史、MRP日志和排程记录。请咨询Plex管理员，确保已授予必要权限。
日期范围：脚本要求定义START_DATE和END_DATE。初次分析建议使用3至6个月的日期范围，以获得具有代表性且规模适中的数据集。对于高数据量环境，建议先从1个月等较短周期开始。
筛选：主要筛选条件是应用于相关日期字段（如生产订单创建日期）的开始日期和结束日期。您可以修改脚本，在API请求负载中添加其他筛选条件，例如按Part_Number或Workcenter筛选，以缩小提取范围。
分页：脚本会自动处理API分页。它使用PageSize参数（默认值为1000），逐页获取指定周期内的全部记录。请注意，较小的页面大小会增加API调用次数，但可能降低超时风险。
数据源键：脚本依赖特定数据源键查询正确数据。数据源键是否准确，直接影响提取能否成功。这些键取决于您的Plex实施环境，可能需要确认和调整。

a 示例查询 python

import requests
import pandas as pd
import json
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
PLEX_API_BASE_URL = class="hl-string">"[Your_Plex_API_Base_URL]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.plex.com
PLEX_USERNAME = class="hl-string">"[Your_Username]"
PLEX_PASSWORD = class="hl-string">"[Your_Password]"
PLEX_PCN = class="hl-string">"[Your_PCN]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script ---

def get_plex_data(datasource_key, filter_payload):
    class="hl-string">"""Fetches and paginates data from a specific Plex API data source."""
    all_rows = []
    page = 1
    page_size = 1000

    auth_payload = (PLEX_USERNAME, PLEX_PASSWORD)
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} for data source {datasource_key}...")
        request_body = {
            class="hl-string">"RequestHeader": {
                class="hl-string">"PlexusCustomerNo": PLEX_PCN
            },
            class="hl-string">"RequestData": {
                class="hl-string">"DataSourceKey": datasource_key,
                class="hl-string">"InputParameters": filter_payload,
                class="hl-string">"PageSize": page_size,
                class="hl-string">"PageNumber": page
            }
        }

        try:
            response = requests.post(PLEX_API_BASE_URL, headers=headers, auth=auth_payload, data=json.dumps(request_body), timeout=120)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            rows = data.get(class="hl-string">'ResponseData', {}).get(class="hl-string">'Rows', [])
            if not rows:
                break
                
            all_rows.extend(rows)
            page += 1
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect potential rate limits
            time.sleep(1)

        except requests.exceptions.HTTPError as err:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching data for {datasource_key}: {err}")
            break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error fetching data for {datasource_key}: {e}")
            break

    return all_rows

def main():
    class="hl-string">"""Main extraction and transformation logic."""
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define filters for core production order data
    po_filter = {
        class="hl-string">'Order_Create_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Order_Create_Date_End': END_DATE
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch core Production Order data
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This source is assumed to contain key dates and statuses for multiple activities
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder names for data source and columns are used.
    production_orders = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Production_Order_Summary', po_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(production_orders)} production orders.")

    for po in production_orders:
        case_id = po.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        common_attributes = {
            class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
            class="hl-string">'Planner': po.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
            class="hl-string">'ProductionOrderStatus': po.get(class="hl-string">'Order_Status'),
            class="hl-string">'PartNumber': po.get(class="hl-string">'Part_No'),
            class="hl-string">'Workcenter': po.get(class="hl-string">'Primary_Workcenter'),
            class="hl-string">'PlannedQuantity': po.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
            class="hl-string">'PlannedEndDate': po.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
            class="hl-string">'ProductionPriority': po.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
            class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': po.get(class="hl-string">'Material_Status')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map date fields to activities
        activity_map = {
            class="hl-string">'Demand Forecast Assessed': po.get(class="hl-string">'Demand_Assessment_Date'),
            class="hl-string">'Master Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'MPS_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Material Requirements Planned': po.get(class="hl-string">'MRP_Run_Date'),
            class="hl-string">'Production Schedule Created': po.get(class="hl-string">'Schedule_Creation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Created': po.get(class="hl-string">'Create_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Sent for Review': po.get(class="hl-string">'Review_Submit_Date'),
            class="hl-string">'Production Plan Approved': po.get(class="hl-string">'Approval_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Released': po.get(class="hl-string">'Release_Date'),
            class="hl-string">'Resource Allocation Confirmed': po.get(class="hl-string">'Resource_Confirmation_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Completed': po.get(class="hl-string">'Order_Complete_Date'),
            class="hl-string">'Production Performance Analyzed': po.get(class="hl-string">'Variance_Analysis_Date'),
            class="hl-string">'Production Order Closed': po.get(class="hl-string">'Close_Date')
        }

        for activity, timestamp in activity_map.items():
            if timestamp:
                event_log.append({
                    **common_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': timestamp
                })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle status-based activities
        if po.get(class="hl-string">'Order_Status') == class="hl-string">'Cancelled':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Production Order Cancelled',
                class="hl-string">'EventTime': po.get(class="hl-string">'Status_Change_Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes a general status change date is available
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch detailed shop floor events (start, operations, adjustments)
    op_log_filter = {
        class="hl-string">'Event_Date_Start': START_DATE,
        class="hl-string">'Event_Date_End': END_DATE
    }
    job_events = get_plex_data(class="hl-string">'Production_v_Job_Operation_Event_Log', op_log_filter)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(job_events)} job operation events.")

    for event in job_events:
        case_id = event.get(class="hl-string">'Production_Order_No')
        if not case_id:
            continue

        event_type = event.get(class="hl-string">'Event_Type')
        activity_name = None

        if event_type == class="hl-string">'JOB_START':
            activity_name = class="hl-string">'Production Started'
        elif event_type == class="hl-string">'OPERATION_COMPLETE':
            activity_name = class="hl-string">'Operation Completed'
        elif event_type == class="hl-string">'PLAN_ADJUSTMENT':
            activity_name = class="hl-string">'Production Plan Adjusted'

        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'ProductionOrder': case_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': event.get(class="hl-string">'Event_Timestamp'),
                class="hl-string">'Planner': event.get(class="hl-string">'Planner_Name'),
                class="hl-string">'ProductionOrderStatus': event.get(class="hl-string">'Order_Status'),
                class="hl-string">'PartNumber': event.get(class="hl-string">'Part_No'),
                class="hl-string">'Workcenter': event.get(class="hl-string">'Workcenter'),
                class="hl-string">'PlannedQuantity': event.get(class="hl-string">'Planned_Quantity'),
                class="hl-string">'PlannedEndDate': event.get(class="hl-string">'Planned_End_Date'),
                class="hl-string">'ProductionPriority': event.get(class="hl-string">'Priority_Code'),
                class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus': None class=class="hl-string">"hl-comment"># Might not be available at event level
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. The output file will be empty.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'EventTime'])
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
    final_columns = [
        class="hl-string">'ProductionOrder', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'Planner', 
        class="hl-string">'ProductionOrderStatus', class="hl-string">'PartNumber', class="hl-string">'Workcenter', class="hl-string">'PlannedQuantity',
        class="hl-string">'PlannedEndDate', class="hl-string">'ProductionPriority', class="hl-string">'MaterialAvailabilityStatus'
    ]
    df = df.reindex(columns=final_columns)

    df.to_csv(class="hl-string">'plex_production_event_log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to plex_production_event_log.csv")

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

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