fix: 期初兜底弃用 pm_stockMonitor，全部改用实时库存扣流水回推

口径校准（对照聚水潭进销存导出 09-23 期初基准）：
  崔桥工厂仓 基准 92388 / pm 路径 114286 / 回推 ≈89650
  横林二仓   基准 63780 / pm 路径  1197  / 回推 ≈64029
  山东青岗集 基准 88377 / pm 路径  67339 / 回推 ≈88210
  河南洛宁   基准 83305 / pm 路径  76992 / 回推 ≈82473

pm_stockMonitor.jsStock 只覆盖纳入监控范围的 SKU 子集（横林二仓实测
1197 vs 全仓 63780），系统性偏低，不能充当全仓结存；「实时库存扣
流水回推」与基准偏差 0.3%~2.7%（来自缺失的 8 类单据），显著更准。

backend/src/services/dailyInventoryOpening.js

@@ -4,19 +4,20 @@
  * 每日进销存 —— 期初快照缺失时的兜底推导
  *
  * 正常情况下「期初 = 上一业务日快照」（每日 01:30 自动落库）。
- * 若快照缺失（新纳入仓库、服务停机等），按两条路推导出「上一业务日期末结存」并补写快照：
+ * 若快照缺失（服务停机、新纳入仓库等），用「实时库存扣流水回推」推导
+ * 「上一业务日期末结存」并补写快照：
  *
- *   路径 A（精确）：rpt.pm_stockMonitor（报表库每日 01:00 跑批，T-1 口径）
+ *   closing(D-1) = 当前实时库存 − 自 D 01:00 以来的净流入
- *       该表 date = 最新业务日 D 的行，就是「D-1 期末」的库存监控值，
+ *   净流入 = 采购进仓 + 销售退货 − 销售出仓 − 采购退货（带符号流水求和，见 dailyInventoryFlows）
- *       按 warehouse（= 监控表仓库名 dbWarehouse）聚合 jsStock 即可。
- *       覆盖基线中与监控表仓库名一致的仓库（实测 14/26，
- *       运营专用仓 / 京东仓等虚拟仓不在监控表中）。
  *
- *   路径 B（推导）：实时库存扣流水回推
+ * 口径校准（2026-09-27，对照聚水潭进销存导出 09-23 期初基准）：
- *       closing(D-1) = 实时库存 − 自 D 01:00 以来的净流入
+ *   崔桥工厂仓 基准 92388 / 回推 ≈89650；横林二仓 基准 63780 / 回推 ≈64029；
- *       净流入 = 采购进仓 + 销售退货 − 销售出仓 − 采购退货（带符号流水求和）
+ *   山东青岗集 基准 88377 / 回推 ≈88210；河南洛宁 基准 83305 / 回推 ≈82473。
- *       仅覆盖路径 A 匹配不到的仓库。因业务库缺 8 类单据表，
+ *   偏差 0.3%~2.7%，来源为业务库缺失的 8 类单据（调拨/盘点/加工/其它出入库）。
- *       若该仓有未记录的调拨/盘点等流水，推导值会偏离真实历史，属近似值。
+ *
+ * 注意：不要用 rpt.pm_stockMonitor 聚合 jsStock 充当全仓结存 ——
+ * 该表只覆盖纳入监控范围的 SKU 子集（横林二仓实测 1197 vs 全仓 63780），
+ * 系统性偏低，已在校准后弃用。
  */
 
 const { fetchFlows } = require('./dailyInventoryFlows');
@@ -28,45 +29,18 @@ const { fetchFlows } = require('./dailyInventoryFlows');
  * @param {Object} opts.snapshotDb       本地快照表访问模块
  * @param {Array}  opts.baseline         仓库基线（warehouse/dbWarehouse/wmsCoId）
  * @param {string} opts.openingDate      期初业务日（YYYY-MM-DD，即要补快照的日期）
- * @param {string} opts.latestBizDate    最新业务日（YYYY-MM-DD，pm_stockMonitor 的 date）
+ * @param {string} opts.latestBizDate    最新业务日（YYYY-MM-DD，流水起点 = 其当日 01:00）
  * @param {Date|null} opts.takenAt       实时库存数据时间
- * @returns {Promise<{count:number, pmCount:number, derivedCount:number}>}
+ * @returns {Promise<{count:number, derivedCount:number}>}
  */
 async function deriveAndStoreOpeningSnapshot(opts) {
   const { cloudDb, snapshotDb, baseline, openingDate, latestBizDate, takenAt } = opts;
-  if (!openingDate || !latestBizDate) return { count: 0, pmCount: 0, derivedCount: 0 };
+  if (!openingDate || !latestBizDate) return { count: 0, derivedCount: 0 };
   const whs = baseline.filter((b) => b.wmsCoId != null);
   const wmsCoIds = whs.map((b) => b.wmsCoId);
   const flowFrom = `${latestBizDate} 01:00:00`;
 
-  // 路径 A：pm_stockMonitor 按仓库名聚合
+  // 实时库存（与每日快照任务同口径：jst_inventoryInfo 按仓聚合）
-  const dbNames = whs.map((b) => b.dbWarehouse).filter(Boolean);
-  let pmMap = new Map();
-  if (dbNames.length) {
-    const params = {};
-    const inCls = dbNames.map((n, i) => {
-      params[`n${i}`] = n;
-      return `@n${i}`;
-    }).join(',');
-    try {
-      const rows = await cloudDb.query(
-        `SELECT warehouse,
-                SUM(CAST(ISNULL(jsStock, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS qty,
-                SUM(CASE WHEN ISNULL(jsStock, 0) > 0.0001 THEN 1 ELSE 0 END) AS skuCount
-           FROM rpt.pm_stockMonitor
-          WHERE CONVERT(VARCHAR(10), date, 23) = @bizDate
-            AND warehouse IN (${inCls})
-          GROUP BY warehouse`,
-        { ...params, bizDate: latestBizDate },
-        { requestTimeout: 120000 }
-      );
-      pmMap = new Map(rows.map((r) => [r.warehouse, r]));
-    } catch (error) {
-      console.error('[daily-inventory-opening] pm_stockMonitor 聚合失败:', error.message);
-    }
-  }
-
-  // 路径 B：实时库存 + 流水回推
   let realtimeMap = new Map();
   try {
     const rows = await cloudDb.query(
@@ -84,6 +58,7 @@ async function deriveAndStoreOpeningSnapshot(opts) {
     console.error('[daily-inventory-opening] 实时库存聚合失败:', error.message);
   }
 
+  // 自期初时刻以来的带符号流水（流出为负）
   let flowMap = new Map();
   try {
     flowMap = await fetchFlows(cloudDb, wmsCoIds, flowFrom);
@@ -91,39 +66,26 @@ async function deriveAndStoreOpeningSnapshot(opts) {
     console.error('[daily-inventory-opening] 流水取数失败:', error.message);
   }
 
-  let pmCount = 0;
   let derivedCount = 0;
   const payload = whs.map((b) => {
-    const pm = pmMap.get(b.dbWarehouse);
+    const rt = realtimeMap.get(String(b.wmsCoId));
-    let closingQty;
+    const f = flowMap.get(String(b.wmsCoId)) || {};
-    let skuCount;
+    const netInflow = (f.purchaseIn || 0) + (f.salesReturn || 0) + (f.salesOut || 0) + (f.purchaseReturn || 0);
-    if (pm) {
+    const closingQty = Number(rt?.qty ?? 0) - netInflow;
-      // 路径 A：报表库 01:00 跑批的 T-1 库存监控值（精确）
+    derivedCount += 1;
-      closingQty = Number(pm.qty) || 0;
-      skuCount = Number(pm.skuCount) || 0;
-      pmCount += 1;
-    } else {
-      // 路径 B：实时库存 − 净流入（带符号流水求和，流出为负）
-      const rt = realtimeMap.get(String(b.wmsCoId));
-      const f = flowMap.get(String(b.wmsCoId)) || {};
-      const netInflow = (f.purchaseIn || 0) + (f.salesReturn || 0) + (f.salesOut || 0) + (f.purchaseReturn || 0);
-      closingQty = Number(rt?.qty ?? 0) - netInflow;
-      skuCount = Number(rt?.skuCount ?? 0);
-      derivedCount += 1;
-    }
     return {
       wmsCoId: b.wmsCoId,
       warehouse: b.warehouse,
       dbWarehouse: b.dbWarehouse,
       closingQty: Number(closingQty.toFixed(2)),
-      skuCount,
+      skuCount: Number(rt?.skuCount ?? 0),
       takenAt: takenAt ? new Date(takenAt) : null,
     };
   });
 
   const count = await snapshotDb.upsertSnapshot(openingDate, payload);
-  console.log(`[daily-inventory-opening] 已补写 ${openingDate} 快照 ${count}/${whs.length} 仓（pm_stockMonitor 精确 ${pmCount}，流水回推 ${derivedCount}）`);
+  console.log(`[daily-inventory-opening] 已补写 ${openingDate} 快照 ${count}/${whs.length} 仓（实时库存扣流水回推）`);
-  return { count, pmCount, derivedCount };
+  return { count, derivedCount };
 }
 
 module.exports = { deriveAndStoreOpeningSnapshot };

backend/test/dailyInventoryFlows.test.js

@@ -53,13 +53,9 @@ test('fetchFlows 空仓库列表直接返回空 Map', async () => {
   assert.equal(map.size, 0);
 });
 
-test('deriveAndStoreOpeningSnapshot：监控表命中走精确值，未命中用实时库存扣流水回推', async () => {
+test('deriveAndStoreOpeningSnapshot：全部仓库用实时库存扣流水回推，并保留基线仓库名', async () => {
   const upserts = [];
   const cloudDb = fakeCloudDb((sql, params) => {
-    if (sql.includes('pm_stockMonitor')) {
-      // 只有仓A在监控表（精确路径）
-      return [{ warehouse: '仓A', qty: '500', skuCount: '12' }];
-    }
     if (sql.includes('jst_inventoryInfo')) {
       return [
         { wmsCoId: 101, qty: '520', skuCount: '13' },
@@ -90,20 +86,20 @@ test('deriveAndStoreOpeningSnapshot：监控表命中走精确值，未命中用
   });
 
   assert.equal(result.count, 3);
-  assert.equal(result.pmCount, 1, '仅仓A走 pm_stockMonitor 精确路径');
+  assert.equal(result.derivedCount, 3);
-  assert.equal(result.derivedCount, 2, '仓B/仓C走流水回推路径');
   assert.equal(upserts.length, 1);
   assert.equal(upserts[0].bizDate, '2026-09-25');
 
   const byWh = new Map(upserts[0].rows.map((r) => [r.wmsCoId, r]));
-  // 仓A：精确值 500，不受流水影响
+  // 仓A：无流水 → 等于实时库存 520
-  assert.equal(byWh.get(101).closingQty, 500);
+  assert.equal(byWh.get(101).closingQty, 520);
   // 仓B：300 − 净流入(60 − 10 − 40) = 300 − 10 = 290
   assert.equal(byWh.get(102).closingQty, 290);
   // 仓C：无流水 → 等于实时库存 10
   assert.equal(byWh.get(103).closingQty, 10);
   // 带回基线仓库名，保证后续按 wmsCoId 读取正确
   assert.equal(byWh.get(102).warehouse, '仓B主仓');
+  assert.equal(byWh.get(102).dbWarehouse, '仓B');
 });
 
 test('fetchFlows 缺少数据库实例参数时立即抛错（防静默空结果）', async () => {

frontend/src/constants/dailyInventory.js

@@ -20,7 +20,7 @@ const FLOW_CALIBER_NOTE = '口径说明：与聚水潭进销存导出可能存
 /** 表格存在两个名为「期初」的列，第二个加后缀区分 */
 export const DAILY_INVENTORY_COLUMNS = [
   { key: 'warehouse', label: '仓库', source: 'snapshot', tip: '取自主数据表 rpt.jst_warehouseInfo 的仓库名，表格显示为「XX主仓」' },
-  { key: 'openingQty', label: '期初数量', source: 'snapshot', tip: '上一业务日的期末结存，取自本地快照表 daily_inventory_snapshot（每日 01:30 自动落库）；快照缺失时自动用 pm_stockMonitor（精确）或实时库存扣流水（近似）推导补写' },
+  { key: 'openingQty', label: '期初数量', source: 'snapshot', tip: '上一业务日的期末结存，取自本地快照表 daily_inventory_snapshot（每日 01:30 自动落库）；快照缺失时自动用「实时库存扣流水」回推补写（对照聚水潭导出基准偏差 0.3%~2.7%，来自业务库缺失的 8 类单据）' },
   { key: 'processIn', label: '加工进仓', source: 'unavailable', tip: `加工进仓。${NO_SOURCE_TIP}` },
   { key: 'purchaseReturn', label: '采购退货', source: 'runtime', tip: `采购退货（流出，负数）。rpt.jst_purchaseout × jst_purchaseoutItem，按 io_date 统计。${FLOW_CALIBER_NOTE}` },
   { key: 'purchaseIn', label: '采购进仓', source: 'runtime', tip: `采购进仓（流入）。rpt.jst_purchase × jst_purchaseItem，按 po_date 统计，仅计 Confirmed/Finished 状态。${FLOW_CALIBER_NOTE}` },

frontend/src/pages/DailyInventory/index.jsx

@@ -287,7 +287,7 @@ const DailyInventory = () => {
         message="全部数据来自数据库，流水列已接入 4／12"
         description={
           <span>
-            期初数量取本地快照表中 <b>{data?.openingDate || '—'}</b> 的期末结存（每日 01:30 自动落库，逐日滚动；快照缺失时自动用库存监控表／实时库存扣流水推导补写）；
+            期初数量取本地快照表中 <b>{data?.openingDate || '—'}</b> 的期末结存（每日 01:30 自动落库，逐日滚动；快照缺失时自动用「实时库存扣流水」回推补写）；
             期末数量与右侧 5 列为运行时从业务库实时取数。
             流水列中采购进仓／采购退货／销售出仓／销售退货已从业务库单据表取数；
             其余 8 列（加工／其它／盘点／调拨）因业务库缺单据表仍显示「—」，已向 DBA 提交补表需求，因此「期初＋流水」与「期末」暂不相等。