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fix: 期初兜底弃用 pm_stockMonitor，全部改用实时库存扣流水回推（#44 追随修复） #45

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88
backend/src/services/dailyInventoryOpening.js
View File

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

14
backend/test/dailyInventoryFlows.test.js
View File

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

2
frontend/src/constants/dailyInventory.js
View File

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

2
frontend/src/pages/DailyInventory/index.jsx
View File

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