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数据模板：采购到付款—采购订单

Microsoft Dynamics 365

采购到付款 - 采购订单属性 (20) 采购到付款 - 采购订单活动 (14) 提取指南 (4)

您的采购到付款——采购订单数据模板

该模板提供一条清晰的路线图，帮助收集用于优化采购到付款（Purchase to Pay）中采购订单流程所需的关键数据。它列出了需采集的核心属性、需要追踪的关键活动，并提供从源系统抽取这些信息的实用指南。借助本资源，可确保您的数据已为全面的流程分析做好准备。

建议收集的属性
流程建模需跟踪的关键活动
实用的数据提取指南

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

下载模板

采购到付款 - 采购订单属性

以下为建议在事件日志中包含的数据字段，便于对采购到付款（P2P）中的采购订单流程进行全面分析。

5 必填 5 推荐 10 可选

	名称	描述
	Event 时间 EventTime	特定活动或事件发生的精确日期和时间。
描述该时间戳记录了采购订单流程中每个活动发生的时间，是流程的时间主线，确保事件按正确顺序排列。在流程分析中，事件时间戳是计算各类基于时间的指标（如周期时长、活动间隔和整体案例时长）的基础。它用于识别瓶颈、评估SLA达成情况，并理解流程的时间特性。例如，可据此计算 'Purchase Order Created' 与 'Purchase Order Approved' 之间的耗时。为何重要时间戳是计算所有基于时间的绩效指标（如周期时长与各阶段时长）的关键基础，这些指标对识别流程瓶颈至关重要。获取方式提取自多个表的各类日期/时间字段，例如PurchTable上的CreatedDateTime，或相关日记账表的过账日期。示例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-11-05T09:12:00Z
	活动名称 ActivityName	采购订单生命周期中发生的具体业务事件或步骤名称。
描述此属性描述采购订单流程中的单一步骤，例如“创建采购订单”“采购订单已批准”或“登记收货”。这些活动的先后顺序构成每张采购订单的流程路径。活动分析是流程挖掘的核心。它支持可视化流程图、发现流程变体，并找出高频重复或造成延迟的活动。理解活动的顺序与频次是优化流程的基础。为何重要此属性是构建流程图、理解采购订单生命周期中事件顺序的基础。获取方式基于PurchTable、PurchReqTable等表的状态变更以及VendPackingSlipJour、VendInvoiceJour等相关过账日记账，通过业务逻辑推导。示例已创建采购订单采购订单已批准收货过账完成采购订单已开票
	采购订单 PurchaseOrderNumber	采购订单的唯一标识，用作流程分析的主流程实例标识。
描述采购订单编号是串联所有相关活动的核心标识，从最初草稿到最终完成或取消。每一个唯一编号都代表一条独立的采购订单流程实例。在流程挖掘中，该属性用于重建每张采购订单的端到端旅程。基于此标识进行分析，可完整呈现生命周期轨迹，帮助识别常见路径、异常偏差与瓶颈。为何重要这是重建流程路径的关键字段，便于从头到尾分析每张采购订单的完整旅程。获取方式这是采购订单表头的主键，通常位于 Microsoft Dynamics 365 的 PurchTable，字段名为 PurchId。示例 PO-001245PO-001246PO-001247
	最后数据更新 LastDataUpdate	表示该流程数据上次刷新时间的时间戳。
描述此属性记录最近一次从源系统抽取数据的日期与时间，用于说明当前分析数据的时效性。了解上次更新时间有助于判断自己看到的是否是最新流程数据，评估分析的时效性，并据此安排定期数据刷新。为何重要确保数据时效透明，让用户清楚当前流程分析的最新程度。获取方式这是在数据接入过程中生成并存储的元数据属性。示例 2024-05-21T05:00:00Z
	源系统 SourceSystem	指明数据的来源系统。
描述此属性用于标识采购订单数据的来源应用。本数据模型中通常为“Microsoft Dynamics 365”。在大型组织中，采购流程可能跨越多个系统。此属性有助于数据治理，明确数据来源，尤其在合并多来源数据时尤为重要。为何重要提供数据来源的关键信息，对数据治理与校验至关重要，并有助于理解流程相关的技术环境。获取方式这是在数据抽取与转换过程中添加的静态值，用于标记数据集。示例 Microsoft Dynamics 365 F&OD365
	PO总金额 PurchaseOrderTotalAmount	采购订单的总金额。
描述该属性表示采购订单中所有物料和服务的总成本，是采购环节的核心财务指标。按总金额维度分析流程，往往能获得关键洞察。例如，高金额的采购订单可能会走更严格的审批路径，或经历更长的周期。同时，它也用于财务报表，并将PO按金额区间分组进行分析。为何重要便于对采购流程进行财务分析，洞察订单金额如何影响流程行为，例如审批时长与审批路径。获取方式该数值可在 PurchLine 表中按 PurchId 汇总 LineAmount 计算得到，或直接取自 PurchTable 的表头级金额字段。示例 5250.00120.50150000.00
	PO状态 PurchaseOrderStatus	采购订单在其生命周期中的当前状态。
描述此属性表示在某一时间点采购订单的整体状态，如“未结订单”“已收货”“已开票”或“已取消”。它反映最近一次活动的结果。跟踪状态有助于掌握所有在途采购订单的当前进度。在流程挖掘中，可用于分析流程实例的结果，例如筛选以“已取消”结束的采购订单，进一步追查原因。为何重要提供PO当前状态的快照，可用于按案例筛选并分析流程结果，如完成率或取消率。获取方式位于PurchTable，主要的状态字段为DocumentState和PurchStatus。示例开放订单已收货已开票已取消
	供应商名称 VendorName	为其创建采购订单的供应商名称。
描述此属性包含提供货物或服务的外部供应商名称，是分析采购活动的重要维度。按供应商名称细分流程对评估供应商绩效至关重要。可分别分析各供应商的准时交付率、退货率以及质检结果，帮助识别可靠伙伴，并发现可能导致延迟或质量问题的供应商。为何重要此属性对供应商绩效管理至关重要，可按供应商分析交付时效、退货率与整体可靠性。获取方式供应商账户保存在PurchTable（字段OrderAccount）中。名称通过与VendTable关联获取。示例 Contoso Office SuppliesFabrikam RoboticsNorthwind Traders
	客户要求交货日期 RequestedDeliveryDate	企业要求供应商交付商品或服务的日期。
描述该日期在采购订单中指定，用于向供应商传达期望的交付时间，是衡量供应商交付表现的基准。这是 'Vendor Delivery Adherence' 仪表板和 'On-Time Delivery Rate' KPI 的关键属性。将 RequestedDeliveryDate 与实际收货日期对比，企业即可量化供应商的可靠性，并识别供应链中的持续性延迟。为何重要它是衡量按期交付表现的基准，而按期交付是评估供应商可靠性与供应链效率的关键KPI。获取方式通常在PurchTable（表头）或PurchLine（行）中，字段为DeliveryDate。示例 2023-11-152023-12-012024-01-20
	用户名称 UserName	执行某一具体活动的用户姓名。
描述此属性用于标识执行事件的人员，如创建、审批或变更采购订单的用户。可为系统用户ID或姓名。分析用户活动有助于了解工作量分布、识别培训需求，并定位涉及流程偏差的个人或团队。这是与审批人绩效相关的仪表板的关键维度，也可用于筛选由特定用户执行的活动。为何重要支持按用户维度进行绩效分析，帮助定位与个人相关的瓶颈，并明确各流程步骤的责任归属。获取方式可在PurchTable等表的CreatedBy或ModifiedBy字段中找到。用户详细信息通常存放在UserInfo表中。示例爱丽丝·约翰逊鲍勃·威廉姆斯SysAdmin
	公司代码 CompanyCode	下达采购订单的法人实体或公司标识。
描述在多公司环境中，此属性用于标识由哪一家法律实体发起采购。这是一项基础的组织数据点。借助该属性，可在同一组织的不同法律实体间对P2P流程进行对比分析，揭示各公司在流程效率、合规与供应商管理方面的差异，助力推动标准化。为何重要对多实体组织而言，这对于跨不同法人比较并统一采购流程至关重要。获取方式即 DataAreaId 字段，存在于几乎所有 Dynamics 365 表中，包括 PurchTable。示例 USMFDEMFGBSI
	审批人姓名 ApproverName	审批采购订单或审批流中某一步骤的用户姓名。
描述此属性用于标识对采购订单给予正式批准的管理者或用户，使流程得以推进。在多级审批工作流中，单个采购订单可能包含多个审批人。跟踪审批人是“PO审批周期时间分析”和“审批人绩效指标”仪表板的基础。它可衡量各审批人的处理时长，识别审批链中的瓶颈，并用于评估工作量分布与效率。为何重要支持对审批流程的分析，帮助识别审批瓶颈，并衡量不同审批人的绩效与工作负载。获取方式审批信息通常存放在工作流跟踪表中，而非直接在 PurchTable 上。需要查询与该采购订单关联的工作流历史。示例 Charles GreenDiana PrinceEdward Nigma
	审批周期时间 ApprovalCycleTime	从创建采购订单到最终批准所用的时间。
描述该计算指标用于衡量从 'Purchase Order Created' 到 'Purchase Order Approved' 的耗时，直接反映审批工作流的效率。它是 'Average PO Approval Time' KPI 与 'PO Approval Cycle Time Analysis' 仪表板的核心度量。分析这一时长有助于识别审批链上的瓶颈，并评估流程是否满足内部SLA。为何重要直接衡量审批工作流的效率——这是采购流程中最常见的延迟环节之一。获取方式对每个案例，计算“采购订单已审批”和“采购订单已创建”两项活动的 EventTime 差值。示例 P2DT12H30MPT8HP7D
	是否发生PO变更 IsPurchaseOrderChanged	指示采购订单在首次审批通过后是否被修改的布尔值。
描述这是一个计算属性：若在某个案例中，'Purchase Order Approved' 之后出现任何 'Purchase Order Changed' 活动，则置为 'true'，用于简化返工与变更分析。该标记对计算 'PO Modification Rate Post-Approval' KPI 及构建 'Purchase Order Modification Trends' 仪表板至关重要。它能快速锁定需要返工的采购订单，帮助定位变更的根因。为何重要便于衡量返工与变更频次，这些都是判断流程不稳定和低效的关键指标。获取方式这是基于事件日志中活动顺序计算得到的属性。示例 truefalse
	是否按期交付 IsOnTimeDelivery	指示货物是否在请求交货日期当日或之前完成收货的布尔值。
描述这是一个计算属性，用于比较 'Goods Receipt Posted' 活动的时间戳与 RequestedDeliveryDate。若收货日期不晚于所请求的日期，则置为 'true'。该标记直接支持 'On-Time Delivery Rate' KPI 的计算，便于评估供应商表现，并轻松筛选、可视化按时与延迟的交付，是 'Vendor Delivery Adherence' 仪表板的核心要素。为何重要提供明确的二元结果用于衡量交付绩效，便于计算按时交付KPI和供应商评分卡。获取方式这是通过比较 RequestedDeliveryDate 与 'Goods Receipt Posted' 活动的 EventTime 计算得到的属性。示例 truefalse
	退货原因 ReturnReason	将采购订单中的货物退回供应商时所填写的原因。
描述当发生“退回供应商”活动时，此属性用于记录退货原因，例如“货物损坏”“发错物料”或“质量不佳”。这些数据对“采购订单退货率”仪表板至关重要。通过分析退货原因，可以定位退货的根源，是供应商质量问题、内部下单错误，还是运输环节导致。这样就能采取更有针对性的措施，降低退货率。为何重要洞察退货原因，帮助诊断供应商质量、下单准确性或物流方面的问题。获取方式退货原因通常记录在退货订单交易中，或以原因代码的形式关联到负数收货日记账中。示例运输途中损坏发错物料质检不合格
	送货地点 DeliveryLocation	货物应送达的具体站点、仓库或地址。
描述该属性指定采购订单的送达地点，可能是仓库、某个办公地点或项目现场。按收货地点分析流程，有助于发现区域或站点级的瓶颈，尤其是在收货环节。'Goods Receipt Processing Time' 仪表板可基于该属性对不同地点的处理效率进行对比。为何重要用于识别不同地点特有的流程差异或延迟，尤其是在收货与质检环节。获取方式送货地址与地点信息存储在PurchTable，可从公司或供应商设置中默认继承。示例主仓库AC座办公室西海岸配送中心
	部门 DepartmentName	发起请购或下单的部门名称。
描述此属性用于标识负责此次采购的内部业务单元或部门，通常由采购申请的创建人推导而来。按部门维度分析流程，有助于理解组织各部门如何使用采购流程。它能发现审批周期较长、PO变更率较高或具有特定采购模式的部门，从而便于开展有针对性的流程改进。为何重要支持跨业务单元对比流程绩效，识别各部门特有的行为、瓶颈或低效环节。获取方式该信息通常通过请购单（PurchReqTable）或采购订单（PurchTable）的申请人/创建人与HR模块中的所属部门之间的关联来获得。示例财务IT制造业市场营销
	采购申请 PurchaseRequisitionNumber	在采购订单之前对应的请购单标识。
描述此属性把采购订单关联回最初的内部请求——采购申请。并非所有采购订单都来源于申请。此关联对于分析完整的“从申请到PO”流程至关重要。它可用于衡量“申请到PO转化速度”KPI，并了解内部需求被转化为外部订单的速度。同时也有助于合规分析，例如识别未通过正式申请而直接创建的PO。为何重要将PO与最初的申请相连接，便于分析从申请到下单的周期，并校验流程合规性。获取方式位于PurchLine表的PurchReqId字段，可回溯关联到PurchReqTable。示例 PR-000871PR-000872PR-000873
	采购类别 PurchaseCategory	所购商品或服务的分类，例如IT硬件、办公用品等。
描述此属性用于将采购订单的物料或服务按逻辑类别进行归组。该分类有助于分析支出结构以及不同采购类型下的流程差异。在流程分析中，按采购类别筛选能揭示不同的行为模式。例如，资本性支出的采购流程通常比运营物资更长、更复杂。该属性也常用于仪表板中分析各类别的变更趋势与退货率。为何重要支持按所购商品或服务类型细分流程，揭示不同支出类别下的差异化流程表现。获取方式物料类别与已发布的产品（InventTable）相连，并在PurchLine中被使用；类别信息本身存放于类别管理相关表中。示例 IT硬件办公用品专业服务原材料

必填推荐可选

采购到付款 - 采购订单活动

为确保精准的流程发现与优化，以下这些关键步骤与里程碑应记录在事件日志中。

6 推荐 8 可选

	活动	描述
	已创建采购申请	该活动标记采购申请的创建，即对货物或服务的正式需求。在采购申请表中新建记录时记录该事件，表示采购需求的启动。
为何重要这是采购订单流程的初始触发点。分析从该事件到PO创建的耗时，有助于衡量内部流程效率与对需求的响应速度。获取方式该事件对应在 PurchReqTable 中创建一条记录。该记录的 createdDateTime 即为事件时间。捕获为每条采购申请从PurchReqTable提取创建时间戳。事件类型 explicit
	已创建采购订单	该活动表示系统中已创建采购订单草稿单据。它来源于采购订单表头记录的创建时间戳，通常紧随采购申请获批之后。
为何重要这一步标志着从内部申请转为正式采购单据，是衡量PO处理与审批周期时长的关键起点。获取方式该事件对应在 PurchTable 中创建记录；该表的 createdDateTime 字段提供该活动的时间戳。捕获为每张采购订单从PurchTable提取创建时间戳。事件类型 explicit
	收货过账完成	标记系统中针对该PO的收货已正式入账。该事件在过账产品收货日记账时被记录。
为何重要这是更新库存并启动发票匹配流程的关键里程碑。它也是衡量 'On-Time Delivery Rate' 与供应商交期的终点。获取方式来源于产品收货日记账的创建记录，存储在VendPackingSlipJour。该表中的createdDateTime或PackingSlipDate表示正式收货时间。捕获使用与该PO关联的VendPackingSlipJour记录的创建或过账时间戳。事件类型 explicit
	采购订单已发送给供应商	该活动表示已将获批的采购订单传达给供应商。在PO确认时记录该事件，会生成确认日志，并通常触发单据发送。
为何重要这是首个对外环节，同时开始计量供应商交期。它对于追踪供应商表现和 'On-Time Delivery Rate' KPI 至关重要。获取方式该事件通过在PurchPurchaseOrderJour表（PO确认日记账）中创建记录来标识。此日记账的创建日期即为该活动的时间戳。捕获使用该PO第一条PurchPurchaseOrderJour记录的创建时间戳。事件类型 explicit
	采购订单已完成	表示采购订单生命周期顺利完成，即全部收货并完成开票。通常在PO状态更新为最终关闭状态时予以判定。
为何重要该活动定义了成功流程实例的结束。衡量从创建到完成的“采购订单整体周期时间”，可以全面评估流程效率。获取方式基于PurchTable上的状态字段推断，例如当DocumentState为'Invoiced'，且行项目状态显示已全部收货并开票。捕获识别PO表头与行项目状态更新为最终关闭状态（如'Invoiced'）时的时间戳。事件类型 inferred
	采购订单已批准	标记采购订单的最终批准，可据此发送给供应商。该事件通常由PO状态变化推断，或直接来源于工作流历史。
为何重要这是一个关键里程碑，在PO获批前无法开展后续操作。它对于分析审批瓶颈并衡量 'PO Approval Cycle Time' KPI 至关重要。获取方式当PurchTable上的DocumentState变更为'Approved'时进行推断。或者，取自WorkflowTrackingStatusTable中最终审批步骤的完成时间戳。捕获识别PurchTable上DocumentState变更为'Approved'时的时间戳。事件类型 inferred
	供应商已确认采购订单	表示供应商已确认并回传采购订单信息。该步骤通常由工作人员根据与供应商的沟通结果进行人工录入。
为何重要供应商确认意味着订单已进入处理流程。此阶段的延迟或不一致，往往预示着后续履约可能出现问题。获取方式通常通过 PurchTable 上与确认相关的日期或状态字段（如交付确认日期）的填充来推断，该步骤可能不是离散事件。捕获可根据PurchTable或PurchLine上特定确认日期字段是否被填写来推断。事件类型 inferred
	已完成质量检验	表示已对收货物料完成质量检验。此事件通常由质量管理模块记录，或通过状态更新体现。
为何重要该活动常常成为从收货到可投入使用之间的主要瓶颈。分析其耗时有助于优化“质量检验周期”KPI。获取方式可依据与采购收货关联的质量工单（InventQualityOrderTable）完成情况推断。当状态变更为 'Passed' 或 'Failed' 的时间戳即为该事件。捕获跟踪与PO行关联的 InventQualityOrderTable 上状态完成时的时间戳。事件类型 inferred
	货物退回供应商	表示已收货物因破损、发错等问题被退回给供应商。此事件通过过账退货交易加以记录。
为何重要退货意味着流程失效和额外成本。跟踪该活动有助于计算“采购订单退货率”，并定位供应商或产品层面的质量问题。获取方式该事件可由创建负数量的采购订单，或引用原始PO的特定退货单据推断。退货过账的交易日期即为事件时间。捕获识别针对原始PO过账的采购退货单或借记单。事件类型 explicit
	采购申请已批准	表示授权管理者已正式批准请购单。该事件通常可从工作流历史日志获取，或通过跟踪请购记录的状态变更来捕捉。
为何重要审批是将采购申请转为采购订单的关键里程碑，该环节的延误会直接影响整个采购周期。获取方式可从与采购申请关联的WorkflowTrackingStatusTable获取，或根据PurchReqTable上的状态字段变更为“已批准”状态来推断。捕获使用请购单工作流历史中最终审批步骤的完成时间戳。事件类型 explicit
	采购订单已取消	表示采购订单在完成之前被终止。通常通过采购订单单据上的特定状态变更来识别。
为何重要取消属于重要的异常路径。分析其发生频率和原因，有助于暴露计划问题或供应商可靠性风险。获取方式可通过 PurchTable 上的 DocumentState 更新为 'Canceled' 来推断。该状态变更的时间戳即为事件时间。捕获识别PurchTable上DocumentState被设为'Canceled'时的时间戳。事件类型 inferred
	采购订单已开票	该活动标记已收到供应商发票并已针对该采购订单完成过账。此事件把采购流程与付款流程衔接起来。
为何重要这是付款前的最后一步，对计算采购的最终成本至关重要，也是三方匹配分析的终点。获取方式该事件来源于与采购订单匹配的供应商发票日记账（VendInvoiceJour）的过账；该记录上的 InvoiceDate 或过账日期即为时间戳。捕获使用与PurchTable记录关联的VendInvoiceJour表中的过账时间戳。事件类型 explicit
	采购订单已提交审批	表示草稿采购订单被正式提交至审批工作流的时间点。通常为用户的显式操作，可在工作流日志中记录。
为何重要该活动正式启动PO的审批周期。跟踪它可精确衡量PO的等待审批时间以及整体审批耗时。获取方式可从采购订单对应的WorkflowTrackingStatusTable获取，该表记录提交事件及其时间戳。捕获在与该PurchTable记录关联的工作流历史中，识别'Submitted'事件。事件类型 explicit
	采购订单已更改	该活动记录采购订单获批后发生的任何修改。Dynamics 365 可跟踪PO的版本，从而识别变更。
为何重要对变更的追踪是识别返工、了解流程不稳定性以及衡量 'PO Modification Rate' 的关键。变更往往会带来延误和成本波动。获取方式通过对比存放于归档/版本表（如PurchTableHistory）中的采购订单不同版本来推断；版本号增加即表示发生了变更。捕获识别审批通过后PurchTable上版本号增加的记录。事件类型 inferred

推荐可选

提取指南

如何从 Microsoft Dynamics 365 获取您的数据

步骤

进入 Data management 工作区： 登录 Dynamics 365，使用搜索栏打开 Data management 工作区。
创建导出项目： 在 Data management 工作区，选择 Export 磁贴。点击 New 新建导出项目，起一个有意义的名称（如 ProcessMind_P2P_Export）并填写描述。将 Target data format 设置为 CSV。
添加数据实体： 使用 Add entity 按钮逐个添加所需数据实体。选择实体名称，如有提示，请再次设置目标数据格式。添加以下核心实体：
- Purchase requisition lines V2
- Purchase order headers V2
- Purchase order confirmations V2（用于“发送给供应商”事件）
- Purchase order header versions（用于变更事件）
- Product receipt headers
- Quality orders
- Return order headers
- Vendor invoice journal headers
应用筛选条件： 在列表中选择每个实体并点击 Filter。至少按公司代码（DataAreaId）筛选。务必在相关日期字段上应用时间范围筛选（例如在 Purchase order headers V2 上使用 CreatedDateTime），以控制数据量。例如，仅导出近 6 个月创建的采购订单。
配置高级设置： 在项目设置中检查 Advanced 选项。根据环境策略配置错误处理等设置。对于大数据量，建议启用 Run as batch 以避免 UI 超时。
运行导出作业： 完成所有实体与筛选配置后，在项目主界面点击 Export。作业将进入队列并开始执行。可在 Job history 中监控进度。
下载导出包： 作业成功完成后，进入作业历史，找到对应作业并点击 Download package。将下载一个 ZIP 压缩包，其中每个数据实体对应一个独立的 CSV 文件。
解压文件包： 将下载的 ZIP 解压到本地文件夹，你将获得多个 CSV 文件（每个实体一个）。
转换并合并数据： 需要将这些 CSV 分别处理并合并为一份事件日志。使用“查询”部分提供的 Python 脚本作为模板。脚本会加载各文件、选择并标准化相关列，为每类事件生成 ActivityName 与 EventTime 字段，并将其合并。
生成最终事件日志： 脚本将输出名为 p2p_event_log.csv 的单个 CSV 文件。请核对该文件包含以下必需字段：PurchaseOrderNumber、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate，以及建议的其他属性。之后即可上传至 ProcessMind。

配置

必备实体：
- Purchase requisition lines V2：用于请购的创建与审批。
- Purchase order headers V2：用于记录PO的创建、审批、完成与取消状态。
- Purchase order confirmations V2：用于记录PO确认并发送给供应商的时间。
- Purchase order header versions：用于跟踪PO在首次审批后发生的变更。
- Product receipt headers：用于收货事件。
- Quality orders：用于质量检验相关事件。
- Return order headers：用于退货事件。
- Vendor invoice journal headers：用于供应商发票过账事件。
关键筛选条件：
- 公司（DataAreaId）： 用于将数据限定到正确的法人实体，应在所有实体上应用该筛选。
- 日期范围： 在主日期字段上设置筛选条件，例如在 Purchase order headers V2 的 CreatedDateTime 上，选择可控的时间段（如3–6个月）。
导出格式：
- 目标数据格式： CSV。请确保字段分隔符等设置使用标准配置。
前置条件：
- 权限： 执行导出的用户需具备 数据管理 工作区权限，并可访问上述数据实体。通常 Data management administrator 等角色即可满足要求。
性能注意事项：
- 对于大数据量，建议在业务低峰时段以批处理方式运行导出作业，尽量降低对系统性能的影响。

a 查询示例 config

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# --- Configuration ---
# This script assumes you have unzipped the export package into a folder named 'd365_export'
# Update file paths as needed.

SOURCE_SYSTEM = 'Microsoft Dynamics 365'
LAST_DATA_UPDATE = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# File paths to the CSV files from the D365 export
file_paths = {
    'req_lines': './d365_export/Purchase requisition lines V2.csv',
    'po_headers': './d365_export/Purchase order headers V2.csv',
    'po_confirmations': './d365_export/Purchase order confirmations V2.csv',
    'po_versions': './d365_export/Purchase order header versions.csv',
    'receipts': './d365_export/Product receipt headers.csv',
    'quality': './d365_export/Quality orders.csv',
    'returns': './d365_export/Return order headers.csv',
    'invoices': './d365_export/Vendor invoice journal headers.csv'
}

def load_data(path):
    try:
        return pd.read_csv(path, low_memory=False)
    except FileNotFoundError:
        print(f'Warning: File not found at {path}. Skipping...')
        return None

# --- Main Transformation Logic ---
event_log_frames = []

# Load all data sources
dataframes = {name: load_data(path) for name, path in file_paths.items()}

# Activity: Purchase Requisition Created & Approved
if dataframes['req_lines'] is not None:
    req = dataframes['req_lines'].copy()
    req = req[req['PurchaseOrderNumber'].notna() & (req['PurchaseOrderNumber'] != '')]
    
    # Created event
    created = req[['RequisitionNumber', 'CreatedDateTime', 'RequestedBy', 'PurchaseOrderNumber']].copy()
    created.rename(columns={'RequisitionNumber': 'CaseID_temp', 'CreatedDateTime': 'EventTime', 'RequestedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    created['ActivityName'] = 'Purchase Requisition Created'
    event_log_frames.append(created)

    # Approved event (using status change)
    approved = req[req['RequisitionStatus'].isin(['Approved', 'Closed'])].copy()
    approved = approved[['RequisitionNumber', 'ModifiedDateTime', 'RequestedBy', 'PurchaseOrderNumber']]
    approved.rename(columns={'RequisitionNumber': 'CaseID_temp', 'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'RequestedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    approved['ActivityName'] = 'Purchase Requisition Approved'
    event_log_frames.append(approved)

# Activities from Purchase Order Headers
if dataframes['po_headers'] is not None:
    po = dataframes['po_headers'].copy()
    po_base = po[['PurchaseOrderNumber', 'VendorAccount', 'VendorName', 'TotalAmount', 'PurchaseOrderStatus', 'RequestedDeliveryDate']].copy()
    po_base.rename(columns={'TotalAmount': 'PurchaseOrderTotalAmount'}, inplace=True)

    # Created Event
    created = po[['PurchaseOrderNumber', 'CreatedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    created.rename(columns={'CreatedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    created['ActivityName'] = 'Purchase Order Created'
    event_log_frames.append(created)

    # Submitted & Approved Events (approximated by status changes)
    approved = po[po['DocumentApprovalStatus'].isin(['Approved', 'Confirmed', 'Finalized'])].copy()
    approved = approved[['PurchaseOrderNumber', 'ModifiedDateTime', 'ModifiedBy']]
    approved.rename(columns={'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'ModifiedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    # Logic: Submitted is often the first change from Draft, Approved is the final state. We use ModifiedDateTime for both as a proxy.
    submitted = approved.copy()
    submitted['ActivityName'] = 'Purchase Order Submitted for Approval'
    approved['ActivityName'] = 'Purchase Order Approved'
    event_log_frames.append(submitted)
    event_log_frames.append(approved)

    # Completed & Canceled Events
    completed = po[po['PurchaseOrderStatus'].isin(['Invoiced', 'Received'])].copy()
    completed = completed[['PurchaseOrderNumber', 'ModifiedDateTime', 'ModifiedBy']]
    completed.rename(columns={'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'ModifiedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    completed['ActivityName'] = 'Purchase Order Completed'
    event_log_frames.append(completed)

    canceled = po[po['PurchaseOrderStatus'] == 'Canceled'].copy()
    canceled = canceled[['PurchaseOrderNumber', 'ModifiedDateTime', 'ModifiedBy']]
    canceled.rename(columns={'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'ModifiedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    canceled['ActivityName'] = 'Purchase Order Canceled'
    event_log_frames.append(canceled)

# Activity: Purchase Order Sent to Vendor (Confirmation)
if dataframes['po_confirmations'] is not None:
    confirm = dataframes['po_confirmations'].copy()
    confirm = confirm[['PurchaseOrderNumber', 'ConfirmationDate', 'CreatedBy']].copy()
    confirm.rename(columns={'ConfirmationDate': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    confirm['ActivityName'] = 'Purchase Order Sent to Vendor'
    event_log_frames.append(confirm)

# Activity: Purchase Order Changed
if dataframes['po_versions'] is not None:
    versions = dataframes['po_versions'].copy()
    versions = versions[['PurchaseOrderNumber', 'CreatedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    # We only care about changes after the first version
    versions = versions.sort_values('CreatedDateTime').groupby('PurchaseOrderNumber').tail(-1)
    versions.rename(columns={'CreatedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    versions['ActivityName'] = 'Purchase Order Changed'
    event_log_frames.append(versions)

# Activity: Goods Receipt Posted
if dataframes['receipts'] is not None:
    receipts = dataframes['receipts'].copy()
    receipts = receipts[['PurchaseOrderNumber', 'ReceiptDate', 'CreatedBy']].copy()
    receipts.rename(columns={'ReceiptDate': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    receipts['ActivityName'] = 'Goods Receipt Posted'
    event_log_frames.append(receipts)

# Activity: Quality Inspection Performed
if dataframes['quality'] is not None:
    quality = dataframes['quality'][dataframes['quality']['ReferenceType'] == 'Purchase'].copy()
    quality = quality[['InventoryLotID', 'AcceptedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    # Note: Linking Quality Order to PO may require InventoryLotID or custom logic
    quality.rename(columns={'InventoryLotID': 'PurchaseOrderNumber', 'AcceptedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    quality['ActivityName'] = 'Quality Inspection Performed'
    event_log_frames.append(quality)

# Activity: Goods Returned to Vendor
if dataframes['returns'] is not None:
    returns = dataframes['returns'].copy()
    returns = returns[['PurchaseOrderNumber', 'CreatedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    returns.rename(columns={'CreatedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    returns['ActivityName'] = 'Goods Returned to Vendor'
    event_log_frames.append(returns)

# Activity: Purchase Order Invoiced
if dataframes['invoices'] is not None:
    invoices = dataframes['invoices'].copy()
    invoices = invoices[['PurchaseOrderNumber', 'InvoiceDate', 'CreatedBy']].copy()
    invoices.rename(columns={'InvoiceDate': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    invoices['ActivityName'] = 'Purchase Order Invoiced'
    event_log_frames.append(invoices)

# --- Final Assembly ---
if event_log_frames:
    event_log = pd.concat(event_log_frames, ignore_index=True)

    # Clean up and merge attributes
    event_log = event_log[event_log['PurchaseOrderNumber'].notna()]
    if dataframes['po_headers'] is not None:
      po_base = dataframes['po_headers'][['PurchaseOrderNumber', 'VendorName', 'PurchaseOrderTotalAmount', 'PurchaseOrderStatus', 'RequestedDeliveryDate']].copy()
      event_log = pd.merge(event_log, po_base, on='PurchaseOrderNumber', how='left')

    # Add constant columns
    event_log['SourceSystem'] = SOURCE_SYSTEM
    event_log['LastDataUpdate'] = LAST_DATA_UPDATE
    
    # Ensure data types are correct
    event_log['EventTime'] = pd.to_datetime(event_log['EventTime'], errors='coerce')
    event_log.dropna(subset=['EventTime'], inplace=True)
    
    # Final column selection and ordering
    final_columns = [
        'PurchaseOrderNumber', 'ActivityName', 'EventTime', 'SourceSystem', 'LastDataUpdate',
        'UserName', 'VendorName', 'PurchaseOrderTotalAmount', 'PurchaseOrderStatus', 'RequestedDeliveryDate'
    ]
    # Select only columns that exist in the dataframe to avoid errors
    event_log = event_log[[col for col in final_columns if col in event_log.columns]]
    
    event_log.sort_values(by=['PurchaseOrderNumber', 'EventTime'], inplace=True)

    # Save to CSV
    event_log.to_csv('p2p_event_log.csv', index=False)
    print('Event log saved to p2p_event_log.csv')
else:
    print('No data processed. Event log not created.')

步骤

建立数据库连接：获取 Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations 的 Azure SQL 数据库只读凭据。该权限通常由 IT 管理员开通，常见方式包括“Export to Data Lake”或建立只读副本。
使用 SQL 客户端连接：使用 SQL Server Management Studio（SSMS）或 Azure Data Studio 等工具，凭提供的凭据连接到 Azure SQL 实例。
准备 SQL 查询：在 SQL 客户端中新建查询窗口，复制本文档 query 部分提供的完整 SQL 查询。
设置查询参数：在查询顶部找到 DECLARE 部分，修改 @StartDate、@EndDate 和 @DATAAREAID 的占位值，设定时间范围及要分析的 D365 法人（公司）。
执行查询：运行已修改的 SQL。根据所选日期范围内的数据量，执行可能需要几分钟。
检查结果：查询完成后，结果窗格会显示原始事件日志数据。快速检查各列各行，确认无误且未报错。
导出为 CSV：大多数 SQL 客户端都内置导出功能。右键结果集，选择“另存为……”或“Export to CSV”。
上传前准备：以 CSV 格式并使用 UTF-8 编码保存。确保文件中的列标题与流程挖掘工具要求的属性名一致。所提供的查询已使用正确的别名。
上传到 ProcessMind：将生成的 CSV 文件作为事件日志上传。

配置

前置条件：您需要对 D365 F&O 环境所使用的 Azure SQL 数据库拥有只读的 SQL 访问权限。该权限级别较高，必须由系统管理员授予。
日期范围筛选：查询包含 @StartDate 和 @EndDate 参数。建议先使用较小的时间范围（如3–6个月）验证性能，再运行更长时间跨度的历史数据集。
公司代码筛选：@DATAAREAID 参数为必填，用于将数据限定到 D365 中的特定法人（公司）。您可在 D365 客户端的“法人”页面中找到相应的ID。
性能注意事项：在生产数据库上直接执行该查询可能影响性能。强烈建议在只读副本上运行，或选择非业务时段执行，以免影响系统用户。
数据时效性：由于该方式直接查询数据库，导出的数据反映的是执行时系统的实时状态。

a 查询示例 sql

DECLARE @StartDate AS DATETIME = '2023-01-01';
DECLARE @EndDate AS DATETIME = '2024-01-01';
DECLARE @DATAAREAID AS NVARCHAR(4) = '[YourCompanyID]'; -- Example: 'USMF'

WITH PO_Base AS (
    SELECT
        PT.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
        PT.CREATEDDATETIME,
        PT.MODIFIEDDATETIME,
        PT.DOCUMENTSTATE,
        PT.PURCHSTATUS,
        PT.DELIVERYDATE AS RequestedDeliveryDate,
        PT.INVOICEACCOUNT,
        VT.NAME AS VendorName,
        PT.createdByUser AS UserName, -- Using createdByUser as a general user, can be changed per event
        PT.DATAAREAID,
        PT.RECID
    FROM PURCHTABLE PT
    LEFT JOIN VENDTABLE VT ON PT.INVOICEACCOUNT = VT.ACCOUNTNUM AND PT.DATAAREAID = VT.DATAAREAID
    WHERE PT.DATAAREAID = @DATAAREAID AND PT.CREATEDDATETIME BETWEEN @StartDate AND @EndDate
)
-- 1. Purchase Requisition Created
SELECT
    PL.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Requisition Created' AS ActivityName,
    PRT.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    PRT.CREATEDBY AS UserName,
    PB.VendorName,
    NULL AS PurchaseOrderTotalAmount, -- Amount not yet known on PO
    NULL AS PurchaseOrderStatus,
    PB.RequestedDeliveryDate
FROM PURCHREQTABLE PRT
JOIN PURCHREQLINE PRL ON PRT.RECID = PRL.PURCHREQTABLE
JOIN PURCHLINE PL ON PRL.RECID = PL.PURCHREQLINEREFID
JOIN PO_Base PB ON PL.PURCHID = PB.PurchaseOrderNumber AND PL.DATAAREAID = PB.DATAAREAID
WHERE PRT.CREATEDDATETIME BETWEEN @StartDate AND @EndDate

UNION ALL

-- 2. Purchase Requisition Approved
-- Note: This uses the requisition's status change to approved. A more precise method involves workflow tables.
SELECT
    PL.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Requisition Approved' AS ActivityName,
    PRT.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    PRT.MODIFIEDBY AS UserName,
    PB.VendorName,
    NULL AS PurchaseOrderTotalAmount,
    NULL AS PurchaseOrderStatus,
    PB.RequestedDeliveryDate
FROM PURCHREQTABLE PRT
JOIN PURCHREQLINE PRL ON PRT.RECID = PRL.PURCHREQTABLE
JOIN PURCHLINE PL ON PRL.RECID = PL.PURCHREQLINEREFID
JOIN PO_Base PB ON PL.PURCHID = PB.PurchaseOrderNumber AND PL.DATAAREAID = PB.DATAAREAID
WHERE PRT.STATUS = 2 -- Status for 'Approved'

UNION ALL

-- 3. Purchase Order Created
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Created' AS ActivityName,
    CREATEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base

UNION ALL

-- 4. Purchase Order Submitted for Approval
-- Note: This is approximated by creation if workflow is immediate. For detailed tracking, join with WORKFLOWTRACKINGSTATUSTABLE.
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Submitted for Approval' AS ActivityName,
    CREATEDDATETIME AS EventTime, -- Approximated as creation time
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base
WHERE DOCUMENTSTATE > 1 -- Any state after Draft

UNION ALL

-- 5. Purchase Order Approved
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Approved' AS ActivityName,
    MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base
WHERE DOCUMENTSTATE = 2 -- Approved

UNION ALL

-- 6. Purchase Order Sent to Vendor (Confirmed)
SELECT
    PCJ.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Sent to Vendor' AS ActivityName,
    PCJ.CONFIRMATIONDATE AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    PCJ.CREATEDBY AS UserName,
    PB.VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PCJ.PURCHID) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(PB.DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    PB.RequestedDeliveryDate
FROM PURCHCONFIRMATIONJOUR PCJ
JOIN PO_Base PB ON PCJ.PURCHID = PB.PurchaseOrderNumber AND PCJ.DATAAREAID = PB.DATAAREAID

UNION ALL

-- 7. Purchase Order Confirmed by Vendor
-- Note: This is often not a standard event. The logic here is a placeholder.
-- You may need to adapt this based on custom fields or statuses indicating vendor confirmation.
SELECT
    NULL AS PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Confirmed by Vendor' AS ActivityName,
    NULL AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    NULL AS UserName,
    NULL AS VendorName,
    NULL AS PurchaseOrderTotalAmount,
    NULL AS PurchaseOrderStatus,
    NULL AS RequestedDeliveryDate
WHERE 1=0 -- Disable this by default

UNION ALL

-- 8. Purchase Order Changed
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Changed' AS ActivityName,
    MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base
WHERE MODIFIEDDATETIME <> CREATEDDATETIME AND DOCUMENTSTATE > 1 -- Change after initial creation/draft

UNION ALL

-- 9. Goods Receipt Posted
SELECT
    VPJ.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
    'Goods Receipt Posted' AS ActivityName,
    VPJ.DELIVERYDATE AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    VPJ.CREATEDBY AS UserName,
    PB.VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = VPJ.PURCHID) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(PB.DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    PB.RequestedDeliveryDate
FROM VENDPACKINGSLIPJOUR VPJ
JOIN PO_Base PB ON VPJ.PURCHID = PB.PurchaseOrderNumber AND VPJ.DATAAREAID = PB.DATAAREAID

UNION ALL

-- 10. Quality Inspection Performed
SELECT
    IT.REFID AS PurchaseOrderNumber,
    'Quality Inspection Performed' AS ActivityName,
    IQT.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    IQT.CREATEDBY AS UserName,
    PB.VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = IT.REFID) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(PB.DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    PB.RequestedDeliveryDate
FROM INVENTQUALITYORDERTABLE IQT
JOIN INVENTTRANS IT ON IQT.INVENTTRANSORIGIN = IT.INVENTTRANSORIGIN
JOIN PO_Base PB ON IT.REFID = PB.PurchaseOrderNumber AND IT.DATAAREAID = PB.DATAAREAID
WHERE IQT.STATUS = 2 -- Status for 'Passed' or 'Closed', adjust as needed

UNION ALL

-- 11. Goods Returned to Vendor
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Goods Returned to Vendor' AS ActivityName,
    CREATEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM PURCHLINE PL WHERE PL.PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber AND PL.PURCHQTY < 0)

UNION ALL

-- 12. Purchase Order Invoiced
SELECT
    VIJ.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Invoiced' AS ActivityName,
    VIJ.INVOICEDATE AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    VIJ.CREATEDBY AS UserName,
    PB.VendorName,
    VIJ.INVOICEAMOUNT AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(PB.DOCUMENTSTATE AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    PB.RequestedDeliveryDate
FROM VENDINVOICEJOUR VIJ
JOIN PO_Base PB ON VIJ.PURCHID = PB.PurchaseOrderNumber AND VIJ.DATAAREAID = PB.DATAAREAID

UNION ALL

-- 13. Purchase Order Completed
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Completed' AS ActivityName,
    MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(PURCHSTATUS AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base
WHERE PURCHSTATUS = 4 -- Status for 'Invoiced'

UNION ALL

-- 14. Purchase Order Canceled
SELECT
    PurchaseOrderNumber,
    'Purchase Order Canceled' AS ActivityName,
    MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365 F&O' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    UserName,
    VendorName,
    (SELECT SUM(LINEAMOUNT) FROM PURCHLINE WHERE PURCHID = PO_Base.PurchaseOrderNumber) AS PurchaseOrderTotalAmount,
    CAST(PURCHSTATUS AS NVARCHAR(255)) AS PurchaseOrderStatus,
    RequestedDeliveryDate
FROM PO_Base
WHERE PURCHSTATUS = 5; -- Status for 'Canceled'

步骤

前提条件：确保已安装 Python 3.6+，并已安装 requests 和 pandas 库。可通过 pip 安装：pip install requests pandas。
在 Azure AD 注册应用：要通过 Dynamics 365 API 进行身份验证，需要在与你的 D365 环境关联的 Azure Active Directory（Azure AD）租户中注册一个应用。路径：Azure Portal > Azure Active Directory > App registrations > New registration。填写名称并选择“仅此组织目录中的帐户”。
生成客户端密钥：应用注册完成后，进入“Certificates & secrets”，创建新的 client secret。密钥值仅显示一次，请立即复制；同时在“Overview”页面记下 Application (client) ID 和 Directory (tenant) ID。
授予 API 权限：在应用注册中，转到“API permissions”>“Add a permission”。选择“Dynamics ERP”，选“Delegated permissions”，勾选“user_impersonation”，点击“Add permissions”，然后为目录授予管理员同意。
在 Dynamics 365 关联 Azure 应用：在 D365 Finance & Operations 中，导航至 System administration > Setup > Azure Active Directory applications。新增记录，填入 Azure 应用的 Client ID、名称说明，以及具备相应数据访问权限的 D365 用户 ID。
配置 Python 脚本：将提供的脚本保存为文件（如 extract_d365_p2p.py），并在脚本顶部填入 D365 环境 URL、Client ID、Client Secret 和 Tenant ID。
设置提取参数：将 data_area_id 设置为要提取的公司代码；修改 start_date_filter 以确定数据提取的时间范围。
执行脚本：在终端运行 python extract_d365_p2p.py。脚本会完成鉴权，通过 OData API 获取每个已定义活动的数据，并自动处理分页。
查看输出：脚本会在控制台输出进度。完成后，会在同一目录生成名为 d365_p2p_event_log.csv 的 CSV 文件。
上传准备：生成的 CSV 文件已按要求包含所需列（PurchaseOrderNumber、ActivityName、EventTime 等），可直接上传至流程挖掘工具，无需再做结构调整。

配置

身份验证：脚本使用 OAuth 2.0 客户端凭据模式。您需要在 Azure AD 应用注册中提供以下信息：
- CLIENT_ID：应用（客户端）ID。
- CLIENT_SECRET：生成的客户端密钥值。
- TENANT_ID：目录（租户）ID。
环境 URL：您的 Dynamics 365 Finance & Operations 环境的基础 URL（如 https://your-environment.operations.dynamics.com）。
公司筛选：必须将 dataAreaId 变量设置为拟分析的具体公司（法人）。这是强制筛选，用于避免跨公司数据冲突。
日期范围：start_date_filter 变量对性能至关重要。建议先从最近3–6个月入手，以确保在合理时间内完成抽取。该筛选作用于记录的创建日期。
OData 实体：脚本会查询多个 OData 实体。请确保与应用注册关联的 D365 用户至少对以下实体拥有读取权限：
- PurchaseRequisitionLinesV2
- PurchaseOrderHeadersV2
- PurchaseOrderConfirmationsV2
- PurchaseOrderReceiptsV2
- QualityOrders
- PurchaseOrderInvoiceLinesV2
脚本定制：某些活动（如“退货至供应商”）可能依赖系统定制。您可能需要将脚本中的实体名 [YourVendorReturnEntity] 调整为与您的具体实现一致的名称。

a 查询示例 python

import requests
import pandas as pd
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- PLACEHOLDER CONFIGURATION ---
D365_URL = class="hl-string">"https://[your-environment].operations.dynamics.com"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[your-client-id]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[your-client-secret]"
TENANT_ID = class="hl-string">"[your-tenant-id]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- EXTRACTION PARAMETERS ---
data_area_id = class="hl-string">"[YourCompanyCode]"  class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'USMF'
start_date_filter = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"


def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with Azure AD to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}/oauth2/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'resource': D365_URL
    }
    response = requests.post(auth_url, data=payload)
    response.raise_for_status()
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

def fetch_all_pages(url, headers):
    class="hl-string">"""Fetches all pages of data from a D365 OData endpoint."""
    all_results = []
    while url:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        all_results.extend(data[class="hl-string">'value'])
        url = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink')
        print(fclass="hl-string">"Fetched {len(all_results)} records...")
    return all_results

def extract_p2p_data():
    class="hl-string">"""Main function to extract P2P event log data."""
    try:
        access_token = get_access_token()
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {e.response.text}")
        return

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }

    all_events = []
    last_data_update = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc).isoformat()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define queries for each activity
    activity_queries = {
        class="hl-string">"Purchase Requisition Created": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseRequisitionLinesV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and CreatedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseRequisitionNumber,PurchaseOrderNumber,CreatedDateTime,CreatedBy,RequisitionStatus,RequestedDeliveryDate",
        class="hl-string">"Purchase Requisition Approved": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseRequisitionLinesV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and RequisitionStatus eq 'Approved' and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseRequisitionNumber,PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,RequisitionStatus,RequestedDeliveryDate",
        class="hl-string">"Purchase Order Created": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and CreatedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,CreatedDateTime,CreatedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
        class="hl-string">"Purchase Order Submitted for Approval": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and ApprovalStatus eq 'InReview' and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
        class="hl-string">"Purchase Order Approved": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and ApprovalStatus eq 'Approved' and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
        class="hl-string">"Purchase Order Sent to Vendor": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderConfirmationsV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and ConfirmationDate ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ConfirmationDate,CreatedBy",
        class="hl-string">"Purchase Order Confirmed by Vendor": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and PurchaseOrderStatus eq 'Confirmed' and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
        class="hl-string">"Purchase Order Changed": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and ModifiedDateTime gt CreatedDateTime and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
        class="hl-string">"Goods Receipt Posted": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderReceiptsV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and ReceiptDate ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ReceiptDate,CreatedBy,ProductReceiptNumber",
        class="hl-string">"Quality Inspection Performed": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/QualityOrders?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and ReferenceType eq 'Purchase' and CreatedDateTime ge {start_date_filter}&$select=ReferenceNumber,CreatedDateTime,CreatedBy",
        class="hl-string">"Goods Returned to Vendor": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/[YourVendorReturnEntity]?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and CreatedDateTime ge {start_date_filter}&$select=OriginalPurchaseOrderNumber,ReturnDate,CreatedBy",
        class="hl-string">"Purchase Order Invoiced": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderInvoiceLinesV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and InvoiceDate ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,InvoiceDate,CreatedBy",
        class="hl-string">"Purchase Order Completed": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and PurchaseOrderStatus eq 'Invoiced' and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
        class="hl-string">"Purchase Order Canceled": fclass="hl-string">"{D365_URL}/data/PurchaseOrderHeadersV2?$filter=dataAreaId eq '{data_area_id}' and PurchaseOrderStatus eq 'Canceled' and ModifiedDateTime ge {start_date_filter}&$select=PurchaseOrderNumber,ModifiedDateTime,ModifiedBy,VendorAccount,PurchaseOrderTotalAmount,PurchaseOrderStatus,RequestedDeliveryDate&$expand=VendorV2($select=VendorName)",
    }

    for activity, url in activity_queries.items():
        print(fclass="hl-string">'\n--- Fetching data for activity: {activity} ---')
        try:
            results = fetch_all_pages(url, headers)
            for item in results:
                po_number = item.get(class="hl-string">'PurchaseOrderNumber') or item.get(class="hl-string">'ReferenceNumber') or item.get(class="hl-string">'OriginalPurchaseOrderNumber')
                if not po_number:
                    continue

                event = {
                    class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': po_number,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventTime': item.get(class="hl-string">'ModifiedDateTime') or item.get(class="hl-string">'CreatedDateTime') or item.get(class="hl-string">'ConfirmationDate') or item.get(class="hl-string">'ReceiptDate') or item.get(class="hl-string">'InvoiceDate') or item.get(class="hl-string">'ReturnDate'),
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Microsoft Dynamics 365',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                    class="hl-string">'UserName': item.get(class="hl-string">'ModifiedBy') or item.get(class="hl-string">'CreatedBy'),
                    class="hl-string">'VendorName': item.get(class="hl-string">'VendorV2', {}).get(class="hl-string">'VendorName') if item.get(class="hl-string">'VendorV2') else None,
                    class="hl-string">'PurchaseOrderTotalAmount': item.get(class="hl-string">'PurchaseOrderTotalAmount'),
                    class="hl-string">'PurchaseOrderStatus': item.get(class="hl-string">'PurchaseOrderStatus'),
                    class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': item.get(class="hl-string">'RequestedDeliveryDate'),
                }
                all_events.append(event)
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            print(fclass="hl-string">"Could not fetch data for '{activity}'. URL: {url}. Error: {e.response.text}")
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"An unexpected error occurred for '{activity}': {e}")

    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. Please check your configuration and D365 data.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
    df = pd.DataFrame(all_events)
    df = df.dropna(subset=[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime'])
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber', class="hl-string">'EventTime'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    column_order = [
        class="hl-string">'PurchaseOrderNumber', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'UserName', class="hl-string">'VendorName', class="hl-string">'PurchaseOrderTotalAmount', class="hl-string">'PurchaseOrderStatus', class="hl-string">'RequestedDeliveryDate'
    ]
    df = df[column_order]

    df.to_csv(class="hl-string">'d365_p2p_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">'\nExtraction complete. Event log saved to d365_p2p_event_log.csv')

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    extract_p2p_data()

步骤

进入 Data management 工作区： 登录 Dynamics 365，使用搜索栏打开 Data management 工作区。
创建导出项目： 在 Data management 工作区，选择 Export 磁贴。点击 New 新建导出项目，起一个有意义的名称（如 ProcessMind_P2P_Export）并填写描述。将 Target data format 设置为 CSV。
添加数据实体： 使用 Add entity 按钮逐个添加所需数据实体。选择实体名称，如有提示，请再次设置目标数据格式。添加以下核心实体：
- Purchase requisition lines V2
- Purchase order headers V2
- Purchase order confirmations V2（用于“发送给供应商”事件）
- Purchase order header versions（用于变更事件）
- Product receipt headers
- Quality orders
- Return order headers
- Vendor invoice journal headers
应用筛选条件： 在列表中选择每个实体并点击 Filter。至少按公司代码（DataAreaId）筛选。务必在相关日期字段上应用时间范围筛选（例如在 Purchase order headers V2 上使用 CreatedDateTime），以控制数据量。例如，仅导出近 6 个月创建的采购订单。
配置高级设置： 在项目设置中检查 Advanced 选项。根据环境策略配置错误处理等设置。对于大数据量，建议启用 Run as batch 以避免 UI 超时。
运行导出作业： 完成所有实体与筛选配置后，在项目主界面点击 Export。作业将进入队列并开始执行。可在 Job history 中监控进度。
下载导出包： 作业成功完成后，进入作业历史，找到对应作业并点击 Download package。将下载一个 ZIP 压缩包，其中每个数据实体对应一个独立的 CSV 文件。
解压文件包： 将下载的 ZIP 解压到本地文件夹，你将获得多个 CSV 文件（每个实体一个）。
转换并合并数据： 需要将这些 CSV 分别处理并合并为一份事件日志。使用“查询”部分提供的 Python 脚本作为模板。脚本会加载各文件、选择并标准化相关列，为每类事件生成 ActivityName 与 EventTime 字段，并将其合并。
生成最终事件日志： 脚本将输出名为 p2p_event_log.csv 的单个 CSV 文件。请核对该文件包含以下必需字段：PurchaseOrderNumber、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate，以及建议的其他属性。之后即可上传至 ProcessMind。

配置

必备实体：
- Purchase requisition lines V2：用于请购的创建与审批。
- Purchase order headers V2：用于记录PO的创建、审批、完成与取消状态。
- Purchase order confirmations V2：用于记录PO确认并发送给供应商的时间。
- Purchase order header versions：用于跟踪PO在首次审批后发生的变更。
- Product receipt headers：用于收货事件。
- Quality orders：用于质量检验相关事件。
- Return order headers：用于退货事件。
- Vendor invoice journal headers：用于供应商发票过账事件。
关键筛选条件：
- 公司（DataAreaId）： 用于将数据限定到正确的法人实体，应在所有实体上应用该筛选。
- 日期范围： 在主日期字段上设置筛选条件，例如在 Purchase order headers V2 的 CreatedDateTime 上，选择可控的时间段（如3–6个月）。
导出格式：
- 目标数据格式： CSV。请确保字段分隔符等设置使用标准配置。
前置条件：
- 权限： 执行导出的用户需具备 数据管理 工作区权限，并可访问上述数据实体。通常 Data management administrator 等角色即可满足要求。
性能注意事项：
- 对于大数据量，建议在业务低峰时段以批处理方式运行导出作业，尽量降低对系统性能的影响。

a 查询示例 config

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# --- Configuration ---
# This script assumes you have unzipped the export package into a folder named 'd365_export'
# Update file paths as needed.

SOURCE_SYSTEM = 'Microsoft Dynamics 365'
LAST_DATA_UPDATE = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# File paths to the CSV files from the D365 export
file_paths = {
    'req_lines': './d365_export/Purchase requisition lines V2.csv',
    'po_headers': './d365_export/Purchase order headers V2.csv',
    'po_confirmations': './d365_export/Purchase order confirmations V2.csv',
    'po_versions': './d365_export/Purchase order header versions.csv',
    'receipts': './d365_export/Product receipt headers.csv',
    'quality': './d365_export/Quality orders.csv',
    'returns': './d365_export/Return order headers.csv',
    'invoices': './d365_export/Vendor invoice journal headers.csv'
}

def load_data(path):
    try:
        return pd.read_csv(path, low_memory=False)
    except FileNotFoundError:
        print(f'Warning: File not found at {path}. Skipping...')
        return None

# --- Main Transformation Logic ---
event_log_frames = []

# Load all data sources
dataframes = {name: load_data(path) for name, path in file_paths.items()}

# Activity: Purchase Requisition Created & Approved
if dataframes['req_lines'] is not None:
    req = dataframes['req_lines'].copy()
    req = req[req['PurchaseOrderNumber'].notna() & (req['PurchaseOrderNumber'] != '')]
    
    # Created event
    created = req[['RequisitionNumber', 'CreatedDateTime', 'RequestedBy', 'PurchaseOrderNumber']].copy()
    created.rename(columns={'RequisitionNumber': 'CaseID_temp', 'CreatedDateTime': 'EventTime', 'RequestedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    created['ActivityName'] = 'Purchase Requisition Created'
    event_log_frames.append(created)

    # Approved event (using status change)
    approved = req[req['RequisitionStatus'].isin(['Approved', 'Closed'])].copy()
    approved = approved[['RequisitionNumber', 'ModifiedDateTime', 'RequestedBy', 'PurchaseOrderNumber']]
    approved.rename(columns={'RequisitionNumber': 'CaseID_temp', 'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'RequestedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    approved['ActivityName'] = 'Purchase Requisition Approved'
    event_log_frames.append(approved)

# Activities from Purchase Order Headers
if dataframes['po_headers'] is not None:
    po = dataframes['po_headers'].copy()
    po_base = po[['PurchaseOrderNumber', 'VendorAccount', 'VendorName', 'TotalAmount', 'PurchaseOrderStatus', 'RequestedDeliveryDate']].copy()
    po_base.rename(columns={'TotalAmount': 'PurchaseOrderTotalAmount'}, inplace=True)

    # Created Event
    created = po[['PurchaseOrderNumber', 'CreatedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    created.rename(columns={'CreatedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    created['ActivityName'] = 'Purchase Order Created'
    event_log_frames.append(created)

    # Submitted & Approved Events (approximated by status changes)
    approved = po[po['DocumentApprovalStatus'].isin(['Approved', 'Confirmed', 'Finalized'])].copy()
    approved = approved[['PurchaseOrderNumber', 'ModifiedDateTime', 'ModifiedBy']]
    approved.rename(columns={'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'ModifiedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    # Logic: Submitted is often the first change from Draft, Approved is the final state. We use ModifiedDateTime for both as a proxy.
    submitted = approved.copy()
    submitted['ActivityName'] = 'Purchase Order Submitted for Approval'
    approved['ActivityName'] = 'Purchase Order Approved'
    event_log_frames.append(submitted)
    event_log_frames.append(approved)

    # Completed & Canceled Events
    completed = po[po['PurchaseOrderStatus'].isin(['Invoiced', 'Received'])].copy()
    completed = completed[['PurchaseOrderNumber', 'ModifiedDateTime', 'ModifiedBy']]
    completed.rename(columns={'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'ModifiedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    completed['ActivityName'] = 'Purchase Order Completed'
    event_log_frames.append(completed)

    canceled = po[po['PurchaseOrderStatus'] == 'Canceled'].copy()
    canceled = canceled[['PurchaseOrderNumber', 'ModifiedDateTime', 'ModifiedBy']]
    canceled.rename(columns={'ModifiedDateTime': 'EventTime', 'ModifiedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    canceled['ActivityName'] = 'Purchase Order Canceled'
    event_log_frames.append(canceled)

# Activity: Purchase Order Sent to Vendor (Confirmation)
if dataframes['po_confirmations'] is not None:
    confirm = dataframes['po_confirmations'].copy()
    confirm = confirm[['PurchaseOrderNumber', 'ConfirmationDate', 'CreatedBy']].copy()
    confirm.rename(columns={'ConfirmationDate': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    confirm['ActivityName'] = 'Purchase Order Sent to Vendor'
    event_log_frames.append(confirm)

# Activity: Purchase Order Changed
if dataframes['po_versions'] is not None:
    versions = dataframes['po_versions'].copy()
    versions = versions[['PurchaseOrderNumber', 'CreatedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    # We only care about changes after the first version
    versions = versions.sort_values('CreatedDateTime').groupby('PurchaseOrderNumber').tail(-1)
    versions.rename(columns={'CreatedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    versions['ActivityName'] = 'Purchase Order Changed'
    event_log_frames.append(versions)

# Activity: Goods Receipt Posted
if dataframes['receipts'] is not None:
    receipts = dataframes['receipts'].copy()
    receipts = receipts[['PurchaseOrderNumber', 'ReceiptDate', 'CreatedBy']].copy()
    receipts.rename(columns={'ReceiptDate': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    receipts['ActivityName'] = 'Goods Receipt Posted'
    event_log_frames.append(receipts)

# Activity: Quality Inspection Performed
if dataframes['quality'] is not None:
    quality = dataframes['quality'][dataframes['quality']['ReferenceType'] == 'Purchase'].copy()
    quality = quality[['InventoryLotID', 'AcceptedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    # Note: Linking Quality Order to PO may require InventoryLotID or custom logic
    quality.rename(columns={'InventoryLotID': 'PurchaseOrderNumber', 'AcceptedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    quality['ActivityName'] = 'Quality Inspection Performed'
    event_log_frames.append(quality)

# Activity: Goods Returned to Vendor
if dataframes['returns'] is not None:
    returns = dataframes['returns'].copy()
    returns = returns[['PurchaseOrderNumber', 'CreatedDateTime', 'CreatedBy']].copy()
    returns.rename(columns={'CreatedDateTime': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    returns['ActivityName'] = 'Goods Returned to Vendor'
    event_log_frames.append(returns)

# Activity: Purchase Order Invoiced
if dataframes['invoices'] is not None:
    invoices = dataframes['invoices'].copy()
    invoices = invoices[['PurchaseOrderNumber', 'InvoiceDate', 'CreatedBy']].copy()
    invoices.rename(columns={'InvoiceDate': 'EventTime', 'CreatedBy': 'UserName'}, inplace=True)
    invoices['ActivityName'] = 'Purchase Order Invoiced'
    event_log_frames.append(invoices)

# --- Final Assembly ---
if event_log_frames:
    event_log = pd.concat(event_log_frames, ignore_index=True)

    # Clean up and merge attributes
    event_log = event_log[event_log['PurchaseOrderNumber'].notna()]
    if dataframes['po_headers'] is not None:
      po_base = dataframes['po_headers'][['PurchaseOrderNumber', 'VendorName', 'PurchaseOrderTotalAmount', 'PurchaseOrderStatus', 'RequestedDeliveryDate']].copy()
      event_log = pd.merge(event_log, po_base, on='PurchaseOrderNumber', how='left')

    # Add constant columns
    event_log['SourceSystem'] = SOURCE_SYSTEM
    event_log['LastDataUpdate'] = LAST_DATA_UPDATE
    
    # Ensure data types are correct
    event_log['EventTime'] = pd.to_datetime(event_log['EventTime'], errors='coerce')
    event_log.dropna(subset=['EventTime'], inplace=True)
    
    # Final column selection and ordering
    final_columns = [
        'PurchaseOrderNumber', 'ActivityName', 'EventTime', 'SourceSystem', 'LastDataUpdate',
        'UserName', 'VendorName', 'PurchaseOrderTotalAmount', 'PurchaseOrderStatus', 'RequestedDeliveryDate'
    ]
    # Select only columns that exist in the dataframe to avoid errors
    event_log = event_log[[col for col in final_columns if col in event_log.columns]]
    
    event_log.sort_values(by=['PurchaseOrderNumber', 'EventTime'], inplace=True)

    # Save to CSV
    event_log.to_csv('p2p_event_log.csv', index=False)
    print('Event log saved to p2p_event_log.csv')
else:
    print('No data processed. Event log not created.')

数据模板：采购到付款—采购订单

您的采购到付款——采购订单数据模板

采购到付款 - 采购订单属性

采购到付款 - 采购订单活动

提取指南

Dynamics 365 数据管理框架导出

步骤

配置

a 查询示例 config

D365 F&O的Azure SQL数据库直接查询

步骤

配置

a 查询示例 sql

使用 Dynamics 365 OData REST API 进行 Python 抽取

步骤

配置

a 查询示例 python

D365数据导出至Azure Data Lake服务

步骤

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