您的生产计划数据模板

Event Time（事件时间）记录了活动发生的具体时刻。此 timestamp 对于按时间顺序排列事件以及计算流程中不同步骤之间的时长至关重要。它是流程分析的主要时间维度数据点。

准确的 timestamp 是流程挖掘中所有基于时间的分析的基础。它们被用于构建流程图、计算活动间的周期时间、测量等待时间以及识别瓶颈。例如，“生产开始”和“生产完成”的 Event Time 之差即为该订单的实际生产时长。

此时间戳对于按时间顺序排列事件以及计算所有基于时间的指标（如周期和提前期）必不可少。

时间戳通常与源系统事件日志或单据变更历史中的事务或状态更改记录存储在一起。

Activity Name（活动名称）描述了生产订单生命周期中发生的特定任务、状态变更或事件。这些活动构成了流程的连续步骤，例如“生产订单已创建”、“物料已发放”或“生产已完成”。

在流程挖掘中，活动是流程图中的节点。分析这些活动的顺序和频率可以揭示实际的工作流、偏离标准流程的环节以及返工或效率低下的区域。不同的活动可用于定义 KPI 计算的里程碑，例如测量“订单已发布”与“生产开始”之间的时间。

Activity（活动）定义了流程的步骤。分析它们的顺序、时长和频率是流程挖掘的核心。

Activity 名称通常源自与生产订单对象相关的系统状态更改、事务代码或事件日志。

生产订单 ID 是唯一标识从创建到完成的单个制造任务或工单的主键。它在流程挖掘中充当 case 标识符，将所有相关的活动、时间戳和属性关联在一起，形成完整的端到端流程视图。

在分析中，此 ID 是跟踪每个生产订单生命周期的基础。它允许分析人员追踪订单在各个阶段（如计划、物料检查、下达、执行和结案）的路径。通过按生产订单 ID 对所有事件进行分组，可以计算案例时长、识别常见的流程变体，并精准定位影响特定订单的瓶颈。

这是核心的案例标识符，它连接了所有相关事件，使得重建和分析端到端的生产计划流程成为可能。

此标识符通常位于源系统中生产订单或工单的抬头表或主要单据中。

最后数据更新时间戳记记录了上次从源系统提取数据的时间点。这是一个技术属性，用于了解所分析数据的实效性与新鲜度。

该属性主要用于数据管理和监控，确保分析是基于最新信息的，并允许数据工程师跟踪数据集的更新情况。它通常不直接用于流程分析，但对于维护数据完整性和确保分析结果的可信度至关重要。

此技术字段对于数据治理至关重要，有助于跟踪数据新鲜度并确保分析基于当前信息。

此时间戳通常在数据提取、转换和加载 (ETL) 过程中生成并添加。

源系统属性指定了生成事件数据的原始应用程序或平台，例如 ERP 或 MES。在具有多个集成系统的环境中，此字段有助于区分不同流程步骤的来源。

了解源系统对于数据验证、故障排除和治理非常重要。它为数据提供了背景，因为不同的系统可能以独特的方式捕获和定义事件。在复杂的 IT 环境中，分析来自不同源系统的数据可以揭示平台之间的集成延迟或流程割裂。

提供有关数据来源的关键上下文，这对于数据治理以及分析跨多个系统的流程至关重要。

此类信息可能是数据提取中的标准字段，也可以在数据转换过程中作为静态值添加。

产品 ID 指定了作为生产订单对象的一项。它可以是产成品、半成品或组件。它将生产计划流程与正在生产的具体物料联系起来。

按产品 ID 分析流程对于了解不同产品的特性差异至关重要。它可以帮助识别某些产品是否具有更长的周期、是否需要更多返工或是否遵循不同的生产路径。此类分析能够实现有针对性的改进，例如优化高销量产品的计划流程，或解决复杂、低销量产品中存在的问题。

支持根据不同产品过滤和对比流程绩效，从而发现特定产品的瓶颈或低效环节。

此标识符是生产订单上的核心信息，通常位于订单抬头或项目详情中。

工厂属性标识了生产活动发生的物理位置。它为生产订单提供了地理或组织层面的上下文信息。

此属性对于不同生产基地之间的对比分析非常关键。通过按工厂对流程数据进行细分，企业可以衡量绩效基准，在高效站点识别最佳实践，并发现低效站点的系统性问题。它有助于回答关键问题，如“哪个工厂的进度执行率最高？”或“物料可用性问题是否集中在特定地点？”。

支持跨不同制造地点进行绩效基准测试和对比，帮助识别特定站点的特定问题和最佳实践。

工厂或地点是生产订单的基础属性，通常在订单抬头级别定义。

生产订单状态反映了订单在其生命周期中所处的阶段，如“已创建”、“已下达”、“进行中”、“已完成”或“已取消”。该状态提供了订单在整个流程中所处位置的快照。

此属性对于根因分析极具价值。通过筛选“已取消”状态的订单，分析人员可以深入调查取消的原因。比较按时完成的订单与延迟订单的流程流向，可以揭示与状态变更相关的模式。它还有助于识别在特定状态下停留时间过长的订单。

提供有关订单生命周期阶段的关键上下文，这对于分析流程偏差、延迟以及取消等结果至关重要。

这是生产订单抬头上的标准字段，会随着订单在生命周期中的推进而更新。

用户 ID 标识了在流程中执行特定步骤的人员或系统用户。这可能是创建订单的计划员、批准订单的经理或确认生产步骤的主管。

按用户 ID 分析流程有助于了解工作量分配、识别培训需求并确保合规性。例如，它可以揭示某些计划员是否持续创建需要频繁调整的订单，或者审批步骤是否经常因特定人员而延迟。这种以人为中心的分析为绩效管理和资源优化提供了宝贵的见解。

将流程活动关联到具体人员，以便分析用户绩效、工作量以及流程准则的执行情况。

用户信息通常记录在生产订单事件的更改日志或事务历史中，将用户与特定的时间戳和操作关联起来。

计划开始日期是启动订单生产活动的目标时间。它是排程流程的核心产出，也是衡量实际执行表现的基准。

该日期对于进度执行率分析至关重要。通过将计划开始日期与实际开工时间进行对比，企业可以衡量启动偏差并识别延迟的根本原因。这种分析对于提高计划准确性、管理车间产能以及确保准时交付给客户起着决定性作用。

作为衡量计划执行度以及分析计划与执行之间延迟原因的基准。

这是生产订单抬头或排程详情中的标准计划日期。

计划数量是生产订单预期产出的产品数量。该数值是在计划阶段根据销售订单需求、预测或补货策略确定的。

此属性反映了每个生产订单的规模。它可以用来分析大订单或小订单是否更容易出现延迟或质量问题。此外，将计划数量与最终完成数量进行对比，有助于计算良品率、报废率和生产效率，这些都是任何制造运营的核心绩效指标。

提供目标生产量，这对于分析良率、废品率以及订单大小对流程绩效的影响至关重要。

计划数量或目标数量是位于生产订单抬头或行项目详情中的基础字段。

计划结束日期是订单完成所有生产活动的目标时间。它代表了生产部门承诺的完成日期，并用于计算计划周期（Lead Time）。

与计划开始日期类似，该属性对于进度执行率和准时交付绩效分析至关重要。将计划结束日期与实际完成日期进行比较，可以揭示交付偏差并量化生产延迟的影响。分析经常错过计划结束日期的订单，有助于发现产能规划、物料供应或生产效率方面的系统性问题。

作为衡量按时完成率绩效并了解生产交付周期波动驱动因素的关键基准。

这是生产订单抬头或排程详情中的标准计划日期。

Completed Quantity（完成数量）代表订单生产的、符合质量标准的最终确认货物数量。这是制造流程的实际产出。

此属性对于绩效衡量至关重要。通过将其与 Planned Quantity（计划数量）进行对比，分析师可以计算良率、废品率和订单达成率等关键指标。分析计划数量与完成数量之间的差异可以揭示与生产质量、机器性能或物料问题相关的问题。它是对生产流程有效性的直接衡量。

衡量生产流程的实际产出，支持计算良率、废品率和达成率等关键 KPI。

此数值源自收货事务或生产确认，记录了订单产出的完工产品数量。

工作中心标识了负责执行生产步骤的特定资源，例如机器、组装线或员工组。一个生产订单在其生命周期中可能会经过多个工作中心。

此属性支持对生产流程进行详细的资源级分析。通过按工作中心分析数据，企业可以衡量资源利用率、识别产能瓶颈，并比较同类机器或生产线的性能。它有助于回答关键问题，如“哪个工作中心是主要的瓶颈？”或“特定机器是否存在较高的返工率？”。

支持资源级分析，以识别产能瓶颈、测量利用率并追踪特定机器或生产线的绩效。

工作中心信息通常位于生产订单的操作或工艺路线级别。

物料可用性状态是一个标识或指标，指示开始生产所需的原材料和组件是否在库。这是在将订单下达至生产车间之前的关键核查步骤。

该属性是分析物料短缺对生产进度影响的关键。通过将物料不可用与订单下达延迟或开工延迟联系起来，企业可以量化由于物料计划不周导致的成本损失。这种分析有助于推动库存管理、采购流程和供应商协作的改进，确保物料在需要时齐备，防止生产线出现代价昂贵的停工。

直接衡量物料短缺对生产延迟的影响，帮助识别并解决采购和库存管理中的问题。

此状态通常是生产订单下达前运行的物料可用性检查事务或批处理作业的结果。

生产订单类型根据业务用途对订单进行分类。常见类型包括满足常规需求的标准生产订单、修复缺陷产品的返工订单、新产品开发的样机订单或针对定制要求的特殊订单。

按订单类型分析流程极具洞察力。它支持比较不同工作类型的流程流向和性能。例如，与标准订单相比，返工订单通常遵循不同的路径并具有不同的周期。了解每种订单类型的数量和流程效率，有助于根据具体的业务需求进行资源规划和流程优化。

支持按订单的业务用途进行细分分析，揭示标准、返工或特殊订单的不同流程行为。

这是生产订单上的一个配置字段，通常在创建订单时选择，用于控制订单的处理方式。

结束时间表示一项活动的完成时间戳。虽然许多活动是瞬时完成的，仅记录开始时间，但有些活动具有可衡量的持续时间。对于这类活动，结束时间标志着其最终完成。

在数据可用时，结束时间可以帮助我们更精准地分析活动时长。这对于“质量检测”或特定的生产工序等耗时较长的任务尤为重要。通过计算结束时间与开始时间之间的差值，分析人员可以衡量各个步骤的准确处理时间，并将其与步骤之间的等待时间区分开来。

能够为非瞬时任务精确计算活动时长，帮助区分处理时间和等待时间。

这通常适用于在系统中记录了明确开始和停止事件的活动，例如生产确认或检验记录。