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您的生产计划数据模板

Plex Smart Manufacturing

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生产计划属性 (23) 生产计划活动 (16) 提取指南 (2)

您的生产计划数据模板

此模板为收集优化生产计划流程所需的数据提供了全面指导。它概述了要收集的基本属性、要追踪的关键活动，以及从源系统中提取这些信息的实用指南。利用此资源，确保您捕获到进行有效流程分析和改进所需的所有数据。

建议收集的属性
需要追踪的关键活动
提取指南

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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生产计划属性

这些是建议包含在事件日志中的数据字段，用于全面的生产计划分析和对运营的深入洞察。

3 必填 8 推荐 12 可选

	名称	描述
	Event 时间 EventTime	活动发生的时间戳。
描述该属性记录了系统中记录特定事件或活动的确切日期和时间。它是流程分析的核心时间元素。准确的时间戳对于计算循环周期、持续时间以及活动间的等待时间至关重要。它们支持对流程绩效随时间变化的分析、瓶颈识别以及计划达成率的测量。为何重要此时间戳对于计算所有基于时间的指标（如循环周期和持续时间）至关重要，这些指标是绩效分析的基础。获取方式位于 Plex 中的 event log 或事务记录中，与活动信息并列。查找“创建日期”、“Timestamp”或“Event 日期”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特定事件或步骤的名称。
描述该属性描述了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“生产订单已完工”。这些活动构成了流程图的骨干，使分析人员能够直观看到流程流向，识别步骤间的瓶颈，并分析事件的频率和顺序。每个活动都对应源系统中记录的一个事件。为何重要它定义了流程图中的步骤，这是所有 Process Mining 分析（包括瓶颈识别和变体分析）的基础。获取方式源自与生产计划和执行相关的各个 Plex 模块内的 event log、事务代码或状态更改记录。示例生产订单已创建生产计划已批准生产订单已下达操作完成
	生产订单 ProductionOrder	生产订单的唯一标识符，作为生产计划流程的主要 case 标识符。
描述生产订单编号唯一标识了生产特定数量零件或产品的请求。它作为核心 case 标识符，关联了所有相关的计划、排程、执行和完工事件。在流程挖掘中，按生产订单分组分析事件可以获得生产生命周期的完整端到端视图。这有助于计算整体循环周期，识别常见流程路径，并理解不同生产运行之间的差异。为何重要这是连接所有流程步骤的核心 case 标识符，能够对每次生产运行进行从头到尾的全方位分析。获取方式该标识符通常位于 Plex 的核心生产或制造执行模块中。请参考与工单 (Work Order) 或生产订单 (Production Order) 相关的表文档。示例 WO-2024-05123PROD-789001JN-456-A10034589
	Workcenter Workcenter	计划执行制造工序的特定机器、生产线或区域。
描述工作中心代表执行生产活动的特定资源或资源组。它可以是单台机器、机器单元或特定的装配线。此属性是“资源分配延迟分析”以及识别特定资源瓶颈的关键。通过分析不同工作中心的处理和等待时间，管理人员可以优化资源利用率并改善生产流。为何重要有助于精准定位特定资源的瓶颈并分析产能利用率，这对于调度和吞吐量优化至关重要。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。此类信息通常可以在与生产订单关联的工艺路线或工序详情中找到。示例 CNC-MILL-05ASSEMBLY-LINE-3PACKAGING-STATION-BWC-FINISH-01
	物料可用性 MaterialAvailabilityStatus	指示生产订单所需的所有物料是否均已就绪。
描述该属性显示物料可用性状态，例如“可用”、“短缺”或“已订购”。此状态对于确定生产订单是否可以下达到车间至关重要。该属性的一个关键用途是在“物料短缺影响分析”仪表板中。通过将“短缺”状态与“生产订单下达”或“生产开始”活动前较长的等待时间相关联，它有助于量化物料短缺导致的延迟。为何重要直接支持对物料短缺造成的延迟进行分析，这是制造业中一个普遍且严重的问题。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。这可能是 MRP 或库存模块中的一个计算状态，也可能是生产订单本身的一个字段。示例所有物料已就绪组件短缺等待采购订单部分可用
	生产优先级 ProductionPriority	指示生产订单紧急程度的分级。
描述该属性为生产订单分配优先级，如“高”、“中”或“低”。这有助于计划员和生产人员在资源受限时优先处理工作。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确实在流程中得到了加速处理并比低优先级订单更快完工，从而验证优先级系统的有效性。为何重要支持分析高优先级订单是否处理得更快，确保优先级系统有效运行。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。这可能是生产订单头上的标准字段或自定义字段。示例高中低19
	生产订单状态 ProductionOrderStatus	生产订单的当前或最终状态。
描述该属性反映了生产订单在特定时间的状态，例如“已创建”、“已下达”、“进行中”、“已完工”或“已取消”。状态信息提供了订单生命周期的快照，对于结果分析至关重要。它有助于过滤进行中与已完工订单，分析取消率，并理解特定流程路径的原因。为何重要它指示生产订单的结果和当前状态，这对于过滤、结果分析以及理解流程异常至关重要。获取方式可在 Plex 的生产订单头表中找到。查找“状态”或“阶段”字段。示例已计划已下发已完成已结案已取消
	计划员 Planner	负责计划或管理生产订单的员工。
描述该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。它有助于识别计划员之间在效率、计划达成率和流程差异方面的不同，突出培训或流程标准化的机会。为何重要支持按计划员进行绩效分析，有助于识别最佳实践、不一致之处和培训需求。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。通常可以在生产订单头表中找到，与“计划员代码”、“调度员”或“创建者”等字段相关联。示例约翰·史密斯Jane Doe计划员 A 组User789
	计划数量 PlannedQuantity	订单中计划生产的零件或产品的目标数量。
描述该属性指定了生产订单中计划生产的单位数量。该值用于物料需求计划、产能计划和排程。 “计划数量”对于通过与原始预测数据对比来计算“需求预测集成偏差”KPI 至关重要。它还为循环周期分析提供了背景，因为较大的订单自然可能具有较长的交付周期。为何重要提供目标产量，这对于产能分析、排程以及理解订单量导致的流程差异至关重要。获取方式位于 Plex 的生产订单头或行项目详情中。查找“订单数量”或“计划数量”等字段。示例 1005000751250
	计划结束日期 PlannedEndDate	生产订单的计划完工日期。
描述该属性包含计划完全完成生产订单的日期。该日期是排程流程的关键输出，作为绩效衡量的基准。 “计划结束日期”对于“生产计划达成率”仪表板和 KPI 至关重要。通过将此计划日期与实际完工时间戳进行对比，组织可以衡量其达成生产目标的能力并识别延迟来源。为何重要作为衡量计划达成率和准时率的基准，这些是计划与执行有效性的关键指标。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。这通常位于生产订单头中，通常被命名为“计划结束日期”、“到期日”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。
描述零件号，也称为物料编号或 SKU，指定了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挑战，对比不同产品的循环周期，并理解物料需求的差异。这是任何以产品为中心的流程分析的基础。为何重要支持基于产品的分析，以比较流程绩效并识别与特定零件或产品系列相关的问题。获取方式位于 Plex 的生产订单行项目或头详情中。这是链接到物料主数据的标准字段。示例 PN-100-001A45-873-CFG-2023-WIDGETASM-BRKT-550
	Event 处理时间 EventProcessingTime	在某项活动上实际投入的工作时长。
描述该计算属性测量单个活动的开始和结束之间的时间。它代表流程步骤中实际的“处理时间”或执行的工作。分析处理时间是识别流程中哪些特定活动消耗最多时间和精力的基础。这与包含等待期的循环周期不同，它是定位任务本身内部低效环节的关键。为何重要测量活动的有效工作时间，有助于分离并分析流程中最耗时的任务。获取方式计算字段，通过从活动的“EndTime”中减去“EventTime”（StartTime）得出。示例 PT1H30MPT8HP2DT4H15M
	交期偏差 ScheduleDeviation	计划结束日期与实际完成日期之间的时间差。
描述该计算指标量化了生产订单相对于计划的提前或延迟完成时长。正值表示延迟，负值表示提前，零表示准时。该属性比简单的“延迟”标志提供了更细致的绩效视图。它用于“生产计划达成率”仪表板，以直观展示延迟的幅度，帮助根据偏差的严重程度确定改进工作的优先级。为何重要量化订单偏离计划的具体时长，提供关于延迟或提前的精确测量。获取方式计算字段，在 case 级别通过从“ActualEndDate”中减去“PlannedEndDate”得出。示例 P2DT3H15M-P1DT0H0MPT5H
	最后数据更新 LastDataUpdate	数据从源系统最后一次刷新的时间戳。
描述该属性表示数据最后一次提取并加载到流程挖掘工具的时间。它为分析的近时性提供了背景。了解数据的实时程度对于用户理解他们是否在查看最新的流程信息非常重要。它有助于管理对数据及时性的预期，是任何仪表板或报告的关键元数据。为何重要告知用户 data 的时效性，确保他们了解当前分析的时间范围。获取方式这是在数据摄取过程中生成并存储的元数据字段，记录了数据加载的时间戳。示例 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	实际开始日期 ActualStartDate	订单生产工作实际开始的时间戳。
描述该属性捕获了车间开始生产订单第一道实际工序的确切时间。它标志着从计划准备到执行的转变。该时间戳对于分析订单下达到实际开始之间的“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，并通过展示工作的真实开始时间来支持“物料短缺影响分析”。为何重要标志着生产执行阶段的真实开始，从而能够精确测量调度延迟和排队时间。获取方式这是 Plex 的 MES 组件中记录的“生产已开始”活动或第一道工序的时间戳。示例 2023-11-01T08:05:12Z2023-11-05T10:20:00Z
	实际结束日期 ActualEndDate	生产订单最后一单位产品实际完工的时间戳。
描述该属性捕获了生产订单最后一道工序完成且总需求量生产完毕的时间。它标志着执行阶段的结束。这是用于衡量实际绩效与“计划结束日期”对比的确定性时间戳，用于“生产计划达成率”KPI。它也被用来计算真实的端到端生产循环周期。为何重要提供实际完成时间，以便准确计算计划达成率和整体生产交付周期。获取方式这是 Plex 中“生产订单已完工”活动或最后一次操作确认的时间戳。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。
描述工厂属性标识了特定的物理场所，如工厂或生产设施。在多工厂组织中，这是细分和对比流程绩效的关键属性。按工厂分析可以对不同地点的流程进行标杆管理。这可以揭示特定站点的问题，突出高效工厂的最佳实践，并为流程标准化决策提供信息。为何重要允许比较不同制造地点的流程绩效，这对于多工厂运营中的基准测试和标准化至关重要。获取方式通常作为 Plex 中的核心组织原则，通常与生产订单抬头相关联。请查找“Plant”、“Site”或“Location”等字段。示例底特律工厂亚特兰大组装中心007 站点墨西哥工厂
	已完成数量 CompletedQuantity	实际成功生产的零件或产品数量。
描述该属性记录了生产订单已生产并确认的合格单位最终数量。该值与“计划数量”进行对比，以确定产率和订单履行率。分析“完工数量”有助于评估生产效率和质量。与计划数量的显著偏差可能表明生产问题、高废品率或数据录入错误，这些都可以进一步调查。为何重要指示实际生产产出，用于分析良率、报废率以及针对计划数量的履行准确性。获取方式可在 Plex 的生产报告或确认记录中找到。查找“合格数量”、“产出数量”或“实际数量”等字段。示例 984950751250
	是否逾期 IsLate	一个布尔标志，指示生产订单是否在计划结束日期之后完成。
描述这是一个为每个生产订单计算的简单布尔值（真/假）标志。如果实际完成时间晚于计划结束日期，则设置为“真”，否则为“假”。该属性简化了计划达成率的分析和报告。它支持轻松的过滤和聚合，以计算“生产计划达成率”KPI，并快速识别所有未能按期完成的订单。为何重要提供简单的二元分类（准时 vs 延迟），非常适合计算达成率和高层级 KPI 仪表板。获取方式计算字段，源自比较：'ActualEndDate' > 'PlannedEndDate'。示例 truefalse
	源系统 SourceSystem	提取 data 的记录系统。
描述该属性指定了数据的来源，在本案例中为 Plex Smart Manufacturing。在可能合并多个系统数据的环境中，这有助于明确数据出处。保留此信息有助于数据治理和故障排除，因为它清楚地标识了任何数据验证或增强活动的来源。为何重要它提供了关于 data 来源的关键背景信息，这对于数据治理、验证以及多系统环境非常重要。获取方式这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 Smart ManufacturingPlex MESPlex ERP
	结束时间 EndTime	指示活动完成时的时间戳。
描述结束时间标志着特定活动的完成。与开始时间结合使用时，它定义了该事件的处理时间。在流程挖掘中，同时拥有活动的开始和结束时间可以对处理时间与等待时间进行更详细的分析。这有助于区分投入在任务上的主动工作时间与等待下一步的空闲时间，这对于准确的瓶颈分析至关重要。为何重要支持计算精确的活动处理时间，将主动工作时间与闲置等待时间区分开来。获取方式这可以直接从事件日志中获取，也可以通过使用后续事件的“开始时间”推导出。示例 2023-10-26T09:15:00Z2023-10-26T15:05:20Z2023-10-27T10:00:00Z
	订单类型 OrderType	对生产订单进行分类的类别，例如标准订单、返工订单或原型订单。
描述订单类型用于区分用途不同的生产订单。例如，"标准"订单用于常规生产，"返工"订单用于修复缺陷，"原型"订单用于新产品开发。该属性通过过滤或对比不同类型订单的流程流向，支持更细致的分析。例如，返工订单的路径和循环周期预计与标准订单不同，将它们分开是进行清晰分析的关键。为何重要支持对分析进行细分，因为不同的订单类型（如“返工”或“原型”）自然具有不同的流程流向和绩效预期。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。这通常是生产订单头上一个可配置的字段。示例标准生产返工单工程样品外部外协
	返工原因代码 ReworkReasonCode	指示生产计划调整或返工循环原因的代码。
描述当生产计划被调整或订单被发送去返工时，此属性为偏差提供了标准化的原因。示例包括“材料缺陷”、“机器停机”或“规格变更”。此属性揭示了变体分析中发现的流程偏差背后的“原因”。这对于“返工和路线重排率”这一 KPI 的根本原因分析至关重要，有助于团队解决导致高昂返工成本和延迟的潜在问题。为何重要为返工和流程偏差提供关键背景，支持针对性的根本原因分析，从而减少浪费并提升质量。获取方式请参阅 Plex 智能制造文档。此 data 可能与不合格品、质量或生产调整记录相关联。示例质检不合格MAT_SUBENG_CHGOPER_ERR

必填推荐可选

生产计划活动

这些是应在事件日志中捕获的关键流程步骤和里程碑，以便进行准确的流程发现并清晰了解您的生产流。

6 推荐 10 可选

	活动	描述
	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，这通常是一个显式事件，在操作员扫描条形码或在工作中心终端手动启动作业时捕获。
为何重要这是一个关键里程碑，标志着增值过程的开始。它对于分析“订单已下达”与“生产已开始”之间的间隔以识别生产前延迟，以及计算实际生产循环周期至关重要。获取方式从 Plex 中的车间 data 采集事务中获取。此 event 对应于针对该生产订单记录的第一个“作业开始”或“工序开始”事务的 timestamp。捕获使用与生产订单关联的第一个人工票据创建或机器启动事件的时间戳。事件类型 explicit
	生产计划已批准	此活动表示生产计划已正式获得批准，并准备下达到车间。该事件通常通过显式的批准操作或订单相关的状态变更来捕获。
为何重要这标志着计划和审批阶段的结束，是计算“生产计划审批时间”KPI 的终点。审批延迟是常见的瓶颈，此活动有助于量化并定位该瓶颈。获取方式可以是来自审批事务日志的明确 event，也可以根据生产订单的状态更改推断得出，例如从“待审批”变为“已批准”或“待发布”。捕获捕获生产订单状态更新为“已批准”或等效值时的 timestamp。事件类型 inferred
	生产订单已下达	这是一个关键里程碑，生产订单在此正式下达到车间，使生产人员可见并可操作。这几乎总是 MES 中由用户驱动的显式操作，会触发工票或数字化作业指导书的生成。
为何重要订单下达是从计划到执行的关键移交。这是追踪产出以及分析计划批准到实际生产开始之间延迟的重要里程碑。获取方式这通常是 Plex 生产管理模块中的一个显式事务。事件从“下达”操作的时间戳中捕获，通常存储在专用字段或事务日志中。捕获使用生产订单上的 `release_date` 时间戳字段，或下达事务日志中的时间戳。事件类型 explicit
	生产订单已创建	这是在 Plex 系统中正式创建生产订单记录。此活动为流程挖掘分析建立了唯一的 case 标识符。当用户或系统流程生成新订单时，该事件被显式捕获。
为何重要此活动标志着生产订单在系统中的正式启动。它是衡量整体交付周期和了解新生产需求量的锚点。获取方式这是从 Plex 中主要生产订单数据表里的生产订单记录创建时间戳捕获的。捕获使用生产订单抬头表中的 `creation_date` 或等效的时间戳字段。事件类型 explicit
	生产订单已完工	标志着整个生产订单的所有制造工序全部完成。这是一项最终的车间事务，表示计划数量已产出。当操作员或系统进程将订单标记为完成时，会明确捕获此 event。
为何重要此活动是流程标准路径（Happy Path）的主要“结束”事件。它是计算“平均生产订单交付周期”的终点，对于衡量“生产计划达成率”和“生产产出量”至关重要。获取方式这是生产订单上的显式状态变更，通常由最终产量汇报事务触发。当订单状态变更为“已完工”或“已结束”时记录时间戳。捕获使用将生产订单状态更改为“已完成”时关联的事务时间戳。事件类型 explicit
	需求预测已评估	代表生产订单创建前的需求预测初步接收和评估。该事件通常在需求计划模块中捕获，是整个生产计划流程的触发点。
为何重要此活动标志着计划生命周期的真正开始。分析从这一时点到订单创建的时间，有助于识别将需求转化为可行生产计划过程中的延迟，支持“需求预测集成效率”仪表板。获取方式此信息通常位于 Plex 的需求计划或销售与运营计划 (S&OP) 模块，或者集成系统中。可能需要从链接到后续生产订单的预测记录的创建日期中推断。捕获根据稍后链接到生产订单的需求预测记录的创建 timestamp 推断得出。事件类型 inferred
	主生产计划已创建	此活动标志着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，规定了生产什么、生产多少以及何时生产。这很可能在计划员敲定并保存 MPS 版本时记录。
为何重要跟踪这一里程碑对于衡量初期计划阶段的效率至关重要。从需求评估到生成主生产计划（MPS）所需的时间是衡量计划灵活性的关键指标，通常通过“主计划创建周期”这一 KPI 来衡量。获取方式记录在 Plex 的主生产计划 (MPS) 模块中。该事件可从 MPS 记录的创建时间戳或表示其最终确定的日志条目中获取。捕获捕获 MPS 条目的创建 timestamp 或调度模块中的特定状态更改 event。事件类型 explicit
	操作完成	代表生产订单工艺路线中单个制造步骤或工序的完成。一个生产订单通常包含多个此类事件，通过车间报工显式捕获。
为何重要跟踪单个工序可以更细致地分析生产阶段中瓶颈出现的具体位置。通过对比计划时间与实际操作时间，有助于识别存在问题的任务中心。获取方式这是从 Plex 中的车间事务中捕获的，具体是指操作员汇报工序完成或记录该步骤的生产数量时。捕获使用订单工艺路线中每一步的“工序完成”或“完工申报”事务的时间戳。事件类型 explicit
	物料需求已计划	代表生产订单的物料需求计划 (MRP) 执行过程。该系统任务计算所需的原材料、组件和子组件。事件通常在相关订单的 MRP 运行完成时捕获。
为何重要分析此步骤有助于识别物料计划是否为瓶颈。此处的延迟可能会影响整个生产时间线，对于理解“物料短缺影响分析”仪表板至关重要。获取方式这通常在 Plex 的 MRP 或计划日志中捕获。查找与 MRP 任务完成或生产订单物料需求数据填充相关的时间戳。捕获 MRP 运行完成日志的时间戳，或订单物料清单需求上的最后更新时间戳。事件类型 explicit
	生产排程已创建	该事件表示详细生产排程的创建，将特定工序分配给工作中心和时间段。这是产能计划和排程流程的结果。这很可能在保存或发布排程时记录。
为何重要这是订单下达到车间前的关键里程碑。它是“排程瓶颈识别”仪表板的关键事件，有助于分析详细排程阶段的效率。获取方式从 Plex 中的生产调度模块中获取。该 event 可以通过与生产订单链接的详细进度的创建或“最后保存”的 timestamp 来识别。捕获使用计划员首次保存或确认订单详细生产计划时的时间戳。事件类型 explicit
	生产绩效已分析	代表完工后的分析步骤，评审生产偏差、成本和质量指标。这可能是系统生成的偏差计算，或者是生产主管或成本会计的手动评审。
为何重要包含此活动可以帮助您深入了解生产后流程。它有助于掌握订单完成分析及性能评估的总耗时，从而揭示生产结束后的行政管理瓶颈。获取方式该事件可以从偏差计算任务的时间戳或生产绩效报告的创建日期推断出来。它也可以是表示“分析完成”的手动状态变更。捕获捕获成本差异计算任务的运行日期，或生产订单状态更改为“分析完成”的日期。事件类型 inferred
	生产计划已调整	该事件表示在生产订单下达后对其进行了更改，例如数量、工艺路线或物料清单的更改。这通常在与生产订单关联的审计跟踪或变更日志中捕获。
为何重要此活动对于识别返工、范围变更和流程不稳定性至关重要。它直接支持“返工与绕行率”KPI，并有助于揭示生产偏差和低效的根本原因。获取方式这些数据可在 Plex 生产订单模块的变更日志或审计跟踪表中找到。事件是“生产订单已下达”事件后任何重要字段修改的时间戳。捕获过滤生产订单的审计日志，查找订单发布日期后发生的更改。事件类型 explicit
	生产计划已送审	表示准备好的生产计划已提交审批。这通常通过生产订单的状态更改来体现。此 event 标志着审批子流程的开始。
为何重要此活动是衡量“生产计划审批循环周期”的起点。追踪它可以帮助识别计划等待评审的时长，这可能是行政延迟的一个重要来源。获取方式这很可能是从生产订单的状态变更中推断出来的，例如状态从“计划中”变更为“待审批”。将使用该状态变更的时间戳。捕获捕获生产订单状态字段更改为“待审批”或“审核中”等值时的 timestamp。事件类型 inferred
	生产订单已关闭	这是生产订单在行政或财务上的最终关闭。在此阶段，所有成本均已结算，订单被锁定，无法再进行进一步交易。这通常由财务或计划部门执行的显式操作。
为何重要此活动标志着生产订单生命周期在行政上的真正结束。分析“生产完工”与“生产关闭”之间的时间，可以揭示财务结账流程中的漫长延迟。获取方式这是通过将生产订单状态变更为“已关闭”来捕获的。最后一次状态更新的时间戳即为事件时间。捕获使用将订单移至“已关闭”状态的状态变更事务时间戳。事件类型 explicit
	生产订单已取消	代表生产订单在完工前任何时间点的取消。这是流程的一种负面结果。该事件通过订单的特定状态变更来获取。
为何重要追踪取消情况对于了解流程失败至关重要。分析订单取消的时间和原因，可以揭示需求预测、计划准确性或物料可用性方面的问题。获取方式这是从生产订单状态变更为“已取消”或作废状态推断出来的。该状态变更的时间戳即为事件时间。捕获捕获生产订单状态字段更新为“已取消”时的 timestamp。事件类型 inferred
	资源配置已确认	代表特定资源（如机器、工具或人员）已分配给生产订单的确认。这可以是下达后的独立步骤，也可以是下达流程的一部分。事件在系统中确定资源分配时捕获。
为何重要此活动对于“资源配置延迟分析”仪表板至关重要。它有助于区分由计划引起的延迟与由车间资源不可用引起的延迟。获取方式此信息可以从生产订单或其相关工艺路线步骤中资源相关字段的填充情况推断。时间戳将是这些字段在生产开始前最后更新的时间。捕获捕获为订单的第一道工序填充工作中心、机器或员工字段时的 timestamp。事件类型 inferred

推荐可选

提取指南

如何从 Plex 智能制造获取您的 data

步骤

访问 IntelliPlex：登录 Plex 智能制造平台。导航至 IntelliPlex 分析应用模块。您需要拥有创建和编辑分析应用的相应权限。
创建新分析应用：开始一个新的报告或分析应用。起一个描述性的名称，例如“ProcessMind 生产计划 Event Log”。
定义数据源：识别并向您的应用中添加必要的 Plex 数据源（表或视图）。这将包括生产订单、状态更改日志、物料计划运行、车间事务的来源，可能还包括需求预测和调度日志。您可能需要 Plex 管理员的帮助来确定您实例的确切表名。
构建基础查询：针对 16 个所需活动中的每一个，创建一个单独的查询或数据块。每个块都将从相关数据源中选择相同的列集（ProductionOrder、ActivityName、EventTime 等）。例如，“生产订单已创建” event 将查询主生产订单表，而“工序已完成” event 将查询车间事务日志。
实施 UNION ALL 逻辑：使用 UNION ALL 命令将 16 个单独的查询合并为一个 dataset。这是将来自不同表的 data 转换为单一、按时间顺序排列的 event log 格式的关键步骤。您可以在 IntelliPlex 的 SQL 编辑器中执行此操作，或使用图形化数据流工具合并 dataset。
应用过滤器：在 IntelliPlex 应用中，创建用户可配置的过滤器。最重要的过滤器是日期范围（EventTime）。此外，还需添加针对 PartNumber、Workcenter 和 ProductionOrderStatus 的过滤器，以便进行重点分析。
格式化列：确保 EventTime 列采用一致的 timestamp 格式（例如 YYYY-MM-DD HH:MI:SS），且其他列具有正确的数据类型。根据需要重命名列以匹配所需的属性名称，例如 production_order_no 应取别名为 ProductionOrder。
保存并测试：保存分析应用。针对较短的近期日期范围（例如上周）运行报告，以验证结果、检查错误并确保所有 16 种活动类型都已正确生成。
安排导出计划：验证通过后，导航至 IntelliPlex 的调度部分。创建一个新的调度任务以自动运行应用。配置计划（例如每天凌晨 2:00）和输出格式。
配置导出目的地：为调度任务设置导出目的地。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。将输出文件格式配置为 UTF-8 编码的 CSV，以获得最佳兼容性。
准备摄取：确保生成的 CSV 文件具有与流程挖掘工具所需属性名称相匹配的标题行。该文件现在即可上传并分析。

配置

前提条件：需拥有包含 IntelliPlex 模块的有效 Plex 智能制造平台许可。访问 IntelliPlex、创建分析应用以及查看底层生产和调度数据表需要相应的用户权限。
数据源：该报告需要合并来自多个源的 data。关键源包括生产订单头、生产订单工艺路线、状态或审计日志、MRP 执行日志、车间事务记录和调度表。必须根据您的系统配置具体名称。
日期范围：日期范围过滤器对于管理性能至关重要。建议分批提取 data，例如每次 3 到 6 个月。查询应针对主要的 event timestamp 列进行过滤。
关键过滤器：除日期范围外，还应包括针对 PartNumber、Planner 和 Workcenter 的过滤器。这允许用户在不修改底层查询逻辑的情况下，针对特定的数据子集运行报告。
性能考量：对于高产量制造环境，长期运行此类提取可能会耗费大量资源。请将报告安排在非高峰时段运行。如果性能存在问题，请考虑在数据库中创建索引视图以预聚合部分所需 data。
输出格式：导出必须配置为 CSV 文件。确保分隔符为逗号，并且如果任何字段可能包含逗号，则使用文本限定符（双引号）。

a 查询示例 config

/* 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：确保您的系统中安装了 Python 3.6 或更高版本。在终端中运行 pip install pandas requests，安装必要的库：用于数据操作的 pandas 和用于 API 调用的 requests。
获取 API 凭证：向您的 Plex 系统管理员索取 API 凭证。这包括专用用户账号、密码以及您公司的 Plex 客户编号 (PCN)。该用户账号必须拥有通过 Plex 集成 API 访问所需数据源的权限。
设置 Python 脚本：创建一个新的 Python 文件（例如 extract_plex_production.py），并将提供的脚本复制到此文件中。
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 的占位符替换为您真实的凭证。调整 START_DATE 和 END_DATE 参数以定义所需的提取窗口。
识别数据源：提供的脚本使用几个常见的 Plex 数据源密钥作为示例，例如 Production_v_Production_Order_Summary 和 Production_v_Job_Operation_Event_Log。请与您的 Plex 管理员或文档核实这些数据源密钥，如果您的配置使用不同的名称，请在脚本中进行更新。
执行脚本：在终端中使用命令 python extract_plex_production.py 运行脚本。脚本将向 Plex API 进行身份验证，从指定源获取 data 并进行处理。
监控执行情况：脚本将在控制台中打印进度消息，指示当前正在获取哪个数据源以及已处理了多少条记录。监控任何可能指示凭证、权限或 API 可用性问题的错误消息。
转换数据：脚本会自动将来自 Plex API 的嵌套 JSON 响应转换为扁平的表格结构。它会取消嵌套 data，并根据源记录中发现的 timestamp 和状态更改，为 16 个所需活动中的每一个创建不同的行。
查看输出：脚本完成后，将在同一目录下生成一个名为 plex_production_event_log.csv 的 CSV 文件。在电子表格软件中打开此文件以查看其结构和内容。
准备上传：生成的 CSV 文件已根据 ProcessMind 的要求进行格式化，包含 ProductionOrder、ActivityName、EventTime 以及其他推荐属性列。通常不需要进一步格式化。文件已准备好上传以进行 Process Mining 分析。

配置

API 凭证：身份验证需要有效的 Plex 用户账号和密码。脚本使用基础身份验证结合 PCN 进行会话管理。
权限：API 用户必须对脚本中引用的所有数据源具有读取权限。关键数据源包括生产订单、工序、状态历史、MRP 日志和调度记录。请咨询您的 Plex 管理员，确保已授予必要权限。
日期范围：脚本需要定义 START_DATE 和 END_DATE。对于初步分析，建议选择 3 到 6 个月的日期范围，以提供具有代表性的 dataset，同时避免数据量过大。对于高吞吐量的环境，建议从 1 个月等较短时期开始。
过滤：主要过滤器是应用于相关日期字段（如生产订单创建日期）的开始和结束日期。可以修改脚本，在 API 请求负载中包含额外过滤器，例如通过 Part_Number 或 Workcenter 进行过滤，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（默认设置为 1000）并遍历所有页面，直到获取指定时期的所有记录。请注意，较小的每页大小可能会增加 API 调用次数，但可以降低超时风险。
数据源密钥：脚本依靠特定的数据源密钥来查询正确的 data。这些密钥的准确性对于成功提取至关重要。这些密钥特定于您的 Plex 实施，可能需要进行确认和调整。

a 查询示例 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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