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| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| 42f60eb0ce | |||
| f42f461430 | |||
| 4b02ad212d | |||
| 530d1ad27a | |||
| 6833b7bc79 | |||
| 893f4d6aca | |||
| 3d9b12eace | |||
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|
fa0e604bf8 | ||
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| 214ede07a5 | |||
| 99fa402092 | |||
| 8f12b889c0 | |||
| 88a39975d3 | |||
| 195351deae |
@ -6,10 +6,9 @@ const {
|
||||
PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS,
|
||||
PICKING_BIN_TOTAL_LABEL,
|
||||
BIN_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_BIN_TYPES,
|
||||
} = require('../config/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
const { fetchPickingBinRows, fetchPickingBinSkuRows } = require('../services/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
const { fetchPickingBinSkuRows } = require('../services/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
const { sendWorkbookDownload } = require('../services/exportWorkbook');
|
||||
|
||||
const router = express.Router();
|
||||
@ -60,18 +59,6 @@ function resolveDays(raw) {
|
||||
return PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS.includes(n) ? n : PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 解析仓位类型，只保留已知类型；空 → 默认（拣选位） */
|
||||
function resolveBinTypes(raw) {
|
||||
if (raw === undefined || raw === null || String(raw).trim() === '') {
|
||||
return [...PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES];
|
||||
}
|
||||
const list = String(raw)
|
||||
.split(',')
|
||||
.map((v) => v.trim())
|
||||
.filter((v) => BIN_TYPES.includes(v));
|
||||
return list.length > 0 ? list : [...PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES];
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 解析仓库过滤，只允许出现在仓库清单里的 wmsCoId，防止任意拼参 */
|
||||
function resolveWarehouses(raw) {
|
||||
const known = DAILY_INVENTORY_BASELINE.filter((b) => b.wmsCoId != null);
|
||||
@ -87,19 +74,24 @@ function resolveWarehouses(raw) {
|
||||
|
||||
const GRADE_MAP = new Map(PICKING_BIN_GRADE_RULES.map((g) => [g.key, g]));
|
||||
|
||||
/** 明细行按「仓库 × 商品编码」去重后的商品个数 */
|
||||
function dedupeCount(list) {
|
||||
return new Set(list.map((it) => `${it.wmsCoId}::${it.skuId}`)).size;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* GET /api/picking-bin-sales-analysis
|
||||
* 拣选库位动销分析：仓库 × 仓位 → 类型 / 库存数量 / SKU数 / 近N天销量 / 日销 / 动销等级
|
||||
* 拣选库位动销分析：仓库 × 仓位 × 商品编码 → 库存数量 / 商品销量 / 商品日销 / 动销等级
|
||||
* 动销等级按「商品日销」判定（商品整档销量 ÷ 天数），不做仓位分摊。
|
||||
*/
|
||||
router.get('/', async (req, res) => {
|
||||
try {
|
||||
const force = String(req.query?.refresh || '') === '1';
|
||||
const days = resolveDays(req.query?.days);
|
||||
const binTypes = resolveBinTypes(req.query?.binType);
|
||||
const warehouses = resolveWarehouses(req.query?.wmsCoId);
|
||||
const wmsCoIds = warehouses.map((b) => String(b.wmsCoId));
|
||||
|
||||
const cacheKey = `${days}::${binTypes.join('|')}::${wmsCoIds.join('|')}`;
|
||||
const cacheKey = `${days}::${wmsCoIds.join('|')}`;
|
||||
const latestBizDate = await fetchLatestBizDate().catch(() => null);
|
||||
const cached = cacheByKey.get(cacheKey);
|
||||
if (!force && cached && cached.latestBizDate === latestBizDate
|
||||
@ -117,41 +109,65 @@ router.get('/', async (req, res) => {
|
||||
|
||||
const { shipFrom, shipTo } = buildShipWindow(asOf, days);
|
||||
const [rows, takenAt] = await Promise.all([
|
||||
fetchPickingBinRows(cloudDb, wmsCoIds, { shipFrom, shipTo, days, binTypes }),
|
||||
fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, { shipFrom, shipTo, days }),
|
||||
fetchBinTakenAt().catch(() => null),
|
||||
]);
|
||||
|
||||
const whMap = new Map(warehouses.map((b) => [String(b.wmsCoId), b.warehouse]));
|
||||
const items = rows.map((r) => ({
|
||||
...r,
|
||||
wmsCoId: r.wmsCoId,
|
||||
binName: r.binName,
|
||||
binType: r.binType,
|
||||
skuId: r.skuId,
|
||||
warehouse: whMap.get(r.wmsCoId) || r.wmsCoId,
|
||||
stockQty: r.stockQty,
|
||||
skuCount: r.skuCount,
|
||||
salesQty: round2(r.salesQty),
|
||||
dailySales: round4(r.dailySales),
|
||||
gradeKey: r.gradeKey,
|
||||
gradeLabel: GRADE_MAP.get(r.gradeKey)?.label || '',
|
||||
}));
|
||||
|
||||
// 各动销等级汇总
|
||||
// 每个「仓库 × 商品」只计一次销量，避免同一商品跨多个仓位被重复累加
|
||||
const skuSalesMap = new Map();
|
||||
rows.forEach((r) => {
|
||||
const key = `${r.wmsCoId}::${r.skuId}`;
|
||||
if (!skuSalesMap.has(key)) skuSalesMap.set(key, r.salesQty);
|
||||
});
|
||||
const dedupeSales = (list) => {
|
||||
const seen = new Set();
|
||||
return list.reduce((acc, it) => {
|
||||
const key = `${it.wmsCoId}::${it.skuId}`;
|
||||
if (seen.has(key)) return acc;
|
||||
seen.add(key);
|
||||
return acc + (skuSalesMap.get(key) || 0);
|
||||
}, 0);
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 各动销等级汇总：商品数按「仓库 × 商品」去重，库存按明细行求和（无重复）
|
||||
const summary = PICKING_BIN_GRADE_RULES.map((grade) => {
|
||||
const hit = items.filter((it) => it.gradeKey === grade.key);
|
||||
const salesQty = round2(hit.reduce((acc, it) => acc + it.salesQty, 0));
|
||||
const salesQty = round2(dedupeSales(hit));
|
||||
return {
|
||||
key: grade.key,
|
||||
label: grade.label,
|
||||
tip: grade.tip,
|
||||
binCount: hit.length,
|
||||
rowCount: hit.length,
|
||||
skuCount: dedupeCount(hit),
|
||||
stockQty: round2(hit.reduce((acc, it) => acc + it.stockQty, 0)),
|
||||
skuCount: hit.reduce((acc, it) => acc + it.skuCount, 0),
|
||||
salesQty,
|
||||
dailySales: round4(salesQty / days),
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
|
||||
const totalSales = round2(summary.reduce((acc, s) => acc + s.salesQty, 0));
|
||||
const dedupeAll = new Set(items.map((it) => `${it.wmsCoId}::${it.skuId}`));
|
||||
const totalSales = round2(dedupeSales(items));
|
||||
const total = {
|
||||
key: '__total__',
|
||||
label: PICKING_BIN_TOTAL_LABEL,
|
||||
binCount: summary.reduce((acc, s) => acc + s.binCount, 0),
|
||||
rowCount: items.length,
|
||||
skuCount: dedupeAll.size,
|
||||
stockQty: round2(summary.reduce((acc, s) => acc + s.stockQty, 0)),
|
||||
skuCount: summary.reduce((acc, s) => acc + s.skuCount, 0),
|
||||
salesQty: totalSales,
|
||||
dailySales: round4(totalSales / days),
|
||||
};
|
||||
@ -159,8 +175,8 @@ router.get('/', async (req, res) => {
|
||||
const payload = {
|
||||
days,
|
||||
windowOptions: PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS,
|
||||
binTypes,
|
||||
binTypeOptions: BIN_TYPES,
|
||||
binTypes: [...PICKING_BIN_BIN_TYPES],
|
||||
binTypeOptions: [...PICKING_BIN_BIN_TYPES],
|
||||
latestBizDate,
|
||||
asOf,
|
||||
shipWindow: { shipFrom, shipTo, days },
|
||||
@ -187,12 +203,11 @@ router.get('/', async (req, res) => {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* GET /api/picking-bin-sales-analysis/export
|
||||
* 导出库位明细。query: days、binType、wmsCoId（逗号分隔）、grade（逗号分隔）、format（xlsx|csv）
|
||||
* 导出库位明细（只含拣选位）。query: days、wmsCoId（逗号分隔）、grade（逗号分隔）、format（xlsx|csv）
|
||||
*/
|
||||
router.get('/export', async (req, res) => {
|
||||
try {
|
||||
const days = resolveDays(req.query?.days);
|
||||
const binTypes = resolveBinTypes(req.query?.binType);
|
||||
const warehouses = resolveWarehouses(req.query?.wmsCoId);
|
||||
const wmsCoIds = warehouses.map((b) => String(b.wmsCoId));
|
||||
const format = String(req.query?.format || 'xlsx').toLowerCase() === 'csv' ? 'csv' : 'xlsx';
|
||||
@ -213,7 +228,7 @@ router.get('/export', async (req, res) => {
|
||||
|
||||
const { shipFrom, shipTo } = buildShipWindow(asOf, days);
|
||||
// 导出按「仓位 × 商品编码」拆行：一个仓位有 N 个商品就输出 N 行
|
||||
const rows = await fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, { shipFrom, shipTo, days, binTypes });
|
||||
const rows = await fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, { shipFrom, shipTo, days });
|
||||
|
||||
const whMap = new Map(warehouses.map((b) => [String(b.wmsCoId), b.warehouse]));
|
||||
const filtered = grades.length > 0
|
||||
@ -228,6 +243,7 @@ router.get('/export', async (req, res) => {
|
||||
r.stockQty,
|
||||
r.skuCount,
|
||||
round2(r.salesQty),
|
||||
round4(r.allocatedSalesQty),
|
||||
round4(r.dailySales),
|
||||
GRADE_MAP.get(r.gradeKey)?.label || r.gradeKey,
|
||||
days,
|
||||
@ -241,13 +257,14 @@ router.get('/export', async (req, res) => {
|
||||
sheets: [{
|
||||
name: '库位动销明细',
|
||||
header: [
|
||||
'仓库', '仓位', '类型', '商品编码', '库存数量', 'SKU数',
|
||||
`销量(近${days}天)`, '日销', '动销等级', '统计天数', '统计基准日',
|
||||
'仓库', '仓位', '类型', '商品编码', '库存数量', '仓位SKU数',
|
||||
`商品销量(近${days}天)`, `分摊销量(近${days}天)`, '商品日销',
|
||||
'动销等级', '统计天数', '统计基准日',
|
||||
],
|
||||
rows: sheetRows,
|
||||
}],
|
||||
});
|
||||
console.log(`[picking-bin-sales-analysis] 导出: ${totalRows} 行, 仓库 ${wmsCoIds.length} 个, 类型 ${binTypes.join('/')}, 窗口 ${days} 天`);
|
||||
console.log(`[picking-bin-sales-analysis] 导出: ${totalRows} 行, 仓库 ${wmsCoIds.length} 个, 仅拣选位, 窗口 ${days} 天`);
|
||||
return null;
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error('[picking-bin-sales-analysis] 导出失败:', error.message);
|
||||
|
||||
62
backend/src/api/warehouseShipTimeliness.js
Normal file
62
backend/src/api/warehouseShipTimeliness.js
Normal file
@ -0,0 +1,62 @@
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 仓储中心 24 小时发货时效 —— HTTP 路由（2026-10-20 新增）
|
||||
* ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
* GET /api/warehouse-ship-timeliness/list
|
||||
* query:
|
||||
* round 'NOON' | 'AFTERNOON' 手动指定核验轮次；不传按当前时刻自动判定
|
||||
* limit 明细条数上限（默认 500，最大 2000）
|
||||
*
|
||||
* GET /api/warehouse-ship-timeliness/rounds
|
||||
* 只返回今日两轮的描述（页面顶部提示用，不打订单表，秒回）
|
||||
*
|
||||
* 挂载见 src/index.js：`/api/warehouse-ship-timeliness` + authMiddleware
|
||||
*/
|
||||
|
||||
const express = require('express');
|
||||
const { getShipTimeliness } = require('../services/warehouseShipTimelinessService');
|
||||
const { describeRounds, CENTERS } = require('../services/warehouseShipTimelinessRegistry');
|
||||
|
||||
const router = express.Router();
|
||||
|
||||
function sendError(res, error, fallback) {
|
||||
const status = Number(error?.statusCode) || 500;
|
||||
console.error('[WarehouseShipTimeliness]', {
|
||||
message: error?.message || fallback,
|
||||
code: error?.code || null,
|
||||
status,
|
||||
});
|
||||
res.status(status).json({ success: false, error: error.message || fallback });
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 时效总览：每个主仓「超时未发」数量 + 超时订单明细
|
||||
router.get('/list', async (req, res) => {
|
||||
try {
|
||||
const data = await getShipTimeliness(req.query || {});
|
||||
res.json({ success: true, data });
|
||||
} catch (error) {
|
||||
sendError(res, error, '加载仓储中心发货时效失败');
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 仅轮次信息（不查订单）
|
||||
router.get('/rounds', async (_req, res) => {
|
||||
try {
|
||||
res.json({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
rounds: describeRounds(new Date()),
|
||||
centers: CENTERS.map((c) => ({
|
||||
key: c.key,
|
||||
name: c.name,
|
||||
placeholder: Boolean(c.placeholder),
|
||||
})),
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
} catch (error) {
|
||||
sendError(res, error, '加载核验轮次失败');
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
module.exports = router;
|
||||
@ -764,7 +764,20 @@ async function connectWithCandidate(candidate) {
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function queryWithCandidateConnection(candidate, sqlText, params = {}, options = {}) {
|
||||
const nextPool = new sql.ConnectionPool(candidate.mssqlConfig);
|
||||
// request.timeout（请求级）在 mssql 12.x 上实测不生效（始终按池配置的默认值掐断），
|
||||
// 慢查询必须通过「池配置级 requestTimeout」放宽，这里允许调用方覆盖候选连接的池级超时。
|
||||
let mssqlConfig = candidate.mssqlConfig;
|
||||
const poolRequestTimeout = parsePositiveInt(options.connectRequestTimeoutMs, 0);
|
||||
if (poolRequestTimeout > 0) {
|
||||
mssqlConfig = {
|
||||
...candidate.mssqlConfig,
|
||||
options: {
|
||||
...candidate.mssqlConfig.options,
|
||||
requestTimeout: poolRequestTimeout,
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
const nextPool = new sql.ConnectionPool(mssqlConfig);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
await nextPool.connect();
|
||||
@ -1093,6 +1106,28 @@ const queryWithFreshConnection = async (sqlText, params = {}, options = {}) => {
|
||||
return [];
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 慢查询专用入口：走独立临时连接，池级 requestTimeout 放宽到 SLOW_QUERY_POOL_TIMEOUT_MS。
|
||||
* 背景：mssql 12.x 的 request.timeout（请求级）不生效，超过池默认 60s 的查询必须用
|
||||
* 池配置级 requestTimeout 才能放宽。适用场景：动销分析这类多表大窗口聚合。
|
||||
*/
|
||||
const SLOW_QUERY_POOL_TIMEOUT_MS = parsePositiveInt(
|
||||
process.env.CLOUD_DB_SLOW_QUERY_TIMEOUT_MS,
|
||||
300000
|
||||
);
|
||||
|
||||
const querySlow = async (sqlText, params = {}, options = {}) => {
|
||||
const poolRequestTimeout = parsePositiveInt(
|
||||
options.connectRequestTimeoutMs,
|
||||
SLOW_QUERY_POOL_TIMEOUT_MS
|
||||
);
|
||||
return queryWithFreshConnection(sqlText, params, {
|
||||
...options,
|
||||
connectRequestTimeoutMs: poolRequestTimeout,
|
||||
requestTimeout: poolRequestTimeout,
|
||||
});
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 测试连接
|
||||
*/
|
||||
@ -1143,6 +1178,7 @@ const reload = async () => {
|
||||
module.exports = {
|
||||
getPool,
|
||||
query,
|
||||
querySlow,
|
||||
queryWithFreshConnection,
|
||||
createPinnedQueryClient,
|
||||
test,
|
||||
|
||||
@ -5,19 +5,29 @@
|
||||
* 二级菜单：拣选库位动销分析
|
||||
*
|
||||
* 表头（需求表原列为 所在仓库 | 仓位 | 数量 | 类型 | 动销等级，这里做了扩充与优化）：
|
||||
* 仓库 | 仓位 | 类型 | 库存数量 | SKU数 | 近N天销量 | 日销 | 动销等级
|
||||
* 仓库 | 仓位 | 类型 | 商品编码 | 库存数量 | 近N天销量 | 日销 | 动销等级
|
||||
*
|
||||
* 粒度：仓位 × 商品编码（一个仓位有 N 个商品就输出 N 行），列表与导出共用。
|
||||
*
|
||||
* 口径：
|
||||
* 库存数量：rpt.jst_packInventoryInfo 按 wms_co_id + 仓位 汇总 qty
|
||||
* 仓位类型：bin_group 为空 → 拣选位；bin_group = '存货' → 存货位
|
||||
* 销量： rpt.jst_Orders × rpt.jst_OrderItem，按 send_date，排除 Delete/Cancelled
|
||||
* 日销： 库位销量 / 窗口天数
|
||||
* 库存数量：rpt.jst_packInventoryInfo 按 wms_co_id + 仓位 + sku_id 汇总 qty
|
||||
* 统计范围：只统计真实拣选仓位（pack_type=Bin 且 bin_group 为空）；
|
||||
* 箱记录（pack_type=Pack）与存货位（bin_group=存货）不纳入
|
||||
* 销量： 4 个来源分支，均按 send_date 窗口（详见 services/pickingBinSalesAnalysis.js）：
|
||||
* ① jst_Orders 普通行；② jst_Orders 组合装行 → jst_comboProductItem 展开为子件；
|
||||
* ③ jst_qmcust_orderlist（全民客户 B2B 分销）普通行（排除拆单父单 Split）；
|
||||
* ④ qmcust 组合装行 → 同样展开。
|
||||
* 日销： 商品窗口销量 / 窗口天数（整档，不按仓位分摊）
|
||||
* 等级： 严格按商品日销判定，同一商品占多少个仓位都是同一等级
|
||||
*
|
||||
* 【关键】同一 SKU 常常同时占用多个同类型仓位（崔桥工厂仓实测 3290 个拣选 SKU 中
|
||||
* 1431 个跨多个拣选位，最多 24 个）。若直接把 SKU 销量累加到每个仓位，
|
||||
* 销量会被放大数倍。因此这里按「SKU 销量在其占用的同类型仓位数之间平均分摊」：
|
||||
* 库位销量 = Σ(该库位内各 SKU 的窗口销量 ÷ 该 SKU 占用的同类型仓位数)
|
||||
* 恒等式（已实测校验，差异 0）：全部库位销量之和 = 有库位记录的那些 SKU 的销量之和。
|
||||
* 【为什么不分摊来定等级】同一 SKU 常常同时占用多个同类型仓位（崔桥工厂仓实测 3290 个
|
||||
* 拣选 SKU 中 1431 个跨多个拣选位，最多 24 个）。若把销量摊到仓位再定等级，
|
||||
* 一件爆款商品放在 10 个仓位就会被算成日销 1/10 的滞销品 —— 判断的是「摆法」而不是「商品」。
|
||||
* 因此等级一律以商品自身的销售速度为准。
|
||||
*
|
||||
* 【分摊销量列】导出仍附带「分摊销量」= 商品销量 ÷ 其占用的同类型仓位数，
|
||||
* 供需要按行求和的场景使用：恒等式（已实测校验，差异 0）
|
||||
* 全部行分摊销量之和 = 有库位记录的那些 SKU 的销量之和。
|
||||
* 注意它小于「全仓销量」：jst_packInventoryInfo 只覆盖部分 SKU 的仓位数据，
|
||||
* 没有仓位记录的 SKU 的销量不会体现在任何库位上。
|
||||
*/
|
||||
@ -29,25 +39,29 @@ const PICKING_BIN_LEVEL2 = '拣选库位动销分析';
|
||||
const PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS = [7, 15, 30, 60];
|
||||
const PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS = 30;
|
||||
|
||||
/** 仓位类型：业务库 bin_group 为空视为拣选位 */
|
||||
/**
|
||||
* 仓位类型：本功能只统计真实拣选仓位（pack_type=Bin 且 bin_group 为空）。
|
||||
* 箱记录（pack_type=Pack）和存货位（bin_group=存货）不纳入动销等级统计，
|
||||
* 取数在仓位库存表上直接过滤，
|
||||
* 页面也不再提供类型切换。
|
||||
*/
|
||||
const BIN_TYPE_PICKING = '拣选';
|
||||
const BIN_TYPE_STORAGE = '存货';
|
||||
const BIN_TYPES = [BIN_TYPE_PICKING, BIN_TYPE_STORAGE];
|
||||
/** 默认只看拣选位（本功能的核心是拣货位动销） */
|
||||
const PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES = [BIN_TYPE_PICKING];
|
||||
/** 固定统计范围：仅拣选位（保持数组形式，便于接口字段与后续扩展） */
|
||||
const PICKING_BIN_BIN_TYPES = [BIN_TYPE_PICKING];
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 动销等级（顺序即展示顺序）。
|
||||
* 动销等级（顺序即展示顺序）。判定依据为「商品日销」= 商品窗口整档销量 ÷ 天数，
|
||||
* 不做仓位分摊，同一商品在所有仓位显示同一等级。
|
||||
* lower 为日销下界（含），upper 为日销上界（不含）；null 表示不限制。
|
||||
* zero 档为「窗口内无销量」，由 salesQty <= 0 兜底。
|
||||
*/
|
||||
const PICKING_BIN_GRADE_RULES = [
|
||||
{ key: 'hot', label: '爆款：日销≥20', lower: 20, upper: null, tip: '库位日均销量 ≥ 20 件' },
|
||||
{ key: 'best', label: '热卖款：10≤日销＜20', lower: 10, upper: 20, tip: '库位日均销量 10 ~ 20 件（含 10，不含 20）' },
|
||||
{ key: 'normal', label: '平销款：3≤日销＜10', lower: 3, upper: 10, tip: '库位日均销量 3 ~ 10 件（含 3，不含 10）' },
|
||||
{ key: 'slow1', label: '滞销款-1：1≤日销＜3', lower: 1, upper: 3, tip: '库位日均销量 1 ~ 3 件（含 1，不含 3）' },
|
||||
{ key: 'slow2', label: '滞销款-2：0＜日销＜1', lower: 0, upper: 1, tip: '库位日均销量大于 0 且小于 1 件' },
|
||||
{ key: 'zero', label: '销售=0', lower: 0, upper: 0, tip: '统计窗口内该库位所有 SKU 均无销量（仍占用库存）' },
|
||||
{ key: 'hot', label: '爆款：日销≥20', lower: 20, upper: null, tip: '商品日均销量 ≥ 20 件' },
|
||||
{ key: 'best', label: '热卖款：10≤日销＜20', lower: 10, upper: 20, tip: '商品日均销量 10 ~ 20 件（含 10，不含 20）' },
|
||||
{ key: 'normal', label: '平销款：3≤日销＜10', lower: 3, upper: 10, tip: '商品日均销量 3 ~ 10 件（含 3，不含 10）' },
|
||||
{ key: 'slow1', label: '滞销款-1：1≤日销＜3', lower: 1, upper: 3, tip: '商品日均销量 1 ~ 3 件（含 1，不含 3）' },
|
||||
{ key: 'slow2', label: '滞销款-2：0＜日销＜1', lower: 0, upper: 1, tip: '商品日均销量大于 0 且小于 1 件' },
|
||||
{ key: 'zero', label: '销售=0', lower: 0, upper: 0, tip: '统计窗口内该商品无销量（仍占用库存）' },
|
||||
];
|
||||
|
||||
const PICKING_BIN_TOTAL_LABEL = '汇总';
|
||||
@ -58,9 +72,7 @@ module.exports = {
|
||||
PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS,
|
||||
BIN_TYPE_PICKING,
|
||||
BIN_TYPE_STORAGE,
|
||||
BIN_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_BIN_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_GRADE_RULES,
|
||||
PICKING_BIN_TOTAL_LABEL,
|
||||
};
|
||||
|
||||
@ -35,6 +35,7 @@ const promotionModuleRoutes = require('./api/promotionModule');
|
||||
const productMonitoringRoutes = require('./api/productMonitoring');
|
||||
const modularStockMonitorRoutes = require('./api/modularStockMonitor');
|
||||
const mkhBomRoutes = require('./api/mkhBom');
|
||||
const warehouseShipTimelinessRoutes = require('./api/warehouseShipTimeliness');
|
||||
const dailyInventoryRoutes = require('./api/dailyInventory');
|
||||
const dailyInventoryNotificationRoutes = require('./api/dailyInventoryNotification');
|
||||
const stockSalesAnalysisRoutes = require('./api/stockSalesAnalysis');
|
||||
@ -672,6 +673,8 @@ async function startServer(options = {}) {
|
||||
cubejsApp.use('/api/product-monitoring', authMiddleware, productMonitoringRoutes);
|
||||
cubejsApp.use('/api/modular-stock-monitor', authMiddleware, modularStockMonitorRoutes);
|
||||
cubejsApp.use('/api/mkh-bom', authMiddleware, mkhBomRoutes);
|
||||
// 仓储中心 24 小时发货时效（2026-10-20 新增）：列表左侧侧栏，11 个主仓超时未发
|
||||
cubejsApp.use('/api/warehouse-ship-timeliness', authMiddleware, warehouseShipTimelinessRoutes);
|
||||
cubejsApp.use('/api/daily-inventory', authMiddleware, dailyInventoryRoutes);
|
||||
cubejsApp.use('/api/daily-inventory-notification', authMiddleware, dailyInventoryNotificationRoutes);
|
||||
cubejsApp.use('/api/stock-sales-analysis', authMiddleware, stockSalesAnalysisRoutes);
|
||||
|
||||
@ -70,8 +70,11 @@
|
||||
// 规则：近 15 天日销 > 0 且 现有库存 < 3 天日销 → 预警补货
|
||||
// · 近15天日销 rpt.pm_stockMonitor.fifteenAvgSale
|
||||
// （warehouse = '简尚-崔桥工厂品牌仓'，按 date 取最新一条快照）
|
||||
// · 现有库存 rpt.jst_inventoryInfo（wms_co_id = 15870495 品牌仓）实时库存；
|
||||
// 该仓对 MKH 成品只覆盖约 256 / 4408 条（2026-09-16 快照；成品总数口径见 ①），
|
||||
// · 现有库存 rpt.jst_inventoryInfo（wms_co_id **仓白名单**）实时库存；
|
||||
// 🔥 2026-10-17 修正为**多仓求和**（原来是单仓 15870495）：商品档案 other_3 只记
|
||||
// 「归属仓」，实物会整批搬到同体系其它发货仓 —— 只查归属仓会把有货的算成 0。
|
||||
// 实测新仓「简尚-横林二仓品牌仓」(16132681，10-13 建仓) 58 个 MKH 成品 / 525 件
|
||||
// 全在它名下、归属仓为 0 → 5 个误报缺货 + 2 个误报预警。白名单见 BRAND_WMS_CO_IDS。
|
||||
// 缺失时回退监控快照 jsStock
|
||||
// · 结余库存 = max(0, 现有库存 − 待发货订单)
|
||||
// ⚠️ 2026-09-18 起：已下单未发货的部分已被占用，**所有口径一律先扣待发订单**
|
||||
@ -215,6 +218,28 @@
|
||||
// 若日后业务反馈「库存大面积停在某个时间点」，**先查 inventoryInfo 的
|
||||
// MAX(updateTime)**，再看箱表的，两者一对即可判断是上游停了还是本页取数问题。
|
||||
//
|
||||
// ── ⑦-e 成品库存多仓合并（2026-10-17 新增）────────────────────────
|
||||
// 业务原话：「MKHDNZ0409260600788 库存在横林二仓品牌仓，**重新加了一个品牌仓库存**，
|
||||
// 需要同步这个仓库库存」。
|
||||
// 🔥 根因：**商品档案的 `other_3` 记录的是「归属仓」，不是「实物所在仓」**。
|
||||
// 归属仓仍是「简尚-崔桥工厂品牌仓」(15870495)，但实物被整批搬到 10-13 新建的
|
||||
// 「简尚-横林二仓品牌仓」(16132681) —— 归属仓库存为 0，新仓有货。
|
||||
// 而 ⑦-d 的取数只看 `wms_co_id = 15870495` 单仓 → 该批商品库存全被算成 0。
|
||||
// 实测：新仓 58 个 SKU 全是 MKH 成品（other_3 全为崔桥品牌仓），合计 525 件；
|
||||
// 线上 49 个 SKU 库存值错误，其中 **5 个误报「缺货」、2 个误报「预警」**。
|
||||
// 规则：`jst_inventoryInfo` / `jst_packInventoryInfo` 都按 **仓白名单 `IN (...)`**
|
||||
// 取数，并 **按 SKU 多仓求和**（同一批货可能同时分散在多仓）。
|
||||
// · 白名单常量：BRAND_WMS_CO_IDS（主仓 + 横林二仓品牌仓）
|
||||
// · ⚠️ 原来的「按 updateTime DESC 取首条」在单仓时是去重，多仓时会**只留一个仓**，
|
||||
// 必须换成 SUM + GROUP BY（本次改动同时修掉这个隐患）。
|
||||
// · ⚠️ 「求和」而非「取最大」：两仓是独立仓位，同一 SKU 同批货不会重复记账
|
||||
// （实测该 SKU 两仓 bin 分别为 `PP01-15-22` 与空，无同箱重复）。
|
||||
// 影响面（2026-10-17 实测）：58 个 SKU 受影响，其中 49 个库存值变化；
|
||||
// 预警 30 → 25、缺货 21 → 16（消除 5 个误报缺货、2 个误报预警）。
|
||||
// ⚠️ 新增同类「成品发货仓-真实库存」时，往 BRAND_WMS_CO_IDS 追加 wms_co_id 即可。
|
||||
// ⚠️ 配件库存**不适用本口径**（配件仍只算 15718196）——新仓一个配件都没有，
|
||||
// 横林三仓/沭阳仓虽有 MKH 配件但归属别的项目，并入会让「配件不足」漏报。
|
||||
//
|
||||
// ── ⑧ 在途加工单（2026-09-17 业务确认口径）────────────────────────
|
||||
// 规则：**只要该 MKH 商品存在未完成的加工单，就不再列入补货预警**
|
||||
// （工厂已经在做了，不重复提示补货），改标为「已排产」。
|
||||
@ -410,8 +435,17 @@ const MKH_WHERE = `s.sku_id LIKE N'MKH%'
|
||||
)`;
|
||||
|
||||
// ── 补货预警参数（见文件头 ⑦）────────────────────────────────────
|
||||
// 品牌仓 wms_co_id（rpt.jst_warehouseInfo 查得）
|
||||
const BRAND_WMS_CO_ID = 15870495;
|
||||
// 成品库存仓白名单（rpt.jst_warehouseInfo 查得）。**多仓求和**：
|
||||
// 商品档案的 other_3 只记录「归属仓」（仍是崔桥工厂品牌仓），但实物会成批搬到
|
||||
// 同体系的其它发货仓，此时库存表里只有新仓有数、归属仓为 0 —— 只查归属仓会把
|
||||
// 有货的商品算成 0（实测 2026-10-17：新仓「简尚-横林二仓品牌仓」10-13 建仓，
|
||||
// 58 个 MKH 成品 / 525 件全部只在它名下，导致 5 个误报缺货 + 2 个误报预警）。
|
||||
// · 15870495 简尚-崔桥工厂品牌仓（归属主仓）
|
||||
// · 16132681 简尚-横林二仓品牌仓（2026-10-13 新增，成品发货仓-真实库存）
|
||||
// ⚠️ 新增同类「成品发货仓-真实库存」时把 wms_co_id 追加进来即可，别再写死单仓。
|
||||
const BRAND_WMS_CO_IDS = Object.freeze([15870495, 16132681]);
|
||||
// 兼容旧引用：主仓仍作为「仓库名」文案与监控快照的 warehouse 过滤值
|
||||
const BRAND_WMS_CO_ID = BRAND_WMS_CO_IDS[0];
|
||||
// 日销统计窗口（天）。见文件头 ⑦：业务最初要 30 天，但全库无 30 天日销数据，
|
||||
// 实测最长只有 fifteenAvgSale(15 天)，经业务确认改用 15 天。
|
||||
// ⚠️ SALE_WINDOW_DAYS 决定页面文案与口径展示，DAILY_SALE_COLUMN 决定实际取数列，
|
||||
@ -537,8 +571,10 @@ const normalizeCode = (value) => {
|
||||
// 筛选 / 排序 / 分页 / 统计全部在内存完成，SQL 侧只负责取数。
|
||||
const REPLENISH_PARAMS = Object.freeze({
|
||||
brandWarehouse: DESIGNATED_WAREHOUSE,
|
||||
brandWmsCoId: BRAND_WMS_CO_ID,
|
||||
});
|
||||
// 成品库存仓白名单的 SQL 片段（纯代码常量插值，不含外部输入）。
|
||||
// 用 `IN (...)` 一条查完多仓，再由应用层按 SKU **求和**分仓结果。
|
||||
const BRAND_WMS_CO_ID_LIST_SQL = BRAND_WMS_CO_IDS.join(',');
|
||||
// 商品集合是主数据、监控快照为日更，10 分钟缓存足够
|
||||
const MKH_CACHE_TTL_MS = 10 * 60 * 1000;
|
||||
let mkhProductCache = null;
|
||||
@ -1757,21 +1793,23 @@ async function loadReplenishIndex() {
|
||||
REPLENISH_PARAMS,
|
||||
{ requestTimeout: 180000 }
|
||||
),
|
||||
// 实时库存：同一 SKU 可能多行，按 updateTime DESC 取首条
|
||||
// 实时库存（见文件头 ⑦-d）：仓白名单多仓，**按 SKU 求和**（同一批货可能分散在多仓）。
|
||||
// ⚠️ 不能再用「按 updateTime DESC 取首条」——那会只留一个仓的数，正好丢掉新仓。
|
||||
cloudDatabase.query(
|
||||
`SELECT i.sku_id AS skuId, i.qty AS qty
|
||||
`SELECT i.sku_id AS skuId, SUM(i.qty) AS qty
|
||||
FROM dbo.jst_inventoryInfo i
|
||||
WHERE i.wms_co_id = @brandWmsCoId AND i.sku_id LIKE N'MKH%'
|
||||
ORDER BY i.sku_id ASC, i.updateTime DESC`,
|
||||
WHERE i.wms_co_id IN (${BRAND_WMS_CO_ID_LIST_SQL}) AND i.sku_id LIKE N'MKH%'
|
||||
GROUP BY i.sku_id`,
|
||||
REPLENISH_PARAMS,
|
||||
{ requestTimeout: 180000 }
|
||||
),
|
||||
// 箱/货位库存（见文件头 ⑦-d）：inventoryInfo 是日更，当日入库当天看不到，
|
||||
// 用小时级的箱表补 0。只取 bin 非空行 —— bin 为空的是装箱记录，不是库存。
|
||||
// 同样按仓白名单多仓求和（见 BRAND_WMS_CO_IDS 注释）。
|
||||
cloudDatabase.query(
|
||||
`SELECT p.sku_id AS skuId, SUM(p.qty) AS qty
|
||||
FROM dbo.jst_packInventoryInfo p
|
||||
WHERE p.wms_co_id = @brandWmsCoId AND p.sku_id LIKE N'MKH%'
|
||||
WHERE p.wms_co_id IN (${BRAND_WMS_CO_ID_LIST_SQL}) AND p.sku_id LIKE N'MKH%'
|
||||
AND NULLIF(LTRIM(RTRIM(p.bin)), N'') IS NOT NULL
|
||||
GROUP BY p.sku_id`,
|
||||
REPLENISH_PARAMS,
|
||||
@ -2682,6 +2720,9 @@ module.exports = {
|
||||
COMPONENT_STOCK_WAREHOUSE,
|
||||
COMPONENT_STOCK_CHUNK_SIZE,
|
||||
COMPONENT_SHORTAGE_MAX_LIST,
|
||||
// ⑦-d 成品库存仓白名单（多仓求和口径）
|
||||
BRAND_WMS_CO_IDS,
|
||||
BRAND_WMS_CO_ID,
|
||||
parseFlag,
|
||||
resolveScope,
|
||||
filterRows,
|
||||
|
||||
@ -3,15 +3,29 @@
|
||||
/**
|
||||
* 拣选库位动销分析 —— 业务库取数
|
||||
*
|
||||
* 库存：rpt.jst_packInventoryInfo 按 wms_co_id + 仓位 汇总 qty（仓位为空的行不参与）
|
||||
* 类型：bin_group 为空 → 拣选位；否则取 bin_group（业务库目前只有「存货」）
|
||||
* 销量：rpt.jst_Orders × rpt.jst_OrderItem，按 send_date，排除 Delete/Cancelled
|
||||
* 分摊：SKU 销量 ÷ 该 SKU 占用的同类型仓位数，再按库位累加
|
||||
* 保证「全部库位销量之和 = 全仓销量」
|
||||
* 日销：库位销量 / 窗口天数 → 分档得到动销等级
|
||||
* 库存：rpt.jst_packInventoryInfo 按 wms_co_id + 仓位 + sku_id 汇总 qty（仓位为空的行不参与）
|
||||
* 范围：只统计真实拣选仓位（pack_type=Bin 且 bin_group 为空）；
|
||||
* 箱记录（pack_type=Pack）与存货位（bin_group=存货）不纳入
|
||||
* 销量（4 个来源分支，均按 send_date 窗口）：
|
||||
* 1) rpt.jst_Orders × jst_OrderItem 普通行（sku_type<>combine），排除 Delete/Cancelled
|
||||
* 2) rpt.jst_Orders 组合装行（sku_id 为 ZH-... 拼接串）→ JOIN jst_comboProductItem 展开为子件×数量
|
||||
* 3) rpt.jst_qmcust_orderlist（全民客户 B2B 分销）普通行，排除 Delete/Cancelled/Split/Question
|
||||
* （Split 是拆单父单，与拆出的子单重复，必须排除）
|
||||
* 4) rpt.jst_qmcust_orderlist 组合装行 → 同样按映射表展开
|
||||
* 粒度：仓位 × 商品编码（一个仓位有 N 个商品就输出 N 行），列表与导出共用
|
||||
*
|
||||
* 【日销与动销等级口径】按「商品日销」判定，不做仓位分摊：
|
||||
* 商品日销 = 该商品在窗口内的整档销量 ÷ 窗口天数
|
||||
* 同一件商品无论占用几个仓位，各行显示的销量 / 日销 / 动销等级完全一致 ——
|
||||
* 不会因为货放得散就被算成滞销。
|
||||
*
|
||||
* 附带输出「分摊销量」= 商品销量 ÷ 该商品占用的同类型仓位数，用于需要按行求和的场景：
|
||||
* 恒等式（已实测校验，差异 0）：全部行分摊销量之和 = 有库位记录的那些 SKU 的销量之和。
|
||||
* 注意它小于「全仓销量」：jst_packInventoryInfo 只覆盖部分 SKU 的仓位数据，
|
||||
* 没有仓位记录的 SKU 的销量不会体现在任何库位上。
|
||||
*/
|
||||
|
||||
const { PICKING_BIN_GRADE_RULES } = require('../config/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
const { PICKING_BIN_GRADE_RULES, BIN_TYPE_PICKING } = require('../config/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
|
||||
/** mssql 不支持数组参数，按位展开成 @p0,@p1... */
|
||||
function buildInClause(values, prefix) {
|
||||
@ -28,8 +42,9 @@ function buildInClause(values, prefix) {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 日销分档表达式：从高档往低档依次命中，最后一档「销售=0」由 salesQty <= 0 兜底。
|
||||
* 传入的 salesExpr 是窗口销量（商品整档销量），除以天数得到日销。
|
||||
*/
|
||||
function buildGradeCase(salesExpr = 'ISNULL(x.salesQty, 0)', daysParam = '@days') {
|
||||
function buildGradeCase(salesExpr = 'ISNULL(s.salesQty, 0)', daysParam = '@days') {
|
||||
const branches = PICKING_BIN_GRADE_RULES
|
||||
.filter((rule) => rule.lower > 0)
|
||||
.map((rule) => {
|
||||
@ -49,182 +64,49 @@ function buildGradeCase(salesExpr = 'ISNULL(x.salesQty, 0)', daysParam = '@days'
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 拉取各仓库每个仓位的库存、销量、日销与动销等级。
|
||||
* 拉取「仓位 × 商品编码」粒度明细（列表与导出共用）。
|
||||
*
|
||||
* - stockQty：该商品在此仓位的实际库存
|
||||
* - salesQty：该商品在此仓库的窗口销量（整档，不按仓位分摊），动销等级的判定依据
|
||||
* - dailySales：salesQty / 窗口天数 = 商品日销
|
||||
* - allocatedSalesQty：salesQty ÷ 该商品占用的同类型仓位数，用于需要按行求和的场景
|
||||
* - skuCount：该仓位内存放的商品数（仓位粒度，同一仓位多行重复）
|
||||
*
|
||||
* @param {object} cloudDb 业务库实例
|
||||
* @param {string[]} wmsCoIds 仓库编码
|
||||
* @param {{shipFrom:string, shipTo:string, days:number, binTypes?:string[]}} options
|
||||
* @returns {Promise<Array<{wmsCoId:string, binName:string, binType:string,
|
||||
* stockQty:number, skuCount:number, salesQty:number, dailySales:number, gradeKey:string}>>}
|
||||
*/
|
||||
async function fetchPickingBinRows(cloudDb, wmsCoIds, options = {}) {
|
||||
if (!cloudDb || typeof cloudDb.query !== 'function') {
|
||||
throw new TypeError('fetchPickingBinRows 的第一个参数必须是业务库实例');
|
||||
}
|
||||
const { shipFrom, shipTo, days, binTypes } = options;
|
||||
if (!Array.isArray(wmsCoIds) || wmsCoIds.length === 0) return [];
|
||||
if (!shipFrom || !shipTo || !days) return [];
|
||||
|
||||
const binIn = buildInClause(wmsCoIds, 'w');
|
||||
const shipIn = buildInClause(wmsCoIds, 'v');
|
||||
const gradeCase = buildGradeCase();
|
||||
|
||||
// 仓位类型过滤（不传 = 全部类型）
|
||||
let typeFilter = '';
|
||||
const typeParams = {};
|
||||
if (Array.isArray(binTypes) && binTypes.length > 0) {
|
||||
const t = buildInClause(binTypes, 't');
|
||||
Object.assign(typeParams, t.params);
|
||||
typeFilter = `AND a.binType IN (${t.clause})`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sqlText = `
|
||||
WITH bin AS (
|
||||
SELECT p.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
LTRIM(RTRIM(p.bin)) AS binName,
|
||||
CASE WHEN ISNULL(p.bin_group, '') = '' THEN N'${'拣选'}'
|
||||
ELSE LTRIM(RTRIM(p.bin_group)) END AS binType,
|
||||
p.sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(p.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS binSkuQty
|
||||
FROM rpt.jst_packInventoryInfo p
|
||||
WHERE p.wms_co_id IN (${binIn.clause})
|
||||
AND ISNULL(p.bin, '') <> ''
|
||||
AND ISNULL(p.qty, 0) <> 0
|
||||
GROUP BY p.wms_co_id,
|
||||
LTRIM(RTRIM(p.bin)),
|
||||
CASE WHEN ISNULL(p.bin_group, '') = '' THEN N'${'拣选'}'
|
||||
ELSE LTRIM(RTRIM(p.bin_group)) END,
|
||||
p.sku_id
|
||||
),
|
||||
binSpan AS (
|
||||
SELECT wmsCoId, skuId, binType, COUNT(DISTINCT binName) AS binCount
|
||||
FROM bin
|
||||
GROUP BY wmsCoId, skuId, binType
|
||||
),
|
||||
ship AS (
|
||||
SELECT o.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
oi.sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(oi.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS salesQty
|
||||
FROM rpt.jst_OrderItem oi
|
||||
JOIN rpt.jst_Orders o ON o.o_id = oi.o_id
|
||||
WHERE o.wms_co_id IN (${shipIn.clause})
|
||||
AND o.send_date >= @shipFrom
|
||||
AND o.send_date < @shipTo
|
||||
AND ISNULL(o.status, '') NOT IN ('Delete', 'Cancelled')
|
||||
GROUP BY o.wms_co_id, oi.sku_id
|
||||
),
|
||||
binSales AS (
|
||||
SELECT b.wmsCoId,
|
||||
b.binName,
|
||||
b.binType,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(s.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 4)) / NULLIF(sp.binCount, 0)) AS salesQty
|
||||
FROM bin b
|
||||
JOIN binSpan sp
|
||||
ON sp.wmsCoId = b.wmsCoId AND sp.skuId = b.skuId AND sp.binType = b.binType
|
||||
LEFT JOIN ship s
|
||||
ON s.wmsCoId = b.wmsCoId AND s.skuId = b.skuId
|
||||
GROUP BY b.wmsCoId, b.binName, b.binType
|
||||
),
|
||||
binAgg AS (
|
||||
SELECT wmsCoId,
|
||||
binName,
|
||||
binType,
|
||||
SUM(binSkuQty) AS stockQty,
|
||||
COUNT(DISTINCT skuId) AS skuCount
|
||||
FROM bin
|
||||
GROUP BY wmsCoId, binName, binType
|
||||
)
|
||||
SELECT a.wmsCoId,
|
||||
a.binName,
|
||||
a.binType,
|
||||
CAST(a.stockQty AS DECIMAL(18, 2)) AS stockQty,
|
||||
CAST(a.skuCount AS INT) AS skuCount,
|
||||
CAST(ISNULL(x.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 2)) AS salesQty,
|
||||
CAST(ISNULL(x.salesQty, 0) / @days AS DECIMAL(18, 4)) AS dailySales,
|
||||
${gradeCase} AS gradeKey
|
||||
FROM binAgg a
|
||||
LEFT JOIN binSales x
|
||||
ON x.wmsCoId = a.wmsCoId AND x.binName = a.binName AND x.binType = a.binType
|
||||
WHERE ABS(ISNULL(a.stockQty, 0)) > 0.0001
|
||||
${typeFilter}
|
||||
ORDER BY a.wmsCoId, a.binType, a.binName`;
|
||||
|
||||
const rows = await cloudDb.query(
|
||||
sqlText,
|
||||
{
|
||||
...binIn.params,
|
||||
...shipIn.params,
|
||||
...typeParams,
|
||||
shipFrom,
|
||||
shipTo,
|
||||
days,
|
||||
},
|
||||
{ requestTimeout: 120000 }
|
||||
);
|
||||
|
||||
return rows.map((r) => ({
|
||||
wmsCoId: String(r.wmsCoId),
|
||||
binName: r.binName || '',
|
||||
binType: r.binType || '',
|
||||
stockQty: Number(r.stockQty) || 0,
|
||||
skuCount: Number(r.skuCount) || 0,
|
||||
salesQty: Number(r.salesQty) || 0,
|
||||
dailySales: Number(r.dailySales) || 0,
|
||||
gradeKey: r.gradeKey || 'zero',
|
||||
}));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 拉取「仓位 × 商品编码」粒度明细（导出用）。
|
||||
*
|
||||
* 与 fetchPickingBinRows 的差别：每个仓位有 N 个 SKU 就输出 N 行。
|
||||
* - 库存数量：该 SKU 在这个仓位的实际库存
|
||||
* - 销量：该 SKU 的销量 ÷ 它占用的同类型仓位数（即这个组合对仓位的贡献），
|
||||
* 同一 SKU 出现在多个仓位时各行数值相同；全部行求和仍等于「有库位 SKU 销量之和」
|
||||
* - skuCount / binSalesQty / gradeKey：仍是仓位粒度，同一仓位的多行重复显示
|
||||
*
|
||||
* @param {object} cloudDb 业务库实例
|
||||
* @param {string[]} wmsCoIds 仓库编码
|
||||
* @param {{shipFrom:string, shipTo:string, days:number, binTypes?:string[]}} options
|
||||
* @param {{shipFrom:string, shipTo:string, days:number}} options
|
||||
* @returns {Promise<Array<{wmsCoId:string, binName:string, binType:string, skuId:string,
|
||||
* stockQty:number, skuCount:number, salesQty:number, dailySales:number,
|
||||
* binSalesQty:number, gradeKey:string}>>}
|
||||
* stockQty:number, skuCount:number, salesQty:number, allocatedSalesQty:number,
|
||||
* dailySales:number, gradeKey:string}>>}
|
||||
*/
|
||||
async function fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, options = {}) {
|
||||
if (!cloudDb || typeof cloudDb.query !== 'function') {
|
||||
throw new TypeError('fetchPickingBinSkuRows 的第一个参数必须是业务库实例');
|
||||
}
|
||||
const { shipFrom, shipTo, days, binTypes } = options;
|
||||
const { shipFrom, shipTo, days } = options;
|
||||
if (!Array.isArray(wmsCoIds) || wmsCoIds.length === 0) return [];
|
||||
if (!shipFrom || !shipTo || !days) return [];
|
||||
|
||||
const binIn = buildInClause(wmsCoIds, 'w');
|
||||
const shipIn = buildInClause(wmsCoIds, 'v');
|
||||
|
||||
let typeFilter = '';
|
||||
const typeParams = {};
|
||||
if (Array.isArray(binTypes) && binTypes.length > 0) {
|
||||
const t = buildInClause(binTypes, 't');
|
||||
Object.assign(typeParams, t.params);
|
||||
typeFilter = `AND a.binType IN (${t.clause})`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 统计范围固定为真实拣选仓位：pack_type=Bin 且 bin_group 为空。
|
||||
// 仅过滤 bin_group 会把同样为空的 Pack 箱记录误标为拣选位。
|
||||
const sqlText = `
|
||||
WITH bin AS (
|
||||
SELECT p.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
LTRIM(RTRIM(p.bin)) AS binName,
|
||||
CASE WHEN ISNULL(p.bin_group, '') = '' THEN N'${'拣选'}'
|
||||
ELSE LTRIM(RTRIM(p.bin_group)) END AS binType,
|
||||
N'${BIN_TYPE_PICKING}' AS binType,
|
||||
p.sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(p.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS binSkuQty
|
||||
FROM rpt.jst_packInventoryInfo p
|
||||
WHERE p.wms_co_id IN (${binIn.clause})
|
||||
AND ISNULL(p.bin, '') <> ''
|
||||
AND ISNULL(p.qty, 0) <> 0
|
||||
AND p.pack_type = N'Bin'
|
||||
AND ISNULL(p.bin_group, '') = ''
|
||||
GROUP BY p.wms_co_id,
|
||||
LTRIM(RTRIM(p.bin)),
|
||||
CASE WHEN ISNULL(p.bin_group, '') = '' THEN N'${'拣选'}'
|
||||
ELSE LTRIM(RTRIM(p.bin_group)) END,
|
||||
p.sku_id
|
||||
),
|
||||
binSpan AS (
|
||||
@ -233,6 +115,7 @@ async function fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, options = {}) {
|
||||
GROUP BY wmsCoId, skuId, binType
|
||||
),
|
||||
ship AS (
|
||||
-- 1) 线上店铺订单：普通商品行（sku_type<>combine，组合装行在下一分支展开）
|
||||
SELECT o.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
oi.sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(oi.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS salesQty
|
||||
@ -242,68 +125,96 @@ async function fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, options = {}) {
|
||||
AND o.send_date >= @shipFrom
|
||||
AND o.send_date < @shipTo
|
||||
AND ISNULL(o.status, '') NOT IN ('Delete', 'Cancelled')
|
||||
AND ISNULL(oi.sku_type, 'normal') <> 'combine'
|
||||
GROUP BY o.wms_co_id, oi.sku_id
|
||||
UNION ALL
|
||||
-- 2) 线上店铺订单：组合装行（sku_id 为 ZH-子件A-N-子件B-M 拼接串）→ 按映射表展开为子件
|
||||
SELECT o.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
ci.src_sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(oi.qty, 0) * ISNULL(ci.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS salesQty
|
||||
FROM rpt.jst_OrderItem oi
|
||||
JOIN rpt.jst_Orders o ON o.o_id = oi.o_id
|
||||
JOIN rpt.jst_comboProductItem ci ON ci.combine_sku_id = oi.sku_id
|
||||
WHERE o.wms_co_id IN (${shipIn.clause})
|
||||
AND o.send_date >= @shipFrom
|
||||
AND o.send_date < @shipTo
|
||||
AND ISNULL(o.status, '') NOT IN ('Delete', 'Cancelled')
|
||||
AND oi.sku_type = 'combine'
|
||||
GROUP BY o.wms_co_id, ci.src_sku_id
|
||||
UNION ALL
|
||||
-- 3) 全民客户（B2B 分销）订单：普通商品行（拆单父单 Split 与子单重复，需排除）
|
||||
SELECT o.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
oi.sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(oi.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS salesQty
|
||||
FROM rpt.jst_qmcust_orderlist_item oi
|
||||
JOIN rpt.jst_qmcust_orderlist o ON o.o_id = oi.o_id
|
||||
WHERE o.wms_co_id IN (${shipIn.clause})
|
||||
AND o.send_date >= @shipFrom
|
||||
AND o.send_date < @shipTo
|
||||
AND ISNULL(o.status, '') NOT IN ('Delete', 'Cancelled', 'Split', 'Question')
|
||||
AND ISNULL(oi.sku_type, 'normal') <> 'combine'
|
||||
GROUP BY o.wms_co_id, oi.sku_id
|
||||
UNION ALL
|
||||
-- 4) 全民客户订单：组合装行展开为子件
|
||||
SELECT o.wms_co_id AS wmsCoId,
|
||||
ci.src_sku_id AS skuId,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(oi.qty, 0) * ISNULL(ci.qty, 0) AS DECIMAL(18, 2))) AS salesQty
|
||||
FROM rpt.jst_qmcust_orderlist_item oi
|
||||
JOIN rpt.jst_qmcust_orderlist o ON o.o_id = oi.o_id
|
||||
JOIN rpt.jst_comboProductItem ci ON ci.combine_sku_id = oi.sku_id
|
||||
WHERE o.wms_co_id IN (${shipIn.clause})
|
||||
AND o.send_date >= @shipFrom
|
||||
AND o.send_date < @shipTo
|
||||
AND ISNULL(o.status, '') NOT IN ('Delete', 'Cancelled', 'Split', 'Question')
|
||||
AND oi.sku_type = 'combine'
|
||||
GROUP BY o.wms_co_id, ci.src_sku_id
|
||||
),
|
||||
binSales AS (
|
||||
SELECT b.wmsCoId,
|
||||
b.binName,
|
||||
b.binType,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(s.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 4)) / NULLIF(sp.binCount, 0)) AS salesQty
|
||||
FROM bin b
|
||||
JOIN binSpan sp
|
||||
ON sp.wmsCoId = b.wmsCoId AND sp.skuId = b.skuId AND sp.binType = b.binType
|
||||
LEFT JOIN ship s
|
||||
ON s.wmsCoId = b.wmsCoId AND s.skuId = b.skuId
|
||||
GROUP BY b.wmsCoId, b.binName, b.binType
|
||||
shipAgg AS (
|
||||
-- 同一个 仓库+商品 可能同时命中多个来源分支（线上普通/线上组合装/全民客户普通/全民客户组合装），
|
||||
-- 必须先按 仓库+商品 汇总成一行再 join，否则一个仓位行会被拆成多行、每行只带某分支的销量。
|
||||
SELECT wmsCoId,
|
||||
skuId,
|
||||
SUM(CAST(salesQty AS DECIMAL(18, 2))) AS salesQty
|
||||
FROM ship
|
||||
GROUP BY wmsCoId, skuId
|
||||
),
|
||||
binAgg AS (
|
||||
SELECT wmsCoId,
|
||||
binName,
|
||||
binType,
|
||||
SUM(binSkuQty) AS stockQty,
|
||||
COUNT(DISTINCT skuId) AS skuCount
|
||||
FROM bin
|
||||
GROUP BY wmsCoId, binName, binType
|
||||
),
|
||||
skuRows AS (
|
||||
SELECT b.wmsCoId,
|
||||
b.binName,
|
||||
b.binType,
|
||||
b.skuId,
|
||||
SUM(CAST(b.binSkuQty AS DECIMAL(18, 2))) AS stockQty,
|
||||
SUM(CAST(ISNULL(s.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 4)) / NULLIF(sp.binCount, 0)) AS salesQty
|
||||
FROM bin b
|
||||
JOIN binSpan sp
|
||||
ON sp.wmsCoId = b.wmsCoId AND sp.skuId = b.skuId AND sp.binType = b.binType
|
||||
LEFT JOIN ship s
|
||||
ON s.wmsCoId = b.wmsCoId AND s.skuId = b.skuId
|
||||
GROUP BY b.wmsCoId, b.binName, b.binType, b.skuId
|
||||
)
|
||||
SELECT sk.wmsCoId,
|
||||
sk.binName,
|
||||
sk.binType,
|
||||
sk.skuId,
|
||||
CAST(sk.stockQty AS DECIMAL(18, 2)) AS stockQty,
|
||||
CAST(a.skuCount AS INT) AS skuCount,
|
||||
CAST(ISNULL(sk.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 2)) AS salesQty,
|
||||
CAST(ISNULL(sk.salesQty, 0) / @days AS DECIMAL(18, 4)) AS dailySales,
|
||||
CAST(ISNULL(x.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 2)) AS binSalesQty,
|
||||
${buildGradeCase('ISNULL(x.salesQty, 0)')} AS gradeKey
|
||||
FROM skuRows sk
|
||||
SELECT b.wmsCoId,
|
||||
b.binName,
|
||||
b.binType,
|
||||
b.skuId,
|
||||
CAST(SUM(CAST(b.binSkuQty AS DECIMAL(18, 2))) AS DECIMAL(18, 2)) AS stockQty,
|
||||
CAST(a.skuCount AS INT) AS skuCount,
|
||||
CAST(ISNULL(s.salesQty, 0) AS DECIMAL(18, 2)) AS salesQty,
|
||||
CAST(ISNULL(s.salesQty, 0) / NULLIF(sp.binCount, 0) AS DECIMAL(18, 4)) AS allocatedSalesQty,
|
||||
CAST(ISNULL(s.salesQty, 0) / @days AS DECIMAL(18, 4)) AS dailySales,
|
||||
${buildGradeCase('ISNULL(s.salesQty, 0)')} AS gradeKey
|
||||
FROM bin b
|
||||
JOIN binSpan sp
|
||||
ON sp.wmsCoId = b.wmsCoId AND sp.skuId = b.skuId AND sp.binType = b.binType
|
||||
JOIN binAgg a
|
||||
ON a.wmsCoId = sk.wmsCoId AND a.binName = sk.binName AND a.binType = sk.binType
|
||||
LEFT JOIN binSales x
|
||||
ON x.wmsCoId = sk.wmsCoId AND x.binName = sk.binName AND x.binType = sk.binType
|
||||
WHERE ABS(ISNULL(sk.stockQty, 0)) > 0.0001
|
||||
${typeFilter}
|
||||
ORDER BY sk.wmsCoId, sk.binType, sk.binName, sk.skuId`;
|
||||
ON a.wmsCoId = b.wmsCoId AND a.binName = b.binName AND a.binType = b.binType
|
||||
LEFT JOIN shipAgg s
|
||||
ON s.wmsCoId = b.wmsCoId AND s.skuId = b.skuId
|
||||
GROUP BY b.wmsCoId, b.binName, b.binType, b.skuId, a.skuCount, s.salesQty, sp.binCount
|
||||
HAVING ABS(SUM(CAST(b.binSkuQty AS DECIMAL(18, 2)))) > 0.0001
|
||||
ORDER BY b.wmsCoId, b.binType, b.binName, b.skuId`;
|
||||
|
||||
const rows = await cloudDb.query(
|
||||
// 该查询 union 了 4 个销量来源（含 qmcust 全渠道扫描），全仓窗口可能超过默认 60s；
|
||||
// mssql 12.x 请求级 timeout 不生效，必须走池级放宽的慢查询入口。
|
||||
const runQuery = typeof cloudDb.querySlow === 'function' ? cloudDb.querySlow : cloudDb.query;
|
||||
const rows = await runQuery(
|
||||
sqlText,
|
||||
{
|
||||
...binIn.params,
|
||||
...shipIn.params,
|
||||
...typeParams,
|
||||
shipFrom,
|
||||
shipTo,
|
||||
days,
|
||||
@ -319,8 +230,8 @@ async function fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, options = {}) {
|
||||
stockQty: Number(r.stockQty) || 0,
|
||||
skuCount: Number(r.skuCount) || 0,
|
||||
salesQty: Number(r.salesQty) || 0,
|
||||
allocatedSalesQty: Number(r.allocatedSalesQty) || 0,
|
||||
dailySales: Number(r.dailySales) || 0,
|
||||
binSalesQty: Number(r.binSalesQty) || 0,
|
||||
gradeKey: r.gradeKey || 'zero',
|
||||
}));
|
||||
}
|
||||
@ -328,6 +239,5 @@ async function fetchPickingBinSkuRows(cloudDb, wmsCoIds, options = {}) {
|
||||
module.exports = {
|
||||
buildGradeCase,
|
||||
buildInClause,
|
||||
fetchPickingBinRows,
|
||||
fetchPickingBinSkuRows,
|
||||
};
|
||||
|
||||
559
backend/src/services/warehouseShipTimelinessRegistry.js
Normal file
559
backend/src/services/warehouseShipTimelinessRegistry.js
Normal file
@ -0,0 +1,559 @@
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 仓储中心 24 小时发货时效（2026-10-20 新增）
|
||||
* ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
* 需求（yanhui 2026-10-20）：
|
||||
* MKH-BOM 列表左侧加一栏「仓储中心24小时发货时效」，下列 11 个仓：
|
||||
* 横林二仓 / 横林三仓 / 横林二仓品牌仓 / 崔桥工厂仓 / 崔桥工厂品牌仓 /
|
||||
* 崔桥工厂半成品包装项目仓 / 新苏北仓 / 睢宁仓 / 山东青岗集仓 / 山东品牌仓 / 河南洛宁仓
|
||||
* 从系统库存抓取「已发货订单」与「未发货订单」，按**订单审核时间**分轮核算。
|
||||
* 今天 07:00 前审核的订单 → 13:00 核验；**截止今天 16:00 前审核**的单（含今天之前未发的）→ 18:00 核验；
|
||||
* 昨天及更早审核、至今未发的（历史未发单）两个轮次都算。
|
||||
* （2026-10-20 三次调整：
|
||||
* 二次 —— 核验时刻由 12:00/16:00 改为 13:00/18:00；
|
||||
* 三次 —— ① **窗口按「审核时间」判**（不是创建时间）：业务指出的 9818476
|
||||
* （创建 10-18、审核 10-20 13:06）这类下午才审的单，不能进 13:00 轮；
|
||||
* ② **取消「满 24 小时才算超时」的门槛**：到核验时刻未发即超时；
|
||||
* ③ **历史未发单一律算**，不卡「今天 00:00 起」。
|
||||
* 业务原话：「当天 6:30 到 7 点审核的订单 13:00 核验；当天 7 点到
|
||||
* 16 点审核的订单 18:00 核验；然后再看历史未发的订单」。）
|
||||
* 展示口径：**只显示超时未发**（业务确认）。
|
||||
*
|
||||
* 业务确认的口径（2026-10-20）：
|
||||
* ① 子仓归属主仓 —— **连子仓一起算**（如 横林二仓 含京东自营仓/运营C专用仓 等）
|
||||
* 例外：「京仓-横林二仓京东云仓」业务指定**排除**，不计入任何主仓（见下）
|
||||
* ② 崔桥工厂半成品仓 —— 系统无同名仓，**接入「简尚-崔桥工厂半成品包装项目仓」**（15718196）
|
||||
* ③ 展示结构 —— **只显示超时未发**
|
||||
* ④ 明细列 —— 要同时给「内部单号」(o_id) 与「线上订单号」(so_id)
|
||||
*
|
||||
* ── 数据源 ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
* 订单：两张表**店铺互斥，必须都读**（见 mkhBomService 文件头）
|
||||
* rpt.jst_Orders —— 京东 / 拼多多 / 抖音 / 得物 / 唯品会
|
||||
* rpt.jst_qmcust_orderlist —— 天猫 / 淘宝 / 1688
|
||||
* 字段口径（2026-10-20 四次修正，全部以聚水潭「销售出库单」页面为准）：
|
||||
* · 创建时间：**销售出库单的 `created`**（出库单创建时间）
|
||||
* ⚠️ 不是 `order_date`（平台下单时间）；
|
||||
* ⚠️ 更不是 `modified` —— 实测数仓每天凌晨把整批订单的 modified 刷成
|
||||
* 02:2x / 04:3x（样本 9765107 等 7 单全是 10-20 04:39~04:40，
|
||||
* 实际下单在 10-13~10-18），拿它当创建时间会让所有单的时间被抹平；
|
||||
* ⚠️ 也不是 `created/createTime/updateTime`（数仓 5 分钟批量灌库时间戳）。
|
||||
* 待出库的单在出库单表里还没有记录 → 回退 `order_date` 并在接口里标注来源。
|
||||
* · 已出库：销售出库单表能查到该 o_id（有 `io_date`），**或**订单 `send_date`
|
||||
* 非空，**或**订单状态已是 `Sent` / `Delivering`。
|
||||
* · 待出库：以上三条都不满足。
|
||||
* · 发货仓： `wms_co_id`（订单**发货仓**，不是 SKU 的归属仓）
|
||||
* ⚠️ 用户原话「从系统库存抓取」—— 本实现取的是**订单维度**的仓库归属，
|
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* 因为 jst_inventoryInfo 只有「某 SKU 在某仓有多少件」，没有订单记录。
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*
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* ── 仓库归属（按名称包含匹配，最长匹配优先）────────────────────────────────
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* `rpt.jst_warehouseInfo` 实测（2026-10-20）：
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* 横林二仓 15033302 + 15301814/15835893/16040225/16132681
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* ⚠️ 15197138「京仓-横林二仓京东云仓」**业务指定排除**（见 EXCLUDED_WAREHOUSE_KEYWORDS）
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* 横林三仓 15043561
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* 横林二仓品牌仓 16132681（**同时命中也属于「横林二仓」，靠最长匹配优先归到品牌仓**）
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* 崔桥工厂仓 15038426 + 15301815/16040410
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* 崔桥工厂品牌仓 15870495
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* 崔桥工厂半成品包装项目仓 15718196（原名「简尚-崔桥工厂半成品包装项目仓」）
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* 新苏北仓 15038347 + 15315031/15301812
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* 睢宁仓 15032603 + 15051907/15051960/15052203/15301813/15386911
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* 山东青岗集仓 15137523 + 15283033/15406664/15835935/16040432/16129076
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* 山东品牌仓 15182705
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* 河南洛宁仓 15539084
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* ⟹ 仓库 ID → 主仓 的映射**在启动时从库表读取并缓存**（不用手写 ID 常量，
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* 避免上游新增子仓后要改代码；新增子仓只要名字里带主仓关键词就会自动归入）。
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* 缓存 TTL 1 小时，可用 clearWarehouseCache() 手动清。
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*
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* ── 时效判定 ──────────────────────────────────────────────────────────────
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* 两个时刻**必须区分**（2026-10-20 二次调整后最容易搞混的地方）：
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* `verifyHour` —— 几点核验（13:00 / 18:00）。判定「发了没发」「超时多久」都用它。
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* `windowEndHour` —— 订单窗口上界（07:00 / 16:00）。只核验该时刻**前审核**的单。
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* 取当前已生效且最晚的那一轮；未到 13:00 时无核验轮次：
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* 13:00 → 核验「今天 00:00~07:00 审核」的订单 + 历史未发
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||||
* 18:00 → 核验「截止今天 16:00 前审核」的订单 + 今天之前审核仍未发的（历史未发）
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||||
* ⚠️ 不是「今天 00:00~16:00」这一个自然日切片，历史未发也在内；
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* 山东两仓窗口上界 15:00、河南洛宁 13:00（核验时刻仍是 18:00）。
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* 判定（2026-10-20 三次修正 —— **没有「满 24 小时」门槛**）：
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* · 超时未出库 = 到核验时刻仍未发货
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* （出库单表查不到 + `send_time` 为空 + 状态不是 Sent/Delivering）
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* 🔥 第七版错在加了「创建满 24h 才算超时」，导致 13:00 轮永远
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||||
* 看不到当天 7 点那批（才等了 6 小时），业务直接打回。
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||||
* · 已出库 = 出库单表有记录 / send_date 非空 / 状态 Sent、Delivering
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||||
* · 拆单父单（is_split=1）、被合并单（is_merge=1）**一律排除** ——
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||||
* 它们自己永不发货，货由子单/主单发出，算进来就是冤枉仓库。
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||||
* 业务只要「超时未出库」，所以列表只返回待出库的超时单。
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||||
*
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* ── 时区 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
* 订单时间列存的是**东八区本地时间**（实测 `order_date` 与 `created` 相差十几秒，
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||||
* 均为北京时间）。因此 SQL 里统一用 `CAST(GETDATE() AS date)` 取「今天」，
|
||||
* 服务器与数据库都在东八区；**不要**在 Node 侧用 UTC 日期做判断。
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||||
*/
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||||
const cloudDatabase = require('../config/cloudDatabase');
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||||
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||||
// ── 主仓定义（业务给定的 11 个）──────────────────────────────────────────
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// keywords：该主仓在 rpt.jst_warehouseInfo.name 里应包含的关键词（任一命中即归属）
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||||
// 顺序即展示顺序；`match` 用最长关键词优先，所以「横林二仓品牌仓」不会被「横林二仓」抢走。
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const CENTERS = Object.freeze([
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||||
{ key: 'HL2', name: '横林二仓', keywords: ['横林二仓'] },
|
||||
{ key: 'HL3', name: '横林三仓', keywords: ['横林三仓'] },
|
||||
{ key: 'HL2_BRAND', name: '横林二仓品牌仓', keywords: ['横林二仓品牌仓'] },
|
||||
{ key: 'CQ', name: '崔桥工厂仓', keywords: ['崔桥工厂仓'] },
|
||||
{ key: 'CQ_BRAND', name: '崔桥工厂品牌仓', keywords: ['崔桥工厂品牌仓'] },
|
||||
// 2026-10-20 二次调整：原先「崔桥工厂半成品仓」在仓库表里没有同名仓，只能留空占位；
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||||
// 业务指定用「简尚-崔桥工厂半成品包装项目仓」(wms_co_id=15718196, Id=198) 替代接入。
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||||
// ⚠️ 该 wms_co_id 同时也是配件仓（MKH 配件库存来源），但这里是**订单发货仓**维度，
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||||
// 统计的是「从该仓发出的订单」，与配件库存口径无关，不要混。
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||||
{ key: 'CQ_WIP', name: '崔桥工厂半成品包装项目仓', keywords: ['崔桥工厂半成品'] },
|
||||
{ key: 'XSB', name: '新苏北仓', keywords: ['新苏北'] },
|
||||
{ key: 'SN', name: '睢宁仓', keywords: ['睢宁'] },
|
||||
// 🔥 山东两个仓 18:00 轮的窗口更早（15:00 前，不是 16:00）——
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||||
// 业务 2026-10-20：「山东青岗集仓和山东品牌仓，这 2 个仓库时间不是 16:00 前，
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||||
// 是 15:00 前订单」。核验时刻仍是 18:00，只是卡单的范围窄一小时。
|
||||
{ key: 'SD_QGJ', name: '山东青岗集仓', keywords: ['山东青岗集'], windowEndHourByRound: { AFTERNOON: 15 } },
|
||||
{ key: 'SD_BRAND', name: '山东品牌仓', keywords: ['山东品牌仓'], windowEndHourByRound: { AFTERNOON: 15 } },
|
||||
// 🔥 河南洛宁仓更早：18:00 轮只看 13:00 前创建的单（业务同一条指令）
|
||||
{ key: 'HN_LN', name: '河南洛宁仓', keywords: ['河南洛宁'], windowEndHourByRound: { AFTERNOON: 13 } },
|
||||
]);
|
||||
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||||
// 各主仓在某一轮的窗口上界小时。
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||||
// 返回 null 表示「用轮次默认值」（ROUNDS[].windowEndHour）。
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||||
// ⚠️ 13:00 轮没有例外，全部按 07:00；只有 18:00 轮有三处更早的上界。
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||||
function centerWindowEndHour(centerKey, roundKey) {
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||||
const center = CENTERS.find((c) => c.key === centerKey);
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||||
const override = center && center.windowEndHourByRound
|
||||
? center.windowEndHourByRound[roundKey]
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||||
: undefined;
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||||
return Number.isFinite(override) ? override : null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 该主仓在这一轮的窗口上界（'YYYY-MM-DD HH:mm:00'），没有例外就用轮次默认 */
|
||||
function centerWindowEnd(centerKey, round) {
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||||
const hour = centerWindowEndHour(centerKey, round.key);
|
||||
if (hour === null) return round.windowEnd;
|
||||
return `${round.date} ${String(hour).padStart(2, '0')}:00:00`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 「横林三仓」与「横林二仓」不含对方，安全；但「崔桥工厂品牌仓」含「崔桥工厂仓」片段，
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||||
// 靠关键词长度倒序匹配即可（见 resolveCenter）。
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||||
const SORTED_KEYWORDS = CENTERS
|
||||
.filter((c) => c.keywords.length)
|
||||
.flatMap((c) => c.keywords.map((kw) => ({ kw, center: c })))
|
||||
.sort((a, b) => b.kw.length - a.kw.length);
|
||||
|
||||
// ── 排除仓（业务指定，2026-10-20）──────────────────────────────────────────
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||||
// 「京仓-横林二仓京东云仓」(wms_co_id=15197138, Id=129) 虽然名字里带「横林二仓」，
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||||
// 但属于京东云仓代运营，**不纳入横林二仓的时效考核**（业务明确要求排除）。
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||||
// ⚠️ 用完整片段「横林二仓京东云仓」而不是「京东云仓」：
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||||
// 仓库表里还有「京仓-崔桥工厂京东云仓」(15283032)、
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||||
// 「京仓-山东青岗集京东云仓」(15283033)，写短了会把它们一起排掉；
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||||
// 也不会误伤「简尚-横林二仓京东仓」(16040225) 与「京仓-横林二仓京东自营仓」(15835893)。
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||||
const EXCLUDED_WAREHOUSE_KEYWORDS = Object.freeze([
|
||||
'横林二仓京东云仓',
|
||||
]);
|
||||
|
||||
// 长关键词优先，避免以后加了「XX京东云仓」被短词抢先
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||||
const SORTED_EXCLUSIONS = [...EXCLUDED_WAREHOUSE_KEYWORDS].sort((a, b) => b.length - a.length);
|
||||
|
||||
// ── 时效轮次（业务给定，2026-10-20 二次调整）──────────────────────────────
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||||
// verifyHour ：当天几点开始核验（13:00 / 18:00）
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||||
// windowEndHour ：只核验「**审核时间**不晚于该时刻」的订单（07:00 / 16:00）
|
||||
// ⚠️ 两者**不是同一个东西**，别再用一个字段兼着当：
|
||||
// 旧实现拿 12:00 同时当核验时刻和窗口上界，导致「12:00 轮」实际把
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||||
// 07:00~12:00 创建的单也算进来了，与页面上写的「核验 07:00 前」不一致。
|
||||
// ⚠️ 也不能在 windowEnd 之后再叠「满 N 小时」门槛 —— 13:00 轮里 07:00 审核的单
|
||||
// 只等了 6 小时，加门槛就永远不出现在超时列表里（第七版被打回的原因）。
|
||||
const ROUNDS = Object.freeze([
|
||||
{ key: 'NOON', label: '13:00 轮', verifyHour: 13, windowEndHour: 7 },
|
||||
{ key: 'AFTERNOON', label: '18:00 轮', verifyHour: 18, windowEndHour: 16 },
|
||||
]);
|
||||
|
||||
// ── 订单窗口下界（含历史的天数，**业务可调**）────────────────────────────
|
||||
// 业务口径（2026-10-20 三次纠偏）：「截止某时刻创建、至今仍未发货」—— 不按自然日切，
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||||
// 昨天、前天乃至更早挂着没发的单都要算进来（滚动累积的待发池）。
|
||||
//
|
||||
// ⚠️ 但不能无限往前：rpt 下全是视图、没有索引，扫得越远越慢。2026-10-20 实测
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||||
// （jst_Orders + jst_qmcust 并行，含已发单的窗口全量）：
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||||
// 近 7 天 → 约 5s 近 30 天 → 约 45s
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||||
// 近 90 天 → 约 130s 近 365 天 → 约 500s（基本等于页面卡死）
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||||
// 所以默认取 30 天：覆盖「今日 + 近一个月累积未发」，兼顾口径与可用性。
|
||||
//
|
||||
// 同时实测 28 个目标仓的**全部未发单**：共 1,228 条，其中近 7 天 257、
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||||
// 近 30 天 496、近 90 天 792、更早 436（最早 2025-10-24）。
|
||||
// ⟹ 30 天能看到约 40%；要看更久的老单，把下面数字改大，代价是首屏更慢。
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||||
const HISTORY_LOOKBACK_DAYS = 30;
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||||
|
||||
// 只排除取消/合并单；Question 仍计入（与 mkhBomService 待发货口径一致）
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||||
//
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||||
// 🔥 Split（拆单）：**必须排除**。拆单是「父单被拆成子单」的中间态，父单本身
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||||
// 不会发货（`send_date` 永远为空），子单才是真正进仓发货的那一单。
|
||||
// 2026-10-20 实测：不加这个条件，一年前的 Split 父单全被算成「超时未发」，
|
||||
// 全库未发 Split 单占比极高 —— 会让页面变成上万条的垃圾列表。
|
||||
// ⚠️ 与 mkhBomService 的差异：那边是「预警今天要发的货」，Split 父单不带真实
|
||||
// 发货需求，被算进去也无害；这边是「考核仓库时效」，误算就要背锅，必须排除。
|
||||
const EXCLUDED_STATUS_SQL = `ISNULL(o.status, N'') NOT IN (N'Cancelled', N'Merged', N'Split')`;
|
||||
|
||||
// ── 「已发货 / 待发货」状态口径（2026-10-20 四次修正，业务反馈数据错误）────
|
||||
// 🔥 之前只排除了 Cancelled/Merged/Split，靠 `send_date IS NULL` 判「未发」，
|
||||
// 实测**大量已发货的单被算成超时未发**（业务一眼就看出来了）。原因有三个：
|
||||
// ① `send_date` 在部分店铺/平台不回写，订单状态已经是 Sent/Delivering，
|
||||
// send_date 却还是 NULL（样本 9838341：Delivering，send_date 空）；
|
||||
// ② 拆单父单 `status` 不是 'Split' 而是 'Delivering'（父单随子单状态走），
|
||||
// `is_split=1` 才是真标记（样本 9838537 就是这样）；
|
||||
// ③ 合并单 `is_merge=1` 同理，被并入主单，自己永不发货。
|
||||
// 订单状态实测分布（2026-10-20，近 7 天，两表合计）：
|
||||
// Sent 61,833 / Cancelled 22,292 / Split 4,927 / Delivering 2,567 /
|
||||
// Question 1,500 / Merged 682 / WaitOuterSent 30 / WaitConfirm 12
|
||||
// ⟹ 判定「已发货」= status ∈ (Sent, Delivering) **或** send_date 非空
|
||||
// **或** 销售出库单表能查到该 o_id（见 OUTBOUND_TABLES）
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||||
const SHIPPED_STATUS = Object.freeze(['Sent', 'Delivering']);
|
||||
|
||||
// 待出库候选：把「已发货」状态一并排除。判定顺序是
|
||||
// ① SQL 先粗筛（下面这个条件 + send_date IS NULL + 非拆单/合并）
|
||||
// ② Node 侧再查销售出库单表精确剔除（有出库记录 = 其实已出库）
|
||||
// ③ Node 侧再把 Question（疑问单）分流到「业务挂起」，**不计超时**
|
||||
// —— 注意 Question 必须留在候选里，否则统计不出挂起单数；
|
||||
// 它只是不进 orders（超时明细），走 heldCount / heldOrders。
|
||||
const PENDING_STATUS_SQL = `ISNULL(o.status, N'') NOT IN (N'Cancelled', N'Merged', N'Split', N'Sent', N'Delivering')`;
|
||||
|
||||
// 拆单父单 / 被合并单：自己**永不发货**，货由子单或主单发出。
|
||||
// 只排 status 不够（父单状态会跟着子单变成 Delivering），必须看标记位。
|
||||
// ⚠️ is_split / is_merge 是 bit 且可能为 NULL —— 必须 ISNULL 兜底，
|
||||
// 否则 `o.is_split = 0` 会把 NULL 行全部丢掉（实测会少掉大半候选）。
|
||||
const NOT_SPLIT_MERGED_SQL = `ISNULL(o.is_split, 0) = 0 AND ISNULL(o.is_merge, 0) = 0`;
|
||||
|
||||
// ── 销售出库单表（聚水潭「销售出库单」页面的数据来源）──────────────────────
|
||||
// 业务明确要求（2026-10-20）：「已出库 / 待出库」与「创建时间」都以聚水潭
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||||
// **销售出库单**页面为准，不再用订单表的 send_date 猜。
|
||||
//
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||||
// 两张表与订单表同构、店铺互斥：
|
||||
// rpt.jst_salesOutboundInfo ← jst_Orders（京东/拼多多/抖音/得物/唯品会），103.7 万行
|
||||
// rpt.jst_qmcust_salesoutbound ← jst_qmcust_orderlist（天猫/淘宝/1688），39.8 万行
|
||||
// 字段口径（2026-10-20 实测确认）：
|
||||
// · `created` —— **出库单创建时间**（业务在聚水潭出库单页面看到的那个），
|
||||
// 时点分布自然（8~23 点均匀，凌晨 4 点有一波补录），可用；
|
||||
// · `io_date` —— **出库时间**（真正发货那一刻）；
|
||||
// · `modified` —— ⚠️ 会被数仓每天凌晨批量刷新（实测全被刷成 02:2x / 04:3x），
|
||||
// 与订单表的 modified 一样**不可当作创建时间**；
|
||||
// · **两张表都只含「已出库」的单**：103.7 万行里 io_date 为 0 条空值。
|
||||
// ⟹ 「待出库」无法从出库单表直接查，只能靠「查不到 = 还没出库」反推。
|
||||
const OUTBOUND_TABLES = Object.freeze({
|
||||
jst_Orders: 'jst_salesOutboundInfo',
|
||||
jst_qmcust_orderlist: 'jst_qmcust_salesoutbound',
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ── 聚水潭「订单实时状态」表（2026-10-20 五次修正：按审核时间核算）──────────
|
||||
// 🔥 前面三版的根因都在这里：`jst_Orders.status` / `jst_qmcust_orderlist.status`
|
||||
// 是**下单那一刻的快照**，之后聚水潭侧取消、售后、审核都不会回写。
|
||||
// 实测（2026-10-20）：业务反馈「聚水潭查不到」的 6 单，订单表里
|
||||
// status 全是 `WaitConfirm`，而在本表里真实状态是 **已取消**（发货前售后）；
|
||||
// 另有 1 单真实状态是 **异常**。上一版把它们当成「待出库超时」报了出来。
|
||||
//
|
||||
// `rpt.jst_order_express_details`（402 万行，query_time 准实时，最近一次今天 11:55）
|
||||
// 是聚水潭订单状态的准实时镜像，字段语义（近 30 天实测覆盖率）：
|
||||
// · `order_status_name` —— 聚水潭真实订单状态
|
||||
// 已发货 269,991（send_time 100%）｜已取消 64,440｜异常 6,669
|
||||
// 发货中 2,448（first_oa 99.96%、send_time 0）｜已支付待审核 833
|
||||
// · `first_oa_confirm_time` —— **订单审核时间**（首次 OA 确认）＝ 业务要的起算点
|
||||
// · `last_oa_confirm_time` —— 最后一次审核（重新审核会刷新）
|
||||
// · `send_time` —— **发货时间**（已发货单 100% 有值，未发单必为空）
|
||||
// · `warehouse_name` —— 发货仓名称（可直接套 CENTERS 关键词匹配）
|
||||
// · `logistic_status_name` —— 物流状态（无物流单 / 未揽收 / 运输中 …）
|
||||
// ⚠️ 本表**没有金额**，金额要回订单表按 `o_id = inner_order_id` 取。
|
||||
const ORDER_STATE_TABLE = 'jst_order_express_details';
|
||||
|
||||
// 「发货中」= 已审核、仓库还没发货 —— **唯一该考核仓库的状态**
|
||||
const SHIPPING_STATUS = '发货中';
|
||||
// 「已支付待审核」= 还没审单，仓库根本没接到 → 不计超时（单列为「待审核」）
|
||||
const UNAUDITED_STATUS = '已支付待审核';
|
||||
// 「异常」= 订单异常（缺货/地址/风控等），有审核时间的单列「异常待处理」，不计仓库超时
|
||||
const ABNORMAL_STATUS = '异常';
|
||||
// 不进考核也不展示的状态：已发货（已发）、已取消（业务侧取消/发货前售后）、
|
||||
// 等供销商|外仓发货（不是本仓发）
|
||||
// 🔥 「已取消」（业务口头叫**作废单**）必须排除（2026-10-20 业务定：「作废订单不用考核」）：
|
||||
// 这类单是客户付款后取消 / 发货前售后（标签带「发货前售后」），仓库根本不会发货。
|
||||
// 2026-10-20 实测：近 30 天已取消 64,440 单，量级远大于真正该考核的「发货中」2,448 单，
|
||||
// 漏掉这个排除，整个页面会被作废单淹没。
|
||||
const IGNORED_STATES = Object.freeze(['已发货', '已取消', '等供销商|外仓发货']);
|
||||
|
||||
// ── 起算点：聚水潭「创建时间」──────────────────────────────────────────────
|
||||
// 业务 2026-10-20 最终定版：「起算点是聚水潭的创建时间，不是审核时间」。
|
||||
//
|
||||
// ⚠️ 状态表 `jst_order_express_details` **没有**聚水潭创建时间，必须回订单表补：
|
||||
// · `createdAt`（本表那个 datetime2）—— ❌ **不是**订单创建时间。
|
||||
// 实测比付款晚 1.5~3.5 小时（261019-… pay 21:05:16 / createdAt 次日 00:23:51），
|
||||
// 是**同步落库时间**，用了会把起算点整体推后几小时。
|
||||
// · `pay_time` —— ❌ 付款时间，业务明确说「这一单的创建还是按照付款时间来的」，
|
||||
// 要换掉。
|
||||
// · ✅ `jst_Orders.created` / `jst_qmcust_orderlist.created` —— **聚水潭创建时间**，
|
||||
// 稳定比下单/付款晚 15~30 秒（抽样 00:07:23 → 00:07:41），
|
||||
// 这才是聚水潭订单列表里「创建时间」那一列。
|
||||
//
|
||||
// 性能（2026-10-20 实测 9,676 个候选）：
|
||||
// 只投影 `o_id, created` 两列、分批 200 → jst_Orders **14.5s** + qmcust **2.9s**。
|
||||
// 🔥 千万别顺手把 pay_amount / labels 一起取出来：同样 IN 400 个只要 **38.7s**。
|
||||
const CREATED_SOURCE_TABLES = Object.freeze(['jst_Orders', 'jst_qmcust_orderlist']);
|
||||
// 分批大小：200 实测最快（再大收益递减，再小批数太多）
|
||||
const CREATED_BACKFILL_BATCH = 200;
|
||||
|
||||
// ── 订单表里的「作废」状态：这些单不会由本单发货，必须剔除 ─────────────────
|
||||
// 业务 2026-10-20 反馈 so_id 5127276315127080023（内部单号 9486414）是作废单，
|
||||
// 却出现在超时未发货里。四张表对照后的真相：
|
||||
// · 状态表 jst_order_express_details：order_status_name=**发货中**、send_time 空
|
||||
// ⟹ 只信状态表的话，这单就是「超时未发」—— 我们就是这么误判的；
|
||||
// · 订单表 jst_qmcust_orderlist：status=**Merged**、send_date=2026-09-22 06:54:49；
|
||||
// · 销售出库单：两张表**都有**出库记录（io_date 2026-09-22 10:59:55）。
|
||||
// ⟹ 根因：状态表的 `send_time` 对**被合并单 / 拆单父单不回写**，
|
||||
// 单子早随主单发走了，状态表还停在「发货中」。
|
||||
// ⟹ 所以除了状态表的 send_time，还**必须**回订单表看 status 与合并/拆单标记位，
|
||||
// 以及查销售出库单（业务最早的口径：有出库单 = 已出库）。
|
||||
const VOID_ORDER_STATUS = Object.freeze(['Merged', 'Split', 'Cancelled']);
|
||||
|
||||
// 24 小时发货时效 —— ⚠️ 仅用于**页面命名/路由**，**不参与判定**。
|
||||
// 2026-10-20 三次调整后判定改成「到 13:00 / 18:00 核验时刻仍未发即超时」，
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||||
// 没有滚动 24 小时窗口（见 SHIP_TIMELINESS_HOURS 的历史误用记录）。
|
||||
const SHIP_TIMELINESS_HOURS = 24;
|
||||
|
||||
const WAREHOUSE_CACHE_TTL_MS = 60 * 60 * 1000;
|
||||
let warehouseCache = { at: 0, rows: [] };
|
||||
|
||||
function toNumber(value) {
|
||||
const n = Number(value);
|
||||
return Number.isFinite(n) ? n : 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function pad2(n) {
|
||||
return String(n).padStart(2, '0');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 🔥 北京时间（UTC+8）偏移，分钟
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||||
const BEIJING_OFFSET_MINUTES = 480;
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||||
|
||||
/**
|
||||
* 取「按北京时间读出来」的当前时刻。
|
||||
*
|
||||
* 🔥 为什么不能直接 `new Date()`（2026-10-21 生产实测踩坑）：
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||||
* 生产容器 `/etc/timezone = Etc/UTC`（date = UTC），而 MSSQL `GETDATE()` 返回**北京时间**，
|
||||
* mssql 驱动 `useUTC:false` 又把 DB 值构造成「墙钟当 UTC」的 Date。
|
||||
* 于是「服务器 now」比「库里的时间」慢 8 小时 —— **北京时间每天 00:00~08:00，
|
||||
* 服务端取到的「今天」是昨天**，轮次窗口 / 核验时刻整体错位
|
||||
* （实测 08:04 跑 13:00 轮得 overdueUnshipped=3895，本地北京时区同一轮只有 6 单）。
|
||||
*
|
||||
* 做法：把真实时刻平移成一个「本地 getter 读出来正好是北京时间」的 Date，
|
||||
* 这样 `getHours()/getDate()/formatDateTime()` 与库里的字符串可以直接比较。
|
||||
* 本机已是东八区时平移量为 0，行为不变（测试无需改）。
|
||||
*
|
||||
* @param {Date} [base] 真实时刻，默认 `new Date()`
|
||||
* @returns {Date} 本地 getter = 北京时间的 Date
|
||||
*/
|
||||
function beijingNow(base = new Date()) {
|
||||
const shift = BEIJING_OFFSET_MINUTES + base.getTimezoneOffset();
|
||||
return shift === 0 ? base : new Date(base.getTime() + shift * 60 * 1000);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 用「关键词最长匹配」把仓库名归到主仓。
|
||||
*
|
||||
* ⚠️ **先判排除、再判归属**：被排除的仓（如「京仓-横林二仓京东云仓」）
|
||||
* 即使名字里带主仓关键词，也直接返回 null —— 它的订单不计入任何主仓。
|
||||
*
|
||||
* @returns {object|null} CENTERS 里的元素；无法归属或被排除返回 null
|
||||
*/
|
||||
function resolveCenter(warehouseName) {
|
||||
if (!warehouseName) return null;
|
||||
const name = String(warehouseName);
|
||||
for (const kw of SORTED_EXCLUSIONS) {
|
||||
if (name.includes(kw)) return null;
|
||||
}
|
||||
for (const item of SORTED_KEYWORDS) {
|
||||
if (name.includes(item.kw)) return item.center;
|
||||
}
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 拉取仓库表并建立「主仓 → wms_co_id 列表」映射。
|
||||
* 缓存 1 小时；仓库表变更不频繁，且新增子仓会自动被关键词捞到。
|
||||
*/
|
||||
async function loadCenterWarehouseMap(force = false) {
|
||||
const fresh = Date.now() - warehouseCache.at < WAREHOUSE_CACHE_TTL_MS;
|
||||
if (!force && fresh && warehouseCache.rows.length) {
|
||||
return warehouseCache.rows;
|
||||
}
|
||||
// ⚠️ cloudDatabase.query() 直接返回 recordset 数组，不是 {recordset} 对象
|
||||
const rows = (await cloudDatabase.query(
|
||||
`SELECT Id, name, wms_co_id
|
||||
FROM dbo.jst_warehouseInfo`,
|
||||
{},
|
||||
{ requestTimeout: 60000 }
|
||||
)) || [];
|
||||
const byCenter = new Map(CENTERS.map((c) => [c.key, []]));
|
||||
const unmatched = [];
|
||||
const excluded = [];
|
||||
for (const row of rows) {
|
||||
const name = String(row.name || '');
|
||||
// 被业务排除的仓单独记录，方便日后核对「是不是排多了/排少了」
|
||||
if (SORTED_EXCLUSIONS.some((kw) => name.includes(kw))) {
|
||||
excluded.push({ wmsCoId: Number(row.wms_co_id), name });
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
const center = resolveCenter(name);
|
||||
if (center && byCenter.has(center.key)) {
|
||||
byCenter.get(center.key).push({
|
||||
wmsCoId: Number(row.wms_co_id),
|
||||
warehouseId: Number(row.Id),
|
||||
name,
|
||||
});
|
||||
} else {
|
||||
unmatched.push({ wmsCoId: Number(row.wms_co_id), name });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
const list = CENTERS.map((c) => ({
|
||||
key: c.key,
|
||||
name: c.name,
|
||||
placeholder: Boolean(c.placeholder),
|
||||
warehouses: byCenter.get(c.key) || [],
|
||||
}));
|
||||
warehouseCache = {
|
||||
at: Date.now(),
|
||||
rows: list,
|
||||
unmatchedCount: unmatched.length,
|
||||
excluded,
|
||||
};
|
||||
return list;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function clearWarehouseCache() {
|
||||
warehouseCache = { at: 0, rows: [] };
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 计算「当前已生效」的核验轮次。
|
||||
*
|
||||
* 13:00 之前 → **未到核验时间，返回 null**。
|
||||
* 业务明确要求（2026-10-20 确认）：未到核验时刻不做核验，
|
||||
* 前端显示「未到核验时间」，**不要回填昨天的数据** ——
|
||||
* 昨天已结算的结果留到昨天，拿到今天看容易被当成今天的超时。
|
||||
* 13:00~17:59 → 用 13:00 轮（今天 00:00~07:00 **审核** + 历史未发）
|
||||
* 18:00 之后 → 用 18:00 轮（截止 16:00 前**审核** + 今天之前未发的历史单）
|
||||
*
|
||||
* 🔥 「含历史」是 2026-10-20 业务第三次纠偏：
|
||||
* 原实现把下界卡在「今天 00:00」，只统计当天新单，把昨天及更早挂着没发的
|
||||
* 单全漏掉了。业务口径是「……然后再看历史未发的订单」——
|
||||
* 这是一个滚动累积的待发池，不按自然日切。
|
||||
*
|
||||
* @param {Date} now 北京时间（默认 `beijingNow()`，容器是 UTC 时也安全）
|
||||
* @returns {object|null} null 表示当前不在任何核验时段内
|
||||
*/
|
||||
function resolveActiveRound(now = beijingNow()) {
|
||||
const hour = now.getHours();
|
||||
const minute = now.getMinutes();
|
||||
const minutes = hour * 60 + minute;
|
||||
let active = null;
|
||||
for (const round of ROUNDS) {
|
||||
if (minutes >= round.verifyHour * 60) active = round;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 13:00 前：首轮核验还没开始，不做判定
|
||||
if (!active) return null;
|
||||
|
||||
const y = now.getFullYear();
|
||||
const m = pad2(now.getMonth() + 1);
|
||||
const d = pad2(now.getDate());
|
||||
// 护栏起点（不是业务下界，见 HISTORY_LOOKBACK_DAYS）
|
||||
const floor = new Date(y, now.getMonth(), now.getDate() - HISTORY_LOOKBACK_DAYS);
|
||||
const floorStr = `${floor.getFullYear()}-${pad2(floor.getMonth() + 1)}-${pad2(floor.getDate())} 00:00:00`;
|
||||
return {
|
||||
...active,
|
||||
// deadline = 核验时刻：判「发了没发 / 超时多久」都用它
|
||||
deadline: `${y}-${m}-${d} ${pad2(active.verifyHour)}:00:00`,
|
||||
windowStart: floorStr,
|
||||
// windowEnd = 订单窗口上界：SQL 的取数上界，**不是** deadline
|
||||
windowEnd: `${y}-${m}-${d} ${pad2(active.windowEndHour)}:00:00`,
|
||||
// 含历史未发单 —— 前端据此把「统计窗口 00:00~07:00」改成「截止 07:00 前（含历史）」
|
||||
includeHistory: true,
|
||||
date: `${y}-${m}-${d}`,
|
||||
settled: false,
|
||||
isPreviousDay: false,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 取「当天两轮」的完整描述（页面顶部展示用），不论是否已到时间。
|
||||
*/
|
||||
function describeRounds(now = beijingNow()) {
|
||||
const y = now.getFullYear();
|
||||
const m = pad2(now.getMonth() + 1);
|
||||
const d = pad2(now.getDate());
|
||||
const date = `${y}-${m}-${d}`;
|
||||
const minutes = now.getHours() * 60 + now.getMinutes();
|
||||
const floor = new Date(y, now.getMonth(), now.getDate() - HISTORY_LOOKBACK_DAYS);
|
||||
const floorStr = `${floor.getFullYear()}-${pad2(floor.getMonth() + 1)}-${pad2(floor.getDate())} 00:00:00`;
|
||||
return ROUNDS.map((r) => ({
|
||||
key: r.key,
|
||||
label: r.label,
|
||||
date,
|
||||
verifyHour: r.verifyHour,
|
||||
deadline: `${date} ${pad2(r.verifyHour)}:00:00`,
|
||||
windowStart: floorStr,
|
||||
windowEnd: `${date} ${pad2(r.windowEndHour)}:00:00`,
|
||||
includeHistory: true,
|
||||
active: minutes >= r.verifyHour * 60,
|
||||
}));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 下一轮的核验时刻。
|
||||
*
|
||||
* ⚠️ 2026-10-20 第九版起**不再使用**：轮次归属本身就是按审核时间卡的，
|
||||
* 「审核晚于 13:00 的单」根本进不了 13:00 轮，会自然落到 18:00 轮，
|
||||
* 不需要额外顺延。函数保留是因为「按下一轮核验时刻算」这个业务表述
|
||||
* 未来若用于别的口径（例如按创建时间分轮），逻辑还是这一套。
|
||||
*
|
||||
* @param {object} round resolveActiveRound / describeRounds 的返回项（需带 date/key）
|
||||
* @returns {string} 'YYYY-MM-DD HH:mm:00'
|
||||
*/
|
||||
function nextRoundDeadline(round) {
|
||||
const idx = ROUNDS.findIndex((r) => r.key === round.key);
|
||||
if (idx >= 0 && idx + 1 < ROUNDS.length) {
|
||||
return `${round.date} ${pad2(ROUNDS[idx + 1].verifyHour)}:00:00`;
|
||||
}
|
||||
// 当天最后一轮 → 次日首轮
|
||||
const [y, m, d] = String(round.date).split('-').map(Number);
|
||||
const next = new Date(y, (m || 1) - 1, (d || 1) + 1);
|
||||
return `${next.getFullYear()}-${pad2(next.getMonth() + 1)}-${pad2(next.getDate())}`
|
||||
+ ` ${pad2(ROUNDS[0].verifyHour)}:00:00`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = {
|
||||
CENTERS,
|
||||
ROUNDS,
|
||||
HISTORY_LOOKBACK_DAYS,
|
||||
EXCLUDED_WAREHOUSE_KEYWORDS,
|
||||
resolveCenter,
|
||||
centerWindowEndHour,
|
||||
centerWindowEnd,
|
||||
nextRoundDeadline,
|
||||
loadCenterWarehouseMap,
|
||||
clearWarehouseCache,
|
||||
getWarehouseCache: () => warehouseCache,
|
||||
resolveActiveRound,
|
||||
describeRounds,
|
||||
beijingNow,
|
||||
BEIJING_OFFSET_MINUTES,
|
||||
EXCLUDED_STATUS_SQL,
|
||||
SHIPPED_STATUS,
|
||||
PENDING_STATUS_SQL,
|
||||
NOT_SPLIT_MERGED_SQL,
|
||||
OUTBOUND_TABLES,
|
||||
ORDER_STATE_TABLE,
|
||||
SHIPPING_STATUS,
|
||||
UNAUDITED_STATUS,
|
||||
ABNORMAL_STATUS,
|
||||
IGNORED_STATES,
|
||||
CREATED_SOURCE_TABLES,
|
||||
CREATED_BACKFILL_BATCH,
|
||||
VOID_ORDER_STATUS,
|
||||
SHIP_TIMELINESS_HOURS,
|
||||
toNumber,
|
||||
};
|
||||
775
backend/src/services/warehouseShipTimelinessService.js
Normal file
775
backend/src/services/warehouseShipTimelinessService.js
Normal file
@ -0,0 +1,775 @@
|
||||
'use strict';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 仓储中心 24 小时发货时效 —— 服务层
|
||||
*
|
||||
* ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||
* 口径（2026-10-20 第九次修正，业务最终定版）
|
||||
* ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||
* 业务原话（按时间顺序，最后一条为准）：
|
||||
* 17:12「当日 7 点前订单（7 点前订单**按照审核时间算**），13:00 核验未发就算超时」
|
||||
* 17:5x「当天 6:30 到 7 点审核的订单 13:00 核验；当天 7 点到 16 点审核的订单 18:00 核验；
|
||||
* 然后再看历史未发的订单」
|
||||
*
|
||||
* ⟹ 三条铁律：
|
||||
* ① **轮次归属看「审核时间」**（`last_oa_confirm_time`，聚水潭显示值）：
|
||||
* 今天 00:00~07:00 审核 → 13:00 轮
|
||||
* **截止今天 16:00 前审核**的单 → 18:00 轮
|
||||
* （业务 2026-10-20 补正：18:00 核验的是 16:00 前**所有**审核过的单，
|
||||
* 不是「今天 00:00~16:00」这一个自然日切片 —— 含今天之前审核、
|
||||
* 至今没发的历史未发单，也含 7 点前审核到 13:00 还没发出的；
|
||||
* 山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00 是仓级例外，见 registry）
|
||||
* ⚠️ **不看创建时间**：业务亲自指出的 9818476（创建 10-18 12:49 / 审核 10-20 13:06）
|
||||
* 和 9823980（创建 10-18 20:40 / 审核 10-20 09:15）都是下午/上午才审的，
|
||||
* 按创建时间会被错算进 13:00 轮 —— 第八版就是这么错的。
|
||||
* ② **历史未发的单一律算**：昨天及更早审核、至今没发货的，两个轮次都要看到
|
||||
* （它们早就该发了，不该等今天的分段窗口）。
|
||||
* ③ **没有「满 24 小时」门槛**：到核验时刻仍未发就是超时，哪怕只等了 2 小时。
|
||||
* 第七版加了 24h 门槛，13:00 轮永远看不到当天那批，被业务打回。
|
||||
* ④ **自提 / 中铁 / 壹米滴答 三个快递不考核**（业务 2026-10-20 补充）：
|
||||
* 按 `logistic_company_name` 包含匹配（库里是「中铁物流」「壹米滴答专线」），
|
||||
* 命中直接跳过，不进出口径任何一处数字，剔除量记在 `summary.carrierSkipped`。
|
||||
*
|
||||
* 已等时长 = **审核时间 → 本轮核验时刻**（13:00 / 18:00）。
|
||||
* 🔥 审核时间取 last_oa_confirm_time（**最后一次**审核）——
|
||||
* 这就是聚水潭订单列表「审核时间」那一列显示的值，业务拿它对账。
|
||||
* 之前取首次审核，业务抽查 3 单（5127368691073091434 等）立刻发现不一致：
|
||||
* 首次 10-18 13:15 vs 聚水潭 10-20 13:38。**别再改成 first_oa**。
|
||||
* 因为窗口也按审核时间卡，「审核 13:06 的单」只会进 18:00 轮，
|
||||
* 已等自然用 18:00 算，不会出现「0 分」。
|
||||
* 明细列表并列「审核时间 / 发货时间」—— 业务 2026-10-20 要求**去掉创建时间**，
|
||||
* 改成看各订单的发货时间（未发的显示「未发货」），对账时直接和聚水潭发货时间比。
|
||||
*
|
||||
* 🔥 「已发 / 未发」还是以聚水潭「销售订单」的发货状态为准（= 状态表 send_time）。
|
||||
* **不要**改用运单号（logistic_id）判已发：实测同一店铺里，
|
||||
* 「已发货」的单独有运单号 + 未揽收，「发货中」的单也有运单号 + 未揽收 —— 判不出来。
|
||||
* 运单号只用来在明细里标「已打单 · 未揽收」，给业务一个「仓库干到哪一步」的线索。
|
||||
*
|
||||
* 数据源：`rpt.jst_order_express_details`（聚水潭订单状态准实时镜像，402 万行）
|
||||
*
|
||||
* 🔥 时区（2026-10-21 生产实测踩坑，别再裸用 `new Date()`）：
|
||||
* · 生产容器 `/etc/timezone = Etc/UTC`，而 MSSQL `GETDATE()` 返回**北京时间**，
|
||||
* mssql 驱动 `useUTC:false` 把 DB 值构造成「墙钟当 UTC」的 Date ⇒ 比真实 now 快 8 小时。
|
||||
* · 后果：**北京时间每天 00:00~08:00，服务端取到的「今天」是昨天**，
|
||||
* 轮次日期 / 核验窗口整体错位（实测 08:04 跑 13:00 轮得 3895 单，本地仅 6 单）。
|
||||
* · 统一用 `registry.beijingNow()` 取「现在」（本机已是东八区时平移量为 0，行为不变）。
|
||||
* **不要**去改容器 TZ —— 会波及全部既有定时任务。
|
||||
*
|
||||
* · 窗口归属 / 时长基准 = `last_oa_confirm_time`（最后一次审核 = 聚水潭显示值；
|
||||
* 缺失回退 first_oa / 创建时间 / 付款时间），来源写进 `benchmarkSource`。
|
||||
* · 创建时间（**仅供展示对账**） = `jst_Orders.created` / `jst_qmcust_orderlist.created`
|
||||
* 🔥 状态表里**没有**这一列，必须回订单表按 `o_id = inner_order_id` 补：
|
||||
* · `createdAt`（状态表那个 datetime2）= 同步落库时间，晚 1.5~3.5h，**不能用**
|
||||
* · `created` 才是聚水潭订单列表里的「创建时间」（比下单晚 15~30 秒）
|
||||
* · 已发货 = `send_time` 非空（已发货单 100% 有值）
|
||||
* · 待发货 = `send_time` 为空 且 `order_status_name = 发货中`
|
||||
* · 仓库 = `warehouse_name`（直接套 CENTERS 关键词归属主仓）
|
||||
*
|
||||
* ── 为什么弃用 jst_Orders.status（前三版全栽在这）──────────────────────────
|
||||
* 订单表的 `status` 是**下单那一刻的快照**，之后聚水潭侧取消、发货前售后、
|
||||
* 审核通过都不会回写。实测（2026-10-20）业务反馈「聚水潭查不到」的 6 单：
|
||||
* 订单表 status 全是 `WaitConfirm`（看起来像待发货），
|
||||
* 状态表真实状态是 **已取消**（标签带「发货前售后」），另 1 单是 **异常**。
|
||||
* ⟹ 所以「状态 / 是否已发」一律以状态表为准，**订单表只用来补创建时间**。
|
||||
*
|
||||
* 时间列语义（已逐一实测，别再猜）：
|
||||
* · `order_date` / `pay_date` —— 平台下单 / 付款时间（客户那边的时间）
|
||||
* · `created`（订单表） —— ✅ **聚水潭创建时间**（展示用，比下单晚 15~30 秒）
|
||||
* · `createTime`/`updateTime` —— 数仓灌库时间（带毫秒、批量、滞后约 5 分钟）
|
||||
* · `modified` —— ⚠️ 最后修改时间，每天凌晨被批量刷新，不可用
|
||||
* · `first_oa_confirm_time` —— 首次审单时间（审核时间缺失时的第二顺位回退）
|
||||
* · `last_oa_confirm_time` —— ✅ **最新审核时间（本版考核基准）**
|
||||
* · `send_time` —— **发货时间**
|
||||
* · `query_time` —— 本表快照时间（判数据新鲜度）
|
||||
*
|
||||
* ── 三态分流（互斥）─────────────────────────────────────────────────────
|
||||
* 超时未发货 = 发货中 + send_time 空 + 审核时间已过本轮窗口上界（07:00/16:00）
|
||||
* → orders（考核仓库）
|
||||
* 不计考核 = 已支付待审核（没审单）/ 异常（订单异常） → heldOrders
|
||||
* 不展示 = 已发货 / 已取消（作废）/ 等供销商|外仓发货 → 直接丢弃
|
||||
* 🔥 作废单（已取消）不考核：近 30 天 64,440 单，是「发货中」2,448 单的 26 倍，
|
||||
* 不排除的话整页都是客户取消掉的单。
|
||||
*
|
||||
* ── 核验轮次（业务给定）──────────────────────────────────────────────────
|
||||
* `verifyHour` —— 几点核验（13:00 / 18:00），判「超时多久」用它
|
||||
* `windowEndHour` —— 只看该时刻**前审核**的单（07:00 / 16:00，仓级例外见 registry）
|
||||
* ⚠️ 两者不是同一个东西，别合成一个字段
|
||||
* ⚠️ 也**不要**再引入「满 N 小时才算超时」的门槛（第七版踩过，会被业务打回）
|
||||
* ⚠️ 窗口**要**卡审核时间（第九版定版）。第六版曾因「卡审核时间 13:00 轮只剩 2 单」
|
||||
* 退回创建时间，结果 9818476 / 9823980 这类下午才审的单被错算进 13:00 轮 →
|
||||
* 业务亲自纠正：「7 点前订单**按照审核时间算**」。审核时间少是因为 13:00 轮本来就
|
||||
* 只该有早上那批，不是数据不对。
|
||||
*
|
||||
* ── 性能（2026-10-20 实测，四个坑都踩过）──────────────────────────────────
|
||||
* ① **不要 SELECT 宽列**。同一 WHERE 只取 2 列 0.7s，取 15 列（含
|
||||
* `order_labels` / `buyer_message` / `remark`）**54s** —— 视图没法做
|
||||
* 覆盖扫描，多取一列就是几万次基表回表。本表只投影 10 个窄列。
|
||||
* ② **不要回订单表补金额**。`o_id IN (400 个)` 打两张订单宽视图，单条实测
|
||||
* **38.7s**。发货时效不需要金额，直接不做。
|
||||
* （但补 `created` **可以**：只取两列时 9,676 个候选只要 14.5s + 2.9s。）
|
||||
* ③ **不要额外查新鲜度**。`MAX(send_time)` 又是一次 402 万行扫描（21.1s）。
|
||||
* 快照时间直接从主查询的 `query_time` 在 Node 里取 MAX。
|
||||
* ④ `SELECT *` 更是灾难 —— 单 form 单号查一次 **5 分钟**不返回。
|
||||
* ⑤ 走 `querySlow`，普通池 60s 池级超时 + 自动重试会把 9s 拖成 120s。
|
||||
*
|
||||
* ── 时区 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
* 所有时间列都是**东八区本地时间**；服务与库都在东八区。
|
||||
* **不要**在 Node 侧用 UTC 日期判断。
|
||||
*/
|
||||
|
||||
const cloudDatabase = require('../config/cloudDatabase');
|
||||
const registry = require('./warehouseShipTimelinessRegistry');
|
||||
|
||||
const {
|
||||
ORDER_STATE_TABLE,
|
||||
SHIPPING_STATUS,
|
||||
UNAUDITED_STATUS,
|
||||
ABNORMAL_STATUS,
|
||||
IGNORED_STATES,
|
||||
CREATED_SOURCE_TABLES,
|
||||
CREATED_BACKFILL_BATCH,
|
||||
VOID_ORDER_STATUS,
|
||||
resolveCenter,
|
||||
} = registry;
|
||||
|
||||
// 明细上限：只用于页面展示，超出部分用 truncated 标记提示
|
||||
const DEFAULT_DETAIL_LIMIT = 500;
|
||||
const MAX_DETAIL_LIMIT = 2000;
|
||||
|
||||
// 状态表快照超过这个分钟数没刷新 → 页面提示「数据滞后」。
|
||||
// 正常 ETL 每小时至少刷一轮（每小时约 1000 行有变化），90 分钟足够容错。
|
||||
const STATE_STALE_MINUTES = 90;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 不参与发货时效考核的快递（业务 2026-10-20 指定）：
|
||||
* 自提 —— 客户自己来拉，仓库不负责派送
|
||||
* 中铁 —— 中铁物流（大件专线）
|
||||
* 壹米滴答 —— 专线物流（大件）
|
||||
* 命中即可，用**物流公司名**包含匹配；库里的实际值是「中铁物流」「壹米滴答专线」这种。
|
||||
* 只影响「超时未发」判定，不影响「已发」判定。
|
||||
*/
|
||||
const EXCLUDED_CARRIERS = ['自提', '中铁', '壹米滴答'];
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 订单表（= 聚水潭「销售订单」镜像）里「已发货」的状态值。
|
||||
*
|
||||
* 🔥 业务 2026-10-20 要求「已发/未发参考聚水潭销售订单页面」——
|
||||
* 销售订单页面显示「已发货」= status `Sent`。`send_date` 很多店铺不回写
|
||||
* （实测 103 单里 103 单都是空），所以必须把 status 也当依据。
|
||||
* ⚠️ **不要**把 `Delivering`（发货中）算成已发 —— 那是「已审核待出库」，
|
||||
* 正是本页要考核的对象；算进来整页就空了。
|
||||
*/
|
||||
const ORDER_SHIPPED_STATUS = ['Sent'];
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 结果缓存。
|
||||
*
|
||||
* 这张视图单次查询实测 10~60 秒（取决于缓存温度与库负载），页面又是
|
||||
* `AUTO_REFRESH_MS` 定时轮询 —— 不缓存的话每轮轮询都会重压一次库，
|
||||
* 页面也会一直转圈。缓存 key 含「轮次 + 日期 + limit」，
|
||||
* 业务点「刷新」时前端带 `force=1` 绕过缓存强制重查。
|
||||
*/
|
||||
const CACHE_TTL_MS = Number(process.env.CANGKU_WST_CACHE_TTL_MS) || 5 * 60 * 1000;
|
||||
let resultCache = { key: '', at: 0, data: null };
|
||||
|
||||
/** 清缓存（切轮次 / 手工排查时用） */
|
||||
function clearShipTimelinessCache() {
|
||||
resultCache = { key: '', at: 0, data: null };
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 把 datetime / Date / 字符串统一成 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'（东八区，不做时区换算） */
|
||||
function formatDateTime(value) {
|
||||
if (!value) return '';
|
||||
if (value instanceof Date) {
|
||||
if (Number.isNaN(value.getTime())) return '';
|
||||
const p = (n) => String(n).padStart(2, '0');
|
||||
return `${value.getFullYear()}-${p(value.getMonth() + 1)}-${p(value.getDate())}`
|
||||
+ ` ${p(value.getHours())}:${p(value.getMinutes())}:${p(value.getSeconds())}`;
|
||||
}
|
||||
const s = String(value);
|
||||
if (!s) return '';
|
||||
return s.replace('T', ' ').replace(/\.\d+Z?$/, '').slice(0, 19);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 两个时间文本相差多少分钟（to - from）；任一为空返回 0 */
|
||||
function diffMinutes(fromText, toText) {
|
||||
const a = formatDateTime(fromText);
|
||||
const b = formatDateTime(toText);
|
||||
if (!a || !b) return 0;
|
||||
const pa = new Date(a.replace(' ', 'T')).getTime();
|
||||
const pb = new Date(b.replace(' ', 'T')).getTime();
|
||||
if (!Number.isFinite(pa) || !Number.isFinite(pb)) return 0;
|
||||
return Math.floor((pb - pa) / 60000);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 取「聚水潭订单状态」里所有未发货的单（发货中 / 待审核 / 异常）。
|
||||
*
|
||||
* 为什么不用 wms_co_id 过滤：本表只有 `warehouse_name`，没有仓 ID。
|
||||
* 近 30 天三类合计约 1 万行，一次取回在 Node 侧按仓库名归属主仓，代价可接受。
|
||||
*
|
||||
* ⚠️ 只投影 11 个**窄列**：`order_labels`/`buyer_message`/`remark` 这类长文本
|
||||
* 会把 0.7s 的查询拖到 54s（视图无法覆盖扫描，每行都要回基表）。
|
||||
* ⚠️ `send_time IS NULL` 是关键：已发货单在这里 100% 有值。
|
||||
*
|
||||
* 🔥 2026-10-20 第八版：**不再把「创建 ≤ 核验−24h」下推到 SQL**。
|
||||
* 本版口径是「到核验时刻未发即超时」，`send_time IS NULL` 就是候选；
|
||||
* 窗口上界改在 Node 侧按**审核时间**判。SQL 里那两个时间列只是用来
|
||||
* 判断窗口归属，不再参与「等了多少小时」的门槛。
|
||||
*/
|
||||
async function loadPendingStates(round) {
|
||||
const rows = await cloudDatabase.querySlow(
|
||||
// 🔥 时间列直接取原始 datetime，**不要**在 SQL 里 CONVERT 成字符串：
|
||||
// CONVERT 会作用到扫描到的每一行（谓词下推不到视图里），实测把点查拖到 40s+；
|
||||
// mssql 连接已配 useUTC:false，Node 侧 formatDateTime 用本地 getter 还原
|
||||
// 就是库里存的北京时间，不会偏移 8 小时。
|
||||
`SELECT e.so_id, e.inner_order_id, e.shop_name, e.warehouse_name,
|
||||
e.order_status_name, e.logistic_status_name,
|
||||
e.logistic_id, e.logistic_company_name,
|
||||
e.pay_time, e.first_oa_confirm_time, e.last_oa_confirm_time,
|
||||
e.send_time, e.query_time
|
||||
FROM dbo.${ORDER_STATE_TABLE} e
|
||||
WHERE e.send_time IS NULL
|
||||
AND e.pay_time >= @windowStart
|
||||
AND e.order_status_name IN (@shipStatus, @st1, @st2)`,
|
||||
{
|
||||
shipStatus: SHIPPING_STATUS,
|
||||
st1: UNAUDITED_STATUS,
|
||||
st2: ABNORMAL_STATUS,
|
||||
windowStart: round.windowStart,
|
||||
},
|
||||
// 视图谓词下推一般，给足超时；不走普通池（60s 池级超时 + 自动重试会把 9s 拖成 120s）
|
||||
{ connectRequestTimeoutMs: 300000 }
|
||||
);
|
||||
return rows || [];
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 并发跑任务，最多 `limit` 个同时在飞（不把连接池打满） */
|
||||
async function mapLimit(items, limit, worker) {
|
||||
const out = [];
|
||||
let cursor = 0;
|
||||
const runners = Array.from({ length: Math.min(limit, items.length) }, async () => {
|
||||
for (;;) {
|
||||
const i = cursor;
|
||||
cursor += 1;
|
||||
if (i >= items.length) return;
|
||||
out[i] = await worker(items[i], i);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
await Promise.all(runners);
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 回订单表补「起算点 + 作废事实」。
|
||||
*
|
||||
* 状态表 `jst_order_express_details` 里没有聚水潭创建时间（`createdAt` 是同步落库
|
||||
* 时间，比付款晚 1.5~3.5 小时），只能回两张订单表按 `o_id = inner_order_id` 取
|
||||
* `created`（稳定比下单晚 15~30 秒，即聚水潭订单列表里的「创建时间」）。
|
||||
*
|
||||
* 🔥 同一趟把**作废事实**也取回来（业务 2026-10-20 反馈作废单被算成超时）：
|
||||
* 状态表的 `send_time` 对**被合并单 / 拆单父单不回写** —— 单子早随主单发走了，
|
||||
* 状态表却还是「发货中 + send_time 空」。所以必须再看订单表的
|
||||
* `status` / `send_date` / `is_merge` / `is_split`（见 registry.VOID_ORDER_STATUS）。
|
||||
*
|
||||
* ⚠️ 只投影这 6 个**窄列**。实测 9,676 个候选：窄列 14.5s + 2.9s，
|
||||
* 一旦连 pay_amount / labels 一起取，单批 400 个就要 38.7s。
|
||||
*
|
||||
* @param {number[]} oids 内部单号
|
||||
* @returns {Promise<Map<number, {createdAt:string, status:string, sendDate:string, void:boolean, shipped:boolean}>>}
|
||||
*/
|
||||
async function backfillOrderFacts(oids) {
|
||||
const map = new Map();
|
||||
if (!oids.length) return map;
|
||||
|
||||
let remaining = oids;
|
||||
for (const table of CREATED_SOURCE_TABLES) {
|
||||
if (!remaining.length) break;
|
||||
const batches = [];
|
||||
for (let i = 0; i < remaining.length; i += CREATED_BACKFILL_BATCH) {
|
||||
batches.push(remaining.slice(i, i + CREATED_BACKFILL_BATCH));
|
||||
}
|
||||
|
||||
const results = await mapLimit(batches, 4, async (batch) => {
|
||||
try {
|
||||
return await cloudDatabase.querySlow(
|
||||
`SELECT o_id, created, status, send_date, is_merge, is_split
|
||||
FROM dbo.${table} WHERE o_id IN (${batch.join(',')})`,
|
||||
{},
|
||||
{ connectRequestTimeoutMs: 300000 }
|
||||
);
|
||||
} catch (e) {
|
||||
// 补不到不致命：调用方会回退到付款时间，不整页失败
|
||||
return [];
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
for (const rows of results) {
|
||||
for (const r of rows || []) {
|
||||
const id = Number(r.o_id);
|
||||
if (!Number.isFinite(id)) continue;
|
||||
const status = String(r.status || '');
|
||||
const sendDate = formatDateTime(r.send_date);
|
||||
map.set(id, {
|
||||
createdAt: formatDateTime(r.created),
|
||||
status,
|
||||
sendDate,
|
||||
// 作废：被合并 / 被拆分 / 已取消 —— 这单不会自己发货
|
||||
void: VOID_ORDER_STATUS.includes(status)
|
||||
|| Number(r.is_merge) === 1
|
||||
|| Number(r.is_split) === 1,
|
||||
// 已发：订单表有发货时间，**或**销售订单状态已是「已发货」(Sent)。
|
||||
// 业务 2026-10-20 口径：以聚水潭「销售订单」页面显示的发货状态为准。
|
||||
shipped: !!sendDate || ORDER_SHIPPED_STATUS.includes(status),
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
remaining = remaining.filter((n) => !map.has(n));
|
||||
}
|
||||
return map;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function emptySummary() {
|
||||
return {
|
||||
// 超时未发货（考核仓库的部分）
|
||||
overdueUnshipped: 0,
|
||||
overdueCenterCount: 0,
|
||||
oldestDays: 0,
|
||||
// 不计考核（待审核 + 异常）—— 单独统计，不算仓库责任
|
||||
heldCount: 0,
|
||||
// 已剔除的作废 / 已发单（页面只作说明，不进考核）
|
||||
voidCount: 0,
|
||||
// 已剔除的「不考核快递」单量（自提 / 中铁 / 壹米滴答）
|
||||
carrierSkipped: 0,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
function buildEmptyCenters(centerList) {
|
||||
return centerList.map((c) => ({
|
||||
key: c.key,
|
||||
name: c.name,
|
||||
placeholder: c.placeholder,
|
||||
warehouseCount: c.warehouses.length,
|
||||
warehouses: c.warehouses.map((w) => ({ wmsCoId: w.wmsCoId, name: w.name })),
|
||||
overdueUnshipped: 0,
|
||||
oldestDays: 0,
|
||||
heldCount: 0,
|
||||
}));
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function getShipTimeliness(options = {}) {
|
||||
// 🔥 必须按北京时间取「现在」：生产容器是 UTC，而库里时间是北京时间，
|
||||
// 裸 new Date() 会让北京时间 00:00~08:00 取到前一天（2026-10-21 实测）
|
||||
const now = options.now instanceof Date ? options.now : registry.beijingNow();
|
||||
const limit = Math.min(
|
||||
Math.max(Number(options.limit) || DEFAULT_DETAIL_LIMIT, 1),
|
||||
MAX_DETAIL_LIMIT
|
||||
);
|
||||
|
||||
// ① 主仓清单（用于展示「含子仓 N 个」；归属判定走 warehouse_name 关键词）
|
||||
const centerList = await registry.loadCenterWarehouseMap();
|
||||
const pad2 = (n) => String(n).padStart(2, '0');
|
||||
|
||||
// ② 决定本轮截止时刻
|
||||
const rounds = registry.describeRounds(now);
|
||||
let round = null;
|
||||
if (options.round) {
|
||||
const target = registry.ROUNDS.find((r) => r.key === String(options.round).toUpperCase());
|
||||
if (!target) {
|
||||
const err = new Error(`未知的核验轮次: ${options.round}`);
|
||||
err.statusCode = 400;
|
||||
throw err;
|
||||
}
|
||||
round = rounds.find((r) => r.key === target.key);
|
||||
if (!round) {
|
||||
const err = new Error(`无法构造核验窗口: ${options.round}`);
|
||||
err.statusCode = 500;
|
||||
throw err;
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
round = registry.resolveActiveRound(now);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 🔥 13:00 前没有轮次生效（业务口径）：直接返回「未到核验时间」，不查库
|
||||
if (!round) {
|
||||
const nextRound = rounds.find((r) => !r.active) || rounds[0];
|
||||
return {
|
||||
generatedAt: formatDateTime(now),
|
||||
date: `${now.getFullYear()}-${pad2(now.getMonth() + 1)}-${pad2(now.getDate())}`,
|
||||
round: null,
|
||||
notStarted: true,
|
||||
isPreviousDay: false,
|
||||
rounds,
|
||||
nextRoundAt: nextRound ? nextRound.deadline : '',
|
||||
nextWindowEnd: nextRound ? nextRound.windowEnd : '',
|
||||
deadline: '',
|
||||
window: null,
|
||||
summary: emptySummary(),
|
||||
centers: buildEmptyCenters(centerList),
|
||||
orders: [],
|
||||
heldOrders: [],
|
||||
truncated: false,
|
||||
detailLimit: limit,
|
||||
detailDegraded: false,
|
||||
freshness: null,
|
||||
note: `今日 ${pad2(rounds[0].verifyHour)}:00 首轮核验开始后才展示超时数据`,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ③ 取「未发货」全量（发货中 / 待审核 / 异常），Node 侧判主仓与超时
|
||||
// 先看缓存：同一轮次 + 同一天 + 同一 limit，5 分钟内直接复用
|
||||
const force = options.force === true
|
||||
|| ['1', 'true', 'yes'].includes(String(options.force || '').toLowerCase());
|
||||
const cacheKey = `${round.key}|${round.date}|${limit}`;
|
||||
if (!force && resultCache.data && resultCache.key === cacheKey
|
||||
&& Date.now() - resultCache.at < CACHE_TTL_MS) {
|
||||
return {
|
||||
...resultCache.data,
|
||||
cached: true,
|
||||
cacheAgeSec: Math.round((Date.now() - resultCache.at) / 1000),
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
let stateRows = [];
|
||||
try {
|
||||
stateRows = await loadPendingStates(round);
|
||||
} catch (e) {
|
||||
const err = new Error(`聚水潭订单状态表查询失败：${e.message}`);
|
||||
err.statusCode = 502;
|
||||
throw err;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ③-b 补起算点「聚水潭创建时间」+ 作废事实（状态表两样都没有，回订单表取）
|
||||
const oids = [...new Set(
|
||||
stateRows.map((r) => Number(r.inner_order_id)).filter((n) => Number.isFinite(n))
|
||||
)];
|
||||
const orderFacts = await backfillOrderFacts(oids);
|
||||
// 被剔除的作废 / 已发单计数（只用于页面说明，不进考核）
|
||||
let voidCount = 0;
|
||||
// 因「不考核快递」被跳过的单量（自提 / 中铁 / 壹米滴答），写进 summary 便于对账
|
||||
let carrierSkipped = 0;
|
||||
|
||||
// ④ 分桶
|
||||
const acc = new Map(centerList.map((c) => [c.key, {
|
||||
pendingCount: 0,
|
||||
oldestDays: 0,
|
||||
heldCount: 0,
|
||||
}]));
|
||||
|
||||
const pendingRows = [];
|
||||
const heldRows = [];
|
||||
const seenSo = new Set();
|
||||
let snapshotAt = '';
|
||||
|
||||
for (const row of stateRows) {
|
||||
// 快照时间：状态表最后一次刷新（顺带算，不再单独扫一遍 402 万行表）
|
||||
const qt = formatDateTime(row.query_time);
|
||||
if (qt > snapshotAt) snapshotAt = qt;
|
||||
|
||||
const center = resolveCenter(row.warehouse_name);
|
||||
if (!center) continue; // 非 11 主仓（代发仓/未指定仓/POP 仓…）
|
||||
const bucket = acc.get(center.key);
|
||||
if (!bucket) continue;
|
||||
|
||||
const state = String(row.order_status_name || '');
|
||||
// 🔥 作废单不考核 —— 业务 2026-10-20 明确「作废订单不用考核」。
|
||||
// 状态表的 send_time 对**被合并单 / 拆单父单不回写**（案例 5127276315127080023：
|
||||
// 状态表「发货中 + send_time 空」，订单表却是 Merged 且 send_date 有值、
|
||||
// 出库单也早就生成了），所以必须回订单表再判一次，光信状态表会被冤枉。
|
||||
const fact = orderFacts.get(Number(row.inner_order_id));
|
||||
if (fact && (fact.void || fact.shipped)) {
|
||||
voidCount += 1;
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// SQL 里已经用状态白名单排除，这里再兜一次，防止以后有人改白名单漏掉
|
||||
if (IGNORED_STATES.includes(state)) continue;
|
||||
|
||||
// 🔥 不考核的快递（业务 2026-10-20）：自提 / 中铁 / 壹米滴答 ——
|
||||
// 走这三种运输方式的单不按仓储发货时效考核（自提客户自己来拉、
|
||||
// 中铁和壹米滴答是专线/大件物流，揽收与在途都不受仓库控制）。
|
||||
// 用**物流公司名**模糊匹配（库里的名字是「中铁物流」「壹米滴答专线」这种）。
|
||||
const carrier = String(row.logistic_company_name || '').trim();
|
||||
const hitCarrier = EXCLUDED_CARRIERS.find((k) => carrier.includes(k));
|
||||
if (hitCarrier) {
|
||||
carrierSkipped += 1;
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 窗口归属 = **审核时间**（业务 2026-10-20 最终定版，两次纠偏后的结论）────
|
||||
// 业务原话：「当日 7 点前订单（7 点前订单**按照审核时间算**）……」
|
||||
// 实测案例（业务亲自指出的两单）：
|
||||
// · 9818476：创建 10-18 12:49，但**审核 10-20 13:06** → 不是 7 点前的单，13:00 轮不能出现
|
||||
// · 9823980：创建 10-18 20:40，**审核 10-20 09:15** → 同理，归 18:00 轮
|
||||
// ⟹ 「7 点前/16 点前」卡的是**审核时间**：审核 ≤ 07:00 归 13:00 轮，
|
||||
// 审核 ≤ 16:00 归 18:00 轮（山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00，见 registry）。
|
||||
// ⚠️ 别看创建时间：客户凌晨下单、仓库上午才审的单，按创建时间会提前算超时。
|
||||
// ⚠️ 审核时间取**最后一次**（last_oa），见下面 458 行开始的说明。
|
||||
const createdAt = fact ? fact.createdAt : '';
|
||||
const payAt = formatDateTime(row.pay_time);
|
||||
const auditFirst = formatDateTime(row.first_oa_confirm_time);
|
||||
const auditLast = formatDateTime(row.last_oa_confirm_time);
|
||||
// 🔥 取**最后一次**审核（= 聚水潭订单列表里「审核时间」那一列显示的值）。
|
||||
// 业务 2026-10-20 20:0x 抽查 3 单指出「审核时间跟系统里的不一致」，
|
||||
// 根因就是我们之前取错了列（first_oa = 首次审核）：
|
||||
// 5127368691073091434 首次 10-18 13:15 / 聚水潭显示 10-20 13:38
|
||||
// 261019-670795046400872 首次 10-19 08:48 / 聚水潭显示 10-20 09:31
|
||||
// 261019-558387771763179 首次 10-19 11:21 / 聚水潭显示 10-20 09:11
|
||||
// ⟹ 页面必须跟聚水潭对齐，否则业务一对账就说「跑错了」。
|
||||
const auditAt = auditLast || auditFirst;
|
||||
const windowAt = auditAt || createdAt || payAt;
|
||||
const benchmarkAt = windowAt;
|
||||
const benchmarkSource = auditAt
|
||||
? (auditLast ? 'last_audit' : 'first_audit')
|
||||
: (createdAt ? 'created' : 'pay');
|
||||
|
||||
// 同一 so_id 可能因拆包出现多行（实测有），按 so_id + 窗口时间 去重
|
||||
const dedupeKey = `${row.so_id}|${windowAt}`;
|
||||
if (seenSo.has(dedupeKey)) continue;
|
||||
seenSo.add(dedupeKey);
|
||||
|
||||
// ── 本轮核验范围（业务 2026-10-20 最终定版）────────────────────────────
|
||||
// ① **今天的单按审核时间分段**：
|
||||
// 今天 00:00 ~ 07:00 审核 → 13:00 轮核验
|
||||
// **截止今天 16:00 前审核**的单 → 18:00 轮核验
|
||||
// （= 16:00 前所有审核过的单，含 7 点前没发出的；不是「07:00~16:00」那一段。
|
||||
// 山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00 为仓级例外）
|
||||
// ⟹ 今天 09:15 审核的单（9823980）、13:06 审核的单（9818476）
|
||||
// **不进 13:00 轮**，只在 18:00 轮出现（业务亲自指出的两单）
|
||||
// ② **历史未发的单一律算**（昨天及更早审核、至今没发货）—— 它们已经超时，
|
||||
// 两个轮次都该看到，不受「今天 00:00 起」的限制。
|
||||
// ③ 30 天护栏只为查询性能，不是业务边界。
|
||||
const windowEndAt = registry.centerWindowEnd(center.key, round);
|
||||
const todayStart = `${round.date} 00:00:00`;
|
||||
if (windowAt && windowAt < round.windowStart) continue; // 超出 30 天护栏
|
||||
if (windowAt && windowAt >= todayStart && windowAt > windowEndAt) continue;
|
||||
|
||||
const base = {
|
||||
row,
|
||||
center,
|
||||
state,
|
||||
createdAt,
|
||||
payAt,
|
||||
auditAt,
|
||||
windowAt,
|
||||
benchmarkAt,
|
||||
benchmarkSource,
|
||||
warehouseName: String(row.warehouse_name || ''),
|
||||
};
|
||||
|
||||
// ── 不计考核：没审单（已支付待审核）或订单异常，都不该算仓库超时 ──────
|
||||
if (state === UNAUDITED_STATUS || state === ABNORMAL_STATUS) {
|
||||
bucket.heldCount += 1;
|
||||
heldRows.push({
|
||||
...base,
|
||||
holdReason: state === UNAUDITED_STATUS ? '待审核' : '订单异常',
|
||||
});
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (state !== SHIPPING_STATUS) continue; // 其余状态（已发货/已取消）不展示
|
||||
|
||||
// ── 超时判定：**到核验时刻仍未发货就是超时**（不再有「满 24 小时」门槛）
|
||||
if (!benchmarkAt) {
|
||||
bucket.heldCount += 1;
|
||||
heldRows.push({ ...base, holdReason: '缺审核时间' });
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
// waited = 审核时间 → 本轮核验时刻（13:00 / 18:00）
|
||||
// ⚠️ 因为窗口本身按审核时间卡（审核 ≤ 07:00 / 16:00），benchmark 必然 ≤ deadline，
|
||||
// 这里不需要再处理「审核晚于核验」的情况 —— 那种单会自然落到下一轮：
|
||||
// 审核 13:06 的单进不了 13:00 轮（07:00 上界），只在 18:00 轮出现，已等 = 18:00 − 13:06。
|
||||
const waited = Math.max(0, diffMinutes(benchmarkAt, round.deadline));
|
||||
|
||||
bucket.pendingCount += 1;
|
||||
const days = Math.floor(waited / 1440);
|
||||
if (days > bucket.oldestDays) bucket.oldestDays = days;
|
||||
pendingRows.push({ ...base, waited });
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ⑤ 排序：最久的排前面（业务一眼看最急的）
|
||||
pendingRows.sort((a, b) => {
|
||||
if (a.windowAt < b.windowAt) return -1;
|
||||
if (a.windowAt > b.windowAt) return 1;
|
||||
return 0;
|
||||
});
|
||||
heldRows.sort((a, b) => {
|
||||
const x = a.windowAt || '';
|
||||
const y = b.windowAt || '';
|
||||
if (x < y) return -1;
|
||||
if (x > y) return 1;
|
||||
return 0;
|
||||
});
|
||||
|
||||
const detailRows = pendingRows.slice(0, limit);
|
||||
const heldDetail = heldRows.slice(0, limit);
|
||||
|
||||
const orders = detailRows.map((x) => {
|
||||
const r = x.row;
|
||||
return {
|
||||
oId: String(r.inner_order_id || ''),
|
||||
soId: String(r.so_id || ''),
|
||||
shopName: String(r.shop_name || ''),
|
||||
// 创建时间 = 聚水潭订单创建时间（业务 2026-10-20 已从明细列去掉，仅保留字段做回退基准）
|
||||
createdAt: x.createdAt,
|
||||
// 发货时间：本列表只取 send_time IS NULL 的单，所以这里恒为空 → 前端显示「未发货」
|
||||
sendTime: formatDateTime(r.send_time),
|
||||
// 付款时间（并列展示，方便对账）
|
||||
payTime: x.payAt,
|
||||
// 审核时间 = **考核基准**：决定进 13:00 轮还是 18:00 轮，已等时长也从它算
|
||||
auditTime: x.auditAt,
|
||||
// 基准时间实际取值（审核缺失时回退创建/付款）+ 来源标记
|
||||
benchmarkTime: x.benchmarkAt,
|
||||
benchmarkSource: x.benchmarkSource,
|
||||
state: x.state,
|
||||
logisticStatus: String(r.logistic_status_name || ''),
|
||||
// 运单号 / 快递公司：有值说明仓库**已打单**（但还没揽收/回传发货时间）。
|
||||
// 业务 2026-10-20 报「聚水潭显示已发货、页面显示未发货」，靠这两列能一眼看出卡在哪一步。
|
||||
logisticId: String(r.logistic_id || '').trim(),
|
||||
logisticCompany: String(r.logistic_company_name || '').trim(),
|
||||
centerKey: x.center.key,
|
||||
centerName: x.center.name,
|
||||
warehouseName: x.warehouseName,
|
||||
// 已等时长（小时，保留 1 位）与分钟（排序都用分钟）
|
||||
waitedHours: Math.round((x.waited / 60) * 10) / 10,
|
||||
overdueMinutes: x.waited,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
|
||||
const heldOrders = heldDetail.map((x) => {
|
||||
const r = x.row;
|
||||
const from = x.benchmarkAt || '';
|
||||
return {
|
||||
oId: String(r.inner_order_id || ''),
|
||||
soId: String(r.so_id || ''),
|
||||
shopName: String(r.shop_name || ''),
|
||||
createdAt: x.createdAt,
|
||||
sendTime: formatDateTime(r.send_time),
|
||||
payTime: x.payAt,
|
||||
auditTime: x.auditAt,
|
||||
benchmarkTime: x.benchmarkAt,
|
||||
benchmarkSource: x.benchmarkSource,
|
||||
state: x.state,
|
||||
holdReason: x.holdReason,
|
||||
logisticStatus: String(r.logistic_status_name || ''),
|
||||
logisticId: String(r.logistic_id || '').trim(),
|
||||
logisticCompany: String(r.logistic_company_name || '').trim(),
|
||||
centerKey: x.center.key,
|
||||
centerName: x.center.name,
|
||||
warehouseName: x.warehouseName,
|
||||
heldDays: from ? Math.floor(diffMinutes(from, round.deadline) / 1440) : 0,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
|
||||
const centers = centerList.map((c) => {
|
||||
const b = acc.get(c.key) || { pendingCount: 0, oldestDays: 0, heldCount: 0 };
|
||||
return {
|
||||
key: c.key,
|
||||
name: c.name,
|
||||
placeholder: c.placeholder,
|
||||
warehouseCount: c.warehouses.length,
|
||||
warehouses: c.warehouses.map((w) => ({ wmsCoId: w.wmsCoId, name: w.name })),
|
||||
overdueUnshipped: b.pendingCount,
|
||||
oldestDays: b.oldestDays,
|
||||
heldCount: b.heldCount,
|
||||
// 该仓在本轮的窗口上界（可能是仓级例外，如山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00）
|
||||
windowEnd: registry.centerWindowEnd(c.key, round),
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 本轮有「仓级例外窗口」的仓（给前端提示用；没有就是空数组）
|
||||
const windowOverrides = centerList
|
||||
.filter((c) => registry.centerWindowEndHour(c.key, round.key) !== null)
|
||||
.map((c) => ({
|
||||
key: c.key,
|
||||
name: c.name,
|
||||
hour: registry.centerWindowEndHour(c.key, round.key),
|
||||
windowEnd: registry.centerWindowEnd(c.key, round),
|
||||
}));
|
||||
|
||||
const summary = centers.reduce((a, c) => {
|
||||
a.overdueUnshipped += c.overdueUnshipped;
|
||||
if (c.overdueUnshipped > 0) a.overdueCenterCount += 1;
|
||||
if (c.oldestDays > a.oldestDays) a.oldestDays = c.oldestDays;
|
||||
a.heldCount += c.heldCount || 0;
|
||||
return a;
|
||||
}, emptySummary());
|
||||
summary.voidCount = voidCount;
|
||||
summary.carrierSkipped = carrierSkipped;
|
||||
|
||||
// 新鲜度：快照时间取自上面主查询的 query_time（不再额外扫一遍 402 万行表）
|
||||
// 🔥 2026-10-20 业务报「已发货的单还显示未发货」时才发现这里曾写死 stale:false ——
|
||||
// 状态表是**准实时镜像**，上游 ETL 一停（实测当天 15:48 之后 0 行刷新），
|
||||
// 15:48 之后发的货就永远进不来，页面只能基于旧快照判「未发」。
|
||||
// 必须把滞后暴露到页面上，否则业务只会以为判定写错。
|
||||
const snapshotAgeMin = snapshotAt ? diffMinutes(snapshotAt, formatDateTime(now)) : null;
|
||||
const stale = snapshotAgeMin != null && snapshotAgeMin > STATE_STALE_MINUTES;
|
||||
// 🔥 更狠的一条：快照**比本轮核验时刻还早** ⇒ 核验时刻那一刻的真实状态根本没看到。
|
||||
// 实测 2026-10-20 18:54：快照停在 15:48，18:00 核验时早已发出的单全被判「未发货」，
|
||||
// 业务连续报了 3 单都是这个原因。这种时候数字必然偏大，必须红字告警。
|
||||
const coversDeadline = !!snapshotAt && snapshotAt >= round.deadline;
|
||||
const freshness = {
|
||||
stateMaxQuery: snapshotAt,
|
||||
ageMinutes: snapshotAgeMin,
|
||||
stale,
|
||||
coversDeadline,
|
||||
hint: [
|
||||
stale
|
||||
? `聚水潭订单状态镜像最新只到 ${String(snapshotAt).slice(11, 16)}（已 ${Math.round(snapshotAgeMin / 60 * 10) / 10} 小时未刷新）。`
|
||||
: '',
|
||||
!coversDeadline
|
||||
? `数据还没覆盖到本轮核验时刻 ${String(round.deadline).slice(11, 16)}：`
|
||||
+ '此后发出的单在这里仍显示「未发货」，下面的超时单量偏大，请以聚水潭实时状态为准。'
|
||||
: '',
|
||||
].filter(Boolean).join(' '),
|
||||
};
|
||||
|
||||
const payload = {
|
||||
generatedAt: formatDateTime(now),
|
||||
date: round.date,
|
||||
round: {
|
||||
key: round.key,
|
||||
label: round.label,
|
||||
verifyHour: round.verifyHour,
|
||||
windowEnd: round.windowEnd,
|
||||
},
|
||||
notStarted: false,
|
||||
isPreviousDay: false,
|
||||
rounds,
|
||||
deadline: round.deadline,
|
||||
// boundary='audit'：轮次归属、已等时长都按**首次审核时间**算
|
||||
window: {
|
||||
start: round.windowStart,
|
||||
end: round.windowEnd,
|
||||
includeHistory: true,
|
||||
boundary: 'audit',
|
||||
measuredBy: 'audit',
|
||||
// 仓级例外窗口（山东青岗集/山东品牌 15:00、河南洛宁 13:00，仅 18:00 轮）
|
||||
overrides: windowOverrides,
|
||||
},
|
||||
summary,
|
||||
centers,
|
||||
orders,
|
||||
// 不考核的快递（前端文案直接用，避免两边各写一份）
|
||||
excludedCarriers: EXCLUDED_CARRIERS,
|
||||
// 不计考核清单（待审核 / 异常）—— 与 orders 互斥
|
||||
heldOrders,
|
||||
truncated: pendingRows.length > orders.length,
|
||||
detailLimit: limit,
|
||||
detailDegraded: false,
|
||||
freshness,
|
||||
cached: false,
|
||||
cacheAgeSec: 0,
|
||||
note: '',
|
||||
};
|
||||
|
||||
resultCache = { key: cacheKey, at: Date.now(), data: payload };
|
||||
return payload;
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = {
|
||||
getShipTimeliness,
|
||||
clearShipTimelinessCache,
|
||||
DEFAULT_DETAIL_LIMIT,
|
||||
MAX_DETAIL_LIMIT,
|
||||
};
|
||||
@ -525,6 +525,74 @@ test('replenish index: hourly box/pallet stock surfaces same-day inbound (⑦-d)
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ⑦-e 成品库存多仓合并（2026-10-17）：
|
||||
// 实物搬到「简尚-横林二仓品牌仓」(16132681) 时，归属仓 (15870495) 为 0，
|
||||
// 只查归属仓会把有货的成品算成 0（本次 5 个误报缺货 + 2 个误报预警）。
|
||||
test('replenish index: sums stock across brand warehouse whitelist (⑦-e)', async () => {
|
||||
const cloudDatabase = require('../src/config/cloudDatabase');
|
||||
const svc = require('../src/services/mkhBomService');
|
||||
const originalQuery = cloudDatabase.query;
|
||||
const originalGetPool = cloudDatabase.getPool;
|
||||
const captured = [];
|
||||
|
||||
cloudDatabase.query = async (sql) => {
|
||||
captured.push(sql);
|
||||
if (sql.includes('jst_packInventoryInfo')) {
|
||||
// 箱表：同样的「老仓 0 / 新仓 10」格局
|
||||
return [{ skuId: 'MKHDNZ0409260600788', qty: 10 }];
|
||||
}
|
||||
if (sql.includes('jst_inventoryInfo')) {
|
||||
// 关键：SUM 之后返回的是**多仓合计**。旧口径只查单仓时这里拿不到这笔货。
|
||||
return [{ skuId: 'MKHDNZ0409260600788', qty: 10 }];
|
||||
}
|
||||
if (sql.includes('pm_stockMonitor')) {
|
||||
return [{
|
||||
skuId: 'MKHDNZ0409260600788',
|
||||
fifteenAvgSale: 1,
|
||||
monitorStock: 0,
|
||||
safetyDays: 3,
|
||||
suggestStock: 0,
|
||||
monitorDate: new Date('2026-10-17T00:00:00Z'),
|
||||
}];
|
||||
}
|
||||
if (sql.includes('jst_salesOutboundInfo') || sql.includes('jst_qmcust_salesoutbound')) return [];
|
||||
if (sql.includes('jst_qmcust_orderlist')) return [];
|
||||
return [];
|
||||
};
|
||||
cloudDatabase.getPool = async () => ({
|
||||
request: () => ({ input() {}, query: async () => ({ recordset: [] }) }),
|
||||
});
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const index = await svc._private.loadReplenishIndex();
|
||||
const row = index.bySku.get('MKHDNZ0409260600788');
|
||||
assert.equal(row.stock, 10, '多仓求和后必须看到新仓的 10 件，不能是 0');
|
||||
|
||||
// SQL 层必须真的按白名单多仓取数，而不是退回单仓
|
||||
const invSql = captured.find((s) => s.includes('jst_inventoryInfo'));
|
||||
assert.ok(invSql.includes('IN (15870495,16132681)'),
|
||||
`实时库存必须按仓白名单取数，实际: ${invSql}`);
|
||||
assert.ok(invSql.includes('GROUP BY') && invSql.includes('SUM('),
|
||||
'实时库存必须多仓 SUM + GROUP BY（旧版是 ORDER BY updateTime DESC 取首条）');
|
||||
const packSql = captured.find((s) => s.includes('jst_packInventoryInfo'));
|
||||
assert.ok(packSql.includes('IN (15870495,16132681)'),
|
||||
`箱表必须按同一份仓白名单取数，实际: ${packSql}`);
|
||||
} finally {
|
||||
cloudDatabase.query = originalQuery;
|
||||
cloudDatabase.getPool = originalGetPool;
|
||||
svc.clearMkhBomCache();
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 白名单常量本身要被导出（新增同类仓时改这一处即可）
|
||||
test('replenish index: brand warehouse whitelist contains main + Henglin No.2 brand warehouse', () => {
|
||||
const svc = require('../src/services/mkhBomService');
|
||||
const ids = svc._private.BRAND_WMS_CO_IDS;
|
||||
assert.ok(Array.isArray(ids), 'BRAND_WMS_CO_IDS 必须是数组');
|
||||
assert.ok(ids.includes(15870495), '必须含崔桥工厂品牌仓（归属主仓）');
|
||||
assert.ok(ids.includes(16132681), '必须含横林二仓品牌仓（2026-10-13 新增）');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('order index: reads both channel tables, merges and dedupes by o_id', async () => {
|
||||
const cloudDatabase = require('../src/config/cloudDatabase');
|
||||
const svc = require('../src/services/mkhBomService');
|
||||
|
||||
@ -6,15 +6,13 @@ const assert = require('node:assert/strict');
|
||||
const {
|
||||
buildGradeCase,
|
||||
buildInClause,
|
||||
fetchPickingBinRows,
|
||||
fetchPickingBinSkuRows,
|
||||
} = require('../src/services/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
const {
|
||||
PICKING_BIN_GRADE_RULES,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS,
|
||||
PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES,
|
||||
BIN_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_BIN_TYPES,
|
||||
} = require('../src/config/pickingBinSalesAnalysis');
|
||||
|
||||
test('buildInClause 按位展开参数', () => {
|
||||
@ -32,93 +30,16 @@ test('buildGradeCase 覆盖全部正向等级，并以销售=0 兜底', () => {
|
||||
assert.ok(expr.includes("ELSE 'zero'"));
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('默认窗口为 30 天，默认只看拣选位', () => {
|
||||
test('等级按商品销量判定（默认表达式取 s.salesQty，不含仓位汇总列）', () => {
|
||||
const expr = buildGradeCase();
|
||||
assert.ok(expr.includes('ISNULL(s.salesQty, 0) / @days'));
|
||||
assert.ok(!expr.includes('x.salesQty'));
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('默认窗口为 30 天，统计范围固定为拣选位', () => {
|
||||
assert.equal(PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS, 30);
|
||||
assert.ok(PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS.includes(30));
|
||||
assert.deepEqual(PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES, ['拣选']);
|
||||
assert.deepEqual(BIN_TYPES, ['拣选', '存货']);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinRows 首参不是数据库实例时抛错', async () => {
|
||||
await assert.rejects(
|
||||
() => fetchPickingBinRows({}, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 15 }),
|
||||
TypeError
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinRows 无仓库或缺失窗口时直接返回空结果，不打库', async () => {
|
||||
let called = 0;
|
||||
const db = { query: async () => { called += 1; return []; } };
|
||||
assert.deepEqual(await fetchPickingBinRows(db, [], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 15 }), []);
|
||||
assert.deepEqual(await fetchPickingBinRows(db, [101], { shipFrom: null, shipTo: 'b', days: 15 }), []);
|
||||
assert.equal(called, 0);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinRows 把仓库/类型/窗口参数一并传给业务库，并做分摊与分档', async () => {
|
||||
let captured = null;
|
||||
const db = {
|
||||
query: async (sqlText, params) => {
|
||||
captured = { sqlText, params };
|
||||
return [
|
||||
{ wmsCoId: 101, binName: 'XA01-17-12', binType: '拣选', stockQty: 21, skuCount: 1, salesQty: 9, dailySales: 0.6, gradeKey: 'slow2' },
|
||||
];
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
|
||||
const rows = await fetchPickingBinRows(db, [101, 102], {
|
||||
shipFrom: '2026-09-23 01:00:00',
|
||||
shipTo: '2026-10-08 01:00:00',
|
||||
days: 15,
|
||||
binTypes: ['拣选'],
|
||||
});
|
||||
|
||||
assert.equal(rows.length, 1);
|
||||
assert.deepEqual(rows[0], {
|
||||
wmsCoId: '101',
|
||||
binName: 'XA01-17-12',
|
||||
binType: '拣选',
|
||||
stockQty: 21,
|
||||
skuCount: 1,
|
||||
salesQty: 9,
|
||||
dailySales: 0.6,
|
||||
gradeKey: 'slow2',
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 参数必须带上两个仓库、发货窗口与天数，以及仓位类型过滤
|
||||
assert.equal(captured.params.w0, 101);
|
||||
assert.equal(captured.params.w1, 102);
|
||||
assert.equal(captured.params.v0, 101);
|
||||
assert.equal(captured.params.shipFrom, '2026-09-23 01:00:00');
|
||||
assert.equal(captured.params.shipTo, '2026-10-08 01:00:00');
|
||||
assert.equal(captured.params.days, 15);
|
||||
assert.equal(captured.params.t0, '拣选');
|
||||
|
||||
// 分摊：SKU 销量除以其占用的同类型仓位数
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('/ NULLIF(sp.binCount, 0)'));
|
||||
// 仓位类型：bin_group 为空视为拣选位
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("THEN N'拣选'"));
|
||||
// 只统计有库存的仓位
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('ISNULL(p.qty, 0) <> 0'));
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinRows 不传类型时不过滤 binType', async () => {
|
||||
let captured = null;
|
||||
const db = {
|
||||
query: async (sqlText, params) => { captured = { sqlText, params }; return []; },
|
||||
};
|
||||
await fetchPickingBinRows(db, [101], {
|
||||
shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 15, binTypes: [],
|
||||
});
|
||||
assert.ok(!captured.sqlText.includes('a.binType IN'));
|
||||
assert.equal(captured.params.t0, undefined);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('gradeKey 缺失时兜底为 zero', async () => {
|
||||
const db = { query: async () => [{ wmsCoId: 101, binName: 'X', binType: '拣选', stockQty: 5 }] };
|
||||
const rows = await fetchPickingBinRows(db, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 15 });
|
||||
assert.equal(rows[0].gradeKey, 'zero');
|
||||
assert.equal(rows[0].salesQty, 0);
|
||||
assert.equal(rows[0].dailySales, 0);
|
||||
assert.deepEqual(PICKING_BIN_BIN_TYPES, ['拣选']);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinSkuRows 首参不是数据库实例时抛错', async () => {
|
||||
@ -128,14 +49,16 @@ test('fetchPickingBinSkuRows 首参不是数据库实例时抛错', async () =>
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinSkuRows 缺失必要窗口参数时返回空数组', async () => {
|
||||
const db = { query: async () => [{ skuId: 'S1' }] };
|
||||
test('fetchPickingBinSkuRows 缺失必要窗口参数时返回空数组，不打库', async () => {
|
||||
let called = 0;
|
||||
const db = { query: async () => { called += 1; return [{ skuId: 'S1' }]; } };
|
||||
assert.deepEqual(await fetchPickingBinSkuRows(db, [], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 30 }), []);
|
||||
assert.deepEqual(await fetchPickingBinSkuRows(db, [101], { shipFrom: null, shipTo: 'b', days: 30 }), []);
|
||||
assert.deepEqual(await fetchPickingBinSkuRows(db, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 0 }), []);
|
||||
assert.equal(called, 0);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinSkuRows 按仓位×商品编码输出并保留仓位口径字段', async () => {
|
||||
test('fetchPickingBinSkuRows 按仓位×商品输出，等级与日销来自商品整档销量', async () => {
|
||||
let captured = null;
|
||||
const db = {
|
||||
query: async (sqlText, params) => {
|
||||
@ -143,29 +66,106 @@ test('fetchPickingBinSkuRows 按仓位×商品编码输出并保留仓位口径
|
||||
return [
|
||||
{
|
||||
wmsCoId: 101, binName: 'XA01-01-01', binType: '拣选', skuId: 'SKU1',
|
||||
stockQty: 12, skuCount: 2, salesQty: 30, dailySales: 1,
|
||||
binSalesQty: 45, gradeKey: 'slow1',
|
||||
stockQty: 12, skuCount: 2, salesQty: 600, allocatedSalesQty: 300,
|
||||
dailySales: 20, gradeKey: 'hot',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
wmsCoId: 101, binName: 'XA01-01-01', binType: '拣选', skuId: 'SKU2',
|
||||
stockQty: 8, skuCount: 2, salesQty: 15, dailySales: 0.5,
|
||||
binSalesQty: 45, gradeKey: 'slow1',
|
||||
stockQty: 8, skuCount: 2, salesQty: 45, allocatedSalesQty: 22.5,
|
||||
dailySales: 1.5, gradeKey: 'slow1',
|
||||
},
|
||||
];
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
const rows = await fetchPickingBinSkuRows(db, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 30 });
|
||||
|
||||
const rows = await fetchPickingBinSkuRows(db, [101, 102], {
|
||||
shipFrom: '2026-09-08 01:00:00',
|
||||
shipTo: '2026-10-08 01:00:00',
|
||||
days: 30,
|
||||
});
|
||||
|
||||
assert.equal(rows.length, 2);
|
||||
assert.deepEqual(rows.map((r) => r.skuId), ['SKU1', 'SKU2']);
|
||||
// 一个仓位两个 SKU 拆成两行，库存为各商品在该仓位的实际库存
|
||||
// 同一仓位两个商品拆两行，库存是各商品在该仓位的实际库存
|
||||
assert.deepEqual(rows.map((r) => r.stockQty), [12, 8]);
|
||||
// 动销等级仍属仓位，同一仓位多行相同
|
||||
assert.equal(rows[0].gradeKey, 'slow1');
|
||||
assert.equal(rows[1].gradeKey, 'slow1');
|
||||
assert.equal(rows[0].binSalesQty, 45);
|
||||
assert.equal(rows[0].skuCount, 2);
|
||||
// SQL 含商品编码列与倍数分摊
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('b.skuId'));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('/ NULLIF(sp.binCount, 0)'));
|
||||
// 等级按商品自身日销，同一仓位的多行可以不同
|
||||
assert.deepEqual(rows.map((r) => r.gradeKey), ['hot', 'slow1']);
|
||||
// 分摊销量 = 商品销量 ÷ 占用的同类型仓位数（用于按行求和）
|
||||
assert.deepEqual(rows.map((r) => r.allocatedSalesQty), [300, 22.5]);
|
||||
assert.deepEqual(rows[0], {
|
||||
wmsCoId: '101',
|
||||
binName: 'XA01-01-01',
|
||||
binType: '拣选',
|
||||
skuId: 'SKU1',
|
||||
stockQty: 12,
|
||||
skuCount: 2,
|
||||
salesQty: 600,
|
||||
allocatedSalesQty: 300,
|
||||
dailySales: 20,
|
||||
gradeKey: 'hot',
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 参数必须带上两个仓库、发货窗口与天数
|
||||
assert.equal(captured.params.w0, 101);
|
||||
assert.equal(captured.params.w1, 102);
|
||||
assert.equal(captured.params.v0, 101);
|
||||
assert.equal(captured.params.shipFrom, '2026-09-08 01:00:00');
|
||||
assert.equal(captured.params.shipTo, '2026-10-08 01:00:00');
|
||||
assert.equal(captured.params.days, 30);
|
||||
|
||||
// 商品销量按占用仓位数分摊（供求和），但等级依据的是未分摊的商品销量
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('/ NULLIF(sp.binCount, 0)'));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('ISNULL(s.salesQty, 0) / @days AS DECIMAL(18, 4)'));
|
||||
// 统计范围固定为真实拣选仓位：pack_type=Bin 且 bin_group 为空；只统计有库存的行
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("p.pack_type = N'Bin'"));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("ISNULL(p.bin_group, '') = ''"));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('ISNULL(p.qty, 0) <> 0'));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('HAVING ABS(SUM(CAST(b.binSkuQty AS DECIMAL(18, 2)))) > 0.0001'));
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('fetchPickingBinSkuRows 只统计真实拣选仓位，排除 Pack 箱记录且不带类型参数', async () => {
|
||||
let captured = null;
|
||||
const db = {
|
||||
query: async (sqlText, params) => { captured = { sqlText, params }; return []; },
|
||||
};
|
||||
await fetchPickingBinSkuRows(db, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 15 });
|
||||
// Pack 箱记录和存货位被排除，且不再有 binType IN (...) 的可变过滤
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("p.pack_type = N'Bin'"));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("ISNULL(p.bin_group, '') = ''"));
|
||||
assert.ok(!captured.sqlText.includes('b.binType IN'));
|
||||
assert.equal(captured.params.t0, undefined);
|
||||
assert.equal(captured.params.binTypes, undefined);
|
||||
// 多来源 union 后必须再按 仓库+商品 汇总，否则同一仓位行会被拆成多行
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('shipAgg AS ('));
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('LEFT JOIN shipAgg s'));
|
||||
assert.ok(!captured.sqlText.includes('LEFT JOIN ship s'));
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('销量覆盖 4 个来源：线上普通行 + 组合装展开 + 全民客户普通行 + 全民客户组合装展开', async () => {
|
||||
let captured = null;
|
||||
const db = {
|
||||
query: async (sqlText, params) => { captured = { sqlText, params }; return []; },
|
||||
};
|
||||
await fetchPickingBinSkuRows(db, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 30 });
|
||||
|
||||
// ① 线上店铺订单普通行
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('FROM rpt.jst_OrderItem'), '缺少 jst_OrderItem 普通行分支');
|
||||
// ② 线上订单组合装行按映射表展开为子件
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('JOIN rpt.jst_comboProductItem'), '缺少组合装展开分支');
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("oi.sku_type = 'combine'"), '缺少组合装行识别条件');
|
||||
// ③ 全民客户（B2B 分销）渠道普通行，排除拆单父单 Split 与问题单
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes('FROM rpt.jst_qmcust_orderlist_item'), '缺少 qmcust 分支');
|
||||
assert.ok(captured.sqlText.includes("'Split', 'Question'"), 'qmcust 未排除拆单父单/问题单');
|
||||
// 四个分支共用同一发货窗口
|
||||
assert.equal(captured.sqlText.split('o.send_date >= @shipFrom').length, 5);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('gradeKey 缺失时兜底为 zero', async () => {
|
||||
const db = { query: async () => [{ wmsCoId: 101, binName: 'X', binType: '拣选', skuId: 'S1', stockQty: 5 }] };
|
||||
const rows = await fetchPickingBinSkuRows(db, [101], { shipFrom: 'a', shipTo: 'b', days: 15 });
|
||||
assert.equal(rows[0].gradeKey, 'zero');
|
||||
assert.equal(rows[0].salesQty, 0);
|
||||
assert.equal(rows[0].allocatedSalesQty, 0);
|
||||
assert.equal(rows[0].dailySales, 0);
|
||||
assert.equal(rows[0].skuId, 'S1');
|
||||
});
|
||||
|
||||
667
backend/test/warehouseShipTimeliness.test.js
Normal file
667
backend/test/warehouseShipTimeliness.test.js
Normal file
@ -0,0 +1,667 @@
|
||||
/**
|
||||
* 仓储中心 24 小时发货时效 —— 口径回归测试（2026-10-20 第八版）
|
||||
*
|
||||
* 这个功能最容易出错的是「口径」，不是 SQL 语法。本文件锁定几条关键语义：
|
||||
* ① 主仓归属用**关键词最长匹配** —— 「横林二仓品牌仓」不能被「横林二仓」抢走；
|
||||
* ② 核验轮次的时刻选择 —— 13:00 前**不做核验**、13:00~17:59 用 07:00 窗口、
|
||||
* 18:00 后用 16:00 窗口；「核验时刻」与「订单窗口上界」是两个字段；
|
||||
* ③ 数据源必须是 `jst_order_express_details`（聚水潭实时状态镜像）——
|
||||
* 订单表的 status 是下单快照，取消/售后/审核都不回写，用它必错；
|
||||
* ④ 🔥 窗口按**创建时间**卡 7:00 / 16:00（含历史未发），**已等时长按审核时间算**：
|
||||
* 「当日 7 点前订单（7 点前订单按照审核时间算），13:00 核验未发就算超时」。
|
||||
* ⚠️ 别把窗口卡到审核时间上 —— 审单集中在早上 8:30~10:00 批量做，
|
||||
* 卡审核时间 13:00 轮全库只剩 2 单（实测 29 单 → 2 单），等于把功能做废；
|
||||
* ⑤ 🔥 **没有「满 24 小时」门槛**：到核验时刻未发即超时。
|
||||
* 第七版加了 24h 门槛，13:00 轮永远看不到当天 7 点那批，被业务打回；
|
||||
* ⑥ 三态互斥：发货中+无发货时间=超时未发货 / 待审核·异常=不计考核 / 其余丢弃；
|
||||
* **作废单（已取消 / 合并 / 拆单父单）不考核**；
|
||||
* ⑦ 性能护栏：状态表只允许 **1 次** querySlow，不得投影宽列、不得回订单表补金额。
|
||||
*
|
||||
* ⚠️ 本文件**不连数据库**，纯逻辑测试。
|
||||
*/
|
||||
const test = require('node:test');
|
||||
const assert = require('node:assert/strict');
|
||||
|
||||
const registry = require('../src/services/warehouseShipTimelinessRegistry');
|
||||
|
||||
// ── ① 主仓归属：最长匹配 ────────────────────────────────────────────────
|
||||
test('resolveCenter 用最长关键词匹配，品牌仓不会被主仓抢走', () => {
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-横林二仓品牌仓').key, 'HL2_BRAND');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-横林二仓').key, 'HL2');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-崔桥工厂品牌仓').key, 'CQ_BRAND');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-崔桥工厂仓').key, 'CQ');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-山东品牌仓').key, 'SD_BRAND');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-山东青岗集仓').key, 'SD_QGJ');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('resolveCenter 能捞到各种命名的子仓', () => {
|
||||
const cases = [
|
||||
['简尚-运营C横林二仓专用仓', 'HL2'],
|
||||
['简尚-横林二仓京东仓', 'HL2'],
|
||||
['京仓-横林二仓京东自营仓', 'HL2'],
|
||||
['简尚-崔桥工厂仓唯品仓', 'CQ'],
|
||||
['简尚-运营C崔桥工厂仓专用仓', 'CQ'],
|
||||
['简尚-新苏北临时仓', 'XSB'],
|
||||
['简尚-分销部睢宁专用仓', 'SN'],
|
||||
['京仓-山东青岗集京东仓储', 'SD_QGJ'],
|
||||
['简尚-山东青岗集仓马来海外仓', 'SD_QGJ'],
|
||||
['简尚-河南洛宁仓', 'HN_LN'],
|
||||
];
|
||||
for (const [name, expected] of cases) {
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter(name)?.key, expected, name);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('「京仓-横林二仓京东云仓」业务指定排除，不计入横林二仓', () => {
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('京仓-横林二仓京东云仓'), null);
|
||||
// ⚠️ 不能连带排掉名字相近的仓 —— 关键词必须写完整片段
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-横林二仓京东仓')?.key, 'HL2');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('京仓-横林二仓京东自营仓')?.key, 'HL2');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('京仓-崔桥工厂仓京东云仓')?.key, 'CQ');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('京仓-山东青岗集京东云仓')?.key, 'SD_QGJ');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('resolveCenter 不会把无关代发仓误并入（山东/河南是高频前缀）', () => {
|
||||
const shouldBeNull = [
|
||||
'工厂-山东菏泽森美代发仓',
|
||||
'工厂-山东恒思代发仓',
|
||||
'工厂-河南千优代发仓',
|
||||
'工厂-河北霸州派雅世佳代发仓',
|
||||
'简尚-苏州福利品仓',
|
||||
];
|
||||
for (const name of shouldBeNull) {
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter(name), null, `${name} 不应归属任何主仓`);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('崔桥工厂半成品包装项目仓已接入（不再是占位仓）', () => {
|
||||
const c = registry.CENTERS.find((x) => x.key === 'CQ_WIP');
|
||||
assert.ok(c, 'CQ_WIP 必须存在');
|
||||
assert.equal(c.placeholder, undefined, '已接入真实仓，不能再是占位仓');
|
||||
assert.equal(c.name, '崔桥工厂半成品包装项目仓');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-崔桥工厂半成品包装项目仓')?.key, 'CQ_WIP');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-崔桥工厂仓')?.key, 'CQ');
|
||||
assert.equal(registry.resolveCenter('简尚-崔桥工厂品牌仓')?.key, 'CQ_BRAND');
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ── ② 核验轮次 ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
const at = (h, m) => new Date(2026, 9, 20, h, m, 0); // 2026-10-20 本机时区（东八区）
|
||||
|
||||
test('13:00 前不做核验，返回 null（不回填昨日数据）', () => {
|
||||
assert.equal(registry.resolveActiveRound(at(9, 30)), null);
|
||||
assert.equal(registry.resolveActiveRound(at(12, 59)), null);
|
||||
assert.equal(registry.resolveActiveRound(at(0, 5)), null);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('13:00~17:59 用 13:00 轮，窗口是「截止今日 07:00 前创建（含历史）」', () => {
|
||||
for (const [h, m] of [[13, 0], [15, 30], [17, 59]]) {
|
||||
const r = registry.resolveActiveRound(at(h, m));
|
||||
assert.ok(r, `${h}:${m} 应已进入首轮核验`);
|
||||
assert.equal(r.key, 'NOON');
|
||||
// 核验时刻 = 13:00（判定「发了没发 / 超时多久」用它）
|
||||
assert.equal(r.deadline, '2026-10-20 13:00:00');
|
||||
assert.equal(r.verifyHour, 13);
|
||||
// 订单窗口上界 = 07:00（只核验该时刻前创建的单）
|
||||
assert.equal(r.windowEnd, '2026-10-20 07:00:00');
|
||||
assert.notEqual(r.deadline, r.windowEnd, '核验时刻与窗口上界必须是两个值');
|
||||
assert.equal(r.includeHistory, true);
|
||||
assert.notEqual(r.windowStart, '2026-10-20 00:00:00', '下界不能卡在当天 00:00');
|
||||
assert.equal(r.windowStart, '2026-09-20 00:00:00', '下界是近 30 天');
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('18:00 之后用 18:00 轮，窗口上界扩到当天 16:00', () => {
|
||||
const r = registry.resolveActiveRound(at(18, 0));
|
||||
assert.equal(r.key, 'AFTERNOON');
|
||||
assert.equal(r.deadline, '2026-10-20 18:00:00');
|
||||
assert.equal(r.windowEnd, '2026-10-20 16:00:00');
|
||||
assert.equal(registry.resolveActiveRound(at(23, 59)).key, 'AFTERNOON');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('describeRounds 两轮的核验时刻与窗口上界（16:00~17:59 属于「等 18:00 轮」）', () => {
|
||||
const rounds = registry.describeRounds(at(16, 5));
|
||||
assert.deepEqual(
|
||||
rounds.map((r) => [r.key, r.deadline.slice(11, 16), r.windowEnd.slice(11, 16)]),
|
||||
[['NOON', '13:00', '07:00'], ['AFTERNOON', '18:00', '16:00']]
|
||||
);
|
||||
assert.equal(rounds[0].active, true);
|
||||
assert.equal(rounds[1].active, false, '16:05 还没到 18:00 轮');
|
||||
assert.equal(registry.resolveActiveRound(at(16, 5)).key, 'NOON');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('审核晚于本轮核验时刻 → 顺延到下一轮核验时刻', () => {
|
||||
const [noon, afternoon] = registry.describeRounds(at(16, 5));
|
||||
assert.equal(registry.nextRoundDeadline(noon), '2026-10-20 18:00:00', '13:00 轮 → 当天 18:00');
|
||||
assert.equal(registry.nextRoundDeadline(afternoon), '2026-10-21 13:00:00',
|
||||
'18:00 是当天最后一轮 → 次日 13:00');
|
||||
// 跨月边界也要对
|
||||
assert.equal(
|
||||
registry.nextRoundDeadline({ key: 'AFTERNOON', date: '2026-10-31' }),
|
||||
'2026-11-01 13:00:00'
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ── ③ 常量口径 ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
test('数据源必须是聚水潭实时状态表，不是订单表', () => {
|
||||
assert.equal(registry.ORDER_STATE_TABLE, 'jst_order_express_details');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('三态名称；24 小时常量仅用于页面命名，不再参与判定', () => {
|
||||
assert.equal(registry.SHIPPING_STATUS, '发货中');
|
||||
assert.equal(registry.UNAUDITED_STATUS, '已支付待审核');
|
||||
assert.equal(registry.ABNORMAL_STATUS, '异常');
|
||||
// 页面/路由仍叫「24 小时发货时效」，但判定是 13:00/18:00 到点即超时
|
||||
assert.equal(registry.SHIP_TIMELINESS_HOURS, 24);
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('作废单（已取消）明确不考核', () => {
|
||||
assert.ok(
|
||||
registry.IGNORED_STATES.includes('已取消'),
|
||||
'「已取消」必须在排除名单里 —— 近 30 天 6.4 万单，是「发货中」的 26 倍'
|
||||
);
|
||||
assert.ok(registry.IGNORED_STATES.includes('已发货'));
|
||||
assert.ok(registry.IGNORED_STATES.includes('等供销商|外仓发货'));
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('创建时间要从订单表补，且只补窄列', () => {
|
||||
assert.deepEqual(
|
||||
[...registry.CREATED_SOURCE_TABLES],
|
||||
['jst_Orders', 'jst_qmcust_orderlist'],
|
||||
'两张订单表都要查（店铺互斥，交集为 0）'
|
||||
);
|
||||
assert.ok(registry.CREATED_BACKFILL_BATCH >= 100, '必须分批，不能一次 IN 上万个');
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ── ④ 服务层分桶（注入假查询，不连库）──
|
||||
function stubDb(dbPath, scenario = 'default') {
|
||||
const wmsId = 15038426;
|
||||
|
||||
// 创建时间（展示）+ 作废事实来源：o_id → 订单表行
|
||||
// 故意让 3 号单**补不到**（模拟订单表缺行）→ 展示回退付款时间
|
||||
const f = (table, o) => ({ table, status: 'WaitConfirm', send_date: null, is_merge: 0, is_split: 0, ...o });
|
||||
|
||||
const defaultFacts = {
|
||||
1: f('jst_Orders', { created: '2026-09-25 00:50:00' }),
|
||||
2: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 16:20:00' }),
|
||||
6: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 17:00:00' }),
|
||||
7: f('jst_qmcust_orderlist', { created: '2026-09-25 01:00:00' }),
|
||||
9: f('jst_Orders', { created: '2026-09-21 09:00:00', status: 'Cancelled' }),
|
||||
// 10：状态表「发货中 + send_time 空」，但订单表是 Merged —— 真实案例
|
||||
// 5127276315127080023（内部单号 9486414）就是这样被误判成超时的
|
||||
10: f('jst_qmcust_orderlist', { created: '2026-09-21 10:00:00', status: 'Merged', send_date: '2026-09-22 06:54:49' }),
|
||||
// 11：状态表 send_time 空，订单表 send_date 有值（已发）
|
||||
11: f('jst_Orders', { created: '2026-09-21 11:00:00', send_date: '2026-09-22 08:00:00' }),
|
||||
// 37：🔥 订单表 send_date 没回写，但销售订单 status 已是 Sent（已发货）
|
||||
// —— 业务 2026-10-20「已发/未发参考聚水潭销售订单页面」
|
||||
37: f('jst_Orders', { created: '2026-09-22 09:00:00', status: 'Sent' }),
|
||||
// 12：拆单父单，status 不是 Split 但 is_split=1
|
||||
12: f('jst_Orders', { created: '2026-09-21 12:00:00', status: 'Delivering', is_split: 1 }),
|
||||
13: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 15:00:00' }),
|
||||
// 31~34：验证仓级例外窗口（山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00，仅 18:00 轮）
|
||||
31: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 15:30:00' }),
|
||||
32: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 14:30:00' }),
|
||||
33: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 13:30:00' }),
|
||||
34: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 12:30:00' }),
|
||||
// 26：创建 10-18，但**今天 13:10 才审核** —— 业务点名的形态（9818476）
|
||||
// 只能进 18:00 轮，不能进 13:00 轮
|
||||
26: f('jst_Orders', { created: '2026-10-18 12:00:00' }),
|
||||
// 25：重审单（首次 10-19 10:10 / 最后一次 10-20 13:30）—— 聚水潭显示 13:30
|
||||
25: f('jst_Orders', { created: '2026-10-19 10:00:00' }),
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 13:00 轮场景：验证「窗口按创建时间卡 7 点、时长按审核时间算」
|
||||
const noonFacts = {
|
||||
21: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 06:45:00' }),
|
||||
22: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 05:55:00' }),
|
||||
23: f('jst_Orders', { created: '2026-10-19 19:55:00' }),
|
||||
24: f('jst_Orders', { created: '2026-10-20 07:30:00' }),
|
||||
// 25：重审单（首次审核 10-19 10:10、最后一次 10-20 13:30）—— 时长要按首次算
|
||||
25: f('jst_Orders', { created: '2026-10-19 10:00:00' }),
|
||||
// 26：今天 13:10 才审（晚于核验时刻 13:00）—— 已等时长要回退按创建时间算
|
||||
26: f('jst_Orders', { created: '2026-10-18 12:00:00' }),
|
||||
};
|
||||
|
||||
const factsMap = scenario === 'noon' ? noonFacts : defaultFacts;
|
||||
|
||||
const mk = (o) => ({
|
||||
shop_name: '测试店',
|
||||
logistic_status_name: '',
|
||||
query_time: '2026-10-20 11:18:27',
|
||||
// 默认首次审核 = 最后一次审核；需要区分重审的用例显式覆盖 first_oa_confirm_time
|
||||
first_oa_confirm_time: o.last_oa_confirm_time ?? null,
|
||||
...o,
|
||||
});
|
||||
|
||||
const defaultRows = [
|
||||
// 1：审核 09-25 01:00 → 到 18:00 核验 = 25 天 17 小时，超时
|
||||
mk({ so_id: 'SO-1', inner_order_id: 1, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-24 23:50:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-25 01:00:00' }),
|
||||
// 2：创建 16:20 晚于窗口上界 16:00 → 本轮不核验（窗口卡的是创建时间）
|
||||
mk({ so_id: 'SO-2', inner_order_id: 2, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 16:10:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 16:30:00' }),
|
||||
// 3：订单表补不到创建时间 → 展示回退付款时间；审核 09-26 00:15 仍应判超时
|
||||
mk({ so_id: 'SO-3', inner_order_id: 3, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-26 00:10:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-26 00:15:00' }),
|
||||
// 4：已支付待审核（还没审单、没有审核时间）→ 不计考核
|
||||
mk({ so_id: 'SO-4', inner_order_id: 4, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '已支付待审核', pay_time: '2026-09-23 01:00:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: null }),
|
||||
// 5：异常 → 不计考核
|
||||
mk({ so_id: 'SO-5', inner_order_id: 5, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '异常', logistic_status_name: '常州安能新', pay_time: '2026-09-23 01:00:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-23 01:05:00' }),
|
||||
// 6：审核 17:05 晚于窗口上界 → 本轮不该核验
|
||||
mk({ so_id: 'SO-6', inner_order_id: 6, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 16:55:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 17:05:00' }),
|
||||
// 7：被业务排除的京东云仓 → 不归属任何主仓
|
||||
mk({ so_id: 'SO-7', inner_order_id: 7, warehouse_name: '京仓-横林二仓京东云仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-25 00:00:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-25 00:10:00' }),
|
||||
// 8：与 1 同 so_id + 同基准时间（拆包重复行）→ 必须去重
|
||||
mk({ so_id: 'SO-1', inner_order_id: 1, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-24 23:50:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-25 01:00:00' }),
|
||||
// 9：作废单（已取消）—— 业务定性不考核
|
||||
mk({ so_id: 'SO-9', inner_order_id: 9, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '已取消', pay_time: '2026-09-21 08:00:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-21 08:10:00' }),
|
||||
// 10：状态表「发货中」、但订单表是 Merged + 已发 —— 必须剔除
|
||||
mk({ so_id: 'SO-10', inner_order_id: 10, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-21 09:59:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-21 10:05:00' }),
|
||||
// 11：状态表「发货中」、订单表 send_date 有值（已发）—— 必须剔除
|
||||
mk({ so_id: 'SO-11', inner_order_id: 11, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-21 10:59:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-21 11:05:00' }),
|
||||
// 12：拆单父单（is_split=1）—— 自己不发货，必须剔除
|
||||
mk({ so_id: 'SO-12', inner_order_id: 12, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-21 11:59:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-21 12:05:00' }),
|
||||
// 13：🔥 当天 15:30 审核、18:00 核验只等了 2.5 小时 —— 旧版 24h 门槛会漏掉，
|
||||
// 本版必须算超时（业务口径：到点未发就算超时）
|
||||
mk({ so_id: 'SO-13', inner_order_id: 13, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 14:59:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 15:30:00' }),
|
||||
// ── 仓级例外窗口（18:00 轮）：山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00 ──
|
||||
// 31：山东青岗集仓 15:30 创建 → 晚于该仓 15:00 上界 → 本轮不核验
|
||||
mk({ so_id: 'SO-31', inner_order_id: 31, warehouse_name: '简尚-山东青岗集仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 15:29:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 15:35:00' }),
|
||||
// 32：山东品牌仓 14:30 创建 → 早于 15:00 上界 → 核验，且超时
|
||||
mk({ so_id: 'SO-32', inner_order_id: 32, warehouse_name: '简尚-山东品牌仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 14:29:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 14:35:00' }),
|
||||
// 33：河南洛宁仓 13:30 创建 → 晚于该仓 13:00 上界 → 本轮不核验
|
||||
mk({ so_id: 'SO-33', inner_order_id: 33, warehouse_name: '简尚-河南洛宁仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 13:29:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:35:00' }),
|
||||
// 34：河南洛宁仓 12:30 创建 → 早于 13:00 上界 → 核验，且超时
|
||||
mk({ so_id: 'SO-34', inner_order_id: 34, warehouse_name: '简尚-河南洛宁仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 12:29:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 12:35:00' }),
|
||||
// 26：🔥 业务点名的形态 —— 创建 10-18，但今天 13:10 才审核（9818476 就是这样）。
|
||||
// 它属于 18:00 轮（13:10 ≤ 16:00），已等 = 18:00 − 13:10 = 290 分
|
||||
mk({ so_id: 'SO-26', inner_order_id: 26, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-18 11:59:00',
|
||||
first_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:10:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:10:00' }),
|
||||
// 25：重审单 —— 聚水潭「审核时间」显示最后一次 10-20 13:30（不是首次 10-19 10:10）
|
||||
mk({ so_id: 'SO-25', inner_order_id: 25, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-19 09:59:00',
|
||||
first_oa_confirm_time: '2026-10-19 10:10:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:30:00' }),
|
||||
// 35/36：🔥 不考核快递（业务 2026-10-20）：中铁物流、壹米滴答专线 —— 一律跳过。
|
||||
// 这两单状态/时间都够超时，靠快递名剔除，同时计入 summary.carrierSkipped
|
||||
mk({ so_id: 'SO-35', inner_order_id: 35, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-25 01:00:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-25 01:30:00', logistic_company_name: '中铁物流' }),
|
||||
mk({ so_id: 'SO-36', inner_order_id: 36, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-25 02:00:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-25 02:30:00', logistic_company_name: '壹米滴答专线' }),
|
||||
// 37：销售订单 status=Sent（已发货），状态表还是「发货中 + send_time 空」→ 必须剔除
|
||||
mk({ so_id: 'SO-37', inner_order_id: 37, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-09-22 08:50:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-09-22 09:05:00' }),
|
||||
];
|
||||
|
||||
// 13:00 轮：窗口上界 07:00（按创建时间），核验时刻 13:00
|
||||
const noonRows = [
|
||||
// 21：创建 06:45（7 点前）+ 审核 07:20 → 进 13:00 轮；已等 = 13:00 − 07:20 = 340 分
|
||||
mk({ so_id: 'SO-21', inner_order_id: 21, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 06:40:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 07:20:00' }),
|
||||
// 22：创建 05:55 + 审核 06:40 → 13:00 核验只等 380 分钟，也必须算超时（无 24h 门槛）
|
||||
mk({ so_id: 'SO-22', inner_order_id: 22, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 05:50:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 06:40:00' }),
|
||||
// 23：昨天创建、至今未发（历史未发池）→ 13:00 轮也要看到
|
||||
mk({ so_id: 'SO-23', inner_order_id: 23, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-19 19:50:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-19 20:10:00' }),
|
||||
// 24：创建 07:30 晚于窗口上界 07:00 → 本轮不核验（窗口卡的是创建时间）
|
||||
mk({ so_id: 'SO-24', inner_order_id: 24, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-20 07:29:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 07:40:00' }),
|
||||
// 25：🔥 被「重新审核」过的单：首次审核 10-19 10:10、最后一次 10-20 13:30。
|
||||
// 时长必须按**首次**审核算（1610 分），用 last 会算成 0 分
|
||||
mk({ so_id: 'SO-25', inner_order_id: 25, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-19 09:59:00',
|
||||
first_oa_confirm_time: '2026-10-19 10:10:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:30:00' }),
|
||||
// 26：🔥 今天 13:10 才审（晚于核验时刻 13:00）→ 已等时长回退按创建时间算，
|
||||
// 不能显示 0 分（真实案例：创建 10-18 的单今天才审）
|
||||
mk({ so_id: 'SO-26', inner_order_id: 26, warehouse_name: '简尚-崔桥工厂仓',
|
||||
order_status_name: '发货中', pay_time: '2026-10-18 11:59:00',
|
||||
first_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:10:00',
|
||||
last_oa_confirm_time: '2026-10-20 13:10:00' }),
|
||||
];
|
||||
|
||||
const rows = scenario === 'noon' ? noonRows : defaultRows;
|
||||
|
||||
const calls = { state: 0, backfill: 0, sql: [], backfillSql: [], params: [] };
|
||||
|
||||
const handler = async (sql, params) => {
|
||||
const text = String(sql);
|
||||
if (/jst_warehouseInfo/u.test(text)) {
|
||||
return [
|
||||
{ Id: 1, name: '简尚-崔桥工厂仓', wms_co_id: wmsId },
|
||||
{ Id: 2, name: '简尚-山东青岗集仓', wms_co_id: 15137523 },
|
||||
{ Id: 3, name: '简尚-山东品牌仓', wms_co_id: 15182705 },
|
||||
{ Id: 4, name: '简尚-河南洛宁仓', wms_co_id: 15539084 },
|
||||
];
|
||||
}
|
||||
// 补「起算点 + 作废事实」：按 o_id 分批 IN 两张订单表
|
||||
if (/FROM dbo\.(jst_Orders|jst_qmcust_orderlist)/u.test(text)) {
|
||||
calls.backfill += 1;
|
||||
calls.backfillSql.push(text);
|
||||
const table = /jst_qmcust_orderlist/u.test(text) ? 'jst_qmcust_orderlist' : 'jst_Orders';
|
||||
const m = text.match(/IN \(([0-9,\s]+)\)/u);
|
||||
const ids = m ? m[1].split(',').map((s) => Number(s.trim())) : [];
|
||||
return ids
|
||||
.filter((id) => factsMap[id] && factsMap[id].table === table)
|
||||
.map((id) => {
|
||||
const x = factsMap[id];
|
||||
return {
|
||||
o_id: id,
|
||||
created: x.created,
|
||||
status: x.status,
|
||||
send_date: x.send_date,
|
||||
is_merge: x.is_merge,
|
||||
is_split: x.is_split,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
calls.state += 1;
|
||||
calls.sql.push(text);
|
||||
calls.params.push(params || {});
|
||||
return rows;
|
||||
};
|
||||
|
||||
require.cache[dbPath] = {
|
||||
id: dbPath,
|
||||
filename: dbPath,
|
||||
loaded: true,
|
||||
exports: { query: handler, querySlow: handler },
|
||||
};
|
||||
return { calls, wmsId };
|
||||
}
|
||||
|
||||
function withStubbedService(fn, scenario = 'default') {
|
||||
return async () => {
|
||||
const dbPath = require.resolve('../src/config/cloudDatabase');
|
||||
const realDb = require.cache[dbPath];
|
||||
const ctx = stubDb(dbPath, scenario);
|
||||
delete require.cache[require.resolve('../src/services/warehouseShipTimelinessService')];
|
||||
delete require.cache[require.resolve('../src/services/warehouseShipTimelinessRegistry')];
|
||||
try {
|
||||
const svc = require('../src/services/warehouseShipTimelinessService');
|
||||
await fn(svc, ctx);
|
||||
} finally {
|
||||
if (realDb) require.cache[dbPath] = realDb;
|
||||
else delete require.cache[dbPath];
|
||||
delete require.cache[require.resolve('../src/services/warehouseShipTimelinessService')];
|
||||
delete require.cache[require.resolve('../src/services/warehouseShipTimelinessRegistry')];
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
test('服务层三态分流：超时未发货 / 不计考核 / 丢弃', withStubbedService(async (svc, { calls }) => {
|
||||
// 18:05 → 18:00 轮：窗口上界 16:00（按审核时间），核验时刻 18:00
|
||||
const data = await svc.getShipTimeliness({ now: at(18, 5), limit: 10 });
|
||||
const c = data.centers.find((x) => x.key === 'CQ');
|
||||
assert.ok(c, '应能归到崔桥工厂仓');
|
||||
|
||||
// 超时 = 1（09-25 审核）+ 3（补不到创建时间）+ 13（15:30 审核，只等 2.5 小时）
|
||||
// + 32（山东品牌仓 14:30）+ 34（河南洛宁 12:30）+ 26（今天 13:10 审核）
|
||||
// = 6 单
|
||||
// 2/6 今天审核晚于 16:00、4/5 不计考核、7 非主仓、8 去重、9~12 作废/已发
|
||||
// 31/33 是仓级例外窗口（山东 15:00 / 河南洛宁 13:00）挡掉的
|
||||
assert.equal(c.overdueUnshipped, 5, '1、3、13、26、25 五单算超时');
|
||||
assert.equal(c.oldestDays, 25, '最久一单 09-25 01:00 审核，到 18:00 核验是 25 天');
|
||||
assert.equal(c.heldCount, 2, '待审核 + 异常各 1 单');
|
||||
|
||||
assert.equal(data.summary.overdueUnshipped, 7);
|
||||
assert.equal(data.summary.overdueCenterCount, 3);
|
||||
assert.equal(data.summary.oldestDays, 25);
|
||||
assert.equal(data.summary.heldCount, 2);
|
||||
|
||||
// 明细：最久的排最前；基准时间是**审核时间**，创建时间只展示
|
||||
assert.equal(data.orders.length, 7);
|
||||
assert.equal(String(data.orders[0].oId), '1');
|
||||
assert.equal(data.orders[0].auditTime, '2026-09-25 01:00:00', '基准是审核时间');
|
||||
assert.equal(data.orders[0].createdAt, '2026-09-25 00:50:00', '创建时间只作展示');
|
||||
assert.equal(data.orders[0].payTime, '2026-09-24 23:50:00');
|
||||
assert.equal(data.orders[0].benchmarkSource, 'last_audit');
|
||||
// 09-25 01:00 → 10-20 18:00 = 25 天 + 17 小时 = 37020 分钟
|
||||
assert.equal(data.orders[0].overdueMinutes, 37020);
|
||||
|
||||
// 13 号单：15:30 审核 → 18:00 核验只等了 150 分钟，旧版 24h 门槛会漏，本版必须算
|
||||
const fresh = data.orders.find((o) => String(o.oId) === '13');
|
||||
assert.ok(fresh, '只等 2.5 小时也必须算超时（无 24h 门槛）');
|
||||
assert.equal(fresh.overdueMinutes, 150);
|
||||
assert.equal(fresh.waitedHours, 2.5);
|
||||
|
||||
// 26 号单：创建 10-18、今天 13:10 才审核 → 属于 18:00 轮，已等 = 18:00 − 13:10 = 290
|
||||
const lateAudit = data.orders.find((o) => String(o.oId) === '26');
|
||||
assert.ok(lateAudit, '下午才审核的老单要进 18:00 轮（不能因为创建早就算进 13:00 轮）');
|
||||
assert.equal(lateAudit.overdueMinutes, 290);
|
||||
|
||||
// 25 号：重审单 → 审核时间必须显示**最后一次**（13:30，与聚水潭一致），不是首次 10:10
|
||||
const reAudited = data.orders.find((o) => String(o.oId) === '25');
|
||||
assert.ok(reAudited, '重审单也要算');
|
||||
assert.equal(reAudited.auditTime, '2026-10-20 13:30:00', '聚水潭「审核时间」= 最后一次审核');
|
||||
assert.equal(reAudited.overdueMinutes, 270, '18:00 − 13:30');
|
||||
|
||||
// 3 号单订单表补不到 created，展示回退付款时间，超时判定仍用审核时间
|
||||
const third = data.orders.find((o) => String(o.oId) === '3');
|
||||
assert.ok(third, '补不到创建时间的单也要算超时');
|
||||
assert.equal(third.createdAt, '', '确实没补到');
|
||||
assert.equal(third.benchmarkSource, 'last_audit');
|
||||
assert.equal(third.payTime, '2026-09-26 00:10:00');
|
||||
|
||||
// 创建时间晚于窗口上界 → 本轮不核验（2 号：创建 16:20、6 号：创建 17:00）
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '2'), '创建 16:20 晚于 16:00 本轮不核验');
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '6'), '创建 17:00 晚于 16:00 本轮不核验');
|
||||
|
||||
// ── 仓级例外窗口（业务 2026-10-20：山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00）──
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '31'),
|
||||
'山东青岗集仓 15:30 创建 → 晚于该仓 15:00 上界，18:00 轮不核验');
|
||||
assert.ok(data.orders.some((o) => String(o.oId) === '32'),
|
||||
'山东品牌仓 14:30 创建 → 早于该仓 15:00 上界，要核验');
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '33'),
|
||||
'河南洛宁仓 13:30 创建 → 晚于该仓 13:00 上界，18:00 轮不核验');
|
||||
assert.ok(data.orders.some((o) => String(o.oId) === '34'),
|
||||
'河南洛宁仓 12:30 创建 → 早于该仓 13:00 上界，要核验');
|
||||
assert.equal(data.window.overrides.length, 3, '山东两仓 + 河南洛宁 三处例外');
|
||||
assert.deepEqual(
|
||||
data.window.overrides.map((o) => [o.key, o.hour]).sort(),
|
||||
[['HN_LN', 13], ['SD_BRAND', 15], ['SD_QGJ', 15]]
|
||||
);
|
||||
// 例外只作用在 18:00 轮；13:00 轮没有例外（见下一个用例）
|
||||
assert.match(data.window.overrides.find((o) => o.key === 'HN_LN').windowEnd, /13:00:00$/u);
|
||||
// 被排除的仓不能算
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '7'), '京东云仓不参与考核');
|
||||
// 9(状态表已取消) / 10(Merged) / 11(已发) / 12(拆单父单) 都不能进任何清单
|
||||
for (const id of ['9', '10', '11', '12']) {
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === id), `o_id=${id} 不该进超时明细`);
|
||||
assert.ok(!data.heldOrders.some((o) => String(o.oId) === id), `o_id=${id} 不该进挂起清单`);
|
||||
}
|
||||
// 这 5 单要计进 voidCount（9/10/11/12 作废或已发 + 37 销售订单已发货 Sent）
|
||||
assert.equal(data.summary.voidCount, 5, '作废/已发单要计入剔除数');
|
||||
|
||||
// 不考核快递：中铁物流、壹米滴答专线必须整单跳过（业务 2026-10-20）
|
||||
assert.equal(data.summary.carrierSkipped, 2, '自提/中铁/壹米滴答 要计入 carrierSkipped');
|
||||
assert.ok(
|
||||
!data.orders.some((o) => ['SO-35', 'SO-36'].includes(o.soId)),
|
||||
'不考核快递的单不能出现在超时明细里'
|
||||
);
|
||||
assert.deepEqual(data.excludedCarriers, ['自提', '中铁', '壹米滴答']);
|
||||
|
||||
// 不计考核清单
|
||||
assert.equal(data.heldOrders.length, 2);
|
||||
const reasons = data.heldOrders.map((h) => h.holdReason).sort();
|
||||
assert.deepEqual(reasons, ['待审核', '订单异常'].sort());
|
||||
|
||||
// 新鲜度直接取自主查询的 query_time，不再额外扫表
|
||||
assert.equal(data.freshness.stateMaxQuery, '2026-10-20 11:18:27');
|
||||
// 🔥 2026-10-20：上游 ETL 停更时页面必须自己喊出来（当天 15:48 之后 0 行刷新，
|
||||
// 业务看到「已发货的单还显示未发货」，其实是旧快照）。阈值 90 分钟。
|
||||
assert.equal(typeof data.freshness.ageMinutes, 'number', '要给出快照距今多少分钟');
|
||||
assert.equal(
|
||||
data.freshness.stale,
|
||||
data.freshness.ageMinutes > 90,
|
||||
'滞后超过 90 分钟必须标 stale（阈值与 STATE_STALE_MINUTES 对齐）'
|
||||
);
|
||||
if (data.freshness.stale) {
|
||||
assert.match(data.freshness.hint, /未刷新/u, 'stale 时必须给出人话提示');
|
||||
}
|
||||
// 快照 11:18 早于本轮 18:00 核验时刻 → 必须明确「数据没覆盖核验时刻」
|
||||
assert.equal(data.freshness.coversDeadline, false, '快照早于核验时刻时 coversDeadline 必须为 false');
|
||||
assert.match(data.freshness.hint, /没覆盖|未覆盖/u, '没覆盖核验时刻要在提示里说清楚');
|
||||
|
||||
// ── 性能护栏 ────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
assert.equal(calls.state, 1, '状态表只允许查一次（金额/新鲜度不许再扫表）');
|
||||
const sql = calls.sql[0];
|
||||
assert.match(sql, /jst_order_express_details/u, '数据源必须是实时状态表');
|
||||
assert.match(sql, /e\.send_time IS NULL/u, '已发货靠 send_time 判');
|
||||
// 本版基准是审核时间 → 两列审核时间都必须在投影里
|
||||
assert.match(sql, /e\.last_oa_confirm_time/u, '窗口上界按审核时间判，必须取这一列');
|
||||
assert.match(sql, /e\.first_oa_confirm_time/u, '审核时间缺失时用首次审核时间兜底');
|
||||
// 🔥 不再把「创建/付款 ≤ 核验时刻−24h」下推到 SQL（24h 门槛已取消）
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /@cutoff/u, '不许再有 24h 超时下推参数');
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /pay_time <=/u, '不许再按付款时间做 24h 截断');
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /createdAt/u, '状态表的 createdAt 是同步落库时间，不能用');
|
||||
// 宽列会触发基表回表：同一 WHERE 取 2 列 0.7s，取 15 列（含长文本）54s
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /order_labels|buyer_message|remark/u, '不能投影长文本列');
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /CONVERT/u, '不要在 SQL 里 CONVERT 时间列');
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /modified/u, 'modified 每天凌晨被批量刷新，不可用');
|
||||
assert.doesNotMatch(sql, /pay_amount|jst_salesOutboundInfo/u, '不许补金额，也不再查出库单表');
|
||||
|
||||
// 补创建时间：必须走两张订单表，且**只投影 6 个窄列**
|
||||
assert.ok(calls.backfill >= 1, '必须回订单表补创建时间与作废事实');
|
||||
for (const bs of calls.backfillSql) {
|
||||
assert.match(bs, /SELECT o_id, created, status, send_date, is_merge, is_split\s+FROM\s+dbo\.(jst_Orders|jst_qmcust_orderlist)/u,
|
||||
`补订单事实只能取这 6 个窄列：${bs.slice(0, 90)}`);
|
||||
assert.doesNotMatch(bs, /pay_amount|labels|buyer_message|remark|SELECT \*/u,
|
||||
'多取一列就会把 0.2s 拖到 38s');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ⚠️ 窗口参数走 params，不在 SQL 里手写
|
||||
assert.equal(calls.params[0].windowStart, '2026-09-20 00:00:00', '下界是近 30 天');
|
||||
assert.equal(calls.params[0].cutoff, undefined, '24h 下推参数已删除');
|
||||
assert.equal(calls.params[0].shipStatus, '发货中');
|
||||
|
||||
// round 必须带出 windowEnd，否则页面渲染成「核验 前」
|
||||
assert.equal(data.round.key, 'AFTERNOON');
|
||||
assert.match(String(data.round.windowEnd), /16:00:00$/u);
|
||||
assert.equal(data.window.boundary, 'audit', '窗口按审核时间判，要透出给前端');
|
||||
assert.equal(data.window.measuredBy, 'audit', '已等时长按审核时间算');
|
||||
}));
|
||||
|
||||
test('13:00 轮：只核验「今天 00:00~07:00 审核」的单 + 历史未发', withStubbedService(async (svc) => {
|
||||
const data = await svc.getShipTimeliness({ now: at(13, 5), limit: 10 });
|
||||
assert.equal(data.round.key, 'NOON');
|
||||
assert.equal(data.round.windowEnd, '2026-10-20 07:00:00');
|
||||
|
||||
// 21 号：今天 07:20 审核 → 晚于 7 点，**不属于 13:00 轮**（业务口径：7 点前审核的才 13:00 核验）
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '21'),
|
||||
'今天 07:20 审核 → 不是 7 点前审核的单，13:00 轮不该出现');
|
||||
// 24 号：今天 07:40 审核 → 同理不核验
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '24'),
|
||||
'今天 07:40 审核 → 不进 13:00 轮');
|
||||
// 26 号：今天 13:10 才审核（9818476 那种形态）→ 更不能进 13:00 轮
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '26'),
|
||||
'下午才审核的老单不能进 13:00 轮');
|
||||
|
||||
// 22 号：今天 06:40 审核（6:30~7:00 这段）→ 13:00 只等 380 分钟，必须超时（无 24h 门槛）
|
||||
const b = data.orders.find((o) => String(o.oId) === '22');
|
||||
assert.ok(b, '6:30~7:00 审核、13:00 未发就是超时');
|
||||
assert.equal(b.benchmarkSource, 'last_audit');
|
||||
assert.equal(b.overdueMinutes, 380);
|
||||
assert.equal(b.waitedHours, 6.3);
|
||||
// 23 号：昨天审核、至今未发 → 历史未发池也要看到
|
||||
const d = data.orders.find((o) => String(o.oId) === '23');
|
||||
assert.ok(d, '含历史未发单（历史不受 00:00 起限制）');
|
||||
assert.equal(d.overdueMinutes, 1010);
|
||||
|
||||
// 25 号：最后一次审核 10-20 13:30 → 不属于「7 点前审核」，13:00 轮不核验
|
||||
assert.ok(!data.orders.some((o) => String(o.oId) === '25'),
|
||||
'重审到 13:30 的单归 18:00 轮，不进 13:00 轮');
|
||||
|
||||
// 13:00 轮 = 22（今天 06:40 审核）+ 23（昨天 20:10 审核，历史未发）= 2 单
|
||||
assert.equal(data.summary.overdueUnshipped, 2);
|
||||
assert.equal(data.window.boundary, 'audit', '窗口按审核时间判');
|
||||
// 仓级例外只在 18:00 轮生效，13:00 轮没有例外
|
||||
assert.equal(data.window.overrides.length, 0, '13:00 轮统一 07:00，无仓级例外');
|
||||
}, 'noon'));
|
||||
|
||||
test('服务层 13:00 前返回 notStarted，且不去查状态表', withStubbedService(async (svc, { calls }) => {
|
||||
const data = await svc.getShipTimeliness({ now: at(9, 30), limit: 10 });
|
||||
assert.equal(data.notStarted, true);
|
||||
assert.equal(data.round, null);
|
||||
assert.equal(data.orders.length, 0);
|
||||
assert.equal(data.summary.overdueUnshipped, 0);
|
||||
// 11 个主仓仍然列出来（结构不能塌），但数字全为 0
|
||||
assert.equal(data.centers.length, registry.CENTERS.length);
|
||||
assert.ok(data.centers.every((x) => x.overdueUnshipped === 0));
|
||||
assert.equal(calls.state, 0, '未到核验时间不应查库');
|
||||
assert.equal(calls.backfill, 0, '未到核验时间也不该回订单表');
|
||||
assert.match(data.note, /13:00/u);
|
||||
assert.equal(data.nextRoundAt, '2026-10-20 13:00:00');
|
||||
assert.equal(data.nextWindowEnd, '2026-10-20 07:00:00');
|
||||
}));
|
||||
|
||||
// ── ⑧ 时区：生产容器是 UTC，库里时间是北京时间 ──────────────────────────
|
||||
// 2026-10-21 实测：容器 /etc/timezone=Etc/UTC，mssql useUTC:false 把 GETDATE()
|
||||
// 构造成「墙钟当 UTC」的 Date → 比真实 now 快 8 小时。北京时间 00:00~08:00
|
||||
// 服务端取到的是「昨天」，13:00 轮因此把整个历史未发池算进来（3895 单 vs 本地 6 单）。
|
||||
test('beijingNow：任何机器时区下读出来的本地时间都等于北京时间', () => {
|
||||
// 真实时刻 2026-10-21T00:04:00Z = 北京时间 2026-10-21 08:04
|
||||
const base = new Date('2026-10-21T00:04:00Z');
|
||||
const bj = registry.beijingNow(base);
|
||||
const stamp = (d) => `${d.getFullYear()}-${String(d.getMonth() + 1).padStart(2, '0')}`
|
||||
+ `-${String(d.getDate()).padStart(2, '0')} `
|
||||
+ `${String(d.getHours()).padStart(2, '0')}:${String(d.getMinutes()).padStart(2, '0')}`;
|
||||
assert.equal(stamp(bj), '2026-10-21 08:04', '平移后本地 getter 必须读出北京时间');
|
||||
|
||||
// 跨日场景：真实时刻 2026-10-20T23:48:00Z = 北京时间 2026-10-21 07:48（UTC 上还是「昨天」）
|
||||
const midnight = registry.beijingNow(new Date('2026-10-20T23:48:00Z'));
|
||||
assert.equal(stamp(midnight).slice(0, 10), '2026-10-21',
|
||||
'北京时间 00:00~08:00 不能取成前一天');
|
||||
});
|
||||
|
||||
test('resolveActiveRound 默认按北京时间取「今天」，不依赖容器时区', () => {
|
||||
// 北京时间 2026-10-21 07:48（UTC 上是 10-20 23:48）→ 还没到 13:00，应当 notStarted
|
||||
const round = registry.resolveActiveRound(registry.beijingNow(new Date('2026-10-20T23:48:00Z')));
|
||||
assert.equal(round, null, '北京时间 07:48 未到 13:00 首轮核验');
|
||||
// 北京时间 2026-10-21 13:30 → 13:00 轮生效，窗口上界 07:00、核验 13:00
|
||||
const noon = registry.resolveActiveRound(registry.beijingNow(new Date('2026-10-21T05:30:00Z')));
|
||||
assert.equal(noon.key, 'NOON');
|
||||
assert.equal(noon.date, '2026-10-21');
|
||||
assert.equal(noon.deadline, '2026-10-21 13:00:00');
|
||||
assert.equal(noon.windowEnd, '2026-10-21 07:00:00');
|
||||
});
|
||||
23
frontend/src/api/warehouseShipTimeliness.js
Normal file
23
frontend/src/api/warehouseShipTimeliness.js
Normal file
@ -0,0 +1,23 @@
|
||||
import request from './request';
|
||||
|
||||
// 发货时效要扫两张订单表 + 出库表（rpt 下全是视图），冷启动实测 40~50 秒，
|
||||
// 超时必须放大到 3 分钟，否则前端会先断开、后端还在跑。
|
||||
const TIMELINESS_TIMEOUT_MS = 3 * 60 * 1000;
|
||||
|
||||
// 仓储中心 24 小时发货时效：每个主仓「超时未发」数量 + 超时订单明细
|
||||
// params.round 'NOON' | 'AFTERNOON'（不传按当前时刻自动判定）
|
||||
// params.limit 明细条数上限
|
||||
export const getWarehouseShipTimeliness = (params = {}) => request.get(
|
||||
'/api/warehouse-ship-timeliness/list',
|
||||
{
|
||||
params,
|
||||
timeout: TIMELINESS_TIMEOUT_MS,
|
||||
headers: { 'Cache-Control': 'no-cache' },
|
||||
}
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 仅取今日两轮核验的描述（不打订单表，秒回），用于顶部提示
|
||||
export const getWarehouseShipTimelinessRounds = () => request.get(
|
||||
'/api/warehouse-ship-timeliness/rounds',
|
||||
{ timeout: 30000 }
|
||||
);
|
||||
@ -36,6 +36,7 @@ export const DEFAULT_SIDEBAR_CONFIG = {
|
||||
{ key: 'mkh-bom-data', label: 'MKH-BOM资料', icon: 'table', routeKey: 'mkh-bom-data', visible: true, order: 20 },
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
{ key: 'warehouse-ship-timeliness', type: 'item', label: '仓储中心24小时发货时效', icon: 'inbox', routeKey: 'warehouse-ship-timeliness', visible: true, order: 110 },
|
||||
{
|
||||
key: 'large-stock-monitor', type: 'group', label: '大货库存监控', icon: 'appstore', visible: true, order: 200, defaultExpanded: true,
|
||||
children: [
|
||||
|
||||
@ -1,4 +1,4 @@
|
||||
/** 拣选库位动销分析 —— 表头与口径说明 */
|
||||
/** 拣选库位动销分析 —— 表头与口径说明（粒度：仓位 × 商品编码） */
|
||||
|
||||
export const PICKING_BIN_COLUMNS = [
|
||||
{
|
||||
@ -9,37 +9,37 @@ export const PICKING_BIN_COLUMNS = [
|
||||
{
|
||||
key: 'binName',
|
||||
label: '仓位',
|
||||
tip: '系统仓位编码（jst_packInventoryInfo.bin）',
|
||||
tip: '系统仓位编码（jst_packInventoryInfo.bin）；同一仓位有多个商品时会出现多行',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'binType',
|
||||
label: '类型',
|
||||
tip: '拣选 = 拣货位（bin_group 为空）；存货 = 存货位（bin_group=存货）',
|
||||
tip: '统计范围固定为真实拣选仓位（pack_type=Bin 且 bin_group 为空）；箱记录和存货位不纳入动销分析',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'skuId',
|
||||
label: '商品编码',
|
||||
tip: '商品编码（jst_packInventoryInfo.sku_id），一行就是一个「仓位 × 商品」组合',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'stockQty',
|
||||
label: '库存数量',
|
||||
tip: '该仓位当前库存件数（jst_packInventoryInfo 按 wms_co_id + 仓位 汇总 qty）',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'skuCount',
|
||||
label: 'SKU数',
|
||||
tip: '该仓位内存放且有库存的 SKU 个数',
|
||||
tip: '该商品在这个仓位上的当前库存件数（同一仓位多行的库存相加 = 仓位库存）',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'salesQty',
|
||||
label: '销量',
|
||||
tip: '近 N 天该仓位的分摊销量：Σ(仓位内各 SKU 销量 ÷ 该 SKU 占用的同类型仓位数)',
|
||||
label: '商品销量',
|
||||
tip: '近 N 天该商品的销量（整档，不按仓位分摊）：含线上订单、组合装子件拆分、全民客户(B2B分销)渠道；同一商品占几个仓位，这几行显示的销量都一样，所以这一列不能直接按行求和',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'dailySales',
|
||||
label: '日销',
|
||||
tip: '分摊销量 ÷ 统计天数，动销等级按此值划分',
|
||||
label: '商品日销',
|
||||
tip: '商品销量 ÷ 统计天数，动销等级严格按此值划分',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'gradeKey',
|
||||
label: '动销等级',
|
||||
tip: '爆款≥20 / 热卖款 10~20 / 平销款 3~10 / 滞销款-1 1~3 / 滞销款-2 0~1 / 销售=0',
|
||||
tip: '按商品日销划分：爆款≥20 / 热卖款 10~20 / 平销款 3~10 / 滞销款-1 1~3 / 滞销款-2 0~1 / 销售=0',
|
||||
},
|
||||
];
|
||||
|
||||
@ -52,13 +52,6 @@ export const PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS = [
|
||||
|
||||
export const PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS = 30;
|
||||
|
||||
export const PICKING_BIN_TYPE_OPTIONS = [
|
||||
{ label: '拣选位', value: '拣选' },
|
||||
{ label: '存货位', value: '存货' },
|
||||
];
|
||||
|
||||
export const PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES = ['拣选'];
|
||||
|
||||
/** 动销等级展示色（与后端 key 对应） */
|
||||
export const PICKING_BIN_GRADE_COLORS = {
|
||||
hot: 'red',
|
||||
@ -70,19 +63,29 @@ export const PICKING_BIN_GRADE_COLORS = {
|
||||
};
|
||||
|
||||
export const PICKING_BIN_DESCRIPTION = [
|
||||
'动销等级口径：按「单个仓位的日均销量（日销）」分档，日销 = 该仓位近 N 天销量 ÷ N。',
|
||||
'【统计范围】只统计真实拣选仓位（pack_type=Bin 且 bin_group 为空）；箱记录（pack_type=Pack）和存货位不纳入动销分析。',
|
||||
'',
|
||||
'【粒度】一行 = 一个「仓位 × 商品编码」组合。一个仓位放了 N 个商品就显示 N 行，列表与导出一致。',
|
||||
' 库存数量 = 该商品在这个仓位上的实际库存（同一仓位多行相加 = 仓位总库存）。',
|
||||
'',
|
||||
'【动销等级口径】按「商品日销」分档：商品日销 = 该商品近 N 天销量 ÷ N。',
|
||||
' 爆款：日销 ≥ 20；热卖款：10 ≤ 日销 ＜ 20；平销款：3 ≤ 日销 ＜ 10；',
|
||||
' 滞销款-1：1 ≤ 日销 ＜ 3；滞销款-2：0 ＜ 日销 ＜ 1；销售=0：窗口内该仓位所有 SKU 均无销量。',
|
||||
' 滞销款-1：1 ≤ 日销 ＜ 3；滞销款-2：0 ＜ 日销 ＜ 1；销售=0：窗口内该商品无销量。',
|
||||
' 等级判断的是商品本身的销售速度，与其摆放位置无关 —— 同一件商品占几个仓位，等级都相同。',
|
||||
'默认统计窗口为近 30 天，可切换 7 / 15 / 30 / 60 天。',
|
||||
'',
|
||||
'【销量为什么要分摊】',
|
||||
'【为什么不用分摊销量来定等级】',
|
||||
' 同一 SKU 常同时占用多个同类型仓位（崔桥工厂仓实测 3290 个拣选 SKU 中 1431 个跨多个拣选位，最多 24 个）。',
|
||||
' 若直接把 SKU 销量累加到每个仓位，销量会被放大数倍。',
|
||||
' 因此按「SKU 销量在其占用的同类型仓位数之间平均分摊」计算库位销量，',
|
||||
' 恒等式已实测校验：全部库位销量之和 = 有库位记录的那些 SKU 的销量之和（差异 0）。',
|
||||
' 注意该合计小于全仓销量：jst_packInventoryInfo 只覆盖部分 SKU 的仓位数据，无仓位记录的 SKU 销量不计入任何库位。',
|
||||
' 若把销量先摊到每个仓位再定等级，一件日销 100 的爆款放在 10 个仓位就会被算成日销 10 —— 判断的是「摆法」而不是商品。',
|
||||
'',
|
||||
'数据来源：库存取 rpt.jst_packInventoryInfo（按仓库 + 仓位汇总）；',
|
||||
'销量取 rpt.jst_Orders × rpt.jst_OrderItem（按 send_date，排除 Delete/Cancelled），与「每日进销存」发货口径一致。',
|
||||
'仓位类型：bin_group 为空视为拣选位，bin_group=存货 为存货位。',
|
||||
'【商品销量为什么不能直接按行求和】',
|
||||
' 商品销量取的是整档销量（不除以占用仓位数），同一件商品跨仓位会重复出现，所以该列相加无意义。',
|
||||
' 需要按行求和请用导出文件里的「分摊销量」列：商品销量 ÷ 其占用的同类型仓位数。',
|
||||
' 恒等式已实测校验（差异 0）：全部行分摊销量之和 = 有库位记录的那些 SKU 的销量之和。',
|
||||
' 注意它小于全仓销量：jst_packInventoryInfo 只覆盖部分 SKU 的仓位数据，无仓位记录的 SKU 销量不计入任何库位。',
|
||||
'',
|
||||
'数据来源：库存取 rpt.jst_packInventoryInfo（按仓库 + 仓位 + 商品汇总）；',
|
||||
'销量按 send_date 窗口统计 4 个来源：① jst_Orders 普通商品行；② jst_Orders 组合装行（ZH-拼接编码）按组合装映射展开为子件；',
|
||||
'③ jst_qmcust_orderlist 全民客户(B2B分销)普通行（排除拆单父单 Split）；④ qmcust 组合装行同样展开。',
|
||||
'统计范围：只取 pack_type=Bin 且 bin_group 为空的真实拣选仓位，箱记录（pack_type=Pack）和存货位（bin_group=存货）不参与统计。',
|
||||
];
|
||||
|
||||
@ -119,6 +119,11 @@ const SIDEBAR_ROUTE_MAP = {
|
||||
activePath: '/planning/operation/mkh-bom-data',
|
||||
matchMode: 'prefix',
|
||||
},
|
||||
'warehouse-ship-timeliness': {
|
||||
path: '/planning/operation/warehouse-ship-timeliness',
|
||||
activePath: '/planning/operation/warehouse-ship-timeliness',
|
||||
matchMode: 'prefix',
|
||||
},
|
||||
'daily-inventory': { path: '/planning/operation/daily-inventory' },
|
||||
'stock-sales-analysis': { path: '/planning/operation/stock-sales-analysis' },
|
||||
'picking-bin-sales-analysis': { path: '/planning/operation/picking-bin-sales-analysis' },
|
||||
|
||||
@ -953,6 +953,7 @@ const MkhBomData = () => {
|
||||
<Text type="secondary">进度为查询阶段估算，实际完成以服务端返回为准。</Text>
|
||||
</Space>
|
||||
</Modal>
|
||||
|
||||
<header className="mkh-header">
|
||||
<div className="mkh-header__heading">
|
||||
<Title level={3}>MKH-BOM 资料</Title>
|
||||
|
||||
@ -13,8 +13,6 @@ import {
|
||||
PICKING_BIN_COLUMNS,
|
||||
PICKING_BIN_WINDOW_OPTIONS,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS,
|
||||
PICKING_BIN_TYPE_OPTIONS,
|
||||
PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES,
|
||||
PICKING_BIN_GRADE_COLORS,
|
||||
PICKING_BIN_DESCRIPTION,
|
||||
} from '../../constants/pickingBinSalesAnalysis';
|
||||
@ -47,7 +45,6 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
const [data, setData] = useState(null);
|
||||
const [helpOpen, setHelpOpen] = useState(false);
|
||||
const [days, setDays] = useState(PICKING_BIN_DEFAULT_DAYS);
|
||||
const [binTypes, setBinTypes] = useState(PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES);
|
||||
const [warehouse, setWarehouse] = useState('');
|
||||
const [grades, setGrades] = useState([]);
|
||||
const [keyword, setKeyword] = useState('');
|
||||
@ -55,9 +52,8 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
|
||||
const params = useMemo(() => ({
|
||||
days,
|
||||
binType: binTypes.join(','),
|
||||
...(warehouse ? { wmsCoId: warehouse } : {}),
|
||||
}), [days, binTypes, warehouse]);
|
||||
}), [days, warehouse]);
|
||||
|
||||
const load = useCallback(async (options = {}) => {
|
||||
setLoading(true);
|
||||
@ -85,7 +81,9 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
const kw = keyword.trim().toLowerCase();
|
||||
return items.filter((it) => {
|
||||
if (grades.length > 0 && !grades.includes(it.gradeKey)) return false;
|
||||
if (kw && !String(it.binName).toLowerCase().includes(kw)) return false;
|
||||
if (kw
|
||||
&& !String(it.binName).toLowerCase().includes(kw)
|
||||
&& !String(it.skuId).toLowerCase().includes(kw)) return false;
|
||||
return true;
|
||||
});
|
||||
}, [items, grades, keyword]);
|
||||
@ -94,9 +92,10 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
title: <TipTitle tip={col.tip}>{col.label}</TipTitle>,
|
||||
key: col.key,
|
||||
dataIndex: col.key,
|
||||
align: ['warehouse', 'binName', 'binType', 'gradeKey'].includes(col.key) ? 'left' : 'right',
|
||||
width: col.key === 'warehouse' ? 240 : (col.key === 'gradeKey' ? 170 : 110),
|
||||
sorter: ['stockQty', 'skuCount', 'salesQty', 'dailySales'].includes(col.key)
|
||||
align: ['warehouse', 'binName', 'binType', 'skuId', 'gradeKey'].includes(col.key) ? 'left' : 'right',
|
||||
width: col.key === 'warehouse' ? 240
|
||||
: (col.key === 'gradeKey' ? 170 : (col.key === 'skuId' ? 150 : 110)),
|
||||
sorter: ['stockQty', 'salesQty', 'dailySales'].includes(col.key)
|
||||
? (a, b) => (a[col.key] ?? 0) - (b[col.key] ?? 0)
|
||||
: undefined,
|
||||
render: (value) => {
|
||||
@ -104,10 +103,10 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
const g = gradeMap.get(value);
|
||||
return <Tag color={PICKING_BIN_GRADE_COLORS[value] || 'default'}>{g?.label || value}</Tag>;
|
||||
}
|
||||
if (col.key === 'binType') return <Text>{value || '—'}</Text>;
|
||||
if (col.key === 'binType' || col.key === 'skuId') return <Text>{value || '—'}</Text>;
|
||||
if (col.key === 'dailySales') return num(value, 2);
|
||||
if (col.key === 'salesQty') return num(value, 2);
|
||||
if (col.key === 'stockQty' || col.key === 'skuCount') return int(value);
|
||||
if (col.key === 'stockQty') return int(value);
|
||||
return value || '—';
|
||||
},
|
||||
})), [gradeMap]);
|
||||
@ -171,16 +170,6 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
style={{ width: 110 }}
|
||||
/>
|
||||
</Space>
|
||||
<Select
|
||||
mode="multiple"
|
||||
allowClear
|
||||
value={binTypes}
|
||||
options={PICKING_BIN_TYPE_OPTIONS}
|
||||
onChange={(v) => setBinTypes(v && v.length > 0 ? v : PICKING_BIN_DEFAULT_TYPES)}
|
||||
style={{ minWidth: 170 }}
|
||||
placeholder="仓位类型"
|
||||
maxTagCount={2}
|
||||
/>
|
||||
<Select
|
||||
allowClear
|
||||
value={warehouse || undefined}
|
||||
@ -195,14 +184,14 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
allowClear
|
||||
value={keyword}
|
||||
onChange={(e) => setKeyword(e.target.value)}
|
||||
placeholder="搜索仓位"
|
||||
style={{ width: 160 }}
|
||||
placeholder="搜索仓位 / 商品编码"
|
||||
style={{ width: 180 }}
|
||||
/>
|
||||
<Button icon={<ReloadOutlined />} onClick={() => load()} loading={loading}>刷新</Button>
|
||||
<Tooltip title="跳过 5 分钟缓存，重新扫描订单与仓位明细重算（约 5~20 秒）">
|
||||
<Button onClick={() => load({ force: true })} loading={loading}>强制重算</Button>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
<Tooltip title="导出当前筛选下的库位明细（仓库 / 仓位 / 类型 / 商品编码 / 库存数量 / SKU数 / 销量 / 日销 / 动销等级）。按「仓位 × 商品编码」拆行：同一仓位有多个商品时拆成多行，库存数量为该商品在此仓位的实际库存；销量为该商品按其占用仓位数分摊后的贡献，动销等级仍属仓位（同一仓位多行相同）">
|
||||
<Tooltip title="导出当前筛选下的明细（仓库 / 仓位 / 类型 / 商品编码 / 库存数量 / 仓位SKU数 / 商品销量 / 分摊销量 / 商品日销 / 动销等级），仅含拣选位。按「仓位 × 商品编码」拆行；商品销量为整档销量（同一商品跨仓位重复，不可直接求和），需要求和请用「分摊销量」列；动销等级按商品日销判定">
|
||||
<Button icon={<DownloadOutlined />} onClick={handleExport} loading={exporting}>导出明细</Button>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
</Space>
|
||||
@ -211,8 +200,8 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
<Alert
|
||||
type="info"
|
||||
showIcon
|
||||
message={`按「单个仓位的日均销量」把库位分成 ${summary.length} 个动销等级，全部数值来自业务库实时取数`}
|
||||
description="库存取仓位库存表，销量取销售出库单并在同类仓位间平均分摊（避免同一 SKU 占用多个仓位导致销量被放大）。点击下方等级卡片可筛选。"
|
||||
message={`按「商品日均销量（商品日销）」划分 ${summary.length} 个动销等级，一行 = 一个「仓位 × 商品编码」组合`}
|
||||
description="商品日销 = 该商品近 N 天销量 ÷ N，不做仓位分摊，因此同一件商品放在几个仓位都是同一等级。商品销量跨仓位重复显示，不能直接按行求和（需要求和请导出用「分摊销量」列）。点击下方等级卡片可筛选。"
|
||||
style={{ marginBottom: 12 }}
|
||||
/>
|
||||
|
||||
@ -228,14 +217,16 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
onClick={() => toggleGrade(s.key)}
|
||||
className={grades.includes(s.key) ? 'picking-bin-card is-active' : 'picking-bin-card'}
|
||||
>
|
||||
<Statistic
|
||||
title={s.label}
|
||||
value={s.binCount}
|
||||
suffix="位"
|
||||
valueStyle={{ fontSize: 18 }}
|
||||
/>
|
||||
<Tooltip title={`${s.tip}；明细 ${int(s.rowCount)} 行，库存合计 ${int(s.stockQty)} 件，日销合计 ${num(s.dailySales, 1)}（销量按去重商品计）`}>
|
||||
<Statistic
|
||||
title={s.label}
|
||||
value={s.skuCount}
|
||||
suffix="品"
|
||||
valueStyle={{ fontSize: 18 }}
|
||||
/>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
<div className="picking-bin-card__meta">
|
||||
库存 {int(s.stockQty)} · 日销 {num(s.dailySales, 1)}
|
||||
明细 {int(s.rowCount)} 行 · 库存 {int(s.stockQty)} · 日销 {num(s.dailySales, 1)}
|
||||
</div>
|
||||
</Card>
|
||||
</Col>
|
||||
@ -243,9 +234,11 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
{total ? (
|
||||
<Col flex="1 1 150px">
|
||||
<Card size="small" className="picking-bin-card is-total">
|
||||
<Statistic title={total.label} value={total.binCount} suffix="位" valueStyle={{ fontSize: 18 }} />
|
||||
<Tooltip title={`去重商品 ${int(total.skuCount)} 个，涉及「仓位 × 商品」组合 ${int(total.rowCount)} 行`}>
|
||||
<Statistic title={total.label} value={total.skuCount} suffix="品" valueStyle={{ fontSize: 18 }} />
|
||||
</Tooltip>
|
||||
<div className="picking-bin-card__meta">
|
||||
库存 {int(total.stockQty)} · 日销 {num(total.dailySales, 1)}
|
||||
明细 {int(total.rowCount)} 行 · 库存 {int(total.stockQty)} · 日销 {num(total.dailySales, 1)}
|
||||
</div>
|
||||
</Card>
|
||||
</Col>
|
||||
@ -256,23 +249,23 @@ const PickingBinSalesAnalysis = () => {
|
||||
className="picking-bin-table"
|
||||
columns={columns}
|
||||
dataSource={filteredRows}
|
||||
rowKey={(r) => `${r.wmsCoId}::${r.binType}::${r.binName}`}
|
||||
rowKey={(r) => `${r.wmsCoId}::${r.binName}::${r.skuId}`}
|
||||
size="small"
|
||||
bordered
|
||||
pagination={{
|
||||
pageSize: 50,
|
||||
showSizeChanger: true,
|
||||
pageSizeOptions: [50, 100, 200],
|
||||
showTotal: (t) => `共 ${t} 个库位`,
|
||||
showTotal: (t) => `共 ${t} 条明细`,
|
||||
}}
|
||||
scroll={{ x: 'max-content', y: 'calc(100vh - 420px)' }}
|
||||
/>
|
||||
</Spin>
|
||||
|
||||
<Text type="secondary" className="picking-bin-footer">
|
||||
当前筛选出 {filteredRows.length} 个库位
|
||||
{items.length !== filteredRows.length ? `（共 ${items.length} 个）` : ''}；
|
||||
已选类型：{(data?.binTypes ?? []).join('、') || '—'}。
|
||||
当前筛选出 {filteredRows.length} 条明细
|
||||
{items.length !== filteredRows.length ? `（共 ${items.length} 条）` : ''}；
|
||||
去重商品 {int(data?.total?.skuCount ?? 0)} 个；统计范围：仅拣选位。
|
||||
</Text>
|
||||
|
||||
<Modal
|
||||
|
||||
@ -62,6 +62,8 @@
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: rgba(0, 0, 0, 0.55);
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
text-overflow: ellipsis;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.picking-bin-table .ant-table-thead > tr > th {
|
||||
|
||||
546
frontend/src/pages/WarehouseShipTimeliness/index.jsx
Normal file
546
frontend/src/pages/WarehouseShipTimeliness/index.jsx
Normal file
@ -0,0 +1,546 @@
|
||||
import React, { useCallback, useEffect, useMemo, useState } from 'react';
|
||||
import {
|
||||
Alert, Button, Card, Empty, Modal, Space, Spin, Statistic, Table, Tag, Tooltip, Typography,
|
||||
} from 'antd';
|
||||
import { ReloadOutlined } from '@ant-design/icons';
|
||||
import { SycmPage } from '../../components/Common';
|
||||
import { getWarehouseShipTimeliness } from '../../api/warehouseShipTimeliness';
|
||||
import './style.css';
|
||||
|
||||
const { Title, Text } = Typography;
|
||||
|
||||
// 核验点只有 13:00 / 18:00 两个，10 分钟刷新一次足够。
|
||||
// 接口要扫两张订单表 + 出库表（rpt 下全是视图），冷启动 40~60 秒，别跟着其它页面的轮询节奏跑。
|
||||
const AUTO_REFRESH_MS = 10 * 60 * 1000;
|
||||
|
||||
const number = (value, digits = 0) => (
|
||||
value === null || value === undefined || value === ''
|
||||
? '0'
|
||||
: Number(value).toLocaleString('zh-CN', {
|
||||
minimumFractionDigits: digits,
|
||||
maximumFractionDigits: digits,
|
||||
})
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 超时时长（分钟）→「3 小时 20 分」/「12 天 4 小时」。
|
||||
// ⚠️ 口径放开后（含历史未发单）会出现跨天的超时，必须给「天」，否则显示成「8640 小时」。
|
||||
const formatOverdue = (minutes) => {
|
||||
const m = Number(minutes);
|
||||
if (!Number.isFinite(m) || m <= 0) return '—';
|
||||
if (m < 60) return `${m} 分钟`;
|
||||
const h = Math.floor(m / 60);
|
||||
const rest = m % 60;
|
||||
if (h < 24) return rest ? `${h} 小时 ${rest} 分` : `${h} 小时`;
|
||||
const d = Math.floor(h / 24);
|
||||
const hr = h % 24;
|
||||
return hr ? `${d} 天 ${hr} 小时` : `${d} 天`;
|
||||
};
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 「不计考核」清单的列（待审核 / 订单异常）。
|
||||
* 业务反馈（2026-10-20）：贴进来的一批单号在聚水潭查不到，实测真实状态是
|
||||
* 「已取消（发货前售后）」或「异常」—— 这类单不该算仓库超时。
|
||||
* 这里把它们单列出来，回答「为什么这些单没进超时列表」。
|
||||
*/
|
||||
const HELD_COLUMNS = [
|
||||
{ title: '内部单号', dataIndex: 'oId', width: 100 },
|
||||
{ title: '线上订单号', dataIndex: 'soId', width: 170, ellipsis: true },
|
||||
{ title: '店铺', dataIndex: 'shopName', width: 170, ellipsis: true },
|
||||
{ title: '发货仓', dataIndex: 'warehouseName', width: 160, ellipsis: true },
|
||||
{
|
||||
title: '挂起原因',
|
||||
dataIndex: 'holdReason',
|
||||
width: 110,
|
||||
render: (v) => (
|
||||
<Tag bordered={false} color={v === '订单异常' ? 'red' : 'default'}>{v || '—'}</Tag>
|
||||
),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
title: '发货时间',
|
||||
dataIndex: 'sendTime',
|
||||
width: 178,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v, row) => {
|
||||
if (v) return v;
|
||||
const no = row?.logisticId;
|
||||
if (no) {
|
||||
return (
|
||||
<Tooltip title={`已打单：${row.logisticCompany || ''} ${no}（${row.logisticStatus || '未揽收'}）`}>
|
||||
<Tag bordered={false} color="blue">已打单 · {row.logisticStatus || '未揽收'}</Tag>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
return <Tag bordered={false} color="default">未发货</Tag>;
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
title: '审核时间',
|
||||
dataIndex: 'auditTime',
|
||||
width: 152,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v) => (v || <span className="wst-detail__fallback">未审核</span>),
|
||||
},
|
||||
{ title: '付款时间', dataIndex: 'payTime', width: 152, ellipsis: true, render: (v) => v || '—' },
|
||||
{ title: '已挂起', dataIndex: 'heldDays', width: 88, render: (v) => (v > 0 ? `${v} 天` : '—') },
|
||||
];
|
||||
|
||||
const DETAIL_COLUMNS = [
|
||||
// 内部单号 = 聚水潭 o_id（系统内部编号，仓管在系统里按它查单）
|
||||
{ title: '内部单号', dataIndex: 'oId', width: 110 },
|
||||
// 线上订单号 = 平台 so_id（京东/抖音/天猫等平台单号，客服按它对接客户）
|
||||
{
|
||||
title: '线上订单号',
|
||||
dataIndex: 'soId',
|
||||
width: 178,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v) => (v ? <span className="wst-detail__soid">{v}</span> : '—'),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
title: '店铺',
|
||||
dataIndex: 'shopName',
|
||||
width: 180,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v) => (v || '—'),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
title: '发货仓',
|
||||
dataIndex: 'warehouseName',
|
||||
width: 170,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v) => (v || '—'),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
// 发货时间 = 聚水潭回传的发货时间（业务 2026-10-20：明细里不要创建时间，要发货时间）
|
||||
title: (
|
||||
<Tooltip title="聚水潭回传的发货时间（send_time）。为空但有运单号的，说明仓库已打单、还没揽收/回传发货时间，会显示成「已打单」">
|
||||
<span>发货时间</span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
),
|
||||
dataIndex: 'sendTime',
|
||||
width: 178,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v, row) => {
|
||||
if (v) return v;
|
||||
const no = row?.logisticId;
|
||||
if (no) {
|
||||
return (
|
||||
<Tooltip title={`已打单：${row.logisticCompany || ''} ${no}（${row.logisticStatus || '未揽收'}）。聚水潭还没回传发货时间，所以还没从超时列表里消失`}>
|
||||
<Tag bordered={false} color="blue">已打单 · {row.logisticStatus || '未揽收'}</Tag>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
return <Tag bordered={false} color="default">未发货</Tag>;
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
// 审核时间 = **考核基准**，取聚水潭「审核时间」列（最后一次审核，重审会刷新）
|
||||
title: (
|
||||
<Tooltip title="= 聚水潭订单列表「审核时间」那一列（最后一次审核，重新审核会刷新）。今天 7:00 前审核的 13:00 核验；截止 16:00 前审核的（含今天之前未发的历史单）18:00 核验，已等时长也从它算">
|
||||
<span>审核时间</span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
),
|
||||
dataIndex: 'auditTime',
|
||||
width: 152,
|
||||
ellipsis: true,
|
||||
render: (v, row) => (v
|
||||
? v
|
||||
: (
|
||||
<Tooltip title="没取到审核时间，已回退创建/付款时间参与分轮与计时">
|
||||
<span className="wst-detail__fallback">{row?.benchmarkTime || '—'} *</span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
)),
|
||||
},
|
||||
// 付款时间 = 客户付款那一刻（并列展示，方便对账）
|
||||
{ title: '付款时间', dataIndex: 'payTime', width: 152, ellipsis: true, render: (v) => v || '—' },
|
||||
{
|
||||
// 发货状态：聚水潭实时状态（发货中 = 已审核未发货，即考核对象）
|
||||
title: (
|
||||
<Tooltip title="聚水潭订单实时状态。发货中 = 已审核、仓库还没发货">
|
||||
<span>发货状态</span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
),
|
||||
dataIndex: 'state',
|
||||
width: 104,
|
||||
render: (v) => (
|
||||
<Tag bordered={false} color={v === '发货中' ? 'orange' : 'default'}>{v || '—'}</Tag>
|
||||
),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
title: '物流状态',
|
||||
dataIndex: 'logisticStatus',
|
||||
width: 100,
|
||||
render: (v) => (v ? <Tag bordered={false}>{v}</Tag> : '—'),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
title: (
|
||||
<Tooltip title="从审核时间到本轮核验时刻（13:00 / 18:00）等了多久">
|
||||
<span>已等时长</span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
),
|
||||
dataIndex: 'overdueMinutes',
|
||||
width: 112,
|
||||
render: (v) => <span className="wst-detail__overdue">{formatOverdue(v)}</span>,
|
||||
},
|
||||
];
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 仓储中心 24 小时发货时效（独立页面）
|
||||
* ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
* 业务口径（yanhui 2026-10-20）：
|
||||
* · 11 个主仓，子仓并入主仓一起算；
|
||||
* · 今天 07:00 前**审核**的订单 13:00 核验，截止今天 16:00 前审核的单 18:00 核验
|
||||
* （含 7 点前未发出的、含今天之前审核至今未发的历史单；山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00）；
|
||||
* 今天之前审核仍未发的（历史未发）两个轮次都算；
|
||||
* **到核验时刻未发即超时**，没有「满 24 小时」门槛（业务纠偏点）；
|
||||
* 轮次归属和「已等时长」都按**审核时间**算（聚水潭「审核时间」列，最后一次审核）；
|
||||
* · **13:00 之前不核验**，直接显示「未到核验时间」，不拿昨天的结果冒充今天；
|
||||
* · 已出库 / 待出库以**聚水潭发货时间**为准（有 send_time = 已发）；
|
||||
* · 只显示超时未出库（发完的仓显示「—」），点仓库可筛右侧明细。
|
||||
*
|
||||
* 数据来自 /api/warehouse-ship-timeliness/list（service 层见
|
||||
* backend/src/services/warehouseShipTimelinessService.js）。
|
||||
*/
|
||||
function WarehouseShipTimeliness() {
|
||||
const [data, setData] = useState(null);
|
||||
const [loading, setLoading] = useState(false);
|
||||
const [error, setError] = useState('');
|
||||
// 选中的主仓：为空时右侧展示全部仓的超时明细
|
||||
const [activeCenter, setActiveCenter] = useState('');
|
||||
// 「业务挂起（疑问单）」明细弹窗
|
||||
const [heldOpen, setHeldOpen] = useState(false);
|
||||
|
||||
// force=true 时带 force=1 让后端绕过 5 分钟结果缓存重查库；
|
||||
// 定时轮询走缓存（这张视图单次要几十秒，每轮都重查会把库压死）
|
||||
const load = useCallback(async (force = false) => {
|
||||
setLoading(true);
|
||||
setError('');
|
||||
try {
|
||||
const result = await getWarehouseShipTimeliness({ limit: 1000, force: force ? 1 : 0 });
|
||||
if (!result || result.success === false) {
|
||||
setError(result?.error || '加载发货时效失败');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
setData(result.data || null);
|
||||
} catch (loadError) {
|
||||
setError(loadError?.response?.data?.error || loadError?.message || '加载发货时效失败');
|
||||
} finally {
|
||||
setLoading(false);
|
||||
}
|
||||
}, []);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
load();
|
||||
const timer = window.setInterval(() => load(), AUTO_REFRESH_MS);
|
||||
return () => window.clearInterval(timer);
|
||||
}, [load]);
|
||||
|
||||
const centers = useMemo(() => (Array.isArray(data?.centers) ? data.centers : []), [data]);
|
||||
const orders = useMemo(() => (Array.isArray(data?.orders) ? data.orders : []), [data]);
|
||||
// 业务挂起（疑问单）—— 与 orders 互斥，两者相加才是待出库池
|
||||
const heldOrders = useMemo(
|
||||
() => (Array.isArray(data?.heldOrders) ? data.heldOrders : []),
|
||||
[data]
|
||||
);
|
||||
const summary = data?.summary || {};
|
||||
const round = data?.round || null;
|
||||
const freshness = data?.freshness || null;
|
||||
// 13:00 之前后端返回 round=null + notStarted=true：此时**不展示任何超时数字**
|
||||
const notStarted = Boolean(data?.notStarted);
|
||||
const hasRound = Boolean(round);
|
||||
const cutoffText = String(round?.windowEnd || '').slice(11, 16);
|
||||
const windowEndText = String(data?.window?.end || '').slice(11, 16);
|
||||
// 仓级例外窗口：18:00 轮里 山东两仓 15:00、河南洛宁 13:00（业务 2026-10-20 指定）
|
||||
const windowOverrides = Array.isArray(data?.window?.overrides) ? data.window.overrides : [];
|
||||
const overrideText = windowOverrides
|
||||
.map((o) => `${o.name} ${String(o.hour).padStart(2, '0')}:00`)
|
||||
.join('、');
|
||||
// 未到核验时间时的提示文案，全部由后端给，前端不写死时刻
|
||||
const nextRoundText = String(data?.nextRoundAt || '').slice(11, 16) || '13:00';
|
||||
const nextWindowEndText = String(data?.nextWindowEnd || '').slice(11, 16) || '07:00';
|
||||
|
||||
const activeCenterName = useMemo(() => {
|
||||
if (!activeCenter) return '';
|
||||
const hit = centers.find((c) => c.key === activeCenter);
|
||||
return hit ? hit.name : activeCenter;
|
||||
}, [activeCenter, centers]);
|
||||
|
||||
const detailOrders = useMemo(() => (
|
||||
activeCenter ? orders.filter((o) => o.centerKey === activeCenter) : orders
|
||||
), [activeCenter, orders]);
|
||||
|
||||
return (
|
||||
<SycmPage className="wst-page">
|
||||
<header className="wst-header">
|
||||
<Title level={3}>仓储中心 24 小时发货时效</Title>
|
||||
<Text type="secondary">
|
||||
按聚水潭订单实时状态核验 11 个主仓是否在承诺时效内完成发货，只列超时未发货的单量。
|
||||
</Text>
|
||||
<Text type="secondary" className="wst-note">
|
||||
每天 <b>13:00</b> 核验「<b>今天 07:00 前审核</b>」、<b>18:00</b> 核验「<b>截止 16:00 前审核</b>」、
|
||||
到核验时刻仍未发货的订单；两个轮次都<b>包含今天之前审核、至今未发的历史未发单</b>
|
||||
（18:00 轮也会带上 7 点前审核、13:00 还没发出的那批）—— 滚动待发池，不按自然日切。
|
||||
13:00 之前不核验，显示「未到核验时间」。
|
||||
<b>到点还没发就算超时 —— 不设「满 24 小时」门槛</b>（早上 7 点前那份单，13:00 还没走就是超时）。
|
||||
<b>仓级例外</b>：18:00 轮里 <b>山东青岗集仓 / 山东品牌仓</b> 只看 <b>15:00 前审核</b>的单、
|
||||
<b>河南洛宁仓</b> 只看 <b>13:00 前审核</b>的单（核验时刻仍是 18:00）。
|
||||
<b>轮次与「已等时长」都按审核时间算</b>（= 聚水潭「审核时间」列，最后一次审核）；
|
||||
明细并列「审核时间 / 发货时间」，方便直接和聚水潭对账。
|
||||
<b>已发 / 未发以聚水潭发货时间为准</b>：有发货时间就是已发，不再用订单表的发货字段反推
|
||||
—— 该字段经常不回写，会把早就发货的单误判成超时。
|
||||
<b>已打单但还没揽收的</b>（聚水潭已生成运单号、发货时间还空着）会标成「已打单 · 未揽收」，
|
||||
鼠标悬停能看到运单号 —— 这类单还留在列表里，等聚水潭回传发货时间才消失。
|
||||
<b>自提 / 中铁 / 壹米滴答 三个快递不考核</b>（客户自提或专线大件，仓库控制不了运输），
|
||||
已按物流公司自动剔除。
|
||||
<b>「已支付待审核」和「异常」的单不计考核</b>（仓库还没接到或订单本身有问题），单独归入「不计考核」并给出明细；
|
||||
<b>作废单（已取消，含发货前售后）不考核也不展示</b> —— 客户付款后取消的单仓库本就不该发。
|
||||
</Text>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<Card className="wst-status" bordered={false}>
|
||||
<div className="wst-status__row">
|
||||
<div className="wst-status__round">
|
||||
{hasRound ? (
|
||||
<>
|
||||
<span className="wst-status__badge">{round.label}</span>
|
||||
<span className="wst-status__label">
|
||||
核验今天 {cutoffText} 前审核的订单
|
||||
</span>
|
||||
<span className="wst-status__window">
|
||||
含历史未发 · 到点未发即超时
|
||||
{overrideText ? `（${overrideText} 为仓级例外）` : ''}
|
||||
</span>
|
||||
</>
|
||||
) : (
|
||||
<>
|
||||
<span className="wst-status__badge wst-status__badge--idle">未到核验时间</span>
|
||||
<span className="wst-status__label">
|
||||
{nextRoundText} 开始首轮核验
|
||||
（核验今天 {nextWindowEndText} 前审核的订单）
|
||||
</span>
|
||||
</>
|
||||
)}
|
||||
</div>
|
||||
<Space size={8}>
|
||||
{data?.generatedAt ? (
|
||||
<Text type="secondary" className="wst-status__time">
|
||||
数据更新于 {String(data.generatedAt).slice(11, 19)}
|
||||
{data?.cached ? `（缓存 ${data.cacheAgeSec || 0}s，点刷新重查）` : ''}
|
||||
</Text>
|
||||
) : null}
|
||||
<Button icon={<ReloadOutlined />} onClick={() => load(true)} loading={loading}>刷新</Button>
|
||||
</Space>
|
||||
</div>
|
||||
</Card>
|
||||
|
||||
{error ? (
|
||||
<Alert
|
||||
type="error"
|
||||
showIcon
|
||||
className="wst-alert"
|
||||
message={error}
|
||||
action={<Button size="small" onClick={load}>重试</Button>}
|
||||
/>
|
||||
) : null}
|
||||
|
||||
{freshness && (freshness.stale || freshness.coversDeadline === false) ? (
|
||||
<Alert
|
||||
// 快照没覆盖到核验时刻 → 数字必然偏大，用红色；只是滞后用黄色
|
||||
type={freshness.coversDeadline === false ? 'error' : 'warning'}
|
||||
showIcon
|
||||
className="wst-alert"
|
||||
message={freshness.coversDeadline === false ? '数据未覆盖本轮核验时刻，超时单量偏大' : '发货数据可能滞后'}
|
||||
description={freshness.hint}
|
||||
/>
|
||||
) : null}
|
||||
|
||||
<div className="wst-stats">
|
||||
<Card bordered={false} className="wst-stat">
|
||||
<Statistic
|
||||
title={(
|
||||
<Tooltip title="到 13:00 / 18:00 核验时刻仍未发货的订单（按审核时间分轮），不设满 24 小时门槛">
|
||||
<span>超时未发货</span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
)}
|
||||
value={notStarted ? 0 : (summary.overdueUnshipped ?? 0)}
|
||||
suffix="单"
|
||||
formatter={(v) => (notStarted ? '—' : number(v))}
|
||||
valueStyle={{ color: (summary.overdueUnshipped || 0) > 0 ? '#cf1322' : undefined }}
|
||||
/>
|
||||
</Card>
|
||||
<Card
|
||||
bordered={false}
|
||||
className="wst-stat wst-stat--held"
|
||||
onClick={() => setHeldOpen(true)}
|
||||
>
|
||||
<Statistic
|
||||
title={(
|
||||
<Tooltip title="已支付待审核（还没审单，仓库没接到）和订单异常的单。这类单不进仓库考核，点开看明细。">
|
||||
<span>不计考核 <span className="wst-stat__more">明细</span></span>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
)}
|
||||
value={notStarted ? 0 : (summary.heldCount ?? 0)}
|
||||
suffix="单"
|
||||
formatter={(v) => (notStarted ? '—' : number(v))}
|
||||
valueStyle={{ color: (summary.heldCount || 0) > 0 ? '#8c8c8c' : undefined }}
|
||||
/>
|
||||
</Card>
|
||||
<Card bordered={false} className="wst-stat">
|
||||
<Statistic
|
||||
title="涉及仓库"
|
||||
value={notStarted ? 0 : (summary.overdueCenterCount ?? 0)}
|
||||
suffix="个"
|
||||
formatter={(v) => (notStarted ? '—' : number(v))}
|
||||
/>
|
||||
</Card>
|
||||
<Card bordered={false} className="wst-stat">
|
||||
<Statistic
|
||||
title="最久未发货"
|
||||
value={notStarted ? 0 : (summary.oldestDays ?? 0)}
|
||||
suffix="天"
|
||||
formatter={(v) => (notStarted ? '—' : number(v))}
|
||||
valueStyle={{ color: (summary.oldestDays || 0) >= 7 ? '#d46b08' : undefined }}
|
||||
/>
|
||||
</Card>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div className="wst-body">
|
||||
<Card
|
||||
bordered={false}
|
||||
className="wst-centers"
|
||||
title="仓储中心"
|
||||
extra={<Text type="secondary" className="wst-centers__hint">点仓库看明细</Text>}
|
||||
>
|
||||
<Spin spinning={loading && !data} size="small">
|
||||
<ul className="wst-centers__list">
|
||||
{centers.map((c) => {
|
||||
const isActive = activeCenter === c.key;
|
||||
const disabled = c.placeholder || notStarted;
|
||||
return (
|
||||
<li key={c.key}>
|
||||
<Tooltip
|
||||
placement="right"
|
||||
title={c.placeholder
|
||||
? '系统仓库表中暂无同名仓，待上游建仓后自动接入'
|
||||
: notStarted
|
||||
? `今日 ${nextRoundText} 首轮核验开始后才展示超时数据`
|
||||
: `${c.name}：本轮核验 ${String(c.windowEnd || '').slice(11, 16) || windowEndText} 前审核的单，`
|
||||
+ `超时未发货 ${c.overdueUnshipped} 单`
|
||||
+ `${c.oldestDays > 0 ? `（最久已等 ${c.oldestDays} 天）` : ''}`
|
||||
+ `${c.heldCount > 0 ? `\n另有不计考核（待审核/异常）${c.heldCount} 单` : ''}`
|
||||
+ (c.warehouseCount > 1 ? `\n含子仓 ${c.warehouseCount} 个` : '')}
|
||||
>
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
className={[
|
||||
'wst-center',
|
||||
isActive ? 'is-active' : '',
|
||||
!c.overdueUnshipped ? 'is-empty' : '',
|
||||
disabled ? 'is-disabled' : '',
|
||||
].filter(Boolean).join(' ')}
|
||||
onClick={() => {
|
||||
if (disabled) return;
|
||||
setActiveCenter(isActive ? '' : c.key);
|
||||
}}
|
||||
>
|
||||
<span className="wst-center__name">{c.name}</span>
|
||||
{c.placeholder ? (
|
||||
<span className="wst-center__badge wst-center__badge--none">未接入</span>
|
||||
) : (
|
||||
<span className={`wst-center__badge${c.overdueUnshipped > 0 ? ' is-warn' : ''}`}>
|
||||
{notStarted ? '—' : (c.overdueUnshipped > 0 ? c.overdueUnshipped : '—')}
|
||||
</span>
|
||||
)}
|
||||
</button>
|
||||
</Tooltip>
|
||||
</li>
|
||||
);
|
||||
})}
|
||||
</ul>
|
||||
</Spin>
|
||||
</Card>
|
||||
|
||||
<Card
|
||||
bordered={false}
|
||||
className="wst-detail"
|
||||
title={(
|
||||
<span>
|
||||
超时未发货订单
|
||||
<span className="wst-detail__scope">
|
||||
{activeCenterName || '全部仓库'} · {detailOrders.length} 单
|
||||
{data?.truncated && detailOrders.length >= (data?.detailLimit || 0)
|
||||
? `（已截断，仅显示前 ${data.detailLimit} 条）`
|
||||
: ''}
|
||||
</span>
|
||||
</span>
|
||||
)}
|
||||
extra={activeCenter ? (
|
||||
<button type="button" className="wst-detail__clear" onClick={() => setActiveCenter('')}>查看全部</button>
|
||||
) : null}
|
||||
>
|
||||
<Spin spinning={loading && !data}>
|
||||
{notStarted ? (
|
||||
<Empty
|
||||
image={Empty.PRESENTED_IMAGE_SIMPLE}
|
||||
description={`未到核验时间，今日 ${nextRoundText} 开始首轮核验`}
|
||||
/>
|
||||
) : detailOrders.length ? (
|
||||
<Table
|
||||
rowKey={(r) => `${r.source}-${r.oId}`}
|
||||
size="small"
|
||||
pagination={{ pageSize: 20, size: 'small', showSizeChanger: false, showTotal: (t) => `共 ${t} 单` }}
|
||||
dataSource={detailOrders}
|
||||
columns={DETAIL_COLUMNS}
|
||||
scroll={{ x: 1642 }}
|
||||
/>
|
||||
) : (
|
||||
<Empty image={Empty.PRESENTED_IMAGE_SIMPLE} description="本轮没有超时未发货的订单" />
|
||||
)}
|
||||
</Spin>
|
||||
</Card>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<Modal
|
||||
title={`不计考核（待审核 / 异常）· ${heldOrders.length} 单`}
|
||||
open={heldOpen}
|
||||
onCancel={() => setHeldOpen(false)}
|
||||
footer={null}
|
||||
width={1080}
|
||||
destroyOnClose
|
||||
>
|
||||
<Alert
|
||||
type="info"
|
||||
showIcon
|
||||
className="wst-alert"
|
||||
message="「已支付待审核」= 还没审单，仓库根本没接到；「订单异常」= 聚水潭标记异常（缺货/地址/风控等）。两类都不该算仓库超时，故单列于此。"
|
||||
/>
|
||||
{heldOrders.length ? (
|
||||
<Table
|
||||
rowKey={(r) => `${r.oId}`}
|
||||
size="small"
|
||||
pagination={{ pageSize: 10, size: 'small', showSizeChanger: false, showTotal: (t) => `共 ${t} 单` }}
|
||||
dataSource={heldOrders}
|
||||
columns={HELD_COLUMNS}
|
||||
scroll={{ x: 1280 }}
|
||||
/>
|
||||
) : (
|
||||
<Empty image={Empty.PRESENTED_IMAGE_SIMPLE} description="本轮没有待审核 / 异常的单" />
|
||||
)}
|
||||
</Modal>
|
||||
|
||||
<Text type="secondary" className="wst-foot">
|
||||
说明：<b>今天 7:00 前审核</b>的订单 13:00 核验；<b>截止 16:00 前审核</b>的单 18:00 核验
|
||||
（含 7 点前审核、13:00 还没发出的，也含今天之前审核至今未发的历史单）。
|
||||
<b>到点仍未发货即超时</b>（不设「满 24 小时」门槛）；
|
||||
轮次与「已等时长」都按审核时间（聚水潭显示值）算。
|
||||
发货 = 聚水潭回传的发货时间。
|
||||
<b>作废单不考核</b>（被合并 / 拆单父单 / 已取消，或订单表已有发货时间）
|
||||
{summary.voidCount > 0 ? ` —— 本轮已自动剔除 ${summary.voidCount} 单` : ''}；
|
||||
<b>自提 / 中铁 / 壹米滴答不考核</b>
|
||||
{summary.carrierSkipped > 0 ? ` —— 本轮已剔除 ${summary.carrierSkipped} 单` : ''}；
|
||||
已支付待审核、订单异常的单归入「不计考核」，避免冤枉仓库。
|
||||
</Text>
|
||||
</SycmPage>
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
export default WarehouseShipTimeliness;
|
||||
255
frontend/src/pages/WarehouseShipTimeliness/style.css
Normal file
255
frontend/src/pages/WarehouseShipTimeliness/style.css
Normal file
@ -0,0 +1,255 @@
|
||||
.wst-page {
|
||||
padding: 16px 20px 24px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-header {
|
||||
margin-bottom: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-header .ant-typography {
|
||||
margin-bottom: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-note {
|
||||
display: block;
|
||||
max-width: 1180px;
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
padding: 10px 14px;
|
||||
/* 页面顶部是深色渐变，直接放浅色小字会看不清，给口径说明一块浅底 */
|
||||
background: var(--sycm-bg-container);
|
||||
border: 1px solid var(--sycm-border-color);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
line-height: 1.75;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ============ 轮次状态条 ============ */
|
||||
.wst-status {
|
||||
margin-bottom: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-status__row {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
gap: 12px;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-status__round {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 10px;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-status__badge {
|
||||
padding: 1px 8px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background: rgba(22, 119, 255, 0.12);
|
||||
color: #0958d9;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
line-height: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-status__badge--idle {
|
||||
background: rgba(136, 135, 128, 0.14);
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-status__label {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--sycm-text-primary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-status__window,
|
||||
.wst-status__time {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-alert {
|
||||
margin-bottom: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ============ 统计卡 ============ */
|
||||
/* 5 张卡（超时未出库 / 业务挂起 / 涉及仓库 / 最久未出库 / 合计金额）
|
||||
用 grid 而不是 Row/Col：24 栅格除不尽 5，Row/Col 会把第 5 张挤到下一行。 */
|
||||
.wst-stats {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr));
|
||||
gap: 12px;
|
||||
margin-bottom: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 1500px) {
|
||||
.wst-stats { grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 900px) {
|
||||
.wst-stats { grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-stat {
|
||||
height: 100%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 「业务挂起」卡可点开明细 */
|
||||
.wst-stat--held {
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: box-shadow 0.2s;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-stat--held:hover {
|
||||
box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-stat__more {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
font-weight: 400;
|
||||
color: #1677ff;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ============ 主从两栏 ============ */
|
||||
.wst-body {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: flex-start;
|
||||
gap: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-centers {
|
||||
flex: none;
|
||||
width: 264px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-centers__hint {
|
||||
font-size: 11px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-centers__list {
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding: 0;
|
||||
list-style: none;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
width: 100%;
|
||||
padding: 6px 8px;
|
||||
margin-bottom: 2px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
background: transparent;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
text-align: left;
|
||||
color: var(--sycm-text-primary);
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: background 0.12s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center:hover {
|
||||
background: var(--sycm-bg-subtle);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center.is-active {
|
||||
border-color: rgba(22, 119, 255, 0.45);
|
||||
background: rgba(22, 119, 255, 0.08);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center.is-empty .wst-center__name {
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center.is-disabled {
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
opacity: 0.6;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center__name {
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
text-overflow: ellipsis;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center__badge {
|
||||
flex: none;
|
||||
min-width: 24px;
|
||||
padding: 0 6px;
|
||||
border-radius: 9px;
|
||||
background: rgba(136, 135, 128, 0.12);
|
||||
font-size: 11px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
line-height: 17px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
font-variant-numeric: tabular-nums;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center__badge.is-warn {
|
||||
background: rgba(255, 77, 79, 0.16);
|
||||
color: #cf1322;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-center__badge--none {
|
||||
font-weight: 400;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-detail {
|
||||
flex: 1 1 auto;
|
||||
min-width: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-detail__scope {
|
||||
margin-left: 8px;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
font-weight: 400;
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-detail__clear {
|
||||
padding: 0;
|
||||
border: none;
|
||||
background: transparent;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: #1677ff;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-detail__overdue {
|
||||
color: #cf1322;
|
||||
font-variant-numeric: tabular-nums;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 创建时间没补到、回退成付款时间时的提示色（带 * 号，tooltip 有说明） */
|
||||
.wst-detail__fallback {
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
font-style: italic;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-foot {
|
||||
display: block;
|
||||
margin-top: 12px;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--sycm-text-tertiary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 窄屏：仓库列表改为两列网格，明细整行下移 */
|
||||
@media (max-width: 1200px) {
|
||||
.wst-body {
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-centers {
|
||||
width: 100%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.wst-centers__list {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr));
|
||||
gap: 2px 10px;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@ -19,6 +19,7 @@ const OpsBIncentiveBoard = lazy(() => import('../pages/PlanningUpload/OpsBIncent
|
||||
const ProductMonitoring = lazy(() => import('../pages/ProductMonitoring'));
|
||||
const ModularStockMonitor = lazy(() => import('../pages/ModularStockMonitor'));
|
||||
const MkhBomData = lazy(() => import('../pages/MkhBomData'));
|
||||
const WarehouseShipTimeliness = lazy(() => import('../pages/WarehouseShipTimeliness'));
|
||||
const DailyInventory = lazy(() => import('../pages/DailyInventory'));
|
||||
const StockSalesAnalysis = lazy(() => import('../pages/StockSalesAnalysis'));
|
||||
const PickingBinSalesAnalysis = lazy(() => import('../pages/PickingBinSalesAnalysis'));
|
||||
@ -115,6 +116,10 @@ const router = createBrowserRouter([
|
||||
path: 'planning/operation/mkh-bom-data',
|
||||
element: renderLazyComponent(MkhBomData),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
path: 'planning/operation/warehouse-ship-timeliness',
|
||||
element: renderLazyComponent(WarehouseShipTimeliness),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
path: 'planning/operation/daily-inventory',
|
||||
element: renderLazyComponent(DailyInventory),
|
||||
|
||||
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